Investigating the impact of prior COVID‐19 on IgG antibody and interferon γ responses after BBIBP‐CorV vaccination in a disease endemic population: A prospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: COVID-19 vaccinations have reduced morbidity and mortality from the disease. Antibodies against severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS‑CoV‑2) have been associated with immune protection. Seroprevalence studies revealed high immunoglobulin G (IgG) antibody levels to SARS-CoV-2 in the Pakistani population before vaccinations. We investigated the effect of BBIBP-CorV vaccination on circulating IgG antibodies and interferon (IFN)-γ from T cells measured in a cohort of healthy individuals, with respect to age, gender, and history of COVID-19. Methods: The study was conducted between April and October 2021. BBIBP-CorV vaccinated participants were followed up to 24 weeks. Antibodies to SARS-CoV-2 Spike protein and its receptor-binding domain (RBD) were measured. IFNγ secreted by whole blood stimulation of Spike protein and extended genome antigens was determined. Results: Study participants with a history of prior COVID-19 displayed a higher magnitude of IgG antibodies to Spike and RBD. IgG seropositivity was greater in those with prior COVID-19, aged 50 years or younger and in females. At 24 weeks after vaccination, 37.4% of participants showed IFN-γ responses to SARS-CoV-2 antigens. T cell IFN-γ release was higher in those with prior COVID-19 and those aged 50 years or less. Highest IFN-γ release was observed to extended genome antigens in individuals both with and without prior COVID-19. Conclusion: We found that IgG seropositivity to both Spike and RBD was affected by prior COVID-19, age and gender. Importantly, seropositive responses persisted up to 24 weeks after vaccination. Persistence of vaccine induced IgG antibodies may be linked to the high seroprevalence observed earlier in unvaccinated individuals. Increased T cell reactivity to Spike and extended genome antigens reflects cellular activation induced by BBIBP-CorV. COVID-19 vaccination may have longer lasting immune responses in populations with a higher seroprevalence. These data inform on vaccination booster policies for high-risk groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».