Omicron variant neutralizing antibodies following BNT162b2 BA.4/5 versus mRNA-1273 BA.1 bivalent vaccination in patients with end-stage kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
Neutralization of Omicron subvariants by different bivalent vaccines has not been well evaluated. This study characterizes neutralization against Omicron subvariants in 98 individuals on dialysis or with a kidney transplant receiving the BNT162b2 (BA.4/BA.5) or mRNA-1273 (BA.1) bivalent COVID-19 vaccine. Neutralization against Omicron BA.1, BA.5, BQ.1.1, and XBB.1.5 increased by 8-fold one month following bivalent vaccination. In comparison to wild-type (D614G), neutralizing antibodies against Omicron-specific variants were 7.3-fold lower against BA.1, 8.3-fold lower against BA.5, 45.8-fold lower against BQ.1.1, and 48.2-fold lower against XBB.1.5. Viral neutralization was not significantly different by bivalent vaccine type for wild-type (D614G) (P = 0.48), BA.1 (P = 0.21), BA.5 (P = 0.07), BQ.1.1 (P = 0.10), nor XBB.1.5 (P = 0.10). Hybrid immunity conferred higher neutralizing antibodies against all Omicron subvariants. This study provides evidence that BNT162b2 (BA.4/BA.5) and mRNA-1273 (BA.1) induce similar neutralization against Omicron subvariants, even when antigenically divergent from the circulating variant.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».