Effects of COVID-19 mRNA vaccination on HIV viremia and reservoir size
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The immunogenic nature of COVID-19 mRNA vaccines led to some initial concern that these could stimulate the HIV reservoir. We analyzed changes in plasma HIV loads (pVL) and reservoir size following COVID-19 mRNA vaccination in 62 people with HIV (PWH) receiving antiretroviral therapy (ART), and analyzed province-wide trends in pVL before and after the mass vaccination campaign. Design: Longitudinal observational cohort and province-wide analysis. Methods: 62 participants were sampled pre-vaccination, and one month after their first and second COVID-19 immunizations. Vaccine-induced anti-SARS-CoV-2-Spike antibodies in serum were measured using the Roche Elecsys Anti-S assay. HIV reservoirs were quantified using the Intact Proviral DNA Assay; pVL were measured using the cobas 6800 (LLOQ:20 copies/mL). The province-wide analysis included all 290,401 pVL performed in British Columbia, Canada between 2012-2022. Results: Pre-vaccination, the median intact reservoir size was 77 (IQR:20-204) HIV copies/million CD4+ T-cells, compared to 74 (IQR:27-212) and 65 (IQR:22-174) post-first and -second dose, respectively (all comparisons p>0.07). Pre-vaccination, 82% of participants had pVL<20 copies/mL (max:110 copies/mL), compared to 79% post-first dose (max:183 copies/mL) and 85% post-second dose (max:79 copies/mL) (p>0.4). The magnitude of the vaccine-elicited anti-SARS-CoV-2-Spike antibody response did not correlate with changes in reservoir size nor detectable pVL frequency (p>0.6). We found no evidence linking the COVID-19 mass vaccination campaign to population-level increases in detectable pVL frequency among all PWH in the province, nor among those who maintained pVL suppression on ART. Conclusion: We found no evidence that COVID-19 mRNA vaccines induced changes in HIV reservoir size nor plasma viremia.
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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 | 0,002 |
| 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 ».