Breakthrough COVID-19 After Tixagevimab/Cilgavimab Among Patients With Systemic Autoimmune Rheumatic Diseases
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the incidence and baseline factors associated with breakthrough coronavirus disease 2019 (COVID-19) after preexposure prophylaxis (PrEP) with tixagevimab/cilgavimab among patients with systemic autoimmune rheumatic diseases (SARDs). METHODS: We performed a retrospective cohort study among patients with SARDs who received tixagevimab/cilgavimab between January 2, 2022, and November 16, 2022. The primary outcome was breakthrough COVID-19 after tixagevimab/cilgavimab. We performed multivariable Cox regression models adjusted for baseline factors to identify risk factors for breakthrough COVID-19. RESULTS: We identified 444 patients with SARDs who received tixagevimab/cilgavimab (mean age 62.0 years, 78.2% female). There were 83 (18.7%) breakthrough COVID-19 cases (incidence rate 31.5/1000 person-months, 95% CI 24.70-38.24), 7 (1.6%) hospitalizations, and 1 (0.2%) death. Older age was inversely associated with breakthrough COVID-19 (adjusted hazard ratio [aHR] 0.86/10 years, 95% CI 0.75-0.99). Higher baseline spike antibody levels were associated with lower risk of breakthrough COVID-19 (aHR 0.42, 95% CI 0.18-0.99 for spike antibody levels > 200 vs < 0.4 units). CD20 inhibitor users had a similar risk of breakthrough COVID-19 (aHR 1.05, 95% CI 0.44-2.49) compared to conventional synthetic disease-modifying antirheumatic drug (DMARD) users. CONCLUSION: We found that patients with SARDs had frequent breakthrough COVID-19, but the proportion experiencing severe COVID-19 was low. DMARD type, including CD20 inhibitors, did not significantly affect risk of breakthrough COVID-19. Evidence of prior humoral immunity was protective against breakthrough infection, highlighting the continued need for a multimodal approach to prevent severe COVID-19 as novel PrEP therapies are being developed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».