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Enregistrement W4387692977 · doi:10.2215/cjn.0000000000000328

BNT162b2 versus mRNA-1273 Third Dose COVID-19 Vaccine in Patients with CKD and Maintenance Dialysis Patients

2023· article· en· W4387692977 sur OpenAlexafffundabout
Kevin Yau, Paul Tam, Christopher T. Chan, Queenie Hu, Freda Qi, Kento T. Abe, Alexandra Kurtesi, Jose Estrada-Codecido, Tyler N. Brown, Lisa Liu, Aswani Siwakoti, Jerome A. Leis, Adeera Levin, Matthew J. Oliver, Karen Colwill, Anne‐Claude Gingras, Michelle Hladunewich

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of the American Society of Nephrology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSunnybrook HospitalLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalHealth Sciences CentreOntario Stroke NetworkSinai Health SystemSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineReactogenicityImmunogenicityRandomized controlled trialDialysisVaccinationConfidence intervalInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)AntibodySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)VirologyImmunologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is a lack of randomized controlled trial data regarding differences in immunogenicity of varying coronavirus disease 2019 (COVID-19) mRNA vaccine regimens in CKD populations. METHODS: We conducted a randomized controlled trial at three kidney centers in Toronto, Ontario, Canada, evaluating the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) antibody response after third dose vaccination. Participants ( n =273) with CKD not on dialysis or receiving dialysis were randomized 1:1 to third dose 30- µ g BNT162b2 (Pfizer-BioNTech) or 100- µ g mRNA-1273 (Moderna). The primary outcome of this study was SARS-CoV-2 IgG-binding antibodies to the receptor-binding domain (anti-RBD). Spike protein (antispike), nucleocapsid protein, and vaccine reactogenicity were also evaluated. Serology was measured before third dose and 1, 3, and 6 months after third dose. A subset of participants ( n =100) were randomly selected to assess viral pseudovirus neutralization against wild-type D614G, B.1.617.2 (Delta), and B.1.1.529 (Omicron BA.1). RESULTS: Among 273 participants randomized, 94% were receiving maintenance dialysis and 59% received BNT162b2 for initial two dose COVID-19 vaccination. Third dose of mRNA-1273 was associated with higher mean anti-RBD levels (1871 binding antibody units [BAU]/ml; 95% confidence interval [CI], 829 to 2988) over a 6-month period in comparison with third dose BNT162b2 (1332 BAU/ml; 95% CI, 367 to 2402) with a difference of 539 BAU/ml (95% CI, 139 to 910; P = 0.009). Neither antispike levels nor neutralizing antibodies to wild-type, Delta, and Omicron BA.1 pseudoviruses were statistically different. COVID-19 infection occurred in 10% of participants: 15 (11%) receiving mRNA-1273 and 11 (8%) receiving BNT162b2. Third dose BNT162b2 was not associated with a significant different risk for COVID-19 in comparison with mRNA-1273 (hazard ratio, 0.78; 95% CI, 0.27 to 2.2; P = 0.63). CONCLUSIONS: In patients with CKD, third dose COVID-19 mRNA vaccination with mRNA-1273 elicited higher SARS-CoV-2 anti-RBD levels in comparison with BNT162b2 over a 6-month period. CLINICAL TRIAL REGISTRY NAME AND REGISTRATION NUMBER: COVID-19 Vaccine Boosters in Patients With CKD (BOOST KIDNEY), NCT05022329 .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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