COVID‐19 vaccine effectiveness by HIV status and history of injection drug use: a test‐negative analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: People living with HIV (PLWH) and/or who inject drugs may experience lower vaccine effectiveness (VE) against SARS-CoV-2 infection. METHODS: A validated algorithm was applied to population-based, linked administrative datasets in the British Columbia COVID-19 Cohort (BCC19C) to ascertain HIV status and create a population of PLWH and matched HIV-negative individuals. The study population was limited to individuals who received an RT-PCR laboratory test for SARS-CoV-2 between 15 December 2020 and 21 November 2021 in BC, Canada. Any history of injection drug use (IDU) was ascertained using a validated administrative algorithm. We used a test-negative study design (modified case-control analysis) and multivariable logistic regression to estimate adjusted VE by HIV status and history of IDU. RESULTS: Our analysis included 2700 PLWH and a matched population of 375,043 HIV-negative individuals, among whom there were 351 and 103,049 SARS-CoV-2 cases, respectively. The proportion of people with IDU history was much higher among PLWH compared to HIV-negative individuals (40.7% vs. 4.3%). Overall VE during the first 6 months after second dose was lower among PLWH with IDU history (65.8%, 95% CI = 43.5-79.3) than PLWH with no IDU history (80.3%, 95% CI = 62.7-89.6), and VE was particularly low at 4-6 months (42.4%, 95% CI = -17.8 to 71.8 with IDU history vs. 64.0%; 95% CI = 15.7-84.7 without), although confidence intervals were wide. In contrast, overall VE was 88.6% (95% CI = 88.2-89.0) in the matched HIV-negative population with no history of IDU and remained relatively high at 4-6 months after second dose (84.6%, 95% CI = 83.8-85.4). Despite different patterns of vaccine protection by HIV status and IDU history, peak estimates were similar (≥88%) across all populations. CONCLUSIONS: PLWH with a history of IDU may experience lower VE against COVID-19 infection, although findings were limited by a small sample size. The lower VE at 4-6 months may have implications for booster dose prioritization for PLWH and people who inject drugs. The immunocompromising effect of HIV, substance use and/or co-occurring comorbidities may partly explain these findings.
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 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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».