Effectiveness of the second COVID-19 booster against Omicron: a large-scale cohort study in Chile
Notice bibliographique
Résumé
In light of the ongoing COVID-19 pandemic and the emergence of new SARS-CoV-2 variants, understanding the effectiveness of various booster vaccination regimens is pivotal. In Chile, using a prospective national cohort of 3.75 million individuals aged 20 or older, we evaluate the effectiveness against COVID-19-related intensive care unit (ICU) admissions and death of mRNA-based second vaccine boosters for four different three-dose background regimes: BNT162b2 primary series followed by a homologous booster, and CoronaVac primary series followed by an mRNA booster, a homologous booster, and a ChAdOx-1 booster. We estimate the vaccine effectiveness weekly from February 14 to August 15, 2022, by determining hazard ratios of immunization over non-vaccination, accounting for relevant confounders. The overall adjusted effectiveness of a second mRNA booster shot is 88.2% (95%CI, 86.2-89.9) against ICU admissions and 90.5% (95%CI 89.4-91.4) against death. Vaccine effectiveness shows a mild decrease for all regimens and outcomes, probably linked to the introduction of BA.4 and BA.5 Omicron sub-lineages and the waning of immunity. Based on our findings, individuals might not need additional boosters for at least 6 months after receiving a second mRNA booster shot in this setting.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».