1165. Longitudinal Evaluation of SARS-CoV-2 Antibody Response Using Dried Blood Spot Samples Following Vaccination with Three and Four Doses of mRNA-1273, BNT162b2 and/or ChAdOx1-S in Adults Aged 50 and Above: Interim Analysis from the PREVENT-COVID Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Multiple combinations of COVID-19 vaccine regimens have been used in Canada throughout the SARS-CoV-2 immunization campaign. Studies evaluating the humoral immune response following COVID-19 vaccination in community dwelling older adults remain limited. This study assessed COVID-19 vaccine elicited antibody responses in older adult populations, alongside factors that influence antibody responses. Methods Community dwelling adults aged 50 to 87 years (mean=65) were enrolled (n=612). Detection of index SARS-CoV-2 anti-spike IgG (anti-S-IgG) concentration and surrogate neutralization were performed on dried blood spot samples via two multiplex assays (Meso Scale Diagnostics). Anti-S-IgG concentration and surrogate neutralization were quantified following mRNA (mRNA-1273 [m-1273], BNT162b2 [BNT]) or viral vector (ChAdOx1-S [ChAd]) vaccination. Vaccine groups were compared using one-way ANOVA and Tukey-Kramer multiple comparisons tests. Multivariable regression analyses evaluated influences of demographic and clinical factors on humoral immune responses. Results Three doses of m-1273 resulted in significantly higher anti-S-IgG compared with three BNT doses at four months (geometric mean concentration; 10167 AU/mL vs. 5412 AU/mL, P=0.009) post dose three. Three dose mixed vaccination with ChAd, m-1273 and BNT resulted in comparable anti-S-IgG concentration to three dose m-1273 at four months post dose three. Three doses of either m-1273 or mixed mRNA containing vaccines was associated with significantly higher surrogate neutralization compared with three BNT doses at four months (46% & 43% vs. 34%, P=0.002) post dose three. No significant difference in anti-S-IgG concentration was observed in four dose vaccination regimens. SARS-CoV-2 infection, health status of excellent or very good, and m-1273 containing vaccine regimens positively influenced the antibody response. Conclusion Immunization schedules including a minimum of one m-1273 dose elicited the strongest and most durable antibody responses compared with BNT only containing regimens. There is no established correlate of protection for COVID-19, and as such this data should be interpreted alongside vaccine effectiveness studies. Omicron and XBB specific antibody responses will be compared. Disclosures Sofia R. Bartlett, PhD, Abbvie: Advisor/Consultant|Abbvie: Grant/Research Support|Cepheid: Advisor/Consultant|Gilead: Advisor/Consultant|Gilead: Grant/Research Support Theodore Steiner, MD, FRCPC, Edesa: Grant/Research Support|Ferring: Advisor/Consultant|Ferring: Grant/Research Support|Qu Biologics: Advisor/Consultant|Qu Biologics: Stocks/Bonds|Seres: Grant/Research Support Manish Sadarangani, BM BCh, FRCPC, DPhil, GlaxoSmithKline: Grant/Research Support|Merck: Grant/Research Support|Moderna: Grant/Research Support|Pfizer: Grant/Research Support|Sanofi Pasteur: Grant/Research Support|Seqirus: Grant/Research Support|Symvivo: Grant/Research Support|VBI Vaccines: Grant/Research Support
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».