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Enregistrement W4389030454 · doi:10.1093/ofid/ofad500.1558

1726. Characterization of humoral immune responses to COVID-19 vaccination in children in Canada: interim analysis from the Severe acute respiratory syndrome-related coronavirus 2 PRevalence In children and youNG adults in British Columbia (SPRING) Study

2023· article· en· W4389030454 sur OpenAlexaffabout
Gabrielle N. Gaultier, Mandy Lo, Brynn McMillan, Amy Huei‐Yi Lee, Bing Cai, Tony Harn, Sofia Bartlett, Muhammad Morshed, Inna Sekirov, Kate Zinszer, Elinor Simons, Piush J. Mandhane, Jonathon L. Maguire, Agatha N. Jassem, Manish Sadarangani

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of ManitobaUniversity of AlbertaUniversité de MontréalBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAvidityVaccinationHerd immunityCohortAntibodyPediatricsPopulationImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background A vaccine series consisting of two doses of coronavirus disease 2019 (COVID-19) mRNA vaccines plus one booster dose is currently recommended for healthy children aged 5-11 years in Canada. Additional studies are needed to understand the longitudinal immunity to COVID-19 vaccination in the pediatric population. The Severe acute respiratory syndrome-related coronavirus 2 PRevalence In children and youNG adults in British Columbia (SPRING) sub-study aimed to specifically investigate antibody responses to COVID-19 vaccination in children aged 5-11 years. Methods Fifty-four children without immunocompromising conditions or taking immunosuppressive medications were enrolled prior to dose one or dose two of their COVID-19 vaccine. Responses were quantified via: anti-index virus spike protein specific IgG (S-IgG) geometric mean concentrations (GMCs) (binding antibody units, BAU/mL) and S-IgG avidity reported as total relative IgG avidity index (TRAI) (avidity units, AU) at pre-dose two, as well as one and six months post-dose two. A Welch’s t-test compared responses between timepoints. Results The cohort consisted of 55% male and 45% female with a median age of 8 years. The interval between first and second doses ranged from 7 – 18 (median 11) weeks. Concentrations of S-IgG increased from pre-dose two to one month post-dose two (222 vs. 1152 BAU/mL, p < 0.0001). GMCs then decreased by six months post-dose two (1152 vs. 343 BAU/mL, p < 0.0001) to levels similar to pre-dose two (p = 0.0696). TRAI increased between time points. By six months post-dose two, S-IgG TRAI (68 AU) remained higher than pre-dose two (46 AU, p < 0.0001) and one month post-dose two (65 AU, p = 0.0495). This increase in avidity was due to higher concentrations of medium high, high and very high avidity S-IgG as well as a decrease in very low avidity S-IgG at six months post-dose two. Conclusion Concentrations of S-IgG waned significantly by six months post-dose two. The results suggest that due to repeated exposure to the S-protein, affinity maturation has resulted in the production of higher avidity antibodies post-dose two. This suggests that both S-IgG concentrations and avidity should be considered when determining protection against COVID-19 and need to be further explored to support future booster recommendations. Disclosures Sofia R. Bartlett, PhD, Abbvie: Advisor/Consultant|Abbvie: Grant/Research Support|Cepheid: Advisor/Consultant|Gilead: Advisor/Consultant|Gilead: 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

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
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