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Enregistrement W4391234948 · doi:10.1016/j.vaccine.2024.01.052

Determinants of SARS-CoV-2 IgG response and decay in Canadian healthcare workers: A prospective cohort study

2024· article· en· W4391234948 sur OpenAlexaffabout
Nicola Cherry, Anil Adisesh, Igor Burstyn, Carmen Charlton, Yan Chen, Quentin Durand‐Moreau, France Labrèche, Shannon M. Ruzycki, LeeAnn Turnbull, Tanis Zadunayski, Yutaka Yasui

Notice bibliographique

RevueVaccine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensInstitut de recherche Robert-Sauvé en santé et en sécurité du travailUniversity of TorontoUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortVaccinationImmunizationImmunologyTiterCohort studyAntibodyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Healthcare workers (HCWs) from an interprovincial Canadian cohort gave serial blood samples to identify factors associated with anti-receptor binding domain (anti-RBD) IgG response to the SARS-CoV-2 virus. METHODS: Members of the HCW cohort donated blood samples four months after their first SARS-CoV-2 immunization and again at 7, 10 and 13 months. Date and type of immunizations and dates of SARS-CoV-2 infection were collected at each of four contacts, together with information on immunologically-compromising conditions and current therapies. Blood samples were analyzed centrally for anti-RBD IgG and anti-nucleocapsid IgG (Abbott Architect, Abbott Diagnostics). Records of immunization and SARS-CoV-2 testing from public health agencies were used to assess the impact of reporting errors on estimates from the random-effects multivariable model fitted to the data. RESULTS: 2752 of 4567 vaccinated cohort participants agreed to donate at least one blood sample. Modelling of anti-RBD IgG titer from 8903 samples showed an increase in IgG with each vaccine dose and with first infection. A decrease in IgG titer was found with the number of months since vaccination or infection, with the sharpest decline after the third dose. An immunization regime that included mRNA1273 (Moderna) resulted in higher anti-RBD IgG. Participants reporting multiple sclerosis, rheumatoid arthritis or taking selective immunosuppressants, tumor necrosis factor inhibitors, calcineurin inhibitors and antineoplastic agents had lower anti-RBD IgG. Supplementary analyses showed higher anti-RBD IgG in those reporting side-effects of vaccination, no relation of anti-RBD IgG to obesity and lower titers in women immunized in early or mid-pregnancy. Sensitivity analysis results suggested no important bias in the self-report data. CONCLUSION: Creation of a prospective cohort was central to the credibility of results presented here. Serial serology assessments, with longitudinal analysis, provided effect estimates with enhanced accuracy and a clearer understanding of medical and other factors affecting response to vaccination.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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