Additional Reassuring Data for SARS-CoV-2 Vaccination in Immune-Mediated Inflammatory Diseases, but With a Catch
Notice bibliographique
Résumé
Vaccination remains the most important intervention to attenuate the risk and severity of infectious diseases in those immunosuppressed for the treatment of rheumatic conditions and is indeed true for coronavirus disease 2019 (COVID-19). Substantial reductions in the hazard ratios (HRs) of breakthrough infections were observed in those with immune-mediated inflammatory diseases (IMIDs) vaccinated with the initial series (HR 0.143) and after the third dose (HR 0.017) of BNT162b2 compared to unvaccinated patients.1 In addition, analyses from the COVID-19 Global Rheumatology Alliance revealed that risk factors associated with severe COVID-19 or death due to COVID-19 during the initial (common or D614G variant) epoch of COVID-19 (ie, B cell–depleting therapies, glucocorticoids [GCs], sulfasalazine use) were still observed as risk factors during the Omicron epoch in unvaccinated patients with IMIDs.2 As COVID-19 continues to disproportionately affect those on immunosuppressive therapies for the treatment of IMIDs, a complete understanding of the effect that immunosuppression has on vaccination against severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is needed. It was recognized early on that several classes of immunosuppressive therapies exerted more detrimental effects on the humoral immune responses to SARS-CoV-2 vaccination than others. Consistent reductions in total antispike IgG and neutralization titers were observed in those on B cell–depleting agents, mycophenolate, GCs, and Janus kinase (JAK) inhibitors following the initial series of mRNA SARS-CoV-2 vaccines (reviewed in Grainger et al3). Despite these important early data, there were several mechanisms of action that remained unreported or underpowered, such as IL-17 inhibition (IL-17i). In addition, many of these early reports tended to treat all IMIDs as one, not accounting for any confounding by disease state itself, such as the influence of tumor necrosis factor (TNF) inhibitors (TNFi) in rheumatoid arthritis (RA), spondyloarthritis (SpA), or inflammatory bowel disease. In this issue of The Journal of … Address correspondence to Dr. A.H.J. Kim, Washington University School of Medicine, Rheumatology, MSC 8045-0020-10, 660 S Euclid Ave, St. Louis, MO 63110, USA. Email: akim{at}wustl.edu.
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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 | 0,017 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,008 |
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 ».