Correlates of protection and determinants of SARS-CoV-2 breakthrough infections 1 year after third dose vaccination
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The emergence of new SARS-CoV-2 variants and the waning of immunity raise concerns about vaccine effectiveness and protection against COVID-19. While antibody response has been shown to correlate with the risk of infection with the original variant and earlier variants of concern, the effectiveness of antibody-mediated protection against Omicron and the factors associated with protection remain uncertain. METHODS: We evaluated antibody responses to SARS-CoV-2 spike (S) and nucleocapsid (N) antigens from Wuhan and variants of concern by Luminex and their role in preventing breakthrough infections 1 year after a third dose of mRNA vaccination, in a cohort of health care workers followed since the pandemic onset in Spain (N = 393). Data were analyzed in relation to COVID-19 history, demographic factors, comorbidities, vaccine doses, brand, and adverse events. RESULTS: Higher levels of anti-S IgG and IgA to Wuhan, Delta, and Omicron were associated with protection against vaccine breakthroughs (IgG against Omicron S antigen HR, 0.06, 95%CI, 0.26-0.01). Previous SARS-CoV-2 infection was positively associated with antibody levels and protection against breakthroughs, and a longer time since last infection was associated with lower protection. In addition, priming with BNT162b2 followed by mRNA-1273 booster was associated with higher antibody responses than homologous mRNA-1273 vaccination. CONCLUSIONS: Data show that IgG and IgA induced by vaccines against the original strain or by hybrid immunization are valid correlates of protection against Omicron BA.1 despite immune escape and support the benefits of heterologous vaccination regimens to enhance antibodies and the prioritization of booster vaccination in individuals without recent infections.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».