Comparative IgG Antibody Titers Following Second Dose of Sinopharm and Pfizer Vaccination
Notice bibliographique
Résumé
<p><strong>Background and Objective: </strong>The vaccines Sinopharm and Pfizer account for more than 7.3 billion vaccinations across the globe. Study data shows that the protection offered by these vaccines wanes with time, which is why the third dose of a different or same vaccine may become necessary. The objective of this study was to compare the levels of IgG in the post-vaccination phase, with two different vaccines, Sinopharm and Pfizer.&nbsp;&nbsp;</p> <p><strong>Methodology: </strong>A cross sectional study was conducted at CMH Lahore Medical College and Institute of Dentistry, after approval by the Ethical committee. A total of 100 participants, who were completely vaccinated, with either Sinopharm or Pfizer, at least six weeks before, were included in the study. Participants with concurrent infection, incomplete vaccination or any known disease, were excluded from the study. Written consent was obtained from all the participants. A predesigned questionnaire, adapted from similar studies, was used for data collection. Afterwards, blood samples were collected and IgG antibody levels were estimated using RD-RatioDiagnostics SARS-COV-2 virus IgG ELISA kit (E-COG-K105). The collected data was analyzed with SPSS software. Results with p value &lt; 0.05 were taken as significant.</p> <p><strong>Results: </strong>Mean age of the participants was 20.18&plusmn;1.29 years. Mean antibody titers, six weeks post-vaccination, were 5453.73&plusmn;609.15 U/ml and 10786.86&plusmn;1525.49 U/ml in Sinopharm and Pfizer groups, respectively. The difference was statistically significant (p=0.0004).</p> <p><strong>Conclusion: </strong>Antibody response is considerably higher in Pfizer-vaccinated individuals, in comparison to Sinopharm.</p>
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».