COVID-19 Vaccination in Patients with Inborn Errors of Immunity Reduces Hospitalization and Critical Care Needs Related to COVID-19: a USIDNET Report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The CDC and ACIP recommend COVID-19 vaccination for patients with inborn errors of immunity (IEI). Not much is known about vaccine safety in IEI, and whether vaccination attenuates infection severity in IEI. OBJECTIVE: To estimate COVID-19 vaccination safety and examine effect on outcomes in patients with IEI. METHODS: We built a secure registry database in conjunction with the US Immunodeficiency Network to examine vaccination frequency and indicators of safety and effectiveness in IEI patients. The registry opened on January 1, 2022, and closed on August 19, 2022. RESULTS: Physicians entered data on 1245 patients from 24 countries. The most common diagnoses were antibody deficiencies (63.7%). At least one COVID-19 vaccine was administered to 806 patients (64.7%), and 216 patients received vaccination prior to the development of COVID-19. The most common vaccines administered were mRNA-based (84.0%). Seventeen patients were reported to seek outpatient clinic or emergency room care for a vaccine-related complication, and one patient was hospitalized for symptomatic anemia. Eight hundred twenty-three patients (66.1%) experienced COVID-19 infection. Of these, 156 patients required hospitalization (19.0%), 47 required ICU care (5.7%), and 28 died (3.4%). Rates of hospitalization (9.3% versus 24.4%, p < 0.001), ICU admission (2.8% versus 7.6%, p = 0.013), and death (2.3% versus 4.3%, p = 0.202) in patients who had COVID-19 were lower in patients who received vaccination prior to infection. In adjusted logistic regression analysis, not having at least one COVID-19 vaccine significantly increased the odds of hospitalization and ICU admission. CONCLUSION: Vaccination for COVID-19 in the IEI population appears safe and attenuates COVID-19 severity.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».