COVID-19 Vaccine Effectiveness among Patients with Psoriatic Disease: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Limited information is available on the effectiveness of COVID-19 vaccination in patients with psoriasis and psoriatic arthritis (psoriatic disease (PsD)). The objective of our research was to assess the effectiveness of mRNA COVID-19 vaccination in preventing SARS-CoV-2 positivity and severe infection in a cohort of patients with PsD and the association of immunosuppressants on SARS-CoV-2 infection-related outcomes from December 2020 to December 2021. Vaccine effectiveness was assessed in a matched nested case control study using conditional logistic regression adjusted for demographics, comorbidities and immunosuppressant use. Study outcomes included SARS-CoV-2 positivity and severe COVID-19 (moderate-to-severe COVID-19-related hospitalizations or death). At least one dose of mRNA COVID-19 vaccine was associated with reduced risk of SARS-CoV-2 positivity and severe COVID-19 (OR = 0.41 (95% CI, 0.38–0.43) and OR = 0.15 (95% CI, 0.11–0.20), respectively). A more significant effect was found among patients who received three vaccines doses compared with those who did not receive any (OR (for positive SARS-CoV-2) = 0.13 (95% CI, 0.12–0.15) and OR (for severe disease) = 0.02 (0.01–0.05)). Etanercept and methotrexate were associated with higher risk of SARS-CoV-2 positivity (1.58 (1.19–2.10), p = 0.001 and 1.25 (1.03–1.51), p = 0.03, respectively). In conclusion, our results show that mRNA COVID-19 vaccines are effective in reducing both infection and severe COVID-19-related outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».