The Equal Neutralizing Effectiveness of BNT162b2, ChAdOx1 nCoV-19, and Sputnik V Vaccines in the Palestinian Population
Notice bibliographique
Résumé
Since the beginning of the COVID-19 pandemic, different viral vector-based and mRNA vaccines directed against the SARS-CoV-2 "S" spike glycoprotein have been developed and have shown a good profile in terms of safety and efficacy. Nevertheless, an unbiased comparison of vaccination efficiency, including post-vaccination neutralizing activity, between the different vaccines remains largely unavailable. This study aimed to compare the efficacy of one mRNA (BNT162b2) and two non-replicating adenoviral vector vaccines (ChAdOx1 nCoV-19 and Sputnik V) in a cohort of 1120 vaccinated Palestinian individuals who received vaccines on an availability basis and which displayed a unique diversity of genetic characteristics. We assessed the level of anti-S antibodies and further determined the antibody neutralizing activity in 261 of those individuals vaccinated with BNT162b2a (121), ChAdOx1 (72) or Sputnik V (68). Our results showed no significant difference in the distribution of serum-neutralizing activity or S-antibody serum levels for the three groups of vaccines, proving equivalence in efficacy for the three vaccines under real-life conditions. In addition, none of the eight demographic parameters tested had an influence on vaccination efficacy. Regardless of the vaccine type, the vaccination campaign ultimately played a pivotal role in significantly reducing the morbidity and mortality associated with COVID-19 in Palestine.
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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 | 0,000 |
| 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 ».