SARS-CoV-2 Antibodies in Human Milk After mRNA and Adenovector-Based Vaccination: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: SARS-CoV-2 specific antibodies exist in human milk expressed by lactating parents after vaccination. In the existing research, the effects of vaccine types on human milk are inconsistent. RESEARCH AIM: This study aims to perform a systematic review and meta-analysis of the existing observational studies to compare the positive rates of SARS-CoV-2 specific antibodies in human milk according to mRNA and adenovector-based vaccination. METHODS: PubMed, Web of Science, Elsevier Science Direct and Cochrane Library databases were systematically searched for relevant articles published from December 30, 2019 to February 15, 2023. Observational studies were considered eligible provided they reported data on SARS-CoV-2 specific antibodies in human milk. The risk of bias in non-randomized studies of interventions (ROBINS-I) tool, the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), and the Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) were used to assess risk of bias. Seven studies, including 511 lactating participants, were included in this review and meta-analysis. RESULTS: < 0.001). The positive rate of SARS-CoV-2 IgG was higher in mRNA vaccines than in adenovector-based vaccines. CONCLUSIONS: Compared to adenovector-based vaccines, mRNA vaccines present a higher positivity rate of IgA and IgG in human milk after vaccination. In other words, mRNA vaccinations may offer breastfed children a higher level of protection than adenovector-based vaccinations. Further high-quality data is still required to substantiate these findings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».