Duration of Postvaccination Neutralizing Antibodies to SARS‐CoV‐2 and Medication Effects: Results from the Safety and Immunogenicity of COVID‐19 Vaccination in Systemic Immune‐Mediated Inflammatory Diseases Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In the face of the ongoing circulation of SARS-CoV-2, the durability of neutralization post-COVID-19 vaccination in immune-mediated inflammatory disease (IMID) is a key issue, as are the effects of medications. METHODS: Adults (n = 112) with inflammatory bowel disease, psoriasis/psoriatic arthritis, rheumatoid arthritis, spondylarthritis, and systemic lupus were recruited from participating Canadian medical centers from 2021 to 2023. We focused on log-transformed neutralization (lentivirus methods) as a continuous outcome, with separate models for wild-type and Omicron strains BA.1 and BA.5. RESULTS: Compared with 30 to 120 days postvaccination, subsequent periods were associated with greater neutralization in unadjusted models for wild-type, BA.1, and BA.5 strains and against the BA.1 strain in adjusted models. Rituximab was associated with lower neutralization for the BA.1 strain in adjusted models, with a similar trend for BA.5. In methotrexate users, there were trends for less neutralization of BA.1 and BA.5 in all unadjusted models, whereas in adjusted models, there was significantly lower neutralization only for the wild type. Three or more doses and Omicron-specific vaccines were both independently associated with better neutralization ability for all three strains. A COVID-19 infection within six months before sampling was associated with higher neutralization of wild type and BA.1 in adjusted analyses. Anti-tumor necrosis factor agents were associated with lower neutralization ability for BA.5 in adjusted analyses. CONCLUSION: Neutralization responses in immunosuppressed individuals with IMID were durable over time and were augmented by more than three doses and Omicron-specific vaccines. Less neutralization was seen with certain medications. Our work clarifies the joint effects of vaccine history, infection, and medications on COVID-19 immunity.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».