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Enregistrement W4400260154 · doi:10.1002/acr2.11697

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

2024· article· en· W4400260154 sur OpenAlexafffundabout
Rami Habib, Roya M. Dayam, Carol Hitchon, Vinod Chandran, Paul R. Fortin, Gilles Boire, Dawn M. E. Bowdish, Anne‐Claude Gingras, Louis Flamand, Maggie Larché, Inés Colmegna, Luck Lukusa, Jennifer L. Lee, Daniel Pereira, Çharles N. Bernstein, Nadine Lalonde, Elizabeth Turnbull, Sasha Bernatsky

Notice bibliographique

RevueACR Open Rheumatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversité de SherbrookeUniversity Health NetworkUniversity of TorontoUniversity of ManitobaCentre hospitalier de l'Université LavalMount Sinai HospitalCanadian Arthritis Patient AllianceMcGill University
Organismes subventionnairesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésNeutralizationMedicineImmunogenicityImmunologyVaccinationVirologyAntibodyRheumatoid arthritisNeutralizing antibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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