Assessing Healthy Vaccinee Effect in COVID-19 Vaccine Effectiveness Studies: A National Cohort Study in Qatar
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This study investigated the presence of the healthy vaccinee effect—the imbalance in health status between vaccinated and unvaccinated individuals—in two COVID-19 vaccine effectiveness studies involving primary series and booster vaccinations. It also examined the temporal patterns and variability of this effect across different subpopulations by analyzing the association between COVID-19 vaccination and non-COVID-19 mortality in Qatar. Methods Two matched, retrospective cohort studies assessed the incidence of non-COVID-19 death in national cohorts of individuals with a primary series vaccination versus no vaccination (two-dose analysis), and individuals with three-dose (booster) vaccination versus primary series vaccination (three-dose analysis), from January 5, 2021, to April 9, 2024. Results The adjusted hazard ratio (aHR) for non-COVID-19 death was 0.76 (95% CI: 0.64-0.90) in the two-dose analysis and 0.85 (95% CI: 0.67-1.07) in the three-dose analysis. In the first six months of follow-up in the two-dose analysis, the aHR was 0.35 (95% CI: 0.27-0.46); however, the combined analysis of all subsequent periods showed an aHR of 1.52 (95% CI: 1.19-1.94). In the first six months of follow-up in the three-dose analysis, the aHR was 0.31 (95% CI: 0.20-0.50); however, the combined analysis of all subsequent periods showed an aHR of 1.37 (95% CI: 1.02-1.85). The overall effectiveness of the primary series and third-dose vaccinations against severe, critical, or fatal COVID-19 was 95.9% (95% CI: 94.0-97.1) and 34.1% (95% CI: −46.4-76.7), respectively. Subgroup analyses showed that the healthy vaccinee effect is pronounced among those aged 50 years and older and among those more clinically vulnerable to severe COVID-19. Conclusion A strong healthy vaccinee effect was observed in the first six months following vaccination. This effect may have stemmed from a lower likelihood of vaccination among seriously ill, end-of-life individuals, and less mobile elderly populations.
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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 | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».