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Enregistrement W4402075123 · doi:10.20944/preprints202408.1998.v1

Methotrexate and Tumor Necrosis Factor Inhibitors Independently Decrease Neutralizing Antibodies after SARS-CoV-2 Vaccination: Updated Results from the SUCCEED Study

2024· preprint· en· W4402075123 sur OpenAlexaffabout
Carol Hitchon, Dawn M. E. Bowdish, Gilles Boire, Paul R. Fortin, Louis Flamand, Vinod Chandran, Roya Monica Dayam, Anne‐Claude Gingras, Catherine M. Card, Inés Colmegna, Maggie Larché, Gilaad G. Kaplan, Luck Lukusa, Jennifer L. Lee, Sasha Bernatsky

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill UniversityUniversity of CalgaryPublic Health Agency of CanadaLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalUniversité LavalUniversité de SherbrookeUniversity Health NetworkMcMaster University Medical CentreUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisMethotrexateOdds ratioInternal medicineVaccinationImmunologySystemic lupus erythematosusConfidence intervalArthritisInflammatory bowel diseaseDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: SARS-CoV-2 remains the third most common cause of death in North America. We studied methotrexate and tumor necrosis factor inhibitor (TNFi) effects on neutralization responses post-COVID vaccination, in immune-mediated inflammatory disease(IMID). Methods: Prospective data and sera on adults with inflammatory bowel disease (IBD), rheumatoid arthritis (RA), spondyloarthritis (SpA), psoriatic arthritis (PsA) and systemic lupus (SLE) were collected at 6 academic centres in Alberta, Manitoba, Ontario, and Quebec between 2022-2023. Sera from two time points were evaluated for each subject. Neutralization studies were divided between 5 laboratories, and each lab’s results analyzed separately using multivariate generalized logit models (ordinal outcomes: absent, low, medium, and high neutralization). Odds ratios (ORs) for methotrexate and TNFi effects were adjusted for demographics, IMID, other biologics and immunosuppressives, prednisone, COVID vaccinations (number/type), and infections in the 6 months prior to sample. Adjusted ORs for methotrexate and TNFi were then pooled in random-effects meta-analyses (separately for ancestral, and Omicron BA1 and BA5 strains). Results: Of 479 individuals (958 samples), 292 (61%) were IBD, 141 (29.4%) RA, and the remainder PsA, SpA and SLE. Mean age was 57 (62.2 % female). For both individual labs and the meta-analyses, adjusted ORs suggested independent negative effects of TNFi and methotrexate on neutralization. The meta-analysis adjusted ORs for TNFi were 0.56 (95% confidence interval, CI 0.39, 0.81) for the ancestral strain and 0.56 (95% CI 0.39, 0.81) for BA5. The meta-analysis adjusted OR for methotrexate was 0.39 (95% CI 0.19, 0.76) for BA1. Conclusions: SARS-CoV-2 neutralization in vaccinated IMID was diminished independently by TNFi and methotrexate. As SARS-CoV-2 circulation continues, ongoing vigilance regarding optimized vaccination is required.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,007
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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