A Population-Based Study of SARS-CoV-2 IgG Antibody Responses to Vaccination in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Understanding variables that influence antibody responses to COVID-19 vaccination within a population can provide valuable information on future vaccination strategies. In this population-based study, we examined the antibody responses to COVID-19 vaccination in Manitoba using residual serum specimens collected between January 2021 and March 2022 (n = 20,365). Samples were tested for spike and nucleocapsid IgG against SARS-CoV-2 using clinically validated assays. We assessed the impacts of multiple factors on post-vaccination antibody titres including type of vaccine, age, sex, geographic location, number of doses received, and timing of vaccination. Our investigation demonstrated that vaccination with one dose of Moderna mRNA-1273 elicited higher anti-spike IgG titres overall compared to Pfizer BNT162b2 vaccination, while one dose of Pfizer BNT162b2 followed by a second dose of Moderna mRNA-1273 exhibited higher titres than two doses of Pfizer BNT162b2 or Moderna mRNA-1273, irrespective of age. Age and time post-vaccination had considerable effects on antibody responses, with older age groups exhibiting lower anti-spike IgG titres than younger ages, and titres of those vaccinated with Pfizer BNT162b2 waning faster than those vaccinated with Moderna mRNA-1273 or a combination of Pfizer BNT162b2 and Moderna mRNA-1273. Antibody titres did not appear to be affected by sex or geographic location. Our results identify how factors such as age and type of vaccine can influence antibody responses to vaccination, and how antibody titres wane over time. This information highlights the importance of tailoring vaccine regimens to specific populations, especially those at increased risk of severe COVID-19 and can be used to inform future vaccination strategies, scheduling of booster doses, and public health measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».