Comparative Effectiveness of the Bivalent (Original/Omicron BA.4/BA.5) mRNA COVID-19 Vaccines mRNA-1273.222 and BNT162b2 Bivalent in Adults with Underlying Medical Conditions in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: This retrospective cohort study evaluated the relative vaccine effectiveness (rVE) of two bivalent (original/Omicron BA.4/BA.5) vaccines mRNA-1273.222 versus the BNT162b2 Bivalent in preventing COVID-19-related outcomes in adults with underlying medical conditions associated with increased risk for severe COVID-19. METHODS: In a linked electronic health record/claims dataset, US adults (≥18 years) with ≥1 underlying medical condition of interest who received either the bivalent vaccine between 31 August 2022 and 28 February 2023 were identified. The inverse probability of treatment weighting was used to adjust for cohort differences. Cohorts were followed up for COVID-19-related hospitalizations and outpatient encounters until 31 May 2023. Hazard ratios and rVEs were estimated using Cox regression. Subgroup analyses were performed on individuals with pre-specified comorbid conditions. RESULTS: 757,572 mRNA-1273.222 and 1,204,975 BNT162b2 Bivalent recipients were identified. The adjusted rVE over a median follow-up of 198 days was 10.9% (6.2%-15.2%) against COVID-19-related hospitalization and 3.2% (1.7%-4.7%) against COVID-19-related outpatient encounters. rVE estimates for COVID-19 hospitalizations among subgroups with comorbid conditions were as follows: diabetes 15.1% (8.7%-21.0%), cerebro- and cardiovascular disease 14.7% (9.0%-20.1%), chronic lung disease 11.9% (5.1%-18.2%), immunocompromised 15.0% (7.2%-22.2%), chronic kidney disease 8.4% (0.5%-15.7%). CONCLUSIONS: Overall, among adults with underlying medical conditions, mRNA-1273.222 was more effective than BNT162b2 Bivalent, especially in preventing COVID-19-related hospitalizations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».