Characterizing the SARS-CoV-2 antibody response and associations with patient factors: Serological profiling of participants enrolled in the GENCOV study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The GENCOV study sought to evaluate serological differences between individuals with differing COVID-19 severity and outcomes. We assessed the SARS-CoV-2 antibody response of GENCOV participants cross-sectionally 1-, 6-, and 12-months following COVID-19 diagnosis to identify patient factors associated with more robust and durable humoral immune responses. MATERIALS AND METHODS: COVID-19 patients and a control cohort of vaccinated infection-naïve participants were recruited at hospital sites across the Greater Toronto Area in Ontario, Canada. Commercially available and laboratory-developed serological assays were used to characterize features of participants' antibody responses, including both binding and neutralizing antibodies. Regression analyses were performed to identify associations between participant characteristics and features of the SARS-CoV-2 antibody response. RESULTS: Samples were obtained from participants 1- (n = 938), 6- (n = 842), and 12-months (n = 662) post-infection or vaccination. At all time points, vaccinees, and to a greater extent those who were both infected and vaccinated, had significantly elevated anti-spike antibody levels compared to unvaccinated participants. Increasing age and/or illness severity were associated with significantly higher antibody levels among unvaccinated participants. Among vaccines, those who were vaccinated after infection (i.e., hybrid immunity) had consistently higher antibody levels compared to participants who were infection-naïve or vaccinated before their infection (i.e., breakthrough infections). Additionally, receiving more vaccine doses and having a more recent vaccination were strongly associated with higher antibody levels across all time points. CONCLUSIONS: Our findings highlight various patient factors, including vaccination, which contribute to robust, durable SARS-CoV-2 antibody responses. Overall, the findings presented here may inform future vaccine development and rollout plans.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».