Impact of COVID-19 vaccine doses and viral waves on inflammatory and immunological responses to COVID-19 infections in India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Investigation of the effect of SARS-CoV-2 variants and COVID-19 vaccination on inflammatory and immune response to SARS-CoV-2 infection is limited in South Asia. Objectives We aimed to examine the impact of COVID-19 vaccination and waves of COVID- 19 on inflammatory and immunological biomarkers among COVID-19 patients in India. Methods This cross-sectional analysis used baseline data from a randomized controlled trial of vitamin D and zinc during COVID-19 infection in India (N=181). Blood samples and data regarding vaccination doses were collected. The second (Delta) or third (Omicron) wave was determined by date of enrolment. Mixed effects linear regression with robust standard errors was used to examine associations between COVID-19 vaccination dose or wave at enrolment and C-Reactive Protein (CRP), ferritin, lactate dehydrogenase (LDH), D-dimer, interleukin-6 (IL-6), angiopoietin-2 (Ang-2), soluble triggering receptor expressed on myeloid cells-1 (sTREM-1), immunoglobulin G (IgG) and immunoglobulin M (IgM). Results Compared to no vaccination, full vaccination was associated with lower LDH ( P< 0.001), D-dimer ( P= 0.521) and Ang-2 ( P= 0.046), and higher IgG levels ( P< 0.001). Partial vaccination was associated with lower IL-6 ( P= 0.040) and higher IgG ( P< 0.001). Enrolment during the third wave was associated with lower IL-6 ( P< 0.001), CRP ( P= 0.056), IgM ( P= 0.013), and IgG ( P< 0.001), but higher D-dimer levels ( P< 0.001). Conclusions COVID-19 vaccination status and SARS-CoV-2 variant influence the inflammatory and immunologic response during SARS-CoV-2 infection, contributing to the severity of clinical presentation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».