P-1284. Impact of Timing of Measles Vaccine Doses on IgG Levels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Although measles was eliminated from Canada, recent outbreaks worldwide are increasing the risk of importation with local transmission. Healthcare workers (HCWs) are known to be at higher risk of measles, compared to the general population. Recent measles breakthrough infection in immune individuals have raised several questions about levels of immunity. We examined the proportion of HCWs who were considered seropositive for measles and evaluated factors associated with lower IgG levels. Methods Measles IgG were measured in a convenient sample of HCWs from the Centre hospitalier universitaire Sainte-Justine (CHUSJ), a tertiary-care hospital, located in Montreal, Canada, in the context of an outbreak and the need to rapidly assess our workforce protection. Data from the Occupational Health clinic was used (age, vaccination history, sex). Sera were tested using LIAISON® Measles IgG (Diasorin) for quantitative measurement of measles-specific IgG. IgG levels > 16.5 IU/L were considered protective. Data were compared using the Welch’s t-test on Microsoft Excel. Results A total of 114 HCWs were tested. Of the 42 individuals born before 1970 without vaccination, 92.9% were considered protected with a mean IgG level of 239.07 IU/L (SD - 103). A total of 45 HCWs were born in 1970 or thereafter; of those 32 received two doses of vaccine, with a first dose received between 12 and 15 months of age. HCWs (n = 8) who received their second dose between 17 and up to 21 months of age had mean IgG titers of 71.38 IU/L (SD - 104). In comparison, the 24 HCWs who received their second dose after 21 months of age, at a mean age of 142.43 months (range [28,393]), had a mean IgG level of 177.12 IU/L (p = 0.03). Conclusion These results suggest that the second dose of measles vaccine administered at a later age is associated with a higher IgG level. The clinical impact of these higher IgG levels remains to be explored. Disclosures All Authors: No reported disclosures
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».