MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410699079 · doi:10.1016/j.jmii.2025.05.005

Effects of COVID-19 vaccination and past SARS-CoV-2 infection on subsequent COVID-19 infection in people with HIV

2025· article· en· W4410699079 sur OpenAlexaff
Xueying Yang, Fanghui Shi, Shujie Chen, Ziang Liu, Yangjianchen Xu, Gregory A. Poland, Sharon Weissman, Bankole Olatosi, Jiajia Zhang, Xiaoming Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Microbiology Immunology and Infection · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthMayo ClinicICW Healthcare VenturesFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Virology2019-20 coronavirus outbreakVaccinationMedicineBetacoronavirusPandemicPneumoniaOutbreakInfectious disease (medical specialty)Disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study aims to estimate the time-varying effects of primary and booster COVID-19 vaccination and past SARS-CoV-2 infection on subsequent SARS-CoV-2 infection (including new infection and re-infection) in people with HIV (PWH). METHODS: A population-based cohort was retrieved from the integrated statewide HIV electronic health record (EHR) dataset, COVID-19 vaccination dataset, and COVID-19 diagnoses dataset between March 2, 2020 and April 14, 2022. The pre-specified outcome was any SARS-CoV-2 infection. We used Cox regression to estimate the time-varying effects of primary and booster vaccination and past infection on the risks of subsequent SARS-CoV-2 infection. RESULTS: A total of 18,509 eligible PWH who had documentation of COVID-19 testing or COVID-19 vaccination records were included for analysis. The effectiveness of primary vaccination against infection, compared with being unvaccinated, was relatively low (26.70 %, 95 % CI: 12.10 %, 38.88 %) at two months, while the effectiveness of a booster dose after two months was high (43.53 %, 95 %CI: 27.54 %, 55.99 %), compared with primary vaccination only (e.g., first two doses of Pfizer or Moderna, or the single dose of Janssen). The effectiveness of past COVID-19 infection during Pre-Delta and Delta dominant periods at one month against reinfection was (67.43 %; 95 %CI: 52.74 %, 77.55 %) and (64.57 %; 95 %CI: 1.39 %, 87.27 %), respectively. CONCLUSION: Natural immunity conferred from past COVID-19 infection in PWH against reinfection appeared to be higher than vaccine-induced immunity. Boosters were more effective than the primary series alone in preventing subsequent infection.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Microbiology Immunology and InfectionMême sujetSARS-CoV-2 and COVID-19 ResearchTravaux en français237 207