Anti-SARS-CoV-2 antibody levels in a cohort of health care workers before and after the Omicron wave in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We measured anti-S immunoglobulin G (IgG) levels in a cohort of health care workers (HCWs) to explore factors affecting the levels of vaccine-induced IgG antibodies and their relationship with risk of incident SARS-CoV-2 infection throughout the first seven epidemic waves. Methods: A convenience sample of HCWs from one acute care hospital and four long-term care homes had anti-S SARS-CoV-2 IgG antibody levels at the beginning of the pandemic (T1) and during Omicron waves 5-7 (T2). Poisson analysis was conducted to assess predicted levels of antibodies by covariates (health and social conditions), number, timing and type of vaccines, as well as history of previous SARS-CoV-2 infection. Antibody levels assessed between October 2021 and August 2022 were also analyzed in relation to incident cases of Omicron infections. Results: Of the HCWs who provided one (n = 128) or two blood samples (n = 146), 53% were vaccine naïve at T1 and 1.4% were so at T2. The mean SARS-CoV-2 IgG concentration was 648 binding antibody units/mL at T1 and 1,913 binding antibody units/mL at T2. Income insufficiency and the presence of more than one chronic condition were associated with lower antibody levels at T2. Antibody levels were higher in HCWs with prior SARS-CoV-2 infection and increased with more vaccine doses received. Hybrid immunity elicited higher levels of antibodies in HCWs at T1 and T2. Waning of antibody levels over time was seen after vaccination with a third dose at T2. A correlation between antibody levels and subsequent risk of Omicron infection was not found. Conclusions: Our results suggest that timing and prioritization of anti-SARS-CoV-2 vaccination needs to consider the health and socioeconomic factors of HCWs, and the waning effects of vaccines.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».