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Enregistrement W4412845682 · doi:10.1080/19390211.2025.2539876

Yeast Beta-Glucan Enhances Antibody Response Following Influenza Vaccination – A Double-Blind, Randomized, Placebo-Controlled Pilot Trial

2025· article· en· W4412845682 sur OpenAlexaff
Melissa L. Moreno, Carmelo Nieves, Kaylan B Hebert, Daniela Rivero‐Mendoza, James Colee, Thomas A. Tompkins, Wendy J. Dahl

Notice bibliographique

RevueJournal of Dietary Supplements · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHerbal Medicine Research Studies
Établissements canadiensLallemand (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVaccinationMedicinePlaceboImmunologyAntibody titerTiterAntibodyHemagglutination assayAntigenInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yeast beta-glucans demonstrate immune-modulating effects; however, few studies have explored the potential of yeast beta-glucans to enhance immune response to vaccination. This pilot study aimed to assess the adjuvant effect of a yeast beta-glucan supplementation on antibody titer response to influenza vaccination. Adults (n = 90; 70.7 ± 10.1 years) were recruited over two vaccination seasons and randomized to receive 500 mg of beta-glucan or placebo (500 mg cellulose) daily in a double-blind study design. Pre- and 4 wk post-vaccination serum influenza-specific antibody titers were assessed using an optimized Hemagglutination Inhibition (HI) assay. Plasma cytokines 24 h post-vaccination were quantified by immunoassay. Cold and flu symptoms, using the Modified Jackson Criteria, fever, and self-perceived fatigue were monitored daily. Linear mixed models were used to test for differences in the fixed effects of time, treatment, and their interactions. In season 1 (Fall 2022), despite a baseline suggesting seroprotection for the Influenza A (H3N2 A/Wisconsin/67/2005) in 92% of the beta-glucan group and 74% of the placebo group, the post-vaccination antibody titer response (Δ = 95.8) favored beta-glucan over placebo (p = 0.037). Influenza B/Austria/1359417/2021 antigen demonstrated poor detection; 7 of the 10 HI detectible antibody responses seen were in the beta-glucan group. In season 2 (Fall 2023), the Influenza A (H1N1 A/Victoria/4897/2022) antigen demonstrated poor detection (14%), which precluded further cohort analyses. Of the cytokines, interferon-gamma (IFN-γ) increased similarly in both groups after vaccination, not supporting the adjuvant action of beta-glucan at the cellular level. Reported cold and flu symptoms were low in both groups and did not differ. Overall, the findings suggest that yeast beta-glucan supplementation may elicit a greater change in antibody titer to seasonal influenza vaccination. However, confirmation is needed with a larger sample of older adults and with follow-up to assess protection from disease. Clinical trial registry number and website: https://clinicaltrials.gov/study/NCT05074303.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,909

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,373 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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