Humoral and Cellular Immune Responses Against SARS-CoV-2 Following COVID-19 Vaccination in Older Adults: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence on the humoral and cellular immune responses to SARS-CoV-2 following COVID-19 vaccination in older adults is warranted. AIMS: To synthesize and analyze the current evidence on humoral and cellular immune responses to both standard and booster COVID-19 vaccination in individuals aged 60 years and older. METHODS: Clinical trials and observational studies were included. Reviews, case series, letters to the editor, and similar publications were excluded. A selective literature search was conducted in the following databases: PubMed, Scopus, EMBASE, and Web of Science. The risk of bias and methodological quality of the included studies were assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and the Risk of Bias 2.0 (RoB 2) tool. Statistical analysis was conducted using Stata version 18 and Review Manager version 5.4.1. RESULTS: Thirteen studies were included: eleven observational studies and two randomized clinical trials, evaluating humoral and cellular immune responses in 782 older adults. Messenger RNA vaccines were the most administered, particularly Pfizer-BioNTech (76.9%) and Moderna mRNA-1273 (23%). In most cases, immune responses were assessed after the second dose and booster doses. Most studies (61.5%) reported increased IgG titers specific to the SARS-CoV-2 Spike protein, while 23.1% reported a decrease. Regarding cellular immunity, 46.2% of the studies reported low interferon-gamma (IFN-γ) levels post-vaccination, whereas 38.5% showed increases. These findings highlight the need for tailored vaccination strategies to address emerging variants, particularly in vulnerable populations such as older adults. CONCLUSIONS: In older adults receiving COVID-19 vaccination, humoral immunity tends to increase, whereas cellular responses are frequently diminished, reflecting age-related immunosenescence that may limit the durability and breadth of protection following vaccination in older adults.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».