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Enregistrement W4414568737 · doi:10.1016/j.cmi.2025.09.020

Association between COVID-19 vaccine immunogenicity and protection against infection and severe disease in clinically vulnerable patient populations: a systematic review and meta-analysis of observational studies

2025· review· en· W4414568737 sur OpenAlexaboutno aff
Maria Danysz, Rute Aguiar, Hema Pindolia, Beth Stuart, Katrina Spensley, Elen Ashmore, Nicole Frumento, Nadège Haouidji-Javaux, Rachel Iles, Susan Lau, Jordan Rolt, Grace Uwenedi, Hollie Wagg, Eleanor Barnes, Sean H. Lim, Alex Richter, Michelle Willicombe

Notice bibliographique

RevueClinical Microbiology and Infection · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVaccitechNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer Research
Mots-clésImmunogenicityObservational studyDiseaseClinical trialAntibody responseAntibodyVaccination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The use of measured immune responses in informing risk of breakthrough COVID-19 infection and infection outcomes after vaccination against SARS-CoV-2 in clinically vulnerable patients has not been applied clinically. OBJECTIVES: The aim of this study was to investigate the association between measured vaccine immunogenicity and vaccine effectiveness in clinically vulnerable populations. DATA SOURCES: PubMed, MEDLINE, EMBASE, and Cochrane Library. STUDY ELIGIBILITY CRITERIA: Studies published between March 2020 and January 2025, which reported data on COVID-19 vaccine immunogenicity (antibody and T-cell) and subsequent infection outcomes. PARTICIPANTS: Patients defined as clinically vulnerable by QCOVID criteria, who had received at least the primary course of COVID-19 vaccination. ASSESSMENT OF RISK OF BIAS: The Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale was used to assess the risk of bias. METHODS OF DATA SYNTHESIS: A random effects meta-analysis model was used to pool relative risks of COVID-19 breakthrough infection (BTI), hospitalization, and death. Unadjusted data were used for the primary analysis due to the lack of adjusted data available in individual studies. RESULTS: = 65.99). Using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale, 5 (11%) studies were of good quality, 2 (7%) of fair quality, and 37 (82%) of poor quality. CONCLUSIONS: Within the methodological limitations, this study has shown that lack of antispike antibody responses was associated with BTI and severe infection outcomes in clinically vulnerable populations. Further research is required to investigate the current utility of testing to inform the ongoing management of clinically vulnerable persons, such as vaccine booster schedules.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,035
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,335
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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