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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,029 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».