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Enregistrement W4414850778 · doi:10.1038/s41467-025-63948-4

Neutralizing and binding antibodies are a correlate of risk of COVID-19 in the CoVPN 3008 study in people with HIV

2025· article· en· W4414850778 sur OpenAlexaff
Nonhlanhla N. Mkhize, Bo Zhang, Caroline Brackett, Peter Elyanu, Asa Tapley, Sufia Dadabhai, Jiani Hu, Trần Ngọc Bích, Daniel J. Schuster, Jack Heptinstall, Sheetal Sawant, Kelly E. Seaton, Marcella Sarzotti‐Kelsoe, Aaron Hudson, Yutong Jin, Sinethemba Bhebhe, Haajira Kaldine, Prudence Kgagudi, Tandile Modise, Nyaradzo Mgodi, Jessica Andriesen, April K. Randhawa, Leigh H. Fisher, Jia Jin Kee, Craig A. Magaret, James Peng, Avi Kenny, Lindsay N. Carpp, Siyu Heng, Manuel Villarán, Azwidihwi Takalani, Bert Le Roux, Eduan Wilkinson, Jackline Odhiambo, Parth D. Shah, Laura Polakowski, Margaret Yacovone, Taraz Samandari, Zvavahera M. Chirenje, Joseph Makhema, Ethel Kamuti, Katanekwa Njekwa, Harriet Nuwagaba‐Biribonwoha, Sharlaa Badal‐Faesen, William Brumskine, Soritha Coetzer, Rodney Dawson, Sinead Delany‐Moretlwe, Andreas H. Diacon, Samantha Fry, Katherine Gill, Anda Madikida, Zaheer Hoosain, Mina C. Hosseinipour, Mubiana Inambao, Craig Innes, Steve Innes, Dishiki Kalonji, Humphrey Mwape, Priya Kassim, Melvin C. Kamanga, William Kilembe, Fatima Laher, Mookho Malahleha, Vongane Louisa Maluleke, Grace Mboya, Philister Adhiambo Madiega, Kirsten McHarry, Essack Mitha, Yajna Duki, Pamela Mda, Moroesi Moerane, Tumelo Moloantoa, Simpson Nuwamanya, Sharana Mahomed, Vimla Naicker, Anusha Nana, Annet Nanvubya, Barbarah Kawoozo, Maphoshane Nchabeleng, Walter Otieno, Elsje Louise Potgieter, Disebo Potloane, Zelda Punt, Jamil Said, Yashna Singh, Sheetal Kassim, Dorothie van der Vendt, Mohammed Siddique Tayob, Yacoob Vahed, Deo Wabwire, James G. Kublin, Linda‐Gail Bekker, Lawrence Corey, Glenda Gray, Yunda Huang, Philip Kotze, Nigel Garrett, John Hural, Guido Ferrari, Erica Andersen‐Nissen, David C. Montefiori, Penny L. Moore, M. Juliana McElrath, Georgia D. Tomaras, Peter B. Gilbert

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensNexus Clinical Research (Canada)
Organismes subventionnairesDivision of Microbiology and Infectious Diseases, National Institute of Allergy and Infectious DiseasesOffice of Research Infrastructure Programs, National Institutes of HealthNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthModernaFred Hutchinson Cancer Research Center
Mots-clésAntibodyTiterIncidence (geometry)VaccinationImmune systemAntibody titerHuman immunodeficiency virus (HIV)Neutralizing antibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People with HIV (PWH) are understudied in COVID-19 vaccine trials, leaving knowledge gaps on whether the identified immune correlates of protection also hold in PWH. CoVPN 3008 (NCT05168813) enrolled predominantly PWH and reported lower COVID-19 incidence for a Hybrid vs. Vaccine Group (baseline SARS-CoV-2-positive and one mRNA-1273 dose vs. negative and two doses). Using case-cohort sampling, antibody markers at enrolment (M0) and four weeks post-final vaccination (Peak) are assessed as immune correlates of COVID-19. For the Hybrid Group [n = 287 (195 PWH)], all M0 markers inversely correlate with COVID-19 through 230 days post-Peak, with 50% inhibitory dilution BA.4/5 neutralizing antibody titer (nAb-ID50 BA.4/5) the strongest and only independent correlate (HR per 10-fold increase=0.46, 95% CI 0.28, 0.75; P = 0.002). For the Vaccine Group [n = 115 (86 PWH)], Peak nAb-ID50 BA.4/5 correlates with reduced COVID-19 risk (1.9%, 1.1%, and 0.3% at titers 10, 100, and 1000 AU/ml) through 92, but not 165, days post-Peak. Using multivariable Cox analysis of binding and nAb, nAb titers predict COVID-19 in PWH. Two doses of a 100-µg Ancestral strain mRNA vaccine in baseline-SARS-CoV-2-negative individuals elicit sufficient cross-reacting Omicron antibodies to reduce COVID-19 incidence for 90 days post-Peak, but viral evolution and waning antibodies abrogate this protection thereafter.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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