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Record W4281803810 · doi:10.1503/cmaj.211881-f

Différences d’immunogénicité des vaccins anti-SRAS-CoV-2 mRNA-1273 (Moderna) et BNT162b2 (Pfizer-BioNTech) chez les patients dialysés

2022· article· fr· W4281803810 on OpenAlexvenueno aff
Kevin Yau, Christopher T. Chan, Kento T. Abe, Yidi Jiang, Mohammad Atiquzzaman, Sarah Mullin, Ellen Shadowitz, Lisa Liu, Ema Kostadinovic, Tatjana Sukovic, Anny Gonzalez, Margaret McGrath‐Chong, Matthew J. Oliver, Jeffrey Perl, Jerome A. Leis, Shelly Bolotin, Vanessa Tran, Adeera Levin, Peter G. Blake, Karen Colwill, Anne‐Claude Gingras, Michelle Hladunewich

Bibliographic record

VenueCanadian Medical Association Journal · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)GynecologyInternal medicine

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte: Les différences d’immunogénicité entre les vaccins anti-SRAS-CoV-2 à ARNm n’ont pas été bien caractérisées chez les patients hémodialysés. Nous avons comparé la réponse sérologique chez les patients sous hémodialyse après la vaccination contre le SRAS-CoV-2 au moyen des vaccins BNT162b2 (Pfizer-BioNTech) et mRNA-1273 (Moderna). Méthodes: Nous avons procédé à une étude de cohorte observationnelle et prospective dans 2 centres universitaires de Toronto, au Canada, du 2 février au 20 juillet 2021, et avons inclus 129 et 95 patients qui ont reçu respectivement les vaccins anti-SRAS-CoV-2 BNT162b2 et mRNA-1273. Nous avons mesuré les taux d’anticorps IgG dirigés contre la protéine S (anti-S), contre le domaine de liaison au récepteur (ou RBD, pour receptor-binding domain [anti-RBD]) et contre la protéine de la nucléocapside (anti-N) du SRAS-CoV-2 6–7) puis 12 semaines après la deuxième dose de vaccin et nous avons comparé ces taux aux taux médians d’anticorps présents dans le sérum de 211 témoins convalescents qui avaient déjà contracté le SRAS-CoV-2. Résultats: Six à 7 semaines après la deuxième dose de vaccin, nous avons constaté que 51 patients sur 70 (73 %) ayant reçu le BNT162b2 et 83 patients sur 87 (95 %) ayant reçu le mRNA-1273, ont obtenu des taux équivalents à ceux du sérum de convalescents pour ce qui est de l’anticorps anti-S (p < 0,001). Chez ceux qui ont reçu le BNT162b2, 35 sur 70 (50 %) ont atteint le taux du sérum de convalescents pour l’anti-RBD, contre 69 sur 87 (79 %) de ceux qui ont reçu le mRNA-1273 (p < 0,001). Douze semaines après la deuxième dose, les taux d’anti-S et d’anti-RBD étaient significativement moindres chez les patients ayant reçu le BNT162b2 que chez ceux qui avaient reçu le mRNA-1273. Pour l’anti-S, 70 patients sur 122 (57,4 %) ayant reçu le BNT162b2 ont maintenu un taux équivalent à celui du sérum de convalescents, contre 68 sur 71 (96 %) de ceux qui avaient reçu le mRNA-1273 (p < 0,001). Pour l’anti-RBD, 47 patients sur 122 (38,5 %) ayant reçu le BNT162b2 ont maintenu des taux anti-RBD équivalant à celui du sérum de convalescents, contre 45 sur 71 (63 %) de ceux qui avaient reçu le mRNA-1273 (p = 0,002). Interprétation: Chez les patients hémodialysés, le mRNA-1273 a généré une réponse humorale plus forte que le BNT162b2. Étant donné le déclin rapide de l’immunogénicité à 12 semaines chez les patients ayant reçu le BNT162b2, une troisième dose est recommandée chez les patients hémodialysés dans le cadre d’une première série, ce qui concorde avec les recommandations concernant d’autres populations vulnérables.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.014

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.303
Teacher spread0.277 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations1
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

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