Begrenser gjentatt influensavaksinasjon influensaimmunrespons og beskyttelse
Målet med denne studien er å forstå de langsiktige konsekvensene av gjentatt årlig influensavaksinasjon blant helsepersonell (HCWs) og å bruke statistisk og matematisk modellering for å belyse de immunologiske prosessene som ligger til grunn for vaksinasjonsresponser og deres implikasjoner for vaksinasjonseffektivitet. Disse målene vil bli oppnådd ved å forfølge tre spesifikke mål:
- For å studere immunogenisiteten og effektiviteten av influensavaksinasjon ved tidligere vaksinasjonserfaring
- Å karakterisere immunologiske profiler knyttet til vaksinasjon og infeksjon
- For å evaluere effekten av immunitet på vaksinasjonseffektivitet.
Under mål 1 vil en gruppe sykehusarbeidere rekrutteres og følges i opptil 4 år for å vurdere deres antistoffrespons før og etter vaksinasjon og etter sesong, og deres risiko for influensainfeksjon. Disse resultatene vil bli sammenlignet med vaksinasjonserfaring, klassifisert som hyppig vaksinert (mottatt ≥3 vaksiner de siste 5 årene), sjelden vaksinert (<3 vaksinasjoner de siste 5 årene), vaksinert én gang, vaksinenaive og uvaksinerte.
I mål 2 vil det bli utført intensive cellulære og serologiske vurderinger for å dissekere den influensa HA-reaktive B-celle- og antistoffresponsen, og bygge antistofflandskap som karakteriserer de forskjellige vaksinasjonsgruppene.
I mål 3 vil dataene generert i mål 1 og 2 bli brukt til å utvikle en matematisk modell som vurderer tidligere infeksjon, vaksinasjonshistorie, antistoffkinetikk og antigen avstand for å forstå effekten av gjentatt vaksinasjon på vaksinens effektivitet.
Fullføring av den foreslåtte forskningen vil gi bevis for å informere beslutninger om fortsatt støtte til influensavaksinasjonsprogrammer blant HCWs og generelle retningslinjer for årlig influensavaksinasjon, samt mye nødvendig klarhet om effekten av gjentatt vaksinasjon.
I mars-april 2020, i henhold til den globale SARS-CoV-2-pandemien, la et administrativt tillegg til et SARS-CoV-2-protokolltillegg for oppfølging av COVID-19-infeksjoner blant vår HCW-deltakerkohort.
Følgende mål ble lagt til:
- For å estimere risikofaktorer og korrelater for beskyttelse for SARS-CoV-2-infeksjon blant HCW
- For å karakterisere viral kinetikk og virusdynamikk i vertshuset til SARS-CoV-2 som infiserer HCW
- Å karakterisere immunologiske profiler etter infeksjon med SARS-CoV-2
- Å karakterisere immunologiske profiler etter vaksinasjon for SARS-CoV-2.
Studieoversikt
Status
Detaljert beskrivelse
Over 140 millioner amerikanere er blant de mer enn 500 millioner menneskene som mottar influensavaksiner årlig. En viktig undergruppe er helsepersonell (HCW) som vaksinasjon anbefales, og noen ganger pålagt, for å beskytte seg selv og sårbare pasienter mot influensainfeksjon. Imidlertid har det ikke vært noen store, langsiktige studier av HCW-er for å støtte effektiviteten til disse retningslinjene. HCW-er er nå en høyt vaksinert befolkning, hvis virkninger også er dårlig forstått. Flere bevis tyder på at antistoffresponser på vaksinasjon kan svekkes med gjentatt vaksinasjon, noe som bekreftes av rapporter om dårlig vaksineeffektivitet blant gjentatte vaksinerte. Det er derfor et tvingende behov for å direkte evaluere HCW-vaksinasjonsprogrammer. Det langsiktige målet er å forbedre effektiv og effektiv bruk av influensavaksiner.
De spesifikke målene med denne studien er å forstå de langsiktige konsekvensene av gjentatt årlig influensavaksinasjon blant HCWs og å bruke statistisk og matematisk modellering for å belyse de immunologiske prosessene som ligger til grunn for vaksinasjonsresponser og deres implikasjoner for vaksinasjonseffektivitet. Disse målene vil bli oppnådd ved å forfølge tre spesifikke mål:
- For å studere immunogenisiteten og effektiviteten av influensavaksinasjon ved tidligere vaksinasjonserfaring
- Å karakterisere immunologiske profiler knyttet til vaksinasjon og infeksjon
- For å evaluere effekten av immunitet på vaksinasjonseffektivitet.
Under mål 1 vil en gruppe sykehusarbeidere rekrutteres og følges i opptil 4 år for å vurdere deres antistoffrespons før og etter vaksinasjon og etter sesong, og deres risiko for influensainfeksjon. Disse resultatene vil bli sammenlignet med vaksinasjonserfaring, klassifisert som hyppig vaksinert (mottatt ≥3 vaksiner de siste 5 årene), sjelden vaksinert (<3 vaksinasjoner de siste 5 årene), vaksinert én gang, vaksinenaive og uvaksinerte.
I mål 2 vil det bli utført intensive cellulære og serologiske vurderinger for å dissekere den influensa HA-reaktive B-celle- og antistoffresponsen, og bygge antistofflandskap som karakteriserer de forskjellige vaksinasjonsgruppene.
I mål 3 vil dataene generert i mål 1 og 2 bli brukt til å utvikle en matematisk modell som vurderer tidligere infeksjon, vaksinasjonshistorie, antistoffkinetikk og antigen avstand for å forstå effekten av gjentatt vaksinasjon på vaksinens effektivitet. Denne tilnærmingen er nyskapende fordi den vil gi innsikt i effekten av kompleks immunologisk dynamikk på infeksjonsutfall, og representerer dermed en ny avvik fra tidligere studier, som har ignorert disse vanskelige å måle prosessene. Fullføring av den foreslåtte forskningen vil gi bevis for å informere beslutninger om fortsatt støtte til influensavaksinasjonsprogrammer blant HCWs og generelle retningslinjer for årlig influensavaksinasjon, samt mye nødvendig klarhet om effekten av gjentatt vaksinasjon.
I mars-april 2020, i henhold til den globale SARS-CoV-2-pandemien, la et administrativt tillegg til et SARS-CoV-2-protokolltillegg for oppfølging av COVID-19-infeksjoner blant vår HCW-deltakerkohort.
Følgende mål ble lagt til under IRB-tillegget:
- For å estimere risikofaktorer og korrelater for beskyttelse for SARS-CoV-2-infeksjon blant HCW
- For å karakterisere viral kinetikk og virusdynamikk i vertshuset til SARS-CoV-2 som infiserer HCW
- Å karakterisere immunologiske profiler etter infeksjon med SARS-CoV-2
- Å karakterisere immunologiske profiler etter vaksinasjon for SARS-CoV-2.
Studietype
Registrering (Antatt)
Kontakter og plasseringer
Studiesteder
-
-
New South Wales
-
New Lambton Heights, New South Wales, Australia, 2305
- John Hunter Hospital
-
Westmead, New South Wales, Australia, 2145
- The Children's Hospital at Westmead
-
-
Queensland
-
Brisbane, Queensland, Australia, 4101
- Queensland Children's Hospital
-
-
South Australia
-
Adelaide, South Australia, Australia, 5006
- Women's and Children's Hospital
-
-
Victoria
-
Melbourne, Victoria, Australia, 3004
- The Alfred
-
-
Western Australia
-
Nedlands, Western Australia, Australia, 6009
- Perth Children's Hospital
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
Tar imot friske frivillige
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
Kvalifiserte deltakere vil bli rekruttert fra 1 av 6 deltakende sykehus og vil oppfylle følgende kriterier:
- Personell (inkludert ansatte, æresmedarbeidere, studenter og frivillige) lokalisert ved et deltakende sykehus eller helsevesen på tidspunktet for rekruttering som ville være kvalifisert for sykehusets gratis vaksinasjonsprogram
- Være i alderen ≥18 år og ≤60 år;
- Ha en mobiltelefon som kan motta og sende SMS-meldinger;
- Villig og i stand til å gi blodprøver;
- Tilgjengelig for oppfølging i løpet av de neste 7 månedene;
- Kan og er villig til å fullføre prosessen med informert samtykke.
Det er ingen begrensninger på hvilken type helsepersonell (HCW) som kan rekrutteres til studiet med tanke på jobbrollen. HCW-er kan være alle sykehusansatte, inkludert klinisk personale, forsknings-, administrativt og støttepersonell.
Ekskluderingskriterier:
- Immunsuppressiv behandling (inkludert systemiske kortikosteroider) i løpet av de siste 6 månedene;
- Personell som vaksinasjon er kontraindisert for ved rekruttering.
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / Kohort |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Helsearbeidere
Kvalifiserte deltakere vil bli rekruttert fra 1 av 6 deltakende sykehus i Australia og vil oppfylle følgende kriterier: personell (inkludert ansatte, æresmedarbeidere, studenter og frivillige) lokalisert ved et deltakende sykehus eller helsevesen på rekrutteringstidspunktet og som ville være kvalifisert for sykehusets gratis vaksinasjonsprogram; være i alderen ≥18 år og ≤60 år; ha en mobiltelefon som kan motta og sende SMS-meldinger; villig og i stand til å gi blodprøver; tilgjengelig for oppfølging i løpet av de neste 7 månedene; i stand og villig til å fullføre prosessen med informert samtykke. Det er ingen begrensninger på hvilken type helsepersonell (HCW) som kan rekrutteres til studiet med tanke på jobbrollen. HCW vil være ethvert sykehuspersonell, inkludert klinisk, forsknings-, administrativt og støttepersonell. |
Influensavaksine gjort tilgjengelig for helsepersonell på de deltagende helsetjenester, som en del av deres gratis vaksinasjonskampanjer for helsepersonell.
SARS-CoV-2-vaksine gjort tilgjengelig for helsepersonell på de deltagende helsetjenester, som en del av deres gratis vaksinasjonskampanjer for helsepersonell.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Seropositivitet etter vaksinasjon (influensavaksine)
Tidsramme: Blodprøver etter vaksinasjon er 14-21 dager etter vaksinasjon. Samles inn hvert år 2020-2023 etter årlig influensavaksine.
|
Seropositivitet blant vaksinasjonsgrupper vil bli beregnet og sammenlignet ved bruk av logistisk regresjon, med seropositivitet kodet som 1 hvis titeren ≥40, og 0 hvis titeren er <40.
Vi vil teste for trend blant vaksinasjonsgrupper, forutsatt at seropositiviteten vil være lavest hos de høyest vaksinerte.
|
Blodprøver etter vaksinasjon er 14-21 dager etter vaksinasjon. Samles inn hvert år 2020-2023 etter årlig influensavaksine.
|
|
Seropositivitet etter sesong (influensavaksine)
Tidsramme: Slutten av sesongen blodprøver er i oktober eller november hvert år, ved avslutningen av Australias årlige influensasesong. Vaksinasjon skjer vanligvis i april eller mai. Samles inn hvert år 2020-2023 etter den årlige influensasesongen.
|
Seropositivitet blant vaksinasjonsgrupper vil bli beregnet og sammenlignet ved bruk av logistisk regresjon, med seropositivitet kodet som 1 hvis titeren ≥40, og 0 hvis titeren er <40.
Vi vil teste for trend blant vaksinasjonsgrupper, forutsatt at seropositiviteten vil være lavest hos de høyest vaksinerte.
|
Slutten av sesongen blodprøver er i oktober eller november hvert år, ved avslutningen av Australias årlige influensasesong. Vaksinasjon skjer vanligvis i april eller mai. Samles inn hvert år 2020-2023 etter den årlige influensasesongen.
|
|
Foldeøkning i geometrisk gjennomsnittlig antistofftiter (GMT) før til etter vaksinasjon
Tidsramme: Endringer fra dag 0 til dag 14-21 etter influensavaksinasjon. Samles inn hvert år 2020-2023 før og etter årlig influensavaksine.
|
Endringene i GMT fra før til etter vaksinering.
Serokonversjon er definert som prøver med 4 ganger økning i hemagglutinasjonshemming (HI) titer.
|
Endringer fra dag 0 til dag 14-21 etter influensavaksinasjon. Samles inn hvert år 2020-2023 før og etter årlig influensavaksine.
|
|
Foldendring i geometrisk gjennomsnittlig antistofftiter (GMT) etter vaksinasjon til etter sesongen
Tidsramme: Endringer fra dag 14-21 til ettersesong. Influensasesongen i Australia er omtrent fra mai til november. Førvaksinasjon til ettersesongen er omtrent april eller mai til oktober eller november hvert år. Samles inn hvert år 2020-2023.
|
Endringene i GMT fra post-vaksinasjon til post-season.
|
Endringer fra dag 14-21 til ettersesong. Influensasesongen i Australia er omtrent fra mai til november. Førvaksinasjon til ettersesongen er omtrent april eller mai til oktober eller november hvert år. Samles inn hvert år 2020-2023.
|
|
Serokonversjonsfraksjon etter vaksinasjon
Tidsramme: Endringer fra dag 0 til dag 14-21 etter influensavaksinasjon. Samles inn hvert år 2020-2023 før og etter årlig influensavaksine.
|
Andelen prøver med 4 ganger økning i hemagglutinasjonshemming (HI) titer.
Serokonversjon etter vaksinasjon vil bli beregnet og sammenlignet mellom vaksinasjonsgrupper ved logistisk regresjon, med serokonversjon kodet som 1 hvis foldstigningen i titer er ≥4 og 0 hvis foldstigningen i titer er <4.
Vi vil teste for trend, forutsatt at serokonversjon vil være lavest hos de høyest vaksinerte.
|
Endringer fra dag 0 til dag 14-21 etter influensavaksinasjon. Samles inn hvert år 2020-2023 før og etter årlig influensavaksine.
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Helsepersonell (HCW) PCR-positive for influensa ved slutten av hver sesong
Tidsramme: Influensasesongen i Australia er omtrent fra mai til november. Oppfølging av PCR-positive fra ca april/mai til oktober/november hvert år fra 2020-2023.
|
Andel HCW-er som er PCR-positive for influensa ved slutten av hver sesong.
|
Influensasesongen i Australia er omtrent fra mai til november. Oppfølging av PCR-positive fra ca april/mai til oktober/november hvert år fra 2020-2023.
|
|
Influensaangrepsrate ved slutten av hver sesong
Tidsramme: Persontid i fare, under influensasesongen. Influensasesongen i Australia er omtrent fra mai til november. Oppfølging av PCR-positive fra ca april/mai til oktober/november hvert år fra 2020-2023.
|
Bevis for influensainfeksjon vil kun være basert på RT-PCR-bekreftet infeksjon, da serologiske bevis kan være partisk hos vaksinerte som fremkaller en god antistoffrespons på vaksinasjon.
Angrepsrater vil bli beregnet for hver vaksinasjonsgruppe som antall tilfeller i løpet av risikoperioden.
|
Persontid i fare, under influensasesongen. Influensasesongen i Australia er omtrent fra mai til november. Oppfølging av PCR-positive fra ca april/mai til oktober/november hvert år fra 2020-2023.
|
|
Vaksineeffektivitet (VE)
Tidsramme: Persontid i fare, under influensasesongen. Influensasesongen i Australia er omtrent fra mai til november. Oppfølging av PCR-positive fra ca april/mai til oktober/november hvert år fra 2020-2023.
|
VE vil bli estimert ved å bruke en Cox proporsjonal hazards regresjonsmodell som sammenligner risikoen for influensainfeksjon (kodet som 1 for infiserte eller 0 for uinfiserte) blant helsearbeidere (HCWs) etter vaksinasjonsstatus: VE = (1-HRadj) × 100 %.
Hvis det er tilstrekkelige tilfeller, vil modellen bli justert for potensielle konfoundere (f.eks.
aldersgruppe), og faktorer som kan endre risikoen for infeksjon.
Ved å bruke viruskarakteriseringsdata vil vi vurdere om feil er assosiert med antigenisk mismatch.
|
Persontid i fare, under influensasesongen. Influensasesongen i Australia er omtrent fra mai til november. Oppfølging av PCR-positive fra ca april/mai til oktober/november hvert år fra 2020-2023.
|
|
Sykdommens varighet (influensa)
Tidsramme: Sykdager, under influensasesongen. Influensasesongen i Australia er omtrent fra mai til november. Oppfølging av PCR-positive fra ca april/mai til oktober/november hvert år fra 2020-2023.
|
Antall dager syke med influensa (antall) vil bli sammenlignet mellom vaksinasjonsgrupper, justert for alder.
På grunn av overskridelsen av 0-tellinger (mennesker som aldri blir smittet), vil null-oppblåst negativ binomial regresjon bli brukt.
|
Sykdager, under influensasesongen. Influensasesongen i Australia er omtrent fra mai til november. Oppfølging av PCR-positive fra ca april/mai til oktober/november hvert år fra 2020-2023.
|
|
Hemagglutinin (HA) antistofflandskap for vaksine-naive og høyt vaksinerte helsearbeidere (HCWs)
Tidsramme: Blod på dag 0, dag 7, dag 14-21 etter influensavaksinasjon og sesongslutt. Samles inn hvert år 2020-2023 før og etter årlig influensavaksinasjon og slutten av influensasesongen.
|
Ved å sammenstille resultatene av mange antistoffanalyser mot historiske influensastammer, er det mulig å visualisere landskapet til et individs respons på vaksinasjon og infeksjon.
Vi bruker stammer som går tilbake til 1968 da A(H3N2) dukket opp hos mennesker.
|
Blod på dag 0, dag 7, dag 14-21 etter influensavaksinasjon og sesongslutt. Samles inn hvert år 2020-2023 før og etter årlig influensavaksinasjon og slutten av influensasesongen.
|
|
Hemagglutinin (HA) antistofflandskap for infiserte versus uinfiserte helsearbeidere (HCWs)
Tidsramme: Blod på dag 7 og dag 14-21 etter influensainfeksjon. Samlet inn hvert år 2020-2023 sammen med blod før og etter årlig influensavaksinasjon og slutten av influensasesongen.
|
Ved å sammenstille resultatene av mange antistoffanalyser mot historiske influensastammer, er det mulig å visualisere landskapet til et individs respons på vaksinasjon og infeksjon.
Vi bruker stammer som går tilbake til 1968 da A(H3N2) dukket opp hos mennesker.
|
Blod på dag 7 og dag 14-21 etter influensainfeksjon. Samlet inn hvert år 2020-2023 sammen med blod før og etter årlig influensavaksinasjon og slutten av influensasesongen.
|
|
Opptelling av celler
Tidsramme: Blod på dag 0 og dag 14-21 etter influensavaksinasjon og etter infeksjon. Nøkkelindikatoren er frekvensen av disse B-cellene på dag 14 etter vaksinasjon i forhold til frekvenser før vaksinering. Samles inn hvert år 2020-2023.
|
Opptelling av influensahemagglutinin (HA)-reaktive B-celler, og av undergrupper med fenotypiske markører som indikerer aktivering og hukommelse versus naiv status, for vaksine-naive, høyt vaksinerte og infiserte helsearbeidere (dvs.
vi sammenligner frekvensfold-endring/-forhold mellom grupper høyt vaksinerte og sjelden vaksinerte).
|
Blod på dag 0 og dag 14-21 etter influensavaksinasjon og etter infeksjon. Nøkkelindikatoren er frekvensen av disse B-cellene på dag 14 etter vaksinasjon i forhold til frekvenser før vaksinering. Samles inn hvert år 2020-2023.
|
|
B-celler
Tidsramme: Blodet trekkes på dag 7 etter influensavaksinasjon og etter infeksjon. Samles inn hvert år 2020-2023.
|
B-cellereseptorgenbruk av influensahemagglutinin (HA)-reaktive B-celler gjenvunnet etter vaksinasjon og etter infeksjon fra utvalgte vaksine-naive, høyt vaksinerte og infiserte helsearbeidere (HCW) med distinkte antistoffresponsprofiler.
Dybdekarakterisering av HA antigene steder gjenkjent av serumantistoffer fra utvalgte HCW inkludert vaksine ikke-respondere som mangler serobeskyttelse, og vaksine serologiske respondere som ikke blir beskyttet.
Denne analysen vil i stor grad bli utført på B-celler oppdaget på dag 7 etter vaksinasjon, når det er størst potensiale for å skille mellom vaksinereaktive B-celler som har kommet fra naive versus minnepooler.
|
Blodet trekkes på dag 7 etter influensavaksinasjon og etter infeksjon. Samles inn hvert år 2020-2023.
|
|
Kvantifiser biologiske mekanismer som former antistoffresponsen
Tidsramme: Blod på dag 0, dag 7, dag 14-21 etter influensavaksinasjon, dag 7, dag 14-21 etter infeksjon og sesongslutt. Samles inn hvert år 2020-2023.
|
Modeller for antistoffdynamikk og eksponeringer på individuelt nivå vil bli utviklet for å kvantifisere de forskjellige aspektene ved antistoffresponsen som genererte observerte immunologiske profiler.
|
Blod på dag 0, dag 7, dag 14-21 etter influensavaksinasjon, dag 7, dag 14-21 etter infeksjon og sesongslutt. Samles inn hvert år 2020-2023.
|
|
Beregn beskyttelsestitre
Tidsramme: Blod på dag 0, dag 7, dag 14-21 etter influensavaksinasjon, dag 7, dag 14-21 etter infeksjon og sesongslutt. Samles inn hvert år 2020-2023.
|
Ettersom modellen er raffinert, vil vi identifisere et minimumssett med titre mot tidligere eller forreste stammer som fanger opp det underliggende "glatte" antistofflandskapet og gir en pålitelig korrelasjon av beskyttelse.
|
Blod på dag 0, dag 7, dag 14-21 etter influensavaksinasjon, dag 7, dag 14-21 etter infeksjon og sesongslutt. Samles inn hvert år 2020-2023.
|
|
Optimal influensavaksinasjonsstrategi for helsepersonell (HCWs) under ulik vaksinetilgjengelighet
Tidsramme: Blod på dag 0, dag 7, dag 14-21 etter influensavaksinasjon, dag 7, dag 14-21 etter infeksjon og sesongslutt. Samles inn hvert år 2020-2023.
|
Med vår modell på plass, vil vi sammenligne ytelsen til nåværende vaksinasjonsprogrammer med simulerte alternativer for å forutsi effekten av gjentatt vaksinasjon og sirkulerende virus på vaksineeffektivitet (VE) under forskjellige scenarier.
Spesielt vil vi undersøke den potensielle effekten av: høyvalente vaksiner, som inkluderer mer enn en enkelt stamme for hver undertype; universelle vaksiner som genererer en bredt kryssreaktiv respons mot konserverte influensaepitoper; og nesten universelle vaksiner som gir en bredere respons, men som fortsatt har potensial til å generere effekter som antistofffokusering eller ansiennitet, noe som kan redusere effektiviteten.
|
Blod på dag 0, dag 7, dag 14-21 etter influensavaksinasjon, dag 7, dag 14-21 etter infeksjon og sesongslutt. Samles inn hvert år 2020-2023.
|
|
Estimerte SARS-CoV-2 angrepsrater blant symptomatiske og asymptomatiske helsearbeidere (HCWs)
Tidsramme: Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
Symptomatiske angrepsrater (forekomst) vil bli beregnet som antall tilfeller som testes positivt med RT-PCR i løpet av risikoperioden.
Den asymptomatiske forekomstandelen vil bli beregnet som antall HCWs med tegn på serokonvertering og ingen akutt luftveisinfeksjon rapportert blant alle HCWs fulgt i samme periode.
|
Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
|
Case-hospitalisering risiko
Tidsramme: Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
Sykehusinnleggelsesrisikoen (eller forekomstandelen) vil bli beregnet som antall helsearbeidere (HCW) innlagt på sykehus på grunn av COVID-19 blant alle HCW med enten asymptomatiske eller symptomatiske tegn på infeksjon i samme periode.
|
Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
|
Risikofaktorer for asymptomatisk, mild og alvorlig SARS-CoV-2-infeksjon
Tidsramme: Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
Prediktorene for alvorlig infeksjon vil bli estimert ved å bruke en Cox proporsjonal hazards regresjonsmodell som sammenligner risikoen for COVID-19-sykdom (kodet som 1 for sykehusinnlagte eller 0 for infiserte, men ikke innlagte) blant HCWs.
Hvis det er tilstrekkelige tilfeller, vil ulike prediktorer for alvorlighetsgrad bli utforsket i enten univariat eller multivariat analyse.
Prediktorer kan inkludere alder, tilstedeværelse av komorbiditeter og viral belastning.
|
Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
|
Estimert SARS-CoV-2 antistofftiter assosiert med beskyttelse
Tidsramme: Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
Vi vil sammenligne geometriske gjennomsnittstitre etter sesongen mellom de med asymptomatiske og symptomatiske infeksjoner.
Vi vil forsøke å etablere serologiske korrelater for beskyttelse for SARS-CoV-2, ved å bruke en Bayesiansk implementering av logistisk regresjon som vi har brukt for influensa-kohortstudier.
|
Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
|
Estimert SARS-CoV-2 antistoffkinetikk over tid
Tidsramme: Blod på dag 3, dag 7, dag 14-21, dag 30 etter infeksjon og sesongslutt. Daglige vattpinner under symptomatisk infeksjon til to dager etter opphør av symptomene. Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
Sera som samles inn oftere vil bli vurdert for antistofftiter og titrene sammenlignet over tid. Geometriske gjennomsnittstitre vil bli beregnet og plottet for å tillate visuell inspeksjon av antistoffkinetikken, samlet og innenfor grupper (f.eks. aldersgrupper, alvorlighetsgrad av infeksjon). Den gjennomsnittlige forfallshastigheten vil bli beregnet ved hjelp av lineær regresjon. Fordi lite er kjent om forfallskinetikken, vil ulike modeller bli utforsket for å identifisere modellen med best passform, basert på visuell inspeksjon av dataene og modelltilpasningsdiagnostikk. Viral belastning vil inngå i analyser som sammenligner asymptomatiske, milde og alvorlige infeksjoner. Hvis mulig vil vi utforske interaksjonene mellom viral belastning og demografiske (f.eks. alder) eller medisinsk (f.eks. hjertesykdom) egenskaper. |
Blod på dag 3, dag 7, dag 14-21, dag 30 etter infeksjon og sesongslutt. Daglige vattpinner under symptomatisk infeksjon til to dager etter opphør av symptomene. Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
|
Identifisering av sentrale atferdsdrivere for overføring
Tidsramme: Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
Ved å bruke sosiale kontaktdata vil vi forsøke å utlede overføringsdynamikken for våre helsearbeidere (HCW) deltakere mellom hver runde med prøveinnsamling.
Vi vil bruke matematiske modeller for sosial blanding av data med infeksjonsrisiko for å løse ut spesifikke atferder/kontaktskalering som kan drive overføring.
Disse modellene kan utvides til å inkludere genetiske sekvenseringsdata, som tidligere har blitt brukt til å rekonstruere overføringsklynger.
|
Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
|
Estimert varighet av virusutskillelse og viral belastning ved SARS-CoV-2-infeksjon over tid
Tidsramme: Under symptomatisk infeksjon til to dager etter opphør av symptomene. Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
Vi vil estimere gjennomsnittlig varighet av virusutskillelse og viral belastning over tid og korrelasjon med alvorlighetsgrad.
|
Under symptomatisk infeksjon til to dager etter opphør av symptomene. Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
|
Opptelling av SARS-CoV-2-reaktive B- og T-celler og identifikasjon av dominante epitoper
Tidsramme: Blod på dag 3, dag 7, dag 14-21, dag 30 etter infeksjon og sesongslutt. Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
Gjennomsnittlig antistoffkonsentrasjon vil bli beregnet i medfødte immunresponser.
|
Blod på dag 3, dag 7, dag 14-21, dag 30 etter infeksjon og sesongslutt. Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
|
Genuttrykk
Tidsramme: Endringer fra dag 0 til dag 7 etter vaksinasjon. Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
Identifikasjon av gener som er differensielt uttrykt på dag 7 sammenlignet med dag 0 for hver vaksineformulering, med fokus på medfødte immunassosierte gener.
|
Endringer fra dag 0 til dag 7 etter vaksinasjon. Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
|
Opptelling av SARS-CoV-2-reaktive B- og T-celler indusert av hver vaksineformulering
Tidsramme: Spesifikke B- og T-celler påvist på dag 14-21 etter fullføring av vaksineplanen versus dag 0. Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
Gjennomsnittlig antistoffkonsentrasjon vil bli beregnet og sammenlignet for vaksinegrupper (Comirnaty vs Vaxzevria-vaksine).
|
Spesifikke B- og T-celler påvist på dag 14-21 etter fullføring av vaksineplanen versus dag 0. Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
|
Serokonvertering av SARS-CoV-2 serumantistofftitere indusert av hver vaksineformulering
Tidsramme: På dag 14-21 etter fullføring av vaksinen. Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
Serokonversjon etter vaksinasjon vil bli beregnet og sammenlignet mellom vaksinegrupper ved logistisk regresjon (Comirnaty vs Vaxzevria-vaksine).
|
På dag 14-21 etter fullføring av vaksinen. Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
|
Foldeendringer i medfødte immunceller og i vaksinespesifikke B- og T-celler
Tidsramme: Vaksinespesifikke B- og T-celler påvist på dag 14-21 etter fullføring av vaksineplanen versus dag 0. Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
Antistoffnivåer vil være korrelert med fold endringer i medfødte immunceller og i vaksinespesifikke B- og T-celler i hver vaksineformulering (Comirnaty vs Vaxzevria-vaksine).
|
Vaksinespesifikke B- og T-celler påvist på dag 14-21 etter fullføring av vaksineplanen versus dag 0. Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
|
Sammenligning av antistoff- (og B- og T-celle)-responser indusert mot COVID-19 og influensavaksiner blant deltakere som mottok COVID-19 versus influensavaksine først eller som ble administrert begge vaksinene samtidig.
Tidsramme: Antistoffnivåer vil være korrelert med fold endringer i medfødte immunceller og i vaksinespesifikke B- og T-celler påvist på dag 14-21 etter fullføring av vaksineplanen versus dag 0. Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
Gjennomsnittlig antistoffkonsentrasjon vil bli beregnet og sammenlignet for vaksinegrupper (CoVax vs influensavaksine).
Serokonversjon etter vaksinasjon vil bli beregnet og sammenlignet mellom vaksinegrupper ved logistisk regresjon.
|
Antistoffnivåer vil være korrelert med fold endringer i medfødte immunceller og i vaksinespesifikke B- og T-celler påvist på dag 14-21 etter fullføring av vaksineplanen versus dag 0. Oppfølgingsperiode 2020-2023.
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Samarbeidspartnere
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Sheena Sullivan, MPH, PhD, University of Melbourne
- Hovedetterforsker: Annette Fox, PhD, University of Melbourne
- Hovedetterforsker: Adam Kucharski, MMath, PhD, London School of Hygiene and Tropical Medicine
Publikasjoner og nyttige lenker
Hjelpsomme linker
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Antatt)
Studiet fullført (Antatt)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Nøkkelord
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- 1R01AI41534
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
IPD-planbeskrivelse
IPD-delingstidsramme
Tilgangskriterier for IPD-deling
IPD-deling Støtteinformasjonstype
- STUDY_PROTOCOL
- SEVJE
- ICF
- ANALYTIC_CODE
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .