重复接种流感疫苗会抑制流感免疫反应和保护吗
2025年3月26日 更新者：University of Melbourne
本研究的目的是了解医护人员 (HCW) 每年重复接种流感疫苗的长期后果，并使用统计和数学模型来阐明构成疫苗接种反应基础的免疫过程及其对疫苗接种有效性的影响。 这些目标将通过追求三个具体目标来实现：
- 通过先前的疫苗接种经验研究流感疫苗的免疫原性和有效性
- 表征与疫苗接种和感染相关的免疫学特征
- 评估免疫力对疫苗接种有效性的影响。
根据目标 1，将招募一批医院工作人员并进行长达 4 年的随访，以评估他们接种疫苗前后和季后的抗体反应，以及他们感染流感的风险。 这些结果将根据疫苗接种经验进行比较，分为经常接种疫苗（过去 5 年接种≥3 次疫苗）、不经常接种疫苗（过去 5 年接种疫苗少于 3 次）、接种一次疫苗、未接种疫苗和未接种疫苗。
在目标 2 中，将进行密集的细胞和血清学评估，以剖析流感 HA 反应性 B 细胞和抗体反应，并构建代表不同疫苗接种组的抗体景观。
在目标 3 中，目标 1 和目标 2 中生成的数据将用于开发一个数学模型，该模型考虑先前感染、疫苗接种史、抗体动力学和抗原距离，以了解重复接种疫苗对疫苗有效性的影响。
拟议研究的完成将为有关继续支持医护人员流感疫苗接种计划和每年流感疫苗接种的一般政策的决策提供依据，并明确重复接种疫苗的效果。
2020 年 3 月至 4 月，根据 SARS-CoV-2 全球大流行，一项行政补充增加了 SARS-CoV-2 协议附录，用于在我们的 HCW 参与者队列中跟进 COVID-19 感染。
添加了以下目标：
- 评估 HCW 感染 SARS-CoV-2 的风险因素和相关保护
- 表征感染 HCW 的 SARS-CoV-2 的病毒动力学和宿主内病毒动力学
- 表征 SARS-CoV-2 感染后的免疫学特征
- 表征 SARS-CoV-2 疫苗接种后的免疫学特征。
研究概览
地位
主动，不招人
详细说明
在每年接种流感疫苗的 5 亿多人中，有超过 1.4 亿美国人。 一个重要的亚群是医护人员 (HCW)，他们被推荐接种疫苗，有时强制接种疫苗，以保护他们自己和易受感染的患者免受流感感染。 然而，还没有针对医护人员的大型、长期研究来支持这些政策的有效性。 医护人员现在是高度接种疫苗的人群，其影响也知之甚少。 越来越多的证据表明，重复接种疫苗可以减弱对疫苗接种的抗体反应，重复接种疫苗的疫苗效果不佳的报告证实了这一点。 因此，迫切需要直接评估 HCW 疫苗接种计划。 长期目标是提高流感疫苗的使用效率和有效性。
本研究的具体目标是了解医护人员每年重复接种流感疫苗的长期后果，并使用统计和数学模型来阐明疫苗接种反应背后的免疫过程及其对疫苗接种有效性的影响。 这些目标将通过追求三个具体目标来实现：
- 通过先前的疫苗接种经验研究流感疫苗的免疫原性和有效性
- 表征与疫苗接种和感染相关的免疫学特征
- 评估免疫力对疫苗接种有效性的影响。
根据目标 1，将招募一批医院工作人员并进行长达 4 年的随访，以评估他们接种疫苗前后和季后的抗体反应，以及他们感染流感的风险。 这些结果将根据疫苗接种经验进行比较，分为经常接种疫苗（过去 5 年接种≥3 次疫苗）、不经常接种疫苗（过去 5 年接种疫苗少于 3 次）、接种一次疫苗、未接种疫苗和未接种疫苗。
在目标 2 中，将进行密集的细胞和血清学评估，以剖析流感 HA 反应性 B 细胞和抗体反应，并构建代表不同疫苗接种组的抗体景观。
在目标 3 中，目标 1 和目标 2 中生成的数据将用于开发一个数学模型，该模型考虑先前感染、疫苗接种史、抗体动力学和抗原距离，以了解重复接种疫苗对疫苗有效性的影响。 这种方法是创新的，因为它将深入了解复杂的免疫动力学对感染结果的影响，从而代表与以前的研究不同的新方法，这些研究忽略了这些难以测量的过程。 拟议研究的完成将为有关继续支持医护人员流感疫苗接种计划和每年流感疫苗接种的一般政策的决策提供依据，并明确重复接种疫苗的效果。
2020 年 3 月至 4 月，根据 SARS-CoV-2 全球大流行，一项行政补充增加了 SARS-CoV-2 协议附录，用于在我们的 HCW 参与者队列中跟进 COVID-19 感染。
在补充 IRB 申请下增加了以下目标：
- 评估 HCW 感染 SARS-CoV-2 的风险因素和相关保护
- 表征感染 HCW 的 SARS-CoV-2 的病毒动力学和宿主内病毒动力学
- 表征 SARS-CoV-2 感染后的免疫学特征
- 表征 SARS-CoV-2 疫苗接种后的免疫学特征。
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
1500
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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New South Wales
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New Lambton Heights、New South Wales、澳大利亚、2305
- John Hunter Hospital
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Westmead、New South Wales、澳大利亚、2145
- The Children's Hospital at Westmead
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Queensland
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Brisbane、Queensland、澳大利亚、4101
- Queensland Children's Hospital
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South Australia
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Adelaide、South Australia、澳大利亚、5006
- Women's and Children's Hospital
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Victoria
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Melbourne、Victoria、澳大利亚、3004
- The Alfred
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Western Australia
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Nedlands、Western Australia、澳大利亚、6009
- Perth Children's Hospital
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 至 60年 (成人)
接受健康志愿者
是的
取样方法
概率样本
研究人群
来自六家参与医院（或医疗服务）的医护人员（包括员工、名誉员工、学生和志愿者）在招募时有资格参加医院的免费疫苗接种计划。
描述
纳入标准：
符合条件的参与者将从 6 家参与医院中的 1 家招募，并符合以下标准：
- 招募时位于参与医院或医疗服务机构且有资格参加医院免费疫苗接种计划的人员（包括员工、名誉员工、学生和志愿者）
- 年龄≥18周岁且≤60周岁；
- 拥有一部可以收发短信的手机；
- 愿意并能够提供血样；
- 可在接下来的 7 个月内进行跟进；
- 能够并愿意完成知情同意过程。
就工作角色而言，可以招募到研究中的医护人员 (HCW) 类型没有限制。 HCW 可以是任何医院工作人员，包括临床、研究、行政和支持人员。
排除标准：
- 在过去 6 个月内接受过免疫抑制治疗（包括全身性皮质类固醇）；
- 招聘时禁忌接种疫苗的人员。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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医护人员
符合条件的参与者将从澳大利亚 6 家参与医院中的 1 家招募，并满足以下标准： 在招募时位于参与医院或医疗服务机构的人员（包括员工、名誉员工、学生和志愿者）有资格获得医院的免费疫苗接种计划；年龄≥18岁且≤60岁；拥有一部可以接收和发送短信的手机；愿意并能够提供血样；可在接下来的 7 个月内进行跟进；能够并愿意完成知情同意过程。 就工作角色而言，可以招募到研究中的医护人员 (HCW) 类型没有限制。 HCW 将是任何医院工作人员，包括临床、研究、行政和支持人员。 |
作为医护人员免费疫苗接种活动的一部分，在参与医疗机构的医护人员中提供了流感疫苗。
SARS-CoV-2 疫苗在参与的医疗场所提供给医护人员，作为他们为医护人员开展的免费疫苗接种活动的一部分。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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疫苗接种后血清阳性（流感疫苗）
大体时间：疫苗接种后抽血是在疫苗接种后 14-21 天。 2020-2023 年度流感疫苗接种后每年收集。
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将计算疫苗接种组之间的血清阳性率并使用逻辑回归进行比较，如果滴度≥40 则血清阳性编码为 1，如果滴度 <40 则编码为 0。
我们将测试疫苗接种组之间的趋势，假设在接种疫苗最多的人群中血清阳性率最低。
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疫苗接种后抽血是在疫苗接种后 14-21 天。 2020-2023 年度流感疫苗接种后每年收集。
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季后赛血清阳性（流感疫苗）
大体时间：季末抽血在每年的 10 月或 11 月，即澳大利亚一年一度的流感季节结束时进行。疫苗接种通常在四月或五月进行。每年收集 2020-2023 年流感季节后。
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将计算疫苗接种组之间的血清阳性率并使用逻辑回归进行比较，如果滴度≥40 则血清阳性编码为 1，如果滴度 <40 则编码为 0。
我们将测试疫苗接种组之间的趋势，假设在接种疫苗最多的人群中血清阳性率最低。
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季末抽血在每年的 10 月或 11 月，即澳大利亚一年一度的流感季节结束时进行。疫苗接种通常在四月或五月进行。每年收集 2020-2023 年流感季节后。
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疫苗接种前后几何平均抗体滴度 (GMT) 的倍数上升
大体时间：流感疫苗接种后第 0 天到第 14-21 天的变化。每年收集 2020-2023 年度流感疫苗接种前后的数据。
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GMT 从接种疫苗前到接种疫苗后的变化。
血清转化定义为血凝抑制 (HI) 滴度增加 4 倍的样本。
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流感疫苗接种后第 0 天到第 14-21 天的变化。每年收集 2020-2023 年度流感疫苗接种前后的数据。
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接种后至季后的几何平均抗体滴度 (GMT) 的倍数变化
大体时间：从第 14-21 天更改为季后赛。澳大利亚的流感季节大约在 5 月至 11 月。疫苗接种前到季后大约是每年的四月或五月到十月或十一月。 2020-2023 年每年收集。
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GMT 从疫苗接种后到季后赛的变化。
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从第 14-21 天更改为季后赛。澳大利亚的流感季节大约在 5 月至 11 月。疫苗接种前到季后大约是每年的四月或五月到十月或十一月。 2020-2023 年每年收集。
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疫苗接种后血清转化分数
大体时间：流感疫苗接种后第 0 天到第 14-21 天的变化。每年收集 2020-2023 年度流感疫苗接种前后的数据。
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血凝抑制 (HI) 滴度增加 4 倍的样本比例。
将计算疫苗接种后的血清转化，并通过逻辑回归在疫苗接种组之间进行比较，如果滴度上升倍数≥4，则血清转化编码为 1，如果滴度上升倍数<4，则血清转化编码为 0。
我们将测试趋势，假设在接种疫苗最多的人群中血清转化率最低。
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流感疫苗接种后第 0 天到第 14-21 天的变化。每年收集 2020-2023 年度流感疫苗接种前后的数据。
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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每个季节结束时，医护人员 (HCW) 的流感 PCR 呈阳性
大体时间：澳大利亚的流感季节大约在 5 月至 11 月。从 2020 年到 2023 年，每年大约从 4 月/5 月到 10 月/11 月跟踪 PCR 阳性。
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每个季节结束时流感 PCR 阳性的医护人员比例。
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澳大利亚的流感季节大约在 5 月至 11 月。从 2020 年到 2023 年，每年大约从 4 月/5 月到 10 月/11 月跟踪 PCR 阳性。
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各季末流感发病率
大体时间：在流感季节处于危险中的人次。澳大利亚的流感季节大约在 5 月至 11 月。从 2020 年到 2023 年，每年大约从 4 月/5 月到 10 月/11 月跟踪 PCR 阳性。
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流感感染的证据将仅基于 RT-PCR 确认的感染，因为血清学证据可能会对疫苗接种产生良好抗体反应的疫苗接种者产生偏见。
每个疫苗接种组的发病率将计算为处于危险中的人-时间内的病例数。
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在流感季节处于危险中的人次。澳大利亚的流感季节大约在 5 月至 11 月。从 2020 年到 2023 年，每年大约从 4 月/5 月到 10 月/11 月跟踪 PCR 阳性。
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疫苗效力（VE）
大体时间：在流感季节处于危险中的人次。澳大利亚的流感季节大约在 5 月至 11 月。从 2020 年到 2023 年，每年大约从 4 月/5 月到 10 月/11 月跟踪 PCR 阳性。
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VE 将使用 Cox 比例风险回归模型进行估算，比较不同疫苗接种状态的医护人员 (HCW) 的流感感染风险（编码为 1 代表感染或 0 代表未感染）：VE = (1-HRadj) × 100%。
如果有足够的案例，模型将针对潜在的混杂因素进行调整（例如
年龄组）以及可能改变感染风险的因素。
使用病毒特征数据，我们将评估失败是否与抗原错配有关。
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在流感季节处于危险中的人次。澳大利亚的流感季节大约在 5 月至 11 月。从 2020 年到 2023 年，每年大约从 4 月/5 月到 10 月/11 月跟踪 PCR 阳性。
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病程（流感）
大体时间：在流感季节生病的日子。澳大利亚的流感季节大约在 5 月至 11 月。从 2020 年到 2023 年，每年大约从 4 月/5 月到 10 月/11 月跟踪 PCR 阳性。
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将在疫苗接种组之间比较感染流感的天数（计数），并根据年龄进行调整。
由于 0 计数（从未被感染的人）过多，将使用零膨胀负二项式回归。
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在流感季节生病的日子。澳大利亚的流感季节大约在 5 月至 11 月。从 2020 年到 2023 年，每年大约从 4 月/5 月到 10 月/11 月跟踪 PCR 阳性。
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未接种疫苗和高度接种疫苗的医护人员 (HCW) 的血凝素 (HA) 抗体概况
大体时间：流感疫苗接种后第 0 天、第 7 天、第 14-21 天和季节结束时的血液。每年收集 2020-2023 年度流感疫苗接种前后和流感季节结束时的数据。
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通过整理针对历史流感毒株的许多抗体检测结果，可以直观地了解个人对疫苗接种和感染的反应情况。
我们使用的毒株可追溯到 1968 年，当时 A(H3N2) 病毒出现在人类身上。
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流感疫苗接种后第 0 天、第 7 天、第 14-21 天和季节结束时的血液。每年收集 2020-2023 年度流感疫苗接种前后和流感季节结束时的数据。
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感染与未感染医护人员 (HCW) 的血凝素 (HA) 抗体概况
大体时间：流感感染后第 7 天和第 14-21 天的血液。 2020-2023 年每年收集，以及年度流感疫苗接种前后和流感季节结束时的血液。
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通过整理针对历史流感毒株的许多抗体检测结果，可以直观地了解个人对疫苗接种和感染的反应情况。
我们使用的毒株可追溯到 1968 年，当时 A(H3N2) 病毒出现在人类身上。
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流感感染后第 7 天和第 14-21 天的血液。 2020-2023 年每年收集，以及年度流感疫苗接种前后和流感季节结束时的血液。
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细胞计数
大体时间：流感疫苗接种后和感染后第 0 天和第 14-21 天的血液。关键指标是这些 B 细胞在接种后第 14 天相对于接种前频率的频率。 2020-2023 年每年收集。
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流感血凝素 (HA) 反应性 B 细胞的计数，以及具有指示激活的表型标记的亚群的计数，以及针对未接种疫苗、高度接种疫苗和感染的医护人员 (HCW)（即
我们正在比较高度接种疫苗组和不经常接种疫苗组之间的频率倍数变化/比率）。
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流感疫苗接种后和感染后第 0 天和第 14-21 天的血液。关键指标是这些 B 细胞在接种后第 14 天相对于接种前频率的频率。 2020-2023 年每年收集。
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B细胞
大体时间：流感疫苗接种后和感染后第 7 天抽血。 2020-2023 年每年收集。
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流感血凝素 (HA) 反应性 B 细胞对 B 细胞受体基因的使用在疫苗接种后和感染后从选定的未接种疫苗、高度接种疫苗和感染的具有不同抗体反应特征的医护人员 (HCW) 中恢复。
深入表征由选定医护人员的血清抗体识别的 HA 抗原位点，包括缺乏血清保护的疫苗无反应者和未能受到保护的疫苗血清学反应者。
该分析将主要针对疫苗接种后第 7 天检测到的 B 细胞进行，此时最有可能区分来自幼稚库和记忆库的疫苗反应性 B 细胞。
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流感疫苗接种后和感染后第 7 天抽血。 2020-2023 年每年收集。
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量化影响抗体反应的生物学机制
大体时间：流感疫苗接种后第 0 天、第 7 天、第 14-21 天、感染后第 7 天、第 14-21 天和季节结束时的血液。 2020-2023 年每年收集。
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将开发抗体动力学和个体水平暴露模型，以量化产生观察到的免疫学特征的抗体反应的不同方面。
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流感疫苗接种后第 0 天、第 7 天、第 14-21 天、感染后第 7 天、第 14-21 天和季节结束时的血液。 2020-2023 年每年收集。
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估计保护滴度
大体时间：流感疫苗接种后第 0 天、第 7 天、第 14-21 天、感染后第 7 天、第 14-21 天和季节结束时的血液。 2020-2023 年每年收集。
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随着模型的改进，我们将确定一组针对过去或前向菌株的最小滴度，以捕获潜在的“平滑”抗体景观并提供可靠的保护相关性。
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流感疫苗接种后第 0 天、第 7 天、第 14-21 天、感染后第 7 天、第 14-21 天和季节结束时的血液。 2020-2023 年每年收集。
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不同疫苗可用性下医护人员 (HCW) 的最佳流感疫苗接种策略
大体时间：流感疫苗接种后第 0 天、第 7 天、第 14-21 天、感染后第 7 天、第 14-21 天和季节结束时的血液。 2020-2023 年每年收集。
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有了我们的模型，我们将比较当前疫苗接种计划与模拟替代方案的性能，以预测不同情况下重复接种疫苗和传播病毒对疫苗效力 (VE) 的影响。
特别是，我们将研究以下方面的潜在影响： 高价疫苗，每个亚型都包含不止一种毒株；对保守的流感表位产生广泛交叉反应的通用疫苗；近乎通用的疫苗产生更广泛的反应，但仍有可能产生抗体聚焦或资历等效应，这可能会降低有效性。
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流感疫苗接种后第 0 天、第 7 天、第 14-21 天、感染后第 7 天、第 14-21 天和季节结束时的血液。 2020-2023 年每年收集。
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估计有症状和无症状医护人员 (HCW) 的 SARS-CoV-2 感染率
大体时间：随访期 2020-2023 年。
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有症状的发作（发病率）率将计算为在风险人-时间内通过 RT-PCR 检测呈阳性的病例数。
无症状发病率按同期随访的所有医护人员中有血清阳转证据且未报告急性呼吸道感染的医护人员人数计算。
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随访期 2020-2023 年。
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病例住院风险
大体时间：随访期 2020-2023 年。
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住院风险（或发病率）将计算为同期所有无症状或有症状感染证据的医护人员中因 COVID-19 而住院的医护人员 (HCW) 人数。
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随访期 2020-2023 年。
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无症状、轻度和重度 SARS-CoV-2 感染的危险因素
大体时间：随访期 2020-2023 年。
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严重感染的预测因子将使用 Cox 比例风险回归模型进行估计，该模型比较医护人员感染 COVID-19 疾病的风险（编码为 1 表示住院，0 表示感染但未住院）。
如果有足够的案例，将在单变量或多变量分析中探索严重程度的各种预测因素。
预测因素可能包括年龄、合并症的存在和病毒载量。
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随访期 2020-2023 年。
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与保护相关的估计 SARS-CoV-2 抗体滴度
大体时间：随访期 2020-2023 年。
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我们将比较无症状和有症状感染者的季后几何平均滴度。
我们将尝试使用我们用于流感队列研究的逻辑回归的贝叶斯实现来建立 SARS-CoV-2 保护的血清学相关性。
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随访期 2020-2023 年。
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随着时间的推移估计的 SARS-CoV-2 抗体动力学
大体时间：感染后第 3 天、第 7 天、第 14-21 天、第 30 天和赛季结束时的血液。在有症状的感染期间至症状消退后两天每天进行拭子检测。随访期 2020-2023 年。
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更频繁收集的血清将评估抗体滴度，并随时间比较滴度。 将计算并绘制几何平均滴度，以便目视检查整体和组内的抗体动力学（例如 年龄组、感染的严重程度）。 将使用线性回归计算平均衰减率。 由于对衰变动力学知之甚少，因此将探索各种模型，以根据数据的目视检查和模型拟合诊断来识别最适合的模型。 病毒载量将包含在比较无症状、轻度和重度感染的分析中。 如果可能的话，我们将探索病毒载量与人口统计（例如 年龄）或医疗（例如 心脏病）特征。 |
感染后第 3 天、第 7 天、第 14-21 天、第 30 天和赛季结束时的血液。在有症状的感染期间至症状消退后两天每天进行拭子检测。随访期 2020-2023 年。
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确定传播的关键行为驱动因素
大体时间：随访期 2020-2023 年。
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使用社交联系人数据，我们将尝试推断每轮样本采集之间我们的医护人员 (HCW) 参与者的传播动态。
我们将使用具有感染风险的社会混合数据的数学模型来解开可能驱动传播的特定行为/接触规模。
这些模型可能会扩展到包括基因测序数据，这些数据以前曾用于重建传输集群。
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随访期 2020-2023 年。
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随着时间的推移，SARS-CoV-2 感染的病毒脱落和病毒载量的估计持续时间
大体时间：在有症状的感染期间至症状消退后两天。随访期 2020-2023 年。
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我们将估计病毒脱落的平均持续时间和病毒载量随时间的推移以及与严重程度的相关性。
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在有症状的感染期间至症状消退后两天。随访期 2020-2023 年。
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SARS-CoV-2 反应性 B 细胞和 T 细胞的计数和显性表位的鉴定
大体时间：感染后第 3 天、第 7 天、第 14-21 天、第 30 天和赛季结束时的血液。随访期 2020-2023 年。
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将在先天免疫反应中计算平均抗体浓度。
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感染后第 3 天、第 7 天、第 14-21 天、第 30 天和赛季结束时的血液。随访期 2020-2023 年。
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基因表达
大体时间：疫苗接种后第 0 天到第 7 天的变化。随访期 2020-2023 年。
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鉴定每种疫苗制剂在第 7 天与第 0 天差异表达的基因，重点关注先天免疫相关基因。
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疫苗接种后第 0 天到第 7 天的变化。随访期 2020-2023 年。
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每种疫苗制剂诱导的 SARS-CoV-2 反应性 B 和 T 细胞计数
大体时间：与第 0 天相比，在疫苗接种计划完成后第 14-21 天检测到的特定 B 和 T 细胞。随访期为 2020-2023 年。
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将计算和比较疫苗组（Comirnaty 与 Vaxzevria 疫苗）的平均抗体浓度。
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与第 0 天相比，在疫苗接种计划完成后第 14-21 天检测到的特定 B 和 T 细胞。随访期为 2020-2023 年。
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每种疫苗制剂诱导的 SARS-CoV-2 血清抗体滴度的血清转化
大体时间：在疫苗接种计划完成后的第 14-21 天。随访期 2020-2023 年。
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将通过逻辑回归（Comirnaty 与 Vaxzevria 疫苗）计算疫苗接种后的血清转化率并进行比较。
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在疫苗接种计划完成后的第 14-21 天。随访期 2020-2023 年。
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先天免疫细胞和疫苗特异性 B 细胞和 T 细胞的倍数变化
大体时间：疫苗接种计划完成后第 14-21 天与第 0 天检测到的疫苗特异性 B 细胞和 T 细胞。随访期 2020-2023 年。
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抗体水平将与每种疫苗制剂（Comirnaty vs Vaxzevria 疫苗）中先天免疫细胞和疫苗特异性 B 细胞和 T 细胞的倍数变化相关联。
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疫苗接种计划完成后第 14-21 天与第 0 天检测到的疫苗特异性 B 细胞和 T 细胞。随访期 2020-2023 年。
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比较先接种 COVID-19 疫苗与先接种流感疫苗或同时接种两种疫苗的参与者针对 COVID-19 和流感疫苗诱导的抗体（以及 B 细胞和 T 细胞）反应。
大体时间：抗体水平将与先天免疫细胞和疫苗特异性 B 细胞和 T 细胞在疫苗接种计划完成后第 14-21 天与第 0 天检测到的倍数变化相关联。随访期为 2020-2023 年。
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将计算和比较疫苗组（CoVax 与流感疫苗）的平均抗体浓度。
将计算疫苗接种后的血清转化率，并通过逻辑回归在疫苗组之间进行比较。
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抗体水平将与先天免疫细胞和疫苗特异性 B 细胞和 T 细胞在疫苗接种计划完成后第 14-21 天与第 0 天检测到的倍数变化相关联。随访期为 2020-2023 年。
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
合作者
调查人员
- 首席研究员：Sheena Sullivan, MPH, PhD、University of Melbourne
- 首席研究员：Annette Fox, PhD、University of Melbourne
- 首席研究员：Adam Kucharski, MMath, PhD、London School of Hygiene and Tropical Medicine
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
有用的网址
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2020年4月2日
初级完成 (估计的)
2025年6月30日
研究完成 (估计的)
2025年6月30日
研究注册日期
首次提交
2021年10月27日
首先提交符合 QC 标准的
2021年11月5日
首次发布 (实际的)
2021年11月8日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2025年4月1日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年3月26日
最后验证
2025年3月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- 1R01AI41534
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
是的
IPD 计划说明
共享原始数据：拟议的研究将收集人口统计和临床信息，以及参与者的血液和呼吸道标本。
因为我们将进行纵向跟进，所以我们将收集可识别信息。
任何共享的数据都将在发布共享之前去除标识符。
但是，仍然存在对具有异常特征的参与者进行演绎披露的可能性。
因此，数据将仅根据数据共享协议与新合作者共享，该协议规定：(1) 承诺仅将数据用于研究目的，不识别任何个体参与者； (2) 承诺使用适当的计算机技术保护数据； (3) 承诺在分析完成后销毁或返还数据。
IPD 共享时间框架
数据将在结果公布后提供，可能在 2024 年末。
IPD 共享访问标准
数据将仅根据数据共享协议与新合作者共享，该协议规定：(1) 承诺仅将数据用于研究目的，不识别任何个体参与者； (2) 承诺使用适当的计算机技术保护数据； (3) 承诺在分析完成后销毁或返还数据。
IPD 共享支持信息类型
- 研究方案
- 树液
- 国际碳纤维联合会
- 分析代码
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.