COVID-19 : la double immunité est la plus efficace pour prévenir les infections
- Pollock BD & al.
- Clin Infect Dis
- Univadis
- Clinical Summary
À retenir
- Les infections naturelles par le SARS-CoV-2 comme la vaccination contre le SARS-CoV-2 réduisent le risque d’hospitalisation pour cause de poussée infectieuse.
- La double immunité (infection naturelle plus vaccination) semble offrir une meilleure protection que l’infection ou la vaccination seule.
Pourquoi est-ce important ?
- Encouragez la prise d’un vaccin contre le SARS-CoV-2 pour prévenir/limiter les risques d’hospitalisation future pour cause de COVID-19.
Principaux résultats
- Suivi de 106 349 patients pendant 22 385 309 personnes-jours (P-J) ; âge moyen (écart-type) : 52,3 ans (19,3).
- État immunitaire :
- Immunité vaccinale (IV ; 14 jours après la deuxième dose d’un vaccin à ARNm ou la première dose du vaccin de Johnson & Johnson) : 102 613 patients (19 650 843 P-J).
- Immunité naturelle (IN ; 90 jours après un résultat positif à un test PCR/antigénique) : 11 047 patients (1 514 386 P-J).
- Double immunité (IV-IN) : 7 313 patients (1 220 080 P-J).
- Hospitalisations pour cause de COVID-19 (n = 69) :
- IV : 0,06 % (n = 65) ; incidence/1 000 000 P-J : 3,31 (intervalle de confiance [IC] à 95 % : 2,55–4,22).
- IN : 0,03 % (n = 3) ; incidence/1 000 000 P-J : 1,98 (IC à 95 % : 0,40–5,79).
- IV-IN : 0,01 % (n = 1) ; incidence/1 000 000 P-J : 0,82 (IC à 95 % : 0,01–4.56).
- Rapport des taux d’incidence : IN par rapport à IV : 0,60 (P = 0,55) ; IV-IN par rapport à IV : 0,25 (P = 0,19).
Méthodologie
- Une étude de cohorte prospective, observationnelle et en situation réelle, avec analyse du délai avant la survenue de l’événement, a comparé les hospitalisations pour cause de poussée infectieuse après une infection naturelle par le SARS-CoV-2 et après la vaccination, chez des patients aux États-Unis pris en charge dans le cadre des soins en médecine générale.
- Financement : Clinique Mayo (Mayo Clinic).
Limites
- Facteurs de confusion manquants.
- Biais de sélection.
- Biais d’erreurs de classification.
- Il s’agit d’une étude observationnelle.
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