➥【不同新冠肺炎疫苗誘發的中和抗體效價統合分析】:
■背景
目前尚無研究比較不同廠牌新冠肺炎疫苗施打後所誘發的中和抗體效價。
■方法
以網絡統合分析(network meta-analysis)方法,比較不同廠牌新冠肺炎疫苗所誘發的中和抗體(neutralizing antibodies)效價。此文共納入了來自11個研究的836位健康疫苗接種者。
由於所採用的方法學不盡相同,因此各研究的數據以標準化均數差(standardized mean difference,SMD)呈現。所分析的11種疫苗包括:BBIBP-CorV (Sinopharm [國藥集團])、AZD1222 (Oxford–AstraZeneca)、BNT162b2 (BioNTech/Pfizer)、New Crown COVID-19 (Sinopharm [國藥集團])、Sputnik V (Gamaleya inst)、CoVLP (GlaxoSmithKline)、CoronaVac (Sinovac)、NVX-CoV2373 (Novavax)、mRNA-1273 (Moderna)、Ad5-nCoV (Casino)和Ad26.COV2.S (Janssen)。
■結果
1. BBIBP-CorV、AZD1222、BNT162b2、New Crown COVID-19和Sputnik V疫苗可以誘發出非常高效價的中和抗體(SMD > 1.3)。
2.CoVLP、CoronaVac、NVX-CoV2373、mRNA-1273和Ad5-nCoV可以誘發出高效價的中和抗體(SMD > 0.8至 ≤ 1.3)。
3.Ad26.COV2.S可以誘發出中度效價的中和抗體 (SMD > 0.5至 ≤ 0.8)。
4.相較於Ad26.COV2.S、Ad5–nCoV、mRNA-1273、CoronaVac、NVX–CoV2373、CoVLP和New Crown COVID-19,BBIBP-CorV和AZD122能誘發出更高的中和抗體(p < 0.05)。
5.相較於Ad26.COV2.S、Ad5–nCoV和mRNA-1273,New Crown COVID-19能誘發出更高的中和抗體(p < 0.05)。
6.相較於Ad26.COV2.S 和Ad5–nCoV,CoronaVac能誘發出更高的中和抗體(p < 0.05)。
7.相較於Ad26.COV2.S,Sputnik V和BNT162b2能誘發出更高的中和抗體(p < 0.05)。
8.於≤ 60歲的疫苗接種者,AZD1222、BBIBP-CorV和mRNA-1273s所誘發出的中和抗體反應最強。
■結論
此文所分析的疫苗都可以顯著誘發出SARS-CoV-2中和抗體,不過只有AZD1222及mRNA-1273有在70歲以上的長者進行中和抗體評估。
相較於腺病毒載體疫苗AZD1222,面對新冠病毒變異株的興起,兩mRNA疫苗(BNT162b 和mRNA-1273)的優勢是可以藉由基因工程、依據變異株的突變位點快速修改疫苗抗原基因序列,對抗變異株...完整轉譯文章,詳連結:http://forum.nhri.org.tw/covid19/virus/j_translate/j2626/ ( 財團法人國家衛生研究院 吳綺容醫師摘要整理)
📋 MDPI - Vaccines - 2021-03-05
SARS-CoV-2 Neutralizing Antibodies: A Network Meta-Analysis across Vaccines
■ Author:Paola Rogliani, Alfredo Chetta, Mario Cazzola, et al.
■ Link:https://www.mdpi.com/2076-393X/9/3/227
〈 國家衛生研究院-論壇 〉
➥ COVID-19學術資源-轉譯文章 - 2021/05/20
衛生福利部
疾病管制署 - 1922防疫達人
疾病管制署
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standardized mean difference 在 新思惟國際 Facebook 的精選貼文
🗣:搜集到的資料單位不同,要怎麼做換算與分析?
「這等下會跟各位提到,其實我們在做統合分析的時候,每個量表之間,它可能有一些類似性,可是它的尺度是完全不一樣,在這種時候我們要做的是一個標準化。所以在我們今天的這個指定論文裡面,其實我們做了一個動作叫做,標準化的動作,所以我們 report 的是一個 standardized mean difference,而不是一個所謂的 weighted mean difference。
假設如果這幾篇全部都是用同一個量表的話,其實比較簡單的方式是用 weighted mean difference,它的好處是可以讓讀者很快知道你的文章所傳達出來的概念,可是當你做這個標準化之後,標準化出來的東西它沒有所謂的尺度。舉例來說,我們有公斤數、公分數,可是在 standardized mean difference 的時候,它只有一個數字。那等一下會在下下堂課會跟各位講,我們怎麼樣去看數字的多少,來評估他們之間的一個強度。」
【📣 無資源起步的首選】
對於沒有資源的年輕研究者來說,meta-analysis 是起步的好領域。
▶️ 2020 年,剛出爐的 1 月統計數據,有校友還在住院醫師階段,課後已產出 4 篇 IF > 5 的 meta-analysis 論文。
足見好工具在手,發表論文並不難。
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《統合分析工作坊》講者陣容
【張凱閔】
知名復健醫學與超音波學者,台大流病與預防醫學博士,已發表多篇 meta-analysis 論文,探討臨床常見議題。
【曾秉濤】
專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,已發表多篇 meta-analysis 論文,並組成研究團隊。
【蔡依橙】
專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。
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初學者真的可以學會,經過我們的拆解與教學,其實 meta-analysis 並不難。
只要會用 Windows,懂得使用像 Word / Excel / PowerPoint 這樣的軟體,就足夠了。上課我們會把重要的觀念講給你懂,而互動實作就是理解流程,只要懂得電腦操作,能照著教學步驟,點擊正確的功能,就沒問題。一些枝微末節的卡關,課堂上將會有講師與助教全力協助。
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【你 (妳) 該知道的醫必厭 (EBM) 都在這裡,EBM最高頻率問題精華篇】
EBM = Evidence-Based Medicine,喜歡的人呢,就叫"證據醫學"或"實證醫學",不喜歡的人就叫"醫必厭"。
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EBM專欄:你有遇過提早結束的臨床研究嗎?告訴你研究提早結束會有什麼問題!http://goo.gl/BJIUEY
如何選擇固定效應模式 (fixed effect model) 與隨機效應模式 (random effects model)? http://goo.gl/YF0xM7
資料庫檢索/搜尋技巧 下篇 基礎檢索技巧 http://goo.gl/XDrAzH
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評讀醫療文獻的十大常見錯誤 (10 Common Mistakes in Interpreting Medical Literature) 下篇 http://goo.gl/QRIqnP
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讀者指引:評讀工具中的"結果精確嗎?"該如何判斷?http://goo.gl/7XYEUb
非劣性研究 (non-inferiority study)可能的陷阱與問題~[附提供無敵判斷圖] http://goo.gl/vcwuFc
存活曲線的判讀 (Interpretation of Kaplan-Meier Survival Curves) http://goo.gl/XZOTfl
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什麼是符合計劃族群分析 (What is Per-protocol Analysis)? http://goo.gl/ugVLI0
什麼是意向分析 (What is Intention to Treat Analysis)? http://goo.gl/5ssTLE
選擇性偏誤與分派偏誤 (BMJ Endgames: Selection Bias AND Allocation Bias) http://goo.gl/MnJ52W
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