This is an HTML version of an attachment to the Freedom of Information request 'COVID-19 tixagevimab/cilgavimab (Evusheld) pre-exposure prophlyaxis National Expert Group minutes request'.

Supplementary Appendix
Supplement to: Levin MJ, Ustianowski A, De Wit S, et al. Intramuscular AZD7442 (tixagevimab–cilgavimab) for 
prevention of Covid-19. N Engl J Med. DOI: 10.1056/NEJMoa2116620
This appendix has been provided by the authors to give readers additional information about the work.

link to page 4 link to page 10 link to page 10 link to page 12 link to page 13 link to page 13 link to page 14 link to page 16 link to page 18 link to page 19 link to page 20 link to page 21 link to page 27 link to page 27 link to page 27 link to page 28 link to page 28 link to page 30 link to page 30 link to page 30 Table of contents 
List of study sites and investigators ............................................................................. 4 
Supplementary methods ............................................................................................ 10 
Description of the adjudication committee ......................................................... 10 
Study randomization and blinding ..................................................................... 12 
Participant follow-up .......................................................................................... 13 
Key protocol amendments ................................................................................ 13 
Full inclusion criteria .......................................................................................... 14 
Full exclusion criteria ......................................................................................... 16 
Analyses and endpoints .................................................................................... 18 
Serum sampling and bioanalytical analyses ..................................................... 19 
Sequencing of SARS-CoV-2 samples ............................................................... 20 
Statistical analysis ............................................................................................. 21 
Supplementary results ............................................................................................... 27 
Missing data analysis ........................................................................................ 27 
Covid-19‒related hospitalizations ..................................................................... 27 
Supplementary figures ............................................................................................... 28 
Figure S1. Participant flow through trial (CONSORT flow diagram) .................. 28 
Figure S2. Pharmacokinetic and anti–SARS-CoV-2 neutralizing antibody analyses: 
(A) serum AZD7442 geometric mean concentration ± SD, and (B) SARS-CoV-2 
neutralizing antibody geometric mean titers with 95% CI .................................. 30 
Page 2 of 49 

link to page 32 link to page 32 link to page 33 link to page 34 link to page 34 link to page 36 link to page 38 link to page 38 link to page 40 link to page 42 link to page 42 link to page 44 link to page 45 link to page 46 link to page 46 link to page 46 link to page 47 link to page 47 link to page 48 Supplementary tables ................................................................................................ 32 
Table S1. Definition of symptomatic Covid-19 (qualifying symptoms) ............... 32 
Table S2. Censoring category breakdown for primary endpoint ....................... 33 
Table S3. Participant demographics and baseline clinical characteristics by 
outcome category .............................................................................................. 34 
Table S4. Representativeness of study participants ......................................... 36 
Table S5. Number of participants with SAEs by system organ class, primary data 
cut (SAS) ........................................................................................................... 38 
Table S6. Safety data, median 6-month data cut (SAS) .................................... 40 
Table S7. Number of participants with SAEs by system organ class, median 
6-month data cut (SAS) ..................................................................................... 42 
Table S8. Key secondary efficacy endpoint ...................................................... 44 
Table S9. Definition of SARS-CoV-2 RT-PCR‒positive severe or critical il ness45 
Table S10. Post hoc analysis of primary efficacy endpoint events (first SARS-CoV-
2 RT-PCR‒positive symptomatic il ness, censored at unblinding or receipt of Covid-
19 vaccine) ........................................................................................................ 46 
Table S11. Summary of detected SARS-CoV-2 spike-based lineages, median 
6-month data cut ............................................................................................... 47 
References .................................................................................................................... 48 
 
Page 3 of 49 

List of study sites and investigators 
Al ianz Research Institute, Inc., Westminster, CA: David Pham, Luis T Casanova 
Anima, Alken, Belgium: Hilde Bollen, Ine Vercammen, Mirjam de Maeyer, Erik 
Buntinx, Linde Buntinx 
Aventiv Research Inc., Columbus, OH: Samir Arora, Lindsay Newton 
Baptist Health Center for Clinical Research, Little Rock, AR: Priyantha 
Wijewardane 
BVBA Dr. Luc Capiau, Wetteren, Belgium: Luc Capiau, Christiane Snoeck 
Central Valley Research – Modesto, Modesto, CA: Faisal Amin, Haroon Hafeez 
Centre Hospitalier Départemental Les Oudairies, La Roche S/ Yon Cedex 9, 
France: Thomas Guimard 
Chicago Clinical Research Institute, Chicago, IL: Akash G Manjunathappa 
CHU Clermont Ferrand – Hôpital Gabriel Montpied, Clermont-Ferrand Cedex, 
Clermont-Ferrand, France: Henri Laurichesse 
CHU de Limoges – Hôpital Dupuytren, Limoges Cedex, Limoges, France: 
Christine Vallejo, Rachel Froget, Caroline Cail e-Fenerol, Clémentine Ruch 
CHU Dijon – Hôpital du Bocage, Dijon Cedex, Dijon, France: Maxime Luu, Marc 
Bardou, Audrey Guil ier, Hervé Devil iers, Rogier Thomas 
CHU Nantes – Hôtel Dieu, Nantes Cedex 1, Nantes, France: Francois Raffi, 
Clotilde Al avena, Anne-Sophie Lecompte 
Page 4 of 49 

CHU Saint Etienne – Hôpital Nord, Saint Etienne Cedex 2, Saint Etienne, 
France: Elisabeth Botelho-Nevers, José Fernandes, Frédérique Bertholon 
Columbus Clinical Services, LLC, Miami, FL: Sara Llerena, Eileen Jimenez, 
Bertha M Cano, Veronica Bello, Lidice Chateloin, Maria V Cano, Patricia González 
Cediel, Gricel Cano, Marilda Cano Zaldivar, Felisa Aleman 
Cozy Research, LLC, Wesley Chapel, FL: Jonathan Yousef, Melissa Vila, Ryan J 
DeWeese 
DaVita Clinical Research – Las Vegas, Las Vegas, NV: Mark Vishnepolsky 
DaVita Clinical Research College Park, The Woodlands, TX: Adam Frome 
DaVita Clinical Research Hartford, Hartford, CT: Sharad Sathyan 
DaVita Clinical Research Middlebury, Middlebury, CT: Sina Raissi, Helen Brickel 
DaVita Clinical Research, Bronx, NY: Robert Lynn, Melissa Marine, Gabriela 
Mendoza 
DaVita Clinical Research, Houston, TX: Ronald Ralph, Cynthia Moka, Heather 
DiMarco, Michelle Cordero 
DaVita Minneapolis Dialysis Unit, Minneapolis, MN: Jeffrey Connaire 
Davita Columbus Dialysis, Bradley Park, Columbus, GA: Vinayak Ramanath, 
Ferdinand Alcaide, Rajendran Alappan, Tamorie Smith 
El Paso Kidney Specialists, El Paso, TX: German Hernandez 
 
Elixia Covid-19, Hollywood, FL: Steven Zeig, Neal Patel 
Page 5 of 49 

Hopital Cardiologique – CHU Lille pt, Lille, France: Dominique Deplanque, Elise 
Elrezzi, Romain Barus, Juliette De Langhe, Maria-Claire Migaud, Stéphanie Somers 
Hôpital Saint-Louis, Paris Cedex 10, Paris, France: Jean-Michel Molina, Dyhia 
Sardou-Rabia 
Hospital Clinic de Barcelona, Barcelona, Barcelona, Spain: Leal Alexander, 
Florencia Etcheverry, Marta Aldea, Jocelyn Nava, Omar Anagua, Jesse Anagua 
Melendres 
Hospital Quironsalud Marbella, Marbella, Málaga, Spain: José Maria Ignacio 
García 
Hospital Universitario Clinico San Carlos, Madrid, Madrid, Spain: Vicente 
Estrada Perez, Eva Santiago 
Hospital Universitario Quironsalud Madrid, Pozuelo de Alarcon, Madrid, Spain: 
Jose María Echave-Sustaeta, Lorena Comeche Casanova 
Hospital Universitario Ramon y Cajal, Madrid, Spain: Alfonso Cruz Jentoft, Jesús 
Mateos del Nozal, María Dolores Ochoa Castil o 
Invictus Clinical Research Group, LLC, Pompano Beach, FL: Juan F Zapata, 
Clarence McMillan 
Kansas Nephrology Research Institute, LLC, Wichita, KS: Dennis L Ross, Angie 
Anderson 
Marvel Clinical Research, Huntington Beach, CA: Brian Siu, David Wilson, 
Yelena Quintanil a 
Page 6 of 49 

Medif, Gozée, Thuin, Belgium: Marc de Meulemeester 
MedResearch, Inc., El Paso, TX: Ogechika Alozie, Jose Burgos 
Meridian Clinical Research, LLC, Omaha, NE: Brandon J Essink, Laura Falcone, 
Roni Gray 
Midwest Clinical Research LLC, St. Louis, MO: Robert Onder 
National Institute of Clinical Research, Garden Grove, CA: Michael Dao 
Ormond Beach Clinical Research, Ormond Beach, FL: Diego Torres 
Palm Beach Research Center, West Palm Beach, FL: Mira Baron 
Palmetto Clinical Research, Summervil e, SC: Eric Bolster 
Panthera Biopartners Ltd (London), Enfield, Greater London, UK: John Ndikum, 
David Biles 
Panthera Biopartners Ltd (North Manchester), Rochdale, Greater Manchester, 
UK: David Ball 
Panthera Biopartners Ltd (Preston), Preston, Lancaster, UK: Mahadev Ramjee, 
Liana Dunn, El ie Howie, Siobhan Reil y 
Parkway Medical Center, Birmingham, AL: Greg Sullivan 
Physicians Research Group, Tempe, AZ: Rajiv Parikh 
Pinderfields Hospital, Wakefield, West Yorkshire, UK: Nathanael Wright 
Private Practice RESPISOM Namur, Namur, Belgium: Jean-Benoit Martinot 
Page 7 of 49 

Project 4 Research, Miami, FL: Ibrahim Menendez-Perez 
Rame Medical Limited, Torpoint, Cornwall, UK: Lawrence Barnes, Susie Keast, 
Nicola Donlin, Amelia Lewis 
Renal Medicine Associates, Albuquerque, NM: Jayant Kumar 
Research Al iance Inc., Clearwater, FL: Edison Tan 
Research Management, Inc., Austin, TX: Judith Betts 
Ridgewood Dialysis Center, Ridgewood, NY: Jodumutt Bhat 
Salford Royal, Salford, Greater Manchester, UK: Alison Uriel 
South Florida Nephrology Group, P.A., Coral Springs, FL: Asghar Chaudhry, 
Radu Jacob 
South Florida Research Institute, Lauderdale Lakes, FL: Edouard Martin, Ojeifo 
Akharia 
Synexus Clinical Research US, Inc., Atlanta, GA: Sherif George Naguib 
Synexus Clinical Research US, Inc., Cerritos, KY: Ghazaleh Bahrami, Nelson So 
Synexus Clinical Research US, Inc., Jamaica, NY: Margarita Nunez 
Triad Clinical Trials, LLC, Greensboro, NC: Richard L. Montgomery, Wil iam F 
Hopper III, Shavonna Haamid, Stephanie Riggs, Dominique Smith, Lisa Crihfield, 
Julia Kordsmeier 
University College London Hospitals, London, Greater London, UK: Nicola 
Longley, Tommy Rampling, Vincenzo Libri, Shama Hamal, Sarah Whittley, Marivic 
Page 8 of 49 

Ricamara, Claudia Ismail, Yee Ting Nicole Yim, Yee-Chin Lee, Holly Baker, Todd 
Rawlins, Kirsty Adams, Catherine Houlihan 
Vista Del Sol Dialysis, Victorvil e, CA: Edgard Vera, Michelle Owens 
 
 
Page 9 of 49 

Supplementary methods 
Description of the adjudication committee 
The adjudication committee was an independent and external committee convened 
to provide a systematic blinded assessment of whether any deaths during the study 
were associated with coronavirus disease 2019 (Covid-19). A Charter was 
developed to document the Committee members’ roles, responsibilities, and decision 
pathways. 
The adjudication committee was composed of three members: one Chairperson and 
two additional physicians, all with expertise in infectious diseases, pulmonary 
disease, critical care, or virology. The Chairperson was selected based on their 
expertise in pulmonary critical care.  
The Chairperson was responsible for overseeing the operations of the adjudication 
committee, overseeing meetings, and supervising the flow of data from the 
committee back to the study sponsor. Committee members were responsible for 
independently adjudicating deaths occurring in the study according to the clinical trial 
protocol and adjudication committee Charter. 
Adjudication committee members were not study investigators or members of other 
committees associated with the protocol or study program (e.g., the Data Safety 
Monitoring Board Committee). Adjudication committee members did not have any 
serious conflicts of interest that would bias their review of trial data (e.g., financial 
interests that could be substantially affected by the outcome of the study) and were 
asked to disclose any conflicts of interest prior to selection. Any conflicts of interest 
that arose during the study were disclosed at the time of identification. The study 
Page 10 of 49 

sponsor and Chairperson were notified of any conflicts. Committee members were 
blinded to participant treatment assignment throughout the adjudication process.  
In the event of a study death, two adjudication committee members independently 
reviewed the complete clinical event packet and rendered their adjudication (Part 1). 
If the results were concordant, the Chairperson reviewed the event dossier and Part 
1 adjudication forms to determine the relatedness of the death to severe acute 
respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection. If this adjudication was 
concordant, the Chairperson completed the final outcome form, and the adjudication 
was deemed complete.  
If the independent adjudication results from the two adjudication committee members 
were discordant, the complete clinical event packet was sent to the Chairperson to 
independently review (Part 2). If this third adjudication was not concordant with either 
of the first two reviewers, a moderated committee meeting was convened to discuss 
the relatedness of the death to SARS-CoV-2. Discussion continued until a 
consensus was reached or members agreed that they were unable to reach final 
consensus. Requests to the study site to provide additional information could be 
used to resolve any discordance. If consensus could not be reached through 
discussion, the Chairperson rendered the final decision. 
 
 
Page 11 of 49 

Study randomization and blinding  
Randomization was stratified within each of two cohorts, both capped not to exceed 
80% of the total participants randomized. Cohort 1 consisted of adults ≥60 years of 
age with randomization stratified by long-term care facility residence. Cohort 2 
consisted of adults <60 years of age with randomization stratified by risk of exposure 
to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection. 
Participants were centrally assigned to AZD7442 or saline placebo using interactive 
response technology (IRT). An external third-party vendor (Signant Health; Blue Bell, 
PA, USA) generated the randomization list using SAS software (SAS Institute, Cary, 
NC, USA) using random number generation with stratified randomization and 
random block sizes within each stratum. Before the study was initiated, user guides, 
log-in information, and directions for the IRT were provided to each study site. 
AZD7442 was supplied in individual kits of a single-use vial of each of the 
component monoclonal antibodies (mAbs). Study sites sourced their own saline 
placebo. An unblinded pharmacist or equivalent at each site prepared and masked 
dosages and provided syringes to blinded study site staff for administration.  
Al  participants and investigators involved in the dosing, clinical evaluation, and 
monitoring of the participants were blinded to which randomized drug was received. 
Blinding could be broken at the investigator’s discretion if required, or alternatively at 
the request of a participant to unblind to determine eligibility for Covid-19 
vaccination. 
Page 12 of 49 

Participant follow-up 
For all efficacy endpoints, participants were contacted weekly—by telephone, email, 
or text message—from baseline with reminders to monitor for Covid-19 symptoms to 
determine infection incidence. During these weekly contacts, Covid-19 symptoms 
from the past 7 days were discussed, and illness visits were initiated within 3 days if 
qualifying symptoms were reported (Table S1). Participants who experienced at least 
one Covid-19 qualifying symptom were instructed to contact the study site, and 
participants who presented with a qualifying symptom after day 1 were tested for 
SARS-CoV-2 at an additional il ness visit. Nasopharyngeal swab samples were 
collected for central SARS-CoV-2 reverse-transcription polymerase chain reaction 
(RT-PCR) testing; if positive, the participant was instructed to continue il ness visits 
up to day 28; if negative, the participant was instructed to stop illness visits and 
continue with the main scheduled assessments.  
Key protocol amendments  
The protocol was amended on several occasions as the pandemic evolved. Version 
9 (July 26, 2021) was the final version used for analysis. In the original protocol 
(October 7, 2020), primary analysis of the primary endpoint was scheduled to be 
conducted when the last dosed participant had been followed through day 183. This 
was updated to the current analysis from Version 7 (April 7, 2021) onwards. Another 
amendment (Version 4, December 21, 2020, onwards) allowed participants to 
unblind if they wished to consider Covid-19 vaccination. A full list of protocol 
amendments can be found in Version 9 of the protocol which is available online at 
NEJM.org.  
 
Page 13 of 49 

Full inclusion criteria  
Participants were eligible for trial inclusion only if all the below criteria were met: 
1. 
Aged ≥18 years at the time of signing the informed consent. 
2. 
Candidate for benefit from passive immunization with antibodies, defined as: 
(a) 
Increased risk for inadequate response to immunization (predicted poor 
responder to vaccines): 
-  Elderly, i.e., ≥60 years old 
-  Obese, i.e., body mass index ≥30 kg/m2 
-  Congestive heart failure 
-  Chronic obstructive pulmonary disease 
-  Chronic kidney disease, i.e., glomerular filtration rate 
<30 mL/min/1.73 m2  
-  Chronic liver disease 
-  Immunocompromised state from solid organ transplant, blood or 
bone marrow transplant, immune deficiencies, HIV, use of 
corticosteroids, or use of other immunosuppressive medicines 
-  Intolerant of vaccine (defined as previous history of severe adverse 
event [AE] or serious AE [SAE] after receiving any approved 
vaccine) 
(b) 
Increased risk for SARS-CoV-2 infection, defined as individuals whose 
locations or circumstances put them at appreciable risk of exposure to 
SARS-CoV-2 and Covid-19, based on available risk assessment at 
time of enrollment. Examples include: 
-  Health care workers, including staff of long-term care facilities  
Page 14 of 49 

-  Workers in industrial settings shown to be at high risk for SARS-
CoV-2 transmission 
-  Military personnel residing or working in high-density settings 
-  Students living in dormitory settings 
-  Others living in settings of similar close or high-density proximity 
3. 
Medically stable, defined as disease not requiring significant change in 
therapy or hospitalization for worsening disease during the 1 month prior to 
enrollment, with no acute change in condition at the time of study enrollment 
as judged by the investigator.  
4. 
A negative result from point-of-care SARS-CoV-2 serology testing at 
screening, using the FaStep Assure tech Point-of-Care (POC)/Fingerstick 
Fastep® Covid-19 IgG/IgM Rapid Test Device (Assure Tech, Hangzhou, 
China). 
5. 
Using a predefined method of contraception:  
(a) 
Male participants must use a condom from day 1 and agree to continue 
through 365 days following dosing. 
(b) 
Female participants must either: 
-  Not be of childbearing potential (either permanently sterilized 
[hysterectomy, bilateral oophorectomy, or bilateral salpingectomy] 
or postmenopausal), or 
-  If of childbearing potential, agree to use one highly effective form of 
contraception (one that can achieve a failure rate of <1% per year 
when used consistently and correctly) from day 1 and agree to 
continue through 365 days following dosing, and  
Page 15 of 49 

-  If of childbearing potential, have a negative urine pregnancy test 
result at visit 1 and throughout the study.  
6. 
Able to understand and comply with study requirements and procedures (if 
applicable, with assistance by caregiver, surrogate, or legally authorized 
representative or equivalent representative as locally defined) based on the 
assessment of the investigator. 
7. 
Have signed informed consent, if able (participants who were considered by 
the investigator to be clinically unable to consent at screening and who were 
entered into the study by the consent of a legally acceptable representative 
must have shown evidence of assent, as applicable in accordance with local 
regulations). 
Full exclusion criteria  
Participants were excluded from the study if any of the below criteria applied: 
1. 
Significant infection or other acute il ness, including fever >100°F (>37.8°C) 
on the day prior to or day of randomization. 
2. 
History of laboratory-confirmed SARS-CoV-2 infection or any positive SARS-
CoV-2 result based on available data at screening. 
3. 
History of infection with severe acute respiratory syndrome or Middle East 
respiratory syndrome. 
4. 
Known history of allergy or reaction to any component of the study drug 
formulation. 
5. 
Previous hypersensitivity, infusion-related reaction, or severe adverse reaction 
following administration of a mAb.  
Page 16 of 49 

6. 
Any prior receipt of investigational or licensed vaccine or other mAb/biologic 
indicated for the prevention of SARS-CoV-2 or Covid-19, or expected receipt 
during the period of study follow-up. 
7. 
Clinical y significant bleeding disorder (e.g., factor deficiency, coagulopathy, or 
platelet disorder), or prior history of significant bleeding or bruising following 
intramuscular (IM) injections or venipuncture.  
8. 
Any other significant disease, disorder, or finding that may significantly 
increase the risk to the participant because of participation in the study, affect 
the ability of the participant to participate in the study, or impair interpretation 
of the study data. 
9. 
Receipt of any investigational medicinal product in the preceding 90 days or 
expected receipt of investigational medicinal product during the period of 
study follow-up, or concurrent participation in another interventional study.  
10.  For women only, currently pregnant (confirmed with positive pregnancy test) 
or breastfeeding. 
11.  Blood drawn >450 mL (1 unit) for any reason within 30 days prior to 
randomization. 
12.  Employees of the sponsor involved in planning, executing, supervising, or 
reviewing the AZD7442 program, clinical study site staff, or any other 
individuals involved with the conduct of the study, or immediate family 
members of such individuals. 
13.  In nations, states, or other jurisdictions that for legal or ethical reasons bar the 
enrollment of participants who lack capacity to provide their own informed 
consent, such participants were excluded. 
Page 17 of 49 

Exclusion criterion 8 was written to allow investigators to use their own judgment 
about whether a participant should be included in the study for any condition that 
was not specified in the inclusion and exclusion criteria. Examples might be very sick 
individuals (e.g., end of life) who would not benefit from participating in the study, or 
participants with such psychological issues that, based on investigator judgment, 
would mean they would not be able to comply with study requirements. 
Analyses and endpoints 
The two key supportive analyses of the primary efficacy endpoint were the first case 
of SARS-CoV-2 RT-PCR–positive symptomatic il ness (regardless of unblinding or 
receipt of a Covid-19 vaccine), and the first case of SARS-CoV-2 RT-PCR–positive 
symptomatic il ness including all deaths.  
The key secondary efficacy endpoint was the incidence of participants who had a 
post-dose response (negative at baseline to positive at any time post baseline) for 
SARS-CoV-2 nucleocapsid antibodies.  
There were two secondary efficacy endpoints: incidence of SARS-CoV-2 RT-PCR–
positive severe or critical il ness occurring post dose, and incidence of Covid-19–
related emergency room (ER) visits occurring post dose. Severe Covid-19 was 
characterized by a minimum of either pneumonia (fever, cough, tachypnea or 
dyspnea, and lung infiltrates) or hypoxemia (oxygen saturation [SpO2] <90% in room 
air or severe respiratory distress) and a World Health Organization (WHO) Clinical 
Progression Scale1 score of 5 or higher (Table S7) prior to unblinding or vaccination. 
The secondary pharmacokinetic endpoint was measurement of serum AZD7442 
concentrations. Exploratory endpoints were post-dose geometric mean titers of 
Page 18 of 49 

SARS-CoV-2 neutralizing antibodies after a single IM dose of AZD7442, and 
genotypic analysis of SARS-CoV-2 variants.  
A post hoc analysis of primary efficacy endpoint events (first post-dose occurrence of 
SARS-CoV-2 RT-PCR–positive symptomatic il ness) was performed in which the 
efficacy observed within the first 3 months (0–3-month time period) was compared 
with the efficacy observed within the 3–6-month time period.  
A post hoc analysis of the number of participants hospitalized due to Covid-19, 
regardless of prior vaccination or unblinding, was performed for the primary and 
median 6-month follow-up analyses.  
Serum sampling and bioanalytical analyses  
Serum samples for anti-nucleocapsid antibody, neutralizing antibody, and AZD7442 
pharmacokinetic assessments were collected predose and at days 8, 29, 58, 92, and 
183. Samples wil  also be collected at days 366 (scheduled) and 457 (optional) for 
neutralizing antibody and AZD7442 pharmacokinetic assessments. For participants 
who developed Covid-19, serum samples for neutralizing antibody and AZD7442 
pharmacokinetic assessments were collected at illness visit days 1, 14, 21, and 28.  
SARS-CoV-2 nucleocapsid antibodies were measured for all participants using the 
Elecsys® anti-SARS-CoV-2 nucleocapsid serology test (Roche Diagnostics, Vienna, 
Austria), an electroluminescence immunoassay-based modality that allows for the 
qualitative detection of IgG reactive to the SARS-CoV-2 nucleoprotein in human 
serum. Anti–SARS-CoV-2 specific antibodies were captured to streptavidin-coated 
solid phase microparticles with biotinylated SARS-CoV-2–specific antigen and 
qualitative results were determined via a two-point calibration and a cutoff formula. 
Page 19 of 49 

The assay was validated and performed by LabCorp Drug Development 
(Indianapolis, IN, USA).  
Neutralizing antibody titers against SARS-CoV-2 were assessed in serum samples 
collected in a validated live neutralization assay (plaque reduction neutralization test 
[PRNT]80) by Viroclinics Biosciences (Rotterdam, Netherlands), after administration 
of AZD7442, as described previously.2  
Serum samples were analyzed for tixagevimab and cilgavimab concentrations by 
PPD Laboratories (Richmond, VA, USA) using a validated ultra-high performance 
liquid chromatography method coupled with tandem mass spectrometry with positive 
electrospray. As previously described, 20 -μL samples were diluted and extracted 
with streptavidin magnetic beads coated with biotinylated SARS-CoV-2 receptor-
binding domain. Isolated analytes were digested (denaturation, reduction, alkylation, 
and trypsin digestion) and the extract fortified with stable isotope-labeled peptide 
internal standard working solution. Unknown samples were quantified using a linear, 
1/concentration² weighted, least-squares regression algorithm.2  
Sequencing of SARS-CoV-2 samples 
The full-length viral spike gene (AA 1-1274) was amplified from SARS-CoV-2 RT-
PCR–positive nasopharyngeal swabs collected at il ness visits using a standard, 
single-tube population-based RT-PCR method and sequenced in a validated 
GenoSure SARS-CoV-2 spike next-generation sequencing assay at Monogram 
Biosciences (South San Francisco, CA, USA). Sequence files were analyzed to 
determine frequency of amino acid polymorphisms (consensus; reported at ≥25% 
frequency). For participants who developed SARS-CoV-2 RT-PCR–positive 
Page 20 of 49 

symptomatic illness, SARS-CoV-2 spike protein sequences were available on illness 
visit days 1 or 14.  
The Pango dynamic nomenclature is a system for identifying and naming distinct 
SARS-CoV-2 lineages of epidemiological relevance, based on SARS-CoV-2 whole 
genome sequences.3,4 A spike-only version of the Pangolin Covid-19 lineage 
assigner (Hedgehog), under development by the academic developers of Pangolin at 
the University of Edinburgh and Oxford University 
(https://github.com/aineniamh/hedgehog), was used to classify SARS-CoV-2 spike 
sequences from the PROVENT study to current Pango lineages (version 1.2.6) or 
sets of lineages.5  
Statistical analysis 
Hypotheses and sample size 
The null hypothesis for the primary endpoint was: efficacy (calculated as 1 – relative 
risk) of AZD7442 compared to placebo in preventing Covid-19 is equal to 0. The 
alternative hypothesis was: efficacy of AZD7442 compared to placebo in preventing 
Covid-19 is not equal to 0.  
Version 7 of the protocol amended the timing of the primary analysis to occur after 
approximately 24 primary endpoint events were observed or 30% of trial participants 
elected to become unblinded. The statistical rationale for this protocol amendment 
was an observed increase in unblinding rate in the study population, which indicated 
that event accrual would slow significantly owing to unblinding and vaccination, and 
also that power for one of the key supportive estimands (intent-to-treat analysis 
without censoring) would decrease owing to vaccine efficacy. The 30% unblinding 
Page 21 of 49 

value was therefore chosen to achieve reporting in a timely manner, providing an 
analysis estimating the treatment effect in the randomized target population with 
relevant congruency between the primary and supportive estimands. Simulations 
were performed using the overall observed rates of unblinding and primary endpoint 
events across arms, an assumed AZD7442 efficacy of 80%, and an assumed Covid-
19 vaccine efficacy of 90% against symptomatic Covid-19.6-10  
For analysis of the primary efficacy endpoint, a study population of approximately 
5150 participants randomized in a 2:1 ratio with a minimum of 18 observed events, 
assuming 80% true efficacy and 0.74% observed attack rate in the placebo arm at 
the time of the analysis, was estimated to provide approximately 90% power to 
demonstrate the lower bound of the two-sided 95% confidence interval (CI) for 
efficacy to be >0. 
Given the variable follow-up that would be available at the primary analysis, the 
attack rates used in sample size determination and power calculations used an 
observed attack rate based on expected follow-up rather than an annualized attack 
rate. Ten thousand simulations of trials were performed to estimate power, using 
Poisson regression model with robust variance, with no participants lost to 
follow-up.11  
Statistical methods 
Demographics and baseline clinical characteristics analyses used the full analysis 
set (FAS): all participants who were randomized and received at least one of the two 
planned injections, with a full dose being two injections. Participants were classified 
according to their randomized study drug regardless of what was actually received.  
Page 22 of 49 

The primary and secondary efficacy analyses used the full pre-exposure analysis set 
(FPAS): all participants in the FAS who did not have a prior SARS-CoV-2 RT-PCR–
positive confirmed Covid-19 infection. Participants were classified according to their 
randomized study drug regardless of what was actually received.  
The safety analyses used the safety analysis set (SAS): all participants who were 
randomized and received at least one of the two planned injections. Participants 
were classified according to study drug received.  
The pharmacokinetic analyses used the pharmacokinetic analysis set: all 
participants who were randomized and received at least one injection of AZD7442 
and from whom blood samples were assumed not to be affected by factors such as 
protocol violations, and who had at least one quantifiable serum pharmacokinetic 
observation post dose. A dose was two injections (one tixagevimab and one 
cilgavimab injection) as per the protocol. Participants receiving placebo were not 
included in these analyses. 
Statistical tests 
Statistical tests were conducted at the two-sided 5% significance level; 95% CIs 
were two-sided. The primary analysis used a while-on-treatment estimand strategy, 
in which data from participants whose randomized assignment was unblinded or 
from participants who received a Covid-19 vaccine were censored at the date of 
unblinding or vaccine administration, whichever was earlier. Participants without 
events prior to day 183 were censored at the earlier date of study discontinuation or 
data cutoff date. Al  deaths were independently determined to be related or not 
Page 23 of 49 

related to Covid-19 by the external MAC. Deaths that were adjudicated as related to 
Covid-19 were included as a primary efficacy endpoint event. 
The primary efficacy endpoint was a binary response, whereby a participant’s status 
was classified as symptomatic Covid-19 or not prior to day 183.  
A Poisson regression model with robust variance was used as the primary efficacy 
analysis model to estimate the relative risk of symptomatic infection in the AZD7442 
group compared with the placebo group. The model included group (AZD7442 
versus placebo) and age at informed consent (≥60 years versus <60 years) as 
covariates, with the log of the follow-up time used as an offset. An unstructured 
correlation matrix was specified for the model. For participants who met the primary 
endpoint before day 183, follow-up was calculated as (date of onset of primary 
endpoint) – (date of dosing) + 1. For participants who did not experience a primary 
endpoint event before day 183, efficacy follow-up time was considered censored and 
calculated as (date of end of study or date of last assessment, whichever is later) – 
(date of dosing) + 1. End of study dates occurring after day 183 were censored at 
day 183.  
Efficacy was calculated as relative risk reduction (RRR) = 100% × (1 – relative risk), 
which was the incidence of infection in the AZD7442 group relative to that in the 
placebo group, expressed as a percentage.  
To support the primary analysis, a Cox proportional hazard model giving the hazard 
ratio (HR) was fitted to the data, along with Kaplan-Meier curves for the active and 
control groups, showing the cumulative incidence of the first case of SARS-CoV-2 
RT-PCR–positive symptomatic il ness occurring post dose and prior to day 183. 
Page 24 of 49 

There was no evidence of violation of the proportional hazard assumption following 
evaluation of log-log survival curves and through fitting time-dependent covariates. 
Two key supportive analyses were prespecified in the study protocol and included in 
the multiple testing framework to control the type I error rate. The first key supportive 
analysis of the primary efficacy endpoint used a treatment policy estimand strategy, 
in which data from participants whose randomized assignment was unblinded or 
from participants who received a Covid-19 vaccine were included and analyzed 
regardless of their unblinding or vaccination status. The endpoint definition was 
expanded to include deaths from any cause post dose of AZD7442 or placebo and 
prior to day 183 in the second key supportive analysis.  
For missing data, participants who discontinued early from the study or were lost to 
follow-up before experiencing a primary endpoint event were censored in the Kaplan 
-Meier and Poisson regression analyses. Censoring due to loss to follow up or early 
discontinuation was considered to be noninformative. Participants who were 
unblinded or vaccinated before experiencing a primary endpoint event were 
censored in the Kaplan -Meier and Poisson regression analyses. Censoring arising 
from unblinding or vaccination was considered independent censoring (i.e., 
censoring was noninformative within the subgroup of interest). A key supportive 
analysis using an intent-to-treat policy in which unblinding or vaccination did not 
result in censoring (unblinding or vaccination event ignored) was conducted to 
assess the impact of independent censoring (Table 3).   
A hierarchical approach was used to control for multiplicity of the primary, key 
supportive, and key secondary analyses on the basis of a two-sided alpha level 
Page 25 of 49 

of 0.05. The hierarchical approach at the primary analysis was conducted in the 
following order: 
1.  Primary efficacy endpoint analyzed using the while-on-treatment estimand. 
2.  First key supportive analysis: primary efficacy endpoint analyzed using the 
treatment policy estimand.  
3.  second key supportive analysis: primary endpoint definition expanded to 
include death due to any cause (using the while-on-treatment estimand).  
4.  key secondary efficacy endpoint.  
Statistical significance of the primary, key supportive, and key secondary efficacy 
analyses was considered achieved if the observed P value was <0.05. No statistical 
testing was performed for the safety endpoints. 
 
Page 26 of 49 

Supplementary results 
Missing data analysis  
Missing data frequency was small and balanced between treatment arms (Table S2). 
Participant demographics and baseline clinical characteristics were generally 
balanced between censoring subgroups (Table S3). Increased censoring due to 
unblinding or vaccination was seen in participants aged ≥60, likely reflecting 
prioritization of this age group for Covid-19 vaccination.  
Covid-19‒related hospitalizations  
At the time of the primary data cut, 0 and 3 (0.2%) participants in the AZD7442 and 
placebo groups, respectively, had been hospitalized due to Covid-19, regardless of 
prior vaccination or unblinding.  
At the time of the median 6-month follow-up data cut, 0 and 7 (0.4%) participants in 
the AZD7442 and placebo groups, respectively, had been hospitalized due to Covid-
19, regardless of prior vaccination or unblinding. 
Page 27 of 49 


Supplementary figures 
Figure S1. Participant flow through trial (CONSORT flow diagram) 
 
Page 28 of 49 

*Screening failed because of inclusion criterion 4: A negative result from point-of-care SARS-CoV-2 serology testing at screening, using the FaStep Assure tech Point-of-Care 
(POC)/Fingerstick Fastep® Covid-19 IgG/IgM Rapid Test Device (Assure Tech, Hangzhou, China). 
†Includes 40 participants in the AZD7442 group and 17 in the placebo group who discontinued from the study before dosing. Al  participants who discontinued at any time after 
dosing were included in the SAS. Participants who discontinued after dosing were included in the FPAS if they had a negative SARS-CoV-2 RT-PCR test at baseline. 
‡Nineteen participants in the AZD7442 group and 6 in the placebo group had a positive SARS-CoV-2 RT-PCR test at baseline and per study protocol were excluded from the 
FPAS. 
§One participant was randomized to placebo and incorrectly received AZD7442; per study protocol this participant was assessed in the AZD7442 group for the SAS. 
In the PROVENT FPAS study population, 3430 and 1700 participants in the AZD7442 and placebo groups, respectively, did not have a primary endpoint event (SARS-CoV-2 
RT-PCR‒positive symptomatic il ness). A breakdown of how participants who did not meet the primary endpoint were censored (not observed to have event; lost to follow 
up/early discontinuation; censored due to unblinding; censored due to vaccination) is available in Table S2. A comparison of participant characteristics between censoring 
categories is available in Table S3.   
AE, adverse event; Covid-19, coronavirus disease 2019; FPAS, full pre-exposure analysis set; RT-PCR, reverse-transcription polymerase chain reaction; SARS-CoV-2, severe 
acute respiratory syndrome coronavirus 2; SAS, safety analysis set. 
Page 29 of 49 


Figure S2. Pharmacokinetic and anti–SARS-CoV-2 neutralizing antibody 
analyses: (A) serum AZD7442 geometric mean concentration ± SD, and (B) 
SARS-CoV-2 neutralizing antibody geometric mean titers with 95% CI 
 
Page 30 of 49 

Per protocol, all participants who received AZD7442 and from whom PK blood samples were assumed not to be 
affected by factors such as protocol violations and who had at least one quantifiable serum PK observation post 
dose were included in the pharmacokinetic analysis set.  
(A) Values are GMC ± gSD. Individual serum concentrations with levels <LLOQ were set to 50% of LLOQ 
(0.3 μg/mL). Individual serum concentrations that were not reportable (NR) were reported as NR and missing 
values were reported as no sample (NS); any values reported as NR or NS were excluded from analysis. Of the 
3500 randomized participants who received AZD7442, 1607 (45.9%) did not have evaluable plasma 
concentration data at the time of this analysis, 40 (1.1%) were not dosed, and 1 (<0.1%) had an exclusionary 
protocol violation at baseline.  
(B) Values are GMT with 95% CI. Data were only available for 43 and 6 participants at days 58 and 92, 
respectively, and so are not reported here. The dashed line represents the GMT of neutralizing antibody from 28 
convalescent plasma samples from patients with Covid-19.2 Of the 3500 randomized participants who received 
AZD7442, 2389 (68.3%) did not have evaluable plasma concentration data at the time of this analysis, 40 (1.1%) 
were not dosed, and 1 (<0.1%) had an exclusionary protocol violation at baseline.  
BL, baseline; CI confidence interval; gSD, geometric standard deviation; GMC, geometric mean concentration; 
GMT, geometric mean titer; LLOQ, lower limit of quantification; PK, pharmacokinetics; PRNT, plaque reduction 
neutralization test; SARS-CoV-2, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2.  
Page 31 of 49 

Supplementary tables  
Table S1. Definition of symptomatic Covid-19 (qualifying symptoms) 
Participant must present with at least one of the following symptoms: 
No minimum duration 
Must be present for ≥2 days 
Fever 
Runny nose 
Shortness of breath 
Congestion  
Difficulty breathing 
New loss of smell 
New onset confusion (only for participants 
New loss of taste 
≥60 years old) 
Headache  
Appetite loss or decreased food intake (only 
for participants ≥60 years old)  
Sore throat 
Increased supplemental oxygen 
Body aches 
requirement (only for participants ≥60 years  Chills 
old on baseline supplemental oxygen) 
Cough 
Diarrhea 
Muscle aches 
Fatigue 
Nausea 
Vomiting 
Covid-19, coronavirus disease 2019. 
 
 

Page 32 of 49 

Table S2. Censoring category breakdown for primary endpoint 
Category 
AZD7442 
Placebo 
SARS-CoV-2 RT-PCR‒positive symptomatic il ness 
(primary endpoint event), n/N (%)  
11/3441 (0.3)  31/1731 (1.8) 
Did not have primary endpoint event (FPAS: 
censored participants), N 
3430  
1700 
   Not observed to have event, n (%) 
1549 (45.2) 
713 (41.9) 
   Lost to follow up/early discontinuation, n (%) 
83 (2.4) 
37 (2.2) 
   Censored due to unblinding, n (%) 
1346 (39.2) 
688 (40.5) 
   Censored due to vaccination, n (%)* 
452 (13.2) 
262 (15.4) 
*Some participants were vaccinated without unblinding. 
FPAS, ful  pre-exposure analysis set; RT-PCR, reverse-transcription polymerase chain reaction; SARS-CoV-2, 
severe acute respiratory syndrome coronavirus 2.  
 
Page 33 of 49 

Table S3. Participant demographics and baseline clinical characteristics by outcome category 
Censoring reason 
Events 
First SARS-CoV-2 RT-
Lost to follow 
PCR‒positive 
Characteristic,  Not observed to have  up/early 
Censored due to 
Censored due to 
symptomatic illness 
n (%) 
event 
discontinuation 
unblinding  
vaccination  
(censored at 
 
(n=2262) 
(missing) 
(n=2034) 
(n=714) 
unblinding or receipt 
(n=120) 
of Covid-19 vaccine) 
(n=42) 
AZD7442  Placebo 
AZD7442  Placebo 
AZD7442  Placebo 
AZD7442  Placebo 
AZD7442  Placebo 
Treatment 
group* 
1549  
713 
83  
37 
1346 
688 
452  
262 
11 
31 
Age group 
 ≥60 years 
535 (34.5) 
248 (34.8) 
26 (31.3) 
16 (43.2) 
695 (51.6) 
360 (52.3) 
237 (52.4) 
119 (45.4) 
3 (27.3)  
12 (38.7) 
<60 years 
1014 (65.5)   465 (65.2) 
57 (68.7) 
21 (56.8) 
651 (48.4) 
328 (47.7) 
215 (47.6) 
143 (54.6) 
8 (72.7)  
19 (61.3) 
Sex 
Male 
913 (58.9) 
413 (57.9) 
56 (67.5) 
20 (54.1) 
639 (47.5) 
337 (49.0) 
 246 (54.4)  148 (56.5) 
2 (18.2)  
16 (51.6) 
Female 
636 (41.1) 
300 (42.1) 
27 (32.5) 
17 (45.9) 
707 (52.5) 
351 (51.0) 
 206 (45.6)  114 (43.5) 
9 (81.8)  
15 (48.4) 
Ethnicity 
Not 
Hispanic/Latino  1140 (73.6)   542 (76.0) 
61 (73.5) 
28 (75.7) 
1138 (84.5)  580 (84.3) 
373 (82.5) 
231 (88.2) 
9 (81.8)  
25 (80.6) 
Hispanic/Latino  335 (21.6) 
128 (18.0) 
16 (19.3) 
8 (21.6) 
119 (8.8) 
52 (7.6) 
59 (13.1) 
22 (8.4) 
2 (18.2)  
5 (16.1) 
Not reported/ 
unknown  
74 (4.8)  
43 (6.0) 
6 (7.2) 
1 (2.7) 
89 (6.6) 
56 (8.1) 
20 (4.4) 
9 (3.4) 
0  
1 (3.2) 
Race 
White 
962 (62.1) 
405 (56.8) 
54 (65.1) 
30 (81.1) 
1169 (86.8)  597 (86.8) 
338 (74.8) 
187 (71.4) 
10 (90.9) 
24 (77.4) 
Black/African 
American 
417 (26.9) 
212 (29.7) 
20 (24.1) 
4 (10.8) 
79 (5.9) 
34 (4.9) 
77 (17.0) 
48 (18.3) 
0  
4 (12.9) 
Page 34 of 49 

Other† 
170 (11.0) 
96 (13.5) 
9 (10.8)  
3 (8.1) 
98 (7.3) 
57 (8.3) 
37 (8.2) 
27 (10.3) 
1 (9.1) 
3 (9.7) 
SARS-CoV-2 status at baseline 
Positive 










Negative 
1485 (95.9)  683 (95.8) 
80 (96.4) 
36 (97.3) 
1312 (97.5)  669 (97.2) 
447 (98.9) 
255 (97.3) 
11 (100) 
30 (96.8) 
Missing  
64 (4.1) 
30 (4.2) 
3 (3.6) 
1 (2.7) 
34 (2.5) 
19 (2.8) 
5 (1.1) 
7 (2.7) 

1 (3.2) 
High risk for severe Covid-19 at baseline 
Any 
1187 (76.6)  567 (79.5) 
65 (78.3) 
27 (73.0) 
1044 (77.6)  534 (77.6) 
349 (77.2) 
210 (80.2) 
11 (100) 
21 (67.7) 
Obesity (BMI 
≥30 kg/m2) 
617 (39.8) 
278 (39.0) 
33 (39.8) 
16 (43.2) 
598 (44.4) 
294 (42.7) 
195 (43.1) 
106 (40.5) 
7 (63.6)  
14 (45.2) 
Hypertension 
538 (34.7) 
275 (38.6) 
32 (38.6) 
9 (24.3) 
469 (34.8) 
236 (34.3) 
184 (40.7) 
104 (39.7) 
4 (36.4)  
10 (32.3) 
Smoking 
430 (27.8) 
204 (28.6) 
29 (34.9) 
9 (24.3) 
179 (13.3) 
99 (14.4) 
76 (16.8) 
53 (20.2) 
2 (18.2)  
5 (16.1) 
Diabetes 
212 (13.7) 
106 (14.9) 
12 (14.5) 
5 (13.5) 
178 (13.2) 
93 (13.5) 
83 (18.4) 
35 (13.4) 
1 (9.1) 
3 (9.7) 
Asthma 
130 (8.4) 
66 (9.3) 
8 (9.6) 
2 (5.4) 
184 (13.7) 
98 (14.2) 
53 (11.7) 
29 (11.1) 
2 (18.2)  
3 (9.7) 
* Participants were randomized 2:1 to AZD7442 and placebo 
†Includes participants identifying as Asian, American Indian/Alaska Native, and Native Hawaiian/Pacific Islander, and unknown/not reported/multiple/missing data. 
BMI, body mass index; Covid-19, coronavirus disease 2019; RT-PCR, reverse-transcription polymerase chain reaction; SARS-CoV-2, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2.  
 
Page 35 of 49 

Table S4. Representativeness of study participants 
Category  
Example  
Disease, problem, or 
SARS-CoV-2 infection; Covid-19  
condition under 
investigation 
Special considerations   
related to: 
Sex and gender 
Higher Covid-19 case fatality rates have been reported for male 
sex compared with female sex in some countries, which may be 
impacted by additional variables such as infection/exposure risk 
and comorbidities. 
Age 
Older age is associated with more severe Covid-19 outcomes 
and death.  
Race or ethnic 
Black, Latino, and other ethnic/racial groups are 
group 
disproportionately affected by Covid-19 in countries including 
the United States and United Kingdom. 
Geography 
Covid-19 prevalence has been variable throughout the world 
depending on regional/country social distancing measures, 
travel restrictions, and vaccination rates. 
Other considerations 
Medical comorbidities, including diabetes, cardiovascular 
disease, and obesity, are associated with more severe Covid-19 
outcomes.  
Risk of SARS-CoV-2 exposure and infection can be affected by 
location or circumstance, such as health care workers, military 
personnel in high -density settings, and workers in industrial 
settings. 
Overall 
The participants in the present study demonstrated a high 
representativeness of 
proportion of adults aged ≥60 years (43% overall) and 
this trial 
individuals with comorbidities placing them at high risk of severe 
Covid-19 (78%). Overall, 53% of participants in the study were 
considered at increased risk of exposure to SARS-CoV-2.  
The proportion of Hispanic/Latino participants (15%) was 
representative of the US population.  
Overall, 17% of participants were Black or African American, 
representing a slightly higher proportion than Black populations 
in the US and UK. The proportion of Asian participants in the 
study overal  (3%) appears slightly lower than the proportion of 
Asian populations within the US and UK, and the proportion of 
American Indian/Alaska Native participants (0.6%) was also 
lower compared with the proportion among the US population.  
 
Potential study participants were directed to the study website to complete a set of prescreen questions to 
determine their pre-eligibility.  
Potential participants were asked to identify their age category as “Yes, I am between 18 and 59 years of age 
(inclusive),” “Yes, I am 60 years of age or older,” or “No”.  
Page 36 of 49 

Potential participants were asked prescreen questions to determine whether they had an increased risk of getting 
Covid-19 (due to location, employment, or personal circumstances) OR were less likely than most adults to 
benefit from a vaccine (e.g., due to older age, obesity, or immunosuppression from a health condition or 
medication).  
Potential participants were asked to choose the race or ethnicity that describes them (choose all that apply): 
Hispanic or Latino; American Indian or Alaskan Native; Asian; Black or African American; Native Hawai an or 
other Pacific Islander; White; Other; Prefer not to say. 
 
 
Page 37 of 49 

Table S5. Number of participants with SAEs by system organ class, primary 
data cut (SAS)  
Participants with at least one SAE, n (%) 
AZD7442  Placebo 
Total 
(n=3461)  (n=1736)  (N=5197) 
Any SAE 
50 (1.4) 
23 (1.3) 
73 (1.4) 
Infections and infestations* 
8 (0.2) 
5 (0.3) 
13 (0.3) 
Injury, poisoning, and procedural complications† 
4 (0.1) 
8 (0.5) 
12 (0.2) 
Nervous system disorders‡ 
9 (0.3) 

9 (0.2) 
Cardiac disorders§ 
6 (0.2) 
1 (0.1) 
7 (0.1) 
Gastrointestinal disorders║ 
6 (0.2) 
1 (0.1) 
7 (0.1) 
Renal and urinary disorders 
6 (0.2) 
1 (0.1) 
7 (0.1) 
Musculoskeletal and connective tissue disorders 
4 (0.1) 
1 (0.1) 
5 (0.1) 
Hepatobiliary disorders 
3 (0.1) 
1 (0.1) 
4 (0.1) 
Metabolism and nutrition disorders 
3 (0.1) 

3 (0.1) 
Neoplasms benign, malignant, and unspecified 
(including cysts and polyps) 

3 (0.2) 
3 (0.1) 
Respiratory, thoracic, and mediastinal disorders 
1 (<0.1) 
2 (0.1) 
3 (0.1) 
Vascular disorders 
2 (0.1) 
1 (0.1) 
3 (0.1) 
Blood and lymphatic system disorders 
2 (0.1) 

2 (<0.1) 
Clinical laboratory tests 
1 (<0.1) 
1 (0.1) 
2 (<0.1) 
Pregnancy, puerperium, and perinatal conditions 
1 (<0.1) 

1 (<0.1) 
Psychiatric disorders 
1 (<0.1) 

1 (<0.1) 
Reproductive system and breast disorders 
1 (<0.1) 

1 (<0.1) 
*Includes appendicitis (perforated), cellulitis, Covid-19, Covid-19 pneumonia, cystitis, diverticulitis, gastroenteritis, 
osteomyelitis, peritonitis, postoperative wound infection, sepsis, and staphylococcal infection. 
†Includes concussion, femur fracture, fibula fracture, gunshot wound, incisional hernia (obstructive), joint injury, 
multiple injuries, overdose, procedural pain, subdural hemorrhage, tendon rupture, and tibia fracture.  
‡Includes Bell’s palsy, cerebrovascular accident, complex regional pain syndrome, metabolic encephalopathy, 
migraine, partial seizures, syncope, and transient ischemic attack. 
§Includes acute left ventricular failure, acute myocardial infarction, myocardial infarction, and paroxysmal 
atrioventricular block. 
║Includes abdominal hernia, abdominal pain, acute pancreatitis, chronic pancreatitis, gastrointestinal ulcer 
hemorrhage, irritable bowel syndrome, and mesenteric artery thrombosis.  
Page 38 of 49 

SAEs were coded using the Medical Dictionary for Regulatory Activities, version 24.0 
Covid-19, coronavirus disease 2019; SAE, serious adverse event; SAS, safety analysis set. 
 
 
Page 39 of 49 

Table S6. Safety data, median 6-month data cut (SAS) 
Participants with at least one event, 
AZD7442 
Placebo 
Total 
n (%)* 
(n=3461)† 
(n=1736)† 
(N=5197) 
AEs  
1579 (45.6) 
790 (45.5) 
2369 (45.6) 
Mild AEs 
835 (24.1) 
419 (24.1) 
1254 (24.1) 
Moderate AEs 
596 (17.2) 
295 (17.0) 
891 (17.1) 
Severe AEs  
128 (3.7) 
65 (3.7) 
193 (3.7) 
SAEs  
130 (3.8) 
58 (3.3) 
188 (3.6) 
Intervention-related‡ SAEs  
1 (<0.1) 

1 (<0.1) 
AEs leading to study discontinuation  
2 (0.1) 
1 (0.1) 
3 (0.1) 
Medically attended AEs  
641 (18.5) 
280 (16.1) 
921 (17.7) 
AEs of special interest  
92 (2.7) 
37 (2.1) 
129 (2.5) 
Injection site reaction 
82 (2.4) 
36 (2.1) 
118 (2.3) 
Anaphylaxis 
1 (<0.1) 

1 (<0.1) 
Immune complex disease§  



Other 
9 (0.3) 
2 (0.1) 
11 (0.2) 
Intervention-related‡ AEs of special 
87 (2.5) 
36 (2.1) 
123 (2.4) 
interest  
All AEs with outcome of death║  
9 (0.3) 
7 (0.4) 
16 (0.3) 
Illicit drug overdose 
2 (0.1) 
1 (0.1) 
3 (0.1) 
Narcotic toxicity¶ 

1 (0.1) 
1 (<0.1) 
Covid-19** 

1 (0.1) 
1 (<0.1) 
Covid-19 ARDS** 

1 (0.1) 
1 (<0.1) 
Septic shock 
1 (<0.1) 

1 (<0.1) 
Arrhythmia 
1 (<0.1) 

1 (<0.1) 
Cardio-respiratory arrest 
1 (<0.1) 

1 (<0.1) 
Congestive cardiac failure 
1 (<0.1) 

1 (<0.1) 
Myocardial infarction 
1 (<0.1) 

1 (<0.1) 
End-stage renal disease 
1 (<0.1) 

1 (<0.1) 
Renal failure 
1 (<0.1) 

1 (<0.1) 
Hepatic cirrhosis 

1 (0.1) 
1 (<0.1) 
Malignant neoplasm (unknown primary 

1 (0.1) 
1 (<0.1) 
site) 
Dementia (Alzheimer’s type) 

1 (0.1) 
1 (<0.1) 
*Participants may have had more than one event.  
†One participant was randomized to placebo and incorrectly received AZD7442; per study protocol this 
participant was assessed in the AZD7442 group for the SAS. 
‡Events were determined to be intervention-related by investigators based on their judgment. 
Page 40 of 49 

§Immune complex disease was removed as an AEs of special interest following adjudication.  
║Al  deaths were determined by the investigator to not be related to the study drug received. 
¶Participant died as a result of accidental exposure to two substances controlled under Schedule I of the 1961 
United Nations Single Convention on Narcotic Drugs.12 
**Cases were adjudicated to be Covid-19 related by the independent and external Morbidity Adjudication 
Committee. 
AEs were coded using the Medical Dictionary for Regulatory Activities, version 24.0. 
AE, adverse event; ARDS, acute respiratory distress syndrome; Covid-19, coronavirus disease 2019; SAE, 
serious adverse event; SAS, safety analysis set. 
 
 
Page 41 of 49 

Table S7. Number of participants with SAEs by system organ class, median 
6-month data cut (SAS) 
Participants with at least one SAE, n (%) 
AZD7442  Placebo 
Total 
(n=3461)  (n=1736)  (N=5197) 
Any SAE 
130 (3.8)  58 (3.3)  188 (3.6) 
Infections and infestations* 
31 (0.9) 
15 (0.9) 
46 (0.9) 
Cardiac disorders† 
23 (0.7) 
5 (0.3) 
28 (0.5) 
Nervous system disorders‡ 
18 (0.5) 
5 (0.3) 
23 (0.4) 
Injury, poisoning, and procedural complications§ 
11 (0.3) 
12 (0.7) 
23 (0.4) 
Gastrointestinal disorders║ 
12 (0.3) 
6 (0.3) 
18 (0.3) 
Hepatobiliary disorders 
8 (0.2) 
5 (0.3) 
13 (0.3) 
Neoplasms benign, malignant, and unspecified 
(including cysts and polyps) 
5 (0.1) 
7 (0.4) 
12 (0.2) 
Renal and urinary disorders 
8 (0.2) 
1 (0.1) 
9 (0.2) 
Respiratory, thoracic, and mediastinal disorders 
5 (0.1) 
4 (0.2) 
9 (0.2) 
Psychiatric disorders 
5 (0.1) 
3 (0.2) 
8 (0.2) 
Vascular disorders 
4 (0.1) 
4 (0.2) 
8 (0.2) 
Metabolism and nutrition disorders 
6 (0.2) 

6 (0.1) 
Musculoskeletal and connective tissue disorders 
5 (0.1) 
1 (0.1) 
6 (0.1) 
General disorders and administration site conditions 
2 (0.1) 
3 (0.2) 
5 (0.1) 
Clinical laboratory tests 
3 (0.1) 
1 (0.1) 
4 (0.1) 
Blood and lymphatic system disorders 
2 (0.1) 

2 (<0.1) 
Reproductive system and breast disorders 
2 (0.1) 

2 (<0.1) 
Pregnancy, puerperium, and perinatal conditions 
1 (<0.1) 

1 (<0.1) 
Skin and subcutaneous tissue disorders 
1 (<0.1) 

1 (<0.1) 
Ear and labyrinth disorders 

1 (0.1) 
1 (<0.1) 
Eye disorders 

1 (0.1) 
1 (<0.1) 
*Includes abdominal abscess, abscess limb, appendicitis, arteriovenous graft site infection, cellulitis, Covid-19, 
Covid-19 pneumonia, cystitis, device related infection, diverticulitis, enterococcal bacteremia, gastroenteritis, 
influenza, localized infection, lower respiratory tract infection, lung abscess, osteomyelitis, peritonitis, pneumonia, 
postoperative wound infection, sepsis, septic shock, sialadenitis, soft tissue infection, staphylococcal infection, 
urinary tract infection, and urosepsis. 
†Includes acute left ventricular failure, angina pectoris, arrhythmia, arteriosclerosis coronary artery, atrial 
fibril ation, cardiac failure, cardiomegaly, cardiomyopathy, cardio-respiratory arrest, congestive cardiac failure, 
coronary artery disease, myocardial infarction, and paroxysmal atrioventricular block. 
Page 42 of 49 

‡Includes Bell's palsy, carotid artery stenosis, cerebral infarction, cerebrovascular accident, complex regional 
pain syndrome, dementia Alzheimer's type, dizziness, epilepsy, hepatic encephalopathy, lacunar infarction, loss 
of consciousness, metabolic encephalopathy, migraine, partial seizures, presyncope, ruptured cerebral 
aneurysm, seizure, syncope, and transient ischemic attack. 
§Includes ankle fracture, concussion, fall, femur fracture, fibula fracture, gunshot wound, incisional hernia, joint 
injury, lower limb fracture, multiple injuries, overdose, peritoneal dialysis complication, procedural pain, road 
traffic accident, skin laceration, subdural hemorrhage, tendon rupture, tibia fracture, toxicity to various agents, 
and wound.  
║Includes abdominal hernia, abdominal pain, acute pancreatitis, diarrhea, discolored feces, esophageal 
hemorrhage, gastric ulcer, gastritis, gastrointestinal hemorrhage, gastrointestinal ulcer hemorrhage, hemorrhoids, 
irritable bowel syndrome, mesenteric artery thrombosis, pancreatitis, peritoneal cyst, small intestinal obstruction, 
and vomiting.  
SAEs were coded using the Medical Dictionary for Regulatory Activities, version 24.0. 
Covid-19, coronavirus disease 2019; SAE, serious adverse event; SAS, safety analysis set. 
 
 
Page 43 of 49 

Table S8. Key secondary efficacy endpoint 
Endpoint 
Primary analysis 
Median 6-month follow-up* 
 
AZD7442 
Placebo 
AZD7442 
Placebo 
Key secondary: Post-dose SARS-CoV-2 nucleocapsid antibody–positive (censored at 
unblinding or receipt of Covid-19 vaccine)† 

3123 
1564 
3121 
1564 
n (%) 
21 (0.7) 
21 (1.3) 
38 (1.2) 
42 (2.7) 
RRR (95% CI) 
51.1% (10.6‒73.2) 
57.7% (34.7‒72.7) 
P value 
0.020 
— 
*Analysis not prespecified in protocol; P values not computed. 
†Defined as seronegative at baseline and seropositive at any time post baseline. Antibody testing was conducted 
at prespecified study days and was not dependent on participants reporting symptoms of Covid-19. 
Estimates were based on a Poisson regression with robust variance, with the model including group (AZD7442 
versus placebo) and age at informed consent (≥60 years versus <60 years), with the log of the follow-up time as 
an offset.  
Estimated RRR >0 provides evidence in favor of AZD7442 with P<0.05 indicating statistical significance. 
Percentages were based on the number of participants in the analysis by group (N). 
CI, confidence interval; Covid-19, coronavirus disease 2019; RRR, relative risk reduction; RT-PCR, reverse-
transcription polymerase chain reaction; SARS-CoV-2, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2. 
 
 
Page 44 of 49 

Table S9. Definition of SARS-CoV-2 RT-PCR‒positive severe or critical il ness 
Either pneumonia (fever, cough, tachypnea or dyspnea, and lung infiltrates), or hypoxemia 
(SpO2 <90% or severe respiratory distress), plus a WHO Clinical Progression Scale [below] 
score of ≥5 prior to unblinding or vaccination 
WHO Clinical Progression Scale 
Patient state 
Descriptor 
Score 
Uninfected 
Uninfected; no viral RNA detected 

Asymptomatic; viral RNA detected  

Ambulatory: 
mild disease  
Symptomatic; independent  

Symptomatic; assistance needed  

Hospitalized: 
Hospitalized; no oxygen therapy*  

moderate 
disease  
Hospitalized; oxygen by mask or nasal prongs 

Hospitalized; oxygen by NIV or high flow  

Intubation and mechanical ventilation; pO2/FiO2 ≥150 or 
Hospitalized: 
SpO2/FiO2 ≥200 

severe disease   Mechanical ventilation; pO2/FiO2 <150 (SpO2/FiO2 <200) or 
vasopressors 

Mechanical ventilation; pO2/FiO2 <150 and vasopressors, 
dialysis, or ECMO  

Dead  
Death 
10 
*If hospitalized for isolation only, status recorded as for ambulatory patient. 
The WHO Clinical Progression Scale provides a measure of il ness severity across a range from 0 (not infected) 
to 10 (dead).1 
ECMO, extracorporeal membrane oxygenation; FiO2, fraction of inspired oxygen; NIV, noninvasive ventilation; 
pO2, partial pressure of oxygen; SpO2, oxygen saturation; WHO, World Health Organization.  
 
 
Page 45 of 49 

Table S10. Post hoc analysis of primary efficacy endpoint events (first SARS-
CoV-2 RT-PCR‒positive symptomatic il ness, censored at unblinding or receipt 
of Covid-19 vaccine) 
 
Time period 
 
0–3 months 
3–6 months 
 
AZD7442 
Placebo 
AZD7442 
Placebo 

3441 
1731 
2003 
960 
n (%) 
8 (0.2) 
19 (1.1) 
3 (0.1) 
12 (1.2) 
RRR (95% CI) 
79% (52‒91) 
88% (58‒97) 
Estimated RRR >0 provides evidence in favor of AZD7442. The analysis was not prespecified in the study 
protocol, so P values were not computed. 
Estimates were based on a Poisson regression with robust variance, with the model including group (AZD7442 
versus placebo) and age at informed consent (≥60 years versus <60 years), with the log of the follow-up time as 
an offset.  
Percentages were based on the number of participants in the analysis by group (N). 
CI, confidence interval; Covid-19, coronavirus disease 2019; RRR, relative risk reduction; RT-PCR, reverse-
transcription polymerase chain reaction; SARS-CoV-2, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2. 
 
 
Page 46 of 49 

Table S11. Summary of detected SARS-CoV-2 spike-based lineages, median 
6-month data cut 
Participants with data, n (%) 
SARS-CoV-2 spike-based lineage* 
AZD7442 
Placebo 
Total 
(n=11) 
(n=31) 
(n=42) 
B.1.1.7_1 (Alpha†) 
0 
5 (11.9) 
5 (11.9) 
B.1.351 (Beta†) 
1 (2.4) 
0 
1 (2.4) 
B.1.617.2‡ (Delta§) 
0 
5 (11.9) 
5 (11.9) 
A_1 
1 (2.4) 

1 (2.4) 
A_22 
1 (2.4) 
2 (4.8) 
3 (7.1) 
AY.3.1 
1 (2.4) 

1 (2.4) 
B.1.1.315_1  
1 (2.4) 

1 (2.4) 
B.1.429║ 
2 (4.8) 

2 (4.8) 
B.1.526¶ 

1 (2.4) 
1 (2.4) 
RNA insufficient for sequencing 
4 (9.5) 
18 (42.8) 
22 (52.4) 
 
*Lineage nomenclature from WHO. The Omicron variant (currently circulating VoC), Gamma variant (previously 
circulating VoC), and the Zeta, Eta, Theta, Kappa, Lambda, and Mu variants (previously circulating VoIs) were 
not identified in the PROVENT study population.13  
†The Alpha and Beta variants were designated as currently circulating VoCs during the PROVENT study and 
were redesignated as previously circulating VoCs as of March 9, 2022.  
‡Includes subvariants B.1.617.2_1, _2, _3, and _4. 
§The Delta variant was designated as a current circulating VoC on May 11, 2021.  
║Former VoI Epsilon; designated as previously circulating VOI as of July 6, 2021. 
¶Former VoI Iota; designated as previously circulating VOI as of September 20, 2021. 
Al  dates correct as of April 5, 2022. 
QNS, quantity not sufficient; SARS-CoV-2, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2; VoC, Variant of 
Concern; VoI, Variant of Interest; VUM; Variant Under Monitoring; WHO, World Health Organization. 
Page 47 of 49 

References 
1. 
WHO Working Group on the Clinical Characterisation Management of Covid-
19 Infection. A minimal common outcome measure set for Covid-19 clinical 
research. Lancet Infect Dis 2020;20:e192–197. DOI: 10.1016/S1473-
3099(20)30483-7. 
2. 
Loo YM, McTamney PM, Arends RH, et al. The SARS-CoV-2 monoclonal 
antibody combination, AZD7442, is protective in nonhuman primates and has 
an extended half-life in humans. Sci Transl Med 2022;14(635):eabl8124. DOI: 
10.1126/scitranslmed.abl8124. 
3. 
Rambaut A, Holmes EC, O'Toole A, et al. A dynamic nomenclature proposal 
for SARS-CoV-2 lineages to assist genomic epidemiology. Nat Microbiol 
2020;5(11):1403–1407. DOI: 10.1038/s41564-020-0770-5. 
4. 
cov-lineages.org. PANGO Lineages: Latest epidemiological lineages of 
SARS-CoV-2. (https://cov-lineages.org/). 
5. 
O'Toole A, Hil  V, Pybus OG, et al. Tracking the international spread of SARS-
CoV-2 lineages B.1.1.7 and B.1.351/501Y-V2 with grinch. Wellcome Open 
Res 2021;6:121. DOI: 10.12688/wellcomeopenres.16661.2. 
6. 
Polack FP, Thomas SJ, Kitchin N, et al. Safety and efficacy of the BNT162b2 
mRNA Covid-19 vaccine. N Engl J Med 2020;383(27):2603-2615. DOI: 
10.1056/NEJMoa2034577. 
7. 
Thomas SJ, Moreira ED, Jr., Kitchin N, et al. Safety and Efficacy of the 
BNT162b2 mRNA Covid-19 Vaccine through 6 Months. N Engl J Med 
2021;385(19):1761-1773. DOI: 10.1056/NEJMoa2110345. 
8. 
Baden LR, El Sahly HM, Essink B, et al. Efficacy and safety of the mRNA-
1273 SARS-CoV-2 vaccine. N Engl J Med 2021;384(5):403-416. DOI: 
10.1056/NEJMoa2035389. 
Page 48 of 49 

9. 
El Sahly HM, Baden LR, Essink B, et al. Efficacy of the mRNA-1273 SARS-
CoV-2 Vaccine at Completion of Blinded Phase. N Engl J Med 
2021;385(19):1774-1785. DOI: 10.1056/NEJMoa2113017. 
10.  Voysey M, Clemens SAC, Madhi SA, et al. Safety and efficacy of the 
ChAdOx1 nCoV-19 vaccine (AZD1222) against SARS-CoV-2: an interim 
analysis of four randomised controlled trials in Brazil, South Africa, and the 
UK. The Lancet 2021;397(10269):99-111. DOI: 10.1016/s0140-
6736(20)32661-1. 
11.  Zou G. A modified poisson regression approach to prospective studies with 
binary data. Am J Epidemiol 2004;159(7):702-6. DOI: 10.1093/aje/kwh090. 
12.  International Narcotics Control Board. Yellow list: List of narcotic drugs under 
international control. December 2011. 
(https://www.incb.org/documents/Narcotic-
Drugs/Yellow_List/NAR_2011_YellowList_50edition_EN.pdf).
 
13.  World Health Organization. Tracking SARS-CoV-2 variants. November 2021. 
(https://www.who.int/en/activities/tracking-SARS-CoV-2-variants/). 
 
Page 49 of 49 

Document Outline