Как измерять эффективность вакцины в отсутствие адекватных данных здравоохранения

Прочитано: 81 раз(а)
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Оценок пока нет)
Loading ... Loading ...


Исследовательская группа из Гонконгского университета науки и технологий (HKUST) продемонстрировала, как измерять эффективность вакцины (ЭВ) в отсутствие адекватных данных общественного здравоохранения, предлагая простую в реализации альтернативу измерению ЭВ и сохраняя дефицит данных. информирование стран при разработке и корректировке своей политики вакцинации и иммунизации.

Разработка эффективных вакцин вселяет в нас надежду на укрепление наших глобальных усилий по прекращению пандемии COVID-19. Воспользовавшись хорошо зарекомендовавшей себя системой ведения медицинской документации и множеством наборов данных общественного здравоохранения, многие развитые страны уже измеряют НЭ для своего населения, используя тест-отрицательный дизайн (TND) — преобладающий метод измерения НЭ, который сравнивает статус вакцинации лиц, получающих либо положительные или отрицательные результаты в одном и том же тесте.

Но измерение VE может быть затруднено для стран с низким и средним уровнем дохода. Это связано с тем, что, хотя органы здравоохранения в этих странах могут знать, сколько людей в общей численности населения было вакцинировано, инфицировано или госпитализировано, они часто не знают, был ли вакцинирован конкретный человек с положительным результатом теста или нет. Без такого знания личного прививочного статуса нельзя было бы использовать стандартную методологию TND.

В результате нынешние усилия по изучению НЭ, как правило, смещаются в сторону более богатых стран мира. Например, VIEW-hub, всеобъемлющая база данных 249 исследований COVID VE (по состоянию на начало мая 2022 г.), содержит только 16 крупномасштабных исследований (более 50 000 субъектов) из стран с низким и средним уровнем дохода , половина из которых — из Бразилии . . Большая часть Азии и Африки не включена в базу данных, и такая недопредставленность может создать информационный пробел для государственной политики в некоторых из самых густонаселенных стран мира.

Теперь исследовательская группа под руководством профессора Абхирупа МУХЕРДЖИ и профессора Джорджа ПАНАЙОТОВА из HKUST и профессора Рика СЕНа из Университета Нового Южного Уэльса продемонстрировала, как оценивать VE даже при отсутствии таких личных данных. Команда использует тот факт, что многие правительства при развертывании своих программ вакцинации применяли ограничения по возрасту, что означает, что в какой-то момент граждане старше предельного возраста имеют право на вакцинацию, а лица младше — нет.

Используя простую статистическую модель под названием «Регрессионный разрывной план» (RDD), команда затем сравнила различные исходы COVID (положительные случаи, положительные случаи с высоким значением CT, госпитализации, смерти) групп лиц старше и младше порогового возраста. Эти группы очень близки по возрасту и, следовательно, предполагаются идентичными с точки зрения состояния здоровья или их подверженности болезням. Это позволяет рассчитать VE с меньшим количеством данных, чем требуется стандартными методами VE. Ключевым входом для измерения VE на основе RDD является пропорциональное снижение исходов COVID в возрасте отсечения, которое учитывается при расчете наряду с другими входными данными, включая показатели вакцинации, соответствующие тем же возрастным группам.

Применяя вышеупомянутый метод RDD и расширенную меру, называемую RDD на основе прорыва, к данным общественного здравоохранения в Индии, команда обнаружила, что даже одна доза использованных вакцин была на 55% эффективна против инфекции и на 80% против госпитализаций во время Дельты. волны в начале 2021 года. Данные содержат более 8 миллионов наблюдений за вакцинацией и тестированием на COVID-19, а также более 140 000 госпитализаций в Западной Бенгалии, восточном штате Индии, где с марта по апрель 2021.

Результаты исследования были недавно опубликованы в журнале Science Advances .

«VE может различаться между группами населения, поскольку ранее существовавшая подверженность COVID-19 в отдельных странах может различаться. Помощь отдельным странам в понимании того, работают ли вакцины для их населения и насколько хорошо, может помочь определить политику вакцинации. Например, если страна обнаружит, что однократная доза VE для его населения достаточно высока, для них может иметь смысл предоставить первые дозы большему количеству людей, а не настаивать на двух дозах для меньшего числа людей — если вакцин не хватает», — сказал профессор Мукерджи, также из Ливэй. Хуан доцент бизнеса в HKUST. «Наличие точных оценок VE также может помочь органам здравоохранения решить, будут ли вакцинированные группы населения избавлены от тяжелых последствий, что имеет решающее значение для принятия решения о том, следует ли «жить с вирусом»».

Профессор Мукерджи добавил, что почти все страны использовали — и все еще используют — возрастные критерии приемлемости для вакцин против COVID, поэтому меры RDD широко применимы и будут особенно полезны в странах с дефицитом данных, где инфраструктура данных общественного здравоохранения недостаточно хороша для применять стандартные измерения VE.

Как измерять эффективность вакцины в отсутствие адекватных данных здравоохранения



Новости партнеров