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Modelo estima quem se beneficia mais com reforços frequentes de COVID-19

Modelo estima quem se beneficia mais com reforços frequentes de COVID-19

Análise de sensibilidade dos parâmetros do modelo para risco de COVID-19 e vacinação de reforço. Traçamos os resultados para três grupos de risco representativos: 18–49 anos (A), 75+ anos (B) e a população imunocomprometida leve (C). Crédito: Comunicações da Natureza (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-45549-9

Os pacientes continuaram fazendo perguntas que Nathan Lo, MD, Ph.D., especialista em doenças infecciosas, teve dificuldade em responder: Com que frequência devo tomar minha injeção de reforço para COVID-19?

“É uma pergunta que todos nós fizemos. Meus pacientes perguntaram; amigos e familiares perguntaram”, disse Lo. “Apontamos para as recomendações nacionais de vacinas, embora esta questão se torne cada vez mais difícil de responder. Eu não tinha em mãos as estimativas que poderia esperar partilhar com os pacientes”.

Para construir essa evidência, Lo e sua equipe da Stanford Medicine recorreram à sua área de especialização, a modelagem computacional. Os pesquisadores desenvolveram um modelo de simulação usando dados de vigilância da COVID-19 e estimativas de eficácia da vacina dos Centros de Controle e Prevenção de Doenças para prever a frequência da vacinação contra a COVID-19 que melhor previne doenças graves em diferentes populações dos EUA.

Eles publicaram um estudo descrevendo esse modelo e seus resultados na revista Comunicações da Naturezaliderado por Lo, autor sênior do estudo e professor assistente de medicina.

Os resultados do modelo coincidem em grande parte com os dados sobre quem corre maior risco de resultados negativos devido à COVID-19: Para aqueles com mais de 65 anos ou que estão imunocomprometidos, reforços mais frequentes – pelo menos anualmente – vão mais longe para proteger contra hospitalização ou morte. Para as populações mais jovens, o benefício do reforço frequente contra doenças graves é mais modesto.

Os investigadores esperam que este modelo possa ajudar a informar tanto os indivíduos que tomam decisões sobre quando receber reforços, como também os decisores políticos de saúde pública.

“Estamos no quarto ano da pandemia e estamos migrando para estratégias de mitigação mais de longo prazo”, disse Hailey Park, cientista de dados de pesquisa da Stanford Medicine, que é o principal autor do estudo. “Sabemos que a proteção da vacinação diminui e sabemos que o risco de doenças é muito heterogéneo na população. Então, como podemos chegar a um momento mais ideal para os reforços?”

Simulando a população

O modelo é conhecido como microssimulação, o que significa que simula uma grande população com resultados em nível individual, disse Park. Ela e os seus colegas construíram uma simulação de milhões de indivíduos com as suas características únicas, com o objetivo de imitar a população adulta geral dos EUA – exceto que estas pessoas simuladas tinham recebido as suas vacinas iniciais contra a COVID-19.

Utilizando os dados semanais de vigilância da COVID-19 do CDC a partir de setembro de 2022, quando o reforço bivalente foi disponibilizado pela primeira vez, o modelo previu quantas infecções graves que levariam à hospitalização ou morte resultariam em diferentes grupos de idade ou estado de saúde ao longo de dois anos. A equipe estimou os resultados se esses indivíduos recebessem apenas um reforço de COVID, um reforço todos os anos ou uma injeção a cada seis meses.

Para aqueles com mais de 75 anos, receber um reforço anual reduziu as infecções graves anuais de cerca de 1.400 casos por 100.000 pessoas para cerca de 1.200 casos. Aumentar o reforço para duas vezes por ano reduziu as infecções graves para pouco mais de 1.000 por 100.000.

Os números são semelhantes para aqueles que estão moderadamente ou gravemente imunocomprometidos, e cerca de metade dessa redução para aqueles com idade entre 65 e 74 anos. Para pessoas mais jovens e saudáveis, a queda é muito menor: reforços anuais ou semestrais reduziram infecções graves em pessoas com 18 anos. para 49 em apenas 14 a 26 casos por 100.000 pessoas.

“Estas populações de alto risco beneficiam de reforços mais frequentes em relação aos indivíduos mais jovens e saudáveis, e penso que isso é intuitivo”, disse Lo. “Mas é útil ver os números; qual é a diferença na magnitude do risco?”

Estas descobertas apoiam as recomendações atuais do CDC e o benefício de reforços pelo menos anuais para pessoas com 65 anos ou mais e populações imunocomprometidas, e sugerem que as estratégias de saúde pública para aumentar a captação de reforços poderiam obter o melhor retorno possível, concentrando-se nas populações de alto risco.

Uma pergunta espinhosa

“Neste estudo, nos concentramos no objetivo de reduzir a gravidade da COVID-19 que leva à hospitalização, mas há inúmeras outras considerações que influenciam as decisões sobre vacinas”, disse Lo.

A equipe considerou como as novas variantes e a transmissão geral influenciam as decisões sobre a frequência de recebimento de vacinas de reforço. Eles analisaram o efeito das novas variantes virais no que diz respeito à evasão do sistema imunológico e descobriram que o benefício de reforços mais frequentes para todos os grupos era maior se as novas formulações de vacinas fossem melhor combinadas com as variantes mais recentes.

Além disso, a equipe analisou o impacto da transmissão: em comparação com programas de reforço mais restritos, direcionados apenas às populações de maior risco, programas de reforço mais inclusivos e frequentes (para todas as idades e grupos de risco) levaram a uma transmissão mais baixa, com benefícios adicionais para os grupos de maior risco. .

Os investigadores observam que a vacinação frequente também ajudou a reduzir casos não graves em todos os grupos de risco. “Há uma infinidade de considerações aqui, e as recomendações ideais de vacinas dependerão do que for levado em consideração na decisão”, disse Lo.

Os cientistas também incluíram a infecção anterior por COVID-19 no seu modelo, encontrando menos benefícios da vacinação frequente para prevenir doenças graves para aqueles que já tinham tido um caso de COVID-19 em comparação com aqueles que não tiveram. A infecção anterior proporciona uma curta janela de protecção contra a infecção, pelo que a protecção do reforço é menor.

Devido à falta de dados e para simplificar o modelo, algumas variáveis ​​não foram contabilizadas no estudo: A probabilidade de infecção para cada grupo foi assumida como sendo a mesma ao longo do tempo, embora o risco de infecção seja diferente na vida real.

O modelo também se baseou em dados de variantes e formulações de vacinas em circulação anteriores. As pessoas imunocomprometidas foram agrupadas em dois grupos no modelo, embora estas populações sejam, na verdade, muito mais variáveis, e o modelo não abordou a hesitação vacinal ou os riscos de COVID longo.

Lo e os seus colegas planeiam partilhar as suas descobertas com os decisores políticos e atualizarão o modelo com novos dados à medida que estiverem disponíveis, na esperança de lançar ainda mais luz sobre a complicada questão da frequência das vacinas.

“Na ciência, há algumas questões que ficam mais fáceis com o tempo e outras que se tornam mais desafiadoras com o tempo”, disse Lo. “Esse é um dos últimos.”

Pesquisadores da Escola de Saúde Pública de Yale; a Universidade da Califórnia, São Francisco; e o Departamento de Saúde Pública da Califórnia também contribuíram para o estudo.

Mais Informações:
Hailey J. Park et al, Comparando a frequência da vacinação de reforço para prevenir COVID-19 grave por grupo de risco nos Estados Unidos, Comunicações da Natureza (2024). DOI: 10.1038/s41467-024-45549-9

Fornecido pelo Centro Médico da Universidade de Stanford

Citação: Modelo estima quem se beneficia mais com reforços frequentes de COVID-19 (2024, 6 de março) recuperado em 6 de março de 2024 em https://medicalxpress.com/news/2024-03-benefits-frequent-covid-boosters.html

Este documento está sujeito a direitos autorais. Além de qualquer negociação justa para fins de estudo ou pesquisa privada, nenhuma parte pode ser reproduzida sem permissão por escrito. O conteúdo é fornecido apenas para fins informativos.

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