במאמר שפורסם לאחרונה ב BMC בריאות הציבור, חוקרים ניתחו את הקשר בין שיעורי החיסונים למחלת נגיף הקורונה 2019 (COVID-19) המשתנים בזמן לבין סיכון לאשפוז COVID-19 (CHR), פרוקסי לחומרת המחלה ברמת הפרט ונטל המחלה על מערכות הבריאות ברמת האוכלוסייה ברחבי גלים שונים של תסמונת נשימה חריפה חריפה וירוס קורונה 2 (SARS-CoV-2) בארצות הברית (ארה"ב).
לימוד: קשר בין שיעורי החיסונים ותוצאות הבריאות של COVID-19 בארצות הברית: ניתוח סטטיסטי ברמת האוכלוסייה. קרדיט תמונה: Nhemz/Shutterstock.com
רקע כללי
היו 1.1 מיליון מקרי מוות בארה"ב עקב COVID-19 עד ה-1 במרץ 2023. חיסוני COVID-19 ריסנו בצורה היעילה ביותר את המחלה והשפעתה, כולל הנטל החברתי-כלכלי על האנשים ומערכת הבריאות של המדינה.
עם זאת, מחקרים שהעריכו את היעילות של חיסוני COVID-19 הסתמכו על נתונים ברמת הפרט המבולבלים על ידי גורמים לא מכוממים ואיכות לא עקבית.
אז, עבור ארה"ב, נתונים ברזולוציה גבוהה לא היו זמינים ברמת האוכלוסייה, מה שמשקף את הקשרים היחסיים בעולם האמיתי בין חיסוני COVID-19 זמינים ו-COVID-19 CHR לאורך זמן.
לגבי המחקר
המחקר הנוכחי השתמש במודלים תוספים כלליים (GAMs) כדי לחקור את הקשר בין שיעורי החיסון נגד COVID-19 לבין CHR ב-48 מדינות בארה"ב בין ה-19 באפריל 2021 ל-1 במרץ 2022.
מודל המחקר תפס דינמיקה לא ליניארית, והתייחס לגורמים דינמיים (משתנים בזמן) וסטטים (קבועים זמנית) התורמים פוטנציאלית ל-COVID-19 CHR והעברת מחלות.
הראשונים היו חסינות טבעית שמקורה בזיהום קודם בתסמונת נשימתית חריפה בנגיף קורונה 2 (SARS-CoV-2), מדיניות ממשלתית, רמות מעורבות הקשורות לפעילות באוכלוסייה ותשתיות בריאות מקומיות.
לעומת זאת, האחרון כלל את מדד הפגיעות החברתית (SVI), גזע/אתניות, מחלות נלוות והוצאות בריאות של כל מדינה, שנחשב משמעותי במחקרים קודמים.
בנוסף, המודל דיווח על שיעורי שכיחות מקרי COVID-19 (CIR) כמשתנה תוצאה מובהק. מסגרת המחקר השתמשה בשיטת טרנספורמציה משתנה כדי ללכוד את הווריאציות המרחביות באסוציאציות יחסיות.
תקופת המחקר התפרסה על פני גלי ה-Delta, הדלתא וה-Omicron של COVID-19, והם העריכו את כל אלה באופן עצמאי במחקר זה.
תוצאות
תוצאות המחקר מצביעות על מספר ממצאים מרכזיים הנוגעים להשפעות חיסון נגד COVID-19 ברמת האוכלוסייה בארה"ב
ה-GAMs המשתמשים ב-COVID-19 CHR יחסית (RCHR) כמשתנה תוצאה הראו סטיות מוסברות בין 46.8% ל-72.3% עבור גלים שונים.
יתרה מכך, המתאם בין RCHRs שנצפו וחזויים הציג מתאמים חיוביים חזקים שנעו בין 0.67-0.81.
חיסון ברמת האוכלוסייה היה קשור באופן מובהק להפחתת ה-COVID-19 CHR.
באופן מסקרן, זיהומי SARS-CoV-2 בעבר (בני חודש עד ארבעה חודשים) הציגו קשרים שליליים חזקים עם RCHR על פני גלים שונים; עם זאת, השפעה זו נותרה משתנה ואינה עקבית הן ברמת הפרט והן ברמת האוכלוסייה.
רמות המעורבות הקשורות לפעילות באוכלוסיה (למשל, ביקורים בחדר כושר), מדיניות ממשלתית ותשתיות בריאות מקומיות הוסיפו לכוח ההסבר של מודל המחקר, והעדיפו את המשמעות של התחשבות בהם על התוצאות ברמת האוכלוסייה של חיסוני COVID-19.
עם זאת, האסוציאציות שלהם לא היו עקביות לאורך זמן ולרוחב גרסאות שונות. לדוגמה, הקשר בין COVID-19 CHR וביקורים בבתי חולים עבר משלילי לחיובי בין גלי קדם דלתא לדלתא ואומיקרון.
יתרה מכך, המתאם שנצפה בין קצב הבדיקות השבועי היחסי לבין RCHR היה שלילי וירד מהגל שלפני דלתא לגל Omicron.
בנוסף, מדינות בארה"ב עם SVI גבוה יותר הראו בעקביות RCHR גבוה יותר, והוצאות Medicaid לאדם הראו קשר שלילי עקבי עם RCHR.
ה-GAMs המשתמשים ב-RCIR כמשתנה התוצאה הפגינו ביצועים נמוכים יותר, דבר המצביע על קשר דינמי יותר בנוגע לשידור COVID-19, במיוחד במהלך גל Omicron.
הסטייה שהוסברה עבור דגם Omicron-Booster-RCIR הייתה 17%, מה שמצביע על כך שחיסון מאיץ מקנה הגנה נוספת מפני COVID-19 חמור במהלך גלי Omicron. עם זאת, השפעתם על זיהום אומיקרון עצמו הייתה מוגבלת.
מסקנות
המחקר מספק עדויות חזקות ליעילותם של חיסוני COVID-19 נגד COVID-19 CHR על פני גלים שונים בארצות הברית.
למרות הופעתן של גרסאות חדשות, החיסונים נותרו יעילים והפחיתו להפליא את התוצאות השליליות של COVID-19 ואת הנטל החברתי-כלכלי שלו על מערכות הבריאות. נתונים אלה עשויים לסייע בהסברה של מדיניות בריאות ציבורית עתידית בארה"ב
מחקרים עתידיים צריכים לזהות גורמים אחרים שעשויים לתפוס את הדינמיקה של העברת COVID-19 במהלך תקופת Omicron.
יתר על כן, מחקרים צריכים לחקור את האופי המורכב והמתפתח של העברת COVID-19.
