終止大流行需要Covid-19冠狀病毒疫苗的有效性如何?

終止大流行需要Covid-19冠狀病毒疫苗的有效性如何? 疫苗效力越低,仍然有必要以某種形式進行社會疏遠。 Gopixa通過Getty Images

美國將希望寄託在COVID-19冠狀病毒疫苗上,但是僅疫苗就足以阻止大流行並讓生命恢復正常嗎?

答案取決於疫苗最終有多“好”。

In 一個研究 我和我的同事於15月70日發表在《美國預防醫學雜誌》上,使用計算機模擬了美國每個人,以顯示疫苗必須多麼有效,以及有多少人需要接種疫苗才能結束大流行。 我們發現冠狀病毒疫苗的有效性可能必須高於80%甚至95%,才能使美國人安全地停止依賴社會隔離。 相比之下,麻疹疫苗的功效為98%-20%,而流感疫苗的功效為60%-XNUMX%。

這並不意味著提供較少保護的疫苗是沒有用的,而是意味著仍可能需要某種形式的社會隔離。

疫苗的“有效性”到底是什麼?

一些政治領導人建議,社會將很快恢復正常,特別是如果疫苗可以被人們獲得的話。 年底或2021年初。 一些 疫苗目前處於早期試驗中,但該時間表仍然非常樂觀。

但是,重要的是要記住,疫苗就像許多其他產品一樣:重要的不僅在於該產品是否可用,還在於它的有效性。 以衣服為例。 如果您要參加正式的晚宴,僅內衣可能會部分遮蓋您,但這種場合可能不夠好。 這並不意味著內衣沒用。

同樣,不同的疫苗可能提供不同程度的保護。 科學家將其稱為 疫苗的功效 或有效性。 如果100位未接觸過該病毒的人得到的疫苗的功效為80%,則意味著平均其中80人不會被感染。


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效力與效力之間的區別在於,前者適用於在受控條件下(例如臨床試驗)進行疫苗接種,而後者則處於“真實世界”條件下。 通常,疫苗的效力往往低於其效力。

計算機模擬顯示可能發生的情況

由於COVID-19冠狀病毒疫苗仍在開發中,因此現在是設定目標疫苗效力水平以及管理預期的時候了。 運行計算機仿真實際上是從道德上做到這一點的唯一方法。

為了進行研究,我們的PHICOR團隊 紐約市立大學 公共衛生與衛生政策研究生院,與來自 國立熱帶醫學院 貝勒醫學院的醫學博士開發了整個美國及其人口相互影響的計算機模擬模型。 使用該模型,我們能夠以不同方式將COVID-19病毒引入該虛擬人群,並使其在各種大流行情況下在人與人之間傳播。 就像在現實世界中一樣,每個受感染的模擬人都有可能根據問題的嚴重程度住院,放呼吸機或死亡。

使用該模擬人群進行的實驗可以代表不同的疫苗,以及在大流行期間的不同時間接種不同比例的人群時可能發生的情況。 結果表明,具有不同功效水平的疫苗將如何影響大流行,並可用於估計對疾病的影響,例如感染人數,健康結果和費用。 在這種情況下,我們假設只需要進行一次疫苗接種。

要製止這種大流行需要什麼?

通常,在流行病或大流行病中,隨著越來越多的人接觸該病毒,每天新感染的數量穩步增加,直到達到高峰並開始下降。 當然,這需要多長時間取決於病毒及其對病毒的響應方式。

為了遏制大流行,每天需要盡快將新感染數量降至零或至少降至非常低的水平。

如果剛開始發生COVID-19大流行,並且感染的人群接近0%,那麼模擬表明,如果整個人群都進行了疫苗接種,則疫苗效力至少必須達到60%才能停止冠狀病毒。 考慮到由於年齡或健康問題而無法接種疫苗的易感人群的數量以及拒絕接種疫苗的人數,這可能是不可能的。

如果只有75%的人口接受了疫苗接種,那麼疫苗的效力將必須達到70%左右。 如果只有60%的人接種了疫苗,則門檻會更高,達到80%左右。 一切都是為了確保該病毒找不到更多的人來感染。

這些數字假設有人感染了病毒 平均感染2.5個其他人。 如果病毒具有更高的傳染性,則疫苗必須更有效。

現在,沿著大流行的距離越遠,峰的高度減少得越少。 這就像爬山–您已經身在一定高度。 另外,當有更多的感染者四處奔走時,關閉大流行病就更加困難。

因此,當5%的人口已經感染了該病毒時,最好的辦法是將峰值降低約85%。 0%和5%之間的差異可能總計導致數百萬次感染。 至今, 約1% 美國人口中的XNUMX%已被確認已被感染,但官員們估​​計實際百分比要高得多。

多少人接種疫苗至關重要

基於這些發現,一種功效低至60%的疫苗仍可阻止大流行,並使社會恢復正常。 但是,即使不是全部,大多數人也必須接種疫苗。

鑑於民意調查顯示,這似乎不太可能 只有大約四分之三 的美國人說 如果確信安全,他們將獲得冠狀病毒疫苗。

如果受保護的人數減少,疫苗就必須具有至少80%的功效才能自行阻止大流行,這意味著可以完全放鬆社會隔離。 這可以為開發COVID-19冠狀病毒疫苗提供目標。

再有,所有這些並不意味著功效較低的疫苗將無用。 這意味著在大流行病蔓延或實際上“足夠好”的疫苗到來之前,可能必須繼續進行社會疏遠和戴口罩。談話

關於作者

衛生政策與管理教授李小龍(Bruce Y. Lee), 紐約市立大學

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.


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