能根據社交媒體的實時數據來計算疫苗保護率嗎?_風聞
梦想去飞翔-临床医学硕士-做一个靠谱医生。2021-09-08 18:54
疫苗接種後,對我們的保護力會隨着時間推移而下降。
這其實是一個很普遍的現象。比較出名的有流感疫苗。它就需要每年注射一次。
新冠疫苗也存在這個問題。
在上市前,輝瑞-BNT疫苗的3期臨牀試驗,即嚴格隨機對照研究證實:在第2劑注射的7天后開始追蹤,中位追蹤時限2個月,最終的疫苗保護率是95%有效[1-2]。
但請注意,觀察時限是2個月。
如果延長時間呢?
近期,梅奧診所在Medrxiv上傳了一份研究報告[3]。如在2020年12月接種疫苗,而看2021年1月到7月的保護率變化:
Moderna 疫苗在預防感染的保護率從 93.3% 降至 76%,而輝瑞疫苗更是從 86.1% 下降至 42%。
但請注意,梅奧診所做的是一個真實世界的“配對研究”;其配對的依據是:年齡、性別、接種時間[3]。
為什麼要根據接種時間做配對呢?因為,如不做時間上的配對,疫苗的保護率計算會出現錯誤。
已知如下數據(來自微博網友“新加坡眼”):
截止9月4日,往前推的28天內:新加坡共新增2671起本土病例,其中1953人已完成全程疫苗接種,452人未接種。

來自微博的“新加坡眼”的圖片

來自微博的“新加坡眼”的圖片
截至9月3日,新加坡約83%人口(876萬5482人)接種至少一劑疫苗,約81%人口已完成疫苗全程接種(數據來自新加坡眼)。
計算可知:
而新加坡的完全接種疫苗數是7100040
完全沒接種疫苗的人口數則是1490132
那麼計算疫苗的保護率是:
(未接種人羣的感染率-已完全接種人羣的感染率)÷未接種人羣的感染率=疫苗保護率
(452÷1490132-1953÷7100040)÷(452÷1490132)=9.3166%
但這個9.3166%是不可靠的。
因為並沒有根據接種時間做匹配。而且也沒有根據年齡做分組分析。畢竟不同年齡段的感染風險是不同的。
根據“接種時間+同年齡段”匹配,計算出來的數據就很可能大大不同。
1,不根據接種時間做匹配,那麼就會有一些曾經感染者被我們忽視!
請注意,我們根據的數據是「截止9月4日,往前推的28天內,新加坡共新增2671起本土病例」。
但我們並不清楚1490132未接種人羣裏有多少人曾經感染過新冠。一旦感染過新冠,他們就可能獲得持續的抵抗力。這種抵抗力未必弱於接種疫苗。
已知新加坡到今天約6萬多人感染過新冠。其中相當部分在感染時尚未接種過疫苗。
2,不根據年齡做匹配,就會把感染低風險人羣納入計算
未接種疫苗的人羣裏相當部分是12歲以下;因為新加坡目前的政策是對12歲以上人羣接種疫苗。
研究發現:相對成年人,12歲以下感染新冠的風險顯著偏低[4-5];他們即便感染,其相當部分是無症狀感染。
比如 ,加拿大一個包含2463例在社區環境中(即不在急診室)接受SARS-CoV-2檢測的兒童感染人羣,其中714 人(35.9%)是無症狀感染[6]。
為了避免辛普森悖論(參考“莊時利和”先生的文章《為什麼「患者總存活率」更低的醫院,反而可能更值得推薦?》),我們要根據不同年齡段做分組匹配。然後再行對照研究。
但上述計算時,我們沒有做年齡分組匹配討論,也沒有排除掉那些曾經感染過新冠的人羣。所以9.3166%是不可靠的。
梅奧診所在Medrxiv上傳了那份研究報告[3]是有根據年齡、接種時間做匹配的。根據上述因素做匹配然後追蹤6個月的數據是:
Moderna 疫苗在預防感染的保護率從 93.3% 降至 76%,而輝瑞疫苗更是從 86.1% 下降至 42%。
這説明是否合理匹配,對數據統計的結論有較大影響。
不看感染率,我們看重症率如何?
在所有完成接種但仍染疫的病患當中,0.1%為ICU重症,1.0%為輸氧重症,98.9%為無症狀或輕微症狀。
1953 (完成疫苗接種後的感染數)×0.1%=2
在未接種的病患當中,0.9%病逝,0.4%為ICU重症,5.8%為輸氧重症,92.9%為無症狀或輕微症狀。
452 (未接種疫苗後的感染人數)×0.4%=2
疫苗對入ICU的保護率如下:
(未接種人羣的ICU率-已完全接種人羣的ICU率)÷未接種人羣的ICU率=疫苗保護率
(2÷1490132-2÷7100040)÷(2÷1490132)=79.01%
因新冠感染而入ICU的風險被降低了79.01%!
還是那句話,沒有對年齡,對接種時間上的亞組分析,還是要小心辛普森悖論。另外,數據量較小,統計學誤差風險較大。
但初步可以看出,疫苗對預防重症的效果沒有明顯下降。
實際上,筆者撰寫的同一個時間點,新加坡眼發佈了一個新數據:
截止9月5日,往前推28天內,新加坡有2784起本土病例,其中74%已完成全程疫苗接種,9%部分接種,17%未接種。
這裏的ICU重症人羣裏沒有疫苗完全接種者。對此風險的保護是100%!
可見,根據這樣的實時數據做分析是不那麼靠譜的----統計誤差太大。

來自微博“新加坡眼”的圖
總結概括起來:疫苗的保護率應該看專業分析文章。他們會避免統計學誤差,從而讓數據更為可靠。
根據目前的專業研究數據,新冠疫苗的保護能力還是可以定論:
預防感染有效,但隨時間推移而逐漸減弱
預防重症、預防死亡很強,哪怕隨時間推移6個月仍如此
補充閲讀:
3,《如何不被欺騙?----看透醫學世界裏的迷霧和詭計!(三)》
參考資料:
1,FDA Briefing Document. Pfizer-BioNTech COVID-19 Vaccine. Vaccines and Related Biological Products Advisory Committee Meeting. December 10, 2020 https://www.fda.gov/media/144245/download (Accessed on December 09, 2020).
2,Polack FP, Thomas SJ, Kitchin N, et al. Safety and Efficacy of the BNT162b2 mRNA Covid-19 Vaccine. N Engl J Med 2020; 383:2603.
3,Arjun Puranik, Patrick J. Lenehan, et al.Comparison of two highly-effective mRNA vaccines for COVID-19 during periods of Alpha and Delta variant prevalence. medRxiv preprint doi: https://doi.org/10.1101/2021.08.06.21261707;
4,Leidman E, Duca LM, Omura JD, et al. COVID-19 Trends Among Persons Aged 0-24 Years - United States, March 1-December 12, 2020. MMWR Morb Mortal Wkly Rep 2021; 70:88.
5,Götzinger F, Santiago-García B, Noguera-Julián A, et al. COVID-19 in children and adolescents in Europe: a multinational, multicentre cohort study. Lancet Child Adolesc Health 2020; 4:653.
6,King JA, Whitten TA, Bakal JA, McAlister FA. Symptoms associated with a positive result for a swab for SARS-CoV-2 infection among children in Alberta. CMAJ 2021; 193:E1.