Вакцины PfizerBioNTech и Moderna в реальных условиях в США эффективно защищают медицинский персонал
Сегодняшний пост технически продолжает тему сравнения вакцин Pfizer-BioNTech и Moderna. Но главный его посыл в другом (по крайней мере, мне так хотелось бы). С момента, когда я начал вести этот блог, независимо от темы конкретного поста, я пытаюсь донести до читателей простую мысль - утверждения об эффективности вакцин ли, методов ли лечения, должны подкрепляться конкретными «цифрами». При этом должно быть понятно насколько эти «цифры» достоверны. Перефразируя известную поговорку, применительно к эффективности вакцин: лучше один раз увидеть «цифры» (показатели протективной эффективности), чем сто раз услышать утверждения о том насколько та или иная вакцина замечательна.
В сегодняшнем посте будет мало слов и много таблиц. Последние взяты из статьи, опубликованной сегодня (12-10-2021) в New England Journal of Medicine (самый «крутой» на сегодня международный медицинский научный журнал, если судить по импакт-фактору). В этой статье описаны результаты «замеров» протективной эффективности вакцин Pfizer-BioNTech и Moderna в реальных условиях в США для профессиональной группы повышенного риска - медицинского персонала (health care personnel). Линк статьи: https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2106599 .
Оценка эффективности вакцины в реальных условиях, в конечном итоге, сводиться к выяснению есть ли разница в частоте того или иного ковидного исхода (инфицирование, заболевание, тяжесть заболевания, смерть) между вакцинированными и невакцинированными. Но выяснять это можно по-разному. В этом исследовании использован подход (по-научному study design), который называется test-negative case-control study. Суть его сводится к следующему: выборкой из той или иной «популяции» (в этом исследовании это медицинский персонал) формируются две группы:
1) «случаи», т. е. заболевшие (ПЦР-положительность на РНК SARS-CoV-2 ПЛЮС минимум один симптом, вписывающийся в клиническую картину COVID-19)
2) «контроли» т.н. незаболевшие (ПЦР-отрицательность на РНК SARS-CoV-2).
Эти группы должны быть максимально сбалансированы по полу, возрасту и множеству других параметров, несбалансированность по которым может исказить оценки эффективности. Далее определяется какова доля вакцинированных и невакцинированных среди «случаев» и «контролей». Очевидно, что, если среди заболевших доля вакцинированных меньше, чем среди контролей, вакцина эффективна. Научно корректная количественная оценка эффективности требует использования специальных статистических моделей. Но в конечном итоге, чем больше разница в проценте вакцинированности между «контролями» и «случаями», тем выше протективная эффективность вакцины.
А теперь конкретные «цифры» из статьи. В таблице 1 представлены данные, из которых следует, что группы «случаи» и «контроли» хорошо сбалансированы по демографическим, расовым, этническим и некоторым другим характеристикам и указан размер групп.
В таблице 2 представлены данные, демонстрирующие сбалансированность групп по параметрам, которые опосредованно характеризуют профессиональные риски заражения и некоторым другим.
И теперь, когда понятно, что «яблоки сравниваются с яблоками», можно полагаться на количественные оценки эффективности (Таблица 3), с оговорками, что они справедливы для того временного интервала, когда проводилось исследование и у этих оценок есть 95% доверительные интервалы.
В части сравнения вакцин Pfizer-BioNTech и Moderna (в статье использованы их первоначальные лабораторные названия - BNT162b2 и mRNA-1273, соответственно) Moderna выигрывает, как при оценке на момент частичной вакцинации (88,9% против 77,6%), так и на момент полной вакцинации (88,8% против 96,3%). Правда, 95% ДИ перекрываются, но их наложение небольшое, особенно, в оценке эффективности полной вакцинации.
В статье есть еще немало интересных данных о зависимости протективной эффективность от различных характеристик (Таблицы 4 и рисунок 1). Но это уже для «гурманов» и, чтобы в полной мере оценить данное «блюдо», нужно внимательно ознакомиться с оригиналом статьи.
Проф_АФВ