研究人员设计了基于年龄的合格性方法，以在数据缺乏的情况下衡量疫苗的有效性
香港科技大学(HKUST)的一个研究小组演示了如何在缺乏足够公共卫生数据的情况下衡量疫苗有效性(VE)，为衡量VE提供了一种易于实施的替代方法，并在制定和调整疫苗接种和免疫政策时向缺乏数据的国家通报情况。
有效疫苗的开发为我们加强全球努力终结COVID-19大流行带来了最大的希望。利用完善的医疗记录保存系统和丰富的公共卫生数据集，许多发达国家已经在使用试验阴性设计(TND)来测量其人口的VE, TND是一种流行的VE测量方法，它比较在同一试验中获得阳性或阴性结果的人的疫苗接种状况。
但对低收入和中等收入国家来说，衡量VE可能很困难。这是因为这些国家的卫生当局可能知道世界上有多少人总人口接种疫苗、感染病毒或住院治疗，他们通常不知道一个检测呈阳性的特定人是否接种了疫苗。如果不了解个人疫苗接种状况，就不能使用标准的TND方法。
因此，目前的VE研究工作倾向于向世界上较富裕的国家倾斜。例如，VIEW-hub是一个包含249项COVID - VE研究(截至2022年5月初)的综合数据库，其中仅包含16项大规模研究(5万+受试者)中等收入国家-其中一半来自巴西。亚洲和非洲的大部分地区被排除在数据库之外，这种代表性不足可能会造成信息空白公共政策在世界上一些人口最多的国家。
现在，科大的Abhiroop MUKHERJEE教授、George PANAYOTOV教授和新南威尔士大学的Rik SEN教授领导的研究小组已经演示了如何在没有这些个人数据的情况下估计VE。该小组利用了这样一个事实，即许多政府在推出疫苗接种计划时采用了基于年龄的资格限制——这意味着在某些时候，超过限制年龄的公民有资格接种疫苗，而低于限制年龄的公民则没有资格接种疫苗。
然后，研究小组使用一种称为回归不连续设计(RDD)的简单统计模型，比较了年龄高于和低于临界值的人群的各种COVID结果(阳性病例、高CT值的阳性病例、住院治疗、死亡)。这些群体的年龄非常接近，因此在健康状况或疾病暴露方面被认为是相同的。这使得计算VE的数据比标准VE方法所需的数据要少。基于rdd的VE测量的一个关键输入是截止年龄时COVID结果的比例下降，这与其他输入因素(包括相同年龄组的疫苗接种率)一起被考虑到计算中。
在他们将上述RDD方法和一种名为基于突破的RDD的扩展措施应用于印度的公共卫生数据时，研究小组发现，在2021年初的三角洲疫情期间，即使是一剂疫苗，对感染的有效性也达到55%，对住院的有效性达到80%。数据包括800多万例COVID-19疫苗接种和检测观察结果，以及印度东部邦西孟加拉邦14万多例住院病例。2021年3月至4月，西孟加拉邦的年龄限制为45岁。
研究结果最近发表在科学的进步．
“由于各国之前对COVID-19的暴露程度可能不同，不同人群的VE可能有所不同。帮助个别国家了解疫苗是否对其人口有效以及效果如何，有助于确定疫苗接种政策。例如，如果一个国家发现其人口的一剂VE足够高，那么如果疫苗稀缺，他们可能会为更多的人提供第一剂，而不是坚持为更少的人提供两剂，”香港科技大学商学副教授慕克吉教授说。“对VE进行准确估计也会有所帮助卫生当局确定接种疫苗的人群是否会免于严重后果，这对于决定是否‘与病毒共存’至关重要。”
穆克吉教授补充说，几乎所有国家都使用(并仍在使用)COVID疫苗的年龄合格标准，因此RDD措施广泛适用，在数据缺乏的国家尤其有用，这些国家的公共卫生数据基础设施不够好，无法应用标准的VE测量方法。
