En undersøgelse for at lære om, hvor godt årlige opdateringer til Covid-19-vaccinearbejdet for at beskytte mennesker mod Covid-19, og hvor mange penge folk bruger på sundhedsydelser til Covid-19

Begrundelse og baggrund

Den 6. april 2022 stemte medlemmer af De Forenede Stater (US) -vacciner og relaterede Biological Products Advisory Committee (VRBPAC) for Food and Drug Administration (FDA) for første gang for at opdatere covid-19-vaccinestamme-kompositioner fra den originale vildtypeformulering til en formulering, der bedre matchede i øjeblikket cirkulerende varianter. I en kommentar i Journal of the American Medical Association (JAMA) -netværket åbnes en måned senere, dr. Peter Marks (direktør for Center for Biologics Evaluation and Research), dr. Janet Woodcock (rektor vicekommissær) og Dr. Robert Califf (FDA -kommissær) argumenterede

"Bedre tilpasning mellem varianten (er), der er dækket af vaccinen og cirkulerende variant (er) af SARS-CoV-2, forventes at forhindre et bredere sygdomsspektrum, potentielt i længere tid".

De amerikanske Centers for Disease Control and Prevention (CDC) 's Advisory Committee on Immunization Practices (ACIP) stemte i hver af 2022, 2023 og 2024 for at anbefale opdaterede vacciner fra Covid-19 som autoriseret eller godkendt af FDA i personer ≥ 6 måneder. Der er derfor et behov for at evaluere effektiviteten af ​​disse opdaterede produkter på årsbasis mod en række forskellige sundhedsresultater.

Forskningsspørgsmål og målsætninger

Forskningsspørgsmålet til denne undersøgelse er "Hvad er den virkelige verdens effektivitet af BNT162B2-formuleringer?"

Primært mål:

1. For at evaluere vaccineeffektivitet (VE) af BNT162B2-formuleringer i ikke-immunkompromitterede voksne (alder 18+) mod COVID-19-relaterede slutpunkter, efter alder, komorbide betingelser af interesse og tilpasset vaccineformulering.

   Sekundært mål:

2. At måle COVID-19 VE af BNT162B2-formuleringer i pædiatri (alder <18) mod COVID-19-relaterede slutpunkter, efter alder og tilpasset vaccineformulering.

   Forskningsmetoder

   Undersøgelsesdesign

   For alle mål med denne undersøgelse måles vaccinationsstatus som en tidsvarierende eksponering. Eksponeret person-tid begynder 14 dage efter modtagelse af en BNT162B2-formulering. Ueksponeret persontid er ikke-vaccineret persontid såvel som 0-13 dage efter vaccination. Den ueksponerede gruppe vil blive yderligere lagdelt efter tidligere status.

   Data fra et år før opdaterede formuleringstilgængelighed vil blive brugt som tilbagetagelsesperiode til at definere patientens egenskaber, klinisk historie, risikofaktorer og udnyttelse af sundhedsydelser. Alle tilgængelige data før denne periode kan også bruges.

   Indstilling

   Den yngste mulige alder for enhver person i ethvert mål for undersøgelsen er 6 måneder gammel.

   Denne protokol vil blive udført blandt personer, der har alle følgende:

   • Mindst et års kontinuerlig medicinsk tilmelding inden indeksdato i en forsikringsplan, der bidrager til databasen for sundhedsvæsenets krav i USA. Medicinske krav bruges til at måle ambulant, ambulant, akuttafdeling og presserende pleje møder. Et hul på op til 30 dage vil være tilladt.
   • Mindst et års kontinuerlig apotek tilmelding inden indeksdato i en forsikringsplan, der bidrager til databasen for sundhedsvæsenets krav i USA. Apotekskrav bruges til at måle polikliniske dispensationer af medikamenter, vacciner og andre biologiske produkter. Et hul på op til 30 dage vil være tilladt.
   • Mindst et års kontinuerlig statsophold i en stat med obligatorisk covid-19-vaccinationsrapportering, der bidrager med hele statsvaccine-registeret til sundhedsmæssigt.
   • Har ikke uoverensstemmelser inden for sex og/eller fødselsår mellem nogen af ​​de tilgængelige datasæt. Dette er kritiske covariater i modeller, da de er blandt de vigtigste risikofaktorer for alvorlig sygdom.
   • Havde ikke dokumenteret episode af Covid-19 og/eller modtagelse af nogen covid-19-vaccine i løbet af 90 dage før indeksdatoen. Disse personer har sandsynligvis lavere risiko for vaccination (undersøgelsens eksponering af interesse) såvel som midlertidigt lavere risiko for COVID-19 (undersøgelsens resultat af interesse), som ville indføre heterogenitet i estimater, hvis de ikke blev udelukket.

   Variabler

   Primære og sekundære mål, eksponering: BNT162B2 mRNA -vaccine, opregnet ved hjælp af kliniske vacciner administreret (CVX), National Drug Code (NDC) og nuværende proceduremæssig terminologi (CPT) -koder.

   Primære og sekundære mål, resultater: Covid-19-relaterede slutpunkter:

   • Polikliniske møder med en international klassificering af sygdomme, tiende revision, klinisk modifikation (ICD-10-cm) kode U07.1 "Covid-19"

     • Forekomst, da antallet af mennesker, der oplever en begivenhed, divideret med antallet af mennesker, der er i fare for en begivenhed (dvs. proportioner)
     • Forekomst, da antallet af mennesker, der oplever en begivenhed, divideret med den samlede person, der er i fare for en begivenhed (dvs. X begivenheder pr. 100.000 person-måneders)
     • Justerede fareforhold
     • Omkostninger forbundet med disse møder, opregnet som gennemsnit (standardafvigelse) og median (første kvartil - tredje kvartil) blandt alle omkostninger til ikke -nul.

   • Emergency Department møder med en ICD-10-cm-kode U07.1

     • Forekomst, da antallet af mennesker, der oplever en begivenhed, divideret med antallet af mennesker, der er i fare for en begivenhed (dvs. proportioner)
     • Forekomst, da antallet af mennesker, der oplever en begivenhed, divideret med den samlede person, der er i fare for en begivenhed (dvs. X begivenheder pr. 100.000 person-måneders)
     • Justerede fareforhold
     • Omkostninger forbundet med disse møder, opregnet som gennemsnit (standardafvigelse) og median (første kvartil - tredje kvartil) blandt alle omkostninger til ikke -nul.

   • Hastende pleje møder med en ICD-10-cm kode U07.1

     • Forekomst, da antallet af mennesker, der oplever en begivenhed, divideret med antallet af mennesker, der er i fare for en begivenhed (dvs. proportioner)
     • Forekomst, da antallet af mennesker, der oplever en begivenhed, divideret med den samlede person, der er i fare for en begivenhed (dvs. X begivenheder pr. 100.000 person-måneders)
     • Justerede fareforhold
     • Omkostninger forbundet med disse møder, opregnet som gennemsnit (standardafvigelse) og median (første kvartil - tredje kvartil) blandt alle omkostninger til ikke -nul.

   • Inpatient-møder med en ICD-10-cm-kode U07.1. Det bemærkes, at potentielt tilfældige fund af Covid-19, såsom dem i løbet af en større psykiatrisk eller fysisk traumeassocieret optagelse, vil blive udelukket ved hjælp af tidligere beskrevet metodologi.

     • Opholdets længde, som antallet af dage fra adgang til udledning udtrykt som gennemsnit (standardafvigelse) og median (første kvartil - tredje kvartil)
     • Forekomst, da antallet af mennesker, der oplever en begivenhed, divideret med antallet af mennesker, der er i fare for en begivenhed (dvs. proportioner)
     • Forekomst, da antallet af mennesker, der oplever en begivenhed, divideret med den samlede person, der er i fare for en begivenhed (dvs. X begivenheder pr. 100.000 person-måneders)
     • Justerede fareforhold
     • Omkostninger forbundet med disse møder, opregnet som gennemsnit (standardafvigelse) og median (første kvartil - tredje kvartil) blandt alle omkostninger til ikke -nul.
     • Hvis prøvestørrelse tillader det, vil ovenstående resultater blive yderligere stratificeret i tilfælde, der gjorde og ikke krævede Intensive Care Unit (ICU) optagelse, invasiv mekanisk ventilation (IMV) eller resulterede i død.

   Potentielle konfunder: Et forskelligt sæt variabler vil blive brugt til at afbalancere baselineegenskaber mellem dem, der er VS, vaccineres ikke. Kort sagt vil disse omfatte sociodemografiske og kliniske træk, der vides at være forbundet med risikoen for eksponering og resultat, og kan muligvis være skræddersyet baseret på strukturen af ​​forvirrende antages at være til stede.5,6 Det afbalancerede sæt covariater vil indeholde en prøve, hvor standardiserede gennemsnitlige forskelle (SMD) mellem målte konfunderere er ≤ 0,1,7.

   Datakilder

   Medicinske og apotekskrav

   Forsikringsselskaber, der bidrager til lukkede krav, inkluderer en blanding af kommercielle betalere, Medicare -fordel/del C -planer og Medicaid -administrerede plejeplaner. Dataelementer i medicinske påstande inkluderer patientdemografisk information, ambulant/ambulant besøg på besøgsniveau, såsom diagnoser, procedurer og opholdslængde, hospitalskarakteristika og medicininformation. På grund af arten af ​​påstande repræsenterer dataene det endelige sæt diagnoser i løbet af indlæggelsen, der blev sendt til patientens forsikringsselskab for refusion, med diagnoseprioritering tildelt af klinikere eller hospitalets personale. Dataelementer i apotekskrav inkluderer patientdemografisk information, NDC, servicedato, dispenseret mængde og dages forsyning.

   Statlige vaccine -registre

   Siden december 2020 har vaccinatorer i mange jurisdiktioner og stater været mandat til at rapportere Covid-19-vaccine administreret til deres respektive statslige sundhedsmyndigheder.

   Statsregistreringsfiler har unikke personidentifikatorer, vaccinationshændelsesdato og CVX -koder, som er unikke for hver vaccine.

   Koblingsmetoder mellem datakilder

   Dataene til administrationsforsikringskrav og statsvaccine-registreringsdatabase-data blev uafhængigt tokeniseret ved hjælp af Healthverity's tokeniseringssoftware, hvilket betyder, at patientidentifikatorer gennemføres gennem software for at oprette et unikt de-identificeret identifikationsnummer for hver person. Identificering af oplysninger fjernes af vaccinegistreringerne, før de sender dataene til HealthVerity for dataggregering. Denne proces sikrer sundhedsforsikringsportabilitet og ansvarlighed (HIPAA) fortrolighedsregeloverholdelse via ekspertbestemmelse. Data om forsikringskrav blev derefter knyttet til statsvaccinationsregistre via det tokeniserede identifikationsnummer.

   Undersøgelsesstørrelse

   Denne undersøgelse bruger retrospektive deidentificerede data uden evne til at rekruttere til et mål, prøvestørrelsesberegninger gælder ikke. Det forventede antal mennesker, der er berettigede til undersøgelsen, forventes at være ca. 30% af en stats befolkning i betragtning af Healthverity's markedsplads. For at opretholde fortrolighed såvel som årsagssammenhængsprincipper for konsistens, positivitet og udveksling, vil resultater, covariater og undergrupper have mindst 10 personer i hver kategori til optagelse i output. I løbet af protokollen kaldes dette "hvis prøvestørrelse tillader".

   Datastyring

   KRAVER OG VACCINE REGISTRY DATA -opdateringer leveres af Healthverity Monthly. Alle strukturerede data, der er beskrevet ovenfor beskrevet ovenfor, gemmes inden for Pfizers datainfrastruktur. Data er forespurgt og analyseret ved hjælp af Statistical Analysis System (SAS) og/eller R. Healthverity-kravene, dødeligheden og vaccineregistreringerne gemmes som separate databaser og på grund af arten af ​​databrugaftalen på en anden server end alle andre enterprise-dækkende data. Dataene er kun tilgængelige for Pfizer -kolleger, der er blevet trænet og godkendt til at få adgang til Pfizers datavarehus.

   Kort sagt, alle data i året før indekset gennem 6 måneder efter indeks for personer, der opfylder inkludering og ekskluderingskriterier, der er beskrevet i afsnit 9.1, udvindes.

   Dataanalyse

   Data ekstraheres ved hjælp af standardiserede makroscripts af to erfarne programmerere, med alle uoverensstemmelser løst inden de endelige resultater levering. Beskrivende analyser vil sammenligne fordelingen af ​​sociodemografiske og kliniske egenskaber i de endelige kohorter.

   Tidafhængige COX-proportionelle faremodeller vil blive brugt til at estimere faren for hvert resultat af interesse med tidsvarierende eksponering og tidsfikserede covariater, hvilket resulterer i justerede fareforhold (AHR) og 95% konfidensintervaller (95% CI).

   Detaljeret metodologi til resume og statistiske analyser af data indsamlet i denne undersøgelse vil blive dokumenteret i en SAP, som vil blive dateret, arkiveret og vedligeholdt af sponsoren. SAP kan ændre de planer, der er beskrevet i protokollen; Eventuelle større ændringer af primære slutpunktdefinitioner eller deres analyser vil afspejles i en protokolændring.

   Kvalitetskontrol

   Data i Healthverity's database leveres månedligt i et elektronisk format. Healthverity anvender sit tokeniseringsprodukt til at matche patienter mellem forskellige datakilder med høj nøjagtighed. Hver månedlig levering af data indeholder en kvalitetskontrolrapport, der blev co-skabt mellem sundhedsmæssige og Pfizer-fageksperter for at sikre fortsat kvalitet. Alle analyser vil blive udført internt og i henhold til Pfizer -analytiske standarder, herunder dobbeltprogrammering for at sikre kvalitetskontrol.

   Begrænsninger af forskningsmetoderne

   • Nogle, men ikke alle, stater har Covid-19-vaccine-rapporteringsmandater, som er påkrævet til konstatering af uvaccineret status. Derfor kan resultaterne af denne undersøgelse, der bruger stater med obligatorisk rapportering af jurisdiktioner, ikke generaliseres til andre områder af landet. Imidlertid er en række geografiske, sociodemografiske og sundhedsmæssige egenskaber inkluderet blandt de inkluderede populationer.
   • Der er ingen laboratoriebekræftelse af Covid-19-diagnosen. Det er vanskeligt at kende retning af bias, som denne begrænsning kan skabe. Det er muligt, at nogle patienter diagnosticeres med symptomer alene (over-uoverensstemmelser af resultater af interesse), eller at vi mangler positive tilfælde på grund af hjemmeprøvning (undervurdering af resultater af interesse).
   • Resultaterne fra denne undersøgelse kan afvige fra resultaterne af VE -undersøgelser ved hjælp af andre datakilder, såsom Kaiser Permanente i det sydlige Californien eller Veterans Administration.
   • Forsøg på at tackle forvirring er muligvis ikke i stand til fuldt ud at redegøre for konfunder.