Unspezifische Wirkungen von BCG bei Kindern unter fünf Jahren

Hypothese: Einige der beobachteten Schwankungen bei der Sterblichkeit von Kindern und unter 5-Jährigen, bei der Inzidenz von TB und bei schwerer und leichter Morbidität bei Kindern unter 5 Jahren könnten teilweise durch eine Verringerung der Abdeckungsrate von BCG seit 2016 erklärt werden. Die Verringerung der BCG-Abdeckungsrate, die darauf zurückzuführen war, dass nur Kinder mit hohem Risiko bei der Geburt BCG erhielten, könnte ungeimpfte Kinder daran gehindert haben, trainierte immunologische Reaktionen so effektiv zu entwickeln wie BCG-geimpfte Kinder.

Ziel: Untersuchung der Inzidenz spezifischer und unspezifischer Wirkungen von BCG durch Vergleich der Inzidenz von TB-Erkrankungen und -Infektionen, leichter und schwerer Morbidität und Mortalität in den ersten fünf Lebensjahren von Kindern, die zwischen 2010 und 2021 geboren wurden, entsprechend ihrem BCG-Status .

Methoden Studiendesign: Populationsbasierte historische (retrospektive) Geburtskohortenstudie Setting: Die Forscher werden die spezifischen und unspezifischen Auswirkungen von BCG auf der Grundlage der Änderung der BCG-Impfpolitik untersuchen, die in Portugal im Juli 2016 bei einer konstant niedrigen Inzidenz stattfand von TB führte zur Überarbeitung des Nationalen Impfplans. Seitdem wurde BCG nur noch Neugeborenen verabreicht, bei denen ein höheres Risiko einer TB-Infektion angenommen wurde, wodurch eine Möglichkeit geschaffen wurde, mit BCG geimpfte und nicht geimpfte Kinder zu vergleichen.

Teilnehmer: Kinder unter 5 Jahren, die zwischen dem 1. Juli 2010 und dem 30. Juni 2021 in Portugal geboren und registriert wurden. Dieser Zeitraum wird es ermöglichen, die Kohorten und BCG-exponierten und nicht-exponierten Kinder vor und nach der Änderung der BCG-Impfstrategie im Jahr 2016 zu vergleichen und nicht mit BCG geimpfte Kinder und ihre gesundheitlichen Folgen zu charakterisieren.

Zulassungskriterien: in Portugal geborene Kinder, Lebendgeburten und Geburten, die als normale Neugeborene kodiert werden in der Studie.

Nachbeobachtungszeitraum: bis Vollendung des 5. Lebensjahres oder 30. Juni 2022. Datenquellen / Messung: Geburtenregister, Impfregister, Sterbeurkunden-Informationssysteme, epidemiologische Überwachung meldepflichtiger Krankheiten und TB-Diagnose-bezogener Gruppen und primäre Gesundheitsversorgung. Diese Systeme enthalten Informationen über: Geschlecht, Geburtsdatum, Nationalität, sozioökonomischen Status, Wohnort, Gesundheit der Mutter, Gesundheit des Neugeborenen (einschließlich, wenn BCG bei der Entbindung verabreicht wurde) und primäre Gesundheitsversorgungseinheit, in der die Kind nachbeobachtet werden soll, Todesursache und -datum sowie Todesdatum, verabreichte Impfstoffe, Impfdatum und Wohnort, Krankenhausaufenthalte und Notaufnahmebesuche in öffentlichen Krankenhäusern (einschließlich Aufnahme- und Entlassungsdatum, Diagnose und Art der Aufnahme). , Aufnahmemotiv, Geburtsgewicht, DRG-Code, MDC-Code), Hausarztbesuche und Motiv, Vorliegen einer TB, Diagnosedatum, Art der Behandlung, andere Erkrankungen vor TB, Risikogruppen und Outcome.

Exposition: Erhalt der BCG-Impfung im ersten Lebensjahr. Gemessen unter Verwendung des Impfregisters und Variablen sind definiert als BCG (J/N, Anzahl der Dosen) und Zeit von der Geburt bis BCG (in Tagen).

Primäre Ergebnisse:

Tod: Tod (J/N); Alter zum Zeitpunkt des Todes (in Tagen); und Todesursache. Die Daten zur TB-Diagnose umfassen bestätigte Fälle (J/N), Auftreten von TB, Alter bei Diagnose (in Tagen), Behandlungsdauer und Behandlungsergebnis.

Schwere Morbidität: Krankenhausaufenthalt und Besuche in der Notaufnahme des nationalen Gesundheitssystems und umfasst Krankenhauseinweisungen und Besuche in der Notaufnahme während des Nachbeobachtungszeitraums (J/N und Anzahl), Alter (in Tagen) bei Krankenhausaufnahme oder Besuchen in der Notaufnahme , Aufenthaltsdauer für Krankenhausaufenthalte (in Nächten); wichtigsten diagnostischen Kategorien für Krankenhausaufenthalte und Besuche in der Notaufnahme.

Leichte Morbidität: Kontakte mit dem Arzt oder der Krankenschwester in einem primären Gesundheitszentrum aufgrund von Krankheit oder schlechtem Gesundheitszustand während der Nachsorge, neben Kontakten im Zusammenhang mit dem empfohlenen Kinderüberwachungssystem oder anderen Gründen außer der Gesundheit. Gemessen durch Besuche im Zentrum der primären Gesundheitsversorgung aufgrund von Krankheit/Gesundheit (J/N und Anzahl), Alter bei Besuchen (in Tagen) und Diagnose.

Mortalität und Morbidität aufgrund externer Ursachen und Unfälle werden nicht in die Analyse einbezogen.

Sekundäre Ergebnisse: Mortalitäts- und Morbiditätsprofil von Kindern unter 5 Jahren zwischen 2010 und 2022; das Profil nicht geimpfter Kinder vor und nach 2016 und das Nutzungsprofil von Krankenhäusern und primärer Gesundheitsversorgung von Kindern unter 5 Jahren.

Statistische Methoden Die Forscher ermitteln in jeder Datenbank die benötigten Daten und ob ein eindeutiger Identifikator existiert und mit dem Datensatz bereitgestellt werden kann. Falls eine eindeutige Kennung bereitgestellt wird, kombinieren die Forscher Informationen auf der Grundlage dieser eindeutigen Kennung. Falls kein eindeutiger Identifikator bereitgestellt wird (wahrscheinlichstes Szenario), erfolgt die Datenverknüpfung unter Verwendung einer Reihe von Proxy-Identifikatoren (z. B. Geburtsdatum und -ort, Geschlecht, Wohnort), um wahrscheinliche Übereinstimmungen zu identifizieren. Die Art der zu verwendenden Datenverknüpfungsmethode hängt von der Art und Qualität der in den Datensätzen verfügbaren Verknüpfungsvariablen ab. Es wird jedoch erwartet, dass eine Kombination aus deterministischen und probabilistischen Methoden verwendet werden muss. Vor der Anwendung von Verknüpfungsmethoden werden Daten bereinigt und standardisiert, wodurch Fehler und Inkonsistenzen (z. 11.04.2016 oder 2016.04.11). Angesichts der erwarteten Größe der Datensätze werden Sätze von Sperrattributen ausgewählt (z. B. Geschlecht, Geburtsdatum, Initialen) und Datensatzpaare mit denselben übereinstimmenden Attributen innerhalb von Blöcken verglichen. Danach werden Datensatzpaare für jede Verknüpfungsvariable verglichen und ein Übereinstimmungswert berechnet. Diese Punktzahl wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit zu gewichten, dass ein Datensatzpaar demselben Kind gehört.

Nach Erhalt der endgültigen Datenbank werden Personen-Zeit-Inzidenzraten für primäre Endpunkte berechnet. Die Kaplan-Meier-Methode wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit zu vergleichen, das 1. und 5. Lebensjahr zu überleben oder keinen Krankenhausaufenthalt, Notaufnahmebesuch, keine leichte/schwere Morbiditätsepisode während des Nachbeobachtungszeitraums gemäß der Exposition zu haben. Der Log-Rank-Test wird für Unterschiede in den Überlebensraten zwischen exponierten und nicht exponierten Kindern und Hazard Ratios (mit Konfidenzintervallen) zur Quantifizierung der Unterschiede verwendet. Eine Proportional-Hazards-Regressionsanalyse wird verwendet, um die Auswirkungen mehrerer Variablen auf die Überlebensergebnisse zu untersuchen. Wenn fehlende Daten unter 5 % liegen, verwenden wir eine vollständige Fallanalyse. Andernfalls werden Häufigkeit und Muster fehlender Daten analysiert und ggf. multiple Imputationsverfahren eingesetzt.

Zu messende (und zu kontrollierende) Confounder sind Geschlecht, Gesundheitseinheit, Vollständigkeit und Aktualität des Impfstatus und -schemas, sozioökonomischer Status und BCG-Stamm.