Eine Studie, um zu erfahren, wie gut jährliche Aktualisierungen der Covid-19-Impfstoffarbeit zum Schutz der Menschen vor Covid-19 und wie viel Geld Menschen für das Gesundheitswesen für Covid-19 ausgeben

Begründung und Hintergrund

Am 6. April 2022 stimmten Mitglieder der US-amerikanischen Impfstoffe und der verwandten biologischen Produkte des Beratungsausschusses (VRBPAC) der Food and Drug Administration (FDA) zum ersten Mal für die Aktualisierung von CoVID-19-Impfstoff-Stammzusammensetzungen aus der ursprünglichen Wildtyp-Formulierung zu einer Formulierung, die derzeit besser abzirkulierende Varianten entspricht. In einem Kommentar im Journal of the American Medical Association (JAMA) Network Open einen Monat später eröffnet Dr. Peter Marks (Direktor des Zentrums für Biologika Evaluierung und Forschung), Dr. Janet Woodcock (stellvertretende FDA -Kommissarin) und Dr. Robert Califf (FDA Commissioner)

"Eine bessere Ausrichtung zwischen den Varianten (en), die durch den Impfstoff und zirkulierenden Varianten von SARS-COV-2 bedeckt sind, ist zu erwarten, dass ein breiteres Krankheitsspektrum möglicherweise für eine längere Zeit verhindert wird".

Die US-Zentren für die Kontrolle und Prävention von Krankheiten (CDC) für Immunisierungspraktiken (ACIP) stimmten jeweils 2022, 2023 und 2024, um aktualisierte Covid-19-Impfstoffe wie von der FDA in Personen ≥ 6 Monate genehmigt oder genehmigt zu empfehlen. Es besteht daher die Notwendigkeit, die Wirksamkeit dieser aktualisierten Produkte jährlich gegen eine Vielzahl von gesundheitlichen Ergebnissen zu bewerten.

Forschungsfrage und Ziele

Die Forschungsfrage für diese Studie lautet: "Was ist die echte Wirksamkeit von Bnt162B2-Formulierungen?"

Hauptziel:

1. Bewertung der Impfstoffwirksamkeit (VE) von Bnt162B2-Formulierungen in nicht immunocomisierten Erwachsenen (Alter 18+) gegen CoVID-19-Endpunkte, nach Alter, komorbiden Bedingungen von Interesse und angepasster Impfstoffformulierung.

   Sekundäres Ziel:

2. Messung von COVID-19-VE von Bnt162B2-Formulierungen in Pädiatrie (Alter <18) gegen CoVID-19-verwandte Endpunkte nach Alter und angepasste Impfstoffformulierung.

   Forschungsmethoden

   Studiendesign

   Für alle Ziele dieser Studie wird der Impfstatus als zeitlich variierende Exposition gemessen. Die exponierte Person-Zeit beginnt 14 Tage nach Erhalt einer BNT162B2-Formulierung. Eine nicht genehmigte Person ist nicht geimpft, dass die Zeit für Personen sowie 0-13 Tage nach der Impfung. Die nicht exponierte Gruppe wird nach dem vorherigen Status weiter geschichtet.

   Daten aus einem Jahr vor der aktualisierten Verfügbarkeit der Formulierung werden als Aussichtszeitraum verwendet, um die Merkmale des Patienten, die klinische Vorgeschichte, die Risikofaktoren und die Nutzung des Gesundheitswesens zu definieren. Alle verfügbaren Daten vor diesem Zeitraum können ebenfalls verwendet werden.

   Einstellung

   Das jüngste Alter für eine Person in jedem Ziel der Studie ist 6 Monate alt.

   Dieses Protokoll wird unter Personen durchgeführt, die alle folgenden haben:

   • Mindestens ein Jahr kontinuierlicher medizinischer Einschreibung vor dem Indexdatum in einem Versicherungsplan, der zur Datenbank für Ansprüche in den USA in den USA beiträgt. Medizinische Ansprüche werden verwendet, um stationäre, ambulante, Notaufnahmen und Begegnungen für die Notfallversorgung zu messen. Eine Lücke von bis zu 30 Tagen ist erlaubt.
   • Mindestens ein Jahr kontinuierlicher Apothekeneinschreibung vor dem Indexdatum in einem Versicherungsplan, der zur Datenbank für Ansprüchen in den USA in den USA beiträgt. Apothekenansprüche werden verwendet, um die ambulanten Abgaben von Arzneimitteln, Impfstoffen und anderen biologischen Produkten zu messen. Eine Lücke von bis zu 30 Tagen ist erlaubt.
   • Mindestens ein Jahr kontinuierlicher Staatsaufenthalt in einem Staat mit obligatorischen Covid-19-Impfungsberichterstattung, das das gesamte staatliche Impfstoffregister zum Gesundheitswesen beiträgt.
   • Hat keine Unstimmigkeiten in Bezug auf Geschlecht und/oder Geburtsjahr zwischen den verfügbaren Datensätzen. Dies sind kritische Kovariaten in Modellen, da sie zu den wichtigsten Risikofaktoren für schwere Erkrankungen gehören.
   • Hatte während der 90 Tage vor dem Indexdatum keine dokumentierte Folge von Covid-19 und/oder Erhalt eines COVID-19-Impfstoffs. Diese Personen haben wahrscheinlich ein geringeres Impfrisiko (die Exposition der Studie durch die Studie) sowie ein vorübergehend ein geringeres Risiko für Covid-19 (das Interesse des Studiums), was die Heterogenität bei den Schätzungen einführen würde, wenn sie nicht ausgeschlossen wären.

   Variablen

   Primär- und sekundäre Ziele, Exposition: BNT162B2 -mRNA -Impfstoff, aufgezählt unter Verwendung klinischer Impfstoffe (CVX), National Drug Code (NDC) und aktuelle Verfahrensterminologie (CPT) -Codes.

   Primäre und sekundäre Ziele, Ergebnisse: Covid-19-Endpunkte: Endpunkte:

   • Ambulante Begegnungen mit einer internationalen Klassifizierung von Krankheiten, zehnte Revision, Codes für klinische Modifikationen (ICD-10-CM) U07.1 "Covid-19"

     • Inzidenz, da die Anzahl der Personen, die eine Veranstaltung erleben, geteilt durch die Anzahl der Menschen, die ein Ereignisrisiko ausgesetzt sind (d. H. Proportionen)
     • Inzidenzrate, da die Anzahl der Personen, die ein Ereignis erleben, geteilt durch das gesamte Gefahr eines Ereignisses (d. H. X Ereignisse pro 100.000 Person Monate)
     • Einstellte Gefahrenverhältnisse
     • Kosten, die mit diesen Begegnungen verbunden sind, zählten als Mittelwert (Standardabweichung) und Median (erstes Quartil - drittes Quartil) unter allen Kosten ungleich Null.

   • Begegnungen der Notaufnahme mit einem ICD-10-CM-Code U07.1

     • Inzidenz, da die Anzahl der Personen, die eine Veranstaltung erleben, geteilt durch die Anzahl der Menschen, die ein Ereignisrisiko ausgesetzt sind (d. H. Proportionen)
     • Inzidenzrate, da die Anzahl der Personen, die ein Ereignis erleben, geteilt durch das gesamte Gefahr eines Ereignisses (d. H. X Ereignisse pro 100.000 Person Monate)
     • Einstellte Gefahrenverhältnisse
     • Kosten, die mit diesen Begegnungen verbunden sind, zählten als Mittelwert (Standardabweichung) und Median (erstes Quartil - drittes Quartil) unter allen Kosten ungleich Null.

   • Dringende Pflegebegegnungen mit einem ICD-10-CM-Code U07.1

     • Inzidenz, da die Anzahl der Personen, die eine Veranstaltung erleben, geteilt durch die Anzahl der Menschen, die ein Ereignisrisiko ausgesetzt sind (d. H. Proportionen)
     • Inzidenzrate, da die Anzahl der Personen, die ein Ereignis erleben, geteilt durch das gesamte Gefahr eines Ereignisses (d. H. X Ereignisse pro 100.000 Person Monate)
     • Einstellte Gefahrenverhältnisse
     • Kosten, die mit diesen Begegnungen verbunden sind, zählten als Mittelwert (Standardabweichung) und Median (erstes Quartil - drittes Quartil) unter allen Kosten ungleich Null.

   • Stationäre Begegnungen mit einem ICD-10-CM-Code U07.1. Bemerkenswerterweise werden möglicherweise zufällige Befunde von Covid-19, wie sie im Verlauf eines großen psychiatrischen oder physikalischen Traumas verbunden sind, unter Verwendung der zuvor beschriebenen Methodik ausgeschlossen.

     • Aufenthaltsdauer, wie die Anzahl der Tage von der Zulassung zur Entlassung als Mittelwert (Standardabweichung) und Median (erstes Quartil - drittes Quartil)
     • Inzidenz, da die Anzahl der Personen, die eine Veranstaltung erleben, geteilt durch die Anzahl der Menschen, die ein Ereignisrisiko ausgesetzt sind (d. H. Proportionen)
     • Inzidenzrate, da die Anzahl der Personen, die ein Ereignis erleben, geteilt durch das gesamte Gefahr eines Ereignisses (d. H. X Ereignisse pro 100.000 Person Monate)
     • Einstellte Gefahrenverhältnisse
     • Kosten, die mit diesen Begegnungen verbunden sind, zählten als Mittelwert (Standardabweichung) und Median (erstes Quartil - drittes Quartil) unter allen Kosten ungleich Null.
     • Wenn die Stichprobengröße zulässt, werden die oben genannten Ergebnisse weiter in Fälle geschichtet, die in der Intensivstation (ICU), Invasive mechanische Beatmung (IMV) oder keine Intensivstation (ICU) erforderlich sind, oder führte zum Tod.

   Potenzielle Störfaktoren: Es werden verschiedene Variablen verwendet, um die Grundlinieneigenschaften zwischen denjenigen, die VS sind, nicht geimpft zu werden. Kurz gesagt, diese umfassen soziodemografische und klinische Merkmale, von denen bekannt ist, dass sie mit dem Risiko von Exposition und Ergebnis verbunden sind, und müssen möglicherweise auf der Grundlage der Struktur der Verwirrung zugeschnitten werden, die als vorhanden sind.5,6 Der ausgewogene Satz von Kovariaten enthält eine Probe, bei der standardisierte mittlere Unterschiede (SMD) zwischen gemessenen Störfaktoren ≤ 0,1,7 betragen.

   Datenquellen

   Ansprüche für medizinische und Apotheken

   Zu den Versicherern, die zu geschlossenen Ansprüchen beitragen, gehören eine Mischung aus gewerblichen Zahler, Medicare Advantage/Teil C -Pläne und Medicaid Managed Care Plans. Zu den Datenelementen in medizinischen Ansprüchen gehören demografische Informationen, stationäre/ambulante Informationsinformationen wie Diagnosen, Verfahren und Aufenthaltsdauer, Krankenhausmerkmale und Medikamenteninformationen. Aufgrund der Art von Behauptungen stellen die Daten den endgültigen Satz von Diagnosen im Verlauf des Krankenhausaufenthalts dar, der an den Versicherer des Patienten zur Erstattung gesendet wurde, wobei die Diagnosepriorisierung von Klinikern oder Krankenhauspersonal zugewiesen wird. Zu den Datenelementen in Apothekenansprüchen gehören die demografische Informationen, NDC, Dienstdatum, abgegebene Menge und Days -Versorgung.

   State Impfstoffregister

   Seit Dezember 2020 wurden Impfstoffe in vielen Gerichtsbarkeiten und Staaten beauftragt, CoVID-19-Impfstoffen zu melden, die ihren jeweiligen staatlichen Gesundheitsbehörden verabreicht wurden.

   Statusregistrierungsdateien haben eindeutige Personenkennungen, Impfungsveranstaltungsdatum und CVX -Codes, die für jeden Impfstoff einzigartig sind.

   Verknüpfungsmethoden zwischen Datenquellen

   Die Daten für die Verwaltungsversicherung und die Daten des staatlichen Impfstoffregisters wurden unabhängig mithilfe der Tokenization-Software von HealthVity tokenisiert, was bedeutet, dass Patientenkennungen für jede Person eine eindeutige, entdeckte Identifikationsnummer erstellen. Das Identifizieren von Informationen wird von den Impfstoffregistern entfernt, bevor die Daten zur Datenaggregation an HealthVeity gesendet werden. Dieses Verfahren stellt sicher, dass die HIPAA -Datenschutzregel für Krankenversicherungen und Rechenschaftspflicht durch Expertenbestimmung einkompliziert wird. Die Daten für Versicherungsansprüche wurden dann über die tokenisierte Identifikationsnummer mit den staatlichen Impfungsregistern in Verbindung gebracht.

   Studiengröße

   In dieser Studie werden retrospektive dispidentifizierte Daten ohne Rekrutierungsfähigkeit für ein Ziel verwendet, die Berechnungen der Stichprobengrößen sind nicht anwendbar. Die erwartete Anzahl von Personen, die für die Studie in Frage kommen, wird angesichts der Markt für die Markt für den Gesundheitswesen voraussichtlich ungefähr 30% der Bevölkerung eines Staates beträgt. Um die Vertraulichkeit sowie die kausalen Inferenzprinzipien der Konsistenz, Positivität und Austauschbarkeit, Ergebnisse, Kovariaten und Untergruppen in jeder Kategorie für die Einbeziehung in die Ausgaben zu erhalten. Im gesamten Protokoll wird dies als "wenn die Stichprobengröße zulässt" bezeichnet.

   Datenverwaltung

   Ansprüche und Impfstoffregisterdaten -Aktualisierungen werden monatlich von HealthVernity geliefert. Alle oben beschriebenen strukturierten Gesundheitsdaten werden in der Dateninfrastruktur von Pfizer gespeichert. Die Daten werden unter Verwendung statistischer Analysesysteme (SAS) und/oder R gefragt und analysiert. Die Behauptungen, Mortalität und Impfstoffregister werden aufgrund der Art der Datenvereinbarung auf einem anderen Server als separate Datenbanken als separate Datenbanken gespeichert als alle anderen unternehmensweiten Daten. Die Daten sind nur für Pfizer -Kollegen zugänglich, die geschult und zugelassen wurden, um auf das Data Warehouse von Pfizer zuzugreifen.

   Kurz gesagt, alle Daten im Jahr vor dem Index über 6 Monate nach dem Index für Personen, die in Abschnitt 9.1 beschrieben werden, werden die Einschluss- und Ausschlusskriterien entsprechend.

   Datenanalyse

   Die Daten werden mit standardisierten Makroskripten von zwei erfahrenen Programmierern extrahiert, wobei alle Diskrepanzen vor Abschluss der endgültigen Ergebnisse aufgelöst werden. Beschreibende Analysen werden die Verteilung soziodemografischer und klinischer Merkmale in endgültigen Kohorten vergleichen.

   Zeitabhängige Cox-Proportional-Gefahrenmodelle werden verwendet, um die Gefahr jedes Interesses mit zeitlich variierenden Exposition und zeitfixierten Kovariaten zu schätzen, was zu bereinigten Gefahrenverhältnissen (AHR) und 95% -Konfidenzintervallen (95% CI) führt.

   Eine detaillierte Methodik für zusammenfassende und statistische Analysen von Daten, die in dieser Studie gesammelt wurden, werden in einem SAP dokumentiert, der vom Sponsor datiert, eingereicht und verwaltet wird. Der SAP kann die im Protokoll beschriebenen Pläne ändern. Alle wichtigen Modifikationen der primären Endpunktdefinitionen oder deren Analysen würden sich in einer Protokolländerung widerspiegeln.

   Qualitätskontrolle

   Daten in der Datenbank von Healthverity werden monatlich in einem elektronischen Format bereitgestellt. HealthVeity setzt sein Tokenisierungsprodukt ein, um Patienten zwischen verschiedenen Datenquellen mit hoher Genauigkeit abzustimmen. Jede monatliche Bereitstellung von Daten enthält einen Qualitätskontrollbericht, der zwischen Experten für Healthverity und Pfizer-Themen zusammengestellt wurde, um eine anhaltende Qualität zu gewährleisten. Alle Analysen werden intern und gemäß den Analytikstandards für Pfizer durchgeführt, einschließlich der Doppelprogrammierung, um die Qualitätskontrolle zu gewährleisten.

   Einschränkungen der Forschungsmethoden

   • Einige, aber nicht alle Staaten haben Covid-19-Impfstoffberichterstattungsmandate, die zur Ermittlung des nicht geimpften Status erforderlich sind. Daher können die Ergebnisse dieser Studie unter Verwendung von Staaten mit obligatorischen Berichterstattungsgebieten nicht auf andere Bereiche des Landes verallgemeinert. Eine Vielzahl von geografischen, soziodemografischen und gesundheitlichen Merkmalen gehört jedoch zu den eingeschlossenen Populationen.
   • Es gibt keine Laborbestätigung der Covid-19-Diagnose. Es ist schwierig, die Richtung der Verzerrung zu kennen, die diese Einschränkung erzeugen kann. Es ist möglich, dass bei einigen Patienten allein Symptome diagnostiziert werden (überschaltende Interessensergebnisse) oder dass wir aufgrund von Tests zu Hause positive Fälle fehlen (Unterhaltung der Interessensergebnisse).
   • Die Ergebnisse dieser Studie können sich von denen von VE -Studien unterscheiden, die andere Datenquellen verwenden, wie Kaiser Permanente aus Südkalifornien oder der Veteranenverwaltung.
   • Versuche, Verwirrung zu beheben, können möglicherweise nicht vollständig für Störfaktoren berücksichtigt werden.