Variables influençant les vaccinations anti-COVID-19 dans le monde : une analyse menée sur des données agrégées provenant de bases de données institutionnelles pour comprendre si et comment différentes variables pourraient affecter la couverture vaccinale (WORLDCOV : Déterminants mondiaux de la vaccination contre la COVID-19) (WORLDCOV)

La pandémie de COVID-19 a eu des implications sanitaires, économiques et sociales majeures, entraînant avec elle un grand nombre de décès dans le monde. Bien que le taux de létalité ne puisse être considéré comme élevé, le fait que la contagiosité soit élevée a entraîné un nombre considérable de décès. En conséquence, la pandémie de COVID-19 est devenue un problème de santé publique soudain, énorme et urgent.

Initialement confrontés à une entité étiopathologique nouvelle et inconnue, différents pays ont adopté différentes politiques qui se sont avérées plus ou moins efficaces pour contenir la contagion du COVID-19. Alors que les mesures restrictives sociales et hygiéniques (c'est-à-dire distanciation sociale, couvre-feux, utilisation de masques et hygiène des mains) ont initialement eu un impact positif sur la réduction des infections, pour la plupart elles se sont avérées être des mesures éphémères. Ces actions ont été de courte durée car elles n'étaient pas pérennes dans le temps en raison des dégâts qu'elles impliquaient sur le plan de la santé mentale, outre la faible adhésion de la population. Un assouplissement de ces mesures restrictives a toujours entraîné une augmentation de la propagation de la pandémie de COVID-19, avec une recrudescence des hospitalisations, une occupation toujours croissante des lits de soins intensifs et une augmentation subséquente du nombre de décès.

Depuis le début de la pandémie de COVID-19, la recherche scientifique travaille pour permettre l'identification du génome viral du SRAS-CoV-2 et d'éventuelles protéines cibles pour le traitement. Grâce à des années de recherche sur les vaccins et au lancement du partenariat Access to COVID-19 Tools (ACT)-Accelerator, un développement rapide de plusieurs vaccins candidats basés sur différentes technologies vaccinales et donc à leurs tests cliniques rapides ont été possibles.

Grâce également à la sollicitude des agences de régulation, dans certains Pays (ex. Israël, le Royaume-Uni, les États-Unis et l'UE), la campagne de vaccination contre le COVID-19 a débuté fin 2020 et s'est étendue dans le monde entier en 2021 (à l'exception de l'Érythrée et de la République démocratique de Corée).

Grâce à des accords d'achat avec des fabricants de vaccins individuels, les gouvernements (ou des institutions supranationales, par exemple l'UE) ont assuré l'approvisionnement des doses nécessaires. Cependant, cela impliquait une division de la population mondiale en fonction du pouvoir de négociation du pays de résidence et donc de sa puissance économique. COVAX est l'un des trois piliers du programme ACT-Accelerator : dédié aux vaccins, COVAX a pour objectif d'accélérer le développement et la fabrication de vaccins contre le COVID-19, en garantissant un accès juste et équitable pour tous les pays du monde.

Dans un monde globalisé, garantir à chacun le droit à la santé est une obligation tant d'un point de vue moral qu'économique et sanitaire global : tout le monde y gagne si les plus pauvres améliorent leur condition (pensez aux maladies infectieuses). Dans un monde globalisé, il est nécessaire de « globaliser » la santé et pas seulement l'économie : cette étude vise à comprendre où les gouvernements, les institutions supranationales et les organisations non gouvernementales peuvent agir de manière plus incisive pour combattre la pandémie de COVID-19 avec l'arme du vaccin représente.

Sur cette base, les enquêteurs ont décidé d'examiner si certaines variables pouvaient être des déterminants de la couverture vaccinale pour le COVID-19. Deux résultats ont été identifiés comme indicateurs de la couverture vaccinale : la proportion de la population vaccinée avec au moins une dose et le rapport des doses administrées à la population. Ces données ont été obtenues à partir de l'ensemble de données COVID-19 par Our World In Data au 15 juin pour chaque pays. Si les données n'étaient pas disponibles à cette date, les données disponibles les plus récentes ont été utilisées rétrospectivement. Afin d'analyser si et lesquels ont été des déterminants de la couverture vaccinale, plusieurs variables sont prises en compte : variables socio-démographiques : population totale, densité de population, âge médian, indice de GINI ; variables économiques : PIB par habitant ; variables de santé : mortalité spécifique au COVID-19, type de système de santé (public ou privé), personnel de santé (médecins/1 000 habitants, personnel infirmier et sages-femmes/1 000 habitants) ; variables culturelles (taux d'alphabétisation, indice de Greenberg, présence d'une religion prédominante), variables infrastructurelles (densité du réseau routier, accès à l'électricité) et variables politiques (libertés civiles, stabilité politique et absence de violence/terrorisme). Les données pour les variables susmentionnées ont été extraites de bases de données/d'ensembles de données institutionnels : Banque mondiale, Our World In Data, World Religion Database et The World Factbook. Pour l'indice de Greenberg, en tant que proxy de l'indice de diversité culturelle, les données provenaient de Gören (2018), en prenant le chiffre de 2020 pour chaque pays, ou le chiffre disponible le plus récent si le chiffre de 2020 n'est pas disponible.

Des analyses statistiques seront menées incluant tous les pays du monde pris individuellement, pour lesquels les données de vaccination sont disponibles au 15 juin 2022. En outre, des analyses seront également menées pour les résultats ajustés aux doses de vaccins délivrées (dans chaque pays). Les données pour ce facteur de correction ont été obtenues à partir de la base de données de l'UNICEF le 21 juin 2022.

Des analyses statistiques par sous-groupes seront également mises en œuvre, stratifiant selon la classification des pays de la Banque mondiale par niveau de revenu : élevé, moyen supérieur, moyen inférieur, faible.