Covid-19ワクチンの毎年の更新がCovid-19から人々を保護するためにどの程度うまく機能し、Covid-19のヘルスケアに費やしているかについて学ぶための研究

理論的根拠と背景

2022年4月6日、米国（米国）ワクチンと関連する生物製品諮問委員会（VRBPAC）の食品医薬品局（FDA）のメンバーは、COVID-19ワクチン株の組成を初めて更新し、元の野生型定式化から現在の循環変数と一致する定式化にまで投票しました。 1か月後にオープンオープンジャーナルオブザアメリカ医師会（JAMA）の解説で、ピーターマークス博士（生物学評価および研究センターのディレクター）、ジャネットウッドコック博士（副副委員長）、ロバートカリフ博士（FDAコミッショナー）が主張しました。

「ワクチンとSARS-COV-2の循環バリアントで覆われたバリアント間のより良い整列は、潜在的に長い時間、より広範な疾患を防ぐことが期待されるかもしれません」。

米国疾病対策予防センター（CDC）の予防接種慣行に関する諮問委員会（ACIP）は、2022年、2023年、2024年のそれぞれで投票し、6か月以上の人物でFDAによって承認または承認された更新されたCOVID-19ワクチンを推奨しました。 したがって、これらの更新された製品の有効性を、さまざまな健康結果に対して、毎年、年間ベースで評価する必要があります。

研究の質問と目的

この研究の研究の質問は、「BNT162B2製剤の実際の有効性は何ですか？」です。

主な目的：

1. Covid-19関連のエンドポイントに対して、年齢、併存する関心条件、および適応ワクチン製剤に対して、非免疫不全成人（18歳以上）におけるBNT162B2製剤のワクチン有効性（VE）を評価するため。

   二次目標：

2. 年齢および適応ワクチン製剤別、Covid-19関連のエンドポイントに対して小児科（18歳未満）におけるBNT162B2製剤のCOVID-19 VEを測定する。

   研究方法

   研究デザイン

   この研究のすべての目的について、予防接種状況は時変曝露として測定されます。 露出した人の時間は、BNT162B2製剤の受領後14日後に始まります。 暴露されていない人の時間は、ワクチン接種を受けていない人と、予防接種後0〜13日です。 暴露されたグループは、以前のステータスによってさらに層別化されます。

   更新された製剤の入手可能性の1年前のデータは、患者の特性、臨床履歴、リスク要因、およびヘルスケア利用を定義するためのルックバック期間として使用されます。 この期間前の利用可能なすべてのデータも使用できます。

   設定

   研究の目的であらゆる人にとって可能な限り最長の年齢は6ヶ月です。

   このプロトコルは、次のすべてを持っている人の間で実施されます。

   • 米国のHealthverity請求データベースに貢献する保険プランでのインデックス日付の前に、少なくとも1年間の継続的な医療登録。 医療主張は、入院患者、外来患者、救急部門、緊急のケアの出会いを測定するために使用されます。 最大30日間のギャップが許可されます。
   • 米国の健康請求データベースに貢献する保険プランでのインデックス日付の前に、少なくとも1年間の継続的な薬局の登録。 薬局の主張は、薬物、ワクチン、およびその他の生物学的産物の外来患者の分配を測定するために使用されます。 最大30日間のギャップが許可されます。
   • 国家ワクチンの登録を健康に貢献する強制的なCovid-19ワクチン接種報告を備えた州での少なくとも1年間の継続的な州の居住。
   • 利用可能なデータセットのいずれかの間に性別および/または出生年に矛盾はありません。 これらは、重度の疾患の最も重要な危険因子の1つであるため、モデルの重要な共変量です。
   • 索引付け日の90日前に、Covid-19のエピソードおよび/またはCovid-19ワクチンの受領を文書化していませんでした。 これらの人々は、ワクチン接種のリスクが低い（研究の関心の暴露）と一時的にCovid-19のリスク（研究の関心の結果）が低い可能性があります。

   変数

   一次および二次目標、暴露：BNT162B2 mRNAワクチン、臨床ワクチンが投与された（CVX）、国家薬物コード（NDC）および現在の手続き型用語（CPT）コードを使用して列挙されています。

   一次および二次目標、結果：Covid-19関連のエンドポイント：

   • 国際的な疾患の分類、第10回改訂、臨床修飾（ICD-10-cm）コードU07.1「Covid-19」との外来患者の出会い

     • 発生率、イベントを経験している人の数は、イベントの危険にさらされている人々の数で割った（つまり、 割合）
     • イベントを経験している人の数としての発生率は、イベントのリスクのある総人時間で割ったものです（つまり、 X 100,000人の人間あたりのイベント）
     • 調整されたハザード比
     • これらの出会いに関連するコストは、すべての非ゼロコストの中で平均（標準偏差）および中央値（第１の四分位 - 第三四分位）として列挙されています。

   • ICD-10-CMコードU07.1との救急部門の遭遇

     • 発生率、イベントを経験している人の数は、イベントの危険にさらされている人々の数で割った（つまり、 割合）
     • イベントを経験している人の数としての発生率は、イベントのリスクのある総人時間で割ったものです（つまり、 X 100,000人の人間あたりのイベント）
     • 調整されたハザード比
     • これらの出会いに関連するコストは、すべての非ゼロコストの中で平均（標準偏差）および中央値（第１の四分位 - 第三四分位）として列挙されています。

   • ICD-10-CMコードU07.1での緊急ケアの遭遇

     • 発生率、イベントを経験している人の数は、イベントの危険にさらされている人々の数で割った（つまり、 割合）
     • イベントを経験している人の数としての発生率は、イベントのリスクのある総人時間で割ったものです（つまり、 X 100,000人の人間あたりのイベント）
     • 調整されたハザード比
     • これらの出会いに関連するコストは、すべての非ゼロコストの中で平均（標準偏差）および中央値（第１の四分位 - 第三四分位）として列挙されています。

   • ICD-10-CMコードU07.1との入院患者の出会い。 注目すべきことに、主要な精神医学的または物理的な外傷関連の入院の過程でのCOVID-19の潜在的に偶発的な発見は、以前に記載された方法論を使用して除外されます。

     • 滞在期間、入院から退院までの日数として平均（標準偏差）および中央値（最初の四分位 - 3番目の四分位）として表されます
     • 発生率、イベントを経験している人の数は、イベントの危険にさらされている人々の数で割った（つまり、 割合）
     • イベントを経験している人の数としての発生率は、イベントのリスクのある総人時間で割ったものです（つまり、 X 100,000人の人間あたりのイベント）
     • 調整されたハザード比
     • これらの出会いに関連するコストは、すべての非ゼロコストの中で平均（標準偏差）および中央値（第１の四分位 - 第三四分位）として列挙されています。
     • サンプルサイズが許可されている場合、上記の結果は、集中治療室（ICU）入院、侵襲的機械的換気（IMV）を必要としない場合、または死亡した場合にさらに層別化されます。

   潜在的な交絡因子：変数の多様なセットを使用して、VSがワクチン接種されていない人の間のベースライン特性のバランスをとります。 簡単に言えば、これらには、暴露や結果のリスクに関連することが知られている社会人口学的および臨床的特徴が含まれ、存在すると想定される交絡の構造に基づいて調整する必要がある場合があります。 共変量のバランスの取れたセットには、測定された交絡因子間の標準化された平均差（SMD）が0.1.7以下のサンプルが含まれます。

   データソース

   医療および薬局の主張

   閉鎖請求に貢献している保険会社には、商業支払者の組み合わせ、メディケアアドバンテージ/パートCプラン、メディケイドマネージドケアプランが含まれます。 医療請求のデータ要素には、患者の人口統計情報、診断、手順、滞在期間、病院の特性、薬物情報などの入院患者/外来患者の訪問レベルの情報が含まれます。 請求の性質により、データは払い戻しのために患者の保険会社に送られた入院の過程での最終的な診断セットを表し、診断の優先順位付けは臨床医または病院スタッフによって割り当てられています。 薬局の主張のデータ要素には、患者の人口統計情報、NDC、サービスの日付、調剤数量、および日数の供給が含まれます。

   州ワクチンレジストリ

   2020年12月以来、多くの管轄区域と州のワクチン作成者は、それぞれの州の保健当局に投与されたCovid-19ワクチンを報告することを義務付けられています。

   状態レジストリファイルには、一意の個人識別子、予防接種イベント日、および各ワクチンに固有のCVXコードがあります。

   データソース間のリンケージメソッド

   管理保険請求データと州ワクチン登録データは、Healthverityのトークン化ソフトウェアを使用して独立してトークン化されました。つまり、患者の識別子はソフトウェアを通過して、各個人の独自の識別された識別番号を作成します。 識別情報は、データ集約のためにデータをHealthverityに送信する前に、ワクチンレジストリによって削除されます。 このプロセスにより、健康保険の携帯性と説明責任法（HIPAA）のプライバシールールコンプライアンスが、専門家の決定を通じて保証されます。 保険請求データは、トークン化された識別番号を介して州の予防接種レジストリにリンクされました。

   学習サイズ

   この研究では、ターゲットに募集する能力なしに、遡及的deidentifiedデータを使用しています。サンプルサイズの計算は適用されません。 Healthverityのマーケットプレイスカバレッジを考慮して、調査に適格な人数が州の人口の約30％になると予想されます。 一貫性、積極性、交換性、結果、共変量、サブグループの因果関係の推論の原則を維持するために、出力に含めるための各カテゴリに少なくとも10人がいるでしょう。 プロトコル全体で、これは「サンプルサイズが許可されている場合」と呼ばれます。

   データ管理

   請求とワクチンレジストリデータのリフレッシュは、Healthverity Monthlyによって提供されます。 上記のすべてのHealthverity構造データは、ファイザーのデータインフラストラクチャに保存されます。 データは、統計分析システム（SAS）および/またはRを使用して照会および分析されます。Healthverityのクレーム、死亡率、およびワクチンレジストリは、別のデータベースとして保存されます。 データは、ファイザーのデータウェアハウスにアクセスするために訓練され承認されたファイザーの同僚がのみアクセスできます。

   簡単に言えば、セクション9.1で詳述されている包含​​および除外基準を満たす人のインデックスの6か月後のインデックスの前年のすべてのデータが抽出されます。

   データ分析

   データは、2人の経験豊富なプログラマーによって標準化されたマクロスクリプトを使用して抽出され、最終結果が配信される前にすべての不一致が解決されます。 記述分析では、最終コホートの社会人口学的および臨床的特性の分布を比較します。

   時間依存のCOX比例ハザードモデルを使用して、時間変化の露出と時間固定共変量で対象の各結果の危険を推定し、調整されたハザード比（AHR）と95％信頼区間（95％CI）をもたらします。

   この研究で収集されたデータの概要と統計分析のための詳細な方法論は、SAPで文書化され、スポンサーによって日付、提出、維持されます。 SAPは、プロトコルで概説されている計画を変更する場合があります。プライマリエンドポイント定義またはその分析の主要な変更は、プロトコル修正に反映されます。

   品質管理

   Healthverityのデータベースのデータは、毎月電子形式で提供されます。 Healthverityは、トークン化製品を採用して、異なるデータソース間の患者を高い精度で一致させます。 データの毎月の配信には、継続的な品質を確保するために、健康環境とファイザーの主題の専門家の間で共同作成された品質管理レポートが含まれています。 すべての分析は、品質管理を確保するためのダブルプログラミングを含むファイザー分析基準に従って内部的に実行されます。

   研究方法の制限

   • すべてではありませんが、一部の州では、ワクチン接種を受けていない状態を確認するために必要なCovid-19ワクチン報告の委任状があります。 したがって、強制報告の管轄区域を持つ州を使用したこの研究の結果は、国の他の地域に一般化されない場合があります。 ただし、さまざまな地理的、社会人口学的、および健康特性が含まれている集団に含まれています。
   • Covid-19診断の実験室での確認はありません。 この制限が生み出すかもしれないバイアスの方向を知ることは困難です。 一部の患者は、単独で症状と診断されている可能性があります（関心のある結果の過剰な確認）、または在宅検査（関心のある結果の不十分な確認）のために肯定的な症例が欠けている可能性があります。
   • この研究の結果は、南カリフォルニアのKaiser Permanenteや退役軍人局など、他のデータソースを使用したVE研究の結果とは異なる場合があります。
   • 交絡に対処しようとする試みは、交絡因子を完全に説明できない場合があります。