Um estudo para aprender sobre como as atualizações anuais do CoVID-19 trabalham para proteger as pessoas do CoVID-19 e quanto dinheiro as pessoas gastam em saúde para Covid-19

Justificativa e fundo

Em 6 de abril de 2022, os membros das vacinas dos Estados Unidos (EUA) e Comitê Consultivo de Produtos Biológicos (VRBPAC) da Administração de Alimentos e Medicamentos (FDA) votaram pela primeira vez para atualizar as composições de deformação da vacina CoVID-19 da formulação original do tipo selvagem a uma formulação que combinava melhor atualmente as varianas circulantes. Em um comentário na rede Journal of the American Medical Association (JAMA), aberta um mês depois, o Dr. Peter Marks (diretor do Centro de Avaliação e Pesquisa Biológica), Dra. Janet Woodcock (vice -comissário da FDA) e o Dr. Robert Califf (FDA Comissário) argumentaram

"Melhor alinhamento entre as variantes cobertas pela vacina e variantes circulantes de SARS-CoV-2 pode ser esperado para impedir um espectro mais amplo de doença, potencialmente por mais tempo".

Os Centros dos EUA de Controle de Doenças e Prevenção (CDC) do Comitê Consultivo sobre Práticas de Imunização (ACIP) votaram em cada uma das 2022, 2023 e 2024 para recomendar vacinas atualizadas com Covid-19, conforme autorizado ou aprovado pelo FDA em pessoas ≥ 6 meses. Portanto, é necessário avaliar a eficácia desses produtos atualizados anualmente, contra uma variedade de resultados de saúde.

Pergunta de pesquisa e objetivos

A questão de pesquisa para este estudo é "Qual é a eficácia do mundo real das formulações BNT162B2?"

Objetivo Primário:

1. Avaliar a eficácia da vacina (VE) das formulações BNT162B2 em adultos não imunocomprometidos (idade de 18 anos mais) contra pontos de extremidade relacionados ao CoVID-19, por idade, condições comórbidas de interesse e formulação de vacina adaptada.

   Objetivo secundário:

2. Para medir as formulações de covid-19 VE das formulações BNT162B2 em pediatria (idade <18) contra pontos de extremidade relacionados ao Covid-19, por idade e formulação de vacina adaptada.

   Métodos de pesquisa

   Desenho do estudo

   Para todos os objetivos deste estudo, o status da vacinação será medido como uma exposição variável no tempo. O tempo de pessoa exposto começa 14 dias após o recebimento de uma formulação BNT162B2. O tempo de pessoa não exposto é uma pessoa não vacinada, bem como de 0 a 13 dias após a vacinação. O grupo não exposto será mais estratificado por status anterior.

   Os dados de um ano antes da disponibilidade de formulação atualizados serão usados ​​como período de aparência para definir características do paciente, histórico clínico, fatores de risco e utilização da saúde. Todos os dados disponíveis antes deste período também podem ser usados.

   Contexto

   A idade mais jovem possível para qualquer pessoa em qualquer objetivo do estudo tem 6 meses de idade.

   Este protocolo será realizado entre pessoas que têm todas as seguintes seguintes:

   • Pelo menos um ano de inscrição médica contínua antes da data do índice em um plano de seguro que contribui para o banco de dados de reivindicações de saúde nos Estados Unidos. As reivindicações médicas são usadas para medir encontros hospitalares, ambulatoriais, departamentos de emergência e cuidados urgentes. Será permitido uma lacuna de até 30 dias.
   • Pelo menos um ano de inscrição contínua na farmácia antes da data do índice em um plano de seguro que contribui para o banco de dados de reivindicações de saúde nos Estados Unidos. As reivindicações de farmácia são usadas para medir dispensações ambulatoriais de medicamentos, vacinas e outros produtos biológicos. Será permitido uma lacuna de até 30 dias.
   • Pelo menos um ano de residência estatal contínua em um estado com vacinação obrigatória com Covid-19 relatando que contribui com todo o registro de vacinas estatais para a saúde.
   • Não possui discrepâncias em sexo e/ou ano de nascimento entre nenhum dos conjuntos de dados disponíveis. Essas são covariáveis ​​críticas nos modelos, pois estão entre os fatores de risco mais importantes para doenças graves.
   • Não tiveram o episódio documentado do Covid-19 e/ou o recebimento de qualquer vacina covid-19 durante os 90 dias antes da data do índice. Essas pessoas provavelmente têm menor risco de vacinação (a exposição de interesse do estudo), bem como o risco temporariamente menor de covid-19 (o resultado de interesse do estudo), que introduziria heterogeneidade nas estimativas se não fossem excluídas.

   Variáveis

   Objetivos primários e secundários, exposição: Vacina de mRNA de BNT162B2, enumerada usando vacinas clínicas administradas (CVX), Código Nacional de Medicamentos (NDC) e Terminologia Procedtural (CPT) atual.

   Objetivos primários e secundários, Resultados: CoVID-19 Terminics relacionados:

   • Encontros ambulatoriais com uma classificação internacional de doenças, décima revisão, modificação clínica (CID-10-CM) Código U07.1 "CoVID-19"

     • Incidência, como o número de pessoas que experimentam um evento dividido pelo número de pessoas em risco de um evento (ou seja, proporções)
     • Taxa de incidência, como o número de pessoas que experimentam um evento dividido pelo tempo total da pessoa em risco de um evento (ou seja, X eventos por 100.000 pessoas-mês)
     • Taxas de risco ajustadas
     • Custo associado a esses encontros, enumerados como média (desvio padrão) e mediana (primeiro quartil - terceiro quartil) entre todos os custos diferentes de zero.

   • Departamento de emergência Encontros com um código ICD-10-CM U07.1

     • Incidência, como o número de pessoas que experimentam um evento dividido pelo número de pessoas em risco de um evento (ou seja, proporções)
     • Taxa de incidência, como o número de pessoas que experimentam um evento dividido pelo tempo total da pessoa em risco de um evento (ou seja, X eventos por 100.000 pessoas-mês)
     • Taxas de risco ajustadas
     • Custo associado a esses encontros, enumerados como média (desvio padrão) e mediana (primeiro quartil - terceiro quartil) entre todos os custos diferentes de zero.

   • Encontros de cuidados urgentes com um código ICD-10-CM U07.1

     • Incidência, como o número de pessoas que experimentam um evento dividido pelo número de pessoas em risco de um evento (ou seja, proporções)
     • Taxa de incidência, como o número de pessoas que experimentam um evento dividido pelo tempo total da pessoa em risco de um evento (ou seja, X eventos por 100.000 pessoas-mês)
     • Taxas de risco ajustadas
     • Custo associado a esses encontros, enumerados como média (desvio padrão) e mediana (primeiro quartil - terceiro quartil) entre todos os custos diferentes de zero.

   • Encontros hospitalares com um código ICD-10-CM U07.1. De notar, achados potencialmente incidentais de Covid-19, como os durante uma grande admissão psiquiátrica ou de trauma físico, serão excluídos usando a metodologia descrita anteriormente.

     • Duração da estadia, como o número de dias após a admissão à alta expressa como média (desvio padrão) e mediana (primeiro quartil - terceiro quartil)
     • Incidência, como o número de pessoas que experimentam um evento dividido pelo número de pessoas em risco de um evento (ou seja, proporções)
     • Taxa de incidência, como o número de pessoas que experimentam um evento dividido pelo tempo total da pessoa em risco de um evento (ou seja, X eventos por 100.000 pessoas-mês)
     • Taxas de risco ajustadas
     • Custo associado a esses encontros, enumerados como média (desvio padrão) e mediana (primeiro quartil - terceiro quartil) entre todos os custos diferentes de zero.
     • Se o tamanho da amostra permitir, os resultados acima serão estratificados em casos que exigiram e não exigiram admissão na unidade de terapia intensiva (UTI), ventilação mecânica invasiva (IMV) ou resultado em morte.

   Facadores em potencial: Um conjunto diversificado de variáveis ​​será usado para equilibrar as características da linha de base entre aqueles que são VS não são vacinados. Em resumo, isso incluirá características sociodemográficas e clínicas conhecidas por estarem associadas ao risco de exposição e resultado e podem precisar ser adaptadas com base na estrutura da confusão que se supõe estar presente.5,6 O conjunto equilibrado de covariáveis ​​conterá uma amostra em que as diferenças médias padronizadas (SMD) entre os fatores de confusão medidos são ≤ 0,1,7.

   Fontes de dados

   Reivindicações médicas e de farmácia

   As seguradoras que contribuem para reivindicações fechadas incluem uma mistura de pagadores comerciais, planos do Medicare Advantage/Part C e planos de atendimento gerenciado pelo Medicaid. Os elementos de dados nas reivindicações médicas incluem informações demográficas do paciente, informações de nível de visita hospitalar/ambulatorial, como diagnóstico, procedimentos e tempo de permanência, características hospitalares e informações sobre medicamentos. Devido à natureza das reivindicações, os dados representam o conjunto final de diagnóstico ao longo da hospitalização enviada à seguradora do paciente para reembolso, com a priorização de diagnóstico atribuída por médicos ou funcionários do hospital. Os elementos de dados nas reivindicações de farmácia incluem informações demográficas do paciente, NDC, data de serviço, quantidade dispensada e fornecimento de dias.

   Registros de vacinas estaduais

   Desde dezembro de 2020, os vacinadores em muitas jurisdições e estados têm sido mandatados para relatar a vacina CoVID-19 administrada às suas respectivas autoridades estaduais de saúde.

   Os arquivos de registro estadual têm identificadores de pessoa única, data do evento de vacinação e códigos CVX, exclusivos de cada vacina.

   Métodos de ligação entre fontes de dados

   Os dados de reivindicações de seguro administrativo e os dados do Registro de Vacinas do Estado foram tokenizadas independentemente usando o software de tokenização da Healthverity, o que significa que os identificadores de pacientes são passados ​​através do software para criar um número de identificação de identificação exclusivo para cada pessoa. A identificação de informações é removida pelos registros da vacina antes de enviar os dados para a saúde para a agregação de dados. Esse processo garante que a Lei de Portabilidade e Responsabilidade do Seguro de Saúde (HIPAA) regra de conformidade da regra de privacidade por meio de determinação de especialistas. Os dados de reivindicações de seguros foram então vinculados aos registros de vacinação do estado através do número de identificação tokenizado.

   Tamanho do estudo

   Este estudo utiliza dados desidentificados retrospectivos sem capacidade de recrutar para um alvo, os cálculos do tamanho da amostra não são aplicáveis. O número esperado de pessoas elegíveis para o estudo deve ser de aproximadamente 30% da população de um estado, dada a cobertura do mercado da Healthverity. Para manter a confidencialidade, bem como os princípios causais de consistência, positividade e trocabilidade, resultados, covariáveis ​​e subgrupos terão pelo menos 10 pessoas em cada categoria para inclusão nos resultados. Ao longo do protocolo, isso é chamado de "se o tamanho da amostra permitir".

   Gerenciamento de dados

   As atualizações dos dados do registro de reivindicações e do registro de vacinas são entregues pela saúde mensalmente. Todos os dados estruturados da saúde descritos acima são armazenados na infraestrutura de dados da Pfizer. Os dados são consultados e analisados ​​usando o Sistema de Análise Estatística (SAS) e/ou R. As reivindicações de saúde, mortalidade e registros de vacinas são armazenados como bancos de dados separados e, devido à natureza do contrato de uso de dados, em um servidor diferente de todos os outros dados de toda a empresa. Os dados são acessíveis apenas aos colegas da Pfizer que foram treinados e aprovados para acessar o Data Warehouse da Pfizer.

   Em resumo, todos os dados no ano anterior ao indexado até 6 meses após o índice para pessoas que atendem aos critérios de inclusão e exclusão detalhados na Seção 9.1 serão extraídos.

   Análise de dados

   Os dados são extraídos usando scripts macro padronizados por dois programadores experientes, com todas as discrepâncias resolvidas antes da entrega dos resultados finais. As análises descritivas compararão a distribuição das características sociodemográficas e clínicas em coortes finais.

   Os modelos de riscos proporcionais de Cox dependentes do tempo serão usados ​​para estimar o risco de cada resultado de interesse com a exposição variável no tempo e as covariáveis ​​fixadas no tempo, resultando em taxas de risco ajustadas (AHR) e intervalos de confiança de 95% (IC 95%).

   A metodologia detalhada para análises de resumo e estatística dos dados coletados neste estudo será documentada em um SAP, que será datado, arquivado e mantido pelo patrocinador. O SAP pode modificar os planos descritos no protocolo; Quaisquer grandes modificações das definições de endpoint primárias ou suas análises seriam refletidas em uma alteração de protocolo.

   Controle de qualidade

   Os dados no banco de dados da saúde são fornecidos mensalmente em um formato eletrônico. A saúde emprega seu produto de tokenização para combinar com pacientes entre diferentes fontes de dados com alta precisão. A cada entrega mensal de dados contém um relatório de controle de qualidade, co-criado entre os especialistas em saúde e o assunto da Pfizer para garantir a qualidade contínua. Todas as análises serão realizadas internamente e de acordo com os padrões analíticos da Pfizer, incluindo programação dupla para garantir o controle de qualidade.

   Limitações dos métodos de pesquisa

   • Alguns, mas não todos, os estados possuem mandatos de relatório de vacinas covid-19, necessários para a determinação do status não vacinado. Portanto, os resultados deste estudo usando estados com jurisdições de relatórios obrigatórios podem não generalizar para outras áreas do país. No entanto, uma variedade de características geográficas, sociodemográficas e de saúde estão incluídas entre as populações incluídas.
   • Não há confirmação laboratorial do diagnóstico Covid-19. É difícil saber a direção do viés que essa limitação pode criar. É possível que alguns pacientes estejam sendo diagnosticados apenas com sintomas (excesso de crise de resultados de interesse) ou que estamos faltando casos positivos devido a testes em casa (sub-asculência dos resultados de interesse).
   • Os resultados deste estudo podem diferir dos estudos de VE usando outras fontes de dados, como Kaiser Permanente do sul da Califórnia ou a administração dos veteranos.
   • As tentativas de lidar com a confusão podem não ser capazes de contabilizar completamente os fatores de confusão.