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covid-19疫苗接种后成人covid-19相关死亡和住院的风险预测

2021-09-18

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导读: 在第一波 covid-19 大流行期间(2020 年 3 月至 2020 年 8 月),在引入疫苗之前,必须能够识别出感染 SARS-CoV-2 后出现

        在第一波 covid-19 大流行期间(2020 年 3 月至 2020 年 8 月),在引入疫苗之前,必须能够识别出感染 SARS-CoV-2 后出现不良后果的风险最高的人。QCovid风险评估工具用于根据个体特征预测与新冠病毒相关的死亡或住院风险,经独立外部验证,该工具在识别新冠病毒相关的严重后果高危个体方面表现良好。该工具在英国被用于识别严重新冠病毒-19结果的高风险患者,2021年2月又增加了150万人进入国家屏蔽患者名单,并在英国将为他们优先接种疫苗(如果他们因年龄或职业尚未接种疫苗)。
  从那时起,covid-19 疫苗接种的临床试验证明了健康志愿者的安全性和有效性,并已推广到英国成人人群,从最年长的人群(≥90 岁)和风险最高的人群开始。尽管在试验和观察性研究中发现疫苗非常有效,但疫苗接种后仍然存在严重 covid-19 后果(特别是住院或死亡)的残留风险,尽管有足够的时间产生免疫力。接种疫苗组出现严重后果的风险包括暴露风险、暴露后发生突破性感染的风险以及突破性感染变得严重的风险。然而,相关的危险因素目前尚不清楚,因为临床试验没有包括许多疫苗反应可能不理想的人(例如,老年人、有复杂合并症的人(例如,接受实体器官移植或针对自身免疫性疾病的免疫抑制治疗) ,或接受化疗或放疗的癌症患者)。
  因此,需要紧急确定接种疫苗后出现严重后果(例如与 covid-19 相关的住院或死亡)风险最高的个体。用于接种人群的风险分层工具将能够识别患者,以便在有针对性的早期干预措施可用时优先考虑这些干预措施——包括加强疫苗接种和预防性治疗,例如被动抗体递送(用于预防性或治疗性用途)。风险分层工具还为那些风险相对较低但可能认为风险高得多的人提供了一个强大的实用机制,以避免不必要的生活方式预防、调查和治疗干预。
  研究人员根据英格兰第二波大流行的数据开发并验证了两种新的 QCovid 风险算法,以识别出现严重 covid-19 结果风险最高的人群:QCovid2(基于未接种疫苗的患者)和 QCovid3(基于接种疫苗的患者)。鉴于大流行的性质、疫苗接种计划的速度、封锁措施的放松以及制定国家政策的迫切需要,这项工作必须在大流行期间和国家疫苗接种计划期间进行,因此包括仅接种一剂疫苗以及已完全接种疫苗的人。
 
  目标:推导并验证风险预测算法,以估计英国成年人接种一剂或两剂新冠病毒疫苗后与新冠病毒相关的死亡率和住院风险。
  设计:使用 QResearch 数据库进行基于人群的前瞻性队列研究,该数据库链接到有关 covid-19 疫苗接种、SARS-CoV-2 结果、住院、全身抗癌治疗、放疗以及国家死亡和癌症登记处的数据。
  设置:在2020年12月8日至2021年6月15日期间接种一剂或两剂 covid-19 疫苗的 19-100岁成年人。
  主要观察指标:主要结果是与 COVID-19 相关的死亡。次要结果是与 COVID-19 相关的住院。从每次接种疫苗后 14 天开始评估结果。在推导队列中拟合模型以使用一系列预测变量推导风险方程。 在单独的一般实践验证队列中评估了性能。
  结果:在派生队列中 6 952 440 名接种疫苗的患者中,5 150 310 名 (74.1%) 接种了两剂疫苗。在 2031 例 covid-19 死亡和 1929 例 covid-19 住院中,81 例死亡 (4.0%) 和 71 例住院 (3.7%) 发生在第二次疫苗接种后 14 天或更长时间。风险算法包括年龄、性别、种族、贫困、体重指数、一系列合并症和 SARS-CoV-2 感染率。covid-19 死亡率的发生率随着年龄和贫困、男性以及印度和巴基斯坦种族血统的增加而增加。唐氏综合征(增加 12.7 倍)、肾移植(8.1 倍)、镰状细胞病(7.7 倍)、疗养院住院医师(4.1 倍)、化疗(4.3 倍)患者的病因特异性风险比最高、HIV/AIDS(3.3 倍)、肝硬化(3.0 倍)、神经系统疾病(2.6 倍)、近期骨髓移植或实体器官移植(2.5 倍)、痴呆症(2.2 倍)和帕金森氏病(2.2 倍)。其他风险增加(增加 1.2 倍至 2.0 倍)的疾病包括慢性肾病、血癌、癫痫、慢性阻塞性肺病、冠心病、中风、心房颤动、心力衰竭、血栓栓塞、外周血管疾病、和2型糖尿病。在与 covid-19 相关的住院患者中也发现了类似的关联模式。尽管绝对风险降低了,但没有证据表明第二次给药后相关性有所不同。风险算法解释了验证队列中 covid-19 死亡时间变化的 74.1%(95% 置信区间 71.1% 至 77.0%)。区分度很高,D 统计量为 3.46(95% 置信区间为 3.19 至 3.73),C 统计量为 92.5。每次接种疫苗后的表现相似。在预测 covid-19 死亡风险最高的前 5% 患者中,识别 70 天内 covid-19 死亡的敏感性为 78.7%。
  结论:这一基于人群的风险算法表现良好,显示出在识别疫苗接种后具有最高新冠病毒相关死亡风险和住院风险的患者方面具有高度的辨别力。

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