Kıdemli Kadın Aşı Enjeksiyonu

CDC’nin aşı önceliklendirme stratejisi, iyileştirme için bir miktar boşluk olmasına rağmen, diğer yaklaşımlara kıyasla iyi performans gösterdi.

ABD Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri (CDC) tarafından uygulanan dört aşamalı aşı önceliklendirme stratejisi, hesaplama açısından mümkün olan tüm aşılarla karşılaştırıldığında COVID-19 aşının yaygınlaştırılması yaklaşımları, pek çok önlemle başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir, ancak geliştirilebilir. Sonuçlar bu hafta ABD’deki Iowa Eyalet Üniversitesi’nden Md Rafiul Islam ve Claus Kadelka ve meslektaşları tarafından açık erişimli PLOS ONE dergisinde yeni bir çalışmada yayınlandı.

ABD Hastalık Kontrol Merkezleri (CDC), başlangıçta COVID-19 için aşı sıkıntısı öngörerek, nüfustaki belirli demografik gruplar için öncelikli aşı tahsisleri geliştirdi. Bu önceliklendirme stratejisi ve sonraki hastalık üzerindeki etkisi birçok yönden incelenmiştir, ancak genellikle bir seferde yalnızca az sayıda diğer aşı sunma stratejileriyle karşılaştırılmıştır.

CDC ve Optimal Aşı Tahsisi Stratejilerinin Karşılaştırılması

(A) 17.5 milyon anlamlı dört fazlı aşı tahsis stratejilerinin tamamının tam bir karşılaştırmasına dayanan dört hastalık yükü ölçüsü arasındaki Spearman korelasyonu. (B) 17.5 milyon anlamlı aşı tahsis stratejisinin tümünün küresel bir araştırmasına dayanan tüm optimal stratejilerin Pareto sınırı. Pareto sınırındaki stratejiler için, bir hedefte daha iyi performans gösteren (ölümleri veya vakaları en aza indirgeyen) diğer hedefte daha kötü performans göstermeyen başka bir strateji yoktur. Dört özel tahsisten kaynaklanan ölüm ve vaka sayısı vurgulanmıştır. (C) (B)’de vurgulanan dört strateji için, sonuçta ortaya çıkan tüm ölümlerin dört yaş grubuna dağılımı bir eşitlik ölçüsü olarak gösterilir. (DF) Tüm optimal stratejilerin pareto sınırları, (D) çocukları, (E) komorbiditesi olmayan, (F) 16-64 yaşındaki komorbiditesi olmayan ve temel bir mesleği olmayan sağlık çalışanlarını belirli bir öncelik aşamasına kısıtlarken gösterilir. S8 Fig, tüm alt popülasyonlar için Pareto sınırlarını içerir. Kredi: İslam ve diğerleri, 2021, PLOS ONE, CC-BY 4.0

Yeni çalışmada Kadelka ve meslektaşları, CDC aşı tavsiyesinde yer alan özelliklere (yaş, eşlik eden hastalık durumu, iş türü ve yaşam durumu) dayalı olarak ABD nüfusunu 17 alt popülasyona bölen bir hastalık modeli geliştirdiler. Bu 17 alt popülasyon arasında aşıları dört aşamaya kadar tahsis etmenin kabaca 17,2 milyar toplam yolu vardır. Araştırmacılar, yalnızca 17,5 milyonun optimal olabileceğini buldu. Bu 17.5 milyon tahsisat stratejilerini karşılaştırdılar ve COVID-19 inkübasyonu ve yayılması, aşı tereddütü ve aşı etkinlik oranlarına ilişkin yerleşik varsayımları kullanarak COVID-19 vakaları, ölüm oranı ve kaybedilen yaşam yılı (YLL) üzerindeki sonucu analiz ettiler.

Analize göre, CDC tahsis stratejisi tüm aşılama hedeflerinde iyi performans gösterdi, ancak hiçbir zaman tüm olası stratejiler arasında en üst sırada yer almadı. İlgili optimal yöntemlerle karşılaştırıldığında, CDC yaklaşımı tahminen %0,19 daha fazla ölüme, %4,0 daha fazla vakaya, %4,07 daha fazla enfeksiyona ve %0,97 daha yüksek YLL’ye yol açtı. Hiçbir tek stratejinin hedeflerde en iyi performansı göstermemesi için aşılama hedefleri arasında değiş tokuşlar olduğuna dikkat edin: örneğin düşük ölüm sayıları, daha yüksek vaka sayıları pahasına gelir. CDC’nin 16 yaşın altındaki bireylerin aşılanmasına öncelik vermeme kararı, sağlık çalışanları ve diğer temel çalışanlara öncelik verilmesi gibi optimaldi. Bununla birlikte, tüm yaş gruplarında komorbiditesi olan bireylerin aşılanmasına daha fazla öncelik veren teorik stratejilerin sonuçları iyileştirdiği tahmin edilmektedir. Yazarlar, bu optimizasyon yaklaşımının dünya çapında gelecekteki aşı tahsis stratejilerinin tasarımını bilgilendirmek için kullanılabileceğine inanıyor.

Yazarlar şunları ekliyor: “Amerika Birleşik Devletleri COVID-19 aşı önceliklendirmesinin doğru bir şekilde değerlendirilmesini sağlayan bir model geliştirdik. Model ayrıca optimal aşı stratejisi seçiminin tereddüt veya belirli bir aşının nasıl çalıştığı gibi parametrelere nasıl bağlı olduğunu da gösteriyor.”

Bu çalışma hakkında daha fazla bilgi için CDC’nin COVID-19 Aşı Stratejisi İşe Yaradı mı? 17,5 Milyon Seçenek Karşılaştırılıyor.

Referans: Md Rafiul Islam, Tamer Oraby, Audrey McCombs, Mohammad Mihrab Chowdhury, Mohammad Al-Mamun, Michael G. Tyshenko ve Claus Kadelka tarafından “Amerika Birleşik Devletleri COVID-19 aşı tahsis stratejisinin değerlendirilmesi”, 17 Kasım 2021, PLoS BİR.
DOI: 10.1371 / dergi.pone.0259700





#CDCnin #COVID19 #Aşı #Önceliklendirme #Stratejisi #İşe #Yaradı #mı