终止大流行需要Covid-19冠状病毒疫苗的有效性如何?

终止大流行需要Covid-19冠状病毒疫苗的有效性如何? 疫苗效力越低,仍然有必要以某种形式进行社会疏远。 Gopixa通过Getty Images

美国将希望寄托在COVID-19冠状病毒疫苗上,但是仅疫苗就足以阻止大流行并让生命恢复正常吗?

答案取决于疫苗最终有多“好”。

In 一项研究 我和我的同事于15月70日发表在《美国预防医学杂志》上,使用计算机模拟了美国每个人,以显示疫苗必须有效的程度以及要结束这种流行病的人数。 我们发现冠状病毒疫苗的有效性可能必须高于80%甚至95%,才能使美国人安全地停止依赖于社会隔离。 相比之下,麻疹疫苗的功效为98%-20%,而流感疫苗的功效为60%-XNUMX%。

这并不意味着提供较少保护的疫苗是没有用的,而是意味着仍可能需要某种形式的社会隔离。

疫苗的“有效性”到底是什么?

一些政治领导人建议,社会将很快恢复正常,特别是如果疫苗可以被人们获得的话。 年底或2021年初。 一些 疫苗目前处于早期试验中,但该时间表仍然非常乐观。

但是,重要的是要记住,疫苗就像许多其他产品一样:重要的不仅在于该产品是否可用,还在于它的有效性。 以衣服为例。 如果您要参加正式的晚宴,仅内衣可能会部分遮盖您,但对于这种场合来说可能不够好。 这并不意味着内衣没用。

同样,不同的疫苗可能提供不同程度的保护。 科学家将其称为 疫苗的功效 或有效性。 如果100位未接触过该病毒的人得到的疫苗的功效为80%,则意味着平均其中80人不会被感染。


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效力与效力之间的区别在于,前者适用于在受控条件下(例如临床试验)进行疫苗接种,而后者则处于“真实世界”条件下。 通常,疫苗的效力往往低于其效力。

计算机模拟显示可能发生的情况

由于COVID-19冠状病毒疫苗仍在开发中,因此现在是设定目标疫苗效力水平以及管理预期的时候了。 运行计算机仿真实际上是从道德上做到这一点的唯一方法。

为了进行研究,我们的PHICOR团队 纽约市立大学 公共卫生与卫生政策研究生院,与来自 国立热带医学院 贝勒医学院的医学博士开发了整个美国及其人口相互影响的计算机模拟模型。 使用该模型,我们能够以不同方式将COVID-19病毒引入该虚拟人群,并使其在各种大流行情况下在人与人之间传播。 就像在现实世界中一样,每个受感染的模拟人都有可能根据问题的严重程度住院,放呼吸机或死亡。

使用该模拟人群进行的实验可以代表不同的疫苗,以及在大流行期间的不同时间接种不同比例的人群时可能发生的情况。 结果表明,具有不同功效水平的疫苗将如何影响大流行,并可用于估计对疾病的影响,例如感染人数,健康结果和费用。 在这种情况下,我们假设只需要进行一次疫苗接种。

要制止这种大流行需要什么?

通常,在流行病或大流行病中,随着越来越多的人接触该病毒,每天新感染的数量稳步增加,直到达到高峰并开始下降。 当然,这需要多长时间取决于病毒及其对病毒的响应方式。

为了遏制大流行,每天需要尽快将新感染数量降至零或至少降至非常低的水平。

如果刚开始发生COVID-19大流行,并且感染的人群接近0%,那么模拟表明,如果整个人群都进行了疫苗接种,则疫苗效力必须至少达到60%才能停止冠状病毒。 考虑到由于年龄或健康问题而无法接种疫苗的易感人群的数量以及拒绝接种疫苗的人数,这可能是不可能的。

如果只有75%的人口接受了疫苗接种,那么疫苗的效力将必须达到70%左右。 如果只有60%的人接种疫苗,则门槛会更高,达到80%左右。 一切都是为了确保该病毒找不到更多的人来感染。

这些数字假设有人感染了病毒 平均感染2.5个其他人。 如果病毒具有更高的传染性,则疫苗必须更有效。

现在,沿着大流行的距离越远,峰的高度减少得越少。 这就像爬山–您已经身在一定高度。 另外,当有更多的感染者四处奔波时,关闭大流行病就更加困难。

因此,当5%的人口已经感染了该病毒时,最好的办法是将峰值降低约85%。 0%和5%之间的差异可能总计导致数百万次感染。 至今, 关于1% 美国人口中的XNUMX%已被确认已被感染,但官员们估计实际百分比要高得多。

多少人接种疫苗至关重要

基于这些发现,一种功效低至60%的疫苗仍可阻止大流行,并使社会恢复正常。 但是,即使不是全部,大多数人也必须接种疫苗。

鉴于民意调查显示,这似乎不太可能 只有大约四分之三 的美国人说 如果确信安全,他们将获得冠状病毒疫苗。

如果受保护的人数减少,疫苗就必须具有至少80%的功效才能自行阻止大流行,这意味着可以完全放松社会隔离。 这可以为开发COVID-19冠状病毒疫苗提供目标。

再有,所有这些并不意味着功效较低的疫苗将无用。 这意味着,在大流行病蔓延或实际上“足够好”的疫苗到来之前,可能必须继续进行社会疏远和戴口罩。谈话

关于作者

卫生政策与管理教授李小龙(Bruce Y. Lee), 纽约市立大学

本文重新发表 谈话 根据知识共享许可。 阅读 原创文章.


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