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既往感染和疫苗接種對橫向 omicron 感染的影響

既往感染和疫苗接種對橫向 omicron 感染的影響

人口研究和數據來源

該研究是針對居住在卡塔爾國的居民進行的,我們分析了標準化國家數據庫中關於 COVID-19 疫苗接種、實驗室檢測、住院和死亡的信息,這些數據是從一個全國性的綜合數字健康信息平台中檢索的。 這些數據庫包含自疫情開始以來與 SARS-CoV-2 相關的所有數據以及相關的人口統計信息。 這些數據庫包括所有 PCR 檢測的結果,以及最近在 2022 年 1 月 5 日或之後在醫療機構中進行的快速抗原檢測,並且沒有丟失任何信息。

在卡塔爾進行的所有 PCR 檢測(但不是快速抗原檢測)都根據症狀和檢測原因進行分類。 在本研究期間進行的所有 PCR 測試中,19.2% 是由於臨床症狀而進行的。 多元化的人口——只有 9% 的居民年齡在 50 歲或以上,89% 是來自 150 多個國家的外籍人士。10 卡塔爾於 2020 年 12 月啟動了 Covid-19 疫苗接種計劃,使用了兩種疫苗 BNT162b2 和 mRNA-1273。11 先前已經報導了對研究社區和國家數據庫的其他描述。4, 10 – 15

學習規劃

該研究評估了先前感染、BNT162b2 或 mRNA-1273 疫苗接種以及混合免疫(先前感染和疫苗接種)對 BA.1、BA.2 和任何 omicron 感染的交叉感染的功效。2,15-18 我們使用了測試陰性、病例對照設計,其中通過比較病例參與者(PCR 檢測呈陽性的人)與對照組(PCR 陰性的人)之間的感染機率、先前接種疫苗或兩者的機率得出療效估計值。 )。2,15-18 我們還評估了對任何嚴重、危急或致命的 Covid-19 病例的療效。

為了估計對症狀感染的療效,我們匹配了從 2021 年 12 月 23 日到 2022 年 2 月 21 日確定的病例和對照。病例和對照參與者根據性別、10 歲年齡組、國籍和日曆週以 1:1 的比例匹配PCR檢測。 進行匹配以控制卡塔爾暴露於 SARS-CoV-2 風險的已知差異。10、19、20 先前已經表明,在不同設計的研究中,根據這些因素進行匹配可以充分控制接觸 SARS-CoV-2 的風險差異,這些研究都包括對照組,例如測試陰性和病例對照研究。11,12,15,21,22 為了評估對任何嚴重、危急或致命的 Covid-19 病例的療效,我們使用了 1:5 的匹配率來提高估計的統計準確性。

在研究期間,僅確定了單個參與者的第一個陽性 PCR 測試,但包括所有陰性 PCR 測試。 對照包括在研究期間沒有陽性 PCR 史的受試者。 由於臨床症狀,僅進行了 PCR 測試並用於分析。

傳統上,SARS-CoV-2 再次感染被定義為在先前感染後至少 90 天發生的有記錄感染,以避免在使用較短的時間段時將延長的 PCR 陽性錯誤分類為再次感染。2,23 因此,既往感染被定義為在研究中使用的 PCR 測試之前至少 90 天發生的陽性 PCR 測試。對於在使用 PCR 測試之前 90 天內發生的 PCR 測試呈陽性的人的測試被排除在研究中。 因此,本研究中先前的傷害被認為是由於 omicron 以外的變量造成的,因為它們發生在卡塔爾的 omicron 波之前。2-4

接受 BNT162b2 或 mRNA-1273 以外的疫苗的人的 PCR 檢測和接受混合疫苗的人的檢測被排除在分析之外。第二劑疫苗後 14 天內或第三劑疫苗後 7 天內發生的檢測被排除在外。 實施這些納入和排除標準是為了在接種疫苗後建立免疫力4,14 根據之前對同一人群的分析,減少不同類型的潛在偏見。12、22 每個符合納入標準並且可以匹配條件的對照都包括在分析中。

我們將五組與既往未感染也未接種疫苗的組進行比較,並根據暴露類型區分五組:既往感染且未接種疫苗、接種兩劑疫苗且未接種疫苗、接種兩劑疫苗且既往感染、三劑疫苗接種和無既往感染、三劑疫苗接種和既往感染組根據PCR檢測時既往免疫事件(既往感染或疫苗接種)的狀態確定。

嚴重評級,8 批判的,8 和殺手9 Covid-19 病例遵循 WHO 指南,並由訓練有素的醫務人員使用個人圖表審查進行評估,作為適用於 Covid-19 住院患者的國家方案的一部分。 關於 Covid-19 的嚴重程度、嚴重程度和嚴重程度以及死亡率分類的詳細信息見補充附錄 S1 部分。

實驗室方法和分確認

Omicron Big Wave 於 2021 年 12 月 19 日在卡塔爾開始,並在 2022 年 1 月中旬達到高潮。2-4 從 2021 年 12 月 19 日到 2022 年 1 月 22 日,共收集了 315 份 SARS-CoV-2 陽性隨機樣本,在 GridION 測序儀(Nanopore Technologies)上進行了病毒全基因組測序。 在這些樣本中,300 個(95.2%)被確認為 omicron 感染,15 個(4.8%)被確認為 delta(或 B.1.617.2)1 感染。2-4 在確認亞病例狀態的 286 例 omicron 感染中,68 例(23.8%)為 BA.1,218 例(76.2%)為 BA.2。

我們使用了 TaqPath COVID-19 Combo Kit(Thermo Fisher Scientific),它測試了 SARS-CoV-2 的尖峰(S)基因和 S 基因中的 69-70del 突變,24 確定 BA.1 和 BA.2 的感染情況。 S基因靶標的失敗用作BA.1感染的替代物,非遺傳靶標S的失敗用作BA.2感染的替代物。 S2 部分提供了有關實時逆轉錄測試的體外方法 – 定量 PCR 測定的更多詳細信息。

審查制度

這項回顧性研究得到了 Hamad Medical Corporation 和 Weill Cornell Medicine-Qatar 的機構審查委員會的批准,並放棄了知情同意,並且本研究的報告遵循了加強流行病學觀察性研究報告的指南(表 S1)。 研究資助者在研究設計、數據收集、數據分析、數據解釋或手稿撰寫方面沒有任何作用,所有作者都參與了數據收集和獲取、結果的討論和解釋以及手稿的撰寫。 所有作者閱讀並認可的終稿。

統計分析

儘管篩選了所有 PCR 測定記錄以選擇病例和對照,但僅分析了匹配的樣本。 使用頻率分佈和集中趨勢測量來描述病例和對照,並使用標準均值差進行比較。 標準均值差定義為一組協變量的平均值與另一組協變量的相應均值之差除以合併標準差,值小於 0.1 表示匹配充分。25

使用條件邏輯回歸得出比值比,用於比較病例與對照組之間感染、先前接種疫苗或兩者的機率,以及相關的 95% 置信區間 (CI)。 而這種分析方法,還包括根據 PCR 檢測的日曆週進行匹配,減少了由於流行階段的差異而導致的潛在偏差。16,26 並在研究期間開始接種疫苗。16,26 置信區間未針對多重性進行調整,因此不應用於推斷暴露組之間的最終差異。 相互作用尚未調查。 與對照組相比,療效和相關的 95% 置信區間 (CI) 計算為 1 減去先前感染、疫苗接種或兩者的優勢比。16、17 所有估計的參考集包括既沒有感染過也沒有接種過疫苗的人。

進行了額外的分析以檢查先前感染、兩劑疫苗接種和三劑疫苗接種的影響,作為免疫事件(先前感染或疫苗接種)以來的時間函數。 該分析使用與主要分析相同的方法,但自最近一次免疫事件以來按時間分層。

如果該測試通過 PCR 呈陽性,則認為該人之前進行過陽性測試。 對任何 omicron 相關感染的功效進行敏感性分析,但之前基於 PCR 的陽性檢測加上陽性快速抗原檢測,以查看排除陽性快速抗原檢測是否可能會影響我們的估計。使用 Stata 軟件進行統計分析/SE,版本 17.0 (StataCorp)。

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