Les blocages et restrictions de masse imposés par les gouvernements pour empêcher la propagation de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) ont été dominants tout au long de 2020 et 2021, et ce n’est que le développement et le déploiement massif de plusieurs vaccins qui ont permis de démanteler ces politiques. Des chercheurs d’IQVIA Real-World Solutions ont étudié l’efficacité de ces vaccins contre les maladies graves. L’étude se trouve sur le medRxiv* serveur de préimpression.
Étude : Évaluation de l’efficacité du vaccin COVID-19 dans le monde réel à l’aide d’un modèle cas-témoin à test négatif. Crédit d’image: siam.pukkato/Shutterstock
L’étude
Les chercheurs ont examiné les données autodéclarées pour étudier la gravité et la variation des symptômes de COVID-19 en dehors du milieu hospitalier et tous les facteurs qui pourraient réduire le risque de la maladie.
Les participants ont été recrutés principalement via les médias sociaux et ont donné leur consentement pour que les scientifiques recueillent des informations telles que des données démographiques, les résultats des tests COVID-19, les antécédents médicaux, la gravité des symptômes, les médicaments et le statut vaccinal. La plupart des symptômes acceptés ont été obtenus à partir d’une liste fournie par la FDA, mais certaines réponses écrites courantes ont été incluses.
Les chercheurs ont examiné un large éventail de symptômes, notamment l’anosmie, la toux, les changements de température, les difficultés respiratoires, la congestion, les maux de gorge, les nausées, la diarrhée, la fatigue, les maux de tête, les vomissements, la pensée trouble et la dépression.
Un modèle d’étude cas-témoins (TND) à test négatif modifié a évalué l’efficacité du vaccin. Alors que la plupart des TND sont basés sur le site et testent tous les participants au point de service, ces scientifiques se sont appuyés sur des données autodéclarées. Bien que cela soit plus approprié pour COVID-19 que de nombreuses autres maladies en raison des tests approfondis disponibles pour le public, cela a ouvert des possibilités de fausses déclarations du statut des tests, soit accidentellement, soit en raison de l’échec des tests correctement.
Il est également probable que les participants rapporteront les résultats de divers tests qui pourraient avoir différents niveaux de fiabilité. Cependant, cela permet un recrutement plus efficace et une plus grande taille d’échantillon, ce qui pourrait réduire l’impact de ces facteurs.
La première analyse des chercheurs a défini les cas comme tout participant avec un test COVID-19 positif, et tout participant avec un test négatif a été affecté comme contrôle. Si les deux étaient signalés, le participant était classé comme un cas sur la base des données de résultat de test positif. Si plusieurs résultats cohérents étaient rapportés, un était sélectionné au hasard.
La deuxième analyse comprenait la gravité des symptômes. Les scientifiques n’ont assigné que les participants avec un test positif et au moins un symptôme modéré ou sévère au septième jour, avec des témoins comme tous les tests négatifs et les individus qui n’ont pas signalé de symptômes modérés ou sévères.
Au total, 695 personnes ont rapporté des résultats positifs et 1786 ont rapporté des résultats négatifs. Quatre-vingt pour cent des participants n’ont pas signalé de symptômes modérés ou graves. Les participants avaient un âge moyen de 46,4 ans et étaient pour la plupart des femmes, bien éduquées et de race blanche. Les cas et les témoins ont montré des proportions similaires en ce qui concerne l’âge, le sexe et la race, les cas montrant des niveaux d’éducation légèrement plus élevés que le témoin.
La première analyse a montré que 17,8% des cas déclaraient être totalement ou partiellement vaccinés au moment du test positif, tandis que 80% des témoins étaient totalement ou partiellement vaccinés. Le rapport de cotes non ajusté qui en résulte a montré une réduction de 95 % des chances d’avoir un test COVID-19 positif après la vaccination.
La deuxième analyse a montré que 57 personnes ont déclaré une vaccination complète/partielle au moment d’un test positif avec au moins un symptôme modéré/grave, tandis que 1547 patients témoins ont déclaré une vaccination complète/partielle. Le rapport de cotes pour cette analyse a suggéré une réduction de 71% des chances d’avoir un test positif et un symptôme après la vaccination. L’examen des effets des covariables sur la déclaration d’un test positif a révélé plusieurs autres facteurs importants, les hommes, les individus blancs, les troubles sanguins et pulmonaires montrant tous des effets significatifs sur le modèle.
Les chercheurs ont rapporté que les personnes complètement vaccinées étaient beaucoup plus protégées que celles partiellement vaccinées, qui ont encore une fois montré plus de protection que les non vaccinés. Cette tendance a été observée dans les deux analyses. Lors de l’examen de l’efficacité des vaccins des participants qui avaient reçu des vaccins de différents fabricants, Moderna a montré l’efficacité la plus élevée, suivie de Janssen et Pfizer/BioNTech. Ce schéma a été répété lors de l’examen de la gravité de la maladie.
Conclusion
Les auteurs soulignent que cette étude contribue à mieux comprendre l’efficacité du vaccin parmi différents groupes et prend en compte la gravité de la maladie – qui est souvent négligée lors du calcul de l’efficacité du vaccin. Cependant, les résultats reflètent le consensus de la communauté scientifique au sens large, même en tenant compte de cela. Ces informations pourraient être essentielles pour les décideurs en matière de santé publique et pourraient aider à éclairer les politiques de restriction à l’avenir.
*Avis important
medRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas évalués par des pairs et, par conséquent, ne doivent pas être considérés comme concluants, orienter la pratique clinique/le comportement lié à la santé, ou traités comme des informations établies.
