Un contact plus élevé entre les personnes vaccinées peut avoir une influence négative sur l’efficacité du vaccin

Dans une récente étude publiée sur medRxiv* serveur de préimpression, les chercheurs ont signalé que le contact entre les personnes vaccinées pourrait influencer l’efficacité des vaccins contre la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19).

Arrière-plan

Les premières études menées au Royaume-Uni, au Canada et au Danemark ont ​​observé une efficacité vaccinale négative (V_Effet) contre la variante Omicron du coronavirus-2 (SARS-CoV-2) du syndrome respiratoire aigu sévère. V_Effet est déterminé en comparant les taux d’infection entre les personnes vaccinées et non vaccinées.

Un V négatif_Effet reflète un taux d’infection plus élevé parmi la population vaccinée que les personnes non vaccinées. Il a été suggéré que les vaccins amplifiaient la sensibilité biologique, c’est-à-dire que le virus évoluait pour se propager rapidement parmi les sujets vaccinés.

Néanmoins, V_Effet les calculs sont basés sur des données d’observation et soumis à des biais tels que la détection/les tests différentiels et l’exposition entre les individus vaccinés et non vaccinés. L’hétérogénéité des contacts correspond aux différents niveaux de contact dans une population ; par exemple, un contact plus élevé entre les personnes vaccinées (hétérogénéité des contacts vaccinés) en raison des mandats vaccinaux limitant certains espaces pour les vaccinés.

L’étude et les conclusions

Dans la présente étude, les chercheurs ont évalué si un contact plus élevé entre les personnes vaccinées pouvait entraîner un V négatif_Effet mesures et comment cette association est influencée par l’efficacité du vaccin contre l’infectiosité (VE_je) ou de susceptibilité (VE_S). VE_s reflète la probabilité réduite que les vaccinés contractent une infection, et VE_je indique la diminution de l’infectiosité des vaccinés en cas de percée d’infection.

Les auteurs ont mis en œuvre un modèle simple de dynamique de transmission compartimentale sensible, infectieuse et récupérée (SIR) en supposant un type de vaccin tout ou rien. Le modèle SIR consistait en des taux de contact intra-classe de non vaccinés (c_euh) et les personnes vaccinées (c_vv) et taux interclasses pour les personnes vaccinées avec les personnes non vaccinées (c_vu) et non vaccinés avec des individus vaccinés (c_UV). Une couverture vaccinale de 75 % a été supposée dans toutes les simulations. Deux types de scénarios de contact ont été évalués : 1) contact homogène dans lequel les personnes vaccinées et non vaccinées ont des contacts égaux et aléatoires (proportionnés) et 2) contact hétérogène dans lequel les sujets vaccinés ont un contact intra-classe plus élevé.

Pour le scénario de contact homogène, ils ont supposé six contacts par personne par jour définissant c_UV =c_vv = 4,5 et c_vu =c_euh = 1,5. Ils ont supposé une augmentation de 50 % des contacts pour les paramètres de contact hétérogènes par rapport aux scénarios homogènes. Le taux de récupération a été fixé à 1/10 et la probabilité de transmission à 0,01, de sorte que le nombre de reproduction de base (R₀) était de six pour les personnes non vaccinées. Les valeurs de référence pour VE_S (0,5) et VE_je (0,1) ont été adoptés. Les simulations ont été lancées en introduisant une personne infectée, vaccinée et non vaccinée dans la population. V_Effet pour le temps t a été calculé comme V_Effet

Les chercheurs n’ont pas observé de négatif pour V_Effet pour des scénarios de contact homogènes. Cependant, des scénarios de contact hétérogènes ont généré des V négatifs_Effetmais seulement lorsque l’efficacité du vaccin était plus faible, c’est-à-dire lorsque l’EV_S = VE_je = 0,1 et VE_je = 0,5, VE_S = 0,1. Un V négatif_Effet n’était évident que pendant la croissance épidémique, mais devenait positif lorsque les individus sensibles non vaccinés étaient inférieurs à la proportion combinée de personnes sensibles vaccinées et immunovaccinées. VE_je modérément influencé le minimum V_Eff, alors que VE_S et le contact entre sujets vaccinés l’affectait fortement. Un V fortement négatif_Effet (inférieur à -1) a été observé lorsque VE_S était < 0,2 et c_vv avait 9 ans. Bien que VE_je était moins influent sur V_Effetsupérieur VE_je (> 0,92) les niveaux n’ont pas produit de V négatif_Effet même quand VE_S était plus faible (<0,1).

conclusion

La présente étude a montré que l’hétérogénéité des contacts vaccinés, c’est-à-dire l’augmentation des contacts entre les personnes vaccinées, pouvait entraîner un V négatif_Effet, illustrant des scénarios où les vaccins pourraient être non bénéfiques. L’hétérogénéité des contacts vaccinés pourrait affecter négativement V_Effet mesures uniquement lorsque l’efficacité des vaccins, en particulier VE_S, étaient plus faibles. Les chercheurs ont observé que l’efficacité des vaccins pourrait médier l’effet du biais d’hétérogénéité des contacts.

De plus, V négatif_Effet les mesures n’ont été trouvées que pendant la croissance épidémique lorsque le nombre de personnes sensibles non vaccinées était inférieur à la population vaccinée sensible.

Dans des études empiriques antérieures, V négatif_Effet a toujours coïncidé avec le stade de croissance de l’épidémie de SARS-CoV-2 Omicron. De plus, d’autres biais tels que le biais de sélection ou une immunité induite par l’infection plus élevée parmi la population non vaccinée pourraient influencer négativement V_Effet.

En conclusion, les chercheurs ont rapporté un mécanisme plausible pour V négatif_Effet mesures malgré les vaccins bénéfiques et comment les biais pourraient être identifiés. Les travaux futurs pourraient être en mesure d’aborder d’autres biais possibles et potentiels entraînant un V négatif_Effet.

*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, guider la pratique clinique/les comportements liés à la santé, ou traités comme des informations établies.