Después de comparar 17,5 millones de estrategias, los investigadores validan la recomendación de implementación de la vacuna de los CDC

Las primeras dosis de la vacuna Pfizer Covid-19 se administran a los empleados de atención médica de la Universidad Estatal de Iowa el viernes 18 de diciembre de 2020 en el Thielen Student Health Center. Crédito: Christopher Gannon/Universidad Estatal de Iowa

Hace un año, en medio del aumento de casos de COVID-19 y un suministro limitado de vacunas recientemente desarrolladas, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU. se enfrentaron a una gran pregunta: ¿Quién debería estar al frente de la fila para vacunarse? ¿Estudiantes que viven en dormitorios universitarios o personas que viven con enfermedad renal crónica? ¿Abuelas o maestros? Junto con los objetivos de reducir las infecciones y muertes en general, los CDC tenían como objetivo evitar que los hospitales se abrumaran y garantizar el acceso equitativo a las vacunas contra el COVID-19.

Los investigadores de la Universidad Estatal de Iowa formaron parte de un equipo que evaluó 17,5 millones de posibles estrategias que los CDC podrían haber recomendado el invierno pasado a los gobiernos estatales, territoriales, tribales y locales para la implementación de la vacuna contra el COVID-19. En un artículo recientemente publicado, los investigadores generalmente validan la recomendación final de los CDC, mientras que el modelo matemático que desarrolló el equipo también destaca algunas mejoras menores. El trabajo podría ayudar a informar el diseño de futuras estrategias de vacunación en los EE. UU. y en el extranjero.

Los CDC recomendaron cuatro grupos prioritarios escalonados para las vacunas contra el COVID-19:

• Fase 1a incluida personal de atención médica y residentes de centros de atención a largo plazo.
• La Fase 1b incluyó trabajadores esenciales que no son de atención médica de primera línea (por ejemplo, policías, bomberos, trabajadores de cuidado infantil) y personas de 75 años o más.
• La fase 1c incluyó a otros trabajadores esenciales (p. ej., conductores de autobuses, cajeros bancarios), personas de 16 a 64 años con mayor riesgo de enfermedad grave por COVID-19 y personas de 65 a 74 años.
• Fase 2 incluyó a personas de 16 a 64 años sin condiciones de alto riesgo o comorbilidades.

«La estrategia de los CDC funcionó muy bien cuando la comparamos con todas las otras estrategias posibles, especialmente en la prevención de muertes en todos los grupos de edad ”, dijo Claus Kadelka, profesor asistente de matemáticas y autor correspondiente del artículo publicado en PLOS ONE. «Nuestra investigación muestra que la mayor priorización de los CDC de los trabajadores esenciales de primera línea, las personas en grupos de mayor edad y las personas con factores de salud subyacentes fue una estrategia altamente efectiva para frenar la mortalidad por COVID-19, al tiempo que mantuvo a raya el número general de casos».

Para evaluar las recomendaciones de los CDC, Kadelka y el equipo de investigación construyeron un modelo matemático que incorporó las cuatro fases escalonadas de la agencia para el lanzamiento de una vacuna y 17 subpoblaciones en función de factores como la edad, las condiciones de vida y la ocupación. Las personas se clasificaron en una de las 20 categorías, como «susceptible al virus», «completamente vacunado», «actualmente infectado», «infectado pero sin síntomas de COVID-19» y «recuperado». Los investigadores también incorporaron varias características importantes de la pandemia de COVID-19, como la vacilación de vacunas, los niveles de distanciamiento social basados en los casos actuales en los EE. UU. y diferentes tasas de infección para diferentes variantes del virus.

«Ejecutamos el modelo 17,5 millones de veces en la supercomputadora ISU, y para cada ejecución, registramos y finalmente comparamos varias métricas de resultados: número previsto de muertes, número previsto de casos, etc.», dijo Kadelka.

Vacunar a los niños en cualquier fase del lanzamiento de la vacuna, excepto la última, siempre condujo a un resultado no óptimo en el modelo. Los investigadores dijeron que las recomendaciones de los CDC podrían haber sido óptimas si se hubiera priorizado a más personas con factores de riesgo conocidos de COVID-19 sobre las personas en su cohorte sin riesgos para la salud. Sin embargo, las ganancias habrían sido pequeñas (es decir, menos del 1 % menos de muertes y años de vida perdidos en general, y un 4 % menos de casos e infecciones), y Kadelka dijo que el modelo no tiene en cuenta los posibles desafíos logísticos.

«No sabemos lo suficiente sobre la situación en los hogares de ancianos para saber lo fácil que sería distinguir qué residentes tienen mayores factores de riesgo que los colocarían al frente de la línea de vacunación. Eso es algo que puede hacer en un modelo matemático, pero podría ser difícil en la práctica», agregó Kadelka.

Kadelka dijo que parte de lo que hace que el modelo sea único es que tiene en cuenta hasta qué punto una vacuna evita que alguien se infecte, desarrolle síntomas y transmitir el virus a otros, todo lo cual puede cambiar con el tiempo, o incluso variar según la vacuna en particular. Los investigadores muestran que la estrategia de vacunación ideal es sensible a estos parámetros, que aún se desconocen en su mayoría.

Md Rafiul Islam, un postdoctorado en el grupo de Kadelka y autor principal del artículo, dijo que el modelo matemático podría ayudar informan el diseño de las estrategias de vacunación actuales y futuras.

«Nuestro modelo es útil para identificar una estrategia óptima de asignación de vacunas y se puede ampliar fácilmente para responder preguntas relacionadas con la asignación de refuerzo ante la disminución de la inmunidad y el aumento del virus». variabilidad», dijo Islam.

Kadelka agregó: «Si el virus (SARS-CoV-2) mutó lo suficiente como para que las vacunas actuales fueran ineficaces o si tuviéramos una nueva pandemia, ya sea dentro de otros 100 años o dentro de dos años, debemos ser capaces de predecir con precisión cuál será el resultado cuando se tomen decisiones sobre quién se vacunará primero».

Desarrollar una estrategia de vacunación es complicado y siempre habrá compensaciones entre oponerse objetivos como minimizar m mortalidad o incidencia. Pero Kadelka cree que los modelos matemáticos como el que él y sus colegas crearon pueden ayudar a garantizar que las vacunas que salvan vidas puedan tener el mayor impacto.

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Los datos respaldan la vacunación temprana contra el COVID-19 para trabajadores esenciales Más información: Islam MR, Oraby T, McCombs A, Chowdhury MM, Al-Mamun M, Tyshenko MG, et Alabama. (2021) Evaluación de la estrategia de asignación de vacunas COVID-19 de Estados Unidos. PLoS ONE 16(11): e0259700. doi.org/10.1371/journal.pone.0259700 Información de la revista: PLoS ONE

Proporcionado por la Universidad Estatal de Iowa Cita: Después de comparar 17,5 millones de estrategias, los investigadores validan las de los CDC recomendación de lanzamiento de vacunas (2021, 17 de noviembre) consultado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-11-million-strategies-validate-cdc-vaccine.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.