Autore: Daniele Petrone, Istituto Superiore di Sanità, Università di Roma La Sapienza
daniele.petrone@iss.it
Massimo Fabiani, Istituto Superiore di Sanità; Alberto Mateo Urdiales, Istituto Superiore di Sanità; Chiara Sacco, Istituto Superiore di Sanità; Andrea Cannone, Istituto Superiore di Sanità; Martina Del Manso, Istituto Superiore di Sanità; Flavia Riccardo, Istituto Superiore di Sanità; Antonino Bella, Istituto Superiore di Sanità; Patrizio Pezzotti, Istituto Superiore di Sanità
Categoria Primaria: Metodi epidemiologici e biostatistici
Categoria Secondaria: Epidemiologia valutativa
IN Ad oggi, i vaccini sono il mezzo principale per mitigare gli effetti del SARS-CoV-2. Per questo, è cruciale identificare i metodi più appropriati per l’accurata stima dell’efficacia vaccinale OB L’obiettivo dello studio è valutare modelli basati sul propensity score (PS) come metodo alternativo per la stima dell’efficacia vaccinale relativa (rVE) rispetto a un’analisi multivariata tradizionale che includa ciascun confondente come singola covariata nel modello (M0) ME I dati utilizzati provengono dall’Anagrafe Nazionale Vaccinale collegati con quelli estratti dalla Sorveglianza Integrata COVID-19. Lo studio è stato condotto tra tutti gli individui di 60+ anni in un periodo con circolazione prevalente di Omicron XBB.1.5 (3/4-4/6/23), valutando la rVE di una 2° o 3° dose booster di vaccino mRNA bivalente rispetto a una 1° dose booster ricevuta almeno 120 giorni prima. Il PS è stato calcolato con un modello logistico utilizzando la variabile risposta “2° o 3° dose booster” e come covariate: sesso, regione di somministrazione, classe d’età quinquennale, condizioni di rischio, nato in Italia, tempo dall’ultima infezione (≤180gg, 181-365gg, >365gg, no infezione), tempo dalla 1° dose booster (≤180gg, 181-365gg, >365gg) e tipo di vaccino utilizzato per la 1° dose booster (monovalente, bivalente BA1, bivalente BA4-5). Per la stima dell’rVE contro la malattia grave è stato utilizzato il modello di Cox in 4 diverse formulazioni, considerando 5 livelli di esposizione in funzione del tempo dalla somministrazione del booster bivalente (no booster, 15-60gg, 61-120gg, 121-180gg, >180gg). Le stime ottenute con il modello tradizionale M0 sono state confrontate con quelle ottenute con il modello M1 (PS-matching), il modello M2 (PS come covariata continua), M3 (PS come covariata continua in aggiunta a singole covariate) e M4 (Stabilized Inverse Probability Weighting (IPW)) RI Nello studio sono stati inclusi 11879461 individui di cui 1970598 (16.6%) hanno ricevuto la 2°o 3° dose booster. In totale sono stati rilevati 4405 (0,04%) casi con esito grave. Il bilanciamento delle covariate dopo l’IPW è risultato valido (SMD180gg) aumentando la precisione delle stime. M4 tende anch’esso a sovrastimare l’rVE rispetto a M0, eccetto per il primo periodo, quando la stima puntuale è pari al 34.5%, con il 95%IC più ampio di oltre 30 punti percentuali CO Lo studio ha evidenziato che l’utilizzo del PS nei modelli per la stima dell’rVE è un utile strumento che potrebbe essere utilizzato nelle analisi di questo tipo per validare i risultati ottenuti con modelli tradizionali e rendere più stabili i modelli in presenza di numerose cova