CV. Análisis de riesgo-beneficio de la vacuna contra la COVID-19 de AstraZeneca en Australia utilizando un marco de modelado de red bayesiana

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Colleen L Lau, et al. medRxiv 2021.09.30.21264337; doi: https://doi.org/10.1101/2021.09.30.21264337

Recopilado por Carlos Cabrera Lozada. Director del postgrado de Medicina Materno Fetal. Universidad Central de Venezuela. ORCID: 0000-0002-3133-5183. 05/10/2021

Resumen

La trombosis y el síndrome de trombocitopenia (TTS) se han asociado con la vacuna COVID-19 contra la AstraZencea (AZ). Australia ha reportado una baja incidencia de TTS de <3/100,000 después de la primera dosis, con una tasa de letalidad (CFR) del 5-6%. El análisis de riesgo-beneficio de la vacunación ha sido un desafío debido a la rápida evolución de los datos, los niveles cambiantes de transmisión y la variación específica por edad en las tasas de TTS, COVID-19 y CFR. Nuestro objetivo es optimizar el análisis de riesgo-beneficio mediante el desarrollo de un modelo que permita que los insumos se actualicen rápidamente a medida que evoluciona la evidencia. Se utilizó una red bayesiana para integrar datos locales e internacionales, informes gubernamentales, literatura publicada y opinión de expertos. El modelo estima las probabilidades de resultados en diferentes escenarios de edad, sexo, transmisión baja/media/alta (0,05%/0,45%/5,76% de la población infectada durante 6 meses), variante del SARS-CoV-2, dosis de vacuna y efectividad de la vacuna. Utilizamos el modelo para comparar las muertes estimadas por TTS asociadas a la vacuna con i) muertes por COVID-19 prevenidas en diferentes escenarios, y ii) muertes por coágulos sanguíneos graves atípicos relacionados con COVID-19 (trombosis del seno venoso cerebral y trombosis de la vena porta). Para un millón de personas de >70 años donde el 70% recibió la primera dosis y el 35% recibió dos dosis, nuestro modelo estimó <1 muerte por TTS, 25 muertes prevenidas bajo transmisión baja y >3000 muertes prevenidas bajo transmisión alta. Los riesgos versus los beneficios variaron significativamente entre los grupos de edad y los niveles de transmisión. Bajo alta transmisión, las muertes prevenidas por la vacuna AZ superan con creces las muertes por TTS (de 8 a >4500 veces dependiendo de la edad). La probabilidad de morir por coágulos sanguíneos graves atípicos relacionados con COVID fue de 58 a 126 veces mayor (dependiendo de la edad y el sexo) que morir de TTS. Hasta donde sabemos, este es el primer ejemplo del uso de redes bayesianas para el análisis de riesgo-beneficio para una vacuna COVID-19. El modelo puede actualizarse rápidamente para incorporar nuevos datos, adaptarse a otros países, extenderse a otros resultados (por ejemplo, enfermedad grave) o utilizarse para otras vacunas.

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