Impulsionado vs não vacinado: como o risco de infecção da Omicron se compara?

O exercício de modelagem de um pesquisador destacou uma lacuna gritante no risco de infecção por Omicron entre os impulsionados e os não vacinados – algo que agora também está sendo ilustrado por casos hospitalares.

Dentro uma nova análiseo pesquisador de pós-doutorado Dr. Leighton Watson usou o que é chamado de modelo estocástico para simular o número potencial de novas infecções que uma pessoa pode causar com base em seu status de vacinação.

Seu modelo funcionou simulando surtos de Delta e Omicron, começando com uma infecção hipotética semeada por alguém não vacinado, vacinado duas vezes ou reforçado – e depois executando-o 100.000 vezes.

Watson disse que a Delta era a variante dominante quando o sistema de semáforos da Nova Zelândia foi introduzido e dependia de altas taxas de vacinação para reduzir a propagação.

“Com o surgimento do Omicron na comunidade em janeiro e evidências do exterior sugerindo que a vacina era menos eficaz na prevenção de infecções, eu estava interessado em como isso afetaria a Nova Zelândia sob o Covid-19 Protection Framework”.

Evidências no exterior indicaram que duas doses da injeção da Pfizer sozinhas não foram muito eficazes para interromper a infecção pelo Omicron – especialmente se muitos meses se passaram desde que a segunda dose foi administrada.

Embora a terceira dose da Pfizer possa aumentar significativamente a imunidade, Watson disse que o desempenho inferior da vacina contra a Omicron levou algumas pessoas a acreditar que os vacinados e não vacinados tinham a mesma probabilidade de espalhar o vírus – e que os mandatos deveriam, portanto, ser descartados.

Isso o levou a explorar como seria esse risco comparativo.

“Esta é uma informação relativamente simples de obter a partir de um modelo matemático, mas quase impossível de determinar a partir de dados reais, pois é muito difícil saber de onde e de quem alguém foi infectado – especialmente com números de casos disparados”.

Seu modelo indicou que, apesar de representar apenas cerca de dois em cada 10 de todos os Kiwis, os não vacinados foram responsáveis ​​por 45% de todas as novas infecções por Omicron, em comparação com 39% para aqueles com duas doses e 15% para pessoas reforçadas.

No geral, o modelo calculou que, quando comparado com as pessoas impulsionadas, as pessoas não vacinadas tinham 3,1 vezes mais chances de infectar outras pessoas e 2,4 vezes mais chances de serem infectadas.

“O mais interessante é que a transmissão de pessoas impulsionadas a impulsionadas é responsável apenas por três por cento das novas infecções, quando normalizadas pela população”, disse Watson.

“Assim, enquanto a vacina fornece proteção imperfeita contra infecção e transmissão em nível individual para a Omicron, o efeito cumulativo dessa proteção imperfeita resulta em boa proteção em nível populacional”.

Embora a Omicron normalmente envolva doenças menos graves que a Delta, Watson disse que o aumento da contagem de casos resultou em interrupções nos negócios e nas cadeias de suprimentos, além de um número muito maior de hospitalizações do que vimos anteriormente na Nova Zelândia.

“Isso não apenas impacta as pessoas que estão doentes no hospital com Covid, mas também tem efeitos com o adiamento de atendimentos ‘não urgentes’”, disse ele.

“Este trabalho demonstra ainda que ser impulsionado é importante para retardar a propagação do Covid-19, impedir que as pessoas sejam infectadas pelo Covid-19 e transmiti-lo a amigos e whanau, e ajudar nosso sistema de saúde a lidar com o ataque da Omicron”.

Em vez de se os mandatos deveriam ser aplicados, Watson sentiu que seu modelo levantou a questão do que significava ser “totalmente vacinado”, uma vez que sugeria apenas uma pequena diferença na infecção entre aqueles que receberam duas doses há mais de 15 semanas e aqueles que não tinha nenhum.

“Será que ser ‘reforçado’ deve ser considerado ‘totalmente vacinado’, pois o reforço é significativamente mais eficaz contra infecção e transmissão do que duas doses?”

Watson enfatizou que sua modelagem veio com algumas limitações e ressalvas notáveis.

É importante ressaltar que não levou em conta idade, etnia e status socioeconômico – nem modelou a gravidade da doença ou o risco de hospitalização.

Além disso, assumiu que uma pessoa em sua população hipotética teria a mesma probabilidade de interagir com qualquer outra, independentemente de seu status de vacinação.

O professor Michael Plank, da Covid-19 Modeling Aotearoa, disse que a idade, especialmente, é importante ao avaliar o risco de infecção na Nova Zelândia.

“O que temos no momento é uma cobertura de reforço maior nas faixas etárias mais velhas, mas menor cobertura nos jovens”, disse.

“Que tenhamos uma cobertura menor em faixas etárias mais jovens importa, porque são os grupos onde a maioria dos casos e transmissão está acontecendo.

“Isso tudo reforça o ponto de que é importante receber o reforço mesmo se você estiver em menor risco, porque o reforço pode reduzir as taxas de transmissão – principalmente nas faixas etárias mais jovens”.

Enquanto isso, ele disse que esse surto de Omicron estava demonstrando o ponto principal da modelagem de Watson: que os não vacinados corriam um risco muito maior.

“A tendência mais clara que vemos agora é que há muito mais pessoas não vacinadas terminando no hospital, em comparação com sua proporção na população”.

Dos casos nos hospitais da Região Norte relatados no sábado, cerca de 18% não foram vacinados ou inelegíveis para a vacina, em comparação com 18% parcialmente imunizados, 39% vacinados em dobro e 20% reforçados.

Também no sábado, 95,2% da população elegível com mais de 12 anos recebeu pelo menos duas doses, 96,6% recebeu uma única injeção e 72,3% receberam reforço.

Dos 202.375 casos relatados desde o início do surto de Delta em agosto, houve 191 hospitalizações entre 51.444 casos confirmados que foram reforçados pelo menos sete dias antes, em comparação com 559 hospitalizações entre 11.650 casos confirmados não vacinados.