Átoltottság és védőoltással megelőzhető fertőző betegségek

Átoltottság szerepe: a nyájimmunitás egy egyszerű modellje

Átoltottság és kérdései

Az átoltottság mint mérőszám problémái

Átoltottság és védőoltással megelőzhető fertőző betegségek Módszertan, eredmények, távlatok

Ferenci Tamás [email protected] http://vedooltas.blog.hu

2014. szeptember 26.

Ferenci Tamás [email protected] http://vedooltas.blog.hu Átoltottság és védőoltással megelőzhető fertőző betegségek




Tartalom

1 Átoltottság szerepe: a nyájimmunitás egy egyszerű modellje 2 Átoltottság és kérdései

Az átoltottság mérése Eredmények Elemzési lehetőségek 3 Az átoltottság mint mérőszám problémái





Tartalom







Elemi reprodukciós szám, R0 Egy index eset hány személyt exponál a betegségnek Vigyázat, csupa szuszceptibilis személy veszi körül! Értéke néhány nevezetes betegségre Betegség Terjedés Kanyaró Cseppfertőzés Szamárköhögés Cseppfertőzés Torokgyík Cseppfertőzés Fekete himlő Cseppfertőzés Polio Fecal-oral Rózsahimlő Cseppfertőzés Mumpsz Cseppfertőzés HIV Szexuális Ferenci Tamás [email protected] http://vedooltas.blog.hu Átoltottság és védőoltással megelőzhető fertőző betegségek

R0 12-18 12-17 6-7 5-7 5-7 5-7 4-7 2-5





R0 12-18 12-17 6-7 5-7 5-7 5-7 4-7 2-5





R0 12-18 12-17 6-7 5-7 5-7 5-7 4-7 2-5




Mitől függ az R0 ?

1

A betegség biológiai jellemzőitől (lappangási idő, fertőzőképesség ideje, átadáshoz szükséges kontaktus szorossága stb.)

2

Társadalmi viszonyok (hány emberrel kerülnek – átadásra alkalmas – kapcsolatba a fertőző személyek: zsúfoltság, higiénia stb.)





Mitől függ az R0 ?

1

A betegség biológiai jellemzőitől (lappangási idő, fertőzőképesség ideje, átadáshoz szükséges kontaktus szorossága stb.)

2

Társadalmi viszonyok (hány emberrel kerülnek – átadásra alkalmas – kapcsolatba a fertőző személyek: zsúfoltság, higiénia stb.)





Effektív reprodukciós szám, R Az előbbi az expozíciót csak „a küldő” oldaláról jelzi. . . . . . a tényleges expozíció „a fogadótól” is függ (elsősorban az immunitásától) Effektív reprodukciós szám: ennek figyelembe vételével hány ember exponálódik Mik módosítják az R0 -hoz képest? Természetes immunitás (szerepe?). . . . . . és az indukált immunitás, melynek meghatározói: Átoltottság (V ) Vakcina hatásosság (VE )

Ezekkel R = R0 · (1 − V ) + R0 · V · (1 − VE ) = R0 · (1 − V · VE )















































Járvány kitörése

Önfenntartó járvány nyilván csak akkor tud kitörni, ha R > 1 R0 -lal jellemzett betegségnél, ami ellen VE hatásosságú vakcinánk van: 1 − 1/R0 R<1⇔V > VE Persze vannak modellfeltételek (természetes immunitástól eltekintve, homogén populáció stb.)

















Nyájimmunitáshoz szükséges átoltottság Már ebből is kijött valami: kvantifikálhatjuk a nyájimmunitáshoz (=önfenntartó járvány nem tud kitörni) szükséges minimális átoltottságot! Tökéletes vakcinát használva: Betegség Kanyaró Szamárköhögés Torokgyík Fekete himlő Polio Rózsahimlő Mumpsz HIV

Terjedés Cseppfertőzés Cseppfertőzés Cseppfertőzés Cseppfertőzés Fecal-oral Cseppfertőzés Cseppfertőzés Szexuális


R0 12-18 12-17 6-7 5-7 5-7 5-7 4-7 2-5

min V [%] 91,7-94,4 91,7-94,1 83,3-85,7 80,0-85,7 80,0-85,7 80,0-85,7 75,0-85,7 50,0-80,0




Primer és szekunder elégtelenség

A fentieknél a „hatásosság” igazából csak a primer értelmű hatásosság volt A szekunder elégtelenség is vizsgálható, de ahhoz már dinamikus modell (pl. SIRV) kell Csak az illusztráció kedvéért: Forrás: Scherer A, McLean A. Mathematical models of vaccination. Br Med Bull. 2002;62:187-99.





Primer és szekunder elégtelenség

A fentieknél a „hatásosság” igazából csak a primer értelmű hatásosság volt A szekunder elégtelenség is vizsgálható, de ahhoz már dinamikus modell (pl. SIRV) kell Csak az illusztráció kedvéért: Forrás: Scherer A, McLean A. Mathematical models of vaccination. Br Med Bull. 2002;62:187-99.





Primer és szekunder elégtelenség A fentieknél a „hatásosság” igazából csak a primer értelmű hatásosság volt A szekunder elégtelenség is vizsgálható, de ahhoz már dinamikus modell (pl. SIRV) kell Csak az illusztráció kedvéért:

Forrás: Scherer A, McLean A. Mathematical models of vaccination. Br Med Bull. 2002;62:187-99. Ferenci Tamás [email protected] http://vedooltas.blog.hu Átoltottság és védőoltással megelőzhető fertőző betegségek




Tartalom







Az átoltottság mérése

Tartalom








Fogalmak

„Védőoltások teljesítése”, „Coverage” Oltott/oltandó Antigénre és dózisra kell vonatkoztatni (és természetesen az oltási naptártól is függ), tipikus példák a WHO-nál: BCG, DTP1, DTP3, Pol3, MCV (→ MMR, nem a meningococcus!), HepB3, Hib3, PAB Számos mérési lehetőség (adminisztratív adatbázisok vagy survey-k)






Fogalmak







Fogalmak







Fogalmak







Adatbázisok

CISID (Centralized Information System for Infectious Diseases): http://data.euro.who.int/cisid/, illetve WHO/UNICEF: http://apps.who.int/immunization_monitoring/ globalsummary/timeseries/tswucoveragebcg.html 1980-2013 A világ valamennyi országa (WHO/UNICEF), a WHO európai régiója (CISID) Jól dokumentált metodika

OEK (Epinfo) Epinfo-ban közölt eredmények Online: 1999-től






Adatbázisok








Adatbázisok








Adatbázisok








Adatbázisok








Adatbázisok








Adatbázisok








Megbízhatóság

Adatgyűjtés nehézségei: inkább a fejlődő világban kérdés Jelentések meghamisítása kötelező oltási rendű országokban Védőoltás-ellenesek szokták rá hivatkozni, nagyon nehezen becsülhető; létező jelenség, de nem valószínű, hogy említésre méltó mértékű lenne jelenleg hazánkban






Megbízhatóság







Megbízhatóság






Eredmények

Tartalom






Eredmények

Globálisan: részletes helyzetkép (kanyaró)




Eredmények

Globálisan: trendek (DTP3)







Eredmények

Európa: DTP3 100

Austria Belgium Cyprus Czech Republic Denmark Estonia Finland France Germany Greece Hungary Ireland Italy Latvia Lithuania Luxembourg Malta Netherlands Poland Portugal Slovakia Slovenia Spain Sweden United Kingdom

Coverage

80

60

40

20

1980

1990

2000

Year


2010




Eredmények

Európa: DTP3

50

Austria Belgium Cyprus Czech Republic Denmark Estonia Finland France Germany Greece Hungary Ireland Italy Latvia Lithuania Luxembourg Malta Netherlands Poland Portugal Slovakia Slovenia Spain Sweden United Kingdom

100 - Coverage

10

5

1

0.5

0.1

1980

1990

2000

Year


2010




Eredmények

Európa: DTP3 1980

Kelet-Európa

1990

Denmark France Germany Ireland Italy Luxembourg Netherlands Portugal Spain United Kingdom

Czech Republic Estonia Hungary Latvia Lithuania Poland Slovakia

2000

2010

Nyugat-Európa 99.9

99

95

90

Átoltottság [%]

50 10 1

Dél-Európa

Észak-Európa

Cyprus Greece Malta Slovenia

99.9

Finland Sweden

99

95

90

50 10 1 1980

1990

2000

2010

Év



Eredmények

Magyarország







Elemzési lehetőségek

Tartalom







Egy kis motiváció (longitudinális)







30

2008 2009 2010 2011 2012

25

2022

15

20

14949

10

958 621

5048

5

448 1541 604

52

0

Morbiditás [Megbetegedés / év / 100e fő]

Egy kis motiváció (keresztmetszeti)

49

68

Ausztria

Franciaország

917

780 166 1607 574

Németország

0 1 0 5 2 Magyarország

Az oszlopokon lévő számok az esetszámot mutatják


77

Svájc

1445 61

2092

443 1212 1112 Egyesült Királyság





15

2008 2009 2010 2011 2012

10

8670

4527

5

2625

14

5

0

5

2716

4

0



Magyarország



Egyesült Királyság

3178





3.5

2008 2009 2010 2011 2012

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

252

0.5

35 7

0.0



2

2

0

Ausztria

0

0

3

7

12

Magyarország



12

Svájc

9

10

31 22 31

5

70






20

2008 2009 2010 2011 2012

10

15

11980

5

414 309 183

183

1028 846

1243 518

33

33

25

9

0



Ausztria




Magyarország

5






70

60 Átlagos incidencia Megbetegedés / év / 100e fo (logaritmikus skála) 20.0 2.0 0.2 50

40

−10

0

10


20

30

40






70

60 Átlagos incidencia Megbetegedés / év / 100e fo (logaritmikus skála) 100 10 1

50

40

−10

0

10


20

30

40






70

60 Átlagos incidencia Megbetegedés / év / 100e fo (logaritmikus skála) 10.0 1.0 0.1 50

40

−10

0

10


20

30

40






70

60 Átlagos incidencia Megbetegedés / év / 100e fo (logaritmikus skála) 20.0

2.0 50 0.2

40

−10

0

10


20

30

40





DTP3 és pertussis 100

80

Átoltottság

60

40

20

0

1990

1995

2000

2005

Év


2010





DTP3 és pertussis 100

Átoltottság

95

90

85

80

0

5

10

15

Incidencia


20

25

30





Korlátok

Nem egyedi adatok (oltottság és megbetegedés nincs összekapcsolva) Epidemiológiai értelemben: ezek tehát ecological vizsgálatok Gyenge bizonyítóerő (Némileg javítható, ha a keresztmetszetet és az idősort kombináljuk: panel-elemzés)






Korlátok







Korlátok







Korlátok







Javítási lehetőségek Confounderek figyelembevehetőek – ha aggregált adatokon dolgozunk






Javítási lehetőségek Confounderek figyelembevehetőek – ha aggregált adatokon dolgozunk





Tartalom





Lokalitás

Globális mérőszám, vs. . . .





Lokalitás






Lokalitás






Elérhető granularitás Vannak ugyan megyei adatok. . .

. . . de ezen ez sem segít





Megoldási lehetőségek






Köszönöm a figyelmet!



Átoltottság és védőoltással megelőzhető fertőző betegségek

Recommend Documents