Impfstrategien für COVID-19 in einkommensschwachen Ländern

Trotz der schnellen Freigabe vieler Impfstoffe gegen COVID-19 hat das Virus bis Ende 2021 geschätzt 15 bis 18 Millionen zusätzliche Todesfälle weltweit verursacht. Viele dieser Todesfälle traten lange nach der Verfügbarkeit der Impfstoffe auf. Während die Impfstoffe dafür verantwortlich gemacht werden, etwa 13,7 bis 15,9 Millionen Todesfälle bis dahin zu verhindern, war die Verteilung der Impfstoffe sehr ungleich. Wohlhabendere Länder erhielten die Impfstoffe früher und in grösseren Mengen, was es ihnen ermöglichte, ihre gesamte Bevölkerung zu impfen. Im Gegensatz dazu erhielten viele einkommensschwache und einkommensmittelreiche Länder nur sehr wenige Dosen und oft viel später in der Pandemie. Diese unfaire Situation hielt an, selbst mit den besten Bemühungen von Organisationen wie COVAX, die fast 2 Milliarden Dosen an ärmere Länder verteilten.

Da jetzt mehr Impfstoffe verfügbar sind und die Nachfrage in wohlhabenden Ländern sinkt, gibt es die Chance, Gruppen zu impfen, die bisher zu kurz gekommen sind, wie gesunde Kinder und Jugendliche in einkommensschwachen und einkommensmittelreichen Gebieten. Ende 2021 hatten viele Menschen in diesen Regionen eine gewisse Immunität durch frühere Infektionen entwickelt, wobei etwa 86,7 % in Afrika angegeben wurden, dass sie dem Virus ausgesetzt waren. Obwohl die Sicherheit und Wirksamkeit von COVID-19-Impfstoffen gründlich untersucht wurde, hat sich der Wert der Impfung im Laufe der Zeit geändert, da die Pandemie fortschritt. Das Auftreten weniger schwerer Varianten, wie Omikron, und die sich verändernde Landschaft der Bevölkerungsimmunität erfordern eine Neubewertung der pauschalen Impfstrategie, die ursprünglich angenommen wurde, besonders in Regionen, in denen auch andere Krankheiten ein grosses Problem darstellen.

Die Wirksamkeit und Langlebigkeit der COVID-19-Impfstoffe hängen davon ab, wie sich das Virus entwickelt und wie unser Immunsystem darauf reagiert. Einige Studien zeigen, dass eine dritte Auffrischimpfung möglicherweise nur die Immunität auf die nach der zweiten Impfung erreichten Werte zurückbringen könnte, während andere darauf hinweisen, dass mehr Auffrischungen die Antikörperwerte weiter steigern könnten, allerdings mit abnehmenden Vorteilen im Laufe der Zeit. Zudem bleibt die Debatte bestehen, ob Impfkampagnen sich darauf konzentrieren sollten, Hochrisikogruppen Auffrischungen zu geben oder die Abdeckung zu verbreitern, indem jüngere Menschen oder solche, die noch nicht geimpft wurden, geimpft werden.

Diese Analyse soll die potenzielle Wirksamkeit und Effizienz von COVID-19-Impfprogrammen bis Ende 2025 in vier repräsentativen einkommensschwachen und einkommensmittelreichen Ländern bewerten. Dazu nutzen wir ein bekanntes Modell der COVID-19-Ausbreitung, genannt Covasim, um zu schätzen, wie effektiv COVID-19-Impfstoffe darin sein werden, Gesundheitsbelastungen zu reduzieren. Wir berücksichtigen auch, wie oft Menschen aufgefrischt werden, welche Gruppen basierend auf Alter und vorheriger Impfung priorisiert werden sollten und wie die Wirksamkeit der Impfprogramme je nach lokalen Bedingungen variieren kann.

Die Grundlage der Analyse ist eine angepasste Version von Covasim, einem Modell, das simuliert, wie sich SARS-CoV-2 ausbreitet und wie COVID-19 bei verschiedenen Personen auftritt. Das Kernmodell, das öffentlich verfügbar ist, wurde während der Pandemie für verschiedene Studien über die Auswirkungen von COVID-19 in Orten wie Seattle, Grossbritannien, den USA und Australien verwendet. In diesem Modell können Infektionen mild oder schwer sein, und die Wahrscheinlichkeit schwerer Erkrankungen variiert je nach Alter und Immunstatus. Die Zeit, die jemand benötigt, um von einer Infektion zu schwerer Krankheit überzugehen, variiert je nach Virusvariante.

Immunität im Modell basiert auf etablierten Zusammenhängen zwischen Antikörpern und Schutz gegen Infektionen und schwere Erkrankungen. Jede Person im Modell hat eine Zahl, die ihr aktuelles Antikörperniveau widerspiegelt, das mit jeder Infektion oder Impfung steigt, aber im Laufe der Zeit abnimmt. Mit neuen Varianten, die häufiger werden, verfolgt das Modell Immunantworten im Detail.

Für diese Analyse haben wir das Modell so modifiziert, dass es individuelle Antikörperwerte basierend auf der Quelle der Immunität verfolgt, ob durch natürliche Infektionen oder Impfungen. Zum Beispiel wird eine Person, die zu Beginn der Pandemie infiziert war und zwei Dosen Impfstoff erhalten hat, unterschiedliche Antikörperwerte in Bezug auf jede dieser Quellen haben. Das Modell erfasst die Nuancen, wie sich diese Antikörperwerte im Laufe der Zeit ändern und wie wiederholte Expositionen gegenüber Infektionen oder Impfungen die Immunität verbessern können.

Wenn jemand einem bestimmten Virusvariant ausgesetzt ist, berechnet das Modell, wie effektiv seine Antikörper gegen diese Virusvariante sind, basierend auf seiner Geschichte von Infektionen und Impfungen. Dieser Prozess beinhaltet eine komplexe Matrix, die widerspiegelt, wie gut Antikörper, die als Reaktion auf eine Variante produziert wurden, eine andere Variante neutralisieren können. Das Modell führt auch zwei wichtige Konzepte ein, die in anderen Studien nicht behandelt werden. Das erste ist, wie wiederholte Impfungen das Spektrum der Immunantworten erhöhen können, bekannt als Affinitätsreifung. Das zweite ist, dass es mit jeder zusätzlichen Impfstoffdosis abnehmende Erträge gibt, was bedeutet, dass Auffrischungen die Immunität verbessern können, die Vorteile aber mit mehr Dosen abnehmen.

In traditionellen Infektionsmodellen werden Ausbrüche initiiert, indem einige wenige Individuen infiziert werden. Um lange Kalibrierungen zu vermeiden, integriert das Modell für diese Analyse Immunität aus früheren Infektionen und Impfungen. Das bedeutet, dass das Modell mit einem realistischen Bild der bestehenden Immunität der Bevölkerung beginnt, bevor es die laufende Ausbreitung des Virus simuliert.

Dynamische Simulationen beginnen kurz vor einer grossen Welle von Infektionen, wie der Omikron-Welle. Diese Simulationen spiegeln wider, wie sich Infektionen innerhalb verschiedener sozialer Kontexte verbreiten, wie zu Hause, in Schulen und am Arbeitsplatz. Das Modell passt das Mass an Übertragbarkeit an, um öffentliche Gesundheitsmassnahmen und sich ändernde Verhaltensweisen als Reaktion auf die Pandemie zu berücksichtigen, und stellt somit dar, wie nicht-pharmazeutische Interventionen und Verhaltensänderungen die Virusausbreitung beeinflussen können.

Der Fokus dieser Analyse liegt auf vier repräsentativen Szenarien, die unterschiedliche Impfgeschichten widerspiegeln, einschliesslich Situationen ähnlich wie in Malawi, Kenia, Südafrika und Indien. Diese Szenarien unterscheiden sich nicht nur in den Impfniveaus, sondern auch im Zeitpunkt der Impfstoffverteilung und den demografischen Merkmalen.

Während sich das Virus entwickelt, verändert sich seine Fähigkeit, sich auszubreiten und Krankheiten zu verursachen. Daher berücksichtigt das Modell zwei zukünftige Szenarien der Virusentwicklung, die beeinflussen, wie effektiv die Impfstoffe in Zukunft sein werden. Im ersten Szenario werden neue Sublinien der Omikron-Variante weiterhin auftreten, während das zweite Szenario das Auftreten einer völlig neuen Variante umfasst, die sich deutlich von früheren Stämmen unterscheidet.

Diese Studie versucht zu verstehen, wie verschiedene Impfstrategien in diesen unterschiedlichen Kontexten in den nächsten zwei Jahren wirken können, beginnend im Jahr 2024. Die Szenarien erforschen das Impfen von Bevölkerungen, die noch keinen Impfstoff erhalten haben, neben der Bereitstellung von Auffrischungen für bereits geimpfte Personen.

Die Analyse zeigt, dass Impfungen in allen betrachteten Szenarien zu weniger Todesfällen führen können. Tatsächlich variierte die Gesamtauswirkung des Impfstoffs je nach Setting, wobei der grösste Einfluss oft durch die Priorisierung von Auffrischungsimpfungen für Erwachsene, insbesondere für Personen über 60, erzielt wird. In Umgebungen mit weniger historischer Impfung kann die Impfung dieser älteren Bevölkerungsgruppen bessere Ergebnisse liefern. Zudem tendieren Szenarien, die sich auf jüngere Bevölkerungen konzentrieren, dazu, weniger effektiv zu sein.

Bei der Messung der Effizienz von Impfprogrammen zeigen die Ergebnisse, dass die Priorisierung von Hochrisikogruppen viel bessere Ergebnisse liefert. Beispielsweise ist die Impfung älterer Menschen weitaus effektiver als der Fokus auf Kinder und Jugendliche, die im Allgemeinen ein geringeres Risiko für COVID-19 haben.

Die Studie erkennt jedoch auch einige Einschränkungen an. Das Modell berücksichtigt keine Geburten oder nicht-COVID-Todesfälle, was die Vorteile der Impfung jüngerer Menschen möglicherweise unterbewertet. Zudem könnten die Vorteile der Impfstoffe über den Studienzeitraum hinausreichen, was bedeutet, dass einige Vorteile wahrscheinlich nicht gemessen werden. Die Analyse berücksichtigt nicht andere wichtige Bevölkerungsgruppen, die möglicherweise eine Impfung benötigen, wie zum Beispiel Gesundheitsarbeiter oder immungeschwächte Personen.

Die Ergebnisse legen nahe, dass COVID-19-Impfungen effektiv und effizient sein können, insbesondere wenn sie sich auf ältere Bevölkerungsgruppen konzentrieren, die ein höheres Risiko für schwere Verläufe haben. Gleichzeitig wird die Bedeutung betont, die Effizienz von Impfungen im Vergleich zu anderen öffentlichen Gesundheitsbedürfnissen abzuwägen. Während sich das Virus weiter entwickelt, müssen Impfstrategien möglicherweise angepasst werden, um sicherzustellen, dass sie weiterhin effektiv Leben retten, insbesondere in gefährdeten Bevölkerungsgruppen.

Zusammenfassend unterstreicht die Studie die Notwendigkeit einer sorgfältigen Planung und Priorisierung in den COVID-19-Impfanstrengungen. Es ist entscheidend, die am stärksten gefährdeten Gruppen zu schützen, aber zukünftige Impfkampagnen müssen möglicherweise die Rolle der COVID-19-Impfstoffe im Gesamtkontext der öffentlichen Gesundheit bewerten, insbesondere da in vielen Ländern konkurrierende Gesundheitsbedürfnisse auftreten.