Valutare le strategie di vaccinazione contro il COVID-19

Nel corso della storia, l'umanità ha affrontato molte pandemie che hanno portato a sfide sanitarie, economiche e politiche in tutto il mondo. Questi eventi hanno causato milioni di morti, ma hanno anche stimolato ricerche che hanno spinto in avanti i progressi nella salute pubblica e nella medicina. La pandemia di COVID-19 è iniziata a marzo 2020 quando il virus si è diffuso a livello globale, partendo dal suo primo caso in Cina a dicembre 2019. Si è poi spostato in paesi come l'Italia e l'Iran prima di colpire il mondo intero. I sintomi comuni del COVID-19 includono febbre, tosse, mancanza di respiro, affaticamento, dolori corporei, mal di testa e perdita dell'olfatto o del gusto. La malattia è causata dal virus SARS-CoV-2, che ha portato a oltre 692 milioni di casi confermati e circa 6,9 milioni di morti in tutto il mondo entro luglio 2023.

Per combattere la diffusione del COVID-19, i governi hanno imposto misure rigide che hanno cambiato il modo in cui le persone vivono e lavorano. Da quando è iniziata la pandemia, il virus ha mutato molte volte. La maggior parte delle mutazioni non cambia molto le proprietà del virus, come la gravità della malattia o la facilità con cui si diffonde. Tuttavia, alcune mutazioni creano nuove varianti che possono destare preoccupazione. Le varianti di preoccupazione (VOCs) sono quelle che sembrano diffondersi più facilmente, causare malattie più gravi o ridurre l'efficacia dei vaccini e dei trattamenti medici. Tra le VOCs più note ci sono la variante Alpha dal Regno Unito a settembre 2020, la variante Delta dall'India a ottobre 2020 e la variante Omicron dal Sudafrica a novembre 2021.

L'industria farmaceutica ha sviluppato diversi vaccini che hanno ricevuto approvazione da organizzazioni sanitarie in tutto il mondo. Questi vaccini usano metodi diversi per aiutare il sistema immunitario a combattere il virus. Alcuni vaccini contengono parti del materiale genetico del virus, mentre altri contengono versioni inattive o indebolite del virus o specifici pezzi di proteina del virus. La ricerca in corso sta esaminando nuovi tipi di vaccini, come i vaccini inalabili e i farmaci antivirali che possono potenziare la lotta del corpo contro il COVID-19.

Gli studi hanno dimostrato che la terapia anticorpale è efficace per i casi gravi di COVID-19, aumentando i tassi di sopravvivenza del 20%. Tuttavia, questo trattamento è costoso e in quantità limitata. La ricerca indica anche che il vaccino Moderna rimane efficace al 93% due settimane dopo la seconda dose e circa al 92% quattro mesi dopo. Il vaccino Pfizer-BioNTech inizia con un'efficacia del 91%, scendendo a circa il 77% dopo quattro mesi. Il vaccino Johnson & Johnson, che è una singola dose, mostra un'efficacia di circa il 71% due settimane dopo la vaccinazione e del 68% un mese dopo.

Prevedere il numero di casi attivi di COVID-19 in futuro è fondamentale perché circa il 2% di coloro che sono infetti finiscono in ospedale. Se i casi aumentano bruscamente, gli ospedali potrebbero avere difficoltà a tenere il passo con il numero di pazienti che necessitano di cure.

#Obiettivo dello Studio

Questo studio mira a prevedere la diffusione del COVID-19 e trovare il miglior utilizzo per un numero limitato di dosi di vaccino. Esaminerà diverse strategie di vaccinazione e proporzioni di dosi che possono essere allocate per le vaccinazioni di prima dose o come richiami per coloro che sono stati vaccinati in precedenza. Lo studio analizzerà i casi attivi previsti, i decessi e le ospedalizzazioni dovute al COVID-19 durante le campagne di vaccinazione. I risultati aiuteranno a informare le politiche di salute pubblica, specialmente dato il rischio di nuove varianti e forniture di vaccini limitate.

#Revisione della Letteratura

La modellazione matematica delle malattie infettive combina competenze di vari campi come biologia, epidemiologia, matematica e medicina. Questi modelli aiutano i ricercatori a prevedere la diffusione della malattia e a valutare l'incertezza.

Il primo modello significativo è stato il modello SIR, creato nel 1929, che divide una popolazione in tre gruppi: Suscettibili (S), Infetti (I) e Rimossi (R). Nel tempo, questo modello è stato migliorato per includere fattori come infezioni non rilevate, influenze ambientali, viaggi, lockdown e vaccinazioni. I modelli modificati aiutano a comprendere come questi fattori influenzano la diffusione della malattia.

Ad esempio, i ricercatori possono analizzare come i viaggi influenzano le infezioni osservando come le persone si muovono tra le regioni. Questi modelli aiutano anche a valutare gli effetti delle misure di lockdown e del distanziamento sociale simulando diversi scenari. Inoltre, vengono utilizzati per studiare le vaccinazioni regolando copertura, efficacia e tempistiche, il che può mostrare come la vaccinazione influisca sulla diffusione complessiva della malattia.

Le scoperte recenti mostrano che l'Immunità ottenuta dalla vaccinazione dura generalmente circa sei mesi. Di conseguenza, paesi come gli Stati Uniti e la Francia hanno iniziato a offrire richiami a coloro la cui immunità è diminuita. Gli studi indicano anche che più dosi vengono somministrate, meno infezioni si verificano tra la popolazione vaccinata, dimostrando che i modelli si allineano strettamente con i dati del mondo reale.

#Metodi: Il Modello dei Richiami

Un'area cruciale di ricerca è la terza dose, o richiamo, per il COVID-19. L'immunità dai vaccini non è permanente, generalmente dura circa sei mesi. Un richiamo può aiutare a riacquistare questa immunità. Questo studio cerca di rispondere se sia meglio somministrare due dosi a persone non vaccinate o fornire un richiamo a un numero doppio di individui vaccinati per ridurre i decessi.

Abbiamo creato il modello dei richiami, che si concentra su sette gruppi nella popolazione: Suscettibili (S), Vaccinati e Suscettibili (SV), Suscettibili con Immunità Persa (SL), Infetti (I), Infetti e Vaccinati (IV), Recuperati (R) e Morti (D). Questo modello utilizza un sistema di equazioni per tenere traccia di come le persone si spostano tra questi gruppi nel tempo.

Per vedere come funziona il modello nella vita reale, confronteremo due popolazioni: la Russia, con un alto tasso di infezione e vaccinazione, e il Giubuti, con un basso tasso di infezione e vaccinazione. Abbiamo testato nove strategie di vaccinazione con differenti tassi di efficacia del vaccino e velocità di distribuzione.

#Risultati e Discussioni

A febbraio 2022, la Russia aveva circa 2,67 milioni di casi attivi di COVID-19, che rappresentavano circa l'1,84% della sua popolazione di 143,4 milioni. In quel momento, il COVID-19 aveva causato circa 340.248 decessi, ovvero lo 0,23% della popolazione. Entro allora, circa il 49,74% della popolazione russa era completamente vaccinata, ma molti di coloro che erano stati completamente vaccinati prima potrebbero aver perso la loro immunità.

L'analisi dei dati ha mostrato che per i vaccini con alta efficacia (92%), è meglio utilizzare tutte le dosi per vaccinare completamente gli individui non vaccinati per raggiungere il numero più basso di decessi cumulativi. Tuttavia, man mano che l'efficacia del vaccino diminuisce, diventa più significativa la necessità di richiami.

In Giubuti, i dati di inizio aprile 2022 mostravano un tasso di infezione molto basso dello 0,18% tra i suoi 1,1 milioni di persone, portando a soli 189 decessi. Una piccola percentuale (9,97%) della popolazione era completamente vaccinata a quel tempo. A differenza della Russia, l'approccio ottimale in Giubuti era utilizzare tutte le dosi disponibili per vaccinare gli individui non vaccinati.

In generale, lo studio indica che per le comunità con molte persone che hanno perso l'immunità, è utile dedicare una parte dei vaccini ai richiami. D'altro canto, le popolazioni con basse percentuali di immunità persa dovrebbero dare priorità alla prima o seconda dose per gli individui non vaccinati.

#Conclusione

Il modello dei richiami aiuta a simulare e comprendere gli effetti delle strategie di vaccinazione per il COVID-19. I risultati evidenziano la necessità di adattare gli approcci vaccinali in base alle condizioni uniche di ciascuna popolazione. I responsabili politici possono utilizzare queste informazioni per prendere decisioni informate sulla distribuzione dei vaccini, assicurando che le risorse siano allocate in modo efficiente per ridurre al minimo decessi e infezioni nelle diverse comunità. Questo modello può adattarsi a vari scenari, puntando infine a una migliore gestione delle malattie infettive come il COVID-19.