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# 健康科学# 疫学

脆弱な人々の麻疹免疫の評価

麻疹の免疫に関する重要なギャップが血清陽性率データのレビューで明らかになった。

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麻疹の免疫ギャップが明らか麻疹の免疫ギャップが明らかにされた研究が麻疹免疫評価の重大な欠陥を指摘。
目次

麻疹は今でも世界中で大きな問題で、特に低中所得国で多くの病気や死亡を引き起こしてるんだ。安全で効果的なワクチンがあるにも関わらず、麻疹のケースや死亡の99%以上がそういう地域で起こってる。麻疹が広がり続ける主な理由の一つは、ワクチン接種を受けてる人が少ないから。コミュニティが麻疹から安全になるには、多くの人がその病気に対して免疫を持ってないといけなくて、これを「集団免疫」って呼ぶんだ。

免疫プログラムの計画を立てたり、麻疹の発生リスクを把握するためには、コミュニティの中でどれだけの人がまだその病気のリスクにさらされているかを知ることが重要だ。でも、全体像を把握するのは難しいこともある。免疫がどれだけあるかを判断するのが難しいいくつかの要因があるんだ。ワクチン接種のタイミングや、ワクチンの保管状態、特定のグループ(例えばHIVの人たち)がワクチンにどれだけ反応するか、そして地域の健康モニタリングの質などが含まれるね。こうした課題のせいで、ワクチン接種率や報告されたケースを見ただけでは麻疹に対する全体の免疫を理解するのが難しくなるんだ。

コミュニティの免疫を把握する一つの方法は、血清調査を通じてなんだ。これらの調査は、血液中の抗体の存在をチェックして、どれだけの人が麻疹から守られているかを見るんだ。このデータは、ワクチン接種の努力を改善するための判断材料になったり、病気の広がりを予測するモデルに役立ったり、現実世界でワクチンがどれだけ効果があるかを示したりするんだ。

でも、血清有病率データを解釈するのもいろいろと難しいことがある。バイアスが結果に影響を与えることがあって、例えば使ったテストがあまり敏感じゃなかったり、集めたサンプルが全体の人口を代表していない場合など。テストがちゃんと行われなかったり、方法がよく説明されていなかったりすると、結果の精度について疑問を持つことになるし、全体のコミュニティをカバーできてない選ばれ方をした参加者のサーベイも結果を歪めることがある。

血清調査のデータを使うときは、結果の報告方法について考えることが大事だ。これは、どのレベルの抗体が麻疹からの保護を示すのか、そして各テストが不確実な結果をどう扱うのかを知ることを含むよ。このデータを決定やモデル作成に正しく使い解釈するには、こうした複雑さをはっきり認識して話し合うことが必要なんだ。

さまざまな地域や時期の血清有病率データについての知識を増やすことで、ワクチン戦略のためのより良いモデルを作成するためにこの情報を使うことができる。これは特に、麻疹が大きな懸念となっている低中所得国では重要だ。関連する情報を集めるために、2021年までに発表された麻疹の血清有病率に関する過去の研究を徹底的にレビューしたんだ。研究の詳細や実験方法の情報を分析のために取り出したよ。

このプロセスは特定のガイドラインに従って行われ、低中所得国での麻疹の免疫に関する研究を報告した発表された研究を探していた。結果、数千の研究がスクリーニングされて、特定の基準を満たさなかった多くのものが除外された。最終的には、1953年から2019年までのタイムラインをカバーするほんの一部の研究がレビューのために選ばれたんだ。

研究を通じて約183,000人がサンプリングされて、麻疹の血清有病率は約78%で、地域によって大きく異なることが分かったよ。WHOの異なる地域からのデータは、どこで研究が行われたかやその場所の免疫レベルを示してた。一部の研究は数十年前に行われたけど、最近のものも多くて、年齢層や人口構成のミックスを反映してるんだ。

この幅広いデータを集めた後、各研究のバイアスを評価するための評価ツールを作成したんだ。このツールは、参加者の選び方、テスト方法、結果の報告方法など、研究デザインのいくつかの側面を調べた。研究者たちは、これらの側面を特定の指標に基づいて低、中、重度、またはクリティカルなバイアスとして分類したよ。ほとんどの研究は中程度のバイアスのカテゴリーに分類されていて、研究の実施や報告の方法に大きな改善の余地があることを示してた。

研究のために参加者がどう選ばれたかを見ると、多くの研究が無作為サンプリング方法を使う代わりに非代表的なサンプルに頼ってたことが分かった。これが、実際の人口の状況を正確に反映しない歪んだ結果につながることがあるんだ。

テスト方法の評価も懸念を呼んで、 多くの研究が使われたアッセイについての明確な詳細が不足してた。一部の研究はテストプロトコルについて報告してたけど、他の研究は重要な情報を言及してなかったりして、測定の正確性について疑問を生むことになった。血球凝集抑制試験のような特定の種類のアッセイは、他の方法に比べて敏感性が低いことで知られてるけど、よく使われてた。

結果の報告方法を分析すると、多くの研究は報告バイアスに苦しんでた。ほとんどの研究が免疫を構成する具体的な閾値を提供してたけど、かなりの数が不確実な結果の扱いについて十分なコンテクストを提供してなかった。この曖昧さが、結果の信頼性に影響を与えて、データに基づいて完全に情報に基づいた決定を下すのが難しくなるんだ。

年を追うごとに、免疫の粗い中央値のレベルは地域や時間によって異なってた。ワクチン接種のカバレッジが良い国は一般的に麻疹に対してより一貫した保護を示してたけど、カバレッジが低い地域は公共の健康上の課題に直面してた。以前の数十年の研究は、最近の研究に比べてより厳しいバイアスを持ってた傾向が見られ、これは研究デザインや実施の改善を反映しているかもしれない。

血清有病率データがワクチン接種の努力にどう影響するかをより明確に理解するためには、得られた結果をワクチン接種のカバレッジや病気の発生率と比較することが重要だ。麻疹の発生率が高くてワクチン接種率が低い地域で行われた研究は、バイアスが多いことが多く、困難な環境での研究が直面する課題を強調しているんだ。

このレビューの結果は、低中所得国での麻疹の免疫研究とバイアスの状態に光を当てることを目指しているんだ。ワクチンプログラムが進化し続ける中で、免疫レベルが時間とともに変化することを理解することは、効果的な公共の健康戦略を計画するために不可欠なんだ。利用可能な血清有病率研究の数は増えたけど、これらの研究の質と透明性の向上がまだ必要で、将来の公共の健康介入のために最良の結果を確保するために必要なんだ。

つまり、麻疹は依然として重要な世界の健康問題で、特に低中所得国では病気が広く流通しているんだ。血清有病率研究の実施と報告の改善によって、公共の健康の取り組みは免疫レベルやワクチンカバレッジのギャップをよりよく評価できるようになるんだ。この取り組みが最終的に、世界中で麻疹の罹患率と死亡率を減少させるためのより効果的な戦略につながるんだよ。

オリジナルソース

タイトル: Evaluating scope and bias of population-level measles serosurveys: a systematic review and bias assessment

概要: BackgroundMeasles seroprevalence data has potential to be a useful tool for understanding transmission dynamics and for decision making efforts to strengthen immunization programs. In this study, we conducted a systematic review and bias assessment of all primary data on measles seroprevalence in low- and middle-income countries published from 1962 to 2021. MethodsOn March 9, 2022, we searched PubMed for all available data. We included studies containing primary data on measles seroprevalence and excluded studies if they were clinical trials or brief reports, from only health care workers, suspected measles cases, or only vaccinated persons. We extracted all available information on measles seroprevalence, study design, and seroassay protocol. We conducted a bias assessment based on multiple categories and classified each study as having low, moderate, severe, or critical bias. This review was registered with PROSPERO (CRD42022326075). FindingsWe identified 221 relevant studies across all World Health Organization regions, decades and unique age ranges. The overall crude mean seroprevalence across all studies was 78.00% (SD: 19.29%) and median seroprevalence was 84.00% (IQR: 72.75 - 91.66%). We classified 80 (36.2%) studies to have severe or critical overall bias. Studies from country-years with lower measles vaccine coverage or higher measles incidence had higher overall bias. InterpretationWhile many studies have underlying bias, many studies provide data that can be used to inform modelling efforts to examine measles dynamics and programmatic decisions to reduce measles susceptibility. FundingBill & Melinda Gates Foundation; Gavi, the Vaccine Alliance; US National Institutes of Health Research in ContextO_ST_ABSEvidence before this studyC_ST_ABSOn August 20, 2023, we searched PubMed for systematic reviews published from January 1, 1980 to August 20, 2023 using the search terms "measles" AND "sero*". We included studies if they were a systematic review of measles seroprevalence data and excluded studies that did not contain information on measles seroprevalence, were not systematic reviews, only included data from persons within a subpopulation (e.g., pregnant people or healthcare workers), or were of head-to-head laboratory comparisons of assay methodology. We identified one previous systematic review, by Thompson and Odahowski, published in 2016 and including data through mid-2014. That review identified 220 measles and/or rubella seroprevalence studies from all countries globally. Study authors published a descriptive summary of seroprevalence trends by age in a five select countries and a narrative summary of high-level epidemiologic trends in the underlying data, including information available on maternal antibody waning. Beyond these select summary findings, that study did not separately report seroprevalence from each study identified in the analysis, nor did it include any information on study design or population-representativeness. While study authors noted general limitations related to the different methods used across studies, they did not include any specific information on assay type, selection biases or other characteristics that could influence the accuracy of results or include data in a tabular format, which limits the utility of this study for subsequent analyses. Added value of this studyOur study builds upon the known body of data on measles seroprevalence from low- and middle-income countries in multiple ways. First, we included data published up to December 31, 2021 and from non-English language studies. Second, we extracted all available relevant information on study design characteristics and assay protocol used in each study to measure seroprevalence. Then, we constructed a bias assessment framework and conducted a bias assessment across multiple categories (study selection of participants, measurement tool and classification of immunity, and reporting of results) to classify the underlying bias in each study. Finally, we compared seroprevalence estimates across regions and bias levels, and bias levels among various study location characteristics. Implications of all the available evidenceAccounting for study design and seroassay protocol used in serosurveys can influence interpretation of population-level seroprevalence estimates. Our systematic review and bias assessment provides an updated landscape of serological studies and highlights key biases in the current literature. It provides a repository of measles seroprevalence data, along with corresponding critical information on factors that influence population-representativeness and overall sensitivity of the measurement assay used in each study, that can be used to inform measles susceptibility estimates useful for planning targeted vaccination efforts.

著者: Alyssa N Sbarra, F. T. Cutts, H. Fu, I. Poudyal, D. A. Rhoda, J. F. Mosser, M. Jit

最終更新: 2023-08-29 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.29.23294789

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.29.23294789.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。

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