洞悉疫苗接種成效 平衡抗疫與經濟

評論 2022/09/29

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新冠疫情至今未息,截至香港時間9月18日晚上11時,全球新冠肺炎死亡人數為6,530,483。目前的Omicron變異病毒株傳染力強、速度快,因此進行病毒檢測和鼓勵公眾集體接種疫苗,是應對疫情的重要防控手段。

接種減重症風險 降死亡人數

如何有效防控疫情,是極需討論的議題。自疫情爆發後,多國備受衝擊,大量人口染疫死亡,有傳染病學專家擔心及警告,全球確診人數可能被低估,一些低度發展的國家因衞生基礎設施薄弱,檢測能力不足,以致無法迅速識別染疫患者。進行核酸檢測是有效和精準的病毒檢測方法,也有通過抗原檢測進行,以提高「早發現、早隔離、早醫治」,對疫情蔓延作出進一步防控。

筆者聯同其他3位學者,包括科大商學院George Panayotov教授、新南威爾斯大學Rik Sen教授和印度管理研究所邦加羅爾分校Pulak Ghosh教授組成的研究團隊,發現一個新方法,能夠在公共衞生數據不足的情況下,測量疫苗效果(vaccine effectiveness),此舉不但為現行測量方法提供較易實行的替代方案,亦有效協助數據不足的國家制定和調整更完備的疫苗和免疫政策。

走筆至此,須作一些有關疫苗保護力的說明。所謂「疫苗保護力」,按照嚴格的定義,是指接種疫苗的人群與沒有接種疫苗的人群相比,究竟減少了多少感染、重症或死亡的風險;可以說,疫苗保護力是「疫苗效力」(vaccine efficacy)和「疫苗效果」(vaccine effectiveness)的統稱。「疫苗效力」可以經由嚴謹的臨床試驗得知,至於「疫苗效果」則是經由疫苗接種後研究資料得知,這一點很重要。誠然,接種疫苗不能百分百避免染疫,但可大幅降低感染、重症或死亡的風險,從而可以降低死亡人數。

很顯然,研發有效果的疫苗接種,實在有助我們盡快擊退疫情。許多發達國家都擁有成熟的醫療檔案管理系統,以及充足的公共衞生數據,因而在疫情爆發後,很早已着手研究及測量疫苗對其國民的保護率。其中,「檢測陰性設計」(Test-negative Design,TND)是當下國際間測量疫苗有效率的主流方法,通過比對在同一檢測中呈陽性或陰性結果人士的疫苗接種狀況,以估算疫苗的有效率。

亞非地區缺研究數據 不利控疫

不過,正如上文提到,對於中低收入國家而言,公共衞生基礎建設薄弱,測量疫苗的效果並非易事,因為即使這些國家的衞生部門掌握全國已接種疫苗、感染或住院人士的總數,卻往往不知道個別檢測呈陽性的人士是否曾經接種疫苗;若然未能掌握個別人士的疫苗接種紀錄,便無法使用TND的方式測量疫苗有效率。

就疫苗有效率的目前研究,傾向以較富裕國家的人口為研究對象。以新冠疫苗有效率研究數據庫VIEW-hub為例,在今年5月初,數據庫的249項研究中,只有16項大規模的研究(超過5萬名研究對象)來自中低收入國家,而且其中一半來自巴西,大部分亞洲和非洲地區均未收錄在內;然而,亞洲和非洲地區人口稠密,缺乏相關研究數據,有可能導致區內國家在制定公共政策時,無法掌握全面的資訊,對防控疫情工作甚為不利。

筆者和George Panayotov及Rik Sen教授帶領的研究團隊,進行了一項在缺乏這些個別人士數據的情況下,如何測量疫苗有效率。我們留意到,不少政府在推行疫苗接種計劃時,都會以年齡界定接種資格,意味在某一特定階段,只有高於某個年齡層的公民,才有資格接種疫苗,而低於該年齡層的人則沒有。

藉RDD測量法 測「疫苗效力」

研究團隊利用斷點迴歸設計(Regression Discontinuity Design,RDD)這項簡單的統計模型收集資料,比較高於及低於年齡界限群體之間的新冠肺炎相關臨床表現,包括陽性病例、高CT值陽性病例、住院及死亡人數等。基於這些群體的年齡相近,因此可以假設擁有相同的健康狀況或疾病感染風險。

與此同時,以RDD測量疫苗有效率,我們主要採納各種新冠肺炎相關臨床表現在年齡界限之上及之下的群體中所下降的比例,以及各個年齡組別的疫苗接種率等其他因素,所使用的數據比現行主流方法所要求的少。

團隊以上述方法為本,設計一個考慮突破性病例(已接種疫苗的受感染人士)的RDD方法(breakthrough-based RDD),並將兩者應用於印度的一組公共衞生數據。研究結果顯示,在2021年初Delta變異病毒株大流行期間,接種一劑疫苗的預防感染有效率達到55%,而預防因感染而需住院的有效率則達到80%。順筆一提,團隊所使用的數據來自印度東部的西孟加拉邦(West Bengal),包含800多萬個新冠疫苗接種與檢測人士,以及超過14萬個住院病例,當地在去年3月至4月期間,以45歲作為年齡限制實施疫苗接種計劃。有興趣進一步了解這項研究的讀者,可參考我們在《Science Advances》上發表的研究論文(Measuring vaccine effectiveness from limited public health datasets:Framework and estimates from India’s second COVID wave, 6 May 2022, Vol 8, Issue 18)。

事實上,自全球開始推行新冠疫苗接種以來,大部分國家也以年齡界定接種資格,所以RDD測量方法可以被廣泛應用,對於缺乏完善的公共衞生數據、以致無法採用現行主流方法測量疫苗有效率的國家來說,更是份外有利。

制定有效檢疫政策 保經濟活力

總的來說,疫苗有效率對不同群體或有差異,但畢竟每個國家的既有新冠肺炎感染風險不同,因此幫助各國了解疫苗對其人口的有效程度,對各國確立疫苗接種政策應對疫情大有幫助。舉例來說,如果某個國家發現,接種一劑疫苗對於國民的保護率已經夠高,那麼在疫苗供應緊張的情況下,為更多人提供一劑疫苗,將會比為小部分人提供兩劑疫苗更為明智;此外,假如各國的衞生部門能夠準確估計疫苗有效率,對政府判斷已接種疫苗人士是否能夠免於重症,也有很大幫助,這對於決定是否與病毒共存至關重要。

無可否認,每個國家都需要就經濟發展和防控疫情(尤其是實施隔離免疫政策)兩者之間取得平衡,目前全球經濟出現下行壓力,保持經濟活力是推動社會持續運行的重要引擎,而掌握疫苗接種的效果,是制定有效疫苗及檢疫政策最為重要的手段。

每個國家都需要就經濟發展和防控疫情兩者之間取得平衡,而掌握疫苗接種的效果,是制定有效疫苗及檢疫政策最為重要的手段。(法新社資料圖片)

撰文 : Abhiroop Mukherjee 科大商學院金融學系副教授

欄名 : 評論

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