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Aumento degli eventi cardiovascolari di emergenza tra la popolazione sotto i 40 anni in Israele con il siero della terza ondata

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FILE - This October 2021, photo provided by Pfizer shows kid-size doses of its COVID-19 vaccine in Puurs, Belgium. (Pfizer via AP, File)

Le reazioni avverse cardiovascolari sono causate da infezioni da coronavirus 2019 (COVID-19) e segnalate come effetti collaterali dei vaccini COVID-19. L’arricchimento degli attuali sistemi di sorveglianza della sicurezza dei vaccini con ulteriori fonti di dati può migliorare la comprensione della sicurezza dei vaccini COVID-19. Utilizzando un set di dati unico dei servizi medici di emergenza nazionali israeliani (EMS) dal 2019 al 2021, lo studio mira a valutare l’associazione tra il volume di arresto cardiaco e le chiamate EMS di sindrome coronarica acuta nella popolazione di 16-39 anni con potenziali fattori compresi i tassi di infezione e vaccinazione da COVID-19.

Nel periodo gennaio-maggio 2021 è stato rilevato un aumento di oltre il 25% in entrambi i tipi di chiamata, rispetto agli anni 2019-2020. Utilizzando modelli di regressione binomiale negativa, i conteggi settimanali delle chiamate di emergenza erano significativamente associati ai tassi di 1a e 2a dose di vaccino somministrata a questa fascia di età, ma non ai tassi di infezione da COVID-19. Pur non stabilendo relazioni causali, i risultati sollevano preoccupazioni per quanto riguarda gli effetti collaterali cardiovascolari gravi non rilevati indotti dal vaccino e sottolineano la relazione causale già stabilita tra vaccini e miocardite, una causa frequente di arresto cardiaco inaspettato nei giovani.

La sorveglianza dei potenziali effetti collaterali del vaccino e degli esiti di COVID-19 dovrebbe incorporare EMS e altri dati sanitari per identificare le tendenze della salute pubblica (ad esempio, aumento delle chiamate EMS) e indagare prontamente le potenziali cause sottostanti. i risultati sollevano preoccupazioni per quanto riguarda gli effetti collaterali cardiovascolari gravi non rilevati indotti dal vaccino e sottolineano la relazione causale già stabilita tra vaccini e miocardite, una causa frequente di arresto cardiaco imprevisto nei giovani.

La sorveglianza dei potenziali effetti collaterali del vaccino e degli esiti di COVID-19 dovrebbe incorporare EMS e altri dati sanitari per identificare le tendenze della salute pubblica (ad esempio, aumento delle chiamate EMS) e indagare prontamente le potenziali cause sottostanti. i risultati sollevano preoccupazioni per quanto riguarda gli effetti collaterali cardiovascolari gravi non rilevati indotti dal vaccino e sottolineano la relazione causale già stabilita tra vaccini e miocardite, una causa frequente di arresto cardiaco imprevisto nei giovani. La sorveglianza dei potenziali effetti collaterali del vaccino e degli esiti di COVID-19 dovrebbe incorporare EMS e altri dati sanitari per identificare le tendenze della salute pubblica (ad esempio, aumento delle chiamate EMS) e indagare prontamente le potenziali cause sottostanti.

introduzione

Gli esiti avversi cardiovascolari come la coagulazione del sangue (p. es., trombosi coronarica), la sindrome coronarica acuta, l’arresto cardiaco e la miocardite sono stati identificati come conseguenze dell’infezione da coronavirus 2019 (COVID-19) 1 , 2 , 3 , 4 , 5 . Allo stesso modo, i dati dei sistemi di sorveglianza regolamentare e di auto-segnalazione, tra cui il Vaccine Adverse events Reporting System (VAERS) negli Stati Uniti (USA) 6 , il Yellow Card System nel Regno Unito 7 e il sistema EudraVigilance in Europa 8 , associano simili effetti collaterali cardiovascolari 9 , 10 , 11 ,12 , 13 con una serie di vaccini COVID-19 attualmente in uso.

Più recentemente, diversi studi hanno stabilito una probabile relazione causale tra i vaccini a RNA messaggero (mRNA) di BNT162b2 e mRNA-1273 11 , 14 , 15 , 16 così come i vaccini adenovirus (ChAdOx1) 17 con miocardite, principalmente nei bambini, giovani e medi adulti di età. Lo studio del Ministero della Salute in Israele, paese con uno dei tassi di vaccinazione più alti al mondo, valuta che il rischio di miocardite dopo aver ricevuto la 2a dose di vaccino sia compreso tra 1 su 3000 e 1 su 6000 negli uomini di 16 anni– 24 e 1 su 120.000 negli uomini sotto i 30 anni 11 , 12 , 13. Uno studio di follow-up del Center of Disease Control (CDC) statunitense basato sui sistemi di auto-segnalazione VAERS e V-Safe 18 conferma ulteriormente questi risultati 19 . Il CDC ha recentemente pubblicato un avviso relativo al rischio di miocardite correlato al vaccino, ma ha comunque mantenuto la raccomandazione di vaccinare i giovani e i bambini di età superiore ai 12 7 . Preoccupazioni simili si riflettono nella recente approvazione del vaccino Pfizer da parte della Food and Drug Administration, che richiede diversi studi successivi sugli effetti a breve e lungo termine della miocardite nei giovani individui 20 .

Sebbene i benefici della vaccinazione COVID-19 siano chiari, soprattutto per le popolazioni ad alto rischio di sviluppare malattie gravi e potenzialmente pericolose per la vita 15 , 21 , è importante comprendere meglio i potenziali rischi per ridurre al minimo i potenziali danni. Tuttavia, valutare la connessione tra miocardite e altre potenziali condizioni cardiovascolari e i vaccini COVID-19 è impegnativo. In primo luogo, è noto che i sistemi di auto-segnalazione 22 di eventi avversi presentano bias di auto-segnalazione e problemi di sotto-segnalazione e sovra-segnalazione 23 , 24 , 25 . Anche lo studio israeliano, basato su una raccolta di dati più proattiva, afferma che alcuni dei casi potenzialmente rilevanti non sono stati completamente indagati.

In secondo luogo, la miocardite è una malattia particolarmente insidiosa con molteplici manifestazioni riportate. Esiste una vasta letteratura che mette in evidenza casi asintomatici di miocardite, che sono spesso sottodiagnosticati 26 , 27 , così come casi in cui la miocardite può essere erroneamente diagnosticata come sindrome coronarica acuta (SCA) 28 , 29 , 30 . Inoltre, numerosi studi esaurienti dimostrano che la miocardite è una delle principali cause di decessi improvvisi e inaspettati negli adulti di età inferiore ai 40 anni e valutano che sia responsabile del 12-20% di questi decessi 26 , 31 , 32 , 33. Pertanto, è plausibile la preoccupazione che l’aumento dei tassi di miocardite tra i giovani possa portare a un aumento di altri eventi avversi cardiovascolari gravi, come l’arresto cardiaco (CA) e l’ACS. Prove aneddotiche suggeriscono che questa potrebbe non essere solo una preoccupazione teorica 16 .

In terzo luogo, il danno miocardico e la miocardite sono prevalenti tra i pazienti con infezione da COVID-19 26 , 34 . Poiché l’introduzione del vaccino contro il COVID-19 avviene spesso con infezioni da COVID-19 della comunità di fondo, potrebbe essere difficile identificare se l’aumento dell’incidenza di miocardite e condizioni cardiovascolari correlate, come CA e SCA, sia determinato da infezioni da COVID-19 o indotto da COVID-19 -19 vaccini. Inoltre, tali aumenti possono anche essere causati da altri meccanismi causali sottostanti indirettamente correlati al COVID-19, ad esempio i pazienti che ritardano la ricerca di cure di emergenza a causa della paura della pandemia e del blocco 35 .

Questo studio mira a esplorare come fonti di dati aggiuntive, come quelle dei servizi medici di emergenza (EMS), possono integrare i sistemi di sorveglianza dei vaccini auto-segnalati nell’identificazione delle tendenze di salute pubblica relative a COVID-19. Più in particolare, lo studio esamina l’associazione tra gli incidenti CA e ACS nella popolazione di 16-39 anni e due potenziali fattori causali: i tassi di infezione da COVID-19 e il lancio del vaccino COVID-19. Lo studio sfrutta il sistema di dati Israel National EMS (IEMS) e analizza tutte le chiamate relative agli eventi CA e ACS in due anni e mezzo, dal 1 gennaio 2019 al 20 giugno 2021.

Metodi

Progettazione dello studio

Questo studio retrospettivo basato sulla popolazione sfrutta il sistema di dati IEMS e analizza tutte le chiamate relative agli eventi CA e ACS in due anni e mezzo, dal 1 gennaio 2019 al 20 giugno 2021. I dati delle chiamate IEMS sono accoppiati con i dati su COVID -19 tassi di infezione, nonché i rispettivi tassi di vaccinazione nello stesso periodo di tempo.

Il periodo di tempo dello studio abbraccia 14 mesi di un “periodo normale” prima della pandemia di COVID-19 e del lancio del vaccino (1/2019–2/2020), circa 10 mesi di un “periodo pandemico” con due ondate di pandemia (3 /2020–12/2020) e circa 6 mesi di un “periodo pandemico e di vaccinazione” (1/2021–6/2021), durante il quale Israele ha lanciato il suo lancio di vaccinazioni parallelamente a una terza ondata di pandemia di COVID-19. Pertanto, consente di studiare come il conteggio delle chiamate CA e ACS cambia nel tempo con diverse condizioni di sfondo e potenzialmente evidenziare i fattori associati ai cambiamenti temporali osservati.

Questo studio è stato ritenuto esente da revisione da parte del Massachusetts Institute of Technology Institutional Review Board (E-3300). Lo studio è stato approvato anche dal comitato di ricerca dell’IEMS.

Fonti di dati e popolazione di studio

Dati delle chiamate CA e ACS

Il sistema di dati IEMS include registrazioni di tutte le chiamate ricevute tramite il numero telefonico di emergenza nazionale israeliano (1-0-1). Si noti che l’IEMS è un’organizzazione nazionale che gestisce tutte le chiamate EMS in Israele. Ciascun record contiene più campi di informazioni, incluso il tipo di chiamata verificato retrospettivo come determinato dal team EMS (in contrasto con la classificazione iniziale della chiamata), la data, le caratteristiche di risposta rilevanti (ad es. morte sul posto e se era necessaria la rianimazione durante la risposta ), e l’età e il sesso del paziente.

Il set di dati dello studio include tutte le chiamate non cancellate con l’età del paziente riportata e un tipo di chiamata verificato di CA o ACS. Le chiamate CA sono state definite come un malfunzionamento elettrico improvviso del cuore di presunta eziologia cardiaca o medica, con conseguente collasso di un paziente, escluse le CA correlate a trauma, overdose di droga o suicidio. Le chiamate ACS sono state definite come condizioni in cui i pazienti sperimentano una riduzione del flusso sanguigno al cuore associata a infarto del miocardio.

I codici di chiamata utilizzati per identificare le chiamate CA e ACS sono determinati dai team EMS sulla base di protocolli definiti dell’IEMS. La diagnosi di CA è stata effettuata in base alle circostanze del collasso descritte dal chiamante al team di spedizione, all’elettrocardiogramma (ECG) della vittima di CA ottenuto tramite un defibrillatore esterno automatizzato e agli indicatori comuni di CA osservati dai paramedici che hanno risposto (p. es., paziente insensibilità, respiro agonico). Le CA dovute o ovviamente correlate a traumi, overdose di droga o suicidio sono state escluse da questo codice di chiamata e dallo studio. La diagnosi di SCA è stata effettuata sulla base dell’ECG a 12 derivazioni del paziente (un ECG a 12 derivazioni è stato eseguito su tutti i pazienti sospettati di SCA per confermare la diagnosi), sui sintomi (p. es., dolore toracico, mancanza di respiro), anamnesi ed esame obiettivo , come ottenuto dai sanitari intervenuti.

I metodi supplementari descrivono i campi dei dati delle chiamate IEMS e i codici del tipo di chiamata in modo più dettagliato.

Vaccinazioni e casi di infezione da COVID-19

I dati sulle vaccinazioni e sui casi di COVID-19 sono stati ottenuti dal portale online del database del governo israeliano ( https://info.data.gov.il/datagov/home/ ). Questi dati includono il numero di dosi giornaliere di 1a e 2a vaccinazione somministrate per fascia di età 36 , nonché il numero settimanale di nuovi casi confermati di COVID-19 per fascia di età, in tutto Israele 37 . I gruppi di età sono costituiti da contenitori di 20 anni che iniziano con 0–19. I conteggi della popolazione per gruppi di età simili sono stati raccolti anche da dati accessibili al pubblico utilizzati per integrare questi set di dati 38. Si noti che Israele ha somministrato solo vaccini BNT162b2 per i quali il ritardo tra la 1a e la 2a dose è di tre settimane e che tra gennaio e maggio 2021 i vaccini sono stati somministrati a individui di età pari o superiore a 16 anni.

Dati e analisi statistiche

Andamento delle chiamate CA e ACS

Per ogni coppia di diagnosi (CA o SCA), gruppo di età (16-39, over 40 o tutte le età) e sesso (maschio, femmina o entrambi i sessi) i cambiamenti assoluti e relativi da un anno all’altro in sono state calcolate le chiamate. La rispettiva significatività statistica di questi cambiamenti si basava sul test E di Poisson a due code 39 . Tali variazioni sono state calcolate separatamente rispetto all’intero anno solare (2019–2020) e dal 1° gennaio al 31 maggio (2019–2021). Il periodo gennaio-maggio è stato utilizzato per il confronto in quanto corrisponde alla somministrazione di vaccinazioni nella fascia di età 16-39 anni nel 2021 36. I confronti per l’intero anno solare sono stati calcolati per esaminare i cambiamenti nelle chiamate quando le infezioni da COVID-19 erano prevalenti, ma non sono state somministrate vaccinazioni nella fascia di età 16-39. Ulteriori analisi che descrivono la percentuale di chiamate CA in cui il paziente è deceduto sul posto (ossia, morte dichiarata prima dell’arrivo in ospedale) e ha ricevuto la rianimazione (ad esempio, il paziente ha ricevuto defibrillazione o rianimazione cardiopolmonare) sono descritte nell’Appendice.

Per visualizzare le tendenze temporali del volume delle chiamate CA e ACS e la potenziale relazione con i tassi di infezione da COVID-19 e i tassi di vaccinazione per la fascia di età 16-39, sono stati creati grafici rispettivamente per le chiamate CA e ACS. Ciascun grafico si sovrappone a diverse serie temporali di media mobile durante il periodo di studio. Questi includono la media mobile centrata di cinque settimane dei rispettivi conteggi settimanali delle chiamate EMS, nonché i conteggi della media mobile centrata di tre settimane di nuovi casi di infezione da COVID-19, le prime dosi di vaccino somministrate e le seconde dosi di vaccino somministrate. I grafici indicano anche i periodi dei tre avvisi nazionali di blocco della salute pubblica relativi al COVID-19 in Israele 40 .

Per migliorare la comprensione di queste tendenze durante la terza ondata pandemica e il lancio della vaccinazione, sono stati creati in modo simile grafici “zoom-in” per il periodo dal 18 ottobre 2020 al 20 giugno 2021. I grafici zoom-in evidenziano anche le stime del numero di individui che hanno ricevuto una sola dose di vaccinazione durante questo periodo. Ciò è stato fatto tracciando un’ulteriore serie temporale della media mobile di tre settimane della seconda dose di vaccino somministrata spostata indietro nel tempo di tre settimane. Più precisamente, la differenza tra il numero di 1a dose di vaccino e il numero di 2a dose di vaccino spostato indietro nel tempo di tre settimane mostra il numero stimato di pazienti che hanno ricevuto solo la loro 1a dose seguendo le raccomandazioni di somministrazione della vaccinazione di Pzifer (cioè, il numero stimato di pazienti che non hanno ricevuto una 2a dose di vaccino dopo un periodo di 3 settimane dalla somministrazione della 1a dose di vaccino). Questa differenza viene utilizzata anche per stimare il numero di dosi singole somministrate a individui che si erano ripresi da infezioni da COVID-19, che è stato tracciato dal 1 aprile 2021 in poi (il 1 aprile 2021 è stato poco dopo che il Ministero della Salute israeliano ha approvato la vaccinazione per questa popolazione41 ).

I grafici per i gruppi di età superiore a 40 e di tutte le età sono mostrati nelle figure supplementari. 1–4 .

Elaborazione di dati di serie temporali per chiamate CA e ACS, amministrazione delle vaccinazioni e conteggi di infezioni da COVID-19

Per verificare se le tendenze anno per anno osservate nei conteggi settimanali delle chiamate CA e ACS nella fascia di età 16-39 sono associate alle infezioni da COVID-19 o alla somministrazione del vaccino, le seguenti serie temporali settimanali sono state calcolate e considerate nel corso del intero periodo di studio: conteggi settimanali delle chiamate CA, rispettivamente, per i pazienti di età compresa tra 16 e 39 anni e di età superiore a 40 anni; Conteggio settimanale delle chiamate ACS di pazienti nella fascia di età 16–39; conteggio cumulativo bisettimanale (settimana corrente e precedente) della 1a e della 2a dose di vaccino somministrata, rispettivamente, nei gruppi di età 16–39 e sopra i 40 anni; e il conteggio cumulativo di tre settimane di nuove infezioni da COVID-19 (attuali e precedenti due settimane) nei gruppi di età 16–39 (approssimato dal gruppo di età 0–39) e oltre i 40 anni, rispettivamente. Si noti che il set di dati sull’infezione da COVID-19 37include solo dati aggregati per la fascia di età 0–39 e quindi sovrastima il numero di infezioni da COVID-19 per la fascia di età 16–39.

La scelta del conteggio bisettimanale della 1a e della 2a dose di vaccino è motivata da studi che suggeriscono che la miocardite compare tipicamente entro due settimane dalla vaccinazione 19 . La scelta di un conteggio cumulativo di tre settimane di nuove infezioni da COVID-19 è motivata dal fatto che i sintomi acuti di COVID-19 sono tipicamente osservati entro tre settimane dall’insorgenza dell’infezione 19 . Poiché l’impatto di COVID-19 potrebbe essere variabile, alcune delle analisi descritte di seguito sono state condotte anche con diversi conteggi di nuove infezioni da COVID-19 variando il periodo di conteggio da una a sei settimane (cioè, conteggi cumulativi tra uno, due, tre, quattro , cinque e sei settimane).

Associazione delle tendenze anno per anno del conteggio delle chiamate con le infezioni da COVID-19 e la somministrazione del vaccino

La correlazione del rango di Spearman è stata calcolata tra la serie temporale dei conteggi settimanali delle chiamate CA per il gruppo di età 16-39 anni e la serie temporale dei conteggi cumulativi bisettimanali (settimana corrente e precedente) della 1a e della 2a dose di vaccino somministrata per il stessa fascia di età. Allo stesso modo, la correlazione di rango è stata calcolata tra le serie temporali dei conteggi settimanali delle chiamate CA e le serie temporali dei nuovi conteggi di infezione da COVID-19 cumulativi di tre settimane (due settimane correnti e precedenti). Lo stesso è stato calcolato per la somma delle serie temporali dei conteggi settimanali delle chiamate CA e ACS per la fascia di età 16-39 (cioè, correlazione con le rispettive serie temporali della dose di vaccino e dei nuovi conteggi di infezione da COVID-19). Come accennato in precedenza, i conteggi cumulativi bisettimanali e trisettimanali rispettivamente per le vaccinazioni e le infezioni da COVID-19,19 . È stata inoltre eseguita un’analisi della potenza post hoc utilizzando G*Power (versione 3.1.9.7) 42 per determinare la potenza statistica (ovvero, la probabilità di rifiutare l’ipotesi nulla, di concludere un effetto ed evitare un errore di tipo II, quando un l’effetto esiste veramente) delle analisi di correlazione. Infine, poiché l’impatto del COVID-19 potrebbe verificarsi in un periodo di tempo variabile, la stessa analisi è stata ripetuta per quanto riguarda le serie temporali del conteggio delle nuove infezioni da COVID-19, ma variando il periodo di conteggio cumulativo dalle tre settimane originali a un intervallo da una a sei settimane.

Per studiare ulteriormente la potenziale associazione tra i conteggi settimanali di CA e ACS, la somministrazione del vaccino e le infezioni da COVID-19 e il controllo delle interazioni incrociate e di altri fattori, sono stati sviluppati due modelli di regressione binomiale negativa 43 . I modelli di regressione binomiale negativa sono comunemente usati per modellare i dati di conteggio e consentono l’analisi dei casi in cui i conteggi delle variabili di esito sono eccessivamente dispersi (la varianza dei dati di conteggio è maggiore della media) 43 , 44 . Tali modelli possono anche essere progettati per utilizzare i dati di conteggio storico cumulativo come funzionalità per stimare i conteggi dei risultati durante un determinato periodo di tempo corrente 35 , 45 , 46 .

Il primo modello, di seguito denominato Modello 1 , regredisce le rispettive serie temporali dei conteggi settimanali delle chiamate CA e dei conteggi settimanali delle chiamate ACS nella fascia di età 16–39 (la variabile dipendente), rispetto alle serie temporali del bi – conteggi cumulativi settimanali delle dosi di vaccino e conteggi cumulativi di nuove infezioni da COVID-19 a tre settimane, entrambi nella fascia di età 16-39 normalizzati dalla rispettiva dimensione della popolazione (variabili indipendenti). Il modello controlla anche le diverse diagnosi (CA rispetto a SCA), per le settimane incluse nei periodi di blocco della salute pubblica nazionale, nonché le variazioni di anno in anno (2019-2020) (ad esempio, dovute alla crescita della popolazione) nelle chiamate tramite rispettive variabili fittizie.

Allo stesso modo, il secondo modello, di seguito denominato Modello 2 , regredisce le rispettive serie temporali dei conteggi settimanali di CA dei gruppi di età 16–39 e over-40 (la variabile dipendente) rispetto alle serie temporali del vaccino cumulativo bisettimanale conteggi delle dosi e conteggi cumulativi di nuove infezioni da COVID-19 in tre settimane nei rispettivi gruppi di età, nuovamente normalizzati dalle rispettive dimensioni della popolazione (variabili indipendenti). Inoltre, invece della variabile fittizia utilizzata nel Modello 1 sopra per catturare i diversi gruppi di diagnosi, il Modello 2 introduce una variabile fittizia per catturare i diversi gruppi di età (16–39 e over-40).

Per identificare i predittori statisticamente più significativi, i modelli utilizzano la selezione graduale delle caratteristiche bidirezionale basata sul criterio di informazione bayesiano (BIC) del modello. La metrica BIC riassume la bontà di adattamento del modello penalizzando il numero di variabili selezionate per evitare l’overfitting 47 . Durante ogni fase dell’algoritmo di selezione, le funzionalità vengono testate per essere aggiunte o rimosse per ridurre al minimo il BIC del modello. I rapporti del tasso di incidenza aggiustato (IRR) e gli intervalli di confidenza (CI) al 95%, che rappresentano la variazione stimata delle chiamate settimanali per variazione unitaria di ciascuna variabile predittiva, sono stati riportati sia per il modello finale dopo la selezione graduale del BIC che per il modello completo senza selezione delle variabili . Lo sviluppo del modello è stato eseguito utilizzando la versione R 4.0.2.

Analisi di sensibilità

Come controllo di solidità delle associazioni determinate dai Modelli 1 e 2, l’analisi è stata ripetuta considerando le serie temporali di conteggio da una a sei settimane di nuove infezioni da COVID-19 nei rispettivi gruppi di età.

Coinvolgimento del paziente e del pubblico

Il coinvolgimento formale del pubblico e dei pazienti non era fattibile nei limiti di tempo e risorse di questo progetto di ricerca. Tuttavia, questo lavoro è stato informato dal dialogo con coloro che lavorano nei sistemi sanitari e nelle politiche pubbliche.

Approvazione etica

Questo studio è stato ritenuto esente da revisione da parte del Massachusetts Institute of Technology Institutional Review Board (E-3300). Lo studio è stato approvato anche dal comitato di ricerca dell’IEMS.

Risultati

Risultati descrittivi generali

Delle 30.262 chiamate di arresto cardiaco e 60.398 SCA incluse nella popolazione dello studio (per i dettagli, vedere i risultati supplementari), 945 (3,1%) e 3945 (6,5%) erano rispettivamente per pazienti di età compresa tra 16 e 39 anni, provenienti da una popolazione di a 3,5 milioni di persone in questa fascia di età 38 . Degli 834.573 casi confermati di COVID-19 durante il periodo di studio, 572.435 (68,6%) casi provenivano da individui di età compresa tra 16 e 39 anni. Tra i 5.506.398 pazienti che hanno ricevuto la prima dose di vaccinazione e 5.152.417 pazienti che hanno ricevuto la seconda dose di vaccinazione, 2.382.864 (43,3%) e 2.176.172 (32,2%) pazienti avevano rispettivamente un’età compresa tra 16 e 39 anni.

Cambiamenti di anno in anno nelle chiamate CA e ACS

Tabella 1riassume le variazioni di anno in anno nel volume delle chiamate CA e ACS. I risultati evidenziano un aumento statisticamente significativo di oltre il 25% in entrambi i bandi CA (25,7%, P <0,05) e ACS (26,0%, P <0,001) per i pazienti di età compresa tra 16 e 39 anni nel periodo gennaio-maggio 2021, rispetto allo stesso periodo nel 2020. È interessante notare che per CA non vi è alcuna differenza statisticamente significativa nel rispettivo volume di chiamate durante l’intero anno (gennaio-dicembre) dal 2019 al 2020 (diminuzione relativa di − 2,4% [P = 0,740]), prima del lancio della vaccinazione e terza ondata di COVID-19 in questa fascia di età. Allo stesso modo, per ACS, l’aumento durante l’intero anno dal 2019 al 2020 (aumento relativo significativo del 15,8% [P <0,001]) è stato seguito da un aumento ancora più ampio nel periodo gennaio-maggio dal 2020 al 2021 (aumento relativo significativo del 26,0% [P < 0,001]), che è stato durante la terza ondata di COVID-19 e il lancio della vaccinazione. Entrambi i sessi nella fascia di età 16-39 anni hanno registrato un aumento delle chiamate CA e ACS dal 2020 al 2021 per gennaio-maggio. Tra i maschi, le chiamate CA sono aumentate del 25,0% (P = 0,073) e le chiamate ACS sono aumentate significativamente del 21,3% (P <0,01). Tra le femmine, le chiamate CA sono aumentate del 31,4% (P = 0,224) e le chiamate ACS invece significativamente del 40,8% (P <0,01).

Fonte: Nature.com

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