Modelling the impact of extending dose intervals for COVID-19 vaccines in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dual dose SARS-CoV-2 vaccines demonstrate high efficacy and will be critical in public health efforts to mitigate the COVID-19 pandemic and its health consequences; however, many jurisdictions face very constrained vaccine supply. We examined the impacts of extending the interval between two doses of mRNA vaccines in Canada in order to inform deliberations of Canada’s National Advisory Committee on Immunization. Methods We developed an age-stratified, deterministic, compartmental model of SARS-CoV-2 transmission and disease to reproduce the epidemiologic features of the epidemic in Canada. Simulated vaccination comprised mRNA vaccines with explicit examination of effectiveness against disease (67% [first dose], 94% [second dose]), hospitalization (80% [first dose], 96% [second dose]), and death (85% [first dose], 96% [second dose]) in adults aged 20 years and older. Effectiveness against infection was assumed to be 90% relative to the effectiveness against disease. We used a 6-week mRNA dose interval as our base case (consistent with early program rollout across Canadian and international jurisdictions) and compared extended intervals of 12 weeks, 16 weeks, and 24 weeks. We began vaccinations on January 1, 2021 and simulated a third wave beginning on April 1, 2021. Results Extending mRNA dose intervals were projected to result in 12.1-18.9% fewer symptomatic cases, 9.5-13.5% fewer hospitalizations, and 7.5-9.7% fewer deaths in the population over a 12-month time horizon. The largest reductions in hospitalizations and deaths were observed in the longest interval of 24 weeks, though benefits were diminishing as intervals extended. Benefits of extended intervals stemmed largely from the ability to accelerate coverage in individuals aged 20-74 years as older individuals were already prioritized for early vaccination. Conditions under which mRNA dose extensions led to worse outcomes included: first-dose effectiveness < 65% against death; or protection following first dose waning to 0% by month three before the scheduled 2 nd dose at 24-weeks. Probabilistic simulations from a range of likely vaccine effectiveness values did not result in worse outcomes with extended intervals. Conclusion Under real-world effectiveness conditions, our results support a strategy of extending mRNA dose intervals across all age groups to minimize symptomatic cases, hospitalizations, and deaths while vaccine supply is constrained.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».