The Potential Clinical Impact of Implementing Different COVID-19 Boosters in Fall 2022 in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Emerging SARS-COV-2 variants are spurring the development of adapted vaccines as public health authorities plan for the fall vaccination strategy. We aimed to estimate the number of infections and hospitalizations prevented by three potential booster strategies in those ≥18 years of age in the United States: Boosting with Moderna’s licensed first generation monovalent vaccine mRNA-1273 (ancestral strain) starting in September 2022, boosting with Moderna’s candidate bivalent vaccine mRNA-1273.214 (ancestral + BA.1 variant of concern [VOC]) starting in September 2022, or boosting with Moderna’s updated candidate bivalent vaccine mRNA-1273.222 (ancestral + BA.4/5 VOC) starting 2 months later in November 2022 due to longer development timeline. Methods An age-stratified, transmission dynamic, Susceptible-Exposed-Infection-Recovered (SEIR) model, adapted from previous literature, was used to estimate the number of infections over time; the model contains compartments defined by both SEIR status and vaccination status. A decision tree was subsequently used to estimate the clinical consequences of those infections. Calibration was performed so the model tracks the actual course of the pandemic up to the present time. Results Vaccinating with mRNA-1273(Sept), mRNA-1273.214(Sept), and mRNA-1273.222(Nov) is predicted to reduce infections by 34%, 40%, and 18%, respectively, over a 6-month time horizon (September-February) compared to no booster. Similarly, boosting in September prevents substantially more hospitalizations than starting to boost in November with a more effective vaccine (42%, 48%, and 25% for mRNA-1273, mRNA-1273.214, and mRNA-1273.222, respectively, at 6 months compared to no booster). Sensitivity analyses around transmissibility, vaccine coverage, masking, and waning of natural and vaccine-induced immunity changed the magnitude of cases prevented but boosting with mRNA-1273.214 in September consistently prevented more cases of infection and hospitalization than the other two strategies. Limitations and Conclusions With the emergence of new variants, key characteristics of the virus that affect estimates of spread and clinical impact also evolve, making estimation of these parameters difficult, especially in heterogeneous populations. Our analysis demonstrated that vaccinating with the bivalent mRNA-1273.214 booster was more effective over a 6-month period in preventing infections and hospitalizations with a BA.4/5 subvariant than the tailored vaccine, simply because it could be deployed 2 months earlier. We conclude that there is no advantage to delay boosting until a BA.4/5 vaccine is available; earlier boosting with mRNA-1273.214 will prevent the most infections and hospitalizations.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».