Evaluating COVID-19 Vaccine Efficacy Using Kaplan–Meier Survival Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Analyses of COVID-19 vaccines have become a forefront of pandemic-related research, as jurisdictions around the world encourage vaccinations as the most assured method to curtail the need for stringent public health measures. Kaplan–Meier models, a form of “survival analysis”, provide a statistical approach to improve the understanding of time-to-event probabilities of occurrence. In applications of epidemiology and the study of vaccines, survival analyses can be implemented to quantify the probability of testing positive for SARS-CoV-2, given a population’s vaccination status. In this study, a large proportion of Ontario COVID-19 testing data is used to derive Kaplan–Meier probability curves for individuals who received two doses of a vaccine during a period of peak Delta variant cases, and again for those receiving three doses during a peak time of the Omicron variant. Data consisting of 614,470 individuals with two doses of a COVID-19 vaccine, and 49,551 individuals with three-doses of vaccine, show that recipients of the Moderna vaccine are slightly less likely to test positive for the virus in a 38-day period following their last vaccination than recipients of the Pfizer vaccine, although the difference between the two is marginal in most age groups. This result is largely consistent for two doses of the vaccines during a Delta variant period, as well as an Omicron variant period. The evaluated probabilities of testing positive align with the publicly reported vaccine efficacies of the mRNA vaccines, supporting the resolution that Kaplan–Meier methods in determining vaccine benefits are a justifiable and useful approach in addressing vaccine-related concerns in the COVID-19 landscape.
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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 | 0,017 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».