Real-World Effectiveness of COVID-19 Vaccines (ChAdOx-1s, CoronaVac, BBIBP-CorV, mRNA-1273, and BNT162b2) in Jakarta: Protocol for Test-Negative Design of Health Care Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ChAdOx-1s, CoronaVac, BBIBP-CorV, mRNA-1273, and BNT162b2 are the five common COVID-19 vaccines used in Jakarta. Randomized controlled trials have provided robust evidence of the safety and efficacy profile of these vaccines, but their real-world vaccine effectiveness against symptomatic COVID-19 and deaths in communities with social inequalities and health care constraints remains unclear. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the real-world effectiveness of these COVID-19 vaccines during the waves associated with the Delta and Omicron variants by analyzing existing electronic health care sources. METHODS: A population-based study with a test-negative case-control design will be used to evaluate COVID-19 vaccine effectiveness in Jakarta, focusing on the Delta and Omicron waves. It includes adults 18 years and older who underwent reverse transcription polymerase chain reaction testing for symptomatic COVID-19, classifying them as cases or controls based on their test results. The analysis will consider multiple COVID-19 vaccines introduced during these periods, with participants categorized by vaccination status. Several potential confounders will be assessed, including demographic factors and comorbidities. Data will be linked from various health datasets, and statistical analyses will be performed to determine vaccine effectiveness and potential waning immunity over time. After data linkage, patients' identities will be encrypted. RESULTS: The research, funded from 2022 to 2024, involved proposal preparation and ethical review in 2023 and enrollment from early 2024 to July 2024, resulting in about 4 million linked data points. Data analysis is ongoing, with initial results expected for publication in early 2025. CONCLUSIONS: This study will be the first to evaluate the effectiveness of different types of COVID-19 vaccines (inactivated, viral-vector, and mRNA) used in Jakarta during the pandemic, providing valuable scientific evidence to inform future vaccination strategies in the country. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/56519.
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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 | 0,087 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».