Modelling vaccination in an ongoing epidemics of SARS-CoV-2

• Autor(a) principal: Ferreira, Leonardo Souto
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/236320
• topic: COVID-19 (Doença); Vacinação; Modelos matemáticos

A pandemia de SARS-CoV-2 representou um grande desafio para a Saúde Pública em todo o mundo. O vírus se espalhou por quase todos os países e causou mais de 500 milhões de casos e 6 milhões de mortes até os dias de hoje (2022-04-20). No entanto, devido a investimentos maciços e fortes colaborações internacionais, várias vacinas contra a COVID-19 estavam disponíveis até o final de 2020. Isto levantou questões sobre como estas vacinas deveriam ser alocadas neste cenário de alta demanda e estoque escasso. Este trabalho contribui para esta discussão, desenvolvendo vários modelos relacionados à vacinação COVID-19. Primeiro fornecemos uma revisão da COVID-19 no Brasil, seguida por uma introdução à modelagem matemática de epidemias, com ênfase nos modelos de vacinação. Em seguida, mostramos três aplicações desta teoria às estratégias de vacinação contra a COVID-19 no Brasil. Como a maioria das vacinas desenvolvidas foram projetadas com uma implementação de duas doses de vacinação, uma das questões levantadas foi o intervalo ideal para cada vacina neste cenário de escassez de doses. Para responder a isto, desenvolvemos um modelo de equações diferenciais com atraso acoplado a um modelo de otimização para alocar entre a primeira e a segunda dose sem exigir reservas de doses. Concluímos que, se a eficácia da primeira dose em relação à segunda for inferior a 50%, a melhor estratégia para reduzir as mortes é inocular a segunda dose o mais rápido possível, enquanto se a eficácia relativa for superior a 50%, a estratégia depende fortemente da taxa de produção de doses de vacina ao longo do tempo. Se a taxa de produção for baixa, a melhor estratégia é retardar o máximo possível, enquanto que se a taxa de produção for maior, a estratégia ótima depende da eficácia relativa. Mostramos também que a janela de tempo ideal entre as doses não depende do número de reprodução efetivo da doença, mas este tem um papel na magnitude das mortes evitadas pela vacinação. À medida que a pandemia avançava e a variante Gama emergia no Brasil, as recomendações precisaram ser revisitadas. Desenvolvemos um modelo de vacinação estático de tempo discreto para avaliar a melhor estratégia para alocar doses de AZD1222 (AstraZeneca/Oxford/Fiocruz) com as novas estimativas de efetividade da vacina. Primeiro descobrimos que, em uma implementação baseada na idade, pelo menos 80% de um grupo etário mais velho deveria ser vacinado antes de disponibilizar as vacinas para os indivíduos mais jovens, tendo mortes adicionais em geral, caso contrário. Em seguida, mostramos que o intervalo entre doses de AZD1222 deve ser reduzido de 12 para 8 semanas em uma epidemia dominada pela Gama e em um cenário ideal de disponibilidade de doses. Entretanto, mostramos que esta mudança de política só teria um efeito mensurável se o número de doses aumentasse em pelo menos 50% da quantidade suprida pelo governo brasileiro até o final de 2021. No final de 2021, as vacinas infantis foram aprovadas pela Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA) ao mesmo tempo em que a variante Delta estava sendo substituída pela variante Ômicron no Brasil. Desenvolvemos, então, um modelo dinâmico de duas linhagens em tempo discreto com reinfecção para avaliar o impacto da vacinação infantil (5 a 11 anos) em um cenário de substituição de variantes no Brasil. Estimamos que cerca de 2,4 mil internações e 180 mortes de crianças poderiam ser evitadas com o número de doses adquiridas pelo governo brasileiro, com um efeito indireto de redução de quase 10 mil internações e 1,5 mil mortes em todas as faixas etárias, entre meados de janeiro e abril de 2022. Mostramos também que o impacto da vacinação de crianças mais que duplica em uma implementação ótima (e alcançável) de 1 milhão de doses inoculadas por dia, com 5,4 mil internações e 410 mortes evitadas em crianças, com um efeito indireto de 26,5 mil internações e 4,2 mil mortes pela COVID-19 evitadas em todas as faixas etárias, evidenciando a necessidade de aumentar o número de doses supridas pelo governo brasileiro. Continuamos com uma introdução básica à modelagem estatística Bayesiana e uma visão geral da relativamente nova Integrated Nested Laplace Approximation (INLA). Em seguida, continuamos a desenvolver um modelo estatístico usando o INLA para estimar o impacto inicial da vacinação contra a COVID-19 no Brasil. Realizando uma análise contrafactual de um modelo autorregressivo com covariáveis de cobertura de vacinação explícitas, estimamos que a vacinação evitou diretamente cerca de 167 mil hospitalizações e 76 mil mortes pela COVID-19 no Brasil na faixa etária de alto risco de 60+ anos até o final de agosto de 2021. Ao deslocar a implementação da vacinação 4 e 8 semanas antes, estimamos que estes números aumentariam para 219 mil internações e 101 mil mortes, e 268 mil internações e 124 mil mortes, respectivamente, evidenciando o impacto se o planejamento e a aquisição de vacinas adequadas tivessem sido feitos pelo governo brasileiro. Terminamos este trabalho com algumas observações sobre o uso de modelagem matemática na saúde pública no Brasil.