sledilnik
Published in

sledilnik

Učinek cepljenja

Zakaj je toliko cepljenih v bolnišnicah? Zato.

  • Število cepljenih je pomembno. Če bi bili cepljeni prav vsi v Sloveniji, bi seveda še vedno imeli bolnike v bolnišnicah zaradi covida-19, ker smo verjetnost hospitalizacije le zmanjšali, nismo pa je povsem izničili. In prav vsi bolniki, ki bi bili v bolnišnicah, bi bili cepljeni (ker necepljenih oseb v tem primeru v Sloveniji ne bi bilo več). Ta skrajni primer nazorno prikaže, da nam zgolj enostavno število oziroma delež cepljenih ne pove dovolj o sami učinkovitosti cepljenja.
  • Prav tako pomembna je tudi starost cepljenih oseb. Vemo, da je verjetnost hospitalizacije močno odvisna od starosti, saj starejši ljudje precej pogosteje pristanejo v bolnišnici kot mlajši. Cepljenje to verjetnost zmanjša, a najbrž ne na isto raven — zmanjša jo tako med mlajšimi kot med starejšimi in pričakujemo lahko, da bo tudi po cepljenju verjetnost hospitalizacije med skupinami različna. Povsem mogoče je, da bo cepljeni starejši še vedno bolj ogrožen od necepljenega mlajšega. Neposredna primerjava tveganja starih in mladih tako ni prav smiselna; zanimati nas mora predvsem, kakšno razliko pomeni cepljenje znotraj iste starostne skupine.
  • Verjetnost hospitalizacije necepljenih oseb je zelo odvisna od starosti, pri starejših od 65 let je kar 10-krat večja možnost, da bodo hospitalizirani, kot pri mlajših.
  • S cepljenjem si vsi posamezniki pomembno zmanjšamo verjetnost hospitalizacije, ne glede na našo starost. Toda velika razlika med verjetnostjo hospitalizacije med starostnimi skupinami ostaja tudi po cepljenju.
  • Razmerje tveganj je v vseh starostnih skupinah vsaj 5. Zaradi pomanjkanja podatkov to ni natančna ocena, ampak le spodnja meja, ki pa pomeni, da si ne glede na to, ali smo mladi ali stari, s cepljenjem zmanjšamo verjetnost hospitalizacije vsaj za 5-krat.

Stanje v bolnišnicah

Začnimo s stanjem v bolnišnicah: slika 1 prikazuje tedensko število novo hospitaliziranih bolnikov glede na starost in status cepljenja. Na levem grafu slike 1 vidimo, da je v bolnišnicah kar precej cepljenih bolnikov, na vsaka dva necepljena je en cepljen (vsak tretji bolnik je cepljen). Srednji in desni graf slike 1 nam povesta, da je stanje zelo različno glede na starost — med mlajšimi hospitaliziranimi je cepljenih sorazmerno malo, med starejšimi pa skoraj enako kot necepljenih (skoraj vsak drugi starejši bolnik je cepljen).

Slika 1: Število cepljenih in necepljenih bolnikov v bolnišnicah na teden

Število hospitaliziranih na 100.000 oseb v populaciji

Verjetnost hospitalizacije v enem tednu je precej majhna številka, zato jo namesto odstotka izrazimo kot število na 100.000 oseb (20 na 100.000 je enako 0,02 %). Z levega grafa na sliki 2 razberemo, da je v zadnjem času tedensko hospitaliziranih od 20 do 30 posameznikov na 100.000 prebivalcev, srednji in desni graf nam povesta, da je število hospitaliziranih zelo različno glede na starost. Medtem ko smo pri mlajših od 65 let v novembru tedensko zabeležili dobrih 15 novih hospitalizacij na 100.000 prebivalcev v tej starostni skupini, je bilo število novih hospitalizacij bistveno večje pri starejših, kjer je tedensko dosegalo tudi čez 80 primerov na 100.000 prebivalcev, starejših od 65 let. Levi graf je uteženo povprečje preostalih dveh, ker je starejših od 65 v slovenski populaciji bistveno manj, manj prispevajo k skupni verjetnosti.

Slika 2: Število hospitaliziranih bolnikov na 100.000 posameznikov v populaciji.

Število hospitaliziranih na 100.000 oseb v populaciji glede na cepljenje

Zdaj upoštevajmo še cepljenje. Zanima nas, kako se verjetnost hospitalizacije razlikuje med cepljenimi in necepljenimi. Pri tem moramo upoštevati število cepljenih in necepljenih v populaciji; razmerje teh dveh skupin se seveda glede na starost zelo razlikuje.

Slika 3: Število hospitaliziranih cepljenih in necepljenih bolnikov na 100.000 posameznikov v populaciji

Učinek cepljenja: razmerje tveganj za hospitalizacijo

Z levega grafa slike 3 bi lahko razbrali, da so stolpci, ki prikazujejo verjetnost hospitalizacije med necepljenimi, približno 2,5-krat višji kot stolpci cepljenih. Ta faktor imenujemo razmerje tveganj: pove nam, da imajo necepljeni 2,5-krat večjo verjetnost hospitalizacije. Vendar pa se moramo pri tem zavedati, da ta primerjava še ne govori o učinku cepljenja, saj so vanjo vključeni zelo različni in ne neposredno primerljivi posamezniki. Cepljenje v Sloveniji ni potekalo naključno, v precej večjem deležu so se cepili tisti, ki so bili bolj ogroženi in so imeli pred cepljenjem precej večjo verjetnost, da bodo hospitalizirani. Neposredna primerjava cepljenih in necepljenih bi torej primerjala posameznike, katerih povprečna starost se razlikuje za kar 20 let — kar pomeni, da so tako povsem neprimerljivi glede verjetnosti hospitalizacije. Taka primerjava zato pomembno podceni pravo razmerje tveganj, kar je sicer znan statistični problem (Simpsonov paradoks oz. nevključitev pomembne moteče spremenljivke v regresijski model).

Slika 4: Razmerje tveganj (necepljeni : cepljeni) po posameznih tednih glede na starost. Ravna črta je povprečno razmerje tveganj čez vse tedne, zeleno območje je 95-odstotni interval zaupanja.
  • Tedensko število novih hospitalizacij je vzeto iz datoteke https://github.com/sledilnik/data/blob/master/csv/episari-nijz-weekly.csv.Uporabljeno je skupno število novih hospitalizacij (ločeno za skupini <65 in 65+) ter število novo hospitaliziranih cepljenih (ločeno za skupini <65 in 65+)
  • Velikost populacije je vzeta iz datoteke https://github.com/sledilnik/data/blob/master/csv/dict-age-groups.csv. Pri tem predpostavljamo, da se velikost populacije v tem obdobju le zanemarljivo spreminja.
  • Število cepljenih v populaciji je vzeto iz datoteke https://github.com/sledilnik/data/blob/master/csv/vaccination.csv, kjer je kot število za vsak teden upoštevano število 2-krat cepljenih (administered2nd.todate) do dva tedna prej. To naj bi bilo skupno število polno zaščitenih s cepljenjem ob danem datumu in naj bi bilo skladno z definicijo cepljenih med hospitaliziranimi.
  • Verjetnosti so ocenjene s pomočjo deleža (št. hospitaliziranih oseb glede na število oseb v populaciji) in izražene kot število na 100.000 prebivalcev. Razmerje tveganj je izračunano kot kvocient verjetnosti. Povprečno razmerje tveganj je izračunano kot geometrijsko povprečje tedenskih razmerij, temu povprečju je dodan 95-% interval zaupanja. Upoštevane so vrednosti od 15. 8. 2021 naprej, pred tem je bilo poleti v bolnišnicah premajhno število bolnikov, da bi bilo smiselno ocenjevati učinek cepljenja. Pred poletjem je bil delež cepljenih še premajhen za ocenjevanje učinka, hkrati ni bilo na voljo podatka po starosti.

--

--

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store
Sledilnik.org

Na sledi COVID-19; ažurirani, zbrani, analizirani in pregledni podatki — za boljši pregled, pravilno oceno tveganja in učinkovito ukrepanje!