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Long-Term Trends in the Protection Against Severe Courses of COVID-19 by Vaccination

MCML Authors

Maximilian Weigert

* Former Member

→ Group Helmut Küchenhoff
Statistical Consulting Unit (StaBLab)

Helmut Küchenhoff

Prof. Dr.

Principal Investigator

Statistical Consulting Unit (StaBLab)

Abstract

Hintergrund: Für Deutschland ist der Langzeitverlauf des Schutzes durch eine Impfstoff-induzierte oder hybride Immunität vor schweren COVID-19-Verläufen unklar. Methode: Wir untersuchten 146.457 geimpfte und zwischen Februar 2022 und Januar 2023 positiv auf SARS-CoV-2- getestete Personen im Alter von 60 bis 99 Jahren aus Bayern. Berechnet wurden adjustierte Hazard Ratios (aHR) für einen schweren Verlauf (COVID-19-bedingte Hospitalisierung oder Tod) in Abhängigkeit vom zeitlichen Abstand zwischen dem Eintritt einer vollständigen oder geboosterten Immunität und dem Infektionsdatum. Ergebnisse: Es wurden 3.342 (2,3%) schwere COVID-19-Verläufe innerhalb der ersten 60 Tage nach der Infektion beobachtet. Das Risiko eines schweren Verlaufs stieg mit zunehmendem Abstand zwischen dem Eintritt des Immunschutzes und der Infektion schrittweise an (aHR [95-%-Konfidenzintervall] nach 6, 9, 12 beziehungsweise 15 Monaten: 1,14 [1,08; 1,20]; 1,33 [1,24; 1,42]; 1,39 [1,25; 1,54]; 1,61 [1,35; 1,93]). Das Risiko stieg langsamer an, wenn ausschließlich mRNA-basierte Impfstoffe zur Anwendung gekommen waren. Wir haben in einer Vorgängerstudie eine anfängliche Wirksamkeit von 82% bei geboosterten (verglichen mit ungeimpften) Fälle ≥ 60 Jahre und eine absolute Risikoreduktion von 2,1% beobachtet. Überträgt man diese Ergebnisse auf unsere aktuelle Studie, so beträgt die verbleibende Wirksamkeit beziehungsweise die absolute Risikoreduktion nach sechs Monaten etwa 71% beziehungsweise 1,8% und nach 15 Monaten 32% beziehungsweise 0,8%. Schlussfolgerung: Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass während der Omikron-Welle der Schutz vor einem schweren COVID-19-Verlauf bei älteren Personen ab dem sechsten Monat nach Impfung graduell nachließ. Limitierungen sind nicht berücksichtigte Störfaktoren, eine mögliche Fehlklassifikation der Todesursache sowie ein Selektionsbias aufgrund fehlender Informationen über Impfstatus und schwere COVID-19-Verläufe.

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