1-3% pour le vaccin AstraZeneca-Oxford, 1-2% pour le vaccin Moderna-NIH,

Les RAR ont tendance à être ignorées car elles donnent une taille d'effet beaucoup moins impressionnante que les RRR : 1-3% pour le vaccin AstraZeneca-Oxford, 1-2% pour le vaccin Moderna-NIH, 1-2% pour le vaccin J&J, 0-93% pour le vaccin Gamaleya et 0-84% pour le vaccin Pfizer-BioNTech

Environ 96 vaccins COVID-19 sont à différents stades de développement clinique1. À l'heure actuelle, nous disposons des résultats intermédiaires de quatre études publiées dans des revues scientifiques (sur le vaccin à ARNm BNT162b2 de Pfizer-BioNTech2, le vaccin à ARNm-1273 de Moderna-US National Institutes of Health [NIH],3 le vaccin ChAdOx1 nCov-19 d'AstraZeneca-Oxford, 4 et le vaccin Gamaleya GamCovidVac [Sputnik V])5 et trois études par le biais des documents d'information de la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis (sur les vaccins Pfizer-BioNTech6, Moderna-NIH7 et Johnson & Johnson [J&J] Ad26. COV2.S de Johnson & Johnson [J&J]).8 En outre, des extraits de ces résultats ont été largement communiqués et débattus par le biais de communiqués de presse et des médias, parfois de manière trompeuse.9 Bien que l'attention se soit concentrée sur l'efficacité des vaccins et la comparaison de la réduction du nombre de cas symptomatiques, comprendre pleinement l'efficacité et l'efficience des vaccins est moins simple qu'il n'y paraît. Selon la façon dont l'ampleur de l'effet est exprimée, une image très différente peut émerger.

L'efficacité des vaccins est généralement rapportée sous forme de réduction du risque relatif (RRR). Elle utilise le risque relatif (RR) - c'est-à-dire le rapport entre les taux d'attaque avec et sans vaccin - qui est exprimé par 1-RR. Le classement selon l'efficacité déclarée donne des réductions du risque relatif de 95% pour les vaccins Pfizer-BioNTech, 94% pour le Moderna-NIH, 90% pour le Gamaleya, 67% pour le J&J et 67% pour le AstraZeneca-Oxford. Cependant, le RRR doit être considéré par rapport au risque de fond d'être infecté et de tomber malade par le COVID-19, qui varie selon les populations et dans le temps. Bien que le RRR ne prenne en compte que les participants qui pourraient bénéficier du vaccin, la réduction du risque absolu (ARR), qui est la différence entre les taux d'attaque avec et sans vaccin, prend en compte l'ensemble de la population.

Le RAR (et le VPN) sont sensibles au risque de fond - plus le risque est élevé, plus l'efficacité est grande - comme le montrent les analyses du vaccin de J&J sur les cas confirmés au niveau central par rapport à tous les cas8 : tant le numérateur que le dénominateur changent, le RAR ne change pas (66-67 %), mais l'augmentation d'un tiers des taux d'attaque dans le groupe non vacciné (de 1-8 % à 2-4 %) se traduit par une diminution d'un quart du VPN (de 84 à 64).

Il y a de nombreuses leçons à tirer de la manière dont les études sont menées et les résultats présentés. Lorsque l'on communique sur l'efficacité des vaccins, en particulier pour les décisions de santé publique telles que le choix du type de vaccins à acheter et à déployer, il est important d'avoir une image complète de ce que les données montrent réellement et de s'assurer que les comparaisons sont basées sur les preuves combinées qui placent les résultats des essais de vaccins dans leur contexte et non pas seulement sur une mesure sommaire. Ces décisions doivent être correctement éclairées par une compréhension détaillée des résultats des études, ce qui nécessite l'accès à des ensembles de données complets ainsi que des examens et des analyses indépendants.

Malheureusement, la comparaison des vaccins sur la base des données d'essai (provisoires) actuellement disponibles est rendue encore plus difficile par la disparité des protocoles d'étude, y compris les critères d'évaluation primaires (tels que ce qui est considéré comme un cas de COVID-19, et quand cela est évalué), les types de placebo, les populations étudiées, les risques de fond de COVID-19 pendant l'étude, la durée d'exposition, et les différentes définitions des populations pour les analyses au sein des études et entre elles, ainsi que les définitions des critères d'évaluation et des méthodes statistiques pour l'efficacité. Il est important de noter que la question de savoir si un vaccin ayant une efficacité donnée dans la population étudiée aura la même efficacité dans une autre population présentant des niveaux différents de risque de fond de COVID-19 reste sans réponse. Cette question n'est pas anodine car l'intensité de la transmission varie d'un pays à l'autre, affectée par des facteurs tels que les interventions de santé publique et les variantes du virus. La seule indication rapportée de l'efficacité du vaccin est la campagne israélienne de vaccination de masse utilisant le produit Pfizer-BioNTech. Bien que la conception et la méthodologie soient radicalement différentes de celles de l'essai randomisé2, Dagan et ses collègues11 font état d'un RRR de 94 %, ce qui est essentiellement le même que le RRR de l'essai de phase 3 (95 %), mais avec un ARR de 0-46 %, ce qui se traduit par un NNV de 217 (alors que l'ARR était de 0-84 % et le NNV de 119 dans l'essai de phase 3). Cela signifie que dans un contexte réel, il faudrait peut-être vacciner 1 à 8 fois plus de sujets pour prévenir un cas supplémentaire de COVID-19 que ce qui était prévu dans l'essai clinique correspondant.

Les essais de phase 3 non coordonnés ne satisfont pas aux exigences de la santé publique ; des essais en plate-forme conçus pour répondre à des questions de santé publique pertinentes avec un protocole commun permettront de prendre des décisions, éclairées par des critères communs et une évaluation uniforme. Ces considérations sur l'efficacité et l'efficience sont basées sur des études mesurant la prévention de l'infection légère à modérée par le COVID-19 ; elles n'ont pas été conçues pour conclure sur la prévention de l'hospitalisation, de la maladie grave ou du décès, ou sur la prévention de l'infection et du potentiel de transmission. L'évaluation de l'adéquation des vaccins doit prendre en compte tous les indicateurs, et impliquer la sécurité, la possibilité de déploiement, la disponibilité et les coûts.
Nous ne déclarons pas d'intérêts concurrents

https://www.thelancet.com/journals/lanmic/article/PIIS2666-5247(21)00069-0/fulltext