複数の同時接種ワクチンのうち、どれが有害事象のリスクを高めるかの判断

Determining Which of Several Simultaneously Administered Vaccines Increase Risk of an Adverse Event.

• Shirley V Wang
• Kristina Stefanini
• Edwin Lewis
• Sophia R Newcomer
• Bruce Fireman
• Matthew F Daley
• Jason M Glanz
• Jonathan Duffy
• Eric Weintraub
• Martin Kulldorff

抄録

はじめに:

小児期の予防接種スケジュールでは、1回の受診につき複数回のワクチン接種が行われることが多い。同時（同日）接種後に有害事象のリスクの増加が観察された場合、どのワクチンが有害事象の引き金となったのかを確認することは困難である。この論文では、同時接種されたワクチンのうち、どのワクチンが有害事象のリスク上昇を引き起こした可能性が高いかを判断するための体系的なプロセスについて議論する。

INTRODUCTION: Childhood immunization schedules often involve multiple vaccinations per visit. When increased risk of an adverse event is observed after simultaneous (same-day) vaccinations, it can be difficult to ascertain which triggered the adverse event. This methods paper discusses a systematic process to determine which of the simultaneously administered vaccine(s) are most likely to have caused an observed increase in risk of an adverse event.

方法:

ワクチン接種1日後に発作の過剰リスクが観察されたが、同日の接種パターンでは、どのワクチンが有害事象の引き金となりうるかを識別することが困難であったという文献からの例を用いている。我々は、経験的にワクチンを接種した子供のコホートにおいて、同時接種の観察されたパターンを保持したシミュレーションを用いて、系統的な同定プロセスを説明した。ワクチン接種翌日の発作リスクに対するジフテリア-破傷風-細胞性百日咳（DTaP）と肺炎球菌（PCV）の「真の」効果をシミュレーションした。ワクチンの独立効果と相互効果を変化させた（乗算スケールで）。このプロセスをシミュレーションデータに適用した後、経験的コホートにおけるワクチン接種1日後の発作リスクを評価した。

METHODS: We use an example from the literature where excess risk of seizure was observed 1 day after vaccination, but same-day vaccination patterns made it difficult to discern which vaccine(s) may trigger the adverse event. We illustrate the systematic identification process using a simulation that retained the observed pattern of simultaneous vaccination in an empirical cohort of vaccinated children. We simulated "true" effects for diphtheria-tetanus-acellular pertussis (DTaP) and pneumococcal conjugate (PCV) on risk of seizure the day after vaccination. We varied the independent and interactive effects of vaccines (on the multiplicative scale). After applying the process to simulated data, we evaluated risk of seizure 1 day after vaccination in the empirical cohort.

結果:

すべてのシミュレーションにおいて、どのワクチンが過剰リスクに寄与しているかを特定することができた。経験的データでは、スケジュールに含まれるすべてのワクチンの発作との関連を、DTaP、PCV、および/またはHaemophilus influenzae type B（HiB）の3つの可能性の高い候補に絞り込んだ（p<0.01、3つすべてを一緒に投与した場合の帰属リスク：10万人あたり5人）。これら3つの発作との関連を分離するには、より大きなサンプルを必要とするか、投与する組み合わせのバリエーションを増やす必要があるだろう。これら3つをいずれも投与しなかった場合、過剰リスクは観察されなかった。

RESULTS: In all simulations, we were able to determine which vaccines contributed to excess risk. In the empirical data, we narrowed the association with seizure from all vaccines in the schedule to three likely candidates, DTaP, PCV, and/or Haemophilus influenzae type B (HiB) (p < 0.01, attributable risk when all three were administered together: five per 100,000). Disentangling their associations with seizure would require a larger sample or more variation in the combinations administered. When none of these three were administered, no excess risk was observed.

結論:

このプロセスは、個別接種と同時接種による潜在的なリスクの大きさに関する貴重な情報を提供してくれるだろう。関連性は、生物学的に基づいた統計的に独立した仮説だけでなく、独立したデータを用いてさらに調査されるべきである。

CONCLUSION: The process outlined could provide valuable information on the magnitude of potential risk from individual and simultaneousvaccinations. Associations should be further investigated with independent data as well as biologically based, statistically independent hypotheses.