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《美国国家科学院报告COVID-19疫苗不会造成太多潜在危害》

  • 来源专题：新发突发及重点传染病
  • 编译者： 张玢
  • 发布时间：2024-05-12

  • 根据美国国家科学、工程和医学院的一份报告，辉瑞-BioNTech 和 Moderna 生产的 COVID-19 疫苗不会导致成人女性不孕症、心肌梗塞、贝尔麻痹或格林-巴雷综合征等疾病，该报告审查了与这些疫苗相关的 19 种疾病的潜在危害证据。没有足够的涉及儿童的证据来得出关于可能的危害的结论。


    该委员会确实得出结论，有证据表明这些疫苗会导致心肌炎，尽管该组织强调与疫苗有关的病例很少见。该报告遵循美国疾病控制和预防中心最近发表的一项研究，该研究显示 COVID-19 疫苗接种与健康年轻人的心源性猝死之间没有关联。


    该委员会的证据还表明，杨森疫苗可能导致吉兰-巴雷综合征和血栓形成伴血小板减少综合征。更广泛地说，该委员会得出的结论是，一般来说，接种疫苗可能会导致注射本身造成某些肩部损伤。


    该报告的结果分析了疫苗上市后不久进行的研究，代表了“及时的快照”，可能无法完全反映疫苗的实际使用情况，作者George Isham医学博士在一份声明中说。该报告由美国卫生与公众服务部下属的卫生资源和服务管理局赞助。


    文献信息：May 10, 2024. doi:10.1001/jama.2024.7724

  • 原文来源：https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2818775
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    • 来源专题：生物安全网络监测与评估
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    • 发布时间：2021-05-16
    • 位于墨西哥城的贝尼托华雷斯小学内的一群孕妇，正在接受辉瑞生物科技COVID-19疫苗第一剂免疫前。(Gerardo Vieyra/NurPhoto via Getty Images) 关于COVID-19疫苗的指导方针各不相同，而且经常变化，人们相信最近社交媒体上流传的谣言是可以原谅的，这些谣言声称疫苗会导致不孕症或伤害现有的妊娠。好消息是，有信誉的科学来源继续揭穿这种担忧。 这一误解产生于2020年12月，当时一位名叫沃尔夫冈·沃达格(Wolfgang Wodarg)的德国医生和流行病学家，以及一位不愿透露姓名的辉瑞前雇员，来到欧洲药品管理局(European Medicines Agency)，要求该监管机构推迟批准辉瑞/生物科技的疫苗。 这对夫妇关注的核心是Syncytin-1蛋白，它有助于在怀孕期间保持胎盘与子宫的连接。这种蛋白质恰好与现在臭名昭著的SARS-CoV-2病毒的部分突刺蛋白共享相似的基因指令。他们推测，针对这种刺突蛋白触发的抗体可能也适用于Syncytin-1，因此也可能导致身体攻击并排斥人胎盘中的一种蛋白质，从而导致不育。 此后，这一说法在社交媒体上传播开来，梅奥诊所称其为一场“复杂的造谣运动”。 但是，西北大学范伯格医学院的病理学助理教授杰弗里·戈德斯坦博士说，这种因果关系绝非完美匹配。 “据我所知，如果你做多个序列比对，你排列蛋白质，它不是真的那么相似。这不是一个先验的疯狂，但它也不是那种被序列比对支持的东西。这是你不应该期待的，”他说。 Goldstein及其西北大学的同事以及芝加哥安和罗伯特·h·卢里儿童医院(Ann and Robert H. Lurie Children's Hospital of Chicago)的同事周二在《妇产科学》(Obstetrics & Gynecology)杂志上发表的一项研究结果在很大程度上驳斥了有关COVID-19疫苗对胎盘有任何风险的观点。 该团队将重点放在胎盘上，因为它是怀孕后形成的第一个器官，也是可能出现问题的良好指标。 这项研究比较了84名在妊娠中晚期或晚期接种Moderna或Pfizer mRNA疫苗的妇女和116名在芝加哥Prentice妇女医院分娩的未接种的妇女的胎盘。结果显示，在接种疫苗的妇女中，蜕膜动脉病、胎儿血管灌注不良或低级别慢性绒毛炎的发生率没有增加。 Goldstein解释说，慢性绒毛炎是一种内部t细胞攻击胎盘导致炎症和潜在流产的情况。 “在大约10%的患者中，我们会看到一些炎症，然后在少数患者中，我们会看到越来越严重的炎症，这可能会导致流产。我们在这个案例中没有看到任何类似的情况。我们只看到了这种炎症反应的持续速度，”他说。 最近发表在《新英格兰医学杂志》(New England Journal of Medicine)上的另一项研究也表明，接受信使rna疫苗的孕妇没有明显的安全信号。 戈德斯坦说:“他们看到了一些流产，但他们看到的是基线率，正常的比率。”该研究调查了3958名在2020年12月14日至2021年2月28日期间登记怀孕的参与者。 Goldstein说，目前还无法评估疫苗和不孕症之间的潜在联系，因为可供研究的唯一胎盘是在1月或2月接种疫苗后不久分娩的妇女的胎盘。然而，这是该团队未来想要研究的东西。 Goldstein说:“我们也想研究在孕前接种疫苗的患者，部分原因是我们在接种疫苗的妇女分娩时是否有胎盘损伤的证据。”“我们还想研究豁免权。我们会产生良好的抗体反应吗?我们会在胎儿体内看到抗体吗?” 胎盘是发育中的胎儿的营养巢，为胎儿提供氧气和营养。它还会在怀孕末期给胎儿注入抗体，这些抗体可以在婴儿出生后保护婴儿。 美国妇产科医师学会(ACOG)在二月份发布了一份声明，旨在减轻与怀孕和不孕有关的担忧。 “作为生殖健康方面的专家，我们继续建议孕妇接种疫苗。我们还向患者保证，没有证据表明这种疫苗会导致生育能力下降。”“尽管在疫苗的临床试验中没有专门研究生育能力，但在试验参与者或自批准接种疫苗以来接受疫苗的数百万人中，没有出现生育能力丧失的报道，在动物研究中也没有出现不育的迹象。从科学的角度看，生育率下降是不可能的。” 可能有助于引发这种担忧的是，孕妇被排除在导致目前已批准的COVID-19疫苗紧急使用授权(EUA)的临床试验之外。 然而，Goldstein解释说，这是大多数疫苗的情况，部分原因是孕妇给调查人员带来了一个数据问题。 “孕妇被排除在非特定疾病的临床试验之外是常规做法。从纯数据的角度来看，孕妇是非常麻烦的。她们的体重上下波动，怀孕会对肝脏造成疯狂的影响，”他说。 调查人员还对孕妇采取了高度的谨慎态度。 “这是一个介于道德和责任之间的问题。如果你给孕妇服用药物，然后她们流产或有畸形，那么你就有可能陷入困境，”戈德斯坦说。 去年5月，戈德斯坦的团队研究了COVID-19本身对孕妇的影响。这项研究表明，感染这种疾病的风险超过了疫苗的任何潜在危害。 “我们看到了一种叫做蜕膜动脉病的东西，也就是对血管的损伤。这可能与子痫前期和生长受限有关。在孕妇中，住院治疗和患严重疾病的风险似乎确实在增加。”Goldstein说。“成年人患病风险是真实存在的，孕妇患病风险似乎在增加，而接种疫苗的风险并不存在。”
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  • 《国家科学院发布指南，帮助政府官员理解COVID-19数据》
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    • 随着COVID-19疫情继续蔓延，全国各地的官员不得不就开设和关闭学校、企业和社区设施做出决定。他们在很大程度上依赖有关大流行的信息——从住院统计数据到检测结果——来为这些决定提供信息。但华盛顿大学统计和社会学教授Adrian Raftery说，有关COVID-19的不同事实和数据可能描绘出这场大流行的不同图景。 “COVID-19大流行正在社区产生关于这种疾病的许多不同类型的数据，比如某个特定地区的确诊病例数量或死亡人数，”拉特说。“就全面、准确地总结COVID-19的流行情况和创业、上学等风险而言，这些数据来源都不是完美的。每个人都有自己的优点和缺点。” Raftery是美国国家科学院、工程学院和医学院6月11日发布的一份新指南的第一作者，该指南旨在帮助全国官员在作出公共卫生决定时理解这些不同的COVID-19数据来源。 官员寻找COVID-19统计有很多可供选择:确诊病例,死亡,住院治疗,重症监护室入住率,急诊,抗体测试,nasal-swab测试和检测结果呈阳性的比例,仅举几例常见的数据收集和分发的医院和公共卫生机构。但官员们在做决策时并不一定掌握所有这些统计数据，也没有足够的信息来解释这些数据。 Raftery说:“我们希望这份指南能够帮助决策者及其顾问解读新冠肺炎数据，并理解每个数据源的利弊。” 例如，新型冠状病毒阳性检测结果的数量可能低估了它在一个社区的真实流行率。许多感染者没有症状，不太可能去做检测，甚至有症状的人也无法接受检测和医疗护理，拉特说。另一个例子是，一个地区COVID-19死亡人数并没有反映该疾病目前的流行情况，因为死亡人数比病例数落后了数周。此外，Raftery说，一些死亡病例可能被误归为COVID-19。 指南强调了官员在评估特定COVID-19数据点的有用性时应考虑的一些标准，包括: 评估数据对一个社区或地区的代表性 某些数据源是否存在系统性偏差 考虑数据来源的不确定性类型，由于样本大小、数据收集方式和调查对象等因素 是否会因为报告数据的延迟、疾病的病程和其他因素而出现时间滞后 “没有完美的数据来源，但所有这些数据来源仍然对直接影响公共健康的决策有用，”Raftery说。 Raftery在统计方法方面做了大量工作，以衡量和估计其他病毒的流行情况，包括艾滋病毒在非洲的流行情况。虽然艾滋病毒和新型冠状病毒会导致不同类型的疾病，但这两种病毒在易感人群中传播的方式，以及不同类型的社交距离——艾滋病毒使用安全套，新型冠状病毒使用身体距离和口罩——可以减少传播的方式，都有相似之处。COVID-19还产生了与艾滋病毒/艾滋病相同类型、具有相同局限性的数据来源，如检测结果、住院率和死亡率。 随着时间的推移，可能会从人口中所谓的“有代表性的随机样本”中收集有关COVID-19的更有启发性的数据。在代表性抽样中，人们对一种疾病进行随机调查，根据科学家和官员对一种疾病的流行程度和易感性的了解，可以对某些人群进行更大规模的抽样。Raftery说，代表性抽样避免了偏差，可以更准确地估计该疾病在某个地区的流行程度。 Raftery说:“随着我们对COVID-19的了解越来越多，了解它是如何传播的，了解不同的人群是如何或多或少地易感的，我们可能会更多地采取代表性抽样的方法。”印第安纳州已经做了类似的调查，其他州也应该效仿。但是，官员们还可以利用医院和机构目前提供的统计数据和数据来源做很多事情——只要官员们能够了解每一项数据的优缺点。” 这份指南是由美国国家科学院的社会专家行动网络(简称肖恩)完成的第一部。肖恩是一个八人委员会，由美国国家科学院负责，旨在在疫情期间就与社会和行为科学相关的问题提供快速的专家援助。Raftery是SEAN的成员，并率先发起了这个项目。 该指南的合著者是普林斯顿大学(Princeton University)经济学和公共事务教授珍妮特•库里(Janet Currie);哈佛大学公共卫生教授玛丽·巴塞特;还有乔治敦大学的教务长罗伯特·格罗夫斯。肖恩和它的努力是由国家科学院和国家科学基金会资助的。
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