Srovnání scénářů vakcinace v pandemii covid-19

Abstract

This thesis analyzes the impact of vaccination against SARS-CoV-2 variants in the Czech Republic during 2021 using an extended Momentum model. The model incorpo- rated vaccination, waning immunity, hospitalizations, deaths, and the age-sex structure of the population. We extended the widely respected Momentum model to include hospitalizations and death, modifying it by specifically drawing each individual's reproduction number to account for superspreading (a minority of people is responsible for the majority of in- fections) and to accurately capture the momentum of the epidemic (i.e., its potential to generate new infections). We estimated the probability of hospitalization and death (both with and without prior hospitalization) using probit regression, and showed that age and sex are significant covariates, with older individuals and males exhibiting higher vulnerability, and vaccinated groups showing lower risks. We then compared the recorded data with hypothetical simulations without vaccina- tion (where a lockdown would be introduced when the risk of hitting hospital capacity arose), which showed that in such a scenario the loss of lives would be more than 50 % higher than observed. Without vaccination and without lockdown, an enormously large hospital capacity would be needed. Sensitivity analyses...

Tato práce analyzuje dopad očkování proti variantám SARS-CoV-2 v České republice během roku 2021 za využití rozšířeného Momentum modelu. Model zahrnoval očkování, slábnutí imunity, hospitalizace, úmrtí a věkově-pohlavní strukturu populace. Uznávaný Momentum model jsme rozšířili o sledování hospitalizací a úmrtí a upra- vili jej tak, že jsme každému jednotlivci náhodně přiřadili jeho reprodukční číslo, čímž jsme zohlednili fenomén superspreadingu (menšina nakažených je odpovědná za většinu přenosů) a mohli přesněji zachytit dynamiku epidemie (tj. její potenciál (momentum) generovat nové infekce). Pravděpodobnosti hospitalizace a úmrtí (jak přímé, tak i po předchozí hospitalizaci) jsme odhadli pomocí probit regresního modelu. Ukázali jsme, že věk a pohlaví jsou vý- znamné kovariáty - starší lidé a muži vykazují vyšší náchylnost, zatímco očkované skupiny mají nižší riziko (hospitalizace / úmrtí). Porovnali jsme také reálná data s hypotetickou simulací bez očkování (kde by lockdown byl zaveden v okamžiku rizika překročení kapacity nemocnic). Výsledky ukázaly, že v takovém scénáři by ztráty na životech byly více než o 50 % vyšší než ve skutečnosti. Bez očkování a bez lockdownu by byla potřeba extrémně vysoká kapacita nemocnic. Analýzy citlivosti dále ukázaly vliv slábnutí imunity, změn nakažlivosti varianty...