研究人员的建模练习强调了加强疫苗接种和未接种疫苗之间 Omicron 感染风险的明显差距——现在医院病例也说明了这一点。

在一项新的分析中，Leighton Watson 博士使用所谓的随机模型来模拟一个人根据疫苗接种状态可能引起的新感染的潜在数量。

他的模型通过模拟 Delta 和 Omicron 的爆发来工作，从假设的感染开始，由未接种疫苗、双刺或增强的人播种 - 然后运行 100,000 次。

Watson 说，当新西兰引入红绿灯系统时，Delta 是主要的变体，它依靠高疫苗接种率来减少传播。

“随着 1 月份 Omicron 在社区中的出现，以及来自海外的证据表明该疫苗在预防感染方面的效果较差，我对这将如何在 Covid-19 保护框架下影响新西兰感兴趣。”

海外证据表明，单独注射两剂辉瑞注射剂并不能非常有效地阻止 Omicron 感染——尤其是在第二剂注射后已过去数月的情况下。

虽然辉瑞公司的第三剂疫苗可以显着提高免疫力，但Watson表示，该疫苗对 Omicron 的较低性能导致一些人认为接种疫苗和未接种疫苗的人同样可能传播病毒。 

这促使他探索这种比较风险可能是什么样子。

“这是从数学模型中获得相对简单的信息，但几乎不可能从真实数据中确定，因为很难知道有人从哪里和谁被感染——尤其是在病例数量猛增的情况下。”

他的模型表明，尽管人均只占所有新西兰人的十分之二，但未接种疫苗的人占所有新 Omicron 感染的 45%，相比之下，接种两剂疫苗的人占 39%，加强免疫的人占 15%人们。

总体而言，该模型计算出，与加强免疫的人相比，未接种疫苗的人感染他人的可能性高出 3.1 倍，被感染的可能性高出 2.4 倍。

Watson说：“更有趣的是，当按人口正常化时，从加强到加强的人的传播仅占新感染的 3%。”

“因此，虽然疫苗在个体层面为 Omicron 提供了针对感染和传播的不完善保护，但这种不完善保护的累积效应会在人群层面产生良好的保护。”

虽然 Omicron 通常涉及的疾病不如 Delta 严重，但 Watson 表示，飙升的病例数导致企业和供应链中断，以及住院人数比我们以前在新西兰看到的要高得多。

他说：“这不仅会影响因新冠肺炎住院的人，还会影响‘非紧急’护理的推迟。”

“这项工作进一步表明，增强对于减缓 Covid-19 的传播、防止人们感染 Covid-19 并将其传染给朋友和家人以及帮助我们的卫生系统应对 Omicron 的冲击非常重要。”

Watson认为他的模型提出了“完全接种疫苗”意味着什么的问题，而不是强制要求是否适用，因为它表明在 15 周前接种两剂疫苗的人和那些谁根本没有。

“是否应该要求‘加强接种’才能被视为‘完全接种疫苗’，因为加强接种比两剂疫苗更有效地抵抗感染和传播？”

Watson强调，他的建模带有一些明显的限制和警告。

重要的是，它没有考虑年龄、种族和社会经济地位——也没有模拟疾病严重程度或住院风险。

同样，假设该人群中的一个人同样可能与任何其他人互动，无论他们是否接种疫苗。

Covid-19 Modeling Aotearoa 的 Michael Plank 教授说，在评估新西兰的感染风险时，考虑到年龄尤其重要。

他说：“我们目前的情况是，老年人的疫苗覆盖率较高，但年轻人的覆盖率较低。”

 “我们对年轻群体的覆盖率较低很重要，因为他们是大多数病例和传播发生的群体。

“这一切都强化了这一点，即即使您处于较低的风险中，也必须注射加强针，因为加强剂可以降低传播率——尤其是在那些年轻的群体中。”

同时，他说这次 Omicron 爆发展示了 Watson 模型的主要观点：未接种疫苗的人面临更高的风险。

“我们现在看到的最明显的趋势是，与他们在人口中的比例相比，没有接种疫苗的人最终住院的人数要多得多。” 

截至周六，北部地区医院报告的病例中，约 18.2% 未接种疫苗或不符合条件，2.4% 部分接种了疫苗，39.1% 接种了双重疫苗，20.2% 接种了加强疫苗。其余病例中有 20.1% 的疫苗接种状况不明。

同样截至上周末，12 岁以上的合格人群中有 95.2% 至少接受过两次注射，96.6% 接受过一次注射，72.3% 接受了加强注射。

自 8 月Delta爆发以来报告的 202,375 例病例中，在至少提前 7 天接种的 51,444 例确诊病例中，有 191 人住院，而在 11,650 例未接种疫苗的确诊病例中，有 559 人住院。