一年前，在COVID-19病例激增和新开发的疫苗供应有限的情况下，美国疾病控制与预防中心（CDC）面临一个大问题：哪些人群应优先接种疫苗？住在大学宿舍的学生还是患有慢性肾病的人？祖母还是教师？除了减少整体感染和死亡的目标外，CDC还旨在防止医院不堪重负，并确保公平地获得COVID-19疫苗。爱荷华州立大学的研究人员是一个团队的成员，该团队评估了CDC去年冬天可能向美国各州、地区、部落和地方政府推荐的1750万种COVID-19疫苗推广策略。
在新发表的一篇论文中，研究人员总体上验证了CDC的最终建议，同时该团队开发的数学模型也强调了一些小的改进。这项工作有助于为美国和国外未来的疫苗接种战略设计提供参考。
CDC为COVID-19疫苗推荐四个交错的优先组：
第1a阶段包括医护人员和长期护理设施的居民。
第1b阶段包括非卫生保健一线基本工作人员（如警察、消防员、儿童保育员）和75岁及以上人群。
第1c阶段包括其他基本工作者（如公交车司机、银行出纳员）、16-64岁的严重COVID-19疾病风险增加的人和65-74岁的人。
第二阶段包括没有高风险条件或合并症的16-64岁的人。
“当我们将CDC的策略与所有其他可能的策略进行比较时，CDC的策略做得非常好，特别是在预防各年龄组的死亡方面，”数学系副教授、发表在PLOS ONE上的论文的通讯作者Claus Kadelka说。“我们的研究表明，CDC更优先考虑一线基本工作人员、年龄较大的人群和有潜在健康因素的人群，是遏制COVID-19死亡率的一个非常有效的策略，同时总体病例数保持稳定。”
为了评估CDC的建议，Kadelka和研究小组建立了一个数学模型，其中包括该机构的四个交错的疫苗推广阶段和基于年龄、生活条件和职业等因素的17个子人群。个人属于20个类别之一，如"对病毒易感"、"完全接种"、"目前已感染"、"已感染但无COVID-19症状"和"已康复"。研究人员还纳入了COVID-19大流行的几个重要特征，如疫苗的犹豫性、基于美国当前病例数的社会疏远程度以及不同病毒变种的不同感染率。
Kadelka说：“我们在ISU的超级计算机上运行了1750万次模型，对于每次运行，我们记录并最终比较了几个结果指标：预测的死亡人数、预测的病例数等等。”
在模型中，除了疫苗推广的最后阶段，在任何阶段为儿童接种疫苗都会导致非最佳结果。研究人员说，如果更多具有已知COVID-19风险因素的人被优先于没有健康风险的队列中的人，CDC的建议可能是最佳的。然而，收益会很小（即死亡和总体生命损失年数减少不到1%，病例和感染减少4%），而且Kadelka说该模型没有考虑到可能的后勤挑战。
“我们对养老院的情况没有足够的了解，不知道区分哪些居民有更大的风险因素，使他们排在疫苗接种队伍的前面会有多容易。这是你在数学模型中可以做到的事情，但在实践中可能很难，”Kadelka补充说。
Kadelka说，该模型的独特之处在于它考虑到了疫苗在多大程度上能防止某人被感染、出现症状并将病毒传给他人，所有这些都会随着时间的推移而改变，甚至会因特定疫苗的不同而变化。研究人员表明，理想的疫苗接种策略对这些参数很敏感，而这些参数主要仍是未知的。
Kadelka小组的博士后、该论文的主要作者Md Rafiul Islam说，该数学模型可以帮助为当前和未来的疫苗接种策略设计提供信息。
Islam说：“我们的模型对于确定最佳的疫苗分配策略很有用，并且可以很容易地扩展到回答与面对免疫力减弱和病毒变异性增加的情况下的加强针分配有关的问题。”
Kadelka补充说：“如果（SARS-CoV-2）病毒变异到足以使目前的疫苗无效，或者我们有一个新的大流行病，无论是再过100年还是两年后，我们需要能够准确预测在决定谁先接种疫苗时的结果是什么。”
制定疫苗战略是很复杂的，而且在最小化死亡率或发病率等对立目标之间总会有权衡。但Kadelka相信，像他和他的同事创建的数学模型可以帮助确保拯救生命的疫苗能够产生最大的影响。