Bài 3.08: Tỷ lệ phản ứng bất lợi của vắc xin

Biên dịch: Đinh Khánh Linh

Hiệu đính: BS. Phạm Võ Công, BS. Nguyễn Khởi Quân, TS.BS. Nguyễn Hữu Châu Đức

Phần mở đầu

Một phần công việc của các chuyên gia y tế và cơ quan quản lý trong các chương trình tiêm chủng là:

• Dự đoán và/hoặc đánh giá các AEFI liên quan đến các loại vắc xin cụ thể.
• So sánh các AEFI được báo cáo trong khu vực với các phản ứng “dự kiến” ở nhóm người được tiêm chủng và chưa được tiêm chủng.
• Tạo điều kiện thuận lợi cho việc điều tra và ứng phó với các AEFI nghiêm trọng.

Tuy nhiên, một trong những thách thức chính trong việc giám sát AEFI là phân biệt các phản ứng ngẫu nhiên với các phản ứng do vắc xin hoặc thành phần của vắc xin gây ra.

Biểu đồ dưới đây cho thấy cách so sánh tỷ lệ nền với tỷ lệ quan sát của một phản ứng, có thể giúp xác định tỷ lệ phản ứng  của vắc xin (nghĩa là tỷ lệ các phản ứng thực sự do vắc xin gây ra).

* Tỷ lệ có thể được thể hiện ở mỗi 1000, 10000 hoặc 100000

Bảng thuật ngữ và cách đo lường

So sánh tỷ lệ các phản ứng bất lợi quan sát được với tỷ lệ “dự kiến”

Nếu tỷ lệ nền của một phản ứng bất lợi cụ thể không được biết trong cộng đồng (như thường lệ), bạn cần phải so sánh tỷ lệ quan sát được trong dân số của mình với “tỷ lệ dự kiến” do cơ quan quản lý vắc xin công bố. Ví dụ: thông tin từ WHO về tỷ lệ dự kiến AEFI sau một số loại vắc xin ở trẻ em.

Bảng: Tỷ lệ dự kiến AEFI của một số loại vắc xin ở trẻ em.

Các yếu tố khác cần xem xét khi so sánh tỷ lệ AEFI

Hãy ghi nhớ các yếu tố gây nhiễu khác có thể ảnh hưởng đến việc so sánh tỷ lệ các phản ứng bất lợi.

Yếu tố gây nhiễu là bất kì yếu tố nào được kết hợp ngẫu nhiên với một sự kiện (trong trường hợp này là AEFI), có thể đánh lừa điều tra viên kết luận sai rằng yếu tố đang ảnh hưởng đến tỷ lệ phản ứng bất lợi của vắc xin. Dưới đây là một số yếu tố cần xem xét khi so sánh một tỷ lệ AEFI quan sát được với một tỷ lệ khác.

1. Vắc xin

Mặc dù vắc xin có thể có cùng yếu tố kháng nguyên, nhưng các nhà sản xuất khác nhau có thể sản xuất vắc xin ( hoặc lô vắc xin) khác nhau về thành phần của chúng, bao gồm tá dược và các thành phần khác. Những biến thể này dẫn đến các vắc xin có khả năng phản ứng khác nhau,  do đó ảnh hưởng đến việc so sánh tỷ lệ phản ứng vắc xin của chúng.

2. Tuổi tác

Cùng một loại vắc xin được tiêm cho các nhóm tuổi khác nhau có thể dẫn đến tỷ lệ phản ứng vắc xin khác nhau. Ví dụ, vắc xin MMR tiêm cho trẻ sơ sinh có thể gây co giật do sốt. Tuy nhiên, phản ứng này không xảy ra ở thanh thiếu niên được tiêm cùng một loại vắc xin.

3. Liều lượng vắc xin

Cùng một loại vắc xin được tiêm với “liều chính” có thể có đặc điểm phản ứng khác với khi được tiêm với “liều tăng cường”. Ví dụ, vắc xin DTaP được tiêm với liều chính ít có khả năng gây sưng chi hơn so với cùng loại vắc xin này được tiêm với liều tăng cường.

4. Định nghĩa trường hợp

Các phản ứng bất lợi có thể được định nghĩa khác nhau trong các nghiên cứu không bám vào cùng một định nghĩa trường hợp. Do vậy, việc không sử dụng các định nghĩa trường hợp tiêu chuẩn có thể ảnh hưởng đến việc ước tính tỷ lệ AEFI.

5. Phương pháp giám sát

Cách thu thập giữ liệu giám sát có thể thay đổi tỷ lệ. Ví dụ, dữ liệu giám sát có thể được thu thập một cách chủ động hoặc thụ động, sử dụng các thử nghiệm lâm sàng trước hoặc sau cấp phép, có hoặc không có kiểm soát ngẫu nhiên và giả dược.

6. Tỷ lệ nền

Tỷ lệ nền của các phản ứng nhất định có thể khác nhau giữa các cộng đồng. Điều này có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ quan sát mặc dù tỷ lệ được quy cho vắc xin là như nhau ở cả hai cộng đồng. Ví dụ, các báo cáo về tử vong sau tiêm có thể cao hơn ở một quốc gia có tỷ lệ tử vong do nhiễm trùng ngẫu nhiên cao hơn.

Tài liệu tham khảo

https://vaccine-safety-training.org/rates-of-adverse-vaccine-reactions.html