جاپان میں ڈیلٹا اور اومیکرون کی مختلف حالتوں کے خلاف MRNA COVID{1}} ویکسینز کی حقیقی دنیا میں ویکسینیشن کی تاثیر کا تخمینہ

خلاصہ:

2021 کے نصف آخر میں بہت سے ممالک میں COVID{{0}مثبت کیسز کا دوبارہ سر اٹھانا دیکھا گیا ہے۔ اس بحالی کی بنیادی وجوہات ویکسینیشن کی دوسری خوراک کے بعد ویکسینیشن کے لیے قوت مدافعت کا کم ہونا اور اس کی وجہ سے عوامی رویے میں تبدیلیاں ہیں۔ وقتی ہم آہنگی کچھ ممالک میں omicron اور ڈیلٹا کی مختلف اقسام کے لیے ویکسینیشن کی تاثیر کی اطلاع دی گئی ہے، لیکن یہ ابھی تک دنیا بھر کے کئی دوسرے خطوں کے لیے غیر واضح ہے۔

یہاں، ہم نے عددی طور پر پوری جاپانی آبادی (126 ملین) کے لیے وائرس سے بچاؤ کے لیے افراد اور آبادیوں میں انفیکشن کے تحفظ کے لیے ویکسینیشن کی تاثیر حاصل کی۔ جاپانی افراد میں ڈیلٹا ویریئنٹ کے لیے ویکسینیشن کی کم ہوتی ہوئی قوت مدافعت 93.8 فیصد (95 فیصد CI: 93.1–94.6 فیصد) افراد میں تھی۔<65 years of age and 95.0% (95% CI: 95.6–96.9%) among individuals ≥65 years of age. We found that waning immunity to vaccination in individuals >65 سال کی عمر ان لوگوں سے کم تھی۔<65 years of age, which may be attributable to human behavior and a higher vaccination rate among individuals >65 سال کی عمر۔

ویکسینیشن کا مقصد انسانی جسم میں ویکسین کی ایک مخصوص خوراک کے ذریعے مدافعتی ردعمل کو متحرک کرنا ہے تاکہ جسم مخصوص پیتھوجینز کے خلاف مزاحمت کو بہتر بنانے کے لیے اینٹی باڈیز اور مدافعتی خلیات تیار کر سکے۔ اس لیے ویکسینیشن کا استثنیٰ سے گہرا تعلق ہے۔

استثنیٰ سے مراد جسم کی مختلف پیتھوجینز کے خلاف مزاحمت کرنے کی صلاحیت ہے، بشمول قدرتی استثنیٰ اور حاصل شدہ قوت مدافعت۔ پیدائشی استثنیٰ سے مراد جسم کی فطری قوت مدافعت ہے جو پیتھوجینز کی سابقہ ​​نمائش کے بغیر مؤثر طریقے سے حملے کا مقابلہ کر سکتی ہے۔ حاصل شدہ استثنیٰ سے مراد جسم کی طرف سے انفیکشن یا ویکسینیشن کے بعد پیدا ہونے والا مخصوص مدافعتی ردعمل ہے تاکہ جسم مخصوص پیتھوجینز کے خلاف بہتر طریقے سے لڑ سکے۔

ویکسینیشن حاصل شدہ قوت مدافعت کی ایک شکل ہے جو جسم کو مخصوص پیتھوجینز کے خلاف قوت مدافعت حاصل کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ ویکسینیشن کے بعد، جسم ایک دفاعی نظام بنانے، پیتھوجینز کے خلاف لڑنے کی صلاحیت کو بہتر بنانے اور انفیکشن سے متعلقہ بیماریوں کے خطرے کو کم کرنے یا اس سے بچنے کے لیے اینٹی باڈیز اور مدافعتی خلیات کی ایک بڑی تعداد پیدا کرے گا۔ لہذا، کسی فرد کی قوت مدافعت کو بہتر بنانے کے لیے ویکسینیشن بہت ضروری ہے۔

آخر میں، ویکسینیشن افراد کو مخصوص پیتھوجینز کے خلاف قوت مدافعت حاصل کرنے کی اجازت دیتی ہے، ان کی قوت مدافعت کو بہتر بناتی ہے۔ ویکسینیشن اور قوت مدافعت کے درمیان گہرا تعلق ہے۔ اس نقطہ نظر سے، ہمیں اپنی قوت مدافعت کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔ Cistanche قوت مدافعت کو بہتر بنا سکتا ہے۔

cistanche کے صحت سے متعلق فوائد پر کلک کریں۔

جنوری 2022 میں ٹوکیو میں تصدیق شدہ omicron ویرینٹ کے ساتھ 25,187 مثبت کیسوں کے رپورٹ کردہ ڈیٹا سے، ویکسینیشن کی تاثیر کا تخمینہ بھی ڈیلٹا ویرینٹ کے مقابلے 62.1 فیصد (95 فیصد CI: 48-66 فیصد) لگایا گیا تھا۔ ویکسینیشن کی اخذ کردہ تاثیر بوسٹر شاٹ کے لیے ویکسینیشن کی حکمت عملی کے ساتھ ساتھ ریوڑ کی قوت مدافعت کی حیثیت پر بات کرنے کے لیے مفید ہوگی۔

مطلوبہ الفاظ:

COVID-19; ویکسینیشن کی حکمت عملی؛ قوت مدافعت میں کمی؛ جاپان۔

1. تعارف

COVID-19 کا ظہور دنیا بھر میں اموات کی ایک اہم وجہ رہا ہے، جس میں 5.6 ملین سے زیادہ اموات ہوئیں [1]۔ وسط-2021 میں، کچھ یورپی ممالک میں COVID-19 وبائی بیماری پر عارضی طور پر قابو پا لیا گیا، جس کی حمایت ویکسینیشن کی بلند شرح [2] سے ہوئی۔ اگرچہ بڑے پیمانے پر حفاظتی ٹیکوں کو حاصل کیا گیا ہے [3,4]، 2021 کے نصف آخر میں متعدد ممالک میں COVID-19 کی بحالی دیکھی گئی۔

ویکسینیشن کی شرح کے بارے میں، سرکردہ ممالک میں سے ایک اسرائیل ہے، جہاں اگست 2021 میں یومیہ مثبت کیسز (DPCs) کی نسبتاً زیادہ تعداد رپورٹ ہوئی، ایسے وقت میں جب ویکسینیشن کی شرح 68 فیصد سے زیادہ تھی [5]۔ یہ اضافہ جزوی طور پر ڈیلٹا ویرینٹ [6] کی زیادہ انفیکشن اور ویکسینیشن کی کمزوری قوت مدافعت سے منسوب تھا، جو وقت کے ساتھ ساتھ اینٹی باڈیز میں کمی کی وجہ سے ہوتا ہے، خاص طور پر ان لوگوں کے لیے جنہیں بہت جلد ٹیکہ لگایا گیا تھا [7]۔ تیسرے شاٹ کے بعد، نئے ڈی پی سیز کی تعداد میں دوبارہ کمی واقع ہوئی، جبکہ دیگر یورپی اور امریکی ممالک میں COVID-19 کی مثبتیت دوبارہ پیدا ہوئی [8]۔

ویکسین کی افادیت اور تاثیر کو اکثر ویکسین کے اقدامات کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ ویکسینیشن کی کارکردگی مثالی یا لیبارٹری کے حالات کے تحت حاصل کی جاتی ہے، جو ہمیشہ تاثیر کا ترجمہ نہیں کرتی ہے۔ لہذا، افادیت کی آزمائشیں عملی طور پر کسی ویکسین کے اثرات کو بڑھاوا دے سکتی ہیں، جس کی تعریف ویکسینیشن کی تاثیر (مصطفی مطالعہ) کے طور پر کی جاتی ہے۔

مختلف ممالک میں انفیکشن سے بچاؤ کے لیے ویکسینیشن کی تاثیر مقدار (ویکسینیشن کا تناسب) اور معیار (مختلف قسم کی ویکسین) کے لحاظ سے متغیر ہے۔ زیادہ تر یورپی ممالک میں، COVID-19 کی مثبتیت دوبارہ پیدا ہوئی ہے، یہاں تک کہ ان علاقوں میں بھی جہاں ویکسینیشن کی شرح زیادہ ہے (60 فیصد –70 فیصد)۔ تاہم، جاپان میں، دوسری ویکسینیشن کے بعد نئے ڈی پی سی کی تعداد کو کم سطح پر رکھا گیا ہے (فی ملین چند کیسز سے بھی کم)، اور 80 فیصد آبادی کو مکمل طور پر ٹیکہ لگایا جا چکا ہے۔

جاپان میں ویکسین کی گئی آبادی میں سے، تقریباً 90 فیصد افراد کو Pfizer BNT162b2 سے ٹیکہ لگایا گیا تھا۔ باقیوں نے mRNA-1273 Moderna COVID-19 ویکسین حاصل کی۔ پہلی اور دوسری ویکسینیشن کا شیڈول پورے ملک میں تقریباً ہم آہنگ تھا۔ اگست کے آخر سے شروع ہونے والی نئی ڈی پی سی کی تعداد میں کمی آئی۔ یہ 120 ملین سے زیادہ کی آبادی میں نومبر سے دسمبر 2021 کے وسط تک 300 سے نیچے کی سطح پر رہا [9]۔ دوسرے ممالک کی طرح، ویکسینیشن کی کمزوری استثنیٰ ایک تشویش تھی۔ جیسے ہی وائرل اومیکرون کی شکل سامنے آئی، اس نے تیسرے بوسٹر شاٹ کی ضروری ضرورت کو جنم دیا۔ نئے سال کی تعطیلات کے موسم (جنوری 2022) تک، جاپان میں بحالی کی رفتار بڑھ گئی۔

ویکسینیشن کی گھٹتی ہوئی قوت مدافعت کو ظاہر کرنے کے لیے استعمال ہونے والی کلیدی پیمائشوں میں سے ایک ویکسینیشن (IEV) کی انفرادی تاثیر ہے [10]، جو کہ ویکسینیشن کی منصوبہ بندی [11] کے ساتھ ساتھ نئے DPCs [12] کے پروجیکشن کے لیے بھی ضروری ہے۔ اس میٹرک کو حاصل کرنے کے لیے خاطر خواہ کوششیں کی گئیں [13-15]۔ تاہم، omicron ویرینٹ کے لیے IEV کی تحقیقات ابھی تک محدود ہیں [16,17]۔

یہاں، ہم جاپانی آبادی میں انفیکشن کی روک تھام میں ویکسینیشن کے کم ہوتے اثرات کا عددی طور پر جائزہ لیتے ہیں۔ اس مطالعے کا بنیادی مقصد عددی طور پر اندازہ لگانا تھا، محدود اعداد و شمار کے ساتھ، پوری جاپانی آبادی (126 ملین) کے لیے ویکسینیشن کے لیے کم ہوتی ہوئی قوت مدافعت۔ یہ نتائج ویکسینیشن کی کمزور تاثیر سے پیدا ہونے والے ممکنہ خطرے کی توثیق کرنے کے لیے اہم ہیں جو کہ زوال پذیر اثر کی وجہ سے ہو سکتا ہے۔

2. مواد اور طریقہ

2.1 ڈیٹا

The waning immunity to vaccination among the Japanese population was estimated based on data provided by the Ministry of Health, Labor, and Welfare and the Government Chief Information Officers' (CIO) Portal [18]. The first dataset [19] includes the number of unvaccinated, partially vaccinated, and fully vaccinated individuals, and the number of infected individuals in each category. These data were provided weekly for two age categories (>65 اور<65 years of age) from 1 September to 4 October 2021, and for 11 age categories (0–11, 12–19, 20–29, 30–39, 40–49, 50–59, 60–64, 65–69, 70–79, 80–89, and >90 سال کی عمر) 4 اکتوبر سے 28 نومبر 2021 تک۔ مستقل مزاجی کے لیے، عمر کے 11 زمروں کو عمر کے 2 زمروں میں ضم کر دیا گیا۔

A summary of the original data is listed in two categories (the threshold is 65 years) in Table 1. During this period, the delta variant was dominant. Similarly, the data for the period when the Omicron variant was predominant (>87 فیصد) ٹیبل 2 میں درج ہیں، ٹوکیو میں 11-20 جنوری 2022 تک [20]۔ نوٹ کریں کہ اس مدت کے دوران، مضافاتی علاقوں میں omicron مختلف قسم کا مجموعی فیصد کم تھا۔ اس طرح، ڈیٹا ٹوکیو پر مرکوز تھا۔ ٹوکیو کے ڈیٹا کے لیے عمر کے مجموعی زمرے نہیں دیے گئے ہیں۔ ویکسینیشن سے متعلق معلومات کے بغیر مضامین کو اس مطالعہ سے خارج کر دیا گیا تھا (تقریباً 30 فیصد)۔

Vaccination rates were obtained from the Government CIOs' Portal, in Japan. These data included the daily number of vaccinated people in two age categories (>65 اور<65 years of age). During the vaccination campaign, the delta was the dominant variant among individuals <65 years of age, whereas the alpha variant was partly relevant for people >65 سال کی عمر (شکل 1) [9]۔

2.2 ڈیلٹا ویرینٹ کے خلاف استثنیٰ کی کمی کا تخمینہ

The association between the rate of confirmed positive cases and the number of weeks after vaccination provides a measure of waning immunity. Vaccination in Japan began around March 2021 for elderly individuals and June 2021 for nonmedical workers, almost uniformly across the country. Thus, our discussion focuses on the waning effect of protection against the delta variant, which was the predominant COVID-19 variant during the study period (>80 فیصد) [9]۔ کمزور ہوتی ہوئی قوت مدافعت کو وقت کے ساتھ لکیری سمجھا جاتا ہے۔

جہاں et(i) ٹی خوراک (=1 یا 2) کے لیے ٹیکہ لگانے کے بعد I پر IEV ہے؛ پیرامیٹرز a اور s کو ٹیکہ لگانے کے بعد چوٹی K دنوں تک پہنچنے کے لیے ایڈجسٹ کیا جاتا ہے، پھر لکیری طور پر کم ہوتا ہے۔ اعداد و شمار کی کمی کی وجہ سے پہلے شاٹ کے IEV کو 14 دن کے بعد مستقل سمجھا جاتا تھا۔

2.3 ویکسینیشن کی آبادی کی تاثیر

انفیکشن سے موثر غیر محفوظ آبادی کا اندازہ لگانے کے لیے ویکسینیشن (PEV) کی آبادی کی تاثیر کی ضرورت ہے۔ PEV E کو مندرجہ ذیل سمجھا گیا تھا:

جہاں d دن کا اشاریہ ہے اور Nt ان لوگوں کی تعداد کو ظاہر کرتا ہے جنہیں نئے سرے سے ویکسینیشن شاٹ ٹی (=1 یا 2) لگایا گیا تھا۔ P سمجھی گئی آبادی ہے، جس کا اظہار پورے پریفیکچر کی آبادی کے مجموعے اور دوسری خوراکوں کی مجموعی تعداد کے طور پر کیا جاتا ہے، جس میں ویکسینیشن کے بعد وقت گزرنے کے بعد کمزور ہوتی ہوئی قوت مدافعت کو مدنظر رکھا جاتا ہے۔

ویکسین کی ناکافی حفاظت والے لوگوں کی روزانہ تعداد کا اندازہ کل آبادی کو (1 - E(d)) سے ضرب دے کر لگایا جا سکتا ہے، جس کا حساب مساوات (2) میں لگایا گیا ہے۔ اس کے بعد مساوات (1) میں بہترین پیرامیٹرز اور s کا تعین فی 100،000 کل آبادی اور 100،000 افراد کے مثبت کیسز کی تعداد کا موازنہ کرکے کیا گیا تھا جو دو عمر کے زمروں میں انفیکشن کے خلاف ناکافی تحفظ رکھتے ہیں (<65 and >65 سال کی عمر؛ جدول 1)۔

ڈیلٹا ویرینٹ کے لیے تشخیص کی مدت 1 ستمبر سے 28 نومبر 2021 تک اور اومیکرون ویرینٹ کے لیے 11 سے 20 جنوری 2022 تک مقرر کی گئی تھی۔ ڈیلٹا ویریئنٹ کے لیے یہ پیرامیٹرز سب سے پہلے اس طرح سیٹ کیے گئے تھے کہ ان کی ریگریشن لائنوں کی ڈھلوان ایک دوسرے سے مماثل تھی، اور اومیکرون ویرینٹ کے لیے IEY کو کم کر دیا گیا تھا، یہ فرض کرتے ہوئے کہ اومیکرون اور ڈیلٹا کی مختلف حالتوں کا زوال پذیر اثر لکیری تھا۔ نوٹ کریں کہ انفیکشن سے استثنیٰ حاصل کرنے والے لوگوں کا تناسب معمولی تھا کیونکہ 17 دسمبر 2021 تک ڈیلٹا اور مائیکرو ویریئنٹس سے متاثرہ افراد کی تعداد کل آبادی کے 1.5 فیصد سے کم تھی۔ PEV کا حساب ان ہاؤس Python کوڈ کا استعمال کرتے ہوئے کیا گیا تھا۔ ساتھ ہی، رپورٹ کردہ ڈیٹا کے لیے مساوات (1) میں at اور s کے بہترین پیرامیٹرز کی گنتی کی گئی۔

3. نتائج

تصویر 2 65 سال سے زائد اور اس سے کم عمر کی جاپانی آبادی کے درمیان ویکسینیشن کے لیے کم ہوتی ہوئی قوت مدافعت کو ظاہر کرتی ہے۔ جیسا کہ شکل 2a میں دکھایا گیا ہے، 65 سال سے زیادہ اور اس سے کم عمر کے افراد کے لیے قوت مدافعت کا کم ہونا تقریباً خطی تھا۔ 65 سال سے کم عمر کی آبادی کے لیے مختصر وقفوں کی وجہ سے (تقریباً 2.5 ماہ، جیسا کہ شکل 3 میں دکھایا گیا ہے)، کمزور ہونے والی قوت مدافعت میں فرق بہت کم تھا، جب کہ دوسرے شاٹ کے فوراً بعد تقریباً 95 فیصد کے ایل ای وی کا تخمینہ لگایا گیا۔ تعین کا گتانک 0.9984 تھا (p < 0۔{13}}001) اور 0.9927 (p <0.0001) 65 سال سے کم اور اس سے زیادہ عمر کے افراد کے لیے، بالترتیب ڈیلٹا اور اومیکرون کی مختلف حالتوں (ٹیبل 2) کے لیے غیر ویکسین شدہ اور مکمل طور پر ویکسین شدہ افراد میں مثبت کیسز کے فیصد کے درمیان تناسب کی بنیاد پر، اومیکرون ویریئنٹ کی کم ہوتی ہوئی قوت مدافعت کا تخمینہ 64.5 فیصد (95 فیصد CI: 50 فیصد {{24}) لگایا گیا تھا۔ اس کا } فیصد ) ڈیلٹا ویرینٹ کے لیے کم از کم مربع کا طریقہ استعمال کرتے ہوئے۔ مندرجہ ذیل بحث میں، omicron کے ساتھ انفیکشن سے تحفظ کے لیے IEV فرض کیا گیا جیسا کہ شکل 2b میں دکھایا گیا ہے۔ مساوات (1) کے پیرامیٹرز جدول 3 میں دکھائے گئے ہیں۔

تصویر 3 جاپانی آبادی کے اعدادوشمار کی بنیاد پر ویکسینیشن کی شرح اور PEV دکھاتی ہے۔ جیسا کہ شکل 3a میں دکھایا گیا ہے، ویکسینیشن کی شرح 65 سال سے زیادہ یا اس سے زیادہ عمر کے افراد کے مقابلے میں زیادہ تھی۔<65 years of age. This resulted in a higher PEV for individuals ≥65 years of age (Figure 3b).

4. بحث

اس مطالعہ میں، ہم نے عددی طور پر 126 ملین کی پوری جاپانی آبادی کے لیے ڈیلٹا ویرینٹ کے لیے IEV اخذ کیا۔ ہمارے نقطہ نظر کی خصوصیت یہ ہے کہ محدود مشاہداتی اعداد و شمار کے ساتھ، IEV کا اندازہ سادہ حساب سے لگایا جا سکتا ہے۔ اس کے علاوہ، آبادی کے غیر ہم جنس ڈیٹا کے لیے، IEV کا عددی تخمینہ لگایا گیا تھا۔ اس مطالعے سے پہلے، ڈیلٹا ویرینٹ کے COVID-19 انفیکشن کے خلاف تحفظ کی اعلیٰ سطحوں کو ایک ہم آہنگ مطالعہ میں رپورٹ کیا گیا تھا [21]؛ مکمل ویکسینیشن کے بعد ڈیلٹا ویرینٹ انفیکشنز کے خلاف آئی ای وی ویکسینیشن کے بعد پہلے مہینے میں 93 فیصد (95 فیصد CI: 85 فیصد -97 فیصد) تھی لیکن چار ماہ کے بعد گھٹ کر 53 فیصد (95 فیصد CI: 39 فیصد -65 فیصد) رہ گئی۔ . ایک منظم جائزہ (11 مطالعاتی گروپوں) کے میٹا تجزیہ کے مطابق [22]، ڈیلٹا ویرینٹ کے لیے a1 اور a2 پیرامیٹرز کا تخمینہ بالترتیب 60.5 فیصد اور 75.6 فیصد لگایا گیا تھا۔

یہاں حاصل کردہ IEV دیگر ممالک میں رپورٹ کردہ حقیقی دنیا کے IEV سے زیادہ تھا [23]۔ اس تفاوت کی ایک ممکنہ وجہ ہمارا رویہ بھی ہو سکتا ہے جس میں ماسک پہننا بھی شامل ہے، جو کہ مکمل ویکسینیشن کے بعد بھی تقریباً 90 فیصد رہا [24]۔ یہ تجویز کر سکتا ہے کہ ہمارا موازنہ دوسرے ممالک میں رپورٹ کیے گئے نتائج کے مقابلے میں ویکسین شدہ اور غیر ویکسین شدہ آبادی کے لیے زیادہ مناسب بصیرت پیش کرتا ہے۔ نوٹ کریں کہ زیادہ تر ممالک میں غیر ویکسین شدہ آبادیوں میں ماسک پہننا زیادہ عام ہے۔ اس تفاوت کی ایک اور وجہ 65 سال سے زیادہ یا اس سے زیادہ عمر کے افراد کے لیے PEV ہے، جو افراد کے لیے اس سے زیادہ تھی۔<65 years of age (see Figure 2b). This different tendency can be hypothesized in terms of community [25]: the percentage of infected people ≥65 years would be lower due to a higher vaccination rate. Another potential bias is the population younger than 12 years, for whom the vaccination was not yet licensed. The daily number of vaccinated people is available only in two age categories (≥65 and <65 years of age) for the entire population, and thus could not be evaluated.

اومیکرون ویریئنٹ کا IEV ڈیلٹا ویرینٹ کے 64.5 فیصد تک کم کر دیا گیا، جو کہ 55 سے تھوڑا زیادہ ہے۔{3}} فیصد (95 فیصد CI: 440–65.9 فیصد) [16]۔ ایک اور مطالعہ نے کینیڈا میں بہت کم IEV تجویز کیا [17]۔ فرق کو واضح کرنے کے لیے مزید مطالعات کی ضرورت ہے، نیز اسپتال میں داخل ہونے کے لیے IEV [20]۔

موجودہ اخذ کی ایک حد یہ ہے کہ ہم نے پوری جاپانی آبادی کے لیے تفصیلی ڈیٹا کی کمی کی وجہ سے عمر کے دو زمروں کے لیے ویکسینیشن کی تاثیر کو ایڈجسٹ کیا۔ اومیکرون ویریئنٹ کے لیے، دستیاب ڈیٹا نسبتاً مختصر مدت کے علاوہ ٹوکیو (25,187 مثبت کیسز) تک محدود تھا کیونکہ یہ جنوری 2022 سے شروع ہونے والی وبائی بیماری کی غالب شکل بن گئی تھی۔

خلاصہ طور پر، mRNA COVID-19 ویکسینز کے لیے انفیکشن سے بچاؤ کے IEV کا تخمینہ جاپان کی پوری آبادی کے لیے محدود معلومات کا استعمال کرتے ہوئے عددی طور پر لگایا گیا تھا، جب کہ یہاں حاصل ہونے والا رجحان دوسرے ممالک میں رپورٹ کیے گئے پچھلے مطالعات میں حاصل کیے گئے رجحانات سے مماثل ہے۔ اس طرح کا کمپیوٹیشنل تخمینہ خاص طور پر وائرل پھیلاؤ کے ابتدائی مرحلے میں ویکسینیشن کی منصوبہ بندی کے لیے مفید ہوگا۔

مصنف کی شراکتیں:

تصورات، ہجری؛ طریقہ کار، AH؛ سافٹ ویئر، SK؛ توثیق، SK، EAR، اور AH؛ رسمی تجزیہ، SK، اور AH؛ تفتیش، ایس کے، کان، اور اے ایچ؛ ڈیٹا کیوریشن، SK، EAR، اور AH؛ تحریر - اصل مسودہ کی تیاری، AH؛ تحریر - جائزہ اور ترمیم، SK، EAR، اور AH؛ تصور، SK؛ نگرانی، اے ایچ؛ پروجیکٹ ایڈمنسٹریشن، اے ایچ تمام مصنفین نے مخطوطہ کے شائع شدہ ورژن کو پڑھا اور اس سے اتفاق کیا ہے۔

فنڈنگ:

اس تحقیق کو کوئی بیرونی فنڈ نہیں ملا۔

ادارہ جاتی جائزہ بورڈ کا بیان:

قابل اطلاق نہیں۔

باخبر رضامندی کا بیان:

قابل اطلاق نہیں۔

ڈیٹا کی دستیابی کا بیان:

قابل اطلاق نہیں۔

اعترافات:

یہ تحقیق "COVID-19 AI & Simulation Project" کے حصے کے طور پر کی گئی تھی جسے جاپان کے کیبنٹ سیکرٹریٹ کے ذریعے کمیشن کردہ مٹسوبشی ریسرچ انسٹی ٹیوٹ کے ذریعے چلایا گیا تھا۔ اس مطالعے کے ابتدائی نتائج میٹنگ (30 نومبر 2021) میں پیش کیے گئے۔

مفادات میں تضاد:

مصنفین مفادات کے تصادم کا اعلان نہیں کرتے ہیں۔

حوالہ جات

1. ڈبلیو ایچ او۔ کورونا وائرس (COVID-19) ڈیش بورڈ۔ آن لائن دستیاب ہے: https://covid19.who.int (3 مارچ 2022 کو حاصل کیا گیا)۔

2. ڈیٹا میں ہماری دنیا۔ کورونا وائرس (COVID-19) ویکسینیشن۔ آن لائن دستیاب ہے: https://ourworldindata.org/covid-vaccinations (3 مارچ 2022 کو حاصل کیا گیا)۔

3. لوری، این. Saville, M.; Hatchett, R.; ہالٹن، جے. وبا کی رفتار سے کووِڈ-19 ویکسین تیار کر رہا ہے۔ این انگلش جے میڈ 2020، 382، 1969–1973۔ [کراس ریف] [پب میڈ]

4. ابو رداد، ایل جے؛ Chemaitelly, H.; بٹ، AA BNT162b2 Covid-19 ویکسین کی B. 1.1 کے خلاف تاثیر۔ 7 اور B. 1.351 متغیرات۔ این انگلش جے میڈ 2021، 385، 187–189۔ [کراس ریف] [پب میڈ]

5. لوٹن، آر. Gazit, S.; Chodik, G.; پٹالون، ٹی. پیریز، جی؛ Tov, AB; کالکسٹین، این. Peretz, A. SARS-CoV-2 بریک تھرو انفیکشن کا وقت سے ویکسین سے تعلق۔ نیٹ کمیون 2021، 12، 6379۔

6. Wadman, M. اسرائیل کی طرف سے ایک سنگین انتباہ: ویکسینیشن ختم ہو جاتی ہے، لیکن ڈیلٹا کو شکست نہیں دیتی۔ سائنس 2021، 373، 838–839۔ [کراس ریف] [پب میڈ]

7. سینڈرسن، K. COVID ویکسینز ڈیلٹا کے خلاف حفاظت کرتی ہیں، لیکن ان کی تاثیر ختم ہو جاتی ہے۔ آن لائن دستیاب: https://www.nature۔ com/articles/d41586-021-02261-8 (3 مارچ 2022 کو حاصل کیا گیا)۔

8. برکی، ٹی. بوسٹر شاٹس برائے COVID-19— بحث جاری ہے۔ لینسیٹ انفیکٹ۔ ڈس 2021، 21، 1359–1360۔ [کراس ریف]

9. وزارت صحت محنت اور بہبود۔ کورونا وائرس کی بیماری 2019 (COVID-19) کے بارے میں۔ آن لائن دستیاب ہے: https://www.mhlw.go۔ jp/stf/seisakunitsuite/bunya/newpage_00032.html (3 مارچ 2022 کو رسائی)۔

10. لوپیز برنال، جے۔ اینڈریوز، این. گوور، سی. Gallagher, E.; سیمنز، آر. تھیلوال، ایس. اسٹو، جے؛ ٹیسیر، ای. گرووز، این. Dabrera، G. B. 1.617 کے خلاف Covid-19 ویکسینز کی تاثیر۔ 2 (ڈیلٹا) متغیر۔ این انگلش جے میڈ 2021، 385، 585–594۔ [کراس ریف] [پب میڈ]

11. کمار، وی ایم؛ Pandi-Perumal, SR; ترخت، آئی۔ تھاگراجن، ایس پی اسٹریٹجی برائے COVID-19 ویکسینیشن انڈیا میں: دوسرا سب سے زیادہ آبادی والا ملک اور کئی کیسز۔ Npj ویکسینز 2021, 6, 60۔ [CrossRef] [PubMed]

12. رشید، ای اے؛ کوڈیرا، ایس. ہیراتا، A. نئے وائرل ویریئنٹس اور ویکسینیشن کی تاثیر کے ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے COVID-19 کی صورتحال کی پیشن گوئی۔ arXiv 2022, arXiv:2201.10356۔

13. Meggiolaro, A.; سائیں شیپیسی، ایم. نیکولائیڈس، جی ایف؛ میپیٹرینی، ڈی. سدو، اے. Rezza, G. پری ڈیلٹا دور میں SARS-CoV-2 انفیکشن کے خلاف ویکسینیشن کی تاثیر: ایک منظم جائزہ اور میٹا تجزیہ۔ ویکسینز 2022، 10، 157۔ [کراس ریف] [پب میڈ]

14. حافظ، I.؛ ایلین، ڈی این؛ میلا، او۔ Utomo, ARH; Susilowati, A.; Susetya, IE; ڈیسریتا، ڈی۔ سائیگر، GA؛ باسیونی، ایم. تبدیل شدہ SARS-CoV-2 وائرس پر ویکسین کی تاثیر اور افادیت اور ویکسینیشن کے بعد کی نگرانی: ایک بیانیہ جائزہ۔ ویکسین 2022، 10، 82۔ [کراس ریف] [پب میڈ]

15. بیانچی، ایف پی؛ تفوری، ایس. Migliore, G.; ویمرکاٹی، ایل۔ مارٹینیلی، اے. لوبیفارو، اے. ڈیلا، جی؛ Stefanizzi، P.؛ گروپ، CRW BNT162b2 mRNA COVID-19 پانچ ماہ کے فالو اپ میں SARS-CoV-2 انفیکشن اور علامتی بیماری کی روک تھام میں ویکسین کی تاثیر: ایک سابقہ ​​​​کوہورٹ اسٹڈی۔ ویکسینز 2021، 9، 1143۔ [کراس ریف] [پب میڈ] 16۔ اینڈریوز، این۔ اسٹو، جے؛ کرسبوم، ایف۔ Toffa, S.; ریکارڈ، ٹی. Gallagher, E.; گوور، سی. کال، ایم؛ گرووز، این. O'Connell، A.-M. تشویش کے مختلف قسم کے Omicron (B. 1.1. 529) کے خلاف COVID-19 ویکسینز کی تاثیر۔ MedRxiv 2021۔ [کراس ریف]

17. بوکان، SA؛ چنگ، ایچ. براؤن، KA؛ آسٹن، پی سی؛ گر، ڈی بی؛ گوبے، جے؛ نسرین، ایس. Schwartz, KL; سندرم، ایم ای؛ Tadrous, M. Omicron یا Delta انفیکشن کے خلاف COVID-19 ویکسین کی تاثیر۔ MedRxiv 2022۔ [کراس ریف]

18. CIO پورٹل۔ نوول کورونا وائرس کی ویکسینیشن کے لیے ڈیٹا کھولیں۔ (جاپانی میں)۔ آن لائن دستیاب: https://cio.go.jp/c19vaccine_ اوپن ڈیٹا (3 مارچ 2022 کو حاصل کیا گیا)۔

19. وزارت صحت، محنت اور بہبود۔ COVID-19 اقدامات کے مشاورتی بورڈ کے اجلاس۔ آن لائن دستیاب ہے: https://www.mhlw. go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000121431_00294.html (3 مارچ 2022 کو رسائی)۔

20. ٹوکیو میٹروپولیٹن حکومت۔ آفات سے بچاؤ کی معلومات، ٹوکیو۔ آن لائن دستیاب ہے: https://www.bousai.metro۔ tokyo.lg.jp/taisaku/saigai/index.html (3 مارچ 2022 کو رسائی)۔

21. ترتوف، SY؛ سلیزاک، جے ایم؛ فشر، ایچ. ہانگ، وی. ایکرسن، بی کے؛ رانا سنگھے، آن؛ فرینک لینڈ، ٹی بی؛ اوگن، او اے؛ Zamparo, JM; USA میں ایک بڑے مربوط نظام صحت میں 6 ماہ تک mRNA BNT162b2 COVID-19 ویکسین کی گرے، ایس کی تاثیر: ایک سابقہ ​​ہم آہنگی کا مطالعہ۔ لینسیٹ 2021، 398، 1407–1416۔ [کراس ریف]

22. زینگ، بی؛ گاو، ایل. چاؤ، Q. یو، کے؛ Sun, F. SARS-CoV کے خلاف COVID-19 ویکسینز کی تاثیر-2 تشویش کی مختلف قسمیں: ایک منظم جائزہ اور میٹا تجزیہ۔ MedRxiv 2021۔ [کراس ریف]

23. آران، ڈی. مجموعی تعداد کا استعمال کرتے ہوئے اسرائیل میں حقیقی دنیا کی COVID-19 ویکسین کی تاثیر کا اندازہ لگانا۔ MedRxiv 2021۔ [کراس ریف]

24. IHME COVID-19 پیشن گوئی کرنے والی ٹیم۔ ریاستہائے متحدہ کے لئے ماڈلنگ COVID-19 منظرنامے۔ نیٹ میڈ. 2021، 27، 94-105۔ [کراس ریف] [پب میڈ]

25. اوہساوا، وائی. Tsubokura، M. اپنی کمیونٹی کے ساتھ رہیں: کلسٹرز کے درمیان پل COVID-19 کے پھیلاؤ کو متحرک کرتے ہیں۔ PLOS ONE 2020, 15, e0242766۔ [کراس ریف] [پب میڈ]

For more information:1950477648nn@gmail.com