A védőoltások hatásossága melletti

Átírás

1 INFEKTOLÓGIA XIV. ÉVFOLYAM 5. SZÁM ORSZÁGOK KÖZÖTTI KÜLÖNBSÉGEK A VÉDŐOLTÁSI RENDSZER FÉNYÉBEN: MÓDSZERTANI KERET ÉS EREDMÉNYEK A védőoltások hatásossága melletti egyik legkézenfekvőbb érvet és egyben a hatásosság egyik logikus vizsgálati módszerét jelenti a különböző oltási rendű országok járványügyi adatainak összehasonlítása. Kézenfekvősége ellenére számos buktatót rejt magában ez a módszer, így az ilyen adatokat mint minden epidemiológiai adatot csak megfelelő óvatossággal szabad használni. A különféle epidemiológiai vizsgálatok limi tá - ciói nak és lehetőségeinek vázolása teszi lehetővé annak a nagyon izgalmas kérdésnek is a megválaszolását: összevethetőek-e a járványügyi adatok nem egyszerűen az országgal, hanem a számszerű átoltottsággal? Bár látszólag egy partikuláris részletproblémáról van szó, a felvetés olyan kérdéseket vet fel, amelyek a védőoltásokról szóló vitákban is gyakran előkerülnek. A védőoltások hatásosságának vizsgálata: az országok összehasonlításának helye és korlátai A VÉDŐOLTÁSOK HATÁSOSSÁGA MELLETTI EGYIK LEGKÉZENFEKVŐBB ÉRVET, ÉS EGYBEN A HATÁSOSSÁG EGYIK LOGIKUS VIZSGÁLATI MÓDSZERÉT, A KÜ- LÖNBÖZŐ OLTÁSI RENDSZERŰ ORSZÁGOK JÁRVÁNYÜGYI ADATAINAK ÖSSZEHA- SONLÍTÁSA JELENTI. SZERZŐ E CÉLBÓL MAGYARORSZÁG SZÁMÁRA RELE- VÁNS, AKTUÁLIS PÉLDÁKON ÁT VIZSGÁLJA MEG, HOGY A KANYARÓ, MUMPSZ, RUBEOLA ÉS SZAMÁRKÖHÖGÉS JELENLEGI MAGYARORSZÁGI HELYZETE HO- GYAN VISZONYUL A LAZÁBB OLTÁSI RENDSZERŰ ORSZÁGOK ADATAIHOZ. ELEMZI AZT A KÉRDÉST IS, HOGY EBBŐL MILYEN BIZONYOSSÁGGAL KÖVET- KEZTETHETÜNK ARRA, HOGY A KÜLÖNBSÉG A KÖTELEZŐ MAGYAR OLTÁSI REND HOZADÉKA. AZ ADATOKAT MINDENHOL KÖZÉRTHETŐ FORMÁTUMBAN PÉLDÁUL SZÍNEZETT TÉRKÉPEKKEL IGYEKSZIK SZEMLÉLTETNI. Mint minden más esetben, a védőoltásoknál is a kísérletes vizsgálatok jelentik a hatásosság legmagasabb bizonyító erejű vizsgálati módszerét (1, 2). A kísérletes vizsgálatokban a vizsgálatot végzők aktívan befolyásolják, hogy ki részesül a vizsgált expozícióban (jelen esetben: oltásban), például úgy, hogy az alanyok egy a vizsgálatot végzők által meghatározott! része kap oltást, a többiek nem. Ezt követően a két csoport megbetegedési arányainak összevetésével nagy bizonyítóerejű adatot kapunk az oltás hatásosságára nézve, ugyanis így (és csak így) biztosítható, hogy a csoportok valóban kizárólag az oltottság tényében térnek el, ebből fakadóan a megbetegedésekben tapasztalt esetleges eltérés is bizonyosan csak az oltottságnak és a véletlen ingadozásnak tudható be. Épp emiatt a modern érában bevezetett oltásoknál (pl. Hib) az ilyen vizsgálatokat szükségszerűen el is végzik a törzskönyvezés előtt; illetve néhány esetben (pl. polio) a múltban is sor került ilyen vizsgálatokra, amennyiben az oltás működőképessége nem volt nyilvánvaló. Számos évtizedek óta alkalmazott oltóanyag bevezetéskor ilyen összehasonlító vizsgálat még nem volt elvárás, és a működőképesség egy sor esetben teljesen egyértelmű volt. Sokszor utólag sem lehetne ilyen vizsgálatot szervezni, hiszen amelyik betegség egyébként sem fordul elő érdemi mértékben a populációban, ott a kísérleti csoportokban sem lesz megbetegedés oltás hatásosságától teljesen függetlenül. (Az alanyok szándékos megfertőzése a legtöbb esetben nyilván nem elfogadható vizsgálati eljárás ) Ilyen esetekben maradnak a megfigyeléses vizsgálatok, amikor csak passzívan megfigyeljük az oltottság tényét, illetve a megbetegedési adatokat, és ebből következtetünk az oltás hatásosságára. Sajnos az ilyen módszerek szükségképp korlátozottabb F ERENCI T AMÁS DR. ÓBUDAI EGYETEM, NEUMANN JÁNOS INFOR- MATIKAI KAR, ÉLETTANI SZABÁLYOZÁSOK CSOPORT, BUDAPEST 226

2 INFEKTOLÓGIA erejűek, mivel nem tudhatjuk bizonyosan, hogy az oltást kapók és nem kapók tényleg kizárólag az oltás tényében térnek-e el márpedig ha nem, akkor onnantól kezdve azt sem tudhatjuk, hogy a megbetegedésekben esetlegesen talált különbség az oltásnak tudható-e be vagy az egyéb eltéréseknek (esetleg a kettő valamilyen arányú keverékének). Mi van, ha az oltást kapók tendenciájukban egészségesebbek, mint az oltást nem kapók? Vagy pont hogy betegebbek? Mi van, ha jobb a szocioökonó miai státusuk, vagy éppen rosszabb? Ezek mind hat(hat)nak a megbetegedési kockázatra, így innentől nem tudhatjuk megfigyeléses adatoknál, hogy mi a valódi ok (illetve milyen arányban). Ezen lehet segíteni, de csak akkor, ha tudjuk, hogy mik az egyéb eltérések, és azokat meg is tudjuk határozni az alanyainkra. A megfigyeléses vizsgálatokon belül a magasabb értékű kutatásokat azok jelentik, amelyek egyedi, tehát egyes emberekre lebontott oltottsági és megbetegedési adatokat használnak fel. Megtehetjük, hogy megnézzük, hogy a beoltottak között később kevesebb lesz-e a beteg (kohorsz vizsgálat), vagy, hogy a beteg között kevesebb volt-e a korábban oltott (eset-kontroll vizsgálat). Ezeknek különféle előnyeik és hátrányaik vannak, amelyeket a szakirodalom részletesen tárgyal (3). Ilyen vizsgálatok a klasszikus oltásokra is készültek, van, amelyikre százával (4). A gyengébb értékű, de cserében az előbbinél is sokkal egyszerűbben pusztán a rutinszerűen jelentett járványügyi adatok összegyűjtésével elvégezhető vizsgálatot az aggregált adatok használata jelenti. Ez esetben nem egyes emberek oltottságát vetjük össze a megbetegedéseikkel, hanem emberekből képezett csoportokét, például országokét. Az ilyen vizsgálatokat szokás ecological vizsgálatnak nevezni. Ez két alapvető módon képzelhető el, az egyik lehetőség, hogy különböző országok azonos időben mért jellemzőit (oltottsági és megbetegedési adatait) vetjük össze, a másik, hogy ugyanazon ország különböző időben mért jellemzőit. Az előbbit szokás keresztmetszeti, az utóbbit longitudinális vizsgálatnak nevezni. Látható tehát, hogy a különböző országok járványügyi adatainak összevetése a védőoltás hatásosságának bizonyítására a keresztmetszeti, ecological jellegű, megfigyeléses vizsgálatok kategóriájába tartozik (5 7). Előnye az előbb említett nagyon egyszerű kivitelezhetőségen túl (lényegében bárki, egy délután alatt elvégezhet egy ilyen vizsgálatot a számítógépe mellett ülve), hogy az eredménye nagyon jól átlátható, szemléletes, különösebb magyarázat nélkül is egyértelmű, és ilyen módon laikusoknak is jól kommunikálható. Hátránya, hogy a fenti értelemben a leggyengébb a bizonyítóereje: nemcsak elképzelhető, de nagyon is biztos, hogy az országok között milliónyi különbség van az oltási rendszeren túl, amiből számtalan tényező hat a megbetegedési kockázatra is innen kezdve tehát nem tudhatjuk biztosan, hogy a megbetegedési adatokban tapasztalt különbségnek mi a valódi oka: az oltottság, az egyéb eltérés(ek), vagy ezek valamilyen arányú keveréke? E problémák ellen úgy tehetünk, azaz az ilyen vizsgálatokat úgy erősíthetjük, ha n olyan betegségeket vizsgálunk, amelyekre kevés oltáson kívüli egyéb tényező hat, illetve az egyéb tényezők gyengén hatnak (ezért lehet nagyon jó ez a módszer a kanyaró esetében, de szinte értelmetlen a felnőttkori pulmonalis tbc-nél), n olyan országokat vetünk össze, amelyek a lehető legjobban hasonlítanak egymásra, hogy minél kevesebb egyéb tényezőbeli eltérés legyen (például csak európai országokat). Érdemes megjegyezni, hogy épp ez a hasonlósági érvelés ad választ arra a kérdésre, hogy a keresztmetszeti vagy a longitudinális vizsgálat-e a szerencsésebb: a kérdés azon múlik, hogy mi hasonlít jobban, a különböző országok, de ugyanabban az időpontban, vagy ugyanaz az ország, de különböző években? Valójában a problémák listája itt nem ér véget. Az ecological vizsgálatok másik baja, hogy az egyéni szintű összefüggés nem feltétlenül jelenik meg változatlanul aggregált szinten: akár az is előfordul- 227

3 INFEKTOLÓGIA hat, hogy az ellenkezőjére fordul, ezt szokás ecological fallacy -nek nevezni (5, 6). Végezetül mindenképp érdemes megjegyezni, hogy a magasabb átoltottságú országokban az oltás hatásossága esetén nem pusztán az oltás direkt hatása, azaz az egyéni védelem miatt várunk kisebb betegségszámot. Figyelembe kell venni az indirekt (nyájimmunitási) hatást is: megfelelően nagy átoltottságot elérve a be nem oltottak is védettek lesznek a nyájimmunitás miatt tehát azon jelenség miatt, hogy bár immunológiailag nem védettek, de nincs kitől megkapniuk a betegséget, mert mindenki, akivel érintkeznek, védett és így járvány egyáltalán nem tud kitörni. Amennyiben feltételezzük, hogy az oltatlanok egyenletesen oszlanak meg az oltottak között, tehát nem csoportosulnak térben, akkor egyszerű járványmodellekkel akár számszerűen is meg lehet határozni az ennek eléréséhez szükséges minimális átoltottságot: minél ragályosabb a betegség, annál nagyobb átoltottságra lesz szükség (2). Mivel tehát a védettséget nem lehet teljesen egyéni szinten értelmezni, így valamennyi ecological vizsgálatra még akkor is szükség van, ha egyébként rendelkezésre állnak magasabb szintű adataink is ilyenkor ez nem rontja a bizonyítóerőt, hanem épp ellenkezőleg, javítani tudja (8). Néhány gyakorlati példa: módszertan és eredmények A módszer használatát négy betegség példáján fogom szemléltetni, amelyek a következőek: kanyaró, mumpsz, szamárköhögés és rubeola. A választásom azért esett ezekre a betegségekre, mert érdemi esetszámban fordulnak elő európai országokban (szemben mondjuk a polioval vagy a diftériával), így lényeges népegészségügyi jelentőségük van, de egyúttal az is igaz rájuk, hogy az előfordulásukra vonatkozóan megbízható adatok érhetőek el (szemben mondjuk az invazív pneumococ - calis megbetegedésekkel vagy a hepatitis B hordozással). A felnőttkori pertussis és a mumpsz, illetve rubeola enyhe gyermekkori esetei elképzelhető, hogy nem kerülnek diagnosztizálásra és így jelentésre, ezért az ezekhez tartozó számok alábecsültek lehetnek, viszont ennek az aránya nem várható, hogy lényegesen eltérjen az egyes országokban, így ez a jelenség az országok közti összehasonlítást nem befolyásolja. Az elsőként felmerülő kérdés, hogy milyen adatforrást használjunk a megbetegedések esetszámainak összegyűjtéséhez. A különböző szóba jövő adatforrások eltérőek lehetnek megbízhatóság, teljesség, definíciók stb. tekintetében, így ha nemzetközi összehasonlítást kívánunk végezni, akkor szinte a legfontosabb szempont, hogy az összes ország lemérése egységes elvek alapján történjen, ami praktikusan azt jelenti, hogy egy adatbázisból származzanak a számok. Emiatt a választásom a CISID nevű nemzetközi adatbázisra (9) esett, amit az Egészségügyi Világszervezet európai régiójának irodája működtet (így Európán kívül Ázsia egy részének összehasonlítását is lehetővé teszi). A CISID hatalmas mennyiségű adatot betegségek abszolút és lakosságszámra vetített száma több tucat betegségre, ezen felül meghatározott betegségeknél hospi - talizációs arány, letalitás, laboratóriumilag megerősített esetek aránya stb., valamint átoltottság számos oltásból tartalmaz, ráadásul bizonyos változókat akár 30 évre visszamenőleg is. Az adatok az összegyűjtés és tisztítás időigénye miatt jellemzően 2 év késleltetéssel válnak elérhetővé (tehát jelenleg a 2013-asak a legfrissebbek). E fertőző betegségeknél, ha Európán belüli összehasonlítást végzünk, a lakosságszámra vetített inci den cia megfelelő mutató, az életkor és nem szerinti standardizálás lényeges változást nem hozna. Miután megvannak az adataink, úgy amennyiben a védőoltás hatásosságát akarjuk vizsgálni kézenfekvő a lazább és szigorúbb oltási rendszert működtető országokat egybevetni. Mivel a kérdés nagyon sokszor úgy vetődik fel a gyakorlatban, hogy Van-e hozadéka a szigorú magyar oltási kötelezőségnek?, így elsőként Magyarországot hasonlítom pár lazább ol- 228

4 INFEKTOLÓGIA 1. ÁBRA: A KANYARÓ JÁR- VÁNYÜGYI HELYZE- TE EGYES EURÓPAI ORSZÁGOKBAN, AZ ÁBRÁZOLÁS OSZLOPDIAGRAMMAL TÖRTÉNT, AHOL AZ OSZLOP MAGASSÁGA AZ INCIDENCIA, ESETSZÁM/ÉV/100 EZER FŐ MÉRTÉK- EGYSÉGBEN KIFE- JEZVE. AZ OSZLOP- RA ÍRT SZÁMOK AZ ESETEK ABSZOLÚT SZÁMÁT ADJÁK MEG tási rendű nyugat-európai országhoz a kanyaró példáján (1. ábra). A további betegségek vizsgálata előtt célszerű végiggondolni, hogy mi a legszerencsésebb ábrázolási formátum: az imént látott oszlopdiagram ugyan nagyon direkt összehasonlítást tesz lehetővé, de sokkal több országra nem alkalmazható, mert egy ponton túl áttekinthetetlenné válik. Mivel nekünk rendelkezésre áll egész Európa, így logikus, hogy mindezt ábrázoljuk, de ehhez már más formátumra van szükségünk a legjobb megoldást a térkép jelenti, amelyen az incidenciákat színekkel (célszerűen egy szín különféle árnyalataival) ábrázolhatjuk. E rendkívül látványos módszernek is vannak azonban módszertani megfontolásai: n Térképpel közvetlenül egy adott évet ábrázolhatunk. Ez viszont nem praktikus: mint az 1. ábra is mutatja, az in ci den - ciában hatalmas ingadozások lehetnek, így egy év kiragadása meglehetősen eshetőleges eredményre vezethet (akár egyik irányban, akár a másikban), ha viszont ezt úgy próbáljuk megoldani, hogy több térképet közlünk, az hamar áttekinthetetlenné válik. A szerencsésebb megoldás, ha egy térképet közlünk, de azon több évet átlagolunk. Az átlagolt évek száma ne legyen túl kevés (különben nem segítünk a fenti problémán), de ha a nagyon hosszú távú trendekre is kíváncsiak vagyunk, akkor túl sok sem lehet (különben összemosnánk a hosszú távú alakulást). Én ezért 5 évet átlagoltam ki az ábrázoláshoz. n E betegségek incidenciáiban akár 3-4 nagyságrend különbség is lehet az egyes országok között. Ezért ha a szín árnyalatait egyszerűen lineárisan osztjuk ki, akkor a néhány nagy inciden ciá - jú ország megkapja a legsötétebb árnyalatot, míg a többi ország szinte megkülönböztethetetlen fehér lesz. (Tulajdonképpen ez a jelenség már az oszlopdiagramnál is elmondható lett volna, de ott kevésbé volt kiélezett, mint amikor a számokat színről kell leolvasni.) Ezért célszerűbb a logaritmikus színezés, így jól összehasonlíthatóvá válik az összes ország, de cserében fontos hangsúlyozni, hogy egy árnyalatnyi sötétedés tízszer annyi megbetegedést jelent. Ha logaritmikus színezést választunk, akkor a pontosan 0 inci - den cia ábrázolhatatlanná válik, erre tekintettel a 0 inciden ciá jú országok inci - denciáit a nem nulla incidenciák minimumának felével helyettesítettem az ábrázoláshoz. n A négy betegség nem mindegyikét jelenti mindegyik európai ország, így az adathiány jelzésére külön színt kell választanunk (én a szürkét használtam). Szintén ezt alkalmaztam akkor, ha egy országnak nem volt legalább 2 adata az 5 éves periódusban. (Elvileg persze 229

5 gyo15_05_gyo1102.qxd :00 Page 230 I N F E K TO L Ó G I A 1 szám is átlagolható lenne, de értelemszerűen ez nem lenne túl robusztus, így ezeket az óvatosság kedvéért szintén nem ábrázoltam.) Az ilyen módon kapott térképeket mind a 4 betegségre, Európában, a periódusra a 2. ábra mutatja. Az ábrázoláshoz saját szkriptet fejlesztettem R statisztikai környezet alatt (3.2.2-es verzió), a lattice vizualizációs könyvtár felhasználásával (10). 2. ÁBRA: NÉHÁNY K I E M E LT V É D Ő O LT Á S S A L M E G E L Ő Z H E T Ő E U R Ó P Á B A N, ( C ) RU B E O L A ( D ) F E R T Ő Z Ő B E T E G S É G J Á R V Á N Y Ü G Y I H E LY Z E T E : (A) K A N YA R Ó (B) MUMPSZ SZAMÁRKÖHÖGÉS A TÉRKÉPEK A 2009 ÉS 2013 K Ö Z T I I D Ő S Z A K Á T L AG O S I N C I D E N C I Á I T M U TAT J Á K, L O G A R I T M I K U S S Z Í N E Z É S S E L (TE- H Á T E G Y Á R N YA L AT TA L S Ö T É T E B B S Z Í N E G Y N A G Y S Á G R E N D D E L N AG YO B B I N C I D E N C I Á T J E L E Z ), A M I T A T É R K É P E K M E L L E T T L É V Ő S Z Í N S K Á L A I S M U TAT. A SZÜRKE SZÍN AZT JELEN- T I, H O G Y A Z A D O T T O R S Z Á G E G Y Á LTA L Á N N E M J E L E N T I A Z A D O T T B E T E G S É G E T, VA G Y A Z ALÁBB 2 5 É V A L AT T N E M V O LT L E G - JELENTETT ÉV 230

6 INFEKTOLÓGIA Néhány gyakorlati példa: diszkusszió Az eredményeket tekintve bátran mondhatjuk: Magyarország mindegyik betegség esetén és mindegyik évben drámai módon jobb járványügyi helyzetet mutatott, mint az összehasonlítási alapul használt, lazább oltási rendszerű nyugat-európai országok. Látható, hogy Európán belül általában is a legjobb járványügyi eredményeket tudhatjuk magunkénak. Következik ebből, hogy mindez a kötelezőség hatása? Önmagában semmiképpen sem, mivel az országok számos más tényezőben is eltérnek, eltérhetnek. Van azonban két szempont, amit megfontolva erősödik a bizonyosság az oltási rendszer, az átoltottság okozati szerepe mellett, pusztán e bizonyíték alapján is. Az egyik a jelenség konzisztenciája: Magyarország előnyös helyzete nem kiragadott példa, hanem valamennyi betegség esetén, valamennyi évben egységesen megmutatkozik. A másik, hogy akkor is fennáll, ha olyan országokhoz hasonlítjuk magunkat, amelyek gazdasági fejlettségben, higiéniás viszonyokban stb. megelőzik Magyar országot, némelyik sokkal. Tehát, bár elvileg valóban nagyon sok olyan tényezőben lehetne különbség az országok között (az oltási rendszeren kívül), amelyek a jobb magyar statisztikák valódi okaként jöhetnének számításba, de ezek túlnyomó többségét gyakorlatilag semlegesíti az a tény, hogy olyan fejlettebb országokat választottam összehasonlításnak, ahol ezek a tényezők éppen, hogy javítanák a megbetegedési statisztikákat, és nem rontanák. Az oltási rendszeren belül valóban csak a különböző átoltottság lehet az eltérés oka, hiszen az oltási naptárak és a használt oltások fundamentálisan nem térnek el a legtöbb európai országban, így az nem várható, hogy ugyanaz az oltás nálunk hatásosabb, mint máshol. Azt mindenesetre feltétlenül megállapíthatjuk, hogy ezek a tények teljesen egyértelműen cáfolják azokat a védőoltás-ellenes állításokat, miszerint a betegségek visszaszorulásában általánosságban a megfelelő tápláltság, a jó higiénia és a jó szociális körülmények a meghatározóak (miközben valamekkora betegségtől persze függő mértékű szerepük természetesen valóban van). Tényleg azt kellene gondolnunk, hogy Svájcban azért több tízszeres, ha nem épp százszoros például a kanyaró előfordulása, mert az ottani gyerekek rosszabbul tápláltak, mint a magyarok, egyébként is rosszabb szociális körülmények között élnek, és persze a svájci higiéniás viszonyok is legendás mértékű elmaradásban vannak a magyarországihoz képest...?! Végezetül érdemes visszautalni azon zárójeles megjegyzésre, miszerint Magyaror - szág nemcsak a nyugatabbra, de a keletebbre lévő országokhoz képest is jobb járványügyi helyzetben van. Ennek bizonyos értelemben ugyanúgy az oltatlanság az oka, csak annak az alapja más: míg nyugaton ez legtöbbször a védőoltás-ellenzésből fakad, addig keleten nem (csak) ez a jellemző, hanem sokszor hozzáférhetőségi problémák is jelentkeznek (11). Átoltottság és a járványügyi helyzet Védőoltás-ellenes körökben gyakran hallani, hogy Nyugat-Európában ahol tehát nincs, vagy nem ilyen szigorú az oltási kötelezettség ugyanúgy magas az átoltottság, mint nálunk. (Értsd: tulajdonképpen szükség sincs a szigorú kötelezésre, ez lényeges konzekvencia nélkül elhagyható lenne, hiszen a védelem szempontjából úgyis az átoltottság számít, nem az, hogy kötelezően vagy választhatóan adják be az oltást.) Csakugyan, ha megnézzük akár épp a CISID adatbázisában akkor azt látjuk (9), hogy a legtöbb nyugat-európai országban 90% körüli vagy fölötti például az MMR-rel való átoltottság. (Bár azért valójában vannak kivételek, például Ausztria vagy Franciaország.) Ez első ránézésre ellentmond a fenti megállapításainknak ha ez így van, akkor hogyan lehet mégis ennyivel rosszabb a járványügyi helyzetük? A magyarázat egyik része, hogy az átoltottság és az esetszám közti összefüggés nem lineáris. Akár számszerűen is meg le- 231

7 INFEKTOLÓGIA het határozni, hogy milyen átoltottságot kell elérni ahhoz, hogy fennálljon a nyájimmunitás (2), ám ez a határ ilyen értelemben éles: ha kicsit alá megyünk, akkor nem kicsit lesz több megbetegedés, hanem ki tudnak törni járványok, márpedig ha ez bekövetkezik, akkor akár sokan is megbetegedhetnek míg, ha fennáll a nyájimmunitás, erre nem kerülhet sor. Van azonban egy másik magyarázat is, ami manapság ennél is fontosabb. Erre hamar rájöhetünk, ha beleolvasgatunk, akár has raütés-szerűen, a nagyobb európai járványok leírásaiba (ezeket a Eurosurveillance rendszeresen közli), következzen pár példa a kanyaró kapcsán. n Hollandia, 2013: 1226 eset fordult elő a megbetegedettek 96,5%-a oltatlan volt az oltatlanok 93,6% ortodox protestáns nézeteit jelölte meg az oltatlanság okaként (12); n Spanyolország, 2012: 109 eset került jelentésre 66 egyáltalán nem részesült oltásban, a teljes oltási sorozatot mindössze 2 fő kapta meg a járvány kitörésére egy olyan környéken került sor, ahol a romák jelentik a legnagyobb létszámú kisebbséget, akik közül sokan visszautasítják az oltást kulturális okokból (13); n Ausztria, 2008: a jelenlegi járvány 202 embert érintett Ausztriában a közös kapcsolódási pont köztük egy salzburgi antropozófiai iskola és óvoda volt az ide járó gyerekek túlnyomó többsége nincsen oltva (14); n Svájc, 2011: 219 esetet jelentettek a túlnyomó többségük (81%) egyáltalán nem volt oltva a helyszínen gyűjtött adatok szerint az oltás visszautasításának a fő oka a mellékhatásoktól való félelem, és az a meggyőződés volt, hogy a természetes betegségen átesés jobban szolgálja a gyermek egészségét, mint az oltás (megj.: a 219-ből végeredményben csakugyan mindenki felépült, csak épp 11 gyerek tüdőgyulladást kapott a kanyaró miatt, 1 agyvelőgyulladást, 3 alsó légúti megbetegedést, 1 szaruhártyagyulladást, összesen 17-et kellett hospi - talizálni, köztük egynek az életét intenzív osztályon mentették meg, ahová akut légzési elégtelenséggel került FT) (15); n Egyesült Királyság, 2013: több mint ezer esetet (n=1073) jelentettek a megerősített eseteknek mindössze 12%-a kapta meg a teljes oltási sorozatot a többség vagy csecsemő volt, aki még túl fiatal volt ahhoz, hogy oltást kaphasson, vagy 10 és 19 év közötti gyermek, akiknek a szülei az MMR-oltás és az autizmus közti megalapozatlan kapcsolatról szóló híresztelések miatt nem oltatta be a gyermekét (16); és így tovább, és így tovább. Már ennyiből is sejthető, hogy miről van szó, de ez még egyértelműbbé tehető, ha a fenti oltottsági adatok mellé tesszük az országos átoltottságokat MMR-ből: Hollan - dia 2013-ban 96% 1 oltásból, 92% 2 oltásból; Spanyolország 2012-ben 97% és 90%; Ausztria 2008-ban 83% és 62%; Svájc 2011-ben 92% és 82%; Egyesült Királyság 2013-ban: 95% és 91%. Természetesen a pontos elemzéshez a megelőző évek adataira is szükség lenne, de a lényeg már ebből is világosan látható: sok esetben az országos átoltottság nem is rossz, annyira legalábbis semmiképp, mint a járványok kitörésének helyén. Így már világos, hogy mi a probléma: a járványok nem azért törtek ki, mert az (országos) átoltottság alacsony volt, hanem azért, mert a fenti leírásokból kivilágló, nagyon eltérő okokból, de lokálisan alacsony volt! Fontos felidézni: a nyájimmunitási határ akkor érvényes, ha az oltatlanok egyenletesen el vannak keveredve az oltottak között. Mint látjuk, a problémát épp az jelenti, amikor ez nem valósul meg. A konkrét okok nem fontosak számunkra, csak maga a jelenség: ott törtek ki a járványok, ahol az oltatlanok valamilyen oknál fogva térben klasztereződtek. Az országos átoltottság ugyan nem rossz, vagy épp kifejezetten jó, de helyileg, például egy iskola diákjainak körében rossz. A nem kötelező oltási rendszerekben tehát sokszor nem önmagában az okozza a problémát, hogy az átoltottság rossz, hanem az, hogy az oltást visszautasító szülők térben is koncentrálódnak. Ezek miatt tehát az országosan számolt átoltottság nem túl jó mutató. Jobban belegondolva ez józan ésszel is világos: ha egy 10 darab, egyenként 1 millió lakosú 232

8 gyo15_05_gyo1102.qxd :28 Page 233 I N F E K TO L Ó G I A megyéből álló ország minden megyéjében van 900 ezer oltott és 100 ezer oltatlan, akkor lehet, hogy megbetegedés sem lesz egy olyan betegségből, ahol a küszöb mondjuk 80% (feltételezzük, hogy megyén belül már megvalósul a keveredés), míg ha van 9 megye, ami tökéletesen oltott, és 1, ami semennyire sem, akkor akár 1 millió beteg is lehet holott az országos átoltott- ság mindkét esetben pontosan ugyanúgy 90%! Épp emiatt sok járványügyi adatszolgáltató rendszer például az Egészségügyi Világszervezet is az átoltottság mellett külön is megadja, hogy az ország területi egységeinek mekkora része teljesít egy adott minimális, például 80%-os átoltottságot, hogy ezzel is enyhítsék a fenti problémát (17). Irodalom 1. Fe re n c i T. V é d ő o l t á s o k r ó l a t é nye k a l ap j á n. Me d i c i n a; Fe re n c i T. V é d ő o l t á s o k a gya ko r l at b a n : h at á s o k, m e l l é k h at á s o k, d ö n t é s e k I. Gye rm e k gy ó gy á s z at i To v á bb k é p z ő S ze m l e ; 2 0 ( 1 ) : K at z D L, El m o re J G, Wi l d D M G, e t a l. Je ke l ' s Ep i d e m i o logy, B i o s t at i s t i c s, Preve n t ive Me d i c i n e, a n d Pu bl i c He a l t h 4 t h e d. El s ev i e r- Sa u n d e r s; Ph i l a d e l p h i a : U z i c a n i n A, Zi m m e rm a n L. Fi e l d e f f e c t ive n e s s o f l ive at t e nu at e d m e a s l e s c o n t a i n i n g va c c i n e s: a rev i ew o f p u b l i s h e d l i t e r at u re. J In f e c t Di s ; ( Su p p l 1 ) : S Mo r ge n s t e rn H. Ec o logi c s t u d i e s i n ep i d e m i o logy : c o n c ep t s, p ri n c i p l e s, a n d m e t ho d s. A n nu Rev Pu bl i c He a l t h 1995; 16: Wa ke fi e l d J. Ec o logi c s t u d i e s rev i s i t e d. A n nu Rev Pu bl i c He a l t h ; 2 9 : Wa s h i o M, O u r a A, Mo ri M. Ec o logi c a l s t u d i e s o n i n fl u e n z a i n f e c t i o n a n d t h e e f f e c t o f va c c i n at i o n : t h e i r a dva n t age s a n d l i m i t at i o n s. V a c c i n e ; 26 (50): B l a ke ly TA, Wo o dwa rd A J. Ec o logi c a l e f f e c t s i n mu l t i - l eve l s t u d i e s. J Ep i d e m i o l C o m mu n i t y He a l t h ; 5 4 (5): Wo r l d He a l t h Orga n i z at i o n Regi o n a l Of f i c e f o r Eu r o p e. C e n t r a l i ze d i n f o rm a t i o n s y s t e m f o r i n f e c t i o u s d i s e a s e s. U R L : h t t p: / /d at a. e u ro. who. i n t /c i s i d/. Sa rk a r D. L at t i c e: Mu l t iva ri at e Dat a Vi s u a l i z at i o n w i t h R. Sp ri n ge r; N ew Yo rk : Mu s c at M. Who ge t s m e a s l e s i n Eu r o p e? J In f e c t Di s ; ( Su p p l 1): S K n o l M, U r b a nu s A, Swa r t E, e t a l. L a r ge o n go i n g m e a s l e s o u t b re a k i n a re l i gi o u s c o m mu n i t y in the N e t h e r l a n d s s i n c e M ay Eu r o Su r ve i l l ; 1 8 ( 3 6 ) : De l ga d o d e L o s Reye s J, A re n c i b i a Ji m e n e z M, e t a l. On go i n g m e a s l e s outbreak in Elche, Spain, 29 January to M a r ch Eu r o Su r ve i l l ; 1 7 (11): S ch m i d D, Ho l z m a n n H, Ab e l e S, e t a l. A n o n go i n g mu l t i - s t at e o u t b re a k o f measles linked to non-immune anthropo s o p h i c c o m mu n i t i e s i n Au s t ri a, Ge r m a ny, a n d N o r way, M a r ch - Ap ri l Eu ro Su r ve i l l ; 1 3 ( 1 6 ) : Delaporte E, Wyler Lazarevic CA, Iten A, e t a l. L a rge m e a s l e s o u t b re a k i n Ge n e va, Sw i t ze r l a n d, Ja nu a r y to Au g u s t : d e s c ri p t ive ep i d e m i o logy a n d demonstration of quarantine effectiveness. Euro Surveill 2013;18 (6) Pego ri e M, Sh a n k a r K, We l f a re W S, e t a l. Me a s l e s o u t b re a k i n Gre at e r M a n ch e s t e r, En g l a n d, O c to b e r to S ep t e m b e r : ep i d e m i o logy a n d c o n t r o l. Eu r o Su r ve i l l ; 1 9 ( 4 9 ) : W H O - U N I C E F. Im mu n i z at i o n s u m m a r y. A s t at i s t i c a l re f e re n c e c o n t a i n i n g d at a t h r o u g h U N I C E F S t at i s t i c s a n d Mo n i to ri n g S e c t i o n, Div i s i o n o f Po l i c y a n d Pr a c t i c e, Honlapunkon: összefoglaló közlemények, szakcikkek kongresszusi beszámolók videointerjúk, videotudósítások szakmai diasorok kongresszusi ajánlók szakmai hírek aktuális események kreditpontszerző továbbképzés 233