Comment nous avons obtenu une distribution plus équitable des vaccins : les analyses de vulnérabilité sociale sont nécessaires, mais pas suffisantes

Les National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (NASEM) ont répertorié « l’atténuation des inégalités en matière de santé » comme principe éthique primordial pour l’attribution des vaccins COVID-19 aux États-Unis, notant que dans ce monde hautement interconnecté, les défis d’un groupe affectent nous tous. Cependant, épouser l’objectif d’une distribution équitable des vaccins est une proposition beaucoup plus simple que de l’atteindre. Malgré des améliorations récentes, les taux de vaccination chez les Noirs et les Hispaniques sont à la traîne par rapport à leur part de la population générale.

Les obstacles à l’adoption équitable des vaccins COVID-19 sont variés et profondément enracinés, y compris les obstacles à l’accès aux soins et le manque de confiance de nombreux patients dans les vaccins, enracinés dans des décennies de racisme, de discrimination et d’accès réduit aux soins de santé qui ont inspiré la méfiance envers le gouvernement et les communautés médicales et scientifiques. Ces obstacles créent un défi formidable à la vaccination équitable de la population américaine. Surmonter ces obstacles – en particulier pendant l’accent mis par la phase 1B sur les personnes âgées de 65 ans et plus et les travailleurs de la santé – était essentiel pour accomplir notre tâche chez CVS Health en tant que membre du Federal Retail Pharmacy Program, un partenariat entre les Centers for Disease Control and Prevention ( CDC) et les pharmacies de détail.

De plus, les contraintes extrêmes sur l’approvisionnement initial en vaccins signifiaient que, pour parvenir à une modification rapide et substantielle de la trajectoire pandémique, nous devions cibler et vacciner avec succès les sous-populations les plus à risque au sein de la phase 1B. Voici comment nous avons abordé cette question cruciale.

Algorithmes pour assurer une distribution équitable

Pour choisir les magasins CVS pour servir de sites de vaccination COVID-19, nous nous sommes appuyés sur des algorithmes pour identifier les emplacements géographiques spécifiques qui reflétaient le mieux la distribution de la population cible de la phase 1B. Initialement, nous avons basé notre algorithme sur un certain nombre de facteurs, y compris l’indice de vulnérabilité sociale (SVI) du CDC, qui utilise les données du recensement américain sur 15 paramètres différents, notamment la pauvreté, le manque d’accès aux véhicules et les logements surpeuplés, pour capturer les disparités par secteur de recensement. à travers une population. La NASEM avait recommandé le SVI comme mesure pour aider à atténuer les inégalités en matière de santé lors de la détermination de l’allocation du vaccin COVID-19. Environ la moitié des quelque 10 000 pharmacies CVS sont situées dans des communautés avec un classement SVI élevé ou très élevé, ce qui place CVS dans une position privilégiée pour atteindre ces communautés. Dans cet esprit, notre algorithme initial – l’algorithme proportionnel – a pondéré la métrique SVI à 25 pour cent du classement total (pièce 1). Les autres facteurs comprenaient le volume d’ordonnances des magasins en 2020 en 2020, le pourcentage d’utilisateurs de pharmacie vaccinés contre la grippe et le pourcentage d’utilisateurs de pharmacie âgés de 75 ans et plus.

Cet algorithme a conduit CVS à localiser les sites de vaccination dans 420 points de vente à travers le pays. Pourtant, après avoir examiné les premiers résultats documentant les vaccinations à ces endroits du 12 au 23 février, nous avons été consternés de constater que bien que la couverture vaccinale des communautés ait atteint les objectifs globaux, notre algorithme n’avait pas abouti à une vaccination proportionnelle correspondante des minorités raciales et ethniques, y compris les Noirs. , les populations hispaniques et autochtones. Malgré un risque élevé d’infection au COVID-19, ces populations combinées étaient en retard de 6,4% par rapport à la représentation de la population de référence dans les taux de vaccination, tandis que le pourcentage d’individus vaccinés dans la population blanche était de 3,4% au-dessus de la référence (tableau 2).

En réponse, nous avons modifié l’algorithme pour augmenter le poids accordé au SVI de 25 % à 30 %, et fortement pondéré – à 50 % – la proportion de la population minoritaire dans le code postal où se trouvait la pharmacie. Ces changements nous ont aidés à passer à une distribution plus équitable : après avoir commencé la distribution dans des emplacements supplémentaires sélectionnés par cet algorithme optimisé, la participation des minorités au vaccin dans 727 emplacements CVS est passée à 6,6 % au-dessus de la population de référence pour la période du 24 février au 15 mars pour le groupe englobant les populations noires, hispaniques et autres (principalement autochtones) (tableau 2).

Pièce 1 : Pondération par paramètre, algorithme proportionnel par rapport à l’algorithme optimisé

Paramètre	Algorithme proportionnel (12 – 23 février)	Algorithme optimisé (24 février – 15 mars)
Volume de prescriptions en 2020​	20%	5%
% d’usagers en pharmacie vaccinés contre la grippe	20%	5%
% d’usagers en pharmacie 75+​	25%​	dix%
Indice de vulnérabilité sociale (par code postal du magasin)	25%​	30%
Site de test COVID-19 existant	dix%	–
Pourcentage de la population minoritaire (par code postal du magasin)	–	50 %

Source : Analyse des auteurs

Pièce 2 : Vaccination COVID-19 des membres des communautés noires, hispaniques et autres (principalement autochtones) dans les magasins CVS Health

SOURCE : Analyse des auteurs.

Remarques : L’algorithme proportionnel a été utilisé pour sélectionner des emplacements CVS du 12 au 23 février 2021 (nombre d’emplacements CVS = 420) et l’algorithme optimisé a été utilisé pour sélectionner des emplacements CVS supplémentaires du 24 février au 15 mars 2021 (nombre total d’emplacements CVS emplacements = 727). Le 15 mars a été choisi comme date limite de données car la plupart des États ont ouvert la vaccination à une population plus large (au-delà de la phase 1B) après cette date. La ligne « repère » indique le pourcentage de représentation dans la population de la communauté cible. Les barres indiquent la proportion d’individus minoritaires spécifiés vaccinés un jour donné, la population globale fixant un rendez-vous de vaccination ce jour-là comme dénominateur, et sont affichées pour les jours où >1 500 doses ont été distribuées (cela n’a pas été atteint certains jours en février en raison de conditions météorologiques défavorables et de problèmes de chaîne d’approvisionnement). Les barres orange indiquent les vaccinations qui étaient inférieures à la référence et les barres bleues indiquent les vaccinations supérieures à la référence.

Le rôle des initiatives ciblées

Malgré ces résultats favorables dans les populations combinées noires, hispaniques et autres minorités, nos données ont montré que nous n’obtenions toujours pas une répartition équitable dans le sous-groupe représenté par la communauté noire. Bien que nos magasins soient situés dans des endroits plus accessibles, seule une légère amélioration de la consommation de vaccins a été observée chez les individus noirs (de -4,9 % en dessous de la référence avec l’algorithme proportionnel initial à -3,6% avec l’algorithme optimisé ultérieur) et l’effet n’a pas été aussi fort comme nous l’aurions souhaité. Pour améliorer encore l’accès de la communauté noire, nous avons développé des efforts de sensibilisation spécifiques pour augmenter l’adoption des vaccins dans cette population, y compris un programme de sensibilisation du centre d’appels, une collaboration avec des partenaires communautaires locaux, l’initialisation de cliniques de vaccination communautaires et des campagnes de SMS. Les premières données indiquent que ces efforts contribuent à remédier à la sous-représentation des personnes noires dans la population vaccinée. Néanmoins, les effets ne sont pas cohérents dans tous les magasins, ce qui suggère qu’il existe d’autres facteurs que nous devrons peut-être prendre en compte pour optimiser nos algorithmes et/ou nos programmes de sensibilisation.

Objectifs de la distribution équitable des vaccins

Nous reconnaissons pleinement que l’augmentation de la distribution d’une ressource rare dans une communauté ne peut être accomplie sans la réduire dans une autre. Dans nos dernières données, la distribution de la vaccination de la population blanche était de -12,9% par rapport au niveau de référence des individus blancs dans les codes postaux desservis par les emplacements CVS. D’un point de vue numérique, une distribution de vaccins qui suit parfaitement la population en termes d’âge, d’origine ethnique et d’autres critères serait idéale. Cependant, du point de vue de la santé publique et du contrôle des infections, une distribution qui suit la population en termes de risque d’infection, de morbidité et de mortalité est l’objectif privilégié.

Leçons pour l’avenir

Notre expérience fournit plusieurs leçons durement acquises pour une distribution équitable des vaccins COVID-19 : (1) l’inclusion d’une mesure de la vulnérabilité sociale est essentielle, mais insuffisant, pour parvenir à une répartition équitable entre les minorités raciales et ethniques ; (2) l’équité obtenue par des plans de distribution conceptuellement impartiaux doit être vérifiée par des données, car la théorie peut ne pas se traduire dans la pratique ; (3) les plans de distribution devraient être créés en mettant l’accent sur l’agilité et la capacité d’être rapidement modifiés pour refléter les données entrantes ou les situations changeantes, comme une augmentation de l’approvisionnement en vaccins ; (4) même les algorithmes de distribution les plus équitables peuvent nécessiter une augmentation par des programmes de sensibilisation ciblés sur des communautés spécifiques.

Bien que notre expérience spécifique soit basée sur la distribution du vaccin COVID-19, nous pensons que les leçons apprises sont largement applicables à la fourniture d’autres ressources aux communautés mal desservies aux États-Unis et dans le monde. Dans un avenir prévisible, la distribution équitable des soins de santé continuera d’être un défi mondial qui ne peut être surmonté que par des approches engagées et axées sur les données avec un suivi rigoureux des résultats souhaités. Le partage des meilleures pratiques sur la façon d’y parvenir peut aider à accélérer le rythme des progrès.

Note de l’auteur:

Nous remercions Sherry Shen (CVS Health) pour l’illustration et Sharon L. Cross (CVS Health) pour l’assistance éditoriale. Ce travail a été soutenu par CVS Health. Tous les auteurs sont employés par CVS Health.