¹Ruhr-Universität Bochum, Abteilung für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie, Bochum, Germany
²Ruhr-Universität Bochum, Abteilung für Allgemeinmedizin (AM RUB), Medizinische Fakultät, Bochum, Germany
³Ruhr-Universität Bochum, Universitätsklinik für Neurologie, St. Josef Hospital, Bochum, Germany
⁴Klinik für Neurologie und Schlaganfallzentrum, Klinikum Lippstadt, Lippstadt, Germany
⁵Universität zu Köln, Institut für Gesundheitsökonomie und Klinische Epidemiologie (IGKE) an der Medizinischen Fakultät und Universitätsklinikum Köln (AÖR), Köln, Germany
⁶Ruhr-Universität Bochum, Rheumazentrum Ruhrgebiet, Herne, Germany
⁷Universitätsklinikum Jena, Klinik für Innere Medizin IV (Gastroenterologie, Hepatologie und Infektiologie), Jena, Germany
⁸BARMER Institut für Gesundheitssystemforschung - bifg, BARMER, Wuppertal, Germany
⁹BARMER Institut für Gesundheitssystemforschung - bifg, BARMER, Wuppertal, Germany
¹⁰Universität zu Köln, PMV forschungsgruppe an der Medizinischen Fakultät und Universitätsklinikum Köln (AÖR), Köln, Germany

Text

Einleitung: Personen mit Autoimmunerkrankungen wie Multipler Sklerose (MS), chronisch entzündliche rheumatische Erkrankungen (CERE) wie Arthritis oder chronisch entzündlichen Darmerkrankungen (CED) wie Colitis (MAC-Patient:innen) haben ein erhöhtes Risiko für impfpräventable Infektionserkrankungen wie Herpes Zoster, Pneumokokken und Influenza. Dieses Risiko kann auf die Erkrankung selbst oder die verabreichte Immunmodulation zurückzuführen sein [1]. Die Prävention von Infektionserkrankungen durch Impfungen ist daher ein wichtiges Ziel in der Versorgung von MAC-Erkrankungen. Pharmakoepidemiologische Studien dienen zur Evaluation der Impfsicherheit [2]. Aufgrund von Bedenken hinsichtlich einer impfbedingten Verschlechterung der zugrundeliegenden Autoimmunerkrankung sind MAC-Patient:innen häufig nicht adäquat geimpft [3], [4]. Im Rahmen des vom Innovationsausschuss des Gemeinsamen Bundesausschusses geförderten Projekts „VAC-MAC“ (Förderkennzeichen 01VSF21044) wurde unter anderem die Impfsicherheit bezüglich der MAC-Erkrankung untersucht. Ziel dieses Vortrags ist es, eine vergleichende Analyse diverser Indikatoren für eine potenzielle impfbedingte Verschlechterung der MAC-Erkrankung und insbesondere die damit verbundenen methodischen Herausforderungen zu besprechen.

Methoden: Die Analyse basiert auf Daten der gesetzlichen Krankenkasse BARMER aus dem Zeitraum 2013 bis 2019, die rund 8,7 Millionen Versicherte in Deutschland umfasst. MAC-Patient:innen wurden definiert als Erwachsene, die mindestens eine der Falldefinitionen für MAC-Erkrankungen erfüllten [5]. Es wurden drei Totimpfstoffe analysiert: Herpes-Zoster-, Pneumokokken- und Influenza-Impfstoffe. Hinweise auf eine Verschlechterung der MAC-Erkrankung wurden anhand zweier Indikatoren definiert: (a) Krankenhausaufenthalt und (b) Verordnung von mehr als drei Arbeitsunfähigkeitstagen, jeweils aufgrund der MAC-Erkrankung. Das Risikointervall betrug 90 Tage nach jeder Impfdosis. Als Analysemethode wurde das Self-Controlled-Case-Series-Design gewählt, das den Vorteil bietet, für zeitunabhängige Confounder innerhalb der Personen zu adjustieren. Allerdings ist es anfällig für zeitabhängige Veränderungen. Das Risiko der jeweiligen Indikatoren für eine Verschlechterung der MAC-Erkrankung nach einer Impfung wurde mittels bedingter logistischer Regressionsmodelle geschätzt. Es wurden Inzidenz-Raten-Verhältnisse (IRR) mit 95%-Konfidenzintervallen (KI) bestimmt. Zusätzlich erfolgte eine Adjustierung für individuelle zeitabhängige Confounder, wie die verabreichte Immunmodulation und Beobachtungszeit, sowie weitere allgemeine Zeiteffekte, zum Beispiel saisonale und jährliche Effekte. Zusätzlich erfolgten getrennte Sensitivitätsanalysen der Beobachtungsjahre und der beobachteten Anzahl an erfolgten Impfungen einer Person im Verlauf (beobachtete Impfserie) mit anschließender Berechnung eines gewichteten Gesamteffektes für die Impfserie.

Ergebnisse: Die Studie umfasste 468.216 Erwachsene, davon hatten 56.581 MS, 321.848 CERE und 89.787 CED. Es konnten Unterschiede zwischen Haupt- und Sensitivitätsanalysen hinsichtlich des impfbedingten Risikos für eine Hospitalisierung festgestellt werden. Als Beispiel ist die Influenza-Impfung der CERE-Population beschrieben. Als Gesamteffekt der Hauptanalyse ergab sich ein IRR mit Tendenz zur Risikoreduktion (CERE: IRR, 0,93; KI, 0,89-0,98). In den Sensitivitätsanalysen zeigten sich gewichtete Gesamteffekte für die Impfserien um 1 (CERE: Nr. 1 IRR, 0,95; KI, 0,85-1,07, Nr. 2 IRR, 1,08; KI, 0,95-1,22, Nr. 3 IRR, 1,02; KI, 0,87-1,18, Nr. 4 IRR, 1,01; KI, 0,84-1,21, Nr. 5 IRR, 0,86; KI, 0,70-1,07, Nr. 6 IRR, 1,13; KI, 0,89-1,44, Nr. 7 IRR, 1,07; KI, 0,77-1,50). Für die Verordnung von mehr als drei Arbeitsunfähigkeitstagen zeigten sich stärkere Unterschiede zwischen Haupt- und Sensitivitätsanalysen, welche den Verdacht eines zeitabhängigen Confoundings nahelegen. Im Rahmen des Vortrags werden die gesamten Analyseergebnisse detailliert präsentiert.

Schlussfolgerung: Die Analyseergebnisse liefern neue wissenschaftliche Erkenntnisse bezüglich einer möglichen impfbezogenen Verschlechterung der Autoimmunerkrankung bei MAC-Patient:innen. Methodisch ist insbesondere hervorzuheben, dass bei längeren Beobachtungszeiträumen der Einfluss zeitabhängiger Veränderungen nicht zu vernachlässigen ist.

Die Autoren geben an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Die Autoren geben an, dass kein Ethikvotum erforderlich ist.

Literatur

[1] Wagner N, Assmus F, Arendt G, Baum E, Baumann U, Bogdan C, et al. Impfen bei Immundefizienz: Anwendungshinweise zu den von der Ständigen Impfkommission empfohlenen Impfungen. (IV) Impfen bei Autoimmunkrankheiten, bei anderen chronisch-entzündlichen Erkrankungen und unter immunmodulatorischer Therapie. Bundesgesundheitsblatt Gesundheitsforschung Gesundheitsschutz. 2019 Apr;62(4):494-515. DOI: 10.1007/s00103-019-02905-1
[2] Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte. Pharmakoepidemiologie. 2024. Verfügbar unter: https://www.bfarm.de/DE/Das-BfArM/Aufgaben/Forschung/Pharmakoepidemiologie/_node.html
[3] Wasan SK, Calderwood AH, Long MD, Kappelman MD, Sandler RS, Farraye FA. Immunization rates and vaccine beliefs among patients with inflammatory bowel disease: an opportunity for improvement. Inflamm Bowel Dis. 2014 Feb;20(2):246-50. DOI: 10.1097/01.MIB.0000437737.68841.87
[4] Hmamouchi I, Winthrop K, Launay O, Dougados M. Low rate of influenza and pneumococcal vaccine coverage in rheumatoid arthritis: data from the international COMORA cohort. Vaccine. 2015 Mar 17;33(12):1446-52. DOI: 10.1016/j.vaccine.2015.01.065
[5] Denz R, van de Sand H, Basten J, Meiszl K, Tokic M, Oganowski T, et al. Comparing the effectiveness of different vaccines in individuals with and without autoimmune diseases: a study protocol for a target trial emulation. Frontiers in Public Health. 2025 May 26;13:1583434. DOI: 10.3389/fpubh.2025.1583434