The aim of this manuscript is to explore semiparametric methods for inferring subgroup-specific relative vaccine efficacy in a partially vaccinated population against multiple strains of a virus. We consider methods for observational case-only studies with informative missingness in viral strain type due to vaccination status, pre-vaccination variables, and also post-vaccination factors such as viral load. We establish general causal conditions under which the relative conditional vaccine efficacy between strains can be identified nonparametrically from the observed data-generating distribution. Assuming that the relative strain-specific conditional vaccine efficacy has a known parametric form, we propose semiparametric asymptotically linear estimators of the parameters based on targeted (debiased) machine learning estimators for partially linear logistic regression models. Finally, we apply our methods to estimate the relative strain-specific conditional vaccine efficacy in the ENSEMBLE COVID-19 vaccine trial.


翻译:本文旨在探索半参数方法,以推断部分疫苗接种人群针对多株病毒的亚组特异性相对疫苗效力。我们考虑对于具有病毒株类型由接种状态、接种前变量和接种后因素(如病毒载量)的信息缺失的观察性仅病例研究的方法。我们建立了一般因果条件,这些条件下可以从观测到的数据生成分布中非参数地鉴定出株间相对条件疫苗效力。在假设相对株特异性条件疫苗效力具有已知参数形式的情况下,我们提出了基于针对(消偏)机器学习估计量的部分线性逻辑回归模型的半参数渐近线性估计器。最后,我们应用我们的方法来估计ENSEMBLE COVID-19疫苗试验中的株特异性相对条件疫苗效力。

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