パンデミック下で、病原体に曝露された後のワクチン接種（曝露後予防：PEP）の有効性を評価する臨床試験（RCT）を実施するのは、倫理的・物流的な観点から極めて困難です。本論文は、観察データを用いて仮想的な臨床試験（ターゲットトライアル）を模倣（エミュレート）するという、近年注目される因果推論の手法を曝露後ワクチン評価に応用する枠組みを提案しています。特にMpox（サル痘）を具体例として、医療データベースや接触者追跡データを用いた解析プロトコルを詳細に解説しており、非常に実践的です。リアルワールドデータからワクチンの最適な接種タイミングや有効性を推定するための強力な指針となり、今後の新興感染症対策を考える上で、臨床医も研究者も知っておくべき重要な方法論です。

背景：
曝露後ワクチン接種は、病原体に曝露された人々の臨床疾患の発症を予防またはその経過を変化させる可能性があります。しかし、物流上の制約から、曝露後ワクチン試験の実施は実際には困難でした。試験の代わりに、研究者たちは観察データを用いて曝露後ワクチンの有効性や最適な接種タイミングを推定してきましたが、これらの解析と試験で実施されるであろう解析との関係はしばしば不明確でした。

研究デザイン：
本稿では、曝露後ワクチン接種に関するいくつかの可能なターゲットトライアルを定義し、特定の条件下で観察データを用いてそれらをどのように模倣（エミュレート）できるかを示します。試験デザインとエミュレーションにおける潜伏期間とワクチン接種のタイミングの重要性を強調します。

結果：
一例として、Mpoxに対する曝露後ワクチン接種のプロトコルを具体的に示し、医療データベースまたは接触者追跡プログラムのデータを用いてそれを模倣する方法を段階的に説明します。さらに、シミュレーションを通じてターゲットトライアルアプローチの利点のいくつかを図解します。

結論：
本論文は、観察データを用いて曝露後ワクチンのターゲットトライアルを模倣するための明確な方法論的枠組みを提供しました。