In questo lavoro si illustra un metodo per migliorare la stima dell’Efficacia Vaccinale (VE), una misura ampiamente utilizzata nella ricerca clinica sui vaccini, in presenza di campioni di dimensioni piccole o medie. Si introduce un approccio Bayesiano esaustivo che migliora le metodologie esistenti, considerando esplicitamente i processi di reclutamento dei pazienti per informare la stima parametrica. In particolare, a differenza della maggior parte dei metodi attualmente utilizzati, nella metodologia proposta sia il numero totale di casi sia i tempi di sorveglianza censurati sono trattati come statistiche informative, le cui distribuzioni sottostanti sono impiegate per derivare la verosimiglianza completa. Il modello risultante dipende dai primi due momenti dei tempi di sorveglianza e, per dimensioni campionarie finite, migliora sia il metodo frequentista di massima verosimiglianza, che si basa esclusivamente sul primo momento, sia il metodo bayesiano beta-binomiale utilizzato nello studio clinico sul vaccino anti-Covid-19 sponsorizzato da Pfizer/BioNTech nel 2020.