Piatra maro » Jurnalul Brownstone » Cum se transformă un vaccin extrem de eficient într-un vaccin mediocru – sau mai rău
vaccin mediocru

Cum se transformă un vaccin extrem de eficient într-un vaccin mediocru – sau mai rău

SHARE | PRINT | E-MAIL

În afară de frauda detectată, nu există o critică mai puternică la adresa unui studiu decât respingerea rezultatului cheie prin utilizarea datelor studiului. Acea oportunitate nu apare des.

Vă prezint un exemplu izbitor, referitor la un studiu din Israel. Încercând să fiu metodic, articolul meu este oarecum pe latura lungă, dar implicațiile la final sunt radicale și largi.

Goldin și colab. a estimat eficacitatea vaccinului Pfizer asupra mai multor rezultate legate de Covid, inclusiv deces, la rezidenții din instituțiile de îngrijire pe termen lung din Israel (vârsta medie de 83 de ani). Cohorta mare (peste 43,000) a fost puternic denaturată către rezidenții vaccinați (90 la sută). Doar aproximativ 4,000 de locuitori nu au fost vaccinați.

Folosind o metodă statistică numită analiză de supraviețuire, autorii au raportat două valori ajustate în funcție de vârstă ale eficacității vaccinului (VE) împotriva decesului cauzat de Covid:

Sărind peste zece zile după prima doză, VE a fost de 72 la sută.

Sărind peste șapte zile după a doua doză, VE a fost de 85 la sută.

Goldin și colab. a analizat, de asemenea, moartea din toate cauzele ca punct final, pe care mulți cercetători l-au omis. Cel mai important, două dintre cifrele lor (mai jos) arată numărul cumulat de decese cauzate de Covid și toate decesele în mai multe momente - din care putem calcula numărul cumulat de non-Covid decese. Ultimele date au fost ascunse în mod constant în studiile privind eficacitatea vaccinului.

Mai mult, avem date despre mortalitate de la o „dată index”, data la care a fost injectată prima doză. Putem analiza datele așa cum ar fi trebuit analizate. Fără sărituri.

Sursa: Goldin și colab.

Din anumite motive, momentele de timp pentru decesul Covid nu se potrivesc exact cu punctele de timp pentru toate decesele, dar nu sunt prea îndepărtate una dintre ele (cifrele de mai sus). Prin urmare, numărul de decese cauzate de Covid la momentele de deces pentru toate cauzele (30 de zile, 60 de zile etc.) poate fi estimat în mod rezonabil prin interpolare. Apoi, scăderea numărului de decese cauzate de Covid din decesele de orice cauză dezvăluie o dată crucială: numărul de decese non-Covid.

Tabelele mele ocupate de mai jos arată numărul cumulat de decese (Covid, non-Covid) la rezidenții vaccinați și la rezidenții nevaccinați până la sfârșitul perioadei de urmărire (5 luni) și la trei momente intermediare. Folosind o analiză simplă, numită oficial „incidență cumulativă”, am calculat riscul celor două tipuri de deces la rezidenții vaccinați (albastru) și nevaccinați (roșu).

Tabelul de sus arată că riscul de deces prin Covid a fost constant mai mare la nevaccinați decât la vaccinați, dar rezultatul surprinzător este dezvăluit în tabelul de jos: acesta a fost și cazul decesului non-Covid! Rata mortalității din cauze non-Covid la 4,114 rezidenți nevaccinați ai caselor de bătrâni din Israel a fost de 3 până la 7 ori rata mortalității la omologii lor vaccinați, în funcție de timpul de urmărire. Sau invers - rata mortalității din cauze non-Covid a fost substanțială LOWER la rezidenții azilului de bătrâni care au fost vaccinați împotriva Covid. Acest rezultat uimitor se vede devreme, în termen de o lună de la prima doză.

Vaccinul Pfizer protejează împotriva decesului din cauze non-Covid?

Încă nu auzim pe cineva care să facă afirmația.

Daca nu, care este explicatia?

Este simplu și deloc uluitor. Decizia cui să nu vaccinarea nu a fost întâmplătoare. Trebuie să se fi bazat pe considerente medicale rezonabile, în special pe speranța de viață. De exemplu, care este meritul vaccinării unui bărbat de 90 de ani care suferă de demență avansată și cancer metastatic?

Acei 4,114 rezidenți nevaccinați au fost mai bolnavi de la început. Speranța lor de viață a fost mai scurtă, indiferent de posibila infecție cu SARS-CoV-2, și de aceea mortalitatea lor non-Covid a fost de câteva ori mai mare.

În mod diferit, apartenența la grupul nevaccinat a fost un marker general al sănătății mai precare. Sau invers - apartenența la grupul vaccinat a fost un indicator al unei stări de sănătate mai bune. Asta în medie, desigur.

Fenomenul pe care îl observăm aici se numește părtinirea „pacatului sănătos”.și este bine documentat în literatura de specialitate, datând de la vaccinurile antigripal. Prejudecata este foarte puternică la rezidenții vârstnici fragili ai caselor de bătrâni, dar se vede în toate grupele de vârstă din populația generală.

Implicația fenomenului „vaccinat sănătos” - atunci când se estimează eficacitatea vaccinului - se numește părtinire de confuzie. O comparație naivă a mortalității de Covid la persoanele vaccinate și la persoanele nevaccinate, chiar dacă este ajustată în funcție de vârstă, este extrem de înșelătoare, deoarece acestea din urmă au un risc mai mare de deces pentru început. Cel puțin o parte din mortalitatea lor mai mare de Covid, dacă nu toată, nu are nimic de-a face cu nevaccinarea. Sunt pur și simplu oameni mai bolnavi.

Chiar și Goldin și colab. sunt conștienți de părtinire, căreia îi dedică o propoziție la sfârșitul articolului:

Grupul nevaccinat ar fi putut suferi de mai multe comorbidități, ceea ce îi face să fie mai susceptibili la infecția cu SARS-CoV-2 și la deces, făcând astfel ca eficacitatea vaccinului să pară mai mare decât este de fapt..” [italicele mele]

Unii cercetători cred că părtinirea funcționează în direcția opusă (numită părtinire de confuzie prin indicație), prin care persoana nesănătoasă este mai probabil să fie vaccinată, deoarece este expusă riscului. Indiferent, efectul net al părtinirii persoanelor sănătoase vaccinate și al distorsiunii de confuzie prin indicație, dacă aceasta din urmă există, este prezentat în tabelul de jos (de mai sus): cei care au fost vaccinați au avut o mortalitate non-Covid substanțial mai mică. Trebuie să fi fost mai sănătoși, în medie, nu invers.

Tabelul de mai jos arată raportul de risc și VE față de decesul cauzat de Covid, așa cum a fost calculat din datele din tabelul de sus anterior. VE este de aproximativ 80 la sută atunci când este calculat la diferite momente, iar calculul meu simplificat pentru întreaga urmărire (82 la sută) este similar cu rezultatul principal al lui Goldin și colab. (85 la sută). Amintiți-vă că toate aceste estimări sunt versiuni distorsionate (părtinitoare) ale adevărului din cauza părtinirii sănătoase ale vaccinaților (și asumând naiv nicio sursă suplimentară de părtinire.)

Cel mai important, datele privind riscul de deces non-Covid permit corectarea rudimentară a acestor estimări, ceea ce este cu siguranță mai bine decât nicio corecție. Metoda este explicată cel mai bine printr-un exemplu simplu.

Să presupunem că aparent riscul de deces prin Covid este de două ori mai mare la nevaccinați decât la vaccinați, ceea ce înseamnă un raport de risc părtinitor de 0.5 în favoarea celor vaccinați și un VE părtinitor de 50%. Să presupunem că aflăm că riscul de deces din cauze non-Covid is de asemenea de două ori mai mare în nevaccinat. Ce înseamnă asta?

Vaccinarea nu a făcut nicio diferență. Nu a avut niciun efect asupra morții de Covid. Un risc dublu de deces prin Covid este riscul de deces așteptat, „de referință”, la cei nevaccinați, deoarece sunt în general mai bolnavi. Vaccinati sau nu, ei ar fi avut un risc dublu de deces din cauza Covid decât omologii lor vaccinați – la fel ca riscul lor dublu de deces din cauze non-Covid. Rata de risc părtinitoare de 0.5 (VE=50 la sută) ar trebui corectată la 1 (VE=0 la sută).

Pentru a obține un raport de risc de 1, dintr-un raport de risc părtinitor de 0.5, trebuie să înmulțim 0.5 cu 2, care poate fi numit factor de părtinire. Factorul de părtinire surprinde riscul mai mare subiacent de deces la cei care nu au fost vaccinați. Poate fi estimat prin raportul de risc al mortalității non-Covid, comparând cei nevaccinați cu omologii lor vaccinați.

În exemplul meu simplu, metoda de corecție a anulat efectul presupus al unui vaccin. După cum vom vedea în continuare, rezultatul ar putea fi orice, de la VE atenuată la VE negativă, unde un vaccin presupus benefic este de fapt dăunător.

Tabelul de mai jos arată factorul de părtinire în studiul lui Goldin și colab. după timpul de urmărire, împreună cu raportul de risc corectat și VE corectată. De exemplu, pe întreaga perioadă de urmărire, rezidenții nevaccinați ai caselor de bătrâni din Israel au avut de 3.5 ori mai multe șanse de a muri din cauze non-Covid decât rezidenții vaccinați (factor de părtinire de 3.5). Înmulțirea ratei de risc părtinitoare de 0.18 cu 3.5 a schimbat raportul de risc la 0.63 și a redus VE de la 82 la sută la 37 la sută.

Aproape toate decesele cauzate de Covid s-au acumulat până în a treia lună (888 din 899). Într-adevăr, VE părtinitoare a fost în esență aceeași (81 la sută). Deoarece factorul de părtinire a fost mai mare (4.1), VE corectată este acum de 22 la sută.

Indiferent dacă VE a fost de 22 la sută sau de 37 la sută - acesta este un vaccin mediocru. Și vor apărea rezultate mai rele.

Estimările părtinitoare ale VE au crescut minim în timp (de la 78 la 82 la sută). Factorul de părtinire, totuși, a scăzut de la 7.3 în prima lună de urmărire la 3.5 pe întreaga perioadă de urmărire, ceea ce nu este prea greu de explicat. Având în vedere speranța de viață mai scurtă a cohortei nevaccinate, cei mai vulnerabili membri ai acelei cohorte au murit mai devreme. Oamenii rămași au alcătuit treptat o cohortă de supraviețuire oarecum „mai sănătoasă”, reducând astfel diferența de mortalitate non-Covid între cei nevaccinati și cei vaccinați.

Până la sfârșitul primei luni, factorul de părtinire a fost de 7.3, iar la sfârșitul lunii a doua a fost de 5.2, în timp ce raportul de risc părtinitor a fost similar. Ca urmare, observăm un efect dăunător al vaccinului Pfizer în prima lună și un efect general nul până la sfârșitul celei de-a doua luni. Acesta este negativ și, respectiv, zero VE împotriva morții Covid.

Când inferența depinde în mare măsură de cantitatea de date - lipsa eficacității până la a doua lună față de 22% până la 37% eficacitate cu o urmărire mai lungă - avem o regulă generală: inferența este mai puternică acolo unde avem cele mai multe a datelor, nu după adăugarea altor câteva observații. Aproximativ 95% din toate decesele cauzate de Covid au avut loc în primele două luni (primul rând din tabelul de mai sus).

Metoda de corecție nu este perfectă, iar rezultatul depinde de valoarea factorului de părtinire (o estimare în sine). Cu toate acestea, este compatibil cu un risc crescut de deces Covid în timpul unei perioade de pericol post-vaccinare alte date. Într-adevăr, instituțiile de știri din Israel au raportat focare de infecție cu Covid în casele de bătrâni la scurt timp după inițierea campaniei de vaccinare.

Mai jos sunt două paragrafe traduse din a buletin de stiri, din 14 ianuarie 2021, la aproximativ trei săptămâni de campanie:

Încă o dată, un eșec în casele de bătrâni: în același timp cu distribuirea a doua doză de vaccinuri COVID-19, pandemia lovește puternic în instituțiile în care locuiesc bătrânii. În ultimele două săptămâni, focare au fost înregistrate în nu mai puțin de 160 de instituții de geriatrie și au fost depistate 1,098 de noi cazuri confirmate în rândul rezidenților instituțiilor autorizate doar de Ministerul Sănătății.

În paralel cu creșterea numărului de pacienți din azilurile de bătrâni și centrele de locuit asistată, în ultimele două săptămâni „Senior Shield” [un grup de lucru pentru managementul Covid în casele de bătrâni] a încetat să mai publice raportul zilnic privind datele privind morbiditatea Covid în instituțiile de geriatrie. pe site-ul Ministerului Sănătății. "

De ce au încetat să mai raporteze? Au văzut, de asemenea, o creștere a numărului de decese de Covid a rezidenților vaccinați din casele de bătrâni în prima lună a campaniei?

Indiferent dacă vaccinul Pfizer a avut o eficacitate negativă dependentă de timp, nicio eficacitate sau o eficacitate mediocră - eficacitatea excelentă împotriva morții Covid, așa cum a raportat Goldin și colab., a fost falsă. Presupunând că această concluzie nu este contestată, care sunt implicațiile?

Unii cititori ar putea crede că respingerea unui studiu nu înseamnă mare lucru. Goldin și colab. sunt greșite, dar există și alte studii care susțin narațiunea unui „vaccin foarte eficient” în populația vulnerabilă. Nu am arătat că rezultatele acestor studii au fost, de asemenea, false.

Nu așa funcționează inferența deductivă. Dacă VE împotriva morții Covid se dovedește a fi departe de a fi „foarte eficient” într-un studiu asupra vârstnicilor fragili, noi trebuie să deducă că toate celelalte studii care au raportat VE similare sau mai bune sunt, de asemenea, false - de asemenea, distorsionate de părtinirea vaccinului sănătos. În caz contrar, trebuie să facem o presupunere neplauzibilă: în ciuda părtinirii severe, jocul întâmplării a generat în mod miraculos adevăratul VE în studiul lui Goldin și colab.

Ce ar trebui să se întâmple în continuare?

În primul rând, lucrarea lui Goldin și colab. ar trebui retras.

În al doilea rând, vaccinarea vârstnicilor fragili cu vaccinuri actualizate Covid ar trebui oprită.

În al treilea rând, agențiile de sănătate publică ar trebui să inițieze o Cerere de cereri (RFA) pentru studiile randomizate controlate cu placebo ale vaccinurilor Covid în casele de bătrâni - cu Covid și mortalitatea de orice cauză ca obiective.

Astfel de studii sunt justificate din punct de vedere științific deoarece rezidenții caselor de bătrâni, cea mai vulnerabilă populație, au fost excluși din studiile inițiale (în care moartea nu a fost un punct final). Mai mult decât atât, studiile randomizate în această populație unică devin obligatorii din punct de vedere etic atunci când VE corectată împotriva morții Covid din datele observaționale variază de la mediocre la negative și există decese legate de vaccin.

Desigur, toate cele de mai sus sunt relevante și aplicabile într-un alt univers.



Publicat sub a Licență internațională Creative Commons Attribution 4.0
Pentru retipăriri, vă rugăm să setați linkul canonic înapoi la original Institutul Brownstone Articol și autor.

Autor

  • Eyal Shahar

    Dr. Eyal Shahar este profesor emerit de sănătate publică în epidemiologie și biostatistică. Cercetările sale se concentrează pe epidemiologie și metodologie. În ultimii ani, dr. Shahar a adus contribuții semnificative la metodologia cercetării, în special în domeniul diagramelor cauzale și al prejudecăților.

    Vizualizați toate postările

Donează astăzi

Susținerea financiară a Institutului Brownstone este destinată sprijinirii scriitorilor, avocaților, oamenilor de știință, economiștilor și altor oameni curajoși care au fost epurați și strămuți din punct de vedere profesional în timpul răsturnării vremurilor noastre. Poți ajuta la scoaterea la iveală adevărul prin munca lor continuă.

Abonați-vă la Brownstone pentru mai multe știri

Rămâneți informat cu Brownstone Institute