Periodic, în timpul pandemiei de Covid-19, personalul științific al CDC a folosit datele studiilor disponibile pentru a estima eficacitatea versiunilor actuale sau recente ale vaccinurilor Covid-19 pentru a reduce riscul de testare pozitivă pentru Covid-19. În timp ce faptul de a „testa pozitiv” a fost oarecum controversat din cauza numerelor de prag secret PCR Ct implicate, care au permis persoanelor neinfecțioase cu Covid-19 nerecunoscut din câteva săptămâni în trecut să rămână pozitive la test, scopul meu aici este să ilustrez Metodele epidemiologice problematice ale CDC care au umflat substanțial procentele de eficacitate a vaccinului pe care le-au raportat.
Studiile epidemiologice controlate se încadrează în trei și doar trei modele de studiu de bază. Fie este eșantionat un eșantion total de subiecți și fiecare subiect este evaluat atât pentru starea cazului, cât și pentru starea anterioară de expunere - acesta este un studiu transversal - sau un eșantion de persoane expuse și un eșantion de persoane neexpuse sunt urmărite pentru a vedea cine devine un caz și cine este obținut un control - un studiu de cohortă - sau un eșantion de cazuri și un eșantion de martori și fiecare subiect este evaluat pentru starea de expunere anterioară - acesta este un studiu caz-control. Dacă un studiu de cohortă implică randomizarea subiecților în cei expuși și neexpuși, acesta este un studiu controlat randomizat (RCT), dar designul studiului este încă de cohortă.
Într-un studiu transversal și un studiu de cohortă, risc de obținere a rezultatului de interes (adică, de a fi un subiect de caz, aici, testarea pozitivă) poate fi estimată pentru persoanele expuse la numărul de cazuri dintre expuși împărțit la numărul total expuși. La fel pentru cei neexpusi. Ceea ce interesează, compararea acestor două riscuri, riscul relativ (RR), este riscul în expus împărțit la riscul în neexpus. RR estimează cât de mai grav este riscul în rândul celor expuși în comparație cu cei neexpuși. Pentru un vaccin sau altă expunere care scade riscul, RR va fi mai mic de 1.0.
Studiile transversale și de cohortă, prin modelele lor de eșantionare, permit estimarea RR din datele lor. Cu toate acestea, studiile caz-control nu permit estimarea riscurilor de rezultat, deoarece modificarea numărului relativ de cazuri eșantionate față de controale afectează ceea ce ar fi estimările de risc. În schimb, studiile caz-control permit estimarea cote a rezultatului, nu a riscului. De exemplu, șanse 2:1 ca un eveniment să se întâmple. Această valoare nu este afectată de proiectul de eșantionare. În studiile caz-control, cota relativă (sau raportul de cote, OR) a rezultatului este estimată prin șansele rezultatului dintre cei expuși, împărțite la șansele dintre cei neexpuși.
Pentru un vaccin, eficacitatea acestuia este estimată la 1.0 – RR. Pentru datele studiului caz-control care doar estimează SAU nu RR, când OR aproximează RR suficient de precis pentru a fi înlocuit în această formulă? Această întrebare are un istoric epidemiologic detaliat dincolo de sfera actuală, dar în cel mai simplu sens, OR aproximează RR atunci când în populație, cazurile sunt rare în comparație cu martorii.
Acum la CDC și la erorile epidemiologice sistematice ale acestuia. Într-o analiză recentă, Link-Gelles și colegii au eșantionat un total de 9,222 de persoane simptomatice eligibile asemănătoare Covid-19 care au solicitat testarea Covid-19 la farmaciile CVS și Walgreen Co. în perioada 21 septembrie 2023 până în 14 ianuarie 2024. Ei au evaluat starea anterioară de vaccinare a fiecărui individ, precum și pozitivitatea a rezultatului testului. Prin definiție, acesta este un studiu transversal, deoarece nu s-au eșantionat un număr individual de cazuri și controale sau un număr individual de expuși (vaccinați) și neexpuși (nevaccinați). Doar numărul total de subiecți a fost eșantionat.
Cu toate acestea, anchetatorii au estimat OR și nu RR din aceste date, utilizând o metodă de analiză statistică numită regresie logistică care permite ajustarea OR pentru diverși posibili factori de confuzie. Nu este nimic greșit în utilizarea regresiei logistice și în obținerea RUP estimate în orice proiect de studiu; problema este utilizarea valorii OR în locul RR în formula de eficacitate a vaccinului 1.0 – RR. Deoarece designul studiului a fost transversal, anchetatorii ar fi putut examina apariția relativă a cazurilor în populație din numărul lor eșantionat, dar nu par să facă acest lucru. De fapt, cazurile au cuprins 3,295 din totalul de 9,222 eșantionați, 36%, ceea ce nu este suficient de mic pentru a utiliza OR ca înlocuitor pentru RR. Acest lucru este valabil atât în rândul subiecților expuși (25%), cât și în rândul celor neexpuși (37%).
Cu toate acestea, este posibil să ne facem o idee aproximativă despre cât de mult a afectat această presupunere proastă eficacitatea generală a vaccinului de 54%, pretinsă de autori. Numărul relevant de subiecți, prezentat în tabelul de mai jos, este menționat în tabelele 1 și 3 ale lucrării Link-Gelles. Calculul RR din aceste date brute este simplu. Riscul la cei vaccinați este de 281/1,125 = 25%; la cei nevaccinati este 3,014/8,097 = 37%. RR este raportul dintre aceste două, 25%/37% = 0.67, astfel eficacitatea vaccinului pe baza acestor date brute ar fi 1.0 – 0.67 = 0.33 sau 33%.
În mod similar, OR poate fi estimat din aceste date brute ca 0.56, care, dacă este utilizat în formula de eficacitate a vaccinului, ar da o eficacitate de 44%, semnificativ diferită de eficacitatea de 33% estimată în mod corespunzător prin utilizarea RR.
Cu toate acestea, Link-Gelles et al. au utilizat OR ajustat = 0.46 obținut din analiza lor de regresie logistică. Aceasta diferă de OR neajustat = 0.56 cu un factor de 0.46/0.56 = 0.82. Putem folosi acest factor de ajustare, 0.82, pentru a aproxima ceea ce ar fi fost RR brut dacă ar fi fost ajustat de aceiași factori: 0.67*0.82 = 0.55. Aceste numere sunt prezentate în tabelul de mai jos și demonstrează că eficacitatea corectă a vaccinului este de aproximativ 45%, nu de 54% revendicat și mai mică decât nivelul nominal dorit de 50%.
În calitate de epidemiolog, nu sunt clar de ce colegii mei de la CDC ar fi folosit în mod eronat OR ca înlocuitor al RR atunci când ipoteza necesară pentru această înlocuire nu a fost îndeplinită și a fost ușor de verificat în propriile lor date. Au făcut această eroare în altă parte (Tenforde și colab.) unde a făcut, de asemenea, o diferență considerabilă în ceea ce privește eficacitatea vaccinului, aproximativ 57 %, față de 82 % susținut. Poate că autorii au crezut că singura metodă disponibilă pentru ajustarea pentru mai multe variabile de confuzie a fost regresia logistică care utilizează OR, dar regresia cu risc relativ pentru ajustarea RR a fost de mult disponibilă în diferite pachete comerciale de analiză statistică și este ușor de implementat (ienupăr).
Mi se pare surprinzător că, aparent, niciunul dintre cei peste 60 de autori dintre lucrările Link-Gelles și Tenforde nu a recunoscut că proiectarea de eșantionare a studiilor lor a fost transversală, nu caz-control și, prin urmare, că parametrul adecvat pentru estimare eficacitatea vaccinului a fost RR, nu OR și că ipoteza privind bolile rare pentru înlocuirea OR cu RR nu a fost îndeplinită în datele lor. Prin urmare, aceste studii au supraestimat în mod substanțial eficacitatea reală a vaccinului în rezultatele lor. Aceasta nu este o problemă pur academică, deoarece deciziile CDC privind politicile de sănătate publică pot fi derivate din rezultate incorecte precum acestea.
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.
