Obțineți o nouă injecție Covid? Dovezile sugerează contrariul

Vine toamna și mașina de propagandă Covid, alimentată de producătorii de vaccinuri Covid, este deja aici. Fără o singură încercare a eficacității împotriva morții, Nanoparticulele lipidice care conțin ARNm și poate mai mult (ADN rămas?) vor fi probabil adăugate la vaccinarea antigripală obișnuită în fiecare iarnă. Poate de îndată ce iarna aceasta nu vor mai fi numite doze de rapel.

Prin urmare, este un moment potrivit pentru a revizui afirmațiile privind eficacitatea ridicată a primului rapel, care a fost adăugat la protocolul cu două injecții în urmă cu două ierni. Folosind date empirice din trei surse, voi examina aici ceea ce a mai rămas după luarea în considerare a părtinirii vaccinatelor sănătoase (de explicat) și voi arăta caracteristici specifice ale datelor care indică probleme de estimare și mai profunde. Apoi, voi discuta o altă părtinire, numită clasificare greșită diferențială, care nu poate fi îndepărtată cu ușurință.

Având în vedere aceste două prejudecăți (poate fi și altele), adevărata eficiență a primului booster a fost undeva între mediocru și zero și este imposibil să restrângi acest interval. Prin urmare, toate acele studii observaționale ale eficienței boosterului au fost inutile.

A face o nouă injecție Covid în fiecare iarnă, fie că se numește rapel sau nu, nu are o bază empirică. Sarcina de a dovedi eficacitatea împotriva morții revine în mod direct pe oficialii din domeniul sănătății publice, iar orice altceva decât un studiu randomizat este inacceptabil.

Prejudecățile vaccinatelor sănătoase

I-am dedicat mai multe articole acest subiect, care poate fi rezumat după cum urmează:

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 primii au un risc mai mic de deces pentru început. Cel puțin o parte din mortalitatea lor mai mică de Covid, dacă nu toată, nu are nimic de-a face cu vaccinul. Sunt pur și simplu oameni mai sănătoși decât omologii lor nevaccinați. Asta se numește părtinirea unui vaccinat sănătos.

Sau invers: persoanele nevaccinate sunt, în medie, mai bolnav decât omologii lor vaccinați și, prin urmare, au superior mortalitatea în general, inclusiv mortalitatea din cauza Covid.

Prejudecățile au fost studiate pe larg de epidemiologi, biostatisticieni și alții. Dar dacă căutați „prejudecățile sănătoase ale vaccinaților” pe PubMed, un site web binecunoscut pentru articole biomedicale, nu veți găsi multe publicații. Sunt doar 24 (31 august), inclusiv recent corespondență în New England Journal of Medicine asupra eficacității boosterului.

Prejudecățile pentru cei vaccinați sănătoși, pe care mulți o numesc în mod greșit prejudecăți de selecție, este un tip de părtinire de confuzie. Mai mult, nu se limitează la o comparație dintre vaccinați și nevaccinați, ci este continuat cu doze suplimentare. Cei care au luat a treia doză au fost mai sănătoși, în medie, decât cei care au luat doar două doze. Vom vedea dovezile în curând. Schimbarea persoanelor mai sănătoase de-a lungul secvenței de doze are un alt efect deosebit. De exemplu, cohorta „rămășitoare” de primitori cu două doze devine mai bolnavă (mai comparabilă) cu cohorta de nevaccinați.

Prejudecățile pentru cei vaccinați sănătoși poate fi eliminată, cel puțin parțial, dar s-a scris puțin despre metodă. Din câte știu, două grupuri de cercetare au dezvoltat independent o metodă de corecție pentru ratele de risc părtinitoare: un grup din Ungaria; un alt din SUA. Neștiind această lucrare până de curând, am propus și eu o metodă. Interesant, se dovedește că este aceeași matematică banală, exprimată în două sau trei forme.

Indiferent de matematică, principiul comun de bază este simplu. Știm că persoanele vaccinate sunt mai sănătoase, în medie. Să folosim datele despre mortalitatea non-Covid pentru a estima mortalitatea lor Covid, dacă ar fi fost la fel de nesănătoși ca omologii lor nevaccinați. Cu alte cuvinte, estimăm riscul în a contrafactual stare, care nu este observabilă. Într-adevăr, una dintre mai multe moduri de a defini confuzia și deconfundarea se bazează pe raționamentul contrafactual. (Sunt alte moduri.)

Pentru a corecta părtinirea, avem nevoie de date despre mortalitatea non-Covid în funcție de starea de vaccinare. Acest tip de date au fost ascunse în mod constant. Până acum cunosc trei surse de date privind decesul non-Covid al primitorilor celei de-a treia doze: Anglia, Wisconsin și Israel.

Date de la Oficiul Național de Statistică (ONS), Anglia

ONS este cea mai mare dintre cele trei surse. Agenția respectivă publică periodic un set extins de date cu multe niveluri de stratificare, din care am extras date lunare pentru cei care au primit a treia doză față de cei care au primit doar două doze. În ambele cazuri, am ales doar acele persoane care au primit ultima doză cu cel puțin 21 de zile în urmă, evitând datele rare pentru alte categorii și asigurând comparabilitatea. Perioada de timp pe care am examinat-o a fost din noiembrie 2021 până în aprilie 2022, la scurt timp după inițierea campaniei de rapel până la următoarea campanie (a patra doză).

Datele ONS includ rate de mortalitate standardizate în funcție de vârstă pentru toate vârstele și, de asemenea, rate pentru grupele de vârstă de 10 ani, cu standardizare suplimentară de vârstă în cadrul acestor grupuri de vârstă. Am ales ultimele tarife. Rezultatele au fost aproape identice folosind rate nestandardizate, ceea ce nu este surprinzător având în vedere benzile de vârstă înguste.

Exemplul de mai jos arată că rata de non-Covid mortalitatea la cei mai vârstnici primitori de doar două doze a fost de 2.19 ori mai mare rata la omologii lor de vârstă care au primit trei doze. Cei care au continuat să ia rapelul au fost în medie mai sănătoși. Aceasta este părtinirea sănătoasă a persoanelor vaccinate, care a fost prezentă în fiecare grupă de vârstă în fiecare lună. Raportul 2.19 se numește factor de părtinire. Valoarea sa a variat de la 2 la 5 în majoritatea datelor ONS pe care le-am extras. Cea mai mică valoare a fost 1.7, iar cea mai mare a fost 8.1.

O analiză naivă produce un raport de risc de 0.27 (eficacitatea vaccinului de 73 la sută) atribuit administrării unei a treia doze față de administrarea doar a două doze. Ambele sunt estimări părtinitoare. Pentru a calcula un raport de risc corectat, ar trebui să înmulțim raportul de risc părtinitor (0.27) cu factorul de părtinire (2.19), după cum s-a explicat în altă parte.

Rotunjind la sfârșitul calculului, obținem un raport de risc corectat de 0.60 (eficacitatea vaccinului corectată de doar 40 la sută).

Câteva puncte metodologice:

În primul rând, după cum am observat mai devreme, utilizarea ratelor efective mai degrabă decât a ratelor standardizate nu a făcut nicio diferență semnificativă. Grupele de vârstă au fost suficient de restrânse. În exemplul de mai sus, obținem exact același rezultat, indiferent de tipul de tarif pe care îl folosim, deoarece tarifele standardizate erau aproape identice cu tarifele reale.

În al doilea rând, atunci când se folosesc ratele reale, numitorii populației se anulează. Matematica simplă arată că putem obține raportul de risc corectat prin folosind doar contează de decese. Voi sări peste derivația tehnică și voi afișa doar calculul pentru exemplul de mai sus:

Şanse de deces Covid (comparativ cu decesul non-Covid) la primitorii a treia doză: 606/6,912 = 0.088

Şanse de deces prin Covid (comparativ cu decesul non-Covid) la primitorii cu două doze: 88/598 = 0.147

Raportul de risc corectat: 0.088/0.147 = 0.60

În al treilea rând, întrebări serioase au fost ridicate pe numitorii ONS. Cu toate acestea, această metodă de corectare a părtinirii persoanelor sănătoase vaccinate se bazează numai pe contorizarea deceselor (care do contează foarte mult.) Vom reveni la acest subiect la final când voi discuta o altă părtinire importantă: clasificarea greșită diferențială a cauzei decesului.

În al patrulea rând, datele rare (puține decese) reprezintă o problemă comună în estimarea eficacității vaccinului, mai ales atunci când eșantionul este stratificat. În intervalul pe care l-am analizat pentru efectul de amplificare (noiembrie 2021 – aprilie 2022), nu a fost o problemă. Setul de date ONS este suficient de mare pentru a produce rezultate stabile la acele niveluri de stratificare.

În al cincilea rând, am limitat calculul la vârsta de 60 de ani și peste din două motive: 1) cititorul fără spălare a creierului știe că Covid nu a fost niciodată o problemă de sănătate publică pentru populațiile mai tinere. 2) Numărul deceselor cauzate de Covid-XNUMX în grupele de vârstă mai tânără a fost mic.

Graficul de mai jos arată o analiză naivă a datelor ONS. Estimările de înaltă eficacitate sunt inutile din cel puțin un motiv: părtinirea persoanelor sănătoase vaccinate. ONS recunoaște ideea, fără a folosi cuvântul „prejudecăți”.

Ei scriu:

„ASMR [ratele de mortalitate standardizate în funcție de vârstă] nu sunt echivalente cu măsurile de eficacitate a vaccinului; ele explică diferențele în structura de vârstă și dimensiunea populației, dar pot exista și alte diferențe între grupuri (în special sănătatea subiacentă) care afectează ratele mortalității.”

Estimările corectate ale eficacității sunt prezentate în graficul de mai jos. Comparând al doilea grafic cu primul, este evident că amploarea părtinirii persoanelor sănătoase vaccinate a fost mare, iar în aprilie 2022, estimările părtinitoare de 54% până la 70% au fost în esență anulate. De asemenea, observăm o scădere rapidă și completă a eficacității, care nu a fost observată în rezultatele părtinitoare.

Cu toate acestea, după corectare apar noi întrebări:

• De ce pare eficacitatea creşte cu îmbătrânirea în multe comparații perechi? De exemplu, de ce este de două ori mai mare la cel mai în vârstă decât la cel mai tânăr în noiembrie 2021? Ne așteptăm să observăm contrariul, dat fiind bine stabilit cunoștințe din imunologie.
• De ce crește eficacitatea la cea mai tânără grupă de vârstă între noiembrie 2021 și ianuarie 2022 și apoi scade rapid? Există vreo explicație biologică?
• De ce tendința liniară, descendentă este cea mai consistentă și ascuțită numai în grupa de vârstă cea mai în vârstă?
• De ce estimările pentru cele patru grupe de vârstă sunt în mare măsură egalizate până în ianuarie 2022 și apoi diverge din nou?

Unele caracteristici ale datelor pur și simplu nu au sens. De ce?

Ofer următorul răspuns la toate aceste întrebări: fie nu am eliminat complet și uniform părtinirea persoanelor sănătoase vaccinate, fie au funcționat alte procese legate de părtinire. Deși ar trebui să respingem cu încredere estimările originale, părtinitoare, nu putem susține estimările noi ca înlocuitori validi și definitivi. Ele nici măcar nu se califică drept limite superioare ale eficienței. Eficacitatea adevărată, dacă este deloc semnificativă, ar trebui să fie mult mai mică.

Date din Wisconsin

Datele de la Comitatul Milwaukee, Wisconsin este prezentat într-un studiu realizat de Yuan și colab. (preimprimare) sau Atanasov et al. (versiune revizuită de colegi). Articolul lor se numără printre cele mai bune manuscrise pe care le-am citit în cariera mea profesională, ceea ce nu înseamnă că sunt de acord cu o afirmație precum „Vaccinurile COVID-19 au salvat milioane de vieți”. Ei nu au. Nici nu sunt de acord cu afirmațiile lor cu privire la beneficiile boosterului, așa cum veți vedea în scurt timp.

Acest articol este excepțional din mai multe puncte de vedere: 1) descoperirea independentă a metodei de eliminare a părtinirii vaccinului sănătos; 2) analize amănunțite la un nivel pe care l-am văzut rar (dacă vă obosiți să citiți o anexă lungă); 3) discuții atente despre aproape fiecare problemă la care mă puteam gândi; 4) expunerea completă a datelor. Spre surprinderea mea, totuși, expresia „prejudecată pentru cei vaccinați sănătoși” nu este niciodată menționată și nici nu există nicio citare a lucrărilor anterioare pe această temă.

Autorii au studiat eficacitatea vaccinului a diferitelor doze împotriva decesului de Covid la locuitorii din comitatul Milwaukee, Wisconsin. Din cantitatea lor copleșitoare de date, am reușit să extrag și să calculez numerele din tabelul de mai jos, care este în esență același tip de date ca datele ONS și același tip de analiză - în două grupe de vârstă, mai degrabă decât patru, peste trei. luni (combinat). Chiar și după grupare, datele sunt rare (un număr mic de decese cauzate de Covid.)

După cum puteți vedea, rezultatele sunt deosebite. Nu a existat decât o părtinire moderată la persoanele sănătoase la vârste între 60 și 79 de ani și nicio părtinire la vârstele peste 80 de ani. Ce fel de părtinire sănătoasă a persoanelor vaccinate a fost luată în considerare? De ce observăm un factor de părtinire de 1? După corectare, eficacitatea boosterului la vârsta de peste 80 de ani a fost oarecum superior, nu mai mic decât la vârstele 60–79. Acestea sunt rezultatele așteptate?

Autorii scriu că „… efectele de selecție, dacă nu sunt controlate (prin măsura noastră CEMP sau într-un alt mod), pot produce părtiniri mari în estimările VE”. Este corect și tocmai l-am văzut în analiza ONS. Dar, dintr-un anumit motiv, aceste efecte nu au părut să funcționeze în datele lor pentru primitorii vârstnici de rapel față de cei cu două doze.

Îi felicit pe autori pentru explicațiile creative ale rezultatelor anormale (Anexă, paginile 13–14). Aparent, nu au fost necesare explicații pentru datele ONS. Prejudecata pentru cei vaccinați sănătoși nu a dispărut niciodată în nicio grupă de vârstă.

O analiză excelentă nu poate remedia problemele inerente eșantionului. Poate fi o problemă de date rare sau mai mult. Oricum ar fi, nu ar trebui să avem încredere în noile estimări.

Date din Israel

O scrisoare către editorul revistei New England Journal of Medicine a generat recent un interes considerabil pentru părtinirea persoanelor vaccinate sănătoase. Høeg și colegii au folosit cu înțelepciune datele despre mortalitatea non-Covid dintr-un studiu asupra beneficiarilor de rapel în Israel. În aceste date, eficiența părtinitoare a vaccinului de 95 la sută s-a transformat în nulă după corectarea părtinirii persoanelor sănătoase vaccinate. Datele sunt rezumate mai jos.

Când se introduce o nouă metodă, apar adesea noi întrebări, care sunt foarte tehnice. În loc să corectăm distorsiunea folosind numărări, rate sau rate ajustate în funcție de vârstă, este, de asemenea, posibilă corectarea distorsiunii printr-o procedură în doi pași. În primul rând, adaptăm un model de regresie multivariabilă pentru a elimina cât mai multe confuzii posibil, atât pentru decesul Covid, cât și pentru decesul non-Covid. Apoi, aplicăm corecția bazată pe contrafactual pentru părtinirea „rămășitoare”. Rezultatele pot diferi. De exemplu, în studiul din Israel, a doua metodă a generat o eficacitate a vaccinului de 57%, mai degrabă decât 0%.

• Sunt ambele metode valide, în sensul statistic de „rezultate imparțial?”
• Dacă da, care este preferat din perspectivă statistică (să zicem, o variație mai mică)?

Discuția este mult prea complicată pentru a fi inclusă aici. Voi spune doar – pentru cei cu cunoștințe statistice avansate – că metoda în doi pași este un hibrid dintre două abordări ale deconfundarii: condiționarea clasică și raționamentul contrafactual. Dacă acel hibrid este justificat, chiar dacă este valabil, este discutabil. Pe de altă parte, nu cunosc încă vreo capcană evidentă a abordării unice contrafactuale, și anume abordarea Høeg și el., și mină.

Prejudecăți de clasificare diferențială

Imaginează-ți doi oameni care au murit într-un spital. Pacientul A a primit doar două doze de vaccin Covid; pacientul B a primit trei doze („la zi”). Să presupunem că Covid a fost cauza morții la ambii pacienți. Cu toate acestea, în lumea noastră imperfectă există o clasificare greșită și unul dintre cele două decese, sau ambele, ar putea fi înregistrate ca deces non-Covid. La ce fel de clasificare greșită ar putea fi de așteptat?

Depinde de starea de vaccinare.

Putem presupune că medicii sunt mai reticenți în a atribui moartea Covid-ului la un pacient vaccinat decât la un pacient nevaccinat „deoarece vaccinurile sunt foarte eficiente”. Totuși, ei înregistrează Covid-ul drept cauză de deces la pacienții vaccinați, dar ar putea face acest lucru diferit pentru pacientul A (două doze) față de pacientul B (trei doze). Decesul de Covid al pacientului B, care este „la zi” cu privire la starea de vaccinare, este mai probabil să fie înregistrat în mod eronat ca non-Covid decât decesul Covid al pacientului A care nu este. Prin analogie, gândiți-vă la pacientul A ca „nevaccinat” și la pacientul B ca fiind vaccinat. Ce deces de Covid este mai probabil să fie ratat? Acesta din urmă.

Fenomenul se numește părtinire diferențială de clasificare greșită și nu am nicio îndoială că a funcționat universal din diverse motive: mentalitatea medicilor, protocoalele de testare PCR și așa mai departe. Cu toate acestea, este dificil de cuantificat și de îndepărtat părtinirea. Când se adaugă o clasificare greșită diferențială fenomenului vaccinat sănătos, părtinirea este agravată. Pentru a ilustra ideea, ipotetic, am folosit datele rare din comitatul Milwaukee, Wisconsin.

Să presupunem că 5% din 491 de decese non-Covid la vârstele 60-79 au fost de fapt decese legate de Covid, care au fost clasificate greșit (deoarece medicii erau convinși că vaccinurile erau foarte eficiente și din alte motive). la sută din 6 de decese non-Covid la primitorii cu trei doze („vaccinați la zi”) au fost decese legate de Covid, în timp ce doar 239% din 4 de decese non-Covid la primitorii cu două doze („nevaccinați”) au fost decese de Covid.

Calculul este prezentat în tabelul de mai jos. După ce am corectat atât părtinirea diferențială de clasificare greșită, cât și părtinirea persoanelor sănătoase vaccinate, obținem doar 28% eficacitate a celei de-a treia doze.

Autorii acelui studiu au recunoscut că efectele estimate ar fi părtinitoare dacă „gradul de subconsiderare ar fi diferit în mod sistematic între persoanele vaccinate și cele nevaccinate”, dar „nu au niciun motiv să se aștepte ca această condiție (ii) să fie valabilă”.

După cum am scris mai sus, nu împărtășesc credința lor. Există o mulțime de motive pentru a ne aștepta la o clasificare greșită diferențială, iar cei dintre noi care au urmat practicile de testare PCR în Israel, de exemplu, au dovadă amplă.

Cred că, într-o zi, datele observaționale privind eficacitatea vaccinurilor Covid vor fi predate în cursurile de epidemiologie, ca exemple principale ale părtinirii persoanelor vaccinate sănătoase, a erorii de clasificare, alte prejudecăți, și alte distorsiuni.

Pentru a rezuma:

Adevărata eficacitate a primului booster a fost de scurtă durată, chiar dacă a fost deloc semnificativă. Protecția maximă a fost undeva între mediocră și zero și este imposibil să restrângi acest interval. Prin urmare, toate acele studii observaționale ale eficienței boosterului au fost inutile.

Efectuarea unei noi injecții Covid în fiecare iarnă nu are o bază empirică. Sarcina de a dovedi eficacitatea împotriva decesului revine în mod direct pe oficialii din domeniul sănătății publice și orice altceva cu excepția unui studiu randomizat dublu-orb, controlat cu placebo este inacceptabil. Și asta se aplică și vaccinului antigripal.

Republicat de la autor Cont mediu