COMPARTIR | IMPRIMIR | CORREU ELECTRÒNIC
Periòdicament durant la pandèmia de la Covid-19, el personal científic dels CDC ha utilitzat les dades dels seus estudis disponibles per estimar l'eficàcia de les versions actuals o recents de les vacunes de la Covid-19 per reduir el risc de donar positiu per a la Covid-19. Tot i que el fet de "provar positiu" ha estat una mica controvertit a causa dels números secrets del llindar de PCR Ct implicats que han permès que les persones no infeccioses amb Covid-19 no reconegut des d'algunes setmanes en el passat segueixin sent positives, el meu objectiu aquí és il·lustrar Els mètodes epidemiològics problemàtics dels CDC que han inflat substancialment els percentatges d'eficàcia de la vacuna que han informat.
Els estudis epidemiològics controlats es divideixen en tres i només tres dissenys bàsics d'estudi. O es mostra una mostra total de subjectes i cada subjecte s'avalua tant per l'estat del cas com per l'estat d'exposició anterior (és un estudi transversal) o es segueix una mostra de persones exposades i una mostra de persones no exposades per veure qui es converteix en un cas i qui s'obté un control (un estudi de cohort) o una mostra de casos i una mostra de controls, i cada subjecte avaluat per l'estat d'exposició anterior; aquest és un estudi de casos i controls. Si un estudi de cohort implica aleatoritzar els subjectes en exposats i no exposats, es tracta d'un assaig controlat aleatoritzat (ECA), però el disseny de l'estudi encara és de cohort.
En un estudi transversal i un estudi de cohorts, el risc d'obtenir el resultat d'interès (és a dir, de ser un subjecte d'un cas, aquí, donar positiu) es pot estimar per a les persones exposades pel nombre de casos entre els exposats dividit pel nombre total d'exposats. De la mateixa manera per als no exposats. El que interessa, la comparació d'aquests dos riscos, el risc relatiu (RR), és el risc en l'exposat dividit pel risc en el no exposat. El RR estima quant pitjor és el risc entre els exposats en comparació amb els no exposats. Per a una vacuna o una altra exposició que redueixi el risc, el RR serà inferior a 1.0.
Els estudis transversals i de cohorts, mitjançant els seus dissenys de mostreig, permeten estimar el RR a partir de les seves dades. Tanmateix, els estudis de casos i controls no permeten estimar els riscos del resultat, perquè canviar el nombre relatiu de casos mostrejats versus controls afecta quines serien les estimacions de risc. En canvi, els estudis de casos i controls permeten l'estimació de la possibilitats del resultat, no del risc. Per exemple, 2:1 de probabilitats que passi un esdeveniment. Aquest valor no es veu afectat pel disseny de mostreig. En els estudis de casos i controls, les probabilitats relatives (o odds ratio, OR) del resultat s'estima per les probabilitats del resultat entre els exposats, dividides per les probabilitats entre els no exposats.
Per a una vacuna, la seva eficàcia s'estima en 1.0 - RR. Per a les dades d'estudi de casos i controls que només estimen OR no RR, quan l'OR aproxima el RR amb prou precisió per substituir-lo en aquesta fórmula? Aquesta pregunta té una història epidemiològica detallada més enllà de l'abast actual, però en el sentit més simple, l'OR aproxima el RR quan a la població els casos són poc freqüents en comparació amb els controls.
Ara al CDC i als seus errors epidemiològics sistemàtics. En una anàlisi recent, Link-Gelles i col·legues van prendre una mostra d'un total de 9,222 individus simptomàtics elegibles semblants a Covid-19 que buscaven proves de Covid-19 a les farmàcies CVS i Walgreen Co. durant el 21 de setembre de 2023 al 14 de gener de 2024. Van avaluar l'estat de vacunació anterior de cada individu, així com la positivitat. del resultat de la prova. Per definició, es tracta d'un estudi transversal, perquè no es van mostrejar nombres individuals de casos i controls, o nombres individuals d'exposats (vacunats) i no exposats (no vacunats). Només es va mostrejar el nombre total de subjectes.
Tanmateix, els investigadors van estimar l'OR no el RR a partir d'aquestes dades, utilitzant un mètode d'anàlisi estadística anomenat regressió logística que permet ajustar l'OR per a diversos possibles factors de confusió. No hi ha res dolent a utilitzar la regressió logística i obtenir OR estimades en qualsevol disseny d'estudi; el problema és utilitzar el valor OR en lloc del RR a la fórmula d'eficàcia de la vacuna 1.0 - RR. Com que el disseny de l'estudi era transversal, els investigadors podrien haver examinat l'ocurrència de casos relatius a la població a partir dels seus números mostrejats, però no semblava que ho fessin. De fet, els casos comprenien 3,295 del total de 9,222 mostrejats, el 36%, que no és prou petit com per utilitzar l'OR com a substitut del RR. Això és cert tant entre els subjectes exposats (25%) com entre els no exposats (37%).
No obstant això, és possible fer-se una idea aproximada de fins a quin punt aquesta mala hipòtesi va afectar l'eficàcia global de la vacuna del 54% afirmada pels autors. El nombre rellevant d'assignatures, que es mostra a la taula següent, s'indica a les taules 1 i 3 de l'article de Link-Gelles. El càlcul de RR a partir d'aquestes dades en brut és senzill. El risc en els vacunats és de 281/1,125 = 25%; en els no vacunats, és 3,014/8,097 = 37%. El RR és la relació d'aquests dos, 25%/37% = 0.67, per tant, l'eficàcia de la vacuna basada en aquestes dades brutes seria 1.0 – 0.67 = 0.33 o 33%.
De la mateixa manera, l'OR es pot estimar a partir d'aquestes dades brutes com a 0.56, que si s'utilitza en la fórmula d'eficàcia de la vacuna donaria una eficàcia del 44%, sensiblement diferent de l'eficàcia del 33% tal com s'estima correctament utilitzant el RR.
Tanmateix, Link-Gelles et al. van utilitzar l'OR ajustat = 0.46 obtingut de la seva anàlisi de regressió logística. Això difereix de l'OR no ajustat = 0.56 per un factor de 0.46/0.56 = 0.82. Podem utilitzar aquest factor d'ajust, 0.82, per aproximar el que hauria estat el RR brut si s'hagués ajustat pels mateixos factors: 0.67*0.82 = 0.55. Aquests números es mostren a la taula següent i demostren que l'eficàcia correcta de la vacuna és d'aproximadament el 45%, no el 54% reclamat, i inferior al nivell nominal del 50% desitjat.
Com a epidemiòleg, no tinc clar per què els meus col·legues del CDC haurien utilitzat erròniament l'OR com a substitut del RR quan no es complia el supòsit requerit per a aquesta substitució i es podia comprovar fàcilment a les seves pròpies dades. Han comès aquest error en un altre lloc (Tenforde et al.) on també va fer una diferència considerable en l'eficàcia de la vacuna, aproximadament un 57% enfront del 82% afirmat. Potser els autors van pensar que l'únic mètode disponible per ajustar-se a múltiples variables de confusió era la regressió logística que utilitza l'OR, però la regressió del risc relatiu per ajustar el RR fa temps que està disponible en diversos paquets d'anàlisi estadística comercial i s'implementa fàcilment (ginebre).
Em sembla sorprenent que aparentment cap dels més de 60 autors entre els articles de Link-Gelles i Tenforde reconegués que el disseny de mostreig dels seus estudis era transversal, no cas-control, i per tant que el paràmetre adequat a utilitzar per estimar l'eficàcia de la vacuna era el RR, no el OR, i que el supòsit de malalties rares per substituir el OR pel RR no es va complir a les seves dades. Per tant, aquests estudis van sobreestimar substancialment l'eficàcia real de la vacuna en els seus resultats. No es tracta d'una qüestió purament acadèmica, perquè les decisions de polítiques de salut pública dels CDC es poden derivar de resultats incorrectes com aquests.
-
Harvey Risch, acadèmic sènior de l'Institut Brownstone, és metge i professor emèrit d'epidemiologia a la Yale School of Public Health i a la Yale School of Medicine. Els seus principals interessos de recerca són l'etiologia del càncer, la prevenció i el diagnòstic precoç, i els mètodes epidemiològics.
Veure totes les publicacions
