COMPARTIR | IMPRIMIR | CORREU ELECTRÒNIC
A part de la fraudulència detectada, no hi ha cap crítica més forta a un estudi que refutar el resultat clau mitjançant l'ús de les dades de l'estudi. Aquesta oportunitat no es presenta sovint.
Presento un exemple cridaner, relatiu a un estudi d'Israel. Intentant ser metòdic, el meu article és una mica llarg, però les implicacions al final són radicals i àmplies.
Goldin et al. va estimar l'eficàcia de la vacuna Pfizer en diversos resultats relacionats amb Covid, inclosa la mort, en residents d'instal·lacions de cura de llarga durada a Israel (edat mitjana de 83 anys). La gran cohort (més de 43,000) estava molt esbiaixada cap als residents vacunats (90%). Només uns 4,000 habitants no estaven vacunats.
Mitjançant un mètode estadístic anomenat anàlisi de supervivència, els autors van informar de dos valors ajustats per edat d'efectivitat de la vacuna (VE) contra la mort relacionada amb Covid:
Saltant deu dies després de la primera dosi, VE va ser del 72 per cent.
Saltant uns set dies després de la segona dosi, VE va ser del 85 per cent.
Goldin et al. també va analitzar la mort per totes les causes com a punt final, que molts investigadors han omès. El més important, dues de les seves xifres (a continuació) mostren el nombre acumulat de morts per Covid i totes les morts en diversos moments, a partir dels quals podem calcular el nombre acumulat de no Covid defuncions. Aquestes últimes dades s'han ocultat constantment en estudis sobre l'eficàcia de la vacuna.
A més, tenim dades de mortalitat des d'una "data índex", la data en què es va injectar la primera dosi. Podem analitzar les dades de la manera com s'haurien d'haver analitzat. Sense saltar.
font: Goldin et al.
Per alguna raó, els punts de temps per a la mort de Covid no coincideixen exactament amb els de totes les morts, però no estan massa allunyats (xifres anteriors). Per tant, el nombre de morts per Covid en els moments de mort per totes les causes (30 dies, 60 dies, etc.) es pot estimar raonablement per interpolació. Aleshores, restant el nombre de morts per Covid de les morts per totes les causes revela una dada crucial: el nombre de morts no per Covid.
Les meves taules ocupades a continuació mostren el nombre acumulat de morts (Covid, no Covid) en residents vacunats i residents no vacunats al final del seguiment (5 mesos) i en tres moments provisionals. Utilitzant una anàlisi senzilla, anomenada formalment "incidència acumulada", vaig calcular el risc dels dos tipus de mort en residents vacunats (blau) i no vacunats (vermell).
La taula superior mostra que el risc de mort per Covid era constantment més gran en no vacunats que en vacunats, però el resultat sorprenent es revela a la taula inferior: aquest també va ser el cas de la mort no per Covid! La taxa de mortalitat per causes no COVID en 4,114 residents no vacunats de residències d'avis a Israel va ser de 3 a 7 vegades la taxa de mortalitat dels seus homòlegs vacunats, depenent del temps de seguiment. O viceversa: la taxa de mortalitat per causes no Covid va ser substancialment baixar en residents de residències d'avis vacunats contra el Covid. Aquest resultat sorprenent es veu al principi, dins d'un mes des de la primera dosi.
La vacuna Pfizer protegeix contra la mort per causes no COVID?
Encara no hem escoltat algú que faci la reclamació.
Si no, quina és l'explicació?
És senzill i gens sorprenent. La decisió de qui no vacunar no va ser aleatòria. S'ha d'haver basat en consideracions mèdiques raonables, especialment en l'esperança de vida. Per exemple, quin mèrit té vacunar una persona de 90 anys que pateix demència avançada i càncer metastàtic?
Aquests 4,114 residents no vacunats estaven més malalts per començar. La seva esperança de vida era més curta, independentment de la possible infecció per SARS-CoV-2, i per això la seva mortalitat no Covid va ser diverses vegades més gran.
Dit d'una altra manera, la pertinença al grup no vacunat va ser un marcador general de pitjor salut. O viceversa: la pertinença al grup vacunat era un indicador de millor salut. Això és de mitjana, és clar.
El fenomen que observem aquí s'anomena el biaix "vacunat saludable"., i està ben documentat a la literatura de recerca, que es remunta a les vacunes contra la grip. El biaix és molt fort en els ancians fràgils residents de residències d'avis, però es veu en tots els grups d'edat de la població general.
La implicació del fenomen del "vacunat saludable" quan s'estima l'efectivitat de la vacuna s'anomena biaix de confusió. Una comparació ingènua de la mortalitat de Covid en persones vacunades i persones no vacunades, fins i tot si s'ajusta a l'edat, és molt enganyosa perquè aquestes últimes tenen un major risc de mort. començar amb. Almenys una part de la seva major mortalitat per Covid, si no tota, no té res a veure amb no estar vacunats. Simplement són persones més malaltes.
Fins i tot Goldin et al. són conscients del biaix, al qual dediquen una frase al final de l'article:
"El grup no vacunat podria haver patit més comorbiditats, fet que els va portar a ser més susceptibles a la infecció i la mort per SARS-CoV-2, fent que l'efectivitat de la vacuna sembli més gran del que realment és..” [la meva cursiva]
Alguns investigadors pensen que el biaix opera en la direcció contrària (anomenat biaix de confusió per indicació), per la qual cosa la persona no saludable té més probabilitats de ser vacunada perquè està en risc. Independentment, l'efecte net del biaix de vacunats saludables i el biaix de confusió per indicació, si aquest últim existeix, es mostra a la taula inferior (a dalt): els que es van vacunar tenien una mortalitat no COVID substancialment menor. Deuen haver estat més saludables, de mitjana, no al revés.
La taula següent mostra la ràtio de risc i la VE davant la mort per Covid, tal com es calcula a partir de les dades de la taula superior anterior. El VE és al voltant del 80 per cent quan es calcula en diversos moments, i el meu càlcul simplificat per a tot el seguiment (82 per cent) és similar al resultat principal de Goldin et al. (85%). Recordeu que totes aquestes estimacions són versions distorsionades (esbiaixades) de la veritat a causa del biaix dels vacunats saludables (i assumint ingènuament que no hi ha fonts addicionals de biaix).
El més important és que les dades sobre el risc de mort no per Covid permeten una correcció rudimentària d'aquestes estimacions, que sens dubte és millor que no fer cap correcció. El mètode s'explica millor amb un exemple senzill.
Suposem que aparent El risc de mort per Covid és dues vegades més alt en no vacunats que en vacunats, la qual cosa significa una relació de risc esbiaixada de 0.5 a favor dels vacunats i un VE esbiaixat del 50 per cent. Suposem que descobrim que el risc de mort per causes no Covid-XNUMX is També dues vegades més alta en no vacunats. Què implica això?
La vacunació no ha fet cap diferència. No va tenir cap efecte sobre la mort de Covid. Un risc doble de mort per Covid és el risc "de base" esperat de mort en no vacunats perquè generalment estan més malalts. Vacunats o no, haurien tingut un doble risc de mort per Covid que els seus homòlegs vacunats, igual que el seu doble risc de mort per causes no COVID. La relació de risc esbiaixada de 0.5 (VE=50%) s'ha de corregir a 1 (VE=0%).
Per obtenir una relació de risc d'1, a partir d'una relació de risc esbiaixada de 0.5, hem de multiplicar 0.5 per 2, que es pot anomenar factor de biaix. El factor de biaix captura el major risc subjacent de mort en aquells que no estaven vacunats. Es pot estimar mitjançant la relació de risc de mortalitat no relacionada amb Covid, comparant els no vacunats amb els seus homòlegs vacunats.
En el meu exemple senzill, el mètode de correcció va anul·lar el suposat efecte d'una vacuna. Com veurem a continuació, el resultat podria ser qualsevol cosa, des d'un VE atenuat fins a un VE negatiu, on una vacuna suposadament beneficiosa és realment perjudicial.
La taula següent mostra el factor de biaix en l'estudi de Goldin et al. pel temps de seguiment, juntament amb la ràtio de risc corregida, i la VE corregida. Per exemple, durant tot el seguiment, els residents no vacunats de les residències d'avis d'Israel tenien 3.5 vegades més probabilitats de morir per causes no COVID que els residents vacunats (factor de biaix de 3.5). La multiplicació de la ràtio de risc esbiaixada de 0.18 per 3.5 va canviar la ràtio de risc a 0.63 i va reduir la VE del 82% al 37%.
Gairebé totes les morts per Covid s'han acumulat al tercer mes (888 de 899). De fet, el VE esbiaixat era essencialment el mateix (81%). Com que el factor de biaix era més alt (4.1), el VE corregit ara és del 22 per cent.
Tant si la VE era del 22 per cent o del 37 per cent, aquesta és una vacuna mediocre. I es donen pitjors resultats.
Les estimacions esbiaixades de VE van augmentar mínimament amb el temps (del 78 al 82 per cent). El factor de biaix, però, va disminuir de 7.3 en el primer mes de seguiment a 3.5 durant tot el seguiment, cosa que no és massa difícil d'explicar. Donada l'esperança de vida més curta de la cohort no vacunada, els membres més vulnerables d'aquesta cohort van morir abans. Les persones restants van constituir gradualment una cohort supervivent una mica "més saludable", reduint així la bretxa de mortalitat no-Covid entre no vacunats i vacunats.
A finals del primer mes, el factor de biaix era de 7.3 i a finals del segon mes era de 5.2, mentre que la ràtio de risc esbiaixat era similar. Com a resultat, observem un efecte nociu de la vacuna Pfizer el primer mes i un efecte nul en general al final del segon mes. Això és negatiu i zero VE, respectivament, contra la mort de Covid.
Quan la inferència depèn fortament de la quantitat de dades (cap eficàcia el segon mes enfront d'un 22% a 37% d'efectivitat amb un seguiment més llarg), tenim una regla general: la inferència és més forta on tenim més de les dades, no després d'afegir unes quantes observacions més. Al voltant del 95 per cent de totes les morts per Covid s'han produït durant els dos primers mesos (primera fila de la taula anterior).
El mètode de correcció no és perfecte i el resultat depèn del valor del factor de biaix (una estimació per si mateixa). No obstant això, és compatible un augment del risc de mort per Covid durant un període de perill primerenc després de la vacunació altres dades. De fet, els mitjans de comunicació d'Israel van informar de brots d'infecció per Covid a les residències d'avis poc després de l'inici de la campanya de vacunació.
A continuació hi ha dos paràgrafs traduïts de a informe de notícies, del 14 de gener de 2021, unes tres setmanes després de la campanya:
"Un cop més, un fracàs a les residències: al mateix temps que es distribueix la segona dosi de vacunes contra la COVID-19, la pandèmia colpeja fort a les institucions on viuen la gent gran. En les últimes dues setmanes, s'han registrat brots en no menys de 160 institucions geriàtriques i s'han detectat 1,098 nous casos confirmats entre residents d'institucions autoritzades només pel Ministeri de Sanitat.
Paral·lelament a l'augment del nombre de pacients a residències d'avis i centres de residència assistida, durant les últimes dues setmanes, "Senior Shield" [un grup de treball per a la gestió del Covid a les residències d'avis] va deixar de publicar l'informe diari sobre les dades de morbilitat per Covid a les institucions geriàtriques. al web del Ministeri de Sanitat".
Per què van deixar de denunciar? També han vist un augment de la mort per Covid de residents vacunats de residències d'avis durant el primer mes de la campanya?
Tant si la vacuna Pfizer tenia una eficàcia negativa depenent del temps, cap eficàcia o una eficàcia mediocre, l'excel·lent eficàcia contra la mort de Covid, tal com va informar Goldin et al., era falsa. Suposant que aquesta conclusió no es qüestiona, quines són les implicacions?
Alguns lectors podrien pensar que la refutació d'un estudi no vol dir gaire. Goldin et al. estan equivocats, però hi ha altres estudis que donen suport a la narrativa d'una "vacuna altament eficaç" en la població vulnerable. No vam demostrar que els resultats d'aquests estudis també fossin falsos.
No és així com funciona la inferència deductiva. Si es demostra que la VE contra la mort de Covid està lluny de ser "altament eficaç" en un estudi sobre gent gran fràgil, ha de deduir que tots els altres estudis que van informar VE similars o millors també són falsos, també distorsionats pel biaix de vacunats saludables. En cas contrari, hem de fer una hipòtesi poc plausible: malgrat el sever biaix, el joc d'atzar va generar miraculosament el veritable VE en l'estudi de Goldin et al.
Què hauria de passar després?
En primer lloc, el document de Goldin et al. hauria de ser retractat.
En segon lloc, s'hauria d'aturar la vacunació de les persones grans fràgils amb vacunes actualitzades contra la Covid.
En tercer lloc, les agències de salut pública haurien d'iniciar una sol·licitud de sol·licitud (RFA) per a assaigs aleatoris controlats amb placebo de vacunes contra la Covid a les residències d'avis, amb Covid i mortalitat per totes les causes com a criteris finals.
Aquests assaigs estan justificats científicament perquè els residents de residències d'avis, la població més vulnerable, van ser exclosos dels assaigs originals (en els quals la mort no era un punt final). A més, els assaigs aleatoris en aquesta població única esdevenen èticament obligatoris quan es corregeix la VE contra la mort de Covid a partir de dades observacionals que oscil·len entre mediocres i negatives, i hi ha víctimes mortals relacionades amb la vacuna.
Per descomptat, tot l'anterior és rellevant i aplicable en un altre univers.
-
El Dr. Eyal Shahar és professor emèrit de salut pública en epidemiologia i bioestadística. La seva recerca se centra en l'epidemiologia i la metodologia. En els darrers anys, el Dr. Shahar també ha fet importants contribucions a la metodologia d'investigació, especialment en el domini dels diagrames causals i els biaixos.
Veure totes les publicacions
