COMPARTIR | IMPRIMIR | CORREU ELECTRÒNIC
En un recent estudiar publicat a The Malalties infeccioses de Lancet, Watson et al. aplicar models matemàtics per estimar que les vacunacions massives contra la COVID-19 van salvar entre 14 i 20 milions de vides a tot el món durant el primer any de la vacunació contra la COVID-19. programa. Articles anteriors de Brownstone de Horst i Raman ja han assenyalat diverses hipòtesis errònies en l'estudi sobre la durada de la immunitat derivada de la infecció versus la vacuna, així com el fet que no va tenir en compte els esdeveniments adversos de la vacuna i el risc de mortalitat per totes les causes.
Aquí, resumeixo la mecànica de com els autors van arribar a les seves estimacions de morts evitades a causa de les vacunacions massives. A continuació, explico com les hipòtesis defectuoses del model poden conduir a estimacions molt inflades de morts evitades, cosa que pot explicar la manca de validesa facial i consistència interna de l'estudi.
L'estudi utilitza un model generatiu de transmissió, infecció i dinàmiques de mortalitat de la COVID-19 que inclou entre 20 i 25 paràmetres assumits basats en literatura seleccionada (és a dir, l'eficàcia de la vacuna contra la transmissió, la infecció i la mort, les barreges d'edat de cada país, l'estratificació per edats). taxes de mortalitat per infecció, etc.) que s'ajusta a l'excés de morts informades per inferir (però no validar) la transmissibilitat del virus al llarg del temps a 185 països.
L'estudi compara l'excés de morts reals del 2021 amb simulacions (contrafactuals) que se suposa que prediuen la trajectòria de les morts en excés a cada país si no s'haguessin introduït vacunes (és a dir, executant múltiples simulacions dels models ajustats anteriorment després d'eliminar els efectes de les vacunes). La diferència entre aquestes corbes contrafactuals i l'excés de morts reals donen lloc a les morts estimades evitades a causa de la vacunació.
Els models dels autors no semblen tenir en compte l'evolució de la infectivitat o la letalitat del virus, a part de modelar explícitament un augment de les taxes d'hospitalització per infecció a causa de la variant Delta (vegeu la secció 1.2.3 Variants de preocupació al suplement). El supòsit principal de les simulacions contrafactuals és que les morts en excés s'expliquen per l'evolució "natural" del virus tal com es reflecteix en la seva transmissibilitat variable en el temps, que només es pot inferir (ajustar) i no validar.
Si els models assumeixen paràmetres que sobrevaloren o estimen erròniament l'eficàcia de la vacuna contra la transmissió, la infecció i la mort, així com la durada de la protecció de la vacuna, tot ignorant altres fonts d'excés de morts relacionades amb la pandèmia, això comportarà una sobreestimació o una mala estimació del temps. variar la transmissibilitat del virus per tal d'aconseguir un bon ajust amb les corbes de mort en excés de cada país. Això, al seu torn, inflaria artificialment l'excés de mort estimat quan els efectes de la vacunació s'eliminin posteriorment de les simulacions contrafactuals. Detallem aquests punts a continuació.
Els models de Watson et al. confiar en suposicions poc realistes sobre la immunitat derivada de la vacuna
No està clar si els autors consideren la disminució de l'eficàcia de la vacuna en els seus models, i sembla que tots els seus models van assumir una protecció constant de la vacuna durant tot el període d'estudi d'1 any, tot i que els estudis han suggerit que és d'entre 3 i 6 mesos. El model que citen, Hogan et al. 2021 per defecte suposa una protecció contra la vacuna "a llarg termini" (és a dir, > 1 any) (vegeu la Taula 1. a Hogan et al. 2021).
A més, pràcticament tots els estudis sobre l'eficàcia o l'eficàcia de la vacuna exclouen o agrupa els casos simptomàtics dins dels 21 dies posteriors a la primera dosi o dins dels 1 dies posteriors a la segona dosi amb els grups comparadors "no vacunats". Això és problemàtic a la llum de l'evidència que pot ser infectat per COVID augmentar gairebé 3 vegades durant la primera setmana després de la injecció (vegeu Figura 1 del nostre comentari de l'estudi). Això suggereix que les estimacions d'efectivitat de la vacuna informades que es basen en taxes de minúscules observades > 6 setmanes després de la injecció poden tenir en compte (almenys parcialment) infecció-, no la immunitat induïda per la vacuna a causa dels augments a curt termini de la infectivitat de la COVID-19 immediatament després de la vacunació.
Mentre que els models de Watson et al. inclouen un període de latència entre la vacunació i quan s'inicia la protecció, no tenen en compte un augment potencial de la infectivitat i transmissibilitat induïda per la vacuna durant aquest període. No tenir en compte aquest efecte als models sobreestimaria la transmissibilitat del virus en evolució natural i variable en el temps i, per tant, augmentaria l'excés de morts en les simulacions contrafactuals que exclouen els efectes de la vacunació.
Finalment, els autors van explorar l'impacte de l'evasió immune de la immunitat derivada de la infecció mitjançant la realització d'una anàlisi de sensibilitat per estimar les morts evitades per les vacunacions amb diferents percentatges d'escapament immune que van del 0% al 80% (vegeu la figura suplementària 4 a l'article original). En aquests models, els autors deixen clar que assumeixen una protecció constant de la vacuna (no minvant), que és una hipòtesi poc realista (vegeu el paràgraf anterior). Tanmateix, els autors no semblen fer una anàlisi de sensibilitat similar de l'evasió immune de la immunitat derivada de la vacuna, cosa que és important tenint en compte el punt plantejat en el paràgraf anterior.
Els models ignoren l'excés de morts a causa de factors diferents de la COVID-19
Els models ajustats i els seus contrafactuals suposen que s'expliquen les morts en excés a cada país únicament per un virus COVID-19 en evolució natural i la seva transmissibilitat variable en el temps (inferida pel model ajustat). Els models no intenten tenir en compte l'excés de morts causades per altres factors relacionats amb la pandèmia, per exemple, les vacunes en si, així com altres intervencions obligatòries no farmacèutiques. El Els CDC reporten un risc global de mort induït per la vacuna del 0.0026% per dosi basat en el Sistema d'Informació d'Esdeveniments Adversos de Vacunes, o VAERS. VAERS és un sistema d'informes passiu i només pot capturar ~1% de tots els efectes secundaris relacionats amb la vacuna.
Línies d'evidència independents més recents utilitzant VAERS i hipòtesis creïbles sobre el factor de subdeclaraciós i regressió ecològica de les dades de vacunació disponible públicament i mortalitat per totes les causes suggereix que VAERS només pot capturar un 5% de totes les morts induïdes per la vacuna. A més, els models no tenen en compte les morts excessives derivades d'altres factors com ara el bloqueig "morts de desesperació".
En ignorar altres fonts potencials d'excés de morts relacionades amb la pandèmia en els seus models, els models ajustats sobreestimaran i/o estimaran erròniament els efectes de la transmissibilitat del virus natural i variable en el temps per tal d'aconseguir un bon model que s'ajusti a les morts en excés informades, que en el seu torn portaria a un excés de recomptes de morts inflats en les seves simulacions contrafactuals.
Falta de validesa facial
Segons les estimacions a nivell de país dels autors, es van evitar 1.9 milions de morts als EUA assumint una cobertura vacunal del 61% (vegeu la taula suplementària 3 de l'estudi original). El primer any de la pandèmia quan no hi havia vacunes disponibles (2020), n'hi havia 351,039 morts per COVID als EUA. Els models dels autors suggereixen, doncs, que 1.9 milions / 350 k = ~ 5.5 vegades més morts per COVID als EUA s'haurien produït el 2021 (en comparació amb el 2020) si no s'hagués introduït vacunes (vegeu Figura 2 del nostre comentari de l'estudi). Això és molt poc plausible, ja que hi ha molt poques raons per creure que el virus hauria evolucionat de manera natural per ser molt més transmissible i infecciosa. i letal.
Els autors al·ludeixen a una major transmissibilitat el 2021 a causa de la relaxació i/o l'aixecament de les mesures i restriccions de salut pública (confinaments, restriccions de viatge, mandats de màscares, etc.). Tanmateix, la hipòtesi que això podria explicar un augment >5 vegades de les morts per COVID el 2021 contradiu >400 estudis que han arribat a la conclusió que aquestes mesures tenen pocs beneficis per a la salut pública per reduir els resultats de la COVID-XNUMX.
A més, el 2021 (després de la introducció de la vacunació), n'hi havia 474,890 morts per COVID als EUA. Això és aproximadament un 35% més que el 2021, cosa que suggereix una evidència crua que les vacunacions massives va empitjorar Els resultats de COVID en general, d'acord amb les observacions d'augment de la infecciositat abans que s'iniciï la protecció de la vacuna (vegeu el primer punt anterior) i preocupacions d'augment de la gravetat de la malaltia COVID-19 provocada per les vacunes basat en estudis preclínics.
Conclusió
Si bé els models generatius solen ser una eina útil per simular escenaris que no s'han produït, les suposicions inexactes sobre els paràmetres del model poden conduir fàcilment a una especificació incorrecta del model. En el cas de Watson et al. 2022, poden conduir a simulacions contrafactuals que augmentin considerablement les estimacions de morts evitades a causa de les vacunacions massives.
Com que un modelatge tan complicat pot ser massa sensible als paràmetres d'entrada, propens a un sobreajustament i dóna resultats difícils, si no impossibles de validar, no s'hauria d'utilitzar per informar les polítiques i directrius de salut pública. Anàlisi quantitativa de la relació risc-benefici que utilitzen assaig clínic or dades del món real per comparar els riscos de resultats específics, com ara mortalitat per totes les causes or miopericarditis després de la vacunació i la infecció per coronavirus, són molt més informatius i útils en aquest sentit.
Nota: He publicat una versió d'aquest article que inclou figures i bibliografia ResearchGatei va tuitejar el comentari als autors originals de l'estudi amb l'esperança d'una resposta i refutació. També he enviat una versió abreujada de l'article com una carta de 250 paraules a The Malalties infeccioses de Lancet i estic esperant la seva resposta. L'autor agraeix a Hervé Seligmann els comentaris útils i els comentaris sobre l'article.
-
El Dr. Spiro P. Pantazatos és professor adjunt de Neurobiologia Clínica (Psiquiatria) a la Universitat de Columbia. També és investigador científic a l'Institut Psiquiàtric de l'Estat de Nova York.
Veure totes les publicacions
