COMPARTIR | IMPRIMIR | CORREU ELECTRÒNIC
A estudiar titulat "Impacte global del primer any de vacunació contra la COVID-19: un estudi de modelització matemàtica” ha aparegut a la Malalties infeccioses de Lancet revista, el 23 de juny de 2022. S'ha conclòs que s'han salvat prop de 14 a 20 milions de vides amb el desplegament dels cops de Covid-19. Aquest estudi va obtenir immediatament una àmplia cobertura de notícies a tot el món: p La hindú (Índia), Mint (Índia), La Tutor (Regne Unit), CBS Detroit (EUA), etc. Per tant, val la pena mirar la validesa tècnica de l'estudi.
Hipòtesis defectuoses en l'estudi de modelització d'impacte jab: L'estudi de modelització incorpora necessàriament diversos paràmetres importants. Una mirada atenta revela que gran part dels paràmetres crítics es basen en supòsits que ho són conegut a la literatura equivocar-se. La taula següent ho resumeix.
| Aspecte | Suposició en l'estudi de modelització | Crítica, verificació de la realitat del supòsit |
| Immunitat després d'una infecció natural | “pèrdua de la immunitat derivada de la infecció.. segueix una distribució d'Erlang amb a durada mitjana d'un any” (veure estudi complementar). | La immunitat després de la infecció natural és robust i de llarga durada; la protecció contra la infecció dura molt més temps que per al punxat; És probable que la protecció contra malalties greus de tota la vida. |
| Evasió immune a noves variants després de l'exposició a variants anteriors | "Evasió immune per a la immunitat derivada de la infecció es produeix per al 27% de la població prèviament infectada". | L'estudi citat perquè aquest nombre del 27% s'interpreta incorrectament. A l'estudi de cohorts, el 27% dels participants van mostrar una disminució dels anticossos seguida d'un augment. En lloc de significar que aquests individus van tornar a ser susceptibles, vol dir que aquests individus van ser reexposats i els seus el sistema immunitari va funcionar exactament com se suposava. |
| Eficàcia de la vacuna contra la infecció amb la variant Delta |
adenovirus: 67%, ARNm: 88%(vegeu la taula 1 de complementar) | Eficàcia minva en 6 mesos: Adenovirus: 44%, ARNm: 63%Aquesta disminució de l'eficàcia no està modelada. |
| Eficàcia de la vacuna contra la mortalitat | adenovirus: 92%, ARNm: 93%(vegeu la taula 1 de complementar) | L'eficàcia contra la mortalitat s'ha de calcular tenint en compte per tota causa mortalitat; una preimpressió estudiar mostra un aspecte més modest 73% per als cops d'adenovirus, i a negatiu eficàcia de –3% per als cops d'ARNm; per tant, els números modelats són massa optimistes i incorrectes; protecció contra hospitalització i també se sap que la mortalitat està minvant i això no es modela. |
| Eficàcia de la vacuna contra la transmissió | "Suposem que totes les persones vacunades tenen un reducció 50% en infecciositat per a infeccions innovadores". | L'estudi citat per aquesta reducció del 50% diu clarament que l'eficàcia contra la transmissió s'aproxima a zero després de 12 setmanes del jab; altres estudis també han demostrat que l'eficàcia contra la transmissió avançada és gairebé nul·la; per tant, el nombre modelat és incorrecte. |
Totes les suposicions errònies anteriors van en la direcció d'amplificar el possible impacte dels cops, alhora que disminueixen el paper de la immunitat després de la infecció natural. Per tant, és probable que l'estudi de modelització sobreestimi les vides salvades amb el llançament del jab Covid-19. A part dels paràmetres anteriors, hi ha un altre defecte tècnic, tal com s'explica a continuació.
El fracàs colossal del model de transmissió de Covid-19 utilitzat: En general, entre els estudis científics, el modelatge matemàtic té un pes molt menor que els estudis del món real, ja que el modelatge necessàriament ha de fer hipòtesis simplificadores.
En particular, el modelatge de Covid-19 ha fracassat de manera espectacular. Més concretament, la transmissió model per a la Covid-19 proposat a finals de març de 2020, l'Imperial College (Regne Unit) s'ha desactivat per un factor de 10 a 40, tal com es mostra a la taula següent (font de dades: , full de càlcul).
| País | Predicció | Dades del món real | Factor d'error de càlcul per model |
| Suècia | 80,000 morts sense mitigació | ~ 6,000 morts a la primera onada sense bloqueig | 13 vegades |
| Índia | 4.0 milions de morts amb "distanciament social tota la població"5.9 milions de morts sense mitigació | 150,000 morts el 2020 amb 3 mesos de confinament estricte, 6 mesos de diferents nivells de relaxació | 26-39 vegades |
És important tenir en compte que l'estudi actual de modelització d'impacte jab ha utilitzat el mateix model de transmissió de Covid-19 anterior, que se sap que ha fallat per un factor enorme. Com que el model de transmissió anterior va sobreestimar enormement la propagació i les morts de Covid-19, és raonable que el model actual d'impacte del jab que utilitza el model de transmissió hagi sobreestimat molt el nombre de vides salvades amb el llançament del jab.
Conflictes d'interessos financers: Independentment dels defectes tècnics anteriors, aquí hi ha un altre aspecte important. El Llanceta La publicació esmenta clarament que les fonts de finançament d'aquest treball inclouen l'OMS, Gavi, Bill & Melinda Gates Foundation, tots els quals tenen un conflicte d'interessos financer en atacs massius. Tanmateix, la majoria dels mitjans de comunicació han deixat de banda aquesta informació crítica. Això és inadequat i inacceptable en el periodisme honest.
Resum: En conclusió, és possible que els cops hagin salvat algunes vides, però és probable que l'estudi de modelització estigui sobreestimant el mateix. A més, que (a) els científics hagin de recórrer a un estudi de modelització amb tants defectes, i que (b) els mitjans de comunicació hagin de recórrer a una cobertura desequilibrada del mateix sense esmentar els conflictes d'interessos financers, no parla massa bé de la possibilitat d'un gran impacte en vides salvades. L'evidència científica per corroborar un cop com a salvador de vides sempre hauria de ser un assaig de control aleatoritzat rigorós.
-
Bhaskaran Raman és un professor del Departament d'Informàtica i Enginyeria de l'IIT Bombay. Les opinions expressades aquí són la seva opinió personal. Manté el lloc: "Comprendre, desbloquejar, desbloquejar, desbloquear (U5) Índia" https://tinyurl.com/u5india. Es pot contactar amb ell a través de twitter, telegrama: @br_cse_iitb . br@cse.iitb.ac.in
Veure totes les publicacions
