Dzień dobry,
Dwadzieścia lat temu świat stanął w obliczu pandemii wirusa zwanej pandemią Covid (wtedy Covid-19), która dotknęła głównie osoby starsze i została rozdmuchana do nieoczekiwanych rozmiarów. Wirus został stworzony w laboratorium w ramach głupich i niebezpiecznych badań nad zyskiem funkcji.
Wielu z was było zbyt młodych, aby pamiętać szczegóły, ale jednym ze znaczących wydarzeń było opracowanie szczepionki mRNA, obecnie nazywanej terapią genową. Nie tylko została opracowana szybko, ale również szybko przetestowana i twierdziła, że jest wysoce skuteczna w zapobieganiu śmierci z powodu Covid, w oparciu o to, co wówczas nazywano „badaniami w świecie rzeczywistym”. Nie było żadnych badań z randomizacją z punktem końcowym śmiertelności.
Jak wiemy, nowa terapia genowa była daleka od wysokiej skuteczności. „Badania w świecie rzeczywistym” były obciążonymi stronniczością kohortami obserwacyjnymi, a skuteczność była w najlepszym razie tymczasowa i przeciętna. Jeśli wiele istnień zostało uratowanych dzięki tym zastrzykom, to zostały uratowane w hipotetycznych modelach, nie ma w statystykach śmiertelności.
Dwadzieścia lat później nadal badamy długoterminowe konsekwencje zachorowalności i śmiertelności spowodowane rozproszonymi lipidowymi nanocząsteczkami (nośnikami mRNA), samoistnie wytwarzanym toksycznym białkiem kolczastym i aberracyjnymi białkami w różnych tkankach, podwyższonym poziomem przeciwciał IgG4 po wielokrotnych wstrzyknięciach oraz integracją obcych fragmentów DNA z genomem.
Dzisiaj przyjrzymy się pierwsze badanie które zgłosiły skuteczność w zapobieganiu zgonom z powodu COVID-84 na poziomie 72%, 62%, 44% lub XNUMX% — po pierwszym zastrzyku — i wyciągnął kilka wniosków.
Artykuł, oparty na danych pochodzących z największej organizacji zajmującej się opieką zdrowotną w Izraelu, został przesłany i opublikowany w Internecie w lutym 2021 r., zaledwie dwa miesiące po rozpoczęciu kampanii szczepień.
Pierwsza lekcja: Zawsze należy ignorować nazwę czasopisma, nazwiska autorów i frazę „recenzowane”. Żadna z nich nie jest wskaźnikiem wiarygodnych wyników. Błędy w badaniach obserwacyjnych są trudne do wykrycia i usunięcia, a w tamtym czasie niewielu badaczy rozumiało znaczenie zjawisko zdrowego zaszczepionego (rodzaj błędu zakłócającego) i różnicowa błędna klasyfikacja przyczyny zgonu (rodzaj stronniczość informacyjna). Oba są dziś powszechnie znane wśród epidemiologów, dzięki powoli publikowanym danym na temat zgonów z przyczyn innych niż COVID-19 według statusu szczepienia oraz przeglądom aktów zgonu z tamtego okresu w zestawieniu z powiązanymi dokumentami szpitalnymi.
Druga lekcja: Nigdy nie ufaj badaniom, które pokazują szacunki skuteczności w zapobieganiu śmierci, które wahają się od 44% (dolny 95% przedział ufności: -36%) do 84% (górny 95% przedział ufności: 100%) — w maksymalnym okresie obserwacji wynoszącym około jednego miesiąca. Wnioskowanie jest zbyt wrażliwe na decyzje analityczne, a typowym powodem jest skąpe dane.
W dużej kohorcie odnotowano tylko 41 zgonów z powodu Covid (około 600,000 59 dopasowanych par), lub XNUMX w innej analizie, a wiele z nich nie było śmiercią z powodu Covid, jak zobaczymy później. To, że inne punkty końcowe były wspólne, nie ma znaczenia. Żaden punkt końcowy nie może zastąpić śmierci.
Prawdopodobnie jesteś zaskoczony, że autorzy oszacowali skuteczność na podstawie tak małej liczby zgonów, a tym samym wpłynęli na politykę zdrowia publicznego dla miliardów. To było niespotykane przed pandemią Covid i jest niespotykane w dzisiejszych czasach. Ale musisz zrozumieć sposób myślenia autorów w kontekście tamtych czasów. Wybitni badacze i główne media były mocno stronnicze w stosunku do wszystkiego, co wyolbrzymiało zarówno znaczenie pandemii, jak i wpływ nowej szczepionki. Dopuszczalne było publikowanie korzystnych wyników na podstawie skąpych danych.
Trzecia lekcja: Gdy przytłoczą cię liczby, modele, tabele, wykresy, materiały uzupełniające i wyrafinowane decyzje analityczne, sprawdź, co znajdziesz w prostym obliczeniu. Nie twierdzę, że „prymitywna” analiza nie może wprowadzać w błąd, ale czasami możesz uznać ją za wystarczająco pouczającą. Prosta analiza danych dotyczących śmiertelności to to, co zrobimy dalej.
Przypomnę najpierw, że wszelkie wnioski przyczynowe wyprowadza się z założeń, z których niektóre są trywialne (np. integralność plików danych); inne są bardziej skomplikowane. Pytanie, które się nasuwa, brzmi: czy przy rozsądnych założeniach dane są zgodne z niemal zerową skutecznością przeciwko śmierci, a nie 44% do 84%?
Odpowiedź brzmi: „tak”.
Przyjmę dwa założenia:
1. Żadnemu zgonu z powodu COVID-14 nie udało się zapobiec w ciągu pierwszych dwóch tygodni od zastrzyku, więc wszelkie zaobserwowane korzyści ze stosowania pierwszej dawki przed XNUMX. dniem można całkowicie wytłumaczyć błędem systematycznym.
2. Błędy, które występowały w pierwszych dwóch tygodniach, utrzymywały się w późniejszych okresach obserwacji.
Autorzy zaakceptowali pierwsze założenie. Ich szacunki skuteczności w głównych analizach nie uwzględniały pierwszych 13 dni obserwacji. Napisali:
„Okres bezpośrednio po pierwszej dawce, kiedy odporność stopniowo się buduje, został wyłączony z głównych analiz, ponieważ w tym okresie współczynnik ryzyka powinien wynieść blisko 1”.
Przedstawiono dwa wykresy skumulowanej śmiertelności z powodu Covid: jeden w artykule głównym (po lewej), drugi w dodatku uzupełniającym (po prawej). Pod każdym wykresem obliczyłem współczynnik ryzyka zgonu w trzech kolejnych dwutygodniowych odstępach.
Pomijając pierwszy przedział, skuteczność szczepionki (jeden minus współczynnik ryzyka) waha się od 44% do 76%, podobnie jak zakres szacunków podany przez autorów (44% do 84%). W tym przypadku prosta analiza rozproszonych danych w dużej mierze zgadza się z wyrafinowanymi analizami. To było wystarczająco dobre.
W przeciwieństwie do autorów nie odrzuciłem jednak danych z pierwszych dwóch tygodni jako „tymczasowego wzrostu liczby zdarzeń wśród osób niezaszczepionych”, co było niczym więcej niż pobożnym życzeniem. Założyłem raczej, że uprzedzenia, które działały w tym czasie, nie zniknęły w cudowny sposób.
Jakiekolwiek by one nie były, ich zbiorczą wielkość można oszacować za pomocą współczynnika odchylenia — mnożnika, który przywraca oczekiwany efekt zerowy (współczynnik ryzyka = 1) w pierwszych dwóch tygodniach. Wynosił on 3 (tabela po lewej) lub 2.3 (tabela po prawej).
Jak widać powyżej, zastosowanie korekty czynnika odchylenia do szacunków współczynnika ryzyka w kolejnych dwutygodniowych odstępach wyeliminowało pseudokorzyść z rozpoczęcia protokołu szczepienia dwudawkowego. Obserwujemy typowy losowy rozrzut wokół parametru bliskiego zera: 0.72, 1, 1.2, 1.3. A jeśli skorygujemy szacunki autorów o czynnik odchylenia wynoszący 3, otrzymamy następujący rozrzut: 0.48, 0.84, 1.1, 1.7.
Które uprzedzenia okazały się błędne i jakie dowody pozwalają wnioskować o ich trwałym istnieniu?
Było co najmniej dwa powody: błędna klasyfikacja przyczyny zgonu i zjawisko zdrowych osób zaszczepionych.
Mówiąc ogólnie, błędna klasyfikacja oznacza, że niektóre zgony z powodu Covid zostały błędnie sklasyfikowane jako zgony niezwiązane z Covid, a niektóre zgony niezwiązane z Covid zostały błędnie sklasyfikowane jako zgony z powodu Covid. Skupimy się na tym drugim przypadku, który był znacznie częstszy.
W tamtym czasie było naturalne i opłacalne finansowo przypisywanie zgonów Covidowi, poprawnie i niepoprawnie. Na przykład w Izraelu połowa zgłoszonych zgonów Covid podczas kampanii szczepień nie przyczyniło się do nadmiernej śmiertelności, co oznacza, że te osoby umarłyby niezależnie od pozytywnego wyniku testu PCR. Nie umarli z powodu Covid, a szczepionka na Covid nie mogłaby ich uratować.
Z tego wynika, że około 20 z 41 zgonów w badaniu (lub 30 z 59) nie było spowodowanych przez Covid. Jeśli tak, badanie oszacowało skalę błędów (pseudoefekt na śmierć bez Covid), tak samo jak oszacowało skuteczność (przeciwko śmierci z Covid)…
To, że wiele zgłoszonych zgonów z powodu Covid nie było spowodowanych wirusem, jest również widoczne w rozkładzie czasu do zgonu w badaniu. Mediana wyniosła zaledwie 11 dni po pozytywnym teście PCR (górny rysunek), co jest krótszą wartością niż typowy rozkład po wystąpieniu objawów (dolny rysunek) — mediana 19 dni — nawet jeśli test wykonano 1–3 dni po wystąpieniu objawów. Innymi słowy, rozkład został przesunięty w lewo w porównaniu z tym, czego spodziewamy się w przypadku prawdziwych zgonów z powodu Covid.
Dlaczego to przesunięto? Ponieważ wiele zgonów miało inne przyczyny. Były to zgony pacjentów hospitalizowanych z różnych powodów, u których przy przyjęciu stwierdzono przypadkowy, pozytywny wynik testu PCR. Należy pamiętać, że co najmniej 50% zakażeń było bezobjawowych, a kampania szczepień zbiegła się z zimową falą Covid.
Mamy więc wyraźne dowody błędnej klasyfikacji przyczyny zgonu, ale było gorzej. Błędna klasyfikacja była różnicowa, co oznaczało „zależność od statusu szczepienia”.
Błędna klasyfikacja była różnicowa, ponieważ test PCR nie był stosowany jednolicie. Osoby zaszczepione były mniej skłonne do testowania niż ich niezaszczepieni odpowiednicy, z dwóch prawdopodobnych powodów: Po pierwsze, niektórzy lekarze i niektóre osoby zaszczepione mogły przypisać objawy Covid „reaktogenności” — objawom podobnym do Covid po szczepieniu — więc test PCR nie został wykonany. Po drugie, co ważniejsze, założono, że terapia genowa była wysoce skuteczna, więc po co zawracać sobie głowę testem PCR u osób zaszczepionych? Co więcej, takie testy były otwarcie zniechęcane.
Różnicowa błędna klasyfikacja statusu zakażenia została przeniesiona na inne punkty końcowe, w tym zgony. Chociaż w tamtym czasie zgony z powodu COVID-19 były ogólnie zawyżone, zgony osób zaszczepionych były rzadziej rejestrowane niż te osób niezaszczepionych. Wiem, to trochę skomplikowane. Tak czy inaczej, wynik błędu testowania jest oczywisty: niższy wskaźnik zgłaszanych zgonów z powodu COVID-19 u osób zaszczepionych — pseudoskuteczność.
Czy pytasz o zgony z wszystkich przyczyn w badaniu?
Dane były dostępne dla autorów, ale nie zostały zgłoszone. W rzeczywistości zgony niezwiązane z COVID-19 były konsekwentnie ukrywane w większości prac z tamtego okresu. Badania nad szczepionką przeciwko COVID-19 były mocno stronnicze, świadomie lub podświadomie. Wiem, trudno w to uwierzyć.
Zróżnicowana błędna klasyfikacja przyczyny zgonu wiązała się z innym silnym błędem, powszechnie dziś dostrzeganym: zjawisko zdrowego zaszczepionegoOsoby zaszczepione były zdrowsze od osób niezaszczepionych, a standardowe metody korekty nie były w stanie całkowicie wyeliminować tego uprzedzenia.
Wówczas wielu badaczy uważało to uprzedzenie za przejściowe zniekształcenie: osoby chore opóźniały szczepienie do czasu wyzdrowienia, a osoby o krótkiej oczekiwanej długości życia nie były szczepione.
To oczywiście prawda, ale zjawisko zdrowych zaszczepionych jest szerokie i długotrwałe. Z różnych przyczyn psychospołecznych osoby zaszczepione przeciwko grypie lub Covid były na początku zdrowsze. W rezultacie rzadziej umierały z powodu Covid i z przyczyn innych niż Covid, które stanowiły przyczynę 41 lub 59 zgonów w badaniu. Zjawisko zdrowych zaszczepionych, w połączeniu z różnicową błędną klasyfikacją, łatwo wyjaśnia „wpływ” na śmierć. Żadne z uprzedzeń nie zniknęło po 13 dniach obserwacji.
W tamtym czasie rzadko wspominano o błędnej klasyfikacji, ale wszyscy przynajmniej mówili o możliwości mylenia niezmierzonych cech zdrowotnych. I były innych źródeł mylących wniosków, których dziś nie będziemy omawiać. W tym badaniu i w niezliczonych późniejszych „badaniach w świecie rzeczywistym” działała doskonała burza uprzedzeń. W rzeczywistości samo zjawisko zdrowych zaszczepionych wystarczyło, aby stworzyć iluzję skutecznego szczepionka i dawki przypominające u wątłych osób starszych.
Czy zastanawiasz się, czy cokolwiek z tego zostało ujawnione lub podejrzewane „w czasie rzeczywistym”?
Tak, to było. Ale nie w czasopismach biomedycznych ani w mediach głównego nurtu. Ci, którzy próbowali krytykować nową terapię genową, za którą pośpiesznie przyznano Nagrodę Nobla, byli nazywani antyszczepionkowcami. Wątpliwości co do bezpieczeństwa zastrzyków były protekcjonalnie określane jako „wahania przed szczepieniami”. Większość świata była Wyprany mózg.
Potężne siły wykoleiły normalny bieg nauki biomedycznej i zajęło wiele lat, aby doprowadzić nas z powrotem do miejsca, w którym jesteśmy teraz. Być może to jest najważniejsza lekcja dla Ciebie na dziś. „Nauka jest ustalona” to zawsze fake news. Nie pozwól nikomu cenzor znów wymiana naukowa.
Pozwólcie mi zakończyć dzisiejszy wykład mądrym cytatem Karl Popper, filozofa nauki XX wieku, z moimi dodatkami w nawiasach.
„Istnieją różne źródła naszej wiedzy, ale nikt nie ma autorytetu…Podstawowym błędem popełnianym przez filozoficzną teorię ostatecznych źródeł naszej wiedzy jest to, że nie rozróżnia ona wystarczająco wyraźnie kwestii pochodzenia [np. analitycy danych z Harvardu tak pisali w New England Journal of Medicine] i kwestie ważności [Czy ich badanie rzeczywiście wykazało ochronę przed śmiercią??]”
Odebrane z Średni
Dołącz do rozmowy:
Opublikowane pod a Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Licencja międzynarodowa
W przypadku przedruków ustaw link kanoniczny z powrotem na oryginał Instytut Brownstone Artykuł i autor.
