DIJELI | ISPIS | POŠALJI E-POŠTOM
U novije studija objavljeno u The Lancet zarazne bolesti, Watson i suradnici primjenjuju matematičko modeliranje kako bi procijenili da je masovno cijepljenje protiv COVID-19 spasilo između 14 i 20 milijuna života diljem svijeta tijekom prve godine cijepljenja protiv COVID-19. programPrethodni članci o Brownstoneu od Horst i Raman već su istaknuli nekoliko pogrešnih pretpostavki u studiji u vezi s trajanjem imuniteta dobivenog infekcijom u odnosu na cijepljenje, kao i činjenicu da nije uzela u obzir nuspojave cjepiva i rizik od smrtnosti od svih uzroka.
Ovdje sažimam mehanizme kako su autori došli do svojih procjena spriječenih smrtnih slučajeva zahvaljujući masovnom cijepljenju. Zatim detaljnije objašnjavam kako pogrešne pretpostavke u modelu mogu dovesti do znatno napuhanih procjena spriječenih smrtnih slučajeva, što bi moglo objasniti nedostatak stvarne valjanosti i unutarnje konzistentnosti studije.
Studija koristi generativni model dinamike prijenosa, infekcije i smrtnosti od COVID-19 koji uključuje 20-25 pretpostavljenih parametara na temelju odabrane literature (tj. učinkovitost cjepiva protiv prijenosa, infekcije i smrti, dobne razlike u svakoj zemlji, stope smrtnosti od infekcije stratificirane prema dobi itd.) koji je prilagođen prijavljenom višku smrtnih slučajeva kako bi se zaključila (ali ne i potvrdila) prenosivost virusa tijekom vremena u 185 zemalja.
Studija uspoređuje stvarne prekomjerne smrtne slučajeve u 2021. sa simulacijama (kontrafaktualnim primjerima) koje bi trebale predvidjeti putanju prekomjernih smrtnih slučajeva u svakoj zemlji da cjepiva nisu uvedena (tj. provođenjem višestrukih simulacija gore navedenih prilagođenih modela nakon uklanjanja učinaka cjepiva). Razlika između ovih kontrafaktualnih krivulja i stvarnog prekomjernog broja smrtnih slučajeva rezultira procijenjenim brojem smrtnih slučajeva koji su izbjegnuti zbog cijepljenja.
Čini se da autorovi modeli ne uzimaju u obzir evoluciju infektivnosti ili letalnosti virusa, osim što eksplicitno modeliraju povećanje stope hospitalizacije zbog infekcije zbog Delta varijante (vidi odjeljak 1.2.3 Varijante koje izazivaju zabrinutost u Dodatku). Primarna pretpostavka u kontrafaktualnim simulacijama jest da se prekomjerni smrtni slučajevi objašnjavaju „prirodnom“ evolucijom virusa, što se odražava u njegovoj vremenski promjenjivoj prenosivosti, što se može samo zaključiti (prilagoditi), a ne validirati.
Ako modeli pretpostavljaju parametre koji precjenjuju ili pogrešno procjenjuju učinkovitost cjepiva protiv prijenosa, infekcije i smrti, kao i trajanje zaštite cjepivom, a zanemaruju druge izvore prekomjernih smrtnih slučajeva povezanih s pandemijom, to će dovesti do precjenjivanja ili pogrešne procjene vremenski promjenjive prenosivosti virusa kako bi se postiglo dobro usklađivanje s krivuljama prekomjerne smrtnosti u svakoj zemlji. To bi zauzvrat umjetno napuhalo procijenjeni višak smrtnih slučajeva kada se učinci cijepljenja naknadno uklone iz kontrafaktualnih simulacija. Ove točke detaljnije objašnjavamo u nastavku.
Modeli u Watsonu i suradnicima oslanjaju se na nerealne pretpostavke o imunitetu izvedenom iz cjepiva
Nije jasno uzimaju li autori u obzir smanjenje učinkovitosti cjepiva u svojim modelima, a čini se da su svi njihovi modeli pretpostavljali konstantnu zaštitu cjepivom tijekom cijelog jednogodišnjeg razdoblja istraživanja, iako studije su pokazale da je to negdje između 3 i 6 mjeseciModel koji navode, Hogan i suradnici, 2021., prema zadanim postavkama pretpostavlja „dugoročnu“ (tj. >1 godinu) zaštitu cjepivom (vidi Tablicu 1. u Hogan i dr. 2021.).
Osim toga, gotovo svaka studija o učinkovitosti ili djelotvornosti cjepiva isključuje ili svrstava simptomatske slučajeve unutar 21 dan od prve doze ili unutar 1 dana od druge doze u skupine "necijepljenih" usporednih ispitanika. To je problematično s obzirom na dokaze da zaraznost COVID-om može Povećati gotovo 3 puta tijekom prvog tjedna nakon injekcije (vidjeti Slika 1 u našem komentaru studije). To sugerira da se prijavljene procjene učinkovitosti cjepiva koje se temelje na nižim stopama slučajeva uočenim >6 tjedana nakon injekcije mogu (barem djelomično) objasniti infekcija-, a ne cijepljenjem, inducirani imunitet zbog kratkotrajnog povećanja zaraznosti COVID-19 neposredno nakon cijepljenja.
Iako modeli u Watsonu i suradnicima uključuju razdoblje latencije između cijepljenja i početka djelovanja zaštite, oni ne uzimaju u obzir potencijalno povećanje zaraznosti i prenosivosti izazvane cjepivom tijekom tog razdoblja. Neuzimanje ovog učinka u obzir u modelima precijenilo bi prirodno evoluirajuću i vremenski promjenjivu prenosivost virusa te time povećalo broj smrtnih slučajeva u kontrafaktualnim simulacijama koje isključuju učinke cijepljenja.
Konačno, autori su istražili utjecaj izbjegavanja imuniteta uzrokovanog infekcijom provodeći analizu osjetljivosti kako bi procijenili smrtne slučajeve spriječene cijepljenjem s različitim postotcima izbjegavanja imuniteta u rasponu od 0% do 80% (vidi Dodatnu sliku 4 u izvornom članku). U tim modelima autori jasno navode da pretpostavljaju konstantnu (neopadajuću) zaštitu cjepivom, što je nerealna pretpostavka (vidi gornji odlomak). Međutim, čini se da autori ne provode sličnu analizu osjetljivosti izbjegavanja imuniteta uzrokovanog imunitetom uzrokovanim cjepivom, što je važno s obzirom na točku istaknutu u gornjem odlomku.
Modeli ignoriraju dodatne smrtne slučajeve uzrokovane čimbenicima koji nisu COVID-19
Prilagođeni modeli i njihovi kontrafaktualni primjeri pretpostavljaju da je višak smrtnih slučajeva u svakoj zemlji objašnjen Jedino prirodno evoluirajućim virusom COVID-19 i njegovom (prilagođenim modelom zaključenom) vremenski promjenjivom prenosivošću. Modeli ne pokušavaju uzeti u obzir prekomjerne smrtne slučajeve uzrokovane drugim čimbenicima povezanim s pandemijom, na primjer samim cjepivima kao i drugim nefarmaceutskim obveznim intervencijama. CDC izvještava o ukupnom riziku od smrti uzrokovane cijepljenjem od 0.0026% po dozi na temelju Sustava za prijavu nuspojava cjepiva ili VAERS-a. VAERS je pasivni sustav prijavljivanja i može obuhvaćati samo ~1% svih nuspojava povezanih s cjepivom.
Noviji neovisni dokazi koji koriste VAERS i vjerodostojne pretpostavke o faktoru nedovoljnog izvještavanjaS i ekološka regresija javno dostupnih podataka o cijepljenju i mortalitetu od svih uzroka sugeriraju da VAERS može obuhvatiti samo ~5% svih smrtnih slučajeva uzrokovanih cijepljenjem. Osim toga, modeli ne uzimaju u obzir dodatne smrtne slučajeve uzrokovane drugim čimbenicima, poput onih uzrokovanih karantenom. "smrti iz očaja".
Ignoriranjem drugih potencijalnih izvora prekomjernih smrtnih slučajeva povezanih s pandemijom u svojim modelima, prilagođeni modeli će precijeniti i/ili pogrešno procijeniti učinke prirodne, vremenski promjenjive prenosivosti virusa kako bi postigli dobro pristajanje modela prijavljenim prekomjernim smrtnim slučajevima, što bi zauzvrat dovelo do napuhanih brojeva prekomjernih smrtnih slučajeva u njihovim kontrafaktualnim simulacijama.
Nedostatak valjanosti lica
Prema procjenama autora na razini zemalja, u SAD-u je spriječeno 1.9 milijuna smrtnih slučajeva, pod pretpostavkom 61%-tne pokrivenosti cijepljenjem (vidi Dodatnu tablicu 3 u izvornoj studiji). U prvoj godini pandemije kada cjepiva nisu bila dostupna (2020.), bilo je 351,039 smrtnih slučajeva od COVID-a u SAD-uAutorovi modeli stoga sugeriraju da bi se 1.9 milijuna / 350 tisuća = ~5.5 puta više smrtnih slučajeva od COVID-a u SAD-u dogodilo 2021. (u odnosu na 2020.) da nisu uvedena cjepiva (vidi Slika 2 u našem komentaru studije). To je vrlo nevjerojatno jer postoji vrlo malo razloga vjerovati da bi se virus prirodno razvio u toliko prenosiviji, zarazniji i smrtonosan.
Autori aludiraju na veću prenosivost u 2021. zbog ublažavanja i/ili ukidanja javnozdravstvenih mjera i ograničenja (zaključavanja, ograničenja putovanja, obvezno nošenje maski itd.). Međutim, pretpostavka da bi to moglo objasniti >5 puta veći broj smrtnih slučajeva od COVID-a u 2021. proturječi >400 studija koji su zaključili da je bilo malo ili nimalo koristi za javno zdravstvo od ovih mjera u smanjenju ishoda COVID-a.
Štoviše, 2021. (nakon uvođenja cijepljenja) bilo je 474,890 smrtnih slučajeva od COVID-a u SAD-uTo je oko 35% više nego 2021., što sugerira grube dokaze da su masovna cijepljenja pogoršalo Ukupni ishodi COVID-a, u skladu s opažanjima povećane zaraznosti prije početka djelovanja cijepljenja (vidi 1. točku gore) i zabrinutost zbog povećane težine bolesti COVID-19 uzrokovanih cjepivima na temelju predkliničkih studija.
Zaključak
Iako su generativni modeli često koristan alat za simuliranje scenarija koji se nisu dogodili, netočne pretpostavke o parametrima modela mogu lako dovesti do pogrešne specifikacije modela. U slučaju Watsona i suradnika iz 2022., mogu dovesti do kontrafaktualnih simulacija koje uvelike napuhavaju procjene izbjegnutih smrtnih slučajeva zbog masovnog cijepljenja.
Budući da takvo komplicirano modeliranje može biti preosjetljivo na ulazne parametre, sklono prekomjernom prilagođavanju i daje rezultate koje je teško, ako ne i nemoguće validirati, ne bi se trebalo koristiti za informiranje o javnozdravstvenoj politici i smjernicama. Kvantitativne analize omjera rizika i koristi koje koriste kliničko ispitivanje or podaci iz stvarnog svijeta usporediti rizike određenih ishoda, kao što su smrtnost od svih uzroka or mioperikarditis nakon cijepljenja i infekcije koronavirusom, puno su informativniji i korisniji u tom pogledu.
Napomena: Objavio/la sam verziju ovog članka koja uključuje slike i bibliografiju ResearchGatei tvitao je komentar izvornim autorima studije u nadi da ću dobiti odgovor i opovrgnuti tvrdnje. Također sam poslao skraćenu verziju članka kao pismo od 250 riječi Lancet zarazne bolesti i čekam njihov odgovor. Autor zahvaljuje Hervéu Seligmannu na korisnim komentarima i povratnim informacijama o članku.
-
Dr. Spiro P. Pantazatos je docent kliničke neurobiologije (psihijatrije) na Sveučilištu Columbia. Također je i znanstveni istraživač na Psihijatrijskom institutu države New York.
Pogledaj sve postove
