KOPĪGOT | DRUKĀT | SŪTĪT E-PASTU
Ir pagājuši četri gadi, kopš pasaule bija saglabāts, vai nav, ar brīnumainām Covid mRNS vakcīnām.
Ir pagājuši arī vairāki gadi, kopš manu pirmo vēstuli par šo tēmu noraidīja biomedicīnas žurnāla redaktors. Un mana noraidīto vēstuļu sērija par Covid vakcīnām turpina paplašināties. Tagad rezultāts ir 5:0. Pēdējais noraidījums nesen nāca no žurnāla redaktora... Infekcijas žurnāls, kur “Katrā numurā [arī] ir…dzīva sarakstes sadaļa.” Manā nedzīvajā vēstulē bija atsauce uz studēt par veselīgu vakcinēto personu aizspriedumiem Austrijā.
Vai mana gadījumu sērija ir pietiekami liela, lai secinātu cēloņsakarību? Varbūt tā ir. Protams, kopīgais cēlonis varēja būt sliktas kvalitātes zinātne. Vai drīkstu piedāvāt vienu atspēkojošu novērojumu? Mans otrais burts (noraidīja Lancet) būtu atklājis 2021. gadā to, ko Hēgs un līdzautori atklāja 2023. gadā vēstule kas kaut kā iekļuva New England Journal of Medicine... Neuzmanīgs redaktors, manuprāt. Varbūt viņš vai viņa vairs nav redaktors.
Esmu pārliecināts, ka mana piektā noraidītā vēstule bija tikai vēl viens slikti uzrakstīts teksts bez zinātniskas vērtības. Tam noteikti nebija nekāda sakara ar iespēju, ka vēstule kopā ar autoru atbildi varētu būt novedusi pie satraucošiem atklājumiem. Tāpēc ļaujiet man šeit dalīties savā vēstulē. Jūs paši spriedīsiet. atkal: cienīgs vai bezvērtīgs?
Lai padarītu to interesantāku, iekļaušu vēstulē minēto analīzi (neatklājot biedējošo rezultātu). Tomēr to nebija grūti aprēķināt. Rakstā sniegti pierādījumi par ar vakcīnu saistītiem nāves gadījumiem — no Covid — divu nedēļu laikā pēc injekcijas cilvēkiem, kuri iepriekš bija inficēti. Vai arī ļaujiet man to pateikt konservatīvāk: pierādījumi ir vismaz tikpat labi kā raksta pierādījumi par vakcīnas efektivitāti pret Covid nāvi 2021. gada rudenī.
Vēstule
15. gada 2025. maijs
Infekcijas žurnāls
Redaktoram:
Rīdmans un līdzautori ziņo par pārdomātu, visaptverošu veselīgu vakcinēto fenomena analīzi Austrijā, kurā iekļauta jauna pieeja.1 Nevakcinētie tika salīdzināti ar vakcinētajiem pēc vairākiem mainīgajiem, un autori salīdzināja vairākus rezultātus divu nedēļu laikā pēc dažādu devu ievadīšanas. 3. tabulā (rakstā) un S44.–S45. tabulā (papilddokumentā) ir parādīti visu iemeslu mirstības, ar COVID-19 nesaistītas mirstības un COVID-19 mirstības rezultāti.
Tā kā veselīgu vakcinēto personu aizspriedumi laika gaitā samazinās, būtu interesanti pagarināt saskaņoto kohortu analīzi līdz 4 nedēļām un 8 nedēļām. Daudzos pētījumos ir novērtēta efektivitāte viena līdz divu mēnešu laikā pēc vakcinācijas, kas dažkārt sakrita ar COVID-19 viļņa ilgumu.
Autori min rudimentāru korekcijas metodi, kas atvasināta no iepriekšējo notikumu biežuma attiecības korekcijas idejas.2-5 COVID-19 mirstības riska attiecība tiek dalīta ar mirstības riska attiecību, kas nav saistīta ar COVID-19. Lai gan šī vērtība nav perfekta, tā var sniegt labāku ieskatu, ja novērošanas periods tiek pagarināts un COVID-19 nāves gadījumu skaits ir lielāks. Metodes piemērošana 19 COVID-19 nāves gadījumiem (3. tabula, pilnīga primārā vakcinācija) joprojām ir pietiekami laba, lai novērstu neobjektivitāti. Pēc rudimentāras korekcijas attiecība vairs nav zemāka par 1 neatkarīgi no tā, vai tiek izmantotas riska attiecības vai biežuma attiecības.
No otras puses, šķiet, ka S44.–S45. tabulās norādītās rādītāju attiecības bija nepareizi apzīmētas kā riska attiecības un koriģētas riska attiecības.
Ar cieņu
Ejals Šahars, MD, MPH
Profesors emerīts
University of Arizona
Atsauces:
- Riedmann U, Chalupka A, Richter L u.c. Iepriekš inficētu SARS-CoV-2 vakcinēto personu veselības aizspriedumi: kohortas pētījums. Infekcijas žurnāls, 90. sējums, 6. numurs, 2025, 106497, ISSN 0163-4453, https://doi.org/10.1016/j.jinf.2025.106497
- Tannen RL, Weiner MG, Xie D. Divu randomizētu angiotenzīnu konvertējošā enzīma inhibitoru pētījumu atkārtoti pētījumi: turpmāka empīriska "iepriekšējo notikumu biežuma attiecības" validācija, lai pielāgotu neizmērītu traucējošu faktoru pēc indikācijas. Farmakoepidemiols Drug Saf. 2008. gada jūl.;17(7):671–85. doi: 10.1002/pds.1584. PMID: 18327852
- Pálinkás A, Sándor J. COVID-19 vakcinācijas efektivitāte visu iemeslu mirstības novēršanā pieaugušajiem epidēmijas trešā viļņa laikā Ungārijā: valsts mēroga retrospektīvs kohortas pētījums. Vakcīnas (Bāzele). 2022. gada 24. jūnijs; 10(7):1009. doi: 10.3390/vaccines10071009. PMID: 35891173; PMCID: PMC9319484.
- Atanasovs V., Barreto N., Vitls Dž. u. c. COVID-19 vakcīnas efektivitātes pret nāvi izpratne, izmantojot jaunu mērījumu: COVID pārmērīgas mirstības procentu. Vakcīnas (Bāzele). 2023. gada 7. februāris; 11(2):379. doi: 10.3390/vaccines11020379. PMID: 36851256; PMCID: PMC9959409.
- Šahars E. Par metodēm, kā novērst veselīgu vakcinējamo aizspriedumus. Grāmatā: Tēmas epidemioloģijā un statistikāAmazon Kindle e-grāmatas (2025)
Noraidījums
Divas dienas vēlāk manā iesūtnē ieradās ziņojums ar standarta tekstu.
Manuskripta numurs: YJINF-D-25-00940
Raksta nosaukums: Vēstule redaktoram
Atbildīgais autors: emeritētais profesors Ejals Šahars
Iesniegts: Infekcijas žurnāls
Godātais emeritētais profesors Šahar,
Liels paldies par manuskripta iesniegšanu žurnālam “Infekcija”. Diemžēl mēs saņemam daudz vairāk rakstu, nekā mums ir publicēšanas vieta, un tāpēc varam apstrādāt ierobežotu iesniegumu skaitu. Diemžēl pēc redaktoru izskatīšanas šis raksts nesasniedza pietiekamu prioritāti. Lūdzu, ņemiet vērā, ka mēs neaicinām atkārtoti iesniegt rakstu, par kuru ir saņemts noraidījuma lēmums.
Man žēl par šo nelabvēlīgo lēmumu un to, ka mēs nevaram sniegt konkrētākus noraidījuma iemeslus, un es ceru, ka jūs turpināsiet iesniegt savus darbus žurnālam "Infekcija".
Ar cieņu,
Profesors Roberts Čārlzs Rīds
Montāžas režisors
Infekcijas žurnāls
Biju nedaudz pārsteigts. Interesanti, ka standarta teksts bija rakstīts noraidītiem manuskriptiem (rakstiem). Vai viņiem nav salīdzināma teksta noraidītām vēstulēm? Cik bieži šis žurnāls noraida vēstules? Jūsu minējums ir tikpat labs kā manējais. Varbūt tas pat ir līdzīgs manējam.
Analīze
Zemāk esošie skaitļi tika pārrakstīti no 3. tabulas rakstā (versija 2, labots). Šie ir dati un rezultāti, uz kuriem atsaucas mana vēstule. Tika pievienota ticamības robežas attiecība (mans aprēķins). Vēlāk rakstīšu vairāk par šo statistisko indeksu, bet jo mazāks skaitlis, jo labāka ir aprēķinātā riska attiecība (HR).
GaldiRiska attiecības (HR) un 95 % ticamības intervāli (TI) Covid-XNUMX un citu slimību mirstībai atkarībā no vakcīnas devu skaita divās nedēļās pēc vakcinācijas. Kontroles grupa (šajā laika posmā nevakcinēta) tika saskaņota ar katru vakcinēto cilvēku grupu pēc vecuma grupas, dzimuma un pansionāta dzīvesvietas.
Nāves riska attiecības tika iegūtas no saskaņotām kohortām, tāpēc tika novērsta vecuma, dzimuma un pansionāta dzīvesvietas radītā sajaukšanās. Nevakcinētie tika saskaņoti arī vakcinācijas datumā, tāpēc tika novērsta laika tendenču radītā sajaukšanās. Atlikušais traucējošais faktors ir veselo vakcinēto fenomens. Vakcinētie cilvēki vidēji ir veselāki nekā nevakcinētie līdzinieki, tāpēc sagaidāms, ka viņu Covid mirstība būs zemāka pat tad, ja viņiem tiktu injicēts placebo. Var redzēt, ka viņu nāves risks no kas nav Covid cēloņi bija zemāki (riska attiecības < 1). Tas ir tāpēc, ka viņi bija veselīgāki, nevis tāpēc, ka Covid vakcīnas ir panaceja. Veselīgu vakcinēto fenomens, šķiet, ir universālsTas nepazūd pēc divām nedēļām.
Tomēr autori neizvēlējās nevakcinētus, nevakcinētus cilvēkus. Viņi raksta: “Nevakcinēto kontroles grupai nebija dokumentētu vakcināciju līdz pat 14 dienām pēc attiecīgās saskaņotās vakcinācijas dienas.”
Tas nozīmē, ka veselo vakcinēto neobjektivitāte tika novērtēta pret grupu, kurā bija iekļauti cilvēki, kuri tika vakcinēti vēlāk. Patiesā neobjektivitāte, iespējams, bija lielāka.
Atpakaļ pie iepriekš minētajām tabulām.
Visi Covid izraisītas nāves riska koeficienti ir mazāki par 1, un tie visi ir neobjektīvi. Šajā laika posmā (divās nedēļās) nav sagaidāms nekāds ieguvums. Kā jau rakstīju savā vēstulē un kaut kur citur, pastāv metode neobjektivitātes novēršanai, kas nav perfekta, bet ir labāka nekā nekāda korekcija. Daliet Covid izraisītas nāves riska attiecību ar Covid neizraisītu nāves gadījumu riska attiecību.
Šajā gadījumā, ja rezultāts ir aptuveni 1, neobjektivitāte ir novērsta. Ja tas joprojām ir zem 1, neobjektivitāte nav pilnībā novērsta. Ja tas ir virs 1, mums vajadzētu uztraukties. Vai mēs novērojam paaugstinātu nāves risku, ko aizēnoja veselīgu vakcinēto neobjektivitāte?
Rezultāti ir parādīti tabulā.
TabulaRiska attiecības: neobjektīvas un koriģētas.
Pēc korekcijas Covid nāves riska koeficienti divu nedēļu laikā pēc pirmās un otrās injekcijas ir attiecīgi 1.48 un 1.91.
Vai tā ir patiesība? Iespējams. Tūlītējais pēcvakcinācijas periods ir pakļauts inficēšanās un nāves riskam. Esmu to redzējis datos no Izraēla, Dānija, un ZviedrijaArī citi par to ir rakstījuši.
Runājot par trešo injekciju (0.29/0.30=0.97), varu piedāvāt divus konkurējošus skaidrojumus:
Pirmā ir īsa. Tie nelaimīgie vakcinētie cilvēki, kuri bija uzņēmīgi, ir miruši pēc vienas vai divām devām. Starp tiem, kas sasnieguši trešo devu, uzņēmīgu cilvēku vairs nav.
Otrais skaidrojums ir garš. Aplēstā Covid nāves riska attiecība (0.29) ir slikta. Tā ir balstīta tikai uz četriem notikumiem. Kā mēs zinām, cik slikta tā ir, piemēram, salīdzinot ar aplēsēm divām un vienai devai? Mēs aprēķinām indeksu, ko sauc par ticamības robežas attiecību: augšējā robeža dalīta ar apakšējo robežu. Attiecība ir 9.7 trīs devu saņēmējiem, salīdzinot ar 2.9 (divas devas) un 2.8 (viena deva).
Ja aprēķināsiet ticamības robežas attiecību no daudziem pētījumiem, kā esmu darījis gadu gaitā, jūs atklāsiet, ka pietiekami liela mēroga pētījumi ģenerē attiecību aptuveni 2, bet maza mēroga pētījumi (ar dažiem notikumiem) ģenerē attiecības, kas ir uz ziemeļiem no 5. Tuvu 10 iegūstat, ja secinājums tiek iegūts no četriem notikumiem vienā kategorijā. Vissvarīgākais ir tas, ka novērtējuma vērtība ir apgriezti proporcionāla ticamības robežas attiecībai, nevis "statistiskā nozīmībai". Es drīz paskaidrošu, kāpēc.
Miljardiem cilvēku ir vakcinēti, un mēs cenšamies izdarīt secinājumus no 19 un 21 notikuma, jo vienā rakstā pēc otra netiek iekļauti dati no agrīnā pēcvakcinācijas perioda.
Turklāt ilgstoša saskaņoto kohortu novērošana var sniegt unikālu ieskatu patiesajā vakcīnas efektivitātē, jo nevakcinētie tika saskaņoti vakcinācijas datumā. (Vakcinācijas kampaņas bieži sakrita ar Covid viļņiem, kas radīja neskaidrības.) Autoriem ir gandrīz ideāls pētījuma vide: lielas kohortas, atbilstība galvenajiem mainīgajiem un dati par nāves gadījumiem, kas nav saistīti ar Covid, kas ļauj koriģēt veselīgu vakcinēto personu aizspriedumus. Taču mēs, visticamāk, neredzēsim šos datus, jo manai vēstulei nebija pamata. Varbūt citā vēstulē tas tiks pieminēts un tā tiks pieņemta. Vai varbūt nē.
Ļaujiet man atkārtot savu konservatīvo apgalvojumu sākumā:
Šeit sniegtie pierādījumi ir vismaz tikpat labi kā pierādījumi par vakcīnas efektivitāti pret Covid izraisītu nāvi 2021. gada rudenī.
Zemāk esošie skaitļi tika pārrakstīti no 2. tabulas rakstā (versija 2, labots). Tika pievienota ticamības robežas attiecība (mans aprēķins).
TabulaCovid mirstības riska attiecības (HR) un 95 % ticamības intervāli (95 % TI) atkarībā no devu skaita 2021. gada oktobrī un novembrī. (augsta slimības slodze). Atsauces grupa nav vakcinēta, kas ļauj mainīt vakcinācijas statusu.
Kā redzat, Covid nāves gadījumu skaits ir mazāks nekā saskaņotajās kohortās, un ticamības robežu koeficienti ir ievērojami lielāki. Trīs devu ticamības robežu koeficients pārspēj rekordus (20).
Es dzirdu autorus un lasītājus sakām: “Taču visi iepriekš minētie aprēķini ir statistiski nozīmīgi. Konfidences intervāla augšējā robeža ir zem 1, kas nozīmē…” p-vērtība < 0.05.”
Tiešām. Tomēr “statistiski nozīmīgs” nav tas, ko jūs droši vien domājat.
Runa nav par tāmes kvalitāti.
Ātrais kurss (tiem, kurus interesē statistika un lingvistika)
Mans piemērs ir ņemts no 3 devām (tabula iepriekš): HR (95% TI): 0.04 (0.01–0.20). Aplēse (0.04) ir statistiski ļoti nozīmīga.
Tabula“Statistiski nozīmīga” un stabilas alternatīvas (ticamības robežas attiecības) lietošana un ļaunprātīga izmantošana.
Visi tabulas pirmajā rindā minētie apgalvojumi (spriedumi) ir nepatiesi — neapstrīdami nepatiesi. Tie ir atvasināti no neveiksmīgas, dziļi iesakņojušās vārda “statistiski nozīmīgs” nepareizas interpretācijas, kurai ir vēsturiski lingvistiskas saknes.
Kad šis termins tika radīts pirms daudziem gadiem, īpašības vārdam “nozīmīgs” bija cita nozīme. 19. gadsimta beigu angļu valodā tas nozīmēja, ka aplēse nozīmēja (parādīja) pierādījumus pret nulli. Šī frāze neatsaucās uz nevienu novērtējuma iekšējo kvalitāti.Gadu gaitā vārda “nozīmīgs” mūsdienu nozīme ir aizstājusi sākotnējo nozīmi, kļūdaini piedēvējot pašam novērtējumam īpašības (nozīmīgs, ticams, uzticams, maz ticams, ka tas ir nejauši).
Nevienai no šīm interpretācijām nav pamata statistiskajā testā. Tā ir tikai tukša vēlmju domāšana. Nulles hipotēzes noraidīšana balstās uz aplēsi (izmantojot testa statistiku); tā nepiešķir aplēsei nekādu ticamību. Ja vēlamies uzzināt par aplēses nejaušības īpašībām, mums jāpaļaujas tikai uz standarta kļūdu, un ticamības robežas attiecība ir triviāla matemātika attiecībā uz standarta kļūdu. Jo tuvāk tā ir 1, jo labāka ir aplēse. Vērīgs epidemiologs ierosināja šo indeksu pirms daudziem gadiem, taču dažreiz jaunas un derīgas idejas ilgstoši snauda.
Lingvistisko stāstu varat izlasīt grāmatā. Dāma, kas garšo tēju: Kā statistika divdesmitajā gadsimtā revolucionizēja zinātni autors Deivids Solsburgs. Viena rindkopa 98. lappusē ir acīm vērta.
Epilogs
Šajā rakstā, kas ietver 72 lappuses papildu analīzes, ir vēl daudz ko uzrakstīt; daļa no tā tika “pieprasīta pārskatīšanas procesa laikā”. Varu iedomāties cīņu ar naidīgiem recenzentiem, ja tēma ir veselīgu vakcinēto cilvēku aizspriedumi.
Man jau ir aptuveni 100 datu un analīzes rindas Excel failā. (Priekšskatījums: trešā deva bija bezjēdzīga, un vairāk devu varēja būt sliktākas.) Vai man vajadzētu nosūtīt manuskriptu profesoram Rīdam, kurš cerēja, ka es turpināšu iesniegt savu darbu? Infekcijas žurnāls?
Ļauj man par to padomāt.
-
Dr. Ejals Šahars ir sabiedrības veselības emeritētais profesors epidemioloģijā un biostatistikā. Viņa pētījumi koncentrējas uz epidemioloģiju un metodoloģiju. Pēdējos gados Dr. Šahars ir devis arī nozīmīgu ieguldījumu pētījumu metodoloģijā, īpaši cēloņsakarību diagrammu un aizspriedumu jomā.
Skatīt visas ziņas
