Günaydın,
Yirmi yıl önce dünya, esas olarak yaşlıları etkileyen ve abartılan Covid pandemisi (o zamanlar Covid-19) adı verilen bir virüs pandemisiyle karşı karşıyaydı. Virüs, aptalca ve tehlikeli işlev kazanımı araştırmasının bir parçası olarak bir laboratuvarda yaratıldı.
Birçoğunuz detayları hatırlayamayacak kadar gençtiniz ancak önemli olaylardan biri, artık gen terapisi olarak adlandırılan bir mRNA aşısının geliştirilmesiydi. Sadece hızlı bir şekilde geliştirilmekle kalmadı, aynı zamanda hızlı bir şekilde test edildi ve o zamanlar "gerçek dünya çalışmaları" olarak adlandırılanlara dayanarak Covid'den kaynaklanan ölüme karşı oldukça etkili olduğu iddia edildi. Ölümlülük son noktasına sahip randomize bir çalışma yoktu.
Artık bildiğimiz gibi, yeni gen terapisi son derece etkili olmaktan uzaktı. "Gerçek dünya çalışmaları" önyargı yüklü gözlemsel kohortlardı ve etkinlik en iyi ihtimalle geçici ve vasattı. Bu enjeksiyonlarla birçok hayat kurtarıldıysa, bunlar varsayımsal modellerde kurtarıldı. ölüm istatistiklerinde yok.
Yirmi yıl sonra hala yayılmış lipid nanopartiküllerinin (mRNA taşıyıcıları), kendi kendine üretilen toksik spike proteininin ve çeşitli dokulardaki anormal proteinlerin, tekrarlanan enjeksiyonlardan sonra yükselen IgG4 antikor seviyelerinin ve yabancı DNA parçalarının genoma entegrasyonunun uzun vadeli morbidite ve mortalite sonuçlarını inceliyoruz.
Bugün inceleyeceğiz ilk çalışma Covid'den ölüme karşı etkinliğinin ilk enjeksiyondan sonra %84, %72, %62 veya %44 olduğunu bildirenleri inceleyin ve birkaç ders çıkarın.
İsrail'in en büyük sağlık kuruluşunun verilerine dayanan makale, aşılama kampanyasının başlamasından yalnızca iki ay sonra, Şubat 2021'de çevrimiçi olarak sunuldu ve yayınlandı.
İlk ders: Derginin adını, yazarların adlarını ve "hakemli" ifadesini her zaman görmezden gelmelisiniz. Bunlardan hiçbiri geçerli sonuçların göstergesi değildir. Gözlemsel çalışmalardaki önyargıları tespit etmek ve ortadan kaldırmak zordur ve o zamanlar çok az araştırmacı önyargıların önemini anlamıştı. sağlıklı aşı olgusu (bir tür kafa karıştırıcı önyargı) ve ölüm nedeninin farklı şekilde yanlış sınıflandırılması (bir tür bilgi önyargısı). Her ikisi de bugün epidemiyologlar arasında yaygın bir bilgi haline geldi, bunun nedeni aşılama durumuna göre Covid dışı ölümlere ilişkin yavaş yavaş açıklanan veriler ve o zamandan bu yana ölüm belgelerinin bağlantılı hastane kayıtlarıyla karşılaştırılmasıydı.
İkinci ders: Ölüm karşısında etkinlik tahminlerinin %44 (alt %95 güven aralığı: -%36) ile %84 (üst %95 güven aralığı: %100) arasında değiştiğini gösteren bir çalışmaya asla güvenmeyin — yaklaşık bir aylık maksimum takip süresi içinde. Çıkarım, analitik kararlara aşırı duyarlıdır ve tipik nedeni seyrek verilerdir.
Büyük kohortta (yaklaşık 41 eşleşen çift) yalnızca 600,000 bildirilen Kovid ölümü vardı veya başka bir analizde 59 ve bunların çoğu daha sonra göreceğimiz gibi Kovid'den ölüm değildi. Diğer son noktaların yaygın olması önemli değil. Hiçbir son nokta ölümün yerini tutamaz.
Yazarların bu kadar az sayıda ölüme dayanarak etkinliği tahmin etmelerine ve dolayısıyla milyarlarca kişi için kamu sağlığı politikasını etkilemelerine muhtemelen şaşırmışsınızdır. Bu, Covid salgınından önce duyulmamış bir şeydi ve bugünlerde de duyulmamış bir şey. Ancak yazarların zihniyetini o zamanın bağlamında anlamanız gerekir. Mükemmel araştırmacılar ve ana akım medya, hem salgının önemini hem de yeni bir aşının etkisini şişiren her şeye karşı oldukça önyargılıydı. Seyrek verilerden olumlu sonuçlar yayınlamak kabul edilebilirdi.
Üçüncü ders: Sayılar, modeller, tablolar, grafikler, ek materyaller ve karmaşık analitik kararlarla bunaldığınızda, basit bir hesaplamada bulduklarınızı kontrol edin. "Kaba" bir analizin yanıltıcı olamayacağını söylemiyorum, ancak bazen bunu yeterince bilgilendirici bulabilirsiniz. Bundan sonra yapacağımız şey ölüm oranı verilerinin basit bir analizidir.
Öncelikle, herhangi bir nedensel çıkarımın, bazıları önemsiz olan (örneğin, veri dosyalarının bütünlüğü) varsayımlardan türetildiğini hatırlatmama izin verin; diğerleri daha karmaşıktır. Eldeki soru şudur: Makul varsayımlar altında, veriler ölüm karşısında %44 ila %84 yerine neredeyse sıfır etkililikle uyumlu mudur?
Cevap "evet"tir.
İki varsayımda bulunacağım:
1. Enjeksiyondan sonraki ilk iki hafta içinde hiçbir Covid ölümü önlenemezdi, dolayısıyla 14. günden önce ilk dozun gözlemlenen herhangi bir faydası tamamen önyargıyla açıklanabilir.
2. İlk iki haftada etkili olan önyargılar, sonraki takip aralıklarında da etkili olmaya devam etti.
Yazarlar ilk varsayımı kabul ettiler. Ana analizlerdeki etkinlik tahminleri, takip süresinin ilk 13 gününü hariç tuttu. Şunu yazdılar:
“İlk dozdan hemen sonraki, bağışıklığın yavaş yavaş arttığı dönem, ana analizlere dahil edilmedi çünkü bu dönemde risk oranının 1'e yakın olması bekleniyor.”
Toplam Kovid ölüm oranının iki grafiği sunuldu: biri ana makalede (sol); diğeri ek bir ekte (sağ). Her grafiğin altında, üç ardışık iki haftalık aralıktaki ölüm risk oranını hesapladım.
İlk aralığı atlayarak, aşı etkinliği (risk oranı bir eksi) %44 ile %76 arasında değişmektedir, yazarların bildirdiği tahmin aralığına benzer (%44 ile %84). Bu durumda, seyrek verilerin basit bir analizi karmaşık analizlerle büyük ölçüde örtüşmektedir. Yeterince iyiydi.
Ancak yazarların aksine, ilk iki haftadaki verileri "aşılanmamışlar arasında geçici bir olay artışı" olarak değerlendirmedim, bu sadece bir hayalden ibaretti. Aksine, o dönemde işleyen önyargıların mucizevi bir şekilde ortadan kalkmadığını varsaydım.
Hangisi olursa olsun, kolektif büyüklükleri önyargı faktörüyle tahmin edilebilir - ilk iki haftada beklenen sıfır etkisini (risk oranı=1) geri kazandıran çarpan. 3 (sol tablo) veya 2.3'tü (sağ tablo).
Yukarıda görebileceğiniz gibi, önyargı faktörü düzeltmesini bir sonraki iki haftalık aralıklardaki risk oranı tahminlerine uygulamak, iki doz aşılama protokolünü başlatmanın sözde faydasını ortadan kaldırdı. Neredeyse sıfıra yakın bir parametre etrafında tipik bir rastgele yayılma gözlemliyoruz: 0.72, 1, 1.2, 1.3. Ve yazarların tahminlerini 3'lük bir önyargı faktörü için düzeltirsek, aşağıdaki yayılmayı elde ederiz: 0.48, 0.84, 1.1, 1.7.
Hangi önyargılar hatalıydı ve bunların sürekli varlığını çıkarsamak için hangi kanıtlara sahibiz?
En azından iki tane vardı: Ölüm nedeninin yanlış sınıflandırılması ve sağlıklı aşı olgusu.
Genel olarak, yanlış sınıflandırma, bazı Covid ölümlerinin yanlışlıkla Covid olmayan ölümler olarak sınıflandırılması ve bazı Covid olmayan ölümlerin yanlışlıkla Covid ölümleri olarak sınıflandırılması anlamına gelir. Çok daha yaygın olan ikinci duruma odaklanacağız.
O zamanlar, ölümleri doğru veya yanlış bir şekilde Covid'e bağlamak doğal ve finansal olarak ödüllendiriciydi. Örneğin İsrail'de, aşı kampanyası sırasında bildirilen Covid ölümlerinin yarısı aşırı ölüme katkıda bulunmadı, bu da bu kişilerin pozitif PCR test sonuçlarına bakılmaksızın ölecekleri anlamına geliyor. Covid'den ölmediler ve bir Covid aşısı onları kurtaramazdı.
Çalışmadaki 20 ölümden yaklaşık 41'sinin (veya 30'dan 59'unun) Covid'den kaynaklanmadığı sonucuna varılır. Eğer öyleyse, çalışma önyargıların büyüklüğünü (Covid olmayan ölüm üzerindeki sözde etki) tahmin ettiği kadar etkililiği (Covid ölümüne karşı) de tahmin etmiştir...
Bildirilen birçok Kovid ölümünün virüsten kaynaklanmadığı, çalışmadaki ölüme kadar geçen sürenin dağılımından da anlaşılıyor. Ortanca değer, pozitif PCR testinden sadece 11 gün sonraydı (üstteki şekil), semptomların başlamasından sonraki tipik dağılımdan (alttaki şekil) daha kısaydı —ortanca değer 19 gün— semptomların başlamasından 1-3 gün sonra test yapılmış olsa bile. Başka bir deyişle, dağılım, gerçek Kovid ölümlerinde görmeyi beklediğimiz şeye kıyasla sola kaymıştı.
Neden kaydırıldı? Çünkü birçok ölümün başka nedenleri vardı. Bunlar çeşitli nedenlerle hastaneye yatırılan ve kabul sırasında tesadüfen pozitif PCR testi olan hastaların ölümleriydi. Enfeksiyonların en az %50'sinin asemptomatik olduğunu ve aşılama kampanyasının bir kış Covid dalgasıyla çakıştığını unutmayın.
Yani, ölüm nedeninin yanlış sınıflandırıldığına dair net kanıtımız var, ancak daha kötüydü. Yanlış sınıflandırma farklıydı, yani "aşı durumuna bağlıydı."
Yanlış sınıflandırma farklıydı çünkü PCR testi tekdüze bir şekilde uygulanmadı. Aşılanmış kişilerin aşılanmamış muadillerine göre test edilme olasılığı iki olası nedenden dolayı daha düşüktü: Birincisi, bazı doktorlar ve bazı aşılanmış kişiler Covid semptomlarını "reaktojeniteye" (aşılamadan sonra Covid benzeri semptomlar) bağlamış olabilirlerdi, bu yüzden PCR testi yapılmadı. İkincisi ve daha önemlisi, gen terapisinin oldukça etkili olduğu varsayılıyordu, o zaman aşılanmış kişilerde PCR testi yapmak neden zahmet olsundu? Dahası, bu tür testler açıkça caydırılıyordu.
Enfeksiyon durumunun farklı yanlış sınıflandırılması, ölüm de dahil olmak üzere diğer uç noktalara taşındı. O dönemde Covid ölümleri genel olarak fazla kaydedilmiş olsa da, aşılanmış olanların ölümlerinin kaydedilme olasılığı aşılanmamış olanlarınkinden daha düşüktü. Biliyorum, biraz karmaşık. Neyse, test yanlılığının sonucu açıktır: aşılanmış kişilerde bildirilen Covid ölüm oranının daha düşük olması — sözde etkililik.
Çalışmada her nedene bağlı ölümleri mi soruyorsunuz?
Veriler yazarların erişimine açıktı ancak rapor edilmedi. Aslında, Covid dışı ölümler o zamandan beri çoğu makalede sürekli olarak gizlendi. Covid aşısı araştırması bilinçli veya bilinçsiz olarak oldukça önyargılıydı. Biliyorum, inanması zor.
Ölüm nedenlerinin farklı şekilde yanlış sınıflandırılması, günümüzde yaygın olarak kabul gören başka bir güçlü önyargıyla birleşmiştir: sağlıklı aşı olgusuAşılanan kişiler aşılanmayanlara göre daha sağlıklıydı ve standart ayarlama yöntemleri bu önyargıyı tamamen ortadan kaldırmada başarısız oldu.
O zamanlar birçok araştırmacı bu önyargıyı geçici bir çarpıtma olarak değerlendirdi: Hasta olan kişiler iyileşene kadar aşılanmayı ertelediler ve kısa yaşam beklentisi olanlara aşı yapılmadı.
Elbette bu doğruydu, ancak sağlıklı aşı olgusu geniş ve uzun sürelidir. Çeşitli psikososyal nedenlerden dolayı, grip veya Covid'e karşı aşılanan kişiler başlangıçta daha sağlıklıydı. Sonuç olarak, Covid'den ölme olasılıkları daha düşüktü ve Covid dışı nedenlerden, her ikisi de çalışmadaki 41 veya 59 ölümü oluşturdu. Sağlıklı aşı olgusu, farklı yanlış sınıflandırma ile birleştiğinde ölüm üzerindeki "etkiyi" kolayca açıklıyor. 13 günlük takipten sonra hiçbir önyargı ortadan kalkmadı.
O zamanlar yanlış sınıflandırma nadiren dile getirilirdi, ancak herkes en azından ölçülmemiş sağlık özellikleriyle karışıklık yaratma olasılığına dudak payı veriyordu. Ve diğer kaynaklar yanıltıcı çıkarımların, bugün tartışmayacağımız yanılgıları. O çalışmada ve sonrasında sayısız "gerçek dünya çalışmasında" mükemmel bir önyargı fırtınası işliyordu. Aslında, sağlıklı aşı olgusu tek başına etkili bir aşı yanılsaması yaratmak için yeterliydi aşı ve güçlendirici dozlar zayıf yaşlılarda.
Bunlardan herhangi birinin "gerçek zamanlı" olarak ifşa edilip edilmediğini veya şüphelenilip şüphelenilmediğini merak ediyor musunuz?
Evet, öyleydi. Ancak biyomedikal dergilerde veya ana akım medyada değil. Nobel Ödülü'nün aceleyle verildiği yeni gen terapisini eleştirmeye çalışanlara aşı karşıtları denildi. Enjeksiyonların güvenliğinden şüphe etmek küçümseyici bir şekilde "aşı tereddüdü" olarak etiketlendi. Dünyanın çoğu beyinleri yıkanmış.
Güçlü kuvvetler biyomedikal bilimin normal seyrini rayından çıkardı ve bizi şu an olduğumuz yere geri döndürmek uzun yıllar aldı. Belki de bugün sizin için en önemli ders budur. "Bilim yerleşti" her zaman sahte haberdir. Kimsenin sansürcü yine bilimsel bir alışveriş.
Bugünkü dersimizi şu içgörü dolu alıntıyla bitireyim: Karl Popper, 20. yüzyıl bilim felsefecisi, benim eklemelerim parantez içinde.
"Bilgimizin her türlü kaynağı var; ama hiç kimse yetkiye sahip değil...Bilgimizin nihai kaynaklarına ilişkin felsefi teorinin yaptığı temel hata, köken soruları arasında yeterince açık bir ayrım yapmamasıdır [örneğin, Harvard'daki veri analistleri bunu şöyle yazmıştır: Tıp New England Journal] ve geçerlilik soruları [Çalışmaları gerçekten ölüme karşı koruma gösterdi mi??].”
-Den yayınlandı Orta
Sohbete katıl:
Bir altında yayınlandı Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası Lisansı
Yeniden basımlar için lütfen kanonik bağlantıyı orijinaline geri ayarlayın Brownstone Enstitüsü Makale ve Yazar.
