Yardımcı editör olarak görev yaptığım yıllarda ( Amerikan Epidemiyoloji Dergisi), "akran değerlendirmelerinin" tüm yelpazesini gördüm - yazarlarının işe saatler harcadığı belli olan titiz, düşünceli eleştirilerden, dikkatsizlik ve beceriksizliği yansıtan yüzeysel eleştirilere kadar. Yazarların hayranlarının dostça eleştirilerini, düşmanlarının ise düşmanca eleştirilerini okudum. (Bunu üsluptan anlamak zor değil.) Bilim pratiğinde insanlar hâlâ insan gibi davranıyor.
Pandemi sırasında işler daha da kötüleşti. Covid aşılarını öven çalışmalar hızla "hakemli" olarak onaylanırken, yayın sonrası eleştirel hakemli çalışmalar ise... bastırılmışSonuç olarak, artık yayınlanmış kötü bilimsel çalışmalardan oluşan tarihi bir koleksiyona sahibiz. Bu silinemez, ancak kaydı düzeltmeye başlamanın zamanı geldi.
Biyomedikal dergiler bir platform değildir. Birincisi, uzun zaman önce yayınlanmış makalelerin açık hakem değerlendirmeleri için resmi bir bölüm yoktur. İkincisi, editörlerin dergilerinde yayınlanan yanlışları ifşa etmekle hiçbir ilgisi yoktur. Üçüncüsü, sansür Makine hala yerinde. Şimdiye kadar sadece kırabildim. bir Zamanlarve bu hiç de kolay olmadı.
Peki, bu kaydı nasıl ve nerede düzeltmeye çalışabiliriz?
Salgın sırasında eleştirel düşüncelerini koruyan epidemiyoloji, biyoistatistik ve ilgili metodoloji alanlarındaki meslektaşlarıma bir öneride bulunmak istiyorum. Covid aşıları hakkında bir veya daha fazla makale seçin ve hakem değerlendirmenizi şu adrese gönderin: Brownstone Dergisiİlgi çekici ve iyi yazılmışsa, yayınlanma olasılığı yüksektir. Seçmenizi tavsiye ederim: Sizi en çok rahatsız eden hakemli makaleleri bulun, çünkü saf veya saçmalık veya doğru çıkarım olduğu için çarpıcı biçimde farklıVe eğer Twitter'da (şimdi X) kısa eleştiriler veya diğer platformlarda kapsamlı incelemeler yayınladıysanız, bunları genişletin, gözden geçirin ve Brownstone'a gönderin. Belki de yavaş yavaş eleştirel incelemelerin bir envanterini oluşturabilir, bilimsel yönteme ve biyomedikal bilime olan güveni yeniden tesis edebiliriz.
İşte bir örnek.
Ontario, Kanada'da Yapılan Bir Çalışmanın İncelenmesi ve Yeniden Analizi
Yayınlandığı British Medical Journal Ağustos 2021'de, kâğıt mRNA aşılarının etkinliğini, onaylanmasından kısa bir süre sonra, 2021'in başlarında bildirdi.
Bu araştırma, o dönemdeki aşı çalışmalarının tipik bir örneğiydi. Etkinlik, "gerçek dünya" ortamında, yani bir aşılama kampanyası sırasında yapılan gözlemsel bir çalışmada tahmin edildi. Çalışma dönemi (Aralık 2020 ortası - Nisan 2021 ortası), Ocak başındaki Covid kış dalgasının zirvesini de içeriyordu. Arka plan enfeksiyon riski tarafından oluşturulan karıştırıcı etki adı verilen güçlü bir önyargıyı daha sonra ele alacağız.
Tasarım, vaka-kontrol çalışması olan test-negatif tasarımının bir varyasyonuydu. Uygun katılımcılar, Covid benzeri semptomlar nedeniyle PCR testine tabi tutuldu. Vakaların testi pozitif çıktı; kontrollerin testi negatif çıktı. Her zamanki gibi, olasılık oranları hesaplandı ve etkililik, olasılık oranının 1'den çıkarılmasıyla hesaplandı (yüzde olarak ifade edildi). Örneklem büyüklüğü büyüktü: 53,270 vaka ve 270,763 kontrol.
Yazarlar aşağıdaki önemli sonuçları bildirdiler (italikler bana ait):
"Bir dozdan ≥14 gün sonra gözlemlenen semptomatik enfeksiyona karşı aşı etkinliği %60'tı (%95 güven aralığı %57-%64), bir dozdan 14-20 gün sonra %48'den (%41-%54) 35-41 gün sonra %71'e (%63-%78) yükseldi. İki dozdan ≥7 gün sonra gözlemlenen aşı etkinliği %91'di (%89-%93).başlıklı bir kılavuz yayınladı
Etkililiğe dair hemen hemen her çalışmada olduğu gibi, yazarlar erken olayları göz ardı ettiler. başka yerdeBu uygulama, önyargı adı verilen bir önyargıyı ortaya çıkarır ölümsüz zamanya da vaka sayma penceresi önyargısı. Bu durum, olası erken zararlı etkileri gizlemekle kalmaz, aynı zamanda etkililiğin abartılmasına da yol açar. RFK, Jr. bu önyargıya teknik olmayan terimlerle değinmiştir (bkz. video klip).
The doğru yaklaşım basittir. Etkinliği tahmin etmeliyiz ilk dozun uygulanmasından itibaren Daha sonraki zaman noktalarına (gelişmiş bağışıklık). Aşağıdaki tablom, çalışma verilerini ve yeni analizin sonuçlarını göstermektedir. Her satır, etkinliğin hesaplanmasını göstermektedir. belirtilen güne kadar.
İlk dozdan sonraki ilk iki haftanın sonunda etkinlik negatifti ve ikinci dozdan önce yaklaşık %30'a ulaşmıştı, %70'e değil. Tam bağışıklık zamanında ise %90'a değil, yalnızca yaklaşık %50'ye ulaşmıştı. Tahminlerim düzeltilmemiş olsa da, eTablo 2 (ek materyal) ayarlamanın yazarların tahminlerini pek değiştirmediğini gösteriyor.
Ancak sonuçlarım, daha önce "arka plan enfeksiyon riskinin yarattığı karışıklık" olarak adlandırdığım şeyden dolayı hâlâ önyargılı.
Aşağıdaki şekil web sitesinden alınmıştır. Halk Sağlığı OntarioSiyah çizgi, yeni vakaların 7 günlük hareketli ortalamasını gösteriyor. Çalışma dönemini iki aralığa bölerek gösteren kırmızı çizgiler ekledim. Ayrıca, her aralıktaki aşılanan kişi sayısına dair tahminleri de ekledim.
Kış dalgasının zirvesini içeren ilk dönem, aşılama kampanyasının yavaş başladığı bir dönemdi. O dönemde, aşılama durumunun dağılımı aşılamama yönündeydi; bu da şu anlama geliyor: aşı olmama durumu yüksek enfeksiyon olasılığıyla örtüşüyorBuna karşılık, birkaç milyon kişinin ilk dozu aldığı ikinci dönemin büyük bölümünde arka plan enfeksiyon oranı daha düşüktü. Yeni vaka sayısı ancak Mart ortasında kesikli çizgiyi aştı. Kısacası, aşılama ve enfeksiyon arasındaki ters ilişki, enfeksiyon riskindeki zaman eğilimleri nedeniyle ciddi şekilde bozulmuştu. Plasebo enjeksiyonu bile etkili görünebilirdi.
Önyargıyı ortadan kaldıramıyorum ve bu güçlü bir önyargı. Gerçek etkililik, varsa bile, ölümsüz zaman önyargısı ortadan kaldırıldıktan sonra hesapladığım tahminlerden çok daha düşük. Altı hafta içinde %10 veya %20 olması fark etmez. Bu bir aşı değil.
Yazarlar başka bir vaka grubunu kullandılar: hastaneye yatış veya ölüm. Bu veriler yalnızca önceki önyargılara değil, aynı zamanda sağlıklı aşı yanlılığıAncak bir düzeltme sunamam. Vaka verilerinin çoğu, sayılarının az olması nedeniyle gizlenmiş ve kontrol grubu hatalıydı. "İlk birincil sonuç analizinde kullanılan kontrol grubuyla aynıydı (yani, SARS-CoV-2 testi negatif çıkan semptomlu bireyler)". Bu, test negatif tasarımının temel bir ilkesinin ihlalidir. Kontroller, testleri negatif çıkan hastanede yatan veya ölen kişiler olmalıydı.
Aşağıdaki cümle, uyguladıkları regresyon modelinin yanlış anlaşılmasını yansıtıyor. Şöyle yazıyorlar: "Olasılık oranını tahmin etmek için çok değişkenli lojistik regresyon modelleri kullandık ve aşılama olasılığı (italikler bana ait) test pozitif vakalar ile test negatif kontroller (referans grubu olarak aşılanmamış kişiler) arasında.” Bağımlı değişken vaka-kontrol durumuydu (vaka olma olasılığının logaritmik değeri). Teknik olarak, aşı olma olasılığı değil, vaka olma olasılığı (kontrol olma olasılığı) karşılaştırılır.
Garip bir şekilde, yayınlanan ek malzeme "GİZLİ - DAĞITIM İÇİN DEĞİLDİR, 5 AĞUSTOS 2021" başlığı hâlâ duruyor. Böyle bir özensizliği ancak Covid döneminde görebilirsiniz. Burada, anlatıya hizmet eden bir makalenin taraflı (dikkatsiz) bir şekilde ele alındığını görüyoruz.
İncelememi en sevdiğim konulardan biriyle bitireceğim: saçma sonuçlar.
Aşağıdaki şekil, yazarlar tarafından hesaplanan etkinlik tahminlerini göstermektedir. Ok, hiçbir anlam ifade etmeyen bir sonuca işaret etmektedir. Enjeksiyondan sonraki 6 gün içinde ikinci dozun herhangi bir artımlı fayda sağlamasını beklemiyoruz, ancak etkinlik artarak neredeyse sonraki aralık (7+ gün) tahminine ulaştı. 0-6 gün arasındaki tahmin açıkça önyargılıysa, bir sonrakine neden güvenelim?
Sonuç bölümü
Başta da yazdığım gibi, tarihsel kayıtları düzeltmeye çalışmalıyız. Önümüzde uzun bir yol var, ancak atasözünde de dendiği gibi, "Bin millik bir yolculuk tek bir adımla başlar." Özellikle, eskiden kötü çalışmaları yerden yere vuran ve sallantılı yöntemleri eleştiren üst düzey metodolojistlere sesleniyorum. Çoğu, muhtemelen "güvenli ve etkili" anlatıya meydan okumanın sonuçlarından korkarak, pandemi boyunca sessiz kaldı.
Covid aşılarının olağanüstü etkililiğini bildiren ancak asılsız olduğu ortaya çıkan çalışmaların korkusuzca gözden geçirilmesini okumaya başlayalım. Gerçek veriler veya simülasyonlarla tespit edilebilecek, vurgulanabilecek ve mümkünse düzeltilebilecek çok sayıda sorun var:
Eğer bu çalışmayı yapmazsak okumaya devam edeceğiz yanlış, etkinliğe dayalı tahminler kurtarılan hayatların sayısı. Yakın mıydı? 2.5 milyon, bazılarının iddia ettiği gibi, veya ölüm istatistiklerinde tespit edilemeyenveya muhtemelen sıfır civarında? Ve hiç cevap alabilecek miyiz? ilgili denemeler?
-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.
