Brownstone- ը » Բրաունսթոուն ինստիտուտի հոդվածներ » Ստացե՞լ նոր Covid-ի նկարահանում: Ապացույցները այլ կերպ են հուշում
ոչ մի ապացույց, կողմնակալ

Ստացե՞լ նոր Covid-ի նկարահանում: Ապացույցները այլ կերպ են հուշում

ԿԻՍՎԵԼ | ՏՊԱԳՐԵԼ | ՓՈՍՏ

Գալիս է աշուն, և Covid-ի քարոզչական մեքենան, որը սնվում է Covid-ի դեմ պատվաստանյութեր արտադրողների կողմից, արդեն այստեղ է։ Առանց մահվան դեմ արդյունավետության մեկ փորձության, Լիպիդային նանոմասնիկներ, որոնք պարունակում են mRNA և գուցե ավելի շատ (մնացորդ ԴՆԹ) ամենայն հավանականությամբ ամեն ձմեռ կավելացվեն գրիպի կանոնավոր պատվաստումներին: Թերևս հենց այս ձմռանը դրանք այլևս չեն կոչվի խթանող չափաբաժիններ:

Հետևաբար, հարմար ժամանակ է վերանայելու առաջին խթանիչի բարձր արդյունավետության մասին պնդումները, որը երկու ձմեռ առաջ ավելացվել է երկու կրակոցների արձանագրությանը: Օգտագործելով երեք աղբյուրների էմպիրիկ տվյալները՝ ես այստեղ կուսումնասիրեմ, թե ինչ է մնացել պատվաստանյութի առողջ կողմնակալությունը հաշվառելուց հետո (կբացատրվի) և ցույց կտամ տվյալների առանձնահատուկ առանձնահատկությունները, որոնք ցույց են տալիս գնահատման ավելի խորը խնդիրներ: Այնուհետև ես կքննարկեմ մեկ այլ կողմնակալություն, որը կոչվում է դիֆերենցիալ սխալ դասակարգում, որը հնարավոր չէ հեշտությամբ հեռացնել:

Հաշվի առնելով այս երկու կողմնակալությունները (կարող են լինել նաև ուրիշներ), առաջին խթանիչի իրական արդյունավետությունը միջակ և զրոյի միջև էր, և անհնար է նեղացնել այդ միջակայքը: Հետևաբար, խթանիչի արդյունավետության բոլոր այդ դիտողական ուսումնասիրությունները անօգուտ էին:

Ամեն ձմեռ Covid-ի նոր պատվաստում կատարելը, անկախ նրանից, թե այն կոչվում է խթանող, թե ոչ, չունի էմպիրիկ հիմք: Մահվան դեմ արդյունավետությունն ապացուցելու բեռը ուղղակիորեն դրված է հանրային առողջապահության պաշտոնյաների վրա, և պատահական փորձարկումից պակաս որևէ բան անընդունելի է:

Առողջ պատվաստանյութի կողմնակալություն

Ես մի քանի հոդված եմ նվիրել այս թեման, որը կարելի է ամփոփել հետևյալ կերպ.

Պատվաստված և չպատվաստված մարդկանց մոտ Covid-ի մահացության միամիտ համեմատությունը, նույնիսկ եթե տարիքային հարմարեցված է, խիստ ապակողմնորոշիչ է, քանի որ առաջիններն ունեն մահվան ավելի ցածր ռիսկ: սկսել - ից. Նրանց ավելի ցածր Covid մահացության գոնե մի մասը, եթե ոչ բոլորը, կապ չունի պատվաստանյութի հետ: Նրանք պարզապես ավելի առողջ մարդիկ են, քան իրենց չպատվաստված գործընկերները: Դա կոչվում է առողջ պատվաստանյութի կողմնակալություն:

Կամ հակառակը՝ չպատվաստված մարդիկ միջինում. ավելի հիվանդ քան իրենց պատվաստված գործընկերները, և, հետևաբար, ունեն ավելի բարձր ընդհանուր մահացությունը, ներառյալ մահացությունը Covid-ից:

Կողմնակալությունները լայնորեն ուսումնասիրվել են համաճարակաբանների, կենսավիճակագետների և այլոց կողմից: Բայց եթե դուք որոնեք «առողջ պատվաստանյութի կողմնակալություն» PubMed-ում՝ կենսաբժշկական հոդվածների հայտնի կայքէջում, շատ հրապարակումներ չեք գտնի: Միայն 24-ն են (օգոստոսի 31), ներառյալ վերջերս նամակագրություն մեջ New England Journal Բժշկության խթանող արդյունավետության վրա:

Առողջ պատվաստանյութի կողմնակալությունը, որը շատերը սխալմամբ անվանում են ընտրության կողմնակալություն, շփոթեցնող կողմնակալության տեսակ է: Ավելին, այն չի սահմանափակվում պատվաստվածների և չպատվաստվածների համեմատությամբ, այլ իրականացվում է լրացուցիչ չափաբաժիններով: Նրանք, ովքեր ընդունել են երրորդ չափաբաժինը, միջին հաշվով ավելի առողջ են եղել, քան նրանք, ովքեր ընդունել են ընդամենը երկու չափաբաժին: Մենք շուտով կտեսնենք ապացույցները: Դոզաների հաջորդականությամբ ավելի առողջ մարդկանց տեղափոխումն ունի ևս մեկ առանձնահատուկ ազդեցություն։ Օրինակ, երկու դոզա ստացողների «մնացորդային» խումբը դառնում է ավելի հիվանդ (ավելի համեմատելի) չպատվաստվածների խմբի հետ:

Առողջ պատվաստանյութի կողմնակալությունը կարելի է վերացնել, գոնե մասամբ, բայց մեթոդի մասին քիչ բան է գրվել: Որքան ես գիտեմ, երկու հետազոտական ​​խմբեր ինքնուրույն մշակել են կանխակալ ռիսկի գործակիցների ուղղման մեթոդ. մեկ խումբ Հունգարիայից; ուրիշ ԱՄՆ-ից։ Մինչեւ վերջերս այդ աշխատանքից անտեղյակ՝ ես էլ եմ առաջարկել մեթոդ. Հետաքրքիր է, որ պարզվում է, որ դա նույն տրիվիալ մաթեմատիկան է՝ արտահայտված երկու-երեք ձևով։

Անկախ մաթեմատիկայից, ընդհանուր հիմքում ընկած սկզբունքը պարզ է. Մենք գիտենք, որ պատվաստված մարդիկ միջինում ավելի առողջ են։ Եկեք օգտագործենք ոչ Covid մահացության տվյալները՝ գնահատելու նրանց Covid մահացությունը, եթե նրանք նույնքան անառողջ լինեին, որքան իրենց չպատվաստված գործընկերները. Այսինքն՝ ռիսկը գնահատում ենք ա հակափաստացի վիճակ, որը դիտարկելի չէ։ Իրոք, շփոթեցումը և ապակողմնորոշումը սահմանելու մի քանի եղանակներից մեկը հիմնված է հակափաստարկային պատճառաբանության վրա: (Կան այլ եղանակներ.)

Կողմնակալությունը շտկելու համար մեզ անհրաժեշտ են տվյալներ ոչ Covid-ից մահացության վերաբերյալ՝ ըստ պատվաստումների կարգավիճակի։ Այդ տեսակի տվյալները մշտապես թաքցվել են: Առայժմ ես տեղյակ եմ երրորդ չափաբաժնի ստացողների ոչ Covid մահվան վերաբերյալ տվյալների երեք աղբյուրների մասին՝ Անգլիա, Վիսկոնսին և Իսրայել:

Անգլիայի Ազգային վիճակագրության գրասենյակի (ONS) տվյալներ

ONS-ը երեք աղբյուրներից ամենամեծն է: Այդ գործակալությունը պարբերաբար հրապարակում է ծավալուն տվյալների բազա շերտավորման բազմաթիվ մակարդակներով, որոնցից ես ամսական տվյալներ եմ հանել նրանց համար, ովքեր ստացել են երրորդ դոզան ընդդեմ նրանց, ովքեր ստացել են ընդամենը երկու դոզան: Երկու դեպքում էլ ընտրեցի միայն այն մարդկանց, ովքեր վերջին չափաբաժինը ստացել են առնվազն 21 օր առաջ՝ խուսափելով որոշ այլ կատեգորիաների նոսր տվյալներից և ապահովելով համեմատելիությունը։ Իմ ուսումնասիրած ժամանակահատվածը եղել է 2021 թվականի նոյեմբերից մինչև 2022 թվականի ապրիլը, խթանիչ արշավի մեկնարկից անմիջապես հետո մինչև հաջորդ (չորրորդ չափաբաժին) արշավը:

ONS-ի տվյալները ներառում են տարիքային ստանդարտացված մահացության գործակիցները բոլոր տարիքի համար, ինչպես նաև 10 տարեկան տարիքային խմբերի համար՝ այդ տարիքային խմբերում լրացուցիչ տարիքային ստանդարտացմամբ: Ես ընտրել եմ վերջին դրույքաչափերը: Արդյունքները գրեթե նույնական էին՝ օգտագործելով ոչ ստանդարտ դրույքաչափերը, ինչը զարմանալի չէ՝ հաշվի առնելով տարիքային նեղ խմբերը:

Ստորև բերված օրինակը ցույց է տալիս, որ տոկոսադրույքը ոչ Covid Միայն երկու չափաբաժին ստացողների մահացությունը 2.19 անգամ գերազանցում է նրանց տարիքին համապատասխանող գործընկերների մոտ, ովքեր ստացել են երեք դոզան: Նրանք, ովքեր շարունակում էին ընդունել խթանիչը, միջինում ավելի առողջ էին: Դա առողջ պատվաստանյութի կողմնակալությունն է, որն առկա էր յուրաքանչյուր տարիքային խմբում ամեն ամիս: 2.19 հարաբերակցությունը կոչվում է կողմնակալության գործոն: Դրա արժեքը տատանվում էր 2-ից 5-ի ONS տվյալների մեծ մասում, որոնք ես հանեցի: Ամենացածր արժեքը՝ 1.7, իսկ ամենաբարձրը՝ 8.1։

Պատճենվել է ONS Excel ֆայլից իմ հավելումներով (կարմիրով)

Միամիտ վերլուծությունը առաջացնում է 0.27 ռիսկի հարաբերակցություն (պատվաստանյութի արդյունավետությունը 73 տոկոս), որը վերագրվում է երրորդ դոզա ընդունելուն՝ ընդդեմ ընդամենը երկու դոզայի ընդունմանը: Երկուսն էլ կանխակալ գնահատականներ են։ Ճշգրտված ռիսկի հարաբերակցությունը հաշվարկելու համար մենք պետք է բազմապատկենք կողմնակալ ռիսկի հարաբերակցությունը (0.27) կողմնակալության գործակցով (2.19), ինչպես բացատրված է: այլուր.

Կլորացնելով հաշվարկի վերջում՝ մենք ստանում ենք 0.60 ռիսկի շտկված հարաբերակցություն (պատվաստանյութի շտկված արդյունավետությունը ընդամենը 40 տոկոս):

Մի քանի մեթոդաբանական կետեր.

Նախ, ինչպես ես նշեցի ավելի վաղ, փաստացի դրույքաչափերի օգտագործումը, այլ ոչ թե ստանդարտացված դրույքաչափերը, էական տարբերություն չի ունեցել: Տարիքային խմբերը բավական նեղ էին։ Վերոնշյալ օրինակում մենք ստանում ենք ճիշտ նույն արդյունքը, թե որ տեսակի փոխարժեքն օգտագործենք, քանի որ ստանդարտացված դրույքաչափերը գրեթե նույնական էին իրական դրույքաչափերին:

Երկրորդ, փաստացի դրույքաչափերն օգտագործելիս բնակչության հայտարարները չեղյալ են հայտարարվում: Պարզ մաթեմատիկան ցույց է տալիս, որ մենք կարող ենք ստանալ ճշտված ռիսկի հարաբերակցությունը օգտագործելով միայն հաշվում է մահերի. Ես բաց կթողնեմ տեխնիկական ածանցումը և պարզապես ցույց կտամ հաշվարկը վերը նշված օրինակի համար.

Covid-ից մահվան հավանականություն (ընդդեմ ոչ Covid մահվան) երրորդ դոզան ստացողների մոտ՝ 606/6,912 = 0.088

Covid-ի մահվան հավանականությունը (ընդդեմ ոչ Covid-ի մահվան) երկու դեղաչափ ստացողների մոտ՝ 88/598 = 0.147

Ճշգրտված ռիսկի հարաբերակցությունը` 0.088/0.147 = 0.60

Երրորդ, լուրջ հարցեր բարձրացվել են ONS-ի հայտարարների վրա: Այնուամենայնիվ, առողջ պատվաստանյութի կողմնակալության ուղղման այս մեթոդը հիմնված է միայն մահացությունների թվի վրա (որոնք do Այս թեմային մենք կանդրադառնանք վերջում, երբ կքննարկեմ մեկ այլ կարևոր կողմնակալություն. մահվան պատճառի դիֆերենցիալ սխալ դասակարգումը:

Չորրորդ, նոսր տվյալները (մի քանի մահ) պատվաստանյութի արդյունավետության գնահատման ընդհանուր խնդիր է, հատկապես, երբ նմուշը շերտավորված է: Այն միջակայքում, որը ես վերլուծեցի խթանող էֆեկտի համար (2021 թվականի նոյեմբեր — 2022 թվականի ապրիլ), դա խնդիր չէր: ONS տվյալների բազան բավականաչափ մեծ է՝ շերտավորման այդ մակարդակներում կայուն արդյունքներ ստեղծելու համար:

Հինգերորդ, ես սահմանափակեցի հաշվարկը մինչև 60 տարեկան և բարձր տարիքը երկու պատճառով. 1) ուղեղը չլվացած ընթերցողը գիտի, որ Covid-ը երբեք հանրային առողջության խնդիր չի եղել երիտասարդ բնակչության համար: 2) Երիտասարդ տարիքային խմբերում Covid-ով մահացությունների թիվը փոքր է եղել.

Ստորև բերված գրաֆիկը ցույց է տալիս ONS-ի տվյալների միամիտ վերլուծությունը: Բարձր արդյունավետության գնահատականներն անօգուտ են առնվազն մեկ պատճառով՝ պատվաստանյութի առողջ կողմնակալությունը: ONS-ն ընդունում է կետը՝ չօգտագործելով «կողմնակալություն» բառը:

Նրանք գրում են:

«ASMR-ները [տարիքային ստանդարտացված մահացության ցուցանիշները] համարժեք չեն պատվաստանյութի արդյունավետության չափորոշիչներին. դրանք հաշվի են առնում տարիքային կառուցվածքի և բնակչության թվաքանակի տարբերությունները, բայց խմբերի միջև (մասնավորապես հիմքում ընկած առողջության) միջև կարող են լինել այլ տարբերություններ, որոնք ազդում են մահացության մակարդակի վրա»:

Արդյունավետության ճշգրտված գնահատականները ներկայացված են ստորև բերված գրաֆիկում: Համեմատելով երկրորդ գրաֆիկը առաջինի հետ՝ ակնհայտ է, որ առողջ պատվաստանյութի կողմնակալության մեծությունը մեծ է եղել, և 2022 թվականի ապրիլին 54-70 տոկոսի կանխակալ գնահատականները էապես չեղյալ են հայտարարվել: Մենք նաև նկատում ենք արդյունավետության արագ և ամբողջական նվազում, ինչը չի երևում կանխակալ արդյունքներում:

Այնուամենայնիվ, ուղղումից հետո նոր հարցեր են ծագում.

  • Ինչու է արդյունավետությունը հայտնվում Բարձրացում ծերության հետ շատ զույգ-զույգ համեմատություններով: Օրինակ, ինչո՞ւ է այն 2021 թվականի նոյեմբերին ամենատարեցների մոտ երկու անգամ ավելի բարձր, քան ամենաերիտասարդը: Մենք ակնկալում ենք դիտարկել հակառակը՝ հիմնված լինելով գիտելիքներ իմունոլոգիայից.
  • Ինչո՞ւ է արդյունավետությունն աճում ամենաերիտասարդ տարիքային խմբում 2021 թվականի նոյեմբերից մինչև 2022 թվականի հունվար ընկած ժամանակահատվածում, իսկ հետո արագորեն նվազում: Կա՞ որևէ կենսաբանական բացատրություն:
  • Ինչո՞ւ է գծային, նվազման միտումը ամենահետևողական և կտրուկ միայն ամենատարեց տարիքային խմբում:
  • Ինչո՞ւ են չորս տարիքային խմբերի գնահատականները հիմնականում հավասարեցվում մինչև 2022 թվականի հունվարը, իսկ հետո նորից տարբերվում:

Տվյալների որոշ առանձնահատկություններ պարզապես իմաստ չունեն: Ինչո՞ւ։

Այս բոլոր հարցերին ես առաջարկում եմ հետևյալ պատասխանը. կա՛մ մենք ամբողջությամբ և միատեսակ չենք վերացրել առողջ պատվաստանյութի կողմնակալությունը, կա՛մ գործել են կողմնակալության հետ կապված այլ գործընթացներ: Թեև մենք պետք է վստահորեն մերժենք սկզբնական, կողմնակալ գնահատականները, մենք չենք կարող հաստատել նոր գնահատականները որպես վավեր, վերջնական փոխարինողներ: Նրանք նույնիսկ չեն որակվում որպես արդյունավետության վերին սահմաններ: Իրական արդյունավետությունը, եթե ընդհանրապես իմաստալից է, պետք է շատ ավելի ցածր լինի:

Վիսկոնսինի տվյալներ

Տվյալները Վիսկոնսին նահանգի Միլուոքի շրջանը ներկայացված է Յուան և այլք կատարած ուսումնասիրության մեջ: (նախապատմություն) կամ Աթանասովը և այլք։ (գրախոսվող տարբերակ). Նրանց հոդվածը լավագույն ձեռագրերից է, որը ես կարդացել եմ իմ մասնագիտական ​​կարիերայի ընթացքում, ինչը չի նշանակում, որ ես համաձայն եմ այնպիսի հայտարարության հետ, ինչպիսին է «COVID-19 պատվաստանյութերը միլիոնավոր կյանքեր են փրկել»։ Չէին անում. Ես նույնպես համաձայն չեմ նրանց պնդումների հետ, որոնք վերաբերում են խթանիչի օգուտներին, ինչպես դուք շուտով կտեսնեք:

Այդ հոդվածը բացառիկ է մի քանի կետերով. 1) պատվաստանյութի առողջ կողմնակալությունը վերացնելու մեթոդի անկախ բացահայտում. 2) մանրակրկիտ վերլուծություններ այն մակարդակի վրա, որը ես հազվադեպ եմ տեսել (եթե անհանգստանում եք կարդալ երկար հավելված); 3) մտածված քննարկումներ համարյա ամեն հարց, որի մասին կարող էի մտածել; 4) տվյալների ամբողջական ներկայացում. Ի զարմանս ինձ, սակայն, «առողջ պատվաստանյութի կողմնակալություն» արտահայտությունը երբեք չի հիշատակվում, ինչպես նաև չկա որևէ մեջբերում թեմայի վերաբերյալ նախորդ աշխատանքին:

Հեղինակները ուսումնասիրել են Վիսկոնսին նահանգի Միլուոքի շրջանի բնակիչների մոտ Covid-ի մահվան դեմ տարբեր չափաբաժինների պատվաստանյութի արդյունավետությունը: Նրանց ճնշող քանակությամբ տվյալներից ես կարողացա հանել և հաշվարկել ստորև բերված աղյուսակի թվերը, որոնք, ըստ էության, նույն տեսակի տվյալներ են, ինչ ONS-ի տվյալները և նույն տեսակի վերլուծությունը՝ երկու տարիքային խմբերում, քան չորս, երեքից բարձր: ամիսներ (համակցված): Նույնիսկ խմբավորումից հետո տվյալները սակավ են (Covid-ի մահերի փոքր քանակություն):

Ինչպես տեսնում եք, արդյունքները յուրահատուկ են. 60-79 տարեկանում եղել է միայն չափավոր առողջ պատվաստանյութի կողմնակալություն, իսկ 80+ տարիքում՝ ընդհանրապես ոչ մի կողմնակալություն: Ինչպիսի՞ առողջ պատվաստանյութի կողմնակալություն է հաշվառվել: Ինչո՞ւ ենք մենք դիտում 1-ի կողմնակալության գործակիցը: Ուղղումից հետո 80+ տարիքում խթանող արդյունավետությունը որոշ չափով եղել է ավելի բարձրոչ ցածր, քան 60–79 տարեկանում։ Արդյո՞ք սրանք ակնկալվող արդյունքներն են:

Հեղինակները գրում են, որ «…ընտրության էֆեկտները, եթե չվերահսկվեն (մեր CEMP միջոցառման միջոցով կամ այլ կերպ), կարող են առաջացնել մեծ կողմնակալություն VE գնահատականներում»: Դա ճիշտ է, և մենք դա պարզապես տեսանք ONS-ի վերլուծության մեջ: Բայց ինչ-ինչ պատճառներով այս էֆեկտները կարծես թե չեն գործում տարեց խթանիչ ստացողների և երկու դոզա ստացողների տվյալների մեջ:

Ես գովում եմ հեղինակներին անոմալ արդյունքների ստեղծագործական բացատրությունների համար (Հավելված, էջեր 13–14): Ըստ երևույթին, ONS-ի տվյալների համար բացատրություններ չեն պահանջվել։ Առողջ պատվաստանյութի կողմնակալությունը երբեք չի վերացել տարիքային ոչ մի խմբում:

Գերազանց վերլուծությունը չի կարող շտկել այն խնդիրները, որոնք բնորոշ են նմուշին: Դա կարող է լինել միայնակ նոսր տվյալների խնդիր կամ շատ ավելին: Ամեն դեպքում, մենք չպետք է վստահենք նոր գնահատականներին։

Տվյալներ Իսրայելից

Նամակ թերթի խմբագրին New England Journal Բժշկության վերջերս զգալի հետաքրքրություն է առաջացրել առողջ պատվաստանյութի կողմնակալության նկատմամբ: Høeg-ը և գործընկերները խելամտորեն օգտագործել են ոչ Covid մահացության տվյալները Իսրայելում խթանող ստացողների ուսումնասիրությունից: Այդ տվյալների մեջ պատվաստանյութի 95 տոկոսի կանխակալ արդյունավետությունը զրոյական է դարձել առողջ պատվաստանյութի կողմնակալության ուղղումից հետո: Տվյալներն ամփոփված են ստորև։

Երբ ներդրվում է նոր մեթոդ, հաճախ առաջանում են նոր հարցեր, որոնք խիստ տեխնիկական են։ Կողմնակալությունը շտկելու փոխարեն՝ օգտագործելով հաշվարկները, դրույքաչափերը կամ տարիքային ճշգրտված դրույքաչափերը, հնարավոր է նաև ուղղել կողմնակալությունը երկքայլ ընթացակարգով: Նախ, մենք հարմարեցնում ենք բազմափոփոխական ռեգրեսիայի մոդելը, որպեսզի հեռացնենք որքան հնարավոր է շատ շփոթեցնող, ինչպես Covid մահվան, այնպես էլ ոչ Covid մահվան համար: Այնուհետև մենք կիրառում ենք «մնացորդների» կողմնակալության հակափաստերի վրա հիմնված ուղղումը: Արդյունքները կարող են տարբեր լինել: Օրինակ, Իսրայելի ուսումնասիրության մեջ երկրորդ մեթոդը պատվաստանյութի արդյունավետությունը ստեղծեց 57 տոկոսով, քան 0 տոկոսով:

  • Արդյո՞ք երկու մեթոդներն էլ վավեր են «անաչառ արդյունքների» վիճակագրական իմաստով:
  • Եթե ​​այո, ապա ո՞րն է նախընտրելի վիճակագրական տեսանկյունից (ասենք՝ ավելի փոքր շեղում):

Քննարկումը չափազանց բարդ է այստեղ ներառվելու համար: Ես պարզապես կասեմ, նրանց համար, ովքեր ունեն վիճակագրական առաջադեմ գիտելիքներ, որ երկքայլ մեթոդը շփոթեցման երկու մոտեցումների հիբրիդ է՝ դասական պայմանավորում և հակափաստարկ հիմնավորում: Արդյոք այդ հիբրիդը արդարացված է, նույնիսկ եթե վավերական է, դա է կասկածելի. Մյուս կողմից, ես դեռ տեղյակ չեմ մեկ հակափաստային մոտեցման որևէ բացահայտ թակարդի մասին, այն է՝ մոտեցումը. Հոեգը և էլ., եւ իմը.

Դիֆերենցիալ սխալ դասակարգման կողմնակալություն

Պատկերացրեք երկու հոգու, ովքեր մահացել են հիվանդանոցում։ Ա հիվանդը ստացել է Covid-ի դեմ պատվաստանյութի ընդամենը երկու դեղաչափ. Բ հիվանդը ստացել է երեք դեղաչափ («արդի»): Ենթադրենք, երկու հիվանդների մահվան պատճառ է դարձել Covid-ը։ Այնուամենայնիվ, մեր անկատար աշխարհում կա սխալ դասակարգում, և երկու մահերից մեկը կամ երկուսն էլ կարող են գրանցվել որպես ոչ Covid մահ: Ինչպիսի՞ սխալ դասակարգում կարելի է սպասել:

Դա կախված է պատվաստման կարգավիճակից:

Կարելի է ենթադրել, որ բժիշկներն ավելի դժկամությամբ են վերագրում մահը Covid-ին պատվաստված հիվանդի, քան չպատվաստված հիվանդի մոտ, «քանի որ պատվաստանյութերը շատ արդյունավետ են»: Այնուամենայնիվ, նրանք արձանագրում են Covid-ը որպես պատվաստված հիվանդների մահվան պատճառ, բայց նրանք կարող են դա անել այլ կերպ A հիվանդի համար (երկու չափաբաժին) ընդդեմ հիվանդի B (երեք դոզան): Բ հիվանդի Covid մահը, ով «արդիական» է պատվաստման կարգավիճակի վերաբերյալ, ավելի հավանական է, որ սխալմամբ գրանցվի որպես ոչ Covid, քան A հիվանդի մահը, ով չկա: Ըստ անալոգիայի, մտածեք հիվանդի մասին որպես «չպատվաստված», իսկ Բ հիվանդի մասին որպես պատվաստված: Ո՞ր Covid-ի մահն է ավելի հավանական, որ բաց թողնվի: Վերջինը.

Երևույթը կոչվում է դիֆերենցիալ սխալ դասակարգման կողմնակալություն, և ես կասկած չունեմ, որ այն գործում էր համընդհանուր տարբեր պատճառներով՝ բժիշկների մտածելակերպ, PCR թեստավորման արձանագրություններ և այլն: Այնուամենայնիվ, դժվար է չափել և հեռացնել կողմնակալությունը: Երբ առողջ պատվաստանյութի երևույթին ավելացվում է դիֆերենցիալ սխալ դասակարգում, ապա կողմնակալությունը բարդանում է: Այս կետը պատկերացնելու համար հիպոթետիկորեն ես օգտագործեցի Վիսկոնսին նահանգի Միլուոքի շրջանի նոսր տվյալները:

Ենթադրենք, 5-491 տարեկանների 60 ոչ Covid մահերի 79 տոկոսն իրականում եղել են Covid-ից մահեր, որոնք սխալ դասակարգվել են (որովհետև բժիշկները համոզված էին, որ պատվաստանյութերը շատ արդյունավետ են և այլ պատճառներով): Այնուամենայնիվ, եղել է դիֆերենցիալ սխալ դասակարգում, ինչպես նկարագրված է վերևում. 6 Երեք դոզայով ստացողների 239 ոչ Covid մահերի տոկոսը («մինչ օրս պատվաստված») եղել են Covid-ից մահեր, մինչդեռ 4 ոչ Covid մահերի միայն 252 տոկոսը երկու դոզայով ստացողների («չպատվաստված») են եղել Covid-ից մահեր:

Հաշվարկը ներկայացված է ստորև բերված աղյուսակում: Ե՛վ դիֆերենցիալ սխալ դասակարգման կողմնակալության, և՛ առողջ պատվաստանյութի կողմնակալության ուղղումից հետո մենք ստանում ենք երրորդ դոզայի արդյունավետությունը միայն 28 տոկոսով:

Այդ հետազոտության հեղինակները խոստովանել են, որ գնահատված ազդեցությունները կողմնակալ կլինեն, եթե «թերհաշվարկի աստիճանը համակարգված կերպով տարբերվի պատվաստված և չպատվաստված անձանց միջև», բայց նրանք «ոչ մի պատճառ չունեն ակնկալելու, որ այդ պայմանը (ii) կպահպանվի»:

Ինչպես վերևում գրեցի, ես չեմ կիսում նրանց համոզմունքը։ Բազմաթիվ պատճառներ կան ակնկալելու դիֆերենցիալ սխալ դասակարգում, և մեզանից նրանք, ովքեր հետևել են PCR թեստավորման պրակտիկաներին Իսրայելում, օրինակ, բազմաթիվ ապացույցներ.

Ես հավատում եմ, որ մի օր Covid-ի դեմ պատվաստանյութերի արդյունավետության վերաբերյալ դիտողական տվյալները կդասավանդվեն համաճարակաբանության դասընթացներում՝ որպես առողջ պատվաստվածների կողմնակալության, սխալ դասակարգման կողմնակալության վառ օրինակներ, այլ կողմնակալություններ, եւ այլ աղավաղումներ.

Ամփոփելով:

Առաջին խթանիչի իրական արդյունավետությունը կարճատև էր, եթե ընդհանրապես իմաստալից էր: Պիկ պաշտպանությունը ինչ-որ տեղ միջակ և զրոյի միջև էր, և անհնար է նեղացնել այդ միջակայքը: Հետևաբար, խթանիչի արդյունավետության բոլոր այդ դիտողական ուսումնասիրությունները անօգուտ էին:

Ամեն ձմեռ Covid-ի նոր պատվաստանյութ ընդունելը էմպիրիկ հիմք չունի։ Մահվան դեմ արդյունավետությունն ապացուցելու բեռը ուղղակիորեն դրված է հանրային առողջապահության ոլորտի պաշտոնյաների վրա, և այն, ինչ պակասում է կրկնակի կույր, պլացեբո-ով վերահսկվող պատահական փորձարկումից, անընդունելի է: Եվ դա վերաբերում է նաև գրիպի պատվաստմանը:

Վերահրատարակվել է հեղինակայինից Միջին հաշիվ



Հրատարակված է Ա Creative Commons Attribution 4.0 միջազգային լիցենզիա
Վերատպումների համար խնդրում ենք կանոնական հղումը վերադարձնել բնօրինակին Բրաունսթոունի ինստիտուտ Հոդված և հեղինակ.

հեղինակ

  • Էյլ Շահար

    Դոկտոր Էյալ Շահարը համաճարակաբանության և կենսավիճակագրության ոլորտում հանրային առողջության պատվավոր պրոֆեսոր է: Նրա հետազոտությունները կենտրոնացած են համաճարակաբանության և մեթոդաբանության վրա: Վերջին տարիներին դոկտոր Շահարը նաև զգալի ներդրում է ունեցել հետազոտության մեթոդաբանության մեջ, հատկապես պատճառահետևանքային դիագրամների և կողմնակալությունների տիրույթում:

    Դիտեք բոլոր հաղորդագրությունները

Նվիրաբերեք այսօր

Բրաունսթոուն ինստիտուտի ձեր ֆինանսական աջակցությունը ուղղված է գրողներին, իրավաբաններին, գիտնականներին, տնտեսագետներին և այլ խիզախ մարդկանց, ովքեր մասնագիտորեն մաքրվել և տեղահանվել են մեր ժամանակների ցնցումների ժամանակ: Դուք կարող եք օգնել բացահայտելու ճշմարտությունը նրանց շարունակական աշխատանքի միջոցով:

Բաժանորդագրվեք Brownstone-ին ավելի շատ նորությունների համար

Եղեք տեղեկացված Brownstone-ի հետ