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O viés que cria a ilusão de uma vacina contra a Covid eficaz

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A narrativa predominante nos diz que vacinar os frágeis e idosos contra a Covid teve um efeito dramático na mortalidade. Quão forte é o efeito presumido de uma vacina contra a Covid nessa população vulnerável? É tão forte quanto muitos acreditam, ou talvez muito mais próximo de zero do que do outro lado da escala?

Primeiro, há más notícias para compartilhar, mesmo antes de estimar qualquer possível benefício.

Dados de DinamarcaIsraelSuécia mostram risco aumentado de infecção dentro de uma semana ou mais após a primeira dose. Possíveis mecanismos incluem imunossupressão transitória (diminuição da contagem de linfócitos), conversão de infecção assintomática em infecção sintomática e infecção nos locais de vacinação. Os meios de comunicação em Israel relataram surtos de infecções por Covid em lares de idosos logo após o início da campanha de vacinação, e novamente após iniciar a campanha de reforço (use o Google Tradutor). Escusado será dizer que, quando o risco de infecção aumenta, o risco de morte também aumenta.

Pular o período de risco, estudos de eficácia de vacinas (daí em diante, VE) relataram um resultado notável que deveria ter surpreendido leitores experientes. As estimativas para os idosos têm sido extremamente elevadas, por vezes semelhantes às dos grupos etários mais jovens. Por exemplo, um estudo em Israel dos idosos residentes em instituições de longa permanência relataram VE de 85% contra a morte por Covid.

Isso não é apenas contrário ao básico conhecimentos de imunologia mas também é incompatível com os seguintes observação:

"Após a segunda vacinação [pela vacina da Pfizer] 31.3% dos idosos [acima de 80 anos] não tinham anticorpos neutralizantes detectáveis ​​em contraste com o grupo mais jovem, no qual apenas 2.2% não tinham anticorpos neutralizantes detectáveis.” (grifo meu)

Considere três fatos:

Como as vacinas contra a Covid podem ter sido altamente eficazes em idosos e frágeis?

Eles não eram. Valores de VE muito superiores a 50% são a priori implausível. Curiosamente, essa é uma estimativa de uma comparação simples de residentes vacinados e não vacinados de asilos na Suécia. Da mesma forma, o mencionado estudar em israel (VE geral de 85 por cento) de fato observou que a eficácia diminuiu com o aumento da idade. VE por faixa etária não foi relatado.

Mas mesmo 50% podem ser excessivamente otimistas.

Vários fontes de viés afetaram estudos observacionais de vacinas Covid. Vou me concentrar em um que acho que está no topo da lista. Mais importante, pode ser aproximadamente contabilizado.

Uma comparação ingênua de pessoas vacinadas com pessoas não vacinadas é totalmente enganosa por causa do viés do “vacinado saudável”, demonstrado repetidamente e melhor explicado na direção inversa. Pessoas que são não vacinados são, em média, Menos saudável do que suas contrapartes vacinadas e, portanto, têm superior mortalidade em geral. Os mecanismos por trás desse fenômeno merecem uma discussão separada, mas estão bem documentados. Pesquisas anteriores sobre vacinas contra a gripe também mostraram que o viés não é facilmente removido por métodos estatísticos convencionais.

O que significa que, mesmo que residentes de asilos na Suécia, em Israel ou em outro lugar fossem injetados com placebo sem saber, em vez de uma vacina, a mortalidade por Covid teria sido maior em residentes não injetados. Teríamos calculado VE enviesado (falso), atribuído ao placebo.

Quão forte é o viés? Qual é a taxa típica de “mortalidade geral”, comparando não vacinados com vacinados na população? Se conhecermos a razão — o fator de viés — podemos substituir estimativas viesadas de VE por estimativas corrigidas pelo menos aproximadamente. Isso é melhor do que nenhuma correção.

Felizmente, temos estimativas dessa proporção de estudos que compararam não-Covid mortalidade nos dois grupos. Como não se espera que as vacinas da Covid reduzam a mortalidade não causada pela Covid, qualquer proporção maior que 1 é uma estimativa do fator de viés. (Para simplificar, ignoro a influência da morte relacionada à vacina nessa proporção.)

Com base em dados dos EUA e do Reino Unido, o limite inferior do fator de viés é de cerca de 1.5, e o valor provável está entre 2 e 3: Em geral, a taxa de mortalidade de não vacinados é 2 a 3 vezes a taxa de mortalidade de vacinados . Alguma variação por idade e outros fatores é esperada.

Mostro aqui um exemplo (Tabela) de uma grande estudo de coorte nos EUA (onde o grupo de não vacinados foi “diluído” pelos que foram vacinados posteriormente).

Minhas adições em vermelho

Os riscos relativos (ou taxas de risco) de nno Covid morte demonstram o viés do vacinado saudável. Eles estão todos abaixo de 1, indicando que aqueles que foram vacinados contra a Covid tinham menos probabilidade de morrer - de causas não relacionadas à Covid! - do que suas contrapartes não vacinadas. O inverso desses números é o fator de viés, que varia entre 2 e 3, no geral e na maioria das faixas etárias, incluindo os mais velhos (2.2).

Uma vez que o fator de viés é estimado, digamos 2, a correção do VE viesado é simples.

Considere, por exemplo, aquele VE enviesado de cerca de 50 por cento da Suécia, que foi baseado em uma comparação de residentes vacinados e não vacinados de lares de idosos. VE de 50 por cento é derivado de uma taxa de risco (tendenciosa) de 0.5: vacinado parece ser com metade do risco de morte por Covid, ou vice-versa: não vacinado parece ter o dobro do risco de morte por Covid (supostamente porque não foram vacinados). Uma vez que estes últimos têm o dobro do risco de morte começar com, a vacinação não fez diferença. Multiplicar a razão de risco viesada (0.5) pelo fator de viés (2) restaura o efeito nulo (razão de risco = 1) e o VE correto (0 por cento).

Se o fator de viés for de apenas 1.5, o VE tendencioso de 50% da Suécia será corrigido para 25%, muito mais próximo de uma vacina fútil do que de uma vacina altamente eficaz.

O método de correção é aproximado e o viés do vacinado saudável não é o único culpado. Que VE teríamos observado se tivéssemos sido capazes de remover outros vieses bem como?

Temos que lutar com vieses complicados em estudos observacionais porque não temos estudos randomizados com um desfecho de mortalidade. E isso é nada menos que escandaloso. Deixe-me terminar explicando por que é escandaloso e por que não há dados.

Quando os ensaios randomizados foram iniciados, a pandemia poderia ter sido chamada de “a pandemia do lar de idosos” porque 30 a 60 por cento das mortes por Covid ocorreu em asilos. A Suécia foi um primo exemplo.

Com isso em mente, qualquer aluno do primeiro ano em epidemiologia dirá que o primeiro ensaio randomizado controlado por placebo de uma vacina contra a Covid deveria ter sido conduzido em asilos, contando com “pontos finais rígidos” - hospitalização e morte. Não apenas deveríamos estabelecer benefícios na população mais acometida, mas tal ensaio teria sido estatisticamente eficiente, dada a taxa de mortalidade esperada. Também teria sido altamente viável em termos de recrutamento e acompanhamento. Não ter dados significativos de mortalidade de um estudo randomizado de uma vacina contra a Covid é realmente escandaloso. Quem deve ser responsabilizado?

Nenhum teste foi iniciado porque o dinheiro grande seguiria a vacinação em massa. Portanto, a indústria farmacêutica, com o consentimento silencioso das autoridades de saúde pública, concentrou-se na infecção sintomática como um ponto final – em vez da morte – em populações mais jovens e saudáveis. Além disso, conhecendo a resposta imune atenuada em idosos, eles provavelmente temiam que os estudos sobre o desfecho de mortalidade em residentes de asilos não produzissem resultados excelentes. E mesmo que favoráveis, os resultados podem não ter sido suficientes para autorizar a vacinação em massa.

À lista de descumprimentos da saúde pública durante a pandemia, devemos acrescentar pelo menos um descumprimento: não exigir ensaios randomizados sobre a eficácia da vacina em residentes de asilos. Suspeito que, se tais testes fossem conduzidos no início, a pesquisa no Google por “mandato de vacina” não teria retornado 100 milhões de resultados.



Publicado sob um Licença Internacional Creative Commons Attribution 4.0
Para reimpressões, defina o link canônico de volta ao original Instituto Brownstone Artigo e Autor.

Autor

  • Eyal Shahar

    Dr. Eyal Shahar é professor emérito de saúde pública em epidemiologia e bioestatística. Sua pesquisa se concentra em epidemiologia e metodologia. Nos últimos anos, o Dr. Shahar também fez contribuições significativas para a metodologia de pesquisa, especialmente no domínio de diagramas causais e vieses.

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