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Ilusões na eficácia da vacina

Ilusões na eficácia da vacina

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Em 2021, fomos inundados com imagens que nos mostravam a eficácia das vacinas de mRNA contra a morte por Covid. Vimos, por exemplo, que o gráfico de mortalidade por Covid daqueles que completaram o protocolo de 2 doses foi substancialmente menor do que o dos não vacinados. Para reforçar este ponto, foi-nos mostrado um padrão consistente entre grupos etários ou após ajuste de idade.

Muito disso foi uma ilusão. Naquela época, eles não exibiam gráficos comparáveis ​​para não-Covid mortes. Se eles fizessem isso, nós teríamos visto que os vacinados também se saíram melhor não-Covid mortalidade. É claro que ninguém espera que estas vacinas evitem a morte por cancro, doenças cardíacas, acidentes vasculares cerebrais e assim por diante.

A pseudo-A eficácia das vacinas Covid contra a morte por causas não relacionadas não é uma observação nova. O mesmo tipo de pseudoeficácia foi descoberto há muito tempo para as vacinas contra a gripe. É chamado de “efeito vacinado saudável”. Por várias razões, não relacionadas com as vacinas, as pessoas que são vacinadas têm um estado de saúde melhor (em média) do que as pessoas que não o são e, portanto, têm menos probabilidade de morrer de “qualquer coisa”, incluindo gripe e Covid. Vacinados ou não, eles teriam tido uma mortalidade por Covid mais baixa do que os seus homólogos não vacinados. 

Quando tentamos estimar o efeito das vacinas contra a Covid (ou gripe), o efeito do vacinado saudável torna-se o efeito do vacinado saudável viés, uma fonte de distorção que deve ser removida. (Por outro lado, podemos chamá-lo de preconceito “não saudável e não vacinado”.) No entanto, a pesquisa sobre este tópico tem sido escassa. Nem a indústria farmacêutica nem as autoridades de saúde pública tiveram interesse em descobrir que as vacinas comuns não eram tão eficazes como afirmavam, ou talvez nem sequer fossem eficazes.

Um recente estudo da República Checa fez contribuições significativas para a literatura científica sobre as vacinas contra a Covid e o efeito do vacinado saudável. Primeiro, os autores observaram o fenómeno noutro país, apoiando o seu carácter universal. Em segundo lugar, fornecem provas claras de que aqueles que escolheram (ou foram coagidos) a ser vacinados eram de facto mais saudáveis. Terceiro, mostram que o fenômeno é consistente ao longo da sequência de doses, como ficou evidente no Dados do Reino Unido para doses de reforço. Aqueles que continuaram com a dose seguinte eram mais saudáveis ​​do que aqueles que não o fizeram. Por último, demonstram que o padrão observado nos seus dados pode ser reproduzido por dados simulados quando uma vacina não tem efeito e apenas o efeito do vacinado saudável está operando. Vale a pena ler o papel na íntegra, seja você um cientista ou não.

O que foi feito no estudo?

Os autores calcularam taxas de mortalidade por todas as causas em períodos de ondas de Covid e em períodos de baixas (quase nenhuma) mortes por Covid. Estas últimas são essencialmente taxas de mortalidade não relacionadas com a Covid, o que significa que qualquer “efeito” das vacinas contra a Covid durante estes períodos é um pseudoefeito. É apenas o fenômeno do vacinado saudável. Em cada período, compararam a taxa de mortalidade entre os não vacinados e os vários grupos de vacinados. 

Vou discutir um tópico-chave: o pseudo-efeito do protocolo de 2 doses, começando quatro semanas após a segunda dose, quando as pessoas são consideradas totalmente protegidas. Para focar nesse grupo versus os não vacinados, adicionei setas oblíquas à Figura 2. Observe que essas barras mostram taxas, e não contagens, de mortes em um período com baixas mortes por Covid (painel verde). Novamente, embora sejam mortes por qualquer causa, 99.7% não foram relacionadas à Covid. Portanto, podem ser consideradas taxas de mortalidade não-Covid, e é assim que vou chamá-las.

Em cada faixa etária, a taxa de mortalidade não-Covid nos efetivamente vacinados (amarelo) é muito menor do que a taxa nos não vacinados (preto). Claro, isso é um pseudoefeito das vacinas. Esse é o efeito do vacinado saudável, ou preconceito ao tentar estimar a verdadeira eficácia contra a morte por Covid.

Os autores gentilmente forneceram seus dados, que estão resumidos em minha tabela para o período de baixa Covid.

Como você pode ver no cálculo, o “fator de polarização” (última linha) é simplesmente o inverso do pseudoefeito da vacinação. Diz-nos qual é a probabilidade maior de os não vacinados morrerem “em geral”, em comparação com aqueles que completaram o protocolo de 2 doses pelo menos 4 semanas antes. Formalmente, deveria ser chamado de preconceito correção fator, mas vamos ser breves.

A minha próxima tabela compara os resultados da República Checa com os dados da do Reino Unido e os EUA em faixas etárias semelhantes (meu cálculo a partir dos dados disponíveis).

Notavelmente, o factor de enviesamento nos dados de diferentes países e culturas varia num intervalo estreito: entre 2 e 3.5. É mais baixa na faixa etária mais avançada, mas ainda é de pelo menos 2 anos. No geral, os não vacinados têm duas a três vezes mais probabilidades de morrer por diversas causas do que os totalmente vacinados. 

Outros dados indicam que a diferença diminuiu ao longo do tempo (porque os sobreviventes não vacinados tornaram-se “mais saudáveis” com o passar do tempo e alguns dos menos saudáveis ​​morreram), mas durou meses, e não algumas semanas. Quando uma terceira dose foi introduzida, os mais saudáveis ​​passaram para o grupo de três doses, deixando para trás um grupo mais doente de “apenas duas doses”. Como resultado, o grupo de duas doses parecia agora ter superior mortalidade do que os não vacinados. Esta observação foi erroneamente interpretada como evidência de mortes relacionadas com a vacina (que inquestionavelmente aconteceu).

Para remover o viés do vacinado saudável, multiplicamos a taxa tendenciosa de morte por Covid pelo fator de viés, como explicado em outro lugar. Por exemplo, se a taxa tendenciosa de morte por Covid for 0.4 (60% de “eficácia da vacina”) e o factor de polarização for 2.5, o efeito correcto na morte por Covid é 0.4 x 2.5 = 1, o que representa 0% de eficácia da vacina. 

(Aqueles com conhecimentos matemáticos reconhecerão que a correção também pode ser calculada da seguinte forma: o rácio da taxa tendenciosa de morte por Covid dividido pelo rácio da taxa tendenciosa de mortes não relacionadas com a Covid.)

Concluirei com outro exemplo do viés do vacinado saudável e da verdadeira eficácia após a correção.

A estudo dos veteranos dos EUA apresentaram gráficos de sobrevivência de idosos totalmente vacinados e não vacinados após um teste PCR (figura abaixo). Considerarei uma morte após um PCR positivo como “morte por Covid” e uma morte após um PCR negativo como “morte não-Covid”. É apenas uma aproximação, claro, mas é tudo o que podemos extrair do artigo para distinguir entre os dois tipos de morte. Os estudos sobre vacinas contra a Covid raramente relatam dados sobre mortes não relacionadas à Covid por estado de vacinação, por isso muitas vezes temos que derivar esses dados de tudo o que for fornecido.

Estimei visualmente o risco de morte em três momentos, onde as probabilidades de sobrevivência para uma comparação aos pares estavam próximas das marcas no eixo Y (intervalos de 2%). Minhas estimativas aproximadas estão resumidas na tabela abaixo.

Como você pode ver, a correção do viés do vacinado saudável alterou as estimativas de eficácia de cerca de 70% para cerca de 10%. E esse não é o único preconceito nos estudos observacionais das vacinas contra a Covid. A classificação incorreta diferencial da causa da morte é outro preconceito forte. Teria permanecido alguma eficácia se todos os preconceitos pudessem ter sido removidos? Vidas foram realmente salvas por essas vacinas?

Deixe-me terminar com um comentário não sobre as vacinas contra a Covid, mas sobre as vacinas contra a gripe.

Se você olhar para o CDC dos EUA site do Network Development Group, você encontrará dados sobre a eficácia da vacina contra a gripe a cada ano. Geralmente não ultrapassa 50% nos idosos (taxa de risco de 0.5). Até agora, você já deve ser capaz de calcular a eficácia correta, digamos, com um fator de polarização de 2.



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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