关于 1st 到 2021 年 19 月，世界将通过一个显着的里程碑：接种的 Covid-XNUMX 疫苗剂量将超过世界上的人数。 让我预测这个日期的两个“时钟”是 点击此处 和 点击此处. 当然，有些人已经接种了三剂（或更多）剂，而其他人却没有人接种过 Covid-19 疫苗，但世界上的大多数人已经至少接种过一次。
鉴于如此大规模的推出，我们应该开始在汇总数据中看到一些影响。 这些数据提供了观察证据——相关性而非因果关系。 然而，这些相关性可能会提供信息，尤其是作为 Covid-19 疫苗的关键随机对照试验，这可能会揭示因果关系， 不是为了回答 许多人对疫苗的疑问。
这是 Moderna 的首席医疗官告诉 BMJ 在 2020 年，关于这些试验是否测试了对感染的保护——我们通常对疫苗的看法：
“……我们的试验不会证明可以预防传播……因为要做到这一点，你必须每周两次对人们进行长时间的擦拭，这在操作上是站不住脚的。” （莫德纳首席医疗官塔尔扎克斯）。
同样，这些试验并非旨在确定（他们也没有发现）疫苗是否可以防止死亡和住院。 这些事件太罕见了，试验对这些结果没有任何统计效力。 这又是 Moderna 的首席医疗官告诉 BMJ:
“……我想知道这可以防止死亡吗？ 当然，因为我相信它确实如此。 我只是认为在 [试验的] 时间范围内是不可行的——在我们知道结果之前，会有太多人死去等待结果。” （莫德纳首席医疗官塔尔扎克斯）。
即使是辉瑞（Pfizer）疫苗的关键试验（样本量比 Moderna 试验大三分之一），死亡人数也太少而无法得出 确定的结论. 值得一提的是，接种疫苗组的总死亡人数比安慰剂组多。 换句话说，在一个每个人都接种疫苗的宇宙中，死亡的人比在没有人被刺伤的平行宇宙中死亡的人更多，但平均而言，他们与第一个宇宙具有相同的刺伤前属性。
因此，卫生官员 Walensky、Walke 和 Fauci 在 JAMA 在 2021 年 XNUMX 月 声称:
“……临床试验表明，获准在美国使用的疫苗对 COVID-19 感染、重症和死亡非常有效。”
非常正确，Peter Doshi 博士， BMJ 批评临床试验的编辑和专家写了一条评论，表明该说法是错误的。 然而，正如 Jonathan Swift 300 年前所说，“谎言苍蝇，真相随之而来。” 几个月后，在地球的另一端，我国最大的报纸有了 以下 关于绿湾包装工队四分卫亚伦罗杰斯的疫苗接种情况（谁知道新西兰有这么多奶酪头？）
“……授权在美国使用的 Covid-19 疫苗在数万人中进行了测试，证明在显着降低严重疾病和死亡风险方面既安全又有效。”
当然，这种说法，以及许多其他据称基于试验的说法，都是不真实的。 鉴于临床试验很容易被误解，而且它们很早就被揭盲，这意味着不能从试验数据中确定超过 XNUMX 个月的疗效，我们必须从其他地方寻找证据。
最近的几项研究使用了来自 全国登记处 或 医疗保健机构，以统计匹配接种疫苗和未接种疫苗的人，以了解疫苗效力下降的速度有多快——它下降得很快，每月大约下降 10 个百分点，以防止感染，而像死亡等严重后果的置信区间通常很宽，以至于在第二次后六个月不能排除剂量为零疗效。
这些都是聪明的研究，研究人员可以访问的有关个人的数据令人惊讶。 然而，这些研究假设“选择是基于可观察的”，这对于个人选择是否被刺伤可能是一个糟糕的假设。 通过对可观察对象的选择，确定某人是否被刺伤的唯一因素是研究人员可以在数据库中看到的属性。
相反，如果不可观察的因素（风险偏好、个人信念等）影响疫苗接种选择并影响健康结果，则接种疫苗和未接种疫苗之间的经验比较可能会对疫苗的效果产生有偏差的估计。 这就是使用随机试验的原因； 平均而言，治疗组和安慰剂组应具有相同的治疗前特征（观察到的和未观察到的）。
汇总数据并不能解决这个选择问题，但因为所有证据都非常不纯——设计糟糕和误解的随机试验，依赖于将自我选择的疫苗接种者与未接种疫苗的个体相匹配的个体水平研究，而不考虑来自不可观察者的潜在偏见——我们应该在所有地方寻找洞察力。 此外，由于各种数据的激增，汇总数据就在我们的眼皮底下 网站 提供最新的国家级（甚至次国家级）卫生和经济数据。
对汇总数据的分析正处于经济学的主导地位。 然而经济学家一直 出乎意料地缺席 来自大流行期间的公开讨论。 目前尚不清楚这种不可见性在多大程度上是由于供应方与需求方造成的。 在供应方面，Jay Bhattacharya 在一份 访问 纪律未能说出封锁的成本，并记录他们的 附带损害. 在需求方面，新西兰中央银行前行长（然后是议会反对党领袖）唐布拉什 笔记 政客们从一些不太可能的来源中接受了 Covid-19 的建议，而忽略了经济学家的意见。
不管这种先前不可见的原因是什么，经济学家现在开始从他们的茧中出现，他们对总体数据的分析变得可用。 就全球疫苗推广而言，经济状况似乎比健康状况更重要。 在 112 个国家/地区，部署速度更快 富而不病 国家。 在拥有及时可靠的死亡率数据并高度接种疫苗的经合组织国家中，2020 年负面经济冲击更大的国家的推广速度更快，但 不是健康冲击的地方 （超额死亡率）更大。
关于大规模疫苗接种的总体效应（和非效应）的证据也正在出现。 对于有完整数据的 68 个国家，一个简单的散点图显示 没有关系 完全接种疫苗的人口百分比（截至 2021 年 19 月上旬）与过去 7 天内新的 Covid-XNUMX 病例之间的百分比。 这种横断面研究的一个问题是，被忽略的因素驱动了相关性。
例如，我的家是南太平洋的一个偏远国家，其巨大的护城河辅之以严格的边境管制和入境航空旅行几乎完全崩溃，这使得 2021 年大部分时间的疫苗接种率和 Covid 病例数都处于低水平。 偏远占了这两个数字。 另一个例子是，由于天气迫使人们呆在室内，感染率季节性上升； 一个国家可能会加大疫苗接种力度，因为政客希望在发生坏事时有所作为，但推动力的是季节性变化。
解决这些问题的标准经济学方法是使用面板数据（对相同国家的重复观察）。 有了这些数据，我们可以消除国家的（时间不变的）未观察到的特征和时间段的（空间不变的）未观察到的特征的影响，以减轻省略因素对驱动相关性的影响。
32 个高度接种疫苗的经合组织国家（迄今为止超过 1.3 亿剂）的此类面板数据也具有高频全因死亡率数据，表明大规模疫苗接种的总体影响正在政治经济领域出现，但 不是在健康方面. 下图显示了完全接种率与两项健康结果（死于 Covid-19 和全因死亡）、三项经济结果（个人流动性到由 谷歌)，以及一项政策结果（锁定规则的严格性）。
结果是 2020 年同月（当时没有疫苗）与 2021 年（截至 XNUMX 月的每个月）进行大规模疫苗接种时的变化。 图表的单位是标准差，以便可以比较各种本地单位的结果（锁定指数、流动百分比变化、死亡率）。
标准偏差较高的完全接种率与低标准偏差的二分之一的锁定严格性相关。 这反映了各行各业的政客将封锁与疫苗接种率联系起来。 例如，2021 年 XNUMX 月，新西兰总理 说过 “我们处于封锁状态，因为我们目前没有足够的新西兰人接种疫苗……”今年早些时候，英国首相鲍里斯·约翰逊 说过 “确保这种 [锁定放松] 发生的方法是在轮到你的时候进行猛击，所以让我们完成猛击。”
与 2020 年同月相比，通过消费者流动性的变化来衡量经济活动的反弹（因此考虑到季节性因素）对于零售和娱乐业而言，每完全接种疫苗率的标准差高出一半以上标准差位置（几乎与中转站一样大）。 相反，与 2020 年同月相比，在完全接种疫苗率高出一个标准差的月份或国家中，在住宅场所花费的时间大约低了半个标准差。
这是由于疫苗而导致外出的增加吗 本身，也许是通过让人们感到更安全，还是只是对放松锁定控制的回应？ 事实证明，正是封锁严格性的放松推动了消费者流动性的增加。 一旦考虑到这一点，就有 没有独立作用 疫苗接种率在 谷歌移动 指标。 因此，我们可以将刺戳视为政治家的手臂，以放松他们对人们行动自由的铁腕。
虽然流动性（作为经济活动的代表）和锁定严格性的相关性很大并且可以精确估计，但对总体健康指标的相应影响并不明显。 具体来说，对于这些国家来说，到 2021 年 19 月，疫苗接种率与每百万新的 Covid-1.3 死亡人数的变化以及全因死亡率的变化无关。 在为这些国家接种 XNUMX 亿剂（全球 XNUMX 亿剂）之后，人们预计死亡人数会有所减少。 然而，这些数据并未显示出这样的效果。
从这些结果来看，大规模疫苗接种似乎是某种出狱卡，作为摆脱代价高昂的封锁并让经济活动有所反弹的一种方式。 然而，首先把我们关进监狱的是政客和卫生官员。 无论是否进行大规模疫苗接种，他们都可以随时撤消他们强加的内容。 作为锁定 未能控制病毒，并且做了 不能 降低超额死亡率，政客们可以取消这些昂贵且无效的干预措施，而无需依赖大规模疫苗接种。
第2111章
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