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现实与流行科学之间的差距越来越大

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关于 COVID-19 疫苗接种运动成功的主流叙述与可通过经验验证的结果之间的差距继续扩大。

mRNA 疫苗的早期试验结果因显示出“95% 的有效性”而受到称赞,专家援引 NBC 称其为“大满贯”:“我们没有很好的疫苗示例,可以证明这种疫苗在年龄、性别、种族和合并症方面都具有这种功效,”(格雷格博士)波兰说。 “我从未见过这样的事情。”

这些试验没有显示出抗传播或死亡率的功效,即使来自两种 mRNA 疫苗的多项试验的数据也是如此 汇总 增加权力,但这并没有阻止政府为所有年龄组和风险类别推出疫苗,并强制为广大工作年龄人口接种疫苗,因为这是一种迄今为止工作年龄后人口最多的疾病风险。

回想起来,95% 的感染保护率如何? 

据最近 预印本 根据来自哈佛、耶鲁和斯坦福(世界上评价最高的十所大学中的三所)的专家,到 94 年 9 月 2022 日,即两年后,XNUMX% 的美国人口至少被感染过一次。 

因此,据报道,所谓的 95% 的保护导致了 94% 的感染。

大规模疫苗接种运动完全未能防止几乎所有人口被感染。 然而,保护免受感染是一项似乎得到随机对照临床试验 (RCT) 验证的说法,这些试验被认为是最高级别的医学证据。 怎么会这样?

请记住,到 9 月 XNUMX 日(根据 OWiD 数据浏览器), 80% 的美国人接种了一到两剂 (69%) 疫苗,因此覆盖范围非常广泛,但并不普遍。

我们还必须承认,哈佛、耶鲁和斯坦福团队的说法是基于建模的估计,而建模并不能算作同一层次医学证据中的高级证据。 他们的模型是一个黑匣子——他们没有透露任何关于它是如何构建的细节,也没有透露驱动模型的关键数据假设是什么。 又见毁灭性的 批评 Ioannidis 等人对 COVID-19 进行总体建模。

我所说的“大战略”的突然形成,旨在通过封锁提供临时保护,直到有效疫苗问世,这主要是基于模型,包括可能的生命损失程度和有效性对策(避免想象中的额外生命损失)。 如果不能依赖这样的模型,那么大战略(实际上既不宏大也不战略)无论如何都会落空。

幸运的是,估计 SARS-CoV-2 感染的累积流行率有相对坚实的基础。 CDC全国商业实验室监测系统 估计 57.7 年 2022 月至 XNUMX 月期间的血清阳性率为 XNUMX%。

鉴于感染在 2022 年期间加速,并且“基于抗原检测结果的感染估计可能被低估了”,到 91.5 月初有很大比例的人口已经暴露在病毒之下似乎是合理的。 此外,同一份报告估计 2% 的人对 SARS-CoV-XNUMX 或疫苗有抗体。 任何进一步的收益都可能是微不足道的。

一些观察性研究支持对 COVID 相关死亡率长达 6 个月的保护作用,特别是。 但几乎没有或根本没有证据表明全因死亡率降低,这是一项严峻的考验,因为它避免了关于死因的选择性标准。

要解决的问题是死亡率过高,因此疫苗的首要功能应该是降低全因死亡率,而不仅仅是特定原因造成的死亡率。 郑州大学团队 荟萃分析 仅在未指定的时间段内显示出针对 COVID 相关死亡的高水平保护。 

我们需要对从未接种过疫苗的组和第一次接种疫苗后的可比组进行直接比较——不排除,不将部分接种疫苗的人归类为“未接种疫苗”。 我们希望在有意义的时间段内看到总体结果。 大多数这些研究仅显示部分和短期效果。

最近的研究出来了 印地安那 涂等人。 比较配对的未接种疫苗但受感染的个体和接种疫苗的人的死亡率结果,发现接种疫苗的人有 37% 的优势。 

这是一项精心设计的研究,但您需要查看细则:“当受感染的参与者接种疫苗或疫苗接受者被感染时,匹配对将被审查。” 那么,如果疫苗接种者在被感染后死亡,这是否被排除在分析之外? 写在 权利。,佩里威尔逊评论说:“我担心这会使结果偏向于接种疫苗。”

对比其他款式 Chemaitelly 等人, 谁发现:'原发感染对严重、危重或致命 COVID-19 再感染的有效性为 97.3%(95% CI:94.9-98.6%),无论原发感染或再感染的变体如何,并且没有减弱的证据.' 这是基于来自覆盖卡塔尔全体人口的国家数据库的队列研究。 因此,先前感染是抵御未来感染的最佳防御措施,而且几乎每个人都曾感染过。

观察性研究容易受到外来因素的影响,这就是为什么它们在循证医学层次结构中排名低于随机对照试验的原因。 包含、排除和时机的不同选择会导致不同的结果。 研究小组应该更频繁地进行敏感性分析,以找出改变每个关键参数将如何改变结果。 研究结果是否适用于所有情况? 

显示疫苗有效性的研究可能具有内部有效性,但在两年的疫苗接种运动中对整个人群缺乏外部有效性。 如果声称防止感染的研究是这种情况,那么声称防止死亡的研究可能同样如此,因为它们具有相同的局限性并且同样无法确定整体结果。 将一些死亡推迟几个月是不够的。

这些测量异常的另一个例子值得一提。 在 我最后的贡献, 我评论了一个事实,即美国 V-Safe 数据显示 7.7% 的人报告在接种疫苗后寻求医疗救助,而澳大利亚的可比数字不到 1%。 但是现在阅读细则后,我发现 AusVax 安全数据 是基于疫苗接种后第 3 天发出的调查,而 V-安全签到 最后一次给药后运行 12 个月。 所以,澳大利亚的主动监测数据是非常短期的。 美国的系统更彻底,但并不透明,因为数据只是在法律诉讼后根据法院命令公开的。 

研究人员分析他们或政府机构选择测量或披露的数据,这些数据可能非常有选择性,而且确实具有误导性。 短期结果被推断为预测最终不会发生的长期结果。 这项研究只给我们提供了快照——微观的,而不是宏观的。

公众期望通过接种疫苗来保护他们免受感染。 然而最近的研究表明,接种疫苗的人实际上 更多 很可能被感染,比如 克利夫兰诊所 Shestha 等人的研究。 事实上,克利夫兰诊所的研究显示了剂量反应类型的相关性,感染数量随着剂量的增加而逐渐增加,作者讨论了另外两项具有类似发现的研究。 他们因发表他们的发现而受到赞扬,他们将其描述为“出乎意料”。 

但对于我们这些正在关注的人来说,他们并不意外 疫苗监测报告 来自英格兰公共卫生部的报告显示,与未接种疫苗的人相比,接种疫苗的人感染率更高(例如,参见 14 年 13 月 31 日发布的第 2022 周报告中的表 XNUMX)。 PHE 将这些变灰,希望我们不会注意到不符合叙述的数据。 他们在卫生安全局的继任者通过完全停止报告解决了这个问题。

在之前的文章中,我指出欧洲的死亡率曲线在过去两年的疫苗接种中变得更加平坦,这与一些死亡率至少因混合免疫力的增强而推迟是一致的。 但是推迟了多久? 感染和疫苗接种的相对贡献是什么? 没人知道。 

关于通过疫苗接种挽救数百万人生命的宏大说法是不可证伪的,因为它们再次依赖于避免假设性的反事实情景,在这种情况下,如果没有疫苗接种运动,本应发生更多的死亡。 但这些死亡可能只发生在计算机建模的虚拟世界中,并且只能在短时间内避免。 政策应基于事实信息和大局。

需要严格评估政府计划,尤其是当它们影响公共卫生和个人权利时。 目标应该是明确的,而在这种情况下,目标是模糊的并且不断变化。 结果数据应该是直接的,而在这种情况下,它们取决于对小样本的复杂和可变的统计处理。

政策制定者和政治家一直在根据不确定的数据做出重大决定。 他们需要确定这一流行病正在通过政策设置得到实质性缓和,而不是长期存在。

政府战略的主要目标本应是防止超额死亡率,但到 2022 年超额死亡率仍然很高,峰值分别超过 23%(英国)和 10%(美国)(再次参见 OWiD)。 没有确凿的证据表明过去两三年总体而言超额死亡率有所下降。

如果人群已经具有同等免疫力,接种疫苗会增加感染风险(和不良反应),并且其他好处不确定,那么继续大规模疫苗接种运动如何合理? 

世界卫生组织、政府机构和科学家从 2020 年开始宣布了“控制大流行”的目标,该目标逐渐演变为希望 COVID-19 疫苗接种能够“结束大流行”。 它没有。

他们很快不得不承认疫苗接种不能提供针对传播或感染的全面保护,但坚持认为它们是“实质有效' 抗感染。 

然而每个人都被感染了,在某些情况下甚至感染了很多次。 

失败被认为是胜利——但这是错误信息的胜利吗? 这是一个伟大的幻想吗?



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如需转载,请将规范链接设置回原始链接 褐石研究所 文章和作者。

作者

  • 迈克尔汤姆林森

    Michael Tomlinson 是一名高等教育治理和质量顾问。 他曾任澳大利亚高等教育质量和标准局的保证小组主任,领导团队根据高等教育门槛标准对所有注册的高等教育提供者(包括所有澳大利亚大学)进行评估。 在此之前,他在澳大利亚大学担任了 XNUMX 年的高级职位。 他一直是亚太地区许多大学离岸审查的专家小组成员。 Tomlinson 博士是澳大利亚治理研究所和(国际)特许治理研究所的研究员。

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