Illusioni sull’efficacia del vaccino

Nel 2021 siamo stati inondati di immagini che ci mostravano quanto fossero efficaci i vaccini a mRNA contro la morte per Covid. Abbiamo visto, ad esempio, che il grafico della mortalità Covid di chi ha completato il protocollo a 2 dosi era sostanzialmente inferiore a quello dei non vaccinati. Per rafforzare il punto, ci è stato mostrato un modello coerente tra i gruppi di età o dopo l’aggiustamento per età.

Gran parte di questa era un'illusione. Allora, non mostravano grafici comparabili per non Covid deceduti. Se lo facessero, avremmo visto che anche i vaccinati se la sono cavata meglio non Covid mortalità. Naturalmente nessuno si aspetta che questi vaccini prevengano la morte per cancro, malattie cardiache, ictus e così via.

La pseudo-L’efficacia dei vaccini contro il Covid contro la morte per cause non correlate non è un’osservazione nuova. Lo stesso tipo di pseudoefficacia è stata scoperta molto tempo fa per i vaccini antinfluenzali. Si chiama “effetto vaccinato sano”. Per vari motivi, non correlati ai vaccini, le persone che sono vaccinate hanno (in media) una salute di base migliore rispetto alle persone che non lo sono, e quindi hanno meno probabilità di morire per “qualsiasi cosa”, comprese l’influenza e il Covid. Vaccinati o no, avrebbero avuto una mortalità da Covid inferiore rispetto alle loro controparti non vaccinate. 

Quando proviamo a stimare l’effetto dei vaccini Covid (o antinfluenzali), l’effetto del vaccinato sano diventa il vaccinato sano pregiudizio, una fonte di distorsione che deve essere rimossa. (Al contrario, potremmo chiamarlo il pregiudizio dei “non vaccinati malsani”.) La ricerca su questo argomento, tuttavia, è stata scarsa. Né l’industria farmaceutica né i funzionari della sanità pubblica hanno avuto interesse a scoprire che i vaccini comuni non erano così efficaci come affermavano, o forse non erano affatto efficaci.

Una recente studio dalla Repubblica Ceca ha dato un contributo significativo alla letteratura scientifica sui vaccini anti-Covid e sull’effetto del vaccino sano. In primo luogo, gli autori hanno osservato il fenomeno in un altro Paese, avvalorando la sua natura universale. In secondo luogo, forniscono prove evidenti del fatto che coloro che hanno scelto (o sono stati costretti) a farsi vaccinare erano effettivamente più sani. In terzo luogo, mostrano che il fenomeno è coerente lungo la sequenza delle dosi, come era evidente in Dati del Regno Unito per le dosi di richiamo. Coloro che hanno continuato con la dose successiva erano più sani di quelli che non lo hanno fatto. Infine, dimostrano che il modello osservato nei loro dati può essere riprodotto da dati simulati quando un vaccino non ha alcun effetto e funziona solo l’effetto del vaccinato sano. Vale la pena leggerlo la carta per intero, che tu sia o meno uno scienziato.

Cosa è stato fatto nello studio?

Gli autori hanno calcolato i tassi di morte per tutte le cause nei periodi di ondate di Covid e in periodi di morti di Covid basse (quasi nessuna). Questi ultimi sono essenzialmente tassi di morte non-Covid, il che significa che qualsiasi “effetto” dei vaccini Covid durante questi periodi è uno pseudo-effetto. È solo il fenomeno dei vaccinati sani. In ciascun periodo, hanno confrontato il tasso di mortalità tra i non vaccinati e vari gruppi di persone vaccinate. 

Tratterò un argomento chiave: il pseudo-effetto del protocollo a 2 dosi, a partire da quattro settimane dopo la seconda dose, quando le persone sono considerate completamente protette. Per concentrarmi su quel gruppo rispetto ai non vaccinati, ho aggiunto delle frecce oblique alla Figura 2. Si noti che queste barre mostrano i tassi, non i conteggi, dei decessi in un periodo con bassi decessi per Covid (pannello verde). Anche in questo caso, nonostante si tratti di decessi per qualsiasi causa, il 99.7% non erano legati al Covid. Possono quindi essere considerati tassi di morte non-Covid, e li chiamerò così.

In ciascuna fascia di età, il tasso di morte non Covid tra i vaccinati effettivamente (gialli) è molto inferiore al tasso dei non vaccinati (neri). Naturalmente questo è uno pseudo-effetto dei vaccini. Questo è l'effetto del vaccinato sano, o bias quando si cerca di stimare la reale efficacia contro la morte per Covid.

Gli autori hanno gentilmente fornito i loro dati, che sono riassunti nella mia tabella per il periodo a basso contenuto di Covid.

Come si può vedere dal calcolo, il “fattore bias” (ultima riga) è semplicemente l’inverso dello pseudoeffetto della vaccinazione. Ci dice quanto è più probabile che i non vaccinati muoiano “in generale”, rispetto a coloro che hanno completato il protocollo a 2 dosi almeno 4 settimane prima. Formalmente, dovrebbe essere chiamato bias correzione fattore, ma saremo brevi.

La tabella successiva confronta i risultati della Repubblica Ceca con i dati di Regno Unito e gli Stati Uniti in gruppi di età simili (il mio calcolo dai dati disponibili).

In particolare, il fattore di distorsione nei dati provenienti da paesi e culture diverse varia in un intervallo ristretto: tra 2 e 3.5. È inferiore nella fascia di età più anziana, ma è comunque pari ad almeno 2. Nel complesso, i non vaccinati hanno una probabilità da due a tre volte maggiore di morire per varie cause rispetto ai vaccinati completamente. 

Altri dati indicano che il divario si è ridotto nel tempo (perché i sopravvissuti non vaccinati erano “più sani” con il passare del tempo e alcuni dei meno sani morivano), ma è durato mesi, non poche settimane. Quando è stata introdotta una terza dose, i più sani sono passati al gruppo a tre dosi, lasciando dietro di sé un gruppo più malato di “solo due dosi”. Di conseguenza, il gruppo a due dosi ora sembrava aver ottenuto risultati positivi superiore mortalità rispetto ai non vaccinati. Questa osservazione è stata erroneamente interpretata come prova di decessi correlati al vaccino (che è indiscutibilmente accaduto).

Per rimuovere la distorsione del vaccinato sano, moltiplichiamo il tasso distorto di morte per Covid per il fattore di distorsione, come spiegato altrove. Ad esempio, se il rapporto distorto del tasso di morte per Covid è 0.4 (60% “efficacia del vaccino”) e il fattore di bias è 2.5, l’effetto corretto sulla morte per Covid è 0.4 x 2.5 = 1, che corrisponde allo 0% di efficacia del vaccino. 

(Chi ha conoscenze matematiche riconoscerà che la correzione può anche essere calcolata come segue: il rapporto distorto del tasso di morte per Covid diviso per il rapporto distorto del tasso di morte non-Covid.)

Concluderò con un altro esempio del pregiudizio del soggetto vaccinato sano e della vera efficacia dopo la correzione.

A studio dei veterani statunitensi hanno presentato grafici di sopravvivenza di anziani completamente vaccinati e non vaccinati a seguito di un test PCR (figura sotto). Considererò una morte a seguito di una PCR positiva come “morte Covid” e una morte a seguito di una PCR negativa come “morte non Covid”. Si tratta ovviamente di un'approssimazione, ma questo è tutto ciò che possiamo ottenere dal documento per distinguere tra i due tipi di morte. Gli studi sui vaccini anti-Covid riportano raramente dati sulla morte per cause non-Covid in base allo stato vaccinale, quindi spesso dobbiamo ricavare tali dati da qualunque cosa venga fornita.

Ho stimato visivamente il rischio di morte in tre punti temporali, dove le probabilità di sopravvivenza per un confronto a coppie erano vicine ai segni sull'asse Y (intervalli del 2%). Le mie stime approssimative sono riassunte nella tabella occupata di seguito.

Come potete vedere, la correzione del bias del vaccinato sano ha cambiato le stime di efficacia da circa il 70% a circa il 10%. E questo non è l’unico pregiudizio negli studi osservazionali sui vaccini Covid. L'errata classificazione differenziale della causa di morte lo è un altro forte pregiudizio. Sarebbe rimasta qualche efficacia se tutti i pregiudizi fossero stati rimossi? Sono state effettivamente salvate delle vite da questi vaccini?

Vorrei concludere con un commento non sui vaccini anti-Covid, ma sui vaccini antinfluenzali.

Se guardi il CDC statunitense sito web, troverete ogni anno i dati sull'efficacia del vaccino antinfluenzale. Di solito, non supera il 50% negli anziani (un rapporto di rischio di 0.5). A questo punto dovresti essere in grado di calcolare l’efficacia corretta, ad esempio con un fattore di bias pari a 2.