Sono passati quattro anni da quando il mondo è stato salvato, o non è un, grazie ai miracolosi vaccini mRNA contro il Covid.
Sono passati anche diversi anni da quando la mia prima lettera sull'argomento è stata respinta dal direttore di una rivista biomedica. E la mia casistica di lettere respinte sui vaccini anti-Covid continua ad aumentare. Il punteggio è ora di 5 a 0. L'ultimo rifiuto è arrivato di recente dal direttore di Journal of Infezione, dove "Ogni numero [ti porta anche]... una vivace sezione di corrispondenza". La mia lettera senza vita si riferiva a un studio del pregiudizio dei vaccinati sani in Austria.
La mia serie di casi è abbastanza ampia da inferire una causalità? Forse sì. Certo, la causa comune potrebbe essere stata la scarsa qualità della scienza. Posso offrire, forse, un'osservazione confutativa? Il mio seconda lettera (rifiutato da The Lancet) avrebbe rivelato nel 2021 ciò che Høeg et al. hanno rivelato nel 2023 in un lettera che in qualche modo è entrato Il New England Journal of MedicineUn editor negligente, credo. Forse non è più un editor.
Sono certo che la mia quinta lettera rifiutata fosse solo l'ennesimo testo mal scritto e privo di fondamento scientifico. Di sicuro non aveva nulla a che fare con la possibilità che la lettera, insieme alla risposta degli autori, potesse portare a risultati inquietanti. Quindi, lasciatemi condividere la mia lettera qui. Sarete voi a giudicare. ancora: degno o senza merito?
Per rendere il tutto più interessante, includerò un'analisi menzionata nella lettera (senza rivelare il risultato allarmante). Non è stato difficile da calcolare, comunque. L'articolo mostra prove di decessi correlati al vaccino – per Covid – entro due settimane dall'iniezione in persone precedentemente infette. O, per dirla in modo più conservativo: le prove sono almeno altrettanto valide quanto quelle fornite dall'articolo sull'efficacia del vaccino contro i decessi per Covid nell'autunno del 2021.
La Lettera
15 Maggio 2025
Journal of Infezione
All'editore:
Riedmann et al. riportano un'analisi approfondita e completa del fenomeno dei vaccinati sani in Austria, che include un approccio innovativo.1 I soggetti non vaccinati sono stati abbinati ai vaccinati in base a diverse variabili e gli autori hanno confrontato diversi risultati a due settimane dal completamento di diverse dosi. La Tabella 3 (articolo) e le Tabelle S44-S45 (documento supplementare) mostrano i risultati relativi a mortalità per tutte le cause, mortalità non correlata al COVID-19 e mortalità correlata al COVID-19.
Poiché il bias del vaccinato sano diminuisce nel tempo, sarebbe interessante estendere l'analisi delle coorti abbinate a 4 e 8 settimane. Numerosi studi hanno stimato l'efficacia nell'arco di uno o due mesi successivi alla vaccinazione, periodo che a volte coincide con la durata di un'ondata di COVID-19.
Gli autori menzionano un metodo rudimentale di correzione, derivato dall'idea di aggiustamento del rapporto tra tassi di eventi precedenti.2-5 L'hazard ratio della mortalità da COVID-19 viene diviso per l'hazard ratio della mortalità non correlata al COVID-19. Sebbene non sia perfetto, questo metodo potrebbe fornire maggiori informazioni quando il follow-up viene esteso e il numero di decessi per COVID-19 è maggiore. L'applicazione del metodo a 19 decessi per COVID-19 (Tabella 3, vaccinazione primaria completa) è ancora sufficiente per rimuovere il bias. Dopo la correzione rudimentale, il rapporto non è più inferiore a 1, indipendentemente dal fatto che vengano utilizzati gli hazard ratio o i rate ratio.
Tra l'altro, sembra che i rapporti di frequenza nelle tabelle S44-S45 siano stati erroneamente etichettati come rapporti di rischio e rapporti di rischio aggiustati.
Cordiali saluti,
Eyal Shahar, MD, MPH
Professore Emerito
University of Arizona
Bibliografia:
- Riedmann U, Chalupka A, Richter L, et al. Distorsioni sanitarie sottostanti nei soggetti precedentemente infettati da SARS-CoV-2: uno studio di coorte. Journal of Infezione, Volume 90, Numero 6, 2025, 106497, ISSN 0163-4453, https://doi.org/10.1016/j.jinf.2025.106497
- Tannen RL, Weiner MG, Xie D. Studi replicati di due sperimentazioni randomizzate sugli inibitori dell'enzima di conversione dell'angiotensina: ulteriore convalida empirica del "rapporto tra tassi di eventi precedenti" per correggere fattori confondenti non misurati in base all'indicazione. Farmacoepidemiolo Drug Saf. 2008 luglio;17(7):671-85. doi: 10.1002/pds.1584. PMID: 18327852
- Pálinkás A, Sándor J. Efficacia della vaccinazione contro il COVID-19 nella prevenzione della mortalità per tutte le cause tra gli adulti durante la terza ondata dell'epidemia in Ungheria: studio di coorte retrospettivo a livello nazionale. vaccini (Basilea). 2022 giugno 24;10(7):1009. doi: 10.3390/vaccines10071009. PMID: 35891173; PMCID: PMC9319484.
- Atanasov V, Barreto N, Whittle J, et al. Comprendere l'efficacia del vaccino contro il COVID-19 contro la mortalità utilizzando una nuova misura: la percentuale di mortalità in eccesso dovuta al COVID. vaccini (Basilea). 2023 febbraio 7;11(2):379. doi: 10.3390/vaccines11020379. PMID: 36851256; PMCID: PMC9959409.
- Shahar E. Sui metodi per rimuovere il pregiudizio del vaccinato sano. In: Argomenti di epidemiologia e statisticaEbook di Amazon Kindle (2025)
Il rifiuto
Due giorni dopo, nella mia casella di posta è arrivato un messaggio con un testo standard.
Numero del manoscritto: YJINF-D-25-00940
Titolo dell'articolo: Lettera al direttore
Autore corrispondente: Professore emerito Eyal Shahar
Inviato a: Journal of Infection
Caro Professore Emerito Shahar,
Grazie mille per aver inviato il tuo manoscritto al Journal of Infection. Purtroppo riceviamo molti più articoli di quanto abbiamo a disposizione per la pubblicazione e possiamo quindi elaborare un numero limitato di invii. Purtroppo, dopo un'attenta valutazione da parte della redazione, questo articolo non ha ottenuto la priorità necessaria. Si prega di notare che non incoraggiamo la ripresentazione di un articolo in caso di rifiuto.
Mi dispiace per questa decisione negativa e per il fatto che non possiamo fornire motivazioni più specifiche per il rifiuto. Spero che continuerete a inviare i vostri lavori al Journal of Infection in futuro.
Cordiali saluti,
Il professor Robert Charles Read
editore
Journal of Infezione
Sono rimasto leggermente sorpreso. È interessante notare che il testo standard è stato scritto per manoscritti (articoli) rifiutati. Non esiste un testo analogo per le lettere rifiutate? Con quale frequenza questa rivista rifiuta lettere? La tua ipotesi è valida quanto la mia. Forse è persino simile alla mia.
Analisi
I numeri sottostanti sono stati trascritti dalla Tabella 3 dell'articolo (Versione 2, corretto). Questi sono i dati e i risultati a cui si riferisce la mia lettera. Il rapporto del limite di confidenza è stato aggiunto (un mio calcolo). Scriverò di più su questo indice statistico in seguito, ma più piccolo è il numero, migliore è il rapporto di rischio (HR) stimato.
tavoliHazard ratio (HR) e intervalli di confidenza (IC) al 95% per la mortalità da Covid e non Covid in base al numero di dosi di vaccino somministrate nelle due settimane successive alla vaccinazione. I controlli (non vaccinati in tale intervallo di tempo) sono stati abbinati a ciascun gruppo di persone vaccinate in base a fascia di età, sesso e residenza in casa di cura.
Gli hazard ratio di mortalità provenivano da coorti abbinate, quindi è stato rimosso il fattore confondente per età, sesso e residenza in casa di cura. Anche i non vaccinati sono stati abbinati alla data di vaccinazione, quindi è stato evitato il fattore confondente dovuto all'andamento temporale. Il fattore confondente rimanente è il fenomeno dei vaccinati sani. Le persone vaccinate sono in media più sane delle loro controparti non vaccinate e, pertanto, si prevede che la loro mortalità da Covid sia inferiore anche se è stato loro iniettato un placebo. È possibile osservare che il loro rischio di morte per non Covid cause era inferiore (hazard ratio < 1). Questo perché erano più sani, non perché i vaccini contro il Covid siano una panacea. Il fenomeno dei vaccinati sani sembra essere universaleNon scompare dopo due settimane.
Tuttavia, gli autori non hanno selezionato i non vaccinati più irriducibili. Scrivono: "Il gruppo di controllo non vaccinato non aveva vaccinazioni documentate fino a 14 giorni dopo la data di vaccinazione corrispondente".
Ciò significa che il bias dei vaccinati sani è stato stimato rispetto a un gruppo che includeva persone vaccinate più tardi. Il vero bias potrebbe essere stato maggiore.
Torniamo alle tabelle precedenti.
Tutti gli hazard ratio di mortalità da Covid sono inferiori a 1 e sono tutti distorti. Non ci si aspetta alcun beneficio in quella finestra temporale (due settimane). Come ho scritto nella mia lettera e altroveEsiste un metodo per rimuovere il bias, che non è perfetto ma è meglio di nessuna correzione. Dividere l'hazard ratio dei decessi dovuti a Covid per l'hazard ratio dei decessi non dovuti a Covid.
In questo caso, se il risultato è pari a circa 1, il bias è stato rimosso. Se è ancora inferiore a 1, il bias non è stato completamente rimosso. Se è superiore a 1, dovremmo preoccuparci. Stiamo osservando un aumento del rischio di morte che è stato oscurato dal bias del vaccinato sano?
I risultati sono riportati nella tabella.
Dopo la correzione, i rapporti di rischio di morte per Covid entro due settimane dalla prima e dalla seconda iniezione sono rispettivamente 1.48 e 1.91.
È la verità? Forse. Il periodo immediatamente successivo alla vaccinazione è rischioso per l'infezione e la morte. L'ho visto nei dati di Israele, Danmark e SveziaAnche altri hanno scritto a riguardo.
Per quanto riguarda la terza iniezione (0.29/0.30=0.97), posso offrire due spiegazioni contrastanti:
Il primo è breve. Le sfortunate persone vaccinate che erano suscettibili sono morte dopo una o due dosi. Non è rimasta nessuna persona suscettibile tra coloro che hanno raggiunto la terza dose.
La seconda spiegazione è lunga. Il rapporto di rischio stimato per la mortalità da Covid (0.29) è basso. Si basa su soli quattro eventi. Come facciamo a sapere quanto sia basso, ad esempio, rispetto alle stime per due dosi e una dose? Calcoliamo un indice chiamato rapporto del limite di confidenza: il limite superiore diviso per il limite inferiore. Il rapporto è 9.7 per i destinatari di tre dosi contro 2.9 (due dosi) e 2.8 (una dose).
Se si calcola il rapporto del limite di confidenza di molti studi, come ho fatto nel corso degli anni, si scoprirà che gli studi di dimensioni ragionevoli generano un rapporto intorno a 2, mentre gli studi di piccole dimensioni (pochi eventi) generano rapporti superiori a 5. Si ottiene un rapporto vicino a 10 quando l'inferenza viene derivata da quattro eventi in una categoria. Soprattutto, il merito di una stima è inversamente proporzionale al rapporto del limite di confidenza, non alla "significatività statistica". Spiegherò perché a breve.
Miliardi di persone sono state vaccinate e cerchiamo di trarre conclusioni da 19 eventi e 21 eventi perché uno studio dopo l'altro ha escluso i dati del periodo immediatamente successivo alla vaccinazione.
Inoltre, un follow-up prolungato delle coorti abbinate può fornire informazioni uniche sulla reale efficacia del vaccino, poiché i non vaccinati sono stati abbinati alla data di vaccinazione. (Le campagne di vaccinazione spesso coincidevano con le ondate di Covid, il che ha portato a fattori di confondimento.) Gli autori hanno un contesto di ricerca pressoché perfetto: ampie coorti, abbinamento su variabili chiave e dati sui decessi non Covid che consentono una correzione di base del bias del vaccinato sano. Ma è improbabile che vedremo i dati perché la mia lettera non aveva alcun merito. Forse un'altra lettera solleverà la questione e verrà accettata. O forse no.
Vorrei ribadire la mia affermazione conservatrice fatta all'inizio:
Le prove che mostro qui sono almeno altrettanto valide quanto quelle sull'efficacia del vaccino contro i decessi da Covid nell'autunno del 2021.
I numeri sottostanti sono stati trascritti dalla Tabella 2 dell'articolo (Versione 2, corretto). È stato aggiunto il rapporto del limite di confidenza (calcolo mio).
Come si può vedere, il numero di decessi per Covid è inferiore rispetto alle coorti abbinate e i rapporti di confidenza sono sostanzialmente più elevati. Il rapporto di confidenza per tre dosi batte ogni record (20).
Sento gli autori e i lettori dire: "Ma tutte le stime di cui sopra sono statisticamente significative. Il limite superiore dell'intervallo di confidenza è inferiore a 1, il che implica p-valore < 0.05.”
Esatto. Tuttavia, "statisticamente significativo" non è ciò che probabilmente pensi.
Non è una questione di qualità della stima.
Un corso accelerato (per chi è interessato a statistica e linguistica)
Il mio esempio è tratto da 3 dosi (tabella sopra): HR (IC al 95%): 0.04 (0.01-0.20). La stima (0.04) è statisticamente altamente significativa.
Tutte le affermazioni (verdetti) nella prima riga della tabella sono false, indiscutibilmente false. Derivano da una sfortunata e radicata interpretazione errata del termine "statisticamente significativo", che ha radici storico-linguistiche.
Quando il termine fu coniato molti anni fa, l'aggettivo "significativo" aveva un significato diverso. Nell'inglese di fine Ottocento, significava che la stima significato (ha mostrato) prove contro il nullo. La frase non si riferiva ad alcuna qualità intrinseca della stimaNel corso degli anni, il significato contemporaneo del termine “significativo” ha sostituito il significato originario, attribuendo erroneamente qualità alla stima stessa (significativo, credibile, affidabile, improbabile che sia dovuto al caso).
Nessuna di queste interpretazioni ha alcun fondamento nel test statistico. È solo un pio desiderio. Il rifiuto dell'ipotesi nulla si basa sulla stima (attraverso una statistica test); non conferisce alla stima alcuna credibilità. Se vogliamo conoscere le qualità di una stima legate alla casualità, dobbiamo basarci solo sull'errore standard, e il rapporto del limite di confidenza è un calcolo matematico banale basato sull'errore standard. Più è vicino a 1, migliore è la stima. Un astuto epidemiologo ha proposto questo indice molti anni fa, ma a volte le idee nuove e valide restano inattive per molto tempo.
Puoi leggere la storia linguistica nel libro La signora che assaggia il tè: come la statistica ha rivoluzionato la scienza nel ventesimo secolo di David Salsburg. Un paragrafo a pagina 98 è illuminante.
Epilogo
C'è molto altro da scrivere su quell'articolo, che include 72 pagine di analisi supplementari; alcune sono state "richieste durante il processo di revisione". Posso immaginare la battaglia con i revisori ostili quando l'argomento è il pregiudizio dei vaccinati sani.
Ho già circa 100 righe di dati e analisi in un file Excel. (Anteprima: la terza dose è stata inutile, e dosi successive avrebbero potuto essere peggiori.) Avrei dovuto inviare un manoscritto al professor Read, che aveva sperato che avrei continuato a inviare il mio lavoro al Journal of Infezione?
Fammici pensare.
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