Sobre el 1st de diciembre de 2021, el mundo pasará un hito notable: se habrán administrado más dosis de vacunas contra el Covid-19 que personas en el mundo. Los dos 'relojes' que me dejan predecir esta fecha son esta página y esta página. Por supuesto, algunas personas han recibido tres (o más) dosis, y otras ninguna, pero ya la mayoría de la población mundial ha recibido al menos una vacuna contra el covid-19.
Dado este lanzamiento masivo, deberíamos comenzar a ver algunos efectos en los datos agregados. Dichos datos proporcionan evidencia observacional: correlaciones en lugar de relaciones causales. Sin embargo, estas correlaciones pueden ser informativas, especialmente como ensayos de control aleatorios fundamentales para las vacunas contra el covid-19, que se podría esperar que revelen efectos causales. no fueron diseñados para responder las preguntas que muchas personas tienen sobre las vacunas.
Esto es lo que el director médico de Moderna le dijo al BMJ en 2020 sobre si los ensayos probaron la protección contra la infección, lo que normalmente pensamos con una vacuna:
“…Nuestro ensayo no demostrará la prevención de la transmisión… porque para hacer eso hay que tomar muestras de las personas dos veces por semana durante períodos muy largos y eso se vuelve insostenible desde el punto de vista operativo”. (Tal Zaks, director médico de Moderna).
Asimismo, los ensayos no estaban diseñados para averiguar (ni lo hicieron) si las vacunas protegían contra muertes y hospitalizaciones. Esos eventos fueron demasiado raros para que los ensayos tuvieran algún poder estadístico sobre esos resultados. Aquí está nuevamente lo que el director médico de Moderna le dijo al BMJ:
“…¿Me gustaría saber que esto previene la mortalidad? Claro, porque creo que sí. Simplemente no creo que sea factible dentro del marco de tiempo [del ensayo]: demasiadas personas morirían esperando los resultados antes de que supiéramos eso”. (Tal Zaks, director médico de Moderna).
Incluso el ensayo fundamental para la vacuna de Pfizer, con una muestra aproximadamente un tercio más grande que el ensayo de Moderna, tuvo muy pocas muertes para extraer conclusiones firmes. Por lo que vale, hubo más muertes totales en el grupo vacunado que en el grupo placebo. En otras palabras, un universo donde todos están vacunados tiene más personas muriendo que en un universo paralelo donde nadie es vacunado pero por lo demás tenían los mismos atributos previos a la inyección, en promedio, que el primer universo.
Por lo tanto, fue falso, incluso deshonesto, que los burócratas de la salud Walensky, Walke y Fauci escribieran un "Punto de vista" en JAMA en febrero de 2021 que afirmó:
“…Los ensayos clínicos han demostrado que las vacunas autorizadas para su uso en los EE. UU. son altamente efectivas contra la infección por COVID-19, la enfermedad grave y la muerte”.
Muy acertadamente, el Dr. Peter Doshi, un BMJ editor y experto en la crítica de ensayos clínicos, escribió un comentario que demuestra que la afirmación es falsa. Sin embargo, como dijo Jonathan Swift hace 300 años, “la falsedad vuela, y la verdad viene cojeando tras ella.” Así que meses después, al otro lado del mundo, el periódico más grande de mi país tenía la siguiendo sobre el estado de vacunación del mariscal de campo de los Green Bay Packers, Aaron Rodgers (¿quién sabía que Nueva Zelanda tenía tantos cabezas de queso?)
“…Las vacunas Covid-19 autorizadas para su uso en los EE. UU. se probaron en decenas de miles de personas y demostraron ser seguras y efectivas para reducir drásticamente el riesgo de enfermedad grave y muerte”.
Por supuesto, esta afirmación, junto con muchas otras supuestamente basadas en los juicios, es falsa. Dado que los ensayos clínicos han sido tan propensos a malas interpretaciones, y que no fueron cegados temprano, lo que significa que la eficacia más allá de los seis meses no se puede establecer a partir de los datos del ensayo, tenemos que buscar evidencia en otra parte.
Varios estudios recientes han utilizado datos de registros a nivel nacional o desde proveedores de servicios de salud, para hacer coincidir estadísticamente a las personas vacunadas y no vacunadas para ver qué tan rápido disminuye la eficacia de la vacuna: cae rápidamente, en aproximadamente 10 puntos porcentuales por mes para la protección contra la infección, mientras que los intervalos de confianza en resultados graves como la muerte a menudo son tan amplios que seis meses después del segundo No se puede descartar la eficacia de la dosis cero.
Estos son estudios inteligentes y es sorprendente la información que se tiene sobre las personas a las que pueden acceder los investigadores. Sin embargo, estos estudios asumen que 'la selección se basa en observables', lo que puede ser una mala suposición para la elección personal de recibir un pinchazo. Con la selección de observables, lo único que determina si alguien recibe un pinchazo o no son los atributos que los investigadores pueden ver en la base de datos.
En cambio, si los factores no observables (preferencias de riesgo, creencias personales, etc.) afectan las opciones de vacunación y también afectan los resultados de salud, las comparaciones empíricas entre vacunados y no vacunados pueden dar estimaciones sesgadas de los efectos de la vacuna. Por eso se utilizan ensayos aleatorios; el grupo tratado y el grupo placebo deberían, en promedio, tener las mismas características previas al tratamiento (tanto observadas como no observadas).
Los datos agregados no resuelven este problema de selección, pero debido a que toda la evidencia es tan impura (ensayos aleatorios mal diseñados y mal interpretados, estudios a nivel individual que se basan en emparejar vacunas autoseleccionadas con individuos no vacunados sin preocuparse por posibles sesgos provenientes de no observables) debe buscar en todos los lugares para la comprensión. Además, los datos agregados están justo debajo de nuestras narices debido a la proliferación de varios sitios web que proporcionan datos económicos y de salud actualizados a nivel nacional (e incluso subnacional).
El análisis de datos agregados está justo en la timonera de la economía. Sin embargo, los economistas han sido sorprendentemente ausente de los debates públicos durante la pandemia. No está claro cuánto de esta invisibilidad se debe al lado de la oferta frente al lado de la demanda. Por el lado de la oferta, Jay Bhattacharya sugiere en un entrevista que hubo una falla por parte de la disciplina para hablar sobre los costos de los bloqueos y documentar su daños colaterales. Por el lado de la demanda, el ex gobernador del banco central de Nueva Zelanda (y luego, posteriormente, líder de la oposición parlamentaria) Don Brash reconoce que los políticos siguieron el consejo de Covid-19 de algunas fuentes bastante improbables y descuidaron los aportes de los economistas.
Independientemente de las razones de esta invisibilidad anterior, los economistas ahora están comenzando a salir de sus capullos y sus análisis de los datos agregados están disponibles. En términos del despliegue mundial de vacunas, parece que las condiciones económicas importan más que las condiciones de salud. En 112 países, la implementación fue más rápida para más rico no más enfermo países. Entre los países de la OCDE, que tienen datos de mortalidad oportunos y confiables y están altamente vacunados, la implementación fue más rápida para los países donde el impacto económico negativo en 2020 había sido mayor, pero no donde el shock de salud (exceso de mortalidad) había sido mayor.
También está surgiendo evidencia sobre los efectos agregados (y no efectos) de la vacunación masiva. Para 68 países con datos completos disponibles, un diagrama de dispersión simple muestra que hubo sin relación entre el porcentaje de la población completamente vacunada (a principios de septiembre de 2021) y los nuevos casos de Covid-19 en los últimos 7 días. Una preocupación con tales estudios transversales es que los factores omitidos impulsan las correlaciones.
Por ejemplo, mi hogar es un país remoto en el Pacífico Sur, cuyo enorme foso se complementó con estrictos controles fronterizos y el colapso casi total de los viajes aéreos internos, lo que permitió bajas tasas de vacunación durante gran parte de 2021 y un bajo número de casos de covid. La lejanía representó ambos números. Otro ejemplo es cuando las tasas de infección aumentan estacionalmente debido al clima que obliga a las personas a permanecer en el interior; Entonces, un país podría aumentar el esfuerzo de vacunación, dado el deseo de los políticos de que se vea que hacen algo cada vez que sucede algo malo, pero es el cambio estacional la fuerza impulsora.
Un enfoque económico estándar para estos temas es utilizar datos de panel (observaciones repetidas sobre los mismos países). Con tales datos, podemos eliminar el efecto de las características no observadas (invariantes en el tiempo) de los países y las características no observadas (invariantes en el espacio) de los períodos de tiempo para mitigar el impacto de los factores omitidos en las correlaciones de conducción.
Tales datos de panel para 32 países de la OCDE altamente vacunados (más de 1.3 millones de dosis hasta la fecha) que también tienen datos de mortalidad por todas las causas de alta frecuencia indican que los efectos agregados de la vacunación masiva están apareciendo en la esfera de la economía política, pero no en términos de salud. El gráfico a continuación muestra las relaciones entre la tasa de vacunación completa y dos resultados de salud (muertes por Covid-19 y por todas las causas), tres resultados económicos (movilidad personal a varios tipos de lugares rastreados por Google), y un resultado de política (rigurosidad de las reglas de bloqueo).
Los resultados son el cambio desde el mismo mes de 2020, cuando las vacunas no estaban disponibles, frente a 2021, cuando estaba en marcha la vacunación masiva (para cada mes hasta septiembre). Las unidades del gráfico son desviaciones estándar, para permitir comparaciones entre resultados en varias unidades nativas (un índice para bloqueos, cambios porcentuales para movilidad, tasas de muertes).
Una desviación estándar más alta en la tasa de vacunación completa se asocia con un rigor de bloqueo de media desviación estándar más bajo. Esto refleja a políticos de todas las tendencias que vinculan el bloqueo a las tasas de vacunación. Por ejemplo, en septiembre de 2021, el primer ministro de Nueva Zelanda dijo “Estamos encerrados porque no tenemos suficientes neozelandeses actualmente vacunados…” A principios de año, el primer ministro del Reino Unido, Boris Johnson dijo “La forma de garantizar que esto [la flexibilización del bloqueo] suceda es recibir ese jab cuando llegue tu turno, así que terminemos el jab”.
El repunte de la actividad económica, medido por el cambio en la movilidad del consumidor en comparación con el mismo mes de 2020 (por lo que teniendo en cuenta los factores estacionales), es más de media desviación estándar más alta por desviación estándar de la tasa de vacunación completa, para minoristas y recreativos. ubicaciones (y casi tan grande para las estaciones de tránsito). Por el contrario, el tiempo pasado en lugares residenciales es aproximadamente media desviación estándar más bajo, en comparación con el mismo mes de 2020, en meses o países donde la tasa de vacunación completa es una desviación estándar más alta.
¿Se debe este aumento de estar fuera de casa a las vacunas? per se, tal vez haciendo que las personas se sientan más seguras, ¿o es solo la respuesta a los controles de bloqueo relajados? Resulta que es solo la relajación en el rigor del bloqueo lo que impulsa el aumento de la movilidad del consumidor. Una vez que esto se tiene en cuenta, hay sin efecto independiente de la tasa de vacunación en el Movilidad de Google indicadores. Así que podemos pensar en los pinchazos como un pinchazo en el brazo de los políticos para relajar su control férreo sobre la libertad de movimiento de las personas.
Si bien las correlaciones para la movilidad (como un indicador de la actividad económica) y la rigurosidad del confinamiento son grandes y se estiman con precisión, los efectos correspondientes en los indicadores de salud agregados no son evidentes. Específicamente, para estos países hasta septiembre de 2021, las tasas de vacunación no tienen relación con los cambios en las nuevas muertes por Covid-19 por millón, ni con los cambios en la mortalidad por todas las causas. Después de 1.3 millones de dosis para estos países (y siete mil millones de dosis en todo el mundo), uno esperaría ver alguna reducción en las muertes. Sin embargo, tal efecto no aparece en estos datos.
A partir de estos resultados, parece que la vacunación masiva es una especie de tarjeta para salir de la cárcel, como una forma de salir de bloqueos ruinosamente costosos y permitir cierto repunte en la actividad económica. Sin embargo, fueron los políticos y los burócratas de la salud quienes nos encarcelaron en primer lugar. En cualquier momento podían deshacer lo que impusieron, con o sin vacunación masiva. como bloqueos no pudo controlar el virus, y lo hizo no reducir el exceso de mortalidad, los políticos podrían haber anulado estas intervenciones costosas e ineficaces sin necesidad de depender de la vacunación masiva.
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