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La creciente brecha entre la realidad y la ciencia pop

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La brecha entre la narrativa dominante sobre el éxito de la campaña de vacunación contra el COVID-19 y los resultados empíricamente verificables continúa creciendo.

Los primeros resultados de los ensayos de las vacunas de ARNm fueron elogiados por mostrar una "efectividad del 95 %", y los expertos citados por NBC llamándolo 'el grand slam': '”No tenemos buenos ejemplos de vacunas con este nivel de eficacia por edad, género, raza y comorbilidades”, dijo (Dr. Greg) Poland. "Nunca había visto algo así".

Los ensayos no mostraron eficacia contra la transmisión o la mortalidad, incluso cuando se obtuvieron datos de múltiples ensayos para ambas vacunas de ARNm. agregado para aumentar el poder, pero esto no impidió que los gobiernos implementaran las vacunas para todos los grupos de edad y categorías de riesgo y las exigieran para amplios sectores de la población en edad laboral, para una enfermedad en la que la población en edad posterior al trabajo era, con mucho, la más afectada. riesgo.

¿Cómo se ve retrospectivamente ese 95 por ciento de protección contra infecciones? 

Según el reciente preprint según expertos de Harvard, Yale y Stanford (tres de las diez universidades mejor calificadas del mundo), el 94 por ciento de la población de EE. UU. se había infectado al menos una vez el 9 de noviembre de 2022, solo dos años después. 

Entonces, la supuesta protección del 95 por ciento resultó en una infección del 94 por ciento.

La campaña de vacunación masiva fracasó por completo en evitar que casi toda la población se infectara. Y, sin embargo, la protección contra las infecciones fue la única afirmación que pareció ser validada por los ensayos clínicos controlados aleatorios (ECA), que se cree que son el nivel más alto de evidencia médica. ¿Cómo puede ser esto?

Tenga en cuenta que para el 9 de noviembre (según el Explorador de datos OWiD), el 80 por ciento de las personas en los EE. UU. había recibido una o dos dosis (69 por ciento) de la vacuna, por lo que la cobertura era muy amplia, pero no universal.

También debemos reconocer que la afirmación del equipo de Harvard, Yale y Stanford es una estimación basada en modelos, y los modelos no cuentan como evidencia de alto grado dentro de la misma jerarquía de evidencia médica. Su modelo es una caja negra: no revelan ningún detalle sobre cómo se construyó o cuáles fueron las suposiciones de datos clave que impulsan el modelo. Véase también el devastador crítica del modelado de COVID-19 en general por Ioannidis et al.

La formación repentina de lo que llamo la 'gran estrategia', que se propuso brindar protección provisional a través de bloqueos hasta que se dispusiera de una vacuna eficaz, se basó principalmente en modelos, tanto de la magnitud de la posible pérdida de vidas como de la efectividad. de las contramedidas (para evitar la pérdida de vidas adicional imaginada). Si no se puede confiar en tal modelo, entonces la gran estrategia (que de hecho no era ni grandiosa ni estratégica) se derrumba de todos modos.

Afortunadamente, existe una base relativamente firme para estimar la prevalencia acumulada de la infección por SARS-CoV-2. El sistema de vigilancia de laboratorios comerciales a nivel nacional de los CDC estimado 57.7 por ciento de seroprevalencia durante el período de enero a febrero de 2022.

Dado que las infecciones se aceleraron en el transcurso de 2022, y que "las estimaciones de infección basadas en los resultados de las pruebas de antígeno probablemente estén subestimadas", parece plausible que una proporción muy alta de la población haya estado expuesta a principios de noviembre. Además, el mismo informe estimó que el 91.5 por ciento de las personas tenían anticuerpos contra el SARS-CoV-2 o las vacunas. Es probable que cualquier ganancia adicional sea marginal.

Hay cierto apoyo en algunos estudios observacionales para un efecto protector contra la mortalidad relacionada con COVID durante hasta 6 meses, en particular. Pero hay poca o ninguna evidencia de una reducción en la mortalidad por todas las causas, que es la prueba de fuego, ya que evita criterios selectivos sobre la causa de la muerte.

El problema a resolver es el exceso de mortalidad, por lo que la función principal de una vacuna debería ser reducir la mortalidad por todas las causas, no solo la mortalidad por una causa particular. El equipo de la Universidad de Zhengzhou meta-análisis muestra altos niveles de protección solo contra la muerte relacionada con COVID durante períodos de tiempo no especificados. 

Necesitamos comparaciones directas entre un grupo nunca vacunado y un grupo comparable desde el momento de la primera dosis de vacunación, sin exclusiones, sin categorizar a los parcialmente vacunados como 'no vacunados'. Queremos ver los resultados totales durante un período de tiempo significativo. La mayoría de estos estudios solo muestran efectos parciales y a corto plazo.

El reciente estudio que salió de Indiana por Tu et al. compara los resultados de mortalidad para pares emparejados de personas no vacunadas pero infectadas y personas vacunadas y encuentra una ventaja del 37 por ciento para los vacunados. 

Este es un estudio cuidadosamente diseñado, pero debe mirar la letra pequeña: "Los pares coincidentes se censuraron cuando un participante infectado recibió una vacuna o un receptor de la vacuna se infectó". Entonces, si los receptores de la vacuna morían después de infectarse también, ¿esto se excluía del análisis? escribiendo en Medscape, Perry Wilson comentó: "Me preocupa que esto sesgue los resultados a favor de la vacunación".

Compara Chemaitelly et al., quien encontró que: 'La efectividad de la infección primaria contra la reinfección por COVID-19 grave, crítica o fatal fue del 97.3 % (IC del 95 %: 94.9-98.6 %), independientemente de la variante de infección primaria o reinfección, y sin evidencia de disminución .' Esto se basó en estudios de cohortes de la base de datos nacional que cubren toda la población de Qatar. Por lo tanto, una infección previa es la mejor defensa disponible contra una infección futura y casi todos la han tenido.

Los estudios observacionales son propensos a verse afectados por factores extraños, razón por la cual se clasifican por debajo de los ECA en la jerarquía de la medicina basada en la evidencia. Las diferentes opciones de inclusión, exclusión y sincronización pueden conducir a resultados diferentes. Los grupos de investigación deberían realizar análisis de sensibilidad con más frecuencia para averiguar cómo cambiaría cada uno de los parámetros clave en los resultados. ¿Los hallazgos son sólidos en todos los escenarios? 

Los estudios que muestran la efectividad de la vacuna pueden tener validez interna pero carecen de validez externa para una población en su conjunto durante los dos años de la campaña de vacunación. Si este es el caso de los estudios que afirman protección contra la infección, es probable que sea igualmente cierto para los estudios que afirman protección contra la muerte, ya que tienen las mismas limitaciones y son igualmente incapaces de determinar los resultados holísticos. Aplazar algunas muertes unos meses no sería suficiente.

Vale la pena mencionar otro ejemplo de estas anomalías de medición. En mi última contribución, Comenté el hecho de que los datos de V-Safe de EE. UU. mostraron que el 7.7 por ciento de las personas reportaron buscar atención médica después de la vacunación, mientras que la cifra australiana comparable fue menos del 1 por ciento. Pero ahora que he leído la letra pequeña, encuentro que el AusVaxDatos de seguridad se basa en una encuesta enviada el día 3 después de la vacunación, mientras que la Registros V-Safe correr durante 12 meses después de la última dosis. Entonces, los datos de vigilancia activa de Australia son a muy corto plazo. El sistema de EE. UU. es más completo, pero no fue transparente, ya que los datos solo se hicieron públicos por orden judicial después de una acción legal. 

Los investigadores analizan los datos que ellos o las agencias gubernamentales eligen medir o revelar, lo que puede ser muy selectivo y, de hecho, engañoso. Los resultados a corto plazo se extrapolan para proyectar resultados a largo plazo que no se concretan. La investigación nos brinda solo instantáneas: la perspectiva micro, no la macro.

El público espera que la vacunación los proteja contra la infección. Sin embargo, estudios recientes muestran que los vacunados son en realidad more, propensos a infectarse, como el Clínica de Cleveland estudio de Shestha et al. De hecho, el estudio de la Clínica Cleveland muestra un tipo de correlación dosis-respuesta, con el número de infecciones aumentando progresivamente con el número de dosis, y los autores discuten otros dos estudios que tuvieron hallazgos similares. Merecen crédito por publicar sus hallazgos, que describen como 'inesperados'. 

Pero no serían inesperados para aquellos de nosotros que estábamos prestando atención a la informes de vigilancia de vacunas de Public Health England, que mostró que las personas vacunadas tenían tasas más altas de infecciones en comparación con las no vacunadas (por ejemplo, consulte la Tabla 14 en el informe de la semana 13, publicado el 31 de marzo de 2022). PHE los eliminó con la esperanza de que no notáramos los datos que no se ajustan a la narrativa. Sus sucesores en la Agencia de Seguridad Sanitaria resolvieron el problema descontinuando los informes por completo.

En esa contribución anterior señalé que las curvas de mortalidad europeas han sido más planas en los últimos dos años de vacunación, lo que es consistente con que alguna mortalidad sea al menos diferida por el aumento de la inmunidad híbrida. Pero diferido por cuánto tiempo? ¿Y cuáles son las contribuciones relativas de la infección y la vacunación? Nadie sabe. 

Las grandes afirmaciones sobre millones de vidas salvadas por la vacunación no son falsificables, ya que se basan nuevamente en evitar escenarios contrafactuales hipotéticos en los que supuestamente habrían ocurrido muchas más muertes sin la campaña de vacunación. Pero estas muertes pueden ocurrir solo en el mundo virtual del modelado por computadora y pueden evitarse solo por un corto tiempo. La política debe basarse en información fáctica y en el panorama general.

Los programas gubernamentales deben evaluarse rigurosamente, en particular cuando afectan la salud pública y los derechos individuales. Los objetivos debían ser claros, mientras que en este caso eran vagos y cambiaban constantemente. Y los datos de resultados deberían ser sencillos, mientras que en este caso dependen de un procesamiento estadístico complejo y variable de muestras pequeñas.

Los formuladores de políticas y los políticos han estado haciendo grandes llamados sobre la base de datos inciertos. Necesitan saber con certeza que la pandemia está siendo moderada sustancialmente por la configuración de políticas y no prolongada.

El objetivo principal de las estrategias del gobierno debería haber sido prevenir el exceso de mortalidad, pero el exceso de mortalidad se mantuvo alto hasta 2022, con un pico de poco más del 23 % (Reino Unido) y más del 10 % (EE. UU.) (ver OWiD nuevamente). No hay pruebas sólidas de que el exceso de mortalidad se haya reducido en los últimos dos o tres años en general.

¿Cómo se puede justificar continuar con la campaña de vacunación masiva si la población ya tiene una inmunidad equivalente, la vacunación aumenta el riesgo de infección (y los efectos adversos) y otros beneficios son inciertos? 

La OMS, las agencias gubernamentales y los científicos comenzaron en 2020 con el objetivo proclamado de "controlar la pandemia", que evolucionó hacia la esperanza de que la vacunación contra el COVID-19 pudiera "terminar con la pandemia". no lo hizo

Pronto tuvieron que admitir que las vacunas no brindarían una protección total contra la transmisión o la infección, pero sostuvieron que eran 'sustancialmente efectivo' contra la infección. 

Y, sin embargo, todos se infectaron, muchas veces en algunos casos. 

El fracaso se presenta como un triunfo, pero ¿es un triunfo de la desinformación? ¿Es una gran ilusión?



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Autor

  • miguel tomlinson

    Michael Tomlinson es consultor de calidad y gobernanza de la educación superior. Anteriormente fue Director del Grupo de Garantía en la Agencia de Estándares y Calidad de la Educación Terciaria de Australia, donde lideró equipos para realizar evaluaciones de todos los proveedores registrados de educación superior (incluidas todas las universidades de Australia) contra los Estándares Umbrales de Educación Superior. Antes de eso, durante veinte años ocupó altos cargos en universidades australianas. Ha sido miembro del panel de expertos de varias revisiones extraterritoriales de universidades en la región de Asia y el Pacífico. El Dr. Tomlinson es miembro del Governance Institute de Australia y del Chartered Governance Institute (internacional).

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