A ללמוד פורסם ב הקנדי הרפואי האגודה האגודה (CMAJ) שכותרתו "השפעת עירוב האוכלוסייה בין תת-אוכלוסיות מחוסנות ולא מחוסנות על דינמיקה של מחלות זיהומיות: השלכות על העברת SARS-CoV-2", ב-25 באפריל 2022. נקבע בהקשר של קוביד-19 ומבוסס על מחקר מודל סימולציה מבין תערובות שונות של אוכלוסיות לא מחוסנות ודביקות, המחקר הגיע למסקנה שהלא מחוסנים מהווים סיכון לחוסנים.
זה מיד עורר גלים בתקשורת במקומות רבים בעולם: חדשות WION, הצופה המילטון, NDTV (הודו), DNA (הודו), Times Now (הודו), וכו '
המסקנה שלעיל של המחקר נוגדת את תצפית ההדיוטות לפיה אוכלוסיות עם דקירות גבוהות התמודדו עם עליות חוזרות ונשנות: למשל ישראל, מדינות שונות באירופה, ארה"ב וכו', בעוד שאוכלוסיות עם אחוז נמוך בלבד של אנשים שנדבקו לא סבלו בעליות: הודו , מדינות אפריקאיות שונות וכו'. למעשה במקומות רבים כמו סינגפור, דרום קוריאה, הונג קונג וכו' אפילו הזינוק הראשון התרחש רק לאחר שאחוז גבוה מהאוכלוסיה נחבט. [הפניות לנתונים: העולם שלנו בנתונים].
מסקנת הפרסום אינה רק נגד תצפית של הדיוטות, אלא גם נגד מחקרים סטטיסטיים זהירים אחרים. כבר בספטמבר 2021, א ללמוד שכותרתו "עליות ב-COVID-19 אינן קשורות לרמות החיסון ב-68 מדינות ו-2947 מחוזות בארצות הברית" בדק מתאם סטטיסטי בין רמות הדקירה למקרי Covid-19 מדווחים, ולמעשה מצא מתאם חיובי קל: רמה גבוהה יותר של ג'אבס נמצא בקורלציה חיובית למקרים גבוהים יותר של Covid-19.
לאחר מחקר סטטיסטי זה, עם הגעתו של Omicron, נתונים נוספים מרחבי העולם הראו ששיעורי ההדבקה הם גבוה יותר באוכלוסיות מחוסנות (אפילו מחוסנות). למשל, ה גרף מראה את שיעורי החיוביות לבדיקות עבור רמות שונות של חיסון בארה"ב. לבלתי מחוסנים יש אחוז גבוה יותר של בדיקות אך אחוז החיוביות הנמוך ביותר. ברור שהחיסון לא עושה דבר כדי למנוע זיהום לאחר דעיכה; למעשה זה יכול להגדיל את הסיכוי לבדיקה חיובית.
למרות כל האמור לעיל, איך עשה את CMAJ המחקר הגיע למסקנה שהוא עשה? הבה נבחן כעת את הכשרון הטכני של המחקר.
ראשית, נציין שזה א לימוד סימולציה, לא נתונים מהעולם האמיתי. במדע, בעוד שסימולציות יכולות להיות שימושיות במצבים רבים, לנתונים מהעולם האמיתי יש הרבה יותר ערך מכיוון שאף סימולציה לא יכולה לתפוס את המציאות בצורה מושלמת.
מבט מקרוב על הפרטים של מחקר הסימולציה מגלה בעיות טכניות עמוקות, המפורטות להלן.
- המחקר אומר "לא דגמנו חסינות הולכת ופוחתת." יש שיא של מחקרים כמו גם נתונים מהעולם האמיתי שמראים את החסינות הולכת ופוחתת של הנגיפים הנוכחיים של Covid-19. יעילות הדקירה נגד זיהום סימפטומטי כמו גם אִשְׁפּוּז ידוע כי הוא דועך תוך 3-6 חודשים. לכן אי מודל לחסינות מתמעטת הוא חוסר התאמה ברור למציאות.
- הסימולציה קיבלה את יעילות הדקירה של 80% (טבלה 1 ב- ללמוד). עכשיו, גם זה רחוק מאוד מהמציאות. בעוד מקרה שנשלט לאחרונה ללמוד באנגליה הראו יעילות דקירה נמוכה מ-2.7% (מינוס 2.7%) לאחר שישה חודשים של דקירה כפולה, הנתונים שצוינו על כלל האוכלוסייה מארה"ב מראים יעילות דקירה נמוכה מ-100% (מינוס 100%) עבור משולש דקירות.
- הסימולציה לוקחת את החסינות הבסיסית בחסרי חבטות כ-20% (טבלה 1 ב- ללמוד). זה עוד פרמטר די רחוק מהמציאות ברוב המקומות בעולם עכשיו. בהודו, סקרי סרו הראו שרוב האנשים נחשפים כעת באופן טבעי לנגיף. אפילו בארה"ב, ל-CDC יש אמר שרוב האמריקאים נחשפו לנגיף. זה משמעותי שכן מחקרים שונים אישרו שחסינות לאחר חשיפה טבעית היא חזק, לטווח ארוך ורחוק מעולה לחסינות הנגרמת על ידי דקירה.
כך המתפרסם הרבה CMAJ הדמיה ללמוד מבוסס על הנחות שידוע כפגומות. המסקנות עשויות להיות נכונות בעולם חלופי שבו החסינות מפני חשיפה טבעית גרועה, ולחיסון Covid-19 יש יעילות גבוהה שאינה דועכת; אבל הם בהחלט לא מתקיימים בעולם האמיתי.
כדאי גם להצביע על הצהרת "אינטרסים מתחרים" המוצהרת ב פרסום, שאומר שאחד הכותבים כיהן במועצות מייעצות שונות לחיסוני Covid-19. אם זה מצביע על יכולת או הטיה יש להשאיר לקורא לפרש, ועיתונאי תקשורת אחראיים צריכים גם לציין אינטרסים מתחרים כאלה תוך כדי דיווח על תוצאות הפרסום.
פורסם תחת א רישיון בינלאומי של Creative Commons ייחוס 4.0
עבור הדפסות חוזרות, נא להחזיר את הקישור הקנוני למקור מכון ברונסטון מאמר ומחבר.
