במאבק המתמשך לכתיבת ההיסטוריה של שנות המגפה, אין דבר חשוב יותר מתמותה – האם ממשלות העולם הצילו אותנו מתמותה המונית או לא?
האסטרטגיה הגדולה (שכפי שאמרתי בעבר לא הייתה מפוארת ולא אסטרטגית) הייתה לנעול את אוכלוסיית מדינות שלמות כאמצעי ביניים 'עד שיתגלה חיסון'.
זו הייתה אסטרטגיה חדשנית (ולא מוכחת לחלוטין) להביס וירוס כביכול חדש לגמרי, בטענה שאף אדם לא נתקל מעולם במשהו כמו SARS-CoV-2 לפני כן, כך שלאף אחד לא תהיה חסינות קיימת כלפיו. אבל הרמז הוא בשם - SARS-CoV-2 נקרא על שם SARS שהוא היה קשור אליו באופן הדוק, וחלק כ-79% מרצף הגנום שלו לפי מאמר זה in טבע. הוא ממוקם בתוך מקבץ של נגיפים, ו אַחֵר טבע מאמר דנו במידת התגובתיות הצולבת עם אלה כולל וירוסי הצטננות, ואפילו עם משפחות אחרות של וירוסים בכלל. זה היה רומן משהו, אבל לא ייחודי.
לכן, קובעי המדיניות היו צריכים להיות סקפטיים לגבי הטענות שהועלו בתחילת 2020 לפיהן SARS-CoV-2 יפיק רמות קיצוניות של תמותה. יש לכך השלכות תוצאתיות על הטענות שהאסטרטגיה הגדולה הייתה הצלחה מכיוון שרמות התמותה הללו לא הגיעו. אם הם לעולם לא היו קורים, אז לא היינו צריכים להינצל מהם.
פריסת החיסונים הייתה אמורה להביא ל'סוף המגיפה'. הניסויים הקליניים של החיסונים הראו לכאורה שהם יכולים להפחית זיהומים סימפטומטיים ביותר מ-90%.
ברמת האוכלוסיה זה לא מסתדר. אם למעלה מ-90% מהזיהומים היו אמורים להיות מונעים על ידי חיסון, ו-270 מיליון אנשים באוכלוסיית ארה"ב חוסנו עד סוף מאי 2023 (מתוך אוכלוסייה כוללת של כ-340 מיליון), אז איך זה שעד אז היו למעלה מ-100 מיליון מקרים מאושרים, לפי העולם שלנו בנתונים? זה נוגד את האמונה שכמעט 100 מיליון מתוך 170 מיליון לא מחוסנים היו אלה שנדבקו. במיוחד כמו מחקר של מרפאת קליבלנד הראה שככל שאנשים קיבלו יותר חיסונים בממוצע, יותר סביר להניח שהם היו נגועים:
ההנחה הייתה שתהיה הפחתה תוצאתית בתמותה מהפחתת זיהומים (מה שבכל מקרה לא נראה שהתרחש), אך הניסויים הקליניים לא הראו הבדלים בתמותה בין הקבוצות שנחשפו לחיסונים לבין קבוצות הפלצבו. ההגנה האורתודוקסית היא שהם לא הופעלו מספיק כדי לזהות הבדלים כלשהם, שכן אוכלוסיות הניסוי לא היו גדולות מספיק. אך באותה מידה, אנו רשאים להסיק את המסקנה הבאה: הניסויים הקליניים לא הוכיחו את יכולת החיסונים להפחית תמותה.
בעסקי אבטחת האיכות, אנו מעריכים את הצלחת התערבות או תוכנית על ידי השוואת התוצאות בפועל עם הטענות שהועלו.
המציאות היא שגלי זיהום ותמותה עודפת נמשכו לאחר פריסת החיסונים במהלך 2021, המשיכו בשני גלים קשים בארצות הברית, והגיעו שוב לשיא בסוף ינואר בשנה שלאחר מכן. הייתה מגמה של ירידה בפסגות, אך לא ניכר שמגמה זו השתנתה כתוצאה ממבצע החיסונים, כפי שהיה צפוי במהלך כל מגיפה.
החוכמה הקונבנציונלית תגרום לנו להאמין שהחיסונים, למרות שהם אולי לא הפחיתו את רמות הזיהום הכוללות, הפחיתו איכשהו את רמות האשפוז והתמותה מקוביד-19. שוב, זה נוגד את האמונה שחיסון עשוי להיות חסר במניעת זיהום ועדיין להצליח בהפחתת התחלואה.
טענות אלו להצלחה אינן נשענות על ראיות מוצקות.
מספר עיתונים אחרונים הם רובים מעשנים שמראים לנו שהאסטרטגיה הגדולה לא עבדה. אנחנו צריכים להסתכל מתחת למכסה המנוע, לעומת זאת (כדי להחליף מטפורות,) כי סיפור בדרך כלל מסיק שהאסטרטגיה הייתה הצלחה. ה נתונים אולם לפעמים מספרים סיפור אחר. זה מראה שהכותבים מוטים, והנתונים שלהם יכולים להיות אמינים יותר מהנרטיבים שלהם.
קח, למשל, מחקר של Bajema et al. מבוסס על מטופלים של מינהל הבריאות האמריקאי הוותיקים. הם סיכמו:
מחקר עוקבה זה הראה שבמהלך עונת 2022 עד 2023, זיהום ב-SARS-CoV-2 היה קשור לתוצאות מחלה חמורות יותר מאשר שפעת או RSV, בעוד שההבדלים היו פחות בולטים במהלך עונת 2023 עד 2024.
במהלך שתי העונות, RSV נותרה מחלה קלה יותר, בעוד ש-COVID-19 היה קשור לתמותה גבוהה יותר בטווח הארוך. החיסון החליש את ההבדלים בחומרת המחלה ובתמותה ארוכת טווח.
זה נראה מכריע, לא?
אבל המסקנות מבוססות על הנתונים המסוכמים באיור 2A, הכוללים:
על נתונים אלה, זה ממש נכון שהתמותה מקוביד-19 הייתה חמורה יותר במשך 180 ימים - אבל בפחות מאחוז אחד. זו הייתה אמורה להיות המגיפה של פעם ב-1 שנה שתחתוך חלק מהאוכלוסייה והייתה מסוכנת באופן דרמטי משפעת, מה שהצריך לזרוק את העולם כולו למצב חירום. האם זה היה מוצדק למחלה עם תמותה גבוהה בפחות מ-100% משפעת? מאמרים רבים בתקשורת לעגו לטענות לפיהן קוביד-1 היווה נטל מחלה דומה לשפעת, אך עם הזמן זה הוכיח את עצמו כבעל השוואה.
כמה חיסון עזר? איור 2 נותן לנו את ההשוואות הללו עבור חולי Covid-19.
אז, במאמר המבוסס על תת-אוכלוסיה שנבחרה ומעובדת בקפידה של תת-אוכלוסיה, המתחסנים הקדימו בחצי אחוז על פני 180 ימים. האם זה הדבר הטוב ביותר שהם יכולים לעשות? האם זה מובהק סטטיסטית?
מסמכים המבוססים על התמותה העודפת בכל אוכלוסיית המדינה יכולים למנוע את הבעיות המתודולוגיות הנגרמות בשל השונות בייחוס התמותה לקוביד-19 והסלקטיביות של אוכלוסיות ניסוי. ראוי לציין הדפסה מקדימה לאחרונה מאת Dahl et al: חיסון mRNA ל-Covid-19 ותמותה מכל סיבה באוכלוסייה הבוגרת בנורבגיה במהלך 2021-20: מחקר עוקבה מבוסס אוכלוסיה. גם הם מגיעים למסקנה המתחייבת:
לאנשים שחוסנו היה שיעור נמוך יותר של מוות מכל הסיבות במהלך 2021-2023 בנורבגיה.
אבל שוב, איך הנתונים תומכים במסקנה זו?
אם נתמקד בנתונים של שני המינים ונקרא מימין לשמאל, מקרי המוות לכל 100,000 יח' גדלים בהתמדה עבור כל קבוצת גיל למעט הצעירים ביותר, שם מקרי המוות היו נדירים.
לעומת זאת, עבור קבוצת הגיל המבוגרת ביותר (65+), הם עולים מ-3.40 ללא מנות, ל-7.25 עם 1-2 מנות, ל-19.21 עם 3+ מנות. איזה קסם סטטיסטי מעורפל הם הפיצו כדי להגיע ליחסי שיעור תקריות שהולכים בכיוון ההפוך למקרי מוות לשנת אדם? ולמה הם לא מסבירים זאת בנרטיב?
בקריאה פשוטה של הנתונים שמאחורי הטקסט, התמותה מכל הסיבות בקרב מחוסנים הייתה גבוהה לפחות פי שניים מזו של לא מחוסנים בתקופת זמן זו בנורבגיה. אבל הם סיכמו הפוך.
לכן, הדבר הראשון שעלינו לדרוש מהמדענים שלנו הוא שהם יגיעו למסקנות שנתמכות בבירור על ידי הנתונים!
ניירות על חיסון נחלשים באופן קריטי על ידי הטיית אישור. עוצמת האמונה של המחברים בחיסון היא כזו שכל הנתונים מתפרשים בדרך כלל כתומכים בחיסון, גם כאשר הוא מנוגד.
מחקר רחב נוסף בוצע על כל החולים שאובחנו עם Covid-19 בברזיל במהלך התקופה 2020 עד 2023 על ידי פינהיירו רודריגס ואנדרדה. המסקנה שלהם סוכמה בתקציר:
ההשפעה המגנה של חיסון COVID-19 נצפתה עד שנה לאחר התסמינים הראשונים. לאחר שנה אחת, ההשפעה התהפכה, והראתה סיכון מוגבר למוות עבור המחוסנים.
זה מודגם באיור 1, עם מספר ימי הישרדות לאורך ציר ה-X:
עלינו לברך את המחברים הללו על שהגיעו למסקנות המשקפות במדויק את הנתונים שלהם, וזה יוצא דופן בהקשר זה. זה הוביל באופן טבעי לכך שהמאמר נחקר על ידי כתב העת שלאחר הפרסום, מה שאף פעם לא קורה עבור מאמרים שמגיעים למסקנות אורתודוקסיות על חיסון, המקובלות בדרך כלל כערך נקוב. הטיית פרסום רווחת - כיצד יטפלו בוקרי העמיתים הנכבדים בעיתון Dahl? גורלם של שני המסמכים הללו יהיה מבחן מרכזי. בטופס הנוכחי, הייתם מצפים שהמחקר בברזיל יבוטל ומסמך Dahl יתקבל.
המחקרים שמגיעים למסקנות חיוביות מבוססים על פרקי זמן נבחרים (וריאציות על מה שמכונה הטיית חלון ספירת מקרים) או על מודלים.
קחו למשל את כריסטופר רוהם מחקר חתך של מדינות ארה"ב שמטרתו הייתה לברר האם הגבלות הקשורות ל-Covid-19 של המדינה (התערבויות לא-פרמצבטיות או NPIs + מנדטים חיסונים) השפיעו על מספר מקרי המוות ממגפה בארה"ב. המחקר התבסס על נתונים מכל אוכלוסיית ארה"ב, ולכן הוא היה כוללני במובן הזה. רוהם מסכם:
מחקר חתך זה מצביע על כך שהגבלות מחמירות של COVID-19, כקבוצה, היו קשורות לירידה משמעותית בתמותה ממגפה, כאשר שינויים בהתנהגות שימשו ככל הנראה כמנגנון הסבר חשוב.
עם זאת, המתנה היא חלון הזמן: "החקירה העיקרית מכסה את התקופה של שנתיים ביולי 2 עד יוני 2020." מה עם החודשים המוקדמים יותר? זה חשוב מכיוון שהגל הראשון של תמותה מקוביד-2022 פגע בכבדות במדינות הצפון-מזרחיות והושמט מהחלון. גלים שלאחר מכן פגעו במדינות הדרום והמערב, כך שהשונות בשיעורי התמותה העודפים לאורך התקופה הושפעו במידה רבה מגיאוגרפיה, שכנראה הייתה גורם מבלבל. זה ניכר באיור 19C לתקופת המחקר:
איור 2E כולל את התקופה המוקדמת יותר ומציג בבירור דפוס הפוך אז, כאשר למדינות בהן יש NPIs חמורים יותר ('מעל החציון' - הקו הכתום) עם תמותה גבוהה בהרבה מאלה שלא.
למדינות עם התערבויות פחות חמורות הייתה תמותה גבוהה יותר במשך חודש בערך אחרי יולי 2021, מה שנראה כי הוא אחראי כמעט לכל ההפרש בחלון החקירה הראשי. בקצה החלון שוב מתקתק הקו הכתום - מה קרה אחר כך?
זכור את המחקר הברזילאי שמצא כי ההשפעה המגנה של חיסון Covid-19 נצפתה עד שנה לאחר התסמינים הראשונים, אך לאחר שנה, ההשפעה התהפכה.
שקול גם את אומדן תמותה עודפת בגרמניה במהלך 2020-2022 מאת קוהבנדנר ורייצנר. המחברים מודים בצדק כי "כאשר מפרשים הערכות של העלייה בתמותה, יש להיות מודעים לבחירות המודל והפרמטרים".
בחלקים המאוחרים יותר של המאמר שלהם, הם ממפים תמותה עודפת מאז מרץ 2020 נגד חיסונים בציר זמן. ניכר כי ישנם שיאים של עודף תמותה הן לפני ואחרי מבצע החיסונים, העולים מאוד לקראת סוף תקופת המחקר:
הם מסכמים:
בשנת 2020, מספר ההרוגים שנצפה היה קרוב ביותר למספר הצפוי, אך בשנת 2021, מספר ההרוגים הנצפה היה הרבה מעל המספר הצפוי בסדר גודל של פי שניים מסטיית התקן האמפירית, ובשנת 2022, מעל המספר הצפוי אפילו יותר מפי ארבע מסטיית התקן האמפירית.
לא ניתן לפרש זאת כניצחון למסע החיסונים. זה היה אמור למנוע מקרי מוות עודפים אבל לא.
אלסנדריה וחב'. פורסם ניתוח קריטי של מקרי מוות מכל סיבה במהלך חיסון נגד COVID-19 במחוז איטלקי (Pescara), ניתוח מחדש של מערך נתונים קיים כדי לתקן את הטיית הזמן האלמותי על ידי יישור האוכלוסייה לתאריך אינדקס יחיד (1 בינואר 2021).
הם גילו כי:
יחסי סכנת התמותה מכל הסיבות בניתוח חד-משתני עבור אנשים מחוסנים במינון 1, 2 ו-3/4 לעומת אנשים לא מחוסנים היו 0.88, 1.23 ו-1.21, בהתאמה. הערכים הרב-משתנים היו 2.40, 1.98 ו-0.99.
יחסי הסיכונים עבור מנה שלישית ורביעית נמוכים לעתים קרובות מכיוון שאלו הם האחרונים ביותר, וכפי שראינו במחקר הברזילאי, השיפורים הראשוניים מתהפכים בהמשך.
אלסנדריה וחב'. לסיים את הדוח על ידי בחינת סוגים שונים של הטיות שיכולות להשפיע על מחקרי חיסונים, כולל סוג מסוים של הטיית חלון ספירת מקרים, שבה תוצאות מ-10-14 הימים הראשונים שלאחר החיסון אינן נכללות מקבוצת החיסון במחקרי תצפית, ללא מקבילה עבור קבוצת הביקורת. לְפִי פונג וחב'., על בסיס זה, 'חיסון לא יעיל לחלוטין יכול להיראות יעיל באופן מהותי' (48% יעיל בדוגמה שהם מחשבים באמצעות נתונים מהניסוי האקראי שלב III של פייזר).
תוך כדי הנחת הגימור בסקירה שלי, ה Annals of Internal Medicine, שוחרר יעילותם של חיסוני XBB.2023 Covid-2024 1.5-19 לאורך מעקב ארוך טווח מאת Ioannou et al. מחקר זה מנסה לחקות ניסוי קליני מבוקר על ידי התאמת אנשים מחוסנים XBB.1.5 עם משתתפים לא מחוסנים תואמים. המסקנות לא מעוררות השראה:
יעילות החיסון נגד מוות הקשור ל-SARS-CoV-2 ירדה בהדרגה כאשר הוכחה לאחר 60, 90 ו-120 ימי מעקב (54.24%, 44.33% ו-30.26%, בהתאמה) והייתה נמוכה עוד יותר (26.61%) כאשר הוארך עד סוף המעקב.
זה מיוצג באיור 3:
אז נראה שחלון ספירת המקרים הוא יום 10 עד יום 210. לא ידוע מה קורה מחוץ לחלון. אם תוצאות גרועות נרשמות אפילו עם הטיית חלון ספירת מקרים, המציאות חייבת להיות גרועה עוד יותר.
סקרנו מבחר של מחקרים תצפיתיים. בדוגמה הטובה ביותר, הנתונים באלה אינם מראים יתרון מהותי להתחסנות, ובתרחיש הגרוע ביותר, מקרי המוות גדולים יותר בקבוצת המחוסנים.
כמו כן, נערכו מספר מחקרים נגד-עובדתיים, שבהם משווים את התמותה בתקופת המגיפה לתמותה הצפויה.
השמיים הראשון שבהם מאת Watson et al. העריך כי 14.4 מיליון מקרי מוות מקוביד-19 נמנעו בשנה הראשונה לחיסון ב-185 מדינות, ועלו לכמעט 20 מיליון כאשר משתמשים במקרי מוות עודפים כמדד.
מדובר בדמויות יוצאות דופן, שהשפיעו בצורה יוצאת דופן על הדמיון הציבורי והן מתייחסות תדיר בתקשורת. הם עודכנו בסקירה של יואנידיס וחב'. באופן לא מפתיע, לאור ההשפעה ההולכת ופוחתת של החיסון ל-Covid-19, מחברים אלה מגיעים לנתונים שמרניים יותר, עם יותר מ-2.5 מיליון חיים שניצלו.
אבל שני המחקרים בלבד לְהַנִיחַ את שיעורי יעילות החיסונים הם מזינים בחישוביהם, עם Ioannidis et al. בהנחה של VE של 75% לפני אומיקרון ו-50% במהלך תקופת האומיקרון. אלה מבוססים ככל הנראה על VE שנמצא בניסויים הקליניים עבור סימפטומטיים זיהומים, אלא בסיס אמפירי להערכות של תמותה נמנע אינו ברור.
מודלים אינם ראיות ואינם מופיעים בפירמידות היררכיות של רפואה מבוססת ראיות (EBM). אם אתה מניח שהטיפול שלך יעיל, ואז תחשב את השפעתו על אוכלוסייה נתונה, תגלה בהכרח - הטיפול שלך יעיל! ההשערה אינה ניתנת לזיוף, והנימוק מעגלי.
האיום הקיצוני כביכול של מגיפת Covid-19 שהכניסה ממשלות לפאניקה לאמצעי חירום נוצר ברובו על ידי מודלים, שהניחו שרמות גבוהות ביותר של מקרי מוות יתרחשו ללא אמצעי נגד חדשניים. פנדמניה התפתחה ולעולם אין לחזור עליה. בדיעבד, האורתודוכסים מנסים כעת להראות שמכיוון שרמות התמותה הבדיוניות הללו לא התרחשו, זה היה בגלל אמצעי הנגד.
שלושה תרחישים אפשריים לתמותה לטווח בינוני עולים ממחקרים אלה:
- VE = 50-70%
- VE = 0%
- VE הוא שלילי
עדויות אמפיריות לתרחיש הראשון חסרות. שאר התרחישים אינם מקובלים. תרחיש 2 אינו מקובל מכיוון שאיננו יכולים לתת טיפולים לאנשים אם אין תועלת והם עלולים להיות חשופים לתופעות שליליות, וההשפעות השליליות של חיסוני Covid-19 הן גבוהות בצורה יוצאת דופן, שכן פריימן ואח'ל. הראו.
גם ההשפעות השליליות של הסגרות ממשיכות להצטבר, במיוחד על בריאות הנפש והחינוך של צעירים. לְפִי פרוואנה וורשני:
התוצאות מראות כי הנעילה הגדילה באופן משמעותי וסיבתי את השימוש במתקני בריאות הנפש באזורים עם נעילה בהשוואה לאזורים ללא נעילה כזו. במיוחד, השימוש במשאבים גדל ב-18% באזורים עם נעילה לעומת ירידה של 1% באזורים ללא נעילה. כמו כן, אוכלוסיות נשים נחשפו להשפעת נעילה גדולה יותר על בריאותן הנפשית. אבחון של הפרעות פאניקה ו תגובה ללחץ חמור גדל באופן משמעותי בעקבות הנעילה. בריאות הנפש הייתה רגישה יותר לנעילה מאשר לנוכחות המגיפה עצמה.
אסטרטגיית המגיפה הייתה הניסוי הגדול ביותר בבריאות הציבור בהיסטוריה. כיו"ר ועדת אתיקה של מחקר אנושי, הייתי מצביע נגד כל הצעה שבה סביר להניח שהתועלת נטו תהיה אפס או גרועה יותר. ההטבות חייבות לעלות באופן מוכח על הסיכונים.
בעיר הולדתי מלבורן, ויקטוריה, כל האוכלוסייה הייתה מוגבלת למעצר ביתי למשך 262 ימים בסך הכל. לאחר מכן הוטלו חובות חיסונים חמורות על כל 'העובדים החיוניים' (והתברר שכמעט כל העובדים הם חיוניים), והלא מחוסנים ננעלו מחוץ למקומות ציבוריים ונחשבו כמפגע בריאותי. כמו מדינות אי אחרות, אוסטרליה הצליחה למדי בתקופה שבה סגרה את הגבולות, אבל האסטרטגיה הגדולה לא עבדה - לאחר תקופת הביניים של ה-NPI, הגעת החיסון לא מנעה תמותה עודפת כפי שהיא הייתה אמורה:
עיקרון מהותי צריך להיות שככל שהפרות בחירות הפרט הגורמות על ידי אמצעי בריאות הציבור חמורות יותר, כך יש צורך בראיות מוצקות יותר ליעילותן.
ממשלות לא צריכות להיות מסוגלות לרמוס את חירויות הפרט כי הן חושבות שההתערבות שלהן יכול לעבוד בתיאוריה, ואז להצדיק אותם בדיעבד בקסם סטטיסטי.
פורסם תחת א רישיון בינלאומי של Creative Commons ייחוס 4.0
עבור הדפסות חוזרות, נא להחזיר את הקישור הקנוני למקור מכון ברונסטון מאמר ומחבר.
