MEGOSZTÁS | NYOMTATÁS | EMAIL
Négy év telt el azóta, hogy a világ mentettvagy nem, csodálatos Covid mRNS vakcinák által.
Már több év telt el azóta, hogy a témában írt első levelemet elutasította egy biomedicinális folyóirat szerkesztője. A Covid-vakcinákkal kapcsolatos elutasított leveleim sorozata pedig folyamatosan bővül. Az eredmény most 5:0. A legutóbbi elutasítás nemrég érkezett a ... szerkesztőjétől. Journal of Infection, ahol „Minden számban… egy élénk levelező rovatot is találsz.” Élettelen levelem egy… tanulmány az egészséges oltottak iránti elfogultságról Ausztriában.
Elég nagy az esetsorozatom ahhoz, hogy oksági összefüggésre következtetni lehessen? Talán igen. Természetesen a közös ok lehetett a gyenge minőségű tudomány is. Felajánlhatok talán egy cáfoló megfigyelést? Az én... második levél (elutasította A Lancet) 2021-ben feltárta volna azt, amit Høeg és munkatársai 2023-ban egy levél ami valahogy belekerült A New England Journal of Medicine...Egy gondatlan szerkesztő, gondolom. Talán már nem is szerkesztő.
Biztos vagyok benne, hogy az ötödik elutasított levelem csak egy újabb rosszul megírt szöveg volt, minden tudományos alapot nélkülözve. Ennek semmi köze nem volt ahhoz a lehetőséghez, hogy a levél, a szerzők válaszával együtt, nyugtalanító eredményekhez vezethetett volna. Hadd osszam meg itt a levelemet. Önök fogják eldönteni. újra: Érdemes vagy érdemtelen?
Hogy érdekesebb legyen, mellékelek egy elemzést, amelyet a levélben említettek (anélkül, hogy felfedném az ijesztő eredményt). A kiszámítása azonban nem volt nehéz. A tanulmány bizonyítékokat mutat be a vakcinával összefüggő halálesetekre – Covid miatt – az injekció beadását követő két héten belül olyan embereknél, akik korábban fertőzöttek voltak. Vagy hadd fogalmazzak konzervatívabban: A bizonyítékok legalább annyira jók, mint a tanulmányban szereplő bizonyítékok a vakcina hatékonyságára a Covid okozta halálesetekkel szemben 2021 őszén.
A levél
May 15, 2025
Journal of Infection
A szerkesztőhöz:
Riedmann és munkatársai átgondolt, átfogó elemzést közölnek az egészséges beoltottak jelenségéről Ausztriában, amely egy újszerű megközelítést is tartalmazott.1 A be nem oltottakat számos változó alapján illesztették a beoltottakhoz, és a szerzők a különböző dózisok beadása utáni két hétben számos eredményt hasonlítottak össze. A 3. táblázat (cikk) és az S44-S45. táblázatok (kiegészítő dokumentum) az összhalálozás, a nem COVID-19 okozta halálozás és a COVID-19 okozta halálozás eredményeit mutatják.
Mivel az egészséges oltottakkal szembeni torzítás idővel csökken, érdekes lenne a párosított kohorszok elemzését 4 és 8 hétre kiterjeszteni. Számos tanulmány becsülte meg a hatékonyságot az oltás utáni egy-két hónapban, ami néha egybeesett a COVID-19 hullám időtartamával.
A szerzők egy kezdetleges korrekciós módszert említenek, amely a korábbi eseményarány-korrekció ötletéből származik.2-5 A COVID-19 halálozás kockázati arányát elosztjuk a nem COVID-19 halálozás kockázati arányával. Bár nem tökéletes, további információkkal szolgálhat, ha a követési időt meghosszabbítjuk, és a COVID-19 halálesetek száma nagyobb. A módszer 19 COVID-19 halálesetre történő alkalmazása (3. táblázat, teljes alapoltás) továbbra is elég jó a torzítás kiküszöböléséhez. A kezdeti korrekció után az arány már nem alacsonyabb 1-nél, akár kockázati arányokat, akár arányarányokat használunk.
Másrészt úgy tűnik, hogy az S44–S45. táblázatokban szereplő arányarányok tévesen voltak megjelölve kockázati arányként és korrigált kockázati arányként.
Tisztelettel,
Dr. Eyal Shahar, MPH
Emeritus professzor
University of Arizona
Referenciák:
- Riedmann U, Chalupka A, Richter L és munkatársai. A korábban SARS-CoV-2 elleni oltással beoltott személyek egészségügyi hátterével kapcsolatos alapvető torzítások: Kohorszvizsgálat. Journal of Infection, 90. kötet, 6. szám, 2025, 106497, ISSN 0163-4453, https://doi.org/10.1016/j.jinf.2025.106497
- Tannen RL, Weiner MG, Xie D. Két randomizált angiotenzin-konvertáló enzim inhibitor vizsgálat replikált tanulmányai: a „korábbi események arányának” további empirikus validálása a nem mért, indikáción alapuló zavaró tényezők korrigálására. Farmakoepidemiol gyógyszer Saf. 2008. július;17(7):671-85. doi: 10.1002/pds.1584. PMID: 18327852
- Pálinkás A, Sándor J. A COVID-19 elleni oltás hatékonysága a felnőttek összhalálozásának megelőzésében a járvány harmadik hulláma alatt Magyarországon: Országos retrospektív kohorszvizsgálat. A vakcinák (Bázel). 2022. június 24.;10(7):1009. doi: 10.3390/vaccines10071009. PMID: 35891173; PMCID: PMC9319484.
- Atanasov V, Barreto N, Whittle J és munkatársai: A COVID-19 vakcina halálozással szembeni hatékonyságának megértése egy új mérőszám segítségével: a COVID többlethalálozási százalék. A vakcinák (Bázel). 2023. február 7.;11(2):379. doi: 10.3390/vaccines11020379. PMID: 36851256; PMCID: PMC9959409.
- Shahar E. Az egészséges oltottak iránti elfogultság megszüntetésének módszereiről. In: Epidemiológiai és statisztikai témákAmazon Kindle e-könyvek (2025)
Az elutasítás
Két nappal később egy sablonos üzenet landolt a postaládámban.
Kéziratszám: YJINF-D-25-00940
Cikk címe: Levél a szerkesztőnek
Levelező szerző: Eyal Shahar emeritus professzor
Beküldve a következőnek: Journal of Infection
Tisztelt Shahar Emeritus Professzor!
Köszönjük, hogy beküldte kéziratát a Journal of Infection folyóiratnak. Sajnos sokkal több cikket kapunk, mint amennyi publikálásra helyünk van, ezért véges számú beküldést tudunk feldolgozni. Sajnos a szerkesztők elbírálása után ez a cikk nem kapott kellő prioritást. Felhívjuk figyelmét, hogy nem ösztönözzük az elutasított cikkek újbóli beküldését.
Sajnálom ezt a kedvezőtlen döntést, és hogy nem tudunk konkrétabb okokat megadni az elutasításra. Remélem, hogy a jövőben is beküldi munkáját a Journal of Infection folyóiratnak.
Tisztelettel:
Robert Charles Read professzor
szerkesztő
Journal of Infection
Kissé meglepődtem. Érdekes módon a sablonszöveget elutasított kéziratokhoz (cikkekhez) írták. Nincsenek hasonló szövegek az elutasított levelekhez? Milyen gyakran utasít vissza leveleket ez a folyóirat? A te tipped is olyan jó, mint az enyém. Talán még az enyémhez is hasonlít.
Elemzés
Az alábbi számokat a cikk 3. táblázatából vettük át (2 verzió, javítva). Ezek azok az adatok és eredmények, amelyekre a levelem vonatkozik. A konfidenciahatár-arányt hozzáadtam (saját számítás). Később bővebben írok erről a statisztikai indexről, de minél kisebb a szám, annál jobb a becsült kockázati arány (HR).
AsztalokA Covid és nem Covid okozta halálozás kockázati arányai (HR) és 95%-os konfidencia intervallumai (CI) a vakcinációt követő két hétben beadott vakcinadózisok száma alapján. A kontrollcsoportot (az adott időszakban oltatlan személyeket) korcsoport, nem és idősotthoni tartózkodási hely szerint illesztették a beoltott személyek minden csoportjához.
A halálozási kockázati arányokat párosított kohorszok alapján kaptuk, így az életkor, a nem és az idősek otthonában való tartózkodási hely közötti zavaró tényezőt eltávolítottuk. Az oltatlanokat az oltás napján is párosítottuk, így elkerültük az időbeli trendek közötti zavaró tényezőt. A fennmaradó zavaró tényező az egészséges oltottak jelensége. Az oltott emberek átlagosan egészségesebbek, mint az oltatlan társaik, ezért a Covid-halálozásuk várhatóan alacsonyabb, még akkor is, ha placebót kaptak. Látható, hogy a halálozás kockázata a következőkből származik: nem Covid az okok száma alacsonyabb volt (kockázati arány < 1). Ez azért van, mert egészségesebbek voltak, nem azért, mert a Covid-vakcinák csodaszert jelentenek. Az egészséges beoltottak jelensége úgy tűnik, egyetemesKét hét után sem tűnik el.
A szerzők azonban nem választottak ki beoltatlan, megrögzött csoportot. Azt írják: „A beoltatlan kontrollcsoportban a megfelelő oltási napot követő 14. napig nem voltak dokumentált oltások.”
Ez azt jelenti, hogy az egészséges beoltottak csoportját egy olyan csoporttal szemben becsülték meg, amelybe később beoltott személyek is tartoztak. A valódi torzítás nagyobb lehetett.
Vissza a fenti táblázatokhoz.
A Covid okozta halálozás összes kockázati aránya kisebb, mint 1, és mindegyik torzított. Ebben az időablakban (két hét) nem várható előny. Ahogy a levelemben is írtam, és másholLétezik egy módszer a torzítás megszüntetésére, ami nem tökéletes, de jobb, mint a semmilyen korrekció. Osszuk el a Covid okozta halálozás kockázati arányát a nem Covid okozta halálozás kockázati arányával.
Ebben az esetben, ha az eredmény 1 körüli, akkor a torzítás megszűnt. Ha továbbra is 1 alatt van, akkor a torzítás nem szűnt meg teljesen. Ha 1 felett van, akkor aggódnunk kell. Vajon a halálozási kockázat növekedését figyeljük meg, amelyet az egészséges beoltottakra vonatkozó torzítás elfedett?
Az eredményeket a táblázat mutatja.
TáblázatKockázati arányok: torzított és korrigált
A korrekció után az első és a második injekció beadását követő két héten belüli Covid-halálozás kockázati aránya 1.48, illetve 1.91.
Ez az igazság? Lehetséges. Az oltás utáni közvetlen időszak fertőzésveszélyes és halálos. Ezt láttam az adatokban a következő helyekről: Izrael, Dániaés SvédországMások is írtak erről.
Ami a harmadik injekciót illeti (0.29/0.30=0.97), két egymással versengő magyarázatot tudok felhozni:
Az első rövid. Azok a szerencsétlen beoltott emberek, akik fogékonyak voltak rá, egy vagy két adag után meghaltak. A harmadik adagot kapók között nem maradt fogékony ember.
A második magyarázat hosszú. A Covid-halálozás becsült kockázati aránya (0.29) rossz. Csak négy eseményen alapul. Honnan tudjuk, hogy mennyire rossz például a két és egy adagra vonatkozó becslésekhez képest? Kiszámítunk egy indexet, amelyet konfidenciahatár-aránynak nevezünk: a felső határ osztva az alsó határral. Az arány 9.7 a három adagot kapóknál, szemben a 2.9-cel (két adag) és 2.8-cal (egy adag).
Ha kiszámoljuk a konfidenciahatár-arányt számos tanulmány alapján, ahogy én is tettem az évek során, azt találjuk, hogy az ésszerű méretű tanulmányok körülbelül 2-es arányt generálnak, míg a kis méretű (kevés eseményt tartalmazó) tanulmányok 5-nél északabbra eső arányt. Közel 10-et kapunk, ha a következtetést egy kategóriába tartozó négy eseményből vezetjük le. A legfontosabb, hogy egy becslés érdeme fordítottan arányos a konfidenciahatár-arányhoz, nem pedig a „statisztikai szignifikanciához”. Hamarosan elmagyarázom, hogy miért.
Milliárdokat oltottak be, és 19, illetve 21 eseményből próbálunk következtetéseket levonni, mivel egymás után a tanulmányok kizárták az oltás utáni korai időszak adatait.
Továbbá az illesztett kohorszok kiterjesztett nyomon követése egyedülálló betekintést nyújthat a vakcina valódi hatékonyságába, mivel az oltatlanok az oltás napján párosultak. (Az oltási kampányok gyakran egybeestek a Covid-hullámokkal, ami zavaró tényezőkhöz vezetett.) A szerzők szinte tökéletes kutatási környezettel rendelkeznek: nagy kohorszok, a kulcsfontosságú változók egyeztetése, valamint a nem Coviddal összefüggő halálesetekre vonatkozó adatok, amelyek lehetővé teszik az egészséges beoltottakra vonatkozó torzítás alapvető korrekcióját. De nem valószínű, hogy ezeket az adatokat látni fogjuk, mert a levelemnek nem volt alapja. Talán egy másik levélben felmerül ez a kérdés, és elfogadják. Vagy talán nem.
Hadd ismételjem meg a konzervatív elején tett kijelentésemet:
Az itt bemutatott bizonyítékok legalább annyira jók, mint a vakcina hatékonyságára vonatkozó bizonyítékok a Covid okozta halálesetekkel szemben 2021 őszén.
Az alábbi számokat a cikk 2. táblázatából vettük át (2 verzió, javítva). A konfidenciahatár-arányt hozzáadtuk (saját számítás).
TáblázatA Covid-halálozás kockázati arányai (HR) és 95%-os konfidenciaintervallumai (95%-os CI) a dózisok száma alapján 2021 októberében és novemberében. (magas betegségteher). A referenciacsoport oltatlan, ami lehetővé teszi az oltási státusz megváltoztatását.
Amint látható, a Covid-halálozások száma kisebb, mint a párosított kohorszokban, és a konfidenciahatár-arányok lényegesen nagyobbak. A három dózis konfidenciahatár-aránya rekordokat dönt (20).
Hallom a szerzőket és az olvasókat: „De a fenti becslések mind statisztikailag szignifikánsak. A konfidenciaintervallum felső határa 1 alatt van, ami azt jelenti, hogy p-érték < 0.05.”
Valóban. A „statisztikailag szignifikáns” azonban nem az, aminek valószínűleg gondolod.
Nem a becslés minőségéről van szó.
Gyorstalpaló tanfolyam (statisztika és nyelvészet iránt érdeklődőknek)
A példám 3 dózisból származik (lásd a fenti táblázatot): HR (95%-os konfidencia intervallum): 0.04 (0.01-0.20). A becslés (0.04) statisztikailag erősen szignifikáns.
TáblázatA „statisztikailag szignifikáns” és egy szilárd alternatíva (a konfidenciahatár-arány) használata és visszaélése
A táblázat első sorában szereplő összes állítás (ítélet) hamis – vitathatatlanul hamis. A „statisztikailag szignifikáns” szó egy szerencsétlen, mélyen gyökerező félreértelmezéséből származnak, amelynek történeti-nyelvészeti gyökerei vannak.
Amikor a kifejezést sok évvel ezelőtt megalkották, a „jelentős” melléknévnek más jelentése volt. A 19. század végi angolban azt jelentette, hogy a becslés jelentette (bizonyítékot mutatott fel) a null ellen. A kifejezés nem utalt a becslés semmilyen belső minőségéreAz évek során a „jelentős” szó kortárs jelentése felváltotta az eredeti jelentést, tévesen tulajdonságokat tulajdonítva magának a becslésnek (jelentős, hiteles, megbízható, valószínűleg nem a véletlennek köszönhető).
Ezen értelmezések egyikének sincs alapja a statisztikai tesztben. Ez csak vágyálom. A nullhipotézis elvetése a becslésen alapul (egy tesztstatisztika segítségével); ez nem kölcsönöz hitelességet a becslésnek. Ha egy becslés véletlenszerűségével kapcsolatos tulajdonságairól szeretnénk többet megtudni, akkor kizárólag a standard hibára kell hagyatkoznunk, és a konfidenciahatár-arány triviális matematika a standard hibán. Minél közelebb van 1-hez, annál jobb a becslés. Egy éleslátó epidemiológus azt javasolta, hogy ezt az indexet sok évvel ezelőtt, de néha az újszerű és érvényes ötletek hosszú ideig szunnyadnak.
A nyelvi történetet elolvashatod a könyvben. A teát kóstoló hölgy: Hogyan forradalmasította a statisztika a tudományt a huszadik században David Salsburg tollából. A 98. oldalon található egyik bekezdés egészen meghökkentő.
Epilógus
Sokkal több írnivaló van abban a 72 oldalas kiegészítő elemzést tartalmazó tanulmányban; ezek egy részét „a felülvizsgálati folyamat során kérték”. El tudom képzelni a harcot az ellenséges bírálókkal, amikor a téma az egészséges beoltottakkal szembeni elfogultság.
Már van körülbelül 100 sornyi adatom és elemzésem egy Excel fájlban. (Előnézet: a harmadik adag haszontalan volt, és a további adagok rosszabbak lehettek volna.) Küldjek-e egy kéziratot Read professzornak, aki remélte, hogy továbbra is benyújtom a munkáimat a Journal of Infection?
Hadd gondoljam át.
-
Dr. Eyal Shahar a közegészségügy epidemiológiai és biostatisztikai tanszékének emeritus professzora. Kutatásai az epidemiológiára és a módszertanra összpontosítanak. Az elmúlt években Dr. Shahar jelentős mértékben hozzájárult a kutatásmódszertanhoz is, különösen az oksági diagramok és az elfogultságok területén.
Mind hozzászólás
