Epidemiologická nekompetentnost vakcíny CDC

Během pandemie Covid-19 vědečtí pracovníci CDC pravidelně využívali data svých dostupných studií k odhadu účinnosti současných nebo nedávných verzí vakcín proti Covid-19, aby snížili riziko pozitivního testování na Covid-19. I když skutečnost „pozitivního testu“ byla poněkud kontroverzní kvůli tajným prahovým hodnotám PCR Ct, které umožnily neinfekčním lidem s nerozpoznaným Covid-19 z několika týdnů v minulosti zůstat pozitivní, mým cílem je zde ilustrovat Problematické epidemiologické metody CDC, které podstatně zvýšily procenta účinnosti vakcíny, která uváděla.

Kontrolované epidemiologické studie spadají do tří a pouze tří základních studií. Buď se odebere celkový vzorek subjektů a každý subjekt se vyhodnotí z hlediska stavu případu i předchozího stavu expozice – jedná se o průřezovou studii – nebo se sleduje vzorek exponovaných lidí a vzorek neexponovaných lidí, aby se zjistilo, kdo se stane případ a kdo se získá kontrola – kohortová studie – nebo vzorek případů a vzorek kontrol a každý subjekt se vyhodnotí z hlediska minulé expozice – jedná se o případovou kontrolní studii. Pokud kohortová studie zahrnuje randomizaci subjektů na exponované a neexponované, jedná se o randomizovanou kontrolovanou studii (RCT), ale design studie je stále kohorta.

V průřezové studii a kohortové studii byly riziko získání výsledku zájmu (tj. být subjektem případu, zde pozitivní test) lze u exponovaných osob odhadnout jako počet případů mezi exponovanými dělený celkovým počtem exponovaných. Podobně pro neexponované. Co je zajímavé, srovnání těchto dvou rizik, relativní riziko (RR), je riziko v exponovaných děleno rizikem v neexponovaných. RR odhaduje, o kolik horší je riziko mezi exponovanými ve srovnání s neexponovanými. Pro vakcínu nebo jinou expozici, která snižuje riziko, bude RR menší než 1.0.

Průřezové a kohortové studie svým vzorkováním umožňují odhadnout RR z jejich dat. Studie případových kontrol však neumožňují odhadnout výsledná rizika, protože změna relativního počtu případů ve vzorku oproti kontrolám ovlivňuje odhady rizik. Místo toho studie případové kontroly umožňují odhad kurzy výsledku, nikoli rizika. Například pravděpodobnost 2:1 na událost. Tato hodnota není ovlivněna návrhem vzorkování. V případových kontrolních studiích se relativní pravděpodobnost (nebo poměr šancí, OR) výsledku odhaduje jako pravděpodobnost výsledku u exponovaných, dělená šancí mezi neexponované.

U vakcíny se její účinnost odhaduje na 1.0 – RR. V případě dat případové kontroly, která pouze odhadují NEBO, nikoli RR, kdy se OR přibližuje RR dostatečně přesně, aby bylo možné nahradit tento vzorec? Tato otázka má podrobnou epidemiologickou historii přesahující současný rozsah, ale v nejjednodušším smyslu se OR blíží RR, když v populaci jsou případy ve srovnání s kontrolami vzácné.

Nyní k CDC a jeho systematickým epidemiologickým chybám. V nedávné analýze Link-Gelles a kolegové odebrali vzorek celkem 9,222 19 způsobilých symptomatických jedinců podobných Covid-19, kteří hledali testování na Covid-21 v lékárnách CVS a Walgreen Co. v období od 2023. září 14 do 2024. ledna XNUMX. Hodnotili předchozí stav očkování každého jednotlivce a také pozitivitu výsledku testu. Z definice se jedná o průřezovou studii, protože nebyly odebrány jednotlivé počty případů a kontrol, ani jednotlivé počty exponovaných (očkovaných) a neexponovaných (neočkovaných). Byl vybrán pouze celkový počet subjektů.

Vyšetřovatelé však z těchto dat odhadli OR, nikoli RR, pomocí metody statistické analýzy zvané logistická regrese, která umožňuje upravit OR pro různé možné matoucí faktory. Není nic špatného na použití logistické regrese a získání odhadovaných OR v jakémkoli návrhu studie; problém je v použití hodnoty OR místo RR ve vzorci účinnosti vakcíny 1.0 – RR. Protože design studie byl průřezový, vyšetřovatelé mohli zkoumat relativní výskyt případů v populaci ze svých vzorkovaných čísel, ale nezdálo se, že by to dělali. Ve skutečnosti případy zahrnovaly 3,295 9,222 z celkového počtu 36 25 odebraných do vzorku, 37 %, což není zdaleka dost málo na to, aby bylo možné použít OR jako náhradu za RR. To platí jak mezi exponovanými (XNUMX %), tak neexponovanými (XNUMX %).

Nicméně je možné si udělat přibližnou představu, jak moc tento špatný předpoklad ovlivnil autory udávanou celkovou 54% účinnost vakcíny. Příslušné počty subjektů uvedené v tabulce níže jsou uvedeny v tabulkách 1 a 3 Link-Gellesova článku. Výpočet RR z těchto hrubých dat je jednoduchý. Riziko u očkovaných je 281/1,125 25 = 3,014 %; u neočkovaných je to 8,097 37/25 37 = 0.67 %. RR je poměr těchto dvou, 1.0 %/0.67 % = 0.33, takže účinnost vakcíny založená na těchto hrubých datech by byla 33 – XNUMX = XNUMX nebo XNUMX %.

Podobně lze z těchto hrubých dat odhadnout OR jako 0.56, což by při použití ve vzorci účinnosti vakcíny poskytlo účinnost 44 %, což je znatelně odlišné od 33% účinnosti, jak je správně odhadnuto pomocí RR.

Nicméně Link-Gelles a kol. použili upravené OR = 0.46, jak bylo získáno z jejich logistické regresní analýzy. To se liší od neupraveného OR = 0.56 faktorem 0.46/0.56 = 0.82. Tento korekční faktor 0.82 můžeme použít k přiblížení toho, jaký by byl hrubý RR, kdyby byl upraven stejnými faktory: 0.67*0.82 = 0.55. Tato čísla jsou uvedena v tabulce níže a demonstrují, že správná účinnost vakcíny je přibližně 45 %, nikoli nárokovaných 54 %, a nižší než nominální požadovaná úroveň 50 %.

Jako epidemiologovi není jasné, proč by moji kolegové v CDC omylem použili OR jako náhradu za RR, když požadovaný předpoklad pro tuto substituci nebyl splněn a byl snadno ověřitelný v jejich vlastních datech. Tuto chybu udělali jinde (Tenforde a kol.), kde to také způsobilo značný rozdíl v účinnosti vakcíny, přibližně 57 % oproti nárokovaným 82 %. Možná se autoři domnívali, že jedinou dostupnou metodou k úpravě pro více matoucích proměnných byla logistická regrese, která používá OR, ale regrese relativního rizika pro úpravu RR je již dlouho dostupná v různých balících komerčních statistických analýz a je snadno implementovatelná (jalovec).

Zdá se mi překvapivé, že zjevně žádný z více než 60 autorů mezi články Link-Gelles a Tenforde neuznal, že vzorový design jejich studií byl průřezový, nikoli případová kontrola, a tedy že správný parametr pro odhad účinnost vakcíny byla RR, nikoli OR, a že předpoklad vzácného onemocnění pro nahrazení RR nebyl v jejich datech splněn. Tyto studie proto ve svých výsledcích podstatně nadhodnotily skutečnou účinnost vakcíny. Toto není čistě akademický problém, protože rozhodnutí CDC o politice veřejného zdraví mohou být odvozena z nesprávných výsledků, jako jsou tyto.