Hiljutises õppima avaldatud ajakirjas The Lanceti nakkushaigusedWatson jt. rakendasid matemaatilist modelleerimist, et hinnata, et massiline COVID-19 vaktsineerimine päästis COVID-14 vaktsineerimise esimesel aastal kogu maailmas 20–19 miljoni elu. programmEelmised artiklid Brownstone'i kohta autorilt Horst ja Raman on uuringus juba välja toonud mitu ekslikku eeldust infektsioonist ja vaktsiinist tuleneva immuunsuse kestuse kohta, samuti asjaolu, et see ei arvestanud vaktsiini kõrvaltoimete ja üldise suremuse riskiga.
Siin võtan kokku mehhanismi, kuidas autorid jõudsid oma hinnanguteni massilise vaktsineerimise abil ära hoitud surmajuhtumite kohta. Seejärel selgitan lähemalt, kuidas mudeli vigased eeldused võivad viia ära hoitud surmajuhtumite arvu oluliselt paisutatud hinnanguteni, mis võib selgitada uuringu näilise kehtivuse ja sisemise järjepidevuse puudumist.
Uuringus kasutatakse COVID-19 leviku, nakatumise ja suremuse dünaamika generatiivset mudelit, mis hõlmab 20–25 valitud kirjandusel põhinevat eeldatavat parameetrit (nt vaktsiini efektiivsus leviku, nakatumise ja surma vastu, iga riigi vanuseline jaotus, vanuseliselt jaotatud nakkussuremuse määr jne), mis on sobitatud teatatud liigsete surmajuhtumitega, et järeldada (kuid mitte valideerida) viiruse levikut ajas 185 riigis.
Uuringus võrreldakse tegelikke 2021. aasta liigsurmasid simulatsioonidega (vastupidised stsenaariumid), mis peaksid ennustama liigsurmaste trajektoori igas riigis olukorras, kus vaktsiine poleks kasutusele võetud (st käivitades mitu simulatsiooni ülaltoodud mudelite põhjal pärast vaktsiinide mõjude eemaldamist). Nende vastastikuste stsenaariumide kõverate ja tegelike liigsurmaste erinevus annab hinnangulise vaktsineerimise abil ära hoitud surmajuhtumite arvu.
Autorite mudelid ei näi arvestavat viiruse nakkavuse ega letaalsuse arengut, välja arvatud selgesõnaline modelleerimine, mis modelleerib Delta variandi tõttu nakkushaiguste tõttu haiglaravi määrade suurenemist (vt lisa jaotist 1.2.3 „Murettekitavad variandid“). Kontrafaktuaalsete simulatsioonide peamine eeldus on, et liigsed surmad on seletatavad viiruse „loomuliku“ arenguga, mis peegeldub selle ajas muutuvas edasikanduvuses, mida saab ainult tuletada (kohandada), mitte valideerida.
Kui mudelid eeldavad parameetreid, mis hindavad vaktsiini efektiivsust edasikandumise, nakatumise ja surma vastu, samuti vaktsiinikaitse kestust üle- või valesti, ignoreerides samal ajal muid pandeemiaga seotud liigse surmajuhtumite allikaid, viib see ajas muutuva viiruse edasikandumise üle- või valestihindamiseni, et saavutada hea sobivus iga riigi liigse surmajuhtumite kõveratega. See omakorda suurendaks kunstlikult hinnangulist liigsurmade arvu, kui vaktsineerimise mõjud hiljem kontrafaktuaalsetest simulatsioonidest eemaldatakse. Me käsitleme neid punkte allpool täpsemalt.
Watsoni jt mudelid tuginevad vaktsiinist tuleneva immuunsuse kohta ebareaalsetele eeldustele.
Pole selge, kas autorid arvestavad oma mudelites vaktsiini efektiivsuse vähenemist, ja näib, et kõik nende mudelid eeldasid kogu üheaastase uuringuperioodi jooksul püsivat vaktsiinikaitset, kuigi uuringud on näidanud, et see on kuskil 3 kuni 6 kuudNende viidatud mudel, Hogan jt. 2021, eeldab vaikimisi pikaajalist (st >1 aasta) vaktsiinikaitset (vt tabel 1). Hogan jt 2021).
Lisaks välistab või koondab praktiliselt iga vaktsiini efektiivsuse või tõhususe uuring sümptomaatilised juhtumid vaktsineerimata võrdlusrühmades 21 päeva jooksul pärast esimest doosi või 1 päeva jooksul pärast teist doosi. See on problemaatiline, arvestades tõendeid selle kohta, et COVID-i nakkavus võib suurendama peaaegu 3 korda esimesel nädalal pärast süstimist (vt Joonis 1 meie uuringu kommentaaris). See viitab sellele, et vaktsiini efektiivsuse hinnangud, mis põhinevad >6 nädalat pärast süstimist täheldatud madalamatel haigusjuhtude määradel, võivad (vähemalt osaliselt) olla seletatavad nakkus-, mitte vaktsiinist, indutseeritud immuunsus, mis on tingitud COVID-19 nakkvuse lühiajalisest suurenemisest vahetult pärast vaktsineerimist.
Kuigi Watsoni jt mudelid hõlmavad vaktsineerimise ja kaitse tekkimise vahelist latentsusperioodi, ei arvesta need vaktsiinist tingitud nakkavuse ja edasikandumise võimalikku suurenemist selle perioodi jooksul. Selle mõju mittearvestamine mudelites tähendaks viiruse looduslikult areneva ja ajas muutuva edasikandumise ülehindamist ning seega suurendaks vaktsineerimise mõju välistavates kontrafaktuaalsetes simulatsioonides liigset surmajuhtumite arvu.
Lõpuks uurisid autorid infektsioonist tuleneva immuunsuse immuunsuse vältimise mõju, viies läbi tundlikkusanalüüsi, et hinnata vaktsineerimisega ära hoitud surmajuhtumeid, kusjuures erineva immuunsuse vältimise protsendimäärad jäid vahemikku 0–80% (vt algse artikli lisajoonis 4). Nendes mudelites teevad autorid selgeks, et nad eeldavad vaktsiinikaitse konstantset (mittevähenevat) oletust, mis on ebareaalne (vt eelmist lõiku). Siiski ei paista autorid teostavat sarnast tundlikkusanalüüsi vaktsiinist tuleneva immuunsuse immuunsuse vältimise kohta, mis on oluline, arvestades eelmises lõigus tõstatatud punkti.
Mudelid ignoreerivad COVID-19-st erinevate tegurite põhjustatud liigseid surmajuhtumeid
Sobitatud mudelid ja nende kontrafaktuaalsed stsenaariumid eeldavad, et iga riigi liigsurmad on seletatavad Ainult loomulikult areneva COVID-19 viiruse ja selle (mudeli abil tuletatud) ajas muutuva edasikanduvuse poolt. Mudelid ei püüa arvestada muude pandeemiaga seotud tegurite, näiteks vaktsiinide endi ja muude mittefarmatseutiliste kohustuslike sekkumiste põhjustatud liigsete surmajuhtumitega. CDC andmetel on vaktsiinist tingitud surma risk üldiselt 0.0026%. annuse kohta vaktsiinide kõrvaltoimete aruandlussüsteemi ehk VAERS-i põhjal. VAERS on passiivne aruandlussüsteem ja võib jäädvustada ainult ~1% kõigist vaktsiiniga seotud kõrvaltoimetest.
Uuemad sõltumatud tõendid, mis kasutavad VAERS ja usaldusväärsed eeldused alaesindamise teguri kohtas ja avalikult kättesaadavate vaktsineerimis- ja kõigist põhjustest tingitud suremuse andmete ökoloogiline regressioon näitavad, et VAERS võib jäädvustada vaid ~5% kõigist vaktsiinide põhjustatud surmadest. Lisaks ei arvesta mudelid muude tegurite, näiteks sulgemisest tingitud surmajuhtumite ülemäärast arvu. "Meeleheite surmad."
Ignoreerides oma mudelites teisi võimalikke pandeemiaga seotud liigsurmade allikaid, hindavad sobitatud mudelid viiruse loomuliku, ajas muutuva edasikandumise mõjusid üle ja/või valesti, et saavutada teatatud liigsurmadega hea mudeli sobivus, mis omakorda tooks kaasa kontrafaktuaalsetes simulatsioonides liigsurmade arvu paisutamise.
Näo kehtivuse puudumine
Autorite riikide hinnangute kohaselt hoiti USA-s 1.9% vaktsineerituse korral ära 61 miljonit surmajuhtumit (vt algse uuringu lisatabel 3). Pandeemia esimesel aastal, kui vaktsiinid polnud saadaval (2020), oli 351,039 XNUMX COVID-i surmajuhtumit USA-sAutorite mudelid viitavad seega sellele, et 1.9 miljonit inimest / 350 5.5 = ~2021 korda rohkem COVID-surmasid USA-s 2020. aastal (võrreldes XNUMX. aastaga), kui vaktsiine poleks kasutusele võetud (vt Joonis 2 meie uuringu kommentaaris). See on äärmiselt ebausutav, kuna on väga vähe põhjust arvata, et viirus oleks loomulikul teel arenenud palju nakkavamaks. ja surmav.
Autorid viitavad suuremale edasikanduvusele 2021. aastal tänu rahvatervise meetmete ja piirangute (sulgemised, reisipiirangud, maskikandmise kohustus jne) leevendamisele ja/või tühistamisele. Eeldus, et see võib põhjustada COVID-5 surmajuhtumite arvu enam kui 2021-kordse suurenemise XNUMX. aastal, on aga vastuolus. >400 uuringut mis on jõudnud järeldusele, et nende meetmete rahvatervisega seotud kasu COVID-19 tagajärgede vähendamisel oli vähene või olematu.
Lisaks oli 2021. aastal (pärast vaktsineerimise kasutuselevõttu) 474,890 XNUMX COVID-i surmajuhtumit USA-sSee on umbes 35% kõrgem kui 2021. aastal, mis viitab esialgsetele tõenditele massilise vaktsineerimise kohta. halvenenud COVID-i üldised tulemused on kooskõlas tähelepanekutega, et nakkavus suureneb enne vaktsiinikaitse jõustumist (vt eespool punkt 1) ja mure COVID-19 haiguse süvenemise pärast vaktsiinide põhjustatud prekliinilistel uuringutel põhinev.
Järeldus
Kuigi generatiivsed mudelid on sageli kasulikud tööriistad stsenaariumide simuleerimiseks, mis pole aset leidnud, võivad ebatäpsed eeldused mudeli parameetrite kohta kergesti viia mudeli ebatäpsusteni. Watsoni jt 2022. aasta puhul võivad need viia kontrafaktuaalsete simulatsioonideni, mis suurendavad massilise vaktsineerimise abil ära hoitud surmajuhtumite hinnanguid oluliselt.
Kuna selline keeruline modelleerimine võib olla sisendparameetrite suhtes liiga tundlik, altid üle sobitamisele ja anda väljundeid, mida on raske, kui mitte võimatu, valideerida, ei tohiks seda kasutada rahvatervise poliitika ja suuniste kujundamiseks. Kvantitatiivsed riski-kasu suhte analüüsid, mis kasutavad kliinilises uuringus or reaalse maailma andmed võrrelda konkreetsete tulemuste riske, näiteks kõigi põhjuste suremus or müoperikardiit pärast vaktsineerimist ja koroonaviiruse nakatumist on selles osas palju informatiivsemad ja kasulikumad.
Märkus: Olen postitanud selle artikli versiooni, mis sisaldab jooniseid ja bibliograafiat, aadressile ResearchGateja säutsus kommentaari uuringu algsetele autoritele lootuses vastust ja vastuväidet saada. Olen esitanud ka artikli lühendatud versiooni 250-sõnalise kirjana ajalehele The Lanceti nakkushaigused ja ma ootan nende vastust. Autor tänab Hervé Seligmanni kasulike kommentaaride ja tagasiside eest artikli kohta.
Liituge vestlusega:
Avaldatud all Creative Commons Attribution 4.0 rahvusvaheline litsents
Kordustrükkide puhul palun muutke kanooniline link tagasi algsele. Brownstone'i instituut Artikkel ja autor.
