DALINTIS | SPAUSDINTI | SIŲSTI EL. PAŠTU
Covid-19 pandemijos metu CDC mokslininkai periodiškai naudojo turimus tyrimų duomenis, kad įvertintų dabartinių arba naujausių Covid-19 vakcinų versijų veiksmingumą, siekdami sumažinti teigiamo Covid-19 testo riziką. Nors „teigiamo testo“ faktas buvo šiek tiek prieštaringas dėl slaptų PGR Ct slenkstinių skaičių, kurie leido neužkrėstiems žmonėms, kuriems prieš kelias savaites buvo nustatytas neatpažintas Covid-19, išlikti teigiamiems testo rezultatams, mano tikslas čia yra iliustruoti probleminius CDC epidemiologinius metodus, kurie gerokai padidino jų pateiktus vakcinų veiksmingumo procentus.
Kontroliuojami epidemiologiniai tyrimai skirstomi į tris ir tik tris pagrindinius tyrimo dizainus. Arba imama visa tiriamųjų imtis, ir kiekvienas tiriamasis įvertinamas tiek dėl atvejo būklės, tiek dėl ankstesnės sąlyčio su užsikrėtimu būsenos (tai yra skerspjūvio tyrimas), arba stebimos paveiktų asmenų ir nepaveiktų asmenų imtis, siekiant nustatyti, kas tampa atveju, o kas – kontroline grupe (kohortos tyrimas), arba gaunama atvejų ir kontrolinė imtis, ir kiekvienas tiriamasis įvertinamas dėl ankstesnės sąlyčio su užsikrėtimu būsenos (tai yra atvejo ir kontrolės tyrimas). Jei kohortos tyrime tiriamieji atsitiktinai suskirstomi į paveiktus ir nepaveiktus, tai yra atsitiktinių imčių kontroliuojamas tyrimas (RCT), tačiau tyrimo dizainas vis tiek yra kohortos.
Skerspjūvio ir kohortos tyrimuose rizika Susidomėjimo rezultato gavimo (t. y. buvimo atvejo subjektu, šiuo atveju, teigiamo testo rezultato) riziką sąlytį turėjusiems asmenims galima įvertinti atvejų skaičių tarp sąlytį turėjusių asmenų, padalytų iš bendro sąlytį turėjusių asmenų skaičiaus. Panašiai ir su neužsikrėtusiaisiais. Įdomu tai, kad palyginus šias dvi rizikas, santykinė rizika (RR) yra rizika sąlytį turėjusiems asmenims, padalyta iš rizikos neužsikrėtusiems asmenims. RR įvertina, kiek didesnė rizika yra sąlytį turėjusiems asmenims, palyginti su neužsikrėtusiaisiais. Vakcinos ar kito užsikrėtimo, kuris sumažina riziką, atveju RR bus mažesnis nei 1.0.
Skerspjūvio ir kohortos tyrimai, dėl savo imties sudarymo planų, leidžia įvertinti rizikos koeficientą (RR) pagal turimus duomenis. Tačiau atvejo ir kontrolės tyrimai neleidžia įvertinti rezultatų rizikos, nes imties atvejų ir kontrolės santykinio skaičiaus keitimas turi įtakos rizikos įverčiams. Vietoj to, atvejo ir kontrolės tyrimai leidžia įvertinti šansai rezultato, o ne rizikos. Pavyzdžiui, įvykio tikimybė yra 2:1. Šiai vertei imties dizainas įtakos neturi. Atvejo ir kontrolės tyrimuose santykinė rezultato tikimybė (arba šansų santykis, OR) apskaičiuojama pagal rezultato tikimybę tarp paveiktų asmenų, padalytą iš tikimybių tarp nepaveiktų asmenų.
Vakcinos veiksmingumas įvertintas kaip 1.0 – RR. Atvejo ir kontrolės tyrimų duomenimis, kurie įvertina tik OR, o ne RR, kada OR pakankamai tiksliai apytiksliai atitinka RR, kad būtų galima jį pakeisti šioje formulėje? Šis klausimas turi išsamią epidemiologinę istoriją, viršijančią dabartinę taikymo sritį, tačiau paprasčiausia prasme OR apytiksliai atitinka RR, kai populiacijoje atvejai yra reti, palyginti su kontroline grupe.
Dabar apie CDC ir jo sistemingas epidemiologines klaidas. Neseniai atliktoje analizėje Link-Gelles ir kolegos Nuo 9,222 m. rugsėjo 19 d. iki 19 m. sausio 21 d. CVS ir „Walgreen Co.“ vaistinėse iš viso buvo paimti 2023 14 tinkami atlikti COVID-2024 tipo simptomų turintys asmenys, norintys atlikti COVID-XNUMX testą. Jie įvertino kiekvieno asmens ankstesnį skiepijimo statusą, taip pat teigiamą testo rezultatą. Pagal apibrėžimą tai yra skerspjūvio tyrimas, nes nebuvo imami individualūs atvejų ir kontrolinės grupės asmenų skaičiai arba individualūs užsikrėtusiųjų (vakcinuotų) ir neskiepytų asmenų (nevakcinuotų) skaičiai. Buvo imami tik visi tiriamieji.
Tačiau tyrėjai, remdamiesi šiais duomenimis, įvertino OR, o ne RR, naudodami statistinės analizės metodą, vadinamą logistine regresija, kuris leidžia koreguoti OR atsižvelgiant į įvairius galimus painiojančius veiksnius. Nėra nieko blogo naudoti logistinę regresiją ir gauti apskaičiuotus OR bet kuriame tyrimo modelyje; problema ta, kad vakcinos veiksmingumo formulėje 1.0 – RR vietoj RR naudojama OR vertė. Kadangi tyrimo dizainas buvo skerspjūvio, tyrėjai galėjo išnagrinėti santykinį atvejų dažnį populiacijoje iš savo imties skaičiaus, tačiau, regis, to nepadarė. Iš tikrųjų atvejai sudarė 3,295 9,222 iš visų 36 25 imčių, t. y. 37 %, o tai nėra pakankamai maža, kad OR būtų naudojamas kaip RR pakaitalas. Tai pasakytina tiek apie vakcinos paveiktus asmenis (XNUMX %), tiek apie vakcinos nepaveiktus asmenis (XNUMX %).
Nepaisant to, galima apytiksliai suprasti, kiek ši bloga prielaida paveikė autorių deklaruojamą bendrą 54 % vakcinos veiksmingumą. Atitinkamas tiriamųjų skaičius, parodytas toliau pateiktoje lentelėje, pateiktas Link-Gelles straipsnio 1 ir 3 lentelėse. RR apskaičiavimas remiantis šiais neapdorotais duomenimis yra paprastas. Paskiepytųjų rizika yra 281/1,125 25 = 3,014 %; neskiepytųjų – 8,097 37/25 37 = 0.67 %. RR yra šių dviejų santykis, 1.0 % / 0.67 % = 0.33, taigi vakcinos veiksmingumas, remiantis šiais neapdorotais duomenimis, būtų 33 – XNUMX = XNUMX arba XNUMX %.
Panašiai, remiantis šiais neapdorotais duomenimis, OR galima įvertinti kaip 0.56, kuris, jei būtų naudojamas vakcinos veiksmingumo formulėje, reikštų 44 % veiksmingumą, kuris gerokai skiriasi nuo 33 % veiksmingumo, tinkamai įvertinto naudojant RR.
Tačiau Link-Gelles ir kt. naudojo pakoreguotą OR = 0.46, gautą atlikus logistinę regresinę analizę. Šis skirtumas nuo nepakoreguoto OR = 0.56 yra 0.46 / 0.56 = 0.82. Šį koregavimo koeficientą 0.82 galime naudoti, kad apytiksliai įvertintume, koks būtų buvęs neapdorotas RR, jei jis būtų pakoreguotas tais pačiais koeficientais: 0.67 * 0.82 = 0.55. Šie skaičiai pateikti toliau pateiktoje lentelėje ir rodo, kad teisingas vakcinos veiksmingumas yra maždaug 45 %, o ne teigiamas 54 %, ir mažesnis nei nominalus norimas 50 % lygis.
Kaip epidemiologas, nesuprantu, kodėl mano kolegos CDC klaidingai panaudojo OR kaip RR pakaitalą, kai nebuvo įvykdyta būtina šio pakeitimo prielaida ir ją buvo lengva patikrinti jų pačių duomenyse. Jie padarė šią klaidą kitur (Tenforde ir kt.), kur tai taip pat padarė didelį vakcinos veiksmingumo skirtumą – maždaug 57 %, palyginti su teigiamais 82 %. Galbūt autoriai manė, kad vienintelis metodas, leidžiantis koreguoti kelis painiavos kintamuosius, yra logistinė regresija, kurioje naudojamas OR, tačiau santykinės rizikos regresija RR koreguoti jau seniai prieinama įvairiuose komerciniuose statistinės analizės paketuose ir yra lengvai įgyvendinama (kadagio).
Mane stebina tai, kad, matyt, nė vienas iš daugiau nei 60 autorių, parašiusių Link-Gelles ir Tenforde straipsnius, nepripažino, kad jų tyrimų imties dizainas buvo skerspjūvio, o ne atvejo-kontrolės, todėl tinkamas parametras vakcinos veiksmingumui įvertinti buvo RR, o ne OR, ir kad jų duomenyse nebuvo įvykdyta retų ligų prielaida, pagal kurią OR buvo pakeistas RR. Todėl šių tyrimų rezultatuose buvo gerokai pervertintas tikrasis vakcinų veiksmingumas. Tai nėra vien akademinis klausimas, nes CDC visuomenės sveikatos politikos sprendimai gali būti priimami remiantis tokiais neteisingais rezultatais.
-
Harvey Risch, vyresnysis mokslininkas Brownstone institute, yra gydytojas ir epidemiologijos emeritas profesorius Jeilio visuomenės sveikatos mokykloje ir Jeilio medicinos mokykloje. Jo pagrindiniai moksliniai interesai yra vėžio etiologija, prevencija ir ankstyva diagnostika bei epidemiologiniai metodai.
Žiūrėti visus pranešimus
