الحجر البني » مجلة براونستون » مجال الصحة العامة: » هل تحصل على جرعة كوفيد جديدة؟ الأدلة تشير إلى خلاف ذلك
لا يوجد دليل، متحيز

هل تحصل على جرعة كوفيد جديدة؟ الأدلة تشير إلى خلاف ذلك

مشاركة | طباعة | البريد الإلكتروني

الخريف قادم، وآلة دعاية كوفيد، التي تغذيها الشركات المصنعة للقاحات كوفيد، موجودة بالفعل. وبدون تجربة واحدة لفعاليته ضد الموت، من المرجح أن تتم إضافة الجسيمات النانوية الدهنية التي تحتوي على mRNA وربما أكثر (بقايا الحمض النووي؟) إلى التطعيم المنتظم ضد الأنفلونزا كل شتاء. ربما لن يُطلق عليها جرعات معززة بحلول هذا الشتاء.

ولذلك، فهذا هو الوقت المناسب لإعادة النظر في ادعاءات الفعالية العالية للمعزز الأول، الذي تمت إضافته إلى بروتوكول الجرعتين قبل شتاءين. باستخدام البيانات التجريبية من ثلاثة مصادر، سأقوم هنا بفحص ما تبقى بعد حساب الانحياز الصحي للقاح (سيتم شرحه) وإظهار السمات المميزة للبيانات التي تشير إلى مشاكل تقدير أعمق. وبعد ذلك، سأناقش تحيزًا آخر، يسمى التصنيف الخاطئ التفاضلي، والذي لا يمكن إزالته بسهولة.

وبالنظر إلى هذين التحيزين (وقد يكون هناك تحيزان آخران)، فإن الفعالية الحقيقية للمعزز الأول كانت في مكان ما بين المتوسط ​​والصفر، ومن المستحيل تضييق هذا النطاق. ولذلك، فإن كل تلك الدراسات الرصدية لفعالية التعزيز كانت عديمة الفائدة.

إن أخذ جرعة جديدة من لقاح كوفيد كل شتاء، سواء كانت تسمى جرعة معززة أم لا، ليس له أساس تجريبي. إن عبء إثبات الفعالية ضد الموت يقع بشكل مباشر على عاتق مسؤولي الصحة العامة، وأي شيء أقل من تجربة عشوائية أمر غير مقبول.

التحيز اللقاحي الصحي

لقد خصصت عدة مقالات ل هذا الموضوع، والتي يمكن تلخيصها فيما يلي:

إن المقارنة الساذجة بين وفيات كوفيد بين الأشخاص الملقحين وغير المحصنين، حتى لو تم تعديلها حسب العمر، مضللة إلى حد كبير لأن الأول لديهم خطر أقل للوفاة. لنبدء ب. على الأقل، جزء من معدل الوفيات المنخفض بسبب كوفيد، إن لم يكن كله، لا علاقة له باللقاح. إنهم ببساطة أشخاص أكثر صحة من نظرائهم غير المحصنين. وهذا ما يسمى التحيز اللقاحي الصحي.

أو العكس: الأشخاص غير المحصنين هم، في المتوسط، مريض من نظرائهم المحصنين ، وبالتالي لديهم أعلى الوفيات بشكل عام، بما في ذلك الوفيات الناجمة عن كوفيد.

وقد تمت دراسة التحيزات على نطاق واسع من قبل علماء الأوبئة، وأخصائيي الإحصاء الحيوي، وغيرهم. ولكن إذا قمت بالبحث عن "التحيز الصحي للقاحات" على موقع PubMed، وهو موقع معروف للمقالات الطبية الحيوية، فلن تجد العديد من المنشورات. لا يوجد سوى 24 (31 أغسطس)، بما في ذلك الأخيرة مراسلة في ال نيو انغلاند جورنال اوف ميديسين على فعالية الداعم.

إن تحيز اللقاح الصحي، والذي يطلق عليه الكثيرون خطأً تحيز الاختيار، هو نوع من التحيز المربك. علاوة على ذلك، لا يقتصر الأمر على مقارنة المطعومين مع غير المطعمين، بل يتم ترحيله بجرعات إضافية. وكان أولئك الذين تناولوا الجرعة الثالثة أكثر صحة، في المتوسط، من أولئك الذين تناولوا جرعتين فقط. وسنرى الأدلة قريبا. إن تغيير الأشخاص الأصحاء على طول تسلسل الجرعات له تأثير غريب آخر. على سبيل المثال، تصبح المجموعة "المتبقية" من متلقي الجرعتين أكثر مرضًا (أكثر قابلية للمقارنة) مع مجموعة غير المحصنين.

يمكن إزالة تحيز اللقاح الصحي، جزئيًا على الأقل، ولكن لم يُكتب سوى القليل عن هذه الطريقة. وبقدر ما أعرف، قامت مجموعتان بحثيتان بشكل مستقل بتطوير طريقة تصحيح لنسب المخاطر المتحيزة: مجموعة واحدة من المجر؛ طرق من الولايات المتحدة. ولم أكن على علم بهذا العمل حتى وقت قريب، فقد اقترحت ذلك أيضًا طريقة. ومن المثير للاهتمام، أنه تبين أنها نفس الرياضيات التافهة، معبرًا عنها في شكلين أو ثلاثة أشكال.

بغض النظر عن الرياضيات، فإن المبدأ الأساسي المشترك بسيط. نحن نعلم أن الأشخاص الذين تم تطعيمهم يتمتعون بصحة أفضل في المتوسط. دعونا نستخدم البيانات المتعلقة بالوفيات غير الناجمة عن كوفيد لتقدير معدل الوفيات الناجم عن كوفيد، لو كانوا غير صحيين مثل نظرائهم غير المحصنين. وبعبارة أخرى، فإننا نقدر المخاطر في المغاير الدولة، وهو أمر لا يمكن ملاحظته. في الواقع، إحدى الطرق العديدة لتعريف الخلط والتفكيك تعتمد على الاستدلال المضاد للواقع. (هناك طرق أخرى.)

لتصحيح هذا التحيز، نحتاج إلى بيانات حول الوفيات غير الناجمة عن فيروس كورونا حسب حالة التطعيم. لقد تم إخفاء هذا النوع من البيانات باستمرار. حتى الآن، أنا على علم بثلاثة مصادر للبيانات المتعلقة بوفيات غير كوفيد لمتلقي الجرعة الثالثة: إنجلترا، وويسكونسن، وإسرائيل.

بيانات من مكتب الإحصاءات الوطنية (ONS)، إنجلترا

مكتب الإحصاءات الوطني هو الأكبر من بين المصادر الثلاثة. تنشر تلك الوكالة بشكل دوري مجموعة بيانات واسعة النطاق مع العديد من مستويات التقسيم الطبقي، والتي استخرجت منها البيانات الشهرية لأولئك الذين تلقوا الجرعة الثالثة مقابل أولئك الذين تلقوا جرعتين فقط. وفي كلتا الحالتين، اخترت فقط أولئك الأشخاص الذين تلقوا آخر جرعة قبل 21 يومًا على الأقل، وتجنبت البيانات المتفرقة لبعض الفئات الأخرى وضمان إمكانية المقارنة. كانت الفترة الزمنية التي قمت بفحصها هي نوفمبر 2021 حتى أبريل 2022، بعد وقت قصير من بدء الحملة المعززة حتى حملة (الجرعة الرابعة) التالية.

تتضمن بيانات مكتب الإحصاءات الوطنية معدلات الوفيات المعيارية حسب العمر لجميع الأعمار، وكذلك معدلات الفئات العمرية البالغة 10 سنوات مع توحيد عمري إضافي ضمن تلك الفئات العمرية. اخترت المعدلات الأخيرة. وكانت النتائج متطابقة تقريبًا باستخدام معدلات غير موحدة، وهو أمر ليس مفاجئًا نظرًا لضيق النطاق العمري.

يوضح المثال أدناه أن معدل غير كوفيد كان معدل الوفيات لدى كبار المتلقين لجرعتين فقط 2.19 مرة مقارنة بنظرائهم من نفس العمر الذين تلقوا ثلاث جرعات. أولئك الذين استمروا في تناول الجرعة المعززة كانوا أكثر صحة في المتوسط. هذا هو تحيز اللقاح الصحي، والذي كان موجودًا في كل فئة عمرية وفي كل شهر. وتسمى النسبة 2.19 بعامل التحيز. وتراوحت قيمتها من 2 إلى 5 في معظم بيانات مكتب الإحصاءات الوطنية التي استخرجتها. أدنى قيمة كانت 1.7 والأعلى كانت 8.1.

منسوخ من ملف ONS Excel مع إضافاتي (باللون الأحمر)

ينتج عن التحليل الساذج نسبة خطر تبلغ 0.27 (فعالية اللقاح 73 بالمائة) تعزى إلى تناول جرعة ثالثة مقابل تناول جرعتين فقط. وكلاهما تقديرات متحيزة. لحساب نسبة المخاطر المصححة يجب علينا ضرب نسبة المخاطر المتحيزة (0.27) بعامل التحيز (2.19)، كما هو موضح في مكان آخر.

بالتقريب في نهاية الحساب، نحصل على نسبة خطر مصححة تبلغ 0.60 (فعالية اللقاح المصححة تبلغ 40 بالمائة فقط).

بعض النقاط المنهجية:

أولا، كما أشرت سابقا، فإن استخدام المعدلات الفعلية بدلا من المعدلات الموحدة لم يحدث أي فرق جوهري. وكانت الفئات العمرية ضيقة بما فيه الكفاية. في المثال أعلاه، نحصل على نفس النتيجة تمامًا أيًا كان نوع السعر الذي نستخدمه لأن المعدلات الموحدة كانت مطابقة تقريبًا للمعدلات الفعلية.

ثانيًا، عند استخدام المعدلات الفعلية، يتم إلغاء القواسم السكانية. تظهر الرياضيات البسيطة أنه يمكننا الحصول على نسبة المخاطر المصححة من خلال فقط باستخدام العد من الوفيات. سأتخطى الاشتقاق الفني وأعرض فقط الحساب للمثال أعلاه:

احتمالات وفاة كوفيد (مقابل الوفاة غير المرتبطة بكوفيد) لدى متلقي الجرعة الثالثة: 606/6,912 = 0.088

احتمالات وفاة كوفيد (مقابل الوفاة غير المرتبطة بكوفيد) لدى متلقي جرعتين: 88/598 = 0.147

نسبة المخاطر المصححة: 0.088/0.147 = 0.60

الثالث، أسئلة خطيرة تم رفعها على قواسم ONS. ومع ذلك، فإن طريقة تصحيح انحياز اللقاح الصحي تعتمد فقط على أعداد الوفيات (التي do يهم كثيرًا.) وسوف نعود إلى هذا الموضوع في النهاية عندما أناقش تحيزًا مهمًا آخر: التصنيف الخاطئ التفاضلي لسبب الوفاة.

رابعاً، تعتبر البيانات المتفرقة (عدد قليل من الوفيات) مشكلة شائعة في تقدير فعالية اللقاح، خاصة عندما تكون العينة طبقية. في الفترة التي قمت بتحليلها بحثًا عن التأثير المعزز (نوفمبر 2021 - أبريل 2022)، لم تكن هذه مشكلة. مجموعة بيانات مكتب الإحصاءات الوطنية كبيرة بما يكفي لإنتاج نتائج مستقرة عند تلك المستويات من التقسيم الطبقي.

خامسًا، قمت بقصر الحساب على سن 60 عامًا فما فوق لسببين: 1) يعرف القارئ غير المغسول الدماغ أن كوفيد لم يكن أبدًا مشكلة صحية عامة بالنسبة للسكان الأصغر سنًا. 2) كان عدد وفيات كوفيد في الفئات العمرية الأصغر سنا صغيرا.

يوضح الرسم البياني أدناه تحليلًا ساذجًا لبيانات مكتب الإحصاءات الوطني. إن تقديرات الفعالية العالية غير مجدية لسبب واحد على الأقل: تحيز اللقاح الصحي. ويعترف مكتب الإحصاءات الوطني بهذه النقطة، دون استخدام كلمة "تحيز".

يكتبون:

“إن ASMRs [معدلات الوفيات المعيارية حسب العمر] لا تعادل مقاييس فعالية اللقاح؛ إنها تمثل الاختلافات في التركيبة العمرية وحجم السكان، ولكن قد تكون هناك اختلافات أخرى بين المجموعات (خاصة الصحة الأساسية) التي تؤثر على معدلات الوفيات.

وتظهر التقديرات المصححة للفعالية في الرسم البياني أدناه. وبمقارنة الرسم البياني الثاني بالأول، من الواضح أن حجم تحيز اللقاح الصحي كان كبيرًا، وفي أبريل 2022، تم إلغاء التقديرات المتحيزة بنسبة 54% إلى 70% بشكل أساسي. كما نلاحظ تراجعًا سريعًا وكاملًا في الفعالية، وهو ما لم نشاهده في النتائج المتحيزة.

ومع ذلك، تطرح أسئلة جديدة بعد التصحيح:

  • لماذا تظهر الفعالية؟ زيادة مع الشيخوخة في العديد من المقارنات الزوجية؟ على سبيل المثال، لماذا يرتفع المعدل لدى الأكبر سنًا بمقدار الضعف عن الأصغر سنًا في نوفمبر 2021؟ ونتوقع أن نلاحظ العكس، نظرا للراسخة المعرفة من علم المناعة.
  • لماذا تزداد الفعالية لدى الفئة العمرية الأصغر بين نوفمبر 2021 ويناير 2022، ثم تنخفض بسرعة؟ هل هناك أي تفسير بيولوجي؟
  • لماذا يكون الاتجاه الخطي التنازلي أكثر ثباتًا وحادة فقط في الفئة العمرية الأكبر سناً؟
  • لماذا تتعادل التقديرات الخاصة بالفئات العمرية الأربع إلى حد كبير بحلول يناير 2022، ثم تتباعد مرة أخرى؟

بعض ميزات البيانات ببساطة لا معنى لها. لماذا؟

أقدم الإجابة التالية على كل هذه الأسئلة: إما أننا لم نقم بإزالة تحيز اللقاح الصحي بشكل كامل وموحد، أو أن بعض العمليات الأخرى المرتبطة بالتحيز قد تم تشغيلها. ورغم أننا ينبغي لنا أن نرفض بكل ثقة التقديرات الأصلية المتحيزة، إلا أننا لا نستطيع أن نؤيد التقديرات الجديدة باعتبارها بدائل صالحة ونهائية. فهي لا تعتبر حتى الحدود العليا للفعالية. وينبغي أن تكون الفعالية الحقيقية، إذا كانت ذات معنى على الإطلاق، أقل بكثير.

البيانات من ولاية ويسكونسن

معلومات من تم عرض مقاطعة ميلووكي بولاية ويسكونسن في دراسة أجراها يوان وآخرون. (ما قبل الطباعة) أو أتاناسوف وآخرون. (نسخة راجعها النظراء). يعتبر مقالهم من أفضل المخطوطات التي قرأتها في مسيرتي المهنية، وهذا لا يعني أنني أتفق مع مقولة مثل “لقاحات كوفيد-19 أنقذت ملايين الأرواح”. لم يفعلوا. كما أنني لا أتفق مع ادعاءاتهم حول فوائد المعزز، كما سترون قريبا.

تعتبر هذه المقالة استثنائية من عدة جوانب: 1) الاكتشاف المستقل لطريقة إزالة تحيز اللقاح الصحي؛ 2) تحليلات شاملة بمستوى نادرًا ما رأيته (إذا كنت تهتم بقراءة ملحق طويل)؛ 3) مناقشات مدروسة تقريبا كل قضية يمكن أن أفكر فيها؛ 4) العرض الكامل للبيانات. ولكن لدهشتي، لم يتم ذكر عبارة "التحيز الصحي للقاحات" مطلقًا، ولا يوجد أي اقتباس لأعمال سابقة حول هذا الموضوع.

وقد درس المؤلفون فعالية اللقاح بجرعات مختلفة ضد وفاة كوفيد لدى سكان مقاطعة ميلووكي بولاية ويسكونسن. ومن خلال الكم الهائل من البيانات، تمكنت من استخلاص وحساب الأرقام الموجودة في الجدول أدناه، والتي هي في الأساس نفس نوع البيانات مثل بيانات مكتب الإحصاءات الوطنية ونفس نوع التحليل - في فئتين عمريتين بدلاً من أربع، على مدى ثلاث سنوات. أشهر (مجتمعة). وحتى بعد التجميع، تظل البيانات متفرقة (عدد صغير من وفيات كوفيد).

كما ترون، النتائج غريبة. لم يكن هناك سوى تحيز معتدل للقاحات الصحية في الأعمار من 60 إلى 79 عامًا ولم يكن هناك أي تحيز على الإطلاق في الأعمار التي تزيد عن 80 عامًا. ما هو نوع التحيز الصحي للقاح الذي تم حسابه؟ لماذا نلاحظ عامل التحيز 1؟ بعد التصحيح، كانت فعالية التعزيز في الأعمار 80+ إلى حد ما أعلى، وليس أقل مما كانت عليه في الأعمار 60-79. فهل هذه هي النتائج المتوقعة؟

يكتب المؤلفون أن "... تأثيرات الاختيار، ما لم يتم التحكم فيها (من خلال مقياس CEMP الخاص بنا أو بطريقة أخرى)، يمكن أن تنتج تحيزات كبيرة في تقديرات التطرف العنيف". هذا صحيح، وقد رأينا ذلك للتو في تحليل مكتب الإحصاءات الوطني. ولكن لسبب ما، لا يبدو أن هذه التأثيرات تعمل في بياناتهم بالنسبة لمتلقي الجرعة المعززة من كبار السن مقابل متلقي الجرعة الثانية.

أثني على المؤلفين لتفسيراتهم الإبداعية للنتائج الشاذة (الملحق، الصفحات 13-14). على ما يبدو، لم تكن هناك حاجة إلى تفسيرات لبيانات مكتب الإحصاءات الوطني. لم يختفي تحيز اللقاح الصحي أبدًا في أي فئة عمرية.

لا يمكن للتحليل الممتاز أن يعالج المشاكل المتأصلة في العينة. قد تكون مشكلة البيانات المتفرقة وحدها أو أكثر من ذلك بكثير. وفي كلتا الحالتين، لا ينبغي لنا أن نثق في التقديرات الجديدة.

بيانات من إسرائيل

رسالة إلى محرر الجريدة نيو انغلاند جورنال اوف ميديسين لقد ولّد مؤخرًا اهتمامًا كبيرًا بالتحيز اللقاحي الصحي. هوج وزملاؤه استخدمت بذكاء بيانات عن الوفيات غير الناجمة عن فيروس كورونا من دراسة لمتلقي الدعم في إسرائيل. في تلك البيانات، تحولت فعالية اللقاح المتحيز بنسبة 95 بالمائة إلى لاغية بعد تصحيح انحياز اللقاح الصحي. تم تلخيص البيانات أدناه.

عندما يتم تقديم طريقة جديدة، غالبًا ما تنشأ أسئلة جديدة، وهي أسئلة فنية للغاية. بدلاً من تصحيح التحيز باستخدام الأعداد أو المعدلات أو المعدلات المعدلة حسب العمر، من الممكن أيضًا تصحيح التحيز من خلال إجراء من خطوتين. أولاً، قمنا بتكييف نموذج الانحدار متعدد المتغيرات لإزالة أكبر قدر ممكن من الإرباك، بالنسبة لكل من الوفيات الناجمة عن كوفيد والوفيات غير الناجمة عن كوفيد. بعد ذلك، نطبق التصحيح المبني على الواقع المضاد للتحيز "المتبقي". قد تختلف النتائج. على سبيل المثال، في الدراسة التي أجريت في إسرائيل، أنتجت الطريقة الثانية فعالية لقاح بنسبة 57 بالمائة بدلاً من 0 بالمائة.

  • هل كلتا الطريقتين صالحتان، بالمعنى الإحصائي لـ "النتائج غير المتحيزة؟"
  • إذا كان الأمر كذلك، فما هو المفضل من منظور إحصائي (على سبيل المثال، التباين الأصغر)؟

المناقشة معقدة للغاية بحيث لا يمكن تضمينها هنا. سأقول فقط - لأولئك الذين لديهم معرفة إحصائية متقدمة - إن الطريقة المكونة من خطوتين هي مزيج من نهجين للتفكيك: التكييف الكلاسيكي والتفكير المضاد للواقع. ما إذا كان هذا الهجين له ما يبرره، حتى لو كان صحيحا، فهو كذلك مشكوك فيه. ومن ناحية أخرى، فأنا لا أعلم حتى الآن أي مأزق علني للنهج المنافي للواقع الوحيد، أي نهج هوج وإل.و منجم.

التحيز التفاضلي الخاطئ

تخيل شخصين ماتوا في المستشفى. تلقى المريض "أ" جرعتين فقط من لقاح كوفيد؛ تلقى المريض "ب" ثلاث جرعات ("محدثة"). لنفترض أن كوفيد كان سبب الوفاة في كلا المريضين. ومع ذلك، هناك تصنيف خاطئ في عالمنا غير المثالي، وقد يتم تسجيل إحدى حالتي الوفاة، أو كليهما، على أنها وفاة غير مرتبطة بفيروس كورونا. ما هو نوع التصنيف الخاطئ الذي يمكن توقعه؟

ذلك يعتمد على حالة التطعيم.

قد نفترض أن الأطباء يترددون أكثر في نسب الوفاة إلى كوفيد لدى المريض الملقّح مقارنة بالمريض غير المطعم "لأن اللقاحات فعالة للغاية". ومع ذلك، فإنهم يسجلون كوفيد كسبب للوفاة لدى المرضى الذين تم تطعيمهم، لكنهم قد يفعلون ذلك بشكل مختلف للمريض أ (جرعتان) مقابل المريض ب (ثلاث جرعات). من المرجح أن يتم تسجيل وفاة المريض "ب" بسبب كوفيد، والذي كان "على اطلاع" بحالة التطعيم، عن طريق الخطأ على أنه غير مصاب بكوفيد مقارنة بوفاة المريض "أ" الذي ليس كذلك. على سبيل القياس، فكر في المريض "أ" على أنه "غير محصن" والمريض "ب" على أنه "مطعم". ما هي وفاة كوفيد التي من المرجح أن يتم تفويتها؟ الأخير.

وتسمى هذه الظاهرة بالتحيز التفاضلي الخاطئ، وليس لدي أدنى شك في أنها كانت تعمل عالميًا لأسباب مختلفة: عقلية الأطباء، وبروتوكولات اختبار تفاعل البوليميراز المتسلسل (PCR)، وما إلى ذلك. ومع ذلك، فمن الصعب قياس وإزالة التحيز. عندما يضاف التصنيف الخاطئ التفاضلي إلى ظاهرة اللقاح السليم، يتفاقم التحيز. ولتوضيح هذه النقطة، من الناحية النظرية، استخدمت البيانات المتفرقة من مقاطعة ميلووكي بولاية ويسكونسن.

لنفترض أن 5% من 491 حالة وفاة غير ناجمة عن كوفيد في الأعمار ما بين 60 و79 عامًا كانت في الواقع وفيات بسبب كوفيد، والتي تم تصنيفها بشكل خاطئ (لأن الأطباء كانوا مقتنعين بأن اللقاحات كانت فعالة للغاية ولأسباب أخرى). ومع ذلك، كان هناك خطأ في التصنيف التفاضلي كما هو موضح أعلاه: 6 في المائة من 239 حالة وفاة غير ناجمة عن كوفيد لدى متلقين ثلاث جرعات (“تم تطعيمهم” حتى الآن) كانت وفيات بسبب كوفيد، في حين أن 4 في المائة فقط من 252 حالة وفاة غير ناجمة عن كوفيد في متلقين جرعتين (“غير ملقحين”) كانت وفيات بسبب كوفيد.

يظهر الحساب في الجدول أدناه. وبعد التصحيح لكل من تحيز التصنيف الخاطئ التفاضلي وتحيز اللقاح الصحي، حصلنا على فعالية تبلغ 28% فقط من الجرعة الثالثة.

واعترف مؤلفو هذه الدراسة بأن التأثيرات المقدرة ستكون متحيزة إذا "اختلفت درجة النقص في العدد بشكل منهجي بين الأشخاص الملقحين وغير المطعمين"، ولكن "ليس لديهم أي سبب لتوقع استمرار هذا الشرط (XNUMX)."

وكما كتبت أعلاه، فأنا لا أشاركهم اعتقادهم. هناك الكثير من الأسباب لتوقع سوء التصنيف التفاضلي، وأولئك منا الذين اتبعوا ممارسات اختبار PCR في إسرائيل، على سبيل المثال، أدلة وافرة.

أعتقد أنه في يوم من الأيام، سيتم تدريس بيانات المراقبة حول فعالية لقاحات كوفيد في دورات علم الأوبئة كأمثلة رئيسية على تحيز اللقاح الصحي، وتحيز التصنيف الخاطئ، تحيزات أخرىو تشوهات أخرى.

كي تختصر:

كانت الفعالية الحقيقية للمعزز الأول قصيرة الأجل، إذا كانت ذات معنى على الإطلاق. وكانت حماية الذروة في مكان ما بين المتوسط ​​والصفر، ومن المستحيل تضييق هذا النطاق. ولذلك، فإن كل تلك الدراسات الرصدية لفعالية التعزيز كانت عديمة الفائدة.

إن أخذ جرعة جديدة من لقاح كوفيد كل شتاء ليس له أساس تجريبي. إن عبء إثبات الفعالية ضد الموت يقع بشكل مباشر على عاتق مسؤولي الصحة العامة، وأي شيء أقل من تجربة عشوائية مزدوجة التعمية يتم التحكم فيها بالعلاج الوهمي هو أمر غير مقبول. وهذا ينطبق على لقاح الأنفلونزا أيضًا.

أعيد نشرها من المؤلف حساب متوسط



نشرت تحت أ ترخيص Creative Commons Attribution 4.0
لإعادة الطباعة ، يرجى إعادة تعيين الرابط الأساسي إلى الأصل معهد براونستون المقال والمؤلف.

المعلن / كاتب التعليق

  • ايال شاحر

    إيال شاحار أستاذ فخري للصحة العامة في علم الأوبئة والإحصاء الحيوي. يركز بحثه على علم الأوبئة والمنهجية. في السنوات الأخيرة ، قدم الدكتور شاحار أيضًا مساهمات كبيرة في منهجية البحث ، لا سيما في مجال الرسوم البيانية السببية والتحيزات.

    عرض جميع المشاركات

تبرع اليوم

إن دعمك المالي لمعهد براونستون يذهب إلى دعم الكتاب والمحامين والعلماء والاقتصاديين وغيرهم من الأشخاص الشجعان الذين تم تطهيرهم وتهجيرهم مهنيًا خلال الاضطرابات في عصرنا. يمكنك المساعدة في كشف الحقيقة من خلال عملهم المستمر.

اشترك في براونستون لمزيد من الأخبار

ابق على اطلاع مع معهد براونستون