Неправильная спецификация модели и сильно завышенные оценки спасенных жизней

В одном из последних Исследование опубликовано в Lancet инфекционных болезней, Уотсон и др. применять математическое моделирование для оценки того, что массовые вакцинации против COVID-19 спасли от 14 до 20 миллионов жизней во всем мире в течение первого года вакцинации против COVID-19. программа. Предыдущие статьи Браунстоуна Орлиное гнездо и Комбинационного уже указали на несколько ошибочных предположений в исследовании относительно продолжительности иммунитета, полученного от инфекции и вакцины, а также на тот факт, что в нем не учитывались побочные эффекты вакцины и риск смертности от всех причин. 

Здесь я резюмирую механизм того, как авторы пришли к своим оценкам смертей, предотвращенных благодаря массовым вакцинациям. Затем я останавливаюсь на том, как ошибочные допущения в модели могут привести к сильно завышенным оценкам предотвращенных смертей, что может объяснить отсутствие внешней достоверности и внутренней непротиворечивости исследования.

В исследовании используется генеративная модель динамики передачи, инфицирования и смертности от COVID-19, которая включает 20-25 предполагаемых параметров, основанных на выбранной литературе (например, эффективность вакцины против передачи, инфекции и смерти, возрастные группы в каждой стране, стратифицированные по возрасту коэффициенты летальности от инфекций и т. д.), который подгоняется к зарегистрированным избыточным смертям, чтобы сделать вывод (но не подтвердить) трансмиссивность вируса во времени в 185 странах. 

Исследование сравнивает фактическую избыточную смертность в 2021 году с имитационными (контрфактическими) моделями, которые должны предсказать траекторию избыточной смертности в каждой стране, если бы вакцины не вводились (т. е. путем запуска нескольких симуляций приведенных выше подогнанных моделей после исключения эффектов вакцин). Разница между этими гипотетическими кривыми и фактической избыточной смертностью приводит к оценкам смертей, предотвращенных благодаря вакцинации.

Модели авторов, по-видимому, не учитывают эволюцию инфекционности или летальности вируса, за исключением явного моделирования увеличения частоты госпитализаций в связи с дельта-вариантом (см. раздел 1.2.3 «Вызывающие озабоченность» в Приложении). Основное предположение в контрфактическом моделировании состоит в том, что избыточная смертность объясняется «естественной» эволюцией вируса, что отражается в его изменяющейся во времени трансмиссивности, которую можно только предположить (подогнать), а не подтвердить. 

Если модели предполагают параметры, которые завышают или неверно оценивают эффективность вакцины против передачи, инфекции и смерти, а также продолжительность вакцинной защиты, игнорируя при этом другие источники избыточной смертности, связанной с пандемией, это приведет к переоценке или неправильной оценке времени. различной трансмиссивности вируса, чтобы добиться хорошего соответствия кривым избыточной смертности в каждой стране. Это, в свою очередь, могло бы искусственно завысить предполагаемую избыточную смертность, когда последствия вакцинации впоследствии будут удалены из контрфактического моделирования. Мы подробнее остановимся на этих моментах ниже.  

Модели в Watson et al. полагаться на нереалистичные предположения об иммунитете, полученном от вакцины

Неясно, учитывают ли авторы снижение эффективности вакцины в своих моделях, и похоже, что все их модели предполагали постоянную защиту вакцины в течение всего годичного периода исследования, хотя исследования показали, что это где-то между 3 и 6 месяцами. Модель, которую они цитируют, Hogan et al. 2021 г. по умолчанию предполагает «долгосрочную» (т. е. > 1 года) вакцинную защиту (см. Таблицу 1 в Хоган и др. 2021).

Кроме того, практически каждое исследование эффективности или действенности вакцины либо исключает, либо объединяет случаи с симптомами в течение 21 дня после первой дозы или в течение 1 дней после второй дозы с «невакцинированными» контрольными группами. Это проблематично в свете доказательств того, что инфекционность COVID может недавнее увеличение почти в 3 раза в течение первой недели после инъекции (см. Рисунок 1 в нашем комментарии к исследованию). Это говорит о том, что сообщаемые оценки эффективности вакцины, основанные на более низких показателях заболеваемости, наблюдаемых в течение более 6 недель после инъекции, могут (по крайней мере частично) объясняться инфекционное заболевание-, а не вакцино-индуцированный иммунитет из-за кратковременного повышения инфекционности COVID-19 сразу после вакцинации. 

В то время как модели Watson et al. включают латентный период между вакцинацией и моментом начала защиты, они не учитывают потенциальное увеличение индуцированной вакциной инфекционности и трансмиссивности в течение этого периода. Неучет этого эффекта в моделях приведет к переоценке естественно развивающейся и изменяющейся во времени трансмиссивности вируса и, таким образом, к увеличению избыточной смертности в гипотетических симуляциях, которые исключают эффекты вакцинации.

Наконец, авторы исследовали влияние иммунного уклонения от иммунитета, вызванного инфекцией, путем проведения анализа чувствительности для оценки смертей, предотвращенных прививками, с разным процентом ускользания от иммунитета в диапазоне от 0% до 80% (см. Дополнительный рисунок 4 в оригинальной статье). В этих моделях авторы ясно дают понять, что они предполагают постоянную (не ослабевающую) защиту от вакцин, что является нереалистичным предположением (см. абзац выше). Однако авторы, по-видимому, не проводят аналогичный анализ чувствительности уклонения от иммунного ответа от иммунитета, полученного от вакцины, что важно, учитывая вопрос, поднятый в предыдущем абзаце. 

Модели игнорируют избыточную смертность из-за факторов, отличных от COVID-19.

Подогнанные модели и их контрфакты предполагают, что избыточная смертность в каждой стране объясняется только естественно развивающимся вирусом COVID-19 и его изменяющейся во времени трансмиссивностью (выведенной на основе подобранной модели). В моделях не предпринимаются попытки учесть избыточную смертность, вызванную другими факторами, связанными с пандемией, например самими вакцинами, а также другими нефармацевтическими принудительными вмешательствами. CDC сообщает, что общий риск смерти от вакцинации составляет 0.0026%. за дозу на основе Системы отчетности о нежелательных явлениях прививок, или VAERS. VAERS — это пассивная система отчетности, которая может фиксировать только ~1% всех побочных эффектов, связанных с вакцинами. 

Более поздние независимые линии доказательств с использованием VAERS и достоверные предположения о факторе занижения отчетностиs и экологическая регрессия общедоступных данных о вакцинации и смертности от всех причин предполагают, что VAERS может охватывать только ~ 5% всех смертей, вызванных вакцинами. Кроме того, модели не учитывают избыточную смертность в результате других факторов, таких как карантин, вызванный карантином. «смерть от отчаяния». 

Игнорируя в своих моделях другие потенциальные источники избыточной смертности, связанной с пандемией, подобранные модели будут переоценивать и/или неверно оценивать эффекты естественной, изменяющейся во времени трансмиссивности вируса, чтобы получить хорошее соответствие модели с зарегистрированными избыточными смертями, которые в очередь привела бы к завышенным избыточным подсчетам смертей в их контрфактических симуляциях.

Отсутствие лицевой валидности

По оценкам авторов на страновом уровне, в США было предотвращено 1.9 миллиона смертей при условии охвата вакцинацией 61% (см. Дополнительную таблицу 3 в исходном исследовании). В первый год пандемии, когда не было вакцин (2020 г.), 351,039 XNUMX смертей от COVID в США. Таким образом, модели авторов предполагают, что в 1.9 г. (по сравнению с 350 г.), если бы вакцины не были введены, в 5.5 млн / 2021 тыс. = примерно в 2020 раз больше смертей от COVID в США (см. Рисунок 2 в нашем комментарии к исследованию). Это крайне маловероятно, так как очень мало оснований полагать, что вирус естественным образом эволюционировал, чтобы стать гораздо более заразным и заразным. и смертельный. 

Авторы ссылаются на более высокую заразность в 2021 году из-за ослабления и/или отмены мер и ограничений общественного здравоохранения (изоляция, ограничения на поездки, требования ношения масок и т. д.). Однако предположение о том, что это может объяснить более чем 5-кратное увеличение смертности от COVID в 2021 году, противоречит >400 исследований которые пришли к выводу, что эти меры практически не принесли пользы общественному здравоохранению в снижении исходов COVID.   

Более того, в 2021 г. (после введения вакцинации) 474,890 XNUMX смертей от COVID в США. Это примерно на 35% выше, чем в 2021 году, что свидетельствует о том, что массовые вакцинации ухудшилось Общие результаты COVID, соответствующие наблюдениям за повышенной заразностью до того, как сработает защита от вакцины (см. 1-й пункт выше) и обеспокоенность повышенной тяжестью заболевания COVID-19 вызванные вакцинами на основании доклинических исследований.

Заключение

Хотя генеративные модели часто являются полезным инструментом для имитации сценариев, которых не было, неточные предположения о параметрах модели могут легко привести к неправильной спецификации модели. В случае Уотсона и др. 2022 г., они могут привести к контрфактической симуляции, которая сильно завышает оценки смертей, предотвращенных благодаря массовым вакцинациям. 

Поскольку такое сложное моделирование может быть чрезмерно чувствительным к входным параметрам, склонным к переобучению и давать результаты, которые трудно, если вообще возможно, проверить, его не следует использовать для информирования политики и руководств общественного здравоохранения. Количественный анализ соотношения риск-польза, который использует клиническое исследование or данные из реального мира для сравнения рисков конкретных результатов, таких как смертность от всех причин or миоперикардит после вакцинации и коронавирусной инфекции, гораздо информативнее и полезнее в этом плане.

Примечание: я разместил версию этой статьи, которая включает в себя рисунки и библиографию, чтобы ResearchGateкачества твитнул комментарий к первоначальным авторам исследования в надежде на ответ и опровержение. Я также представил сокращенную версию статьи в виде письма из 250 слов в The Lancet инфекционных болезней и я жду их ответа. Автор благодарит Hervé Seligmann за полезные комментарии и отзывы о статье.