Баланс смертности от пандемии

В продолжающейся борьбе за написание истории пандемических лет нет ничего важнее смертности: спасли ли нас правительства мира от массовой смертности или нет?

Основная стратегия (которая, как я уже говорил, не была ни основной, ни стратегической) заключалась в изоляции населения целых стран в качестве временной меры «до тех пор, пока не появится вакцина».

Это была новая (и совершенно непроверенная) стратегия борьбы с якобы совершенно новым вирусом, основанная на том, что ни один человек никогда раньше не сталкивался ни с чем подобным SARS-CoV-2, поэтому ни у кого не было к нему предварительного иммунитета. Но ключ к разгадке кроется в названии – SARS-CoV-2 был назван в честь SARS, с которым он был тесно связан, имея примерно 79% общего генома, согласно этой статье в Nature . Он находится в группе коронавирусов, и в другой статье Nature обсуждалась степень перекрестной реактивности с ними, включая вирусы обычной простуды, и даже с другими семействами вирусов. Это было несколько новаторским, но не уникальным решением.

Итак, политики должны были скептически отнестись к заявлениям, сделанным в начале 2020 года, о том, что SARS-CoV-2 вызовет экстремальные уровни смертности. Это имеет косвенные последствия для заявлений о том, что грандиозная стратегия была успешной, поскольку эти уровни смертности не были достигнуты. Если они никогда не должны были произойти, то нас не нужно было от них спасать.

Внедрение вакцин должно было привести к «концу пандемии». Клинические испытания вакцин якобы показали, что они могут снизить симптоматические инфекции более чем на 90%.

На уровне населения это не сходится. Если предполагалось, что более 90% инфекций можно предотвратить с помощью вакцинации, и к концу мая 2023 года в США было вакцинировано 270 миллионов человек (из общего населения около 340 миллионов), то как же тогда, по данным Our World in Data , к тому времени было зарегистрировано более 100 миллионов подтвержденных случаев ? Невероятно, что почти 100 миллионов из 170 миллионов непривитых были инфицированы. Особенно учитывая, что исследование Кливлендской клиники показало, что в среднем, чем больше прививок было сделано у людей, тем выше была вероятность заражения:

Предполагалось, что произойдет последовательное снижение смертности от снижения инфекций (чего в любом случае, похоже, не произошло), но клинические испытания не показали никакой разницы в смертности между группами, подвергшимися воздействию вакцин, и группами плацебо. Традиционная защита заключается в том, что они не были достаточно мощными, чтобы обнаружить какие-либо различия, поскольку популяции испытаний были недостаточно большими. Но по той же причине мы имеем право сделать следующий вывод: клинические испытания не продемонстрировали способность вакцин снижать смертность.

В сфере обеспечения качества мы оцениваем успешность вмешательства или программы, сравнивая фактические результаты с заявленными.

Реальность такова, что волны заражения и избыточной смертности продолжились после внедрения вакцин в 2021 году, продолжившись двумя серьезными волнами в Соединенных Штатах и ​​снова достигнув пика в конце января следующего года. Была тенденция снижения пиков, но не очевидно, что эта тенденция изменилась в результате кампании по вакцинации, как можно было бы ожидать в ходе любой пандемии.

Традиционная мудрость заставляет нас верить, что вакцины, хотя они, возможно, и не снизили общий уровень инфицирования, каким-то образом снизили уровень госпитализации и смертности от Covid-19. Опять же, это бросает вызов вере в то, что вакцинация может быть неэффективной в предотвращении инфекции и все же успешной в снижении заболеваемости.

Эти заявления об успехе не основаны на неопровержимых доказательствах. 

Ряд недавних научных работ являются неопровержимыми доказательствами того, что грандиозная стратегия не сработала. Однако нам нужно заглянуть под капот (если сменить метафору), потому что повествование обычно заканчивается выводом об успехе стратегии. Однако данные иногда рассказывают другую историю. Это показывает, что авторы предвзяты, и их данные могут быть более надежными, чем их повествования.

Возьмем, к примеру, исследование Баджемы и др ., основанное на данных пациентов Управления здравоохранения ветеранов США. Они пришли к следующему выводу:

Это когортное исследование показало, что в сезоне 2022–2023 гг. заражение SARS-CoV-2 было связано с более тяжелыми исходами заболевания, чем грипп или РСВ, тогда как в сезоне 2023–2024 гг. различия были менее выраженными.

В течение обоих сезонов RSV оставался более легкой болезнью, тогда как COVID-19 был связан с более высокой долгосрочной смертностью. Вакцинация смягчила различия в тяжести заболевания и долгосрочной смертности.

Это кажется убедительным, не правда ли?

Однако выводы основаны на данных, обобщенных на рисунке 2А, ​​который включает:

По этим цифрам буквально верно, что смертность от Covid-19 была выше за 180 дней – но менее чем на 1 процент. Это должна была быть пандемия, которая случается раз в 100 лет и которая охватила бы население и была бы значительно опаснее гриппа, что потребовало бы введения чрезвычайного положения во всем мире. Было ли это оправданным для болезни, смертность от которой была менее чем на 1% выше, чем от гриппа? Многие статьи в СМИ высмеивали утверждения о том, что Covid-19 представляет собой такое же бремя болезней, как и грипп, но со временем оказалось, что это сопоставимо.

Насколько помогла вакцинация? Рисунок 2 дает нам эти сравнения для пациентов с COVID-19.

Итак, в статье, основанной на тщательно отобранной и обработанной субпопуляции субпопуляции, вакцинированные были впереди на полпроцента за 180 дней. Это лучшее, на что они способны? Это статистически значимо?

В работах, основанных на данных об избыточной смертности среди всего населения страны, можно избежать методологических проблем, вызванных вариабельностью в определении причин смертности, связанных с COVID-19, и избирательностью исследуемых групп населения. Следует отметить недавнюю препринтную статью Даля и др.: « Вакцинация мРНК против COVID-19 и смертность от всех причин среди взрослого населения Норвегии в 2021-20 годах: когортное исследование на основе данных населения» . Они также приходят к обязательному выводу:

В Норвегии в 2021–2023 годах среди вакцинированных лиц наблюдался более низкий уровень смертности по всем причинам.

Но опять же, как данные подтверждают этот вывод?

Если мы сосредоточимся на данных по обоим полам и будем читать справа налево, то увидим, что количество смертей на 100,000 XNUMX человек населения неуклонно увеличивается для каждой возрастной группы, за исключением самой молодой, где случаи смерти были редкими.

Напротив, для самой старшей возрастной группы (65+) они увеличиваются с 3.40 без доз до 7.25 с 1-2 дозами и до 19.21 с 3+ дозами. Какую непонятную статистическую магию они использовали, чтобы получить коэффициенты заболеваемости, которые идут в противоположном направлении к количеству смертей на человеко-годы? И почему они не объясняют это в повествовании?

При простом прочтении цифр, приведенных в тексте, смертность от всех причин среди вакцинированных была как минимум в два раза выше, чем среди невакцинированных в этот период времени в Норвегии. Но они пришли к обратному выводу.

Итак, первое, чего нам нужно потребовать от наших ученых, — чтобы они приходили к выводам, четко подкрепленным данными!

Статьи о вакцинации критически ослаблены предвзятостью подтверждения. Сила веры авторов в вакцинацию такова, что все данные обычно интерпретируются как поддерживающие вакцинацию, даже если это противоречит ей.

Ещё одно масштабное исследование было проведено Пинейро Родригесом и Андраде , охватившее всех пациентов с диагнозом COVID-19 в Бразилии за период с 2020 по 2023 год . Их выводы были обобщены в аннотации:

Защитный эффект иммунизации от COVID-19 наблюдался в течение года после появления первых симптомов. Через год эффект был обратным, что показало повышенный риск смерти для вакцинированных.

Это показано на рисунке 1, где по оси X отложено количество дней выживания:

Мы должны поздравить этих авторов с тем, что они пришли к выводам, которые точно отражают их данные, что необычно в этом контексте. Это, естественно, привело к тому, что статья была исследована журналом после публикации, чего никогда не происходит со статьями, которые делают ортодоксальные выводы о вакцинации, которые обычно принимаются за чистую монету. Предвзятость публикации распространена — как уважаемые рецензенты справятся со статьей Даля? Судьба этих двух статей станет ключевым испытанием. В текущей форме можно было бы ожидать, что исследование Бразилии будет отозвано, а статья Даля будет принята.

Исследования, которые приходят к положительным выводам, основаны либо на выбранных периодах времени (вариации того, что известно как смещение окна подсчета случаев), либо на моделировании.

Возьмем, к примеру , поперечное исследование Кристофера Рума, проведенное в штатах США , целью которого было выяснить, повлияли ли связанные с COVID-19 ограничения на уровне штатов (немедикаментозные меры или немедикаментозные меры + обязательная вакцинация) на количество смертей от пандемии в США. Исследование основывалось на данных по всему населению США, поэтому в этом смысле оно было всеобъемлющим. Рум заключает:

Это поперечное исследование показывает, что строгие ограничения, связанные с COVID-19, как группа, были связаны со значительным снижением смертности от пандемии, при этом изменения в поведении, вероятно, служат важным объяснительным механизмом.

Однако выдает временной интервал: «Основное исследование охватывает двухлетний период с июля 2 года по июнь 2020 года». А как насчет более ранних месяцев? Это важно, потому что первая волна смертности от Covid-2022 сильно ударила по северо-восточным штатам и не попала в интервал. Последующие волны ударили по южным и западным штатам, поэтому колебания избыточных показателей смертности за этот период в значительной степени зависели от географии, что, вероятно, было искажающим фактором. Это очевидно на рисунке 19C для периода исследования:

Рисунок 2E охватывает более ранний период и наглядно демонстрирует обратную тенденцию: в штатах с более серьезными показателями неинфекционных заболеваний («выше медианы» — оранжевая линия) смертность намного выше, чем в тех, где таких показателей нет.

В штатах с менее серьезными вмешательствами смертность была выше в течение месяца или около того после июля 2021 года, что, по-видимому, объясняет почти всю разницу в первичном окне расследования. К концу окна оранжевая линия снова поднимается — что произошло дальше? 

Помните бразильское исследование, которое показало, что защитный эффект иммунизации от COVID-19 наблюдался в течение года после появления первых симптомов, но через год эффект был обратным.

Рассмотрим также оценку избыточной смертности в Германии в период 2020-2022 годов, подготовленную Кухбанднером и Райтцнером. Авторы справедливо отмечают, что «при интерпретации оценок увеличения смертности необходимо учитывать выбор модели и параметров».

В более поздних частях своей статьи они отображают избыточную смертность с марта 2020 года в связи с вакцинацией на временной шкале. Очевидно, что существуют пики избыточной смертности как до, так и после кампании по вакцинации, значительно увеличиваясь к концу периода исследования:

Они заключают:

В 2020 году наблюдаемое число смертей было чрезвычайно близко к ожидаемому числу, но в 2021 году наблюдаемое число смертей намного превысило ожидаемое число, примерно в два раза превышая эмпирическое стандартное отклонение, а в 2022 году превысило ожидаемое число даже более чем в четыре раза превышая эмпирическое стандартное отклонение.

Это нельзя интерпретировать как триумф кампании по вакцинации. Она должна была предотвратить избыточную смертность, но не сделала этого.

Алессандрия и соавторы опубликовали «Критический анализ смертности от всех причин во время вакцинации против COVID-19 в одной из итальянских провинций (Пескара)», в котором провели повторный анализ существующего набора данных для коррекции смещения, вызванного «бессмертным временем», путем приведения данных по населению к единой индексной дате (1 января 2021 г.).

Они обнаружили, что:

Коэффициенты риска смерти по всем причинам в однофакторном анализе для вакцинированных людей с 1, 2 и 3/4 дозами против невакцинированных людей составили 0.88, 1.23 и 1.21 соответственно. Многофакторные значения составили 2.40, 1.98 и 0.99.

Коэффициенты риска для третьей и четвертой доз часто ниже, поскольку они являются самыми последними, и, как мы увидели в бразильском исследовании, первоначальные улучшения впоследствии сходят на нет.

Алессандрия и соавторы завершают свой отчет, рассматривая различные типы систематических ошибок, которые могут влиять на исследования вакцинации, включая особый тип ошибки, связанной с временным окном подсчета случаев, когда результаты за первые 10-14 дней после вакцинации исключаются из группы вакцинированных в наблюдательных исследованиях, без эквивалента для контрольной группы. По мнению Фунга и соавторов , на этом основании «совершенно неэффективная вакцина может казаться существенно эффективной» (48% эффективности в примере, который они рассчитывают, используя данные рандомизированного исследования III фазы компании Pfizer).

Пока я заканчивал свой обзор, в журнале Annals of Internal Medicine вышла статья Иоанну и др. «Эффективность вакцины XBB.1.5 против COVID-19 в 2023-2024 годах в ходе долгосрочного наблюдения» . В этом исследовании предпринимается попытка имитировать контролируемое клиническое исследование путем сопоставления лиц, вакцинированных XBB.1.5, с соответствующими невакцинированными участниками. Выводы не внушают оптимизма:

Эффективность вакцины против смерти, связанной с SARS-CoV-2, постепенно снижалась при ее подтверждении через 60, 90 и 120 дней наблюдения (54.24%, 44.33% и 30.26% соответственно) и была еще ниже (26.61%) при продлении наблюдения до конца периода наблюдения.

Это представлено на рисунке 3:

Итак, окно подсчета случаев, по-видимому, длится с 10-го по 210-й день. Что происходит за пределами окна, неизвестно. Если даже при смещении окна подсчета случаев регистрируются плохие результаты, реальность должна быть еще хуже.

Мы просматривали выборку наблюдательных исследований. В лучшем случае данные в них не показывают никаких существенных преимуществ вакцинации, а в худшем случае смертность выше в вакцинированной группе.

Также был проведен ряд контрфактуальных исследований, в которых смертность в период пандемии сравнивалась с ожидаемой смертностью. 

В первом из этих исследований , проведенном Уотсоном и др., подсчитано, что за первый год вакцинации в 185 странах удалось предотвратить 14.4 миллиона смертей от COVID-19, а при использовании показателя избыточной смертности эта цифра возрастает почти до 20 миллионов.

Это экстраординарные цифры, оказавшие невероятное влияние на общественное сознание и часто упоминаемые в СМИ. Они были обновлены в обзоре Иоаннидиса и др . Неудивительно, учитывая ослабление эффекта вакцинации от COVID-19, что авторы пришли к более консервативным оценкам, согласно которым было спасено более 2.5 миллионов жизней.

Однако в обоих исследованиях в расчеты лишь принимаются значения эффективности вакцины, причем Иоаннидис и др. предполагают эффективность вакцины на уровне 75% до вакцинации Омикрон и 50% в период вакцинации Омикрон. Предположительно, эти значения основаны на эффективности вакцины, выявленной в клинических испытаниях при симптоматических инфекциях , но эмпирическая основа для оценок предотвращенной смертности не очевидна.

Моделирование не является доказательством и не появляется в иерархических пирамидах доказательной медицины (EBM). Если вы предполагаете, что ваше лечение эффективно, а затем вычисляете его воздействие на данную популяцию, вы неизбежно обнаружите – ваше лечение эффективно! Гипотеза не фальсифицируема, и рассуждения являются циклическими.

Предполагаемая экстремальная угроза пандемии Covid-19, которая заставила правительства в панике принять чрезвычайные меры, была создана в значительной степени моделированием, которое предполагало, что чрезвычайно высокие уровни смертности будут иметь место без новых контрмер. Последовала пандемания, которая никогда не должна повториться. Оглядываясь назад, ортодоксы теперь пытаются показать, что поскольку эти вымышленные уровни смертности не возникли, это произошло из-за контрмер.

В результате этих исследований были выявлены три возможных сценария смертности в среднесрочной перспективе:

1. ЭВ = 50-70%
2. ВЭ = 0%
3. VE отрицательный

Эмпирические доказательства первого сценария отсутствуют. Остальные сценарии неприемлемы. Второй сценарий неприемлем, поскольку мы не можем назначать лечение людям, если оно не приносит пользы, и они могут подвергаться побочным эффектам, а побочные эффекты вакцин от COVID-19 необычайно высоки, как показали Фрайман и др.

Негативные последствия локдаунов также продолжают накапливаться, особенно в отношении психического здоровья и уровня образования молодежи. По мнению Ферваны и Варшнея :

Результаты показывают, что локдаун значительно и причинно увеличил использование учреждений психиатрической помощи в регионах, где действовали ограничения, по сравнению с регионами, где таких ограничений не было. В частности, использование ресурсов увеличилось на 18% в регионах с локдауном по сравнению со снижением на 1% в регионах без локдауна. Кроме того, женское население сильнее пострадало от последствий локдауна для своего психического здоровья. Диагноз панического расстройства и реакция на сильный стресс значительно участились в результате локдауна. Психическое здоровье оказалось более чувствительным к локдаунам, чем к самой пандемии.

Стратегия пандемии была величайшим экспериментом в области общественного здравоохранения в истории. Как председатель комитета по этике исследований на людях, я бы проголосовал против любого предложения, где чистая выгода, скорее всего, была бы нулевой или хуже. Преимущества должны явно превышать риски.

В моем родном городе Мельбурн, штат Виктория, все население было заключено под домашний арест на 262 дня в целом. Затем были введены жесткие требования вакцинации для всех «необходимых работников» (и почти все работники оказались необходимыми), а непривитые были заперты в общественных местах и ​​считались угрозой для здоровья. Как и другие островные государства, Австралия неплохо справилась с закрытием границ, но эта грандиозная стратегия не сработала — после промежуточного периода NPI прибытие вакцины не предотвратило избыточную смертность, как предполагалось:

Основной принцип должен заключаться в том, что чем серьезнее нарушения свободы личности, вызванные мерами общественного здравоохранения, тем больше требуются веских доказательств их эффективности. 

Правительства не должны иметь возможности попирать индивидуальные свободы только потому, что считают, что их вмешательства могут сработать в теории, а затем задним числом оправдывать их с помощью статистических ухищрений.