¿Por qué ocultar lo que ocurre en las dos primeras semanas tras la vacunación?


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Se han publicado numerosos trabajos que demuestran lo bien que protegen las vacunas después de la segunda dosis. Parte de este efecto es una ilusión. El efecto se produce como resultado de una medición inexacta y de un fenómeno llamado sesgo de supervivencia.

Efectos nocivos

El sesgo de supervivencia se produce cuando se compara un grupo en dos puntos temporales, pero los miembros del grupo cambian entre los puntos temporales. Sería como evaluar la calidad de una escuela de natación que favorece la técnica de lanzar a la gente al medio del océano, dejarla durante un par de horas y atribuirse el mérito de lo bien que saben nadar los alumnos que quedan. Después de dos horas, los únicos que quedan son los que ya saben nadar y, posiblemente, algunos que aprendieron a nadar por las malas. Las pobres almas que se ahogaron en el ínterin ni siquiera entran en el recuento. Atribuir la capacidad de natación de los restantes al entrenador que se presentó dos horas más tarde daría obviamente una imagen muy engañosa. Señalar que nadie se ahogó en las clases posteriores sería igualmente engañoso para determinar el éxito de la "técnica de enseñanza".

En el caso de la vacunación covid hay un periodo de dos semanas tras la vacunación que no se incluye en los datos. La justificación que se da es que las vacunas tardan en inducir anticuerpos y, por tanto, los datos de las dos primeras semanas no son relevantes. Obviamente, esto es erróneo. ¿Qué pasa si las vacunas tienen efectos nocivos que son visibles de inmediato, que no tienen nada que ver con la producción de anticuerpos? Un ejemplo es la elevada tasa de herpes zóster observada tras la vacunación contra la covid, lo que sugiere que existe un problema de reactivación viral. Esto podría explicar por qué las tasas de infección por Sars-CoV-2 son realmente más altas en los vacunados que en los no vacunados en las dos primeras semanas después de la vacunación.

El efecto de la eliminación de las dos primeras semanas es un sesgo engañoso de los datos. Si las personas se infectan y mueren durante ese periodo, es necesario incluirlo. No se puede pasar por alto la posibilidad de que la propia vacuna ejerza un efecto sobre la tasa de infección y es necesario incluir todo el conjunto de datos para evaluar con precisión la eficacia. Si sólo se mide el periodo posterior al de mayor riesgo de infección (0-14 días), es posible que se engañe. Se pasaría por alto cualquier señal.

Impacto en toda la comunidad

Aparte de que no tiene sentido en términos de riesgo individual eliminar este período de tiempo, también habrá un impacto en la comunidad en general. Si la vacuna provoca de hecho un pico de infecciones durante las dos primeras semanas, esto aumentará inevitablemente la propagación y dará lugar a un mayor número de infecciones en esa comunidad durante ese tiempo. Por lo tanto, la evaluación del impacto del programa de vacunación debe incluir no sólo el efecto en el individuo, sino el impacto en la comunidad en general.

Este punto es especialmente importante para las comunidades muy unidas en las que se vacuna a muchas personas al mismo tiempo, como las escuelas y, en particular, las comunidades con un gran número de personas vulnerables, como las residencias y los hospitales. Lo que estamos haciendo es "acelerar" la ola de infecciones (y muertes). En última instancia, al final de la temporada viral, murió el mismo número de personas. Al excluir las muertes más tempranas (de 1 a 14 días), se nos induce a pensar que las vacunas fueron más eficaces de lo que realmente fueron. Al observar sólo el período posterior y ver menos muertes durante ese tiempo, se creó la ilusión de que se salvaron vidas. Esto es evidente en los datos de muchos países tras la implantación de las vacunas. El siguiente gráfico que muestra al Reino Unido frente a Europa ilustra este punto, ya que el Reino Unido fue el más rápido en desplegar la vacuna. El número total de muertes, representado por el área bajo la curva, fue similar al de otros países, pero sólo está comprimido en un periodo de tiempo más corto.

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Figura 1: Muertes por Covid en invierno en el Reino Unido y la Unión Europea

Examinemos ahora algunos ejemplos concretos, por ejemplo, este estudio sobre residentes de residencias de ancianos en Estados Unidos. Los resultados muestran que a lo largo del estudio se infectaron 6,8% de la población vacunada y 6,8% de la población no vacunada. Sin embargo, al decidir que se excluyan los primeros 14 días tras la vacunación, la zona gris del grupo vacunado se compara con la zona negra y gris combinada de los no vacunados. Hacerlo así podría llevar a afirmar la eficacia de la vacuna 66% contra la infección. Los autores de este estudio fueron lo suficientemente honestos como para compartir los datos en bruto y no afirmaron la eficacia de la 66%.

 

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Figura 2: Datos del documento de EE.UU. que muestran el porcentaje de la población de las residencias de ancianos que se infectan según el tiempo transcurrido desde que la clínica llegó a su casa y según el estado de vacunación

Sin embargo, numerosos estudios se han basado en este truco para hacer afirmaciones sobre la eficacia de la vacuna. Los ejemplos más evidentes son el estudio original de Pfizer y el de AstraZeneca.

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Figura 3: Gráfico del ensayo de AstraZeneca que muestra la censura del período inicial ("período de exclusión")

 

 

Por poner un segundo ejemplo, un trabajo danés midió las cifras de infección de los trabajadores sanitarios y de los residentes en residencias. Antes del inicio del programa de vacunación, 4,8% de los trabajadores sanitarios estaban infectados y 3,8% de los residentes en residencias. El estudio terminó al final de la ola invernal danesa, después de que 95% de los residentes de las residencias se hubieran vacunado y 28% de los trabajadores sanitarios. Dada la peor situación al principio y la menor tasa de vacunación de los trabajadores sanitarios, cabría esperar que éstos estuvieran peor en general. Sin embargo, el porcentaje de infectados al final de la oleada fue de 7,0% entre los trabajadores sanitarios, pero de 7,7% entre los residentes de residencias.

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Figura 4: Datos del documento danés que muestran el porcentaje de población infectada entre los residentes de residencias y los trabajadores sanitarios

¿En qué medida la eficacia de la vacuna notificada en la investigación sobre el covid es realmente una medida del sesgo de supervivencia junto con la inmunidad adquirida de forma natural? Esta es una pregunta crítica. No debería hacerse ninguna afirmación sobre la eficacia de la vacuna sin abordar primero esta cuestión.