Perché nascondere quello che succede nelle prime due settimane dopo la vaccinazione?


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Sono stati pubblicati numerosi articoli che mostrano come i vaccini proteggono bene le persone dopo la seconda dose. Parte di questo effetto è un'illusione. L'effetto avviene come risultato di misurazioni imprecise e di un fenomeno chiamato bias di sopravvivenza.

Effetti nocivi

Il bias di sopravvivenza si verifica quando un gruppo viene confrontato in due punti temporali, ma i membri del gruppo cambiano tra i punti temporali. Sarebbe come valutare la qualità di una scuola di nuoto che favorisce la tecnica di gettare le persone in mezzo all'oceano, lasciarle per un paio d'ore e rivendicare il merito per quanto bene gli studenti rimasti sanno nuotare. Dopo due ore, le uniche persone rimaste sarebbero quelle che sanno già nuotare e forse qualcuna che ha imparato a nuotare nel modo più duro! Le povere anime che sono annegate nel frattempo non fanno nemmeno parte del conteggio. Attribuire l'abilità natatoria delle persone rimaste all'allenatore che è arrivato 2 ore dopo darebbe ovviamente un'immagine molto fuorviante. Sottolineare che nessuno è annegato nelle lezioni successive sarebbe altrettanto fuorviante nel determinare il successo della "tecnica d'insegnamento".

Con la vaccinazione covid c'è un periodo di due settimane dopo la vaccinazione che non è incluso nei dati. La logica data per questo è che i vaccini impiegano un po' di tempo per indurre gli anticorpi e quindi i dati delle prime due settimane non sono rilevanti. Ovviamente questo è imperfetto. Che cosa succede se i vaccini hanno effetti deleteri che sono visibili immediatamente, che non hanno nulla a che fare con la produzione di anticorpi? Un esempio è l'alto tasso di herpes zoster visto dopo la vaccinazione covid, suggerendo che c'è un problema di riattivazione virale. Questo potrebbe spiegare perché i tassi di infezione da Sars-CoV-2 sono effettivamente più alti nei vaccinati che nei non vaccinati nelle prime due settimane dopo la vaccinazione.

L'effetto dell'eliminazione delle prime due settimane è una distorsione fuorviante dei dati. Se le persone si infettano e muoiono durante quel periodo, questo deve essere incluso. La possibilità che il vaccino stesso possa esercitare un effetto sul tasso di infezione non può essere trascurata e l'intero set di dati deve essere incluso per valutare accuratamente l'efficacia. Misurando solo il periodo dopo il maggior rischio di infezione (0-14 giorni) è possibile essere ingannati. Qualsiasi segnale verrebbe perso.

Impatto sull'intera comunità

A parte il fatto che non ha senso in termini di rischio individuale rimuovere questo periodo di tempo, ci sarà anche un impatto sulla comunità più ampia. Se il vaccino causa infatti un picco di infezioni durante le prime due settimane, questo aumenterà inevitabilmente la diffusione e porterà ad un aumento del numero di infezioni in quella comunità durante quel periodo. Pertanto, la valutazione dell'impatto del programma di vaccinazione deve includere non solo l'effetto sull'individuo, ma l'impatto sulla comunità più ampia.

Questo punto è di particolare rilevanza per le comunità vicine dove molti vengono vaccinati allo stesso tempo, come le scuole e in particolare le comunità con un alto numero di persone vulnerabili come le case di cura e gli ospedali. Ciò che stiamo effettivamente facendo è "accelerare" l'ondata di infezioni (e morti). In definitiva, alla fine della stagione virale, lo stesso numero di persone è morto. A causa dell'esclusione dei decessi precedenti (1-14 giorni), siamo indotti a pensare che i vaccini fossero più efficaci di quanto non fossero in realtà. Guardando solo il periodo successivo e vedendo meno morti in quel periodo, si crea l'illusione che siano state salvate delle vite. Questo è evidente nei dati di molti paesi dopo l'introduzione del vaccino. Il grafico qui sotto che mostra il Regno Unito rispetto all'Europa illustra questo punto, poiché il Regno Unito è stato il più veloce a lanciare il vaccino. Il numero totale di morti, rappresentato dall'area sotto la curva, era simile agli altri paesi, ma è solo compresso in un periodo di tempo più breve.

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Figura 1: Morti di covidi in inverno nel Regno Unito e nell'Unione Europea

Esaminiamo ora alcuni esempi specifici, ad esempio questo studio sui residenti delle case di cura negli Stati Uniti. I risultati mostrano che nel corso dello studio sono stati infettati il 6,8% della popolazione vaccinata e il 6,8% della popolazione non vaccinata. Tuttavia, decidendo di escludere i primi 14 giorni dopo la vaccinazione, l'area grigia per il gruppo dei vaccinati viene confrontata con l'area nera e grigia combinate per i non vaccinati. Facendo così si potrebbe affermare l'efficacia del vaccino 66% contro l'infezione. Gli autori di questo studio sono stati abbastanza onesti da condividere i dati grezzi e non hanno affermato l'efficacia del 66%.

 

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Figura 2: Dati dal documento statunitense che mostra la percentuale della popolazione delle case di cura infetta in base al tempo dopo che la clinica è arrivata a casa loro e in base allo stato di vaccinazione

Tuttavia, numerosi studi si sono basati su questo trucco per fare affermazioni di efficacia del vaccino. Gli esempi più evidenti sono lo studio originale della Pfizer e quello della AstraZeneca.

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Figura 3: Grafico del trial AstraZeneca che mostra la censura del primo periodo ('Exclusion Period')

 

 

Per fare un secondo esempio, un documento danese ha misurato il numero di infezioni negli operatori sanitari e nei residenti delle case di cura. Prima dell'inizio del programma di vaccinazione, il 4,8% degli operatori sanitari era stato infettato e il 3,8% dei residenti delle case di cura. Lo studio si è concluso alla fine dell'ondata invernale danese dopo che 95% dei residenti delle case di cura erano stati vaccinati e 28% degli operatori sanitari. Data la posizione peggiore all'inizio e il tasso di vaccinazione più basso negli operatori sanitari, ci si potrebbe aspettare che questi ultimi siano stati peggio nel complesso. Tuttavia, la percentuale infettata alla fine dell'ondata era 7,0% tra gli operatori sanitari ma 7,7% tra i residenti delle case di cura.

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Figura 4: Dati del documento danese che mostrano la percentuale di popolazione infetta tra i residenti delle case di cura e gli operatori sanitari

Quanto dell'efficacia del vaccino riportata nella ricerca covid è davvero una misura della distorsione della sopravvivenza accoppiata all'immunità acquisita naturalmente? Questa è una domanda critica. Nessuna affermazione di efficacia del vaccino dovrebbe essere fatta senza prima affrontare questo aspetto.