현실과 대중 과학 사이의 커지는 격차

COVID-19 백신 접종 캠페인의 성공에 대한 주류적 설명과 경험적으로 검증 가능한 결과 사이의 격차는 계속해서 커지고 있습니다.

mRNA 백신의 초기 시험 결과는 전문가들의 말을 인용해 '95%의 효과'를 보였다고 극찬했습니다. NBC '그랜드 슬램'이라고 부르는 것: "나이, 성별, 인종 및 합병증에 걸쳐 이 수준의 효능을 가진 백신의 좋은 사례는 없습니다." (Dr. Greg) Poland가 말했습니다. "이런 것을 본 적이 없습니다."

여러 mRNA 백신에 대한 여러 시험의 데이터가 확인되었을 때에도 시험은 전염이나 사망률에 대한 효능을 보여주지 않았습니다. 집합 권한을 강화하고자 했지만, 이는 정부가 모든 연령대와 위험 계층을 대상으로 백신을 출시하고 취업 가능 연령 인구의 광범위한 계층에게 의무화하는 것을 막지는 못했습니다. 취업 가능 연령 이후 인구가 가장 큰 위험에 처해 있는 질병에 대해서였습니다.

감염에 대한 95%의 보호가 회고적으로 어떤 의미가 있을까요? 

최근에 따르면 프리 프린트 세계에서 가장 높은 평가를 받는 대학 94곳 중 9곳인 하버드, 예일, 스탠퍼드 대학의 전문가들이 실시한 연구에 따르면, 불과 2022년 후인 XNUMX년 XNUMX월 XNUMX일까지 미국 인구의 XNUMX%가 적어도 한 번 이상 감염된 것으로 나타났습니다. 

따라서 95%의 보호율이 보고된 바에 따르면 감염률은 94%에 달했다고 합니다.

대규모 예방 접종 캠페인은 거의 모든 인구가 감염되는 것을 막는 데 완전히 실패했습니다. 그럼에도 불구하고 감염에 대한 보호는 무작위 대조 임상 시험(RCT)에 의해 검증된 것으로 보이는 유일한 주장이었으며, 이는 가장 높은 수준의 의학적 증거로 여겨집니다. 어떻게 그럴 수 있을까요?

9월 XNUMX일까지는 다음 사항을 명심하십시오. OWiD 데이터 탐색기), 미국인의 80%가 69~XNUMX회(XNUMX%)의 백신을 접종했으므로 접종 범위는 매우 광범위했지만 보편적이지는 않았습니다.

또한 우리는 하버드, 예일, 스탠포드 팀의 주장이 모델링에 기반한 추정치이며, 모델링은 동일한 의학적 증거 계층 내에서 고급 증거로 간주되지 않는다는 사실을 인정해야 합니다. 그들의 모델은 블랙박스입니다. 그들은 그것이 어떻게 구성되었는지 또는 모델을 구동하는 주요 데이터 가정이 무엇인지에 대한 세부 정보를 공개하지 않습니다. 또한 파괴적인 비평 Ioannidis et al.의 일반적인 코로나19 모델링.

효과적인 백신이 나올 때까지 봉쇄를 통해 임시 보호를 제공하려는 '대전략'이라고 부르는 것의 갑작스러운 형성은 대부분 가능한 인명 손실의 규모와 대책의 효과(상상되는 추가 인명 손실을 막는 데 있어)에 대한 모델링에 기반을 두었습니다. 그러한 모델링을 신뢰할 수 없다면 대전략(사실 대전략도 전략도 아님)은 어차피 무너집니다.

다행히도 SARS-CoV-2 감염의 누적 유병률을 추정할 수 있는 비교적 확실한 근거가 있습니다. CDC의 전국적 상업 실험실 감시 시스템 예상 57.7년 2022월~XNUMX월 기간 동안 혈청 유병률은 XNUMX%였습니다.

감염이 2022년 내내 가속화되었고 '항원 검사 결과에 따른 감염 추정치가 과소평가되었을 가능성이 높다'는 점을 감안하면 91.5월 초까지 인구의 매우 높은 비율이 노출되었을 가능성이 있는 듯합니다. 게다가 같은 보고서는 2%의 사람들이 SARS-CoV-XNUMX 또는 백신에 대한 항체를 가지고 있다고 추정했습니다. 추가적인 이득은 미미할 가능성이 큽니다.

일부 관찰 연구에서는 특히 최대 6개월 동안 COVID 관련 사망률에 대한 보호 효과가 있다는 것을 뒷받침합니다. 그러나 모든 사망률 감소에 대한 증거는 거의 없거나 전혀 없습니다. 이는 사망 원인에 대한 선택적 기준을 피하기 때문에 확실한 시험입니다.

해결해야 할 문제는 과도한 사망률이므로 백신의 주요 기능은 특정 원인으로 인한 사망률이 아니라 모든 원인의 사망률을 줄이는 것이어야 합니다. 정저우 대학 팀의 메타 분석 특정되지 않은 기간 동안 COVID-19 관련 사망에 대해서만 높은 수준의 보호 효과를 보여줍니다. 

우리는 백신을 전혀 맞지 않은 그룹과 첫 번째 백신 접종 시점부터 비슷한 그룹 간의 직접적인 비교가 필요합니다. 제외가 없고, 부분적으로 백신을 맞은 사람을 '백신 미접종'으로 분류하지 않아야 합니다. 우리는 의미 있는 기간 동안의 전체 결과를 보고 싶습니다. 이러한 연구의 대부분은 부분적이고 단기적인 효과만 보여줍니다.

최근 나온 연구에 따르면 인디애나 Tu 등의 연구는 백신을 접종하지 않았지만 감염된 개인과 백신을 접종한 사람의 사망률을 비교하여 백신을 접종한 사람의 사망률이 37% 더 높은 것을 발견했습니다. 

이것은 신중하게 설계된 연구이지만, 미세한 글자를 살펴봐야 합니다. '감염된 참가자가 백신을 접종하거나 백신 접종자가 감염되었을 때 일치하는 쌍은 검열되었습니다.' 따라서 백신 접종자가 감염된 후 사망한 경우 이는 분석에서 제외되었습니까? Medscape페리 윌슨은 "이로 인해 백신 접종에 유리한 쪽으로 결과가 편향될까 봐 우려됩니다."라고 논평했습니다.

비교 자료 Chemaitelly 등, '심각하거나 치명적이거나 치명적인 COVID-19 재감염에 대한 97.3차 감염의 효과는 95차 감염이나 재감염의 변종과 관계없이 94.9%(98.6% CI: XNUMX-XNUMX%)였으며 감소에 대한 증거가 없습니다.' 이는 카타르 전체 인구를 대상으로 한 국가 데이터베이스의 코호트 연구를 기반으로 했습니다. 따라서 이전 감염은 미래 감염에 대한 최선의 방어책이며 거의 모든 사람이 이를 겪었습니다.

관찰 연구는 외부 요인의 영향을 받기 쉽기 때문에 증거 기반 의학 계층에서 RCT보다 순위가 낮습니다. 포함, 제외 및 타이밍에 대한 선택이 다르면 결과가 달라질 수 있습니다. 연구 그룹은 각 주요 매개변수를 변경하면 결과가 어떻게 달라지는지 알아보기 위해 민감도 분석을 더 자주 수행해야 합니다. 모든 시나리오에서 결과가 견고합니까? 

백신 효과를 보여주는 연구는 내부 타당성이 있을 수 있지만 백신 접종 캠페인 2년 동안 전체 인구에 대한 외부 타당성은 부족합니다. 감염에 대한 보호를 주장하는 연구에 대한 경우라면 사망에 대한 보호를 주장하는 연구에도 마찬가지로 해당될 가능성이 높습니다. 동일한 한계가 있으며 전체적인 결과를 결정할 수 없기 때문입니다. 몇 달 동안 일부 사망을 연기하는 것만으로는 충분하지 않습니다.

측정의 이러한 이상 현상에 대한 또 다른 예는 언급할 가치가 있습니다. 내 마지막 기여, 저는 미국 V-Safe 데이터에 따르면 백신 접종 후 의료 서비스를 구한 사람이 7.7%인 반면 호주의 수치는 1% 미만이라는 사실에 주목했습니다. 하지만 이제 세부 사항을 읽어보니 AusVaxSafety 데이터 백신 접종 후 3일째에 발송된 설문 조사를 기반으로 합니다. V-Safe 체크인 마지막 복용 후 12개월 동안 실행됩니다. 따라서 호주의 활성 감시 데이터는 매우 단기적입니다. 미국 시스템은 더 철저하지만 데이터가 법적 조치 후 법원 명령에 의해서만 공개되었기 때문에 투명하지 않았습니다. 

연구자들은 자신 또는 정부 기관이 측정하거나 공개하기로 선택한 데이터를 분석하는데, 이는 매우 선택적일 수 있으며, 실제로 오도될 수 있습니다. 단기 결과는 실현되지 않는 장기적 결과를 예측하기 위해 외삽됩니다. 이 연구는 우리에게 스냅샷만 제공합니다. 거시적 관점이 아닌 미시적 관점입니다.

대중은 백신 접종이 감염으로부터 자신을 보호할 것이라고 기대합니다. 그러나 최근 연구에 따르면 백신을 맞은 사람들은 실제로 배우기 감염될 가능성이 있는 것, 예를 들면 클리블랜드 클리닉 Shestha 등의 연구. 실제로 Cleveland Clinic 연구는 용량-반응 유형의 상관관계를 보여주며, 감염 수는 용량 횟수에 따라 점차 증가하고, 저자는 유사한 결과를 보인 다른 두 연구에 대해 논의합니다. 그들은 '예상치 못한' 결과를 발표한 공로를 인정받을 만합니다. 

그러나 그것은 우리 중 이에 주의를 기울이고 있는 사람들에게는 예상치 못한 일이 아닐 것입니다. 백신 감시 보고서 Public Health England에서 백신을 맞은 사람이 백신을 맞지 않은 사람보다 감염률이 더 높다는 것을 보여준 자료(예: 14년 13월 31일에 발행된 2022주차 보고서의 표 XNUMX 참조). PHE는 우리가 내러티브에 맞지 않는 데이터를 알아차리지 못하기를 바라며 이를 회색으로 표시했습니다. Health Security Agency의 후임자들은 보고서를 완전히 중단함으로써 문제를 해결했습니다.

이전 기고에서 저는 유럽 사망률 곡선이 지난 2년간 백신 접종으로 인해 더 평평해졌다고 지적했는데, 이는 일부 사망률이 적어도 하이브리드 면역 증가로 인해 연기되었다는 것과 일치합니다. 하지만 얼마나 오랫동안 연기되었을까요? 그리고 감염과 백신 접종의 상대적 기여도는 무엇일까요? 아무도 모릅니다. 

백신 접종으로 수백만 명의 생명이 구해졌다는 엄청난 주장은 백신 접종 캠페인 없이도 훨씬 더 많은 사망자가 발생했을 것이라는 가상의 반사실적 시나리오를 회피하는 데 다시 의존하기 때문에 반증할 수 없습니다. 그러나 이러한 사망자는 컴퓨터 모델링의 가상 세계에서만 발생할 수 있으며, 단기간만 회피될 수 있습니다. 정책은 사실 정보와 전반적인 그림에 기반해야 합니다.

정부 프로그램은 특히 공중 보건과 개인의 권리에 영향을 미칠 때 엄격하게 평가되어야 합니다. 목표는 명확해야 하지만 이 경우는 모호하고 끊임없이 바뀌었습니다. 그리고 결과 데이터는 간단해야 하지만 이 경우는 소규모 샘플의 복잡하고 가변적인 통계 처리에 의존합니다.

정책 입안자와 정치인들은 불확실한 데이터를 기반으로 큰 결정을 내려왔습니다. 그들은 팬데믹이 정책 설정에 의해 상당히 완화되고 장기화되지 않는다는 것을 확실히 알아야 합니다.

정부 전략의 주요 목표는 과도한 사망률을 방지하는 것이어야 했지만, 과도한 사망률은 2022년까지 높은 수준을 유지했으며, 영국은 23%, 미국은 10%를 넘었습니다(다시 OWiD 참조). 지난 XNUMX~XNUMX년 동안 과도한 사망률이 전반적으로 감소했다는 확실한 증거는 없습니다.

인구가 이미 동등한 면역력을 가지고 있고, 예방 접종으로 인해 감염(및 부작용) 위험이 높아지며, 기타 혜택이 불확실한 경우 대량 예방 접종 캠페인을 계속하는 것이 어떻게 정당화될 수 있습니까? 

WHO, 정부 기관, 과학자들은 2020년에 '팬데믹 통제'라는 공표된 목표로 시작했는데, 이는 COVID-19 백신이 '팬데믹을 종식시킬 수 있다'는 희망으로 발전했습니다. 하지만 그렇게 되지 않았습니다.

그들은 곧 백신 접종이 전염이나 감염에 대한 완전한 보호를 제공하지 못한다는 사실을 인정해야 했지만 '실질적으로 효과적이다' 감염을 예방합니다. 

하지만 모든 사람이 감염되었고, 어떤 경우에는 여러 번 감염되었습니다. 

실패는 승리로 왜곡되고 있습니다. 하지만 그것은 잘못된 정보의 승리일까요? 그것은 거대한 환상일까요?