세계가 시작된지 벌써 4년이 흘렀습니다. 저장및 지원기적적인 코로나 mRNA 백신을 통해서.
이 주제에 대한 첫 번째 투고가 생물 의학 저널 편집자에게 거절된 지 몇 년이 지났습니다. 그리고 코로나5 백신 관련 거절 투고 사례가 계속 늘어나고 있습니다. 점수는 이제 0:XNUMX입니다. 마지막 거절은 최근 편집자에게서 왔습니다. 감염 저널, "각 호에는 또한…활기찬 서신 섹션이 제공됩니다." 내 생기 없는 편지는 공부 오스트리아의 건강한 백신 접종자 편향에 관한 내용입니다.
제 사례 시리즈가 인과관계를 추론할 만큼 충분히 큰가요? 아마도 그럴 겁니다. 물론, 공통 원인은 과학의 질이 낮았기 때문일 수도 있습니다. 반박할 만한 의견을 하나 제시해도 될까요? 두 번째 편지 (거부됨 랜싯)는 2021년에 Høeg et al.이 폭로한 내용을 2023년에 폭로했을 것입니다. 편지 어떻게든 들어갔어 의학의 뉴 잉글랜드 저널부주의한 편집자였던 것 같아요. 어쩌면 그 사람은 더 이상 편집자가 아닐지도 몰라요.
제 다섯 번째 거절 편지는 과학적 근거가 전혀 없는, 그저 형편없이 쓰인 또 다른 텍스트였을 거라고 확신합니다. 그 편지와 저자들의 답변이 충격적인 결과를 낳았을 가능성과는 전혀 관련이 없었을 겁니다. 그러니 제 편지를 여기에 공유해 보겠습니다. 판단은 여러분이 하실 겁니다. 다시: 가치 있는 것인가, 없는 것인가?
더 흥미롭게 만들기 위해, 편지에 언급된 분석을 하나 더 첨부하겠습니다 (제가 그 무서운 결과를 밝히지는 않았지만요). 하지만 계산은 어렵지 않았습니다. 이 논문은 이전에 감염되었던 사람들에게 백신 접종 후 2021주 이내에 코로나XNUMX로 인한 백신 관련 사망이 있었다는 증거를 보여줍니다. 좀 더 보수적으로 표현하자면, 이 증거는 최소한 XNUMX년 가을 코로나XNUMX 사망에 대한 백신 효과에 대한 논문의 증거만큼은 좋습니다.
편지
2025 년 5 월 15 일
감염 저널
편집자에게 :
Riedmann et al.은 오스트리아의 건강한 백신 접종자 현상에 대한 사려 깊고 포괄적인 분석을 보고했는데, 여기에는 새로운 접근 방식이 포함되었습니다.1 백신 미접종자와 백신 접종자를 여러 변수에 대해 매칭하여, 저자들은 다양한 용량 투여 완료 후 3주 동안 여러 결과를 비교했습니다. 표 44(논문)과 표 S45-S19(보충 문서)는 전체 사망률, COVID-19 이외의 사망률, 그리고 COVID-XNUMX 사망률에 대한 결과를 보여줍니다.
건강한 백신 접종자 편향은 시간이 지남에 따라 감소하므로, 매칭된 코호트 분석을 4주와 8주로 확장하는 것이 흥미로울 것입니다. 수많은 연구에서 백신 접종 후 19~XNUMX개월 동안의 효과를 추정했는데, 이는 때때로 COVID-XNUMX 유행 기간과 일치했습니다.
저자는 사전 이벤트 비율 조정이라는 아이디어에서 파생된 기본적인 수정 방법을 언급합니다.2-5 COVID-19 사망률의 위험비를 COVID-19가 아닌 사망률의 위험비로 나누었습니다. 완벽하지는 않지만, 추적 관찰 기간이 연장되고 COVID-19 사망자 수가 증가하면 더 많은 통찰력을 제공할 수 있습니다. COVID-19 사망자 19명(표 3, 1차 백신 접종 완료)에 이 방법을 적용하면 편향을 제거하기에 충분합니다. 기초적인 보정 후에는 위험비 또는 비율비 사용 여부와 관계없이 비율이 더 이상 XNUMX 미만이 되지 않습니다.
다른 관점에서 보면, 표 S44-S45의 비율 비율이 위험 비율과 조정된 위험 비율로 잘못 표시된 것 같습니다.
감사합니다.
에얄 샤하르, MD, MPH
명예 교수
애리조나 대학
참고자료:
- Riedmann U, Chalupka A, Richter L 외. SARS-CoV-2 백신 접종 경험이 있는 사람들의 근본적인 건강 편향: 코호트 연구. 감염 저널, 제90권, 제6호, 2025, 106497, ISSN 0163-4453, https://doi.org/10.1016/j.jinf.2025.106497
- Tannen RL, Weiner MG, Xie D. 앙지오텐신 전환 효소 억제제에 대한 두 가지 무작위 시험에 대한 복제 연구: 적응증에 따른 측정되지 않은 교란 요인을 조정하기 위한 '사전 사건 발생률 비율'의 추가적인 경험적 검증. 파마코에피데미올 약물 안전. 2008년 17월;7(671):85-10.1002. doi: 1584/pds.18327852. PMID: XNUMX
- Pálinkás A, Sándor J. 헝가리에서 세 번째 전염병 확산 기간 동안 성인의 전 사망을 예방하는 데 있어 COVID-19 백신 접종의 효과: 전국 후향적 코호트 연구. 백신 (바젤). 2022년 24월 10일;7(1009):10.3390. doi: 10071009/vaccines35891173. PMID: 9319484; PMCID: PMCXNUMX.
- Atanasov V, Barreto N, Whittle J 외. 새로운 측정 기준인 COVID-19 초과 사망률을 사용하여 COVID-XNUMX 백신의 사망률 감소 효과 이해. 백신 (바젤). 2023년 7월 11일;2(379):10.3390. doi: 11020379/vaccines36851256. PMID: 9959409; PMCID: PMCXNUMX.
- Shahar E. 건강한 백신 접종자 편향을 제거하는 방법에 관하여. 역학 및 통계 주제. Amazon Kindle 전자책(2025)
거절
이틀 후, 판에 박힌 문구가 적힌 메시지가 내 받은 편지함에 도착했습니다.
원고번호: YJINF-D-25-00940
기사 제목: 편집자에게 보내는 편지
연락처: 명예교수 Eyal Shahar
제출처: Journal of Infection
존경하는 명예교수 Shahar께,
Journal of Infection에 원고를 제출해 주셔서 감사합니다. 아쉽게도 게재 가능한 용량보다 훨씬 많은 논문이 접수되어 제한된 수의 논문만 처리할 수 있습니다. 편집진의 검토 결과, 본 논문은 충분한 우선순위를 확보하지 못했습니다. 게재 불가 판정을 받은 논문은 재투고하지 않는 것을 권장합니다.
이러한 불리한 결정에 대해 사과드리며, 거부에 대한 더 구체적인 이유를 알려드릴 수 없습니다. 앞으로도 Journal of Infection에 계속해서 논문을 제출해 주시기를 바랍니다.
진심으로 당신의 친구,
로버트 찰스 리드 교수
편집자
감염 저널
좀 놀랐어요. 흥미롭게도, 그 표준어는 거절된 원고(논문)를 위해 쓰인 거였죠. 거절된 편지에 대한 비슷한 텍스트가 없는 건가요? 이 저널에서 거절된 편지는 얼마나 자주 오는 건가요? 당신도 제 추측과 비슷할 거예요. 어쩌면 제 추측과 비슷할지도 몰라요.
분석
아래 숫자는 기사의 표 3에서 필사되었습니다.버전 2(수정됨). 제 서한에서 언급하는 데이터와 결과는 다음과 같습니다. 신뢰 한계 비율이 추가되었습니다(제가 계산한 값). 이 통계 지수에 대해서는 나중에 더 자세히 설명하겠지만, 숫자가 작을수록 추정 위험 비율(HR)이 더 좋습니다.
테이블백신 접종 후 95주 동안 백신 접종 횟수에 따른 코로나XNUMX 및 코로나XNUMX 이외의 사망률에 대한 위험비(HR)와 XNUMX% 신뢰구간(CI). 대조군(해당 기간 동안 백신을 접종하지 않은 사람)은 연령대, 성별, 요양원 거주 여부를 기준으로 각 백신 접종군과 매칭되었습니다.
사망 위험비는 매칭된 코호트에서 도출되었으므로 연령, 성별, 요양원 거주 여부에 따른 교란 요인은 제거되었습니다. 백신 미접종자도 백신 접종 날짜에 매칭되었으므로 시간 추세에 따른 교란 요인은 배제되었습니다. 남은 교란 요인은 건강한 백신 접종자 현상입니다. 백신 접종자는 백신 미접종자보다 평균적으로 더 건강하므로 위약을 접종하더라도 코로나19 사망률이 더 낮을 것으로 예상됩니다. 다음과 같이 백신 미접종자의 사망 위험이 비 코로나 원인은 더 낮았습니다(위험 비율 < 1). 이는 코로나 백신이 만병통치약이기 때문이 아니라, 더 건강했기 때문입니다. 건강한 백신 접종자 현상은 다음과 같습니다. 보편적인. 2주 후에 사라지지 않습니다.
그러나 저자들은 백신을 완전히 맞지 않은 사람들을 선택하지 않았습니다. 저자들은 "백신을 맞지 않은 대조군은 해당 백신 접종일로부터 최대 14일까지 백신 접종 기록이 없었습니다."라고 기술했습니다.
즉, 건강한 백신 접종자 편향은 나중에 백신을 접종한 사람들을 포함한 집단을 기준으로 추정되었습니다. 실제 편향은 더 컸을 수 있습니다.
위의 표로 돌아가 보겠습니다.
코로나1 사망 위험비는 모두 XNUMX보다 작으며, 모두 편향되어 있습니다. 해당 기간(XNUMX주)에는 아무런 이점도 기대되지 않습니다. 제가 편지에 썼듯이 다른편향을 제거하는 방법이 있는데, 완벽하지는 않지만 전혀 보정하지 않는 것보다는 낫습니다. 코로나19 사망 위험비를 코로나19가 아닌 사망 위험비로 나누세요.
이 경우, 결과가 1에 가까우면 편향이 제거된 것입니다. 여전히 1보다 낮으면 편향이 완전히 제거되지 않은 것입니다. 1보다 높으면 우려해야 합니다. 건강한 백신 접종자 편향으로 가려졌던 사망 위험 증가가 관찰되고 있는 것일까요?
결과는 표에 나와 있습니다.
작업대. 위험 비율: 편향 및 수정됨
수정 후, 1.48차 및 1.91차 접종 후 XNUMX주 이내 코로나 사망 위험 비율은 각각 XNUMX과 XNUMX입니다.
이게 사실일까요? 아마도 그럴 겁니다. 백신 접종 직후는 감염과 사망 위험이 높습니다. 저는 데이터에서 이를 확인했습니다. Israel, Danmark및 Sweden. 다른 사람들도 이에 대해 글을 썼습니다.
세 번째 주입(0.29/0.30=0.97)에 대해서는 두 가지 상충되는 설명을 제시할 수 있습니다.
첫 번째는 짧습니다. 감염 가능성이 있었던 불행한 백신 접종자들은 한두 번 접종 후 사망했습니다. 3차 접종을 마친 사람들 중에는 감염 가능성이 있는 사람이 한 명도 남아 있지 않았습니다.
두 번째 설명은 길다. 코로나0.29 사망 위험비(9.7)는 매우 낮다. 이는 네 가지 사건만을 기반으로 한다. 예를 들어, 두 번 접종한 경우와 한 번 접종한 경우의 위험비 추정치와 비교했을 때 위험비가 얼마나 낮은지 어떻게 알 수 있을까? 신뢰 한계비라는 지수를 계산한다. 신뢰 한계비는 상한선을 하한선으로 나눈 값이다. 이 비율은 세 번 접종한 경우 2.9이고, 두 번 접종한 경우 2.8, 한 번 접종한 경우 XNUMX이다.
제가 수년간 해왔던 것처럼 여러 연구에서 신뢰 한계 비율을 계산해 보면, 적당한 규모의 연구는 약 2의 비율을, 소규모 연구(사건 수가 적은)는 5 이상의 비율을 산출한다는 것을 알 수 있습니다. 한 범주의 네 가지 사건에서 추론을 도출하면 10에 가까운 값을 얻게 됩니다. 가장 중요한 것은 추정치의 타당성은 "통계적 유의성"이 아니라 신뢰 한계 비율과 반비례한다는 것입니다. 그 이유는 곧 설명하겠습니다.
수십억 명이 백신을 접종받았고, 우리는 19개 사건과 21개 사건에서 추론을 도출하려고 노력했습니다. 왜냐하면 논문마다 백신 접종 초기 기간의 데이터를 제외했기 때문입니다.
더욱이, 매칭된 코호트에 대한 장기 추적 조사는 백신 미접종자를 백신 접종일에 매칭했기 때문에 백신의 진정한 효과에 대한 고유한 통찰력을 제공할 수 있습니다. (백신 접종 캠페인은 종종 코로나19 유행과 겹치면서 교란 요인이 발생했습니다.) 저자들은 거의 완벽한 연구 환경을 갖추고 있습니다. 대규모 코호트, 주요 변수 매칭, 그리고 건강한 백신 접종자 편향을 기본적으로 보정할 수 있는 코로나19 이외 사망자 데이터입니다. 하지만 제 서한이 아무런 가치가 없었기 때문에 데이터를 볼 가능성은 낮습니다. 어쩌면 다른 서한에서 이 문제를 제기하고 받아들여질 수도 있습니다. 아니면 그렇지 않을 수도 있습니다.
처음에 제가 보수적으로 말했던 내용을 다시 말씀드리겠습니다.
제가 여기에 제시하는 증거는 적어도 2021년 가을 코로나XNUMX 사망에 대한 백신 효과에 대한 증거만큼은 좋습니다.
아래 숫자는 기사의 표 2에서 필사되었습니다.버전 2, 수정됨). 신뢰 한계 비율이 추가되었습니다(제가 계산한 것임).
작업대. 95년 95월과 2021월의 접종 횟수에 따른 코로나XNUMX 사망률의 위험 비율(HR) 및 XNUMX% 신뢰 구간(XNUMX% CI) (높은 질병 부담). 대조군은 백신을 접종하지 않았으므로 백신 접종 상태를 변경할 수 있습니다.
보시다시피, 코로나20 사망자 수는 매칭된 코호트보다 적고 신뢰 한계 비율은 상당히 높습니다. XNUMX회 접종에 대한 신뢰 한계 비율은 기록을 경신했습니다(XNUMX).
저자와 독자들의 목소리가 들리는 듯합니다. "하지만 위의 모든 추정치는 통계적으로 유의미합니다. 신뢰 구간의 상한은 1보다 작습니다. 이는 p-값 < 0.05.”
맞습니다. 하지만 "통계적으로 유의미하다"는 말은 당신이 생각하는 것과는 다릅니다.
견적의 품질이 중요한 것이 아닙니다..
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제 예시는 세 가지 용량(위 표)을 기준으로 합니다. HR(3% CI): 95(0.04-0.01). 추정치(0.20)는 통계적으로 매우 유의미합니다.
작업대. "통계적으로 유의미한"과 확실한 대안(신뢰 한계 비율)의 사용 및 남용
표의 첫 번째 행에 있는 모든 주장(판결)은 거짓입니다. 명백히 거짓입니다. 이는 "통계적으로 유의미하다"는 표현에 대한 불행하고 고질적인 오해에서 비롯된 것이며, 이는 역사언어학적 뿌리를 가지고 있습니다.
수년 전 이 용어가 처음 만들어졌을 때, "significant"라는 형용사는 다른 의미를 가지고 있었습니다. 19세기 후반 영어에서는 이 용어가 추정치를 의미했습니다. 서명 귀무가설에 반하는 증거를 보여주었습니다. 이 문구는 추정치의 본질적인 품질을 언급하지 않았습니다.수년에 걸쳐 "중요한"이라는 단어의 현대적 의미가 원래 의미를 대체하면서, 추정치 자체에 잘못된 속성(중요한, 신뢰할 수 있는, 신뢰할 만한, 우연에 의한 것 같지 않은)을 부여하게 되었습니다.
이러한 해석 중 어느 것도 통계적 검정에 근거가 없습니다. 이는 희망 사항일 뿐입니다. 귀무가설 기각은 (검정 통계량을 통한) 추정치에 기반하며, 추정치에 어떠한 신뢰성도 부여하지 않습니다. 추정치의 무작위성 관련 특성을 파악하려면 표준 오차에만 의존해야 하며, 신뢰 한계 비율은 표준 오차에 대한 단순한 계산일 뿐입니다. 신뢰 한계 비율이 1에 가까울수록 추정치가 더 좋습니다. 한 명석한 역학자는 다음과 같이 제안했습니다. 이 인덱스 수년 전의 일이지만, 때로는 참신하고 타당한 아이디어가 오랫동안 잠복해 있는 경우도 있습니다.
책에서 언어적 이야기를 읽어보세요 차를 맛보는 여인: 20세기 통계학이 과학에 혁명을 일으킨 방법 데이비드 살스버그의 저서입니다. 98페이지의 한 문단은 눈을 뜨게 합니다.
발문
72페이지 분량의 보충 분석을 포함하여 그 논문에는 더 많은 내용이 담겨 있습니다. 그중 일부는 "심사 과정에서 요청된" 것입니다. 건강한 백신 접종자 편향을 주제로 할 때 적대적인 심사위원들과의 갈등이 어떨지 상상이 갑니다.
이미 Excel 파일에 약 100행의 데이터와 분석 자료가 있습니다. (미리 보기: 세 번째 투여는 효과가 없었고, 더 투여했다면 더 나빴을 수도 있습니다.) 제가 계속해서 논문을 제출할 것을 기대하셨던 Read 교수님께 원고를 보내야 할까요? 감염 저널?
생각 좀하자.
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Eyal Shahar 박사는 역학 및 생물통계학 분야의 공중보건 명예교수입니다. 그의 연구는 역학 및 방법론에 중점을 둡니다. 최근 몇 년 동안 Shahar 박사는 특히 인과도 및 편향 분야에서 연구 방법론에 상당한 기여를 했습니다.
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