Знаете, я немного скучаю по пандемии коронавируса. Тогда все были вирусологами, эпидемиологами и специалистами по всяким медицинам, а теперь переметнулись в другие ипостаси. Тогда все наперебой кидались друг в друга статьями, и в этом я вижу некоторую деградацию потому, что теперь кидаются все больше продуктами жизнедеятельности.
Но прибой выбросил мне на берег одну статью и моя приятельница, с которой мы говорили о коронавирусе, прививках и прочих подобных вещах, привела эту статью в пример тому, как прививки опасны. Называется статья “Hematologic abnormalities after COVID-19 vaccination: A large Korean population-based cohort study”. То есть, своими словами, это популяционное когортное исследование гематологических нарушений после вакцинации COVID-19, сделанное в Корее. Южной. Ссылку на статью я поставлю в первый комментарий, если кто-то захочет увидеть полный текст, то оттуда же можно скачать PDF.
Итак, если мы откроем краткое содержание, то мы сразу поймем, что дело швах и вакцины от коронавируса просто бульдозером проходят по нашей крови.
Немного корявый перевод ИИ на русский краткого содержания статьи будет ниже. Кое-какие не очень важные подробности я выкинул, чтобы вас не утомлять.
“Был проведен ретроспективный когортный анализ данных из базы данных Национальной службы медицинского страхования Южной Кореи (KNHIS) за период с июля 2022 года по август 2023 года. Были случайным образом отобраны данные половины населения Сеула за 2021-й год. В исследование включены вакцинированные и невакцинированные лица в возрасте 20 лет и старше, всего 4 203 887 человек.
Гематологические аномалии после вакцинации против COVID-19 определялись как нутритивная анемия (мое пояснение – это тип анемии, когда не хватает чего-то, что поступает с пищей, например, железа), гемолитическая анемия, апластическая анемия, нарушения свертываемости и нейтропения. Уровни заболеваемости гематологическими аномалиями в группе вакцинированных через 3 месяца после вакцинации были значительно выше, чем в группе невакцинированных: 14,79 против 9,59 (P<0,001) для нутритивной анемии, 7,83 против 5,00 (P<0,001) для апластической анемии и 4,85 против 1,85 (P<0,001) для нарушений свертываемости.
Вакцина против COVID-19 на основе мРНК была связана с более высоким развитием нутритивной анемии (отношение шансов, 1,230 [95% доверительный интервал, 1,129–1,339], P<0,001) и апластической анемии (отношение шансов, 1,242 [95% CI, 1,110–1,390], P<0,001), чем вакцина на основе вирусного вектора. Риск нарушений свертываемости увеличивался (отношение шансов, 1,986 [95% CI, 1,523–2,589], P<0,001) после вакцинации, при этом не было обнаружено разницы в риске между мРНК-вакциной и вакциной на основе вирусного вектора (отношение шансов, 1,075 [95% CI, 0,936–1,233], P=0,306).
В заключение, вакцинация против COVID-19 увеличивала риск развития гематологических аномалий. При проведении вакцинации против COVID-19 необходимо тщательное наблюдение за состоянием пациентов после прививки.”
Прежде, чем мы приступим к выводам, несколько пояснений. “Отношение шансов” или на английском odds ratio это во сколько раз вероятность того, что некое событие случится в одной группе выше, чем в другой. Например, если слепые попадают под машину в 2.4 раза чаще, чем зрячие, то отношение шансов будет 2.4.
Доверительный интервал это то, что должно вас интересовать в данном контексте меньше и это диапазон значений, который с 95%-й вероятностью включает все данные результаты. Или, иными словами, степень нашей уверенности в оценках результатов. Чем уже доверительный интервал, тем лучше статистика. Например, у нас есть мы проверяем как лечат инфаркт в больницах двух стран, в Швамбрании и в Нарнии. В обеих странах смертность составляет 40 на 10.000. Но в Швамбрании по всем больницам смертность колеблется в диапазоне от 35 до 40, а в Нарнии от 10 до 3000. Поэтому данным по Швамбрании доверять нужно больше, чем данным по Нарнии. Понятно?
А теперь забудьте потому, что нам это больше не понадобится. И еще нам важно обратить внимание на такую штуку, как P<0.001. Это тоже рассчитываемый статистический показатель, который говорит, что вероятность нашей ошибки меньше 0.1%. Или, что результат верен в 99.9%.
Если мы вернемся к анализу статистики в кратком изложении содержания статьи, то мы увидим, что… у привитых людей выше риск заполучить нутритивную или апластическую анемию в первые три месяца и выше риск нарушений свертываемости. И что вакцины на основе мРНК вызывают больше гематологических побочных эффектов, чем “традиционные”.
Короче, гевалт, православные.
Но мы будем въедливыми гадами и отправимся разбираться туда, где прячется дьявол.
Во первых, это ретроспективное исследование. То есть, мы смотрим назад и пользуемся данными, которые кто-то когда-то занес в какие-то базы. Это легитимно, но это не самый кошерный вариант. Лучшим и более достоверным считается проспективное исследование, когда цели и группы определяются до его начала, а потом на основании выбранных методик анализируют поступающую информацию. Это минус статьи, но незначительный.
Итак, у нас есть 4 203 887 южных корейцев, живущих в Сеуле, часть из которых была привита, часть непривита. Я не уверен, кстати, что в Сеуле живет так мало народу, но будем верить, что взяли какой-то район города, например. Это не обязательно неважно, например, если в этом районе находится атомная электростанция и немного выше уровень радиации, у нас имеется важный фактор, о котором мы забыли.
Но не будем придираться к мелочам. Сейчас нам придется залезть в статью и смотреть таблицы и цифры. И обнаружить, что авторы взяли 324 138 непривитых и 1 911 617 привитых, приблизительно половину от заявленного числа, и снова не будем мелочиться. Статистически сравнение двух групп такого разного размера – это не айс, но с этим статистические методы могут справиться. Однако желаемого P<0.001 мы здесь уже не получим.
Теперь пойдем смотреть на состав групп. Привитые были старше и среди них было больше женщин и больше людей с высоким заработком, и тут тоже статистическая неоднородность, иными словами, мы не можем сравнивать эти группы, как схожие. Не надо быть доктором, диплома по диванной эпидемиологии достаточно, чтобы понять, что, например, более возрастная группа будет иметь больше проблем со здоровьем. А более возрастная в данном исследовании – это привитые. И мы опять по множеству параметров не получим P<0.001, то есть, вероятность ошибки выводов выше, чем нам бы того хотелось для того, чтобы исследование было кошерным. Это не мои догадки, это данные из таблиц, прилагающихся к статье. Иными словами, мы хотим построить небоскреб на кривом фундаменте.
Еще один нюансик – авторы сравнивают эффект от мРНК вакцин и “обычных”, содержащих убитый или ослабленный вирус. Традиционные вакцины, если простыми словами, содержат иммунный материал, который организм перерабатывает и создает антитела. Пфайзер, Модерна и другие мРНК вакцины содержат инструкцию для наших клеток синтезировать один из белков коронавируса. Сам по себе этот белок не может никого заразить, но наша иммунная система все равно распознает его, как врага и тоже вырабатывает антитела. Проблема исследования в том, что часть пациентов получила только одну прививку, а не две, а часть одну вакцину старого образца а другую – нового (помните, требовалось минимум две прививки). Опять, статистическими методами можно немного “очистить” эти данные, к тому же, речь идет об очень больших числах, но я бы предпочел, чтобы авторы убрали из исследования всех, кто привился двумя типами вакцин. Иначе кошерность сравнения начинает прихрамывать.
Теперь прямо по гематологическим нарушениям. Авторам удалось показать, что статистически значимая (P<0.001) разница существует не везде. Она начинается со второй недели после прививки у пациентов с нутритивной и с апластической анемией, а также у пациентов, у которых выявились проблемы свертываемости. По части нейтропении или гемолитической анемии разницы вообще нет. И здесь встает неочевидный, но очень важный вопрос. Когда мы берем привитых, нам относительно легко отсчитать неделю, месяц или полгода после прививки. И, разумеется, если есть побочный эффект, вероятность его развития, скорее всего, со временем пойдет в гору. А, если не было прививки, от чего мы отсчитываем месяц, неделю или полгода? Авторы не дают ответа, но по их статистике у непривитых риск растет. Брали ли они просто определенные интервалы в жизни пациентов я не понимаю.
Мы не будем разбирать каждый параметр в отдельности потому, что у нас уйдет столько букв, что вы устанете читать, а возьмем тот параметр, где разница между привитой и непривитой группой максимальная. Нутритивная анемия, три месяца после прививки. В группе привитых вероятность развития 14.79 на 10.000 человек, в группе непривитых 9.59. На 10.000. Что в переводе на нормальный язык означает, что риск для привитых составляет примерно 0.15%, а для непривитых 0.096%. Согласитесь, разница “чудовищная”. По всем прочим срокам и гематологическим проблемам речь идет о куда более незначительных процентах. И, внимание, я возвращаю вас к началу: привитая группа более возрастная и менее здоровая. И мы нигде не говорим о том, какой процент людей в какой группе заболел ковидом, как это заболевание протекало и есть ли связь между этими фактами и вакцинацией.
Еще одно маленькое, но важное замечание, это маленькие проценты осложнений. Самый высокий, как я уже сказал, это 0.1479%. А по некоторым другим параметрам мы говорим о сотых процента. Такие низкие вероятности даже при подсчете P<0.001 оставляют вопросы относительно надежности статистики. Сказать, что это недостоверно было бы неправильно. Усомниться – рационально.
Я не буду обсуждать здесь ни дискуссию, которую авторы приводят, ни возможные механизмы развития тех или иных осложнений. Я не буду спорить ни с кем из читателей по поводу того, опасны ли вакцины от коронавируса, надо ли было прививаться, нужен ли был карантин и т.п. Не надо нести в студию тонны статей и мнений разных авторитетов. И, да, надо было прививаться, вакцины не так опасны, как сама болезнь, карантин был нужен, маски тоже. Это мое мнение, можете с ним не соглашаться.
Цель написанного выше, а, если вы читаете этот абзац, значит, выше вы тоже прочитали, показать вам разницу между заголовком и поверхностным прочтением текста и его анализом.
Если идти по диагонали, то у привитых развивается больше гематологических осложнений, а мРНК вакцины несут больше побочных эффектов, чем традиционные. Все хорошо, можно с чистой совестью смеяться над чипированными придурками.
Если разбираться, то статистика не вполне достоверна, группы неоднородны, и та, в которой больше осложнений, менее здорова и более стара изначально, что сразу ставит под сомнение результаты. Если подумать совсем внимательно, то, возможно (и это надо проверить) непривитая, более молодая и менее обеспеченная группа, возможно, меньше ходит жаловаться к врачам, чем старая, больная и привитая. Непонятно, как считали осложнения у непривитых, непонятно, как на все это повлияла заболеваемость коронавирусом. И в самом страшном варианте, самая большая разница в частоте осложнений чуть меньше, чем 0.06%. И строить какие-то фундаментальные или пугающие выводы на основании этой статьи … скажем так, неразумно.
Вместо послесловия. А как надо было сделать это исследование, чтобы никто не придрался?
Проспективное. То есть, вначале планируем все, потом начинаем, а не собираем уже готовый материал. Построить программу, которая будет распределять всех испытуемых в две группы рандомально. Определить, что мы проверяем, например те же пять параметров: нутрициальная, гемолитическая, апластическая анемия, проблемы свертываемости и нейтропения. Всем участникам анализ крови и всех, у кого изначально есть проблемы, исключить. Дальше каждого, кто подписал согласие, определяем в одну из двух групп. Первая группа будет получать плацебо (ничего, пустышку, физраствор). Вторая – вакцину. Только одной фирмы. Все, кто не привился из второй группы выпадают. Все, кто пошел и привился на стороне, выпадают из первой. Программа просчитывает составы групп так, чтобы в них было статистически равное количество участников и статистически равное распределение по тем параметрам, которые мы решили считать важными. Например, пол, социоэкономический статус, возраст, болезни и т.п. А дальше все испытуемые приходят в лабораторию в назначенный срок, скажем, 1, 2, 4, 8 и 12 недель и сдают анализы. И тот, кто не пришел, из исследования выпадает. Вот примерно тогда у нас будет более или менее достойная доверия статистика.
#Анестезиоблог
Ссылка на статью: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.11.15.23298565v1
#Анестезиоблог
© Юрий Супоницкий
