Det er fire år siden, at verden blev gemt eller ikke, ved mirakuløse Covid mRNA-vacciner.
Det er også flere år siden, at mit første brev om emnet blev afvist af en redaktør af et biomedicinsk tidsskrift. Og min caseserie af afviste breve om Covid-vacciner bliver ved med at vokse. Stillingen er nu 5:0. Den sidste afvisning kom for nylig fra redaktøren af Tidsskrift for infektion, hvor “Hvert nummer [også] bringer dig…en livlig korrespondancesektion.” Mit livløse brev henviste til en studere af biasen for raske vaccinerede i Østrig.
Er min caseserie stor nok til at udlede kausalitet? Måske er den det. Selvfølgelig kunne den fælles årsag have været videnskab af dårlig kvalitet. Må jeg måske komme med én observation, der afkræfter det? andet bogstav (afvist af Lancet) ville have afsløret i 2021, hvad Høeg et al. afslørede i 2023 i en brev der på en eller anden måde kom ind i The New England Journal of MedicineEn skødesløs redaktør, tror jeg. Måske er han eller hun ikke redaktør længere.
Jeg er sikker på, at mit femte afviste brev bare var endnu en dårligt skrevet tekst uden videnskabelig værdi. Det havde helt sikkert intet at gøre med muligheden for, at brevet, sammen med forfatternes svar, kunne have ført til foruroligende resultater. Så lad mig dele mit brev her. Det er dit valg. igen: værdig eller værdiløs?
For at gøre det mere interessant vil jeg inkludere en analyse, der blev nævnt i brevet (uden at jeg afslører det skræmmende resultat). Det var dog ikke svært at beregne. Artiklen viser tegn på vaccinerelaterede dødsfald – fra Covid – inden for to uger efter en injektion hos personer, der tidligere var smittet. Eller lad mig sige det mere konservativt: Beviserne er mindst lige så gode som artiklens beviser for vaccinens effektivitet mod Covid-død i efteråret 2021.
The Letter
Maj 15, 2025
Tidsskrift for infektion
Til redaktøren:
Riedmann et al. rapporterer en tankevækkende og omfattende analyse af fænomenet med raske vaccinerede i Østrig, som inkluderede en ny tilgang.1 Uvaccinerede blev matchet med vaccinerede på flere variabler, og forfatterne sammenlignede adskillige resultater over to uger efter afslutningen af forskellige doser. Tabel 3 (artikel) og tabel S44-S45 (supplerende dokument) viser resultater for dødelighed uanset årsag, dødelighed ikke-COVID-19 og dødelighed som følge af COVID-19.
Da biasen blandt raske vaccinerede aftager over tid, ville det være interessant at udvide analysen af de matchede kohorter til 4 uger og 8 uger. Talrige studier har estimeret effektiviteten over en til to måneder efter vaccination, hvilket undertiden faldt sammen med varigheden af en COVID-19-bølge.
Forfatterne nævner en rudimentær korrektionsmetode, der er afledt af ideen om justering af rateforholdet for forudgående begivenheder.2-5 Hazard ratioen for COVID-19-dødelighed divideres med hazard ratioen for ikke-COVID-19-dødelighed. Selvom den ikke er perfekt, kan den give mere indsigt, når opfølgningen forlænges, og antallet af COVID-19-dødsfald er større. Anvendelse af metoden på 19 COVID-19-dødsfald (Tabel 3, komplet primærvaccination) er stadig god nok til at fjerne biasen. Efter den rudimentære korrektion er forholdet ikke længere under 1, uanset om hazard ratioer eller rate ratioer anvendes.
På en anden note ser det ud til, at rateforholdene i tabel S44-S45 var fejlagtigt mærket som hazardforhold og justerede hazardforhold.
Med venlig hilsen
Eyal Shahar, MD, MPH
Professor Emeritus
University of Arizona
Referencer:
- Riedmann U, Chalupka A, Richter L m.fl. Underliggende sundhedsbias hos tidligere inficerede SARS-CoV-2-vaccinationsmodtagere: En kohorteundersøgelse. Tidsskrift for infektion, Bind 90, Nummer 6, 2025, 106497, ISSN 0163-4453, https://doi.org/10.1016/j.jinf.2025.106497
- Tannen RL, Weiner MG, Xie D. Replikerede studier af to randomiserede forsøg med ACE-hæmmere: yderligere empirisk validering af 'forholdet mellem tidligere events' for at justere for umålt konfundering efter indikation. Farmakoepidemiologisk lægemiddelsikkerhed. Juli 2008;17(7):671-85. doi: 10.1002/pds.1584. PMID: 18327852
- Pálinkás A, Sándor J. Effektiviteten af COVID-19-vaccination til forebyggelse af total dødelighed blandt voksne under den tredje bølge af epidemien i Ungarn: Landsdækkende retrospektiv kohortestudie. Vacciner (Basel). 2022. juni 24;10(7):1009. doi: 10.3390/vaccines10071009. PMID: 35891173; PMCID: PMC9319484.
- Atanasov V, Barreto N, Whittle J m.fl. Forståelse af COVID-19-vacciners effektivitet mod død ved hjælp af et nyt mål: COVID-overdødelighedsprocent. Vacciner (Basel). 2023. februar 7;11(2):379. doi: 10.3390/vaccines11020379. PMID: 36851256; PMCID: PMC9959409.
- Shahar E. Om metoder til at fjerne biasen for raske vaccinerede. I: Emner i epidemiologi og statistikAmazon Kindle e-bøger (2025)
Afvisningen
To dage senere landede en besked med standardtekst i min indbakke.
Manuskriptnummer: YJINF-D-25-00940
Artikeltitel: Brev til redaktøren
Korresponderende forfatter: Professor emeritus Eyal Shahar
Indsendt til: Journal of Infection
Kære professor emeritus Shahar,
Mange tak for din indsendelse af dit manuskript til Journal of Infection. Desværre modtager vi mange flere artikler, end vi har plads til at udgive, og vi kan derfor behandle et begrænset antal indsendelser. Desværre opnåede denne artikel efter redaktionens overvejelse ikke tilstrækkelig prioritet. Bemærk venligst, at vi ikke opfordrer til genindsendelse af en artikel med en afvisningsbeslutning.
Jeg beklager denne ugunstige beslutning, og at vi ikke kan give mere specifikke begrundelser for afvisningen, og jeg håber, at du vil fortsætte med at indsende dit arbejde til Journal of Infection i fremtiden.
Med venlig hilsen
Professor Robert Charles Read
editor
Tidsskrift for infektion
Jeg blev mildt overrasket. Interessant nok blev standardteksten skrevet til afviste manuskripter (artikler). Har de ikke sammenlignelig tekst til afviste breve? Hvor ofte bliver breve afvist af dette tidsskrift? Dit gæt er lige så godt som mit. Måske er det endda magen til mit.
Analyse
Tallene nedenfor blev transskriberet fra tabel 3 i artiklen (udgave 2(rettet). Dette er de data og resultater, som mit brev refererer til. Konfidensgrænseforholdet blev tilføjet (min beregning). Jeg vil skrive mere om dette statistiske indeks senere, men jo mindre tallet er, desto bedre er den estimerede hazard ratio (HR).
tabellerHazard ratioer (HR) og 95% konfidensintervaller (CI) for Covid- og ikke-Covid-dødelighed i henhold til antallet af vaccinedoser i de to uger efter vaccination. Kontrolpersoner (uvaccinerede i det tidsvindue) blev matchet med hver gruppe af vaccinerede personer på baggrund af aldersgruppe, køn og plejehjemsbesøg.
Hazard ratioerne for død kom fra matchede kohorter, så konfundering efter alder, køn og plejehjemsbesøg blev fjernet. De uvaccinerede blev også matchet på vaccinationsdatoen, så konfundering efter tidstendenser blev undgået. Den resterende konfundering er fænomenet med raske vaccinerede. Vaccinerede personer er i gennemsnit sundere end deres uvaccinerede modparter, og derfor forventes deres Covid-dødelighed at være lavere, selvom de blev injiceret med placebo. Man kan se, at deres risiko for død fra ikke-Covid årsager var lavere (risikoforhold < 1). Det skyldes, at de var sundere, ikke fordi Covid-vacciner er et universalmiddel. Fænomenet med raske vaccinerede ser ud til at være universalDet forsvinder ikke efter to uger.
Forfatterne valgte dog ikke de absolut uvaccinerede. De skriver: "Den uvaccinerede kontrolgruppe havde ingen dokumenterede vaccinationer i op til 14 dage efter den relevante matchende vaccinationsdag."
Det betyder, at biasen for raske vaccinerede blev estimeret i forhold til en gruppe, der inkluderede personer, der blev vaccineret senere. Den sande bias kan have været større.
Tilbage til tabellerne ovenfor.
Alle hazard ratioerne for Covid-død er mindre end 1, og de er alle forudindtagede. Der forventes ingen fordel i det tidsrum (to uger). Som jeg skrev i mit brev og andetsteds, der er en metode til at fjerne biasen, som ikke er perfekt, men bedre end ingen korrektion overhovedet. Divider hazard ratioen for Covid-død med hazard ratioen for ikke-Covid-død.
I dette tilfælde, hvis resultatet er omkring 1, er biasen fjernet. Hvis det stadig er under 1, er biasen ikke helt fjernet. Hvis det er over 1, bør vi være bekymrede. Observerer vi en øget risiko for død, som blev skjult af biasen for raske vaccinerede?
Resultaterne er vist i tabellen.
Efter korrektionen er hazard ratioerne for Covid-død inden for to uger efter den første og anden injektion henholdsvis 1.48 og 1.91.
Er det sandt? Muligvis. Perioden umiddelbart efter vaccination er risikabel for infektion og død. Jeg har set det i data fra israel, Danmarkog SverigeAndre har også skrevet om dette.
Hvad angår den tredje injektion (0.29/0.30=0.97), kan jeg tilbyde to konkurrerende forklaringer:
Den første er kort. De uheldige vaccinerede personer, der var modtagelige, døde efter en eller to doser. Der var ingen modtagelige personer tilbage blandt dem, der nåede den tredje dosis.
Den anden forklaring er lang. Den estimerede hazard ratio for Covid-død (0.29) er dårlig. Den er baseret på kun fire hændelser. Hvordan ved vi, hvor dårlig den er, f.eks., sammenlignet med estimaterne for to doser og én dosis? Vi beregner et indeks kaldet konfidensgrænseforholdet: den øvre grænse divideret med den nedre grænse. Forholdet er 9.7 for modtagere af tre doser versus 2.9 (to doser) og 2.8 (én dosis).
Hvis man beregner konfidensgrænseforholdet ud fra mange studier, som jeg har gjort gennem årene, vil man opdage, at studier af rimelig størrelse genererer et forhold omkring 2, og studier af lille størrelse (få hændelser) genererer forhold nord for 5. Tæt på 10 er, hvad man får, når konklusionen er udledt af fire hændelser i én kategori. Vigtigst af alt er værdien af et estimat omvendt proportional med konfidensgrænseforholdet, ikke med "statistisk signifikans". Jeg vil forklare hvorfor om lidt.
Milliarder er blevet vaccineret, og vi forsøger at drage slutninger ud fra 19 hændelser og 21 hændelser, fordi den ene artikel efter den anden udelukkede data fra den tidlige periode efter vaccinationen.
Derudover kan udvidet opfølgning af de matchede kohorter give unik indsigt i den reelle vaccineeffektivitet, fordi de uvaccinerede blev matchet på vaccinationsdatoen. (Vaccinationskampagner faldt ofte sammen med Covid-bølger, hvilket førte til konfundering.) Forfatterne har en næsten perfekt forskningsramme: store kohorter, matchning på nøglevariabler og data om ikke-Covid-dødsfald, der muliggør en grundlæggende korrektion af biasen blandt raske vaccinerede. Men det er usandsynligt, at vi ser dataene, fordi mit brev ikke havde nogen berettigelse. Måske vil et andet brev bringe dette op og blive accepteret. Eller måske ikke.
Lad mig gentage min konservative udtalelse fra begyndelsen:
De beviser, jeg viser her, er mindst lige så gode som beviserne for vacciners effektivitet mod Covid-død i efteråret 2021.
Tallene nedenfor blev transskriberet fra tabel 2 i artiklen (udgave 2, rettet). Konfidensgrænseforholdet blev lagt til (min beregning).
Som du kan se, er antallet af Covid-dødsfald mindre end i de matchede kohorter, og konfidensgrænseforholdene er væsentligt større. Konfidensgrænseforholdet for tre doser slår rekorder (20).
Jeg kan høre forfatterne og læserne: "Men alle ovenstående estimater er statistisk signifikante. Den øvre grænse for konfidensintervallet er under 1, hvilket antyder p-værdi < 0.05.”
Ja, det er sandt. Men "statistisk signifikant" er ikke, hvad du sikkert tror.
Det handler ikke om kvaliteten af estimatet.
Et lynkursus (for dem, der er interesserede i statistik og lingvistik)
Mit eksempel er taget fra 3 doser (tabel ovenfor): HR (95% CI): 0.04 (0.01-0.20). Estimatet (0.04) er meget statistisk signifikant.
Alle påstandene (dømmelserne) i den første række af tabellen er falske – uomtvisteligt falske. De er afledt af en uheldig, dybt forankret fejlfortolkning af "statistisk signifikant", som har historisk-lingvistiske rødder.
Da udtrykket blev opfundet for mange år siden, havde adjektivet "signifikant" en anden betydning. På engelsk i slutningen af det 19. århundrede betød det, at estimatet betød (viste) beviser mod nullen. Udtrykket refererede ikke til nogen iboende kvalitet af estimatetGennem årene har den nutidige betydning af ordet "signifikant" erstattet den oprindelige betydning, hvor det fejlagtigt er blevet tilskrevet selve estimatet kvaliteter (signifikant, troværdigt, pålideligt, usandsynligt at skyldes tilfældigheder).
Ingen af disse fortolkninger har noget grundlag i den statistiske test. Det er ønsketænkning. Afvisning af nulhypotesen er baseret på estimatet (gennem en teststatistik); det giver ikke estimatet nogen troværdighed. Hvis vi ønsker at lære om tilfældighedsrelaterede kvaliteter af et estimat, er vi nødt til alene at stole på standardfejlen, og konfidensgrænseforholdet er triviel matematik baseret på standardfejlen. Jo tættere det er på 1, desto bedre er estimatet. En skarp epidemiolog foreslog dette indeks for mange år siden, men nogle gange forbliver nye og gyldige idéer inaktive i lang tid.
Du kan læse den sproglige historie i bogen Damen smager te: Hvordan statistik revolutionerede videnskaben i det tyvende århundrede af David Salsburg. Et afsnit på side 98 er en øjenåbner.
Epilog
Der er meget mere at skrive om den artikel, der inkluderer 72 sider med supplerende analyse; noget af den blev "anmodet om under gennemgangsprocessen." Jeg kan forestille mig kampen med fjendtlige anmeldere, når emnet er bias over for sunde vaccinerede.
Jeg har allerede omkring 100 rækker med data og analyser i en Excel-fil. (Forhåndsvisning: den tredje dosis var ubrugelig, og flere doser kunne have været værre.) Skulle jeg sende et manuskript til professor Read, som havde håbet, at jeg ville fortsætte med at indsende mit arbejde til Tidsskrift for infektion?
Lad mig tænke over det.
Deltag i samtalen:
Udgivet under a Creative Commons Attribution 4.0 International licens
For genoptryk, sæt venligst det kanoniske link tilbage til originalen Brownstone Institute Artikel og forfatter.
