Sreda, 04. Dec. 2024

Iz izsledkov znanstvene raziskave, ki je bila leta 2022 objavljena v reviji The Lancet, izhaja, da naj bi bilo zaradi množičnega cepljenja s cepivi proti covidu-19 v letu 2021 po svetu rešenih 14,4 milijona življenj. Na raziskavo se je odzval raziskovalec Srečko Šorli in Ursulo Hofer, urednico omenjene revije, opozoril na večje metodološke pomanjkljivosti slednje. Njune dopise si lahko preberete v nadaljevanju.

Na dan, 24. septembra, je Srečko Šorli poslal naslednje pismo:

Zadeva: Pomisleki glede ustreznosti matematičnega modela, uporabljenega v raziskavi Global impact of the first year of COVID-19 vaccination: a mathematical modelling study (Lancet Infect Dis 2022; 22: 1293–302)

Spoštovana urednica,

Raziskava Global impact of the first year of COVID-19 vaccination: a mathematical modelling study (Watson, september 2022) predstavlja hipotezo, ki jo zagovorniki cepljenja z mRNA cepivi pogosto uporabljajo za dokaz njihove učinkovitosti, vendar obstajajo precejšnji pomisleki glede ustreznosti v matematičnega modela, ki je bil uporabljen v študiji.

Vanj je bila namreč vključena zgolj cepljena populacije (podskupina A), medtem ko je necepljena skupina (podskupina B) popolnoma izvzeta. Z matematičnega vidika je to metodološko nedopustno, saj je populacija sestavljena iz obeh podmnožic. Za natančno oceno učinkovitosti cepljenja bi bil potreben model, ki bi vključeval podskupini A in B.

Trditev v članku, da je cepljenje proti covidu-19 leta 2021 rešilo 14,4 milijona življenj, temelji na predpostavki, da je bila smrtnost v podskupini A nižja kot v podskupini B, vendar te hipoteze zaradi izključitve podskupine B ni mogoče dokazati. Do septembra 2022 je bilo na voljo dovolj podatkov za vključitev podmnožice B, kar bi zagotavljalo relevantnost analize.

Poleg tega bi razvrstitev prebivalstva v pet starostnih skupin, in sicer 0-20, 21-40, 41-60, 61-80 ter nad 80, pomagala preprečiti Simpsonov paradoks, pri čemer lahko združeni podatki prekrijejo kritične razlike znotraj določenih podskupin. Po statističnem zakonu velikih števil velja za vsako skupino naslednja enačba:

Cepljeni/živi = (cepljeni mrtvi)/mrtvi

Študija ne zajema ključne primerjave med izračunanim in dejanskim številom cepljenih mrtvih za vsak mesec v letu 2021. Glede na trditev avtorjev, da so cepiva rešila življenja, bi moralo biti statistično število cepljenih umrlih nižje od izračunanega števila na podlagi sorazmerne umrljivosti. Brez te primerjave ostaja osrednji argument, ki ga študija podaja, špekulativen.

Za ponazoritev povedanega razmislite o scenariju, po katerem dobi januarja 2021 30 odstotkov posameznikov rdeče zapestnice. Če bi do februarja 2021 samo 20 odstotkov umrlih nosilo rdeče zapestnice, bi to pomenilo zmanjšanje umrljivosti zaradi zapestnic. Podoben pristop bi bilo potrebno ubrati pri preučevanju učinkovitosti cepljenja proti covidu-19, s čimer bi ugotovili, za koliko odstotkov se je zmanjšala umrljivost podskupine A v primerjavi s podskupino B.

Na koncu bi morali avtorji raziskave revidirati svoj model, da bi vključili necepljeno populacijo, in izvesti temeljito analizo umrljivosti v obeh podskupinah. To bi zagotovilo natančnejšo in znanstveno podkrepljeno oceno, koliko življenj je bilo dejansko rešenih s cepljenjem.

Šele vključitev vseh teh podatkov bi lahko utemeljila trditev o 14,4 milijona rešenih življenjih in jo spremenila iz nedokazane hipoteze v preverljivo dejstvo. Poleg tega bi pregledna razčlenitev vpliva po različnih starostnih skupinah okrepila verodostojnost zaključkov študije in odpravila tveganje napačne interpretacije.

Vključitev necepljene populacije bi bila nujna, da bi lahko popolnoma razumeli učinkovitost cepiv pri zmanjšanju umrljivosti. Izključitev kritične podskupine lahko vodi do napačnih zaključkov, ki spodkopavajo veljavnost študije. Z izpopolnitvijo matematičnega modela in vključitvijo manjkajočih izračunov bi lahko članek pomembno prispeval k znanstveni razpravi o globalnem vplivu cepljenja proti covidu-19.

Odločitve o politiki javnega zdravja bi morale temeljiti na celovitih in preglednih podatkih, ki vključujejo vse podskupine prebivalstva. Samo s takšnim pristopom lahko zagotovimo zanesljivost sklepov, ki lahko služijo v dobrobit družbe. Ponovna preučitev modela in obravnava navedenih pomislekov bi znatno povečala vrednost študije in zagotovila upoštevanje pravil, ki veljajo za znanstvene raziskave.

Hvala za pozornost do zgornjih navedb.

S spoštovanjem,

prof. Amrit Srečko Šorli, fizik

 

Odgovor na svoje sporočilo je prejel še isti dan. Glasilo se je:

Spoštovani prof. Šorli,

hvala za vaše nedavno poslano sporočilo. Vzeli smo si čas za razmislek o vašem dopisu in ob tej priložnosti smo se žal odločili, da ga ne bomo objavili. V raziskavi je bil za model uporabljen hipotetičen scenarij. Kot ste pravilno ugotovili, bi lahko za preučitev tematike uporabili tudi druge modele. V tem primeru bi šlo za drugačno študijo. Vedite, da se trudimo, da bi bil naš oddelek za korespondenco ažuren, zato upoštevamo le pripombe, ki so bile oddane v šestih tednih od objave študije.

Čeprav naš odgovor ni bil pozitiven, se vam zahvaljujemo za izkazano zanimanje za našo revijo in upamo, da vas to ne bo odvrnilo od tega, da bi jo brali tudi v prihodnje.

S spoštovanjem,

Ursula Hofer, glavna urednica, The Lancet Infectious Diseases

 

Srečko Šorli je na sporočilo odgovoril 25. septembra:

Spoštovana urednica Ursula Hofer,

glede na uradne podatke je leta 2021 umrlo 6,3 milijona več ljudi kot eno leto pred tem.

Učinkovitost covid-19 cepiv po svetu glede na podatke o umrljivosti v letih 2020, 2021 in 2022
Leto Število umrlih (v milijonih) povprečna stopnja umrljivosti (v milijonih)
2015 55,89 56,87
2016 56,20 56,87
2017 56,97 56,87
2018 57,35 56,87
2019 57,94 56,87
2020 63,17 +6,30
2021 69,25 +12,28
2022 67,10 +10,23

Kje je 14,4 milijona rešenih življenj zaradi cepljenja proti covidu-19, niti sam bog ne ve. Članek Global impact of the first year of COVID-19 vaccination: a mathematical modelling study je največja znanstvena goljufija v zgodovini medicine in bi ga bilo treba takoj umakniti.

S spoštovanjem,

prof. Amrit Srečko Šorli