Die Zensur der Covid-Wissenschaft: Drei Beispiele

Zensur in der Wissenschaft zeigt sich in zahlreichen Formen: Ignorieren, Ausgrenzen, Ausreden finden, Prioritäten setzen, zum Schweigen bringen – natürlich immer im Namen strenger Wissenschaft. Ich führe hier Beispiele an, die ich als Zensur von Kritik betrachte, die das Narrativ von „sicheren und wirksamen“ Covid-Impfstoffen ernsthaft untergraben haben könnte.

Mein Beispiel sind drei „Letters to the Editor“, ein Format, das es unaufgeforderten Wissenschaftlern ermöglicht, einen veröffentlichten Artikel zu kommentieren. Diese Briefe, die drei führenden medizinischen Fachzeitschriften vorgelegt wurden, betrafen Studien aus Israel über die Wirksamkeit des Pfizer-Impfstoffs. Bei einer Annahme zur Veröffentlichung wären die Autoren in den meisten Fällen um eine Stellungnahme gebeten worden. Alle drei Briefe wurden abgelehnt.

Es ist nicht einfach, Zensur durch eine kleine Serie von abgelehnten Briefen zu zeigen. Ablehnungsnachrichten enthalten nur Standardtext, und Redakteure werden durch ein offensichtliches Argument geschützt: Sie müssen angesichts vieler Einsendungen schwierige Entscheidungen treffen. Voreingenommene Entscheidung? Niemals!

Dennoch sind redaktionelle Entscheidungen nicht vollständig vor Aufsicht geschützt. Der Wert eines abgelehnten Briefes kann von anderen Wissenschaftlern und manchmal auch von Laien beurteilt werden: Stehen meine Briefe auf der Bewertungsskala niedrig oder hoch? Sprechen sie kleinere Punkte oder größere Probleme an? Ist ihre Logik fehlerhaft oder solide? Sollten alle abgelehnt worden sein, oder besser gesagt – sollten jedem von ihnen wurden abgelehnt?

Zensur oder nicht?

Sie werden der Richter sein.

Erster Brief (The New England Journal of Medicine, März 2021)

Dies war ein Ein-Absatz-Brief, in dem eine einfache Frage zu zwei Auswirkungen des Pfizer-Impfstoffs gestellt wurde, die in dem Artikel nicht erwähnt wurden. Jeder verbleibende Zweifel an der Wichtigkeit dieser Frage wird sich nach dem Lesen des letzten abgelehnten Briefes zerstreuen.

Für die Redaktion:

COVID-bedingter Tod unterliegt ebenso wie COVID-bedingter Krankenhausaufenthalt einer Fehlklassifizierung. Daher ist die Studie von Dagan et al. (1) zu den Auswirkungen des mRNA-COVID-19-Impfstoffs hätte zwei entscheidende Endpunkte umfassen sollen: Tod jeglicher Ursache und Krankenhausaufenthalt.

Es ist von größter Bedeutung, die Ergebnisse dieser Analysen zu kennen.

References:

1. Dagan N., Barda N., Kepten E. et al. BNT162b2-mRNA-Covid-19-Impfstoff in einem landesweiten Massenimpfumfeld. N Englisch J Med 2021; 384: 1412–23

[Der Verweis des Herausgebers auf „den Balicer-Artikel“ ist ein (ungewöhnlicher) Verweis auf den letzten Autor und nicht auf den ersten.]

Zweiter Brief (The Lancet, Oktober 2021)

Dieser ist technischer und erfordert einige Kenntnisse der Forschungsmethodik. Die Grundidee ist jedoch einfach: Autoren sollten sich an ihre eigenen methodischen Standards halten. Zu viel verlangt?

Für die Redaktion:

Die Studie von Barda und Kollegen über eine dritte Dosis des BNT162b2-Impfstoffs[1] schloss Ereignisse aus, die während der ersten sechs Tage der Nachbeobachtung auftraten. Die Autoren entwarfen die Studie „um einen Zielversuch nachzuahmen“, aber der methodologische Artikel, den sie zitieren[2] (geschrieben von einem Co-Autor von Bardas Artikel), fordert nicht den Ausschluss früher Ereignisse. Im Gegenteil: „Mit Beobachtungsdaten ist der beste Weg, den Zeitpunkt Null der Zielstudie zu emulieren, den Zeitpunkt Null als den Zeitpunkt zu definieren, an dem eine geeignete Person eine Behandlungsstrategie einleitet.“[2] Was sind die Schätzungen, wenn alle Ereignisse vorliegen inbegriffen?

Obwohl die Studiengruppen sorgfältig aufeinander abgestimmt wurden, kann ein verbleibender Confounding Bias in der Beobachtungsforschung nie ausgeschlossen werden. Eine Methode, um eine solche Verzerrung zu erkennen, verwendet „Negativkontrollen“, wie ein anderer Co-Autor von Bardas Artikel eloquent erklärt.[3] Kurz gesagt, Forscher schätzen die Wirkung der Intervention auf ein Ergebnis, für das erwartet wird, dass die Wirkung null ist. Wenn die Schätzung nicht null ist, kann auch eine verbleibende verzerrende Verzerrung für das interessierende Ergebnis vorhanden sein. Zum Beispiel war „Influenza-Impfung auch „schützend“ gegen Verletzung oder Trauma-Krankenhauseinweisung … interpretiert als Beweis dafür, dass ein Teil des Schutzes, der bei Lungenentzündung/Grippe-Krankenhauseinweisung oder Sterblichkeit beobachtet wurde, auf unzureichend kontrollierte Verwechslung zurückzuführen war.“[3]

Es ist einfach, die Methode auf die Studie von Barda und Kollegen anzuwenden:[1] Wie hoch ist die geschätzte Wirkung einer dritten Dosis des Impfstoffs auf den Nicht-COVID-Tod, wenn die Todesfälle ab dem ersten Tag gezählt werden? Ist es wie erwartet null? Bemerkenswert ist, dass COVID-19-Impfstoffe in einer kürzlich durchgeführten Analyse einen unerwarteten „Schutz“ vor nicht-COVID-Mortalität zeigten.[4]

References:

1. Barda N., Dagan N., Cohen C. et al. Wirksamkeit einer dritten Dosis des BNT162b2-mRNA-COVID-19-Impfstoffs zur Verhinderung schwerer Folgen in Israel: eine Beobachtungsstudie. Lanzette, 29. Oktober 2021 DOI:https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)02249-2
2. Hernán MA, Robins JM. Verwendung von Big Data zur Emulation einer Zielstudie, wenn keine randomisierte Studie verfügbar ist. Am J Epidemiol 2016; 183(8): 758–64
3. Lipsitch M, Tchetgen Tchetgen E, Cohen T. Negative Kontrollen: ein Werkzeug zum Erkennen von Störfaktoren und Verzerrungen in Beobachtungsstudien. Epidemiologie. 2010;21(3):383–388
4. Xu S., Huang R., Sy LS, et al. COVID-19-Impfung und Nicht-COVID-19-Mortalitätsrisiko – Seven Integrated Health Care Organizations, Vereinigte Staaten, 14. Dezember 2020–31. Juli 2021. MMWR Morb Mortal Wkly Rep 2021;70:1520–1524.

Dritter Brief (The British Medical Journal, Juni 2022)

Dieses Schreiben wurde als „Schnelle Antwort“ zu einer Nachricht. Es gibt keine zeitliche Begrenzung für die Einreichung eines Schreibens im Schnellantwortformat.

Titel: Studien zur Wirksamkeit von Impfstoffen aus Israel litten unter einer schwerwiegenden Verzerrung der falschen Klassifizierung des Mortalitätsendpunkts

Sehr geehrter Herausgeber,

„Reale“ Studien aus Israel zur Wirksamkeit von Impfstoffen gegen den Tod durch COVID haben sich auf die offizielle Klassifizierung der Todesursache während der Impfkampagne gestützt.[1, 2] Wir haben jetzt solide Beweise dafür, dass diese Studien zu 50 % unter einer Fehlklassifizierung der Sterblichkeit litten Endpunkt.

Das israelische Zentralamt für Statistik (CBS) schätzte die Zahl der Todesfälle im Vergleich zu den COVID-Todesfällen in verschiedenen Zeiträumen. Zwischen Dezember 2020 und März 2021 – der ersten Impfkampagne – meldete das Gesundheitsministerium 3,298 COVID-Todesfälle in Israel, aber CBS schätzte nur 1,641 zusätzliche Todesfälle. Das CBS-Diagramm und die Tabelle sind an anderer Stelle zu finden.[3]

[Sie können keine Zahl in eine Soforthilfe aufnehmen. Ich stelle es hier für Ihre Bequemlichkeit zur Verfügung.]

Offensichtlich wurde die Hälfte der damals gemeldeten COVID-Todesfälle nicht durch COVID verursacht. Sie waren Teil der Hintergrundsterblichkeit im Winter in Israel, waren nicht für übermäßige Todesfälle verantwortlich und hätten durch einen COVID-Impfstoff nicht verhindert werden können. Daher waren diese „realen“ Studien zur Wirksamkeit von Impfstoffen einer inakzeptablen Rate an Fehlklassifizierungen des Mortalitätsendpunkts und wahrscheinlich einer ähnlichen Fehlklassifizierung korrelierter Endpunkte wie schwerer COVID- und COVID-Krankenhausaufenthalte ausgesetzt. Wie in einer früheren Antwort von betont Retsef Levi und Avi Wohl,[4] war die Fehlklassifizierung wahrscheinlich unterschiedlich (abhängig vom Impfstatus).

Hätten Gutachter die Veröffentlichung unterstützt, hätten sie es damals gewusst?

References:

1. Dagan N., Barda N., Kepten E. et al. BNT162b2-mRNA-Covid-19-Impfstoff in einem landesweiten Massenimpfumfeld. N Englisch J Med 2021; 384: 1412–23
2. Hass, EJ, Angulo, FJ, McLaughlin, JM. et al. Wirkung und Wirksamkeit des mRNA-BNT162b2-Impfstoffs gegen SARS-CoV-2-Infektionen und COVID-19-Fälle, Krankenhauseinweisungen und Todesfälle nach einer landesweiten Impfkampagne in Israel: eine Beobachtungsstudie unter Verwendung nationaler Überwachungsdaten, Lancet, 2021; 397: 1819–29
3. Pfizer-Impfstoff und COVID-Sterblichkeit: ein Aufruf zum Widerruf von Veröffentlichungen aus Israel
4. Covid-19: Der Impfstoff von Pfizer BioNTech hat die Fälle in Israel um 94 % reduziert, wie eine Peer-Review-Studie zeigt

Das British Medical Journal informiert die Autoren nicht über die Ablehnung einer „Rapid Response“. Unten ist ein Teil ihrer Boilerplate-Nachricht, wenn ein Brief eingeht.

Es ist genug Zeit vergangen. Der Brief wurde nicht online veröffentlicht. (Für das gedruckte Journal können nur veröffentlichte Antworten ausgewählt werden.)

Drei Buchstaben. Drei Zeitschriften. Drei Absagen.

Zensur oder nicht? Haben medizinische Fachzeitschriften davon abgewichen die voreingenommenen Medien? 

Vor XNUMX Jahren habe ich veröffentlicht ein Artikel im British Medical Journal in dem ich den Umgang mit Leserbriefen kritisierte.

Nichts hat sich verändert. Briefe werden weiterhin ohne ausdrückliche, sachliche Begründung abgelehnt. Redakteure können weiterhin jeden Anspruch auf voreingenommenes Urteil zurückweisen. 

Aber jetzt haben wir das Internet. Abgelehnte Briefe müssen nicht für immer begraben werden, und redaktionelle Entscheidungen können wie hier öffentlich beurteilt werden. Vielleicht haben wir eines Tages sogar ein Online-Journal mit Peer-Review mit dem Titel Das Journal der abgelehnten Briefe. Ich bin mir sicher, dass Redakteure es vorziehen würden, dort nicht vorgestellt zu werden.