In den Jahren, in denen ich als Mitherausgeber tätig war (für Das American Journal of Epidemiology), habe ich das gesamte Spektrum an „Peer Reviews“ erlebt – von sorgfältigen, durchdachten Kritiken, deren Autoren offensichtlich mehrere Stunden in die Aufgabe investierten, bis hin zu oberflächlichen Rezensionen, die Nachlässigkeit und Inkompetenz widerspiegelten. Ich habe freundliche Rezensionen von Bewunderern der Autoren und feindselige Rezensionen von ihren Feinden gelesen. (Das lässt sich unschwer am Ton erkennen.) In der wissenschaftlichen Praxis verhalten sich Menschen immer noch wie Menschen.
Während der Pandemie wurde die Lage noch schlimmer. Studien, die die Covid-Impfstoffe lobten, wurden schnell als „peer-reviewed“ zertifiziert, während kritische Peer-Reviews nach der Veröffentlichung unterdrücktAls Ergebnis verfügen wir nun über eine historische Sammlung veröffentlichter wissenschaftlicher Ergebnisse von schlechter Qualität. Diese können nicht gelöscht werden, aber es ist an der Zeit, mit der Korrektur der Aufzeichnungen zu beginnen.
Biomedizinische Zeitschriften sind nicht die richtige Plattform. Erstens gibt es keinen offiziellen Bereich für offene Peer-Reviews von Artikeln, die vor langer Zeit veröffentlicht wurden. Zweitens haben Herausgeber kein Interesse daran, in ihren Zeitschriften veröffentlichte Unwahrheiten aufzudecken. Drittens: Zensur Maschine ist noch vorhanden. Bisher konnte ich sie nur kaputt machen einmal, und es war nicht einfach.
Wie können wir also versuchen, den Datensatz zu korrigieren, und wo?
Ich möchte meinen Kollegen aus der Epidemiologie, Biostatistik und verwandten methodologischen Bereichen, die während der Pandemie ihr kritisches Denken bewahrt haben, einen Vorschlag machen. Wählen Sie einen oder mehrere Artikel über die Covid-Impfstoffe aus und reichen Sie Ihr Peer-Review ein bei Brownstone Journal. Wenn es interessant und gut geschrieben ist, besteht eine gute Chance, dass es veröffentlicht wird. Ich rate dazu, Rosinen herauszupicken: Suchen Sie nach den von Experten begutachteten Artikeln, die Sie am meisten irritiert haben, entweder weil sie rein Unsinn oder weil die richtige Schlussfolgerung auffallend andersUnd wenn Sie kurze Kritiken auf Twitter (jetzt X) oder ausführliche Rezensionen auf anderen Plattformen gepostet haben, erweitern und überarbeiten Sie diese und reichen Sie sie bei Brownstone ein. Vielleicht können wir langsam ein Inventar kritischer Rezensionen erstellen und so das Vertrauen in die wissenschaftliche Methode und die biomedizinische Wissenschaft wiederherstellen.
Hier ist ein Beispiel.
Eine Überprüfung und Neuanalyse einer Studie in Ontario, Kanada
In der veröffentlichten British Medical Journal im August 2021, die Krepppapier berichtete Anfang 2021, kurz nach ihrer Zulassung, über die Wirksamkeit der mRNA-Impfstoffe.
Diese Forschung war typisch für Impfstoffstudien dieser Zeit. Die Wirksamkeit wurde in einem „realen“ Umfeld geschätzt, nämlich in einer Beobachtungsstudie während einer Impfkampagne. Der Untersuchungszeitraum (Mitte Dezember 2020 bis Mitte April 2021) umfasste den Höhepunkt einer Covid-Winterwelle Anfang Januar. Wir werden später auf eine starke Verzerrung eingehen, die als Störfaktor durch das Hintergrundinfektionsrisiko bezeichnet wird.
Das Design war eine Variante der Fall-Kontroll-Studie, dem Test-Negativ-Design. Geeignete Probanden unterzogen sich aufgrund von Covid-ähnlichen Symptomen einem PCR-Test. Die Fälle waren positiv, die Kontrollen negativ. Wie üblich wurden die Odds Ratios berechnet, und die Effektivität wurde als 1 minus Odds Ratio (ausgedrückt in Prozent) berechnet. Die Stichprobengröße war groß: 53,270 Fälle und 270,763 Kontrollen.
Die Autoren berichteten über die folgenden Hauptergebnisse (meine Hervorhebung):
"Die Wirksamkeit des Impfstoffs gegen symptomatische Infektionen betrug ≥ 14 Tage nach einer Dosis 60 % (95 %-Konfidenzintervall 57 % bis 64 %) und stieg von 48 % (41 % bis 54 %) 14–20 Tage nach einer Dosis auf 71 % (63 % bis 78 %) 35–41 Tage. Die Wirksamkeit des Impfstoffs ≥ 7 Tage nach zwei Dosen betrug 91 % (89 % bis 93 %)."
Wie bei fast jeder Wirksamkeitsstudie haben die Autoren frühe Ereignisse verworfen. Wie erklärt anderswoführt diese Praxis zu einer Verzerrung, die unsterbliche Zeit oder Fallzählfenster-Bias. Dies verschleiert nicht nur mögliche frühe schädliche Auswirkungen, sondern führt auch dazu, dass die Wirksamkeit überschätzt wird. RFK, Jr. hat diese Verzerrung in nicht-technischen Begriffen erwähnt (siehe Videoclip).
Die richtiger Ansatz ist einfach. Wir sollten die Wirksamkeit ab der Verabreichung der ersten Dosis zu späteren Zeitpunkten (aufgebaute Immunität). Meine Tabelle unten zeigt die Studiendaten und die Ergebnisse der neuen Analyse. Jede Zeile zeigt die Berechnung der Wirksamkeit bis zum angegebenen Tag.
Die Wirksamkeit war nach den ersten zwei Wochen nach der ersten Dosis negativ und lag vor der zweiten Dosis bei etwa 30 %, nicht bei 70 %. Bis zur vollständigen Immunität lag sie nur noch bei etwa 50 %, nicht bei 90 %. Obwohl meine Schätzungen nicht angepasst sind, zeigt eTabelle 2 (Ergänzungsmaterial) weist darauf hin, dass die Anpassung die Schätzungen der Autoren kaum verändert hat.
Meine Ergebnisse sind jedoch immer noch durch das verzerrt, was ich zuvor als „Verwirrung durch das Hintergrundinfektionsrisiko“ bezeichnet habe.
Die folgende Abbildung stammt von der Website von Öffentliche Gesundheit OntarioDie schwarze Linie zeigt den gleitenden 7-Tage-Durchschnitt der Neuinfektionen. Ich habe rote Linien hinzugefügt, die den Untersuchungszeitraum, unterteilt in zwei Intervalle, darstellen. Außerdem habe ich Schätzungen der Anzahl der geimpften Personen in jedem Intervall hinzugefügt.
Das erste Intervall, das den Höhepunkt der Winterwelle enthielt, war eine Phase des langsamen Beginns der Impfkampagne. Zu dieser Zeit war die Verteilung des Impfstatus in Richtung Nicht-Impfung verzerrt, was bedeutet, dass Der Nicht-Impfstatus fiel zufällig mit einer hohen Wahrscheinlichkeit einer Infektion zusammenIm Gegensatz dazu war die Hintergrundinfektionsrate in weiten Teilen der zweiten Periode niedriger, als mehrere Millionen Menschen die erste Dosis erhielten. Erst Mitte März überschritt die Zahl der Neuinfektionen wieder die gestrichelte Linie. Kurz gesagt: Der umgekehrte Zusammenhang zwischen Impfung und Infektion wurde durch die zeitliche Entwicklung des Infektionsrisikos stark verfälscht. Selbst eine Placebo-Injektion wäre wirksam gewesen.
Ich kann die Verzerrung nicht beseitigen, und sie ist stark. Die tatsächliche Wirksamkeit, wenn überhaupt, ist viel geringer als die Schätzungen, die ich nach der Beseitigung der unsterblichen Zeitverzerrung berechnet habe. Ob sie nach sechs Wochen 10 % oder 20 % beträgt, spielt keine Rolle. Das ist kein Impfstoff.
Die Autoren verwendeten eine weitere Fallgruppe: Krankenhausaufenthalt oder Tod. Diese Daten unterliegen nicht nur den vorherigen Verzerrungen, sondern auch den Voreingenommenheit gegenüber gesunden ImpflingenIch kann jedoch keine Korrektur anbieten. Die meisten Falldaten wurden aufgrund der geringen Fallzahlen unterdrückt, und die Kontrollgruppe war falsch. Sie verwendeten „dieselbe Kontrollgruppe wie für die erste primäre Ergebnisanalyse (d. h. Personen mit Symptomen, die negativ auf SARS-CoV-2 getestet wurden).“ Das verstößt gegen ein Grundprinzip des Test-Negativ-Designs. Die Kontrollgruppe hätte aus hospitalisierten oder verstorbenen Personen bestehen müssen, die negativ getestet wurden.
Der folgende Satz spiegelt ein Missverständnis des Regressionsmodells wider, das sie angepasst haben. Sie schreiben: „Wir haben multivariable logistische Regressionsmodelle verwendet, um die Odds Ratio zu schätzen, indem wir die Chancen einer Impfung (meine Hervorhebung) zwischen positiv getesteten Fällen und negativ getesteten Kontrollen (mit ungeimpften Personen als Referenzgruppe).“ Die abhängige Variable war der Fall-Kontroll-Status (Log-Odds, ein Fall zu sein). Technisch gesehen werden die Chancen, ein Fall zu sein (im Vergleich dazu, eine Kontrolle zu sein), verglichen, nicht die Chancen einer Impfung.
Seltsamerweise ist die gepostete Ergänzungsmaterial trägt immer noch die Überschrift „VERTRAULICH – NICHT ZUR VERBREITUNG, 5. AUGUST 2021“. Solche Schlamperei findet man nur in der Covid-Ära. Wir beobachten hier einen voreingenommenen (nachlässigen) Umgang mit einem Papier, das der Erzählung diente.
Ich werde meine Rezension mit einem meiner Lieblingsthemen beenden: unsinnige Ergebnisse.
Die folgende Abbildung zeigt die von den Autoren berechneten Wirksamkeitsschätzungen. Der Pfeil zeigt auf ein unsinniges Ergebnis. Wir erwarten keinen zusätzlichen Nutzen der zweiten Dosis innerhalb von sechs Tagen nach der Injektion, dennoch stieg die Wirksamkeit und erreichte fast die Schätzung für das darauffolgende Intervall (7+ Tage). Wenn die Schätzung für 0–6 Tage eindeutig verzerrt ist, warum sollten wir dann der nächsten vertrauen?
Epilog
Wie ich eingangs schrieb, sollten wir versuchen, die historischen Fakten zu korrigieren. Es ist ein langer Weg, aber wie das Sprichwort sagt: „Eine Reise von tausend Meilen beginnt mit einem einzigen Schritt.“ Ich appelliere insbesondere an hochrangige Methodologen, die früher schlechte Studien zerrissen und wackelige Methoden kritisierten. Die meisten von ihnen schwiegen während der gesamten Pandemie, wahrscheinlich aus Angst vor den Folgen, die entstehen würden, wenn sie das Narrativ der „sicheren und wirksamen“ Medizin in Frage stellen würden.
Beginnen wir mit der Lektüre unerschrockener Berichte über Studien, die von der bemerkenswerten Wirksamkeit der Covid-Impfstoffe berichteten, sich jedoch als falsch erwiesen. Es gibt zahlreiche Probleme, die erkannt, hervorgehoben und, wenn möglich, mit tatsächlichen Daten oder Simulationen korrigiert werden müssen:
Wenn wir diese Arbeit nicht machen, werden wir weiterhin lesen falsche, auf Wirksamkeit basierende Schätzungen Leben gerettet. War es nahe an 2.5 Millionen, wie einige behauptet haben, oder in der Sterbestatistik nicht nachweisbar, oder möglicherweise etwa Null? Und werden wir jemals Antworten bekommen von relevante Studien?
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