Etwa am 1st Dezember 2021 wird die Welt einen bemerkenswerten Meilenstein erreichen: Es werden mehr Dosen von Covid-19-Impfstoffen verabreicht worden sein, als es Menschen auf der Welt gibt. Die beiden 'Uhren', die mich dieses Datum vorhersagen lassen, sind Hier und dem Hier . Natürlich haben einige Menschen drei (oder mehr) Dosen erhalten, und andere keine, aber bereits die Mehrheit der Weltbevölkerung wurde mindestens einmal mit einem Covid-19-Impfstoff geimpft.
Angesichts dieser massiven Einführung sollten wir beginnen, einige Auswirkungen in den aggregierten Daten zu sehen. Solche Daten liefern Beobachtungsbeweise – eher Korrelationen als kausale Beziehungen. Diese Korrelationen können jedoch aufschlussreich sein, insbesondere als zulassungsrelevante randomisierte Kontrollstudien für Covid-19-Impfstoffe, von denen erwartet werden kann, dass sie kausale Wirkungen aufzeigen. waren nicht darauf ausgelegt zu antworten die Fragen, die viele Menschen zu den Impfstoffen haben.
Hier ist, was der Chief Medical Officer von Moderna dem sagte BMJ im Jahr 2020 darüber, ob die Studien auf Schutz vor Infektionen getestet haben – was wir normalerweise bei einem Impfstoff denken:
„…Unsere Studie wird keine Verhinderung der Übertragung demonstrieren…denn dazu muss man Menschen zweimal pro Woche über sehr lange Zeiträume abtupfen, und das wird operativ unhaltbar.“ (Tal Zaks, Chefarzt Moderna).
Ebenso waren die Studien nicht darauf ausgelegt (und fanden es auch nicht heraus), ob die Impfstoffe vor Todesfällen und Krankenhauseinweisungen schützten. Diese Ereignisse waren zu selten, als dass die Studien eine statistische Aussagekraft über diese Endpunkte hätten. Hier ist noch einmal, was der Chefarzt von Moderna dem gesagt hat BMJ:
„…Würde ich gerne wissen, dass dies die Sterblichkeit verhindert? Sicher, weil ich glaube, dass es das tut. Ich glaube einfach nicht, dass es innerhalb des Zeitrahmens [der Studie] machbar ist – zu viele Menschen würden sterben, während sie auf die Ergebnisse warten, bevor wir das jemals erfahren würden.“ (Tal Zaks, Chefarzt Moderna).
Selbst die zulassungsrelevante Studie für den Pfizer-Impfstoff mit einer etwa ein Drittel größeren Stichprobe als die Moderna-Studie hatte zu wenige Todesfälle, um sie zu ziehen feste Schlussfolgerungen. Für das, was es wert ist, gab es insgesamt mehr Todesfälle in der geimpften Gruppe als in der Placebogruppe. Mit anderen Worten, in einem Universum, in dem alle geimpft sind, sterben mehr Menschen als in einem Paralleluniversum, in dem niemand gestochen wird, aber ansonsten im Durchschnitt die gleichen Eigenschaften vor der Impfung wie im ersten Universum hatten.
Es war daher unaufrichtig, sogar unehrlich, dass die Gesundheitsbürokraten Walensky, Walke und Fauci einen „Standpunkt“ schrieben JAMA im Februar 2021 das behauptet:
„…Klinische Studien haben gezeigt, dass die für die Verwendung in den USA zugelassenen Impfstoffe hochwirksam gegen COVID-19-Infektionen, schwere Erkrankungen und Todesfälle sind.“
Zu Recht hat Dr. Peter Doshi, a BMJ Redakteur und Experte für die Kritik klinischer Studien, schrieb einen Kommentar, aus dem hervorgeht, dass die Behauptung falsch ist. Doch wie Jonathan Swift vor 300 Jahren sagte: „Lüge fliegt, und die Wahrheit hinkt ihr hinterher.“ So hatte Monate später, um die halbe Welt, die größte Zeitung meines Landes die Folgende über den Impfstatus von Green Bay Packers Quarterback Aaron Rodgers (wer hätte gedacht, dass Neuseeland so viele Cheeseheads hat?)
„…Die für die Verwendung in den USA zugelassenen Covid-19-Impfstoffe wurden an Zehntausenden von Menschen getestet und haben sich als sicher und wirksam erwiesen, um das Risiko schwerer Krankheiten und Todesfälle drastisch zu verringern.“
Natürlich ist diese Behauptung, zusammen mit vielen anderen, die angeblich auf den Prozessen beruhen, nicht wahr. Angesichts der Tatsache, dass die klinischen Studien so anfällig für Fehlinterpretationen waren und dass sie früh entblindet wurden, was bedeutet, dass die Wirksamkeit über sechs Monate hinaus nicht anhand der Studiendaten festgestellt werden kann, müssen wir an anderer Stelle nach Beweisen suchen.
Mehrere neuere Studien haben Daten von verwendet bundesweite Register oder Gesundheitsdienstleister, um geimpfte und ungeimpfte Personen statistisch abzugleichen, um zu sehen, wie schnell die Wirksamkeit des Impfstoffs nachlässt – sie fällt schnell um etwa 10 Prozentpunkte pro Monat für den Schutz vor Infektionen, während die Konfidenzintervalle für schwere Folgen wie den Tod oft so breit sind, dass sie um sechs Monate nach dem zweiten liegen Eine Dosis-Null-Wirksamkeit kann nicht ausgeschlossen werden.
Dies sind clevere Studien, und es ist erstaunlich, auf welche Daten über Einzelpersonen Forscher zugreifen können. Nichtsdestotrotz gehen diese Studien davon aus, dass „die Selektion auf Observablen beruht“, was eine schlechte Annahme für die persönliche Entscheidung sein kann, ob man gestochen wird. Bei der Auswahl nach Observablen sind die einzigen Dinge, die bestimmen, ob jemand gestochen wird oder nicht, Attribute, die die Forscher in der Datenbank sehen können.
Wenn stattdessen nicht beobachtbare Faktoren – Risikopräferenzen, persönliche Überzeugungen usw. – die Wahl der Impfung beeinflussen und sich auch auf die Gesundheitsergebnisse auswirken, können die empirischen Vergleiche zwischen geimpften und ungeimpften Personen zu verzerrten Schätzungen der Auswirkungen des Impfstoffs führen. Aus diesem Grund werden randomisierte Studien verwendet; die behandelte Gruppe und die Placebogruppe sollten im Durchschnitt die gleichen Merkmale vor der Behandlung aufweisen (sowohl beobachtet als auch unbeobachtet).
Die aggregierten Daten lösen dieses Auswahlproblem nicht, aber weil alle Beweise so unrein sind – schlecht konzipierte und falsch interpretierte randomisierte Studien, Studien auf individueller Ebene, die sich darauf verlassen, dass selbst ausgewählte Impflinge mit ungeimpften Personen verglichen werden, ohne sich um potenzielle Verzerrungen durch nicht beobachtbare Faktoren zu kümmern – wir sollte an allen Orten nach Einsicht suchen. Außerdem sind die aggregierten Daten aufgrund der Verbreitung verschiedener Daten direkt vor unserer Nase Webseiten die aktuelle Gesundheits- und Wirtschaftsdaten auf Landesebene (und sogar auf subnationaler Ebene) liefern.
Die Analyse aggregierter Daten befindet sich direkt im Steuerhaus der Ökonomie. Ökonomen waren es jedoch überraschend abwesend aus öffentlichen Diskussionen während der Pandemie. Es ist unklar, wie viel von dieser Unsichtbarkeit auf die Angebotsseite im Vergleich zur Nachfrageseite zurückzuführen ist. Auf der Angebotsseite schlägt Jay Bhattacharya in einem vor Interview dass die Disziplin es versäumt hat, über die Kosten von Lockdowns zu sprechen und diese zu dokumentieren Kollateralschäden. Auf der Nachfrageseite der ehemalige Gouverneur der neuseeländischen Zentralbank (und später Parlamentsoppositionsführer) Don Brash merkt an dass Politiker Covid-19-Rat von einigen ziemlich unwahrscheinlichen Quellen annahmen, während sie Beiträge von Ökonomen vernachlässigten.
Ungeachtet der Gründe für diese vorherige Unsichtbarkeit beginnen die Ökonomen nun, aus ihren Kokons aufzutauchen, und ihre Analysen der aggregierten Daten werden verfügbar. Im Hinblick auf die weltweite Einführung von Impfstoffen scheinen wirtschaftliche Bedingungen wichtiger zu sein als gesundheitliche Bedingungen. In 112 Ländern war der Rollout schneller für reicher nicht kränker Länder. Unter den OECD-Ländern, die über zeitnahe und zuverlässige Sterblichkeitsdaten verfügen und hochgradig geimpft sind, war die Einführung in Ländern, in denen der negative wirtschaftliche Schock im Jahr 2020 größer war, jedoch schneller nicht wo der Gesundheitsschock (Übersterblichkeit) größer gewesen.
Es gibt auch Hinweise auf aggregierte Wirkungen (und Nichtwirkungen) von Massenimpfungen. Für 68 Länder, für die vollständige Daten verfügbar sind, zeigt ein einfaches Streudiagramm, dass dies der Fall war Keine Beziehung zwischen dem Prozentsatz der vollständig geimpften Bevölkerung (bis Anfang September 2021) und neuen Covid-19-Fällen in den letzten 7 Tagen. Ein Problem bei solchen Querschnittsstudien ist, dass ausgelassene Faktoren die Korrelationen antreiben.
Meine Heimat ist zum Beispiel ein abgelegenes Land im Südpazifik, dessen riesiger Wassergraben durch strenge Grenzkontrollen und einen fast vollständigen Zusammenbruch des Flugverkehrs ergänzt wurde, was sowohl niedrige Impfraten für einen Großteil des Jahres 2021 als auch niedrige Covid-Fallzahlen ermöglichte. Die Abgeschiedenheit war für beide Zahlen verantwortlich. Ein weiteres Beispiel ist, wenn die Infektionsraten aufgrund des Wetters, das die Menschen in Innenräume treibt, saisonal steigen; Ein Land könnte dann die Impfbemühungen verstärken, da die Politiker den Wunsch haben, etwas zu tun, wenn etwas Schlimmes passiert, aber es ist der saisonale Wechsel, der die treibende Kraft ist.
Ein volkswirtschaftlicher Standardansatz für diese Fragen ist die Verwendung von Paneldaten (wiederholte Beobachtungen in denselben Ländern). Mit solchen Daten können wir den Effekt von (zeitinvarianten) unbeobachteten Merkmalen von Ländern und (räumlich invarianten) unbeobachteten Merkmalen von Zeiträumen entfernen, um die Auswirkungen weggelassener Faktoren bei der Steuerung von Korrelationen abzuschwächen.
Solche Paneldaten für 32 stark geimpfte OECD-Länder (bisher über 1.3 Milliarden Impfdosen), die auch über hochfrequente Gesamtsterblichkeitsdaten verfügen, zeigen, dass sich aggregierte Auswirkungen von Massenimpfungen im Bereich der politischen Ökonomie zeigen, aber nicht in gesundheitlicher Hinsicht. Das folgende Diagramm zeigt die Beziehungen zwischen der vollständig geimpften Rate und zwei Gesundheitsergebnissen (Todesfälle durch Covid-19 und alle Ursachen), drei wirtschaftlichen Ergebnissen (persönliche Mobilität zu verschiedenen Arten von Orten, die verfolgt werden). Google) und ein politisches Ergebnis (Strenge der Sperrregeln).
Die Ergebnisse sind die Veränderung gegenüber demselben Monat 2020, als Impfstoffe nicht verfügbar waren, gegenüber 2021, als Massenimpfungen im Gange waren (für jeden Monat bis September). Die Einheiten für das Diagramm sind Standardabweichungen, um Vergleiche zwischen Ergebnissen in verschiedenen einheimischen Einheiten zu ermöglichen (ein Index für Lockdowns, prozentuale Veränderungen für Mobilität, Todesraten).
Eine höhere Standardabweichung der vollständig geimpften Rate ist mit einer um eine halbe Standardabweichung niedrigeren Lockdown-Strenge verbunden. Dies spiegelt Politiker aller Couleur wider, die die Sperrung an die Impfraten binden. Zum Beispiel im September 2021 der neuseeländische Premierminister sagte „Wir sind im Lockdown, weil wir derzeit nicht genug geimpfte Neuseeländer haben …“ Anfang des Jahres hat der britische Premierminister Boris Johnson sagte „Der Weg, um sicherzustellen, dass dies [Lockdown Lockerung] geschieht, besteht darin, diesen Jab zu bekommen, wenn Sie an der Reihe sind, also lasst uns den Jab erledigen.“
Die Erholung der Wirtschaftstätigkeit, gemessen an der Veränderung der Verbrauchermobilität im Vergleich zum gleichen Monat des Jahres 2020 (also unter Berücksichtigung saisonaler Faktoren), ist für Einzelhandel und Freizeit um mehr als eine halbe Standardabweichung höher pro Standardabweichung der vollständig geimpften Rate Standorten (und fast so groß für Durchgangsstationen). Umgekehrt ist die Zeit, die in Wohngebieten verbracht wird, in Monaten oder Ländern, in denen die Vollimpfungsrate eine Standardabweichung höher ist, im Vergleich zum gleichen Monat des Jahres 2020 um etwa eine halbe Standardabweichung geringer.
Ist dieser Anstieg der Unterwegsheit auf die Impfungen zurückzuführen? an sich, vielleicht indem es den Menschen ein Gefühl von Sicherheit gibt, oder ist es nur die Reaktion auf gelockerte Lockdown-Kontrollen? Es stellt sich heraus, dass es nur die Lockerung der Lockdown-Strenge ist, die den Anstieg der Verbrauchermobilität vorantreibt. Sobald dies berücksichtigt ist, gibt es keine eigenständige Wirkung der Impfrate auf der Google Mobilität Indikatoren. Wir können uns die Jabs also als einen Schlag in den Arm von Politikern vorstellen, um ihren eisernen Griff um die Bewegungsfreiheit der Menschen zu lockern.
Während die Korrelationen für Mobilität (als Proxy für wirtschaftliche Aktivitäten) und Lockdown-Strenge groß und genau geschätzt sind, sind die entsprechenden Auswirkungen auf aggregierte Gesundheitsindikatoren nicht offensichtlich. Insbesondere für diese Länder stehen die Impfquoten bis September 2021 in keinem Zusammenhang mit Änderungen der neuen Covid-19-Todesfälle pro Million oder mit Änderungen der Gesamtmortalität. Nach 1.3 Milliarden Dosen für diese Länder (und sieben Milliarden Dosen weltweit) würde man einen gewissen Rückgang der Todesfälle erwarten. Ein solcher Effekt zeigt sich in diesen Daten jedoch nicht.
Aus diesen Ergebnissen geht hervor, dass Massenimpfungen eine Art Raus-aus-dem-Gefängnis-Ausweis sind, um aus ruinös teuren Lockdowns herauszukommen und eine gewisse Erholung der Wirtschaftstätigkeit zu ermöglichen. Doch es waren Politiker und Gesundheitsbürokraten, die uns überhaupt ins Gefängnis gesteckt haben. Sie konnten jederzeit rückgängig machen, was sie auferlegten, mit oder ohne Massenimpfung. Als Sperren konnte das Virus nicht kontrollieren, und tat nicht Um die übermäßige Sterblichkeit zu reduzieren, hätten die Politiker diese kostspieligen und ineffektiven Interventionen rückgängig machen können, ohne sich auf Massenimpfungen verlassen zu müssen.
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