El verano pasado, cuando los datos de Salud Pública de Inglaterra sobre la efectividad de la vacuna contra la COVID-19 empezaron a ser algo débiles, Sky News emitió un segmento comentando algunos datos de un informe oficial del gobierno. Este había estado circulando en redes sociales y, según algunos, alimentando la reticencia a vacunarse. Quizás era hora de que un medio de comunicación tradicional tranquilizara a la opinión pública.

Así, la Tabla 5 de un informe gubernamental que resumía los datos de vacunación de febrero a julio de 2021 llegó a la televisión. Los datos mostraron que, de los mayores de 50 años que contrajeron la variante Delta en el Reino Unido, alrededor de 13,700 se habían vacunado al menos una vez; alrededor de 2,400 no se habían vacunado.

Eso significa que "alrededor del 85% de quienes contrajeron el virus recibieron la doble dosis, lo cual es un poco más de lo esperado", dijo el reportero de Sky News. Pero aseguró a los espectadores que lo que importa son las hospitalizaciones. "De las personas vacunadas, alrededor del 3.5% fueron hospitalizadas. De las personas no vacunadas, alrededor del 8.4% fueron hospitalizadas".

Por el profesor Jem Bendell

En otras palabras, la tasa de hospitalizaciones por caso fue 2.4 veces mayor entre quienes no estaban vacunados. [i] Parecía una forma razonable de presentar los datos. Significaba que, si se es mayor o se pertenece a un grupo vulnerable, se podría desear vacunarse para reducir a la mitad las probabilidades de ser hospitalizado por COVID-XNUMX.

Pensé que el nivel de reducción del riesgo no era suficiente para que las tasas de vacunación afectaran significativamente la capacidad hospitalaria, especialmente la vacunación de las generaciones más jóvenes, que, de todos modos, rara vez terminan en el hospital. Esto significaba que, si bien las vacunas contra la COVID-19 no estaban funcionando bien para detener las infecciones y podrían pronto ser ineficaces debido a la evolución viral, siempre que fueran seguras, en cuanto a evitar las hospitalizaciones, existía cierto beneficio en que las personas mayores y vulnerables se vacunaran.

En ese momento no vi el beneficio de la vacunación masiva ya que las inyecciones no impedían la transmisión, por lo que la inmunidad colectiva obtenida con la inyección parecía una fantasía.

Me preocupaba que los legisladores y los medios de comunicación centraran todo en las vacunas y demonizaran a los no vacunados para justificar el robo de nuestras libertades civiles fundamentales. Pero respetaba cuando se decía que al menos las vacunas reducen las hospitalizaciones. Sin embargo, en las últimas semanas, algunos me han dicho que todos deberíamos vacunarnos para reducir la presión sobre nuestros servicios de salud. Algunos dicen que deberíamos ser castigados por no hacerlo.

Su argumento es que las vacunas reducen las hospitalizaciones en "más del 90 %". Me preguntaba de dónde sacaban esa estadística, así que consulté los datos oficiales. Descubrí que, efectivamente, el último informe oficial —el número 50 de la Agencia de Seguridad Sanitaria del Reino Unido— afirmaba una reducción del 90 % en las hospitalizaciones. Pero me preguntaba por qué hay tanta discrepancia con el análisis de datos básicos, como los publicados por Sky News.

Decidí analizar con más detalle los datos de reducción de hospitalizaciones en esos informes oficiales. Sé que la mayoría de quienes no somos especialistas en este tema no tenemos tiempo para analizar las estadísticas ni para averiguar quién las elabora. Además, cuando algunos dedicamos tiempo, nos exponemos a ser criticados por salirnos de nuestro ámbito o por faltarle el respeto a los expertos. Por lo tanto, como profesor especializado en metodología, pero sin formación en ciencias médicas, decidí escribir sobre mi experiencia de descubrimiento mientras intentaba comprender los procesos que subyacen a esas grandes afirmaciones sobre la reducción de las hospitalizaciones.

El proceso fue frustrante. Durante los primeros días, descubrí una falta de explicación sobre cómo se habían elaborado las estadísticas sobre las grandes reducciones en las hospitalizaciones. Por ejemplo, el informe n.º 50 del Reino Unido no dice nada sobre cómo calcula las cifras de reducciones de más del 90 % en las hospitalizaciones. ¡Nada! Tuve que retroceder meses para encontrar referencias a la metodología, que encontré en el informe n.º 17.

Sin embargo, el informe tampoco lo explicaba y citaba otro artículo para la metodología. Encontré ese estudio y lo leí, solo para descubrir que no explicaba la metodología y que citaba otro artículo para obtenerla. Como académico, sé que esto no es infrecuente: casi todo el mundo puede ser un poco descuidado con sus referencias y citar un estudio que no explica completamente lo que uno afirma.

Sin embargo, como se trataba de un informe gubernamental para fundamentar y justificar políticas sobre una pandemia que afecta la vida de todos, esperaba algo mejor de lo que recibí de mis estudiantes. Continué mi búsqueda de la esquiva fuente del método para generar las estadísticas sobre la maravillosa efectividad de la vacuna. Al leer el siguiente artículo, descubrí que no ofrecía ninguna explicación del método. Hablaré más sobre cada artículo y los enlazaré más adelante. Pero primero quiero explicarles por qué esto es importante...

Tras seguir un rastro de referencias citadas por cada artículo, llegué a una explicación del método estadístico sobre la reducción de hospitalizaciones, de 2013. Ese artículo fue la principal fuente de la idea de que este método en particular nos proporciona estadísticas fiables sobre la efectividad de las vacunas. ¿Saben qué? No, no soy un teórico de la conspiración. Suelo demostrar en mis investigaciones cómo el poder del capital influye mucho en nuestras vidas. Así que no me sorprendió leer que este artículo fue escrito por miembros de la industria farmacéutica.

Propuso y defendió un método para calcular la efectividad de la vacunación que inevitablemente "probaría" dicha efectividad. Concluí que las emocionantes afirmaciones de que la vacunación reduce en más del 90 % las hospitalizaciones son, en realidad, ejemplos de cómo nuestras autoridades médicas engañan al público al utilizar métodos estadísticos dudosos de la industria farmacéutica para demostrar la efectividad de sus vacunas.

Además, sin necesidad de los ensayos clínicos que suele exigir la medicina tradicional. Si sigue leyendo, le explicaré cómo funciona. Lo invito a investigarlo usted mismo. O podría optar por no molestarse y, en cambio, pensar que debería haberme mantenido en mi lugar para que pueda volver a fingir que las farmacéuticas se preocupan por nosotros, que los burócratas médicos que han formado son pensadores críticos que defienden al público, y que los políticos saben lo que hacen. Pero si no lo investiga y decide juzgarme a mí o a otros que plantean preguntas básicas sobre la ciencia, no estoy seguro de que eso demuestre compromiso ni con la ciencia ni con la salud pública.

Así que, aquí ahora con más detalle, con las referencias…

El informe n.° 50 de la Agencia de Seguridad Sanitaria del Reino Unido hace referencia a un estudio que "informa sobre la eficacia de las vacunas contra la COVID-19 en la hospitalización por la variante Delta". El estudio al que se refieren se puede descargar y leer.[ii] Lo cual hice. Al leer el artículo, descubrí que no compara el número de pacientes no vacunados y vacunados hospitalizados con las tasas de vacunación del país. En cambio, presenta sus hallazgos con una metodología completamente diferente llamada "análisis de casos y controles con resultados negativos". ¿Qué significa esto? Empecé a buscar explicaciones sobre qué implica ese método y por qué lo eligen en lugar de simples comparaciones como las descritas anteriormente y realizadas por Sky News.

Finalmente, encontré un artículo publicado que describía el método de forma sencilla. El enfoque de casos y controles con resultado negativo compara el estado de vacunación de las personas con COVID sintomática con el de las personas que informaron síntomas pero obtuvieron un resultado negativo en la prueba. [iii] Fue entonces cuando me quedé perplejo. ¿Por qué las personas que dieron negativo en la prueba de COVID en el hospital tienen algo que ver con la evaluación de la efectividad de la vacuna? Si alguien no tiene COVID, podría haber varias razones por las que no lo tenga. Quizás tenga un sistema inmunológico excelente. Quizás haya tenido COVID antes y tenga inmunidad natural. Quizás viva en una burbuja hermética y salga de casa solo para hacerse la prueba de COVID. Y así sucesivamente. Estaba confundido. Por un momento me pregunté si los científicos creían que las personas con una prueba de COVID negativa tendrían más probabilidades de vacunarse. El artículo no lo explicaba. Pero sí hacía referencia a otro artículo que decía que ahí es donde se explica la metodología.

Así que seguí el rastro de referencia hasta otro artículo, esta vez en el British Medical Journal.[iv] Tampoco explicó el método. En cambio, hizo referencia a dos artículos que explicaban la metodología. Observé que un artículo[v] en la revista Vigilancia del euro Fue en 2013, es decir, 4 años antes del otro artículo citado de la revista. Vacune.[vi] Para entonces, mi búsqueda se había convertido en algo así como la búsqueda del santo grial de las estadísticas médicas extrañamente positivas, así que quise ir a la fuente. Así que Vigilancia del euro Fue mi siguiente descarga.

Antes de leerlo, di una vuelta por el salón con mi gatito en brazos para reflexionar un poco (es una de mis técnicas). ¿Cómo utilizan los datos de los resultados negativos de las pruebas de COVID?, le pregunté a mi amigo felino. Por ejemplo, si 2 de cada 4 personas con un resultado positivo en la prueba de COVID están vacunadas y 1 de cada 4 con un resultado negativo está vacunada, ¿qué prueba eso? ¿O si 3 de cada 4 con un resultado negativo están vacunadas? Seguramente nada de eso prueba nada sobre la efectividad de las vacunas. En cambio, necesitamos saber los niveles de vacunación en la población en general. ¿Cómo soy tan tonta como para no darme cuenta? Mi gato disfrutó de mis paseos inusualmente largos por la habitación. Pausa y vuelve a leer el periódico; por fin encontré la explicación.

Calculan la proporción de casos positivos vacunados y no vacunados y la dividen entre la proporción de casos negativos. ¿Por qué? Argumentan que la proporción de casos negativos es un indicador del grado de vacunación en la sociedad. Lo cual claramente no es así. En su lugar, podrían usar fácilmente los datos disponibles sobre los niveles de vacunación en la sociedad. Pero no, prefieren usar la proporción de personas vacunadas y no vacunadas que acuden a un hospital. Estas personas están lo suficientemente enfermas como para solicitar o recibir una prueba de COVID, que resulta negativa. Me preguntaba qué influiría en que alguien vaya al hospital cuando está un poco enfermo. Deben pensar que los hospitales están bien. Deben pensar que está bien ir allí cuando no se encuentran bien. Deben saber dónde está el hospital y a quién contactar. Deben poder permitirse el viaje y pagar el estacionamiento. No deben estar tan ocupados que no les dé tiempo a ir al hospital. Muchos de ellos serán personas que están pensando en la COVID y quieren saber si la tienen. Me preguntaba con qué podrían correlacionarse todos estos factores que influyen en una visita al hospital. ¿Probabilidad de haber sido vacunado contra la COVID-19? De ser así, ¿podría haber un número desproporcionadamente mayor de personas vacunadas realizándose pruebas de COVID-19? En ese caso, podrían superar con creces el número de personas no vacunadas con resultados negativos en las pruebas de COVID-19.

¡Me pareció un método estadístico absurdo! ¿Me perdí algo? Volví a buscar un artículo de revisión que comentara sobre el uso de este método. Por suerte, encontré uno que lo explicaba mejor que nunca con una tabla resumen.[vii] Además, proporcionaba datos reales que demostraban lo que había imaginado que ocurriría en la práctica. Les pido paciencia mientras escribo sobre las fórmulas utilizadas en el método. La efectividad de la vacuna se estimaba como 1 menos una "odds ratio" para la efectividad de la vacuna en pacientes que buscaron atención médica por una enfermedad similar a la COVID-2 y obtuvieron un resultado de la prueba del SARS-CoV-XNUMX. La clave es que se calcula como:

Efectividad de la vacuna = 1 – (vacunados y positivos para covid ÷ no vacunados y positivos para covid) ÷ (vacunados y negativos para covid ÷ por no vacunados y negativos para covid). 

Los datos para estas categorías fueron 1−(600÷4000)÷(20,000 16,000÷88 88) = XNUMX %. Por lo tanto, a partir de este método, los investigadores obtuvieron una cifra del XNUMX % para la «reducción de hospitalizaciones por vacunación». Mentiras, malditas mentiras y... statistics¿Eh? ¿Cómo puede ser tan...? creativo ¿Con las estadísticas sobre algo tan importante? En lugar de hacer ciencia de verdad con ensayos clínicos, las compañías farmacéuticas obtienen los datos que desean para promocionar sus productos. 

¿Y si la vacunación aumenta la probabilidad de que las personas acudan al hospital en general por cualquier motivo? No es necesariamente así, pero si lo es, significaría que este método estadístico mostraría una efectividad aún mayor de la vacuna para reducir las hospitalizaciones. Al examinar los artículos de investigación que defienden este método, se observa que utilizan diversas maneras de ajustar el conjunto de datos no positivos para intentar que refleje mejor a la población general. Sin embargo, no se puede ajustar una categoría de información para que sea un sustituto de otra completamente diferente. Y el hecho de tener datos almacenados en una computadora del hospital no significa que se puedan reutilizar de forma creíble para cualquier propósito que ayude a la industria farmacéutica a evitar los ensayos clínicos.

Sentí algunas sospechas. Es algo que estoy intentando reducir, ya que me gustaría tener más confianza en mi vida. Pero esta vez decidí husmear. Porque algo olía mal. Volví al estudio que parecía ser la fuente de referencia de tantos artículos recientes e informes gubernamentales: el estudio de 2013 sobre el espeluznante nombre... Vigilancia del euro Revista. Al revisarla de nuevo, me di cuenta de que uno de sus principales objetivos era promover la novedosa forma de demostrar la eficacia de las vacunas abordando las "preocupaciones sobre su validez". Anteriormente, no había prestado atención a los autores ni a su declaración de financiación ni a sus intereses relevantes. Ahora me di cuenta de que uno de los cuatro autores declaró recibir subvenciones de investigación de GSK y Sanofi Pasteur. Comprobé rápidamente que GSK es una de las mayores compañías farmacéuticas de Europa, con un importante negocio de vacunas contra la gripe. Sanofi Pasteur es la mayor compañía del mundo dedicada íntegramente a las vacunas. De los otros tres autores, dos eran empleados de MedImmune, una división de investigación de AstraZeneca. Todas estas compañías venden, o intentan vender, vacunas contra la COVID-2013. Por lo tanto, aunque el método se inventó antes de XNUMX, el artículo clave que lo explica y defiende como algo que puede utilizarse en lugar de los ensayos clínicos —y que se cita en muchos de los artículos citados en los informes oficiales pertinentes— fue escrito por empleados y beneficiarios de las compañías farmacéuticas que se benefician de los productos cuya eficacia se informa. Estas compañías también ahorran dinero al no tener que realizar ensayos clínicos en pacientes hospitalizados. 

Este no es un caso aislado de información engañosa procedente de una autoridad sanitaria gubernamental. El informe n.º 50 de la Agencia de Seguridad Sanitaria del Reino Unido cita un artículo de investigación preimpreso como prueba del beneficio de las vacunas contra la COVID-19 en la reducción de las hospitalizaciones. «Un estudio que utilizó el sistema de vigilancia SARI watch de las hospitalizaciones por COVID-2 encontró altos niveles de protección contra la hospitalización tanto después de una dosis única como de dos dosis de las vacunas contra la COVID-19» (pág. 16).[viii] Sin embargo, el artículo no lo demuestra. El artículo muestra que las vacunas son muy útiles para reducir las tasas de hospitalización en personas mayores de 70 años, durante los primeros meses tras recibir las vacunas.[ix] Una vez más, sugiere que focalizar las vacunas podría ser una buena idea, siempre y cuando se informe a las personas de que podrían necesitar vacunas cada pocos meses, algo por lo que algunas personas podrían optar.

¿Por qué es tan importante este tema? Porque ha contribuido a una narrativa más amplia que ha exigido conformidad y ha limitado nuestra disposición a considerar enfoques alternativos o complementarios. Cuando los datos sobre la efectividad de la vacuna para reducir el número de casos empezaron a ser deficientes, al menos nos dijeron que era casi perfecta para reducir las hospitalizaciones. Eso también nos dio la impresión de que tendríamos síntomas menos graves si nos vacunábamos contra la COVID-19. Nos ayudó a pensar que vacunarse y reducir la presión sobre los servicios sanitarios podría ser socialmente responsable. Pero nada de eso es cierto. Nos han engañado. La industria farmacéutica inventa los estándares que utilizan los reguladores y, cuando estos ya no les funcionan, inventan otros nuevos, como el método de la prueba negativa. Algunos profesionales médicos plantean algunas preocupaciones educadas, expresadas como preguntas interesantes. Pero pocos parecen recordar el principio básico de que la carga de la prueba recae sobre quienes promueven, venden y autorizan cualquier procedimiento médico. Si hay dudas sobre un método, entonces no han cumplido con su carga de la prueba.

Así que volvemos a una simple comparación entre el estado de vacunación de las personas hospitalizadas y el de la población general. Los resultados, por el momento, indican que, si se es vulnerable o mayor, vacunarse podría ser una buena idea. Sin embargo, estos datos de hospitalización no respaldan la idea de la vacunación masiva ni ninguna coerción, ya sea moral o práctica, sobre la población general. Al fin y al cabo, hay muchas cosas que podríamos hacer para reducir a la mitad el riesgo de hospitalización por todo tipo de enfermedades. No vemos (todavía) a burócratas, expertos y políticos que quieran reducir el cáncer a la mitad privando de las libertades básicas a quienes no hacen dieta, no hacen mucho ejercicio o beben de vez en cuando. Aunque el cáncer no es contagioso, esto pone de manifiesto la debilidad de los argumentos para coaccionar a las personas con el objetivo de reducir la hospitalización en general.[x]

Sorprendentemente, no ha habido científicos médicos en los medios que cuestionen la magia estadística para producir las estadísticas sobre la reducción de hospitalizaciones. Y es ridículo que me toque a alguien como yo, que me tomo un descanso de mi trabajo habitual, seguir un rastro de artículos de investigación para finalmente descubrir la invención de estadísticas (aunque quizás otros analistas hayan descubierto lo mismo y no hayan sido escuchados). "Confía en la ciencia" ha sido el mensaje de muchos burócratas médicos y sus defensores en los medios de comunicación. Sin embargo, un cuestionamiento riguroso de la ciencia es la base misma de la ciencia. Esto incluye un análisis crítico de cualquier estadística. Como cualquiera, puedo cometer errores en algunos de mis análisis. Espero que algunas personas que se especializan en...estadísticas críticasProfundizaré en este caso particular de análisis estadístico engañoso. Cualquiera que sugiera que tal cuestionamiento es perjudicial para la salud pública debe ser cuestionado. En cambio, cualquier postura piadosa sobre cuestiones científicas se convierte en un peligro para las buenas políticas de salud pública. 

¿Qué más podrían haber estado haciendo mal los burócratas médicos? Mi interpretación de esta situación es que necesitamos rescatar la ciencia médica de las corporaciones que han capturado las burocracias y el cerebro de quienes trabajan en la profesión médica. Pero ¿quién va a hacerlo?

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[i]. https://news.sky.com/story/covid-19-data-shows-vaccines-reduce-risk-of-hospitalisation-and-death-but-you-need-to-read-it-with-a-clear-head-12365728

[ii] https://khub.net/web/phe-national/public-library/-/document_library/v2WsRK3ZlEig/view_file/479607329?_com_liferay_document_library_web_portlet_DLPortlet_INSTANCE_v2WsRK3ZlEig_redirect=https%3A%2F%2Fkhub.net%3A443%2Fweb%2Fphe-national%2Fpublic-library%2F-%2Fdocument_library%2Fv2WsRK3ZlEig%2Fview%2F479607266 También disponible publicado en https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2108891

[iii] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8314739/

[iv] https://www.bmj.com/content/373/bmj.n1088.full

[v] De Serres G, Skowronski DM, Wu XW, Ambrose CS. El diseño de prueba negativa: validez, exactitud y precisión de las estimaciones de eficacia de la vacuna en comparación con el estándar de oro de los ensayos clínicos aleatorizados y controlados con placebo. Euro Surveillance 2013;18:20585. doi:10.2807/1560-7917.ES2013.18.37.20585 pmid:24079398 https://www.eurosurveillance.org/content/10.2807/1560-7917.ES2013.18.37.20585

[vi] Schwartz LM, Halloran ME, Rowhani-Rahbar A, Neuzil KM, Victor JC. Efectividad de la vacuna contra el rotavirus en entornos de bajos ingresos: Una evaluación del diseño de prueba negativa. Vaccine 2017;35:184-90. doi:10.1016/j.vaccine.2016.10.077 pmid:27876198

[Vii] https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMe2113151

[Viii] https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1041593/Vaccine-surveillance-report-week-50.pdf

[ix] Sharif A. Ismail et al (2021) Efectividad de las vacunas contra la COVID-162 basadas en ARNm BNT2b1 y vector de adenovirus ChAdOx19 sobre el riesgo de hospitalización entre adultos mayores en Inglaterra: un estudio observacional con datos de vigilancia. https://khub.net/documents/135939561/430986542/Effectiveness+of+BNT162b2+mRNA+and+ChAdOx1+adenovirus+vector+COVID-19+vaccines+on+risk+of+hospitalisation+among+older+adults+in+England.pdf/9e18c525-dde6-5ee4-1537-91427798686b

[X] Reduzca a la mitad su riesgo de cáncer | Sociedad Irlandesa del Cáncer