वह पूर्वाग्रह जो एक प्रभावी कोविड वैक्सीन का भ्रम पैदा करता है

प्रचलित कथा हमें बताती है कि कमजोर और बुजुर्गों को कोविड के खिलाफ टीका लगाने से मृत्यु दर पर नाटकीय प्रभाव पड़ा। उस कमज़ोर आबादी पर कोविड वैक्सीन का अनुमानित प्रभाव कितना मजबूत है? क्या यह उतना ही मजबूत है जितना कई लोग मानते हैं, या शायद पैमाने के दूसरे छोर की तुलना में शून्य के बहुत करीब है?

सबसे पहले, किसी भी संभावित लाभ का अनुमान लगाने से पहले ही साझा करने के लिए बुरी खबर है।

डेनमार्क , इज़राइल और स्वीडन के आंकड़ों से पता चलता है कि पहली खुराक के लगभग एक सप्ताह बाद संक्रमण का खतरा बढ़ जाता है। इसके संभावित कारणों में क्षणिक प्रतिरक्षा दमन ( लिम्फोसाइटों की संख्या में कमी ), लक्षणहीन संक्रमण का लक्षणयुक्त संक्रमण में बदलना और टीकाकरण स्थलों पर संक्रमण शामिल हैं। इज़राइल के समाचार आउटलेट्स ने टीकाकरण अभियान शुरू होने के तुरंत बाद और बूस्टर अभियान शुरू होने के बाद नर्सिंग होम में कोविड संक्रमण के प्रकोप की सूचना दी (गूगल ट्रांसलेट का उपयोग करें)। यह स्पष्ट है कि जब संक्रमण का खतरा बढ़ता है, तो मृत्यु का खतरा भी बढ़ जाता है।

जोखिम की अवधि को छोड़ दें तो , वैक्सीन की प्रभावशीलता (इसके बाद, VE) के अध्ययनों ने एक उल्लेखनीय परिणाम बताया है जो जानकार पाठकों को आश्चर्यचकित कर सकता है। बुजुर्गों के लिए अनुमान बेहद उच्च रहे हैं, कभी-कभी युवा आयु वर्ग के अनुमानों के समान। उदाहरण के लिए, इज़राइल में दीर्घकालिक देखभाल सुविधाओं में रहने वाले बुजुर्गों पर किए गए एक अध्ययन में कोविड से होने वाली मृत्यु के विरुद्ध VE 85 प्रतिशत बताई गई।

यह न केवल प्रतिरक्षा विज्ञान के बुनियादी ज्ञान के विपरीत है , बल्कि निम्नलिखित अवलोकन के साथ भी असंगत है :

“ फाइजर वैक्सीन द्वारा दूसरी खुराक दिए जाने के बाद , 80 वर्ष से अधिक आयु के 31.3% बुजुर्गों में कोई भी न्यूट्रलाइजिंग एंटीबॉडी नहीं पाई गई, जबकि युवा वर्ग में केवल 2.2% लोगों में ही कोई न्यूट्रलाइजिंग एंटीबॉडी नहीं पाई गई। ” (मेरे द्वारा इटैलिक्स में लिखा गया)

तीन तथ्यों पर विचार करें:

• लगभग एक-तिहाई बुजुर्गों (80 वर्ष से अधिक) में कोविड के खिलाफ टीकाकरण के बाद एंटीबॉडी विकसित नहीं होती है
• वैक्सीन-प्रेरित प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया उम्र बढ़ने के साथ क्षीण होने के लिए जाना जाता है
• फ्लू के टीके उच्च सुरक्षा प्रदान न करें बुजुर्गों में

कमज़ोर और बुज़ुर्गों के लिए कोविड के टीके अत्यधिक प्रभावी कैसे हो सकते हैं?

वे नहीं थे। 50 प्रतिशत से बहुत अधिक प्रभावकारिता (VE) मान स्वाभाविक रूप से असंभावित होते हैं। उदाहरण के तौर पर, यह स्वीडन के नर्सिंग होम में टीकाकृत और गैर-टीकाकृत निवासियों की एक साधारण तुलना से प्राप्त अनुमान है । इसी प्रकार, इज़राइल में किए गए उपरोक्त अध्ययन (कुल प्रभावकारिता 85 प्रतिशत) में भी यह पाया गया कि उम्र बढ़ने के साथ प्रभावकारिता कम हो जाती है। आयु वर्ग के अनुसार प्रभावकारिता का विवरण नहीं दिया गया था।

लेकिन 50 प्रतिशत भी अत्यधिक आशावादी हो सकते हैं।

कोविड टीकों के अवलोकन संबंधी अध्ययनों में पूर्वाग्रह के कई स्रोत रहे हैं। मैं उनमें से एक पर ध्यान केंद्रित करूंगा जो मेरे विचार से इस सूची में सबसे ऊपर है। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि इसका मोटे तौर पर हिसाब लगाया जा सकता है।

टीका लगवा चुके लोगों की बिना टीका लगवाए लोगों से तुलना करना घोर भ्रामक है, क्योंकि इसमें "स्वस्थ टीका लगवाए व्यक्ति" का पूर्वाग्रह मौजूद है, जिसे बार-बार सिद्ध किया गया है और विपरीत दिशा में बेहतर ढंग से समझाया गया है। टीका न लगवाने वाले लोग औसतन अपने टीका लगवाए समकक्षों की तुलना में कम स्वस्थ होते हैं, और इसलिए उनमें मृत्यु दर अधिक होती है । इस घटना के पीछे के तंत्र पर अलग से चर्चा की जानी चाहिए, लेकिन यह अच्छी तरह से प्रलेखित है। फ्लू के टीकों पर पिछले शोध से यह भी पता चला है कि इस पूर्वाग्रह को पारंपरिक सांख्यिकीय विधियों द्वारा आसानी से दूर नहीं किया जा सकता है ।

इसका मतलब यह है कि भले ही स्वीडन, इज़राइल या अन्य जगहों पर नर्सिंग होम के निवासियों को टीके के बजाय अनजाने में प्लेसबो का इंजेक्शन लगाया गया हो, लेकिन इंजेक्शन न लेने वाले निवासियों में कोविड की मृत्यु दर अधिक होती। हमने प्लेसीबो को जिम्मेदार ठहराते हुए पक्षपाती (झूठे) वीई की गणना की होगी।

पूर्वाग्रह कितना प्रबल है? जनसंख्या में टीकाकरण न कराने वाली आबादी की तुलना में सामान्य "सामान्य मृत्यु दर" अनुपात क्या है? यदि हम अनुपात - पूर्वाग्रह कारक - जानते हैं तो हम वीई के पक्षपाती अनुमानों को कम से कम मोटे तौर पर सही अनुमानों से बदल सकते हैं। यह बिल्कुल भी सुधार न करने से बेहतर है।

सौभाग्य से, हमारे पास उन अध्ययनों से इस अनुपात के अनुमान उपलब्ध हैं जिनमें दोनों समूहों में गैर-कोविड मृत्यु दर की तुलना की गई है। चूंकि कोविड टीकों से गैर-कोविड मृत्यु दर में कमी आने की उम्मीद नहीं है, इसलिए 1 से अधिक कोई भी अनुपात पूर्वाग्रह कारक का अनुमान है। (सरलता के लिए, मैं इस अनुपात पर टीके से संबंधित मृत्यु के प्रभाव को अनदेखा करता हूं।)

यूएस और यूके के आंकड़ों के आधार पर, पूर्वाग्रह कारक की निचली सीमा लगभग 1.5 है, और संभावित मूल्य 2 और 3 के बीच है: सामान्य तौर पर, टीकाकरण न कराने वालों की मृत्यु दर टीकाकरण करने वालों की मृत्यु दर से 2 से 3 गुना अधिक होती है। . उम्र और अन्य कारकों के आधार पर कुछ भिन्नता अपेक्षित है।

मैं यहां अमेरिका में किए गए एक बड़े समूह अध्ययन से एक उदाहरण (तालिका) दिखाता हूं (जहां बिना टीकाकरण वाले समूह को बाद में टीकाकरण कराने वालों द्वारा "कमजोर" कर दिया गया था)।

कोविड-19 से संबंधित मृत्यु के सापेक्ष जोखिम (या जोखिम अनुपात) स्वस्थ टीका लगवाने वालों के पूर्वाग्रह को दर्शाते हैं। ये सभी 1 से कम हैं, जिसका अर्थ है कि कोविड के विरुद्ध टीका लगवाने वालों की मृत्यु (कोविड-19 से संबंधित कारणों से नहीं!) उनके टीका न लगवाने वाले समकक्षों की तुलना में कम थी। इन संख्याओं का व्युत्क्रम पूर्वाग्रह कारक है, जो 2 और 3 के बीच है, कुल मिलाकर और अधिकांश आयु समूहों में, जिनमें सबसे वृद्ध समूह (2.2) भी शामिल है।

एक बार जब पूर्वाग्रह कारक का अनुमान लगाया जाता है, मान लीजिए 2, तो पक्षपाती वीई का सुधार सरल है।

उदाहरण के लिए, स्वीडन से प्राप्त लगभग 50 प्रतिशत के पक्षपातपूर्ण प्रभाव अनुमान (VE) पर विचार करें, जो नर्सिंग होम में रहने वाले टीकाकृत और गैर-टीकाकृत निवासियों की तुलना पर आधारित था। 50 प्रतिशत का VE 0.5 के (पक्षपाती) जोखिम अनुपात से प्राप्त होता है: टीकाकृत लोगों में कोविड से मृत्यु का जोखिम आधा प्रतीत होता है , या इसके विपरीत: गैर-टीकाकृत लोगों में कोविड से मृत्यु का जोखिम दोगुना प्रतीत होता है (संभवतः इसलिए क्योंकि उन्हें टीका नहीं लगाया गया था)। चूंकि बाद वाले लोगों में शुरू से ही मृत्यु का जोखिम दोगुना है , इसलिए टीकाकरण से कोई फर्क नहीं पड़ा है। पक्षपातपूर्ण जोखिम अनुपात (0.5) को पूर्वाग्रह कारक (2) से गुणा करने पर शून्य प्रभाव (जोखिम अनुपात = 1) और सही VE (0 प्रतिशत) प्राप्त होता है।

यदि पूर्वाग्रह कारक केवल 1.5 था, तो स्वीडन से 50 प्रतिशत के पक्षपाती वीई को 25 प्रतिशत तक सही किया जाएगा, जो अत्यधिक प्रभावी टीके की तुलना में निरर्थक के बहुत करीब है।

सुधार विधि अनुमानित है, और स्वस्थ टीका लगवाने वालों का पूर्वाग्रह ही एकमात्र कारण नहीं है। यदि हम अन्य पूर्वाग्रहों को भी दूर कर पाते, तो हमें क्या सकारात्मक परिणाम देखने को मिलते ?

हमें अवलोकन संबंधी अध्ययनों में जटिल पूर्वाग्रहों से जूझना पड़ता है क्योंकि हमारे पास मृत्यु दर के समापन बिंदु के साथ यादृच्छिक परीक्षण नहीं हैं। और यह निंदनीय से कम नहीं है। मैं यह समझाकर अपनी बात समाप्त करूंगा कि यह निंदनीय क्यों है और इसमें कोई डेटा क्यों नहीं है।

जब यादृच्छिक परीक्षण शुरू किए गए थे, तब इस महामारी को "नर्सिंग होम महामारी" कहा जा सकता था क्योंकि कोविड से होने वाली 30 से 60 प्रतिशत मौतें नर्सिंग होम में हुई थीं । स्वीडन इसका एक प्रमुख उदाहरण था ।

इसे ध्यान में रखते हुए, महामारी विज्ञान में प्रथम वर्ष का कोई भी छात्र आपको बताएगा कि कोविड वैक्सीन का पहला प्लेसबो-नियंत्रित यादृच्छिक परीक्षण नर्सिंग होम में आयोजित किया जाना चाहिए था, जो "कठिन समापन बिंदु" - अस्पताल में भर्ती और मृत्यु पर निर्भर था। हमें न केवल सबसे अधिक पीड़ित आबादी में लाभ स्थापित करना चाहिए, बल्कि अपेक्षित मृत्यु दर को देखते हुए, ऐसा परीक्षण सांख्यिकीय रूप से कुशल होगा। यह भर्ती और अनुवर्ती कार्रवाई के मामले में भी अत्यधिक व्यवहार्य होता। कोविड वैक्सीन के यादृच्छिक परीक्षण से कोई सार्थक मृत्यु दर डेटा न होना वास्तव में निंदनीय है। किसे जवाबदेह ठहराया जाना चाहिए?

ऐसा कोई परीक्षण शुरू नहीं किया गया क्योंकि बड़े पैमाने पर टीकाकरण के लिए मोटी रकम खर्च होने वाली थी। इसलिए, फार्मास्युटिकल उद्योग ने, सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारियों की मौन सहमति से, युवा और स्वस्थ आबादी में मृत्यु के बजाय रोगसूचक संक्रमण को अंतिम बिंदु के रूप में केंद्रित किया। इसके अलावा, बुजुर्गों में क्षीण प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया को जानते हुए, उन्हें संभवतः डर था कि नर्सिंग होम के निवासियों में मृत्यु दर के समापन बिंदु के अध्ययन से अच्छे परिणाम नहीं मिलेंगे। और अनुकूल होने पर भी, बड़े पैमाने पर टीकाकरण को अधिकृत करने के लिए परिणाम पर्याप्त नहीं हो सकते हैं।

महामारी के दौरान सार्वजनिक स्वास्थ्य संबंधी ग़लतियों की सूची में, हमें कम से कम एक गैर-फ़िसीशन जोड़ना चाहिए: नर्सिंग होम के निवासियों में टीके की प्रभावशीलता के यादृच्छिक परीक्षणों की मांग करने में विफलता। मुझे संदेह है कि यदि इस तरह के परीक्षण जल्दी ही आयोजित किए गए होते, तो "वैक्सीन मैंडेट" की Google खोज से 100 मिलियन परिणाम नहीं मिलते।