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वैक्सीन की प्रभावशीलता में भ्रम

वैक्सीन की प्रभावशीलता में भ्रम

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2021 में, हमारे पास ऐसे दृश्यों की भरमार थी जो हमें दिखाते थे कि एमआरएनए टीके कोविड से होने वाली मौतों के खिलाफ कितने प्रभावी थे। उदाहरण के लिए, हमने देखा कि 2-खुराक प्रोटोकॉल पूरा करने वालों की कोविड मृत्यु दर का ग्राफ टीकाकरण न कराने वालों की तुलना में काफी कम था। बात को मजबूत करने के लिए, हमें विभिन्न आयु समूहों में या आयु समायोजन के बाद एक सुसंगत पैटर्न दिखाया गया।

इसमें से अधिकांश एक भ्रम था। उस समय, वे इसके लिए तुलनीय ग्राफ़ प्रदर्शित नहीं करते थे गैर-कोविड मौतें। यदि उन्होंने ऐसा किया, हमने देखा होगा टीकाकरण करने वालों का प्रदर्शन भी बेहतर रहा गैर-कोविड मृत्यु दर। निःसंदेह, किसी को भी यह उम्मीद नहीं है कि ये टीके कैंसर, हृदय रोग, स्ट्रोक आदि से होने वाली मृत्यु को रोक सकेंगे।

RSI झूठाअसंबंधित कारणों से होने वाली मौतों के खिलाफ कोविड टीकों की प्रभावशीलता कोई नई बात नहीं है। इसी तरह की छद्म प्रभावशीलता की खोज बहुत पहले की गई थी फ्लू के टीके. इसे "स्वस्थ टीका प्रभाव" कहा जाता है। विभिन्न कारणों से, टीकों से असंबंधित, जिन लोगों को टीका लगाया जाता है, उनका पृष्ठभूमि स्वास्थ्य (औसतन) उन लोगों की तुलना में बेहतर होता है, जिन्हें टीका नहीं लगाया गया है, और इसलिए, फ्लू और कोविड सहित "किसी भी चीज" से उनके मरने की संभावना कम होती है। टीका लगाया गया हो या नहीं, उनके बिना टीकाकरण वाले समकक्षों की तुलना में उनकी कोविड मृत्यु दर कम होती। 

जब हम कोविड (या फ्लू) टीकों के प्रभाव का अनुमान लगाने का प्रयास करते हैं, तो स्वस्थ टीके का प्रभाव स्वस्थ टीके में बदल जाता है पूर्वाग्रह, विकृति का एक स्रोत जिसे हटाया जाना चाहिए। (इसके विपरीत, हम इसे "अस्वस्थ असंबद्ध" पूर्वाग्रह कह सकते हैं।) हालाँकि, इस विषय पर शोध विरल रहा है। न तो फार्मास्युटिकल उद्योग और न ही सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारियों को यह पता लगाने में कोई दिलचस्पी है कि आम टीके उतने प्रभावी नहीं थे जितना वे दावा करते थे, या शायद बिल्कुल भी प्रभावी नहीं थे।

हाल ही में एक अध्ययन चेक गणराज्य ने कोविड टीकों और स्वस्थ टीका प्रभाव पर वैज्ञानिक साहित्य में महत्वपूर्ण योगदान दिया है। सबसे पहले, लेखकों ने इसकी सार्वभौमिक प्रकृति को समर्थन देते हुए, इस घटना को दूसरे देश में देखा। दूसरा, वे स्पष्ट प्रमाण देते हैं कि जिन लोगों ने टीका लगवाना चुना (या उन्हें मजबूर किया गया) वे वास्तव में अधिक स्वस्थ थे। तीसरा, वे दिखाते हैं कि घटना खुराक के अनुक्रम के अनुरूप है, जैसा कि स्पष्ट था यूके डेटा बूस्टर खुराक के लिए. जिन लोगों ने अगली खुराक लेना जारी रखा वे उन लोगों की तुलना में अधिक स्वस्थ थे जिन्होंने अगली खुराक नहीं ली। अंत में, वे प्रदर्शित करते हैं कि उनके डेटा में देखे गए पैटर्न को सिम्युलेटेड डेटा द्वारा पुन: प्रस्तुत किया जा सकता है जब किसी टीके का कोई प्रभाव न हो और केवल स्वस्थ टीका प्रभाव ही कार्य कर रहा है। यह पढ़ने लायक है कागज़ पूर्ण रूप से, चाहे आप वैज्ञानिक हों या नहीं।

अध्ययन में क्या किया गया?

लेखकों ने कोविड लहरों की अवधि में और कम (लगभग नहीं) कोविड मौतों की अवधि में सर्व-कारण मृत्यु की दरों की गणना की। उत्तरार्द्ध अनिवार्य रूप से गैर-कोविड मृत्यु की दरें हैं, जिसका अर्थ है कि इन अवधि के दौरान कोविड टीकों का कोई भी "प्रभाव" एक छद्म प्रभाव है। यह अकेले स्वस्थ टीकाकारण घटना है। प्रत्येक अवधि में, उन्होंने टीकाकरण न कराने वाले और टीका लगाए गए लोगों के विभिन्न समूहों के बीच मृत्यु दर की तुलना की। 

मैं एक प्रमुख विषय पर चर्चा करूंगा: झूठा2-खुराक प्रोटोकॉल का प्रभाव, दूसरी खुराक के चार सप्ताह बाद शुरू होता है जब लोगों को पूरी तरह से सुरक्षित माना जाता है। उस समूह बनाम असंबद्ध लोगों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए, मैंने चित्र 2 में तिरछे तीर जोड़े। ध्यान दें कि ये पट्टियाँ कम कोविड मौतों (हरा पैनल) वाली अवधि में मौतों की दरें दिखाती हैं, गिनती नहीं। फिर, हालांकि ये किसी भी कारण से होने वाली मौतें हैं, 99.7% मौतें कोविड से संबंधित नहीं थीं। इसलिए, उन्हें गैर-कोविड मृत्यु की दर माना जा सकता है, और मैं उन्हें यही कहूंगा।

प्रत्येक आयु वर्ग में, प्रभावी ढंग से टीका लगाए गए (पीले) लोगों में गैर-कोविड मृत्यु दर असंबद्ध (काले) लोगों में मृत्यु दर की तुलना में बहुत कम है।. निस्संदेह, यह टीकों का छद्म प्रभाव है। यह स्वस्थ टीका प्रभाव है, या पूर्वाग्रह है जब कोविड से होने वाली मृत्यु के खिलाफ वास्तविक प्रभावशीलता का अनुमान लगाने की कोशिश की जा रही है।

लेखकों ने कृपया अपना डेटा प्रदान किया, जिसे निम्न-कोविड अवधि के लिए मेरी तालिका में संक्षेपित किया गया है।

जैसा कि आप गणना से देख सकते हैं, "पूर्वाग्रह कारक" (अंतिम पंक्ति) टीकाकरण के छद्म प्रभाव का उलटा है। यह हमें बताता है कि कम से कम 2 सप्ताह पहले 4-खुराक प्रोटोकॉल पूरा करने वालों की तुलना में "सामान्य तौर पर" बिना टीकाकरण वाले लोगों के मरने की कितनी अधिक संभावना है। औपचारिक तौर पर इसे पूर्वाग्रह ही कहा जाना चाहिए सुधार कारक, लेकिन हम इसे छोटा रखेंगे।

मेरी अगली तालिका चेक गणराज्य के परिणामों की तुलना वहां के डेटा से करती है यूके और अमेरिका समान आयु समूहों में (उपलब्ध डेटा से मेरी गणना)।

विशेष रूप से, विभिन्न देशों और संस्कृतियों के डेटा में पूर्वाग्रह कारक एक संकीर्ण सीमा में भिन्न होता है: 2 और 3.5 के बीच। सबसे अधिक आयु वर्ग में यह कम है लेकिन फिर भी कम से कम 2 है। कुल मिलाकर, पूरी तरह से टीका लगाए गए लोगों की तुलना में टीकाकरण न कराने वालों की विभिन्न कारणों से मृत्यु होने की संभावना दो से तीन गुना अधिक है। 

अन्य आंकड़ों से संकेत मिलता है कि समय के साथ अंतर कम हो गया (क्योंकि समय बीतने के साथ बिना टीकाकरण वाले बचे लोग "स्वस्थ" थे और कम स्वस्थ लोगों में से कुछ की मृत्यु हो गई), लेकिन यह कुछ हफ्तों तक नहीं बल्कि महीनों तक चला। जब तीसरी खुराक पेश की गई, तो स्वस्थ लोग तीन खुराक वाले समूह में चले गए, और "केवल दो खुराक" वाले बीमार समूह को पीछे छोड़ दिया। परिणामस्वरूप, अब दो-खुराक वाला समूह तैयार होता दिख रहा है उच्चतर टीकाकरण न कराने वालों की तुलना में मृत्यु दर। इस अवलोकन को गलती से टीके से संबंधित मौतों के सबूत के रूप में व्याख्या किया गया था (जो निस्संदेह हुआ).

स्वस्थ टीकाकरण पूर्वाग्रह को दूर करने के लिए, हम पूर्वाग्रह कारक द्वारा कोविड मृत्यु के पक्षपाती दर अनुपात को गुणा करते हैं, यथा व्याख्यायित अन्यत्र. उदाहरण के लिए, यदि कोविड मृत्यु का पक्षपाती दर अनुपात 0.4 (60% "वैक्सीन प्रभावशीलता") है और पूर्वाग्रह कारक 2.5 है, तो कोविड मृत्यु पर सही प्रभाव 0.4 x 2.5 = 1 है, जो 0% टीका प्रभावशीलता है। 

(गणित की समझ रखने वाले लोग यह पहचानेंगे कि सुधार की गणना इस प्रकार भी की जा सकती है: कोविड से होने वाली मृत्यु के पक्षपाती दर अनुपात को गैर-कोविड मृत्यु के पक्षपाती दर अनुपात से विभाजित किया जाता है।)

मैं स्वस्थ टीका पूर्वाग्रह और सुधार के बाद वास्तविक प्रभावशीलता के एक और उदाहरण के साथ अपनी बात समाप्त करूंगा।

A अध्ययन अमेरिकी दिग्गजों ने पीसीआर परीक्षण (नीचे चित्र) के बाद पूरी तरह से टीका लगाए गए और बिना टीकाकरण वाले बुजुर्ग लोगों के जीवित रहने के ग्राफ प्रस्तुत किए। मैं सकारात्मक पीसीआर के बाद होने वाली मृत्यु को "कोविड मृत्यु" और नकारात्मक पीसीआर के बाद होने वाली मृत्यु को "गैर-कोविड मृत्यु" मानूंगा। निःसंदेह, यह केवल एक अनुमान है, लेकिन कागज से हम दो प्रकार की मृत्यु के बीच अंतर करने के लिए बस इतना ही प्राप्त कर सकते हैं। कोविड टीकों का अध्ययन शायद ही कभी टीकाकरण की स्थिति के आधार पर गैर-कोविड मृत्यु पर डेटा रिपोर्ट करता है, इसलिए हमें अक्सर ऐसा डेटा प्राप्त करना पड़ता है जो भी उपलब्ध कराया गया है.

मैंने तीन समय बिंदुओं पर मृत्यु के जोखिम का अनुमान लगाया, जहां जोड़ीवार तुलना के लिए जीवित रहने की संभावनाएं वाई-अक्ष (2% अंतराल) पर निशान के करीब थीं। मेरे मोटे अनुमान नीचे व्यस्त तालिका में संक्षेपित हैं।

जैसा कि आप देख सकते हैं, स्वस्थ टीका पूर्वाग्रह को सही करने से प्रभावशीलता का अनुमान लगभग 70% से लगभग 10% तक बदल गया है। और यह कोविड टीकों के अवलोकन संबंधी अध्ययन में एकमात्र पूर्वाग्रह नहीं है। मृत्यु के कारण का विभेदक गलत वर्गीकरण है एक और मजबूत पूर्वाग्रह. यदि सभी पूर्वाग्रहों को दूर किया जा सका तो क्या कोई प्रभावशीलता बची रहेगी? क्या वाकई जान बच गयी इन टीकों से?

मैं अपनी बात कोविड टीकों पर नहीं, बल्कि फ्लू के टीकों पर एक टिप्पणी के साथ समाप्त करूंगा।

यदि आप यूएस सीडीसी को देखें वेबसाइट , आपको प्रत्येक वर्ष फ़्लू शॉट की प्रभावशीलता पर डेटा मिलेगा। आमतौर पर, बुजुर्गों में यह 50% (0.5 का जोखिम अनुपात) से अधिक नहीं होता है। अब तक, आपको 2 के पूर्वाग्रह कारक के साथ, सही प्रभावशीलता की गणना करने में सक्षम होना चाहिए।



ए के तहत प्रकाशित क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनेशनल लाइसेंस
पुनर्मुद्रण के लिए, कृपया कैनोनिकल लिंक को मूल पर वापस सेट करें ब्राउनस्टोन संस्थान आलेख एवं लेखक.

Author

  • आइल शाहर

    डॉ. इयाल शहर महामारी विज्ञान और बायोस्टैटिस्टिक्स में सार्वजनिक स्वास्थ्य के मानद प्रोफेसर हैं। उनका शोध महामारी विज्ञान और कार्यप्रणाली पर केंद्रित है। हाल के वर्षों में, डॉ. शाहर ने अनुसंधान पद्धति में भी महत्वपूर्ण योगदान दिया है, विशेष रूप से कारण आरेखों और पूर्वाग्रहों के क्षेत्र में।

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