टीकाकरण के बाद लंबे समय तक सेंसरशिप

चार साल हो गए जब दुनिया बचायाया, नहीं, चमत्कारी कोविड mRNA टीकों द्वारा।

इस विषय पर मेरे पहले पत्र को एक बायोमेडिकल जर्नल के संपादक द्वारा अस्वीकार किए जाने के बाद भी कई साल हो चुके हैं। और कोविड वैक्सीन पर अस्वीकृत पत्रों की मेरी केस सीरीज़ बढ़ती जा रही है। स्कोर अब 5:0 है। हाल ही में अंतिम अस्वीकृति एक बायोमेडिकल जर्नल के संपादक द्वारा की गई थी। संक्रमण का जर्नल, जहाँ "प्रत्येक अंक आपके लिए ... एक जीवंत पत्राचार अनुभाग भी लाता है।" मेरे बेजान पत्र में एक का जिक्र था अध्ययन ऑस्ट्रिया में स्वस्थ टीकाकरण के प्रति पूर्वाग्रह

क्या मेरी केस सीरीज कार्य-कारण का अनुमान लगाने के लिए पर्याप्त बड़ी है? शायद है। बेशक, सामान्य कारण खराब गुणवत्ता वाला विज्ञान हो सकता है। क्या मैं शायद एक खंडन करने वाला अवलोकन प्रस्तुत कर सकता हूँ? मेरा दूसरा अक्षर (द्वारा अस्वीकृत नुकीला) ने 2021 में वही उजागर किया होगा जो होएग एट अल ने 2023 में उजागर किया था। पत्र जो किसी तरह अंदर आ गया मेडिसिन के न्यू इंग्लैंड जर्नलमुझे लगता है कि वह एक लापरवाह संपादक है। शायद अब वह संपादक नहीं रहा।

मुझे यकीन है कि मेरा पाँचवाँ अस्वीकृत पत्र सिर्फ़ एक और खराब लिखा हुआ पाठ था जिसका कोई वैज्ञानिक महत्व नहीं था। निश्चित रूप से इसका इस संभावना से कोई लेना-देना नहीं था कि पत्र और लेखकों के जवाब से परेशान करने वाले निष्कर्ष निकल सकते थे। इसलिए, मैं अपना पत्र यहाँ साझा करता हूँ। आप ही निर्णय लेंगे फिरयोग्य या अयोग्य?

इसे और अधिक रोचक बनाने के लिए, मैं उस विश्लेषण को शामिल करूँगा जिसका उल्लेख पत्र में किया गया था (बिना मेरे डरावने परिणाम का खुलासा किए)। हालाँकि, इसकी गणना करना मुश्किल नहीं था। पेपर में वैक्सीन से संबंधित मौतों के सबूत दिखाए गए हैं - कोविड से - उन लोगों में इंजेक्शन के दो सप्ताह के भीतर जो पहले संक्रमित हो चुके थे। या मैं इसे और अधिक रूढ़िवादी तरीके से कहूँ: यह सबूत कम से कम 2021 की शरद ऋतु में कोविड से होने वाली मौतों के खिलाफ वैक्सीन की प्रभावशीलता के लिए पेपर के सबूत जितना ही अच्छा है।

पत्र

15 मई 2025

संक्रमण का जर्नल

संपादक को:

रीडमैन एवं अन्य ने ऑस्ट्रिया में स्वस्थ टीकाकृत व्यक्ति की परिघटना का एक विचारशील, व्यापक विश्लेषण प्रस्तुत किया है, जिसमें एक नवीन दृष्टिकोण भी शामिल है।¹ कई चरों पर टीका न लगाए गए लोगों को टीका लगाए गए लोगों से मिलान किया गया, और लेखकों ने विभिन्न खुराकों के पूरा होने के दो सप्ताह बाद कई परिणामों की तुलना की। तालिका 3 (लेख) और तालिकाएँ S44-S45 (पूरक दस्तावेज़) सभी कारणों से होने वाली मृत्यु दर, गैर-कोविड-19 मृत्यु दर और कोविड-19 मृत्यु दर के परिणाम दिखाती हैं।  

चूंकि स्वस्थ टीका लगवाने वालों का पूर्वाग्रह समय के साथ कम होता जाता है, इसलिए मिलान किए गए समूहों के विश्लेषण को 4 सप्ताह और 8 सप्ताह तक विस्तारित करना दिलचस्प होगा। कई अध्ययनों ने टीकाकरण के एक से दो महीने बाद की प्रभावशीलता का अनुमान लगाया है, जो कभी-कभी COVID-19 लहर की अवधि के साथ मेल खाता है। 

लेखक सुधार की एक प्रारंभिक विधि का उल्लेख करते हैं, जो पूर्व घटना दर अनुपात समायोजन के विचार से ली गई है।^2-5 कोविड-19 मृत्यु दर के जोखिम अनुपात को गैर-कोविड-19 मृत्यु दर के जोखिम अनुपात से विभाजित किया जाता है। हालांकि यह सही नहीं है, लेकिन जब अनुवर्ती कार्रवाई बढ़ाई जाती है और कोविड-19 मौतों की संख्या बड़ी होती है, तो यह अधिक जानकारी प्रदान कर सकता है। 19 कोविड-19 मौतों (तालिका 3, पूर्ण प्राथमिक टीकाकरण) के लिए विधि को लागू करना अभी भी पूर्वाग्रह को दूर करने के लिए पर्याप्त है। प्राथमिक सुधार के बाद, अनुपात अब 1 से कम नहीं है, चाहे जोखिम अनुपात या दर अनुपात का उपयोग किया जाए।

दूसरी ओर, ऐसा प्रतीत होता है कि तालिका S44-S45 में दर अनुपातों को जोखिम अनुपात के रूप में गलत लेबल किया गया था तथा जोखिम अनुपातों को समायोजित किया गया था।

निष्ठा से,

इयाल शहर, एमडी, एमपीएच

प्रोफ़ेसर एमेरिटस

एरिजोना विश्वविद्यालय

संदर्भ:

1. रीडमैन यू, चालुपका ए, रिक्टर एल, एट अल. पहले से संक्रमित SARS-CoV-2 टीकाकरण प्राप्तकर्ताओं में अंतर्निहित स्वास्थ्य पूर्वाग्रह: एक कोहोर्ट अध्ययन। संक्रमण का जर्नल, खंड 90, अंक 6, 2025, 106497, आईएसएसएन 0163-4453, https://doi.org/10.1016/j.jinf.2025.106497
2. टैनन आर.एल., वेनर एम.जी., झी डी. एंजियोटेंसिन-परिवर्तित एंजाइम अवरोधकों के दो यादृच्छिक परीक्षणों के दोहराए गए अध्ययन: संकेत द्वारा अनिर्धारित भ्रम को समायोजित करने के लिए 'पूर्व घटना दर अनुपात' का आगे का अनुभवजन्य सत्यापन। फार्माकोएपिडेमिओल ड्रग सेफ2008 जुलाई;17(7):671-85. doi: 10.1002/pds.1584. पीएमआईडी: 18327852
3. पालिंकास ए, सैंडोर जे. हंगरी में महामारी की तीसरी लहर के दौरान वयस्कों में सभी कारणों से होने वाली मृत्यु दर को रोकने में कोविड-19 टीकाकरण की प्रभावशीलता: राष्ट्रव्यापी पूर्वव्यापी कोहोर्ट अध्ययन। टीके (बेसल)। 2022 जून 24;10(7):1009. doi: 10.3390/vaccines10071009. PMID: 35891173; PMCID: PMC9319484.
4. अटानासोव वी, बैरेटो एन, व्हिटल जे, एट अल. एक नए उपाय का उपयोग करके मृत्यु के खिलाफ COVID-19 वैक्सीन की प्रभावशीलता को समझना: COVID अतिरिक्त मृत्यु दर प्रतिशत। टीके (बेसल)। 2023 फरवरी 7;11(2):379. doi: 10.3390/vaccines11020379. PMID: 36851256; PMCID: PMC9959409.
5. शाहर ई. स्वस्थ टीकाकृत पूर्वाग्रह को दूर करने के तरीकों पर। महामारी विज्ञान और सांख्यिकी में विषय. अमेज़न किंडल ईबुक (2025)

अस्वीकृति

दो दिन बाद, मेरे इनबॉक्स में एक संदेश आया जिसमें कुछ अजीबोगरीब बातें थीं। 

पांडुलिपि संख्या: YJINF-D-25-00940
लेख का शीर्षक: संपादक को पत्र
संवाददाता लेखक: प्रोफेसर एमेरिटस इयाल शाहर
प्रस्तुतकर्ता: जर्नल ऑफ इंफेक्शन

प्रिय प्रोफेसर एमेरिटस शाहर,

जर्नल ऑफ इंफेक्शन में अपनी पांडुलिपि जमा करने के लिए बहुत-बहुत धन्यवाद। दुर्भाग्य से हमें प्रकाशित करने के लिए हमारे पास जगह की तुलना में बहुत अधिक पेपर प्राप्त होते हैं और इसलिए हम सीमित संख्या में सबमिशन संसाधित कर सकते हैं। दुर्भाग्य से, संपादकों द्वारा विचार-विमर्श के बाद, इस पेपर को पर्याप्त प्राथमिकता नहीं मिली। कृपया ध्यान दें कि हम अस्वीकार किए गए निर्णय के साथ पेपर को फिर से जमा करने को प्रोत्साहित नहीं करते हैं।

मुझे इस प्रतिकूल निर्णय के लिए खेद है तथा हम अस्वीकृति के लिए अधिक विशिष्ट कारण नहीं बता सकते, तथा मुझे आशा है कि आप भविष्य में भी जर्नल ऑफ इंफेक्शन में अपना कार्य प्रस्तुत करते रहेंगे।

भवदीय,

प्रोफेसर रॉबर्ट चार्ल्स रीड
संपादक (एडिटर)
संक्रमण का जर्नल

मुझे थोड़ा आश्चर्य हुआ। दिलचस्प बात यह है कि बॉयलरप्लेट पाठ अस्वीकृत पांडुलिपियों (पत्रों) के लिए लिखा गया था। क्या उनके पास अस्वीकृत पत्रों के लिए तुलनीय पाठ नहीं है? इस पत्रिका द्वारा कितनी बार पत्रों को अस्वीकृत किया जाता है? आपका अनुमान मेरे अनुमान जितना ही सही है। शायद यह मेरे अनुमान से भी मिलता-जुलता हो।

विश्लेषण

नीचे दी गई संख्याएँ लेख में दी गई तालिका 3 से ली गई हैं (2 संस्करण, सही किया गया)। ये वे डेटा और परिणाम हैं जिनका संदर्भ मेरे पत्र में है। विश्वास सीमा अनुपात जोड़ा गया (मेरी गणना)। मैं इस सांख्यिकीय सूचकांक पर बाद में और लिखूंगा, लेकिन संख्या जितनी छोटी होगी, अनुमानित जोखिम अनुपात (एचआर) उतना ही बेहतर होगा।

टेबल्सटीकाकरण के बाद दो सप्ताह में वैक्सीन की खुराक की संख्या के अनुसार कोविड और गैर-कोविड मृत्यु दर के लिए जोखिम अनुपात (एचआर) और 95% विश्वास अंतराल (सीआई)। नियंत्रण (उस समय अवधि में टीका नहीं लगाए गए) को आयु समूह, लिंग और नर्सिंग होम निवास के आधार पर टीका लगाए गए लोगों के प्रत्येक समूह से मिलान किया गया।

मृत्यु के जोखिम अनुपात मिलान किए गए समूहों से आए थे, इसलिए आयु, लिंग और नर्सिंग होम निवास के आधार पर भ्रम को दूर किया गया। टीकाकरण की तिथि पर टीकाकरण न किए गए लोगों का भी मिलान किया गया था, इसलिए समय के रुझानों के आधार पर भ्रम से बचा गया। शेष भ्रम स्वस्थ टीकाकृत घटना है। टीका लगाए गए लोग औसतन अपने गैर-टीकाकृत समकक्षों की तुलना में अधिक स्वस्थ होते हैं, और इसलिए, उनकी कोविड मृत्यु दर कम होने की उम्मीद है, भले ही उन्हें प्लेसीबो का इंजेक्शन लगाया गया हो। आप देख सकते हैं कि उनमें मृत्यु का जोखिम गैर-कोविड कारण कम था (खतरा अनुपात < 1)। ऐसा इसलिए है क्योंकि वे स्वस्थ थे, न कि इसलिए कि कोविड वैक्सीन रामबाण है। स्वस्थ टीकाकृत घटना प्रतीत होती है सार्वभौमयह दो सप्ताह के बाद भी गायब नहीं होता है।

हालांकि, लेखकों ने उन कट्टर लोगों को नहीं चुना जिन्हें टीका नहीं लगाया गया था। वे लिखते हैं: "टीका नहीं लगाए गए नियंत्रण समूह में संबंधित मिलान किए गए टीकाकरण दिवस के 14 दिन बाद तक कोई भी दस्तावेजित टीकाकरण नहीं था।"

इसका मतलब यह है कि स्वस्थ टीका लगवाने वाले लोगों के प्रति पूर्वाग्रह का अनुमान उस समूह के खिलाफ लगाया गया था जिसमें बाद में टीका लगवाने वाले लोग शामिल थे। वास्तविक पूर्वाग्रह बड़ा हो सकता है।

उपरोक्त तालिका पर वापस जाएं।

कोविड मृत्यु के सभी जोखिम अनुपात 1 से छोटे हैं, और वे सभी पक्षपाती हैं। उस समय अवधि (दो सप्ताह) में कोई लाभ अपेक्षित नहीं है। जैसा कि मैंने अपने पत्र में लिखा है और अन्यत्रपूर्वाग्रह को दूर करने का एक तरीका है, जो कि बिल्कुल सही नहीं है, लेकिन बिना किसी सुधार के बेहतर है। कोविड मृत्यु के जोखिम अनुपात को गैर-कोविड मृत्यु के जोखिम अनुपात से विभाजित करें। 

इस मामले में, यदि परिणाम लगभग 1 है, तो पूर्वाग्रह हटा दिया गया था। यदि यह अभी भी 1 से नीचे है, तो पूर्वाग्रह पूरी तरह से हटाया नहीं गया था। यदि यह 1 से ऊपर है, तो हमें चिंतित होना चाहिए। क्या हम मृत्यु के बढ़ते जोखिम को देख रहे हैं जो स्वस्थ टीका लगाने वाले पूर्वाग्रह से छिपा हुआ था?

परिणाम तालिका में दिखाए गए हैं।

सुधार के बाद, पहले और दूसरे इंजेक्शन के दो सप्ताह के भीतर कोविड मृत्यु का जोखिम अनुपात क्रमशः 1.48 और 1.91 है। 

क्या यह सच है? संभवतः। टीकाकरण के तुरंत बाद का समय संक्रमण और मृत्यु के लिए जोखिम भरा होता है। मैंने इसे डेटा में देखा है। इजराइल, डेनमार्क, तथा स्वीडनअन्य लोगों ने भी इस बारे में लिखा है।

जहां तक ​​तीसरे इंजेक्शन (0.29/0.30=0.97) का सवाल है, मैं दो प्रतिस्पर्धी स्पष्टीकरण दे सकता हूं:

पहला वाला छोटा है। जो बदकिस्मत लोग टीका लगवाने के बाद अतिसंवेदनशील थे, वे एक या दो खुराक के बाद मर गए। तीसरी खुराक तक पहुंचने वालों में कोई भी अतिसंवेदनशील व्यक्ति नहीं बचा।

दूसरी व्याख्या लंबी है। कोविड मृत्यु (0.29) के लिए अनुमानित जोखिम अनुपात खराब है। यह केवल चार घटनाओं पर आधारित है। हम कैसे जान सकते हैं कि दो खुराक और एक खुराक के अनुमानों की तुलना में यह कितना खराब है? हम एक सूचकांक की गणना करते हैं जिसे विश्वास सीमा अनुपात कहा जाता है: ऊपरी सीमा को निचली सीमा से विभाजित किया जाता है। तीन खुराक प्राप्तकर्ताओं के लिए अनुपात 9.7 है जबकि 2.9 (दो खुराक) और 2.8 (एक खुराक) है।

यदि आप कई अध्ययनों से विश्वास सीमा अनुपात की गणना करते हैं, जैसा कि मैंने पिछले कुछ वर्षों में किया है, तो आप पाएंगे कि उचित आकार के अध्ययन लगभग 2 का अनुपात उत्पन्न करते हैं, और छोटे आकार के अध्ययन (कुछ घटनाएँ) 5 से अधिक अनुपात उत्पन्न करते हैं। जब एक श्रेणी में चार घटनाओं से निष्कर्ष निकाला जाता है, तो आपको 10 के करीब का अनुपात मिलता है। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि किसी अनुमान की योग्यता विश्वास सीमा अनुपात से विपरीत रूप से संबंधित होती है, न कि "सांख्यिकीय महत्व" से। मैं जल्दी ही समझाऊंगा कि ऐसा क्यों है।

अरबों लोगों को टीका लगाया जा चुका है, और हम 19 घटनाओं और 21 घटनाओं से निष्कर्ष निकालने का प्रयास कर रहे हैं, क्योंकि एक के बाद एक शोधपत्रों में टीकाकरण के बाद की प्रारंभिक अवधि के आंकड़ों को शामिल नहीं किया गया है। 

इसके अलावा, मिलान किए गए समूहों का विस्तारित अनुवर्ती वास्तविक वैक्सीन प्रभावशीलता के बारे में अद्वितीय जानकारी प्रदान कर सकता है क्योंकि टीकाकरण की तिथि पर टीकाकरण न किए गए लोगों का मिलान किया गया था। (टीकाकरण अभियान अक्सर कोविड तरंगों के साथ मेल खाते थे, जिससे भ्रम की स्थिति पैदा हुई।) लेखकों के पास लगभग सही शोध सेटिंग है: बड़े समूह, प्रमुख चर पर मिलान, और गैर-कोविड मौतों पर डेटा जो स्वस्थ टीका लगाए गए पूर्वाग्रह के बुनियादी सुधार की अनुमति देता है। लेकिन हमारे पास डेटा देखने की संभावना नहीं है क्योंकि मेरे पत्र में कोई योग्यता नहीं थी। हो सकता है कि कोई दूसरा पत्र इस पर बात करे और इसे स्वीकार कर लिया जाए। या शायद नहीं।

मैं अपने आरंभिक रूढ़िवादी वक्तव्य को पुनः दोहराना चाहता हूँ:

मैं यहां जो साक्ष्य प्रस्तुत कर रहा हूं, वह कम से कम 2021 में कोविड से होने वाली मृत्यु के विरुद्ध टीके की प्रभावशीलता के साक्ष्य के बराबर ही अच्छा है। 

नीचे दी गई संख्याएँ लेख में दी गई तालिका 2 से ली गई हैं (2 संस्करण, सही किया गया)। विश्वास सीमा अनुपात जोड़ा गया (मेरी गणना)।

जैसा कि आप देख सकते हैं, कोविड से होने वाली मौतों की संख्या मिलान किए गए समूहों की तुलना में कम है, और विश्वास सीमा अनुपात काफी बड़ा है। तीन खुराकों के लिए विश्वास सीमा अनुपात रिकॉर्ड तोड़ता है (20)।

मैं लेखकों और पाठकों को सुन सकता हूँ: "लेकिन ऊपर दिए गए सभी अनुमान सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं। विश्वास अंतराल की ऊपरी सीमा 1 से नीचे है, जिसका अर्थ है p-मान < 0.05.”

हां, हां। हालांकि, "सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण" वह नहीं है जो आप शायद सोचते हैं।

यह अनुमान की गुणवत्ता के बारे में नहीं है.

एक त्वरित पाठ्यक्रम (उन लोगों के लिए जो सांख्यिकी और भाषा विज्ञान में रुचि रखते हैं)

मेरा उदाहरण 3 खुराकों (ऊपर दी गई तालिका) से लिया गया है: एचआर (95% सीआई): 0.04 (0.01-0.20)। अनुमान (0.04) सांख्यिकीय रूप से अत्यधिक महत्वपूर्ण है।

तालिका की पहली पंक्ति में दिए गए सभी दावे (फैसले) झूठे हैं - निर्विवाद रूप से झूठे। वे "सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण" की दुर्भाग्यपूर्ण, गहरी गलत व्याख्या से निकले हैं, जिसकी ऐतिहासिक-भाषाई जड़ें हैं।

जब यह शब्द कई साल पहले गढ़ा गया था, तब विशेषण “महत्वपूर्ण” का एक अलग अर्थ था। 19वीं सदी के उत्तरार्ध में अंग्रेजी में इसका मतलब था कि अनुमान अभिव्यंजना शून्य के विरुद्ध सबूत (दिखाए)। यह वाक्यांश अनुमान की किसी भी आंतरिक गुणवत्ता को संदर्भित नहीं करता हैपिछले कुछ वर्षों में, "महत्वपूर्ण" शब्द के समकालीन अर्थ ने मूल अर्थ को बदल दिया है, गलती से अनुमान को ही गुण दे दिए गए हैं (महत्वपूर्ण, विश्वसनीय, भरोसेमंद, संयोग से होने की संभावना नहीं)।

इनमें से किसी भी व्याख्या का सांख्यिकीय परीक्षण में कोई आधार नहीं है। यह एक इच्छाधारी सोच है। शून्य परिकल्पना की अस्वीकृति अनुमान (परीक्षण सांख्यिकी के माध्यम से) पर आधारित है; यह अनुमान को किसी भी विश्वसनीयता से संपन्न नहीं करता है। यदि हम किसी अनुमान के यादृच्छिकता-संबंधी गुणों के बारे में जानना चाहते हैं, तो हमें केवल मानक त्रुटि पर निर्भर रहना होगा, और विश्वास सीमा अनुपात मानक त्रुटि पर तुच्छ गणित है। यह 1 के जितना करीब होगा, अनुमान उतना ही बेहतर होगा। एक चतुर महामारी विज्ञानी ने प्रस्तावित किया यह सूचकांक कई साल पहले, लेकिन कभी-कभी नए और वैध विचार लंबे समय तक निष्क्रिय रहते हैं।

आप पुस्तक में भाषाई कहानी पढ़ सकते हैं चाय चखती महिला: बीसवीं सदी में सांख्यिकी ने विज्ञान में कैसे क्रांति ला दी डेविड साल्सबर्ग द्वारा लिखित। पृष्ठ 98 पर एक पैराग्राफ़ आँख खोलने वाला है।

उपसंहार

उस पेपर पर लिखने के लिए बहुत कुछ है जिसमें 72 पृष्ठों का पूरक विश्लेषण शामिल है; इसमें से कुछ का “समीक्षा प्रक्रिया के दौरान अनुरोध किया गया था।” मैं शत्रुतापूर्ण समीक्षकों के साथ संघर्ष की कल्पना कर सकता हूँ जब विषय स्वस्थ टीकाकरण पूर्वाग्रह हो।

मेरे पास पहले से ही एक्सेल फ़ाइल में डेटा और विश्लेषण की लगभग 100 पंक्तियाँ हैं। (पूर्वावलोकन: तीसरी खुराक बेकार थी, और अधिक खुराकें और भी बदतर हो सकती थीं।) क्या मुझे प्रोफेसर रीड को पांडुलिपि भेजनी चाहिए, जिन्होंने आशा व्यक्त की थी कि मैं अपना काम प्रस्तुत करना जारी रखूंगा? संक्रमण का जर्नल?

मुझे इसके बारे में सोचने दें।

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