Brownstone » Makala ya Taasisi ya Brownstone » Mapitio na Uchunguzi wa Kiotomatiki wa Mafunzo Mbili ya Kinga ya COVID

Mapitio na Uchunguzi wa Kiotomatiki wa Mafunzo Mbili ya Kinga ya COVID

SHIRIKI | CHAPISHA | EMAIL

Kinga ina ufanisi gani baada ya kupona Covid kuhusiana na chanjo? An Utafiti wa Israeli na Gazit et al. iligundua kuwa waliochanjwa wana hatari mara 27 zaidi ya maambukizo ya dalili kuliko Covid iliyopona. Wakati huo huo, waliopewa chanjo walikuwa na uwezekano mara tisa wa kulazwa hospitalini kwa Covid. Kinyume chake, a Utafiti wa CDC na Bozio et al. madai kuwa Covid aliyepona ana uwezekano wa kulazwa hospitalini kwa Covid mara tano zaidi ya aliyechanjwa. Masomo yote mawili hayawezi kuwa sahihi. 

Nimefanya kazi katika elimu ya magonjwa ya chanjo tangu nilipojiunga na kitivo cha Harvard karibu miongo miwili iliyopita kama mtaalamu wa takwimu za viumbe. Sijawahi kuona tofauti kubwa kama hii kati ya masomo ambayo yanapaswa kujibu swali moja. Katika makala hii, mimi hutenganisha kwa uangalifu masomo yote mawili, kuelezea jinsi uchambuzi hutofautiana, na kueleza kwa nini utafiti wa Israeli ni wa kuaminika zaidi. 

Utafiti wa Israeli

Katika utafiti wa Israeli, watafiti walifuatilia watu 673,676 waliochanjwa ambao walijua hawakuwa na Covid na watu 62,833 ambao hawajachanjwa waliopona. Ulinganisho rahisi wa viwango vya Covid ifuatayo katika vikundi hivi viwili ungekuwa wa kupotosha. Waliopewa chanjo wana uwezekano mkubwa wa kuwa wakubwa na, kwa hivyo, wana uwezekano mkubwa wa kuwa na ugonjwa wa dalili, na kuwapa kundi lililopona Covid faida isiyo ya haki. Wakati huo huo, mgonjwa wa kawaida aliyechanjwa alipata chanjo hiyo muda mrefu baada ya mgonjwa wa kawaida aliyepona Covid kuugua. Wagonjwa wengi wa Covid waliona walipata maambukizi kabla ya chanjo hiyo kupatikana. Kwa sababu kinga hupungua kwa muda, ukweli huu utatoa faida isiyo ya haki kwa kikundi cha chanjo. 

Ili kufanya ulinganisho wa haki na usiopendelea, watafiti lazima walinganishe wagonjwa kutoka kwa vikundi viwili kwa umri na wakati tangu chanjo/ugonjwa. Hilo ndilo jambo ambalo waandishi wa utafiti walifanya, wakilinganisha pia jinsia na eneo la kijiografia.  

Kwa uchanganuzi wa kimsingi, waandishi wa utafiti waligundua kundi lililo na watu 16,215 ambao walikuwa wamepona kutoka kwa Covid na watu 16,215 waliolingana ambao walichanjwa. Waandishi walifuata vikundi hivi kwa muda ili kubaini ni wangapi walikuwa na utambuzi wa dalili wa ugonjwa wa Covid. 

Hatimaye, wagonjwa 191 katika kikundi cha chanjo na 8 katika kikundi kilichopona Covid walipata ugonjwa wa dalili wa Covid. Nambari hizi zinamaanisha kuwa waliochanjwa walikuwa na uwezekano wa mara 191/8=23 kuwa na ugonjwa wa dalili kuliko vile Covid ilivyopona. Baada ya kurekebisha uchanganuzi wa takwimu wa magonjwa yanayoambatana katika uchanganuzi wa urekebishaji wa vifaa, waandishi walipima hatari ya jamaa ya 27 na muda wa kujiamini wa 95% kati ya 13 na 57 uwezekano zaidi kwa waliochanjwa. 

Utafiti huo pia uliangalia kulazwa hospitalini kwa Covid; wanane walikuwa katika kikundi cha waliochanjwa, na mmoja kati ya Covid alipona. Nambari hizi zinaonyesha hatari ya jamaa ya 8 (95% CI: 1-65). Hakukuwa na vifo katika kundi lolote, kuonyesha kwamba chanjo na kinga ya asili hutoa ulinzi bora dhidi ya vifo. 

Huu ni utafiti wa moja kwa moja na unaoendeshwa vyema wa vikundi vya magonjwa ambayo ni rahisi kuelewa na kufasiriwa. Waandishi walishughulikia chanzo kikuu cha upendeleo kwa kulinganisha. Upendeleo mmoja ambao hawakushughulikia (kama ni changamoto kufanya) ni kwamba wale walio na Covid ya awali wanaweza kuwa na uwezekano mkubwa wa kufichuliwa hapo awali kupitia kazi au shughuli zingine. Kwa kuwa walikuwa na uwezekano mkubwa wa kufichuliwa hapo awali, wanaweza pia kuwa wamefichuliwa zaidi wakati wa kipindi cha ufuatiliaji. Hiyo inaweza kusababisha kukadiria kwa hatari za jamaa kwa ajili ya chanjo. Kunaweza pia kuwa na uainishaji mbaya ikiwa baadhi ya waliochanjwa bila kujua walikuwa na Covid. Hiyo pia ingesababisha kutothaminiwa. 

Uchunguzi wa CDC

Utafiti wa CDC haukuunda kundi la watu wa kufuata kwa muda. Badala yake, waligundua watu waliolazwa hospitalini wakiwa na dalili kama za Covid, na kisha wakatathmini ni wangapi kati yao waliopimwa kuwa na virusi dhidi ya Covid. Kati ya waliochanjwa, 5% walijaribiwa kuwa na VVU, wakati 9% kati ya Covid walipona. Hii ina maana gani? 

Ingawa waandishi hawakuitaja, wanakubali a de facto muundo wa udhibiti wa kesi. Ingawa si thabiti kama utafiti wa kundi, huu ni muundo ulioidhinishwa wa epidemiological. Ya kwanza kujifunza kuonyesha kuwa uvutaji sigara huongeza hatari ya saratani ya mapafu ilitumia muundo wa kudhibiti kesi. Walilinganisha wagonjwa waliolazwa hospitalini na saratani ya mapafu na wakapata wavutaji sigara wengi zaidi katika kundi hilo ikilinganishwa na wagonjwa wasio na saratani, ambao walihudumu kama udhibiti. Kumbuka kwamba kama wangezuia kikundi cha udhibiti kwa watu walio na (sema) mashambulizi ya moyo, wangejibu swali tofauti: ikiwa sigara ni sababu kubwa ya hatari ya saratani ya mapafu kuliko mashambulizi ya moyo. Kwa kuwa uvutaji sigara ni hatari kwa magonjwa yote mawili, makadirio hayo ya hatari yangetofautiana na yale waliyopata.  

Katika utafiti wa CDC juu ya kinga ya Covid, kesi ni wale wagonjwa waliolazwa hospitalini kwa ugonjwa wa Covid, wakiwa na dalili kama za Covid na mtihani mzuri. Hiyo inafaa. Vidhibiti vinapaswa kujumuisha sampuli wakilishi kutoka kwa idadi ya watu ambao wagonjwa wa Covid walitoka. Kwa bahati mbaya, sivyo ilivyo kwani watu wasio na Covid-hasi walio na dalili kama za Covid, kama vile nimonia, huwa ni wazee na dhaifu na magonjwa yanayoambatana. Pia wana uwezekano mkubwa wa kupewa chanjo. 

Tuseme tulitaka kujua kama utoaji wa chanjo ulifanikiwa kuwafikia sio watu wa zamani tu bali pia watu dhaifu walio na magonjwa mengine. Katika hali hiyo, tunaweza kufanya uchunguzi wa kikundi uliorekebishwa umri ili kubaini ikiwa waliochanjwa wana uwezekano mkubwa wa kulazwa hospitalini kwa matatizo ya kupumua yasiyo ya Covid kama vile nimonia. Hilo lingekuwa funzo la kuvutia kufanya. 

Shida ni kwamba utafiti wa CDC haujibu swali la moja kwa moja la ikiwa chanjo au kupona kwa Covid ni bora katika kupunguza hatari ya ugonjwa unaofuata wa Covid, au ikiwa utoaji wa chanjo ulifikia dhaifu. Badala yake, inauliza ni ipi kati ya hizi mbili ina saizi kubwa ya athari. Inajibu ikiwa chanjo au ahueni ya Covid inahusiana zaidi na kulazwa hospitalini kwa Covid au ikiwa inahusiana zaidi na kulazwa hospitalini kwa aina zingine za kupumua. 

Wacha tuangalie nambari. Kati ya kesi 413 (yaani, wagonjwa walio na Covid), 324 walichanjwa, huku 89 wakipona. Hiyo haimaanishi kuwa waliochanjwa wako kwenye hatari kubwa zaidi kwani huenda wakawa wengi wao. Ili kuweka nambari hizi katika muktadha, tunahitaji kujua ni wangapi katika watu wa chinichini waliopata chanjo dhidi ya Covid waliopona. Utafiti hautoi au hautumii nambari hizo, ingawa zinapatikana kutoka kwa angalau baadhi ya washirika wa data, ikiwa ni pamoja na HealthPartners na Kaiser Permanente. Badala yake, hutumia wagonjwa wasio na Covid-hasi walio na dalili kama vile kikundi chao cha kudhibiti, ambacho walikuwa 6,004 waliochanjwa, na 931 Covid walipona. Tukiwa na nambari hizi mkononi, tunaweza kukokotoa uwiano wa odds ambao haujarekebishwa wa 1.77 (haujaripotiwa kwenye karatasi). Baada ya marekebisho ya covariate, uwiano wa odd huwa 5.49 (95% CI: 2.75-10.99). 

Kupuuza covariates kwa sasa, tutaangalia nambari ambazo hazijarekebishwa kwa undani zaidi kwa madhumuni ya kielelezo. Jarida hilo haliripoti ni watu wangapi waliochanjwa na waliopona Covid wako katika hatari ya kulazwa hospitalini na dalili kama za Covid. Iwapo kulikuwa na 931,000 wa Covid waliopona na 6,004,000 waliochanjwa (87%), basi uwiano ni sawa na kati ya vidhibiti, na matokeo ni halali. Iwapo, badala yake, kungekuwa na (sema) 931,000 wa Covid waliopona na 3,003,000 waliochanjwa (76%), basi uwiano wa uwezekano ungekuwa 0.89 badala ya 1.77. Hakuna njia ya kujua ukweli bila nambari hizo za msingi za idadi ya watu isipokuwa mtu yuko tayari kudhani kuwa wale waliolazwa hospitalini kwa dalili kama za Covid bila kuwa na Covid ni wawakilishi wa idadi ya watu wa nyuma, ambayo haiwezekani kuwa. 

Kwa idadi ya watu chinichini ili kufafanua kundi, mtu lazima bado ajirekebishe kulingana na umri na washirika wengine kama katika utafiti wa Israeli. Wengine wanaweza kusema kuwa wagonjwa wa Covid waliolazwa hospitalini walio na dalili kama za Covid ni kikundi kinachofaa cha kudhibiti kwa sababu wanatoa sampuli wakilishi zaidi ya watu walio katika hatari ya kulazwa hospitalini kwa Covid. Huenda hilo likawa kweli kwa kiasi ukilinganisha na uchanganuzi ambao haujarekebishwa, lakini hoja hiyo si sahihi kwani haiangazii suala muhimu la swali la matibabu linaloulizwa. Kuna uhusiano kati ya kupewa chanjo/kupona na kulazwa hospitalini kwa Covid na uhusiano kati ya kupewa chanjo/kupona na kulazwa hospitalini bila Covid. Badala ya kutathmini ya kwanza, ambayo ni ya manufaa makubwa kwa sera ya afya, utafiti wa CDC hutathmini tofauti kati ya hizo mbili, ambayo haipendezi hasa. 

Utafiti wa CDC hurekebisha kwa washirika kama vile umri, lakini utaratibu hausuluhishi suala hili la kimsingi la takwimu na unaweza hata kulizidisha. Watu dhaifu wana uwezekano mkubwa wa kupata chanjo, ilhali watu walio hai wana uwezekano mkubwa wa kuwa wamepona Covid, na hakuna kati ya hizo ambazo zimerekebishwa ipasavyo. Kwa uchanganuzi wa utofautishaji, pia kuna utata zaidi ambao lazima urekebishwe kwa ajili ya: utata unaohusiana na kufichua na kulazwa hospitalini kwa Covid na utata unaohusiana na kufichua na kulazwa hospitalini bila Covid. Hii huongeza uwezekano wa matokeo ya upendeleo. 

Ingawa sio shida kuu, kuna ukweli mwingine wa kushangaza juu ya karatasi. Marekebisho ya Covariate kwa kawaida yatabadilisha makadirio ya uhakika kwa kiasi fulani, lakini si kawaida kuona mabadiliko makubwa kama yale kutoka 1.77 hadi 5.49 ambayo yalizingatiwa katika utafiti wa CDC. Hili laweza kuelezwaje? Ni lazima iwe kwa sababu baadhi ya covariates ni tofauti sana kati ya kesi na udhibiti. Kuna angalau mbili kati yao. Ingawa 78% ya waliopata chanjo wana umri wa zaidi ya 65, 55% ya Covid waliona ni chini ya 65. Jambo la kusikitisha zaidi ni ukweli kwamba 96% ya waliochanjwa walilazwa hospitalini katika miezi ya kiangazi ya Juni hadi Agosti, wakati 69% ya wagonjwa. Covid waliopona walilazwa hospitalini katika msimu wa baridi na miezi ya masika kuanzia Januari hadi Mei. Covariates zisizo na usawa kawaida hurekebishwa vyema kwa kutumia ulinganishaji kama katika somo la Israeli.

Wataalamu wa magonjwa kwa kawaida hutegemea uchunguzi wa udhibiti wa kesi wakati data haipatikani kwa kundi zima. Kwa mfano, katika magonjwa ya lishe, watafiti mara nyingi hulinganisha tabia ya kula ya wagonjwa wenye ugonjwa wa maslahi dhidi ya sampuli ya udhibiti wa afya wa mwakilishi. Kufuata tabia za ulaji za kundi kwa muda mrefu ni jambo gumu na la gharama kubwa, kwa hivyo uchunguzi wa udhibiti wa kesi unaotegemea dodoso una ufanisi zaidi. Kwa utafiti huu wa kinga, hakuna mantiki ya utafiti wa kudhibiti kesi kwa kuwa data ya kundi inapatikana kutoka kwa washirika wengi wa data wa CDC. Inashangaza kwamba CDC ilichagua muundo huu wa kudhibiti kesi badala ya muundo wa kundi lisilo na upendeleo uliochaguliwa na waandishi wa Israeli. Uchambuzi kama huo ungejibu swali la kupendeza na unaweza kutoa matokeo tofauti kulingana na utafiti wa Israeli. 

Je, Covid-XNUMX Inafaa Kuchanjwa?

Utafiti wa Israeli pia ulilinganisha Covid aliyepona na bila chanjo. Vikundi vyote viwili vilikuwa na hatari ndogo sana ya Covid, lakini waliochanjwa walikuwa na hatari ya chini ya 35% ya ugonjwa wa dalili (95% CI: 65% chini hadi 25% kubwa), ambayo inaweza kuwa dalili kwamba kuna hatari ndogo ya kulazwa hospitalini. Ingawa si muhimu kitakwimu, chanjo zinaweza kutoa ulinzi wa ziada juu ya ulinzi mkali tayari kutoka kwa kinga asili. Ikiwa imethibitishwa na tafiti zingine, basi ni suala la faida na hatari, pia kuzingatia athari mbaya za chanjo. Kwa mtu aliye katika hatari kubwa, kupunguzwa kwa 35% ni faida kubwa, ingawa ni chini sana kuliko ufanisi wa chanjo kwa wale ambao hawajapata Covid. Kwa mtu aliye katika hatari ndogo, ambayo inajumuisha watu wengi wenye kinga ya asili, kupunguza hatari ya 35% ni ya chini zaidi kwa suala la hatari kabisa. 

Kama kielelezo cha dhana hii, mchanganyiko wa kila siku ambao ulipunguza hatari ya saratani kwa 35% ungekuwa dawa ya muujiza ya umuhimu mkubwa ambayo kila mtu anapaswa kuchukua hata ikiwa ina ladha mbaya. Kwa upande mwingine, kifaa kigumu cha kutembea ambacho kilipunguza hatari ya kuuawa na radi kwa 35% hakingevutia. Hatari tayari ni ndogo bila kifaa. Mfano huu unaonyesha umuhimu wa sio tu kuangalia hatari za jamaa lakini pia hatari kamili na zinazoweza kuhusishwa. 

Hitimisho

Kuhusu Covid iliyopona, kuna masuala mawili muhimu ya afya ya umma. 1. Je, Covid iliyopona ingefaidika kwa kupewa chanjo pia? 2. Je, kuwe na pasipoti za chanjo na mamlaka zinazowahitaji kuchanjwa ili kufanya kazi na kushiriki katika jamii? 

Utafiti wa CDC haukushughulikia swali la kwanza, wakati utafiti wa Israeli ulionyesha faida ndogo lakini isiyo ya kitakwimu katika kupunguza ugonjwa wa dalili wa Covid. Masomo yajayo kwa matumaini yatatoa mwanga zaidi juu ya suala hili. 

Kulingana na ushahidi dhabiti kutoka kwa utafiti wa Israeli, Covid iliyopona ina kinga kali na ya kudumu dhidi ya ugonjwa wa Covid kuliko ile iliyochanjwa. Kwa hivyo, hakuna sababu ya kuwazuia kutoka kwa shughuli ambazo zinaruhusiwa kwa chanjo. Kwa kweli, ni ubaguzi. 

Wengi wa Covid waliona waliwekwa wazi kwa virusi kama wafanyikazi muhimu wakati wa kilele cha janga hilo kabla ya chanjo kupatikana. Waliwaweka watu wengine katika jamii, kusindika chakula, kupeleka bidhaa, kupakua meli, kuzoa taka, polisi mitaani, kudumisha mtandao wa umeme, kuzima moto, na kuwatunza wazee na wagonjwa, kwa kutaja machache. 

Sasa wanafukuzwa kazi na kutengwa licha ya kuwa na kinga kali kuliko wasimamizi wa kazi kutoka nyumbani waliochanjwa ambao wanawafuta kazi. 



Imechapishwa chini ya a Ushirikiano wa ubunifu wa Commons 4.0 Leseni ya Kimataifa
Kwa machapisho mapya, tafadhali rudisha kiungo cha kisheria hadi cha asili Taasisi ya Brownstone Makala na Mwandishi.

mwandishi

  • Martin Kulldorff

    Martin Kulldorff ni mtaalam wa magonjwa na mtaalamu wa takwimu. Yeye ni Profesa wa Tiba katika Chuo Kikuu cha Harvard (aliye likizo) na Mshirika katika Chuo cha Sayansi na Uhuru. Utafiti wake unaangazia milipuko ya magonjwa ya kuambukiza na ufuatiliaji wa chanjo na usalama wa dawa, ambayo ametengeneza programu ya bure ya SaTScan, TreeScan, na RSequential. Mwandishi Mwenza wa Tamko Kuu la Barrington.

    Angalia machapisho yote

Changia Leo

Usaidizi wako wa kifedha wa Taasisi ya Brownstone unaenda kusaidia waandishi, wanasheria, wanasayansi, wachumi, na watu wengine wenye ujasiri ambao wamesafishwa kitaaluma na kuhamishwa wakati wa misukosuko ya nyakati zetu. Unaweza kusaidia kupata ukweli kupitia kazi yao inayoendelea.

Jiandikishe kwa Brownstone kwa Habari Zaidi

Endelea Kujua na Taasisi ya Brownstone