გაზიარება | ბეჭდვა | ელ.ფოსტა
Covid-19 პანდემიის დროს პერიოდულად, დაავადებათა კონტროლის ცენტრის სამეცნიერო პერსონალი იყენებდა არსებულ კვლევებს Covid-19 ვაქცინების მიმდინარე ან ბოლო ვერსიების ეფექტურობის შესაფასებლად, რათა შეემცირებინათ Covid-19-ზე დადებითი ტესტის რისკი. მიუხედავად იმისა, რომ „დადებითი ტესტის“ ფაქტი გარკვეულწილად საკამათო იყო საიდუმლო PCR Ct ზღურბლოვანი რიცხვების გამო, რაც საშუალებას აძლევდა არაინფექციურ ადამიანებს, რომლებსაც რამდენიმე კვირის წინ არ ჰქონდათ ამოუცნობი Covid-19, დარჩენოდნენ ტესტ-დადებით შედეგს, ჩემი მიზანია წარმოვაჩინო CDC-ის პრობლემური ეპიდემიოლოგიური მეთოდები, რომლებმაც მნიშვნელოვნად გაზარდეს მათ მიერ მოხსენებული ვაქცინის ეფექტურობის პროცენტული მაჩვენებლები.
კონტროლირებადი ეპიდემიოლოგიური კვლევები სამ და მხოლოდ სამ ძირითად კვლევის დიზაინად იყოფა. ან შეირჩევა სუბიექტების მთლიანი ნიმუში და თითოეული სუბიექტი ფასდება როგორც შემთხვევის სტატუსის, ასევე წინა ექსპოზიციის სტატუსის მიხედვით - ეს არის ჯვარედინი კვლევა - ან ხდება ექსპოზიციის მქონე ადამიანებისა და არაექსპოზიციური ადამიანების ნიმუშის დაკვირვება იმის დასადგენად, თუ ვინ ხდება შემთხვევა და ვინ - საკონტროლო - კოჰორტული კვლევა - ან მიიღება შემთხვევათა ნიმუში და საკონტროლო ჯგუფი და თითოეული სუბიექტი ფასდება წარსული ექსპოზიციის სტატუსის მიხედვით - ეს არის შემთხვევა-კონტროლის კვლევა. თუ კოჰორტული კვლევა გულისხმობს სუბიექტების რანდომიზებულ და არაექსპოზიციურ ჯგუფებად დაყოფას, ეს არის რანდომიზებული კონტროლირებადი კვლევა (RCT), მაგრამ კვლევის დიზაინი მაინც კოჰორტულია.
ჯვარედინი კვლევისა და კოჰორტული კვლევის დროს, რისკი საინტერესო შედეგის მიღების (ანუ შემთხვევის სუბიექტად ყოფნის, ამ შემთხვევაში, დადებითი ტესტის დადასტურების) შეფასება შესაძლებელია ექსპოზიციის მქონე პირებისთვის, ექსპოზიციის მქონე პირთა შორის შემთხვევების რაოდენობის გაყოფით ექსპოზიციის მქონე პირთა საერთო რაოდენობაზე. ანალოგიურად, არაექსპოზიციის მქონე პირთათვისაც. საინტერესოა ამ ორი რისკის შედარება, ფარდობითი რისკი (RR), არის ექსპოზიციის მქონე პირთა რისკის გაყოფა არაექსპოზიციის მქონე პირთა რისკზე. RR აფასებს, თუ რამდენად უარესია რისკი ექსპოზიციის მქონე პირთა შორის არაექსპოზიციასთან შედარებით. ვაქცინის ან სხვა ზემოქმედების შემთხვევაში, რომელიც ამცირებს რისკს, RR 1.0-ზე ნაკლები იქნება.
ჯვარედინი და კოჰორტული კვლევები, მათი შერჩევის დიზაინის მიხედვით, საშუალებას იძლევა, შეფასდეს RR მათი მონაცემებიდან. თუმცა, შემთხვევა-კონტროლის კვლევები არ იძლევა შედეგის რისკების შეფასების საშუალებას, რადგან შერჩეული შემთხვევების ფარდობითი რაოდენობის შეცვლა კონტროლის ჯგუფთან შედარებით გავლენას ახდენს რისკის შეფასებაზე. ამის ნაცვლად, შემთხვევა-კონტროლის კვლევები საშუალებას იძლევა შეფასდეს შანსები შედეგის და არა რისკის. მაგალითად, მოვლენის მოხდენის 2:1 ალბათობა. ამ მნიშვნელობაზე გავლენას არ ახდენს შერჩევის დიზაინი. შემთხვევა-კონტროლის კვლევებში, შედეგის ფარდობითი ალბათობა (ან ალბათობის თანაფარდობა, OR) ფასდება ექსპოზიციის მქონე პირებს შორის შედეგის ალბათობის თანაფარდობით, გაყოფილი არაექსპოზიციის მქონე პირებს შორის ალბათობაზე.
ვაქცინის შემთხვევაში, მისი ეფექტურობა შეფასებულია, როგორც 1.0 – RR. შემთხვევა-კონტროლის კვლევის მონაცემებისთვის, რომელიც მხოლოდ OR-ს აფასებს და არა RR-ს, როდის უახლოვდება OR RR-ს საკმარისად ზუსტად, რომ ჩანაცვლდეს ამ ფორმულაში? ამ კითხვას აქვს დეტალური ეპიდემიოლოგიური ისტორია, რომელიც სცილდება ამჟამინდელ მასშტაბს, მაგრამ უმარტივესი გაგებით, OR უახლოვდება RR-ს მაშინ, როდესაც პოპულაციაში შემთხვევები იშვიათია საკონტროლო ჯგუფთან შედარებით.
ახლა კი დაავადებათა კონტროლისა და პრევენციის ცენტრსა და მის სისტემურ ეპიდემიოლოგიურ შეცდომებს მივხედოთ. ბოლოდროინდელ ანალიზში, ლინკ-გელსი და მისი კოლეგები 9,222 წლის 19 სექტემბრიდან 19 წლის 21 იანვრამდე პერიოდში CVS-ისა და Walgreen Co.-ს აფთიაქებში Covid-2023-ის ტესტირების მსურველთათვის შერჩეული იქნა სულ 14 შესაბამისი Covid-2024-ის მსგავსი სიმპტომების მქონე პირი. მათ შეაფასეს თითოეული ინდივიდის წინა ვაქცინაციის სტატუსი, ასევე ტესტის შედეგის დადებითობა. განმარტებით, ეს არის ჯვარედინი კვლევა, რადგან არ იქნა შერჩეული შემთხვევებისა და საკონტროლო ჯგუფების ინდივიდუალური რაოდენობა, ან ექსპოზიციის (ვაქცინირებული) და არაექსპოზიციის (არავაქცინირებული) ინდივიდუალური რაოდენობა. შერჩეული იქნა მხოლოდ სუბიექტების საერთო რაოდენობა.
თუმცა, მკვლევარებმა ამ მონაცემებიდან შეაფასეს OR და არა RR, სტატისტიკური ანალიზის მეთოდის გამოყენებით, რომელსაც ლოგისტიკური რეგრესია ეწოდება და რომელიც საშუალებას იძლევა OR-ის კორექტირება მოხდეს სხვადასხვა შესაძლო შემააშრიალებელი ფაქტორების გათვალისწინებით. ლოგისტიკური რეგრესიის გამოყენებასა და კვლევის ნებისმიერ დიზაინში სავარაუდო OR-ების მიღებაში არაფერია ცუდი; პრობლემა ვაქცინის ეფექტურობის ფორმულაში 1.0 – RR RR-ის ნაცვლად OR მნიშვნელობის გამოყენებაა. იმის გამო, რომ კვლევის დიზაინი ჯვარედინი კვეთის იყო, მკვლევარებს შეეძლოთ შეესწავლათ შემთხვევების ფარდობითი სიხშირე პოპულაციაში მათი შერჩევითი რაოდენობიდან, მაგრამ, როგორც ჩანს, მათ ეს არ გააკეთეს. სინამდვილეში, შერჩევითი 3,295 შემთხვევიდან 9,222 შემთხვევა შეადგენდა, რაც 36%-ს შეადგენს, რაც საკმარისად მცირე არ არის იმისათვის, რომ OR გამოყენებული იქნას RR-ის შემცვლელად. ეს ეხება როგორც ექსპოზიციის მქონე სუბიექტებს (25%), ასევე არაექსპოზიციის მქონე სუბიექტებს (37%).
მიუხედავად ამისა, შესაძლებელია დაახლოებით წარმოდგენის მიღება იმის შესახებ, თუ რამდენად იმოქმედა ამ არასწორმა ვარაუდმა ავტორების მიერ ვაქცინის საერთო 54%-იან ეფექტურობაზე. ქვემოთ მოცემულ ცხრილში მოცემული სუბიექტების შესაბამისი რაოდენობა მოცემულია ლინკ-გელესის ნაშრომის 1-ელ და 3 ცხრილებში. ამ ნედლი მონაცემებიდან რისკის გაანგარიშება მარტივია. ვაქცინირებულებში რისკია 281/1,125 = 25%; არავაქცინირებულებში კი 3,014/8,097 = 37%. რისკის გაანგარიშება ამ ორის თანაფარდობაა, 25%/37% = 0.67, ამიტომ ამ ნედლ მონაცემებზე დაყრდნობით ვაქცინის ეფექტურობა იქნება 1.0 – 0.67 = 0.33 ან 33%.
ანალოგიურად, ამ ნედლი მონაცემებიდან OR შეიძლება შეფასდეს როგორც 0.56, რაც ვაქცინის ეფექტურობის ფორმულაში გამოყენების შემთხვევაში 44%-იან ეფექტურობას მოგვცემს, რაც მნიშვნელოვნად განსხვავდება RR-ის გამოყენებით სწორად შეფასებული 33%-იანი ეფექტურობისგან.
თუმცა, ლინკ-გელესმა და სხვებმა გამოიყენეს კორექტირებული OR = 0.46, რომელიც მიღებული იქნა მათი ლოგისტიკური რეგრესიული ანალიზით. ეს განსხვავდება არაკორექტირებული OR = 0.56-ისგან 0.46/0.56 = 0.82 ფაქტორით. ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ეს კორექტირების ფაქტორი, 0.82, იმის მიახლოებით გამოსათვლელად, თუ რა იქნებოდა ნედლი RR, იგივე ფაქტორებით კორექტირების შემთხვევაში: 0.67*0.82 = 0.55. ეს რიცხვები ნაჩვენებია ქვემოთ მოცემულ ცხრილში და აჩვენებს, რომ ვაქცინის სწორი ეფექტურობა დაახლოებით 45%-ია და არა პრეტენზიული 54% და ნაკლებია სასურველ ნომინალურ 50%-ზე.
როგორც ეპიდემიოლოგს, ჩემთვის გაუგებარია, თუ რატომ გამოიყენეს ჩემმა კოლეგებმა დაავადებათა კონტროლისა და პრევენციის ცენტრებში შეცდომით OR RR-ის შემცვლელად, როდესაც ამ ჩანაცვლებისთვის საჭირო ვარაუდი არ დაკმაყოფილდა და მათივე მონაცემებით მისი შემოწმება ადვილად შესაძლებელი იყო. მათ ეს შეცდომა სხვაგანაც დაუშვეს (ტენფორდი და სხვ.) სადაც მან ასევე მნიშვნელოვანი განსხვავება შექმნა ვაქცინის ეფექტურობაში, დაახლოებით 57%-ით, 82%-ის წინააღმდეგ. შესაძლოა, ავტორები ფიქრობდნენ, რომ მრავალი შემააშრიალი ცვლადის კორექტირებისთვის ხელმისაწვდომი ერთადერთი მეთოდი იყო ლოგისტიკური რეგრესია, რომელიც იყენებს OR-ს, მაგრამ ფარდობითი რისკის რეგრესია RR-ის კორექტირებისთვის დიდი ხანია ხელმისაწვდომია სხვადასხვა კომერციულ სტატისტიკურ ანალიზის პაკეტებში და მისი განხორციელება მარტივია (ღვია).
ჩემთვის გასაკვირია, რომ ლინკ-გელესისა და ტენფორდის ნაშრომებს შორის 60-ზე მეტი ავტორიდან არცერთმა არ გააცნობიერა, რომ მათი კვლევების შერჩევის დიზაინი იყო ჯვარედინი და არა შემთხვევა-კონტროლი, და შესაბამისად, ვაქცინის ეფექტურობის შესაფასებლად გამოსაყენებელი სწორი პარამეტრი იყო RR და არა OR, და რომ იშვიათი დაავადებების დაშვება RR-ის OR-ით ჩანაცვლებისთვის მათ მონაცემებში არ დაკმაყოფილდა. ამრიგად, ამ კვლევებმა მნიშვნელოვნად გადაჭარბებულად შეაფასეს ვაქცინის რეალური ეფექტურობა მათ შედეგებში. ეს არ არის წმინდა აკადემიური საკითხი, რადგან დაავადებათა კონტროლის ცენტრის საზოგადოებრივი ჯანდაცვის პოლიტიკის გადაწყვეტილებები შეიძლება მიღებული იყოს ასეთი არასწორი შედეგებიდან.
-
ჰარვი რიში, ბრაუნსტოუნის ინსტიტუტის უფროსი მეცნიერ-მკვლევარი, არის ექიმი და ეპიდემიოლოგიის დამსახურებული პროფესორი იელის საზოგადოებრივი ჯანდაცვისა და იელის მედიცინის სკოლებში. მისი ძირითადი კვლევითი ინტერესებია კიბოს ეტიოლოგია, პრევენცია და ადრეული დიაგნოსტიკა, ასევე ეპიდემიოლოგიური მეთოდები.
ყველა წერილის ნახვა
