გაზიარება | ბეჭდვა | ელ.ფოსტა
გამოვლენილი თაღლითობის მიუხედავად, კვლევის მიმართ უფრო ძლიერი კრიტიკა, ვიდრე კვლევის მონაცემების გამოყენებით მთავარი შედეგის უარყოფა, არ არსებობს. ასეთი შესაძლებლობა ხშირად არ ჩნდება.
მე წარმოგიდგენთ გასაოცარ მაგალითს, რომელიც ეხება კვლევა ისრაელიდანმეთოდური ტონის გამოყენების მცდელობისას, ჩემი სტატია გარკვეულწილად გრძელია, მაგრამ დასასრული რადიკალური და ფართომასშტაბიანია.
გოლდინმა და სხვებმა შეაფასეს Pfizer-ის ვაქცინის ეფექტურობა კოვიდთან დაკავშირებული რამდენიმე შედეგის, მათ შორის სიკვდილიანობის მხრივ, ისრაელში ხანგრძლივი მოვლის დაწესებულებების ბინადრებში (საშუალო ასაკი 83 წელი). დიდი კოჰორტა (43,000 90-ზე მეტი) მნიშვნელოვნად იყო გადახრილი ვაქცინირებული ბინადრებისკენ (4,000 პროცენტი). მხოლოდ დაახლოებით XNUMX ბინადარი არ იყო ვაქცინირებული.
სტატისტიკური მეთოდის, გადარჩენის ანალიზის გამოყენებით, ავტორებმა კოვიდთან დაკავშირებული სიკვდილიანობის წინააღმდეგ ვაქცინის ეფექტურობის (VE) ორი ასაკობრივად კორექტირებული მნიშვნელობა წარმოადგინეს:
პირველი დოზის მიღებიდან ათი დღის გამოტოვების შემთხვევაში, VE-მ 72 პროცენტი შეადგინა.
მეორე დოზის მიღებიდან დაახლოებით შვიდი დღის შემდეგ, VE-ს 85 პროცენტი იყო.
გოლდინმა და სხვებმა ასევე გააანალიზეს ყველა მიზეზით გამოწვეული სიკვდილი, როგორც საბოლოო წერტილი, რომელიც ბევრმა მკვლევარმა გამოტოვა. რაც მთავარია, მათი ორი ფიგურა (ქვემოთ) აჩვენებს Covid-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის და ყველა სიკვდილის კუმულატიურ რაოდენობას რამდენიმე დროის წერტილში - საიდანაც შეგვიძლია გამოვთვალოთ სიკვდილიანობის კუმულაციური რაოდენობა. არა-კოვიდ სიკვდილიანობა. ეს უკანასკნელი მონაცემები ვაქცინის ეფექტურობის კვლევებში მუდმივად იმალებოდა.
გარდა ამისა, ჩვენ გვაქვს სიკვდილიანობის მონაცემები „ინდექსის თარიღიდან“, ანუ პირველი დოზის ინექციის თარიღიდან. ჩვენ შეგვიძლია მონაცემების ანალიზი ისე, როგორც უნდა გაგვეკეთებინა. გამოტოვება აკრძალულია.
წყარო: გოლდინი და სხვ.
რატომღაც, კოვიდ-30-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის დროის წერტილები ზუსტად არ ემთხვევა ყველა სიკვდილიანობის დროის წერტილებს, თუმცა ისინი ერთმანეთისგან ძალიან შორს არ არიან (ზემოთ მოცემული ციფრები). შესაბამისად, ყველა მიზეზით გამოწვეული სიკვდილიანობის დროის წერტილებში (60 დღე, XNUMX დღე და ა.შ.) კოვიდ-XNUMX-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის რაოდენობის გონივრულად შეფასება შესაძლებელია ინტერპოლაციის გზით. შემდეგ, ყველა მიზეზით გამოწვეული სიკვდილიანობის რაოდენობის კოვიდ-XNUMX-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის გამოკლებით, ცხადი ხდება მნიშვნელოვანი მონაცემი: არაკოვიდ-XNUMX-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის რაოდენობა.
ქვემოთ მოცემულ ცხრილებში ნაჩვენებია ვაქცინირებულ და არავაქცინირებულ რეზიდენტებს შორის გარდაცვალების კუმულაციური რაოდენობა (კოვიდით, არაკოვიდით) დაკვირვების პერიოდის ბოლოს (5 თვე) და სამი შუალედური დროის წერტილის მიხედვით. მარტივი ანალიზის გამოყენებით, რომელსაც ოფიციალურად „კუმულაციური შემთხვევები“ ეწოდება, გამოვთვალე ვაქცინირებულ (ლურჯი) და არავაქცინირებულ (წითელი) რეზიდენტებს შორის სიკვდილიანობის ორი ტიპის რისკი.
ზედა ცხრილი აჩვენებს, რომ კოვიდ-4,114-ით გამოწვეული სიკვდილის რისკი არავაქცინირებულებში მუდმივად მაღალი იყო, ვიდრე ვაქცინირებულებში, თუმცა გასაკვირი შედეგი ქვედა ცხრილში ვლინდება: იგივე ხდებოდა არაკოვიდ-3-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის შემთხვევაშიც! ისრაელში მოხუცებულთა თავშესაფრების 7 არავაქცინირებულ ბინადარში არაკოვიდ-XNUMX-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის მაჩვენებელი XNUMX-დან XNUMX-ჯერ აღემატებოდა ვაქცინირებულ კოლეგებში სიკვდილიანობის მაჩვენებელს, დაკვირვების დროის მიხედვით. ან პირიქით — არაკოვიდ-XNUMX-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის მაჩვენებელი მნიშვნელოვნად მაღალი იყო. დაწევა მოხუცებულთა თავშესაფრის ბინადრებში, რომლებიც კოვიდზე იყვნენ აცრილები. ეს გასაოცარი შედეგი ადრეულ ეტაპზევე, პირველი დოზიდან ერთი თვის განმავლობაში შეინიშნება.
იცავს თუ არა Pfizer-ის ვაქცინა არაკოვიდური მიზეზებით გამოწვეული სიკვდილისგან?
ჩვენ ჯერ არავისგან მსგავსი პრეტენზია არ გვსმენია.
თუ არა, რა არის ახსნა?
ეს მარტივია და სულაც არ არის გასაკვირი. გადაწყვეტილება, თუ ვის არ ვაქცინაცია შემთხვევითი არ ყოფილა. ის, სავარაუდოდ, გონივრულ სამედიცინო მოსაზრებებს უნდა ემყარებოდეს, განსაკუთრებით კი სიცოცხლის ხანგრძლივობას. მაგალითად, რა ღირს 90 წლის ადამიანის ვაქცინაცია, რომელსაც დემენციის შორსწასული სტადია და მეტასტაზური კიბო აწუხებს?
ეს 4,114 არავაქცინირებული მაცხოვრებელი თავიდან უფრო ავად იყო. მათი სიცოცხლის ხანგრძლივობა უფრო მოკლე იყო, SARS-CoV-2-ით შესაძლო ინფექციის მიუხედავად, და სწორედ ამიტომ იყო მათი არა-კოვიდური სიკვდილიანობა რამდენჯერმე მაღალი.
სხვაგვარად რომ ვთქვათ, არავაქცინირებული ჯგუფის წევრობა ჯანმრთელობის გაუარესების ზოგადი ნიშანი იყო. ან პირიქით — ვაქცინირებული ჯგუფის წევრობა ჯანმრთელობის გაუმჯობესების ნიშანი იყო. რა თქმა უნდა, ეს საშუალო მაჩვენებელია.
აქ დაკვირვებულ ფენომენს ეწოდება „ჯანსაღი ვაქცინირებულის“ მიკერძოებადა ეს კარგად არის დოკუმენტირებული სამეცნიერო ლიტერატურაში, გრიპის ვაქცინებით დათარიღებულიმიკერძოება ძალიან ძლიერია მოხუცებულთა თავშესაფრების სუსტ ხანდაზმულ მაცხოვრებლებში, მაგრამ ის შეინიშნება ყველა ასაკობრივ ჯგუფში საერთო მოსახლეობის.
„ჯანსაღი ვაქცინირებულის“ ფენომენის იმპლიკაციას — ვაქცინის ეფექტურობის შეფასებისას — შემაცდუნებელი მიკერძოება ეწოდება. ვაქცინირებულ და არავაქცინირებულ ადამიანებში კოვიდ-19-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის გულუბრყვილო შედარება, ასაკის მიხედვითაც კი, ძალიან შეცდომაში შემყვანია, რადგან ამ უკანასკნელებს სიკვდილის უფრო მაღალი რისკი აქვთ. დასაწყისისთვისმათი მაღალი კოვიდის სიკვდილიანობის ნაწილი, თუ არა მთლიანად, ვაქცინაციის არარსებობას არ უკავშირდება. ისინი უბრალოდ უფრო ავად ადამიანები არიან.
გოლდინი და სხვებიც კი აცნობიერებენ მიკერძოებას, რასაც სტატიის ბოლოს ერთ წინადადებას უძღვნიან:
"შესაძლოა, არავაქცინირებულ ჯგუფს მეტი თანმხლები დაავადება ჰქონოდა, რაც მათ SARS-CoV-2 ინფექციისა და სიკვდილის მიმართ უფრო მგრძნობელობას იწვევდა, რის გამოც ვაქცინის ეფექტურობა უფრო მაღალი ჩანს, ვიდრე სინამდვილეშია..” [დახრილი შრიფტი ჩემია]
ზოგიერთი მკვლევარი ფიქრობს, რომ მიკერძოება საპირისპირო მიმართულებით მოქმედებს (ე.წ. ჩვენებით გამოწვეული გაუგებრობის მიკერძოება), რომლის მიხედვითაც არაჯანსაღი ადამიანი უფრო მეტად არის აცრილი, რადგან ისინი რისკის ქვეშ არიან. მიუხედავად ამისა, ჯანმრთელი ვაქცინირებულის მიკერძოებისა და ჩვენებით გამოწვეული გაუგებრობის მიკერძოების ჯამური ეფექტი, თუ ეს უკანასკნელი არსებობს, ნაჩვენებია ქვედა ცხრილში (ზემოთ): აცრილებს მნიშვნელოვნად დაბალი ჰქონდათ არა-კოვიდური სიკვდილიანობა. საშუალოდ, ისინი უფრო ჯანმრთელები უნდა ყოფილიყვნენ და არა პირიქით.
ქვემოთ მოცემულ ცხრილში ნაჩვენებია რისკის თანაფარდობა და VE-ს მიმართ სიკვდილიანობის მაჩვენებელი, რომელიც გამოითვლება წინა ზედა ცხრილის მონაცემებიდან. VE დაახლოებით 80 პროცენტია, როდესაც გამოითვლება სხვადასხვა დროის წერტილებში და მთელი დაკვირვების პერიოდისთვის ჩემი გამარტივებული გამოთვლა (82 პროცენტი) მსგავსია გოლდინის და სხვების ძირითადი შედეგისა (85 პროცენტი). შეგახსენებთ, რომ ყველა ეს შეფასება წარმოადგენს სიმართლის დამახინჯებულ (მიკერძოებულ) ვერსიას ჯანმრთელი ვაქცინირებული პაციენტის მიკერძოების გამო (და გულუბრყვილოდ ვარაუდობენ, რომ არ არსებობს მიკერძოების დამატებითი წყაროები).
რაც მთავარია, არა-კოვიდთან დაკავშირებული სიკვდილის რისკის შესახებ მონაცემები ამ შეფასებების ელემენტარული კორექტირების საშუალებას იძლევა., რაც ნამდვილად უკეთესია, ვიდრე საერთოდ არ შესწორება. მეთოდი საუკეთესოდ აიხსნება მარტივი მაგალითით.
დავუშვათ აშკარაა კოვიდ-0.5-ით გამოწვეული სიკვდილის რისკი არავაქცინირებულებში ორჯერ მაღალია, ვიდრე ვაქცინირებულებში, რაც ნიშნავს 50-ის ტოლ მიკერძოებულ რისკის თანაფარდობას ვაქცინირებულის სასარგებლოდ და XNUMX%-იან მიკერძოებულ EV-ს. დავუშვათ, რომ აღმოვაჩენთ, რომ არაკოვიდური მიზეზებით გამოწვეული სიკვდილის რისკი is ასევე ორჯერ მაღალი არავაქცინირებულებში. რას ნიშნავს ეს?
ვაქცინაციას არანაირი ცვლილება არ მოუხდენია. მას არანაირი გავლენა არ მოუხდენია კოვიდ-0.5-ით გამოწვეულ სიკვდილზე. კოვიდ-50-ით გამოწვეული სიკვდილის ორმაგ რისკს წარმოადგენს არავაქცინირებულთა სიკვდილის მოსალოდნელი, „საბაზისო“ რისკი, რადგან ისინი, როგორც წესი, უფრო ავად არიან. ვაქცინირებულები იქნებოდნენ თუ არავაქცინირებულები, მათ კოვიდ-1-ით გამოწვეული სიკვდილის ორჯერ მეტი რისკი ექნებოდათ, ვიდრე მათ ვაქცინირებულ კოლეგებს - ისევე, როგორც არაკოვიდ-0-ით გამოწვეული სიკვდილის ორჯერ მეტი რისკი. XNUMX-ის (VE=XNUMX პროცენტი) მიკერძოებული რისკის კოეფიციენტი უნდა გასწორდეს XNUMX-მდე (VE=XNUMX პროცენტი).
1-ის ტოლი მიკერძოებული რისკის თანაფარდობიდან 0.5-ის ტოლი რისკის კოეფიციენტის მისაღებად, საჭიროა 0.5 გავამრავლოთ 2-ზე, რასაც შეიძლება მიკერძოების ფაქტორი ვუწოდოთ. მიკერძოების კოეფიციენტი ასახავს სიკვდილიანობის მაღალ რისკს იმ პირებში, რომლებიც არ იყვნენ აცრილები. მისი შეფასება შესაძლებელია არაკოვიდთან დაკავშირებული სიკვდილიანობის რისკის კოეფიციენტით, არავაქცინირებული ადამიანების ვაქცინირებულ თანატოლებთან შედარებით.
ჩემს მარტივ მაგალითში, კორექციის მეთოდმა გააბათილა ვაქცინის სავარაუდო ეფექტი. როგორც შემდეგ ვნახავთ, შედეგი შეიძლება იყოს ნებისმიერი, შესუსტებული VE-დან ნეგატიურ VE-მდე, სადაც სავარაუდოდ სასარგებლო ვაქცინა სინამდვილეში მავნეა.
ქვემოთ მოცემულ ცხრილში ნაჩვენებია გოლდინის და სხვების კვლევაში მიკერძოების ფაქტორი დაკვირვების დროის მიხედვით, კორექტირებული რისკის თანაფარდობითა და კორექტირებული ვენერიული ინფექციის (VE) მიხედვით. მაგალითად, მთელი დაკვირვების პერიოდში ისრაელში მოხუცებულთა თავშესაფრების არავაქცინირებულ ბინადრებს 3.5-ჯერ უფრო მეტად ჰქონდათ სიკვდილიანობის რისკი არაკოვიდური მიზეზებით, ვიდრე ვაქცინირებულ ბინადრებს (მიკერძოების კოეფიციენტი 3.5). 0.18 მიკერძოებული რისკის თანაფარდობის 3.5-ზე გამრავლებით, რისკის თანაფარდობა 0.63-მდე შეიცვალა და VE 82 პროცენტიდან 37 პროცენტამდე შემცირდა.
კოვიდ-888-ით გარდაცვალების თითქმის ყველა შემთხვევა მესამე თვისთვის დაგროვდა (899-დან 81). მართლაც, მიკერძოებული VE არსებითად იგივე იყო (4.1 პროცენტი). რადგან მიკერძოების კოეფიციენტი უფრო მაღალი იყო (22), კორექტირებული VE ახლა XNUMX პროცენტია.
ვირუსული ინფექციის 22 პროცენტი იყო თუ 37 პროცენტი — ეს საშუალო დონის ვაქცინაა. და უარესი შედეგებიც მოსალოდნელია.
ვირუსული ინფექციის მიკერძოებული შეფასებები დროთა განმავლობაში მინიმალურად გაიზარდა (78-დან 82 პროცენტამდე). თუმცა, მიკერძოების კოეფიციენტი დაკვირვების პირველი თვის 7.3-დან მთელი დაკვირვების პერიოდში 3.5-მდე შემცირდა, რაც არც ისე ძნელი ასახსნელია. არავაქცინირებული კოჰორტის სიცოცხლის ხანგრძლივობის შემცირების გათვალისწინებით, ამ კოჰორტის ყველაზე დაუცველი წევრები უფრო ადრე გარდაიცვალნენ. დარჩენილი ადამიანები თანდათან ქმნიდნენ შედარებით „ჯანსაღ“ გადარჩენილ კოჰორტას, რითაც შემცირდა არავაქცინირებულ და ვაქცინირებულ ადამიანებს შორის არაკოვიდური სიკვდილიანობის სხვაობა.
პირველი თვის ბოლოსთვის მიკერძოების კოეფიციენტი 7.3 იყო, ხოლო მეორე თვის ბოლოსთვის - 5.2, მაშინ როდესაც მიკერძოებული რისკის კოეფიციენტი მსგავსი იყო. შედეგად, პირველ თვეში ვაკვირდებით Pfizer-ის ვაქცინის მავნე ეფექტს, ხოლო მეორე თვის ბოლოსთვის - საერთო ჯამში ნულოვან ეფექტს. ეს, შესაბამისად, უარყოფითია და ნულოვანი VE კოვიდ-XNUMX-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის წინააღმდეგ.
როდესაც დასკვნა მნიშვნელოვნად არის დამოკიდებული მონაცემების რაოდენობაზე — მეორე თვისთვის ეფექტურობა არ არის 22%-დან 37%-მდე ეფექტურობის წინააღმდეგ უფრო ხანგრძლივი დაკვირვების შემთხვევაში — ჩვენ გვაქვს ცერის წესი: დასკვნა უფრო ძლიერია, როდესაც გვაქვს საუკეთესო მონაცემების, არა კიდევ რამდენიმე დაკვირვების დამატების შემდეგ. Covid-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის დაახლოებით 95 პროცენტი პირველი ორი თვის განმავლობაში მოხდა (ზემოთ მოცემულ ცხრილში პირველი რიგი).
კორექციის მეთოდი არ არის სრულყოფილი და შედეგი დამოკიდებულია მიკერძოების კოეფიციენტის მნიშვნელობაზე (თავად შეფასება). მიუხედავად ამისა, ვაქცინაციის შემდგომი ადრეული საშიშროების პერიოდში Covid-ით გამოწვეული სიკვდილის გაზრდილი რისკი თავსებადია სხვა მონაცემებიმართლაც, ისრაელის საინფორმაციო საშუალებები ვაქცინაციის კამპანიის დაწყებიდან მალევე იტყობინებოდნენ მოხუცებულთა თავშესაფრებში Covid ინფექციის აფეთქების შესახებ.
ქვემოთ მოცემულია ორი თარგმნილი აბზაცი სიახლეების რეპორტაჟი, დათარიღებული 14 წლის 2021 იანვრით, საარჩევნო კამპანიის დაწყებიდან დაახლოებით სამი კვირის შემდეგ:
"კიდევ ერთხელ, წარუმატებლობა მოხუცებულთა თავშესაფრებში: COVID-19 ვაქცინის მეორე დოზის გავრცელების პარალელურად, პანდემია მძიმე დარტყმას აყენებს იმ დაწესებულებებს, სადაც ხანდაზმულები ცხოვრობენ. ბოლო ორი კვირის განმავლობაში, აფეთქებები დაფიქსირდა მინიმუმ 160 გერიატრიულ დაწესებულებაში და მხოლოდ ჯანდაცვის სამინისტროს მიერ ლიცენზირებული დაწესებულებების მაცხოვრებლებს შორის 1,098 ახალი დადასტურებული შემთხვევა გამოვლინდა.
მოხუცებულთა თავშესაფრებსა და დამხმარე ცენტრებში პაციენტების რაოდენობის ზრდის პარალელურად, ბოლო ორი კვირის განმავლობაში „Senior Shield“-მა [მოხუცებულთა თავშესაფრებში Covid-ის მართვის სამუშაო ჯგუფმა] შეწყვიტა ჯანდაცვის სამინისტროს ვებსაიტზე გერიატრიულ დაწესებულებებში Covid-ის ავადობის მონაცემების შესახებ ყოველდღიური ანგარიშის გამოქვეყნება.".
რატომ შეწყვიტეს რეპორტაჟების გაშუქება? ასევე დაფიქსირდა თუ არა მოხუცებულთა თავშესაფრების ვაქცინირებული ბინადრების Covid-19-ით გამოწვეული სიკვდილიანობის ზრდა კამპანიის პირველი თვის განმავლობაში?
გოლდინის და სხვების მიერ მოხსენებული „ფაიზერის“ ვაქცინას ჰქონდა თუ არა დროზე დამოკიდებული უარყოფითი ეფექტურობა, არ ჰქონდა თუ საშუალო ეფექტურობა — კოვიდთან დაკავშირებული სიკვდილის წინააღმდეგ შესანიშნავი ეფექტურობა მცდარი იყო. თუ ვივარაუდებთ, რომ ეს დასკვნა კითხვის ნიშნის ქვეშ არ დადგება, რა შედეგები მოჰყვება ამას?
ზოგიერთ მკითხველს შეიძლება ეგონოს, რომ ერთი კვლევის უარყოფა დიდად არაფერს ნიშნავს. გოლდინი და სხვები ცდებიან, თუმცა არსებობს სხვა კვლევებიც, რომლებიც ადასტურებს „მაღალეფექტური ვაქცინის“ ნარატივს დაუცველ პოპულაციაში. ჩვენ არ ვაჩვენეთ, რომ ამ კვლევების შედეგებიც მცდარი იყო.
დედუქციური დასკვნა ასე არ მუშაობს. თუ სუსტი ხანდაზმულების ერთ-ერთ კვლევაში Covid-ით გამოწვეული სიკვდილის წინააღმდეგ ვირტუოზული თავდასხმები „მაღალეფექტურისგან“ შორს არის ნაჩვენები, ჩვენ უნდა დავასკვნათ რომ ყველა სხვა კვლევა, რომელიც მსგავს ან უკეთეს VE-ს იუწყებოდა, ასევე მცდარია — ასევე დამახინჯებულია ჯანმრთელი ვაქცინირებულის მიკერძოებით. წინააღმდეგ შემთხვევაში, ჩვენ უნდა გავაკეთოთ დაუჯერებელი ვარაუდი: მძიმე მიკერძოების მიუხედავად, შემთხვევითობის თამაშმა სასწაულებრივად წარმოქმნა ნამდვილი VE გოლდინის და სხვების კვლევაში.
რა უნდა მოხდეს შემდეგ?
პირველ რიგში, გოლდინის და სხვების ნაშრომი უნდა გაუქმდეს.
მეორეც, უნდა შეწყდეს სუსტი ხანდაზმულების ვაქცინაცია განახლებული Covid ვაქცინებით.
მესამე, საზოგადოებრივი ჯანდაცვის სააგენტოებმა უნდა დაიწყონ განაცხადების მოთხოვნა (RFA) მოხუცებულთა თავშესაფრებში Covid ვაქცინების პლაცებო-კონტროლირებადი რანდომიზებული კვლევებისთვის — საბოლოო წერტილებად Covid და ყველა მიზეზით გამოწვეული სიკვდილიანობა.
ასეთი კვლევები მეცნიერულად გამართლებულია, რადგან მოხუცებულთა სახლების ბინადრები, ყველაზე დაუცველი მოსახლეობა, გამორიცხული იყვნენ თავდაპირველი კვლევებიდან (რომლებშიც სიკვდილი არ იყო საბოლოო წერტილი). გარდა ამისა, ამ უნიკალურ პოპულაციაში რანდომიზებული კვლევები ეთიკურად სავალდებულო ხდება, როდესაც დაკვირვებითი მონაცემებიდან Covid-19-ის მიმართ კორექტირებული VE სიკვდილიანობა საშუალოდან უარყოფითამდე მერყეობს და არსებობს ვაქცინაციასთან დაკავშირებული სიკვდილიანობა.
რა თქმა უნდა, ზემოთქმული ყველა აქტუალურია და გამოიყენება სხვა სამყაროში.
-
დოქტორი ეიალ შაჰარი ეპიდემიოლოგიისა და ბიოსტატისტიკის დარგში საზოგადოებრივი ჯანდაცვის დამსახურებული პროფესორია. მისი კვლევა ეპიდემიოლოგიასა და მეთოდოლოგიაზეა ორიენტირებული. ბოლო წლებში დოქტორ შაჰარმა ასევე მნიშვნელოვანი წვლილი შეიტანა კვლევის მეთოდოლოგიაში, განსაკუთრებით მიზეზობრივი დიაგრამებისა და მიკერძოებების სფეროში.
ყველა წერილის ნახვა
