1についてst . この日付を予測できる 2021 つの「時計」は、 こちら と こちら. もちろん、19回(またはそれ以上)接種した人もいれば、まったく接種していない人もいますが、すでに世界人口の過半数がCovid-XNUMXワクチンを少なくともXNUMX回接種しています.
この大規模なロールアウトを考えると、集計データに何らかの影響が見られるはずです。 このようなデータは、因果関係ではなく相関関係という観測証拠を提供します。 しかし、これらの相関関係は、因果関係を明らかにすることが期待される Covid-19 ワクチンの極めて重要な無作為化対照試験として、特に有益である可能性があります。 答えるように設計されていませんでした 多くの人がワクチンについて持っている質問。
モデルナの最高医療責任者が語った内容は次のとおりです。 BMJ 2020年に、試験が感染に対する保護をテストしたかどうかについて、ワクチンについて私たちが通常考えていることは次のとおりです。
「…私たちの試験では、感染の予防を実証することはできません…そのためには、週にXNUMX回、非常に長期間にわたって人々を綿棒で拭く必要があり、それは運用上支持できなくなるからです。」 (タル・ザクス、モデルナ最高医療責任者)。
同様に、試験は、ワクチンが死亡や入院を防ぐかどうかを調べるように設計されていませんでした (また、調べませんでした)。 これらのイベントは、試験がそれらの結果に対して統計的な検出力を持つにはあまりにもまれでした. モデルナの最高医療責任者が語った内容は次のとおりです。 BMJ:
「…これが死亡を防ぐことを知りたいですか? そうだと信じているからです。 [治験の] 時間枠内でそれが実現可能だとは思いません。あまりにも多くの人が、結果を知る前に結果を待って死ぬことになるでしょう。」 (タル・ザクス、モデルナ最高医療責任者)。
ファイザー社のワクチンの重要な試験でさえ、モデルナの試験よりも約 XNUMX 分の XNUMX 大きいサンプルを使用していましたが、死亡者数が少なすぎて引き出せませんでした。 確固たる結論. 価値があるのは、プラセボ群よりもワクチン接種群の方が総死亡数が多かったことです. 言い換えれば、誰もがワクチン接種を受けている宇宙では、誰もジャブされていないが、平均して最初の宇宙と同じプレジャブ属性を持っていたパラレルユニバースよりも多くの人が死亡しています.
したがって、保健官僚のワレンスキー、ウォーク、ファウチが「視点」を書いたのは不誠実であり、不誠実でさえありました。 JAMA 2021 年 XNUMX 月に 主張した:
「…臨床試験は、米国での使用が承認されたワクチンが、COVID-19 感染、重篤な病気、および死亡に対して非常に効果的であることを示しています。」
まったく当然のことながら、ピーター・ドーシ博士は、 BMJ 編集者であり、臨床試験を批評する専門家は、主張が誤りであることを示すコメントを書きました. しかし、ジョナサン・スウィフトが300年前に言ったように、虚偽が飛ぶ、そして真実はその後に足を引きずります。 数か月後、地球の反対側で、私の国最大の新聞が フォロー中 グリーンベイ・パッカーズのクォーターバックであるアーロン・ロジャースのワクチン接種状況について(ニュージーランドに非常に多くのチーズヘッドがあることを誰が知っていましたか?)
「…米国での使用が承認されたCovid-19ワクチンは、何万人もの人々でテストされ、深刻な病気や死亡のリスクを劇的に減らす上で安全で効果的であることが証明されました。」
もちろん、この主張は、裁判に基づいていると言われている他の多くの主張と同様に、真実ではありません。 臨床試験は誤解を招きやすく、早期に盲検化されたため、試験データから XNUMX か月を超える有効性を確立できないことを考えると、他の場所で証拠を探す必要があります。
最近のいくつかの研究では、 全国登録 またはから 医療提供者、ワクチン接種を受けた人と予防接種を受けていない人々を統計的に照合して、ワクチンの有効性がどれだけ速く衰えるかを確認します。感染に対する保護のために月に約10パーセントポイント低下しますが、死亡などの深刻な結果の信頼区間はしばしば非常に広いため、XNUMX回目の接種後XNUMXか月までに投与量ゼロの有効性を除外することはできません。
これらは巧妙な研究であり、研究者がアクセスできる個人に関するデータは驚くべきものです。 それにもかかわらず、これらの研究は「選択は観測可能である」と仮定しています。 オブザーバブルの選択では、誰かがジャブされているかどうかを判断する唯一のものは、研究者がデータベースで見ることができる属性です.
代わりに、観察できない要因(リスクの好み、個人的な信念など)がワクチン接種の選択に影響を与え、健康状態にも影響を与える場合、ワクチン接種を受けた人と受けていない人の経験的な比較は、ワクチンの効果の偏った推定を与える可能性があります. これが、無作為化試験が使用される理由です。 治療群とプラセボ群は、平均して、治療前の特性が同じである必要があります(観察されたものと観察されていないものの両方)。
集計データはこの選択の問題を解決しませんが、すべての証拠が非常に不純であるため、無作為化試験の設計が不適切で解釈が誤っているため、観察できないことから生じる潜在的なバイアスを考慮せずに、自己選択したワクチン接種者とワクチン接種を受けていない個人とのマッチングに依存する個人レベルの研究です。あらゆる場所を調べて洞察を得る必要があります。 また、さまざまなデータが急増しているため、集計データは私たちの目の前にあります。 ウェブサイト 最新の国レベル (および地方レベル) の健康および経済データを提供します。
集計データの分析は、まさに経済学の操舵室にあります。 それでも経済学者たちは 意外と不在 パンデミック中の公の議論から。 この不可視性がどれだけ供給側と需要側に起因するのかは不明です。 供給側については、Jay Bhattacharya が次のように提案しています。 インタビュー ロックダウンのコストについて声を上げ、彼らの行動を文書化することに規律が失敗したこと 巻き添え被害. 需要側では、元ニュージーランド中央銀行総裁(その後野党議会党首)のドン・ブラッシュ ノート 政治家は、エコノミストからの情報を無視しながら、かなりありそうもない情報源からCovid-19のアドバイスを受けました。
この以前の不可視性の理由に関係なく、エコノミストは現在、繭から抜け出し始めており、集計データの分析が利用可能になっています. 世界的なワクチンの展開に関しては、健康状態よりも経済状況の方が重要であるように思われます。 112 か国でのロールアウトは、 病気ではなく豊かに 国。 タイムリーで信頼できる死亡率データがあり、十分なワクチン接種を受けている OECD 諸国の中で、2020 年の経済への負のショックが大きかった国の方が展開が早かったが、 健康ショックの場所ではない (超過死亡率) の方が大きかった。
大量ワクチン接種による総合的な効果(および非効果)についても証拠が現れています。 完全なデータが利用可能な 68 か国について、単純な散布図は、 関係なし 完全にワクチン接種された人口の割合(2021 年 19 月初旬まで)と、過去 7 日間の新しい Covid-XNUMX 症例の割合。 このような横断的研究の懸念は、省略された要因が相関関係を促進することです。
たとえば、私の家は南太平洋の僻地にあり、その巨大な堀は厳格な国境管理によって補完され、国内への空の旅はほぼ完全に崩壊したため、2021 年のほとんどの時期にワクチン接種率が低く、Covid の症例数も少なくなりました。 遠隔性が両方の数値を説明しました。 もう XNUMX つの例は、人々が屋内に追いやられる天候のために、感染率が季節的に上昇する場合です。 悪いことが起こるたびに何かをするように政治家が見られることを望んでいることを考えると、国はワクチン接種の取り組みを強化するかもしれませんが、原動力は季節の変化です.
これらの問題に対する標準的な経済学的アプローチは、パネル データを使用することです (同じ国で繰り返し観察)。 このようなデータを使用すると、(時不変の) 観測されていない国の特徴と (空間的に不変である) 観測されていない期間の特徴の影響を除去して、相関を促進する際に除外された要因の影響を軽減できます。
高度にワクチン接種された 32 の OECD 加盟国 (現在までに 1.3 億回以上の接種) に関するこのようなパネル データは、総死亡率のデータが高頻度であることを示しており、集団ワクチン接種の総体的な影響が政治経済の領域に現れていることを示していますが、 健康面ではない. 下のグラフは、完全にワクチン接種された率と 19 つの健康上の結果 (Covid-XNUMX およびすべての原因による死亡)、XNUMX つの経済的結果 (によって追跡されたさまざまな種類の場所への個人の移動) との関係を示しています。 グーグル)、および XNUMX つのポリシーの結果 (ロックダウン規則の厳格さ)。
結果は、ワクチンが入手できなかった 2020 年の同じ月からの変化であり、集団ワクチン接種が進行中であった 2021 年の変化です (XNUMX 月までの各月)。 グラフの単位は標準偏差であり、さまざまなネイティブ単位 (ロックダウンのインデックス、モビリティのパーセンテージ変化、死亡率) で結果を比較できるようになっています。
標準偏差が高く、完全にワクチン接種された率は、標準偏差の半分のロックダウンの厳しさと関連しています。 これはあらゆる種類の政治家がロックダウンをワクチン接種率に結びつけていることを反映しています。 たとえば、2021 年 XNUMX 月にニュージーランドの首相 と 「現在、予防接種を受けているニュージーランド人が十分にいないため、封鎖されています…」今年の初め、英国のボリス・ジョンソン首相 と 「この[ロックダウンの緩和]を確実に行う方法は、自分の番が来たらそのジャブを取得することなので、ジャブを完了させましょう.」
2020 年の同月と比較した消費者の移動の変化によって測定される経済活動の回復 (したがって、季節的要因を考慮) は、完全にワクチン接種された率の標準偏差あたり標準偏差の半分以上高く、小売業および娯楽産業である場所 (およびトランジット ステーションとほぼ同じ大きさ)。 逆に、2020 年の同じ月と比較して、完全にワクチン接種された率が XNUMX 標準偏差高い月または国では、居住地で過ごす時間は標準偏差の約 XNUMX 分の XNUMX 低くなります。
ワクチンのせいで外出することが増えたのですか? それ自体が、おそらく人々をより安全に感じさせることによるものなのか、それともロックダウン制御の緩和への対応なのか? 消費者の移動の増加を後押ししているのは、ロックダウンの厳格さの緩和だけであることが判明しました。 これが説明されると、 独立効果なし のワクチン接種率の Google モビリティ 指標。 したがって、ジャブは、人々の移動の自由に対する政治家の鉄の握りを緩めるために、政治家の腕のジャブであると考えることができます.
モビリティ (経済活動の代用として) とロックダウンの厳しさの相関関係は大きく、正確に推定されていますが、健康指標全体に対する対応する影響は明らかではありません。 具体的には、2021 年 19 月までのこれらの国では、予防接種率は 1.3 万人あたりの新規 Covid-XNUMX 死亡者数の変化とも、全死因死亡率の変化とも関係がありません。 これらの国で XNUMX 億回の投与 (および世界中で XNUMX 億回の投与) の後では、死亡者数がいくらか減少すると予想されます。 しかし、そのような効果はこれらのデータには現れていません。
これらの結果から、大規模なワクチン接種は、破滅的に高価なロックダウンから抜け出し、経済活動の回復を可能にする方法として、ある種の脱獄カードであるように思われます. しかし、そもそも私たちを投獄したのは政治家と保健官僚でした。 彼らはいつでも、集団ワクチン接種の有無にかかわらず、彼らが課したことを元に戻すことができました. ロックダウンとして ウイルスを制御できなかった、そしてしました 超過死亡率を減らすことができれば、政治家は、集団ワクチン接種に頼る必要なく、これらの費用がかかり効果のない介入を元に戻すことができたはずです。
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