CDCのワクチン有効性疫学的無能

Covid-19パンデミック中、CDCの科学スタッフは定期的に入手可能な研究データを利用して、Covid-19陽性反応のリスクを軽減するための現行または最新バージョンのCovid-19ワクチンの有効性を推定してきました。 「検査で陽性反応が出た」という事実は、秘密のPCR Ct閾値数値が関係しており、過去数週間から未感染のCovid-19に感染している非感染者が検査陽性のままであることを可能にしていたため、やや物議を醸しているが、ここでの私の目的は説明することである。 CDCが報告したワクチンの有効性パーセントを大幅につり上げたCDCの問題疫学手法。

管理疫学研究は 3 つの基本的な研究デザインに分類されます。被験者の全サンプルがサンプリングされ、各被験者が感染状況と過去の曝露状況の両方について評価される（これは横断研究です）か、曝露された人々のサンプルと曝露されていない人々のサンプルが追跡され、誰が感染者になるかを確認します。症例と誰を対照とするか（コホート研究）、または症例のサンプルと対照のサンプルを取得し、各被験者の過去の曝露状況を評価する（これは症例対照研究）。コホート研究で対象者を曝露者と非曝露者にランダム化する場合、これはランダム化対照試験（RCT）ですが、研究デザインは依然としてコホートです。

横断研究とコホート研究では、 リスク 関心のある結果（つまり、症例対象者になること、ここでは陽性反応）が得られる確率は、曝露された人々の症例数を曝露総数で割ることによって推定できます。未露光の場合も同様です。興味深いのは、これら 1.0 つのリスクの比較である相対リスク (RR) であり、エクスポージャーのリスクを非エクスポージャーのリスクで割ったものです。 RR は、非曝露者と比較して曝露者のリスクがどの程度悪化しているかを推定します。リスクを低下させるワクチンまたはその他の曝露の場合、RR は XNUMX 未満になります。

横断研究とコホート研究では、サンプリング設計により、データから RR を推定できます。ただし、症例対照研究では、サンプリングされた症例と対照の相対数を変更するとリスクの推定値に影響を与えるため、結果のリスクを推定することはできません。代わりに、症例対照研究により、 オッズ リスクではなく結果について。たとえば、イベントが発生する確率は 2:1 です。この値はサンプリング設計の影響を受けません。症例対照研究では、転帰の相対オッズ（またはオッズ比、OR）は、曝露された患者の転帰のオッズを非曝露患者のオッズで割ることによって推定されます。

ワクチンの有効性は 1.0 – RR と推定されます。 RR ではなく OR のみを推定する症例対照研究データの場合、OR がこの式に代入できるほど正確に RR を近似するのはいつですか?この質問には、現在の範囲を超えた詳細な疫学的歴史がありますが、最も単純な意味では、集団内で症例が対照に比べてまれである場合、OR は RR に近似します。

次に、CDC とその組織的疫学的誤りについて説明します。最近の分析では、 リンク・ゲルズと同僚 研究チームは、9,222年19月19日から21年2023月14日までの期間に、CVSとウォルグリーン社の薬局で新型コロナウイルス検査を希望する新型コロナウイルス感染症のような症状のある適格な計2024人をサンプリングした。彼らは、各人の以前のワクチン接種状況と陽性率を評価した。テスト結果の。定義上、これは横断研究です。なぜなら、症例と対照の個々の数、あるいは曝露（ワクチン接種済み）と非曝露（ワクチン接種を受けていない）の個々の数がサンプリングされていないからです。被験者の総数のみがサンプリングされました。

ただし、研究者らは、考えられるさまざまな交絡因子に対して OR を調整できるロジスティック回帰と呼ばれる統計分析手法を使用して、これらのデータから RR ではなく OR を推定しました。ロジスティック回帰を使用し、どのような研究デザインでも推定 OR を取得することに問題はありません。問題は、ワクチンの有効性の式 1.0 – RR で RR の代わりに OR 値を使用していることです。研究デザインは横断的であったため、研究者らはサンプリングされた数から母集団における相対的な症例発生率を調べることができたはずですが、それを実行しなかったようです。実際、症例数はサンプリングされた合計 3,295 件のうち 9,222 件 (36%) を占めており、RR の代わりに OR を使用できるほど十分に少ないわけではありません。これは、曝露を受けた被験者 (25%) と非曝露被験者 (37%) の両方に当てはまります。

それにもかかわらず、この間違った仮定が著者らの主張するワクチン全体の有効性 54% にどの程度影響を与えたかについて大まかに把握することは可能です。以下の表に示す該当する被験者の数は、Link-Gelles 論文の表 1 および表 3 に記載されています。これらの生データからの RR の計算は簡単です。ワクチン接種者のリスクは 281/1,125 = 25% です。ワクチン接種を受けていない人の場合、3,014/8,097 = 37% になります。 RR はこれら 25 つの比率、37%/0.67% = 1.0 です。したがって、これらの生データに基づくワクチンの有効性は 0.67 – 0.33 = 33 または XNUMX% となります。

同様に、これらの生データから OR は 0.56 と推定でき、これをワクチンの有効性計算式に使用すると 44% の有効性が得られ、RR を使用して適切に推定された 33% の有効性とは明らかに異なります。

しかし、Link-Gelles ら。彼らは、ロジスティック回帰分析から得られた調整済み OR = 0.46 を使用しました。これは、未調整の OR = 0.56 とは 0.46/0.56 = 0.82 倍異なります。この調整係数 0.82 を使用して、同じ係数で調整された場合の生の RR を近似することができます: 0.67*0.82 = 0.55。これらの数値は以下の表に示されており、正しいワクチンの有効性が主張されている 45% ではなく約 54% であり、公称の望ましいレベルの 50% 未満であることを示しています。

疫学者として、CDC の同僚が、この代替に必要な前提が満たされておらず、自分たちのデータで簡単に確認できるのに、なぜ誤って OR を RR の代替として使用したのか、私にはわかりません。彼らは他の場所でこの間違いを犯しました（テンフォードら。）ワクチンの有効性にも大きな違いがあり、主張されている57％に対して約82％でした。おそらく著者らは、複数の交絡変数を調整するために利用できる唯一の方法は OR を使用するロジスティック回帰であると考えていましたが、RR を調整するための相対リスク回帰は、以前からさまざまな市販の統計分析パッケージで利用可能であり、簡単に実装できました (ジュニパー).

Link-Gelles 論文と Tenforde 論文の間の 60 人以上の著者の誰も、研究のサンプリング設計が症例対照ではなく横断的であり、したがって推定に使用する適切なパラメータであることを認識していなかったというのは、私には驚くべきことのように思えます。ワクチンの有効性はORではなくRRであり、RRの代わりにORを使用するという希少疾患の仮定が彼らのデータでは満たされていなかった。したがって、これらの研究では、その結果における真のワクチンの有効性が大幅に過大評価されています。 CDC の公衆衛生政策の決定は、このような誤った結果から導き出される可能性があるため、これは純粋に学術的な問題ではありません。