世界が崩壊してから4年が経ちました 保存されましたまたは 奇跡的なCovid mRNAワクチンによって。
このテーマに関する最初の論文が生物医学雑誌の編集者に却下されてから数年が経ちました。そして、COVIDワクチンに関する論文の却下事例シリーズは拡大を続けており、スコアは現在5対0です。最後に却下されたのは、最近、ある生物医学雑誌の編集者でした。 ジャーナル・オブ・インフェクションそこには「各号には、活発な書簡欄も掲載されています」とありました。私の生気のない手紙は、 研究 オーストリアにおける健康なワクチン接種者への偏り。
私の症例シリーズは因果関係を推測するのに十分な規模でしょうか？おそらくそうでしょう。もちろん、共通の原因は質の低い科学だった可能性もあります。反論する意見を一つ挙げてもいいでしょうか？ 2番目の手紙 （拒否された ランセット）は、Høegらが2021年に暴露したものを2023年に暴露したであろう。 手紙 どういうわけか ニューイングランド·ジャーナル·オブ·メディスン不注意な編集者だと思います。もしかしたら、もう編集者ではないのかもしれません。
5通目の却下された手紙は、科学的根拠のない、またしても稚拙な文章だったに違いありません。その手紙と著者の返答が、不穏な結果につながる可能性とは全く関係ありません。ですから、ここに私の手紙を公開させてください。判断はあなたにお任せします。 再び: 価値があるか、価値がないか?
より興味深いものにするために、手紙で言及されていた分析結果を引用します（恐ろしい結果は伏せます）。とはいえ、計算は難しくありませんでした。論文では、ワクチン接種後2021週間以内に、過去に感染した人がワクチン接種後XNUMX週間以内に、COVID-XNUMXによるワクチン関連の死亡を起こしたという証拠が示されています。あるいは、もう少し控えめに言っても、この証拠は、XNUMX年秋のCOVID-XNUMXによる死亡に対するワクチンの有効性に関する論文の証拠と少なくとも同等のものです。
手紙
2025 年 5 月 15 日
ジャーナル・オブ・インフェクション
エディターに：
Riedmann らは、オーストリアにおける健康なワクチン接種者現象について、新しいアプローチを含む思慮深く包括的な分析を報告しています。1 ワクチン未接種者と接種者を複数の変数でマッチングし、著者らは様々な接種量完了後3週間における複数の転帰を比較した。表44（論文）および表S45～S19（補足資料）は、全死亡率、COVID-19以外の死亡率、COVID-XNUMXによる死亡率の結果を示している。
健康なワクチン接種者へのバイアスは時間の経過とともに減少するため、マッチしたコホートの分析を4週間および8週間まで延長することは興味深いでしょう。多くの研究では、ワクチン接種後19～XNUMXか月間の有効性を推定しており、これはCOVID-XNUMXの流行期間と一致することもありました。
著者らは、事前イベント率比調整のアイデアから派生した基本的な修正方法について言及しています。2-5 COVID-19による死亡のハザード比を、COVID-19以外の死亡のハザード比で割ったものです。完璧ではありませんが、追跡期間が延長され、COVID-19による死亡者数が多くなった場合、より深い洞察が得られる可能性があります。この方法を19人のCOVID-19による死亡者（表3、初回ワクチン接種完了者）に適用すれば、バイアスを除去するのに十分です。基本的な補正後、ハザード比と率比のどちらを使用しても、この比は1を下回らなくなりました。
また、表 S44 ～ S45 の割合比が、ハザード比および調整済みハザード比として誤ってラベル付けされていたようです。
引き続きよろしくお願いいたします。
エヤル・シャハール、医学博士、MPH
名誉教授
アリゾナ大学
参考情報:
- Riedmann U, Chalupka A, Richter L, et al. SARS-CoV-2ワクチン接種歴のある感染者における根本的な健康バイアス：コホート研究。 ジャーナル・オブ・インフェクション、第90巻、第6号、2025年、106497、ISSN 0163-4453、 https://doi.org/10.1016/j.jinf.2025.106497
- Tannen RL、Weiner MG、Xie D. アンジオテンシン変換酵素阻害剤の 2 つのランダム化試験の複製研究：適応症による測定されていない交絡を調整するための「事前イベント発生率比」のさらなる経験的検証。 薬物疫学薬物安全性2008年17月;7(671):85-10.1002. doi: 1584/pds.18327852. PMID: XNUMX
- Pálinkás A、Sándor J. ハンガリーにおける第19波の流行中の成人の全死亡率予防におけるCOVID-XNUMXワクチン接種の有効性：全国的遡及コホート研究。 ワクチン （バーゼル）2022年24月10日;7(1009):10.3390. doi: 10071009/vaccines35891173. PMID: 9319484; PMCID: PMCXNUMX.
- Atanasov V、Barreto N、Whittle J、他「COVID-19ワクチンの死亡に対する有効性を新たな指標（COVID超過死亡率）を用いて理解する」 ワクチン （バーゼル）2023年7月11日;2(379):10.3390. doi: 11020379/vaccines36851256. PMID: 9959409; PMCID: PMCXNUMX.
- シャハール・E. 健康なワクチン接種者バイアスを除去する方法について。 疫学と統計学のトピックAmazon Kindle電子書籍（2025年）
拒絶
2日後、定型文のメッセージが私の受信トレイに届きました。
原稿番号: YJINF-D-25-00940
記事タイトル: 編集者への手紙
責任著者：エヤル・シャハル名誉教授
掲載誌：Journal of Infection
シャハル名誉教授殿
Journal of Infection誌に論文をご投稿いただき、誠にありがとうございます。誠に申し訳ございませんが、掲載スペースの枠を超える数の論文が寄せられており、掲載可能な投稿数には限りがございます。編集者による検討の結果、本論文は掲載優先度を満たしていないと判断されました。掲載拒否となった論文の再投稿はご遠慮ください。
この不利な決定と、より具体的な却下の理由をお伝えできないことをお詫び申し上げます。今後も引き続き Journal of Infection に論文をご投稿いただければ幸いです。
敬具
ロバート・チャールズ・リード教授
エディター
ジャーナル・オブ・インフェクション
ちょっと驚きました。興味深いことに、この定型文は却下された原稿（論文）用に書かれたものです。却下されたレターにも似たような文面はないのでしょうか？このジャーナルではレターが却下される頻度はどれくらいでしょうか？私も推測するしかありません。もしかしたら、私のものと似ているかもしれません。
分析
以下の数字は、記事の表3から転記したものです（バージョン2（訂正しました）。これが私の手紙で言及しているデータと結果です。信頼限界比（私の計算による）を追加しました。この統計指標については後ほど詳しく説明しますが、数値が小さいほど、推定ハザード比（HR）は良好になります。
テーブル類ワクチン接種後95週間におけるワクチン接種回数別の、新型コロナウイルス感染症および非新型コロナウイルス感染症による死亡率のハザード比（HR）およびXNUMX%信頼区間（CI）。対照群（当該期間にワクチン接種を受けていない群）は、年齢、性別、および介護施設入居の有無に基づいて、各ワクチン接種者群とマッチングされた。
死亡のハザード比はマッチングコホートから得られたため、年齢、性別、介護施設入居状況による交絡は排除されました。未接種者もワクチン接種日でマッチングされているため、時間的傾向による交絡は回避されました。残る交絡は、健康なワクチン接種者現象です。ワクチン接種を受けた人は平均して未接種者よりも健康であるため、プラセボを接種した場合でも、COVID-19による死亡率は低くなると予想されます。 非Covid 原因となるリスクは低かった（ハザード比<1）。これはワクチン接種者がより健康だったためであり、COVIDワクチンが万能薬だからではない。健康なワクチン接種者現象は、 ユニバーサル2週間経っても消えません。
しかし、著者らはワクチン接種を一切受けていない頑固な未接種者を選抜しなかった。彼らは次のように記している。「ワクチン接種を受けていない対照群は、当該ワクチン接種日から14日後までワクチン接種の記録がなかった。」
つまり、健康なワクチン接種者バイアスは、後にワクチン接種を受けた人々を含むグループに対して推定されたことになります。真のバイアスはもっと大きかった可能性があります。
上の表に戻ります。
新型コロナウイルス感染症による死亡のハザード比はすべて1未満であり、すべて偏りがあります。この期間（XNUMX週間）では、効果は期待できません。手紙にも書いたように、 他の場所でバイアスを除去する方法があります。完璧ではありませんが、全く補正しないよりはましです。新型コロナウイルス感染症による死亡のハザード比を、新型コロナウイルス感染症以外の死亡のハザード比で割ります。
この場合、結果が約1であればバイアスは除去されたことになります。それでも1を下回る場合は、バイアスは完全に除去されていません。1を超える場合は、懸念すべきです。健康なワクチン接種者バイアスによって隠されていた死亡リスクの上昇を観察しているのでしょうか？
結果は表に示されています。
補正後、1.48回目と1.91回目の接種からXNUMX週間以内のCOVID-XNUMXによる死亡のハザード比はそれぞれXNUMXとXNUMXです。
これは真実でしょうか？おそらく。ワクチン接種直後は感染や死亡のリスクが高い。私はデータでそれを見てきました。 イスラエル, デンマーク, Sweden他の人もこれについて書いています。
0.29 回目の注入 (0.30/0.97=XNUMX) に関しては、XNUMX つの説明が考えられます。
最初の質問は短いです。ワクチン接種を受けた不運な人たちは、感受性があり、1回か2回の接種で亡くなりました。3回目の接種まで到達した人の中には、感受性のある人は残っていません。
0.29つ目の説明は長くなります。新型コロナウイルス感染症による死亡の推定ハザード比（9.7）は低い値です。これはわずか2.9件の症例に基づいています。例えば、2.8回接種とXNUMX回接種の推定値と比較して、どれほど低い値なのかをどのようにして判断するのでしょうか？信頼限界比と呼ばれる指標を計算します。これは上限を下限で割ったものです。この比はXNUMX回接種者ではXNUMX、XNUMX回接種者ではXNUMX、XNUMX回接種者ではXNUMXです。
私が長年行ってきたように、多くの研究から信頼限界比を計算すると、適度な規模の研究では約2、小規模な研究（イベント数が少ない）では5を超える比率が得られることがわかります。10つのカテゴリーのXNUMXつのイベントから推論を導き出すと、XNUMXに近い比率が得られます。最も重要なのは、推定値のメリットは「統計的有意性」ではなく、信頼限界比と反比例関係にあるということです。その理由は後ほど説明します。
数十億人がワクチン接種を受けており、ワクチン接種後の初期のデータが論文によって次々と除外されていたため、私たちは 19 件のイベントと 21 件のイベントから推論を導き出そうとしています。
さらに、マッチングされたコホートの長期追跡調査は、未接種者をワクチン接種日にマッチングするため、真のワクチン効果に関する独自の知見をもたらす可能性があります。（ワクチン接種キャンペーンはしばしば新型コロナウイルス感染症の波と重なり、交絡を引き起こしました。）著者らはほぼ完璧な研究環境を備えています。大規模コホート、主要変数のマッチング、そして健康なワクチン接種者バイアスを基本的に補正できる新型コロナウイルス感染症以外の死亡者データです。しかし、私のレターには根拠がないため、このデータが公開される可能性は低いでしょう。もしかしたら、別のレターでこの件が取り上げられ、受理されるかもしれません。あるいは、そうでないかもしれません。
冒頭の私の保守的な発言をもう一度述べさせてください。
私がここで示す証拠は、少なくとも2021年秋のコロナによる死亡に対するワクチンの有効性に関する証拠と同等のものである。
以下の数字は、記事の表2から転記したものです（バージョン2（修正済み）。信頼限界比を追加しました（私の計算による）。
ご覧のとおり、COVID-20による死亡者数はマッチしたコホート群よりも少なく、信頼限界比は大幅に高くなっています。XNUMX回接種の信頼限界比は記録を更新しています（XNUMX）。
著者や読者の声が聞こえてきそうだ。「しかし、上記の推定値はすべて統計的に有意だ。信頼区間の上限は1未満なので、 p「-値 < 0.05」
確かにそうです。しかし、「統計的に有意」というのは、おそらく皆さんが考えているようなものではないでしょう。
見積もりの質の問題ではない.
短期集中講座（統計学と言語学に興味のある方向け）
私の例は3つの投与量（上表）から得たものです。HR（95%信頼区間）は0.04（0.01-0.20）。推定値（0.04）は統計的に非常に有意です。
表の最初の行にある主張（判断）はすべて誤りであり、紛れもなく誤りです。これらは、「統計的に有意」という用語の、歴史的言語学的な根深い誤解から生じた、残念ながら根深い誤りです。
この用語が何年も前に造られたとき、「significant（重要な）」という形容詞は別の意味を持っていました。19世紀後半の英語では、推定値が 意味する 帰無仮説に反する証拠を示した。 このフレーズは、見積もりの本質的な品質について言及していない。長年にわたり、「significant（有意）」という言葉の現代的な意味が本来の意味に取って代わり、推定値自体に誤った性質（有意、信憑性、信頼性、偶然による可能性は低い）が付与されてきました。
これらの解釈はいずれも統計的検定の根拠を欠いており、単なる希望的観測に過ぎません。帰無仮説の棄却は推定値（検定統計量を通して）に基づいており、推定値の信頼性を高めるものではありません。推定値のランダム性に関する性質を知りたい場合は、標準誤差のみに頼る必要があります。そして、信頼限界比は標準誤差に関する単純な計算です。1に近いほど、推定値は良好です。ある賢明な疫学者は、 このインデックス 何年も前に思いついた斬新で有効なアイデアが、長い間眠ったままになることもあります。
言語の物語は本の中で読むことができます お茶を味わう女性：統計学が20世紀の科学に革命をもたらした デイヴィッド・サルズバーグ著。98ページにある一節は目を見張るものがある。
エピローグ
この論文には、72ページにわたる補足分析を含め、まだまだ書きたいことがたくさんあります。その一部は「査読プロセス中に要請された」ものです。健康なワクチン接種者への偏見がテーマとなると、敵対的な査読者との戦いは想像に難くありません。
Excelファイルにはすでに約100行のデータと分析データがあります。（プレビュー：XNUMX回目の投与は効果がなく、さらに投与するとさらに悪化した可能性があります。） リード教授は私が今後も論文を投稿し続けることを期待していたが、私は彼に原稿を送るべきだろうか？ ジャーナル・オブ・インフェクション?
私はそれについて考えてみましょう。
