Recientemente informé sobre un estudio sueco que analizó las tasas de mortalidad por todas las causas según el estado de vacunación. Pretendía demostrar que, en comparación con tres dosis, una cuarta dosis de la vacuna redujo la mortalidad por todas las causas en las ondas de omicrones en un absurdamente alto 71 por ciento en los mayores de 80 años y en un 39 por ciento en los residentes de hogares de ancianos durante los primeros dos meses después de la inoculación.
Señalé que esto no tenía sentido, ya que solo podemos esperar que la vacuna reduzca las muertes por COVID, no las muertes por otras causas, y las muertes por COVID durante las ondas de omicrones solo representaron alrededor del 8 por ciento del total de muertes entre las dosis triples. Dado que incluso en los datos oficiales, una cuarta dosis solo reduciría las muertes por COVID en menos de la mitad en comparación con una tercera dosis, esto significa que esperaríamos una caída en el total de muertes de como máximo el 3 por ciento, no el 70 por ciento.
Se me ha llamado la atención sobre un segundo estudio sobre la mortalidad por todas las causas por estado de vacunación. (Estos son actualmente los únicos dos que conozco; puede haber otros, pero aún no han cruzado mi radar). Este estudio, publicado en Vaccines in July, es de Hungría y se centra en la primavera y el verano de 2021, ya que las vacunas se implementaron y el país experimentó su ola alfa. (El estudio se refiere a esto como la «tercera ola», pero la «primera ola» de Hungría en la primavera de 2020 fue en gran medida un evento y esta fue la segunda ola de muertes en exceso del país, la primera ocurrió en otoño de 2020).
El estudio estima que la efectividad de la vacuna contra la mortalidad por todas las causas es del 49 al 75 por ciento durante esta ola, dependiendo del tipo de vacuna. Tales cifras aún están mucho más allá de lo que es creíble, incluso teniendo en cuenta el hecho de que esto está comparando vacunados con no vacunados (en lugar de los de un solo impulso) y es poco después de la vacunación y es pre-omicron, ya que todavía implica que la vacuna está reduciendo considerablemente no solo las muertes por COVID sino también las muertes por otras causas (ataques cardíacos, cáncer, demencia, etc.). Entonces, ¿qué ha salido mal esta vez?
La tabla anterior muestra el período de estudio. Se divide en dos partes: un período epidémico (gris claro) durante la segunda mitad de la ola alfa, que comienza en el pico de muertes, y un período no epidémico (gris oscuro) que comienza poco después, cuando hubo casi cero muertes por COVID reportadas. Esta división sensata debería permitir a los investigadores calibrar sus estimaciones de efectividad de la vacuna tomando las tasas de mortalidad durante el período no epidémico como línea de base.
A continuación se presentan dos gráficos clave que muestran las tasas de supervivencia brutas (no ajustadas) en cada cohorte, dependiendo del estado o tipo de vacuna. El gráfico superior es para el período no epidémico, por lo que debe mostrar la tasa de antecedentes normal de muertes en cada cohorte, y el inferior es para el período epidémico, por lo que debe mostrar las muertes elevadas por la ola COVID.
Tenga en cuenta que el estudio afirma que excluye a los parcialmente vacunados, definidos como aquellos que han recibido una dosis y son menos de siete días después de su segunda dosis. No vacunado aquí significa que no hay dosis y vacunado significa «completamente vacunado», es decir, siete días después de la segunda dosis. Esto significa que no se incluirá ninguna muerte entre la primera dosis y siete días después de la segunda. Parece que los individuos cambian de cohorte a medida que reciben dosis durante el período de estudio, aunque la forma en que los investigadores han manejado esto no siempre está clara.
Un vistazo a estos gráficos revela algunas incoherencias sorprendentes. Obsérvese que en el gráfico no epidémico (arriba), la línea roja de no vacunados es la más baja (junto con la línea amarilla de Moderna). Esto significa que la cohorte no vacunada tiene la tasa de mortalidad más alta (porque la tasa de supervivencia es la más baja). Pero si observamos las características de las cohortes en el apéndice suplementario (Tabla S3) encontramos que los no vacunados son unos ocho o nueve años más jóvenes que los vacunados, tanto entre todos los vacunados (45,5 años frente a 53,6 años) como entre los vacunados con Moderna (54,5 años) y Pfizer (53,8 años). Las tasas de comorbilidades también están a la mitad o por debajo en los no vacunados en comparación con los vacunados (por ejemplo, enfermedad cardíaca 1,5 por ciento frente a 3,1 por ciento, cáncer 1,3 por ciento frente a 3,5 por ciento). ¿Por qué, entonces, la tasa de mortalidad es mayor en una cohorte más joven y saludable?
El mismo punto se puede plantear de otra manera al observar que el 39% de las muertes en el periodo no epidémico (6.548 de 16.853) se atribuyen a los no vacunados, que constituyen el 31% de la población del estudio, mientras que el 61% de las muertes se atribuyen al 69% de la población que está vacunada (ver Tabla 3). ¿Por qué la cohorte más joven y sana está sobrerrepresentada en las muertes? Del mismo modo, el 0,29% de la cohorte no vacunada murió en el periodo no epidémico frente al 0,21% de la vacunada. Estas tasas no tienen sentido.
Podemos tener una idea de cuán alta es la tasa de mortalidad en los no vacunados considerando que en Hungría alrededor del 1.6 por ciento de la población adulta generalmente muere cada año (130,000 de 8.2 millones), por lo que en este período de 55 días se esperaría que un máximo del 0.24 por ciento de la población muera, y dado que esto es durante el verano, debería ser aún más bajo (las muertes son alrededor del 20 por ciento más bajas en verano que en invierno). Sin embargo, el 0,29 por ciento de los no vacunados murieron, al menos un 20 por ciento más de lo que se esperaría. Recuerde, este es un período no epidémico cuando las muertes por COVID fueron casi cero. ¿Por qué la tasa de mortalidad en los no vacunados es al menos un 20 por ciento más alta que la tasa de antecedentes esperada, mientras que la tasa de mortalidad vacunada está por debajo de ella (0.21 por ciento frente a 0.24 por ciento), cuando los no vacunados son la porción más joven y saludable de la población?
Los autores reconocen brevemente este problema en la conclusión, refiriéndose a la «enorme variabilidad de la supervivencia entre cohortes por el estado de vacunación COVID-19 durante un período en que la epidemia de COVID-19 no estaba activa, lo que significa que la vacuna no podía ejercer un efecto protector», y aceptando que las diferencias observadas «no eran atribuibles a las características sociodemográficas de los pacientes, la presencia de las enfermedades subyacentes más prevalentes, o las características estructurales de [los médicos generales] que atienden a los pacientes». Sin embargo, no intentan explicar las discrepancias ni abordar adecuadamente el enorme impacto que tendrán en sus resultados. De hecho, ajustan sus resultados para un «efecto vacunado saludable», que en sus datos es lo contrario de la realidad, lo que empeora el problema.
Dado que los no vacunados se utilizan como línea de base para estimar la efectividad de la vacuna, y la tasa de mortalidad en los no vacunados es inexplicablemente alta, este problema obviamente anula cualquier estimación de EV en el estudio.
Se pueden ver otros problemas superponiendo los dos gráficos uno encima del otro (observando la diferente escala en los ejes) para permitir una fácil comparación a simple vista de las tasas de mortalidad en los períodos epidémico y no epidémico.
Puede ser un poco difícil ver lo que está sucediendo en esta imagen compuesta, pero centrándose en las líneas azules de Pfizer (el par inferior de líneas azules), se puede ver que las dos líneas coinciden durante unos 25 días antes de que la tasa de mortalidad en el período epidémico se desvíe. Esto implica que la cohorte de Pfizer durante los primeros 25 días del período epidémico tuvo la misma tasa de mortalidad que en los primeros 25 días del período no epidémico. Sin embargo, como hemos visto, el período epidémico comienza con el pico de muertes por COVID, lo que significa que la tasa de mortalidad de Pfizer debería comenzar alta y luego disminuir. En cambio, comienza a un ritmo «normal» y luego aumenta, todo lo contrario. Además, tenga en cuenta que la cohorte de Pfizer del período epidémico es mayor (57.9 años frente a 53.8 años) y tiene más comorbilidades que la cohorte de Pfizer del período no epidémico (esto se debe a que más personas más jóvenes se vacunan en el período posterior no epidémico), por lo que la tasa bruta de mortalidad en el período epidémico debería ser aún mayor. Sin embargo, las tasas de mortalidad son las mismas durante 25 días, durante el pico de la ola de COVID.
Del mismo modo, mire las líneas amarillas de Moderna: la tasa de mortalidad comienza más baja en el período epidémico que en el período no epidémico y solo supera después de 50 días, a pesar de que comienza en el pico de una ola COVID (la línea epidémica es la línea ligeramente más gruesa y débil). Con AstraZeneca también (las líneas marrones), la tasa de mortalidad en el período epidémico es mucho menor que en el período no epidémico. Tampoco está claro por qué la tasa de mortalidad no epidémica en la cohorte de AstraZeneca es mucho más baja que la de Pfizer o Moderna cuando tiene una edad promedio y una tasa de comorbilidades muy similares.
Ninguna de estas tasas de mortalidad tiene sentido: la tasa de no vacunados en el período no epidémico es demasiado alta y las tasas de vacunación en el período epidémico parecen demasiado bajas. No es de extrañar que el estudio presente estimaciones tan altas de la efectividad de la vacuna.
Uno de los hallazgos que valdría la pena tomar nota es que las curvas tanto para Pfizer como para Moderna en el período epidémico se doblan bruscamente hacia abajo en la segunda mitad, lo que indica una tasa de mortalidad acelerada. Esto es a pesar de que el período comienza en el pico de muertes por COVID, que luego disminuyen. Dadas todas las otras anomalías inexplicables en estos datos, esta puede ser solo una más. Sin embargo, si hay alguna validez para los datos subyacentes, puede indicar una tasa de mortalidad alarmantemente acelerada entre las cohortes vacunadas con ARNm, incluso a medida que las muertes por COVID disminuyen.
Una vez más, me quedo decepcionado. Esperaba que los estudios de mortalidad por todas las causas por estado de vacunación fueran clave para evaluar los riesgos y beneficios generales de las vacunas. Sin embargo, tanto este estudio como el sueco han producido resultados sin sentido con datos que no tienen una correspondencia clara con la realidad.
Trikooba es un blog personal 100% comprometido con sus lectores, no está en deuda con ningún anuncio corporativo o patrocinio. Si desea ayudarnos a mantenernos en línea y crecer, podrá aportar su contribución en el siguiente enlace: Apoyo | Trikooba.
El estudio actual afirma en un momento dado que «hay 15 países que utilizan la mortalidad rutinaria por todas las causas mediante el monitoreo de la vacunación». Esto me intrigó: no estaba al tanto de ningún país que hiciera esto, excepto el ONS del Reino Unido, cuyos datos tienen serios problemas que los hacen poco confiables. Sin embargo, después de la referencia a la página web, apareció una página «Nuestro mundo en datos» que, de hecho, no enumeraba ningún país que proporcionara estos datos. Otra decepción.
Los datos de muertes por todas las causas por estado de vacunación deberían proporcionarnos información crucial sobre los beneficios y daños de las vacunas. Sin embargo, hasta ahora, muy pocos investigadores han analizado estos datos, y donde lo han hecho, los resultados no han pasado la prueba de realidad y no han cumplido con la promesa. La espera continúa.
