Periodiek gedurende die Covid-19-pandemie het wetenskaplike personeel van die CDC hul beskikbare studiedata gebruik om die doeltreffendheid van huidige of onlangse weergawes van Covid-19-entstowwe te skat om die risiko van positiewe toetsing vir Covid-19 te verminder. Terwyl die feit van "positiewe toetsing" ietwat kontroversieel was as gevolg van die geheime PCR Ct-drempelgetalle wat betrokke was wat dit vir onaansteeklike mense met onopgespoorde Covid-19 van 'n paar weke in die verlede toegelaat het om positief te bly, is my doel hier om die CDC se problematiese epidemiologiese metodes te illustreer wat die persentasies van entstofdoeltreffendheid wat hulle gerapporteer het, aansienlik opgeblaas het.
Beheerde epidemiologiese studies val in drie en slegs drie basiese studie-ontwerpe. Óf 'n totale steekproef van proefpersone word gemonster, en elke proefpersoon word geëvalueer vir beide gevalstatus en vorige blootstellingsstatus – dit is 'n dwarssnitstudie – óf 'n steekproef van blootgestelde mense en 'n steekproef van onbeblootgestelde mense word gevolg om te sien wie 'n geval word en wie 'n kontrole – 'n kohortstudie – óf 'n steekproef van gevalle en 'n steekproef van kontroles word verkry, en elke proefpersoon word geëvalueer vir vorige blootstellingsstatus – dit is 'n gevallestudie-beheerstudie. As 'n kohortstudie die proefpersone ewekansig in dié wat blootgestel en dié wat nie blootgestel is nie, behels, is dit 'n gerandomiseerde beheerde proef (RCT), maar die studie-ontwerp is steeds kohort.
In 'n dwarssnitstudie en 'n kohortstudie, die risiko om die uitkoms van belang te kry (d.w.s. om 'n gevalsubjek te wees, hier, wat positief toets) kan geskat word vir die blootgestelde mense deur die aantal gevalle onder die blootgesteldes gedeel deur die totale aantal blootgesteldes. Net so vir die onblootgesteldes. Wat van belang is, is die vergelyking van hierdie twee risiko's, die relatiewe risiko (RR), die risiko in die blootgesteldes gedeel deur die risiko in die onblootgesteldes. Die RR skat hoeveel erger die risiko onder die blootgesteldes is in vergelyking met die onblootgesteldes. Vir 'n entstof of ander blootstelling wat die risiko verlaag, sal die RR minder as 1.0 wees.
Deursnee- en kohortstudies, deur hul steekproefontwerpe, laat toe dat die RR uit hul data beraam word. Gevallestudies laat egter nie toe dat die uitkomsrisiko's beraam word nie, want die verandering van die relatiewe aantal gemonsterde gevalle teenoor kontroles beïnvloed wat die risikoberamings sou wees. In plaas daarvan laat gevallestudies die beraming van die kans van die uitkoms, nie die risiko nie. Byvoorbeeld, 2:1 kans dat 'n gebeurtenis plaasvind. Hierdie waarde word nie beïnvloed deur die steekproefontwerp nie. In geval-kontrole studies word die relatiewe kans (of kansverhouding, OR) van die uitkoms beraam deur die kans van die uitkoms onder die blootgesteldes, gedeel deur die kans onder die onblootgesteldes.
Vir 'n entstof word die doeltreffendheid daarvan geskat as 1.0 – RR. Vir gevallestudiedata wat slegs OR skat, nie RR nie, wanneer benader die OR die RR akkuraat genoeg om in hierdie formule vervang te word? Hierdie vraag het 'n gedetailleerde epidemiologiese geskiedenis buite die huidige bestek, maar in die eenvoudigste sin benader die OR die RR wanneer gevalle in die populasie ongereeld is in vergelyking met kontroles.
Nou na die CDC en sy sistematiese epidemiologiese foute. In 'n onlangse ontleding, Link-Gelles en kollegas het 'n totaal van 9 222 geskikte Covid-19-agtige simptomatiese individue gemonster wat Covid-19-toetsing by CVS- en Walgreen Co.-apteke versoek het gedurende 21 September 2023 tot 14 Januarie 2024. Hulle het die vorige inentingsstatus van elke individu, sowel as die positiwiteit van die toetsresultaat, beoordeel. Per definisie is dit 'n dwarssnitstudie, omdat individuele getalle gevalle en kontroles, of individuele getalle blootgestelde (ingeënte) en onblootgestelde (oningeënte) nie gemonster is nie. Slegs die totale aantal proefpersone is gemonster.
Die navorsers het egter die OR (oral, OR) – nie die RR – uit hierdie data beraam deur 'n statistiese analisemetode genaamd logistiese regressie te gebruik wat dit moontlik maak om die OR vir verskeie moontlike verwarrende faktore aan te pas. Daar is niks verkeerd met die gebruik van logistiese regressie en die verkryging van beraamde OR's in enige studie-ontwerp nie; die probleem is om die OR-waarde in plaas van die RR in die entstofdoeltreffendheidsformule 1.0 – RR te gebruik. Omdat die studie-ontwerp dwarssnit was, kon die navorsers die relatiewe voorkoms van gevalle in die populasie vanuit hul steekproefgetalle ondersoek het, maar dit het nie gelyk of hulle dit gedoen het nie. Trouens, gevalle het 3 295 van die totale 9 222 wat gemonster is, 36%, uitgemaak, wat nie naastenby klein genoeg is om die OR as 'n plaasvervanger vir die RR te gebruik nie. Dit is waar onder beide die blootgestelde proefpersone (25%) en die onblootgesteldes (37%).
Nietemin is dit moontlik om 'n rowwe idee te kry van hoeveel hierdie slegte aanname die outeurs se beweerde algehele 54% entstofdoeltreffendheid beïnvloed het. Die relevante getalle proefpersone, wat in die tabel hieronder getoon word, word in Tabelle 1 en 3 van die Link-Gelles-artikel aangedui. Die RR-berekening vanaf hierdie rou data is eenvoudig. Die risiko in die ingeëntes is 281/1 125 = 25%; in die ongeëntes is dit 3 014/8 097 = 37%. Die RR is die verhouding van hierdie twee, 25%/37% = 0.67, dus sal die entstofdoeltreffendheid gebaseer op hierdie rou data 1.0 – 0.67 = 0.33 of 33% wees.
Net so kan die OR uit hierdie rou data as 0.56 geskat word, wat, indien dit in die entstofdoeltreffendheidsformule gebruik word, 'n doeltreffendheid van 44% sou gee, aansienlik anders as die 33%-doeltreffendheid soos korrek geskat deur die RR te gebruik.
Link-Gelles et al. het egter die aangepaste OR = 0.46 gebruik soos verkry uit hul logistiese regressie-analise. Dit verskil van die onaangepaste OR = 0.56 met 'n faktor van 0.46/0.56 = 0.82. Ons kan hierdie aanpassingsfaktor, 0.82, gebruik om te benader wat die rou RR sou gewees het as dit met dieselfde faktore aangepas was: 0.67*0.82 = 0.55. Hierdie syfers word in die tabel hieronder getoon en demonstreer dat die korrekte entstofdoeltreffendheid ongeveer 45% is, nie die beweerde 54% nie, en minder as die nominale 50% verlangde vlak.
As 'n epidemioloog is ek onduidelik waarom my kollegas by die CDC verkeerdelik die OR as 'n plaasvervanger vir die RR sou gebruik het toe die vereiste aanname vir hierdie vervanging nie nagekom is nie en maklik in hul eie data nagegaan kon word. Hulle het hierdie fout elders gemaak (Tenforde et al.) waar dit ook 'n aansienlike verskil in entstofdoeltreffendheid gemaak het, ongeveer 57% teenoor die beweerde 82%. Miskien het die outeurs gedink dat die enigste beskikbare metode om vir veelvuldige verwarrende veranderlikes aan te pas, logistiese regressie was wat die OR gebruik, maar relatiewe-risiko-regressie vir die aanpassing van die RR is lank reeds beskikbaar in verskeie kommersiële statistiese analisepakkette en word maklik geïmplementeer (Juniper).
Dit lyk vir my verbasend dat blykbaar geeneen van die meer as 60 outeurs tussen die Link-Gelles- en Tenforde-artikels erken het dat die steekproefontwerp van hul studies dwarssnit was, nie gevallestudie nie, en dus dat die korrekte parameter om te gebruik vir die beraming van entstofdoeltreffendheid die RR was, nie die OR nie, en dat die aanname van seldsame siektes vir die vervanging van die OR vir die RR nie in hul data nagekom is nie. Hierdie studies het dus die ware entstofdoeltreffendheid in hul resultate aansienlik oorskat. Dit is nie 'n suiwer akademiese kwessie nie, want CDC se openbare gesondheidsbeleidbesluite kan afgelei word van verkeerde resultate soos hierdie.
-
Harvey Risch, Senior Geleerde aan die Brownstone Instituut, is 'n geneesheer en 'n Professor Emeritus van Epidemiologie aan die Yale Skool vir Openbare Gesondheid en die Yale Skool vir Geneeskunde. Sy hoofnavorsingsbelangstellings is in kankeretiologie, voorkoming en vroeë diagnose, en in epidemiologiese metodes.
Kyk na alle plasings
