האנליזה הזו התחילה בציוץ על היעילות של החיסונים לפי הנתונים שמשרד הבריאות פרסם על החולים שהתחסנו. הציוץ הזה הגיע ליותר מ-250 אלף צפיות ודחף אותי לפרמל את האנליזה בצורה קצת יותר אקדמית.
בעזרת הנתונים היומיים על נדבקים וחולים ומספר המחוסנים חישבתי את מספר המקרים הצפויים ללא חיסונים. בעזרת המידע על חולים מחוסנים אפשר לחשב את היחס בין המצוי לצפוי.
הבעיה היא שהמחוסנים (ובמיוחד המוקדמים) שונים מהאוכלוסיה הכללית בסיכויי ההדבקה שלהם (גיל שונה, הבדלים סוציו-אקונומיים). איך מתקנים לכך? במקום לתקן, אפשר פשוט להסתכל על כל טווח האפשרויות הסבירות ולהסתכל על האפקטיביות.
למשל, להדבקות של בני 60+, זה נראה כך. בלי תיקון (beta=1) מקבלים 83% יעילות שבוע אחרי המנה השניה. אבל אם לקבוצה הזו יש סיכוי של חצי להדבק (beta=0.5) מקבלים 66%. כך קיבלנו טווח עליון ותחתון – 66-83% יעילות.
אפשר להתווכח לנצח מה ה-beta הנכון (לדעתי זה בערך 0.75 ויעילות של כ-78%) אבל מה שחשוב לדעתי זה הטווח של ערכי beta סבירים.
לבני 60 ומטה, זה נראה די דומה. שימו לב שבני הגרפים, נראה שהאפקטיביות של המנה הראשונה קטנה במיוחד.
לבסוף – חולים קשים, קריטיים ומוות. הסיכוי למחלה קשה אצל מבוגרים הוא בערך פי 4 משאר האוכלוסיה. כמה בדיוק? משאיר לכם להתווכח. בטווח של beta=2-6 מקבלים יעילות במניעת מחלה קשה של 87-96%.
כאן צריך להיזהר, כי מקרים קשים יכולים להיות בדיליי מסוים ודי סביר שהמספרים הללו עוד יעלו והיעילות המחושבת תקטן. נצטרך לחכות ולראות כמה זה ישפיע.
בכל הגרפים אנחנו רואים קפיצה ביעילות מיד אחרי המנה השניה. שתי אפשרויות: 1. המנה השניה יעילה באופן מידי. 2. המנה הראשונה יעילה רק אחרי כשלושה שבועות. יש קצת עדויות שהאפשרות השניה נכונה, ונצטרך לחכות למידע שיצא מאנגליה ששם מחסנים רק במנה אחת.
בנוסף, בניתי אפליקציה אינטראקטיבית שמאפשרת לשחק עם הפרמטרים השונים ולראות איך הם משפיעים על היעילות. מוזמנים לנסות. dviraran.shinyapps.io/VaccineEffectI…. אני מקווה לעדכן את האתר הזה כשיכנסו נתונים חדשים.
לסיכום, זהו נסיון ראשון לחשב את יעילות החיסון בהסתמך על נתוני ההדבקות של מחוסנים וביחס לאוכלוסיה הכללית. האנליזה מראה בבירור שהחיסונים יעילים במיוחד. לכו להחסן!
• • •
Missing some Tweet in this thread? You can try to
force a refresh
Estimating real-world COVID-19 vaccine effectiveness in Israel! Now preprint version. TL;DR: Very effective. 66-85% for infection, 87-96% for severe disease.
This started when I tweeted the numbers provided by the ministry of health (MOH) regarding cases of vaccinated individuals. This tweet had more >250K views, so decided it might be better to formulate the analysis and provide full methodology.
Using the daily incidence of cases and daily vaccination counts and developed a formula to quantify the expected number of cases based on those numbers. I then combined it with observed counts provided by the MOH to calculate the effectiveness.
How effective are the COVID-19 vaccines? Israel was early to vaccinate its population (~1/3 of pop now with the @pfizer@biontech vaccine) and real-wold data is starting to accumulate. However, as we are learning, calculating efficacy from RWD is complicated. A thread =>
The vaccination campaign in Israel coincided with the beginning of a 3rd wave and a couple weeks later a full lockdown (Israel style). In addition, there are other confounding factors - socio-economic and demographics differences in both the infections and the vaccinations.
This made the real-world data analysis of the effectiveness of the vaccine much more complicated than in the RCT, where all this doesn’t matter because of the randomization. How to tease out all the contradicting factors?
עדכנתי את הפרדיקציה לפי הנתונים החדשים, הפעם מתוקנן גם לכמות החולים היומית. 659 מאומתים שבוע אחרי המנה השניה, לעומת צפי של כ-4967 = 87%~ פחות מהצפוי.
עכשיו שגם יש חלוקה גם לגילאים, אפשר לשפר את התחזית לבני 60+ בלבד.