1/ Theories & evidence of bias in Israel data on vaccine effectiveness. nejm.org/doi/full/10.10…
Theories: 1. Important endpoints (hospitalization, severe illness, death) included many patients with incidental positive PCR 2. Preferentially in unvaccinated
2/ All figures taken from Supplementary Appendix Figure S3. (The Y-axis scale seems wrong, but I assume it is just a labeling error)
Key figure: Time to hospitalization
Most patients were hospitalized within 1-2 days (!) of a first PCR swab that was found positive
Unexpected.
3/ Typical course much longer: symptoms->test->worsening symptoms-->hospitalization
What happened?
Many patients were likely tested in the ER. They showed up in severe enough condition, for which no outpatient PCR was done. Thus, their condition on admission was not COVID
4/ Nonetheless, they were hospitalized in Corona wards because they tested positive.
Many were counted as severe COVID cases, and as COVID deaths if they died.
5/ Other hospitalized patients, PCR-negative on admission, were found positive later. Possibly counted in the first column in the Figure. These might have been infected in the hospital. Hopefully not many.
6/ Note that time to severe disease and time to death are also “condensed” to the left. Does not look like expected spread. Again, I assume just labeling error of the Y-axis.
7/ All unvaccinated were tested in the ER. Policy unclear, but at least in some hospitals, vaccinated were tested only if suggestive symptoms.
Thus, endpoint misclassification was differential. Dependent on vaccination status.
1/ Important question: Once infected, what is the effect of vaccination status on death/severity?
Here is relevant statistics from Israel data.
Disturbing observations on the early period after 1st dose.
2/ Table shows rate of death & severe disease, since the vaccination campaign began.
Notice that risks are higher in vaccinated than unvaccinated. That’s misleading. At any time, vaccinated were older than unvaccinated (and older, on average, in sequential vaccination groups.)
3/ The phenomenon is called confounding. Illustrated in a causal diagram. All comparisons are not valid. They don’t estimate effects.
1. מדוע נמחקת הנורמה שאין לכפות על הפרט, ישירות או בעקיפין, התערבות רפואית?
2. מדוע נמחקת נורמת החיסיון הרפואי לפיה מידע מזהה על טיפול/היעדרו שייך בלעדית לפרט?
3. מדוע אישר ה-FDA בנוהל חירום (בניגוד לסטנדרט מעקב) חיסון לאוכלוסייה שאינה בסיכון חריג? (מקובל לגמרי אישור בנוהל חירום לאוכלוסייה בסיכון.)
4. מדוע התקשורת בארץ ובעולם לא מציגה לציבור הערכות שיעורי תמותה בקבוצות גיל צרות, במקום לדווח אנקדוטות?
5. האם חסינות לאחר חיסון (באמצעות זיהוי חלבון הספייק) תגן בפני מוטציות באותה אפקטיביות של חסינות נרכשת לאחר הידבקות?
6. מה קורה במערכת החיסון כאשר נדבקים בסמוך לחיסון הראשון ומערכת החיסון מזהה בו זמנית את הנגיף ואת חלבון הספייק שלו על תאי גוף? האם יש תגובת-יתר חיסונית?
יש יותר מידי משתנים בתמונה, מכדי לומר משהו בוודאות. למשל: אפשרות הידבקות בעת החיסון, פגיעות-יתר בימים שלאחר החיסון הראשון, התפרצויות בבתי אבות שדעכו (קשורות לחיסון?), מהלך גלים שונה טבעית בגילאים שונים (מסיבות לא תמיד ברורות). trajectory שונה (מלכתחילה) של קשים-חדשים צעירים.