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. Image
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.) Image
3/ The phenomenon is called confounding. Illustrated in a causal diagram. All comparisons are not valid. They don’t estimate effects. Image
4/ CAVEAT: data taken from this table. Looks official but no source. Number of cases matches OWID and DASHBOARD. But number of deaths does not. Table show ~400 fewer deaths. Unclear why. Image
5/ Nonetheless, we observe something peculiar: comparing 2nd dose (within 7 days) vs. 1st dose period, the probabilities do NOT increase. Even decrease. Image
6/
Why?
2nd dose within 7 days is not supposed to offer much benefit as compared with 1st dose. So, we would expect to see the usual confounding. Higher CFR/severity.

We don’t!
7/
Graphs illustrate the findings: observed trend vs. hypothetical trend. The latter shows the kind of monotonicity we expect to see in the data. (Again, recall: these trends don’t show effects, but rather trends in confounded associations.) Image
8/ There is more.
Table: data for age 60+ (previous reports).
Similarly, last week of 1st dose is not expected to show much benefit as compared with the first 2 weeks. So, we expect to see the usual confounding: higher CFR/severity percentage. Why are we observing the opposite? Image
9/
At least two explanations:

Confounding somehow weaker when 1) comparing later time of 1st dose with early time, and 2) comparing early time of 2nd dose with 1st dose

And all is good.
10/
Or, not so good.

There is no reason why strong confounding would be evident for fully vaccinated (vs. 3 other groups) but will be weak or absent when comparisons are made between early 2nd dose, late 1st dose, and early 1st dose.
11/
We are not observing consistent benefits over time, but rather evidence of EARLY HARM

Early period after 1st dose might be a riskier period to be infected!
(1st dose increases risk early on, if infected)

Like a surgery that increases risk early on and decreases risk later
12/
Who really knows what happens to the immune system when it is simultaneously exposed to the virus and to the 1st dose of the vaccine?
After all, part of the pathology is due to exaggerated immune response to the virus.

• • •

Missing some Tweet in this thread? You can try to force a refresh
 

Keep Current with פרופ' אייל שחר

פרופ' אייל שחר Profile picture

Stay in touch and get notified when new unrolls are available from this author!

Read all threads

This Thread may be Removed Anytime!

PDF

Twitter may remove this content at anytime! Save it as PDF for later use!

Try unrolling a thread yourself!

how to unroll video
  1. Follow @ThreadReaderApp to mention us!

  2. From a Twitter thread mention us with a keyword "unroll"
@threadreaderapp unroll

Practice here first or read more on our help page!

More from @prof_shahar

10 Feb
10 שאלות מטרידות שמותר לשאול, בינתיים:

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?
Read 6 tweets
8 Feb
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.
כאן רואים מורפולוגיה "משתנה בערך מונוטונית" עם הגיל שמתאימה בעיקר למהלך טבעי יותר מאשר לדיכטומיית חיסון/לא חיסון.

האם מעורבבים כאן, בין היתר, אפקט החיסון + הדבקה/רגישות יתר להידבקות סביב החיסון?

באפידמיולוגיה זה קרוי מודיפיקציות של אפקטים. מסובך מאד כאן

quantitatively.club/wp-content/upl… Image
לדעתי אפקט מיטיב של החיסון היה מאוחר מכדי להשפיע משמעותית על תאריך היעצרות הגל וגובהו. התחיל בערך במחצית הדרך לשיא כמו "אפקט הסגרים הקודמים".

יש כמובן מומחים שאצלם הכל ברור. יש משתנה אחד והוא חזות הכל.
Read 4 tweets
6 Jan
1/
Sweden mortality in the last two “flu years”:

Oct 2018 – Sep 2019
Oct 2019 – Sep 2020

Inference from trend over 2 decades.
2/
Preliminaries:

Annual statistics usually computed by Gregorian calendar.

Why? Does it make sense to split winter (flu) mortality between two years? Winter deaths are not divided uniformly on December 31.

3/
More sensible to include a full winter season in one “mortality year”: Week 40 (October) to Week 39.

Let’s call it “flu year”.

Elaborated here.
Read 12 tweets
14 Aug 20
השרשור מוקדש לדסק...
6/4. המאמר לא עסק בשבדיה, והסביר לקורא בפתיח איך אפשר ללמוד על מגמות מגפה בכל מדינה. איזכור של שבדיה בסוף.
zman.co.il/98406/

12/4. התברר שיש בעייה בדיווחים של וורלד-או-מיטר על שבדיה. הסברתי את הבעייה, והפניתי לאתר השבדי הרשמי.
zman.co.il/100319/
3/5. בהתאמה לפוסט הקודם, כל המאמר מסתמך על האתר הרשמי השבדי. מוצג גרף החולים החדשים, בו נצפית עצירת שלב ההתפרצות
haaretz.co.il/opinions/.prem…
3/6. לא טענתי שהתשובה איננה בגרף החולים החדשים. נהפוך הוא. בצטוט "התשובה בגרפים".
המשפט המלא: "התשובה בגרפים. לא במספר החולים שאובחנו אתמול, לא במספר המתים שדווח הבוקר, ולא באף מספר מצטבר"
יש במאמר דיון על גרף החולים החדשים (שבו נצפתה עצירה ושיא ממושך).
zman.co.il/115716/
Read 4 tweets

Did Thread Reader help you today?

Support us! We are indie developers!


This site is made by just two indie developers on a laptop doing marketing, support and development! Read more about the story.

Become a Premium Member ($3/month or $30/year) and get exclusive features!

Become Premium

Too expensive? Make a small donation by buying us coffee ($5) or help with server cost ($10)

Donate via Paypal Become our Patreon

Thank you for your support!

Follow Us on Twitter!