Thread by @Kasinski_MW

Szanowny Panie Redaktorze. Prosił Pan o wyłuszczenie wad wskazanego przez Pana artykułu. Pozwalam sobie zatem otworzyć wątek, którym, mam nadzieję, uda mi się to uczynić. Lekko zarósł on kurzem, ale może nadal kogoś zainteresuje. 1/n

https://twitter.com/lkwarzecha/status/1390160534243352577

Po pierwsze muszę wyjaśnić. W artykule p. Browna matematycznie wszystko się zgadza. To co budzi wątpliwości, to wnioski, które budowane są w oparciu o te obliczenia. Wynikają one w mojej opinii z niepełnego rozumienia, co tak naprawdę oznacza RRR i ARR. 2/n

Ale po kolei - najpierw wstęp. Czym jest RRR (Relative Risk Reduction)? Otóż w badaniach nad szczepionkami mamy dwie grupy – jedna przyjmuje szczepionkę, druga placebo. Po określonym czasie (!) badamy, ile osób zachorowało na Covid w poszczególnych grupach. 3/n

Dzielimy następnie liczbę przypadków w grupie szczepionej przez liczbę przypadków w grupie placebo. Wiemy dzięki temu, ile osób mogło zachorować, a ile zachorowało faktycznie. Tym samym znamy skuteczność samego preparatu. 4/n

Czym jest ARR (Absolute Risk Reduction)? W tym przypadku obliczamy odsetek zachorowań w obu grupach, a potem odejmujemy od wyniku w grupie placebo wynik w grupie szczepionej. Miara ta ma pokazywać, jaki odsetek osób zostaje ochronionych w skali populacji. Jest jednak „ALE. 5/n

Dla naszych rozważań ważna jest także NNV (Number Needed to Vaccinate). Oznacza ona ile osob należy zaszczepić, aby uchronić jedną osobę przed zakażeniem. Oblicza się ją ze wzoru 1/ARR. Jest to miara przydatna, ale też ma swoje „ALE”, którego dobrze być świadomym. 6/n

Miary RRR i ARR różnią się pod jednym ważnym względem. RRR jest miarą stabilną nieuzależnioną od czynnika czasowego. Wraz z wydłużaniem się czasu, jaki ma patogen na rozprzestrzenianie się w badanej grupie pozostaje on niezmienny. Zmniejsza się jedynie niepewność (error bar). 7/n

W przypadku ARR jest zgoła inaczej. Wskaźnik ten będzie się zmieniał z czasem. Im więcej osób będzie narażonych na patogen, tym jest on wyższy. Na poziomie 100% zachorowań zrównuje się on z RRR. I to jest to "ALE". 8/n

Zróbmy eksperyment (skrajnie go upraszczam dla ułatwienia rachunków). Grupa placebo i szczepiona liczą po 1000 osób. Co miesiąc zaraża się 100 osób. Zakładana skuteczność preparatu to 90%. Jak wyglądałyby wyniki? 9/n

Wraz z ARR odwrotnie proporcjonalnie zmienia się NNV, który maleje, a co za tym idzie skuteczność programu szczepień jest coraz wyższa – mniej szczepień oznacza jednocześnie więcej osób chronionych. 10/n

NNV też ma inne "ALE". Uchronienie danej osoby przez zakażeniem to jedno, ale należy pamiętać, że fakt ten sprawia, że przestaje ona potencjalnie zarażać kolejne osoby. 11/n

Dlaczego zatem stosujemy ARR? Bo jest to miara dająca przy odpowiednio długim czasie dobre wskazania co do epidemiologii poszczególnych schorzeń. Dotyczy to jednak sytuacji, gdy nie mamy innych dobrych miar. W przypadku Covid tak nie jest – mamy szeroki program testów. 12/n

Sam proces jest ułomny, ale w samych Stanach Zjednoczonych Covid potwierdzono u niemal 10% pop. W badaniach klinicznych nad Pfizerem i Moderną w grupie placebo było to tylko ok. 1%. To całkowicie wywraca obliczenia p. Browna, gdyż swoje wnioski opiera na analizie RRR i NNV. 13/n

W swoich analizach p. Brown pomija czynnik czasowy, kluczowy dla właściwej oceny RRR i NNV. W żaden sposób nie odnosi się do faktycznej skali zachorowań. Jego wnioski opierają się na założeniu, że jeśli w badaniach zachorowało 1%, to w realu też tak jest. To nieprawda. 14/n

A zdanie p. Nikolova o tym, że badania ujawniają, że nadal 99% populacji jest narażonych to już zupełne kuriozów. Tu też chętnie usłyszę, jak Pan to uzasadnia. 15/n

Chętnie usłyszę, jaka jest Pana opinia na ten temat. Czy nadal podtrzymuje Pan, że wyniki są ciekawe i jak Pan to argumentuję. Pozdrawiam 16/16 #EOT

@threadreaderapp unroll