1/ No es novedad para nadie que haya hecho la tarea. #MileiTeniaRazon porque @JMilei estudio en vez de hablar sin saber. Miren lo que dice el sistema de farmacovigilancia de la PAHO (OMS). ¿También les dijeron a las embarazadas que habia evidencia? covid-19pharmacovigilance.paho.org
2/ Pero a no horrorizarse, aunque ahora dudo. ¿Es solo el caso de Sinopharm, verdad? Bueno, no. Es un poco técnico pero veamos Pfizer. Es importante notar que el RCT para menores de 16 años consta de 2260 adolescentes. ¿Es esto suficiente?
3/ Depende para que, asumamos por conveniencia que utilizamos los datos de Ontario (Canada) que reporta miocarditis en un ratio de alrededor de 1 en 16000. Cuantos eventos esperados tendríamos en una muestra de 3358 chicos? Menos de 1. :)
4/ No se podría detectar un evento con esa incidencia ni por casualidad con ese tamaño de muestra (es indistinguible de la incidencia normal). ¿Entonces cómo sabemos si es segura en el largo plazo? Dificil de saber, ya que el trial en chicos duró 2 meses. ¿Y para adultos?
5/ En este momento para adultos tenemos algo mucho mejor. El sistema de reporte de efectos adversos de vacunas de EEUU, UK y Australia. Así se ven todos los reportes de efectos adversos desde hace más de 20 años. Sacá tus conclusiones.
6/ Pero entonces: ¿Los trials son muy chicos (poca población) y muy cortos para detectar esto? Si. Como ejemplo, el estudio de 6 meses de Pfizer con población de riesgo. Tiene la misma cantidad de muertes en el brazo del placebo que de la vacuna.
7/ Entonces ¿Hay evidencia o es pura creencia? #MileiTeniaRazon porque estudio la evidencia, en vez de creer.

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More from @federicolois

25 Oct
1/ One thing that may not be entirely transparent from this is that this also applies for any non-sterilizing vaccine. If the vaccine can cause the same adverse event as the disease, what matters the sum of all of them vs the no-intervention probability.
2/ That means that the probability of the chain of events is strictly non-zero.

vaccinated -> event (VE)
vaccinated -> infected -> event (VIE)
infected -> vaccinated -> event (IVE)
infected -> event (IE)

Then you need to know if: (VE + VIE + IVE) < IE
Does not hold in kids.
3/ This is of particular importance when the event itself is death. When the intervention has individual dose risk for example. Because now boosters add yet a new chain. And those grow in complexity. As an example
Read 6 tweets
22 Sep
1/n Me parece que la periodista se olvidó de mencionar quizas al país más importante en el NO uso del barbijo. Casualmente el único que no tiene una tercera ola a lo Israel (país que más rápido vacunó a su población en el mundo).
2/ Le recomendaría a @LNdata que cuando vayan a sacar una nota de tal relevancia, verifiquen con expertos en estadísticas para no quedar en offside. Digo conozco gente ahí mismo que hubiera hecho notar la grosera falta si se le hubieran preguntado.
3/ De pronto me parece que no mencionar a un país con alta circulación viral pero con una de las menores mortalidades ajustada por población de riesgo es como una omisión 'importante' ya que hizo todo lo contrario de los demas (Dinamarca fue similar pero con menos circulación).
Read 5 tweets
18 Sep
1/ A pedido de algunos familiares y amigos que siempre me preguntan, pero no pueden enviar nuestra información en inglés porque es muy técnica, lean este hilo explicativo de cómo era posible saber en Abril de 2021 el alcance de la segunda ola de COVID.
2/ Con @LDJaparidze al principio en forma individual y luego en forma conjunta desde Agosto de 2020 quisimos entender cómo se comporta el SARS-Cov-2 y cual es la mejor forma de atacar el problema. O sea, como tener menos muertos.
3/ En resumen, el caso de Argentina es particularmente interesante, porque hicimos exactamente lo contrario. Si nuestro objetivo era disminuir la mortalidad, según nuestros resultados hicimos todo al revés. Esto es fácil de constatar, somos el país número 11 en mortalidad.
Read 25 tweets
1 Sep
@Akustronique 1/ There is a general misunderstanding on what a CI with p=whatever means. When you say your CI is [x..y] with a p=1-alpha you are essentially saying... I will accept p chances (say 4 in 100) of being wrong that the actual value X is within the bounds defined by x and y ...
@Akustronique 2/ What most people dont understand is that any value within the interval x and y is fair game with uniform distribution. There is NO guarantee that the prior distribution (the thing you are measuring) would follow a gaussian distribution or any other.
@Akustronique 3/ Which also mean that given a wide enough confidence interval [x..y] you just cannot accept a point estimate at face value. Where those intervals cross the null-hypothesis in the crude there is no 'adjustment' to be done that wouldn't bias your sample and throw off the analysis
Read 5 tweets
1 Sep
1/ A new "Masks RCT" has been doing the rounds lately with "The miracle of masks". Don't say more. What do you know when your CI cannot rule out no-effect or harm? Yeah, that's correct. You drop it in the garbage can where it belongs.
2/ I wouldn't even going to comment on it, a cursory look at the tables already show that whatever math you apply to it was going to be anything... but given that I got bombarded with "What do you think about the masks RCT" it forced me to comment.
3/ Looking at the tables is a good time saver. I just didn't have to read 90 pages where a single table would suffice to tell me everything I need to know.
Read 5 tweets
1 Sep
1/ Say I show you casually this picture... And I am mention that it comes from somewhere around the Pacific. What would be your immediate reaction to it?
2/ I know, I know everything is better with a poll.
3/ Truth be told I haven't look at the methodology in detail, so I cannot comment on how many horrors I will find. But it is funny that the conclusion after watching that is:
Read 5 tweets

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