Incompétence épidémiologique du CDC en matière d'efficacité des vaccins

Périodiquement pendant la pandémie de Covid-19, le personnel scientifique du CDC a utilisé les données de ses études disponibles pour estimer l'efficacité des versions actuelles ou récentes des vaccins contre le Covid-19 afin de réduire le risque d'être testé positif au Covid-19. Bien que le fait d'être « testé positif » ait été quelque peu controversé en raison des nombres de seuils secrets de PCR Ct impliqués qui ont permis à des personnes non infectieuses atteintes de Covid-19 non reconnues il y a quelques semaines de rester positives, mon objectif ici est d'illustrer. Les méthodes épidémiologiques problématiques du CDC ont considérablement gonflé les pourcentages d’efficacité du vaccin qu’ils ont rapportés.

Les études épidémiologiques contrôlées se répartissent en trois et seulement trois modèles d'étude de base. Soit un échantillon total de sujets est échantillonné, et chaque sujet est évalué à la fois pour son statut de cas et son statut d'exposition antérieure (il s'agit d'une étude transversale), soit un échantillon de personnes exposées et un échantillon de personnes non exposées sont suivis pour voir qui devient un cas et qui un contrôle - une étude de cohorte - ou un échantillon de cas et un échantillon de contrôles est obtenu, et chaque sujet est évalué pour son statut d'exposition passé - il s'agit d'une étude cas-témoins. Si une étude de cohorte implique la randomisation des sujets entre ceux exposés et non exposés, il s'agit d'un essai contrôlé randomisé (ECR), mais la conception de l'étude reste celle d'une cohorte.

Dans une étude transversale et une étude de cohorte, risque L'obtention du résultat intéressant (c'est-à-dire le fait d'être un sujet de cas, ici, testé positif) peut être estimée pour les personnes exposées par le nombre de cas parmi les personnes exposées divisé par le nombre total d'expositions. De même pour les non exposés. Ce qui est intéressant, la comparaison de ces deux risques, le risque relatif (RR), est le risque chez les personnes exposées divisé par le risque chez les personnes non exposées. Le RR estime à quel point le risque est pire chez les personnes exposées que chez les non exposées. Pour un vaccin ou une autre exposition réduisant le risque, le RR sera inférieur à 1.0.

Les études transversales et de cohorte, de par leurs plans d'échantillonnage, permettent d'estimer le RR à partir de leurs données. Cependant, les études cas-témoins ne permettent pas d'estimer les risques liés aux résultats, car la modification du nombre relatif de cas échantillonnés par rapport aux témoins affecte les estimations des risques. Au lieu de cela, les études cas-témoins permettent d’estimer chances du résultat, pas du risque. Par exemple, une probabilité de 2 : 1 pour qu’un événement se produise. Cette valeur n'est pas affectée par le plan d'échantillonnage. Dans les études cas-témoins, la probabilité relative (ou rapport de cotes, OR) du résultat est estimée par la probabilité du résultat parmi les personnes exposées, divisée par la probabilité parmi les personnes non exposées.

Pour un vaccin, son efficacité est estimée à 1.0 – RR. Pour les données d'études cas-témoins qui estiment uniquement le OU et non le RR, quand le OU se rapproche-t-il du RR avec suffisamment de précision pour être substitué dans cette formule ? Cette question a un historique épidémiologique détaillé au-delà de la portée actuelle, mais dans le sens le plus simple, le RO se rapproche du RR lorsque dans la population, les cas sont peu fréquents par rapport aux témoins.

Passons maintenant au CDC et à ses erreurs épidémiologiques systématiques. Dans une analyse récente, Link-Gelles et collègues ont échantillonné un total de 9,222 19 personnes éligibles présentant des symptômes de type Covid-19 et souhaitant effectuer des tests Covid-21 dans les pharmacies CVS et Walgreen Co. entre le 2023 septembre 14 et le 2024 janvier XNUMX. Ils ont évalué le statut vaccinal antérieur de chaque individu, ainsi que la positivité. du résultat du test. Par définition, il s’agit d’une étude transversale, car les nombres individuels de cas et de témoins, ou les nombres individuels de personnes exposées (vaccinées) et non exposées (non vaccinées) n’ont pas été échantillonnés. Seul le nombre total de sujets a été échantillonné.

Cependant, les enquêteurs ont estimé le OU et non le RR à partir de ces données, en utilisant une méthode d'analyse statistique appelée régression logistique qui permet d'ajuster le OU en fonction de divers facteurs de confusion possibles. Il n’y a rien de mal à utiliser la régression logistique et à obtenir des OR estimés dans n’importe quel plan d’étude ; le problème est d’utiliser la valeur OR au lieu du RR dans la formule d’efficacité du vaccin 1.0 – RR. Étant donné que la conception de l'étude était transversale, les enquêteurs auraient pu examiner la fréquence relative des cas dans la population à partir des chiffres échantillonnés, mais ils ne semblent pas l'avoir fait. En fait, les cas représentaient 3,295 9,222 sur le total de 36 25 échantillonnés, soit 37 %, ce qui est loin d'être suffisamment petit pour utiliser la salle d'opération comme substitut au RR. Ceci est vrai aussi bien chez les sujets exposés (XNUMX %) que chez les non exposés (XNUMX %).

Néanmoins, il est possible d’avoir une idée générale de l’impact de cette mauvaise hypothèse sur l’efficacité globale du vaccin de 54 % annoncée par les auteurs. Les nombres pertinents de sujets, indiqués dans le tableau ci-dessous, sont indiqués dans les tableaux 1 et 3 de l'article de Link-Gelles. Le calcul du RR à partir de ces données brutes est simple. Le risque chez les vaccinés est de 281/1,125 25 = 3,014 % ; chez les non vaccinés, il est de 8,097 37/25 37 = 0.67 %. Le RR est le rapport de ces deux, 1.0 %/0.67 % = 0.33, donc l'efficacité du vaccin basée sur ces données brutes serait de 33 – XNUMX = XNUMX ou XNUMX %.

De même, le RC peut être estimé à partir de ces données brutes à 0.56, ce qui, s'il était utilisé dans la formule d'efficacité du vaccin, donnerait une efficacité de 44 %, sensiblement différente de l'efficacité de 33 % correctement estimée en utilisant le RR.

Cependant, Link-Gelles et al. ont utilisé le OR ajusté = 0.46 obtenu à partir de leur analyse de régression logistique. Cela diffère du OR non ajusté = 0.56 par un facteur de 0.46/0.56 = 0.82. Nous pouvons utiliser ce facteur d’ajustement, 0.82, pour approximer ce qu’aurait été le RR brut s’il avait été ajusté par les mêmes facteurs : 0.67*0.82 = 0.55. Ces chiffres sont présentés dans le tableau ci-dessous et démontrent que l'efficacité correcte du vaccin est d'environ 45 %, et non les 54 % revendiqués, et inférieure au niveau nominal souhaité de 50 %.

En tant qu'épidémiologiste, je ne comprends pas pourquoi mes collègues du CDC auraient utilisé par erreur l'OR comme substitut du RR alors que l'hypothèse requise pour cette substitution n'était pas remplie et était facilement vérifiable dans leurs propres données. Ils ont fait cette erreur ailleurs (Tenforde et coll.), où il a également entraîné une différence considérable dans l'efficacité du vaccin, d'environ 57 % contre 82 % revendiqués. Les auteurs pensaient peut-être que la seule méthode disponible pour ajuster plusieurs variables confusionnelles était la régression logistique qui utilise le OR, mais la régression du risque relatif pour ajuster le RR est disponible depuis longtemps dans divers logiciels d'analyse statistique commerciaux et est facilement mise en œuvre (genévrier).

Il me semble surprenant qu'apparemment aucun des plus de 60 auteurs entre les articles de Link-Gelles et Tenforde n'ait reconnu que le plan d'échantillonnage de leurs études était transversal et non cas-témoin, et donc que le paramètre approprié à utiliser pour estimer l'efficacité du vaccin était le RR et non le RO, et que l'hypothèse de maladie rare pour remplacer le OR par le RR n'était pas respectée dans leurs données. Ces études ont donc considérablement surestimé dans leurs résultats la véritable efficacité du vaccin. Il ne s’agit pas d’une question purement académique, car les décisions politiques du CDC en matière de santé publique peuvent découler de résultats incorrects comme ceux-ci.