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Une nouvelle étude scientifique intitulée "Événements indésirables graves d'intérêt particulier après la vaccination par ARNm dans des essais randomisés » Cette étude fournit les meilleures preuves à ce jour concernant la sécurité des vaccins à ARNm contre la Covid. Pour la plupart des vaccins couramment utilisés, les bénéfices l'emportent largement sur les risques, mais ce n'est peut-être pas le cas pour les vaccins à ARNm contre la Covid, selon cette étude de Joseph Fraiman et ses collègues. Cela dépend de votre âge et de vos antécédents médicaux.
L'essai clinique contrôlé randomisé est l'étalon-or des preuves scientifiques. Lorsque les régulateurs ont approuvé les vaccins à ARNm Pfizer et Moderna pour une utilisation d'urgence en décembre 2020, deux randomisé essais cliniques ont montré que les vaccins réduisaient l’infection symptomatique au Covid de plus de 90 % au cours des premiers mois suivant la deuxième dose.
Pfizer et Moderna n'ont pas conçu les essais pour évaluer l'efficacité à long terme ou les résultats les plus importants de la prévention de l'hospitalisation, du décès ou de la transmission.
Les essais randomisés ont recueilli des données sur les événements indésirables, y compris la présence de symptômes bénins (tels que la fièvre) et des événements plus graves nécessitant une hospitalisation ou entraînant la mort. La plupart des vaccins génèrent des réactions indésirables bénignes chez certaines personnes, et il y avait beaucoup plus de réactions indésirables après les vaccins à ARNm par rapport au placebo.
C'est ennuyeux mais pas un problème majeur. Nous nous soucions des conséquences graves pour la santé. La question clé est de savoir si l'efficacité du vaccin l'emporte sur les risques d'effets indésirables graves.
L'étude Fraiman utilise les données des mêmes essais randomisés sponsorisés par Pfizer et Moderna présentés à la FDA pour l'approbation du vaccin, mais avec deux innovations qui fournissent des informations supplémentaires.
Premièrement, l'étude regroupe les données des deux vaccins à ARNm pour augmenter la taille de l'échantillon, ce qui diminue la taille des intervalles de confiance et l'incertitude concernant les dommages estimés.
Deuxièmement, l'étude se concentre uniquement sur les événements indésirables graves vraisemblablement dus aux vaccins. Les événements indésirables graves tels que les blessures par balle, le suicide, les morsures d'animaux, les fractures du pied et les blessures au dos sont peu susceptibles d'être dus à un vaccin, et le cancer est peu susceptible d'être dû à un vaccin dans les quelques mois suivant la vaccination. En supprimant ce bruit aléatoire, la capacité (puissance statistique) à détecter les véritables problèmes augmente. S'il n'y a pas d'excès de risque, des intervalles de confiance plus courts renforcent la confiance dans la sécurité des vaccins.
La classification des événements indésirables dans les deux groupes n'est pas une tâche triviale, mais Fraiman et al. faire un excellent travail pour éviter les préjugés. Ils s'appuient sur les Collaboration Brighton définitions des événements indésirables d'intérêt particulier (AESI). Fondée en 2000, la Brighton Collaboration a deux décennies d'expérience dans l'utilisation d'une science rigoureuse pour définir les résultats cliniques des études sur la sécurité des vaccins.
De plus, Fraiman et ses collègues ont aveuglé le processus en classant les événements cliniques en tant qu'AESI. Les arbitres ne savaient pas si la personne avait reçu le vaccin ou le placebo. Par conséquent, toute critique du soi-disant p-hacking est injustifiée.
Alors, quels sont les résultats ? Il y avait 139 AESI parmi les 33,986 244 personnes vaccinées, une pour 97 personnes. Cela peut sembler mauvais, mais ces chiffres ne signifient rien sans comparaison avec un groupe témoin. Il y avait 33,951 AESI parmi les 12.5 10,000 personnes qui ont reçu un placebo. La combinaison de ces chiffres implique 95 AESI induits par le vaccin pour 2.1 22.9 personnes vaccinées, avec un intervalle de confiance à 10,000 % de 800 à 95 pour 437 4762 personnes. Pour le dire différemment, il y a un AESI supplémentaire pour XNUMX personnes vaccinées (IC à XNUMX % : XNUMX-XNUMX).
C'est très élevé pour un vaccin. Aucun autre vaccin sur le marché ne s'en rapproche.
Les chiffres pour les vaccins Pfizer et Moderna sont respectivement de 10 et 15 événements supplémentaires pour 10,000 XNUMX personnes, de sorte que les deux vaccins ont contribué à la découverte. Les chiffres sont suffisamment similaires pour que nous ne puissions pas affirmer avec certitude que l'un est plus sûr que l'autre. La plupart des AESI en excès étaient des troubles de la coagulation. Pour le vaccin Pfizer, il y avait aussi un excès d'AESI cardiovasculaires.
Si ces résultats de sécurité sont préoccupants, il ne faut pas oublier l'autre aspect de l'équation. Malheureusement, l'étude ne calcule pas d'estimations composites incluant également la réduction des infections graves à la Covid, mais nous disposons de telles estimations pour la mortalité.
Dre Christine Benn et ses collègues calculé une estimation combinée de l'effet de la vaccination sur la mortalité toutes causes confondues en utilisant les mêmes données d'essais randomisés que Fraiman et al. Ils n'ont pas trouvé de réduction de la mortalité pour les vaccins à ARNm (risque relatif 1.03, IC à 95 % : 0.63-1.71).
Une limite importante des études de Fraiman et Benn est qu'elles ne distinguent pas les effets indésirables selon l'âge, les comorbidités ou les antécédents médicaux. Ce n'est pas leur faute. Pfizer et Moderna n'ont pas publié ces informations, de sorte que les chercheurs externes n'y ont pas accès.
Nous savons que les bénéfices du vaccin ne sont pas répartis de manière égale entre les personnes puisque la mortalité due au Covid est supérieure à un mille fois supérieur parmi les anciens. Ainsi, les calculs risques-bénéfices doivent être faits séparément pour différents groupes : avec et sans antécédent d'infection covid, par âge, et pour les deux premières doses versus rappels.
- Les personnes récupérées de Covid ont une immunité naturelle qui est plus efficacement que l'immunité induite par le vaccin. Ainsi, le bénéfice de la vaccination est – au mieux – minime. Si le risque d'effets indésirables est le même que dans les essais randomisés, il existe une différence bénéfice/risque négative. Pourquoi obligeons-nous les personnes de ce groupe à se faire vacciner ? C'est à la fois contraire à l'éthique et préjudiciable à la santé publique.
- Bien que tout le monde puisse être infecté, le risque de mortalité lié à la Covid-19 est minime chez les enfants. Les données de sécurité issues des essais cliniques menés sur les enfants sont très limitées. Si le risque d'effets indésirables est le même que chez les adultes, les risques sont alors supérieurs aux risques. Les enfants ne devraient pas recevoir ces vaccins.
- Les personnes âgées de plus de 70 ans présentent un risque de mortalité lié à la Covid bien plus élevé que la population de l'étude Fraiman. À risque d'effet indésirable identique, les bénéfices sont supérieurs aux inconvénients. Par conséquent, les personnes âgées n'ayant jamais contracté la Covid et n'étant pas encore vaccinées pourraient bénéficier de ces vaccins. Cependant, nous ne savons pas s'ils sont plus efficaces que les vaccins Johnson & Johnson et Astra-Zeneca.
- Les données des essais cliniques ne permettent pas de déterminer si les bénéfices l'emportent sur les risques pour les adultes en âge de travailler non vaccinés et n'ayant pas déjà contracté la Covid. Cela est vrai aussi bien historiquement, pour les variants originaux de la Covid, qu'actuellement pour les nouveaux.
- L'étude Fraiman analyse les données après les première et deuxième doses. Les risques et les avantages peuvent différer pour les injections de rappel, mais aucun essai randomisé n'a correctement évalué le compromis.
Ces résultats ne concernent que les vaccins ARNm Pfizer et Moderna. Fraiman et al. n'ont pas analysé les données sur les vaccins à vecteur adénoviral commercialisés par Johnson & Johnson et Astra-Zeneca. Benn et al. ont constaté qu'ils réduisaient la mortalité toutes causes confondues (RR = 0.37, IC à 95 % : 0.19-0.70), mais personne n'a utilisé les données des essais pour analyser les AESI pour ces vaccins.
De manière critique, les études Fraiman et Benn n'ont eu un suivi que de quelques mois après la deuxième dose car Pfizer et Moderna ont malheureusement mis fin à leurs essais randomisés quelques mois après avoir reçu l'autorisation d'utilisation d'urgence. Bien sûr, un bénéfice à plus long terme peut fournir une base pour tolérer des différences de risque-bénéfice négatives ou neutres à court terme. Cependant, cela est peu probable puisque nous savons par observationnel études que l'efficacité du vaccin à ARNm se détériore quelques mois après la deuxième dose.
Il peut également y avoir des réactions indésirables à long terme au vaccin dont nous ne savons pas encore. Étant donné que les essais randomisés se sont terminés tôt, nous devons examiner les données d'observation pour répondre à cette question. Les données publiquement disponibles de la Système de déclaration des effets indésirables des vaccins est de faible qualité, avec des sous-déclarations et des surdéclarations. Les meilleures données d'observation proviennent des CDC. Liaison de données sur la sécurité des vaccins (VSD) et FDA Système de sécurité des produits biologiques et de l'efficacité (MEILLEUR), mais il n'y a eu que rapports limités de ces systèmes.
Fraiman et ses collègues ont produit les meilleures preuves à ce jour concernant la sécurité globale des vaccins à ARNm. Les résultats sont préoccupants. Il est de la responsabilité des fabricants et de la FDA de s'assurer que les avantages l'emportent sur les inconvénients. Ils n'ont pas réussi à le faire.
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Martin Kulldorff est épidémiologiste et biostatisticien. Il est professeur de médecine à l'Université de Harvard (en congé) et membre de l'Académie des sciences et de la liberté. Ses recherches portent sur les épidémies de maladies infectieuses et la surveillance de la sécurité des vaccins et des médicaments, pour lesquelles il a développé les logiciels gratuits SaTScan, TreeScan et RSequential. Co-auteur de la Déclaration de Great Barrington.
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