Атака конной бухгалтерии. Где же слон, или о чем, все-таки, статья в Ланцете?

Ув. Миша процитировал статью в почтенном журнале Ланцет о вакцинах, имеющих опубликованные отчеты о 3 фазе испытаний, вернее, не процитировал, а привел какой-то невнятный кусок перевода (Гуглом?) и сделал вывод:

 

Разрозненные и нескоординированные испытания фазы 3 не удовлетворяют требованиям общественного здравоохранения

Испытания продолжаются, точных данных нет  – но вы прививайтесь

 

чем немедленно вызвал радостный гевалт группы поддержки.

 

Мощный общественный резонанс (более 250 комментов) не прояснил, о чем же идет речь в данной статье, И я решил потратить некоторое время, чтобы разобраться в этом деле.

Статья под названием "COVID-19 vaccine efficacy and effectiveness—the elephant (not) in the room" (Мишин перевод вполне точен) - по существу, не статья, а двухстраничная публикация  в стиле заметки или письма редактору, представляющая собой частное мнение группы специалистов из Англии и Люксембурга.

У меня не было намерения делать полный перевод статьи (оказалось, что, по большому счету, она перевода не и заслуживает). Поэтому я постараюсь вкратце передать основной смысл статьи в своем изложении и со своими комментариями для бОльшей ясности.

 

1. Авторы рассматривают вакцины, имеющие опубликованные отчеты о 3 фазе испытаний и находящиеся в обороте. Авторы не подвергают сомнению полученные в результате 3 фазы данные об эффективности вакцин, выраженные как значения RRR (relative risk reduction) - относительное снижение риска в процентах заразиться вакцинированному по сравнению с невакцинированным. Это те самые проценты, которые обычно приводятся в СМИ - 95% для Пфайзера, 94% для Модерны, 91% для Спутника, 67% для АстраЗенеки и Джонсона. Более того, авторы полагают, что данные, полученные в "полевых" условиях - при массовой вакцинации в разных странах, вполне соответствуют данным 3 фазы испытаний.

 

2. Первая претензия авторов к разработчикам вакцин - то, что они не определяют и не используют более адекватный и важный для нужд общественного здравоохранения, по мнению авторов, показатель абсолютного снижения риска заразиться в результате вакцинации, в пределах всей популяции (ARR - absolute risk reduction). Этот показатель определяется как разность абсолютных вероятностей R0 - Rv заразиться непривитому (R0) и привитому (Rv) индивидам в данной популяции в течение определенного периода времени.

Одна из причин, по мнению авторов, в том, что этот показатель ARR выглядит намного менее презентабельно, чем RRR. Например, если R0 = 2%, то для вакцины с RRR = 90% ARR будет всего 2% - 0,2% = 1,8%. Как-то слабовато, не внушает.

Исходя из опубликованных в отчетах данных, авторы посчитали значения ARR для всех рассматриваемых вакцин и обнаружили, что полученные значения никак не коррелируют с отчетными значениями RRR. Очевидной причиной этого являются большие различия в базовом параметре расчета R0 (абсолютной вероятности заразиться непривитому) между испытаниями 3 фазы для разных вакцин. Диапазон значений R0 для разных вакцин был где-то от 1 до 3%.

Авторы сочли это недостатками в организации и координации испытаний, а опубликованные данные - непригодными для потребностей общественного здравоохранения, т.е., косяком разработчиков. Разработчики, по их мнению, должны были приложить максимум усилий для стандартизации протоколов испытаний, получению данных для точного определения ARR и для удовлетворения, таким образом, потребностей общественного здравоохранения в оценке всех аспектов использования той или иной вакцины.

 

3. Зачем же авторам так остро потребовался именно показатель ARR = R0 - Rv, для каких таких потребностей общественного здравоохранения? Дело в том, что величина, обратная ARR, 1/(R0 - Rv) и называемая NNV - number needed to vaccinate, выражает необходимое число вакцинаций для снижения числа заражений на единицу. Например NNV = 100 означает, что для снижения на единицу числа заражений в популяции вы должны провакцинировать 100 чел. Если в больших числах - 2000000 вакцинаций, например, приведут к снижению числа заражений на 20000.

Общественное здравоохранение очень любит этот показатель, он позволяет ему очень просто оценить социально-экономическую целесообразность и эффективность вакцинации в данной популяции.

Авторы посчитали значения NNV из данных 3 фазы разных вакцин и привели результаты на графике. График я здесь приводить не буду, кому интересно, можно посмотреть в статье по ссылке.

 

Попробуем разобраться, в чем суть претензий авторов статьи к разработчикам вакцин, и насколько трагичны и непоправимы недостатки 3 фазы испытаний, нанесшие столь большой урон общественному здравоохранению.

 

1. Здесь особенно разбираться не в чем, эта часть статьи содержит чистую констатацию фактов и не содержит претензий.

2. Обвинять разработчиков в том, что они не показывают цифры ARR, потому что эти цифры некрасивые - это просто школота, позор какой-то. Ответа это не требует. Значения ARR не вычисляют и не приводят потому, что эти значения всегда конкретны, зависимы от контекста и в качестве общей характеристики эффективности вакцины лишены всякого смысла.

Допустим, у разработчиков потребовали определить ARR на испытаниях 3 фазы. Разработчики отобрали контрольные и опытные группы в нужном количестве, например, в Тверской области. Провели испытания с февраля по апрель 2020 года. Обработали результаты и опубликовали отчеты. Получилось RRR = 92%, ARR = 1,05%. С RRR все ясно - он будет примерно таким же при испытаниях в любом другом месте и при массовой вакцинации. Будет всегда получаться что-нибудь в пределах 90-95%.

Что в данном случае будет означать цифра ARR? Она будет означать, что такое значение ARR для данной вакцины было в данном районе Тверской области в период с февраля по апрель 2020 г. Кому нужна эта цифра? Она не нужна даже минздраву Тверской области, потому что отчет опубликован в сентябре 2020 г. Нужна ли она другим региональным минздравам? Нахрен не нужна, у них каждый квартал меняются свои значения ARR, только успевай отслеживать статистику!

Недостатки в организации и отсутствие координации - это уже серьезно. Нестыковка значений RRR и ARR сильно не понравилась авторам статьи, хотя её причина более чем очевидна. Ведь это же не дает сразу посчитать так нужный авторам (и общественному здравоохранению) NNV!. И они потребовали от команд разработчиков до тонкостей согласовать между собой все протоколы и схемы испытаний, чтобы им, авторам (и общественному здравоохранению) было удобно. Согласовать и унифицировать, несмотря на географические, климатические , демографические, социально-культурные и всякие прочие различия в условиях проведения испытаний.

Вы можете себе представить, что с десяток команд разработчиков, проводящих испытания в разных странах, в разных условиях, в разное время, приступили бы к полному согласованию между собой мельчайших деталей? Я нет.  

Поэтому в реальных условиях существуют только некие общепринятые рамки правил и принципов, аккуратное исполнение которых является залогом адекватности испытаний и получения результатов, заслуживающих доверия.

А нелепые требования авторов статьи выглядят, как: "Если вы такие умные, почему строем не ходите?"

Требование авторов статьи к разработчикам вакцин приложить максимум усилий для сбора исчерпывающей информации, дающей возможность вычислять ARR и, соответственно, NNV, также выглядит странно.

Главный параметр, определяющий значение NNV, это R0. Говорю по буквам: абсолютная вероятность невакцинированного индивида в данной популяции заразиться в течение определенного периода времени.

Кто должен собирать информацию для R0? При чем здесь вакцины и их разработчики? Это параметр от них никак не зависит. Если общественному здравоохранения так нужен этот параметр, то пусть оно само займется его добычей. А если учесть, что он полностью зависит от контекста, то есть от всех особенностей и различий, упомянутых выше, то выходит, что таких параметров нужны сотни, тысячи, причем они со временем будут меняться.

Эта работа потребует огромного количества времени, усилий и, главное, денег. Так что пусть это общественное здравоохранение само напряжется и удовлетворит свои потребности, если ему это действительно нужно. В любом случае, это должна быть работа правительства, государственных статистических органов. А разработчики вакцин здесь не при делах.

 

3. Разберем подробнее, что это за параметр такой, NNV, и почему он столь любезен и крайне необходим общественному здравоохранению?

Все очень просто. NNV позволяет легко, без особых физических и интеллектуальных усилий оценить, стоит ли вакцинировать конкретную группу товарищей от конкретной заразы, или не стоит. Причем, "стоит" и "не стоит" - в прямом, бухгалтерской смысле. Например, NNV = 100, а зараза не очень серьезная - так, кашель, сопли дней на семь, никакой больницы.  Справа пишем стоимость 100 доз вакцины + шприцы + тампоны + работа. Слева - стоимость семи дней на больничном среднего клерка. Если слева получается больше - можно вакцинировать, социально-экономическая эффективность налицо. Если больше справа - вакцинировать не будем, ну покашляют, ну почихают - не помрут же! А с бюджетом и так напряженка.

Вот, собственно, и все общественное здравоохранение, о котором так пекутся авторы статьи. Просто бухгалтерия, просто бабло. А вы-то, поди, подумали...

Самое интересное во всем этом , что для приблизительной оценки NNV не имеет никакого значения, какая у вас вакцина, какова ее эффективность (в смысле RRR) - ну, в известных пределах.

Рассмотрим некую популяцию, в которой ходит некая зараза. R0 для этой популяции определили как 2% в течение года. У вас также есть набор вакцин с широким диапазоном RRR - от 100% (абсолютная вакцина) до 65% (вакцина средней хреновости). Посчитаем значения NNV в зависимости от эффективности  вакцины:

                        RRR                                      NNV

                        100                                        50

                        95                                           53

                        90                                           56

                        80                                           63

                        65                                           77

Все полученные значения - практически одно и то же, в пределах статиcтической погрешности (посмотрите и сравните точность определения NNV на графике в статье). Получается , что для приблизительной оценки NNV нам ничего не нужно, кроме R0!

Так почему же авторы статьи так напористо наезжают на разработчиков вакцин, требуя от них как можно более полных и точных данных для расчета ARR во имя общественного здравоохранения? Неужели не достаточно приблизительной оценки?

Это нам достаточно. Им - недостаточно! Потому что они не британские учоные, они - британские бухгалтеры, работающие под почтенной маской общественного здравоохранения. А бухгалтерия - это прежде всего точность и скрупулезность. Так сказать, чентезимо крузейро бережет. Для них от NNV 50 до 75 - дистанция огромного размера, меняет баланс в ту или другую сторону.

Именно по этой же причине они наезжают со своими требованиями на разработчиков вакцин. Они ясно представляют, каких денег может стоить требуемая ими информация, и хотят получить ее нахаляву. А что, а вдруг проскочит? Вдруг прогнутся вакцинщики?

Но надо отдать авторам должное. Они понимают, что вся эта бухгалтерская дребедень под видом общественного здравоохранения может сработать только с легкими, сравнительно безобидными заразами, где количество госпитализаций и тяжелых осложнений минимально, смертности так и вообще почти нет.

Они специально оговариваются, что действенность и эффективность вакцин в снижении тяжести заболевания при серьезных инфекциях, числа госпитализаций и летальности инфекции - это отдельная песня, и настоящий наезд ее не касается.

Рассмотрим два простых примера, как могут приниматься решения.

Допустим, есть популяция, состоящая из толстых и тонких, в которой гуляет зараза. Толстые заражаются в 10 раз чаще тонких, скажем, 1% в квартал. NNV для них 100. Для тонких R0 будет 0,1%, NNV = 1000. Зараза нестрашная, госпитализаций мало, смертность блика к нулю. Вопрос, скорее всего, будет - прививать толстых или нет, решаться будет на основе NNV, по-бухгалтерски,  как в ту, так и в другую сторону. Как картабаланс ляжет.  

Другой пример. Та же популяция толстых и тонких, также толстые заражаются в 10 раз чаще. Такие же значения NNV - 100 и 1000. Для толстых инфекция протекает как в предыдущем примере - легко. Но с тонкими ситуация другая - они болеют тяжело, госпитализация около 30%, летальность около 5%.

Как будет приниматься решение? Полагаю, адекватное руководство выбросит к чертам эту бухгалтерскую хрень вместе с NNV и примет решение о поголовной  вакцинации. Не потому, что гуманное и человеколюбивое, а потому, что в противном случае вряд ли переживет следующие выборы (конечно, если у нас истинная дэмократия).

 

Не подумайте, что я защищаю и оправдываю вакцинщиков. У них скелетов в шкафу хватает, те еще ребята. Просто уж больно наглый наскок конной бухгалтерии - "общественного здравоохранения".

Но у них облом вышел - слона они не нашли, потому что там, где искали, его никогда не было.

 

"Если на клетке слона прочтешь надпись «буйвол», не верь глазам своим" (с) Козьма Прутков