Injecțiile cu Covid nu au redus decesele în casele de îngrijire, dar există dovezi că au crescut ușor numărul deceselor provocate de Covid, arată un nou studiu – The Expose

O lucrare recent publicată în Revista Economică Europeană a estimat impactul „vaccinurilor” Covid asupra mortalității în casele de îngrijire, utilizând pentru prima dată învățarea automată cu dublu debias.

S-a constatat că o utilizare ridicată a „vaccinului” împotriva COVID-19 în casele de îngrijire a bătrânilor nu a redus numărul deceselor cauzate de COVID-19 ale rezidenților. De fapt, studiul a constatat că au existat dovezi că decesele covid au crescut după lansarea dozei de rapel.

Sourafel Girma este profesor la Facultatea de Economie de la Universitatea din Nottingham și David Paton este profesor la Nottingham University Business School.

În iunie 2023 cei doi cercetători a publicat o lucrare examinarea impactului mandatului de vaccinare pentru casele de îngrijire a bătrânilor din Anglia asupra adoptării vaccinului, asupra nivelului de personal și asupra mortalității. „Rezultatele noastre sugerează dovezi puternice ale daunelor (personal redus) din mandatul vaccinului și nicio dovadă a beneficiului mortalității”, Paton a postat pe Twitter când lucrarea fusese publicată.

Descoperirile ultimului lor studiu au fost similare. intitulat ‘Folosirea învățării automate cu dublă deviație pentru a estima impactul vaccinării împotriva covid-19 asupra mortalității și absențelor personalului din casele de îngrijire a bătrânilor‘, studiul lor a fost publicat în Revista Economică Europeană în noiembrie 2024. Pentru acest studiu, cei doi cercetători au folosit învățarea automată dublu-debiasată („DDML”) pentru a examina impactul ratelor diferențiale de vaccinare împotriva COVID-19 asupra mortalității la domiciliul de îngrijire și a altor rezultate.

DDML este o tehnică statistică utilizată pentru a estima efectul unui tratament sau intervenție (de exemplu, un medicament, o schimbare de politică) asupra unui rezultat (de exemplu, sănătate, creștere economică). Se numește „dublu debiasat” deoarece abordează două tipuri de distorsiuni care pot apărea atunci când se utilizează algoritmi de învățare automată pentru a estima efectul unui tratament: supraadaptarea și părtinire de regularizare.

În lucrarea lor, Girma și Paton au remarcat că „învățarea automată este încă relativ nouă în contextul asistenței medicale în general și al vaccinării în special… Din câte știm, lucrarea noastră este prima care folosește DDML pentru a estima impactul cauzal al vaccinării în sine asupra asistenței medicale. rezultate în casele de îngrijire a bătrânilor.”

Cercetătorii s-au concentrat pe casele de îngrijire, deoarece, ca răspuns la numărul semnificativ (publicat) de decese cauzate de covid în casele de bătrâni pe parcursul pandemiei, multe guverne, inclusiv în Marea Britanie, au concentrat eforturile de vaccinare asupra caselor de îngrijire, inclusiv alocarea prioritară a resurselor, promovarea vaccinării. campanii și, în multe jurisdicții, vaccinarea obligatorie pentru lucrătorii de îngrijire.

Când scrieți pe Twitter despre hârtiePaton a spus: „Examinăm impactul vaccinării asupra mortalității în casele de îngrijire a bătrânilor din 150 de autorități locale din Anglia. Folosim învățarea automată pentru a izola efectul cauzal al vaccinării de alți factori, cum ar fi imunitatea anterioară, demografia etc.”

El a continuat: „Caminele de îngrijire sunt un context important de studiat, deoarece rezidenții în vârstă erau cei mai vulnerabili și, prin urmare, cel mai probabil să poată obține orice beneficiu.”

The lucrarea a precizat obiectivele studiului„Întrebările cheie de cercetare ale acestei lucrări sunt dacă eforturile de vaccinare în casele de îngrijire pentru bătrâni au condus la reduceri ale mortalității rezidenților și ale absențelor personalului și, dacă da, care a fost amploarea acestor efecte.”

Una dintre analizele efectuate de cercetători a fost împărțirea datelor în două perioade de timp, perioada inițială de lansare pentru dozele 1 și 2 și perioada de rapel pentru doza 3, limita dintre cele două perioade fiind septembrie 2021 (săptămâna 39 din 2021):

• perioada inițială de lansare a început de la începutul eșantionului studiului până la sfârșitul lansării cursului primar (2020 săptămâna 23 din 2020 până la săptămâna 39 din 2021); şi,
• perioada de rapel a început de la începutul lansării dozelor de rapel până la sfârșitul eșantionului studiului (săptămâna 39 din 2021 până în săptămâna 26 din 2022).

După cum a remarcat Paton pe Twitter, rezultatele cheie ale studiului lor au fost:

• Vaccinarea mai mare a personalului nu a redus decesele sau absențele personalului din cauza covid.
• Vaccinarea mai mare a rezidenților a dus la mai puține decese. Cu toate acestea, efectul a fost foarte mic și limitat la perioada inițială de lansare, iar vaccinarea mai mare a rezidenților în perioada de rapel nu a redus decesele.

Nu numai că injecțiile de rapel (a treia doză) nu au redus decesele, dar lucrarea a remarcat că există dovezi că ratele mai mari de vaccinare sunt asociate cu mai multe decese cauzate de Covid. Ziarul spunea:

… nu putem identifica dovezi puternice că ratele de vaccinare în rândul personalului din casele de îngrijire au redus mortalitatea sau că vaccinarea rezidenților a redus mortalitatea în timpul [the] perioada de lansare a amplificatorului (din septembrie 2021). Într-adevăr, în perioada ulterioară, găsim unele dovezi că ratele mai mari de vaccinare sunt asociate cu o mortalitate mai mare prin covid.

Creșterea numărului de decese cauzate de covid asociate cu injecțiile de rapel este mai mare decât reducerea „foarte mică” a deceselor observată după perioada inițială de lansare, dar este mică.

Lucrarea a concluzionat:

Utilizarea analizei standard de regresie a datelor panoului și a tehnicilor de învățare automată dublu debiasată (DDML) sugerează atât faptul că vaccinarea a avut doar un impact limitat asupra mortalității la domiciliu, cât și că orice impact a fost limitat la perioada inițială de lansare a vaccinului.

Analiza noastră pune la îndoială ipoteza că ratele ridicate de vaccinare au fost un factor deosebit de important în reducerea mortalității covid după valurile inițiale. La rândul său, acest lucru are implicații pentru politica publică referitoare la vaccinarea împotriva covid. În special, ar putea fi oportun să se analizeze din nou cazul pentru continuarea cheltuirii resurselor pentru a oferi doze regulate de vaccinare de rapel populațiilor vulnerabile, cum ar fi rezidenții unei case de îngrijire.

Utilizarea învățării automate cu dublu debiasare pentru a estima impactul vaccinării împotriva Covid-19 asupra mortalității și absențelor personalului din casele de îngrijire pentru bătrâni., European Economic Review, Volumul 170, 2024, 104882, ISSN 0014-2921, https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2024.104882