Un nuevo análisis sobre la mortalidad por todas las causas en la región italiana de Emilia-Romagna advierte que los métodos utilizados para clasificar el estado vacunal pueden alterar las estimaciones del impacto real de la vacunación contra la COVID-19.
El estudio Classification bias and impact of COVID-19 vaccination on all-cause mortality: the case of the Italian region Emilia-Romagna, publicado en Autoimmunity, introduce una de las críticas metodológicas más relevantes de los últimos años sobre cómo se han evaluado los efectos de la vacunación contra la COVID-19 en la mortalidad por todas las causas. Sus autores analizan el modo en que distintos sistemas sanitarios han clasificado a las personas según su estado vacunal y sostienen que una decisión aparentemente rutinaria —considerar “no vacunado” a un individuo durante los primeros 14 días tras recibir la vacuna— genera un sesgo capaz de distorsionar tanto las estimaciones de eficacia como las de seguridad.
El núcleo del estudio es el denominado “case counting window bias”, un sesgo temporal que surge cuando se define un intervalo posterior a la administración de la vacuna en el cual la persona aún se contabiliza como “no vacunada”. Este procedimiento se adoptó de forma generalizada en numerosos análisis observacionales bajo la premisa de que la inmunidad inducida por la vacuna necesita un periodo para ser efectiva. Sin embargo, esta ventana introduce un problema estadístico: cualquier muerte ocurrida en ese lapso se atribuye al grupo de no vacunados, incluso si el individuo ya había sido vacunado. Desde una perspectiva epidemiológica, esto puede inflar artificialmente la mortalidad del grupo no vacunado y, en consecuencia, generar la impresión de que la vacuna reduce la mortalidad de manera abrupta y poco plausible.
La investigación utiliza datos de la región de Emilia-Romagna, una de las más pobladas de Italia, con información detallada sobre vacunación, calendario de dosis, fechas exactas y defunciones. Los autores reconstruyen la incidencia diaria de mortalidad por todas las causas y la comparan entre los distintos estados vacunales, incorporando también el análisis de las semanas inmediatamente posteriores a la inyección. Lo que encuentran es un aumento llamativo de mortalidad en el grupo catalogado como “no vacunado” justo después de que la población comienza a recibir dosis, un patrón temporal difícil de explicar como fenómeno biológico relacionado con el virus o con la protección vacunal. Para los investigadores, el comportamiento de la curva indica que una parte de las muertes que realmente ocurrieron tras la vacunación se está desplazando hacia el grupo equivocado, generando una imagen sesgada de superioridad de la vacuna en términos de mortalidad global.
El estudio no afirma que las vacunas incrementen la mortalidad, ni que provoquen directamente las defunciones observadas en esa ventana. Su argumentación es estrictamente metodológica: si una persona recibe una vacuna y fallece días después —independientemente de la causa—, excluir esa muerte del grupo vacunado altera la capacidad de un estudio observacional para estimar correctamente el riesgo. Los autores subrayan que esta distorsión no puede atribuirse únicamente a muertes por COVID-19, porque el patrón observado afecta a la mortalidad por todas las causas y con intensidades que exceden la explicabilidad virológica. En otras palabras, si la inmunización no puede reducir la mortalidad de forma instantánea en causas no relacionadas con la infección, entonces la reducción marcada que aparece en algunos estudios después del día 14 solo puede explicarse por un sesgo en la clasificación.
El trabajo conecta este fenómeno con otros sesgos ya reconocidos en la literatura epidemiológica. Entre ellos destaca el “immortal time bias”, que aparece cuando un periodo de tiempo en el que el individuo no podía técnicamente morir como “vacunado” —porque aún no lo estaba— se contabiliza en el grupo vacunado, otorgándole de manera artificial un tiempo “inmortal”. También menciona el “healthy-vaccinee bias”, que refleja que las personas más sanas tienden a vacunarse antes, lo que de por sí reduce la mortalidad esperada en ese grupo. Para los autores, estos sesgos, que pueden coexistir simultáneamente, podrían haber provocado una sobreestimación del efecto protector frente a la mortalidad no atribuible directamente a COVID-19 en estudios internacionales.
El artículo concluye que la estimación de la mortalidad por todas las causas asociada a la vacunación contra COVID-19 puede verse afectada por sesgos derivados de la clasificación temporal del estado vacunal. Los autores señalan que, para obtener resultados fiables, es necesario asignar cada evento —incluidas las muertes— al estado vacunal exacto correspondiente al día en que ocurrió. Asimismo, subrayan que solo con datos administrativos detallados —como fechas precisas de vacunación y fallecimiento, causas de muerte y estratificación por edad— es posible corregir adecuadamente estos sesgos y evaluar el impacto real de la vacunación sin distorsiones asociadas a la ventana de clasificación utilizada.
Fuente
Alessandria, M., Trambusti, G., Malatesta, G. M., Polykretis, P., & Donzelli, A. (2025). Classification bias and impact of COVID-19 vaccination on all-cause mortality: the case of the Italian region Emilia-Romagna. Autoimmunity, 58(1). https://doi.org/10.1080/08916934.2025.2562972