La BBC informó que a AstraZeneca y Pfizer se les atribuye haber salvado juntas más de 12 millones de vidas en el primer año de vacunación contra el Covid. Para corroborar esta afirmación, la BBC cita a Airfinity, una “empresa de previsión de enfermedades”.
Airfinity utilizó un estudio del Imperial College de Londres, que calculó que las vacunas contra la COVID-19 salvaron 20 millones de vidas entre diciembre de 2020 y diciembre de 2021. Utilizando un modelo matemático, el equipo del Imperial asumió que la vacunación confería protección contra la infección por COVID-19 (se estimó que las vacunas de ARNm habían brindado un 88 por ciento de protección contra la infección después de la segunda dosis) y el desarrollo de una enfermedad grave que requiriera ingreso hospitalario. El equipo también asumió que quienes desarrollan la infección son menos infecciosos que los individuos no vacunados.
Descargamos los datos complementarios de GitHub (donde los académicos suelen almacenar su código informático) para examinar las estimaciones específicas de cada país y evaluar la plausibilidad de las cifras para el Reino Unido, Italia y los EE. UU.
In the UK, with vaccine coverage of 68 per cent, 507,200 (382,200 to 789,900) deaths were estimated to be averted because of vaccination (52 deaths prevented per 10,000 vaccinated). In Italy, the modellers predicted that, with a coverage of 73 per cent, 491,300 (444,800 to 544,400) deaths were averted (53 per 10,000 vaccinated). In the USA, with 61 per cent coverage, 1,902,000 (1,737,000 to 2,069,000) deaths were averted (44 per 10,000 vaccinated).
En el Reino Unido, con una cobertura de vacunación del 68%, se estima que se evitaron 507.200 muertes (382.200 a 789.900) gracias a la vacunación (52 muertes evitadas por cada 10.000 vacunados). En Italia, los modeladores predijeron que, con una cobertura del 73%, se evitaron 491.300 muertes (444.800 a 544.400) (53 por cada 10.000 vacunados). En los Estados Unidos, con una cobertura del 61%, se evitaron 1.902.000 muertes (1.737.000 a 2.069.000) (44 por cada 10.000 vacunados).
En 2021, hubo 667.479 muertes en el Reino Unido, 22.150 menos que las 689.629 muertes de 2020. Según nuestros cálculos, los modeladores quieren hacernos creer que, en ausencia de la vacunación, habría habido 1.174.679 muertes en el Reino Unido en 2021.
De manera similar, en Italia, en 2021 se produjeron 701.346 muertes; el modelo predice que la cifra habría sido de 1.192.646 y 452.329 muertes más que en 2020. En Estados Unidos, se registraron un total de 3.464.231 muertes de residentes en 2021, 80.502 más que en 2020. Los modelizadores asumieron que habría habido 5.366.231 muertes en Estados Unidos en 2021 si no se hubiera implementado la vacunación.
Lamentablemente, muchos periodistas no verifican sus números ni los hechos: muchos de los supuestos del modelo son incorrectos y el número estimado de muertes evitadas por las vacunas es improbable.
Esto no es sorprendente. Al igual que en medicina, los modelos no encajan en ningún lugar del camino para establecer la efectividad. Los reguladores no los utilizan para la aprobación, y los tomadores de decisiones como el Instituto Nacional para la Excelencia en la Salud y la Atención utilizan modelos económicos con estimaciones confiables del efecto y costos creíbles. No aparecen en los niveles de evidencia del Centro para la Medicina Basada en la Evidencia ni en el sistema de la Red Escocesa de Pautas Intercolegiales para calificar la evidencia, ya que son irrelevantes para responder preguntas terapéuticas. Los ensayos clínicos son el tipo de estudio principal para determinar la efectividad de los medicamentos o las vacunas; cualquier otra cosa es solo una mala suposición.
Este artículo fue escrito por dos viejos cascarrabias que explicarán por qué las estimaciones de los efectos basadas en datos observacionales deben tomarse con pinzas. Sencillamente, no se deben utilizar modelos. Se deben utilizar ensayos a gran escala, bien diseñados, bien documentados y accesibles a los datos para las intervenciones de salud pública mundial. Entonces, ¿por qué utilizamos modelos para justificar decisiones?
Este artículo apareció por primera vez en Trust the Evidence Substack
Este artículo fue publicado originariamente por https://www.spectator.co.uk/.Lea el original.