Alguma “ciência” antivacina pós-feriado

Tradução do texto publicado em dezembro de 2012 pelo Dr. David H. Gorski: https://respectfulinsolence.com/2012/12/26/some-post-holiday-antivaccine-science/

Ao receber um e-mail no dia de natal, Dr. Gorski relata sua decepção quando vê os nomes dos autores: Gary S. Goldman e Neil Z. Miller, sim, eles de novo…

O leitor deve se lembrar deles, eles publicaram uma “ciência” espetacularmente má no passado, artigos tão terríveis que não posso deixar de imaginar como a revisão por pares deixa esse tipo de lixo ser publicado num periódico. Por exemplo. este estudo que pretendia mostrar que o número de vacinas recebidas se correlaciona com as taxas de mortalidade infantil? Foi uma tentativa realmente baixa e asquerosa para avacalhar com as vacinas selecionando desonestamente os dados, escolhendo sorrateiramente os períodos e os países, todos com a tática antivacina típica de tentar aumentar artificialmente o número de vacinas que as crianças recebem, por exemplo, contando vacinas multivalentes várias vezes, mesmo que sejam administradas apenas em uma dose, como foi explicado aqui com relação à atrocidade anterior contra a ciência. Há vários exemplos que podem ser encontrados simplesmente digitando “vacinas Goldman Miller” ou “vacinas Goldman” na caixa de pesquisa deste blog, o mais recente dos quais ocorreu menos de um mês atrás e envolveu o Dr. Goldman mergulhando no lixo e procurando no banco de dados do Sistema de Notificação de Eventos Adversos em Vacinas (VAERS) uma correlação fantástica entre a vacina H1N1 e abortos.

Pense bem, muito do que Goldman faz envolve revirar o banco de dados do VAERS, e as últimas palhaçadas de Goldman e Miller não são exceção, como veremos em breve. Os motivos devem ser óbvios: os dados do VAERS são acessíveis ao público e podem ser baixados, e é um banco de dados de relatórios passivo no qual qualquer pessoa pode relatar um caso como um “evento adverso” relacionado à vacinação, esteja ele relacionado ou não à vacinação. Por exemplo, existem exemplos famosos de céticos contrários ao movimento antivacina que afirma que as vacinas causam autismo em relatórios nos quais foi sugerido que as vacinas transformaram alguém no Incrível Hulk ou Mulher Maravilha e teve esses relatórios aceitos. É verdade que alguém da VAERS entrou em contato com o autor que relatou a reação de Hulk, mas se ele tivesse insistido em deixar o relatório no banco de dados, ele ainda estaria lá hoje. Enquanto isso, o banco de dados do VAERS foi distorcido irremediavelmente por litígios sobre vacinas em que advogados inescrupulosos incentivaram os pais a denunciar o autismo como uma reação adversa às vacinas. Na verdade, não é possível repetir com bastante frequência que o VAERS é um exemplo perfeito da máxima de programação de computadores: Lixo entra, lixo sai (GIGO). O VAERS foi concebido apenas como um sistema de alerta precoce; nunca foi concebido para fornecer estimativas precisas da prevalência ou incidência que pudessem ser seguidas ao longo do tempo. Afinal, nunca se pode ter a certeza do denominador a aplicar aos seus relatórios, e mesmo cientistas honestos e escrupulosos podem ser enganados por isso. É por conta disso que o VAERS, apesar de toda a sua utilidade como um sistema de alerta precoce, é a fonte de dados de ativistas antivacina fingindo ser pesquisadores e que mais gostam de mergulhar no lixo.

Portanto, com esse pano de fundo em mente (e, novamente, é difícil repetir esse pano de fundo muitas vezes), vejamos a última tentativa de Goldman e Miller de provar que as vacinas são a raiz de todo mal. O artigo, não surpreendentemente, foi publicado em um lixo de periódico obscuro que, nos últimos anos, aparentemente se tornou o repositório “revisto por pares” de todas as publicações antivacinas, tendo publicado o infame artigo sobre vacina / aborto espontâneo e a vacina / artigo sobre mortalidade infantil , Toxicologia Humana e Experimental . Desta vez, Goldman e Miller intitularam o artigo Tendências relativas de hospitalizações e mortalidade entre bebês pelo número de doses e idade da vacina, com base no Sistema de Notificação de Eventos Adversos em Vacinas (VAERS), 1990–2010.

Vamos ver se Miller e Goldman apresentam seus conflitos de interesse. Desta vez, eles se saem um pouco melhor. Neil Z. Miller está listado como afiliado ao ThinkTwice Vaccine Institute , e qualquer leitor familiarizado com esse “instituto” em particular saberá que é uma colmeia tão miserável de charlatanismo de escória e antivacina quanto o Rescue de Geração e a Era do Autismo. Em seu site, você encontrará este estudo em particular , juntamente com links para PDF do estudo. Os editores descrevem Gary S. Goldman como um “cientista da computação”, mesmo sendo o presidente e fundador da Medical Veritas, um dos grupos mais irracionais de antivacina do mercado. Observa-se também que o Centro Nacional de Informações sobre Vacinas (NVIC) doou US $ 2.500 para acesso aberto ao artigo da revista (disponibilizando-o gratuitamente a todos os pesquisadores). O NVIC, como você se lembra, foi fundado por Barbara Loe Fisher e é um dos mais antigos e mais influentes grupos anti-vacinas dos EUA, tendo recentemente se unido a Joe Mercola para promover visões anti-vacinas através de anúncios em um JumboTron na Times Square em New York.

Além disso, como de costume, vou apontar como podemos verificar o quão bom ou ruim um artigo será com a sua introdução. Embora a introdução deste artigo não seja tão ruim quanto os “épicos” anteriores de Goldman e Miller, ele consegue citar um número razoável de “suspeitos comuns” na literatura antivacina, como seu próprio documento sobre a taxa de mortalidade infantil e o execrável e péssimo artigo de Gayle DeLong que faz correlação da prevalência do autismo com as taxas de captação da vacina. Outras referências mais adiante neste artigo incluem algumas besteiras de Geier. Na verdade, examinando este artigo, fiquei seriamente tentado a reciclar o que havia escrito antes sobre o artigo anterior do Goldman, no qual ele tentava correlacionar as taxas de vacinação com a mortalidade infantil, porque é basicamente o mesmo artigo. Na verdade, ele ainda tem o mesmo gráfico, mais ou menos, como veremos adiante. Basicamente, o que Goldman e Miller tentaram fazer foi correlacionar o número de vacinas recebidas simultaneamente com as taxas de hospitalização e mortalidade, e eles apresentaram um gráfico como este:

Muito parecido com o gráfico do artigo anterior :

Goldman e Miller também incluem um gráfico no qual examinam as internações em função da idade de 0 a 1 ano. Sempre que vejo análises como essa, minha primeira pergunta é: Por que o autor assume uma relação linear? Não há nenhuma razão científica ou biológica convincente para fazê-lo, o que sempre me faz suspeitar que o autor estava com preguiça de fazer uma análise estatística adequada e, em vez disso, deixou de aplicar o padrão lógico, ou seja, fazer regressões lineares. Na verdade, acho divertido que Goldman tenha usado o Prism para analisar seus dados. Uso o Prism para analisar dados de laboratório e produzir gráficos com qualidade de publicação. É um excelente programa de estatística básica. No entanto, a palavra-chave é “básica”. Embora seja muito melhor do que usar as ferramentas internas do Microsoft Excel, como um pacote de estatísticas, o Prism ainda é relativamente básico. É verdade que ele pode lidar com muita coisa, incluindo curvas de sobrevivência ANOVA e até Kaplan-Meier, mas não é tão eficiente para modelar relacionamentos não lineares, nem muito eficiente para tentar analisar os efeitos de possíveis fatores de confusão. Para quem só sabe usar o martelo, todo problema é um prego.

De qualquer forma, como sempre, o que Goldman e Miller olham são números sem denominadores. Por exemplo, eles nem tentam normalizar seus dados para tendências dependentes do tempo nos resultados para os quais estão olhando. No mínimo, eles deveriam ter analisado seus dados por coorte de nascimentos, a fim de verificar se as tendências que afirmam ter encontrado se sustentam quando as tendências históricas são controladas. É verdade que eles comparariam a um conjunto de dados externo que pode não ser adequadamente comparável, mas pelo menos essa análise nos daria uma ideia aproximada se o número de vacinas em uma única sessão estivesse realmente correlacionado com um maior risco de hospitalização ou mortalidade em comparação com controles pareados por coorte de idade e nascimento. Como foi apresentado, não podemos dizer nada. De fato, O que Goldman e Miller fizeram é praticamente sem sentido, porque estão analisando um conjunto de pacientes selecionados porque seus pais ou advogados pensaram que tiveram uma reação à vacina, sem verificar se a reação foi ou não devido às vacinas. Acrescente a isso a maneira usual e arbitrária e questionável pela qual Goldman e Miller contam o número de vacinas em vacinas multivalentes, e realmente temos outro épico do GIGO.

Mencionei tendências históricas, e essa talvez seja a pior falha deste artigo. Basicamente, Goldman e Miller agruparam 20 anos de dados. Por exemplo, a taxa de mortalidade infantil nos EUA diminui constantemente desde 1960 e diminuiu significativamente desde 1990, assim como a taxa de mortalidade infantil . Nenhuma tentativa de controle para isso parece ter sido feita, nem houve uma tentativa de controlar as taxas gerais de hospitalização ao longo do tempo. De fato, os próprios autores parecem admitir (inadvertidamente, é claro) que não controlaram adequadamente as variáveis ​​de confusão:

Uma ANOVA bidirecional usando o número de doses da vacina (2 a 8) e a idade, variando de 0,1 a 0,9 anos em incrementos de 0,1, foi improdutiva devido à interação muito grande entre idade e dose, principalmente entre as idades de 0,6 a 0,9. anos. 
Quando restrito às idades de 0,1 a 0,5 anos, o número de doses da vacina representou 85,3% da variação total (F = 25,7, p <0,001), o fator idade não foi significativo em 1,4% (p = 0,64) e o residual foi de 13,3%.

É claro que há uma grande interação entre o número de vacinas administradas a qualquer momento e a idade de uma criança. O cronograma da vacina é estabelecido para que as crianças recebam vacinas diferentes (ou grupos de vacinas) em diferentes idades. Além disso, essa recomendação mudou com o tempo. Não é de surpreender que tenha sido o que Goldman e Miller encontraram. Levando essa consideração um passo adiante, vamos voltar a um argumento particularmente falho feito por Vox Day, em que ele correlacionou no VAERS a idade em que o risco de mortalidade é maior com a idade de receber várias vacinas, ou seja, um “pico de morte” em torno de três meses. Como apontei, a razão para esse “aumento” na taxa de mortalidade entre 2 e 4 meses é porque essa é a idade de pico de incidência da síndrome da morte súbita do lactente (SMSI), uma idade conhecida há décadas e que não mudou mesmo com todas as mudanças no cronograma da vacina nos últimos 30 anos. Como também observei antes, existem pelo menos nove bons estudos que mostram nenhuma correlação entre a vacinação e a SMSL. Curiosamente, há uma dica de SMSL na Tabela 6, que lista as taxas de mortalidade por idade de 0,1 a 0,9 anos, com uma alta taxa de mortalidade entre 0,0 e 0,3 anos de idade (0 e 3,6 meses), que desaparece rapidamente após. Também se pergunta como as maiores taxas de mortalidade ocorrem antes que um número significativo de vacinas seja dado. De qualquer forma, tudo me faz pensar se parte do que produziu o resultado de Goldman e Miller é a confusão da correlação entre SIDS e o início do cronograma da vacina com a causalidade. Não podemos saber porque Goldman e Miller nem tentaram controlar algumas variáveis ​​óbvias potencialmente confusas, como a coorte de nascimentos.

Nada disso impede Goldman e Miller de concluir:

Não foram realizados estudos para determinar a segurança (ou eficácia) da administração de múltiplas doses de vacina em uma variedade de combinações, conforme recomendado pelas diretrizes do CDC. 
Nossos achados mostram uma correlação positiva entre o número de doses de vacina administradas e a porcentagem de hospitalizações e mortes relatadas ao VAERS. 
Além disso, os bebês mais jovens tiveram uma probabilidade significativamente maior de serem hospitalizados ou morrer após receber as vacinas do que os mais velhos. 
Como as vacinas são administradas a milhões de bebês a cada ano, é imperativo que as autoridades de saúde tenham dados científicos de estudos de toxicidade sinérgica sobre todas as combinações de vacinas que os bebês provavelmente receberão; 
recomendações universais de vacina devem ser apoiadas por esses estudos.

Estudos não foram realizados? Praticamente todos os estudos epidemiológicos realizados analisam as reações adversas e examinam as vacinas administradas de acordo com o esquema recomendado pelo CDC. Este é apenas mais um tropo antivacina em que os antivacinistas tentam reivindicar que todas as vacinas devem ser testadas especificamente em todas as combinações usadas da maneira que os antivacinacionistas pensam que deveriam. Quanto à descoberta de que bebês mais jovens têm maior probabilidade de serem hospitalizados ou morrem, bem, isso é muito provável porque a incidência de SMSL atinge um pico em torno de 3 meses, o que significa que, por acaso, os bebês nessa faixa etária têm mais chances de serem hospitalizados após a vacinação.

Então, no final, o que nos resta é mais uma triste tentativa dos ativistas antivacina, que se consideram pesquisadores epidemiológicos sérios. para demonizar as vacinas por meio do “mergulho no lixo” ao buscar dados no banco de dados VAERS de uma forma risivelmente incompetente. O mesmo de sempre.