Datos COVID-19 en ourworldindata, por James Lyons-Weiler

 

¿MUESTRAN LOS DATOS DE OWID QUE LOS PAÍSES CON TASAS DE VACUNACIÓN MÁS ALTAS TIENEN UN NÚMERO MÁS ALTO DE CASOS NUEVOS DE COVID-19?

OUR WORLD IN DATA es un recurso de datos en línea único y rico que ha estado rastreando los casos de COVID-19 durante la pandemia.

Recientemente agregaron datos de vacunación a sus datos. Especie de.

Aquí, OWID proporciona un gráfico de las tasas de vacunación de ALGUNOS países.

No está claro por qué no se puede acceder a los datos de vacunación de todos los países. De hecho, nadie puede acceder a los datos de la tasa de vacunación de ningún país a través de su interfaz o descargando el archivo de datos. Cuando uno descarga los datos de su gráfico, o hace una consulta de un país individual, encuentra que los datos de la tasa de vacunación no están presentes.

Entonces, usando los números de su gráfico (no escalados para el tamaño de la población), ingresé los datos de vacunación y luego, usando sus datos sobre el número de casos nuevos informados (9.9.2021 entradas), pude trazar el número de nuevos casos por aceptación de la vacunación. Trazado en una escala logarítmica con un modelo de intersección cero fijo necesario, que se ve así:

Espera, dices. Hay una tercera variable que podría explicar esto completamente, dices. Tamaño de la poblacion. Derecha. Entonces, cuando corregimos el tamaño de la población calculando la cantidad de vacunas per cápita y la cantidad de casos nuevos per cápita, obtenemos una gráfica que se ve así (trazada en escala lineal; eje Y = casos nuevos per cápita, eje X = vacunas per cápita).

El coeficiente (pendiente = 0,0003) es aún mayor, al igual que el valor R-cuadrado. Los datos sugieren que por cada vacuna administrada por persona en un país, obtenemos un AUMENTO de 3/1000 de un nuevo caso de COVID-19 por persona en el país. Otra forma de verlo, por cada 3000 personas que se vacunan por persona en un país, tenemos un caso adicional de COVID-19 por persona en el país. ¿No se supone que lo esperado es una reducción en el número de casos?

Hay varias explicaciones plausibles para esto. ¿Es esto una evidencia de mejora dependiente de anticuerpos? Podría ser; contrariamente a los llamados sitios web y artículos falsos de verificación de hechos que afirman que las vacunas de ARNm codifican la proteína que menos contribuye a la ADE, la vacuna de ARNm produce la segunda proteína con mayor probabilidad de causar ADE. ¿Es cebado patógeno? Mis análisis de abril de 2020 y la validación de seguimiento de mis predicciones sugieren que sí, claro, algunas personas pueden experimentar cebado patogénico. ¿Pecado antigénico original? Posiblemente.

Hay otras posibles causas del empeoramiento de la salud pública bajo la vacunación generalizada. ¿Quizás las personas que se vacunan más también tienen más probabilidades de recibir vacunas contra la influenza que contienen timerosal, que silencia la proteína ERAP1, esencial para el plegamiento de antígenos para las células APC (presentación de antígenos)? ¿O tal vez los incentivos fiscales en juego que recompensan a las instalaciones médicas para el diagnóstico están correlacionados con los incentivos financieros en juego para la vacunación?

De cualquier manera, es correcto decir, como mínimo, que los datos actuales del mundo real sugieren que la aceptación total de la vacunación no está reduciendo la cantidad de casos nuevos de COVID-19 notificados.

Mi análisis se limitó de varias maneras. En primer lugar, en virtud del acceso limitado a los datos de la tasa de vacunación en OWID, fue a los países para los que pude acceder a los datos sobre la aceptación de la vacuna desde su gráfico, y esos no distinguieron entre las tasas de vacunación una o dos veces. También excluí los datos de China debido a una tasa de casos nuevos increíblemente baja de 17.

Si conoce detalles sobre OWID que no sé que podrían explicar estas tendencias, compártalos en los comentarios a continuación. Estoy abierto al discurso racional. Se ignorará la BS ad-hominem .

Aquí está la hoja de cálculo que usé para mis análisis:


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