![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
Манипуляция данными включает в себя манипуляцию параметрами. Жившим при совке хорошо известно, что когда нужно было выпятить успехи коммунизма, его подавали в процентах, а когда нужно было скрыть неудачу, подавали в абсолютных значениях.
В науке, стремящейся отработать выделенные гранты, происходит то же самое. Путем дизайна исследований, измерением суррогатных показателей, игнорированием начальных условий, сдвигом точек отсчета и прочих ухищрений можно волшебным образом муху превратить в слона и наоборот.
Курение, например, без сомнения, ухудшает ваше здоровье. У курильщиков имеется 3 %-ный шанс умереть от рака лёгких по сравнению с 0,4 %-ным шансом у некурящих. Для драматизации или для нивелирования этого вреда используют, в зависимости от обстоятельств, либо абсолютный, либо относительный риск. Например, с точки зрения относительного риска, у курильщиков вероятность смерти от рака лёгких в 7 раз выше, чем у некурящих. А с точки зрения абсолютного риска, у курильщиков вероятность смерти от рака лёгких на 2,6% выше, чем у некурящих. Сравните сами две оценки одного и того же факта: «в 7 раз» и «на 2,6 %». Статистика пропагандистов вообще очень изобретательна и креативна, когда на кону стоят власть и миллиарды долларов прибыли.
А теперь перейдем к вакцинам от COVID-19.
Об эффективности вакцины обычно судят как об относительном снижении риска (RRR, relative risk reduction). Этот показатель использует относительный риск (RR, relative risk), то есть отношение частоты приступов болезни с вакциной и без нее (заявлено 95% для вакцин Pfizer, 94% для Moderna, 91% для Gamaleya, 67% для J&J и 67% для AstraZeneca).
Однако RRR следует рассматривать на фоне риска заражения и заболевания COVID-19, который варьируется между популяциями и с течением времени. В то время, как RRR учитывает только участников, которым вакцина может принести пользу, абсолютное снижение риска (ARR, absolute risk reduction), которое представляет собой разницу между показателями атак с вакциной и без нее, учитывает всю численность населения. ARR обычно игнорируются, потому что они дают психологически гораздо менее впечатляющий размер эффекта, чем RRR (1,3% для AstraZeneca, 1,2% для Moderna, 1,2% для J&J, 0,93% для Gamaleya и 0,84% для Pfizer).
Конечно, ARR (и NNV) чувствительны к фоновому риску - чем выше риск, тем выше эффективность. Всеобщая вакцинация, особенно вакцинами различных производителей, без сомнения, спутает фоновый риск, и не даст объективного ответа на фактическую эффективность рассматриваемых вакцин.
ARR также используется для получения оценки эффективности вакцины, т.е. количество участников, необходимое для вакцинации (NNV, number needed to vaccinate), чтобы предотвратить еще один случай COVID-19, и расчитывается как 1/ARR. Таким образом, NNV открывает другой взгляд на эффективность вакцин: 81 для Moderna, 78 для AstraZeneca, 108 для Gamaleya, 84 для J&J и 119 для Pfizer. Грубо говоря, для предотвращения 1 случая заболевания, вакциной Pfizer следует провакцинировать 119 человек. Объяснение заключается в сочетании эффективности вакцины и различных фоновых рисков COVID-19 в исследованиях: 0,9% для Pfizer, 1% для Gamaleya, 1,4% для Moderna, 1,8% для J&J и 1,9% для AstraZeneca.
При использовании только RRR и исключении ARR вводится систематическая ошибка в отчетности, которая влияет на интерпретацию эффективности вакцины. Для полноты картины того, что на самом деле показывают данные, важно обеспечить, чтобы сравнения основывались на совокупных доказательствах, которые помещали бы результаты испытаний вакцины в единый контекст, а не просто выпячивали единственный сводный показатель.
В науке, стремящейся отработать выделенные гранты, происходит то же самое. Путем дизайна исследований, измерением суррогатных показателей, игнорированием начальных условий, сдвигом точек отсчета и прочих ухищрений можно волшебным образом муху превратить в слона и наоборот.
Курение, например, без сомнения, ухудшает ваше здоровье. У курильщиков имеется 3 %-ный шанс умереть от рака лёгких по сравнению с 0,4 %-ным шансом у некурящих. Для драматизации или для нивелирования этого вреда используют, в зависимости от обстоятельств, либо абсолютный, либо относительный риск. Например, с точки зрения относительного риска, у курильщиков вероятность смерти от рака лёгких в 7 раз выше, чем у некурящих. А с точки зрения абсолютного риска, у курильщиков вероятность смерти от рака лёгких на 2,6% выше, чем у некурящих. Сравните сами две оценки одного и того же факта: «в 7 раз» и «на 2,6 %». Статистика пропагандистов вообще очень изобретательна и креативна, когда на кону стоят власть и миллиарды долларов прибыли.
А теперь перейдем к вакцинам от COVID-19.
Об эффективности вакцины обычно судят как об относительном снижении риска (RRR, relative risk reduction). Этот показатель использует относительный риск (RR, relative risk), то есть отношение частоты приступов болезни с вакциной и без нее (заявлено 95% для вакцин Pfizer, 94% для Moderna, 91% для Gamaleya, 67% для J&J и 67% для AstraZeneca).
Однако RRR следует рассматривать на фоне риска заражения и заболевания COVID-19, который варьируется между популяциями и с течением времени. В то время, как RRR учитывает только участников, которым вакцина может принести пользу, абсолютное снижение риска (ARR, absolute risk reduction), которое представляет собой разницу между показателями атак с вакциной и без нее, учитывает всю численность населения. ARR обычно игнорируются, потому что они дают психологически гораздо менее впечатляющий размер эффекта, чем RRR (1,3% для AstraZeneca, 1,2% для Moderna, 1,2% для J&J, 0,93% для Gamaleya и 0,84% для Pfizer).
Конечно, ARR (и NNV) чувствительны к фоновому риску - чем выше риск, тем выше эффективность. Всеобщая вакцинация, особенно вакцинами различных производителей, без сомнения, спутает фоновый риск, и не даст объективного ответа на фактическую эффективность рассматриваемых вакцин.
ARR также используется для получения оценки эффективности вакцины, т.е. количество участников, необходимое для вакцинации (NNV, number needed to vaccinate), чтобы предотвратить еще один случай COVID-19, и расчитывается как 1/ARR. Таким образом, NNV открывает другой взгляд на эффективность вакцин: 81 для Moderna, 78 для AstraZeneca, 108 для Gamaleya, 84 для J&J и 119 для Pfizer. Грубо говоря, для предотвращения 1 случая заболевания, вакциной Pfizer следует провакцинировать 119 человек. Объяснение заключается в сочетании эффективности вакцины и различных фоновых рисков COVID-19 в исследованиях: 0,9% для Pfizer, 1% для Gamaleya, 1,4% для Moderna, 1,8% для J&J и 1,9% для AstraZeneca.
При использовании только RRR и исключении ARR вводится систематическая ошибка в отчетности, которая влияет на интерпретацию эффективности вакцины. Для полноты картины того, что на самом деле показывают данные, важно обеспечить, чтобы сравнения основывались на совокупных доказательствах, которые помещали бы результаты испытаний вакцины в единый контекст, а не просто выпячивали единственный сводный показатель.
