La dottoressa Clare Craig, una patologa diagnostica e co-presidente di HART, analizza uno studio pubblicato su Nature mettendo in luce alcune “pecche”. L’articolo della dottoressa Craig è stato pubblicato su The Daily Sceptic e ve lo propongo nella mia traduzione. 

 

 

Nature ha pubblicato questa settimana uno studio completo sul rischio cardiovascolare che include un totale di oltre 11 milioni di pazienti e che ha fatto una qualche notizia. L’obiettivo era quello di identificare la causa dell’aumento della patologia cardiaca. Avrebbe dovuto essere uno studio molto semplice che comparasse quattro gruppi:

  1. Non infettati e mai vaccinati
  2. Non infettati e vaccinati
  3. Infettati ma non vaccinati
  4. Infettati e vaccinati

È difficile credere che gli autori non abbiano esaminato questi gruppi, ma qualsiasi cosa sia stata trovata confrontandoli rimane un mistero.

Invece, sono stati confrontati i seguenti gruppi:

  1. Dati di non infettati e mai vaccinati del 2017
  2. Non infettati, compresi i vaccinati e non vaccinati
  3. Infettati ma non vaccinati
  4. Infettati con persone vaccinate incluse ma utilizzando aggiustamenti modellati

Quando studi con enormi set di dati utilizzano la modellazione e non riescono a condividere i dati prima dei loro aggiustamenti, i campanelli d’allarme dovrebbero iniziare a suonare. Pertanto, ho fatto un’immersione più profonda per vedere cos’altro era discutibile.

C’erano gravi distorsioni nel documento che devono essere affrontate, ma prima guardiamo la questione critica della miocardite (infiammazione del cuore).

A causa del rischio noto di miocardite da vaccinazione vale la pena di guardare particolarmente da vicino i dati presentati su questo. Stranamente, per la questione principale, i dati sulla miocardite erano tutti nascosti nell’appendice supplementare del documento.

Il rischio di miocardite sembra essere autoimmune (il sistema immunitario che attacca il cuore dopo l’interazione con la proteina spike) piuttosto che un danno diretto della proteina spike del virus/vaccino. Pertanto, la miocardite potrebbe derivare dal virus o dal vaccino. La domanda chiave a cui bisogna rispondere è se la vaccinazione protegge o aumenta il rischio dal virus.

Gli autori riportano 370 per milione il rischio di miocardite dopo l’infezione da Covid nei non vaccinati. Il tasso di controllo contemporaneo era 70 per milione e quello storico era 40 per milione. Cosa c’era di sbagliato nei controlli contemporanei?

Hanno chiarito che hanno rimosso coloro che erano stati vaccinati dal calcolo nel braccio Covid, ma non hanno dichiarato di averlo fatto per il braccio di controllo. La vaccinazione ha portato ad un aumento di 30 per milione di miocarditi nel braccio di controllo? Dato che la coorte sembra essere vecchia e sappiamo che l’incidenza della miocardite è peggiore nei giovani, un’incidenza di uno su 30.000 è significativa.

E quelli che sono stati vaccinati e hanno avuto il Covid? Una volta che la vaccinazione (e la modellazione) sono stati inclusi, il tasso è salito a 500 per milione. Non è del tutto chiaro se la tabella 22 supplementare escluda coloro che non sono stati vaccinati, ma dato che non dichiara che i non vaccinati sono stati esclusi da questi dati, è giusto assumere che il 500 per milione si riferisca all’intera popolazione.

Dato il maggior rischio di miocardite dopo la vaccinazione ci si potrebbe chiedere se questo studio abbia mostrato una protezione dall’infezione dovuta alla vaccinazione, in quanto questo abbasserebbe il rischio dal virus. Nascosti nella legenda delle tabelle supplementari gli autori rivelano che il 62% dei pazienti Covid era stato vaccinato rispetto al 56% dei controlli non infetti (non una grande pubblicità per l’efficacia del vaccino contro l’infezione).

Usando il fatto che il 62% della coorte Covid era vaccinato e che i non vaccinati avevano un tasso di 370 per milione, per arrivare a un tasso complessivo di 500 per milione il 62% vaccinato doveva avere un tasso di 580 per milione (580×0,62 + 370×0,38 = 500). Quindi, in quelli con Covid e vaccinazione il tasso (anche dopo la modellizzazione) era 210 per milione più alto (58% più alto) rispetto ai non vaccinati con Covid. (Se la tabella 22 supplementare ha escluso i non vaccinati, l’incidenza della miocardite dopo il Covid sarebbe stata del 35% più alta nei vaccinati). Un 210 per milione in più equivale a un rischio aggiuntivo dalla vaccinazione di uno su 5.000 in una popolazione relativamente anziana. Quanto era alto per gli uomini più giovani? Questa domanda critica è rimasta senza risposta.

I dati comprendevano le cartelle cliniche dei veterani statunitensi che erano al 90% maschi, tre quarti bianchi e avevano un’età media di 63 anni.

Sono stati selezionati due gruppi di controllo:

  1. Pazienti che avevano utilizzato l’assistenza sanitaria nel 2017 ed erano ancora vivi a marzo 2018.
  2. Pazienti che avevano usato l’assistenza sanitaria nel 2019 ed erano ancora vivi a marzo 2020.


Questi gruppi sono stati confrontati con i pazienti che sono risultati positivi al Covid dopo marzo 2020, con ogni paziente abbinato a un paziente di ogni controllo e la misurazione a partire dallo stesso giorno del test positivo ma due anni prima per il controllo del 2018.

C’era una distorsione significativa tra questi due gruppi di controllo e quelli che sono risultati positivi al test.

I pazienti con Covid (non solo quelli che ne erano malati – tutti quelli che sono risultati positivi) erano più obesi, vedevano i medici più spesso, avevano più cancro, malattie renali, malattie polmonari, demenza ecc.

Confronto dei fattori di rischio dalla tabella 1 supplementare
Confronto dei fattori di rischio dalla tabella 1 supplementare

Ci sono due modi per affrontare queste distorsioni. Uno è quello di abbinare i 150.000 pazienti di Covid con pazienti malati in modo simile tra gli oltre cinque milioni di controlli. Questo riduce la dimensione del gruppo di controllo, ma quando è già così grande questo non dovrebbe essere un problema. Invece, gli autori hanno modellato i dati fino a quando i gruppi sembravano simili. Usando un algoritmo hanno affermato che lo stesso numero totale di persone era presente nella coorte Covid, ma mentre 49.407 avevano effettivamente il diabete nei dati grezzi, 11.903 (24%) non avevano più il diabete secondo i dati ponderati. Allo stesso modo, il 14% è stato ”curato” da una malattia polmonare, il 14% dal cancro e ben il 35% dei pazienti affetti da demenza non aveva più la demenza.

Non c’è stata alcuna discussione nel documento sulle ragioni di questa distorsione malsana tra i pazienti Covid. Tutti i risultati dei test positivi sono stati inclusi e chiunque può prendere la SARS-CoV-2, quindi i fattori che aumentano il rischio di malattia grave e di ricovero non dovrebbero aver distorto un set di dati basato solo sull’infezione. Gli autori discutono invece l’ipotetica questione delle persone nel gruppo di controllo non infettato che hanno il Covid ma non vengono testate, per cui il danno causato dal Covid potrebbe essere peggiore di quanto riportato nel documento.

È stato ben stabilito che la trasmissione ospedaliera domina come fonte di diffusione e il SAGE ha riferito che fino al 40,5% dei casi potrebbe essere ricondotto alla diffusione ospedaliera e la maggior parte dei pazienti ospedalizzati nel giugno 2020 erano collegati alla diffusione ospedaliera. In Scozia, nel dicembre 2020, il 60% dei malati acuti con Covid ha acquisito l’infezione in ospedale. I pazienti che accedono all’ospedale hanno un’alta probabilità di essere meno sani della popolazione generale. Infatti, sappiamo che i pazienti con Covid nello studio hanno avuto accesso all’ospedale più frequentemente dei controlli. Se il bias era legato all’infezione acquisita in ospedale, allora l’intero studio è messo in discussione, poiché le persone che frequentano gli ospedali hanno più probabilità di essere malate.

Gli autori hanno scelto alcune condizioni di controllo per cercare di dimostrare che non avevano introdotto una distorsione. Dato che lo studio riguardava le malattie cardiovascolari, comprese quelle che sono una minaccia immediata alla vita e quelle che sono molto comuni, avrei scelto condizioni che potrebbero ucciderti entro un anno, come il cancro ai polmoni, al pancreas o all’esofago e condizioni comuni, ad esempio infezioni del tratto urinario, diabete o cancro alla prostata (che è lento, ndr).

Gli autori hanno scelto tre tumori maligni rari, tutti con un tasso di sopravvivenza a un anno superiore all’80%, e il melanoma pre-invasivo – perché non includere il melanoma invasivo? Hanno poi incluso condizioni rare e una strana selezione di: ipertricosi (‘sindrome del lupo mannaro’ con eccessiva peluria del viso), tratto falciforme e timpani perforati. Quando le scelte sono così di nicchia, viene da chiedersi quali sarebbero stati i risultati se fossero state selezionate scelte più ovvie.

Il gruppo che è risultato positivo al Covid è andato male: il 13% è finito (o iniziato) in ospedale e il 4% in terapia intensiva. L’età media era di 63 anni, il che può spiegare in parte l’alta percentuale di pazienti malati di Covid, ma suggerisce di nuovo che questo gruppo potrebbe essere stato più vulnerabile del controllo.

Hanno poi confrontato il rischio di vari esiti cardiaci contro i controlli. Tuttavia, hanno usato lo stesso controllo per confrontare i pazienti non ospedalizzati come i pazienti che avevano ricevuto cure in terapia intensiva. Naturalmente, le persone che hanno avuto bisogno di cure in terapia intensiva avranno più probabilità di avere complicazioni cardiovascolari. Infatti, molti dei pazienti potrebbero essere stati ancora in terapia intensiva quando il periodo di misurazione è iniziato 30 giorni dopo il test positivo. Uno studio corretto avrebbe confrontato i risultati della terapia intensiva solo con le persone più malate all’interno del gruppo di controllo, non la media dell’intero gruppo di controllo.

Il rischio per i pazienti Covid non ospedalizzati era basso per quasi tutti i fattori di rischio cardiovascolare.

Il rischio per i ricoverati era più alto (ma ricordate che i controlli avevano distorsioni significative).

Quelli in terapia intensiva avevano un rischio molto più alto. Ciò che non è chiaro è quanto di questo sia dovuto al virus.

La figura 10 dell’articolo mostra i diversi rischi di problemi cardiovascolari nei pazienti covidi rispetto ai controlli. Si noti la scala sull’asse x che esagera i piccoli rischi.

Non è una sorpresa che le persone che hanno avuto un periodo di terapia intensiva non stiano bene per un po’ di tempo dopo. Il rischio di ricovero in terapia intensiva per il Covid era più alto che per l’influenza, ma è importante capire quanto del rischio cardiovascolare è derivato dal virus e quanto dal soggiorno in terapia intensiva in sé. Come si confrontano questi pazienti con Covid in terapia intensiva con altri pazienti in terapia intensiva? L’articolo non lo dice.

Allo stesso modo il documento non fa alcun tentativo di scoprire quanti dei pazienti Covid sono risultati positivi solo dopo essere stati ammessi in ospedale. Se, come in altri studi, una proporzione significativa ha acquisito il Covid in ospedale, allora sarebbe altamente probabile un rischio maggiore di essere diagnosticati con altre patologie.

Non avendo esaminato le due domande di cui sopra – quanto la malattia cardiovascolare fosse un fattore confondente della trasmissione ospedaliera e quanto fosse secondaria al danno da terapia intensiva – il rischio complessivo di conseguenti problemi cardiovascolari includeva tutte le condizioni cardiovascolari di cui sopra e quindi gonfiava la media per la popolazione Covid nel suo complesso.

Nature ha pubblicato questo articolo che presenta i dati in un modo contorto che non avrebbe mai dovuto superare la revisione tra pari. I risultati sono stati presentati come dimostranti la pericolosità del virus Covid per le complicazioni cardiovascolari senza controlli adeguati per permettere di trarre tale conclusione. Le prove sui rischi della vaccinazione erano nascoste e non presentate in modo significativo per diversi gruppi di età. Anche allora, hanno dimostrato un rischio significativo di miocardite dopo la vaccinazione, in particolare dopo aver poi incappato nel virus, ma questa scoperta chiave è stata nascosta nell’appendice supplementare. Perché?

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