Исследователи говорят о бесполезности ЭпиВакКорона, правда это или нет?

Не так давно вышло исследование [ссылка] Европейского университета в Санкт-Петербурге, которое показало, что вакцина ЭпиВакКорона не просто неэффективна против коронавируса, а имеет отрицательную эффективность - то есть, скорее вредит :)

Разработчик вакцины - центр “Вектор” сказал, что исследованию нельзя верить, так как число пациентов в исследовании слишком мало. Так кто же все-таки прав?

В исследовании сравнивались две группы людей – заболевшие (группа «Случай») и здоровые (группа «Контроль»). Заболевшие (1198 человека) - это люди, поступившие в период с 6 по 14 октября 2021 с диагнозом ковид в медицинские центры Санкт-Петербурга. “Контроль” (2747 человек) - это люди, не больные в аналогичный период, набранные случайным образом среди жителей города.

В этих группах исследователи сравнили доли тех, кто был вакцинирован и не вакцинирован. На основании этого делались выводы об эффективности вакцины.

Ниже в таблице представлены данные, которые были получены:

Из таблицы видно, что доля респондентов, которые были вакцинированы ЭпиВакКорона и заболели составила 1,4%. А доля тех, кто был вакцинирован ЭпиВакКороной и НЕ заболел - …. ниже! - 0.5%. То есть можно сделать вывод, что вакцина не только не защищает от заболевания, но даже вредит…

Посмотрим, можно ли доверять результатам этого исследования с точки зрения статистики?

Статистика предполагает, что любую исследовательскую гипотезу мы проверяем на “случайность” ее подтверждения. Например, сравниваем эффективность лекарства А и плацебо, вроде получаем что лекарство А работает лучше, снижает артериальную гипертензию. Но когда применяем статистику, оказывается, что разница между эффектом от препарата А и эффектом от плацебо не является статистически значимой. То есть, наш вывод “случайный”, он не устойчив: если мы будем проверять эту гипотезу на других пациентах, то получим другой результат. При этом для каждой гипотезы мы заранее можем посчитать, сколько людей потребуется набрать в исследование, чтобы мы зафиксировали статистически значимую разницу, если она все-таки есть. А если на этом количестве людей разницы не будет - то наша гипотеза была неверна, тут уж ничего не поделаешь.

Возвращаясь к вопросу эффективности вакцин, из таблицы мы видим, что 1.4% больше 0.5%, но является ли эта разница статистически значимой?

Для того, чтобы доказать, что эта разница будет статистически значимой и при этом этот результат будет воспроизводится в 80% случаев (то есть мы проведем еще 100 таких экспериментов и в 80 из них подтвердим свои выводы) - нужно, чтобы в группе Контроль было не 2747 человек - а 3515; а в группе заболевших - 1547 вместо 1198. То есть в выборке должно быть минимум 49 заболевших и привитых ЭпиВакКороной. При этом, если мы повысим “строгость” статистики и потребуем, чтобы результат исследования был воспроизводим в 90% случаев, то таких привитых и заболевших потребуется уже 66 человек.

Стоит отметить, что для оценки эффективности Спутника и Спутника Лайт данных оказалось достаточно, а разница заболевших и не заболевших среди привитых КовиВаком также статистически не значима.

Важно, что если мы хотим доказать не то, что 1.4% действительно больше 0.5%, а что ЭпиВакКорона эффективна на 50%, то нам нужно было бы набрать не менее 1594 человека, вакцинированных ЭпиВаком и при этом заболевших, и столько же здоровых вакцинированных (при условии, что вакцинация препаратом находится на уровне 20% в популяции). Это рекомендует ВОЗ при оценке эффективности вакцин [ссылка]. На эту же цифру и ссылаются разработчики ЭпиВака в центре “Вектор”.

При всей спорности выводов исследователей Европейского университета в Санкт-Петербурге стоит отметить, что центр “Вектор” не представил результатов своих клинических исследований эффективности вакцины, как это было сделано по Спутнику, поэтому выводы делайте сами :)

Что еще раз хочется подчеркнуть: любое исследование, даже опрос на улице о вашем любимом шампуне от перхоти, должен начинаться с расчета числа респондентов, которое необходимо, чтобы выводы, полученные в данном исследовании носили не “случайный” характер, а были правдой (то есть такие же выводы повторялись бы из разу в раз, если бы про шампунь спрашивали все новых и новых людей). Просто сравнивать цифры “на глаз”, как это происходит в большинстве маркетинговых исследований, создает слишком большой соблазн для манипуляций.

Поэтому не теряем критического мышления и оптимизма :)