В Челябинской области эффективность вакцинации от 70% до... нуля
21 июля первый заместитель губернатора Челябинской области Ирина Гехт сообщила, что в региона после вакцинации коронавирусом заболели 578 человек. Много это или мало и какова эффективность вакцинации? Накануне.RU попыталось разобраться.
В оценке эффективности вакцин обычно используется показатель относительного снижения риска - то, насколько привитые заболевают ковидом реже, чем непривитые. Он рассчитывается как 1-p/v, где p - доля ковид-положительных после прививки, v - доля вакцинированных. Смысл показателя простой: если доля заболевших после прививки совпадает с долей привитых, то вероятность заболеть привитому такая же, как и непривитому, и тогда эффективность, очевидно, равна нулю. Другой крайний случай: если p=0, то это значит, что после прививки никто не заболевает, и, вне зависимости от доли привитых, эффективность равна 100%. Соответственно, промежуточные значения p означают эффективность между нулем и 100%.
Для большей точности нужно использовать усреднение по времени, для чего необходимо знать динамику заболеваемости среди привитых. Однако ее, к сожалению, нет. Это вынуждает применить усреднение сразу по всему рассматриваемому периоду.
Необходимо также иметь данные об общем количестве случаев коронавируса, общем количестве привитых и численности населения. Так как пока вакцинируют только взрослых, то и сравнение должно учитывать только взрослое население региона. которое составляет 2,7 млн человек. Соответственно, из общего количества случаев коронавируса нужно вычесть 15% случаев у несовершеннолетних - примерно эта цифра сообщается по регионам, и даже если она чуть меньше или чуть больше, на конечный результат это влияет слабо.
Сравнение должно проводиться за одинаковый период, а именно с начала вакцинации, которая началась в конце декабря. Однако в течение января количество привитых было крайне мало (за одну седьмую всего периода была вакцинирована лишь одна сороковая часть от привитых на данный момент), что дает основания как учитывать январь, так и исключить его из рассмотрения.
Из 2,7 млн человек на 20 июля было вакцинировано 593 тыс. человек. Среднее число привитых за рассматриваемый период составило не 296 тыс., как можно сделать, рассчитав среднее между нулем и 593 тыс., а около 200 тыс. В этом можно убедиться, сделав усреднение по времени. Разница объясняется тем, что основная масса прививок была сделана в последние месяцы, так как темпы вакцинации нарастают, и если взять просто среднее значение 296 тыс., то оно будет соответствовать примерно 1 июня, то есть значительно смещено к настоящему времени.
Всего с конца декабря в регионе было 36 тыс. случаев коронавируса, среди взрослых - 30-31 тыс. То есть доля привитых среди них чуть меньше 2%. Средняя доля привитых среди всего населения за это же время составила 7,4%. Таким образом, эффективность вакцинации против ковида в нулевом приближении - около 70%.
Если исключить из рассмотрения январь, то результат получится ниже - около 65%. Такое снижение вызвано тем, что рассматриваемый период уменьшен, вместе с ним уменьшилось общее число случаев ковида, а число привитых почти не изменилось, то есть вероятность заболевания среди привитых увеличилась. Итак, среднее значение эффективности в нулевом приближении 65-70%.
В первом приближении, если провести разбивку по месяцам, что намного точнее, чем брать сразу весь период, результат получается примерно тот же. Динамика новых случаев ковида известна, динамика вакцинации - тоже. Не хватает лишь динамики заболеваемости среди привитых. К сожалению, ее нет, потому что власти эти цифры то ли скрывают, то ли просто не ведут, хотя во второе верится с трудом, ведь озвучили же они данные на 20 июля. Поэтому мы сами разбили накопленную численность заболевших среди привитых по месяцам с учетом того, что численность привитых возрастает ускоренно, а значит, и количество заболевших среди них должно нарастать также ускоренно.
В этом случае обнаруживается очень сильная зависимость от количества заболевших в январе среди привитых, потому что численность привитых была очень малой и один заболевший резко изменяет оценку эффективности (эффект малого знаменателя). Так, если к концу января было всего 5 заболевших, то эффективность 81%, если 15 - то 68%. Уже в феврале такой зависимости нет - даже сильное изменение влияет слабо на конечный результат. При этом здесь исключать январь из рассмотрения некорректно, так как рассматривается уже не весь период сразу, а по частям, которые "равноценны".
Таким образом, эффективность вакцинации в Челябинской области можно оценить не ниже 65-70%, но и ненамного выше. Никак не 90-95%. И даже этот результат является сильно завышенным. Большое значение имеет процент тестирования, и когда привитый предъявляет сертификат, непривитый должен делать ПЦР-тест. Это значительно снижает процент тестирования среди привитых, уменьшая вероятность попасть привитому в статистику заболевших. Но насколько именно, оценить невозможно.
Но главное в другом. Вакцинация оказывает как положительный эффект (защита от ковида), так и отрицательный (нежелательные последствия). Эти два эффекта неизбежны и нераздельны, а значит, должны учитываться вместе. Например, если из 1000 непривитых ковидом заболели 15 человек, а среди 1000 привитых - пятеро, но еще пятеро имели неблагоприятные последствия из-за вакцины, то антиковидный эффект - 67%, но общий - 33%, потому что нет разницы, заболел ли человек после прививки ковидом или чем-то другим. Жизнь и здоровье человека защищаются государством, о чем неоднократно говорится в Конституции РФ, в том числе в ст. 41 о недопустимости сокрытия информации об угрозах жизни и здоровью. А значит, вакцинация имеет частную эффективность, когда учитываются только случаи коронавируса, и общую эффективность, когда учитываются все побочные эффекты. Причем учитываться должны ВСЕ последствия, а не только тяжелые, ведь и в случаи ковида заносятся даже бессимптомные. То, что большинство побочных эффектов незначительны, компенсируется тем, что коронавирус в большинстве случаев тоже переносят легко. Поэтому ключевое значение имеет процент побочных эффектов.
Этих данных очень мало. По данным из Аргентины, вероятность побочных эффектов то ли 0,3%, то ли 0,5%. Хотя еще в апреле было 1,6%. В России открытого реестра побочных эффектов нет, узнать о последствиях прививок невозможно. В апреле глава Минздрава РФ Михаил Мурашко заявлял о том, что побочные эффекты фиксируют у 0,1% привившихся. Но это препарированная информация, исходных данных он не озвучил.
Если ввести в расчет общей эффективности вакцинации на Южном Урале вероятность побочных эффектов 0,1%, то из почти 600 тыс. вакцинированных таких будет около 600 вдобавок к 578 заболевшим ковидом, а эффективность снизится до 50%. Можно также убедиться, что каждые 0,1% побочных эффектов снижают общую эффективность примерно на 20%, то есть уже при 0,3% побочных эффектов эффективность упадет почти до нуля, а при 0,5% - до минус 30%. В этом случае вакцинация на 30% увеличивает число заболевших ковидом или испытавших другие проблемы со здоровьем по сравнению с числом заболевших ковидом среди непривитых, означая в сумме нанесения вреда, а не помощи популяции. Это возможно потому, что эффект помощи и "побочек" от прививок нельзя разделить, они производятся одновременно - кому-то прививка помогает, кому-то дает осложнения.
Очень важное значение для расчета большей точности эффекта имеет вероятность серьезных побочных эффектов и серьезных случаев ковида, но таких сведений нет. А имеющиеся в наличии данные позволяют лишь оценить, что ковид-эффективность вакцинации в Челябинской области составляет около 70%, а общая эффективность остается неопределенной. Она может быть как 50%, та и ноль, а то и отрицательной, - все зависит от реальной частоты побочных эффектов. Поэтому первостепенное значение имеют данные о побочных эффектах и объеме тестирования привитых, которых нет. Возможно, это и есть главный вывод в оценке эффективности вакцинации - рассчитать ее невозможно, она может быть любой от 70% до отрицательных значений.