Vaccin-effectiviteit voor dummies

“In het huidige onderzoek werd ongeveer 3% van de ongevaccineerden eigenlijk wel gevaccineerd. Dit heeft waarschijnlijk geleid tot een onderschatting van de gevonden verschillen tussen gevaccineerden en ongevaccineerden” schrijft Nivel op pagina 38 van het oversterfterapport.

Nou, dat ‘waarschijnlijk’ kunnen ze wel weglaten of beter nog: vervangen door “Dit heeft geleid tot een enorme overwaardering van de vaccin-effectiviteit.”

De nieuwsgierigheid naar hoe effectief de vaccins nu werkelijk zijn geweest heeft al vaak geleid tot allerlei berekeningen van het RIVM en andere, onder het Ministerie van VWS hangende, instituten. Zij hadden (veelal geheime) data en protocollen die we nu ook voor een deel hebben kunnen bekijken, dankzij het Meester/Jacobs rapport met de bijdragen van Bram Bakker en Wouter Aukema, later aangevuld door @leon1969 die de bijbehorende (Woo-)documenten wist op te vissen.

De conclusie moet luiden dat de studies die onze gezondheidsinstituten hebben geproduceerd nogal zinloze exercities waren, gezien de onzorgvuldigheid waarmee de data zijn verzameld en beheerd. En dat geldt ook voor het Nivel-rapport.

• Het voornaamste struikelblok is dat de vaccinatiestatussen niet zuiver zijn geadministreerd.
  Er is sprake van periodes met wekenlange administratieve achterstanden, waardoor een flink aantal overledenen (overleden in die vertragingsweken tussen prik en statusbijwerking) niet meer in het vaccinatieregister voorkwamen toen ze daar moesten worden bijgewerkt. En zodoende, met prik, zijn gestorven en uit de registers gehaald voordat de registratie van die prik verwerkt kon worden. Als ongevaccineerd overleden dus.
• Er was ook een ministeriële regeling om overledenen uit het vaccinatieregister te verwijderen, teneinde zicht te houden op de actuele vaccinatiegraad. Een kolommetje met ‘datum van overlijden’ had daarvoor kunnen volstaan maar men koos voor het wegmaken van de gegevens.
• Daarnaast spelen er zware healthy vaccinee y mortality depletion effecten die, mede vanwege de registratieproblemen, niet weg te corrigeren zijn. Met name in de eerste weken/maanden na de prik stonden de gevaccineerden er daarom veel beter voor dan de de groep van ongevaccineerden, waar mensen bij zaten die niet gevaccineerd werden, juist vanwege een korte levenshorizon. In veel onderzoeken heeft dit voordeel als basis voor de belangrijkste conclusies gediend, terwijl het weggecorrigeerd had moeten worden. (Wetenschapsjournalisten blijken niet de bagage te hebben om dit te signaleren. Opnieuw hard bewijs dat de Vierde Macht faalt.)

Door deze opeenstapeling van suboptimale slordigheden wordt aan de vaccins een te hoge effectiviteit toegedicht. Alle ongelukkige omstandigheden dragen er aan bij. Er zijn daarentegen geen foutjes te vinden die afbreuk deden aan de effectiviteit van de Covid-vaccins. Het kan verkeren.

De Nivel workaround

Nivel heeft, om die problemen te omzeilen, op basis van gezondheidsprofielen de overlevingskansen geschat van zowel gevaccineerden als ongevaccineerden en zet daar de waargenomen sterfte tegen af. Hoe zorgvuldig je dit ook doet, het blijft nattevingerwerk. Er is geen enkele garantie dat je op de procent precies hebt geschat. We zullen zo zien dat elk procentje telt.

Daarom luistert de registratie ook zo nauw. Nivel noemt een mogelijke misclassificatie van 3%.

Nu, lijkt 3% zo op het eerste oog een vrij minimale schatting, zag @Leon1969, bladerend door Woo-documenten. Achterstanden die opliepen tot meerdere weken, terwijl een ministeriële verordening bepaalde dat overledenen direct uit het register moesten worden verwijderd. Dus vóór de prikregistratie.

Er wordt van 3% database-afwijkingen gesproken, alsof dat de resultaten slechts voor 3% zou beïnvloeden. In werkelijkheid zijn de afwijkingen dus vele, vele malen groter (berekening inmiddels ook op virusvaria, van Herman Steigstra) maar we kijken voor nu even naar die 3%. Die heeft namelijk veel meer invloed dan 3% en dat wil ik hier laten zien. Het duidelijkst gaat dat met het berekenen van vaccin-effectiviteit.

De dankbare hefboomwerking van VE

Een VE (vaccin-effectiviteit, in dit geval tegen sterven) moet worden berekend met data uit een RCT (Randomized Controlled Trial). Een RCT is een onderzoek dat moet voldoen aan bepaalde strikte voorwaarden. Achteraf, in een retrospectieve of observationele studie, zijn die voorwaarden onhaalbaar. Twee ervan licht ik er hier uit: Matching y gelijke groepsgroottes.

Matching betekent dat je idealiter voor elke proefpersoon een vergelijkbare placebo-persoon hebt. Dat is na een vaccinatiecampagne niet zo: dan is de schifting wel/niet gevaccineerd al gemaakt. Dat gebeurt vrijwel altijd op basis van gezondheidskenmerken en die zullen dus van invloed zijn op de resultaten, als je na het prikken naar de gezondheid gaat kijken. In het Nivel-rapport is dit opgevangen door op basis van historische gezondheidsprofielen de overlevingskansen van de gevaccineerde en de ongevaccineerde proefpersonen te schatten en de prikresultaten daarmee te vergelijken. Zo’n schatting levert al een enorme onzekerheid op. Enkele procenten ernaast en je zit in dit geval al helemaal scheef, zoals we zullen zien.

Gelijke groepsgroottes (een vanzelfsprekendheid als je goed matcht) zijn belangrijk omdat een overlijden in elke groep dan even zwaar weegt.

Maar bij een vaccinatiegraad van 90%, wat denkbaar is in een cohort van ouderen, is de ene groep negen keer zo groot als de andere. Dat zorgt voor een hefboomwerking met grote gevolgen. Ik laat het zien.

Stel dat het vaccin géén effect heeft: het is een placebo. Dan verwacht je een uitslag als deze.

Maar nu blijkt er ergens een administratief foutje te ontstaan: 3% van de geprikte overledenen wordt verkeerd geboekt. Met als gevolg dat een aantal gevaccineerde overledenen als ongevaccineerd worden geboekt. Het gaat dus om slechts 2,7 van de 900 mensen!

De AR wordt hierdoor bij gevaccineerden inderdaad 3% lager (van 10 naar 9,7) maar bij de ongevaccineerden 27% hoger (van 10 naar 12,7)!

Zo krijgen we dus een placebo met een VE van 24% op basis van 3% misclassificatie.

Bij een misclassificatie van 10% wordt de VE van de placebo 53%.
Bij een misclassificatie van 20% wordt de VE van de placebo 71%.
Bij een misclassificatie van 40% wordt de VE van de placebo 87%.

Dit alles op basis van de wat gechargeerde vaccinatiegraad van 90%. Hoe lager de vaccinatiegraad, hoe minder sterk het effect. Maar juist bij de oudere groepen is de vaccinatiegraad het hoogst, en juist daar zit het merendeel van de overlijdens.

Het punt is dat het verschrikkelijk nauw luistert.

In hoeverre dit fictieve cijfers blijven zal de toekomst hopelijk uitwijzen – dankzij Herman Steigstra of anders Maurice de Hond als die er nog mee aan het cijferen slaat. Sterker nog: Herman zit al te rekenen aan een reconstructie (link inmiddels gestuurd aan vv-subscribers, zie “Wanneer ben je gevaccineerd volgens CIMS”).

Hoe je het ook wendt of keert, het past allemaal niet bij de oversterfte sinds de Covidprik-frenzy.

Of misschien juist wel…