Polemika z Panem prof. dr hab. n. med. Andrzejem Maciejczakiem

Bardzo się cieszę, że Pan Profesor zechciał podjąć dyskusję na tak ważny dla nas wszystkich temat. Jest to niezmiernie cenne w dzisiejszym czasie, kiedy to takiej właśnie wymiany poglądów szczególnie nam potrzeba.

Pan prof. dr hab. n. med Andrzej Maciejczak na swoim profilu na facebooku zabrał głos w sprawie moich wpisów. Proszę o zapoznanie się z argumentacją Pana Profesora oraz moim stanowiskiem.

W wielu przypadkach nie podawałem odnośników do literatury medycznej – jak choćby w przywołanym przez Pana Profesora przykładzie, nazwanym skrótowo, „teorią nr 1”. Podałem konkretne liczby i dane statystyczne, które absolutnie nie są częścią prac naukowych, jednak są niezmiernie ważne w ocenie podejmowanych dotychczasowo działań w celu przeciwdziałania zakażeniom wywoływanym wirusem SARS-CoV-2. Zarzucił mi Pan Profesor dwa błędy w rozumowaniu. Postaram się odnieść do Pana argumentów, aby, mam nadzieję, rozwiać wszelkie wątpliwości.

– PO PIERWSZE

Pisze Pan Profesor, że porównywałem zachorowalność na przełomie czerwca i lipca, przemilczając ważny fakt, że w tym czasie fala epidemii Covid w Polsce już dawno wygasła i nie mogło być nowych zachorowań, zaś Wielka Brytania właśnie znajdowała się w rozbujanej kolejnej trzeciej fali pandemii, która zaczęła się w połowie maja 2021. Przyglądając się jednak wykresom zachorowań dla Wielkiej Brytanii oraz Polski, widzimy, że zachorowania w Zjednoczonym Królestwie zaczęły rosnąć dopiero na przełomie czerwca i lipca 2021. Do tego czasu zarówno tam, jak i w Polsce, mieliśmy spadek zakażeń prawie do zera. Natomiast ma Pan Profesor zdecydowaną rację, że aby przykłady były bardziej wiarygodne, należy porównywać okresy, kiedy zarówno Polska, jak i Wielka Brytania przechodzi przez szczyt fali zachorowań.  Mamy sytuację o tyle ułatwioną, że oba kraje teraz są właśnie w szczycie czwartej fali – przy czym w przypadku wyspiarzy są to dane optymistyczne, bo tak naprawdę nie wiemy, czy przypadkiem nie są nadal na krzywej wznoszącej. Przyjmijmy dla uproszczenia, że jest to szczyt. Mamy zatem w przypadku Polski ponad 29000 zakażeń (szczyt z początku grudnia, co daje 76 przypadków na 100 tysięcy osób, (przy 55% osób w pełni zaszczepionych), oraz rekordowy szczyt w Wielkiej Brytanii, gdzie w chwili obecnej mamy ponad 218 tysięcy przypadków (co daje 325 przypadków na 100 tysięcy, a więc ponad 4-krotnie więcej, niż w Polsce – przy prawie 83% społeczeństwa powyżej 12 lat, zaszczepionych pełną dawką).

– PO DRUGIE

Rzeczywiście, w sierpniu ub. roku, gdy pisałem artykuł, do którego Pan Profesor się odnosi, w Wielkiej Brytanii poziom „wyszczepienia” (nie lubię tego słowa w odniesieniu do ludzi, bo źle się kojarzy) kształtował się w okolicach 50%, jednak:

– po pierwsze – nie zmienia to faktu, że kilka tygodni wcześniej przykład Wielkiej Brytanii był podawany przez media w Polsce jako wzór zwycięskiej walki z epidemią

– po drugie – w Polsce w tym okresie poziom zaszczepionych to około 30%, więc proporcje stopnia osób zaszczepionych były podobne co teraz (w Wielkiej Brytanii o wiele większy procent niż w Polsce).

Co ciekawe, pod koniec grudnia pojawił się interesującypre-print duńskiego badania („Vaccine effect iveness against SARS-CoV-2 infection with the Omicronor Delta variants following a two-doseor booster BNT162b2 ormRNA-1273 vaccination series: A Danish cohort study”), w którym naukowcy udokumentowali, iż skuteczność szczepionek wobec nowego wariantu po miesiącu spada poniżej 10%, natomiast po 3 miesiącach jest ujemna – a to oznacza, że osoby zaszczepione ponad 3 miesiące temu są bardziej podatne na zakażenie, niż osoby niezaszczepione. Musimy poczekać jeszcze na recenzję tego badania – jednak może to być wytłumaczenie gwałtownych wzrostów zachorowalności w krajach wysoko „wyszczepionych”.

Świetnie obrazuje to grafika Marka Sobolewskiego, statystyka zajmującego się analizą danych medycznych (https://zbigniew.martyka.eu/wp-content/uploads/2022/01/europa-koniec-2021.png).

Trzeba jednak pamiętać, że powyższe przykłady, choć obrazowo pokazują obecną sytuację, obarczone są jednak dużym ryzykiem błędu ze względu na dużą ilość zmiennych, które wpływają na liczbę zakażeń.

Natomiast poniżej – dzięki ogromnej pracy dr n. med. Piotra Witczaka, który w jednym miejscu zebrał lwią część wiedzy medycznej dotyczącej SARS-COV-2 – podaję niepodważalne fakty i dane, prowadzące do wniosku:

ZMASOWANA AKCJA SZCZEPIEŃ NIE ZMNIEJSZA ZACHOROWALNOŚCI NA COVID.

– Analiza 68 krajów i prawie 3 tys. hrabstw w USA sugeruje, że szczepienia nie mają wpływu na zachorowalność, a nawet mogą ją zwiększać: „linia trendu sugeruje nieznacznie pozytywne powiązanie, w którym kraje o wyższym odsetku populacji w pełni zaszczepionej mają wyższy odsetek przypadków C19 na 1 mln osób”  

https://link.springer.com/article/10.1007/s10654-021-00808-7

https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiZGE1NDBmZTctYWUyZi00NTBjLWE2NDYtODM0NjE1NjE3NzVjIiwidCI6ImU2NzkwZmI5LTM0NzQtNDViMC1hOWUyLWM3NTQ5MzEyYTAxZSJ9 (proszę klinkąć na „Case Variance i będą wykresy słupkowe – można porównać zachorowalność w zależności od procent wyszczepienia dla hrabstw w USA, codziennie aktualizowane dane dla 7-dniowej średniej)

– Analizy dr Sobolewskiego dla Polski potwierdzają, że im więcej szczepień tym więcej zakażeń:

https://twitter.com/Marek39556099/status/1479514784844427269 – dla województw

https://twitter.com/Marek39556099/status/1478345555143184392 – dla krajów europejskich

https://twitter.com/Marek39556099/status/1477969279836475392 – naturalny cykl transmisji

https://twitter.com/Marek39556099/status/1465095111176556553 – dla powiatów

– inne opinie [Kampf 2021, Kampf 2021a]

Biorąc pod uwagę powyższe, nie należy debatować nad tym, czy szczepionki zmniejszają zakażenia, tylko dlaczego nie mają wpływu lub dlaczego zwiększają zachorowalność. Poniżej przykładowe hipotezy z odpowiednią literaturą:

• Szczepionki przeciwko COVID-19 nie są wystarczająco skuteczne w hamowaniu transmisji wirusa [Singanayagam 2021, Kroidl 2021, Hetemäki 2021, Nguyen 2021, Pollett 2021, Riemersma 2021]
• Ich pełna skuteczność w zakresie zapobiegania infekcji może wahać się w granicach ok. 70–98% [Chemaitelly 2021, Zheng 2021] i szybko spadać w ciągu kilku kolejnych miesięcy od szczepienia [Nordström 2021, Chemaitelly 2021]
• Po ustąpieniu ochrony poszczepiennej istnieje obawa zwiększonej podatności na infekcję – Nordström i in. [2021], [Hansen 2021]
• Osoby zaszczepione są bardziej skłonne lub uprzywilejowane do zachowań ryzykownych, zwiększających transmisję i ekspozycję na wirusa [Brewer 2007], [Ioannidis 2021]
• Szczepienia mogą zakłócać endemiczną stabilność [Coleman i in. [2001]]
• Przejściowo tuż po szczepieniu może dochodzić do immunosupresji, która przyczynia się do wzrostu liczby przypadków COVID-19 wśród zaszczepionych [Day 2021], [Bernal 2021], [Hunter 2021], [Donzelli 2021]. Zgodnie z definicją te przypadki idą na konto niezaszczepionych (status zaszczepienia dotyczy osób po 14 dniach od drugiej dawki)

Bernal J.L. i in. (2021), Early effectiveness of COVID-19 vaccination with BNT162b2 mRNA vaccine and ChAdOx1 adenovirus vector vaccine on symptomatic disease, hospitalisations and mortality in older adults in England, medRxiv, https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.03.01.21252652v1, dostęp: 4 stycznia 2022.

Brewer N.T. i in. (2007), Risk compensation and vaccination: can getting vaccinated cause people to engage in risky behaviors?, „Annals of Behavioral Medicine” 34.1: 95.

Chemaitelly H. i in. (2021), Waning of BNT162b2 vaccine protection against SARS-CoV-2 infection in Qatar, „The New England Journal of Medicine” 385:e83.

Coleman P.G., Perry B.D., Woolhouse M.E.J. (2001), Endemic stability – a veterinary idea applied to human public health, „The Lancet” 357.9264: 1284-1286.

Day M. (2021), Covid-19: Stronger warnings are needed to curb socialising after vaccination, say doctors and behavioural scientists, „The BMJ” 372:n783

Donzelli A., Alessandria M., Orlando L. (2021), Comparison of hospitalizations and deaths from COVID-19 2021 versus 2020 in Italy: surprises and implications, „F1000Research”, 10.964.

Hansen Ch.H. i in. (2021), Vaccine effectiveness against SARS-CoV-2 infection with the Omicron or Delta variants following a two-dose or booster BNT162b2 or mRNA-1273 vaccination series: A Danish cohort study, medRxiv, https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.12.20.21267966v3, dostęp: 4 stycznia 2022

Hetemäki I. i in. (2021), An outbreak caused by the SARS-CoV-2 Delta variant (B. 1.617. 2) in a secondarycarehospital in Finland, May 2021, „Eurosurveillance” 26.30 (2021): 2100636.

Ioannidis J.P.A. (2021), Benefit of COVID-19 vaccination accounting for potential risk compensation, „npj Vaccines” 6, 99, https://doi.org/10.1038/s41541-021-00362-z, dostęp: 28 grudnia 2021.

Kampf G. (2021), COVID-19: stigmatising the unvaccinatedis not justified, „The Lancet” 398.10314: 1871.

Kampf G. (2021a), The epidemiologicalrelevance of the COVID-19-vaccinated populationisincreasing, „The Lancet RegionalHealth – Europe” 11

Kroidl I. i in. (2021), Vaccine breakthrough infection and onward transmission of SARS-CoV-2 Beta (B. 1.351) variant, Bavaria, Germany, February to March 2021, „Eurosurveillance” 26.30: 2100673.

NguyenVanVinhChaui in. (2021), An observational study of breakthrough SARS-CoV-2 Delta variant infections among vaccinated healthcare workers in Vietnam, „EClinicalMedicine”41:101143, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2589537021004235, dostęp: 28 grudnia 2021.

Nordström P., Ballin M., Nordström A. (2021), Effectiveness of Covid-19 vaccination against risk of symptomatic infection, hospitalization, and death up to 9 months: a Swedish total-population cohort study, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3949410, dostęp: 28 grudnia 2021.

Piśmiennictwo:

Pollett S.D. i in. (2021), The SARS-CoV-2 mRNA vaccine breakthrough infection phenotype includes significant symptoms, live virus shedding, and viral genetic diversity, “Clinical Infectious Diseases” ciab543, https://doi.org/10.1093/cid/ciab543, dostęp: 4 stycznia 2022

Riemersma K.K. i in. (2021), Shedding of infectious SARS-CoV-2 despite vaccination, medRXiv, https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.07.31.21261387v6, dostęp: 4 stycznia 2022.

Singanayagam A. i in. (2021), Communitytransmission and viralloadkinetics of the SARS-CoV-2 delta (B. 1.617. 2) variant in vaccinated and unvaccinatedindividuals in the UK: a prospective, longitudinal, cohortstudy, „The Lancet InfectiousDiseases”, https://doi.org/10.1016/S1473-3099(21)00648-4, dostęp: 4 stycznia 2022.

Zheng C. i in. (2021), Real-world effectiveness of COVID-19 vaccines: a literature review and meta-analysis, „International Journal of Infectious Diseases” 114: 252-260.

„Teoria nr 2”

Pan Profesor pisze, że załączony przeze mnie fragment wykresu mobilności pokazuje tylko mobilność, ale nie inne ograniczenia. Otóż tutaj Pan Profesor ma częściowo rację – na wykresie wprawdzie zaznaczone jest wprowadzenie oraz rozszerzenie obostrzeń (przerywanymi pionowymi liniami), jednak legenda wykresu jest na tyle nieczytelna, że może wprowadzać w błąd – za co serdecznie przepraszam. Zapoznanie się z całym, skalowalnym, interaktywnym wykresem pozwoli Panu Profesorowi dojść do identycznych wniosków, jak opisywane w przywołanym przez Pana Profesora moim wpisie. Znajdzie Pan Profesor na tym wykresie nałożenie przebiegu ilości zakażeń na działania władz, tj. ogłoszenie stanu epidemii, ograniczenie przemieszczania się, dalsze ograniczenia oraz łagodzenie obostrzeń.

Dalej Pan Profesor zarzuca mi, iż nie zauważyłem ewidentnego zastopowania wzrostu zachorowalności (domyślnie: po wprowadzeniu obostrzeń). Podaje Pan Profesor artykuły na poparcie swojej tezy.

Zdecydowanie jednak, zgodnie ze stanowiskiem Pana Profesora ze wstępu do komentowanego posta, na pierwszym miejscu postawiłbym prace naukowe poparte badaniami, daleko przed artykułami będącymi jedynie opiniami autorów, czy też luźnymi zestawieniami dostępnych statystyk. Tym bardziej, że jeden z przywołanych przez Pana Profesora artykułów ukazuje sytuację z Wuhan sprzed półtora roku, gdzie nie mieliśmy wówczas do czynienia z niczym nawet zbliżonym do epidemii. Dzisiaj dysponujemy o wiele szerszym spojrzeniem na skuteczność lockdownów – nie tylko dostępną w pracach naukowych, ale również poprzez bezpośrednie porównanie podobnych terenów, gdzie lockdowny zostały wprowadzone oraz takich, gdzie nie było żadnych obostrzeń. W ciągu ostatnich miesięcy wielokrotnie podawałem konkretne przykłady.

Tutaj przywołam pre–print pracy „Revisiting COVID-19 policies: 10 evidence-based recommendations for where to go from here”, opublikowany 13 listopada 2021 roku (https://bmcpublichealth.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12889-021-12082-z), szczególnie punkt 6 dotyczący szkodliwości lockdownu.

Pan Profesor pisze, że nie podałem konkretnych liczb przy fragmencie porównującym zachorowania w Teksasie i Missisipi. Rzeczywiście, nie podawałem konkretnych liczb w przypadkach, gdzie każdy mógł bez najmniejszego problemu samemu potwierdzić wszystko, co podałem. Dla większej jasności załączam Panu na jednym wykresie liczbę przypadków w czasie dla Missisipi i Teksasu.

Proszę zwrócić uwagę na praktycznie identyczny przebieg wykresu w każdym czasie – przy drastycznie różnych obostrzeniach. Jak widać – czas wprowadzanie i likwidacji konkretnych obostrzeń nie ma najmniejszego znaczenia.

Odnośnie województwa warmińsko-mazurskiego – tutaj ma Pan Profesor rację. Nie zauważyłem ewidentnego zastopowania wzrostu zachorowalności.

I – analizując dane o zachorowaniach w połączeniu z datami wprowadzenia  i luzowania obostrzeń – nadal tego nie widzę. Warto jeszcze z perspektywy czasu spojrzeć na dane o zakażeniach w Polsce: przebieg drugiej i czwartej fali jest praktycznie identyczny (ten sam okres czasowy w różnych latach, poziom zaszczepienia odpowiednio: 0 i 55%).

Trzeba dodać, że skutki lockdownu powinniśmy analizować nie tylko pod kątem ilości zachorowań, ale w znacznie szerszym zakresie:

Po pierwsze, liczba dowodów na nieskuteczność lockdownu jest przytłaczająco większa w porównaniu z tymi, które wskazują na jego skuteczność: https://brownstone.org/articles/lockdowns-fail-they-do-not-control-the-virus/ – zbiór 38 analiz wskazujących na nieskuteczność lockdownu.

Po drugie, dane wskazujące na skuteczność lockdownu są szokująco skąpe i opierają się w dużej mierze na porównaniu rzeczywistych wyników z fatalnymi prognozami wygenerowanymi przez komputer, wywodzącymi się z empirycznie nieprzetestowanych modeli https://brownstone.org/articles/lockdowns-fail-they-do-not-control-the-virus/ czego dowód można znaleźć m.in. w tej pracy: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0016328721001865?dgcid=authornstrating

Po trzecie, aby dokładnie ocenić skuteczność i bezpieczeństwo lockdownów należy zrobić systematyczny przegląd piśmiennictwa, a nie wybierać pojedyncze prace.

Po czwarte, najważniejsza jest analiza: korzyść vs ryzyko NPI, czyli nie tylko hamowanie transmisji, ale wpływ na ogólną śmiertelność i utraty lat życia w związku z covid, non-covid, zaburzoną edukacją, zubożeniem społeczeństwa, stanem psychicznym itp. w perspektywie krótko-, średnio- i długoterminowej. Dostępne analizy tego typu są druzgocące dla lockdownu: na każdy rok życia uratowany dzięki lockdownowi (przy założeniu, że lockdowny rzeczywiście działają) stracimy 141 lat życia w związku z efektami ubocznymi tego NPI: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/13571516.2021.1976051 – „Lockdowny nie są tylko nieskuteczną polityką, muszą być uważane za jedną z największych katastrof politycznych wszechczasów w czasie pokoju”

Inne przykładowe dowody:

Pandemia i recesja były związane z 10 do 60-procentowym wzrostem zgonów z powodu przedawkowania narkotyków, samobójstw, alkoholu” https://www.nber.org/system/files/working_papers/w28303/w28303.pdf

„Zamykanie granic, lockdown i wysoki wskaźnik testów na COVID-19, nie były związane ze statystycznie istotnym zmniejszeniem liczby krytycznych przypadków lub ogólnej śmiertelności„
https://www.thelancet.com/journals/eclinm/article/PIIS2589-5370(20)30208-X/fulltext

Stanford: „brak jasnego, znacząco korzystnego wpływu mrNPIs (interwencje bardziej restrykcyjne niż farmaceutyczne) na wzrost przypadków w każdym kraju.” Dane z Anglii, Francji, Niemiec, Iranu, Włoch, Holandii, Hiszpanii, Korei Południowej, Szwecji i USA https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/eci.13484

Śmiertelność i obciążenie psychiczne spowodowane reakcją na epidemię COVID-19: „18 400 dodatkowych zgonów rocznie (353 dodatkowe zgony tygodniowo) z powodu opóźnionej diagnozy najczęstszych przyczyn raka” https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32688184/

Prosi Pan Profesor, abym podał, kiedy konkretnie minister Niedzielski powiedział, że wzrost mobilności ani nowe mutacje nie powodują zwiększenia liczby zakażeń. Służę uprzejmie:

https://twitter.com/a_niedzielski/status/1409070097931673603.

Natomiast 25 listopada 2021 roku w wywiadzie dla RMF FM

(https://www.rmf24.pl/tylko-w-rmf24/poranna-rozmowa/news-niedzielski-restrykcje-sa-malo-skutecznym-srodkiem-ogranicze,nId,5665643#crp_state=1) minister ogłosił, że „na pewno wiemy w tej chwili, że restrykcje są mało skutecznym środkiem ograniczenia wzrostu pandemii”.

Jednocześnie przepraszam, że musiał Pan Profesor czekać na moją  odpowiedź kilka dni – niestety nawał obowiązków nie pozwala mi na codzienną aktywność w Internecie.

Życzę, aby Nowy Rok przyniósł Panu Profesorowi jeszcze więcej sukcesów i satysfakcji z wykonywanej pracy. Dziękuję jeszcze raz za dyskusję. Mam nadzieję, że w najbliższej przyszłości wszystkie wątpliwości zostaną wyjaśnione w 100% – dla dobra nas wszystkich.