[Forum SIS] Ieri su Repubblica

Gio 31 Dic 2020 16:39:07 CET

Ma perche' un vaccino dovrebbe proteggere da un'infezione?
Non e' una contraddizione in termini?

Un vaccino, per quanto sofisticato come quello a mRNA della
Pfizer/BioNTech, di fatto "infetta" chi lo riceve, ovvero introduce una
versione attenuata, o una porzione, o addirittura come in questo caso, un
"messaggio" in grado di produrre una proteina, del virus stesso.

Per questo, per il grande pubblico, e soprattutto per convincere gli
scettici, temo possa essere fuorviante anche parlare di probabilita' di
"infettarsi E ammalarsi".
Il punto non e' il rischio di infezione, che in uno studio randomizzato e'
ovviamente assunto uguale per vaccinati e non vaccinati, e nella realta' da
tutto dipende meno che dall'aver fatto o no il vaccino, ma la capacita' del
vaccino, attraverso il suo meccanismo, di "attrezzare" il sistema
immunitario a combattere la malattia che il corpo sviluppera' in risposta
all'infezione, se questa arrivera'.

A.

On Thu, Dec 31, 2020 at 3:07 PM Fabrizia Mealli <fabrizia.mealli a unifi.it>
wrote:

> Cari tutti,
>
> Sperando di fare cosa gradita in fondo a questa mail potete trovare la
> nota che abbiamo scritto per i nostri studenti di Statistica per fare un
> po’ di chiarezza sulle misure di efficacia negli studi sperimentali e in
> quelli sui vaccini in particolare.
> Una versione più estesa e completa apparirà su Unifi Magazine a breve.
> Se siete interessati, contributi dei ricercatori del DISIA si possono
> trovare qua:
> https://www.disia.unifi.it/vp-269-ricerca-disia-su-covid-19.html
>
> Un caro saluto e auguri per un 2021 più tranquillo!
>
> Fabrizia
>
>
>> ================================================
>>
>> *Misure statistiche per valutare l'efficacia di un vaccino e più in
>> generale di un trattamento medico.*
>>
>> Di seguito, con riferimento alla discussione relativa all'efficacia del
>> vaccini Pfizer, riportiamo due punti fondamentali che dovrebbero essere
>> sempre ben definiti quando si procede ad un'analisi statistica:
>>
>> 1) Definire la variabile di risultato: il vaccino è stato valutato in
>> base al rischio di ammalarsi di COVID-19, ovvero in base al rischio di
>> infezione sintomatica; contrariamente a quanto in modo superficiale è stato
>> detto, non è stato valutato in base al rischio di infezione da SARS-CoV-2
>> (e nemmeno rispetto al rischio di conseguenze gravi della malattia, come la
>> morte). Dunque, facendo riferimento allo studio Pfizer, gli 8 su 17’411
>> soggetti vaccinati e i 162 su 17’511 soggetti non vaccinati sono
>> individui che si sono infettati E hanno manifestato almeno un sintomo;
>> 8/17’411=0,046 % è dunque la stima della probabilità di infettarsi E
>> ammalarsi se vaccinati (46 malati ogni 100'000 vaccinati) e
>> 162/17’511=0,925 % (925 malati ogni 100'000 non vaccinati) è la stima della
>> probabilità di infettarsi E ammalarsi se NON vaccinati. In altre parole,
>> gli individui che hanno contratto una forma asintomatica dell'infezione non
>> sono conteggiati tra i casi. Dato che essi non entrano nel calcolo delle
>> due probabilità, lo studio Pfizer al momento non dà informazione circa la
>> probabilità di contrarre l'infezione da SARS-Cov-2, ovvero di contrarla in
>> qualsiasi sua forma, inclusa quella asintomatica.
>>
>> L’importanza del punto (1) sta nel fatto che il vaccino, almeno in base
>> alle informazioni fino ad ora pubblicate, non è detto che protegga
>> dall’infezione ma solo dallo sviluppo della malattia, ed è per questo che
>> le persone vaccinate devono continuare ad utilizzare i dispositivi di
>> protezione e osservare regole di distanziamento, per proteggere se stesse e
>> gli altri. Si vedano su questo i punti 11 e 31 del vademecum AIFA (
>> https://www.aifa.gov.it/domande-e-risposte-su-vaccino-covid-19-comirnaty?fbclid=IwAR02-CnPcjO8IS9A_KOJj5K1SFJO1dcz1lDcE1UYyN7LCPV7iXjIL9bsW7M
>> )
>>
>> 2) Definire l'effetto causale e le misure di efficacia: Come vengono
>> confrontate le due probabilità calcolate al punto precedente (che si
>> chiamano anche rischi) per produrre una misura di efficacia? Usualmente se
>> ne fa il rapporto, stimando il cosiddetto rischio relativo. In questo caso 0,925/0,046
>> = 20.11. Significa che una persona NON vaccinata ha una probabilità di
>> infettarsi E ammalarsi 20 volte maggiore rispetto ad una persona vaccinata;
>> specularmente 0,046/0,925 =0,05 ovvero una persona vaccinata ha un rischio
>> di infettarsi E ammalarsi che è solo pari al 5% dello stesso rischio per
>> una persona NON vaccinata. Come si arriva al 95% di efficacia di cui si
>> parla e quale è il suo significato? Ci si arriva calcolando 100%-5%. Questa
>> è la cosiddetta frazione attribuibile di malattia: il 95% delle persone che
>> si sarebbero infettate E ammalate se non vaccinate NON si ammalano se
>> vaccinate.
>>
>> Stando a questi numeri, di 100 infezioni sintomatiche, il vaccino ne può
>> evitare 95. Di 1’000 ne può evitare 950 e così via. Se rapportiamo questi
>> numeri al totale della popolazione, come qualcuno ha fatto, ci accorgiamo
>> che i casi sintomatici risparmiati sono una piccola percentuale del totale
>> degli individui nella popolazione, ma questo non significa che il vaccino
>> sia poco efficace. Dato che i vantaggi in termini assoluti, ovvero in
>> termini di numero di casi evitati, dipendono dal profilo di rischio
>> COVID-19 della popolazione e dalla diffusione del contagio nella
>> popolazione, la messa a punto di un piano vaccinale dovrebbe essere
>> valutata con riferimento al contesto specifico.
>>
>
>
> Il giorno mar 29 dic 2020 alle ore 19:33 Alessandra Petrucci <
> alessandra.petrucci a unifi.it> ha scritto:
>
>> Car* Tutt*,
>>
>> per dovere di cronaca riporto la risposta della task force (anche se non
>> ci sono statistici almeno per ora) dell'Università di Firenze
>>
>>
>> https://firenze.repubblica.it/cronaca/2020/12/29/news/firenze_contro_il_prof_anti-vax_insorge_l_universita_-280241567/
>>
>>
>> Un saluto,
>> Alessandra Petrucci
>>
>>
>> Il giorno mar 29 dic 2020 alle ore 15:59 Annalisa Cerquetti <
>> annalisa.cerquetti a gmail.com> ha scritto:
>>
>>> Cari tutti,
>>>
>>> solo per segnalare, a proposito di ruolo degli statistici e visibilita'
>>> delle nostre competenze, che ieri diversi quotidiani nazionali e relativi
>>> siti web hanno dato risalto a questa notizia
>>>
>>>
>>> https://firenze.repubblica.it/cronaca/2020/12/28/news/il_prof_di_intermieristica_io_non_mi_vaccino_-280180171/
>>>
>>> Un Associato MED45 di Firenze sconfessa su Facebook la correttezza dello
>>> studio di Pfizer/BioNTech pubblicato su NEJM che ha dato il via libera alla
>>> campagna vaccinale
>>>
>>> https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2034577
>>>
>>> Annalisa
>>>
>>>
>>>
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>>> Sis mailing list
>>> Sis a stat.unipg.it
>>> http://www.stat.unipg.it/mailman/listinfo/sis
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>>
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>
> *Fabrizia Mealli, PhDProfessor of StatisticsDepartment of Statistics,
> Computer Science, Applications "Giuseppe Parenti" - University of
> Florencehttp://local.disia.unifi.it/mealli/
> <http://local.disia.unifi.it/mealli/>Director of the Florence Center for
> Data Sciencehttp://datascience.unifi.it/ <http://datascience.unifi.it/>*
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