CONTRARRELATO

* Universidad de Columbia/ Jerusalén: Estudio con datos duros masivos en Estados Unidos e Israel revela que la vacunación coincidió con un aumento de la mortalidad por todas las causas entre 0 y 5 semanas después de la inyección en casi todos los grupos de edad

* Luego de disminuir después de la semana 5, la mortalidad entre los vacunados se dispara nuevamente a partir de la semana 20

* Las muertes de los vacunados, según grupos de edad, coincide con el despliegue de la vacuna entre esos grupos de edad en los Estados Unidos

* Sólo entre febrero y agosto de 2021 dos estudios distintos estiman entre 134.000 y 187.000 muertos, solo en Estados Unidos, a causa de las inyecciones Covid

* “Los riesgos de las vacunas COVID y los refuerzos superan los beneficios en niños, adultos jóvenes y adultos mayores con bajo riesgo ocupacional o exposición previa a coronavirus”

* “La sorprendente similitud de nuestras estimaciones con las basadas en el VAERS, con estimaciones basadas en datos de su sesgo de infravaloración, sugiere que nuestros resultados evidencian una asociación causal, no sólo estadística, entre la vacunación y la mortalidad.”

Por Spiro P. Pantazatos(1), y Hervé Seligmann(2)

(1) Molecular Imaging and Neuropathology Area, New York State Psychiatric Institute and Department of Psychiatry, Columbia University Irving Medical Center, New York, NY; 76 PUBLICACIONES 1,338 CITACIONES VER PERFIL
(2) Científico Investigador Independiente, Jerusalén, Israel. 195 PUBLICACIONES 3,854 CITACIONES VER PERFIL

Resumen

Las estimaciones precisas de las tasas de eventos adversos graves y de mortalidad inducidos por la vacuna COVID son fundamentales para los análisis de la relación riesgo-beneficio de la vacunación y los refuerzos contra el coronavirus SARS-CoV-2 en diferentes grupos de edad. Sin embargo, los estudios de vigilancia existentes no están diseñados para estimar de forma fiable las tasas de eventos adversos graves o de mortalidad inducida por la vacuna (VFR). En este caso, se utilizó la variación regional de las tasas de vacunación para predecir la mortalidad por todas las causas y las muertes no inducidas por la vacunación en periodos de tiempo posteriores, utilizando dos conjuntos de datos independientes y disponibles públicamente de EE.UU. y Europa (con resoluciones a nivel de mes y de semana, respectivamente).
La vacunación se correlacionó negativamente con la mortalidad entre 6 y 20 semanas después de la inyección, mientras que la vacunación predijo la mortalidad por todas las causas entre 0 y 5 semanas después de la inyección en casi todos los grupos de edad y con un patrón temporal relacionado con la edad, consistente con el despliegue de la vacuna en Estados Unidos.
Los resultados de las pendientes de regresión ajustadas (p<0,05 corregido por FDR) sugieren una VFR media nacional de EE.UU. del 0,04% y una VFR más alta con la edad (estimaciones del límite inferior de la VFR=0,004% en las edades de 0 a 17 años que aumenta hasta el 0,06% en las edades >75 años), y 146K a 187K muertes asociadas a la vacuna en EE.UU. entre febrero y agosto de 2021.
En particular, la vacunación de adultos aumentó la mortalidad posterior de los jóvenes no vacunados (<18 años, en EE.UU.; <15 años, en Europa). La comparación de nuestra estimación con el VFR reportado por los CDC (0,002%) sugiere que las muertes en el VAERS están sub-registradas por un factor de 20, consistente con el sesgo conocido de sub-certificación del VAERS. La comparación de nuestros VFR estratificados por edad con las tasas de mortalidad por infección por coronavirus (IFR) estratificadas por edad publicadas sugiere que los riesgos de las vacunas COVID y los refuerzos superan los beneficios en niños, adultos jóvenes y adultos mayores con bajo riesgo ocupacional o exposición previa a coronavirus. Nuestros hallazgos plantean importantes cuestiones sobre las actuales estrategias de vacunación masiva contra el COVID y justifican una mayor investigación y revisión.

Representación gráfica de los resultados de los datos europeos de la Tabla 1. Efectos adversos en amarillo, por encima de la línea horizontal, efectos protectores en azul, por debajo de la línea horizontal. Se representan los resultados de los análisis de correlación para todas las clases de edad y todas las combinaciones de semanas, con mortalidad en la misma semana o después de la semana de inyección. En a) el porcentaje de correlaciones positivas entre las tasas de vacunación y la mortalidad se representa en función del tiempo transcurrido desde la primera inyección para 6 grupos de edad (A – 0-14 años, B 15-14 años, C 45-64 años, D 65-74 años, E 75-84 años y F 85+ años). Los porcentajes >50% están sombreados en amarillo, <50% en azul. El asterisco indica p<0,05 corregido por la prueba de signos (ver métodos). Los coeficientes de correlación de Pearson r de estos análisis están en la Tabla Suplementaria 3. En b) % de correlaciones positivas (columna de la izquierda) y números de r negativos y positivos con p<0,05 sin corregir (columnas del medio y de la derecha).

Introducción

En junio de 2021, la FDA de EE.UU. añadió una advertencia a las Hojas Informativas para los Proveedores de Servicios de Salud que administran vacunas, señalando que “los informes de eventos adversos sugieren un mayor riesgo de miocarditis y pericarditis, particularmente después de la segunda dosis y con el inicio de los síntomas dentro de unos pocos días después de la vacunación (1)”. La miocarditis subclínica puede ser una explicación parcial de las muertes inducidas por la vacuna en hombres de hasta 50 años (2,3). Una de las principales causas de muerte inmediata tras la vacunación contra la COVID pueden ser los acontecimientos tromboembólicos, ya que todas las vacunas se han asociado a formas de trombosis venosa y arterial (4-9). Las estimaciones basadas en datos de las tasas de eventos adversos graves de la vacuna, así como el riesgo de mortalidad por todas las causas, son fundamentales para los análisis de la relación coste-beneficio de la vacunación COVID en varios grupos de edad.

Los ensayos clínicos de la vacuna (~15-20K participantes en cada brazo) y los estudios de vigilancia de la seguridad (10) no tienen la potencia suficiente o no incluyeron evaluaciones de seguridad y seguimiento adecuados con respecto a la muerte inducida por la vacuna (véase la discusión para una breve revisión). En los Estados Unidos, las señales de seguridad de las vacunas en el mundo real se han basado en la base de datos del Sistema de Notificación de Efectos Adversos de las Vacunas (VAERS) del Centro de Control de Enfermedades (CDC) (11). Los CDC han utilizado los datos del VAERS de mortalidad por vacunación (VFR) del 0,002%, que se calcula dividiendo el número de muertes reportadas en VAERS por el número total de dosis de vacunas administradas en los Estados Unidos. Sin embargo, el VAERS tiene varias limitaciones, entre las que se incluyen: 1) los incidentes notificados no se verifican o confirman de forma independiente como resultado de la vacunación, y 2) sólo recibe, no recoge, informes de individuos y/o profesionales y organizaciones de la salud y probablemente sufre un sesgo de infravaloración/subnotificación (12). Una limitación clave del Vaccine Safety Datalink, un conjunto de datos sobre seguridad de las vacunas basado en millones de registros médicos de EE.UU. (13), es que las versiones previas o brutas de los conjuntos de datos publicados no están disponibles públicamente para investigadores externos (14), lo que limita la transparencia, la reproducibilidad y la fiabilidad de los resultados publicados (10,15). Esto es especialmente importante, dado que los estudios anteriores sobre CVE pueden haber infravalorado o falseado los acontecimientos adversos graves y el riesgo de mortalidad (10,15) (véase la discusión para más detalles).
En un reciente reanálisis de los datos de la VSD (subconjunto de Kaiser Permanente) se utilizaron métodos más sensibles para detectar los casos de miopericarditis tras la vacunación con COVID y se informó de que su riesgo puede ser de uno a dos órdenes de magnitud más elevado que el notificado anteriormente en los EE.UU. (es decir, 195 casos por millón de segundas dosis en varones de 12 a 39 años, o aproximadamente 1 de cada 5K) (3).

En este caso, se utilizaron dos fuentes de datos independientes y disponibles públicamente de EE.UU. y Europa para comprobar si la variación de región a región en las tasas de vacunación predice o se correlaciona con la variación de región a región en las tasas de mortalidad futuras (semanas o meses siguientes). Nos centramos en el riesgo de mortalidad, ya que los datos de los acontecimientos adversos graves, como la miopericarditis y el tromboembolismo, no están disponibles de forma fácil o pública. Utilizando los datos europeos, nos preguntamos si la vacunación COVID se correlaciona con las muertes a intervalos cortos y largos después de la inyección, estratificados por 6 grupos de edad (0-14, 15-44, 45-64, 65-74, 75-84 y 85+). Con los datos de EE.UU., se utilizó una regresión lineal múltiple para comprobar si podíamos observar efectos a corto plazo similares a los observados en los datos europeos. Los datos estadounidenses se estratificaron por 8 grupos de edad (0-17, 18-29, 30-39, 40-49, 50-64, 64-74, 75-84 y 85+). Estos modelos se ajustaron por las muertes de COVID, así como por los efectos de la estacionalidad y la variación interregional de la mortalidad debida a otros factores, ajustando por las muertes del mismo mes de 2020. El uso de las muertes del mismo mes de 2020 (en lugar de 2019 o antes) también ayudó a controlar las diferencias interregionales en las medidas de salud pública de la pandemia antes de que comenzaran las campañas de vacunación.

Nuestro segundo objetivo fue estimar un promedio nacional de VFR en EE.UU. y las tasas estratificadas por edad utilizando pendientes de regresión significativas para el término de vacunación en el modelo de regresión. Los datos europeos informan de las tasas de mortalidad estratificadas por edad de forma semanal y permiten realizar análisis de mayor resolución temporal, pero las tasas de mortalidad están normalizadas en z y, por tanto, no es posible realizar estimaciones del tamaño del efecto en unidades reales. Las unidades de los datos de EE.UU. permiten tales estimaciones, ya que registran el número bruto de dosis de vacunas administradas y el recuento de muertes en cada jurisdicción, pero con una resolución temporal inferior (mensual). Por último, comparamos nuestras estimaciones con la media nacional de EE.UU. y las tasas de mortalidad por infección de SARS-CoV-2 estratificadas por edad para el análisis de la relación riesgo-beneficio de la vacunación contra el COVID-19 estratificada por edad.

Resultados

Asociaciones entre datos semanales de vacunación y mortalidad de Europa e Israel

Para cada semana desde el inicio de 2021, para 22 países europeos, se extrajeron los incrementos semanales de los porcentajes de la población total que recibió al menos una inyección de Coronavirus (COVID), de Vaccinations – Statistics and Research – Our World in Data, y se correlacionaron con distintos desfases temporales (0-28 semanas después de la vacunación) con los datos semanales de mortalidad estratificados por edad extraídos de euromomo.eu (ver Materiales y Métodos Suplementarios). La descripción general de los resultados requiere distinguir entre el grupo de edad de 0 a 14 años, que no estaba vacunado durante el periodo de tiempo analizado, y las edades superiores a 14 años. Para las edades superiores a los 14 años, existe una asociación positiva (correlación) entre la vacunación y las tasas de mortalidad durante las primeras semanas de la vacunación (Tabla 1, lags 0-5 y Figura 1 picos amarillos de la izquierda). En general, la mortalidad por encima de los 14 años se asocia de forma casi nula o negativa con la vacunación para la mortalidad posterior a las 5-6 semanas después de la vacunación (Tabla 1, lags 5-20 y Figura 1 valles azules centrales). Estos resultados coinciden con la evolución clínica conocida de la vacunación, tal y como se desprende de los datos del VAERS: la mayoría de las muertes se producen en las primeras semanas tras la vacunación, y la protección de la vacuna se produce después de la sexta semana tras la inyección de la primera dosis. Para los grupos de edad de 15 a 44 años y de 45 a 64 años, la tendencia general es que los efectos protectores de la vacuna (es decir, las asociaciones negativas entre la mortalidad y la vacunación) desaparecen unas 20 semanas después de la primera inyección. Después de la semana 20, podría haber una tendencia a los efectos adversos de la vacunación, es decir, valores r positivos entre la mortalidad más allá de la semana 20 y la vacunación al menos 20 semanas antes (Tabla 1, lags >20 y Figura 1 picos amarillos de la derecha).

Para el grupo de edad no vacunado de 0 a 14 años, la mayoría de las asociaciones entre la mortalidad y la vacunación en adultos son positivas (entre los 39 valores de r con P de dos colas < 0,05 no ajustados, 32 son r positivos y 7 son r negativos). Esta tendencia a las correlaciones positivas aumenta desde la semana de vacunación hasta la semana 18 después de la vacunación, y luego desaparece. Indica efectos adversos indirectos de la vacunación de adultos sobre la mortalidad de los niños de 0 a 14 años durante las primeras 18 semanas después de la vacunación.

Resultados de EE.UU.

Los siguientes análisis utilizaron datos estadounidenses disponibles públicamente sobre la vacunación, la mortalidad y el tamaño de la población estratificada por edad en cada estado de EE.UU.. Los datos se obtuvieron de los CDC o de la Oficina del Censo de EE.UU. (véase la sección Fuentes de datos en Materiales y métodos suplementarios). Nuestros análisis se centraron en si podíamos replicar la mayor mortalidad dentro de las primeras 5 semanas de vacunación observada en los datos de euromomo.eu. Dado que los datos de mortalidad de EE.UU. estaban limitados a una resolución a nivel de mes, comprobamos si las tasas de vacunación mensuales predecían la mortalidad durante el mismo mes o durante el mes siguiente. Se utilizó una regresión lineal múltiple para predecir el número total de muertes entre 8 grupos de edad (0-17, 18-29, 30-39, 40-49, 50-64, 65-74, 75-84, >85 años) para 7 meses (febrero, marzo abril, mayo, junio, julio y agosto de 2021). Para cada mes y grupo de edad, se ajustó la siguiente ecuación:

log(Y21_muertes) = β0 + β1 log(Y20_muertes) + β2 log(Vax) + ε (1)

Donde Y21_muertes e Y20_muertes son el número de muertes totales para ese mes en el año 2021 y 2020, respectivamente, y Vax es el número de dosis de vacunas administradas en el mes anterior (o el mes actual). Ver Métodos y Materiales Suplementarios para más información y detalles sobre otros análisis para descartar posibles factores de confusión como las tasas de casos de COVID y las muertes por COVID.

Las vacunas del mes anterior o del mes actual (número de dosis administradas) predijeron las muertes totales mensuales en la mayoría de los grupos de edad. El coeficiente beta para el término de la vacuna fue significativo en 15 modelos de regresión (p<0,05 corregido por FDR, véanse los recuadros amarillos de la Tabla 2). La mayoría de los términos de las pendientes de regresión de la vacunación fueron positivos, mientras que ningún término con pendientes negativas sobrevivió a p<0,05 corregido ni a un umbral más liberal de p<0,05 sin corregir. En los grupos de mayor edad (>75 años) los pesos beta fueron más altos al principio del año, mientras que en las edades más jóvenes th más tarde en el año. Este es el resultado esperado, ya que la campaña de vacunación se dirigió primero a las residencias de ancianos y a los grupos de mayor edad antes de que los grupos de menor edad fueran elegibles para la vacunación. Al utilizar los recuentos de vacunación del mismo mes (en lugar del mes anterior) como muertes, 7 modelos sobrevivieron al umbral de significación aplicado, mientras que los modelos originales no lo hicieron, todos en los grupos de edad más jóvenes (<50 años) (Tabla 3, recuadros en gris claro). El uso de tasas de vacunación específicas para cada edad también aumentó la detección de efectos significativos para 2 modelos (Tabla 3, recuadros grises oscuros) en los que no se detectaron efectos en los 2 modelos anteriores. El ajuste por el número de nuevos casos de COVID durante el mes anterior no alteró significativamente estos resultados (véase la tabla suplementaria 5). Además, los resultados fueron similares al predecir las muertes no asociadas a COVID (Tabla Suplementaria S6). Obsérvese que, dado que las muertes asociadas a la COVID son más raras en los grupos de edad más jóvenes, estos últimos análisis tenían mucha menos potencia porque pocos estados tenían datos disponibles para calcular las muertes no asociadas a la COVID en las edades de 0 a 49 años (véase la Tabla Suplementaria S6). En la figura 3 se muestran los gráficos de dispersión y las líneas de mejor ajuste de los términos de vacunación significativos (p<0,05 corregido por FDR, cuadros amarillos en la tabla 2 y celdas con números en la tabla 3) para cada mes y grupo de edad. Las versiones de mayor resolución de las mismas se muestran en la Figura Suplementaria S1.

Al acumular las muertes mensuales estimadas por el modelo en todos los resultados significativos de los originales y de 9 resultados adicionales de las dos variaciones del modelo mencionadas anteriormente, se halló un total de 146.988 muertes atribuidas a las vacunas COVID entre febrero y agosto de 2021 (celda inferior derecha de “Muertes estimadas” en la Tabla 3). Si se aplica el mismo procedimiento y se ajustan los resultados a un umbral más liberal (p<0,05 sin corregir), se obtiene una estimación de 168.908 muertes relacionadas con las vacunas (Tabla Suplementaria S6). El mismo procedimiento aplicado utilizando la regresión lineal estándar con un umbral estricto (p<0,05 corregido) dio como resultado 133.382 muertes atribuidas a la vacunación (Tabla Suplementaria S7), mientras que el umbral de estos pesos de regresión más liberal (p<0,05 sin corregir) dio como resultado 187.402 muertes asociadas a la vacuna (Tabla Suplementaria S8).

Los resultados de los modelos de regresión robustos con un umbral de p<0,05 corregido por la FDR se utilizaron para estimar la VFR (véase la Figura 4 y los Materiales y Métodos Suplementarios). Al dividir el número total de muertes estimadas por el modelo entre el número total de dosis de vacunas administradas entre enero y agosto, se obtuvo una media nacional de VFR estimada del 0,04% (parte inferior de la Tabla 2). Las estimaciones del límite inferior de los VFR estratificados por edad se calcularon promediando las estimaciones de los aVFR (véase la ecuación 5 en los Materiales y Métodos Suplementarios) en todos los meses y para los 3 modelos cuando se umbralizaron las pendientes de regresión a p<0,05 sin corregir (véase los métodos). Se obtuvieron unos aVFR estimados del 0,004% para las edades de 0 a 17 años, del 0,005% para las de 18 a 29 años, del 0,009% para las de 30 a 39 años, del 0,017% para las de 40 a 49 años, del 0,016% para las de 50 a 64 años, del 0,036% para las de 65 a 74 años, del 0,06% para las de 75 a 84 años y del 0,055% para las de 85 años o más (véase la Tabla 3). Obsérvese que consideramos que se trata de estimaciones de límite inferior, ya que el denominador (ecuación 5 en Materiales y Métodos Suplementarios) son las dosis de vacuna administradas en un mes determinado en todas las edades (las dosis de vacuna estratificadas en los mismos grupos de edad que los datos de mortalidad no estaban disponibles, véanse las limitaciones). El uso de dosis de vacunas estratificadas por edad (frente a la población total) como variable independiente haría que el denominador fuera más pequeño, pero presumiblemente no afectaría a las pendientes de regresión estimadas para la vacunación (o podrían aumentar). Nótese que los resultados para el grupo de edad de 0 a 17 años durante se supone que reflejan las vacunaciones en edades >12 años (16), así como los efectos indirectos en edades <1 años (véase el Suplemento para los análisis restringidos a las edades <1 años), ya que no se autorizó ninguna vacuna COVID en las edades 0-11 durante los periodos de tiempo examinados.

Discusión

En este estudio encontramos que la variación regional en las tasas de vacunación predice la mortalidad en los periodos de tiempo posteriores. Los datos de mortalidad de euromomo.eu confirman los patrones previamente conocidos en los vacunados: una asociación positiva con los eventos adversos, incluyendo la muerte, hasta 5-6 semanas después de la primera inyección, seguida de una disminución de la mortalidad asociada a la vacunación 6-20 semanas después de la inyección. Esta disminución se debe presumiblemente al efecto protector de la vacunación, que se sabe que comienza 6 semanas después de la primera inyección. El final del periodo de protección de la vacuna observado en nuestros datos, unas 20 semanas, se corresponde aproximadamente con el final del periodo de protección de la vacuna generalmente aceptado, 4-6 meses (17). Los datos de euromomo.eu también revelan un aumento inesperado de la mortalidad en niños (que no están vacunados) con tasas de vacunación de adultos en el periodo anterior. Es destacable que este efecto adverso indirecto de la vacunación se observó de forma independiente en los conjuntos de datos de los CDC y de euromomo.eu. La mayoría de las muertes <18 años de edad se producen en lactantes <1 año, y se detectó un efecto significativo de la vacunación en la mortalidad infantil cuando los datos de los CDC de EE.UU. se restringieron a ese grupo de edad (ver Resultados Suplementarios). No está claro hasta qué punto los efectos observados se relacionan con mortalidades anormalmente altas en torno al parto, y/o en lactantes, y/o en niños mayores y/o adolescentes jóvenes. Hay que tener en cuenta que se han planteado varias preocupaciones y errores importantes en respuesta a los estudios publicados anteriormente que apoyan la seguridad de la vacunación en mujeres embarazadas (véase la Discusión Suplementaria para una breve revisión).

10 El aumento de la mortalidad en las primeras 0-6 semanas tras la inyección puede deberse en parte a la infectividad de COVID antes de que la protección de la vacuna surta efecto. Un nuevo análisis de un gran estudio de la eficacia de la vacuna en el mundo real (Dagan et al 2021 (18)) sugiere que la infectividad en las personas vacunadas se multiplica por 3 aproximadamente 7 días después de la primera dosis de la vacuna de Pfizer (17). La figura 2 de (20) sugiere un patrón similar con la vacuna CoronaVac. Del mismo modo, los datos de euromomo.eu también sugieren una tendencia a los efectos adversos causados por la vacuna en los mayores de 14 años a partir de las 20 semanas después de la primera inyección, lo que podría indicar que la potenciación dependiente de los anticuerpos (ADE) (21-23) u otro efecto relacionado entra en acción después de que se disipen los efectos protectores de la vacuna. Alternativamente, el aumento de los efectos adversos observados después de la semana 20 puede deberse a la mortalidad a corto plazo derivada de las campañas de refuerzo que comenzaron a finales del verano o el otoño. Se necesitan más análisis para desentrañar y comprender las causas de este efecto.

Los datos de los CDC de EE.UU. permitieron estimar la VFR y las muertes inducidas por las vacunas. Es importante destacar que nuestros cálculos no se basan en el VAERS y sus limitaciones asociadas. Nuestro promedio nacional estimado de VFR del 0,04% es 20 veces mayor que el VFR de los CDC de 0,002% , lo que sugiere que las muertes asociadas a las vacunas están subestimadas por al menos un factor de 20 en VAERS. La estimación se basa únicamente en los efectos significativos detectados en nuestro análisis y, por lo tanto, es probable que represente un límite inferior del factor de subnotificación real.

Curiosamente, nuestras estimaciones de 133.000 a 187.000 muertes relacionadas con la vacunación son muy similares a las estimaciones recientes e independientes basadas en los datos del VAERS de EE.UU. hasta el 28 de agosto de 2021 realizadas por Rose y Crawford (24). Los autores informan de una serie de estimaciones que dependen de diferentes supuestos creíbles sobre el factor de infradeclaración del VAERS y los porcentajes de muertes del VAERS definitivamente causadas por la vacunación según los resultados de las autopsias de los patólogos. Los autores compararon una tasa de incidencia de anafilaxia en reacción a la COVID de ARNm previamente comunicada (~2,5 por cada 10.000 vacunados) (25) con el número de eventos notificados al VAERS para estimar un factor de subnotificación de anafilaxia (41x). Este factor, multiplicado por el número de muertes notificadas en el VAERS y el porcentaje de muertes en el VAERS que se cree que son causadas por la vacunación según las estimaciones de los patólogos, da lugar a varias estimaciones con una media de alrededor de 180.000 muertes. Nuestra estimación no se basa en los datos del VAERS y utiliza datos independientes y disponibles públicamente, por lo que aporta pruebas convergentes adicionales para la estimación anterior de muertes inducidas por vacunas.

La sorprendente similitud de nuestras estimaciones con las basadas en el VAERS con estimaciones basadas en datos de su sesgo de infravaloración (24) sugiere que nuestros resultados evidencian una asociación causal, no sólo estadística, entre la vacunación y la mortalidad. La combinación de pruebas anecdóticas (véase Materiales y Métodos Suplementarios) y las preocupaciones y limitaciones con los ensayos de seguridad de las vacunas (26) dan más credibilidad a nuestra interpretación. Si dicha relación causal existiera, se manifestaría como un aumento estadísticamente significativo de la mortalidad por todas las causas asociado a las tasas de vacunación en el tiempo. Identificamos asociaciones estadísticamente significativas entre la vacunación y el aumento de la mortalidad tras la vacunación que no parecen poder explicarse por otros factores. Véase la Discusión Suplementaria para más razones que argumentan por qué nuestros resultados evidencian un vínculo causal (no sólo una asociación) entre la vacunación y la muerte.

La muerte y los efectos adversos graves de las vacunas COVID parecen estar mediados en parte por la citotoxicidad de la proteína de la espiga y su escisión (no intencionada) desde las células transfectadas, y su biodistribución a órganos fuera del lugar de la inyección (4,6,27-30). La vacunación también puede contribuir a una mayor IFR de COVID antes de que la protección de la vacunación entre en acción (y después de que desaparezca la protección total) debido a la potenciación dependiente de anticuerpos (ADE) (21,23,31). Este efecto puede estar relacionado con la mejora de la enfermedad respiratoria observada en los estudios preclínicos de las vacunas contra el SARS y el MERS (32,33). Un mecanismo adicional o alternativo puede provenir de problemas de control de calidad relacionados con la producción, la manipulación y la distribución de las vacunas. Un análisis reciente de los datos del VAERS sugiere que sólo el ~5% de los lotes de vacunas son responsables de la mayoría (>90%) de las reacciones adversas

reacciones adversas, esos lotes fueron los más distribuidos (más de 13 estados), y las tasas de eventos adversos notificados parecen variar entre las jurisdicciones un orden de magnitud (34).

Los estudios de seguridad y vigilancia existentes no están diseñados para estimar de forma fiable el riesgo de muerte inducido por la vacuna COVID

Un reciente análisis de vigilancia de la seguridad de las vacunas de ARNm contra COVID utilizando el Vaccine Safety Datalink (13) encontró que las tasas de eventos para 23 resultados de salud graves no eran significativamente más altas para los individuos de 1 a 21 días después de la vacunación en comparación con individuos similares de 22 a 42 días después de la vacunación. Esto no es muy informativo, ya que la principal comparación de interés es la tasa de fondo de eventos adversos en los no vacunados. Si la tasa de acontecimientos adversos graves es similar entre 1 y 21 días después de la vacunación que entre 22 y 42 días después de la vacunación, entonces no se detectará ninguna diferencia en el riesgo (señal de seguridad). Los autores incluyen un análisis utilizando un grupo de comparación no vacunado en la Tabla 6 Suplementaria. Sorprendentemente, la tabla informa de una reducción significativa del riesgo de trombosis con síndrome de trombocitopenia (p=0,004), accidente cerebrovascular hemorrágico (p<0,001), embolia pulmonar (p<0,001) e infarto agudo de miocardio (p<0,001) en el grupo vacunado 1-21 días después de la inyección en comparación con el grupo comparador no vacunado. Esto es intrigante porque estos eventos adversos son precisamente los eventos que se sabe que están asociados con las vacunas COVID basadas en vectores virales y en ARNm según los datos del CDC VAERS (749 resultados para “infarto agudo de miocardio”, 4.579 resultados para “trombosis” o “trombocitopenia”, 98 resultados para “accidente cerebrovascular hemorrágico” y 2.395 resultados para “embolia pulmonar” para las vacunas de ARNm hasta el 22 de octubre de 2021) y los informes de casos publicados (4,7,35,36). Los autores no dedican ninguna discusión sobre cómo o por qué sus resultados proporcionan una fuerte evidencia de que la vacunación COVID parece proteger contra los muy adversos eventos que antes se asociaban a la vacunación. Especulamos que es más probable que los grupos fueran mal etiquetados debido a un error humano o técnico.

Un trabajo reciente de Xu et al., también basado en las cohortes del Vaccine Safety Datalink (VSD)

utilizado en Klein et al., informó de una reducción significativa del riesgo de mortalidad en los vacunados frente a los no vacunados (15). Al igual que en el caso de Klein et al., que hallaron un riesgo significativamente menor de acontecimientos adversos graves en las personas vacunadas (comentado anteriormente), el hallazgo de tasas de mortalidad estandarizadas reducidas (p<0,001) en los vacunados en comparación con los no vacunados es inesperado, especialmente porque los grupos se emparejaron por “características similares” y las tasas de mortalidad estandarizadas se ajustaron por edad, sexo, raza y etnia. Los autores sugieren que “este hallazgo podría deberse a diferencias en los factores de riesgo, como el estado de salud subyacente y los comportamientos de riesgo entre los receptores de las vacunas de ARNm y Janssen, que también podrían estar asociados con el riesgo de mortalidad” (15). Sin embargo, esto no concuerda con los hallazgos recientes de un gran estudio de encuestas que descubrió que los doctores se encuentran entre los grupos más reacios a las vacunas (37,38), al igual que las mujeres que buscan quedarse embarazadas, las personas religiosas y las que practican la cultura del yoga/”bienestar” (39). Dado que el estudio se basa en los mismos lugares/cohortes utilizados por Klein et al. (10), que encontraron un riesgo significativamente reducido en los vacunados para los mismos acontecimientos adversos graves que se han asociado a la vacunación contra la COVID en los datos del VAERS y en los informes de casos publicados (véase la discusión anterior), especulamos que sus hallazgos pueden deberse a un error técnico o humano relacionado con el etiquetado o la codificación de los grupos. Hay que tener en cuenta que los datos utilizados para su estudio no son de acceso público (a diferencia de nuestro estudio), y dos de los autores afirman haber recibido financiación de Pfizer.

Relación costo-beneficio de la vacuna

Según un reciente metaanálisis de estudios de IFR, hasta el 90% de la variación de la tasa de mortalidad por infección por coronavirus en toda la población (IFR) se explica por la composición de la edad y el grado de exposición al virus de los grupos de mayor edad (40). El estudio informa de que la IFR para la edad de 10 años es del 0,002%, la de 18 años es del 0,005%, la de 25 años es del 0,01%, la de 45 años es del 0,1%, la de 55 años 0,4%, 65 años 1,4%, 75 años 5%, y 15% >85 años (40). Los cálculos basados en 61 estudios (74 estimaciones) y ocho estimaciones nacionales preliminares realizadas por Ioannides sugieren una mediana del 0,05% y un límite superior de la TIF del 0,3% para las edades <70 años (41). Esta última estimación es similar a una media nacional de IFR estimada en EE.UU. del 0,35% basada en un modelo de síntesis de evidencia bayesiana que promedia las IFR específicas por edad ponderadas por la fracción de la población en cada grupo de edad en los estados de EE.UU. (42). Una comparación de la IFR estratificada por edad publicada anteriormente (40) con nuestra VFR estratificada por edad muestra que son órdenes de magnitud similares por debajo de los 45 años, lo que sugiere firmemente que los beneficios de la vacunación no superan los riesgos en cualquier persona de 45 años o menos (Figura 5).

El riesgo global de un individuo de morir por COVID también es una función del riesgo de infección, que varía en función del estilo de vida, la ubicación, el tiempo, la ocupación y el comportamiento (es decir, el distanciamiento social, el enmascaramiento efectivo con N95, etc.), así como la presencia de comorbilidades. En los ensayos clínicos de la vacuna (cuando se aplicaron medidas de distanciamiento social y enmascaramiento), entre el 1% y el 2% de los participantes contrajeron COVID sintomático en el grupo de placebo durante un periodo de unos pocos meses (33). Las calculadoras de riesgo de infección permiten estimar el riesgo de infección en función de la asistencia a un evento de cierto tamaño (43). Por ejemplo, una persona de 55 años que asiste a eventos durante un periodo de tiempo determinado con un riesgo de infección del 10% tiene una probabilidad de 0,1*0,4%=0,04% de morir por COVID, lo que es similar a las probabilidades de muerte inducida por la vacuna (VFR~0,01%).

En los individuos sin exposición previa y con inmunidad natural, los beneficios de la vacunación parecen superar los riesgos en los grupos de edad >75 años, donde la IFR (>1%) es uno o dos órdenes de magnitud mayor que la VFR estimada de 0,06% en este grupo de edad. Los beneficios pueden ser mayores que los riesgos en edades >45 años con alto riesgo de COVID (varias o más comorbilidades y sin exposición previa a coronavirus), donde la IFR del 0,1% es un orden de magnitud mayor que la VFR estimada del 0,01%. (30).

Implicaciones para la política de salud pública

Hay poca o ninguna evidencia de que las vacunas reduzcan la propagación y la transmisión en la comunidad. Los ensayos clínicos de la vacuna utilizaron la COVID sintomática, no la asintomática, como punto final clínico. Dado que no requerían pruebas semanales de coronavirus en sus participantes, no fueron diseñados para estimar la eficacia de la vacuna en la reducción de la infección y, por tanto, de la transmisión del virus en personas pre y/o asintomáticas. De hecho, un estudio reciente de los CDC realizado en julio en Barnstable, MA, informó de que la mayoría (75%) de las infecciones por COVID se produjeron entre personas totalmente vacunadas en una zona con una cobertura de vacunación del 69%, con cargas virales similares entre los vacunados y los no vacunados (44). Dado que las vacunas no parecen reducir la propagación en la comunidad y que los riesgos superan a los beneficios para la mayoría de los grupos de edad, las obligaciones de vacunación en los lugares de trabajo, los colegios, las escuelas y otros lugares no son aconsejables. No vemos mucho beneficio en los mandatos de vacunación más allá de aumentar la cuota de mercado obtenible para las compañías de vacunas. Véanse (26) y (30) para una discusión más profunda y una revisión de la literatura sobre por qué los mandatos no se basan en una ciencia sólida dado el riesgo relativamente bajo de COVID en adultos sanos de mediana edad y jóvenes y la creciente base de pruebas para la prevención alternativa y las opciones de tratamiento temprano para COVID. Véase la discusión suplementaria para obtener más recursos en los que los lectores pueden aprender sobre la naturaleza y el volumen de las lesiones por la vacuna COVID que alteran la vida.

Limitaciones y direcciones futuras

Se requieren futuros estudios que incluyan autopsias de las muertes notificadas por el VAERS para identificar los mecanismos de la muerte inducida por la vacuna. Lo ideal sería que nuestros análisis utilizaran la vacunación estratificada por edad para predecir la mortalidad estratificada por edad dentro de los mismos grupos de edad. Sin embargo, los datos de vacunación de Europa e Israel no están estratificados por edad, y los datos de vacunación de EE.UU. sólo proporcionan algunos datos específicos por edad a partir de los últimos meses (es decir, las vacunas administradas a las edades de 16 >65, >18 y >12 años). Además, mientras que los casos de vacunación en EE.UU. y COVID se actualizan diariamente, los recuentos de muertes estratificados por edad son mensuales, lo que impide realizar análisis utilizando ventanas temporales más cortas. La información adicional puede haber aumentado nuestra sensibilidad para detectar efectos significativos en más grupos de edad y períodos de tiempo. Este escenario aumentaría nuestras estimaciones de mortalidad, en cuyo caso las estimaciones de muertes presentadas aquí basadas sólo en los efectos significativos (p<0,05 corregido) pueden considerarse un límite inferior de las muertes estimadas atribuidas a la vacunación COVID. El presente estudio se centró en las muertes atribuidas a la vacuna dentro de las 5-6 semanas posteriores a la vacunación para estimar la VFR estratificada por edad. Los trabajos futuros deberán examinar periodos posteriores para estimar las vidas salvadas por la vacunación y también la posible mortalidad asociada a la vacuna después de que los efectos protectores disminuyan.

Conclusiones

En los datos europeos e israelíes, encontramos que la vacunación COVID se correlaciona positivamente con la mortalidad a las 0-5 semanas de la vacunación, antes de asociarse con una menor mortalidad a las 6-20 semanas de la vacunación. Los datos de EE.UU. nos permitieron estimar una media nacional de VFR del 0,04% y tasas de mortalidad inducida por la vacuna estratificadas por edad en el plazo de 1 mes después de la vacunación. Los términos de regresión significativos estiman que entre 130.000 y 180.000 muertes en EE.UU. pueden atribuirse a la vacunación entre febrero y agosto de 2021. La estimación converge con las estimaciones independientes basadas en el Sistema de Notificación de Eventos Adversos a las Vacunas (VAERS) y sugiere que las muertes del VAERS están subestimadas por un factor de 20. La comparación de nuestro VFR estratificado por edad y con las tasas de IFR estratificadas por edad sugiere que los riesgos de la vacunación contra el COVID superan los beneficios en los niños, los adultos jóvenes y de mediana edad, y en los grupos de mayor edad con bajo riesgo de COVID, exposición previa al coronavirus y acceso a profilaxis alternativa y opciones de tratamiento temprano. Nuestros hallazgos plantean importantes cuestiones sobre las estrategias de vacunación masiva contra el COVID que justifican una mayor investigación y revisión.

Datos y recursos compartidos

Todos los datos utilizados en este estudio están disponibles públicamente. Véase la subsección Fuentes de datos en los Métodos para los enlaces a los datos brutos. Los datos extraídos (hojas de cálculo mínimamente preprocesadas y resultados intermedios) para los conjuntos de datos europeos y estadounidenses están disponibles en el repositorio de Github proporcionado, que es de acceso público. El repositorio también contiene todo el código MATLAB utilizado para los análisis de los conjuntos de datos estadounidenses. Los lectores que deseen inspeccionar y replicar los resultados o reanalizar los datos pueden encontrar más fácil comprobar primero los archivos de las tablas intermedias (en la subcarpeta Table del repositorio de Github en https://github.com/spiropan/CoVFR) contra los datos originales de los CDC y luego trabajar a partir de estas tablas con su software de elección.

Contribuciones de los dos autores

SPP analizó los datos de EE.UU. y redactó el manuscrito; HS analizó los datos europeos e israelíes y redactó el texto correspondiente.

Conflicto de intereses

Los autores no tienen ningún conflicto de intereses relevante que comunicar.

Agradecimientos

Nos gustaría agradecer a Eileen Natuzzi, Carlos Oliver y Pericles Philippopoulos sus comentarios críticos y su opinión sobre el manuscrito.

TABLAS

Tabla 1. Correlaciones entre las tasas de vacunación COVID y la mortalidad en función del retardo (nº de semanas tras la inyección) y del grupo de edad. Cada celda resume los coeficientes de correlación de Pearson entre el aumento semanal del porcentaje de vacunación y la mortalidad semanal en 23 países europeos. Fila superior de la cabecera: lag=semanas entre la mortalidad y la inyección, n=número de correlaciones resumidas. La matriz central (%) muestra el porcentaje de correlaciones positivas para ese lag entre n correlaciones. *=P < 0,05 corregido, test de signos. La matriz inferior (P<0,05) muestra el número de correlaciones r negativas y positivas con P < 0,05 sin corregir. Azul: efecto protector global (más inyecciones->menor mortalidad); amarillo: efecto adverso global (más inyecciones->mayor mortalidad).
Tabla 2. Pesos de regresión y valores p para el término de vacunación que predice las muertes en el mismo mes o en el siguiente, utilizando datos de los CDC de EE.UU. Para cada mes de 2021 y grupo de edad, las ponderaciones beta y los valores p no corregidos para el término de vacunación ( ) en la ecuación ajustada:
log(Y21_muertes) = β0 + β1 log(Y20_muertes) + β2 log(Vax) + ε
donde Vax = dosis de vacunas administradas el mes anterior o el mismo mes en todos los estados de EE.UU. con datos disponibles para ese mes y grupo de edad (~42-52 estados para cada celda/regresión, véase la ecuación 1). Los modelos se ajustaron mediante una regresión robusta. El color amarillo indica pendientes beta positivas con valores p < 0,05 corregidos por FDR. Las pendientes negativas no fueron significativas.

Tabla 3. Muertes estimadas por el modelo atribuidas a la vacunación COVID para cada grupo de edad y mes utilizando los datos de los CDC de EE.UU. Los coeficientes de ponderación beta significativos ( ) en la Tabla 2 que sobrevivieron a p<0,05 corregidos por FDR se utilizaron para estimar la VFR y el total de muertes para cada grupo de edad y mes. Si un modelo que utilizaba las vacunas del mismo mes (no el anterior) era significativo y los modelos equivalentes que utilizaban el mes anterior no lo eran, entonces se utilizaron las estimaciones de muertes de esos modelos (recuadros grises claros). Del mismo modo, si un modelo que utilizaba la vacunación específica por edad (es decir, las dosis administradas a personas de más de 65 años) era significativo y el modelo equivalente que utilizaba todas las dosis de vacunas administradas no lo era, entonces se utilizaban las estimaciones de mortalidad de esos modelos (recuadros grises oscuros). Ver métodos para las definiciones y cálculos de VFR y aVFR. ns=no significativo a p<0,05 corregido por FDR. NA=No disponible.
Figura 1. Representación gráfica de los resultados de los datos europeos de la Tabla 1. Efectos adversos en amarillo, por encima de la línea horizontal, efectos protectores en azul, por debajo de la línea horizontal. Se representan los resultados de los análisis de correlación para todas las clases de edad y todas las combinaciones de semanas, con mortalidad en la misma semana o después de la semana de inyección. En a) el porcentaje de correlaciones positivas entre las tasas de vacunación y la mortalidad se representa en función del tiempo transcurrido desde la primera inyección para 6 grupos de edad (A – 0-14 años, B 15-14 años, C 45-64 años, D 65-74 años, E 75-84 años y F 85+ años). Los porcentajes >50% están sombreados en amarillo, <50% en azul. El asterisco indica p<0,05 corregido por la prueba de signos (ver métodos). Los coeficientes de correlación de Pearson r de estos análisis están en la Tabla Suplementaria 3. En b) % de correlaciones positivas (columna de la izquierda) y números de r negativos y positivos con p<0,05 sin corregir (columnas del medio y de la derecha).
Figura 2. Ejemplos de gráficos de correlación del conjunto de datos europeo. Arriba: Puntuación Z de la mortalidad semanal para las edades de 15 a 44 años en 23 países en la semana 21 de 2021 como función del aumento del porcentaje de vacunados en estos países, durante la semana 13 de 2021. Para esta correlación, el desfase en semanas entre la inyección y la mortalidad es de 21-13=8 semanas. La asociación sugiere efectos beneficiosos de la inyección a los dos meses semanas después de la misma.
Abajo: Puntuación Z de la mortalidad semanal para las edades de 15 a 44 años en 23 países en la semana 14 de 2021 en función del aumento del porcentaje de vacunados en estos países, durante la semana 12 de 2021. Para esta correlación, el lapso de tiempo en semanas entre la inyección y la mortalidad es de 14-12=3 semanas. La asociación sugiere efectos adversos de la inyección durante las primeras semanas después de la misma.

Gráficos de dispersión de las dosis mensuales de vacunación frente a las muertes del mes siguiente con las líneas de regresión mejor ajustadas del conjunto de datos de los CDC de EE.UU. El gráfico representa el log(dosis de vacuna administrada) frente al log(muertes residuales de julio de 2021) después de ajustar el log(muertes de julio de 2020) para 25 cada mes (arriba) y grupo de edad (derecha), para cada modelo de regresión en el que el término β2 sobrevivió p<0,05 corregido por FDR (véase la Tabla 2 y los métodos) ns=no significativo. Para una imagen de mayor resolución, véase la Figura Suplementaria S1, y para los gráficos de mayor resolución visibles en un navegador web, véase (45).
Figura 4. Método para estimar el riesgo de mortalidad por vacunación COVID utilizando datos de los CDC de EE.UU. disponibles públicamente. El gráfico muestra un esquema del método para estimar el riesgo de mortalidad por vacunación COVID utilizando la variación regional de las dosis de vacuna administradas y la mortalidad por todas las causas. El riesgo de mortalidad inducido por la vacuna se expresa como la relación entre las muertes previstas por el modelo y las dosis de vacunas (es decir, “aumento” sobre “ejecución”). Las muertes previstas se estiman como la diferencia entre Y2 e Y1 para un aumento determinado (es decir, el 10%) de las dosis de vacuna en Y1. El enfoque se basa completamente en los datos y no se basa en suposiciones sobre el sesgo de la información, como ocurre con otros métodos.

Figura 5. Análisis simple de la relación coste-beneficio de la vacunación COVID estratificada por edad. Las estimaciones del límite inferior de las tasas de letalidad de la vacuna estratificadas por edad del presente estudio (aVFR, derecha) tienen órdenes de magnitud similares a las tasas de letalidad de la infección por coronavirus (IFR) publicadas anteriormente. * El panel de la izquierda es una adaptación de un meta-análisis de 27 estudios para estimar las tasas de mortalidad por infección por coronavirus estratificadas por edad (IFR) (40).

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