「イスラエルで約9割減のワクチン効...」、@bar1star さんからのスレッド
イスラエルで約9割減のワクチン効果を実証した論文。何が凄いって手法が凄い。
接種した約60万人それぞれに対して年齢・性別・地域等が同じ別の打ってない人を割り当て、60万対60万で発症率等を比較。
「使用者の98%が効果を実感!」みたいなヌルい評価とは天と地の差。

BNT162b2 mRNA Covid-19 Vaccine in a Nationwide Mass Vaccination Setting | NEJM
Original Article from The New England Journal of Medicine — BNT162b2 mRNA Covid-19 Vaccine in a Nationwide Mass Vaccination Setting
nejm.org治験は予め対象を選んで試験を組むけど、実世界ではそうもいかない。
でも比較対象の属性が違うと純粋なワクチンの効果の比較ができないから、Post-authorisation safety studiesで、年齢や性別、人種、地域、妊娠や過去5年のインフルワクチン接種数までデータベースを使ってマッチさせ厳密さを担保。
治験では2万対2万の比較に対し60万対60万。感染や重症化9割減が実世界で証明されたインパクトは大きい。
それを可能にしたのが医療情報管理。イスラエルの4つ大きな組織のうち最大のものが人口の53%の情報を管理。
こうした巨大なデータベースが、前述の比較を短時間で可能にしている。
12月20日からワクチン接種が始まり、3週間後に2回目打って、その1週間後での発症とか重症化とかのデータを計120万人分集めて解析して、論文にして、他の研究者の審査を受けて、それでもなお2月24日に公開されてるわけですよ。
何このスピード感ハンパない。
専門家が認めている結果、というのはそれだけ手法や解析に力を入れているので、単に数字を出しただけみたいなものとは信頼性の格が違うってことを知って欲しい。
(スタディの厳密さと偉大さはもっとあるんだけど、字数足りないし、これ以上のことに興味が湧いた人はぜひ原文読んでね)
ツイート読むだけで間違った理解になるといけないので、解析・マッチの順序を載せておくね
今一度、解析の説明をするけど、
「結果的に2回打った人と、結果的に打たなかった人の中で属性が一致した人60万人ずつ」を解析の対象にしたものです。
打つ人打たない人を予め決めたわけではないですからね!