ワクチンで死者90%減？ 西浦論文を批判する

Ken McAlinn @kenmcalinn

そりゃワクチンの効果を検証してる論文じゃなくてワクチンがなかったらどうなってたかの反事実仮想の論文だからな。これはタイトルとアブストを読んでも明らかで、そこから読み間違えてるから批判がズレてる。 twitter.com/nonowa_keizai/…

ののわ @nonowa_keizai

。。。おわかりいただけただろうか。実はこの論文、「ワクチンの効果については一切検証していない」のである。この論文で示されているのは「仮定したワクチンの効果を当てはまりの良い数理疫学モデルに入れたらどうなるか」ということなのです。

2023-11-18 23:29:42

リリ @saikyoukawauso

@kenmcalinn 反事実仮想とかいう妄想なんて必要ないでしょ。しかも外れてるわけだ。 アフリカのワクチンほぼ打ってない国は日本の十倍の死亡率だったりしないから。

Sしんたろう @slike10si

よく分からんモデルチマチマ作ってないで、単純に接種群と非接種群の無作為抽出で死亡率を見れば良いだけでしょう。 何故1番分かりやすく正しい結果が出るそれをしないの？ 疫学者がバカだから？ 接種群でも死亡率が変わらないから厚労省がデータを出せないのかな？w twitter.com/kenmcalinn/sta…

Ken McAlinn @kenmcalinn

ワクチンの効果の部分は感染モデルと実データのフィットの話で済んでる。それがロバスト性とかを考えて不十分と批判するのは妥当だと思うけど、そこから反事実仮想すること自体は科学的に妥当。例えばワクチンの効果を色々変えてもデータとの一致度合いが変わらないなら問題。 twitter.com/nonowa_keizai/…

2023-11-19 09:22:10

Ken McAlinn @kenmcalinn

仮定に入ってるワクチンの実際の効果についてはそれが実データにあってるから妥当性があるって話で、外挿できるかわかんないって批判ならまだしも、仮定ありきってわけではない。

Ken McAlinn @kenmcalinn

だからこの批判にある「当たり前である」は成り立たない。なぜならインプットを変えればデータに対してのあてはまりも変わり、あてはまりが悪ければ妥当性が下がるから。ロバスト性を求めるならわかるけど、この批判はそうじゃないよね。 twitter.com/nonowa_keizai/…

ののわ @nonowa_keizai

考えてみれば当たり前の話で、数理疫学モデルはあくまでも結論を導くまでの過程であり、本質はインプットである「ワクチンの効果」です。どんなに優れた数理疫学モデルでも「ワクチンの効果」をどう入れるかによって結論はいかようにも変わるのです。

2023-11-18 23:34:38

Ken McAlinn @kenmcalinn

本当に批判したいなら同じモデルを違うパラメータで推定して、それが実データに同様に合うことを確認してから反事実が大きく違うのを見せることだと思う。

HaciK 小倉んおじさん @keikaikou

@kenmcalinn 西浦先生、直接効果論文も出してますって。 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35971514/?dopt… 全然違う仮想空間論文をありがたがるとはね pic.twitter.com/zPv7y7Bsgk

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ののわ @nonowa_keizai

だから読み間違えてないっつーの。ワクチンの効果を検証せずにワクチンが無かったらどうなってたかの反事実仮想をすることの不毛さとそれをワクチンの効果だと喧伝する著者の姿勢を一貫して批判してるだけ。 twitter.com/kenmcalinn/sta…

Ken McAlinn @kenmcalinn

ワクチンの効果の部分は感染モデルと実データのフィットの話で済んでる。それがロバスト性とかを考えて不十分と批判するのは妥当だと思うけど、そこから反事実仮想すること自体は科学的に妥当。例えばワクチンの効果を色々変えてもデータとの一致度合いが変わらないなら問題。 twitter.com/nonowa_keizai/…

Ken McAlinn @kenmcalinn

論文自体テクニカルに批判できる部分はいくらでもあるけど、循環論法みたいな批判は単に数理モデルを理解できてないように思える。宣伝の部分はわからん。

kitaroupapa @kitaroupapa427

いや済んでないでしょう。データをフィットさせる段階ではワクチン効果をパラメータとして計算させた訳ではない。実績に合わせたRが先にあり、その中に「接種率から算出した感染防止効果を仮定して」それを抜いた反実仮想は感染爆発するというシナリオ。到底科学的に妥当とは言えないと思いますが。 twitter.com/kenmcalinn/sta…

kitaroupapa @kitaroupapa427

こういう事なのですが、おそらく西浦論文を擁護している人達もちゃんと論文を読んでいる人は僅かでしょうね（なんせ無駄に長い・・・）。そうでなければ「ワクチン効果の部分は感染モデルと実データのフィットの話で済んでる」なんてセリフは出てきません。 twitter.com/kitaroupapa427…

kitaroupapa @kitaroupapa427

また的外れなノートですね。実効再生産数Rを後追いでモデルに入れているのでグラフは現実と一致して当たり前。 問題は「Rがワクチン接種率から機械的に算出した感染予防効果で変化した」という仮定。式の()内la,tがそれ。図から0.5-0.75もあり1から引かなくしたらRが2-4倍になって感染爆発は当たり前。 pic.twitter.com/16Ll8NDBom twitter.com/nonowa_keizai/…

2023-11-19 05:10:53

kitaroupapa @kitaroupapa427

ロクに論文を読んでいないから、これを指摘すると黙らざるを得ないですよね。「多分あってるんだろう」と雰囲気でモデルがワクチン効果を正しく表現出来たものと勘違いしている人が多すぎますよ。 twitter.com/kitaroupapa427…

kitaroupapa @kitaroupapa427

@kenmcalinn では貴方はあの論文のどこを見て「ワクチン効果の部分は感染モデルと実データのフィットの話で済んでる」と言っているのですか？フィットの段階ではワクチン効果を加味していないのに。

2023-11-19 11:35:07

ののわ @nonowa_keizai

西浦論文は去年はワクチン接種で21年の死亡を1万8千人減らせたと推計してたのに今回は21年の死亡を35万人減らせた推計になってます。これだけでいかに数理疫学モデルが前提に依存し当てにならないかお分かりいただけると思います。 pic.twitter.com/IESq9sN70n

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木下喬弘 / メディキューCEO / エピタップ代表 @mph_for_doctors

この論文がやっていることは、（既知の）ワクチンの「直接」効果とtransmission modelを使ってワクチンの「間接」効果を推定し、集団レベルでのワクチンのtotal effectを推定したということです。 「ワクチンに効果があると仮定したらワクチンに効果があるとわかった」という論文ではありません。 twitter.com/nonowa_keizai/…

ののわ @nonowa_keizai

ようやく家に帰ってきたらツイートにコミュニティノートをつけられていたので反論を開始します。 pic.twitter.com/lTD0xknhhW twitter.com/nonowa_keizai/…

2023-11-18 23:14:40

木下喬弘 / メディキューCEO / エピタップ代表 @mph_for_doctors

感染症の曝露に関連する研究は、ランダム化比較試験で得られた知見を集団全体に外挿できません。 これは因果効果識別条件のconsistencyにviolationがあるからで、ルービン流にいうとSUTVA条件を満たさないからです。 どういうことか詳しく説明します。

木下喬弘 / メディキューCEO / エピタップ代表 @mph_for_doctors

感染症はヒトからヒトに移るので、個人レベルで感染リスクを下げる介入（ワクチン含む）を行った時、「その介入を行っていない人」にも集団レベルで介入効果が波及します。 これを効果のspill overとかinterferenceとか言ったりします。

木下喬弘 / メディキューCEO / エピタップ代表 @mph_for_doctors

これは例えば大腸がんを減らす介入では起きません。 ある人のred meatの摂取量を下げ、大腸がんのリスクを下げても、隣に住む人の大腸がんリスクは変わりません。 このようにno interferenceの条件下では諸々の条件が整うと、限定したサンプルで得られた知見を集団全体に当てはめることができます。

木下喬弘 / メディキューCEO / エピタップ代表 @mph_for_doctors

しかし、例えば「学校のクラスの半分に特別な教育プログラムを与える」介入などでは、教育プログラムによって賢くなった生徒がお友達に色々教えることで、教育プログラムを受けていない生徒の点数も上げたりします。 こういうのがspill overで、別に医学疫学研究に固有の問題ではありません。

木下喬弘 / メディキューCEO / エピタップ代表 @mph_for_doctors

前述の通り、感染症では個人レベルの曝露リスクを下げる介入が「非介入者の」曝露リスクも下げることを考慮する必要があります。 ワクチンのランダム化比較試験のように米国でたかだか4万人を対象にした試験では問題にならないspill overが、3億人を対象にするとものすごく大きな問題になってきます。

木下喬弘 / メディキューCEO / エピタップ代表 @mph_for_doctors

西浦先生の話題のこの論文は、ランダム化比較試験や市販後のコホート研究でワクチンの直接効果はわかってるけど、間接効果は誰も検証しておらず、総合的なインパクトが評価されていないために行われています。 間接効果とは、まさに前述の非介入者への効果を指しています。

木下喬弘 / メディキューCEO / エピタップ代表 @mph_for_doctors

つまり「ワクチンに効果があると仮定したらワクチンに効果があるとわかった」と言っている人は、ワクチンの直接効果と間接効果の区別がついていません。 正しくは「ワクチンの直接効果を仮定したらワクチンの間接効果を含めた総合的な効果を定量的に示すことができた」という論文です。

木下喬弘 / メディキューCEO / エピタップ代表 @mph_for_doctors

ここが正に両者の混同を端的に示していますが、"total effectiveness"は推定値であり仮定ではありません。 そして次文に続くように、direct effectの割合はさほど大きくなく、indirect effectによる流行抑制効果が半端なく大きいことを示した研究ということです。 x.com/nonowa_keizai/…

ののわ @nonowa_keizai

これこそがまさに自分が「ワクチンで死者9割以上減と仮定したらワクチンで死者9割以上減という結果が出ました」と揶揄したこの論文の本質です。そしてこの論文の結論は「感染と死亡の予防におけるワクチン接種プログラムの有効性はそれぞれ92.6%と97.2%と推定されました」となります。 pic.twitter.com/4IMBDRHBUw

2023-11-18 23:31:57

木下喬弘 / メディキューCEO / エピタップ代表 @mph_for_doctors

なお、transmission modelに様々な仮定があるのは事実ですが、実際の流行にフィットすることが示されています。 ワクチンの感染予防効果にしてもKab = samabの部分でrelative susceptibilityの計算に使われているということだと思いますが、これが全くのデタラメだとプロットした時にズレるはずです。

木下喬弘 / メディキューCEO / エピタップ代表 @mph_for_doctors

さらに、デルタ変異体までの時点ではワクチンが無症状の感染も予防する効果は多数の研究で繰り返し観察されているので、妥当な仮定だと思います。 N Engl J Med. 2021;385:320-329. N Engl J Med. 2021;384:1412-1423. Lancet. 2021;398:1407-1416. MMWR Morb Mortal Wkly Rep. 2021;70:1167-1169.