ワクチンで死者90%減？ 西浦論文を批判する
-
- いいね！0
手を洗う救急医Taka
@mph_for_doctors
ということでこの主張も誤りというか、少なくともミスリードです。 ワクチンの死亡抑制効果について既知の研究から外挿したパラメーターはあるが、新規の間接効果の推定（そしてその頑健性はある程度検証されている）により、総合的な効果を定量評価できたということです。 x.com/nonowa_keizai/…
2023-11-19 10:55:07
ののわ
@nonowa_keizai
しかし著者ご本人の主張や報道されているようにこの論文を「ワクチンで死者9割以上減」のエビデンスとして用いることは完全に間違いです。いくらコミュニティノートを付けられようが「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」と私は主張します。
2023-11-18 23:37:26
ののわ
@nonowa_keizai
ラスボスをもってしても私の主張は「誤りというか、少なくともミスリード」くらいらしいのでもう勝利宣言で良いですかね。その前にてめーは罵倒したことを謝罪しろよああん？ twitter.com/mph_for_doctor… pic.twitter.com/tvEHwd08c0
2023-11-19 11:14:13
拡大
ののわ
@nonowa_keizai
反論された身分で言うのもあれだけどこのツリーごちゃごちゃと手法の説明をしてるだけでわかりにくいから伸びないと思うよ。医者屈指のインフルエンサーをもってしてもあの論文の擁護はエクストリームになる。 twitter.com/mph_for_doctor…
2023-11-19 11:26:11
手を洗う救急医Taka
@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/…
2023-11-19 10:55:02
戯画兎
@giga_frog
数理疫学は分野内で検証や批判がないんだろうね。だから分野外の人が代わりにわざわざやってる。通常はそれで改善されていくんだけど、彼は聞く耳を持たないので進歩がない。
2023-11-19 11:17:48
戯画兎
@giga_frog
このグラフを見ただけで、観測データに合うようにモデルを作ったと分かる。ここまで一致させた努力は認めていいが、他に何も使い途がないモデルだ。他の期間には合わないし、今後の予測にも使えない。 nature.com/articles/s4159…
2023-11-19 11:35:51
池田信夫
@ikedanob
原論文の式では、実効再生産数Rtを毎日変えて観測データに合わせている。そんなことしたら、データに合うのは当たり前。Rtは感染者数から計算するので、これは単なる循環論法。 twitter.com/giga_frog/stat…
2023-11-19 12:29:25
池田信夫
@ikedanob
しかもこのRtが「ワクチンの効果で50%以上減った」と仮定しているので、その効果を除去して指数関数で感染爆発させたら、36倍になるのは当たり前。 この「ワクチンの効果」は西浦の推測。実測データもRCTも何もない。
2023-11-19 19:01:39
池田信夫
@ikedanob
西浦論文の批判に匿名アカウントが粘着してコミュニティノートをつけ、無関係な感染状況の話を延々と繰り返している。ツイッター事務局はこのアカウントをノートから排除しろ。 twitter.com/MNHR_Labo/stat…
2023-11-19 13:01:39
森田洋之@「医療」から暮らしを守る医師／「人は家畜になっても生き残る道を選ぶのか？」発売中！
@MNHR_Labo
なるほど、ひろゆき氏でも騙されるんですね。 仮定に基づく数理モデルなんて、仮定の設定次第でどんな結果でも出せるんですけどね。 「京都大学」のネームバリューすごいな。 で、仮定に基づかない事実、としてテレビで放送された「日本人の超過死亡」と「ワクチン接種数」はこちらです。 pic.twitter.com/MYmphpF4G4 twitter.com/hirox246/statu…
2023-11-17 07:40:22
池田信夫
@ikedanob
感受性や感染速度を毎日変えて「ワクチンなし感染」のRtを計算し、観測データにフィットさせた。これ自体はアゴラに掲載した「山火事理論」と同じ。agora-web.jp/archives/22071… これは当たり前で、パラメータを変えればフィットするが、そこからワクチンの効果は何もいえない。西浦論文はそこに恣意的な「ワクチン効果」を入れ、仮想的な感染者数を36倍にした。ワクチンの効果は実測していない。
2023-11-19 14:39:23
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…
2023-11-19 10:28:09
Hideki Kakeya, Dr.Eng.
@hkakeya
OECDかEUに加盟の43ヶ国のデータに基づき、ワクチン接種なしで、感染者がどのくらいになるか推計してみました。人口の9～10%程度というのが私の計算です。国情の違いは一切考慮していませんが、西浦論文の日本で6330万人感染は絶対ありえない数字です。この結果は論文化しますので少々お待ちください。 twitter.com/hkakeya/status…
2023-11-18 20:22:18
Hideki Kakeya, Dr.Eng.
@hkakeya
話題の西浦論文を読みました。 主な問題点 (1) クロスバリデーションの評価なし (2) 短期予想モデルの結果を繋ぎ合わせて長期のシナリオを作っている 明日の天気を高確率で当てるモデルを作っても、その予想を繋ぎ合わせた一ヶ月後の天気や翌月の降雨の総量予測は当たらない。 nature.com/articles/s4159…
2023-11-17 21:15:24
Hideki Kakeya, Dr.Eng.
@hkakeya
国別の統計から人種差について信頼性のある解析をするのは難しいです。私は科学者なのでデータに忠実にやります。西浦教授のように勝手な仮定を重ねて不確実なことは言いませんので悪しからず。 twitter.com/hitomirutiru/s…
2023-11-18 22:54:38
瞳
@hitomirutiru
@hkakeya 掛谷先生、SARSの時と同じく人種差が有りますのでそこも論文化して欲しいです。 白人には効いて黄色人種には毒でしかないワクチンですので。
2023-11-18 22:43:22
Hideki Kakeya, Dr.Eng.
@hkakeya
「国情の違いを考慮しない」という点ですが、それで計算した結果が9～10%の感染率であるのに、日本で50%の感染率になるためには、日本が他国に比べ5倍の感染率を達成する特殊な状況が必要です。その要素の候補を私は全く思いつきませんが、それを挙げられる人はいますか？ twitter.com/hkakeya/status…
2023-11-19 06:27:46
故郷求めて
@furusatochan
いずれにせよ42万人死ぬからゼロにしようみたいな発想をした西浦氏は不見識の極みです。本気でそう思うなら10万人死ぬくらいを目指さないと、対策のしすぎで人死にが出ます。現に2020年は老人死者が減り若者の死者が増えた。ここまで可視化されたのは異常。 twitter.com/giga_frog/stat…
2023-11-19 18:58:17
戯画兎
@giga_frog
全体の死亡率が低下。特に高齢者の低下が大きい。他方で10歳～54歳は死亡率が上昇。これがコロナ対策禍だ。高齢者を救った代わりに、子供と若者と働き盛りが死んだ。 2020年人口動態統計月報年計（概数） mhlw.go.jp/toukei/saikin/… pic.twitter.com/w3B41cs2KI
2021-06-10 23:57:35
Anedan
@mayatine
「9割助かったと仮定したら、やっぱり9割助かった だから9割助かったんですね」 pic.twitter.com/QVr4pkDyad twitter.com/mk_nomask/stat…
2023-11-19 10:55:24
拡大
あんかけスパゲティー
@usamero002007
ワクチンの効果検証の必要性を考えてない程度の知能の人が他人を馬鹿にしてる。 twitter.com/kenmcalinn/sta…
2023-11-19 18:00:11
Ken McAlinn
@kenmcalinn
いや頭悪そうだから具体的に書かないとわかんないかなって。 twitter.com/usamero002007/…
2023-11-19 17:58:59
Anedan
@mayatine
うん、だけど現実問題、大事なのはワクチンの効果だからね そこの仮定を間違えてたら、というより勝手に設定してるわけで、そんな論文に一体何の意味があるのかな？ さらに言うと、この論文をワクチンの効果としてお医者さん、大学教授まで絶賛しているのはなぜかな？ twitter.com/kenmcalinn/sta…
2023-11-19 10:49:01
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/…
2023-11-19 05:27:30
uncorrelated
@uncorrelated
感染後の死亡の抑制効果の推定方法がInfection fatality riskの節にありますし、感染予防効果はGavish et al. (2022)の値を使ってパラメーターの正当化を行っていますね。 twitter.com/mayatine/statu…
2023-11-19 16:07:02
uncorrelated
@uncorrelated
感染予防効果のパラメーターだと思われるh_sまわりについては、ざっと見で誤読があるかもなので、For the conversion, we used a profile of vaccine efficacy involving waning immunity for ... あたりを確認してみてください。
2023-11-19 16:15:17
uncorrelated
@uncorrelated
西浦論文はInfection fatality riskの節でワクチンの感染者死亡率抑制効果の推定方法を示していますし、また、we used a profile of vaccine efficacy involving waning immunity for the primary series used by Gavish et al.とあるので、たぶん感染予防効果は先行研究を踏襲していますね。 twitter.com/usamero002007/…
2023-11-19 19:18:31
uncorrelated
@uncorrelated
Gavish et al.(2022)はイスラエルのデータを用いているので、人種違うのだから日本は日本で推定しなおすべきではないかと言う批判はできると思うが、今のところここまで踏み込んでいる批判は見ていない。
2023-11-19 19:20:05
uncorrelated
@uncorrelated
もっとも、毎日の感染者数がポアソン分布に従うとし、そのパラメーターは自由に定まるので、ワクチン接種の効果パラメーターが不適当でもフィットがよくなりそうではあるが、ワクチン接種率の増加時期に関わらず、前半と後半でフィットが悪いというわけでもないから、ぼちぼち妥当な気はする。
2023-11-19 19:26:06