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Durante la pandemia de COVID-19, políticos, científicos y medios de comunicación vilipendiaron a las personas no vacunadas, culpándolas de prolongar la pandemia y abogando por políticas que prohibían el acceso de “los no vacunados” a lugares públicos, empresas y sus propios lugares de trabajo.
Pero un estudio revisado por expertos y publicado la semana pasada en Cureus demuestra que un estudio de Fisman y otros de abril de 2022, que resultó ser clave y fue utilizado para justificar políticas draconianas de segregación de los no vacunados, se basaba en la aplicación de modelos matemáticos de riesgo que eran defectuosos los cuales no ofrecen ningún respaldo científico a tales políticas.
El Dr. David Fisman, epidemiólogo de la Universidad de Toronto, fue el autor principal del estudio de abril de 2022, publicado en la revista “Canadian Medical Association Journal” (CMAJ), que, según los autores, mostraba que las personas no vacunadas suponían un riesgo desproporcionado frente a las vacunadas.
Fisman ha trabajado como asesor de los fabricantes de vacunas Pfizer, Seqirus, AstraZeneca y Sanofi-Pasteur. También ha asesorado al gobierno canadiense en sus políticas sobre COVID-19 y recientemente ha sido elegido para dirigir el nuevo Instituto de Pandemias de la Universidad de Toronto.
Fisman dijo a los periodistas que el mensaje clave del estudio era que la elección de vacunarse no es meramente personal, porque si uno decide no vacunarse, está “creando un riesgo para los que le rodean”.
La prensa se hizo eco.
Titulares como el de Salon, “El mero hecho de salir con personas no vacunadas aumenta el riesgo de los vacunados: estudio” (“Merely hanging out with unvaccinated puts the vaccinated at higher risk: study”), el de Forbes, “Un estudio demuestra que las personas no vacunadas corren un mayor riesgo de infectar a los vacunados” (“Study Shows Unvaccinated People Are At Increased Risk Of Infecting The Vaccinated”) o el de Medscape, “¿Mi elección? Los no vacunados suponen un riesgo para los vacunados (“My Choice? Unvaccinated Pose Outsize Risk to Vaccinated”) de Medscape.
El Parlamento canadiense utilizó el documento para promover restricciones para las personas no vacunadas.
Sin embargo, en el nuevo estudio publicado la semana pasada, Joseph Hickey, Ph.D., y Denis Rancourt, Ph.D., demuestran que el modelo “susceptible-infeccioso-recuperado (SIR)” de Fisman, utilizado para extraer sus conclusiones, tenía un fallo flagrante en uno de sus parámetros clave: la frecuencia de contacto.
Cuando ajustaron ese parámetro para tener en cuenta los datos del mundo real, el modelo produjo una variedad de resultados contradictorios, incluyendo uno que mostraba que segregar a las personas no vacunadas puede aumentar la gravedad de la epidemia entre los vacunados – exactamente lo contrario de lo que Fisman y otros pretendían mostrar
Hickey y Rancourt, investigadores de “Canada’s Correlation: Research in the Public Interest”, llegaron a la conclusión de que, sin datos empíricos fiables que sirvan de base a esos modelos SIR, los modelos son “intrínsecamente limitados” y no deben utilizarse como base de las políticas.
Los investigadores canadienses intentaron publicar su artículo en CMAJ, donde Fisman había publicado su estudio original, pero el editor -un colaborador de Fisman- se negó incluso a revisarlo.
La versión de libre acceso de CMAJ también se negó a publicar el artículo, incluso después de que recibiera críticas favorables de otros autores.
En una carta enviada, con documentación de apoyo, al CMAJ y a la Asociación Médica Canadiense, Hickey y Rancourt relataron la “tediosa saga” en la que los editores de la revista “urdieron una multitud de objeciones accesorias e innecesarias, aparentemente destinadas a ser barreras infranqueables” para publicar su estudio.
Posteriormente publicaron el estudio en la revista revisada por expertos llamada Cureus.
Rancourt tuiteó un enlace a los resultados del estudio junto con un montaje de recortes de prensa de la época de la pandemia en los que se utilizaba como chivo expiatorio a las personas no vacunadas.
La última investigación científica rigurosa revisada por expertos ha demostrado ahora que estos (videoclips) con despreciables pronunciamientos sobre parásitos globales estaban equivocados (=desinformación), y por lo tanto eran malvados dado el daño generalizado que causaron…
AVISO A LOS MEDIOS SOBRE LA CIENCIA REAL: https://correlation-canada.org/media-notice-social-segregation-of-unvaccinated-not-scientifically-justified/
h/t… pic.twitter.com/xyV8ksCtiH– Denis Rancourt (@denisrancourt) 18 de diciembre de 2023
“Una política basada en la nada”
Los modelos SIR se utilizaban habitualmente como base de las políticas pandémicas, a menudo con fallos fatales que la investigación ha demostrado desde entonces.
Fisman y otros diseñaron su estudio para medir el impacto de la segregación de dos grupos -personas vacunadas y no vacunadas- aplicando un modelo SIR para predecir si los no vacunados suponen un riesgo indebido para los vacunados durante un brote vírico respiratorio agudo grave, basándose en grados variables de mezcla entre los grupos.
Sin embargo, el modelo, según Hickey y Rancourt, no tuvo en cuenta el impacto de esa segregación en las “frecuencias de contacto“, un parámetro clave para predecir los resultados de la epidemia.
En su lugar, asumió que las frecuencias de contacto entre los grupos mayoritarios (vacunados) y socialmente excluidos (no vacunados) serían iguales y constantes, lo que “no es realista”, dijo Hickey a “The Defender”.
En otras palabras, el modelo suponía que los dos grupos estarían separados, pero vivirían la misma existencia paralela: socializarían, trabajarían, comprarían y entrarían en contacto con los demás exactamente de la misma manera.
Pero en el mundo real, la segregación significaba que a los no vacunados se les prohibía el acceso a muchos lugares públicos, por lo que sus frecuencias de contacto estaban muy reducidas.
Hickey y Rancourt aplicaron de nuevo el modelo SIR, probando un grado de segregación que iba de cero a la segregación completa y permitiendo que las frecuencias de contacto de los individuos de los dos grupos variaran con el grado de segregación.
Cuando ejecutaron el modelo utilizando la estimación más realista de cómo las diferentes políticas de segregación podrían generar diferentes frecuencias de contacto entre los dos grupos, “descubrimos que los resultados están por todas partes”, dijo Hickey.
Al segregar a las personas no vacunadas de la mayoría vacunada, dijo, “se puede tener un aumento en la tasa de ataque entre las personas vacunadas o se puede tener una disminución.”
“Pueden producirse consecuencias epidemiológicas negativas para cualquiera de los dos grupos segregados, independientemente de los efectos nocivos para la salud de las propias políticas”, escribieron.
Hickey señaló que los resultados variables eran muy sensibles a los valores de los parámetros del modelo, en concreto la frecuencia de contacto infeccioso.
Pero, según él, en el mundo real no hay medidas fiables de la frecuencia de contacto, y sin medidas fiables de las entradas del modelo, éste carece esencialmente de sentido.
Llegaron a la conclusión de que el grado de incertidumbre es tan alto en esos modelos SIR que no pueden fundamentar razonablemente las decisiones políticas.
“Es una política basada básicamente en nada”, dijo Hickey.
“No podemos recomendar que se utilicen modelos SIR para motivar o justificar políticas de segregación en relación con las enfermedades respiratorias víricas, en el estado actual de los conocimientos”, concluye el estudio.
“El fraude de Fisman”
La elaboración de modelos tuvo una gran repercusión en la respuesta a la pandemia en Canadá y en todo el mundo, según declaró a “The Defender” la doctora en estadística Regina Watteel, que relató el impacto del artículo de Fisman en su libro “El fraude de Fisman: el auge de la ciencia canadiense del odio” (“Fisman’s Fraud: the Rise of Canadian Hate Science”).
Como figura clave en la modelización de la pandemia en Canadá, Fisman “participó en la respuesta canadiense a la pandemia a todos los niveles”, afirmó.
También fue influyente como figura pública, haciendo numerosos comentarios despectivos sobre los “anti-vacunas” desde el principio y abogando por políticas como los pasaportes de vacunas y el cierre de escuelas mucho antes de recibir una importante subvención de los Institutos Canadienses de Investigación Sanitaria para su estudio de modelado SIR.
Fisman se mostró abierto en las entrevistas sobre el hecho de que el objetivo del estudio de 2022 era “socavar la noción de que la elección de la vacuna era mejor dejarla en manos del individuo”, dijo Watteel.
El documento de modelización de 2022 no sólo presentaba resultados matemáticos, sino que los autores también hacían afirmaciones políticas.
“Es probable que la decisión de algunas personas de rechazar la vacunación afecte a la salud y la seguridad de las personas vacunadas de forma desproporcionada con respecto a la fracción de personas no vacunadas en la población.
“El riesgo entre las personas no vacunadas no puede ser considerado como muestra de que sólo se preocupan por sí mismos, y las consideraciones en torno a la equidad y la justicia para las personas que sí optan por vacunarse, así como aquellos que optan por no hacerlo, deben ser consideradas en la formulación de la política de vacunación.”
A pesar de las serias preocupaciones planteadas por numerosos investigadores en la sección de respuestas del artículo del CMAJ, la prensa internacional dominante promovió ampliamente el artículo como prueba de que los no vacunados suponían un peligro para los vacunados.
Fisman abogó públicamente por la obligatoriedad de las vacunas y los pasaportes, y declaró a los periodistas que el impulso del estudio de modelización no era una cuestión científica sobre los efectos de la segregación en las tasas de infección, sino la cuestión política de “¿cuáles son los derechos de las personas vacunadas a estar protegidas de las no vacunadas?”.
Pocos días después de la publicación del estudio, el secretario parlamentario del Ministerio de Sanidad de Ontario lo utilizó para defender las restricciones de viaje propuestas, según muestra Watteel en su libro.
Como resultado, escribió, “ha generado un enorme reguero de información errónea”.
Watteel coincidió en que el estudio de Fisman y otros se basaba en modelos erróneos. Añadió que, al omitir datos actuales disponibles públicamente que contradecían los datos que presentaban en el artículo, el estudio era en realidad “fraudulento”.
Fisman y otros publicaron el artículo durante la llamada oleada Omicron, en la que predominaron las infecciones entre los totalmente vacunados. En la primavera de 2022, las personas que recibieron la dosis de refuerzo tenían un número desproporcionadamente mayor de infecciones que el resto, según los datos del sitio web COVID-19 del gobierno de Ontario y reproducidos en el libro de Watteel.
Sin embargo, ninguno de esos datos públicos se incluyó en el estudio.
En cambio, Watteel escribió:
“Fisman y otros inventaron un modelo para generar los resultados que querían, omitiendo por completo cualquier referencia a datos del mundo real fácilmente disponibles que contradijeran sus resultados (falsificación). A continuación, presentaron los resultados falsos como hechos (fabricación de datos) y procedieron a elaborar políticas públicas basadas en los resultados falsos.
“Los investigadores siguieron impulsando la falsa narrativa mucho después de que numerosos científicos rebatieran los hallazgos y aportaran pruebas de su falsedad. Esto indica una tergiversación intencionada y una interpretación errónea de los resultados de la investigación.”
El editor de CAMJ, colega de Fisman, bloquea la revisión del artículo realizada por Correlación
Hickey dijo a “The Defender” que cuando presentaron su documento criticando modelos SIR como el de Fisman a CAMJ en agosto de 2022, el editor, Matthew Stanbrook, M.D., Ph.D., que también trabaja en la Universidad de Toronto y ha colaborado con Fisman en artículos académicos,becas y cursos, rechazó el artículo sin ni siquiera enviarlo a revisión por expertos.
Hickey y Rancourt recurrieron la decisión y solicitaron a Stanbrook que se recusara. La revista les sugirió que volvieran a enviar su estudio a la versión de acceso abierto de CAMJ, y así lo hicieron. Fue rechazado sin pasar por la revisión por expertos.
Recurrieron esa decisión y el documento fue enviado a revisión. Unos meses más tarde, recibieron dos críticas positivas con correcciones solicitadas. Respondieron a las críticas e introdujeron correcciones en el artículo, a la espera de su publicación.
La revista les informó entonces de que se había producido un “error técnico” y de que la revista, que se supone que tiene un proceso de revisión por expertos totalmente transparente, no les había enviado las preocupaciones de editores internos anónimos y de un estadístico anónimo.
Hickey contó a “The Defender”:
“Su política es que los nombres de los revisores sean públicos y que los informes de revisión y la revisión, como las respuestas del autor, todo eso sea público. Esa es la política. No hay escapatoria.
“Y sin embargo, ¿qué hacen? Utilizan a gente interna anónima para poner barreras y poner pretextos para no publicar incluso ante críticas positivas.”
Esos comentarios anónimos incluían una sugerencia de que utilizaran el análisis matemático erróneo de Fisman, dijo Hickey. Los autores respondieron a esos comentarios en lo que ahora también han publicado en su sitio web como un artículo independiente.
Meses más tarde, solicitaron una actualización de los planes de la revista para el artículo y se les informó de que la revista había decidido que el artículo no sería adecuado para su público y les sugirió que lo publicaran en una revista de modelado.
Todas sus críticas al documento de Fisman de 2022 están también recogidas en el sitio web de Correlation.