En 1954, el escritor y lobista arrepentido de la industria del cigarrillo, Darrell Huff, escribió el exitoso libro “How to Lie with Statistics” (“Cómo mentir con las estadísticas”), con el objetivo de enseñar al público en general a descifrar el “lenguaje secreto de las estadísticas”.
En su introducción, Huff escribió: “Los promedios, las relaciones, las tendencias y los gráficos no siempre son lo que parecen”. Y añadió: “Puede que haya más de lo que parece, y puede que haya bastante menos”.
Casi 70 años después, la advertencia de Huff de que una “estadística bien envuelta” puede “sensacionalizar, inflar, confundir y simplificar en exceso” parece más pertinente que nunca. Para dar un ejemplo actual pertinente, no hay que buscar más allá de las afirmaciones de los desarrolladores de la vacuna COVID, “dignas de titulares” pero engañosas, sobre la “eficacia del 95%” de sus productos. Como el editor asociado del BMJ, Peter Doshi, y otros llevan meses confirmando, estos datos de eficacia son en gran medida una cuestión de trucos estadísticos de humo y espejos.
¿Por qué son engañosas las afirmaciones de los fabricantes sobre la eficacia de las vacunas? Pfizer y Moderna se negaron a compartir con el público el hecho de que hay otra forma de analizar sus datos que tiene más importancia en el mundo real.
Examinando una estadística llamada reducción absoluta del riesgo -el número de puntos porcentuales que disminuye el riesgo de un individuo si hace algo “protector”- las vacunas contra la COVID de las dos compañías apenas hacen mella en este aspecto, reduciendo el riesgo de que alguien experimente los síntomas de la COVID (meta final de los ensayos clínicos) en menos del 1%. Esta es la cifra práctica que más le importa a la gente.
Si se hubiera conocido el insignificante impacto en el mundo real de que estas inyecciones afecten el riesgo de que alguien desarrolle síntomas de COVID, ¿cuántas personas que han tomado su decisión influidas por el engañoso mantra del “95% de efectividad” podrían haber decidido rechazar las vacunas, productos que se han revelado como altamente inseguros y, en algunos casos, mortales?
Lamentablemente, superando sus afirmaciones de eficacia de noviembre para personas de 16 años o más, Pfizer acaba de anunciar que su inyección de COVID es “100% efectiva para niños de 12 a 15 años”. Este anuncio prepara el terreno para que la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (‘Food and Drug Administration’, FDA por sus siglas en inglés) prevea la autorización de la vacuna sin licencia de Pfizer para el mercado de los adolescentes.
Los padres que saben que COVID rara vez representa una amenaza para los niños y adolescentes pueden estar ya planeando mantener a sus hijos alejados de las vacunas experimentales, pero hay otras razones para tomar las últimas afirmaciones grandiosas de Pfizer con un grano de sal.
Riesgo absoluto frente a riesgo relativo
En noviembre -justo antes de que la FDA emitiera su Autorización de Uso de Emergencia (‘Emergency Use Authorization,’ EUA por sus siglas en inglés) inicial para la vacuna COVID de Pfizer- Doshi advirtió al público que los resultados de eficacia de Pfizer y Moderna parecían dramáticos sólo porque las empresas los derivaban de datos de riesgo relativo.
El riesgo absoluto, explicado de forma sencilla, es “la probabilidad de que se produzca un resultado”. El riesgo relativo “compara el riesgo de un evento de salud… entre un grupo con ese riesgo dentro de otro grupo”.
Pfizer informó a la FDA de que ocho (de aproximadamente 22.000) voluntarios de su grupo de vacunas desarrollaron un caso de COVID-19 confirmado por PCR, frente a 162 de 22.000 voluntarios del grupo de placebo. Moderna informó de una propagación similar: cinco de 15.000 en el grupo de la vacuna frente a 90 de 15.000 en el grupo del placebo.
Cuando uno hace las cuentas, los números de los ensayos clínicos de Pfizer mostraron: “La reducción del riesgo en términos absolutos [was] sólo el 0,7%, de un riesgo ya muy bajo del 0,74%. [in the placebo group] a un riesgo mínimo del 0,04% [in the vaccine group].” (Dividir 0,7 -la diferencia entre los dos grupos- por 0,74 es el cálculo matemático que produjo la pregonada cifra del “95% de efectividad”).
Aunque los ocho casos de COVID confirmados por PCR en el ensayo de Pfizer pueden parecer una gran diferencia para el lector casual, Peter Doshi posteriormente alertó al público sobre el hecho de que Pfizer sesgó su análisis al excluir a más de 3.400 individuos con síntomas de COVID no confirmados por la PCR, individuos divididos casi por igual entre los grupos de la vacuna y del placebo.
Como escribió Doshi en The BMJ: “Con 20 veces más casos sospechosos que confirmados, esta categoría de enfermedad no puede ser ignorada simplemente porque no haya habido un resultado positivo en la prueba PCR. De hecho, esto hace que sea aún más urgente llegar a entenderlo”.
Teniendo en cuenta tanto los casos sospechosos como los confirmados, Doshi señaló que la cifra de riesgo relativo del 95% bajaría al 19%.
En 2019, el autor que antes del COVID escribió un artículode “Cómo comunicar la evidencia a los pacientes” (citado en la época posterior al COVID en un blog), explicó que los riesgos relativos “pueden exagerar la percepción de la diferencia” entre grupos – especialmente, como en el caso de las vacunas COVID y muchas otras intervenciones médicas, “cuando los riesgos absolutos son muy pequeños”.
Otros investigadores coinciden en que la ocultación de los “riesgos absolutos subyacentes” (y la tendencia a “sobreestimar” los efectos presentados en términos relativos) son una “debilidad importante” de los datos de riesgo relativo. Por estas razones, muchos investigadores insisten en que una medida de riesgo “no puede interpretarse sin la otra”.
Profundizando en la importancia de proporcionar una “imagen completa” y comunicar ambas medidas, los investigadores europeos que escribieron en 2017 explicaron cómo los datos de riesgo relativo por sí solos pueden inducir a error:
“Cuando se utilizan riesgos relativos para la presentación de los efectos de un tratamiento, esto puede hacer que el tratamiento parezca mejor de lo que realmente es. Por ejemplo, los investigadores pueden afirmar que un determinado tratamiento reduce la mortalidad en un 50% cuando la intervención reduce las tasas de mortalidad del 0,002% al 0,001%, una mejora cuya relevancia clínica puede ser cuestionada.”
¿Reducción del riesgo… o intensificación del riesgo?
En el ámbito de las vacunas, un sutil subproducto de un enfoque estrecho en las estadísticas de eficacia basadas en el riesgo relativo es que estas últimas a menudo eclipsan debates sobre la seguridad que son altamente significativos.
El anuncio de Pfizer de una eficacia del 100% en los adolescentes más jóvenes parece destinado a lograr ese objetivo, desviando la atención de las 4.178 muertes posteriores a la vacuna COVID que se han notificado (hasta el 3 de mayo) al Sistema de Notificación de Efectos Adversos de las Vacunas (‘Vaccine Adverse Event Reporting System’, VAERS por sus siglas en inglés), con sede en Estados Unidos.
En Europa, las consecuencias de la vacuna COVID han sido igualmente alarmantes: La base de datos EudraVigilance registra 8.430 muertes (hasta el 24 de abril) -y más de 354.000 lesiones- tras la inyección de una de las cuatro vacunas autorizadas de emergencia (fabricadas por Pfizer-BioNTech, Moderna, Janssen/Johnson & Johnson o AstraZeneca).
Además de los informes enviados a las bases de datos oficiales, miles de personas han publicado en las redes sociales historias de lesiones causadas por la vacuna COVID. Recientemente, Facebook eliminó un grupo de víctimas y familiares de la vacuna COVID-19 que tenía más de 120.000 seguidores: el grupo “había estado ganando más de 10.000 seguidores por semana”. La acción de la empresa forma parte de un esfuerzo descarado de las grandes empresas tecnológicas, ‘Big Tech’, por restringir los debates en línea sobre los riesgos de las vacunas y calificarlos de “información errónea“.
Llamando la atención sobre la creciente evidencia de los peligros de la vacuna COVID, el físico y médico Richard Fleming, Ph.D., M.D., J.D.. describió recientemente un mayor riesgo de inflamación y coagulación de la sangre, así como un tipo preocupante de aglutinación de proteínas asociado a la demencia y otros trastornos neurológicos.
Fleming pidió al gobierno de Biden que reevaluara inmediatamente “si hay alguna eficacia demostrada” de las inyecciones de COVID. En opinión de Fleming, los propios datos de las empresas demuestran que las inyecciones no tienen “ningún beneficio estadísticamente significativo” y “no suponen ninguna diferencia a la hora de detener la COVID”.
Respondiendo a las preguntas
en el capítulo final de “Cómo mentir con las estadísticas”, Huff animaba a los ciudadanos a utilizar un mayor discernimiento y a “replicar” y “enfrentarse” a las estadísticas falseadas. Para ello, recomendó hacer cinco preguntas sencillas, las cuales podrían ser útiles para que el público analice las declaraciones generales de la industria de las vacunas sobre la eficacia y la seguridad de la vacuna COVID y las declaraciones de los reguladores sobre la inmunidad de rebaño:
- “¿Quién lo dice?” Esta cuestión conlleva la evaluación de fenómenos como el sesgo del investigador, el uso de declaraciones ambiguas, la “selección de datos favorables y la supresión de los desfavorables” y el hecho de confiar en mediciones inadecuadas.
- “¿Cómo lo sabe?” La evaluación de esta cuestión incluye la consideración de un muestreo sesgado o inadecuado, tamaños de muestra pequeños y bajos índices de respuesta, incluidos los intentos de los investigadores por encubrir estos defectos.
- “¿Qué falta?” ¿Se basan los investigadores en promedios sin sentido o no contextualizan sus conclusiones?
- “¿Alguien ha cambiado de tema?” Huff señaló que “con demasiada frecuencia se informa de una cosa como si fuera otra”.
- “¿Tiene sentido?” Con esta última pregunta, Huff advirtió que muchas estadísticas erróneas -sobre todo en el ámbito médico- “salen adelante sólo porque la magia de los números hace que se suspenda el sentido común”.
Tal como El presidente de ‘Children’s Health Defense’, Robert F. Kennedy Jr. señaló en enero, “la ausencia de un grupo de placebo en los sistemas de vigilancia post-vacunación facilita que los interesados funcionarios farmacéuticos y reguladores puedan subestimar las lesiones atribuyéndolas a la coincidencia”. Kennedy añadió: “La coincidencia está resultando bastante letal para los receptores de la vacuna COVID”.
Doshi, del BMJ, ha demostrado que los fabricantes de vacunas no están exentos de excluir datos de forma inapropiada, de desviarse de los protocolos de estudio (y de ocultar las desviaciones), de utilizar grupos de estudio no cegados oficialmente y de guardarse los datos brutos (incluso cuando sus investigaciones están financiadas por los contribuyentes).
Una forma de que el público se oponga a estas “argucias estratégicas” y a las “coincidencias” letales es seguir el ejemplo de cuestionadores rigurosos como Doshi, que van cuestionando a cada paso la “fiabilidad y el significado” de los resultados comunicados.