Vaccinationer har varit väldigt effektiva att reducera sjukdom och död – eller?

crude-death-rate-for-infectious-diseases-1900-1996-aiello-2002-lancetGreg Beattie, författare till ”Vaccination – En förälders dilemma” tittar närmare på begreppet ”Det vittspridda användandet av vaccinationer globalt sett har varit väldigt effektivt i att reducera förekomsten av infektionssjukdomar och komplikationer förenade med dessa, inklusive dödsfall”. Påståendet  att vaccinationer reducerar fall av infektionssjukdomar, och därav också ihopkopplade dödsfall och invaliditet låter bra. Det kan vara men behöver inte vara sant, men det låter verkligen bra. Man förväntar sig att det backas upp av solida bevis.

Låt oss ta en titt….

Sammanställning: Jesper Johansson / Bild: Greg Beattie

Dödsfall

Det finns många artiklar i ämnet och här är en länk till fyra inlägg som Greg Beattie har gjort i debatten i Australien – Vaccines save lives? Dödsfallsstatistik över USA och England finns att hitta här och här . Men hur är det då med utvecklingsländerna? Ja, det är lite knepigare. Där Australien, USA, England och Europa metodiskt har dokumenterat alla dödsfall (och dess orsak) sedan mitten på 1800-talet, så skiljer sig detta avsevärt mot utvecklingsländerna. Dödsfall har sällan dokumenterats. Även när de blev dokumenterade så fanns nästan ingen information om vad som orsakade dem. Världsbanken rådde bot på denna saknade information genom att genomföra en ”stickprovsundersökning” över halva det senaste århundradet. Dessa undersökningar estimerar spädbarnsdödligheten och under 5 års-dödlighetsnivån. Här är vad dessa undersökningar visar i Afrika och i Indien:

AfricaMortRates

 

IndiaMortRates

Som vi kan se, den stora satsningen på vaccinationer från 1980 och framåt (den tunna linjen som skjuter uppåt) upplevs ha liten, om ens någon, effekt på trenden av dödsfall bland barn (de två tjocka linjerna som går från vänster till höger). Efter att ha tittat på grafiken ovan är min gissning att ni kommer att ha liten anledning till att ge vaccinationer äran av att ha räddat liv. Ni är förstås fria till att komma till era egna slutsatser.

Förekomst

Men förekomsten då? Det vill säga, antalet insjuknade, oavsett om den drabbade personen dött eller ej. Reducerade vaccinationer dessa då? Svaret är … vem vet? Det är faktiskt omöjligt att säga, i alla fall statistiskt. För att förklara ska jag ta er tillbaka i tiden, nästan 70 år tillbaka. Till en särskild bok skriven av Darrel Huff vilken är ansedd som en av de mest sålda böcker någonsin om statistik, ”How to Lie with statistics”. Boken har ofta använts som en introduktionslärobok för studenter.

Den täcker de flesta fallgropar vi stöter på när vi konfronteras med påståenden som baseras på ”urvalsstatistik”. Vad är då ”urvalsstatistik”? Jo, det är det vi har att gå på när vi inte har resurser att testa eller mäta hela befolkningen. Vi gör ett urval och drar sedan slutsatser som gäller på den större massan. Men vid dödsfall använder vi oss inte av ”urval” då vi har tillgång till hela ”uppsättningen”. Som tidigare nämnts så dokumenteras alla dödsfall (förutom i utvecklingsländerna). Men vid ”sjukdomsfall” däremot är det omöjligt att jobba med hela ”uppsättningen”. Ingen vet alltså hur många sjukdomsfall som inträffar. Vi får bara ett ”urval”. Och givetvis är det viktigt att vi får ett svar som är representativt för hela befolkningen. Vi ska snart titta mer på detta men låt oss först höra vad Huff hade att säga om ”urvalsstatistik”:

”Befolkningen i ett stort område i Kina uppgick till 28 miljoner. Fem år senare var det 105 miljoner. Väldigt lite av den ökningen var äkta. Den stora skillnaden kan förklaras endast genom att beakta anledningen till de två uppräkningarna och folkets benägenhet att låta sig bli räknad vid de båda tillfällena. Den första folkräkningen gjordes av skattemässiga och militära anledningar, den andra för svält och bistånd.”

Detta var ett av många exempel han använde för att illustrera problem som frekvent lurar bakom stora statistiska påståenden. Huff tar oss igenom saker vi måste vara medvetna om, såsom icke-representativa urval och partiska eller dåligt insamlad data, vilka alla leder till felaktiga slutsatser. Han uppmanar oss till att titta efter noga. Är ”urvalet” en sann representation av befolkningen eller är den snedvriden? Är mätningarna opartiska? Oavsett ”förekomst” berättar han:

”Mycket statistik, inklusive medicinsk som är ganska viktig för alla, är förvrängd via inkonsekvent rapportering vid källan. Där är uppseendeväckande motsägelsefulla siffror gällande sådana känsliga frågor som aborter, utomäktenskapliga födslar och syfilis. Om du skulle leta upp de senaste tillgängliga siffrorna vad gäller influensa och lunginflammation, kan du tänkas komma till den konstiga slutsatsen att dessa krämpor i stort sett är begränsade till tre stater i söder, som står för ca 80 procent av de anmälda fallen. Det som faktiskt förklarar denna procentandel är det faktum att dessa tre stater krävde rapportering av dessa krämpor efter det att andra stater hade upphört med de kraven.

Vissa malariasiffror betyder lika lite. Där det före 1940 var hundratusentals fall i den amerikanska södern är där nu bara en handfull, en välgörande och till synes viktig förändring som inträffade på bara några år. Men allt som egentligen har hänt är att fall nu bara rapporteras när det bevisats vara malaria, där ordet tidigare använts i stora delar av södern som ett vardagsuttryck för förkylning eller frossa.”

Och sedan är där polio. Det här är vad Huff hade att säga om poliosiffor innan det första poliovaccinet började användas:

”Du har kanske hört de nedslående nyheterna om att 1952 var det värsta året i den medicinska historien vad gäller polio. Denna slutsats baserades på all den bevisning som tycktes behövas: Där var betydligt fler fall rapporterade det året än någonsin tidigare. Men när experter tittade på vad som låg bakom dessa siffror fann man lite mer upplyftande saker. En var att där var så många barn i den mest mottagliga åldern år 1952 att fall var destinerade att vara rekordhöga om nivån höll sig jämn. En annan var att den allmänna medvetenheten om polio ledde till mer frekventa diagnoser och rapporter av milda fall. Och slutligen en ökad finansiell sporre på grund av fler polioförsäkringar och mer bistånd tillgängligt från den Nationella barnförlamningsfonden. Allt detta ledde till en stor tveksamhet till hur poliofallen nått en ny högstanivå och det totala antalet dödsfall bekräftade just detta.”

Givetvis kunde inte Huff veta det öde som väntade polioanmälningar i fortsättningen. Det första poliovaccinet introducerades samma år som boken publicerades och efter ett par år där polio fortsatte att öka (ja, du läste rätt) ändrades falldefinitionen för sjukdomen. Den blev mer restriktiv. Detta var det första av många direktiv som ledde till en minskning av anmälda fall, vilket gjorde att datan insamlad innan förändringen blev oförenlig med den som insamlades efter.

Huffs slutsats blev:

”Det är ett intressant faktum att dödsnivån, eller antalet dödsfall, ofta är ett bättre mått på förekomsten av en sjukdom än den direkta förekomstsiffran – helt enkelt beroende på att kvalitén på rapporterna och dokumentationen är så mycket högre när det kommer till dödsfall.”

Så vad är då ”förekomstsiffror”? Hur samlar vi in dem, och varför finns det så många problem med dem? Bra frågor. Vi har helt enkelt inte faktiskta data för förekomster. Istället använder vi något helt annat, kallat anmälningar. Man ber läkare att anmäla vissa sjukdomar när de ser dem, så att man kan spåra fall. Med andra ord, man ber dem meddela sin lokala hälsomyndighet när någon av deras patienter söker för något som liknar vissa sjukdomar. Till att börja med är ett uppenbart problem att dessa anmälningar bara inkluderar fall som söker läkarhjälp. I USA har det uppskattats att endast 3 procent av vuxenkikhosta har rapporterats. Men något än mer oroande är att läkare inte alltid tyckte det var viktigt att rapportera de fall som de såg. En studie i USA, där rapportering är lagstiftat, visade att nivån varierade 9-99 procent. Sannolikheten att ett fall rapporterades berodde mycket på publicitet.

Anmälningarna hade endast ett syfte: att möjliggöra en snabb insats vid utbrott. De var aldrig tänkta att användas som en utvärdering i efterhand på effekten av vaccinationsprogrammen. Man behöver bara titta på kikhosteanmälningarna historiskt sett i Australien för att bekräfta detta. När massvaccinationen för kikhosta inleddes på 1950-talet slutade alla stater, förutom Södra Australien, att samla in anmälningar. Varför slutade hälsomyndigheten samla siffror som skulle dokumentera den stora förändringen?

Men det finns andra stora problem med datan. Några av dessa gäller även dödsfall, om än i mindre utsträckning. Till att börja med var det problem med diagnosen. Läkarna kunde sällan vara säkra på vilken sjukdom deras patienter hade. Ofta var det ett val mellan kikhosta, bronkit, krupp eller något annat. Eller mellan mässlingen, tredagarsfeber, röda hund, fläckfeber och många andra.

För att försvåra saken fick läkarna instruktioner om att använda sig av patientens vaccinationsstatus som hjälp för att ta beslutet. Läroböckerna uppmuntrade dem att ge andra diagnoser ifall patienten var vaccinerad. Regeringar (genom sina hälsobyråkratier) uppmuntrade också detta, och gör så fortfarande. Ett exempel på detta är att UK National Health Service uppmanar läkare att kolla sina patienters vaccinationsstatus innan de ger diagnos på mässlingen, påssjuka, röda hund och kikhosta.

Detta är ett no-no när det kommer till statistik och ett solklart fall av partiskhet, en uppenbar vinkling av data och stödjande av uppfattningen att vaccin reducerade antalet fall. Hur mycket vinklade det datan? Det kommer vi aldrig att få veta. Allt vi vet är att detta är ett av de stora problem som Huff varnade oss för.

Till sist har vi problemet med den förändrade definitionen utav sjukdom, vilket nämndes ovan med polio. Vi hör ofta om laboratoriska bekräftelser nuförtiden, men så har det inte alltid varit. Till exempel, innan 1990-talet var mässlingen kliniskt diagnostiserad; alltså, det var bestämt först efter en fysisk undersökning av en doktor. Men detta förändrades till att mässlingsfall behövde testas i ett laboratorium för att bevisas vara just mässlingen. Först när billiga tester blev tillgängliga under 90-talet visade det sig att bara ett fåtal procent av fallen som inledningsvis blev diagnostiserade som mässlingen klarade testet (Lies, damned lies and statistics). Återigen ledde detta till intrycket att något hade medfört en verklig nedgång utav mässlingen. Som summering är det kanske omöjligt att veta hur mycket, om ens alls, vaccinering har påverkat nivåerna av smittsamma sjukdomar. Emellertid är det just det påståendet som är en väsentlig grundstomme för skälen till vaccinering. Dödsfallsutvecklingen verkar dock inte stödja det påståendet och vi har ingen ordentligt samlad förekomstdata. I avsaknad av bra belägg har vi få skäl till att vaccinera våra barn eller oss själva.

Sammanställning: Jesper Johansson / Bild: Greg Beattie

Källa:

Reducing the incidence of grand claims

 

ANNONS

Hälsofrihet NHFsweden

Comments

  1. Googla vad virolog Dr Stefan Lanka och hans kollegor har att säga om vacciner och virus, passa på att samtidigt fundera på vad som hävdas.

  2. Mikael says:

    Jag fick av en slump en översättning av Beatties bok i min hand 1996, ungefär samtidigt som mitt första barn föddes. Den gjorde mig mycket nyfiken (och upprörd) och efter att ha studerat ämnet vidare beslöt jag och min fru att inte ge våra barn några vaccinationer alls. Ett beslut vi aldrig någonsin har ångrat. Tack för artikeln!

Kommentera

%d bloggare gillar detta: