Mortalidad por todas las causas según el estado de vacunación: Análisis de los datos de la Oficina de Estadísticas Nacionales del Reino Unido

La tabla 1 del conjunto de datos, “Tasas mensuales de mortalidad estandarizadas por edad según el estado de vacunación para todas las muertes, muertes con COVID-19 y muertes sin COVID-19, por 100.000 personas-año, Inglaterra; muertes ocurridas entre el 1 de enero de 2021 y el 31 de enero de 2022”, tiene el siguiente aspecto.

La columna significativa es “tasa de mortalidad estandarizada por edad / 100.000 años-persona”. Está estandarizada por edad para minimizar los problemas estadísticos que suponen las diferentes cantidades de vacunas en los distintos tramos de edad (se hablará de ello en breve). La cifra se calculó utilizando años-persona, por lo que puede entenderse como el número esperado de muertes anuales por cada 100.000 habitantes dentro de la categoría correspondiente.

En este documento hay datos sobre las muertes por todas las causas, por COVID-19 y por otras causas. El análisis de las muertes por todas las causas muestra si las vacunas tienen un efecto neto positivo o negativo, así que eso es lo que haremos. Como ejemplo extremo, si por cada 100.000 personas las vacunas mataran a 999 por eventos adversos, pero si pudieran salvar a 1000 por COVID-19, el grupo vacunado seguiría teniendo una tasa de mortalidad por todas las causas más baja que el no vacunado.

Si la tasa de enero indicada anteriormente se mantuviera durante un año, esperaríamos

2502,9 muertes a lo largo del año por cada 100.000 no vacunados

1.330,1 muertes a lo largo del año por cada 100.000 con una dosis hace menos de 21 días

1.718,5 muertes a lo largo del año por cada 100.000 personas con una dosis hace al menos 21 días

265,6 muertes en el año por cada 100.000 con 2 dosis hace menos de 21 días

166,1 muertes a lo largo del año por cada 100.000 con 2 dosis hace al menos 21 días

Este es el efecto que casi todo el mundo espera que tengan las vacunas COVID-19. Los datos muestran una reducción de más del 90% en la tasa de mortalidad para aquellos que tomaron 2 dosis hace al menos 21 días. Hay que tener en cuenta que se trata de muertes por todas las causas. En ese momento había una probabilidad sustancial de que la COVID-19 hubiera sido la causa esperada de muerte, para cualquier muerte no vacunada.

Esos fueron los datos más tempranos del conjunto, enero de 2021. Ahora mira el gráfico de los últimos datos del conjunto, enero de 2022.

La tasa de mortalidad por todas las causas es sustancialmente mayor en los que tienen 1 o 2 dosis que en los que no están vacunados. Esto no parece que pueda ser correcto. ¿Fue algún tipo de artefacto contable de fin de año?

Vamos a trazar el conjunto de datos como una línea de tiempo.

Como sabemos, en enero de 2021, los vacunados con 1 y 2 dosis tienen tasas de mortalidad más bajas que los no vacunados. Pero en mayo de 2021, los vacunados con 1 dosis “hace al menos 21 días”, comienzan a tener una tasa de mortalidad más alta que los no vacunados. En octubre de 2021, los vacunados con 2 dosis “hace al menos 6 meses” empiezan a tener una tasa de mortalidad más alta que los no vacunados. Les siguen en noviembre de 2021 los vacunados con 2 dosis “hace al menos 21 días”. Además, la tasa de mortalidad de los vacunados con 3 dosis se acerca sistemáticamente a la de los no vacunados. Todas estas tendencias continúan hasta el final del conjunto de datos en enero de 2022.

Evidentemente, no se trata de un problema de contabilidad, por lo que la variable obvia a tener en cuenta es la edad. Aunque la oficina de Estadísticas Nacionales dice que sus datos están estandarizados por edad, los datos no deben tener en cuenta la edad de manera que muestren lo que realmente está sucediendo.

La tabla 2 tiene exactamente lo que se necesita para examinar esto más de cerca. Los mismos datos de mortalidad por estado de vacunación se desglosan en los tramos de edad de 18-39, 40-49, 50-59, 60-69, 70-79, 80-89 y 90+. Lo he graficado de la misma manera que el anterior, pero he eliminado las categorías de “hace menos de 21 días”, ya que añaden mucho ruido y la gente estará en esos grupos sólo un corto tiempo en comparación con las categorías de “hace al menos 21 días”. Además, la oficina de Estadísticas Nacionales ha combinado la categoría “hace entre 21 días y 6 meses” con la de “hace al menos 6 meses”.

Estos datos muestran algunas cosas interesantes. En primer lugar, que el efecto parece ser real y consistente. En segundo lugar, el efecto se produce progresivamente a medida que los grupos de edad son más jóvenes. En tercer lugar, que en las edades de 18 a 39 años la vacuna parece haber tenido un efecto negativo desde el principio.

Me gustaría mostrar todos los datos anteriores en un solo gráfico, pero las tasas de mortalidad son muy diferentes, siendo 90.000 el pico para mayores de 90 años, mientras que 120 es el pico para 18-39. Por esta razón, primero hay que estandarizar los datos, lo que hago como “tasa frente a no vacunados”.

Por ejemplo, en enero, la tasa de mortalidad de 18 a 39 años de 120 para una dosis frente a 60 para los no vacunados, podría mostrarse como la tasa de 1 dosis que es el doble de la tasa de los no vacunados. En el caso de los mayores de 90 años, la tasa de 30.000 para una dosis frente a la de 60.000 para los no vacunados, podría mostrarse como si la tasa de una dosis fuera 0,5 veces superior a la de los no vacunados. Cuando los datos se organizan de esta manera y se combinan, se obtiene el siguiente gráfico.

Estos datos son muy alarmantes. Una vacuna que funciona mal debería tener al menos un pequeño efecto positivo. Una vacuna que no funciona no debería tener ningún efecto. Sin embargo, vemos un efecto negativo en todos los grupos de edad tanto para 1 como para 2 dosis tomadas “hace al menos 21 días”, y en la mayoría de los casos el efecto negativo es bastante grande. El hecho de que el patrón sea consistente y predecible, es decir, que se mueva suavemente de un mes a otro y de un grupo de edad a otro, da aún más credibilidad al patrón.

Los datos indican un problema de salud que puede ser mayor que el propio COVID-19, y merece un análisis posterior inmediato de forma transparente y pública.