SALBUCHI/ROMERO en "Modo Indi" - 27/9/22 Transmisión de esta semana de ANTISISTEMISMO EXPLICITO, con la conducción de Enrique Romero, todos los martes. LINK PARA CREAR TU USUARIO DE ODYSEE, SEGUIR A QQ Y PODER HACER PREGUNTAS EN LAS TRANSMISIONES EN VIVO: https://odysee.com/$/invite/@ElCanalDeQQ:e Para ser auspiciante de ANTISISTEMISMO EXPLÍCITO, mail a elcanaldeqq@gmail.com Ya nos están acompañando: SEISEIJUTSU: @seiseijutsu en Instagram PSICOCLÍNICA EQUILIBRIO: www.psicoclinicaequilibrio.com SCHUMANN: https://schumann.com.ar/ BIER TOUR BARILOCHE: @beertourbariloche en Instagram DONACIONES PARA QUE QQ NO SE QUEDE SIN GASOLINA: PATREON: https://www.patreon.com/qqromero MERCADO PAGO (solo en Argentina): DONACIONES MENSUALES: • Harto del Sistema (donación mensual de $ 1.000) https://www.mercadopago.com/mla/debits/new?preapproval_plan_id=2c93808478f9313b01791ad142481733 • Furioso con el Sistema (donación mensual de $ 2.500) https://www.mercadopago.com/mla/debits/new?preapproval_plan_id=2c93808478f916c701791ad3d15317fb • ANTISISTEMISTA EXPLÍCITO! (donación mensual de $ 5.000) https://www.mercadopago.com/mla/debits/new?preapproval_plan_id=2c93808478efe20c01791ad51b4b1e62 DONACIONES POR ÚNICA VEZ: • Harto del Sistema (donación por única vez de $ 1.000) https://mpago.la/2ny298D • Furioso con el Sistema (donación por única vez de $ 2.500) https://mpago.la/138Ao16 • ANTISISTEMISTA EXPLÍCITO! (donación por única vez de $ 5.000) https://mpago.la/25Yi5eK QQ en Telegram: https://t.me/s/qqromero QQ en Instagram, Twitter y FBK: @qqromero QQ en Youtube: https://www.youtube.com/channel/UC6u77HkHsn10UBHVTMq2fkA

Dra. Karina Acevedo Whitehouse. 21/2/21 Quiero responder a los comentarios de aquellos que indican que no está bien calculado el NNT en la presentación. Lo aclaro porque, al igual que ellos, considero que es muy importante evitar generar confusión. Pueden consultar la veracidad de lo que dije y lo que aquí explico en cualquier libro de texto de Epidemiología; por ejemplo el de Burt Gertman (2013), Editorial Wiley-Blackwell, pero incluso en el de Leon Gordis que fue mencionado en los comentarios, y hasta en Wikipedia. Vamos por pasos: 1) El riesgo absoluto y el riesgo relativo hablan sobre tasas de ocurrencia de algo (en este caso, de la ocurrencia de COVID en los vacunados y los no vacunados), pero en el caso del riesgo absoluto se está tomando en cuenta qué tan frecuentemente ocurre (en el tiempo del estudio) ese padecimiento en la población bajo estudio. Efectivamente, como dice uno de los comentarios, este parámetro considera la incidencia (casos nuevos en el tiempo del estudio). ¡Y justo esto es importantísimo para entender el efecto protector de la vacuna, como explicaré a continuación! 2) Lo primero que tenemos que considerar es el que las farmacéuticas presenten solamente la disminución del riesgo relativo como la eficacia de la vacuna, y que no presenten en el reporte o publicación la reducción del riesgo absoluto (RRA). Este dato - RRA - es muy importante, porque permite poner en contexto la protección real que ofrece la vacuna a las personas cuando hay (como en este caso) una heterogeneidad en exposición y en riesgo (asociado a edad y condiciones concomitantes). Ese concepto es muy conocido en Epidemiología, y hay incluso publicaciones que hablan sobre el sesgo que ocasiona el que se presente únicamente la diferencia de riesgo relativo (DRR, que tiene a exagerar la protección real). Intenté explicar que no es que sea un error o una mentira el presentar la DRR como eficacia (de hecho, es una práctica muy común, porque suele magnificar la apreciación sobre el efecto de un fármaco), sino que está incompleta la información, y genera una sensación de seguridad sobre la protección que confiere la vacuna que no es real para toda la población. Me disculpo si no fue explicado claramente ese punto, que es crucial. 3) Si las farmacéuticas de las vacunas contra SARS-CoV-2 ya autorizadas por emergencia hubieran calculado la eficacia para cada grupo etario (y hubieran incluido justo la categoría de edad y personas con diabetes, hpertensión, etc, en quienes es más probable que haya COVID severo) la DRR y la RRA hubieran sido más parecidas, y la NNT (del cual hablo abajo) sería más baja, pero excluyeron estos grupos en su ensayo. En consecuencia, la ocurrencia de COVID es baja en el grupo que incluyeron (16/18 a 55/65 años, todos sanos) y eso lleva a esa disparidad entre el DRR y el RRA tan marcada. ¡Es una pena que no incluyeran a esos grupos! En particular siendo que son, después de los médicos, a los que ya han comenzado a vacunar. Claro, tampoco tenemos datos de seguridad para personas de más de 65 años (a excepción de unas pocas personas de 70 años en el estudio de Astrazeneca y Sputnik). 4) Ahora, el NNT (number needed to treat) se calcula con base en la reducción del riesgo absoluto. Un comentario indica que es 1/RRA. De aquí podría pensarse que me equivoqué por dos órdenes de magnitud (1.4 vs 141). Pero esto no es cierto. Si hablamos de frecuencia (o proporción) en Epidemiología, claro que el total de la población es 1, pero si lo expresamos en porcentaje, el total de la población es 100. Ambos cálculos dan el mismo valor, solo que se expresan de diferente manera. Veamos esto para frecuencias: El cálculo de la RRA para los datos de Pfizer, de acuerdo a la fórmula es: proporción de casos en la población placebo (0.0075) menos la proporción de casos en la proporción vacunada (0.0004). Al restarlo: 0.0071. De acuerdo a la fórmula NNT=1/RRA, lo que da NNT=140.84 (141). Si lo hago en porcentaje en vez de frecuencias (esto es lo que hice en la charla, pensando en que el público en general comprendería más fácilmente porcentajes que proporciones), tengo que multiplicar mis proporciones por 100 y ahora tengo que indicar que mi unidad es el 100%: NNT=100%/0.71%=140.84. En otras palabras, no es correcto hacerlo, como se sugiere en uno de los comentarios, mezclando porcentajes con frecuencias. En la siguiente página lo explican muy bien: https://www.cebm.ox.ac.uk/resources/e... Ahí se ve como cuando algo es muy poco frecuente en una población, el NNT se eleva mucho. Eso es exactamente lo que pasó con los ensayos de Pfizer y las demás vacunas. Hay una baja frecuencia de COVID en general (solo 168 casos entre los casi 22,000 placebos!) en el tiempo que duró el estudio (2 meses). Si hubieran incluido en su estudio a las personas de más riesgo, tendríamos otro resultado. Karina Acevedo W.