Var verkligen fler vaccinerade än ovaccinerade smittade i England?

Summering i punktform

  • I England vet man inte exakt hur många människor det finns i olika åldersgrupper. Olika uppskattningar ger väldigt stor skillnad i andelen ovaccinerade personer.
  • Använder du den uppskattning som troligen är mest nära verkligheten så visar datan att färre vaccinerade blir smittade.
  • Det är svårt att uppskatta vaccinernas effekt idag. Att endast titta på rapporterade fall för olika åldersgrupper är en av de sämre metoderna.
  • Det finns bättre sätt att studera vaccinernas effekt som visar på andra resultat än det som de enklare men osäkrare analyserna visar.

England har varit fantastiska på att följa pandemin i landet med mycket testning och analyser. De har också varit väldigt duktiga på att göra all informationen tillgänglig för allmänheten och forskare i andra länder.

Bland annat släpper deras hälsomyndighet, Public Health England (PHE), regelbundet en rapport som de kallar för ”COVID-19 vaccine weekly surveillance reports”. I september och ett par gånger efter det så har de här rapporterna dock använts på ett missvisande vis. I dessa rapporter kan du nämligen ser en graf som ser ut ungefär så här (1). Det är lite olika vecka till vecka men det ungefär det samma.

Det som gör att den här bilden delas friskt är för att den visar en högre förekomst av nya fall bland de som har fullvaccinerade jämfört med de som är ovaccinerade från åldersgruppen 40-49 och uppåt.

Precis innan de här graferna presenteras kan du dock bland annat läsa följande om statistiken som visas.

Det som grafen visar är bara ojusterat antal fall efter vaccinationsstatus. Det som inte kommer med i informationen är att England faktiskt inte riktigt vet hur många människor som bor i England i lite olika åldersgrupper.

Om vi till exempel tar åldersgruppen 40-49 år. I rapporten från PHE här ovanför har man använt sig av antalet personer som är skrivna hos en ”husläkare” eller liknande. Med den uppskattningen så finns det 8,1 miljoner människor i den åldern i England (2).

2011 så gjordes dock en folkräkning av ONS, Englands statistiska centralbyrå, och då fann man 7,1 personer i åldern 40-49 år (3).

Beroende på vilket tal du väljer att använda så får du alltså helt olika resultat för antalet ovaccinerade i en viss åldersgrupp. Så här förändras det beroende på vilken uppskattning du väljer att använda (4).

Vad du väljer att använda för nämnare här sen när du ska räkna ut antalet fall per 100 000 hos de ovaccinerade får en stor inverkan på resultatet.

Tar vi samma graf som i rapporten ovan och istället använder talen från ONS så blir resultatet så här.

Även den här grafen är fel egentligen. För talen från ONS är inte perfekta de heller. Reuters har en betydligt mer djupgående genomgång för den som är intresserad (5).

På grund av det här, och flera andra orsaker, så fungerar det helt enkelt inte att bara titta på rå data så här för att få ett precist värde över hur bra vaccinen skyddar mot infektion.

För att få ett svar på det behöver man göra andra typer av studier. Det är ju också precis det som stod i den där texten som kommer precis före graferna i rapporten.

Vilka metoder fungerar då bra för att uppskatta vaccinens effekt?

Att bara titta på antalet smittade/inlagda/döda som varit vaccinerade eller ovaccinerade är den mest grova metod som man kan använda. Som jag förklarat ovanför så kan den dock bli fel i fall man inte har koll på hur stora de två grupperna faktiskt är.

Men där är många andra problem med den datan. Ett problem som främst gäller antalet fall är att testviljan är olika i olika grupper i samhället. Det finns förvånandsvärt lite data på det här men i England har man i alla fall visat att personer som inte vaccinerat sig också är mindre benägna att testa sig vid symptom (6). Det här innebär att det troligen är fler fall som missas i den ovaccinerade gruppen. Det här gör att man då underskattar skyddet från vaccinen.

Ett annat närliggande problem här som även påverkar försök att uppskatta vaccinens effekt mot sjukhusinläggningar och dödsfall är att det är många infektioner som har missats under pandemin. Det innebär att det i gruppen ovaccinerade trots allt finns en hel del personer med immunitet. Då jämför vi skyddet från vaccinen med skyddet hos en blandad grupp med de helt utan immunitet och de med bra immunitet. Det leder också till en underskattning av vaccinens effekt.

I länder med hög vaccinationstäckning är det faktiskt fullt tänkbart att den är effekten med immunitet från tidigare infektioner i den ovaccinerade gruppen efterhand byggs upp så mycket så att vaccinens effekt kan verka vara 0%. Eller rent av negativt i fall man inte delar upp grupperna tillräckligt mycket efter ålder.

Skillnaden i ålder och allmänhälsa mellan grupperna är också en faktor som man behöver justera för men som ofta glöms bort när det presenteras stora breda kategorier. Som exempel här kan vi ta svensk statistik som Socialstyrelsen presenterar på sin sida (7). Den här statistiken uppdateras varje vecka så talen kommer inte stämma exakt med det jag visar här nu senare men principen är den samma.

Så här så åldersfördelningen ut när det gäller sjukhusinläggningar under fem veckor i oktober och november. Detta är i absoluta tal och tar inte hänsyn till att gruppen vaccinerade är mycket större (8).

Det du tydligt kan se här är att de vaccinerade som läggs in på sjukhus är mycket äldre än de ovaccinerade som läggs in på sjukhus. Risken att hamna på sjukhus med covid-19 är väldigt mycket högre för äldre från början så skulle du bara summera sjukhusinläggningarna här utan att ta hänsyn till ålder så skulle du få väldigt missvisande data.

Det bästa sättet att presentera sådan är data är att dela in det i åldersgrupper och sedan presentera det per 100 000 personer. Då ser den svenska datan ut så här när det gäller risken för vaccinerade vs ovaccinerade att hamna på sjukhus med covid-19 (8).

Inte ens den här jämförelsen är dock helt rättvis eftersom gruppen ovaccinerade faktiskt också tenderar att vara friskare än gruppen vaccinerade. Här har du indelningen efter hur många som har inga riskfaktorer eller mer än 2 riskfaktorer bland ovaccinerade och vaccinerade.

Det bästa testet för vaccineffekt är RCT-studier

Det överlägset bästa sättet att testa vaccinens effekt är så kallade RCT-studier där man slumpmässigt delar in människor i två grupper där den enda gruppen får vaccin och den andra gruppen får en placebo. Då kommer man tillrätta med alla problem här ovanför.

Det här är dock ingen metod som är etiskt okej att använda sig av idag då man skulle riskera hälsan hos de som får en placebo. Däremot kan man använda den här metoden för att se om 3 doser är bättre än 2 eller om en vissa kombination av olika vaccin är bättre än bara en typ osv.

Det näst bästa är regelbundna tester i befolkningen

Då RCT studier inte är möjligt så är det näst bästa att ta grupper där alla är ganska lika varandra och så testar men dem regelbundet oavsett om de har symptom eller inte. Även det här är förklarat i rapporten från PHE.

Datan som anges för vaccinens effekt här ovanför är tyvärr inaktuella. Idag dominerar Omicron och effekten från 2 doser vaccin är då betydligt lägre när det gäller att undvika infektion. Det samlas fortfarande in data här så hur stor effekt som kvarstår är fortfarande oklart.

Smittspårningsstudier kan också vara användbara

Ytterligare en typ av studie kan vara användbar för att uppskatta vaccinens effekt på risken att bli smittad och det är smittspårningsstudier.

Till exempel kan man undersöka hur många nära kontakter som blir smittade beroende på de här kontakternas vaccinationsstatus. Ett vanligt upplägg här är att man tittar på kontakter inom ett hushåll. På så vis kommer man ifrån lite av skillnaden i testvilja, beteende och liknande som annars kan finnas mellan vaccinerade och ovaccinerade.

Du kan till exempel undersöka frågan om lika många smittas i ett hushåll där alla är vaccinerade jämfört med ett hushåll där ingen är vaccinerad? Är det skillnad på hur många som smittas i fall personen som blivit smittad är vaccinerad före eller inte? Flera sådana frågor kan man få ett svar på med den här typen av studieupplägg.


Uppskattade du den här artikeln?

Allt som jag skriver på den här sidan och mina sociala medier är gratis för alla, men tar så klart av min tid. Så om du uppskattar det jag gör så kan du stödja mig lite så jag kan lägga mer tid på att skriva och dela intressanta saker genom att bli medlem på min Patreon.

Dela den här artikeln på…


Har du någon fråga eller kommentar på det du precis läst?

Jag uppskattar verkligen om det kommer frågor och kritik i kommentarsfältet som finns här under. Det är öppet för alla men första gången du kommenterar så läggs kommentaren för granskning innan jag släpper igenom dem. På så sätt slipper vi alla personer som inte vill diskutera utan bara spamma.

Är det frågor som jag märker blir återkommande under samma inlägg eller flera olika inlägg så lägger jag till dem i en FAQ i slutet på varje inlägg med.

3 kommentarer

Lämna en kommentar

Din e-postadress kommer inte publiceras.