Фото: Unsplash.com
Риск смерти от всех причин в следующем после перенесенной тяжелой формы ковида году увеличивается более чем в 2 раза по сравнению с теми, кто не болел вообще или перенес болезнь в легкой форме. Об этом говорит исследование ученых из Университета Флориды, опубликованное на днях в журнале Frontiers in Medicine. Основной его вывод — перенесенный ковид так или иначе вредит здоровью в долгосрочной перспективе, это в очередной раз доказывает важность вакцинации.
При этом следует учесть, что и без того повышенный риск был еще выше у пациентов моложе 65 лет. Только 20% смертей спустя год после тяжелого ковида были вызваны типичными коронавирусными осложнениями (например, дыхательной недостаточностью). Сегодня, когда почти все случаи госпитализации с ковидом могут быть предотвращены, это исследование указывает на важное и не изученное многими последствие болезни, считают авторы исследования.
Была такая шутка с доказательством, что число 5040 делится на все числа меньше 50. На 2;3;4;5; - делятся. Возьмем еще несколько следующих цифр (6,7,8, 9, 10) - делится; возьмем еще несколько случайных цифр (12,14, 15; 25;28; 35; 36; 42 и 48) и убедимся, что делится. Отсюда мы можем сделать вывод, что наша гипотеза подтвердилась. Многие нынешние научные статьи столь же доказательны.
Остается только ждать, что медицина со временем с этой чумой XXI века справится. А мы, как это ни печально, когда-то умрем. Все-таки хочется остаток лет прожить без карантинов, масок и кодов.
Спасибо за перевод
Денис, наверно, нужно было указать, что в исследовании учитываются другие факторы, влияющие на продолжительность жизни: возраст, пол, раса и коморбидность. Это придаёт больше веса выводу о возможной причинно-следственной связи между перенесённым ковидом и смертностью.
И всё же исследование не вполне качественное. Они учитывают коморбидность в виде Charlson Index, в котором известные факторы риска тяжёлого ковида (например, диабет) учитываются наравне с другими факторами, которые не являются факторами риска тяжёлого течения ковида (например, слабоумие). А такой фактор, как ожирение, не учитывается вовсе. Поэтому они не отвязались от confounding factors которые являются причиной и тяжёлого ковида, и повышенной фатальности.
Совершенно не хочется обсуждать вывод. Но о самой методике хочется пару слов сказать.
А насколько статистически значимы все цифры? Ведь разговор идет всего о 178 людях с тяжелой формой и 246 с легкой. Сколько из них умерли? Эти цифры даже не называются, потому что если окажется, например, 4 и 2, то всем будет все понятно. А порядок, скорее, именно такой. А при такой выборке еще и пытаться оценить распределение вреда по возрастам просто смехотворно.
С моей точки зрения, это - не наука.
Хоть статистика и имеет дело со случайностями, это раздел математики. Там не только вычисляются средние значения но и оценивается, насколько результаты достоверны. И для достоверности числа должны быть большими.
Если вам интересно, посмотрите оригинал статьи, там даётся CI (Credible Interval, доверительный интервал).
Вот табличка:
https://www.frontiersin.org/files/Articles/778434/fmed-08-778434-HTML-r1/image_m/fmed-08-778434-t003.jpg
По количеству умерших: в группе тяжёлых из 178 в течение года умерло больше половины, в группе средней тяжести из 246 умерло больше 15%.
Да, стыдно, что источник не посмотрел. Но, как тут уже отметили, почитав его хочется задать еще больше вопросов. Выборка странная, в больницу с ковидом у них попало больше трети заболевших, смертность не болевших не лезет ни в какие ворота. Тяжелыми считаются все случаи госпитализации, ну а если в больницу не попал, то вероятность умереть ниже, чем у тех, кто не болел вообще.
вот эти цифры по смертности и вызывают больше всего вопросов. например, базовая (not-adjusted) смертность по no-covid группе даже выше, чем по mild-covid. около 20%. это как вообще, нормально для Флориды, что каждый 5й, умирает в течение года?
Да, выборка странная, критерии странные, методика странная. Ну и результаты с выводами соответствующие.
Интересно - а какие цифры Вам показались бы достаточными?
.
Вот, например, если человек 10 раз бросил монетку, и все 10 раз выпал герб - Вы поверите, что монетка повреждена? Скажете - подумаешь, каких-то 10 раз? А между тем, вероятность такого события - меньше 0.001. То есть это почти невероятно.
.
Что касается количества умерших (от разных причин) после перенесенного тяжелого Ковида, то лёгкое арифметическое упражнение (желательно с калькулятором) показывает, что, исходя из приведенных в статье данных, таких было не 2 и не 4, а более восьмидесяти. Все равно недостаточно?
.
Ну тогда да, сдаюсь (вместе с автором статьи и авторами исследования). Видимо, им надо было обследовать миллионов десять? Потратив на это лет двадцать...😎
Алексей, я умею считать вероятности, даже в более сложных случаях. Виноват, первоисточник не прочел. Но выше уже отметил (и не только я), что и в нем полно странностей. И в любом случае, выборки не достаточно. Про монетку - а вот если герб выпадет 7 раз из 10 - то что можно сказать?
Это не математика, это психология, заставьте ученных что то искать и они действительно найдут, пример с исследованием паранормальных способностей в СССР, да и в США тоже, насколько убедительно исследование, чем болели люди до этого, откуда вообще статья?! Прочитайте книгу Дурная кровь, про стартап с кремнёвой долины, как там делались исследования, как брались анализы....пока складывается впечатление, что это выгодно фарм индустрии, правительствам, но никак не обычным людям....
У Вас очень странные представления об учёных. Вы хоть одного знаете лично?
Согласен с Алексеем.
По собственному опыту, 99% ученых, по крайней мере в США и Великобритании (с Китаем и Японией говорят не все так просто), честны и объективны. Испортить свою репутацию, и стать изгоем - это дело 10 минут. Восстановить репутацию - дело многих лет, или вовсе невозможно. Знаю много примеров, когда знакомые отзывали уже принятые статьи в журналах уровня Nature-Sciеnce-Cell, несмотря за жесточайшее соревнование за финансирование. Приведенная выше статья из академического Университета Флориды. В Front. Med. достаточно хорошее peer-review, совсем дерьмо не должно проскочить.
Насчет biotech не скажу. Там другие правила игры. Даже при потере репутации можно отхватить супер бонус, или спуститься в свое ранчо на золотом парашюте. Но тоже не думаю, что это обычная практика.
Алекс, не все так просто среди ученых, они тоже люди. К сожалению, качество статей в последнее время быстро падает, об этом есть много исследований. Но и при стопроцентной добросовестности предвзятость влияет на результат. Не зря для проверки лекарств про то, что плацебо, не знают не только больные, но и врачи. Из яркого примера могу привести давний случай, как в одной лаборатории вдруг "открыли" холодный термоядерный синтез. В двух следующих исследованиях эти результаты подтвердили! А ведь это был несложный физический эксперимент. Явно желаемое искренне выдавали за действительное. И никто в результате изгоем не стал.
Спасибо, Денис! Очень важное и полезное исследование...
очередная путаница correlation (совпадения) и causation (причинно-следственная связь). люди, у которых ковид протекает в более тяжелой форме, скорее всего уже имеют проблемы со здоровьем (н.гипертония). так что у них и без ковида риск умереть в любой год выше, чем у относительно здоровых людей. приписывать эту повышенную вероятность только ковиду - очевидная манипуляция (сложно поверить, что серьезные ученые могут совершать такие "школьные" ошибки дизайна исследования)
Мне тоже так вначале показалось, но если посмотреть оригинал статьи, то видно, что они учитывают коморбидность и возраст. Хотя это не исключает какие-то латентные заболевания.
Да, в Вашем возражении что-то есть. Но непонятно, как авторы исследования могли исключить совпадение. Изучить медицинские данные за несколько лет у всех 13 638 человек? Вряд ли это возможно физически. Не говоря уже о "медицинской тайне"...
> Но непонятно, как авторы исследования могли исключить совпадение.
Не так уж и сложно это делается, если есть желание. Создаётся модель, в которой учитываются confounding factors, анализируется, и выясняется OR (odds ratio) с учётом этих факторов. Подозреваю, с учётом всех мешающих факторов никакого увеличения риска не было бы.
UPD: пардон, посмотрел оригинал, там учитываются возраст, пол, раса и Charlson comorbidity index. Хотя это всё же может не учитывать ранее не выявленные хронические заболевания - и это уже действительно трудно исключить.
М.б. здесь вкралась ошибка: "Для пациентов в возрасте до 65 лет цифры такие: в 3,3 раза выше по сравнению со здоровыми и в 2,8 раза — если сравнить с пациентами с легкими симптомами."? Исходя из контекста должно быть: для пациентов в возрасте СТАРШЕ 65 лет.
Я тоже так подумал, но он дважды указал именно "до 65". Возможно, это связано со стрессом и нагрузками при постковидной гипоксиии. Альвеолоциты второго типа
вообще не понятно как восстанавливаются, поскольку сами служат прогениторами
для восстановления альвеолоцитов первого типа...
Мне тоже сначала так показалось, но на самом деле там логика такая: если вы старше 65-ти, то риск смерти у вас и так вполне ощутимый, так что ковид не так сильно его увеличивает, как у молодых, у которых так-то вообще всё было безоблачно.
ошибки нет