Novedades sobre el Covid

Resumen
Los estudios no aleatorios que evalúan la eficacia de la vacuna covid-19 deben tener en cuenta múltiples factores que pueden generar estimaciones espurias por la presencia de sesgo o porque realmente modifican la eficacia. Entre ellos se encuentran la inmunidad preexistente, la clasificación errónea de la vacunación, las diferencias de exposición, las pruebas diagnósticas, los factores de confusión relacionados con el riesgo de la enfermedad, la decisión de hospitalizar a un paciente, las diferencias en el uso del tratamiento y la atribución de la muerte. Es útil separar el impacto de cada factor: la decisión de hospitalizar, las diferencias en el uso del tratamiento y la atribución de la muerte.

Para mejorar las estimaciones de efectividad de la vacuna se pueden mejorar los registros de ensayos clínicos y los planes de análisis; compartir los datos brutos y los códigos, así como la información confiable que se haya recopilado sobre el tema; hacer una evaluación ciega de los resultados, por ejemplo las causas de muerte; utilizar la mejor información en los estudios apareados, análisis multivariados, análisis de propensión, y otros modelos; siempre que sea posible hacer ensayos clínicos aleatorios para responder preguntas como por ejemplo, las dosis de refuerzo o la eficacia comparativa de diferentes estrategias de vacunación; la realización de meta-análisis sobre la eficacia de las vacunas; mejorar comunicación aportando medidas absolutas y relativas de la reducción del riesgo y los grados de incertidumbre; y evitar la exageración al comunicar los resultados a la población en general.

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