Titulos nada despreciables. pero no del area especifica donde da esa conferencia... y menos para desacreditar sin evidencias todo el bagaje de conocimiento cientifico hasta la fecha en inmunologia.
ACLARANDO: si, actualemtne se dedica a investigacion de zoonosis (infecciones de animales que pasan al hombre).
Como siempre, el problema no es que contradiga lo establecido actualmente en inmunologia(ciencia), sino que lo diga sin evidencias, y aun mas, contradiciendo sus propios articulos cientificos (en colaboracion)...
Vamos, Newton contradijo la ciencia de su momento
Pasteur contradijo la ciencia de su momento
Galileo contradijo la ciencia de su momento
Hipatia contradijo la ciencia de su momento
Faraday contradijo la ciencia de su momento
Lavoisiere a quien (que) creen que contradijo...
y asi podemos seguir at nauseam... pero recuerden, aportaron las evidencias necesarias para el reconocimietno de sus descubrimientos, aunque tarde fueron reconocidos (como el caso de Ignaz Semmelweis).
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Del video:
El conocimiento como remedio contra el miedo.
"Las vacunas contra SARS-Cov2"
Han censurado algunos videos de la Dra. Acevedo y otros que hemos compartido en este canal y nos sancionarán quitándonos este canal. Acabamos de abrir un canal de Tg:
https://t.me/akashacomunidad para seguir compartiendo información relevante.
@Akasha Comunidad
Dra. Karina Acevedo Whitehouse.
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.
Karina Acevedo W.
Si Lucifer fue capaz de incitar una rebelión en el cielo, eso significa celos, envidia y violencia en el cielo pese a prometerte un paraíso perfecto
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