Bár normális körülmények között nem gondolnám, hogy külön kellene beszélnem arról, hogy ha valami hatásosan megelőz egy betegséget, és közben biztonságos, mindezeket pedig állandó, stabil minőséggel produkálja, akkor azt miért előnyös alkalmazni – de a védőoltás-ellenesek egyes állításainak fényében erre is muszáj kitérni.

Halálozások

A védőoltás-ellenesek egy gyakori érve, hogy a fejlett világban manapság már kevesen halnak bele a védőoltással-megelőzhető fertőző betegségekbe. Ez tény (az én fejtegetéseim alapján érthető az is, hogy miért van így), de mégis, milyen beteg gondolkodásmód kell ahhoz, hogy valaki ebből azt szűrje le, hogy nincs is védőoltásokra szükség?! Amikor valaki azt mondja, hogy "de hát ebbe manapság kevesen halnak bele", amikor halálozásokról hoz számokat érvként arra, hogy ezek nem is veszélyes betegségek, vagy arra, hogy a védőoltásoknak nem is volt nagy hatásuk – ez utóbbival mondjuk más baj van – akkor lényegében azt mondja, hogy az nem számít, hogy egy gyerek mennyi fájdalmat él át, esetleg vakul meg, bénul le, vagy szenved agykárosodást, ez mind smafu, mert "kevesen halnak bele"...

Nem beszélve pár további dologról, amit a következőkben részletesen is ki fogok fejteni.

Szövődmények veszélye

Azt esetleg el tudom fogadni, ha valaki azt mondja, hogy egy szövődménymentes kanyaró átvészelése nem nagy kaland, miért kell belőle ügyet csinálni, de a probléma az, hogy nem lehet tudni előre, hogy melyik kanyaró fog komplikációkkal járni (és ennek megfelelően semmit nem is lehet tenni azért, hogy e komplikációk fellépésének az esélyét csökkentsük). Márpedig amellett valószínűleg már senki nem érvelne, hogy egy tüdőgyulladás átélése sem nagy kaland, és miért kell belőle ügyet csinálni,  vagy hogy egy agyvelőgyulladás átvészelése az intenzíven nem nagy kaland, és miért kell belőle ügyet csinálni... Pedig a legfrissebb európai adatok szerint (2011,  sajnos a későbbiekre még nincs ilyen részletezettségű statisztika) 1 482 tüdőgyulladásos komplikáció fordult elő a 30 264 kanyarós esetből, ami 4,9%-os arányt jelent. Egyszerűbben megfogalmazva: minden 20 kanyarósból 1-nek tüdőgyulladása is lesz. Persze a "de hát ebbe szinte senki nem hal manapság bele" védőoltás-elleneseknek ez nem számít. Mint ahogy az sem, hogy 100-ból 1 középfül-gyulladást, 1000-ből 1 pedig agyvelőgyulladást kap a kanyaró szövődményeként...

Szenvedés és fájdalom megelőzése

Bizonyos értelemben ez a talán legvisszataszítóbb pontja számomra az egész védőoltás-ellenes álláspontnak. Mondom ezt annak ellenére, hogy az ő szemszögükből nézve tökéletesen logikus amit tesznek: ha ilyen hazugságokat akarok elhitetni az emberekkel, akkor egyrészről le kell tagadni a védőoltások hatásosságát, nem létező mellékhatásokat kell kitalálni és a létezőket felnagyítani stb. stb., másrészről bagatellizálni kell azon betegségek veszélyeit, amit megelőznek. Próbálják a védőoltással megelőzhető betegségeket "ártalmatlan gyermekbetegség"-ként feltüntetni, melyek legfeljebb annyit okoznak, hogy a gyerekek egy-két napig kevesebbet mosolyognak, aztán minden megy a régi kerékvágásban. A valóságban azonban egy sor védőoltással megelőzhető betegség egyáltalán nem "ártalmatlan" kis gyerekbetegség. Nem akarok túl nagy melodrámát kreálni, úgyhogy csak egyetlen példát hoznék a védőoltás-ellenesek egyik "ártalmatlan gyermekbetegségére", a pertussist:

Ez az, ami ellen az oltás véd... és ami visszatérne nem pusztán akkor, ha abbahagynánk a vakcinációt, de már akkor is, ha túl sok oltatlan lenne közöttünk.

Aki szerint ez "ártalmatlan gyermekbetegség", és ellene azért nem szükséges tenni, mer "ma már nem halnak sokan bele" (most jóindulatúlag tételezzük fel, hogy a videón látott gyermekek közül mindenki túléli), az szerintem nem normális.

Egészségügyi ellátórendszer tehermentesítése

Egy kanyarós megbetegedés, bármilyen ártalmatlan és szövődménymentes lefutású is, igénybe veszi az egészségügyi rendszert. A szülő nem tudja mi a baja a gyereknek, elviszi a háziorvoshoz. Ebben az esetben ugyan csak a háziorvos terhelődik, de a valóságban minden bizonnyal a háziorvos majd mintát vesz, laborvizsgálatot kér, azaz további egészségügyi erőforrásokra is szükség lesz. De ezzel még nincs vége: kell egy-másfél-két hét, mire a beteg meggyógyul, ez alatt jó eséllyel még egyszer-kétszer meg kell látogatni legalább a háziorvost. Összességében tehát minimum két-három vizittel és egy laborvizsgálattal számolhatunk, pedig a gyermeknek még tulajdonképpen semmi baja nem volt a "sima" kanyarón túl. De mi van, ha netán tüdőgyulladással szövődik a kanyaró? (Ez nagyon nem irreális feltevés, ld. a szövődményeknél.) További látogatások, további vizsgálatok, sőt, szakorvosi konzultációk megrendelése. És akkor még nem beszéltünk arról, hogy az mennyi egészségügyi kapacitást igényel, ha netán középfül-gyulladása vagy épp agyvelőgyulladása lesz a gyereknek, különösen, ha kórházba kerül, különösen, ha úgy dönt, hogy nekiáll meghalni a kanyaróban. De még csak ha a néhány háziorvosi vizitre is gondolunk, hogy ne a szélsőséges esetek említsük: biztos, hogy a magyar egészségügyi rendszer jelenlegi állapotában minden probléma nélkül kezelhető lenne néhány ezerszer két-három(-négy stb.) plusz sorbanálló a háziorvosoknál...? (Természetesen időben, és a háziorvosok között térben koncentrálódva.)

Nemzetgazdasági megfontolások

Egy szövődménymentes kanyaró nagyjából 10 napig tart. Ha most szűken azt feltételezzük, hogy a gyermekkel a szülő szigorúan csak ennyi ideig marad otthon, hogy csak az egyik szülő marad otthon, és, hogy a 10 napba még egy hétvége is beleesik, akkor azt kapjuk, hogy minimum 8 \(\cdot\) 8 = 64 kiesett munkaórát jelent egyetlen kanyarós megbetegedés. Franciaországban 2011-ben 15 206 kanyarós eset volt, ez tehát kb. 64 \(\cdot\) 15 000 = 960 ezer, azaz kereken 1 millió munkaóra kiesés (egyetlen évben). Lehet számolni. (Franciaországban a havi nettó átlagfizetés alapján 1 munkaóra kb. 50 eurót ér.)

Ehhez jön a megerősítés céljából laborba küldött eseteknél (ez Franciaországban kb. 50%!) a szerológiai vizsgálat – nagyon nem elhanyagolható – költsége, továbbá a háziorvos és asszisztense munkájának az ára. És akkor most még kivétel nélkül mindenki szövődménymentes kanyarós volt, senki nem maradt egyetlen nappal sem tovább otthon tüdőgyulladás, középfülgyulladás stb. miatt. Ez csak hagyján: azzal sem számoltunk, hogy a szövődményeseknél már nem elég, hogy ránéz kétszer a háziorvos, különben meg fekszik otthon – további diagnosztikai vizsgálatokra, gyógyszerekre, még rosszabb esetben kórházi befektetésre van szükség, legrosszabb esetben intenzív osztály, ahol minden nap egy vagyon stb.

Ráadásul a kanyaró tipikusan 40 fok feletti lázzal, heves köhögéssel jár még a kiütések előtt is, így szinte törvényszerű, hogy valamilyen antibiotikumot rendelnek. Ezután jön a kiütés, amire meg néha allergia elleni szereket írnak. Tehát a kötelező lázcsillapítókhoz még viszonylag drága, és többnyire teljesen feleslegesen alkalmazott kezelések is társulnak.

Multiplikatív hatások veszélyei

Mind az egészségügyi, mind a gazdasági szempontoknál elmondható, hogy a fentiekben csak a direkt hatásokat vettük figyelembe, az esetleges indirekt hatásokat még nem is. Pedig ezek sem feltétlenül elhanyagolhatóak.

Mindkét esetben aránylag könnyen megérhető, hogy miről van szó. Amikor a gazdasági hatásokról beszéltünk, akkor például figyelembe vettük, hogy mekkora költséggel jár, hogy az anya nem ment el dolgozni. (Ez a direkt hatás.) Azzal azonban már nem számoltunk, hogy így a munkatársaira több feladat marad, emiatt fáradtabbak lesznek, többet hibáznak, kapkodnak stb. (Egy ezerfős vállalatnál ennek nyilván nincs sok jelentősége, de egy néhány fősnél nagyon is számíthat.) Természetesen pici a valószínűsége, hogy emiatt marad le a cég egy megrendelésről, kényszerül kártérítésre stb., de ha mégis, akkor annak nagy a költsége – precíz vizsgálatban tehát ezt is figyelembe kellene venni. Nem beszélve arról, hogy a járványok térben koncentrálódnak, így ha egy munkatárs kiesik, akkor már sokkal nagyobb a (feltételes) valószínűsége, hogy egy második, vagy harmadik is, hiszen tipikus, hogy egy vállalat munkavállalói is térben közeli helyekről járnak be dolgozni.

Hasonlókat lehet elmondani az egészségügyi rendszerre rakott terhelésről is. Az, hogy kiszámoltuk a háziorvos munkaidejét, még csak a direkt hatás volt. Nem számoltunk azonban azzal, hogy a hirtelen sok plusz-munka miatt az orvos fáradtabb lesz, nagyobb valószínűséggel rontja el a többi páciens diagnosztizálását, kezelését stb. (Ilyen szempontból is fontos a térbeli csoportosulása a betegségeknek, azaz, hogy a terhek közel sem egyenletesen fognak megoszlani a háziorvosok között.) Hasonlóképp, amíg arról van szó, hogy be kell fektetni plusz 1 embert egy kórházba, ahol egyébként 100 szabad ágy van, addig joggal számolunk csak ennek a közvetlen költségeivel, de ha hirtelen beindul egy járvány, ami miatt már 101 embert kellene befektetni, az rossz esetben olyan folyamatokat is elindíthat, amik nagyon kis valószínűséggel ugyan, de szó szerint katasztrofális következményekkel járhatnak. Emiatt viszont a "nagyon kis valószínűség" is aggasztó lehet.

Azt tehát, hogy mennyire szükségesek a védőoltások, a fentiek egészének figyelembevételével kell értékelni.

Ez a bejegyzés (egy jelentős bővítéssel kiegészülve) átkerült az új És a maradék... című írásba.

• Tartalomjegyzék gyanánt
• Biztonság
• Veszélyes összetevők
• Formaldehid

Azért kezdem ezzel a "mérgező anyagok az oltásban" részt, mert az ilyenekkel való riogatásnak számos aspektusára tökéletes példa a formaldehid. Ijesztő a neve (az emberek többségének halványan dereng, hogy valami veszélyes dolog), jól meg lehet döbbenteni mindenkit azzal, hogy ilyen van egyes oltásokban.

Vágjunk bele: most akkor van formaldehid egyes oltásokban? A válasz az, hogy elméleti szempontból "igen", de minden gyakorlati szempontból "nem". Bizonyos oltásoknál, például a DTaP-IPV-Hib vakcinánál az előállítás egyik lépése, hogy formaldehiddel inaktiválják a polio vírust, illetve alakítják a diftéria és tetanusz veszélyes toxinjait ártalmatlan toxoidokká. Tehát természetesen senki nem rak semmilyen céllal direkt formaldehidet az oltásba, de nem lehet tökéletesen kizárni, hogy valamennyi visszamarad az oltásban.

Pontosan meg sem lehet mondani, hogy mennyi, mert az analitikai kimutathatóság határán van – az említett DTaP-IPV-Hib oltásnál csak annyi mondható biztosan, hogy nem több mint 0,1 mg.

És itt jön a 'sola dosis facit venenum' elve. Ha ugyanis valaki erre azt akarná mondani, hogy "na jó, de ha nagyobb mennyiségben szerinted is mérgező, akkor a 0,1 mg is bajt okozhat", akkor felhívnám a figyelmet, hogy az összehasonlítás kedvéért: a tejben kilogrammonként 0,3-3,3 mg formaldehid van, az almában 1,7-22,3, a körtében 6,0-38,7, a kenyérben elkészítéstől függően 1,7-10,2, a sárgarépában 0,3-10, a hagymában 13,3-26,3, a nyers húsban 0,7-5,7, a füstölt sonkában 224-267. Egyszerűbben megfogalmazva: egyetlen szem almában (10 mg/kg-mal és 100 g-os almával számolva) annyi formaldehid van, mint 10 (!) DTaP-IPV-Hib védőoltásban. 100 ml anyatejben annyi, mint 3 védőoltásban...

(A szájon át bevitt formaldehid ráadásul bizonyos szempontból még rosszabb is, mert az oltással bevitt formaldehid egy része azelőtt lebomlik, mielőtt egyáltalán elérné a keringést, ezzel szemben a szájon át bevitt formaldehid biohasznosulása közel 100%, tehát szinte az egész mennyiség megjelenik a szisztémás keringésben.)

Egy szó mint száz, ha valaki aggódik az oltásban lévő 0,1 mg formaldehid miatt, akkor iktassa ki az étrendjéből a tejet, a kenyeret, gyümölcsöket, a zöldséget, a húsokat és a gombát is. Érzésem szerint ennek nagyobb lesz az egészségügyi kockázata...

Ez egy jó példa arra, hogy honnan tudhatjuk – mindenféle hivatalos limitre való hivatkozás nélkül! –, hogy a (maximum) 0,1 mg formaldehidtől senkinek nem lesz semmi baja. Jó példa a védőoltás-ellenesek manipulációira is: persze, formálisan lehet olyat írni, hogy "mérgező vegyszer a védőoltásokban!", de akkor ezzel az erővel azt is lehetne írni, hogy "mérgező vegyszer az almákban!", vagy "mérgező vegyszer az anyatejben!" – pontosan ugyanannyira jogosak ezek. (Sőt.) Érdekes, ez utóbbiakat viszont ennek ellenére sem mondják.

De ezzel még nincs vége! Hogy mennyire csak műbalhé az egész, azt az is szépen mutatja, hogy a védőoltásban lévő formaldehid nem csak a természetes expozícióhoz képest elenyésző, de a szervezetben termelt mennyiséghez képest is. Igen, az emberi szervezet maga is termel formaldehidet (bizonyos fehérjék és nukleinsavak szintézisében köztitermék). Ennek következtében a vér normális formaldehid-koncentrációja kb. 2,5 mg/l, például egy 5 kg-os csecsemő vérében 1,1-1,2 mg formaldehid kering. Ennyi formaldehid több mint egy tucat DTaP-IPV-Hib védőoltásban van összesen, másképp megfogalmazva: egy DTaP-IPV-Hib védőoltás beadása összesen annyit tesz (még ha 100%-os szisztémás keringésbe jutással számolunk is!), hogy a teljesen természetes 1,1-1,2 mg-ot rövid időre megemeli 1,2-1,3-ra – jól látható, hogy ez az emelkedés összemérhető azzal, mint amennyi természetes ingadozás van a normális formaldehid-szintben...

Hogy még egy szempontból megvilágítsam: a formaldehid szervezet által történő saját termelésének az üteme kb. 0,0025 mg/l vér/nap. Ez azt jelenti, hogy egy ember szervezete már csecsemőkorában is kb. három havonta – később még gyorsabban – megtermel annyi formaldehidet, mint amennyi az egész életében összesen ötször megkapott védőoltásokban van. Persze ez utóbbi a veszélyes...

Íme, így néz ki a védőoltás-ellenesek egyik "mérgező vegyszerek az oltásban" állítása, ha közelebbről megvizsgáljuk.

Ez a bejegyzés (jelentősen kibővítve, és több másikkal egybeszerkesztve) átkerült a Konkrét gyanúsítások II: Autizmus című írásba.

Ez csak egy mellékzönge a tiomerzál és autizmus, illetve az MMR-oltás és autizmus ügyben, de talán érdemes rá kitérni. Védőoltás-ellenesek szoktak néha arra hivatkozni, hogy amerikai bíróság is hozott olyan ítéletet, miszerint a tiomerzál-tartalmú oltások autizmust okozhatnak. (Viccesebb formában: az "amerikai kormány beismerte, hogy...", mintha legalábbis az amerikai bíróságok hivatalosan és deklaráltan az amerikai kormány álláspontját képviselnék ítéleteikben... Na mindegy, a védőoltás-ellenesek esetén sajnos ezzel a színvonallal van dolgunk.) Előrebocsátom, hogy a kérdést totálisan irrelevánsnak gondolom (emiatt az se nagyon zavarna, ha tényleg igaz lenne), hiszen ez egy tudományos kérdés, amiben a tudománynak kell döntenie, nem az amerikai bíróságnak. (Különben mi lesz a következő: "a német bíróság szerint nem igaz a Pitagorasz-tétel", de "egy svájci bíróság kimondta ítéletében, hogy igaz a Pitagorasz-tétel"...?) Én tehát, összhangban azzal, amit tudtommal a magyar jogrend is mond erről, ezt a kérdést a tudomány világába utalnám, és nem gondolom, hogy tudományos kérdéseket bírósági ítéletekben kell (illetve lehet) eldönteni. Ennek ellenére foglalkozok a történet hátterével, ha másért nem is, de az általános célom, a védőoltás-ellenesek hazugságai mögötti valóság megmutatása érdekében.

Tehát, történetünk alanya egy Hannah Poling nevű kislány, aki autista lett, és szülei úgy gondolták, hogy ennek a korábban megkapott – tiomerzál tartalmú – oltások az okai. Ezért bírósághoz fordultak. A védőoltás-ellenesek ezen a ponton szokták annyival befejezni a történetet, hogy "és a bíróság igazat is adott nekik, itt a vége, fuss el véle".

Nos, nincs itt a vége. A helyzet ugyanis az, hogy a történet ilyen összefoglalásából "véletlenül" "kimarad" az az "apróság", hogy Hannah Polling kifejezetten arra tekintettel kapott kártérítést, hogy egy hihetetlenül ritka enzim-defektusban, egyfajta mitokondriális betegségben szenved. (A bíróság álláspontja szerint ebben az esetben okozhatta a vakcina Polling betegségét, ami egyébként közvetlenül az encephalopathia, nem is az autizmus. A legtöbb szakértő szerint ez nem így van, mellesleg eldönthetetlen, hogy a vakcina exacerbálta a betegségét, vagy valami más, mondjuk a sorozatos otitis-ei, amit persze a védőoltás-ellenesek nem szoktak emlegetni... De igazából mindegy is, a kérdés népegészségügyi jelentősége ugyanis nulla: abból az enzimdefektusból, amiben Hannah szenvedett, az egész világon összesen 4 (azaz négy) ismert eset fordult elő. Megjegyzem: ha valami csoda folytán kiderül a mitokondriális betegsége az oltás előtt, az se változtatott volna a helyzeten, sőt, épp ellenkezőleg: a mitokondriális betegségben szenvedőknél kiemelten fontos, hogy minden védőoltást időben megkapjanak, hiszen rájuk nézve különösen kockázatos bármilyen fertőző betegség, mert a magas láz exacerbálhatja a betegségüket.) Azonban a bírósági döntés (amint annak idején azt hangsúlyozták is, bár a védőoltás-ellenesek ezt "véletlenül" "el szokták felejteni" megemlíteni) semmit nem mond a betegek azon kb. 99,99999%-ról, akik nem szenvednek mitokondriális betegségben. Ezek a perek 2008-ban, amikor ez az ítélet megszületett, még folyamatban voltak.

Hogy lelőjem a poént: 2009. február 12-én a bíróság mindhárom, a kérdésben folyamatban lévő próbaperben (Michelle Cedillo, William Hazelhurst, Colten Snyder) egységesen és jogerősen kimondta, hogy "a felperesek sem azt nem tudták bizonyítani, hogy tiomerzál-tartalmú vakcinák szerepet játszottak az immunológiai diszfunkciók kialakulásában, sem azt, hogy az MMR-vakcina szerepet játszhat akár autizmus, akár gasztrointesztinális diszfunkció kiváltásában" ("failed to demonstrate that thimerosal-containing vaccines can contribute to causing immune dysfunction, or that the M.M.R. vaccine can contribute to causing either autism or gastrointestinal dysfunction"). A főperben a bíró kimondta, hogy bár a felpereseknek elég lett volna annyit igazolniuk, hogy a bizonyítékok többsége mellettük áll, valójában a bemutatott bizonyítékok "elsőprően szembementek" a felperesek állításaival ("the evidence was overwhelmingly contrary to their argument"). A bíróság az ítéletet 5 000 oldalnyi szakértői vallomás és 939 orvosi szakcikk áttekintése alapján hozta meg. A bíró azt is hozzátette az ítélet indoklásában, hogy bár személy szerint "mély szimpátiát és csodálatot" ("deep sympathy and admiration") érez a felperesek szülei iránt, de sajnos őket félrevezették olyan orvosok, akik súlyos orvosi tévedések elkövetésében bűnösök ("misled by physicians who are guilty, in my view, of gross medical misjudgment"). Az ítéletet a felperesek megtámadták az amerikai Legfelsőbb Bíróság előtt, ám az a 2010. március 13-án hozott – immár végleges, semmilyen fórumon nem megtámadható – döntésében elutasította a fellebbezést, és teljes egészében helyben hagyta az eredeti ítéletet.

Már ekkor tudni lehetett – mivel az Egyesült Államok törvénykezése precedencia-elvű –, hogy ezek után a bíróság az előtte álló több mint 4000 további hasonló eset mindegyikét, vagy szinte mindegyikét elutasítja (esetleg azon egy-két kivételtől eltekintve, amiben a gyermeknek mitokondriális betegsége is volt), és a jövőben is érdemi vizsgálat nélkül el fogja utasítani a hasonló kérelmeket.

Ez időközben meg is történt: a 2012. augusztus 1-i összesítés szerint az Omnibus Autism Proceedings-hoz (ide tartoznak a "tiomerzál okozta autizmus" meg az "MMR-oltás okozta autizmus" keresetek) benyújtott 4 118 esetből 4 116-ot elutasított a bíróság.

Úgyhogy ennyit erről. Azt meg mindenki eldöntheti, hogy mennyire felel meg a hiteles, őszinte tájékoztatásnak, ha valaki a 4 118 esetből beszél 2 extrém speciálisról ("elfelejtve" mellesleg azt is hozzátenni, hogy extrém speciálisak), és közben mélyen hallgat a 4 116 maradékról.

Ezügyben illusztrációként (szó szerint...) egy hazai példa arról, hogyan hazudnak a védőoltás-ellenes szervezetek úgy, mint a vízfolyás:

(Rákattintva új ablakban nagyban megnyílik a kép.)

Ez a bejegyzés (jelentősen kibővítve, és több másikkal egybeszerkesztve) átkerült a Konkrét gyanúsítások II: Autizmus című írásba.

Ez a bejegyzés (jelentősen kibővítve, és több másikkal egybeszerkesztve) átkerült a Konkrét gyanúsítások II: Autizmus című írásba.

Ez a bejegyzés (egy másikkal egybeszerkesztve) átkerült az új Mi a különbség az "után" és a "következtében" között...? című írásba.

A tartalom nem változott, csak a két írást – mivel logikailag összetartoznak, hasonló témát tárgyalnak – összeszerkesztettem egy posztba.

Ez a bejegyzés – különösen a különféle bővítések hatására – jórészt redundánssá vált: nagyobb része amúgy is megtalálható az Érvelési hibák II: Mi a különbség az "után" és a "következtében" között...? bejegyzésben, ami pedig nem, azt beleszerkesztettem annak az új, utolsó pontjába, úgyhogy most már abban a bejegyzésben olvasható minden ide vágó dolog.

• Tartalomjegyzék gyanánt
• Biztonság
• Általános érvelési hibák
• A korreláció nem implikál kauzalitást

A címben foglalt irányelv nevezetessége (azon túl, hogy milyen sok latin szót tudtam egymás után rakni benne), hogy az orvosi statisztika talán legfontosabb alapelve. Egyúttal az, amit a legtöbbször figyelmen kívül hagynak... Ennek minden bizonnyal az az oka, hogy a gyakorlati esetekben úgy tud előjönni, hogy egyáltalán nem nyilvánvaló, mivel is kerültünk szembe (miközben a fogalmakat és a gondolatmenetet letisztítva világos lesz, miről van szó valójában). Emiatt olykor szinte csábít, hogy beleessünk ebbe a csapdába.

Formális definíció helyett kezdjük két példával. Mindkettő tankönyvi alappélda erre az elvre; az első nyilvánvaló lesz, sőt, kimondottan sarkított, amire mindenki rávágja, hogy világos hol a hiba, a másik tökéletesen ugyanarra a kaptafára illik, mint az első – mégis, ennek már sokan hinnének.

Vágjunk tehát bele! Az első példát egy statisztika könyvben olvastam, és ha jól emlékszem, ott azt állították, hogy ezt a vizsgálatot komolyan megcsinálták (amit kicsit nehéz elhinni, de még ha nem is, példának akkor is jó). Szóval, a sztori szerint egy amerikai államban a '70-es években készítettek egy kimutatást arról, hogy mennyi az egyes tűzesetekhez kiküldött tűzoltók száma, és mennyi az ott esett anyagi kár. Év végén összesítették az adatokat, és az derült ki, hogy a kettő között van statisztikai kapcsolat, sőt, kimondottan erős, pozitív irányú kapcsolat van: a több tűzoltó kiküldése várhatóan nagyobb kárral jár együtt. (Ha a történet maga csak anekdota is, ez nyilván egy igazi vizsgálatban is így adódna.) Konklúzió: a legjobb, ha a tüzekhez egyáltalán nem is küldünk tűzoltókat, hiszen láthatóan csak rontanak a helyzeten!

Ahogy írtam is, ez részben inkább egy vicc, hiszen mindenki kapásból rávágja: persze, de valójában nem a tűzoltók miatt nagyobb az anyagi kár; a jelenség oka, hogy van egy harmadik tényező (jelesül: a tűz nagysága), ami egyszerre növeli a kiküldött tűzoltók és az anyagi kár nagyságát. Végeredményben azt kapjuk, hogy e két változó maga is együtt fog mozogni – holott valójában egyik sem okozza a másikat, mindkettő egy harmadik okozata. Ha azonban egy vizsgálatba mégis izoláltan csak ezt a két változót vonjuk be, akkor viszont ezt elnézhetjük, és azt hihetjük, hogy köztük az együttmozgás hátterében ok-okozati viszony van. Ez a korreláció egy precíz vizsgálatban (értsd: amelybe bevonjuk a tűz nagyságát is, mint változót – ezt úgy szokták szépen mondani, hogy kontrollálunk a tűz nagyságára) azonnal eltűnne.

Azok számára, akik azt gondolják, hogy ilyet nem lehet "elnézni", jöjjön a második tankönyvi példa. Több vizsgálat azt találta, hogy azoknak a nőknek a körében, akik menopauza utáni hormonpótlásos kezelésben (HRT) részesültek, kisebb a szívkoszorúér-betegségek előfordulása, mint az olyan nőknél, akik nem kaptak ilyen terápiát . És nem is kis különbségről beszélünk: némelyik kutatás szerint feleakkora a rizikó a HRT kezelést kapott nők körében az ilyenben soha nem részesültekhez képest. Ez a kezelés tehát védő hatású a szívkoszorúér-betegségek szempontjából, érdemes alkalmazni, hogy elkerüljük az ilyen betegségeket. Ugye?

• Tartalomjegyzék gyanánt
• Hatásosság
• A védőoltások hatásosságát igazoló klinikai kísérletek
• BCG

A BCG egy meglehetősen ellentmondásos oltás, amellyel kapcsolatban számos félreértéssel találkozhatunk.

Az első problémát annak tisztázása jelenti, hogy pontosan mi ellen véd a BCG. A többség valószínűleg rávágná: a tuberkulózissal szemben. (Röviden: TBC vagy TB.) Ez azonban nem teljesen pontos, a TBC ugyanis elég sok formát tud ölteni. Klasszikusan szokás bél- és tüdő TBC-ről beszélni, az előbbinél a kórokozó a szájon keresztül jut be, főleg TBC-s tehén tejével, ma már azonban ez szerencsére extrém ritka a fejlett világban, többek között a tej pasztörizálásának köszönhetően. Ennek megfelelően a továbbiakban ha TBC-t említek, mindenhol a tüdő TBC-re (pulmonalis TBC-re) gondolok, mely formánál a kórokozó a légutakon keresztül jut be.

A TBC kórokozója a Mycobacterium tuberculosis. A kórokozó leggyakrabban egy TBC-s beteg köhögése során ürülő nyálcseppekkel jut be a szervezetbe. A légutakon keresztül eléri a tüdőszövetet, ahol a szöveti makrofágok bekebelezik és megpróbálják elpusztítani. (A makrofág a veleszületett immunrendszer igen fontos sejttípusa, számos funkciója közül az egyik leglényegesebb az, hogy a szervezetbe jutó idegen anyagokat, például a kórokozó baktériumokat bekebelezi.) A mycobacteriumok, különösen a TBC kórokozója azonban ellenáll ennek, és csak akkor adja meg magát, ha a makrofágok segítséget kapnak a specifikus immunrendszer sejtjeitől, nevezetesen a segítő T sejtektől (T helper, vagy Th sejtek). A TBC elleni immunválaszban a Th1 sejtek, azaz a celluláris immunválasz a meghatározó: a TBC egy nevezetes példa arra, amikor egy kórokozó elleni védekezésben – ideértve a védőoltás által kiváltott immunválaszt is – az antitesteknek szinte nincs is szerepük.

A Th1 immunválasz segítségével a mycobacteriumok nagy része elpusztul vagy ártalmatlanítódik olyan módon, hogy a mycobacteriumot hordozó makrofágok körül kialakuló krónikus gyulladás elhatárolja őket a környezettől. Az ezekben a gócokban megmaradó kórokozókat a Th1 sejtek tartják állandó ellenőrzés alatt, elég erős immunválasz esetén előbb-utóbb elpusztítva őket, de ha erre nem is kerül sor (látens TBC), akkor is igaz, hogy ha véletlenül újból szaporodni kezdenének (reaktiváció), akkor a Th1 sejtek azonnal intézkednek a szaporodás leállításáról.

A TBC legveszélyesebb formája, ha – a fentiekkel szemben – a baktérium szóródni kezd a szervezetben. Ez elsősorban primer (elsődleges) fertőzésben jöhet létre, a fertőzés korai időszakában, amikor még nincsenek a kórokozóra elkötelezett Th sejtek (a hatékony T-sejtes immunválasz kialakulása legalább 1-2 hetet vesz igénybe!), vagy szóródhat a mycobacterium a T sejteket érintő veleszületett (pl. súlyos kombinált immundefektus) vagy szerzett (pl. AIDS) immundefektusban, amikor elmarad a makrofágokat segítő Th sejtes immunválasz. Mivel ilyenkor a baktérium szaporodása alig korlátozott, szétszóródhat a tüdőben (miliáris TB), bejuthat a véráramba és más szervet is károsíthat: agyhártyát (TB meningitis, meningitis tuberculosa vagy más szóval meningitis basilaris), a csontokat, csigolyákat, vesét, mellékvesét, az ivarszerveket és más szerveket is. Ez a folyamat tehát a primer fertőzéshez kapcsolódik, általában csecsemő- és kisdedkori fertőzésben. Második lehetőség a szóródásra a látens fertőzés fellángolása, amely általában szerzett immunhiányos állapotokat kísér. Ez lehet az AIDS, de akár csak krónikus táplálkozási hiány, vagy más okból leromlott általános állapot is.

Mindezeket összefoglalóan mutatja a következő ábra.

Összefoglalva a fentieket, a köznyelv TBC alatt legtöbbször a nem szóródó, pulmonalis TBC-t érti, mely főképp felnőttek esetén népegészségügyi probléma. A legveszélyesebb, szóródással járó formák (miliáris TB, TB meningitis) elsősorban kisgyerekeket és immunológiailag károsodott személyeket betegítenek meg. Ezek – a felnőttek pulmonális TB-je, a gyermekkori miliáris TB és a gyermekkori TB meningitis – jelentik a három legfőbb népegészségügyi kérdést, melynél a BCG védőoltástól eredményt várhatunk.

A fentieket azért kell szétválasztani, mert a tapasztalatok szerint a BCG hatásossága jelentősen eltér az egyes formákat illetően, ezért én is e szerint haladva fogom ismertetni az eredményeket.

A különbség oka egyébként dióhéjban a következő. A BCG oltás specifikus Th1 immunválaszt vált ki, amelynek köszönhetően hosszú életű Th memóriasejtek alakulnak ki. A fertőzést (a kórokozó bejutását és a szaporodás megkezdését) nem akadályozza meg, de a memóriasejtek gyors aktiválódása gátolja a Mycobacterium tuberculosis szaporodását és szóródását; ezzel kivédi a primer fertőzés súlyos következményeit. Mivel a kórokozó reaktiválódása vagy az ismételt infekció csak akkor okoz betegséget, ha a T-sejtes védekezés csökken (ezzel együtt csökken az oltás következtében kialakuló védettség is) ezért a reaktiválódáshoz kapcsolódó betegség ellen nem nyújt védelmet a BCG oltás.

Ennek fényében nem meglepő, hogy a három említett formából kettő esetében nincs sok kérdés: a BCG egyértelműen jó hatásossággal, megbízhatóan véd a gyermekkori miliáris TB és a TB meningitis ellen ép immunválaszú személyekben; ezt számos, egymástól függetlenül elvégzett vizsgálat megerősítette. Az itt következő ismertetések során használom a hatásosság klinikai vizsgálatai kapcsán bevezetett fogalmakat a különböző vizsgálati elrendezésekre.

Rodrigues és mtsai 5 randomizált kontrollált vizsgálatot és 8 eset-kontroll vizsgálatot elemeztek együtt; azt találták, hogy nincs lényeges heterogenitás az eredményeikben, a BCG átlagos hatásossága miliáris TB és TB meningitis ellen 80% (86% a randomizált kontrollált vizsgálatokban (95%-os CI: 65%-95%) és 75% az eset-kontroll vizsgálatokban (95% CI: 61%-84%) ).

Colditz és mtsai kifejezetten újszülöttekre és gyermekekre vizsgálták a kérdést. 5 tanulmány egyesítése alapján azt találták, hogy TB meningitis ellen a BCG hatásossága 64% (95%-os CI: 30%-82%), 3 tanulmány egyesítése alapján a miliáris TB ellen a hatásossága 78% (95%-os CI: 58%-88%).

Trunz és mtsai egy sokkal frissebb metaanalízisükben az előbbiekre építve, de azokat újabb tanulmányokkal bővítve végeztek elemzést. Arra a megállapításra jutottak, hogy a BCG hatásossága a TB meningitis ellen, immár 14 tanulmány együttes vizsgálata alapján, 73% (95%-os CI: 67%-79%), a miliáris TB ellen, 4 tanulmány alapján, 77% (95%-os CI: 58%-87%).

Összefoglalva, a rendelkezésre álló erős bizonyítékok alapján nyugodtan kijelenthető, hogy a BCG-oltás jó védelmet nyújt a gyermekkori miliáris TB és a TB meningitis ellen.

Kiegészítésként megjegyzem, hogy a BCG, bár kevésbé stabilan, de védelmet nyújt a gyermekkori TB (mármint a pulmonális) ellen is. (Igaz, ez jóval kisebb népegészségügyi probléma.) Colditz és mtsai szerint a BCG hatásossága erre 4 randomizált kontrollált vizsgálatból becsülve 74% (95%-os CI: 62%-83%), 9 eset-kontroll vizsgálatból becsülve 52% (95%-os CI: 38%-64%).

Ennél összetettebb a helyzet a felnőttkori (pulmonális) TB-t illetően. Itt jön elő a BCG-vakcina egyik legklasszikusabb jellemzője: az, hogy a különböző tanulmányok olyan drasztikusan eltérő hatásosságokról számoltak be, hogy azokat szintetizálni is nagyon nehéz. Ez a jelenség tényleg extrém mértékű: a különböző tanulmányokban a hatásosság lényegében a 0%-tól a 80% felettig terjed. Ebben a vonatkozásban tehát nem is igazán az a kérdés, hogy most akkor végül is mennyi a BCG hatásossága a felnőttkori pulmonális TB ellen (azért majd erre is visszatérek), hanem az, hogy miért ennyire különbözőek az eredmények. Erre számos magyarázat jelent meg; a téma még nincs lezárva, de ez ügyben ténynek tekinthető, hogy a vakcina hatásossága az Egyenlítőtől távolodva nő (mi tehát jó helyzetben vagyunk); elfogadott, hogy a variabilitás nagyjából 40%-át magyarázza az, hogy milyen szélességi fokon végezték el a vizsgálatot.

Hogy mégis mondjak azért valami konkrétumot (de ismétlem, ezt óvatosan kell kezelni, ilyen heterogenitás mellett kérdéses, hogy mennyi értelme van egyáltalán metaanalízist végezni), Colditz és mtsai azt találták, hogy a randomizált kontrollált vizsgálatokban a BCG hatásossága a felnőttkori tüdő TBC ellen 49% (95%-os CI: 34%-70%) 15 vizsgálat alapján, az eset-kontroll elrendezésű kutatásokban pedig 50% (95%-os CI: 39%-64%) 10 vizsgálat alapján.

A BCG-oltás hatásosságának vonatkozásában figyelemreméltó konkrét példát jelentenek a '80-as évek svéd adatai. Svédországban 1975 áprilisában hagyták abba az újszülöttek általános BCG-vakcinációját, és tértek át a rizikócsoportokra célzott oltásra. Ennek következtében a 95% feletti BCG-átoltottság 1982-re leesett 1,8%-ra, majd utána azért növelni tudták, hogy kompenzálják az extrém alacsony átoltottságot, és a '80-as évek végére elérték a 13,7%-ot. Összességében ilyen módon lehetőség nyílt arra, hogy magas, alacsony és közepes BCG-átoltottság mellett is tapasztalatokat szerezzünk (ráadásul egyetlen országban, relatíve rövid idő alatt, miközben a többi körülmény sem változott nagyon sokat). Mindezek alatt a gyermekkori TBC incidenciája (100 ezer főre) a következőképp alakult:

• az univerzális újszülött-vakcináció érájában születettekre: 0,8,
• az ezt követő, extrém alacsony átoltottság idejében születettekre: 3,9 (pedig ez időben később volt! – noha Svédország életszínvonala, hogy a klasszikus védőoltás-ellenes állításra utaljak, nem esett tizedére a '80-as évek közepén...),
• végül pedig a közepes átoltottságnál: 2,9.

Ezek az adatok a svéd szülők gyermekeire vonatkoznak, bevándorlóknál (akik sokkal rosszabb szociális körülmények között éltek) ugyanezek a számok: 2,6 - 39,4 - 13,2 rendre.

Egészen hasonló eset történt a mai Csehország területén a '80-as évek végén: 1986. április elsejétől kezdődően meghatározott körzetekben nem oltották be a gyerekeket BCG-vel (csak ha a szülők ezt kifejezetten kérték, ha nem volt várható az együttműködésük a későbbi szorosabb utánkövetésben vagy ha TBC-s beteggel érintkezhettek). Nagyon szisztematikus kutatásról van szó, részint mert az idetartozó gyerekeket később a szokásosnál is szigorúbban vizsgálták TBC-re, részint mert a többi régióban teljesen változatlanul folytatták az oltási programot, hogy egyfajta "kontrollcsoportként" funkcionáljon, amihez az eredményeket hasonlítani lehet, így tudományosan megalapozott következtetéseket levonva a TBC-kockázatra és a BCG-oltás kockázat-haszon mérlegére vonatkozóan. A kutatás elindítását követő történésekről Trnka, Danková és mtsai egy többrészes cikksorozatukban nagyon részletesen beszámoltak. Ezek szerint az intézkedés bevezetése utáni első 6 évben mintegy 150 ezer gyerek született, akik nem kaptak BCG-oltást, ők összesen 435 ezer emberév utánkövetést adtak, ami alatt 31 TBC-s megbetegedés fordult elő köztük, így tehát az oltatlanok körében a kockázat 7,1/100e fő/év volt. Mindez alatt, a többi régióban, kb. 600 ezer gyerek született akiket beoltottak, ők összesen kicsit több mint 2 millió emberév utánkövetést adtak, mialatt 24 TBC-s megbetegedés fordult elő köztük, így tehát az ő körükben a kockázat 1,2/100e fő/év volt. Ez alapján a vakcina hatásossága 1-1,2/7,1=83,1% a kisgyermekkori TBC ellen. (Valójában a szerzők csak 80%-ot adnak meg, ugyanis, hogy tökéletesen korrektek legyenek, az oltott csoportban az oltás által okozott betegségeket is úgy vették, mint TBC-s megbetegedés.) A valós hatásosság minden bizonnyal még ennél is jobb, hiszen ez nem egy randomizált kísérlet volt: az oltottak között felülreprezentáltak a nagyobb rizikójúak (hiszen őket még az oltásból amúgy kimaradó régiókban is beoltották).

Összefoglalva a fentieket: a BCG a rendelkezésre álló empirikus bizonyítékok alapján jó hatásfokú, megbízható védelmet nyújt a gyermekkori miliáris TB és a TB meningitis ellen, viszont ingadozó hatásosságút a felnőttkori pulmonalis TB ellen. Nyilván senki nem áll neki mindenkit tízévente újraoltani, mondván, hogy ettől majd nem lesz TBC-s (ezért is törölték el 2002-ben a BCG revakcinációt Magyarországon, tudományosan nem volt kellően alátámasztható a hatásossága), de annak nagyon is lehet létjogosultsága, hogy az újszülöttek kapjanak egy BCG-t, ami persze csak egy ideig hat, de az számukra pont a legkritikusabb időszak, amelynek idejére megvédi őket a TBC súlyosabb gyermekkori formáitól.

Végezetül annyit, hogy a WHO hivatalos ajánlásában a következő oltási stratégia szerepel: mindenkit oltani az endémiás országokban, illetve ahol magas a TBC incidenciája; a kis incidenciájú országok választHATják ("may choose to") a csak nagy rizikójú csoportokra fókuszált oltást, az univerzális vakcináció helyett. Sajnos Magyarország nem felel meg azoknak a feltételeknek, amelyek a WHO ajánlásában a fókuszált oltásra való áttéréshez szükségesek. (Pl. a kenetpozitív incidencia tartósan 5 per 100 ezer alatt kellene legyen, ehhez képest nálunk rosszabb években ennek a kétszeresét regisztrálják. Azért használják az összes, tehát nem csak gyermekkori TB-s eset számára vonatkozó mutatót, mert ez könnyen mérhetően jellemzi azt, hogy egy csecsemő, kisgyermek mekkora eséllyel van kitéve a kórokozónak.) Reménykedjünk, hogy egy kedvezőbb járványügyi helyzetnek köszönhetően nemsokára Magyarországon is eltörölhető lesz az univerzális vakcináció, és csak a veszélyeztetett környezetbe született újszülötteket fogják oltani.

A végén hadd térjek ki egy mondat erejéig az olyan jellegű, gyakran hallható védőoltás-ellenes állításokra, hogy "de hát a németeknél már nem is oltanak vele". A tény maga igaz, de azt hiszem, ennek oka a fenti tények fényében már nem igényel túl sok további magyarázatot: szó nincs arról, hogy a németek szerint nem hat az oltás, egyszerűen arról van szó, hogy náluk olyan jó a TBC-helyzet, hogy értékelésük szerint az oltás kockázata (a mellékhatások révén) meghaladja a tőle várt előnyöket (különösen a felnőttkori pulmonalis TB tekintetében, ahol bizonytalanabb a hatásossága is). A fent említett számszerű kritériumokat a németek teljesítik, mi nem. Olyat egyébként a németek sem állítanak sehol sem, hogy a BCG ne hatna, sőt, a Robert Koch Institut hivatalos honlapja számszerűen is tartalmazza még a felnőttkori TB-re vonatkozó hatásosságot is. (Történetesen ráadásul épp 50%-ot ír, amit én is megadtam, micsoda véletlen.) Ez tehát semmiféle ellentmondásban nincs a fenti tényekkel, épp ellenkezőleg, tökéletesen megfelel azoknak. Biztos vagyok benne, hogy Magyarországon az orvosok lennének a legboldogabbak, ha holnaptól nálunk sem kellene BCG-vel oltani...

A "németeknél már nem is oltanak vele" manipuláció durvább (nevezzük nevén: nyílt hazugság) változata, hogy "Európában már nem is ajánlott sehol a BCG", sőt – ilyet is olvastam! –, Európában máshol már betiltották, nem is kapható stb. A fentiek fényében nem meglepő, hogy ez sem igaz (pontosabban szólva, ez még kevésbé igaz): az, hogy, hol ajánlott és hol nem, lényegében követi a járványügyi helyzetet. Szerencsére az internet révén az "Európában már sehol nem ajánlott" hazugságnak egy pillanat alatt utána lehet járni: akár a WHO-nál leadott nemzeti immunizációs tervekből, akár az európai védőoltási rendszereket összegző Eurosurveillance publikációból, akár az – egyébként remek ötletet jelentő – BCG World Atlas-ból kiderül, hogy a BCG-oltás mindenki számára kötelező (tehát nem egyszerűen ajánlott!) Albániában, Bosznia-Hercegovinában, Bulgáriában, Fehéroroszországban, Horvátországban, Macedóniában, Magyarországon, Moldovában, Montenegróban, Lengyelországban, Lettországban, Romániában, Szerbiában és Ukrajnában, rizikócsoportok számára kötelező Csehországban és Franciaországban, mindenki számára ajánlott Észtországban, Görögországban, Írországban, Litvániában, Máltán és Portugáliában, rizikócsoportok számára ajánlott Cipruson, Finnországban, Olaszországban, Luxemburgban, Hollandiában, Norvégiában, Szlovéniában, Svédországban és az Egyesült Királyságban. Valóban, e ponton megtörök, és töredelmesen bevallom, hogy az összes többi európai országban tényleg nincs ajánlás rá – így máris érthető, hogy ezt a szituációt a védőoltás-ellenesek röviden úgy foglalták össze, hogy "sehol sem" ajánlott...

• Tartalomjegyzék gyanánt
• Hatásosság
• A védőoltások hatásosságát igazoló klinikai kísérletek

A védőoltás-ellenesek egyik visszatérő állítása, hogy a védőoltások hatásosságáról nincsenek megfelelő klinikai vizsgálatok. Kérdés persze, hogy pontosan mit értünk „klinikai vizsgálat“ alatt, én hajlok arra a definícióra, hogy a klinikai kimenetekkel foglalkozó vizsgálatokat – innen kezdve viszont nyilvánvaló, hogy ez az állítás nem igaz, hiszen az összes eddigi alfejezetben én is olyan eredményeket mutattam be, amelyeknek nagyon is klinikai (és nem például laboratóriumi) volt a végpontjuk. Csak hogy ezeknek a nagyságrendjét érzékeltessem, a Cochrane Collaboration MMR-ről szóló szisztematikus áttekintése a következő klinikai vizsgálatokat tartalmazza:

• 5 randomizált, kontrollált kísérlet,
• 2 kontrollált kísérlet,
• 27 kohorsz vizsgálat,
• 17 eset-kontroll vizsgálat,
• 5 idősoros vizsgálat,
• 2 ecological vizsgálat,
• 6 önkontrollos esetsorozat-vizsgálat,

amelyek együttesen 14,7 millió (!) gyermekre terjedtek ki. Szóval, ennyit arról, hogy „de hát nincsenek klinikai vizsgálatok!“…

Az első két kutatási elrendezésről ebben a részben lesz szó, a második kettőről az előzőben volt, az idősoros és ecological vizsgálat megnevezések longitudinális és keresztmetszeti ecological vizsgálatokat fednek. Az önkontrollos esetsorozat módszeréről a biztonsági vizsgálatok között lesz szó.

Természetesen az egyes módszerek bizonyító ereje eltérő, ahogy azt az adott részeknél részletesen is megtárgyaltam. Ez nem azt jelenti, hogy van ami "rossz" és van ami "jó": ez egy folytonos skála, ahol van ami jobb, és van, ami rosszabb – a fontos, hogy amikor értékeljük őket, ezt vegyük figyelembe. A másik fontos szempont, hogy mindig a bizonyítékok összességét tekintsük, ne egy-egy vizsgálat eredményét.

Visszatérve a kiindulópontra: ha kicsit jóindulatúbb akarok lenni, akkor feltételezem, hogy a védőoltás-ellenesek igazából azt akarják mondani, hogy a védőoltások esetében nincsenek klinikai kísérletek. Igaznak ugyan ez sem igaz (ezt már a fenti lista is mutatja az MMR-ről, és fogjuk még ennél részletesebben is látni), de mondjuk úgy, hogy némi igazság van benne: valóban jóval kevesebb ilyen vizsgálat van egyes vakcinákra. Valószínű azonban, hogy ha legalább 30 másodpercet rászánnának, hogy az e fölötti látványos felháborodáson túl el is gondolkozzanak a szituáción, akkor ők is rájönnének, hogy mi erre a magyarázat. Hogy miért nincsenek ilyen kísérletek? Etikai okokból. Ez különösen igaz a hatásosság tesztelésére. Hiszen hogyan lehetne – például – az MMR-oltás hatásosságát tesztelni a kanyaró megelőzésében? Elvileg nagyon egyszerűen: veszünk mondjuk kétezer gyermeket, véletlenszerűen két csoportba soroljuk őket (randomizáció), felük MMR-oltást kap, felük MMR-oltásnak látszó injekciót, ami minden szempontból ugyanaz, mint az igazi MMR, de nincs benne gyengített kanyaró (placebo kontroll), de úgy, hogy sem a gyerek, sem az orvos nem tudja, hogy mit kap illetve ad (kettős vakság), majd hátradőlünk, és megfigyeljük, hogy a két csoportban hány kanyarós megbetegedés lesz. Eddig minden szép és jó, és ilyet valóban lehet elvi szinten követelni, de ha e ponton hajlandóak volnának a már említett 30 másodperces gondolkodásra, akkor rájönnének, hogy mi lenne egy ilyen kísérlet kimenete ma Magyarországon (előre borítékolható módon!): az oltott csoportban lenne 0 megbetegedés… ezzel szemben viszont a kontrollcsoportban 0 megbetegedés lenne. Hiszen ma Magyarországon nincsen kanyaró, a nyájimmunitás miatt az ország egész területén mindenki védett oltottságtól függetlenül, így sem az oltott csoport, sem a kontrollcsoport nem tudná kitől megkapni a betegséget. Ezzel az eredménnyel aztán sokra mennénk… A probléma egyetlen megoldási lehetősége az lenne, ha a – valódi és placebo – oltások beadása után szándékosan megfertőznénk kanyaróval mind a kétezer gyermeket, majd utána megfigyelnénk, hogy mi történik. Annyiban igazuk van a védőoltás-elleneseknek, hogy ez tisztán biostatisztikai szempontból valóban egy nagy bizonyító erejű vizsgálat lenne, de nem akarom elhinni, hogy nem látják, mi ezzel az etikai probléma…

A teljesség kedvéért hozzá kell tenni, hogy a fentiek a klinikai végpontú vizsgálatokra vonatkoznak. Ha megelégszünk valamilyen protektivitást előrejelző, helyettesítő immunológiai markerrel is, akkor természetesen máris végezhető kísérlet is! (Hiszen ilyenkor a végpont egy veszélytelen és egyszerű vérvétellel kimérhető.) Ilyet ténylegesen is végeznek, mégpedig a törzskönyvezés során; a továbbiakban azért nem foglalkozom ezekkel a kísérletekkel, mert igyekszem csak klinikai eredményekre hivatkozni.

Ha csak biztonságosságot akarunk tesztelni, akkor némileg enyhébb a helyzet, hiszen ott bioetikai gondot „csak“ az jelent, hogy egy ismerten hatásos kezelést megtagadunk gyermekektől (de legalább nem törünk szándékosan az életükre, ahogy a védőoltás-ellenesek szeretnék, csak azért, hogy a kérésüknek megfelelő vizsgálat legyen egy olyan dologról, amit ilyen vizsgálat nélkül is tudunk…). Erre tipikusan az a válaszuk, hogy nincs gond, mert ők „felajánlják“ a gyermeküket a vizsgálat számára mint kontrollcsoport, de ez csak azt illusztrálja, hogy igazából még azt sem értik, amit követelnek: a randomizált vizsgálatoknak épp az a lényege, hogy véletlenszerűen dől el, ki tartozik a kontroll- és ki a kezelt csoportba, nem lehet adott csoportba „küldeni“ gyereket… Ha ezt megtennénk, akkor pontosan az az előnye veszne el a randomizált vizsgálatoknak, ami miatt nagy a bizonyító erejük (amire, ironikus módon, ők is hivatkoznak, amikor ilyeneket követelnek), jelesül, hogy a kezelt és a kontrollcsoportok csak és kizárólag a kezelés tényében térnek el, minden más szempontból homogének. (Annál is inkább így van ez, mert a védőoltás-ellenesek nagyon is nem-reprezentatív mintát jelentenek például szocioökonómiai státusz, iskolai végzettség, életmód vagy épp egészségtudatosság szempontjából, tehát pont egy sor olyan szempontból, amelyekről pozitíve ismert, hogy befolyásolják a megbetegedési kockázatokat.) Valójában még további problémák is vannak, de ezekkel már a megfelelő résznél, a biztonsággal kapcsolatos kérdések között szeretnék foglalkozni.

Összességében véve, a fenti etikai okok miatt sokszor valóban nem lehet randomizált kontrollált kísérletekkel szerezni információkat. Szerencsére ez semmiféle problémát nem jelent, mert sok vizsgálatból a kérdések ugyanúgy megválaszolhatók – igaz ugyan, hogy ezek a vizsgálatok önmagukban alacsonyabb értékűek, de cserébe több különféle megközelítésű végezhető belőlük. A józanság talaján maradva, azt hiszem mindenki egyetért abban, hogy az MMR-oltás hatásosságának bizonyítására inkább végezzünk több gondosan szervezett megfigyeléses vizsgálatot, mint hogy gyerekeket kezdjünk el szándékosan megfertőzni kanyaróval!

Az érdekesség kedvéért megjegyzem, hogy ez a helyzet egyáltalán nem szokatlan az orvostudományban. Hadd hozzak erre egy kissé extrém, de legjobb tudomásom szerint abszolút valós példát: tudomásom szerint nincsen randomizált kontrollált kísérleti eredmény, amely alátámasztaná, hogy vakbélgyulladásban a vakbélműtét hatásos beavatkozás volna (a beavatkozás nélküli kiváráshoz képest). Pedig igazán nem lenne nehéz szerezni ilyen – nagy bizonyító erejű – bizonyítékot az appendectomia mellett: randomizálni kellene kétezer vakbélgyulladásost, ezret megműteni, ezret nem, majd megvárni míg az előbbi csoportból 999 vidáman távozik két nap múlva, az utóbbi csoportból pedig az utolsó is meghal vérmérgezésben perforált vakbéllel. Ennyi! Mindössze ennyit kellene tenni, hogy legyen magas szintű bizonyítékunk. Akkor a védőoltás-ellenesek szerint egy ilyen kísérletet is tényleg végre kellene hajtani…?

Tehát, el kell fogadnunk a tényt, hogy egy sor nyilvánvalóan működő beavatkozásról nincs randomizált, kontrollált kísérletes eredmény, egyszerűen etikai megfontolásokból. (Itt természetesen a „nyilvánvalóan működő“ nem azt jelenti, hogy valaki kijelentette, hogy így van, és kész, hanem tipikusan éppen azt, hogy alacsonyabb szintű evidenciából is perdöntő mennyiség áll rendelkezésre – ahogy ez a helyzet az appendectomia hatásosságát illetően is.)

Ez a példa egy általánosabb dologra is rámutat: tipikusan azokra a beavatkozásokra nincs randomizált, kontrollált kísérletes bizonyíték, amelyeket a bizonyítékokon alapuló orvoslás érája előtt kezdtek el használni, így a működőképességükről még az előtt sikerült meggyőződni, hogy megteremtődött volna az ilyen bizonyítékok iránti elvárás. Ma már elképzelhetetlen volna egy gyógyszert törzskönyvezni ilyen kísérletek nélkül, az Aspirin törzskönyvezésekor még azt sem tudták, mit jelent ez.

Ebből viszont még egy vicces dolog következik: az, hogy a védőoltás-elleneseknek még ezzel együtt sincs igazuk abban, hogy nincsenek klinikai kísérletek a védőoltások hatásosságára vonatkozóan! Ez ugyanis természetesen csak a klasszikus vakcinákra igaz. Amikor a múlt század elején bevezették a diftéria elleni oltást, akkor senki nem állt neki randomizált kontrollált kísérleteket végezni, most meg már – a fent kifejtett okokból – ez elvileg is lehetetlen lenne.

De természetesen az újonnan bevezetett vakcináknál ilyen akadály nincs – és azokra tényleg végeznek is kísérleteket!

Erre a legkézenfekvőbb példa a Haemophilus influenzae b oltás, mely a kötelező oltások közül az egyik legújabb, 1990 környékén fejlesztették ki a ma használatos változatát. Hogy végeztek-e klinikai kísérletet a hatásosságának igazolására? Rossz hírem van a védőoltás-elleneseknek: Griffiths és mtsai 2012-es összegző cikkükben 8 (azaz nyolc) különböző, egymástól függetlenül végrehajtott, klinikai végpontú (Hib, Hib meningitis, Hib pneumonia stb.), placebo kontrollált, randomizált, prospektív, terepen végrehajtott kísérlet eredményeit gyűjtötték össze. A kísérletek 4 földrészen zajlottak, összesen több mint 300 ezer (!) gyermek bevonásával. A legfontosabb eredményeket tartalmazó ábrát – csak hogy lássuk hogyan néz ki egy ilyen eredményközlés – kiemelném a közleményből:

Az ábra egy tipikus metaanalízis eredményközését mutatja. Mindegyik sor egy konkrét kísérletet jelent, amit az irodalmi hivatkozás, az ország, és a felhasznált vakcina pontos típusa azonosít. Itt még arra is láthatunk példát, amikor a kutatások több alkategóriára vannak megbontva (jelen esetben a beadott oltások száma szerint). Minden kutatás eredményét, azaz a védőoltás hatásosságát az invazív Hib megbetegedés ellen, egy vonal közli: a közepén lévő pont a legjobb becslés a hatásosságra, a vonal pedig azt a tartományt, az ún. 95%-os konfidenciaintervallumot mutatja, ahová nagy megbízhatósággal esik a hatásosság (figyelembe véve, hogy a pont által mutatott érték is csak becslés, amit terhel a mintavételi ingadozás; a konfidenciaintervallum erre ad nagy megbízhatóságú limitet). A mellette lévő oszlop számszerűen is közli ezeket az eredményeket. A hatásosság mérőszáma itt még nem az általunk definiált vakcina hatásosság (VE), hanem az ún. relatív kockázat, ami azt mutatja, hogy az oltott csoportban hányszorosa az invazív Hib megbetegedés kockázata az oltatlanénak. Itt tehát az 1 érték jelzi a hatástalanságot – ezt az ábrán ezt függőleges vonallal meg is jelölték! – az 1-nél nagyobb értékek az oltás káros, az 1-nál kisebb értékek az oltás hasznos mivoltát jelzik e végpont tekintetében. (Az ábra skálázása nem lineáris: a bal szélén már az ezredrészre csökkent kockázat van.) A következő két oszlop megadja a kockázat számításához felhasznált nyers adatokat, például a második kísérletben a 13 320 oltott között 1 invazív Hib megbetegedés fordult elő, a 13 320 kontrollcsoportbeli alany körében viszont 18. (Egyszerű osztással meggyőződhetünk róla, hogy ez valóban azt jelenti, hogy az oltott csoport kockázata 0,06-szorosa az oltatlanénak.) A jobb szélső oszlop adja meg az általunk is definiált vakcina hatásosságot: a 0,06-szeres kockázat magyarán azt jelenti, hogy az oltás 94%-kal csökkentette a megbetegedési kockázatot. Zárójelben az erre az értékre adható 95%-os konfidenciaintervallum szerepel. Itt egy metaanalízisről van szó, azaz a szerzők nem csak közlik az egyes tanulmányok eredményeit, hanem azokat össze is kombinálják, hogy egy nagy – a külön-külön vett tanulmányoknál megbízhatóbb – becsléshez jussanak a hatásosságra. Az utolsó előtti oszlop azt mutatja, hogy ennek során az egyes tanulmányok milyen súllyal estek latba, az összegzősor pedig erre a kombinációra vonatkozik. A zárójelbe írt \(I^2\) statisztika mutatja, hogy mekkora a heterogenitás a kombinálandó tanulmányokban, azaz mennyire jogos a kombináció. A hatásosságot itt grafikusan egy rombusz szemlélteti; látható, hogy pl. három dózisnál a tanulmányok gyakorlatilag teljesen homogének, a kombinált vakcina hatásosság 93% (és még a konfidenciaintervallum alsó széle is 83%-nál van).

Egyébként a Hib védőoltásra vonatkozó kísérletek olyan kiterjedtek, hogy már metaanalízisből is több van… És ezt egészítik ki természetesen a megfigyeléses vizsgálatok is; egy 2012-es összegző cikk összesen 31 (!) megfigyeléses vizsgálatot gyűjtött össze a Hib vakcináról (18 eset-kontroll, 9 kohorsz, 4 egyéb elrendezésű). Ezügyben lásd még O'Loughlin és mtsai közleményét is.

Hasonlóan több tízezer alanyt bevonó (klinikai végpontú, randomizált, kontrollált, kettős vak) vizsgálatok egész sora érhető el a többi – újabb – vakcinára is, például a pneumococcus ellenire vagy a szamárköhögés ellen nem túl rég kifejlesztett acelluláris oltóanyagra.

Bizonyos esetekben azonban még a klasszikus vakcináknak is vannak hatásosságot igazoló klinikai kísérleteik (visszanézve az MMR-oltásnál közölt listát, rögtön látható, hogy az sem kivétel ez alól!), különösen akkor, ha a bevezetéskor sem volt nyilvánvaló, hogy az oltás tényleg működik. Erre két példát hoznék, az egyiket inkább csak a történelmi érdekesség kedvéért, de a másik még manapság is képezi viták tárgyát.

A történelmi példát azért említem meg, mert történetesen az orvostudományban valaha végzett legnagyobb klinikai kísérlet pont egy vakcina kipróbálása volt: a járványos gyermekbénulás elleni oltás hatásosságának amerikai vizsgálata 1954/55-ben. Itt a legfőbb problémát az jelentette, hogy a polio, bár rettegett betegség volt, de meglehetősen ritka: az incidenciája 50 per 100 ezer körül volt abban az időben az USA-ban, nagyon jelentős ingadozással. Ez azt jelenti, hogy ha 10 ezer oltott, és 10 ezer oltatlan gyermeket vonunk be a kutatásba (ez már egy hatalmas vizsgálat!), akkor azt várjuk, hogy az oltatlan csoportban 5, az oltottban – 70% körüli hatásossággal számolva – 1-2 megbetegedés lesz. Az abszolút különbség mindössze 3-4 megbetegedés, ami semmire nem elég, a kiküszöbölhetetlen befolyásoló tényezők, a természetes ingadozás ennél sokszor nagyobb eltérést is okozhat. Sokkal nagyobb mintára van szükség! Végül 1,8 millió (nem tévedés: 1,8 millió!) gyermeket vontak be a kísérletbe. A kísérletet 100 millió (!) amerikai támogatta pénzadománnyal, a végrehajtásban több százezer önkéntes, és több mint húszezer orvos vett részt; egy 1954-es közvélemény-kutatás tanúsága szerint több ember tudott róla, hogy a polio vakcina hatásosságát felmérő kísérlet zajlik az országban, mint ahányan meg tudták mondani az elnök teljes nevét… Így vált lehetővé, hogy 1955. április 12-én a Thomas Francis, a kísérlet vezetője megtehesse azt a bejelentést, amelyre az egész világ várt: a kiértékelést arról, hogy működik-e a polio elleni védőoltás.

Érdekességként megjegyzem, hogy a kísérlet tervezésekor éles vita alakult ki arról, hogy hogyan allokálják a gyermekeket, tehát, hogy ki kerüljön a kezelt-, és ki a kontrollcsoportba. Biostatisztikai szempontból természetesen a randomizáció a legjobb, de már akkor sokan kardoskodtak ez ellen, mégpedig éppen az etikai problémák miatt: a randomizált placebo-kontrollált elrendezés azt jelenti, hogy néhányan hiába jelentkeznek az oltásért, valójában hatástalan injekciót kapnak. Éppen ezért sokan (jórészt a klinikusok) az ún. megfigyelt kontrollálás módszerét preferálták volna, azaz, hogy placebo-csoport nincs, a kontrollálást az jelenti, hogy bizonyos osztályba járó gyermekeket nem oltanak egyáltalán semmivel, de ennek ellenére megfigyelik őket, hogy megkapják-e a betegséget. Ez a módszer jóval kisebb etikai problémát jelent, hiszen bár így is lesz persze, aki nem kap oltást, de legalább az nem fordulhat elő, hogy valaki szeretne a gyermekének oltást beadatni, de az mégsem kap. A módszer hátránya, hogy így máris nem lesz homogén a kezelt- és a kontrollcsoport, hiszen az oltásra önként jelentkezők nem tekinthetők reprezentatív mintának. Ezt csak a randomizálás, a véletlenszerű besorolás tudja megoldani. Végül, kompromisszumos megoldásként, mindkét módszert alkalmazták: 11 állam 84 tesztkörzete randomizált, placebo-kontrollált, 33 állam 127 tesztkörzete megfigyelt kontrollos kísérletet folytatott le. Érdekesség, hogy a kísérlet végeredményeként nemcsak az derült ki, hogy az oltás hatásos (ezt mindenki tudja ma is), de az is, hogy valóban megjelent a fenti torzítás, sőt, ez számszerűen is kimutatható volt a két elrendezés között!

A másik példa, ami ma is releváns, a BCG oltás. Ez arra az esetre példa, amikor az oltás nem "nyilvánvalóan hatásos", ezért nem csak megfigyeléses, de kísérletes eredményeink is vannak a hatásosságára vonatkozóan. Azért írok erről az egyről külön szakaszban, mert még ma is aktívan folynak róla viták (és nem mellesleg számos hamis védőoltás-ellenes állításnak is tárgya ez). Mivel a Mycobacterium tuberculosis elleni védettségnek nem létezik megbízható laboratóriumi vagy szerológiai markere, így már csak ezért is ,,rá vagyunk utalva'' a klinikai végpontra.

• Tartalomjegyzék gyanánt
• Hatásosság
• A járványok aránytalan többségben érintik az oltatlanokat

Az oltások hatásossága melletti következő fontos érvet annak vizsgálata szolgáltatja, hogy napjaink járványai hogyan érintik az oltottakat és az oltatlanokat. Ez teljesen kézenfekvő: ha a védőoltás azt ígéri, hogy jó eséllyel megvéd a betegségtől, akkor elvárhatjuk, hogy az oltottak lényegesen kisebb arányban betegedjenek meg. (Különösen, ha az oltottságtól eltekintve más tulajdonságaikban nem térnek el szisztematikusan az oltatlanoktól.) Ezt ráadásul igen könnyű valódi járványok tényadatai alapján megvizsgálni: egyszerűen meg kell nézni, hogy a megbetegedettek között hány oltott, és hány oltatlan volt.

A dolognak egy trükkje azért van, amit picit végig kell gondolni, mielőtt ész nélkül nekiesünk a számításoknak. Első ránézésre ugyanis nagyon sokan azt mondanák, hogy ha egy járvány során megbetegedett 100 oltott és 100 oltatlan, akkor az oltás hatástalan volt. (Hiszen a megbetegedettek között ugyanolyan volt az oltottak és az oltatlanok aránya.) Ez azonban nem feltétlenül igaz! Tegyük fel ugyanis, hogy az átoltottság 90%. Hogy könnyebben átlátható legyen, mondok konkrét számokat: van 9000 oltottunk (közülük került ki a 100 oltott beteg) és 1000 oltatlanunk (közülük került ki a 100 oltatlan beteg). Máris látszik, hogy a védőoltás ugyancsak hatásos: ha az ember oltott volt, akkor \(100 / 9000 = 1,\!11\)% esélye volt, hogy megbetegedjen; viszont ha oltatlan volt, akkor \(100 / 900 = 11,\!1\)%! Tehát hiába van szám szerint ugyanannyi oltott és oltatlan megbetegedett, valójában 10-szer akkora a megbetegedés kockázata az oltatlanok körében! Ezt majd úgy fogjuk kifejezni, hogy a vakcina hatásossága 90%-os, hiszen ennyivel csökkenti a rizikómat az a tény, ha oltva vagyok – erre hamarosan visszatérek. Ugyanebben a helyzetben, ha a vakcina csak 80%-os hatásosságú, akkor már egyenesen több oltott lenne a betegek között – holott az oltás nagyon is hatott.

Látható, hogy a kutya ott van elásva, hogy a lakosság nagyobb része oltott, ezért közülük könnyebben kerül ki "darabra" több beteg: például, ha a fenti szituációban az oltás tényleg nem hatna, akkor nem az lenne a várható, hogy ugyanannyi oltott és oltatlan betegszik meg, hanem épp ellenkezőleg: azt várnánk, hogy a megbetegedettek 90%-a oltott legyen! (Hiszen ekkor arányosan érintette a betegség a populációt, függetlenül az oltástól, azaz: az oltás teljesen hatástalan volt.) Minden olyan eset, amikor az oltottak aránya kisebb a megbetegedettek között mint 90%, arra utal, hogy az oltás hatásos. (Ha pedig nagyobb volna, akkor az oltás kimondottan káros.)

A fenti gondolat nyomán nem csak azt határozhatjuk meg, hogy mikor hatásos az oltás és mikor nem, hanem ezt könnyen lemérhetjük számszerűen is: meghatározhatjuk nem csak azt, hogy hatásos-e, de azt is, hogy mennyire hatásos. Az irodalomban általában vakcina hatásosságnak (vaccine effectiveness, VE) nevezik az erre szolgáló mérőszámot, a definíciója teljesen megfelel a józan észnek: a vakcina hatásosság azt mutatja meg, hogy ha az ember be van oltva, akkor mennyit csökken annak a kockázata, hogy elkapja azt a betegséget amely ellen az oltást kapta, ahhoz képest, mintha nem lenne beoltva. Precízen: a vakcina hatásosság az oltott és az oltatlan csoportokban mért megbetegedési kockázatok hányadosa, amit relatív kockázatnak nevezünk (pontosabban szólva, hogy az előbbi mondat definíciójának megfeleljünk: 1 mínusz ez a hányados, azaz 1 mínusz relatív kockázat), tehát:
\[
    VE = 1 - RR = 1 - \frac{AR_V}{AR_U},
\]
ahol \(RR\) a relatív kockázat, \(AR_V\) az oltott, \(AR_U\) a nem oltott személyek megbetegedési kockázata, ebben a kontextusban szokásos angol elnevezése az attack rate (amit a megbetegedettek arányával becsülhetünk).

A fenti példában 1,11% a megbetegedési kockázat az oltott csoportban, 11,1% az oltatlanban, így \(VE = 1 - 1,11/11,11 = 90\)%. Tehát, ha oltott vagyok, 90%-kal kisebb az esélyem, hogy elkapjam a betegséget.

A valóságban természetesen a VE meghatározása kapcsán nagyon sok gyakorlati kérdés merül fel, de a lényeget ez az egyszerűsített modell is jól fogja demonstrálni.

Aggregált adatok használata: a Farrington-féle screening eljárás

Ezekből már látható, hogy ha van információnk arról, hogy egy adott populációban mekkora az átoltottság valamely védőoltásból, továbbá tudjuk, hogy az általa megelőzendő betegséget elkapók közül hány volt oltott és hány oltatlan, akkor már ki tudjuk számolni a vakcina hatásosságát. A szükséges formula, amely a fenti logika alapján levezethető:
\[
    VE=1-\frac{\frac{PCV}{1-PCV}}{\frac{PPV}{1-PPV}}=\frac{\frac{PCV}{PPV}-1}{PCV-1},
\]
ahol \(PPV\) az átoltottság, \(PCV\) pedig az oltottak aránya a betegek között.

Ezzel meg is vagyunk: az epidemiológiai adatbázisok tartalmazzák a szükséges adatokat, tehát az oltottak és oltatlanok számát a betegek között (ebből megvan a PCV), és az átoltottságot (PPV). Ettől kezdve semmi akadálya, hogy kiszámoljuk a VE-t! E módszer neve: (Farrington-féle) screening eljárás.

Ennek a bizonyítóereje nagyobb, mint az előző két fejezetben látott módszereké (a keresztmetszeti és longitudinális ecological vizsgálatoké), hiszen már közvetlenül igyekszik oltottak és oltatlanok kockázatát összevetni. Továbbra is igaz azonban, hogy aggregált adatokat használ, ami még mindig korlátozza a módszer erejét, mivel az ilyenek vannak a confounding problémájának a legjobban kitéve.

Országos, éves adatok alapján számolt vakcina hatásosság

Először is, megvizsgálhatjuk a kérdést egy egész országra és egy egész évre vonatkozó adatok alapján. Például az előző vizsgálatunkban említett európai országok kanyaró helyzetére a következő adatokat találjuk. (Magyarország nem szerepel a listán, hiszen megbetegedés híján nyilván nincs mit számolni. Amelyik év, illetve ország hiányzik, ott adathiány volt, ezért nem szerepeltettem.)

Egyesült Királyság:

Az első öt oszlop az EUVAC adatait tartalmazza, az átoltottság a CISID adatbázisból származik; az utolsó két oszlop adatait a többiből számoltam.  Az átoltottságnál azért írtam "teljes" átoltottságról, mert csak a kétszer vakcináltakat vettem átoltottnak, összhangban azzal, hogy oltottnak is csak a kétszer vakcináltakat vettem. (Ennél pontosabb vizsgálathoz nem csak az oltási és a megbetegedési, de az életkori viszonyokat is figyelembe kellene venni. Ez nem lehetetlen, de jóval részletesebb adatokra volna szükség, és a lényegen a bonyolultsága ellenére sem változtatna.)

Svájc:

Németország:

Ausztria:

Azt hiszem, az eredmények nem igényelnek túl sok további kommentárt: két kivételtől eltekintve mindegyik országban és mindegyik évben 90% feletti (!) volt a vakcina hatásossága, de legtöbbször a 95%-ot is meghaladta. Ennyivel kisebb a kockázata, hogy valaki megbetegszik a kanyaróban, ha oltva van MMR-rel. (Természetesen ezeket a VE értékeket nem szabad túl komolyan, tizedes pontossággal venni: egy igazi VE meghatározáshoz még rengeteg egyéb dolgot kellene figyelembe venni, de demonstrációnak, a nagyságrendek szemléltetéséhez ez is megfelelő.)

Ez – amellett, hogy számszerű eredményt szolgáltat – azért erősebb bizonyíték a védőoltás hatásossága mellett, mert egyrészt ugyanazon ország ugyanazon évben vett adatait használja fel, ellentétben a két előbbi elemzéssel, így az időbeli és az országok közötti egyéb eltérések nem befolyásolják, másrészt nem aggregált, hanem egyéni szintű adatokat használ (tehát nem ecological jellegű vizsgálat); ezek miatt sokkal kevésbé van kitéve a jelenségek együttjárásából nem következik az okozatiság elve miatti fenntartásoknak. Problémát csak az okozhatna, ha az oltatlanok és az oltottak szisztematikusan eltérnének (egyfajta "szelekciós torzításként"), azaz ha nem véletlenszerű, hanem más, adott esetben a megbetegedési valószínűséget szintén befolyásoló tényezőktől függene, hogy ki kap oltást. Noha ez teljes mértékben nem zárható ki, de éppenséggel az oltást megtagadók kerülnek ki jellemzően a magasabb szocioökonómiai státuszú, egyébként is egészségtudatosabb szegmensből (tőlünk keletebbre, ahol néha hozzáférhetőségi problémák is vannak, ez nem feltétlenül van így, de nyugaton egyértelműen igen), ahol a megbetegedési ráták is alacsonyabbak általában! Vagyis könnyen előfordulhat, hogy ezzel a módszerrel még alá is becsüljük az oltás hatásosságát.

Egy járvány alapján számolt vakcina hatásosság

Az országos, éves adatok használatának problémája lehet, hogy nem homogén adatokat mos egybe, mégpedig azáltal, hogy egy egész évet használ (amelynek során akár több járvány is lehet, vagy ellenkezőleg, az is előfordulhat, hogy az évhatár "kettévág" egy járványt), és egy egész ország adataival számol (amin belül eltérő csoportosulások is lehetnek). Ezen segíthetünk azzal, ha ehelyett egyetlen konkrét járványt vizsgálunk meg – ez mind időben, mind térben jobban lokalizált, így remélhetjük, hogy az érintett csoportok között valóban csak a vakcináció tényében van eltérés.

A számítás természetesen ugyanúgy végzendő, az egyetlen különbség, hogy az átoltottságot és az oltottak betegek közötti arányát nem országos szinten, hanem mind térben, mind időben a járványra szűkítetten kell értelmezni.

Mivel ilyen vizsgálat akár minden egyes járványra külön-külön is elvégezhető, így ilyeneket végeláthatatlan sokszor végeznek a közegészségügyi szervek. Csak egyetlen példát kiragadva, pusztán az illusztráció kedvéért: Atti és mtsai egy 2002 tavaszán Olaszországban lezajlott kanyarójárványt vizsgáltak. A járványban érintett személyek átoltottsága 65% volt, a járványban megbetegedettek között (látható a különbség az előző ponthoz képest!) az oltottak aránya 6% volt, így az MMR hatásossága a kanyaró ellen 95%-nak adódott.

Egyedi adatok használata: a kohorsz és az eset-kontroll vizsgálatok

Az összes eddig látott, oltások hatásosságának vizsgálatára szolgáló módszer – longitudinális és keresztmetszeti ecological vizsgálatok, screening eljárás – aggregált adatokon alapultak. Különböző mértékben ugyan, de összességében ezek vannak a legtöbb torzításnak, többek között a confounding problémájának kitéve. Fontos hangsúlyozni, hogy ez nem azt jelenti, hogy "rosszak" lennének, de a bizonyítóerejük kisebb, nem véletlen, hogy mindegyik rész végén hosszabb megbeszélést szántam e problémakör megtárgyalására.

A bizonyítóerőt tudjuk növelni, ha nem aggregált, hanem egyedi adatokat használunk: egyes emberek megbetegedési illetve oltottsági adatait.

Mielőtt továbbmegyünk ebbe az irányba, érdemes e ponton egy lépést tenni hátra, és előbb az összes módszert kontextusba helyezni, áttekinteni, hogy hol van a helyük a vizsgálómódszerek körében. A szemléletesség kedvéért ezzel eddig nem foglalkoztam és csak az eredményekre fókuszáltam, nem a módszerekre, de most már érdemes a "nagy képre" is kitérni. Jelesül: az összes említett módszer, a már bemutatott, aggregált adatokon alapuló eljárások és az egyedi adatokon alapuló, most részletezendő módszerek egyaránt, az ún. megfigyeléses vizsgálatok csoportjába tartoznak. Ez azt jelenti, hogy bár a jellegük nagyon különböző, de az összes vizsgálat egyezik abban, hogy nem befolyásolják a kutatást végzők, hogy ki kap oltást és ki nem.

Lépjünk akkor most egyet hátra, és nézzük a kontextust! A klinikai vizsgálatok végeredményben és nagyon leegyszerűsítve mind arról szólnak, hogy összehasonlítunk valamilyen kezelésben részesülő, és ilyen kezelésben nem részesülő (vagy másféle kezelésben részesülő) csoportot valamilyen meghatározott végpont, vagy végpontok szerint, és akkor mondjuk, hogy a kezelésnek van hatása a végpontra, ha a csoportok eltérnek a végpont szerint (és ez az eltérés túlmutat a véletlen ingadozáson, de ennek a vizsgálatára vannak jól bevált módszerek a biostatisztikában).

Konkretizálva: ha egy védőoltás hatásosságát akarjuk ilyen módon vizsgálni, akkor nézhetjük például azt, hogy az adott oltásban részesülő és nem részesülő személyek közül hányan betegednek meg az oltással megelőzni kívánt betegségben. Értelemszerűen akkor mondjuk, hogy a védőoltás hatásos, ha az oltottak körében kisebb a megbetegedés valószínűsége. Ez számszerűsíthető is: ez lesz a \(VE\) vakcina hatásosság.

Visszatérve az alapvető logikára: ha találunk különbséget – mégpedig a véletlen ingadozáson túlmutató különbséget – a csoportok között a végpontban, például az oltottak között kevesebb a beteg, akkor mondhatjuk, hogy az az oltás hatása volt? Sajnos nem ilyen egyszerű a helyzet. Ez akkor lenne igaz (és csak akkor), ha a csoportok kizárólag az oltásban részesülés tényében térnének el. Akkor valóban jogos a következtetés, de ha ez nem így van, és a csoportok más tulajdonságukban is eltérhetnek, onnantól nem lehetünk benne biztosak, hogy ha találunk is különbséget, az minek tudható be: az oltottságnak, a csoportok közti egyéb eltérésnek, vagy ezek valamilyen keverékének...?

Azt, hogy a csoportok között a beavatkozás tényén kívül semmilyen különbség ne legyen, egyetlen egy módon lehet garantálni (törekedni rá sokféleképp lehet, fogok is ezzel foglalkozni, de biztosan elérni csak egyféleképp): ha az alanyainkat véletlenszerűen soroljuk kezelt és nem kezelt, például oltott és nem oltott csoportokba. (Valójában a "kezelésben részesülés tudata" még így is el fog térni, ami a placebo-effektus miatt nem mindegy, ezért az az optimális, ha az alanyok arról sem tudnak, hogy melyik csoportba tartoznak, azaz a nem kezelteket is látszólag kezelésben kell részesíteni – de ezek már részletkérdések.) Így, és csak így, garantálható, hogy a csoportok között semmilyen tényezőben se legyen szisztematikus eltérés. Az összes jellemzőjükben, férfi/nő arányban, életkori összetételben, szocioökonómiai státusz szerint stb. stb., azaz minden} jellemzőben (nem csak abban, amit fontosnak tartunk, vagy egyáltalán eszünkbe jut!) azonosak. Ekkor, és csak ekkor, tudhatjuk, hogy ha véletlen ingadozáson túlmutató különbséget találunk a csoportok között, az tényleg a kezelés hatása.

Igen ám, de az azt jelenti, hogy nekünk kell, szándékos, aktív tevékenységgel befolyásolni, hogy ki részesül kezelésben, például ki kap oltást (majd utána kivárni a végpontok kialakulását, azaz a betegségek bekövetkezését). Az ilyen klinikai vizsgálatokat, ahol a kutatók aktívan befolyásolják a kezelésben részesülést, szokás klinikai kísérletnek nevezni. Az előbbiek miatt ez a nagyobb bizonyítóerejű kutatási módszer, ám számos hátránya is van, amelyek miatt nem alkalmazható minden esetben; ezekről a klinikai kísérleteknél fogok részletesebben beszélni.

Ha nem áll módunkban kísérletet végezni, akkor marad az a lehetőség, hogy hagyjuk, hogy az alanyok tegyék – maguktól! – amit tennének, például van aki kap oltást, van aki nem, mi csak passzíve feljegyezzük ezt, együtt a végponttal (tehát, hogy ki betegedett meg). Az ilyen klinikai vizsgálatokat szokták megfigyeléses vizsgálatnak nevezni. A fő problémájuk azonnal adódik a fentiekből: ebben az esetben soha nem lehetünk biztosak abban, hogy a csoportok tényleg csak a kezelés, példánkban az oltottság tényében térnek-e el egymástól. Mi van, ha az oltottaknak más az életkoruk? A nemi összetételük? A szocioökonómiai státuszuk? A társbetegségeik? Márpedig ha így van, akkor onnantól nem tudhatjuk biztosan, hogy a végpontban talált különbség minek tudható be: az oltásnak, vagy az életkori, nemi, szocioökonómiai stb. különbségnek...?

Mert mi van, ha az oltásnak valójában semmi hatása nincs a megbetegedési kockázatra, viszont a nemnek igen, mondjuk a fiúknak – önmagában a nemükből adódóan – kisebb a kockázatuk, és az oltást történetesen inkább fiúk kapják meg? Ez ugyan nyilván egy fiktív példa, de a problémát jól mutatja: ebben a helyzetben, ha pusztán a megbetegedési arányokat hasonlítjuk össze oltott és oltatlan csoportok között, vidáman kimutatjuk az oltás jótékony hatását – holott valójában semmi nincs neki. Persze mindez előfordulhat fordítva is: ha a fiúk kockázata nagyobb, akkor meg károsnak (vagy kevésbé jótékonynak) mérjük az oltást. Ezt a jelenséget szokás angolból átvett szóval confoundingnak nevezni (mert az angol terminológiában a 'confounder' a harmadik változó, ami egyszerre hat a végpontra és a kezelésben részesülés tényére, és emiatt félrevihet minket, ha a figyelmen kívül hagyásával hasonlítjuk össze a végpontot és a kezelésben részesülést). E kérdéssel később még részletesebben is fogok foglalkozni.

Ez a fő problémája a megfigyeléses vizsgálatoknak: a confounding, amolyan Damoklész kardjaként, mindig a fejünk felett lebeg.

Nagyon fontos, hogy ha tudjuk, hogy mi viselkedik confounderként egy adott helyzetben (akár csak potenciálisan), és le is tudjuk azt mérni, akkor a fenti hatás – statisztikai úton – kiszűrhető. A példánkban: ha eszünkbe jut, hogy az alany neme confounder lehet, és feljegyezzük azt, akkor mód van arra, hogy kiszűrjük a torzítást, azaz: képesek leszünk mégis az oltottság és a megbetegedés közti valódi hatást feltérképezni – annak ellenére is, hogy csak megfigyeléses adataink vannak! Ehhez azonban tudnunk kell, hogy mi a confounder (és kell tudnunk mérni is – épp a szocioökonómiai státusznál ez nem biztos, hogy olyan egyszerű). A kísérleteknek épp az az ereje, hogy automatikusan védelmet jelentenek minden confounder ellen – azok ellen is, amiket nem tudunk mérni, sőt, azok ellen is, amelyekről eszünkbe sem jut (vagy nem tudunk róla), hogy confounderek.

Az (egyedi adatokon alapuló) megfigyeléses vizsgálatoknak két alapvető típusuk van: a kohorsz vizsgálat és az eset-kontroll (case-control) vizsgálat.

A kohorsz vizsgálat lényege, hogy vesszük az emberek egy, lehetőleg minél jobban hasonlító, és így várakozásaink szerint minél több tulajdonságukban homogén csoportját, ez lesz a kohorsz (például egy iskola, óvoda, adott város lakosai, egy háztartás stb.), amelynek tagjai közül néhányan részesülnek kezelésben mások pedig nem (de ezt ugyebár nem mi határozzuk meg), és megfigyeljük, hogy az egyes csoportok hogyan alakulnak a végpont szerint. Például: feljegyezzük, hogy ki oltatja be magát, utána várunk, és megnézzük, hogy hány beteg lett a beoltott, illetve a be nem oltott csoportokban. Egy kohorsz vizsgálatban akkor mondhatjuk, hogy egy oltás hatásos, ha az oltott csoportban kevesebb a megbetegedett.

Elfogadott, hogy a megfigyeléses vizsgálatok közül általánosságban a kohorsz a magasabb értékű. Az ismert és lemért confounderek kiszűrhetőek, a többi ellen a csoportok – remélhető – homogenitása nyújt védelmet.

A megfigyeléses vizsgálatok másik fő módszere az eset-kontroll (case-control) vizsgálat. Amíg a kohorsz időben előremenő, addig az eset-kontroll időben visszafelé néző: nem azzal foglalkozik, hogy a kezelésben részesülők és nem részesülők később hogyan alakulnak megbetegedési szempontból, hanem azzal, hogy a már megbetegedettek és nem megbetegedettek a múltban hogyan alakultak kezelési szempontból. A technikai megvalósítás ennek megfelelően úgy néz ki, hogy fogjuk az eseteket (tehát akik megbetegedtek a vizsgált betegségben), keresünk hozzájuk kontrollokat (azaz olyan személyeket, akik ugyan nem betegek, de lehetőleg minden szempontból hasonlítanak az esetekre, például ugyanolyan neműek, életkorúak, lakhelyűek stb., attól függően is persze, hogy az adott megbetegedés szempontjából mi fontos, tehát melyek a potenciális confounderek), majd megnézzük, hogy a két csoportban mekkora az oltottak aránya. Egy eset-kontroll vizsgálatban akkor mondhatjuk, hogy egy oltás hatásos, ha a megbetegedettek csoportjában kevesebb volt az oltott.

Nyilvánvaló, hogy a kettő végeredményben ugyanaz: ha az oltás hatásos, azt úgy is megfogalmazhatjuk, hogy az oltott csoportban kevesebb lesz a megbetegedett, és úgy is, hogy megbetegedett csoportban kevesebb volt az oltott. Sőt, még a \(VE\) is ugyanúgy kiszámolható mindkettőből (bár eset-kontrollnál csak egy közelítéssel, erre mindjárt kitérek).

Jól látható, hogy mindkét módszer igyekszik enyhíteni azt a problémát, ami abból adódik, hogy megfigyeléses jellegűek, azaz, hogy a csoportok nem feltétlenül csak az oltottság tényében térnek el. Noha ez teljes mértékben nem küszöbölhető ki (ahhoz kísérletre volna szükség), lépések tehetőek, hogy csökkentsük ennek a valószínűségét, azaz, hogy – az oltottságtól eltekintve – minél homogénebbé tegyük a csoportokat: a kohorsz vizsgálat hasonló tulajdonsággal bíró alanyokat követ, az eset-kontroll pedig a már lezajlott események alapján megfigyelt esetekhez válogat hasonló tulajdonságú kontrollokat.

Az eset-kontroll igen nagy előnye, hogy egyszerűbben, kevesebb szervezéssel és olcsóbban megvalósítható, illetve – ami a gyakorlatban sokszor még fontosabb – gyorsabban szolgáltat eredményt. (A kohorsznál ki kell várnunk, amíg kialakul a végpont, az eset-kontrollnál elég a már meglévő adatbázisokkal számolnunk az éppen diagnosztizáltak alapján.) Az eset-kontrollnak azonban van egy neuralgikus pontja is: az, hogy mennyire jó kontrollokat választunk az esetekhez. További probléma, hogy míg kohorsznál a \(VE\) kényelmesen, a már bemutatott definíció alapján a relatív rizikóból számolható, addig eset-kontrollnál erre nincs mód, hiszen a relatív rizikót mi sem tudjuk (hiszen nem tudhatjuk, hogy az esetek és a kontrollok mekkora nagyságú háttérpopulációból vett minták, azaz nincsen nevezőnk a relatív rizikó számolásához). Szerencsére ha a betegség a lakosság nem túl nagy részét érinti, akkor a relatív rizikó kielégítően közelíthető az ún. esélyhányadossal, így a gyakorlatban az eset-kontroll vizsgálatokból is számolható \(VE\) a legtöbb esetben.

A kohorsz és az eset-kontroll vizsgálatok jelentik a megfigyeléses vizsgálatok legmagasabb bizonyítóerejű variánsait, ugyanis nem aggregált, hanem egyedi adatokon alapulnak. Megfigyelésesek, ezért bizonyítóerőben a kísérletek még így is megelőzik őket, de azoknak megint más problémáik lehetnek; erről a kísérleteknél beszélek részletesebben.

Megfigyeléses vizsgálatok tömegével készülnek a védőoltásokra, olyannyira, hogy pusztán a módszertanra vonatkozó szakirodalom is tekintélyes. Hogy csak egyetlen példát hozzak: Uzicanin és mtsa 2011-es összefoglaló cikkükben összegyűjtötték a kanyaró elleni oltás hatásosságára vonatkozó klinikai vizsgálatokat. Szám szerint 116 (azaz száztizenhat) ilyet találtak, és ez csak az egyedi adatokon alapuló vizsgálatok száma.  Ahhoz képest, hogy a védőoltás-ellenesek néha azt mondják, hogy "klinikai vizsgálatokat nem végeznek a védőoltásokra", nem is rossz! Hangsúlyozom, hogy ez mind „field trial“, tehát terepen végzett, konkrét klinikai végpontot (azaz megbetegedést) kereső, oltatlanokat oltottakkal összevető vizsgálat!

Zárásként, csak hogy illusztráljam a kohorsz és az eset-kontroll vizsgálatokat konkrét példákkal, kiragadok – hasraütés-szerűen – néhány valós vizsgálatot, hogy lássuk, hogyan néznek ki ezek a gyakorlatban.

A kohorsz kutatások egyik tipikus példája az egy háztartásban élők vizsgálata, amit 'household contact' vizsgálatnak szokás nevezni. A módszer lényege, hogy megnézzük, hogy ki volt az első megbetegedett egy adott háztartásban, megvárjuk, amíg lezajlanak az esetleges fertőzések, és utána számolunk: hány háztartástag volt oltott és hány oltatlan, hány betegedett meg és hány nem. Ebben az elrendezésben az is nagyon jó, hogy az egy háztartáson belül élők általában meglehetősen homogének, így kevésbé kell a confounding miatt aggódnunk, tehát, hogy a különbségeket valójában nem a vakcináció, hanem valamilyen egyéb, háztartástagok közti különbség adja. Cserében ilyenkor viszont felmerül a kérdés, hogy a vizsgált konkrét háztartások mennyire felelnek meg – összetételükben – az össz-populációnak, tehát, hogy a kapott eredmények általánosíthatóak-e az egész lakosságra (szelekciós torzítás).

Nézzünk erre példát! Schmitt és mtsai Németország 6, magas pertussis incidenciájú területét vizsgálták a '90-es évek elején; a vizsgálat időtartama alatt 453 háztartásban tört ki pertussis. Az index eseteknek (akik először betegedtek meg adott háztartáson belül) 173 nem oltott és 112 oltott kontaktszemélyük (további háztartástag) volt. A 173 nem oltott kontaktszemélyből 96 betegedett meg szamárköhögésben, a 112 oltottból 7; ez alapján a vakcina hatásosság \(VE = 1-\frac{7/112}{96/112} = 88,\!7\%\). A szerzők nem korrigálták számszerűen ezt az értéket a potenciális confounderekre tekintettel, de azt megvizsgálták, hogy eltérnek-e az oltott és az oltatlan csoportok között, és azt találták – megnyugtató módon –, hogy a legtöbb esetben nincs különbség. Az általánosíthatóság kérdését azzal vizsgálták, hogy leellenőrizték, hogy a mintájukba bekerült háztartásokban az átoltottság megfelel-e a terület egészében feljegyzett átoltottságnak (igen: 31,1% és 28,7%).

A kohorsz persze definiálható bővebben is: Snijders és mtsai egy iskolások körében Hollandiában 2008-ban kitört mumpsz-járvány kivizsgálásakor nemcsak a háztartási kontaktusokat derítették fel, hanem az iskolai társakat is. Eredményei szerint a 351 oltatlan iskolásból 183 betegedett meg (52%), a 484 egy dózis MMR-rel oltott közül 13 (2,7%), a 301 két dózis MMR-rel oltott közül 7 (2,3%). Ez alapján az egy dózis MMR hatásossága a mumpsz ellen \(1-\frac{13/484}{183/351}=95\%\), a két dózisé hasonlóan számolva 96%. A tanulmány külön érdekessége, hogy ezt követően ezeket az értékeket számszerűen is korrigálja a confounding kiszűrése végett: emlékezzünk vissza, ezek a számok ki vannak téve annak a problémának, hogy a csoportok nem biztos, hogy csak az átoltottságban térnek el. Mi van, ha – példának okáért – az oltottak más életkorúak és az életkor önmagában védelmet (vagy pont fordítva, nagyobb kockázatot) jelent a betegséggel szemben? Ha így van, akkor ezt mi belemértük a fenti értékekbe! Éppen ezért a kutatás második lépésben figyelembe veszi az életkort, valamint, hogy az alany háztartásában a megbetegedése előtt milyen volt a mumpsz-helyzet (potenciális confounderek) és ezek hatását kiszűri. Az így kapott korrigált \(VE\) 92% egy dózis, és 93% két dózis esetén. Ez kitűnő illusztráció tehát arra is, hogy hogyan lehet a confoundereket kiszűrni.

Csak hogy az újabb példa egy újabb betegséget is érintsen, az eset-kontroll vizsgálatokra a kanyaró kapcsán hoznék példát: Velicko és mtsai 2006-ban folytattak ilyen elrendezésű vizsgálatot Ukrajnában. Kutatásuk során minden kanyarós esethez 4, hozzá hasonlító, de nem kanyarós kontrollt társítottak. A társítás alapja az életkor és az iskolai osztály volt, azaz e két tényező, mint potenciális confounder ellen védekeztek. (Az utóbbi azért is érdekes, mert a szocioökonómiai státusznak is jó mérője.) Ilyen módon az összehasonlítást nem torzíthatja az, hogy a csoportok például életkori összetételükben eltérnek, hiszen abban a tekintetben a módszerből adódóan ki lesznek egyensúlyozva. Ezt követően megnézték, hogy a két csoport tagjai milyen arányban kaptak oltást: a 146 esetből 16 volt oltatlan, az 568 kontrollból 6. Ránézésre is látványos, hogy a négyszer akkora létszámú kontrollcsoportban harmadannyi oltatlan volt; a fenti korrekciók figyelembevételével az oltás számszerű hatásossága: \(VE=91,\!8\%\).

• Tartalomjegyzék gyanánt
• Hatásosság
• Országok közti különbségek a védőoltási rendszer fényében

Ha a betegségek védőoltások bevezetése utáni visszaszorulására (adott országban) azt mondtuk, hogy longitudinális vizsgálatot jelentenek, akkor ez most egy keresztmetszeti elemzés lesz: azt fogjuk vizsgálni, hogy ugyanabban az időpontban, de különböző országokban hogyan alakul a megbetegedések száma néhány nevezetes, védőoltással megelőzhető fertőző betegség vonatkozásában.

Az eredmények magukért fognak beszélni; úgyhogy először lássuk is őket, aztán következzen némi elemzés. A kiválasztott országok: Egyesült Királyság, Svájc, Németország, Franciaország, Ausztria (mint lazább oltási fegyelmű, de fejlett, nyugat-európai országok) és Magyarország; a választott betegségek pedig: kanyaró, mumpsz, szamárköhögés és rubeola. A választásom azért esett ezekre a betegségekre, mert érdemi esetszámban fordulnak elő európai országokban (szemben mondjuk a polio-val vagy a diftériával), így lényeges népegészségügyi jelentőségük van, de egyúttal az is igaz rájuk, hogy az előfordulásukra vonatkozóan megbízható adatok érhetőek el (szemben mondjuk az invazív pneumococcalis megbetegedésekkel vagy a hepatitis B hordozással). A felnőttkori pertusiss és a mumpsz illetve rubeola enyhe gyermekkori esetei elképzelhető, hogy nem kerülnek diagnosztizálásra és így jelentésre, ezért az ezekhez tartozó számok alábecsültek lehetnek, viszont ennek az aránya nem várható, hogy lényegesen eltérjen az egyes országokban, így ez a jelenség az országok közti összehasonlítást nem befolyásolja.

Sajnos nem mindegyik ország gyűjt adatokat minden betegségről, így ha egy grafikonon nem jelenik meg egy ország, akkor az azt jelenti, hogy az adott országban az adott betegségről nincsenek átfogó adatok. Mivel itt több országot kell összehasonlítani, így nagyon fontos, hogy egységes adatforrást használjunk, én ezért mindenhol a CISID adatait (lásd az epidemiológiai kiskönyvtárnál) vettem alapul. Ezek a teljes jelentett esetszámot (nem feltétlenül a laboratóriumilag megerősítetteket, ahogy az az ECDC publikációkban szokásos) tartalmazzák. A fontos persze nem is az, hogy konkrétan mit használunk, hanem az, hogy ez minden országra vonatkozóan azonos legyen; márpedig ezt a CISID megvalósítja.

Lássuk tehát az eredményeket! Az ábrákon az oszlop magassága a lakosságszámra vetített évi betegségszámot jelenti, a fölé írt szám a megbetegedettek abszolút száma.

Kanyaró:

(Más formátumokban is: PDF, PNG, SVG. Rákattintva új ablakban (nagyobb méretben) megnyílik, jobb klikk után lementhető.)

Mumpsz:

(Más formátumokban is: PDF, PNG, SVG. Rákattintva új ablakban (nagyobb méretben) megnyílik, jobb klikk után lementhető.)

Rubeola:

(Más formátumokban is: PDF, PNG, SVG. Rákattintva új ablakban (nagyobb méretben) megnyílik, jobb klikk után lementhető.)

Szamárköhögés:

(Más formátumokban is: PDF, PNG, SVG. Rákattintva új ablakban (nagyobb méretben) megnyílik, jobb klikk után lementhető.)

A fentiek nem sok kommentárt igényelnek: Magyarország lényegében kenterbe veri az összes, összehasonlításban szereplő országot, az összes vizsgált betegség esetében.

Mielőtt a részletesebb értékelésbe belemegyünk, érdemes – a mostani témánktól függetlenül – megfigyelni, hogy az infektológiában mennyire nem lehet "elégedetten hátradőlni": Svájcban 2006-ban 71 kanyarós megbetegedés volt, egyetlen évre rá pedig 1040... Ilyen könnyen berobbanhat egy járvány, ha az átoltottság nem éri el a megfelelő szintet a nyájimmunitás fenntartásához!

Ezeket az adatokat máshogy is vizualizálhatjuk: sok országot vizsgálva az oszlopdiagramok ugyan hamar áttekinthetetlenek lennének, de ilyenkor a térkép nagyon látványos ábrázolási módszer. Terjesszük ki tehát a vizsgálódásunk körét az összes európai országra, legalábbis azokra, amelyek gyűjtenek az adott betegségre adatokat, és ábrázoljuk az eredményt térképen! Ilyenkor persze minden évhez tartozna egy külön térkép; ezeket vagy megvizsgálhatjuk egyesével, vagy célszerűbben – különösen ha általánosabb érvényű tanulságok levonása a célunk – több évre vonatkozóan kiátlagolhatjuk. (Így ugyanis az egyes évek közötti véletlenszerű ingadozások hatása is lecsökken; persze túl sok évet sem célszerű használni, mert akkor az esetleges hosszabb távú tendenciák is egybemosódnak.) A következő térképek ezt valósítják meg, a 2009 és 2013 közötti 5 éves intervallumot használva. Amire nagyon fontos felhívni a figyelmet, hogy a színezés, mely a megbetegedéseket jelzi, logaritmikus beosztású, azaz egy ugráshoz tízszer több (!) megbetegedés tartozik, ahogy azt a térképek melletti skála is mutatja. A szürke szín azt jelzi, hogy az adott ország az adott betegséget nem jelentette (vagy legfeljebb egyszer az öt év alatt – a robusztusság kedvéért az ilyen eseteket szintén nem rajzoltam ki). Ha valamelyik országnál pontosan 0 volt az átlagos incidencia, ami logaritmikus színezésnél nem lenne kirajzolható, akkor azt a legkisebb pozitív incidencia felével helyettesítettem, hogy ilyen módon a kérdéses ország is ábrázolható legyen.

Kanyaró:

(Más formátumokban is: PDF, PNG, SVG. Rákattintva új ablakban (nagyobb méretben) megnyílik, jobb klikk után lementhető.)

Mumpsz:

(Más formátumokban is: PDF, PNG, SVG. Rákattintva új ablakban (nagyobb méretben) megnyílik, jobb klikk után lementhető.)

Rubeola:

(Más formátumokban is: PDF, PNG, SVG. Rákattintva új ablakban (nagyobb méretben) megnyílik, jobb klikk után lementhető.)

Szamárköhögés:

(Más formátumokban is: PDF, PNG, SVG. Rákattintva új ablakban (nagyobb méretben) megnyílik, jobb klikk után lementhető.)

(Itt érdemes megjegyezni, hogy az országok közötti pontos összehasonlításhoz igazából illene életkor és nem szerint standardizálni, de ehhez egyrészt nem álltak rendelkezésre a szükséges adatok, másrészt, bár ez precízebb lenne, de alapvető változást nyilván nem jelentene európai viszonyok között.)

Érdekes megjegyezni, hogy a megbetegedési adatokat csak lazább és szigorúbb oltási rendszerű országok között érdemes összevetni, a számszerű átoltottsággal nem – hogy miért, arról később külön írok.

Mindezzel nyilván azt akarom sugallni, hogy ez a különbség a mi szigorúbb védőoltási rendszerünknek köszönhető. Ahogy az idősoros vizsgálat esetében, itt is teljesen jogos ellenvetés a jelenségek együttjárásából nem következik az okozatiság elvére történő hivatkozás: ezek korrelációs adatok, önmagában ebből nem következtethetünk arra, hogy a különbséget a védőoltási rendszerek eltérése okozza. Ez valóban így van!

Két tényezőt kell azonban megfontolni. Az egyik már ismert a longitudinális elemzésből: az az észrevétel, hogy a hatás a legkülönbözőbb időpontokban (években) és a legkülönbözőbb betegségeknél egyöntetűen jelentkezik. (Konkrétan: az összes fent szereplő év és betegség esetében...)

A másik valamivel több megfontolást igényel, de szintén könnyen átlátható. A jelenségek együttjárásából nem következik az okozatiság elve mögött az van, hogy két változó hiába mozog együtt, nem tudhatjuk, hogy valójában mik az igazi oki tényezők, elképzelhető például, hogy egy harmadik tényező okozza mindkettőt (és ez még a legegyszerűbb eset). Pontosan emiatt, itt sem mondhatunk többet: nem tudhatjuk, hogy a különbség oka valójában nem valamilyen más eltérés-e az országok között (ami közvetlenül, vagy akár szövevényesebb formában, az átoltottságot is befolyásolja). Elvileg ugyan minden további nélkül elképzelhető ez, de gondoljunk csak jobban bele: szándékosan olyan országokat választottam összehasonlításként, amelyek gazdasági fejlettségben, higiéniás viszonyokban stb. megelőzik Magyarországot, némelyik sokkal. Emiatt egyrészt általában is furcsa, ha valamilyen egészségügyi mutatót tekintve mi állunk jobban, különösen, ha ennyire drasztikusan, hiszen e tényezők általában jobb egészségi állapottal, kisebb morbiditással járnak együtt. Tehát bár elvileg valóban nagyon sok olyan tényezőben lehetne különbség az országok között (az oltási rendszeren kívül), amelyeket a jobb magyar statisztikák valódi okaként jelölhetnénk meg, de ezek túlnyomó többségét gyakorlatilag semlegesíti az a tény, hogy fejlettebb országokat választottam összehasonlításnak, ahol ezek a tényezők éppen hogy javítanák a megbetegedési statisztikákat, és nem rontanák.

Feltétlenül megállapíthatjuk tehát, hogy ezek a tények azokat a védőoltás-ellenes állításokat teljesen egyértelműen cáfolják, miszerint a betegségek visszaszorulásában a megfelelő tápláltság, a jó higiénia és a jó szociális körülmények a meghatározóak. (Miközben valamekkora – betegségtől függő mértékű – szerepük természetesen tényleg van.) Tényleg azt kellene gondolnunk, hogy Svájcban azért több tízszeres, ha nem épp százszoros például a kanyaró morbiditása, mert az ottani gyerekek rosszabbul tápláltak, mint a magyarok, egyébként is rosszabb szociális körülmények között élnek, és persze a svájci higiéniás viszonyok is legendás mértékű elmaradásban vannak a magyarországihoz képest...?! Hát persze.

Az összehasonlítás kedvéért megjegyzem, hogy az ilyen jellegű vizsgálatokat szokták keresztmetszeti ecological elemzésnek nevezni az az epidemiológiában. Keresztmetszeti, mert azt nézzük, hogy ugyanazon időpontban, de különböző országokban hogyan alakulnak a megbetegedések, tekintettel az oltottságra, és ecological jellegű, mert nem egyéni, hanem aggregált, jelen esetben ország szinten aggregált adatokat vizsgálunk.

• Tartalomjegyzék gyanánt
• Hatásosság
• Betegségek visszaszorulása
• Hogyan hitessük el, hogy az oltásoknak nincs szerepe a betegségek visszaszorulásában?

Ha valaki végigolvasta írásomat arról, hogy egyes betegségek hogyan szorultak vissza az ellenük ható oltás bevezetése után, meglepődhet, amikor védőoltás-ellenes oldalakon ennek épp az ellenkezőjével találkozik. Néha még szépen grafikonokkal, nyilakkal is illusztrálva, mint én is tettem – csak éppen fordított előjellel! Mert bizony ilyet is lehet találni, íme egy hazai példa:
Nocsak, gondolhatja az egyszeri érdeklődő, most akkor mi van? Most akkor a kanyaró a védőoltás bevezetése előtt szorult vissza, vagy az után? Mert azért ez nem mindegy, sőt, nyugodtan mondhatjuk, hogy a kettő közül csak az egyik állhat fenn. Valaki tehát nem mond igazat; nem fogok nagy meglepetést okozni: a védőoltás-ellenesek azok.

Az indoklás nem bonyolult, tulajdonképpen csak egyetlen "ügyes" trükk van a dolog mögött. A védőoltásokat ugyebár azért adjuk, hogy emberek adott betegségben ne betegedjenek meg. Ez látszólag teljesen kézenfekvő, a kutya mégis itt lesz elásva. Ebből következik ugyanis, hogy a hatásosságuk mérőszáma az, hogy hányan betegszenek meg. Ez abszolút logikus, ha azért adnánk, hogy az alanyok nyelve bekéküljön, akkor a nyelv-kékség lenne a helyes mérőszám. Így leírva kristálytisztának látszik, de valójában itt rejtik el a hamisítást a védőoltás-ellenesek: feltűnés nélkül (jó esetben csak nem hangsúlyozva, és ügyesen fogalmazva, rosszabb esetben egyenesen letagadva) ugyanis nem azt ábrázolják, hogy a kórban hányan betegedtek meg (morbiditás), hanem azt, hogy hányan haltak meg (mortalitás)! Ami nagyon nem ugyanaz, és természetesen a világon semmi értelme nincs a védőoltások hatásosságának mérőszámaként használni – akkor lenne, ha a védőoltásokat specifikusan azért adnánk, hogy az emberek ne haljanak meg! De erről szó nincs, a védőoltásokat természetesen azért adjuk, hogy az emberek ne betegedjenek meg. Az csak közvetett, a morbiditás csökkenésén keresztül fellépő hatás, hogy így nyilván a halálozás is csökkenni fog. A védőoltás-ellenesek tehát egész egyszerűen nem azzal mérik le az oltás hatásosságát, amire az oltásnak hatnia kell! A dolognak annyi értelme van, mintha a nyelvkékségről közölnének grafikonokat, majd ezek alapján bejelentenék, hogy a védőoltásoknak nincs hatásuk...

Ezen a ponton rögtön világos lesz az is, hogy ezzel a hamisítással miért jön ki az, amit sugallani akarnak, hogy ti. a védőoltásoknak nincs hatásuk. Az, hogy valaki megbetegszik-e, általában kevés dolog függvénye (a szerencsén túl) – a legtöbb betegségnél a szociális körülményeknek, egészségügyi ellátásnak stb. magára a megbetegedési kockázatra nincs túl nagy hatása. Ezzel szemben, az, hogy egy megbetegedett meghal-e, nagyon sok tényező függvénye; ezek közül elsődlegesen az egészségügyi ellátásnak van szerepe: ma már van lélegeztetőgép, EKG, röntgen, labordiagnosztika, intenzív osztály stb. stb., ezért a megbetegedettek közül akár a rosszabb állapotúakat is, akiket korábban elvitt volna a kór, meg lehet menteni. Na de mi köze ennek ahhoz, hogy mennyire hatásos a védőoltás?!

Azt meg csak a fentiek apró kiegészítéseként teszem hozzá, hogy amellett, hogy a halálozási adatok használata nemcsak egyszerűen formálisan helytelen, hanem még értelmetlen is, hiszen a betegségekkel kapcsolatban nem a halálozás az egyetlen, ami számít; ld. a védőoltások szükségességénél. Valójában tehát a mortalitás mint mutató használata mellett csak egyetlen érv szólhat, ez pedig az, hogy azt kevésbé befolyásolja a betegség felismerése és a jelentési fegyelem; de ennek szerencsére csak nagyon régi adatoknál, vagy nem egyértelműen diagnosztizálható, illetve nagyon enyhe betegségeknél lehet jelentősége.

A szűkebb értelemben vett válasz itt véget is érhet, de ha már itt tartunk, akkor talán érdekes egy-két dologról elmélkedni ennek kapcsán.

Kissé vázlatos ilyen ábrát készíthetünk egy ember lehetséges három "állapotáról":

A vastag nyilak az emberek lehetséges áramlását mutatják az egyes állapotok között, a szaggatott nyilakat csak azért húztam be, hogy az epidemiológusok által használt terminológiákat bemutassam: a morbiditás az, hogy az egészségesek mekkora része betegszik meg (adott esetben rögzített hosszúságú időszakra vonatkoztatva, azaz rátaként; hasonlóan a többi is), a letalitás (angolban néha: fatalitás) az, hogy a betegek mekkora része hal meg, a mortalitás pedig a kettő eredője: hogy az egészségesek mekkora része hal meg.

Ezt az ábrát használva azt is felrajzolhatjuk, hogy milyen tényezők hatnak az egyes "állapotváltozásokra", és mi ezek fontossága (természetesen itt most csak a fertőző betegségekről beszélünk):


A dobozok vastagsága, ill. szaggatottsága mutatja az adott tényező fontosságát.

Például a védőoltásokat annak megakadályozására adjuk, hogy az emberek az 'Egészséges' rovatból a 'Beteg' rovatba kerüljenek (ugyebár...), amire a tények alapján tényleg képesek is, ezért ott vastaggal szerepel; de ha már egyszer valaki beteg, akkor a védőoltásnak csak alárendelt szerepe van abban, hogy elkerüli-e a halálozást, ezért a szaggatott vonallal rajzolt doboz. Azért van valamekkora szerepe, még ha alacsonyabb is: több betegségnél leírták, hogy egy oltott, ha meg is betegszik, jellemzően enyhébb lefolyású betegségen megy át, mintha nem is lett volna oltva; tipikusan ilyen a bárányhimlő. Ezzel szemben, a halálozás tekintetében az egészségügyi rendszer szerepe nagy, viszont a megbetegedésben a legtöbb fertőző betegségnél nincs túl nagy szerepe (és a gyógyulásnál sem mindegyiknél).

Ez az ábra nyilván csak nagy vonalakban mutatja a helyzetet, elsősorban azért, mert a pontos viszonyok betegségről betegségre változnak. (Lényegében tehát minden betegséghez lehetne egy-egy ilyen ábrát készíteni!) Vegyük a vektor, például egyes ízeltlábúak által terjesztett betegségeket, mint amilyen a ruhatetű terjesztette kiütéses tífusz, vagy a patkánybolhák által terjesztett pestis – az ilyen betegségek esetében a megbetegedésben tipikusan jelentős a szociális viszonyok szerepe: ha nem rohangálnak patkányok az utcán, akkor nyilván kevesebben kapják el a pestist... Hasonlóképp azoknál a betegségeknél (például hastífusz, vérhas, hepatitis A) amelyekben a kórokozó széklettel ürül, és széklettel szennyeződés útján terjed, ott a higiéniás viszonyok javulása (csatornázás, jó minőségű ivóvíz, élelmiszer-ellenőrzés, kézmosás) valóban jelentősen visszaszorította ezeket a megbetegedéseket. A tipikus ellenpéldát a cseppfertőzéssel terjedő betegségek jelentik, ennek is egyik legjellemzőbb esete, példa az ábrán mutatott adatoktól való eltérésre is: a kanyaró esetében a megbetegedésre lényegében semmi nem hat a védőoltáson kívül (sem az egészségügyi ellátás színvonala, sem általában a higiéniás viszonyok és életkörülmények). Ezt igazolják a megbetegedési adatok is: noha az Egyesült Államokban 1912 és 1963 között (vagy Angliában 1940 és 1968 között) nyilván leírhatatlan fejlődésen ment keresztül mind az egészségügyi ellátás, mind általában a szociális körülmények, a kanyarós megbetegedések száma meg se moccant.

A végső tanulság tehát, hogy legyünk óvatosak az ilyen hamisítási kísérletekkel – ha egy adatsorral, ábrával próbálnak meggyőzni, akkor mindig érdemes végiggondolni, hogy mit is látunk, és ennek mi köze a vizsgált kérdéshez.

(Az ebben a szakaszban bemutatott módszer meglehetősen általános védőoltás-ellenes körökben. A konkrét ábra azonban, amit citáltam, még két további, kifinomultnak aligha nevezhető további trükkel is él. Az egyik egészen mellbevágó: "véletlenül" nem a lakosságszámra vetített incidenciát, hanem az esetek abszolút számát adja meg, és simán megteszi, hogy egy görbén ábrázolja a történelmi Magyarország és a Trianon utáni Magyarország esetszámait... Ez, azt hiszem, nem igényel semmilyen további kommentárt, a másik ellenben már cselesebb: nagyon régről indítja az adatsort, hogy a több mint száz éves, extrém nagy adatok felnyomják a függőleges tengely skálázását. Mivel – nyilván ismét csak véletlenül – nem alkalmazza az ilyen esetekben szokásos logaritmikus skálázást, ami lehetővé tenné a nagyon eltérő nagyságrendek érzékelését, így olyan beosztást kap, amelyen néhány száz halálozás szinte észre sem vehető. Csakugyan, ha jobban megnézzük, akkor azt látjuk, hogy 1945 és 1965 között, amely intervallumban az adatsor vizuálisan szinte a nullába simulva fut, valójában 100 fölötti volt átlagban a halálesetek száma. Évente! Gondoljunk csak bele, minden egyes évben 100 gyermek halála úgy tűnik fel ezen az ábrán mintha semmi lenne...)