Szczepienia na COVID-19 wywołały falę nowotworów? Analizujemy kontrowersyjne badanie z Korei

• Nowe badanie z Korei Południowej ma pokazywać, że szczepienia na COVID-19 zwiększyły liczbę nowotworów
• Na badanie powołują się m.in. posłowie Konfederacji, udowadniając, że szczepienia szkodzą
• Dlatego przeprowadziliśmy dokładną analizę faktów
• Przeprowadziliśmy dokładną analizę badania, która wykazała szereg problemów z danymi przedstawionymi w koreańskiej pracy. Oficjalne dane nie potwierdzają fali nowotworów
• Wykresy pochodzą z ogólnodostępnych analiz, część to analiz własne - dane pozostawiliśmy w oryginalnej, angielskiej, wersji

Przerażające doniesienia z Korei Południowej. Szczepienia na COVID-19 wywołały falę nowotworów? 

Choć od czasu masowych szczepień na COVID-19 mija już 5 lat, to temat nadal wzbudza bardzo wiele emocji. Dziś wiele osób zadaje sobie pytanie - czy masowe szczepienia tak szybko opracowanym preparatem były dobrym pomysłem? Każde badanie, które podważa zasadność szczepień, szybko zaczyna krążyć po mediach społecznościowych, wywołując ożywioną dyskusję na ten temat.

Nic więc dziwnego, że nowe badanie z Korei Południowej błyskawicznie zaczęło rozprzestrzeniać się po internecie. Udostępniali je między innymi znani ze swojego negatywnego stosunku do polityki sanitarnej w czasie pandemii posłowie Konfederacji (tacy jak Grzegorz Płaczek i Paweł Usiądek). Na swoim profilu badanie podał je dalej także pan Piotr Witczak, dr n. med. i immunolog, znany z krytycznych i kontrowersyjnych wobec głównego nurtu medycyny i polityki sanitarnej (związanej m.in. z promocją szczepień) w trakcie pandemii COVID-19. Wnioski płynące z lektury badania są alarmujące. Sugeruje ono bowiem, że masowe szczepienia na COVID-19 mogły doprowadzić do fali nowotworów. 

Co wynika z badań? Czy prawda? Sprawdzamy. 

Jak czytamy w pracy pt. „1-year risks of cancers associated with COVID-19 vaccination: a large population-based cohort study in South Korea” *, naukowcy wzięli pod uwagę dane 8,4 mln pacjentów z Seulu z lat 2021-2023, z których wyodrębnili mniejsze grupy (tak, aby były one porównywalne pod kątem wieku czy dochodów).

W ramach całego badania przeprowadzono w zasadzie dwie osobne analizy: porównanie ryzyka diagnozy nowotworu u osób zaszczepionych i niezaszczepionych oraz analogiczna analiza w grupie osób zaszczepionych (II dawka vs III dawka, czyli tzw. “booster”). 

Badacze posługują się pojęciem współczynnika ryzyka (Hazard Ratio - HR) dla skumulowanego ryzyka diagnozy nowotworu w ciągu roku po szczepieniu. Warto w tym miejscu krótko wyjaśnić, co oznacza taki wskaźnik. Wartość na poziomie 1,0 oznacza, że ryzyko jest takie same jak w grupie, do której porównujemy (tutaj byli to kolejno: niezaszczepieni w pierwszej analizie i zaszczepieni II dawką w drugiej analizie).

• dla HR<1 mówimy o ryzyku mniejszym (HR = 0,5 to o 50 proc. niższe ryzyko),
• a dla HR>1 o większej „szansie” na diagnozę (HR = 1,6 to 0 60 proc. wyższe ryzyko). 

Podane wyniki badania sprawiają, że włosy stają dęba. Jak przekonuję autorzy badania osoby zaszczepione miały o 27 proc. (HR = 1,27) większe ryzyko diagnozy nowotworu. Według badaczy istotne statystycznie okazały się różnice w wykrywalności sześciu typów (dla większej czytelności odczyty podajemy jako wzrost procentowy, a nie HR): 

• Rak prostaty +68,7 proc.
• Rak płuca +53,3 proc.
• Rak tarczycy +35,1 proc.
• Rak żołądka +33,5 proc.
• Rak jelita grubego +28,3 proc. 
• Rak piersi +19,7 proc.  

• Rak żołądka +23 proc.
• Rak trzustki +125 proc.
• Białaczka -44 proc. 

Wnioski samych autorów brzmią następująco: 

Podsumowując, według autorów koreańskiego badania: "szczepienie przeciw COVID-19 może być związane ze zwiększonym ryzykiem sześciu określonych typów nowotworów, w tym raka tarczycy, żołądka, jelita grubego, płuc, piersi i prostaty" - czytamy w badaniu. Trzeba przyznać - sprawa wygląda naprawdę bardzo poważnie. Analiza sugeruje olbrzymią falę nowotworów u osób, które przyjęły szczepionki na COVID-19. 

Szokujący wzrost liczby nowotworów po szczepieniu? Podejrzane

Nawet jednak te typy nowotworów potrzebują zwykle przynajmniej miesięcy, a czasem lat, aby zostały wykryte. Tymczasem badanie, które omawiamy, ocenia skumulowane ryzyko wystąpienia nowotworu w ciągu zaledwie roku po zaszczepieniu. To bardzo krótki okres dla nowotworu. Co ciekawe, w przypadku raka jąder czy białaczki, HR wyszedł nawet mniejszy niż 1, choć należy przy tym zaznaczyć, że z uwagi na duży przedział ufności, wynik okazał się nieistotny statystycznie. Nowotwory, które okazały się znacznie częstsze po szczepieniu, to raki, które w większości potrzebują przynajmniej lat, a zwykle dekad, aby rozwinąć się do wykrywalnej formy. 

Wykres ten pokazuje, że liczba diagnoz raka jest już wyraźnie wyższa w zaszczepionej grupie już w pierwszych dniach obserwacji. Miesiąc po szczepieniu jest ich już niemal 2-krotnie więcej.

Luki powstającej w ciągu kilku dni nie da się wytłumaczyć przy obecnym poziomie wiedzy na temat nowotworów. Musiałyby to być nienaturalnie agresywne i dynamicznie rozwijające się raki, a to z kolei musiałoby odbić się na liczbie zgonów. 

Wykres 2. Skumulowana zapadalność na raka u osób zaszczepionych i niezaszczepionych przeciw COVID-19 (1 rok obserwacji)  

Skumulowana zapadalność na raka u osób zaszczepionych i niezaszczepionych przeciw COVID-19 (1 rok obserwacji)

To jednak nie jest jedyna trudna do wytłumaczenia anomalia. Okazuje się bowiem, że luka dynamicznie rośnie tylko w ciągu kilku miesięcy, a następnie przez kolejne kilka utrzymuje się na takim samym poziomie. To oznacza, że liczba diagnoz rośnie w tym samym tempie w obu grupach. W ostatnich kilku ponownie obserwujemy delikatny wzrost wielkości luki. Co jednak równie zaskakujące, to nie zmiany w dynamice diagnoz osób zaszczepionych, lecz niezaszczepionych, są przyczyną zmiany wielkości luki.

Zaszczepionych osób z rakiem przybywa w porównywalnym tempie przez cały okres badania. Z kolei wśród osób, które nie przyjęły szczepienia, widzimy mniejszą liczbę diagnoz w pierwszym okresie, co sugeruje, że problemem może nie być nadwyżka wykrytych nowotworów wśród osób po szczepieniu, ale ich... brak u osób bez szczepienia. To jednak temat, który podejmiemy w dalszej części analizy. 

Podsumujmy jednak fakty:

- Luka w diagnozach pojawia się w ciągu kilku pierwszy miesięcy. Gdyby była to wina szczepionek, to powinniśmy mieć prawdziwy wysyp nienaturalnie agresywnych nowotworów. Co również zaskakujące, mimo tego wysypu, przyrost liczby diagnoz w ciągu roku po szczepieniu postępuje w takim samym tempie w ciągu całego roku.

- Zmienia się za to liczba diagnoz osób bez szczepienia. Po ok. 4 miesiącach liczba diagnoz w grupie niezaszczepionych rośnie w takim samym tempie, co w grupie zaszczepionych, aby w ostatnich 4 miesiącach badania znów rosnąć wolniej (choć tym razem różnica nie jest już duża). Jakie biologiczne mechanizmy mogą tłumaczyć tak niezwykłe wyniki? Trudno znaleźć w tym przypadku logiczne uzasadnienie (przy założeniu, że wyniki są poprawne). 

Metodologia badań, a ich wyniki  

Zanim jednak ocenimy, czy to badanie jest wiarygodne, należy przyjrzeć się metodyce badania. Jak już wspomnieliśmy, pod uwagę:

• brano dane z lat 2021-2023;
• zgromadzono łącznie dane 8,4 mln osób w wieku od 20 lat.

Jak już wspomnieliśmy, badanie podzielono na dwie analizy: Analiza A dotyczyła porównania częstości występowania diagnoz wśród zaszczepionych i niezaszczepionych. Część B skupiła się na różnicy pomiędzy osobami, które przyjęły II i III dawkę (booster).

Zrozumienie metodyki badania pozwoli poprawnie ocenić, czy jest ono rzetelnie przygotowane.

Oto kluczowe wnioski: 
Analizowano osoby z pełnym cyklem szczepienia (dwie lub trzy dawki). 
Liczby przedstawione w badaniu sugerują, że Seul jest reprezentatywnym ośrodkiem na tle kraju (dwie dawki przyjęło 85,9 proc. badanych w Seulu, czyli niemal identyczny odsetek, co w całym społeczeństwie). 
Biorąc pod uwagę porównywalny odsetek osób zaszczepionych dwiema i trzema dawkami, należy założyć, że przytłaczająca większość (90 proc.) osób badanych w ramach analizy A, to pacjenci, którzy przyjęli „booster”. 

W ramach części A, obserwację (roczną) rozpoczęto w momencie przyjęcia drugiej lub trzeciej dawki. Dla niezaszczepionych wyznaczono dzień 1 stycznia 2022 roku na początek obserwacji. 

W ramach części B, osoby zaszczepione II dawką zaczęto obserwować po 90 dniach od szczepienia, a osoby z III dawką w dniu szczepienia. 
W badaniu B wykluczono dodatkowo osoby zaszczepione przed 1 stycznia 2022 roku. Oznacza to, że 57 proc. analizowanych pacjentów z boosterem otrzymało szczepienie w okresie styczeń-luty (a do kwietnia odsetek ten wzrasta do 73,5 proc.). 
Autorzy brali pod uwagę dane z lat 2021-2023. Najpóźniejszym możliwym terminem szczepienia jest więc grudzień 2022 roku. 

To szereg ważnych uwag, które pozwolą nam przejść do dalszej części analizy. Najnowsze dostępne dane o wykrywalności nowotworów oraz umieralności z nimi związanej pochodzą z kwietnia 2025 roku i dotyczą liczb do końca 2022 roku. Chodzi konkretniej o badanie „Cancer Statistics in Korea: Incidence, Mortality, Survival, and Prevalence in 2022”. Czy zatem możemy użyć tych danych do weryfikacji tego, czy badanie o większej liczbie nowotworów jest wiarygodne? Jak zaznaczają sami autorzy - dane pochodzą z lat 2021-2023. Kluczowe będzie zatem określenie, jak duża część obserwacji nie została uwzględniona w danych do końca 2022 roku i jaki może mieć to wpływ na interpretację. 

Koreańskie badanie - analizowany okres 

Wiemy już, że rozkład analizowanych diagnoz w ciągu 365 dni od momentu zaszczepienia, jest nietypowy i trudny do wyjaśnienia z biologicznego punktu widzenia. Wiemy także, że szczególnie dynamicznie wzrosła liczba nowotworów, które zwykle potrzebują wielu lat, aby zostać wykryte. Czy jednak problemy z badaniem da się wykazać na dostępnych w internecie danych? 

Na potrzeby tej analizy policzmy, jak duża część obserwacji zawiera się w latach 2021-2022. Aby to obliczyć, musimy sprawdzić rozkład pacjento-dni.

Czym są pacjento-dni? Każdy pacjent badany był przez 365 dni. Na jedną osobę przypada więc 365 pacjento-dni, a na 1000 badanych, 365 000 pacjento-dni. W przypadku niezaszczepionych, obserwacja rozpoczęła się 1 stycznia 2022 roku. Dane zawierają się zatem w całości w 2022 roku.

Spójrzmy na osoby z dawką przypominającą.

W tym przypadku do końca 2022 roku kumuluje się łącznie 88,22 proc. pacjento-dni. Gdyby więc “efekty” (w postaci luki w diagnozach) powstawały równomiernie przez cały okres badania, to w danych do 2022 roku powinniśmy zobaczyć większość “skutków” szczepienia w danych krajowych. Co jednak istotne, jak już wykazaliśmy, luka powstawała niemal wyłącznie w pierwszych miesiącach. Nawet dla zaszczepionych do września 2022 roku dodatkowe diagnozy powstałyby już w tym samym roku. Realnie można zatem ocenić, że znacznie ponad 90 proc. dodatkowych poszczepiennych diagnoz powinno powstać jeszcze w 2022 roku. 

Wykres 4. Odsetek potencjalnych pacjento-dni, objętych danymi do końca 2022 roku – dawka przypominająca. Opracowanie własne. 

Odsetek potencjalnych pacjento-dni, objętych danymi do końca 2022 roku – dawka przypominająca. Opracowanie własne Radosław Ditrich

Choć wszelkie dostępne dane jasno sugerują, że dane do 2022 roku są wystarczające do oceny wyników badania (na dane za 2023 rok przyjdzie nam poczekać do wiosny 2026 roku), to mamy jeszcze jeden sposób na sprawdzenie tego twierdzenia. Tym razem to jednak nieco bardziej skomplikowane. W ramach badania B wzięto pod uwagę jedynie tych, którzy drugą i trzecią dawkę przyjęli po 1 stycznia 2022 roku. Dodatkowo okres obserwacji dla osób po drugiej dawce przesunięto o 90 dni. Otrzymujemy zatem dwie grupy, które w większym stopniu są widoczne w danych z 2023 roku. Gdyby udało nam się określić, czy te osoby mają takie samo ryzyko zachorowania na nowotwór, to moglibyśmy na tej bazie stwierdzić, czy brak danych za 2023 rok stanowi problem. 

Co warto zaznaczyć, w badaniu A wzięto pod uwagę niemal wszystkich zaszczepionych dwoma dawkami, ponieważ większość Koreańczyków przyjęło drugą dawkę w 2021 roku (do końca 2021 roku zaszczepiło się 81,72 proc. Koreańczyków, a w 2022 roku ta liczba wzrosła do 85,64 proc.). Nie ma powodów, aby zakładać, że zaszczepieni dwiema dawkami przed 2022 rokiem mieli większą lub mniejszą szansę na nowotwór niż osoby, które przyjęły drugą dawkę w 2022 roku. 

W ramach analizy B przebadano losy zaszczepionych po 1 stycznia 2022 roku. Wśród pacjentów z dwoma dawkami aż 34,80 proc. pacjento-dni objął okres po 31 grudnia 2022 roku. Dla osób z boosterami ten odsetek wyniósł 21,32 proc. (co wynika z faktu, że większość z tych osób zaszczepiła się na początku 2022 roku, a okres obserwacji nie został odroczony o 90 dni). Gdyby więc kluczowe różnice pojawiały się w 2023 roku, to byłoby to widać w danych z badania B. 

Analiza porównawcza osób z drugą i trzecią dawką pokazuje, że nie ma tutaj istotnych statystycznie różnic w 5 z 6 nowotworów. Jedynie w przypadku raka żołądka mieliśmy istotną statystycznie różnicę. Oznacza to, że analiza danych do końca 2022 roku nie powinna w żaden sposób zaburzać danych. W przypadku raka żołądka HR wynosi 1,23 (23 proc. wzrost), ale tutaj trzeba pamiętać, że i tak niemal 80 proc. obserwacji dotyczy roku 2022. 

Dane z Korei Południowej: czy fakty potwierdzają plagę raka? 

Przypomnijmy zatem wyniki badania. Zdaniem autorów badania rok po szczepieniu zaszczepieni występowało większe ryzyko raka: prostaty (+68,7 proc.), płuca (+53,3 proc.), tarczycy (+35,1 proc.), żołądka (+33,5 proc.), jelita grubego (+28,3 proc.) oraz piersi (+19,7 proc.). Analiza tych wyników wykazała, że dane do 2022 roku powinny pokazać drastyczny wzrost liczby diagnoz. Co mówią oficjalne statystyki? 
Dane pokazują spadek liczby diagnoz w 2020 roku (przed szczepieniami), co wynika zapewne z pandemicznych ograniczeń. W 2021 roku mamy wzrost (zapewne rekompensata braku diagnoz w 2020 roku) oraz spadek względem 2021 w 2022 roku. Co jednak istotne, w latach 2020-2022 łączna liczba diagnoz była taka, jak wynikało to z trendów sprzed pandemii. 

Wykres 5 Roczna standaryzowana ze względu na wiek zapadalność i umieralność na nowotwory dla wszystkich miejsc według płci od 1983 do 2022 roku w Korei

Roczna standaryzowana ze względu na wiek zapadalność i umieralność na nowotwory dla wszystkich miejsc według płci od 1983 do 2022 roku w Korei

Gdyby nawet wyskok w 2021 roku uznać wyłącznie za efekt szczepień, a nie ograniczonej liczby diagnoz z 2020 roku, to jest i tak zdecydowanie zbyt niski.

W 2019 roku liczba przypadków wszystkich nowotworów wyniosła: 254,7 tys. Standaryzowany wiekowo współczynnik wyniósł 275,4 przypadków na 100 tys.

• Gdybyśmy faktycznie odnotowali wzrost liczby nowotworów o 27 proc. w 80 proc. społeczeństwa, to oznaczałoby to ponad 20 proc. wzrostu w całym społeczeństwie (0,27*0,80 = 0,21,6).
• Biorąc pod uwagę wartości nominalne, powinniśmy mówić o wzroście z 255 tys. w 2019 roku do ok. 310 tys. w 2021 roku. Gdyby wziąć pod uwagę standaryzowany wiekowo wskaźnik, byłby to odpowiednio wzrost z 275 do ponad 330 przypadków na 100 tys. w 2021 (zakładamy, że skoro ten rok był jako jedyny ponad linią trendu, to właśnie tam musiałyby kumulować się efekty).

Tymczasem w 2021 roku odnotowaliśmy łącznie 277,5 tys. nowych przypadków oraz 289,3 przypadki na 100 tys., gdy pod uwagę weźmiemy wskaźnik standaryzowany wiekowo.

Oba te odczyty są więc dalekie od tych z badania, a przecież wzięliśmy najgorszy rok, zignorowaliśmy trendy wzrostowe z ostatnich lat oraz lukę w liczbie diagnoz z 2020 roku. Nawet tak naiwna próba wykazania słuszności wniosków płynących z badania okazała się nieskuteczna, ponieważ wytłumaczone zostało jedynie 36 proc. spodziewanego wzrostu nominalnego (który przecież jest wrażliwy na starzenie się społeczeństwa) oraz 25 proc. wzrostu wskaźnika standaryzowanego wiekowo.

Podobne wnioski płyną z analizy różnych nowotworów.

Gdy spojrzymy na raka płuc i żołądka, to mówimy o... spadku zachorowalności, a przecież wzrost miał wynieść kolejno 53,3 proc. oraz 33,5 proc. Nawet próba nagięcia faktów pod tezę okazuje się nieskuteczna przy tak dużej różnicy.

Fake news potwierdzony w oficjalnych danych 

Spójrzmy na wskaźnik standaryzowany wiekowo. W 2019 roku liczba przypadków raka płuc wyniosła 27,7 na 100 tys. mieszkańców (dane dla obu płci łącznie). W 2021 roku spadła ona do 27,3 przypadku na 100 tys. mieszkańców. Gdyby ponad 50 proc. wzrost w 80 proc. społeczeństwa miał być prawdą, to powinniśmy tutaj zobaczyć wzrost do ponad 40 proc. Można zatem tłumaczyć się faktem, że wpływ było widać dopiero w 2022 roku, ale w tym przypadku obserwujemy przecież dalszy spadek (do 26,9). 

Szczególnie wyraźnie widać to w przypadku raka prostaty. To typowo męski nowotwór. W 2019 roku odnotowano 16,8 tys. nowych przypadków wśród mężczyzn. Wzrost o niemal 70 proc. wśród 80 proc. społeczeństwa powinien przełożyć się na wzrost o 55 proc. w całości (0,70*0,80 = 0,55), czyli do ponad 26 tys. Tymczasem w 2022 roku odnotowano 18,7 tys. nowych przypadków. W 2022 roku liczba ta wzrosła do 20,8 tys. przypadków.

Czyli: 

Założenia z badania
Analiza krok po kroku
➡️ Założenie z koreańskiego badania
Wzrost zachorowań w danej grupie = 70% 
Udział tej grupy w całej populacji = 80%

➡️ Oczekiwany wpływ na całą populację:
70% × 80% = 56% (≈ 55%) 

➡️ Przewidywana liczba zachorowań:
Jeżeli bazowa liczba przypadków wynosi ok. 16,7 tys., to:
16,7 tys. × 1,55 ≈ 26 tys. przypadków

Factchecking
Konfrontacja z danymi rzeczywistymi:
➡️ Dane za 2022 (pierwsza wartość):
Odnotowano 18,7 tys. nowych przypadków —
czyli znacznie mniej niż wynikający z modelu poziom ~26 tys. 

Koreańskie dane są jednoznaczne. Te o zgonach są "kropką na i"

Nawet zignorowanie trendu oraz starzenia się społeczeństwa, nie pozwala udowodnić słuszności badania. Gdy spojrzymy na wskaźnik standaryzowany wiekowo, wygląda to jeszcze gorzej (dla autorów badania). W 2019 roku było to dla prostaty 34,3 przypadków na 100 000 mężczyzn. W 2021 roku nastąpił imponujący wzrost do... 34,5. Rok później było to 36,5. Gdyby odnotowano wzrost o 55 proc., to wskaźnik ten powinien wynosić ponad 50. 

Analiza wskaźnika standaryzowanego wiekowo – krok po kroku
➡️ Założenie badaczy:
Wskaźnik zachorowalności na raka prostaty miał wzrosnąć o 55%.

Zmiana realna:
34,3 → 36,5 oznacza wzrost o ok. 6,4%, a nie 55%. 

Wniosek
Nawet pomijając trendy demograficzne i proces starzenia populacji oraz analizując wyłącznie wskaźnik standaryzowany wiekowo → nie da się potwierdzić tezy badaczy o rzekomym 55-procentowym wzroście zachorowalności.

Nie da się zrzucić winy na pandemię

A może nastąpił jakiś dziwny wzrost umieralności osób w jakimś konkretnym wieku? To kolejna naciągana teza, która ponownie nie ma przełożenia na rzeczywistość. Choć możemy zaobserwować wzrosty w niektórych przypadkach (i spadki w innych), to trudno doszukać się tak dużych zmian, aby mogły potwierdzić wyniki badania. Dodatkowo, trudno znaleźć racjonalne wytłumaczenie wzrostów, które miałyby wynikać właśnie ze szczepienia.

Z kolei np. w przypadku rosnącej liczby raka piersi mamy szereg potencjalnych czynników. Mówimy o większej świadomości zdrowotnej młodych osób, niższej dzietności (karmienie piersią dziecka ogranicza szansę raka) czy szybszemu dojrzewaniu (wiek pierwszej miesiączki obniża się wraz z większą elektryfikacją wsi oraz wyższym BMI). 

Dlaczego badanie wykazało tak duży wzrost liczby nowotworów? Wyjaśnienie tajemnicy

Choć nie można jednoznacznie stwierdzić, z czego wynika tak duży, niepotwierdzony przez inne dane, wzrost liczby diagnoz, to jest kilka potencjalnych wyjaśnień tego wyniku.To kilka hipotez: 

1. Pierwszym możliwym wytłumaczeniem jest błąd selekcji (ang. selection bias) czyli doboru osób do badania. Osoby, które się zaszczepiły, mogą reprezentować inny zestaw cech i zachowań. Choć rozkład wieku jest niemal identyczny, to w przypadku zarobków pojawią się pewne rozbieżności. Może to wynikać np. z faktu, że o ile sami Koreańczycy szczepią i badają się niezwykle chętnie, to w przypadku migrantów (mających też zwykle niższe dochody w stosunku do autochtonów), mówimy o nieco innej kulturze, a zatem podejściu do kwestii badań, szczepień i nauki.
2. Drugim wyjaśnieniem jest błąd okresu obserwacji (ang. Time-window Bias). To prawdopodobnie najpoważniejszy zarzut. Warto sobie przypomnieć diagram z podziałem badanych. Badanie wszystkich niezaszczepionych zaczęło się 1 stycznia 2022 roku. Wśród zaszczepionych było różnie. Nie porównujemy więc tego samego okresu. Biorąc pod uwagę fakt, że autorzy nie tłumaczą, jak rozwiązali ten problem, możemy założyć, iż niestety tego nie zrobili.
3. Można w tym przypadku wskazać także błąd nadzoru (ang. Surveillance Bias) - osoby niezaszczepione miały gorszy dostęp do ochrony zdrowia. W przypadku zaszczepionych, wystarczał dowód dokonania szczepienia. Osoby bez szczepień musiały za to wykonywać testy, co mogło je zniechęcać do zbadania. Co ciekawe, gdy nałożymy na siebie wykres restrykcji oraz liczby diagnoz, to okaże się, że luka rośnie mniej więcej do momentu większych restrykcji (widzimy niewielkie opóźnienie, co może wynikać np. z oczekiwania na wyniki). 

To oczywiście luźne dywagacje i próby wyjaśnienia dziwnego rozkładu liczby diagnoz. Powyższe tezy wspiera fakt, że liczba diagnoz wśród osób zaszczepionych wzrasta z taką samą dynamiką przez cały okres badania, zaś w przypadku osób niezaszczepionych obserwujemy pewną „lukę” w pierwszym okresie - to nie sugeruje większej wykrywalności w pierwszych miesiącach wśród zaszczepionych, tylko obniżoną liczbę diagnoz w początkowym okresie wśród osób bez szczepień. 

Niezależnie od tego, który z powyższych czynników jest główną przyczyną, analiza jego wyników dowodzi, że badanie nie jest dowodem na wzrost liczby nowotworów po masowych szczepieniach na COVID-19. Powyższa analiza pokazała także inną, przykrą prawdę. Rozprzestrzenianie dezinformacji, jest bardzo szybkie i łatwe.

Obalanie fake newsów wymaga z kolei wielu godzin żmudnej analitycznej pracy, a wyjaśnienie na wiele stron jest często dla czytelnika znacznie mniej atrakcyjne, niż krótka informacja, że szczepienia na COVID-19 spowodowały wzrost liczby nowotworów. 

*Kim, E., Park, J. M., Kim, S. H., Park, J. H., Kim, K. H., Park, H. Y., & Lee, C. H. (2025). 1-year risks of cancers associated with COVID-19 vaccination: a large population-based cohort study in South Korea. Biomarker Research, 13(1), 114. https://doi.org/10.1186/s40364-025-00831-w

Materiał chroniony prawem autorskim - zasady przedruków określa regulamin.