ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

เมื่อเดือนกรกฏาคม 2564 ที่ผ่านมา บริษัทผู้ผลิตวัคซีนไฟเซอร์ ได้นำผลการศึกษาออกมาเผยแพร่ที่ "เมดอาซีฟ" (www.medrxiv.org) เป็นเว็บไซต์คลังงานวิจัยแบบต้นฉบับเกี่ยวกับการแพทย์ การทดลองทางคลินิก และวิทยาศาสตร์สุขภาพอื่น ๆ ที่ยังไม่ตีพิมพ์  ในผลการศึกษาระบุว่า การป้องกันโควิด-19 ของไฟเซอร์มีประสิทธิภาพ 96.7% ในการป้องกันไม่ให้ผู้ติดเชื้อมีอาการรุนแรงหรือต้องเข้ารับการรักษาตัวที่โรงพยาบาล

ซึ่งผลการศึกษาล่าสุดดังกล่าวนี้ มีความสอดคล้องกับการทดลองทางคลินิกที่ได้เผยแพร่ออกมาก่อนหน้านี้ที่แสดงให้เห็นว่าวัคซีนไฟเซอร์มีประสิทธิภาพสูงในการป้องกันหรือลดอาการรุนแรงจากการติดเชื้อไวรัสโควิด-19 แต่กลับพบว่า เมื่อวันที่ 4 สิงหาคม 2564 มีคนได้นำเนื้อหาตัวเลขในผลการศึกษาบางส่วนมาโพสต์บนโลกออนไลน์ ระบุว่า "ผลการศึกษาระยะยาว 6 เดือนจากไฟเซอร์ เผยว่าวัคซีนช่วยลดอาการรุนแรงหรือการรักษาตัวในโรงพยาบาลของโควิดได้ 0.1%" ในโพสต์ไม่ได้ระบุถึงอัตราของประสิทธิภาพ 96.7% ตามที่ไฟเซอร์ได้มีการรายงาน บอกแค่ตัวเลข 0.1 % ที่ได้มาจากการคำนวณของผู้โพสต์เอง อ้างว่าต้องการให้ผู้คนมีความตระหนักเกี่ยวกับประสิทธิภาพของวัคซีนมากขึ้น

ซึ่งวิธีการคำนวณตัวเลขของผู้โพสต์เป็นการเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่าง การลดความเสี่ยงสัมพัทธ์  หรือ Relative Risk Reduction (RRR) ซึ่งเป็นค่าหลักที่ใช้รายงานในงานวิจัยทางการแพทย์ทั้งหลาย คือรายงานว่ากลุ่มที่กินยาจริงลดความเสี่ยงลงได้เป็นกี่เปอร์เซ็นต์ของความเสี่ยงของกลุ่มกินยาหลอก กับ การลดความเสี่ยงสัมบูรณ์  หรือ Absolute Risk Reduction (ARR) คือรายงานว่ากลุ่มที่กินยาจริงลดความเสี่ยงลงในภาพรวมได้เท่าไร ซึ่งทั้ง 2 เป็นตัวชีวัดสำหรับการวัดประสิทธิภาพวัคซีน และสามารถคำนวณจากข้อมูลดิบของการศึกษาระยะยาวของไฟเซอร์ได้

แต่การกล่าวอ้างนั้นมีข้อผิดพลาดได้ง่าย เนื่องจากสามารถสร้างความเข้าใจผิดได้ในเรื่องของความแม่นยำ หรือตัวเลขที่แตกต่างกันเพียงเล็กน้อยจากผลจากศึกษาด้วยวิธีการคำนวณทั้ง 2 นั้น และวิธีการทั้ง 2 ยังคงมีความจำเป็นต่อนักวิจัยกับเจ้าหน้าที่สาธารณสุขที่พยายามวัดประสิทธิภาพของวัคซีนอยู่เป็นอย่างมาก ด้วยความแตกต่างที่อาจจะเพียงเล็กน้อยของตัวเลขสำคัญของผลการศึกษานี้ ทำให้ส่งผลต่อการรับรู้ข้อมูลได้ง่าย ดังนั้นจึงมีนักวิทยาศาสตร์บางคนได้ออกมาโต้แย้งว่าผู้ผลิตยาควรรายงานตัวเลขทั้ง 2 วิธี เพื่อให้เห็นภาพรวมของหลักฐานเชิงประจักษ์

ซึ่งตัวเลข 0.1%  ของโพสต์ที่กล่าวไว้ข้างต้น เจ้าของโพสต์ได้คำนวณการลดความเสี่ยงที่แน่นอนสำหรับวัคซีนไฟเซอร์เป็น 0.1% โดยดูจากจำนวนคนจาก 22,000 คนในกลุ่มผู้ใช้ยาหลอกที่มีอาการรุนแรงหรือเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาล - 30 คนหารด้วย 22,000

สิ่งที่ควรรู้จากวิธีคำนวณ การลดความเสี่ยงแบบสัมพัทธ์ กับ การลดความเสี่ยงแบบสัมบูรณ์ ตัวเลขจากผลการศึกษาของทั้งสองใช้เพื่ออธิบายประสิทธิภาพ และสามารถแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ได้ แต่กลุ่มตัวอย่างที่ใช้วัดจะแตกต่างกันและคำนวณต่างกัน หากพูดอย่างกว้าง ๆ ก็คือ วิธีหนึ่งอธิบายความน่าจะเป็นที่หลีกเลี่ยงความเจ็บป่วยด้วยการฉีดวัคซีน อีกวิธีหนึ่งอธิบายถึงสัดส่วนของประชากรในจำนวนประชากรที่หลีกเลี่ยงความเจ็บป่วยด้วยการฉีดวัคซีน

ในกรณีของการศึกษาล่าสุดของไฟเซอร์ ตัวเลข 96.7% เป็นการคำนวณจาก การลดความเสี่ยงสัมพัทธ์ ซึ่งเป็นตัวชี้วัดที่นิยมใช้บ่อยที่สุดในการแสดงประสิทธิภาพของวัคซีน โดยเปรียบเทียบ 2 กลุ่ม คือ ผู้ที่ได้รับวัคซีนเทียบกับกลุ่มที่ได้รับยาหลอก โดยเป็นอัตราส่วนที่แสดงให้เห็นว่าได้รับวัคซีนมากน้อยเพียงใด ช่วยลดโอกาสที่ผู้ป่วยจะมีอาการรุนแรงได้

ดังนั้นจึงสรุปได้ว่า ถึงแม้ผู้โพสต์จะใช้สูตรคำนวณในการวัดประสิทธิภาพวัคซีนได้ถูกต้องก็ตาม แต่เป็นการตีความผลการศึกษาผิดพลาด จึงทำให้ ตัวเลข 0.1%  ที่กล่าวอ้างเป็นข้อมูลเท็จ เพราะเป็นการคำนวณจากกลุ่มตัวอย่างเพียงกลุ่มเดียวเท่านั้น

 

 


อ้างอิง 

PolitiFact

The University of Western Australia, "Understanding absolute and relative risk reduction," https://www.meddent.uwa.edu.au/__data/assets/pdf_file/0005/2670593/Risk_reduction_guide0.2.pdf

medRxiv, "Six Month Safety and Efficacy of the BNT162b2 mRNA COVID-19 Vaccine," https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.07.28.21261159v1

Centers for Disease Control and Prevention, "Pfizer-BioNTech COVID-19 Vaccine Overview and Safety," https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/vaccines/different-vaccines/Pfizer-BioNTech.html