Blog

Ondřej Vencálek

Když jsem si minulý týden přečetl facebookový příspěvek Jaromíra Baxy o tom, co odlišuje použitelný výzkum od toho nepoužitelného, měl jsem velikou radost. Konečně někdo populární formou připomněl jeden ze základních principů procesu poznávání – princip, který bych nazval „srovnání dvou skupin“. V současné době je velká pozornost věnována zkoumání  efektu očkování a efektu dalších proticovidových opatření. Stojí rozhodně za zamyšlení, co lze a co nelze zkoumat, nemáme-li k dispozici dvě skupiny, ale jen jednu.    

Jedna skupina – nejjednodušší poznatky

Kdo je schopen rozlišovat jen kategorie černá – bílá, platí vždy – neplatí nikdy, vystačí si s jednou skupinou. Chcete-li například vědět, zda „vakcína poskytuje 100% ochranu před nákazou“, stačí vám pozorovat jednu skupinu (skupinu očkovaných). Po čase se v této skupině objeví nakažení – je jasné, že tvrzení o 100% ochraně neplatí. Zde je třeba si však uvědomit:

• To, že vakcína nefunguje na 100 %, neznamená, že nefunguje vůbec. Ukážeme-li, že účinnost není 100 %, neznamená to ani zdaleka, že by musela být nulová. Může být i dosti vysoká, jen nedosahuje sta procent.
• Ukázat neplatnost tvrzení o 100% ochraně lze jediným pozorováním, kdy se očkovaný nakazil. Avšak potvrdit případnou platnost tohoto tvrzení je takřka nemožné. To, že 100% ochrana je pozorována na určité skupině v průběhu nějakého časového úseku, ještě neznamená, že ochrana bude 100% také u větší skupiny a v delším časovém horizontu. Stojí za to si připomenout dnes již legendární výrok někdejšího ministra zdravotnictví Jana Blatného z 18. března 2021 o tom, že „kdo má ukončenou vakcinaci, neonemocní a nikoho dalšího nenakazí”[1]. Blatný tehdy zřejmě vycházel z podkladů poskytnutých Ústavem zdravotnických informací a statistiky ČR (ÚZIS) z 16. 3. 2021, které uvádějí, že nikdo ze skupiny lidí očkovaných oběma dávkami očkování neměl vážný průběh nemoci covid-19. V té době se očkovalo poměrně krátkou dobu (přibližně dva měsíce) a skupina očkovaných druhou dávkou čítala na začátku března jen přibližně 250 tisíc osob.

Jedna skupina – bližší pohled

Ve skutečném světě téměř nic není stoprocentní a s kategoriemi „vždycky“ (ve 100 % případů) a „nikdy“ (v 0 % případů) si nevystačíme. Máme-li k dispozici údaje jen o jedné skupině, např. jen o očkovaných, můžeme odhadnout, jaká část z této skupiny (která může být dosti různorodá – její členové se vzájemně liší věkem, pohlavím a celou řadou dalších faktorů) se v průběhu určitého časového úseku nakazí a prodělá covid s vážným průběhem.

Co však nelze říci, jsou výroky typu „Velmi nízké počty nákaz u očkovaných ukazují na vysokou účinnost vakcinace.“ Tuto větu jsem si vypůjčil z prezentace ÚZIS z března roku 2021. Jak ve svém příspěvku připomíná Jaromír Baxa, nízké počty v jedné skupině ještě nic neříkají o účinnosti vakcinace. Teprve srovnáním dvou skupin – očkovaných a neočkovaných, můžeme říci něco o „účinnosti“, tedy efektu vakcíny. Podobně lze porovnáváním různých skupin zkoumat efekty dalších proticovidových opatření.

Dvě skupiny – vyhodnocení efektu

Samotná existence dvou skupin ještě nezaručuje, že srovnání bude relevantní a přinese nám pravdivou informaci o efektu zkoumaného opatření či zkoumaného léčebného postupu. Na cestě číhá celá řada nástrah. Některé jsou zcela triviální: nemá smysl porovnávat celkové počty nakažených ve dvou skupinách, které jsou nestejně velké. Je třeba porovnávat počty relativní, tedy jak velká část očkovaných se nakazí a jak velká část neočkovaných se nakazí. Od toho, co vypadá snadno, se dostáváme už k poněkud méně zřejmým „chytákům“, které nám proces poznávání komplikují. To, co pozorujeme, jsou totiž ve skutečnosti počty lidí s laboratorně prokázanou nákazou. Počty tedy do značné míry závisí na strategii testování, která je však ve skupinách očkovaných a neočkovaných různá. Proto srovnávat počty PCR pozitivních ve skupinách očkovaných a neočkovaných nemá smysl, byť by šlo o počty relativní.

Kouzlo nechtěného – Kansaská studie efektivity nošení respirátorů

Jaromír Baxa ve svém příspěvku zvolil jako příklad správně provedené analýzy efektu opatření studii publikovanou v listopadu 2020 Centrem pro kontrolu a prevenci nemocí (CDC, Centers for Disease Control and Prevention) – národním institutem Spojených států amerických pro veřejné zdraví – zkoumající efekt zavedení povinného nošení roušek ve veřejných prostorech (doslova „executive order requiring masks or other face coverings in public spaces”). Studie zkoumá vývoj incidence koronavirové nákazy ve dvou skupinách okresů (counties) ve státě Kansas. První skupinu tvoří 24 okresů, které na začátku července 2020 zavedly povinnost zakrytí dýchacích cest na veřejnosti, zatímco druhou skupinu tvoří 81 zbylých okresů státu Kansas, kde tato povinnost zavedena nebyla. Vývoj incidence ve srovnávaných skupinách je porovnán na níže uvedeném obrázku[2].

---

Ve skutečnosti je tento obrázek výborným příkladem toho, jak opatrně musí člověk při srovnání postupovat a do jakých pastí se dá spadnout.

• Proložení dat úsečkami je nanejvýš pochybné. Světlemodrá čára v první části jde pozoruhodně mimo data, stejně jako tmavěmodrá čára ve druhé části. Použitý model má však ještě jeden interpretační háček. Ve studii je uvedeno, že v „světlemodré skupině“ okresů docházelo od 1. 6. do 2. 7. k významnému nárůstu incidence (průměrně o +0,25 případů na 100 tisíc obyvatel denně), zatímco v období 3. 7. až 23. 8. v týchž okresech docházelo k významnému poklesu incidence (průměrně o 0,08 případů na 100 tisíc obyvatel denně). Tyto změny odpovídají světlemodrým úsečkám v grafu. V tomto modelu však 3. 7. 2020 došlo ke skokovému vzrůstu incidence v této skupině cca na dvojnásobek! To je ten obří skok kolem 3. 7. mezi světlemodrými úsečkami viditelný na obrázku. Vhodnější model by zřejmě ukázal, že změna v trendu byla ve světlemodré skupině ještě větší, než ukazuje použitý model. Ale taky by se mohlo ukázat, že prokládat tato data přímkou není dobrý nápad. Schválně ještě jednou vizuálně zkontrolujte světlemodré body v období před zavedením opatření.
• Druhé pozorování učiněné přímo z obrázku je spojeno s otázkou, zda se autoři nedopouštějí srovnávání nesrovnatelného. Zatímco ve světlemodré skupině došlo od počátku června, kdy byla průměrná denní incidence 3 případy na 100 tisíc obyvatel, do začátku července k dramatickému nárůstu až na úroveň 17 případů na 100 tisíc v týdnu od 3. 7. do 9. 7., ve druhé skupině byl vývoj ve stejném období daleko méně dramatický (nárůst incidence ze 4 případů na 100 tisíc obyvatel na hodnotu 6). To částečně vysvětluje motivaci „světlemodrých okresů“ k zavedení restrikcí ve snaze zastavit prudký nárůst počtu nových případů. Zároveň to ale znesnadňuje srovnání. Srovnáváme totiž dvě skupiny, které se liší nejen v tom, zda uplatňují zkoumané opatření, ale také se liší v tom, v jaké jsou fázi epidemie – mají jinou „startovní pozici“, a to dost podstatně – incidence v době zavedení zkoumaného opatření je ve světlemodré skupině téměř trojnásobná! To je samozřejmě dosti podstatný problém celé studie. Jsou zde srovnávány okresy, kde v jedné skupině došlo v červnu k rychlému nárůstu incidence, zatímco ve druhé skupině, která byla ponechána bez zásahu (bez zavedení povinného nošení roušek) ani v červnu, ani v dalším období k takto prudkému nárůstu nedošlo. Tyto okresy jsou tedy v něčem jiné. A to je situace, která srovnání nesmírně komplikuje. Nevíme totiž, jestli rozdílný vývoj je dán efektem zaváděného opatření či tou (v článku explicitně „nepřiznanou“) další rozdílností. V situaci, kdy je pozorovaný efekt možno vysvětlit vícero způsoby, a autoři studie si „vyberou“ jeden z nich – efekt opatření (protože jejich pozornost je soustředěna právě na opatření), jsou výsledky studie pochybné. Ve skutečnosti nevíme, co bylo příčinou pozorované rozdílnosti (odborně se této situaci říká  confounding).   
• Statistici na celém světě vědí, že výše uvedený problém (confounding) není neřešitelný. Jde jen o to dělat porovnání správně, tedy porovnávat porovnatelné. Vždyť o tom celá statistika vlastně je. Máme-li data na úrovni okresů, měli bychom srovnávat podobné okresy lišící se jen v tom, zda byla zavedena povinnost nošení roušek. To lze udělat i elegantně pomocí modelu, v němž se odhadne velikost efektu nejen zkoumaného opatření, ale také velikost efektů dalších faktorů, v nichž se zkoumané okresy liší. Jedním z takovýchto dalších faktorů je právě výše zmíněná „startovní pozice“, tedy incidence na začátku období, v němž byla v některých okresech zavedena povinnost nošení roušek. Autoři studie sice o podobném modelování v článku mluví, ale jen dosti vágně. Dokonce nejsou ani přesně specifikovány všechny veličiny, které jsou v modelu zahrnuty, natož aby byly uvedeny odhady velikosti příslušných efektů. A to je chyba. Nedozvíme se tak například, jak velký rozdíl je mezi hustě a řídce obydlenými oblastmi. Tento faktor je přitom dosti důležitý. Vždyť ve 24 světlemodrých okresech (tedy asi čtvrtině ze zkoumaných 105 okresů) žije dvakrát tolik obyvatel, co ve zbylých 81 okresech. Jde tedy o okresy daleko hustěji zalidněné. O tom, že se okresy liší také „startovní pozicí“, a že se z článku nedozvíme, zda právě tato okolnost není klíčová pro další vývoj, již byla řeč dříve.

Jak jsem uvedl na začátku, velmi si vážím příspěvku Jaromíra Baxy, který se snažil vysvětlit, jak moc důležité je při zkoumání efektu nějakého opatření „mít kontrolní skupinu“, tedy založit své zkoumání na srovnání dvou skupin. Nechtěně však zvolil jako příklad studie, jak se srovnání dělat má, studii dosti zavádějící. Ve facebookovém příspěvku, který mi byl inspirací k napsání této poznámky, jeho autor varuje před autory, kteří nepostupují metodologicky správně, a doporučuje dát si na takové autory napříště pozor. V tomto zcela souhlasím. Autory ze CDC z tohoto pravidla nevyjímám.

[1] O jak „slavný“ výrok jde, jsem si uvědomil, když jsem při jeho dohledávání na konci listopadu 2021 zadal do googlu jméno Blatný a tento vyhledávač mi automaticky nabízel kombinaci slov „Blatný očkovaný se nemůže nakazit“.

[2] Detailní popis obrázku viz studie.

Arnošt Komárek, Robert Straka

Na televizní zprávy už zvládne koukat jen člověk značně otrlý. Situace s počty pacientů s Covid-19 je vážná, nemocnice se nám plní, ale pomaleji než vloni. Tématem, které je propíráno ze všech stran jsou počty neočkovaných lidí v nemocnicích a na JIP. Nabízeným řešením, které epidemii zastaví a nemocnicím pomůže, je co možná nejvíc lidí naočkovat. U starších ročníků je to pochopitelné, ale tlak je na mladé lidi. Důkazem potřebnosti očkování je pohled kamery na třicetileté pacienty v těžkém zdravotním stavu na lůžkách krajských nemocnic, případně popis skutečných příběhů kolující na facebooku. Ale zamyslel se někdo nad tím, co nemocnicím opravdu pomůže? Zda má očkování smysl pro mne osobně, to ať si každý zhodnotí sám, ale jak je to s tím přínosem společenským?

Podívali jsme se na data o aktuálních počtech hospitalizovaných pacientů a zhodnotili jsme je podle věku a stavu očkovaný/ neočkovaný, prodělal / neprodělal Covid-19. Z dat vyplývá, že:

1) Přibližně 5 % hospitalizovaných pacientů na JIP za obdobi od září do 20.11.2021 jsou lidé do 34 let. (Obrázek č.1).

2) Počty lidí, kteří jsou na JIP s reinfekcí (mají opakovanou PCR pozitivitu) jsou i nadále zanedbatelné (a to bez ohledu na to, zda jsou nebo nejsou očkovaní), jak vyplývá z Obrázku č. 2.

3) Snad nadějné je zbrzdění růstu počtu hospitalizovaných osob v posledních dnech (Obrázek č.2)

Projděte si, ale celý článek Arnošta Komárka :

Závěry:

Abychom maximálně uvolnili kapacitu JIP, musíme se zaměřit na rizikovou skupinu a v ní se snažit o maximální prevenci vzniku onemocnění – buď se budou staří lidé očkovat nebo se musí chránit.

MUDr. Karla Hrušová,  Neurologická ambulance Ostrava centrum

Toto sdělení prezentuje soubor pacientů, kteří byli v období od podzimu 2020 do podzimu 2021 ošetřeni v naší neurologické ambulanci pro onemocnění Covid-19, postcovidový syndrom i neurologické obtíže v možné souvislosti s vakcinací. Text upozorňuje na to, že v současné době jako lékař nemám možnost u velké skupiny svých pacientů oficiálně onemocnění Covid-19 diagnostikovat. Současně prezentuje fakt, že lékař nemá v dnešní době možnost se u svých chronických (a velmi často již i postcovidových)   pacientů   vyjádřit k vhodnosti  podání vakcíny.  Jsou také prezentovány zkušenosti s léčbou kortikoidy.

1. Léčba Covid- 19 cestou neurologické ambulance, viz Tabulka 1

V období od září 2020 do listopadu 2021 bylo cestou naší ambulance léčeno cca 30 pacientů pro diagnózu Covid-19 (viz Tabulka 1) . Důvodem byla většinou nedostupnost péče praktických lékařů či neurologické komplikace stavu. Z méně typických příznaků v akutní či subakutní fázi byly shledány závratě a bolesti očí. V případě delta varianty letos na podzim pak nárůst projevů rýmy, bolestí hlavy, výrazné bolesti v krku, bolesti na hrudi a hrudní páteře. Již méně časté jsou poruchy chuti a čichu. Průběh onemocnění byl často kolísavý, se zhoršením okolo 7. dne. Pacienti však často odmítali hospitalizaci (zejména v období na přelomu roku 2020 a 2021) a vyžadovali pokračování domácí léčby.

V akutní léčbě byla používána kyselina acetylsalicylová (jako antiagregans v dávce 100mg denně, či ve vyšších dávkách i jako analgetikum a antipyretikum), metamizol (pro bolesti hlavy, břicha a horečky), sporadicky paracetamol. Dále byl používán Isoprinosin v dávkování 1-1-1 až 2-2-2 (hlavně v prvních dnech infekce), byl doporučován vitamin D 30 000 UI jednorázově, vitamin C a zinek. U rizikových pacientů s trombofilním stavem a anamnestickým rizikem trombóz byl kontaktován hematolog/angiolog za účelem nastavení antikoagulační léčby (raritně). V subakutní fázi onemocnění, 6.–12. den, byly přidány kortikoidy – prednison 60 mg až  2,5 mg denně dle stavu v sestupné dávce s efektem na dušnost, cephaleu, febrilie atd.  Indikace kortikoidů v domácím prostředí (off label) byla použita hlavně v případech, kdy pacienti odmítali hospitalizaci. Efekt léčby byl často velmi rychlý a dobrý až výborný. Pro noční dušnost bylo v prvních dnech dávkování atypicky 3x denně, po 3-5 dnech již bylo použito typické dávkování s ranním maximem. Pacienti byli překryti omeprazolem. Délka trvání léčby kortikoidy byla 5 až 21 dnů. V případě nutnosti (zvláště při podezření na bakteriální superinfekci) byla pak 7.–10. den nasazena ATB medikace, nejčastěji azitromycin 500 mg denně na 3–6 dní.

Raritním případem (není uveden v Tabulce 1) byla indikace podání monoklonálních protilátek 5.den trvání infekce u 102-leté pacientky a to s dobrým efektem. K podání došlo letos v říjnu, nyní již opět paní chodí a komunikuje v domácím prostředí.

2. Výskyt neurologických obtíží v rámci postcovidového syndromu

V období od února do listopadu 2021 byly v naší ambulanci řešeny celkem asi u 30 pacientů neurologické obtíže v rámci postcovidového syndromu.

Nejčastěji se jednalo se o tyto obtíže: neuropatické bolesti hlavně aker dolních končetin (nejčastěji s negativním EMG nálezem), dekompenzace  kloubních bolestí, bolestí páteře, hlavy, migrén,   poruchy kognice, únava, spavost, úzkosti, deprese, ataky paniky, projevy závratí charakteru periferního vestibulárního syndromu, přetrvávající či dlouhodobá porucha čichu a chuti. Jednalo se jak o dekompenzaci chronických obtíží, což bylo častější, tak méně často i o obtíže vzniklé de-novo. Část postcovidových obtíží připadala na vrub aktivace chronických bolestivých a zánětlivých procesů (zejména způsobených herpesviry či borreliemi, zde je shoda s postvakcinačními obtížemi, viz níže),  v jednotlivých případech došlo i k laboratorní aktivizaci chronického procesu – positivita IgM na borrelie či příslušné herpesviry.

Obtíže, které měly neuropatický charakter a vestibulární syndromy byly přeléčeny pulsně 8 mg metylprednisolonu perorálně na 14 dní, efekt byl pozorován asi v   polovině případů. Dále byla použita symptomatická léčba vitaminy řady B a D ve vysokých dávkách, EGB761, SSRI, SNRI, melatonin, atd.

3. Výskyt neurologických obtíží v možné souvislosti s vakcinací proti Covid- 19, viz Tabulka 2

V období od února do listopadu 2021 během neurologického vyšetření v naší ambulanci nahlásilo možný nežádoucí účinek vakcíny proti Covid-19 celkem 20 pacientů či rodinných příslušníků (viz Tabulka 2). V uvedené tabulce nejsou obtíže, které by byly lehké intenzity a trvaly do 72 hodin od podání vakcíny. Zaznamenávala jsem jen obtíže, které měly středně těžkou až těžkou intenzitu, pacienta značně hybně omezily či podstatně zhoršily kvalitu života a trvaly minimálně jeden týden, častěji ale měsíce. Jedná se o obtíže, které přiměly pacienta vyhledat neurologické ošetření.

Jednalo se o tyto klinické projevy: 5x tinitus, 7x bolest svalů, kloubů, těžká poruchy hybnosti ramene a celé ruky v řádu měsíců s lehkou regresí, dekompenzace chronických bolestí, bolesti hlavy, dekompenzace těžké migrény, 4x herpes zoster, 3x spavost, únava, slabost, deteriorace kognice, 2x dekompenzace epilepsie, 2x celková deteriorace stavu, progrese do stavu celodenně ležícího pacienta, 2x podezření na úmrtí v souvislosti s aplikací vakcíny. Vážné nežádoucí účinky byly řádně hlášeny na SÚKL.

Terapeuticky jsem se stav snažila ovlivnit hlavně v případě tinitů a to kůrou pulsního přeléčení nízkodávkovanými kortikoidy (8 mg metylprednisolonu p.o. na 14 dní), efekt byl asi v polovině případů dobrý, místy výborný.

4. Klinické poznámky k výše uvedenému, praktický závěr a komentář

Klinické úskalí diagnostiky Covid-19

Klinickým úskalím diagnostiky Covid-19 je i existence falešné PCR negativity a existence pacientů nevyšetřených metodou PCR v akutní fázi. V rámci diagnostiky jsem se setkala celkem 3x s falešně negativním PCR testem a také s řadou pacientů, kteří nebyli z různých důvodů v akutním stadiu vyšetřeni PCR vůbec (v Tabulce 1 je to 3x falešně negativní PCR, 2x nevyšetřeno PCR, tj. celkem 5 pacientů z 20, tedy čtvrtina). U těchto pacientů mohu diagnózu medicínsky jednoznačně potvrdit slovně i písemně (na základě anamnézy, kliniky a následného vzestupu protilátek), avšak není možno ji zadat do systému ISIN. To může být zdrojem častých nedorozumění v rámci dočasného odmítání očkování u pacienta po proběhlé nákaze. Náprava tohoto nedostatku by vyřešila mnohé rozepře.

Odběr protilátek u pacientů podporuji jako potvrzení proběhlé infekce. Do budoucna by pak na základě sledování protilátkové hladiny bylo možné efektivně vyhodnocovat vhodnost a intervaly očkování (jak je tomu například standardně v případě očkování proti tetanu či hepatitidě B). Mnohé pacienty právě odběr protilátek přesvědčil k očkování (v případě negativních či nízkých titrů protilátek). O zátěž systému se nejedná. Pacienti jsou velmi ochotni si toto vyšetření zaplatit. V žádance ISIN možnost zadávání výsledku protilátek (i zpětně) je, ale nevyužívá se. Pokud by byla povinnost je třeba i zpětně dohlásit (pacienti by rádi výsledek dohlásili cestou praktických lékařů či specialistů), získali bychom zdarma velmi cenné údaje. Vyšetření jsou totiž provedena, laboratoře i pacienti jejich výsledky mají.

Pulsní krátkodobá nízkodávkovaná kortikoterapie v léčbě Covid-19, postcovidových stavů a v léčbě nežádoucích účinků očkování

Obecně se dá říci, že použití nízkodávkovaných kortikoidů v subakutní léčebné fázi onemocnění Covid-19 (nasazení mezi 6.–12. dnem)   a  v rámci léčby postcovidových stavů i v rámci léčby komplikací očkování bylo našimi pacienty dobře snášeno. Byl pozorován efekt této léčby.  

Úskalí vakcinace

V naší ambulanci je prováděno individuální zhodnocení vhodnosti očkování, kdy u pacientů s vyššími riziky nežádoucích účinků a výraznou nerovnováhou v poměru cost/benefit očkování není doporučováno. Takových pacientů je velmi málo  (řádově jednotky). Naopak u  rizikových pacientů je očkování důrazně doporučeno. Dotaz, zda je člověk očkován, pokládám při každém ošetření pacienta.

Jistě je rozdílným pojmem kontraindikace (momentálně jedinou představuje alergická reakce na podanou látku) a nevhodnost očkování – kdy je poměr risk/benefit u konkrétního pacienta příliš vysoký.

V současné době je možné do systému ISIN zanést pouze předvybraný kód kontraindikace vakcíny s tím, že se jedná o kontraindikace uvedené v SPC. V případě vakcíny firem Pfizer a Moderna jde pouze o hypersenzitivitu na vakcínu či její součásti, v případě vakcíny firmy Johnson je v kontraindikaci uveden i syndrom kapilárního úniku. Kontraindikaci je nutno uvést pro každou vakcínu zvlášť. Dřívější možnost slovního uvedení kontraindikace bude podle SÚKLu omezena.

SPC je v dnešní době velmi „živý dokument“, který je na základě doporučení EMA pravidelně aktualizován (například v původním SPC vakcíny Johnson jako kontraindikace syndrom CLS uveden nebyl). Jsou také průběžně aktualizovány možné nežádoucí účinky, které právě vymezují i vhodnost podání vakcíny pro jednotlivé pacienty. Nevhodnost podání vakcíny u konkrétního pacienta do systému ISIN zadat nelze.

Jako příklad bych uvedla mladou ženu ve stavu po těžké obrně lícního nervu v září 2020 herpesové etiologie, u které nám půl roku trvalo dosáhnout alespoň částečné hybnosti poloviny obličeje s tím, že mladá žena je tímto funkčně i esteticky velmi postižena. Je již po prodělaném onemocnění Covid-19 v prosinci 2020 a má pozitivní hladinu protilátek. Ovšem 180 dní od infekce již proběhlo. V rámci nežádoucích účinků vakcín je paresa nervus facialis popsaným rizikem. V podobných individuálních případech opravdu nemohu vzhledem k poměru risk/benefit doporučit očkování. Očkování u takové pacientky není kontraindikované, ale současně je nevhodné.

Vzít lékařům právo diagnostikovat onemocnění a možnost individuálně rozhodovat o vhodnosti očkování pro jejich pacienty zcela popírá existenci Ars medicinae – umění léčit – které je založeno na triádě Evidence Based Medicine, empirii lékaře a právu pacienta rozhodovat o svém zdraví. Pokud lékařům bude toto právo odebráno, zůstane z onoho trias Ars medicinae pouze EBM, kdy diagnózu vytvoří laboratoř bez ohledu na kliniku, anamnézu, ostatní paraklinická vyšetření, a to se všemi riziky falešně positivních i falešně negativních výsledků. Nevím, kde je v tomto procesu pak místo lékaře. Myslím, že v takovém případě by jej již bylo možno nahradit strojem a můžeme tedy začít mluvit o „robotizaci“ medicíny.

Robert Straka, Miloš Bohoněk

Z dat ÚZIS o počtu hospitalizovaných osob jsme nakreslili dva grafy. V prvním grafu jsou očkovaní a neočkovaní lidé, kteří nikdy neměli covid-19. Na ose y jsou absolutní počty pacientů. Vidíme tedy v případě neočkovaných cca 2,5 tisíce hospitalizovaných osob a téměř 500 osob na JIP. A u očkovaných osob je to kolem 2 tisíc hospitalizovaných a kolem 200 osob na JIP.

Na druhém grafu jsou lidé, kteří již jednou infekci prodělali. Jejich počty jsou velmi nízké v obou skupinách – očkovaných i neočkovaných. Hospitalizovaných bylo 20-30 osob, na JIP šlo o jednotky osob. Tedy prodělání infekce významně chrání před hospitalizací i JIP.

Závěry:

1/ Očkování přináší benefit zejména u osob, které se s infekcí dosud nesetkaly.

2/ Nejúčinnější imunitou je imunita po prodělaném onemocnění

3/ Důležité je očkování naivní rizikové populace, tj. osob, které se s infekcí dosud nesetkaly,  a to zejména z rizikových skupin (65+, obézní, chronici).

4/ Je třeba uznat imunitu po prodělaném onemocnění. Vyšetření protilátek může sloužit jako marker prodělané infekce.

Přítomnost „pozitivních protilátek“ neznamená, že člověk neonemocní, ale je významným pozitivním prediktorem, že člověk nebude hospitalizován a je méně rizikový než očkovaný člověk bez prodělané infekce nebo člověk neočkovaný bez prodělané infekce. Uznání tohoto testu by snížilo napětí ve společnosti, kdy lidi po prodělaném onemocnění nutíme k očkování, i když jsou imunní. Zároveň zjištění negativních protilátek by ostatní osoby motivoval k vakcinaci. Pokud by byl test hrazen pacientem a výsledek byl zaznamenán do ISIN, dozvěděli bychom se více o séroprevalenci v populaci. Uznání protilátek jako důkaz prodělaného onemocnění podporuje jak ČSAKI, tak SLM.