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El pasado 26 de octubre, la escritora en el portal Diario16 Beatriz Talegón difundió en su cuenta de Twitter y canal de Telegram un estudio científico sobre COVID-19 durante la primera ola en pacientes de atención primaria de Cataluña y haber sido vacunado contra la gripe. Talegón copiaba la interpretación del estudio del médico homeópata José Eizayaga que decía lo siguiente: “Investigación catalana publicada recientemente. Haber recibido la vacuna contra la influenza en años previos, aumentó un 32% el riesgo de morir de covid durante la primera ola de 2020”.
Pero esta interpretación es errónea. El estudio no concluye que vacunarse contra la gripe genere más riesgo de muerte por este coronavirus, sino que investiga qué relación hay entre varias poblaciones (quienes se suelen vacunar de gripe y quienes no) y tres posibles consecuencias de sufrir COVID-19 de marzo a junio de 2020 (neumonía, ingreso hospitalario y muerte). La propia autora principal del trabajo ha respondido a Talegón explicando seis conclusiones de su investigación. Os explicamos en profundidad.
Qué se investiga y cuál es el objetivo del estudio sobre COVID-19 en la primera ola
El trabajo científico que cita Talegón es un estudio de cohorte, es decir, un trabajo de observación donde se analizan grupos de participantes con características comunes durante un largo periodo de tiempo y se busca el efecto que le ocurre a cada uno. En este caso concretamente, se investiga si las personas con la vacuna de la gripe han sufrido tres consecuencias de la COVID-19 durante la primera ola de la pandemia (de marzo a junio de 2020): neumonía, ingreso hospitalario y muerte.
La hipótesis de partida del estudio es que las personas que han recibido la vacuna de la gripe (aunque sea solo una vez) podrían estar más protegidas ante algunas consecuencias para la salud de la COVID-19, especialmente en un momento donde no existían ni vacunas ni tratamientos para este coronavirus. Para investigarlo, las autoras recopilaron datos de 309.039 pacientes de COVID-19 de enero a junio 2020 en Cataluña y sus registros de atención primaria, disponibles en la base de datos del Sistema de Información para el Desarrollo de la Investigación en Atención Primaria (SIDIAP).
De estos pacientes, las investigadoras recopilaron sus datos de vacunas de gripe (si se la han puesto alguna vez o no), si durante la COVID-19 habían desarrollado las consecuencias para la salud que querían explorar (neumonía, ingreso hospitalario y fallecimiento) y otras variables de interés como sexo, edad, estatus socioeconómico, si vivían en residencias de mayores o si eran fumadores.
Los resultados del trabajo y conclusión: no se demuestra que la vacuna de gripe protegiese frente a la COVID-19 en 2020
El 36,9% de los pacientes incluidos en los datos del SIDIAP (114.181 personas) sí habían recibido una vacuna contra la gripe, mientras que el 63,1% nunca la recibió (194.858).
De estos dos grupos, el 19% de los vacunados de gripe y el 5,7% de los no vacunados sufrieron al menos una de las consecuencias de COVID-19 que se estudiaban. Con estos datos, las autoras realizaron un análisis estadístico que les permitía estimar la posibilidad de sufrir estos tres problemas derivados de COVID-19 comparando población vacunada contra la gripe y no vacunada.
Los resultados de este trabajo mostraban que los vacunados tienen un mayor riesgo de sufrir neumonía, hospitalización y muerte por COVID-19 en comparación con los no vacunados de gripe. Sin embargo, si se excluían los datos de pacientes en residencias, los resultados entre vacunados y no vacunados eran similares.
La conclusión que alcanza, por lo tanto, es que no queda demostrada la hipótesis de partida, ya que no se veía que los vacunados de gripe estuvieran más protegidos frente a la COVID-19. Con todo y con eso, su trabajo científico sirve para añadir evidencias de cómo interaccionan la vacuna de gripe y el SARS-CoV-2.
El estudio es un trabajo aceptado para publicarse en la revista JMIR Public Health and Surveillance, revisado por pares y disponible en Pubmed, una biblioteca de literatura científica. A pesar de no estar publicado todavía en dicha revista, existe una versión online del manuscrito aceptado (tras los cambios de su versión preprint).
Qué interpretaciones se extraen de este estudio
La primera interpretación del trabajo es la propia conclusión a la que llegan las autoras: la hipótesis de partida sigue sin comprobarse. Es decir, que no hay evidencias científicas que apunten a que vacunarse contra la gripe proteja de estas tres complicaciones graves derivadas de la COVID-19 durante la primera ola.
Ahora bien, esto en ningún caso significa que la vacuna contra la gripe sea la que cause estos problemas de salud. Este estudio es observacional, las autoras únicamente pueden ‘mirar’ lo que ha ocurrido en un periodo de tiempo (de enero a junio de 2020) y estudiar sus datos. Los trabajos observacionales cuentan con varias limitaciones, y una de ellas es que no se puede determinar la causalidad entre las variables que se estudian.
En los estudios observacionales pueden encontrarse correlaciones y asociaciones, pero no se puede concluir que una esté causada por la otra. En este caso, por ejemplo, se ve una asociación entre ser receptor de una vacuna de gripe y haber sufrido graves problemas de salud entre enero y junio de 2020. Pero no tiene sentido interpretar que las vacunas de gripe son las que provocan un mayor riesgo de muerte (o de neumonía, o de hospitalización) por COVID-19.
Por ejemplo, la interpretación que da María Giner-Soriano, doctora en Farmacia y la autora principal del trabajo, en respuesta a Talegón. Precisamente, quienes se suelen vacunar de gripe son grupos con una salud más delicada: personas con sistema inmune débil, con enfermedades crónicas, mayores de 60 años, con dificultades respiratorias, embarazadas, etc. Todos ellos, con riesgo de sufrir una COVID-19 más grave.
Esta interpretación es un ejemplo de lo que se conoce como un factor de confusión, que ocurre cuando una variable (oculta, no controlada o imposible de eliminar) está distorsionando la asociación con otra variable. En este caso, la variable vacunado-no vacunado de gripe puede estar confundiéndose con el estado de salud de ambas poblaciones.
De hecho, cuando se excluyen los datos de pacientes que están en residencias de mayores (que tienen una salud delicada o que requieren una atención especializada), tanto vacunados de gripe como no vacunados obtenían resultados similares. El periodista de El Confidencial Antonio Villarreal muestra otro ejemplo de factor de confusión en su cuenta de Twitter.
Existen otros factores a comentar y que pueden estar impactando en el resultado del trabajo. Uno de ellos es que los datos son una cohorte de pacientes de COVID-19 de la atención primaria y que podrían no ser representativos de la realidad del momento que se quiere investigar. Por ejemplo, no se recogen datos hospitalarios, como podría ser ingresos en unidades de cuidados intensivos, como reconocen las autoras en el apartado de limitaciones del estudio. Tampoco se recogen datos de pacientes que sufrieron de COVID-19 y no recibieron asistencia sanitaria.
También hay que situar los resultados del trabajo en el momento que se explora, de enero a junio de 2020, la ‘primera ola’ de la pandemia, cuando no existían vacunas ni tratamientos específicos contra este coronavirus. Los riesgos y resultados de este momento no son extrapolables a olas posteriores de COVID-19, donde comenzaron a introducirse las primeras vacunas en grupos de riesgo y aparecieron nuevas variantes del SARS-CoV-2.
Por último, este trabajo no aporta evidencias que apoyen la hipótesis de la que parten, pero eso no quiere decir que no aporte ninguna evidencia o que el trabajo no ‘sirva’. Precisamente, uno de los pilares de la construcción del conocimiento es la refutabilidad o falsabilidad, la capacidad de una hipótesis de ser puesta a prueba para que sea confirmada o desmentida.
