Milyen mellékhatásokat okoznak valójában a koronavírus-vakcinák?

Február közepén publikálták az eddigi legnagyobb, legtöbb embert érintő olyan kutatást, ami a koronavírus-vakcinák mellékhatásaival foglalkozik. Egy nemzetközi kutatócsoport több mint 99 millió beoltott ember adatait nézte át Argentínából, Ausztráliából, Kanadából, Dániából, Finnországból, Franciaországból, Új-Zélandról és Skóciából, és egy olyan potenciális mellékhatást is azonosított, ami eddig nem került a radarra. Oltásellenesek azonnal lecsaptak a kutatásra, a közösségi médiában rengeteg poszt született az eredmények véletlen vagy szándékos félreértelmezéséből.

De mit is mondott pontosan a kutatás? És ha már itt tartunk: mit is tudunk ma a Covid-vakcinák mellékhatásairól? Hogyan értelmezhetők ezek a mellékhatások a járvány és a magyarországi halálozás kontextusában – és hogyan nem?

Új mellékhatás is kiderülhetett, pánikolnom kell?

Ez a nemzetközi kutatócsapat által végzett, 99 068 901 beoltott ember adatait megvizsgáló tanulmány egy megfigyeléses vizsgálat, ami azt jelenti, hogy a Globális Covid-Vakcina-Biztonsági Projekt által összegyűjtött, több országra kiterjedő adatok elemzésével vizsgálta meg a potenciális mellékhatásokat. A kutatók kiválasztottak 13 olyan betegséget, amik esetében a korábbi, más vakcinákkal szerzett tapasztalatok, elméleti megfontolások vagy állatkísérletes eredmények alapján különösen felmerült a lehetőség, hogy valódi mellékhatást jelentsenek, és ezért fokozott figyelmet igényelnek.

A 13 lehetséges mellékhatást a vakcináció utáni 42. napig vizsgálták, összevetve, hogy az adott populációban oltás nélkül mekkora lett volna az adott betegség várható előfordulási aránya azzal, hogy hány ilyen esetet tapasztaltak ténylegesen. Elsősorban mRNS- és adenovírus-vakcinákat vizsgáltak, egészen pontosan a Pfizer és a Moderna mRNS-, illetve az AstraZeneca adenovírusos oltását – azért ezekre esett a választás, mert ezekkel oltottak a legnagyobb számban a vizsgált országokban.

A kiválasztott lehetséges mellékhatások között volt a Guillain-Barré-szindróma, a transzverzális myelitis, a Bell-féle arcbénulás, az akut disszeminált encephalomyelitis, a különböző görcsök, illetve az agyi vénás szinusztrombózis, a zsigeri vénás trombózis, a tüdőembólia és a szokatlan helyen megjelenő trombózisos állapotok is. A listán szerepeltek még alacsony vérlemezkeszámmal jellemzett állapotok, valamint külön vizsgálták a szívizomgyulladást és a szívburokgyulladást.

A vizsgált időszakban összesen mintegy 180 millió adag Pfizer-, 36 millió Moderna- és 23 millió AstraZeneca-vakcinát adtak be. Ezek adatainak elemzésével a kutatók megállapították, hogy neurológiai mellékhatások esetében az AstraZeneca vakcinájánál jelent meg biztonsági jelzési küszöböt elérő mellékhatás: minimálisan megnőtt a Guillain-Barré-szindróma előfordulása (23 093 399 adag mellett a várható 76 helyett 130 esetet jegyeztek fel). A hematológiai állapotokat vizsgálva szintén az AstraZenecánál jelentkezett az – egyébként már ismert – agyi vénás szinusztrombózis, 21 esemény helyett 69 eseményt figyeltek meg. Ami a szív- és érrendszeri állapotokat jelenti, a kutatás megerősítette a két ismert mellékhatás, a szívizomgyulladás (myocarditis) és a szívburokgyulladás (pericarditis) meglétét: mindhárom oltásnál megnövekedett mindkét esemény előfordulása.

A kutatás tehát megerősítette azokat a mellékhatásokat, amikről már korábban is tudtunk, és egy lehetséges új mellékhatást tárt fel: az akut disszeminált encephalomyelitist. Mind a szívizomgyulladás, mind a szívburokgyulladás ismert az mRNS-vakcináknál, az AstraZeneca pedig a betegtájékoztatójában is feltünteti a trombózisveszélyt, az alacsony vérlemezkeszámot, a kapillárisszivárgás-szindrómát, a Guillain–Barré-szindrómát és a gerincvelő-gyulladást.

Ez soknak tűnhet, de összehasonlításképp: a népszerű fájdalomcsillapító, az aszpirin például az allergiás reakciókon túl nagyon ritkán vérzést, gyomor-bélrendszeri vérzést, fekélyt, bélátfúródást, koponyaűri vérzést is okozhat, de jelentettek már a használata után májkárosodást, hemolízist, hemolitikus vérszegénységet, vesekárosodást és akut veseelégtelenséget is.

A kérdés tehát nemcsak az, hogy milyen mellékhatások lehetségesek, hanem az is, hogy ezek milyen gyakran fordulnak elő, valamint hogy cserébe mi az elért eredmény – tehát hogy milyen a kockázat–haszon mérleg.

Egy kis mellékhatásmatek

De mit jelentenek ezek a számok? Egyáltalán, hogyan lehet eldönteni egy betegségről, hogy okozhatja-e egy oltás mellékhatásként? „Ha az érdekel minket, hogy egy oltás okoz-e egy bizonyos mellékhatást, és ha igen, akkor milyen gyakran, akkor az egyetlen bombabiztos lehetőség az, ha összegyűjtünk vizsgálati alanyokat, majd pénzfeldobással véletlenszerűen két csoportba soroljuk őket, és az egyik csoport oltást kap, a másik pedig placebót. Ezután kivárunk egy meghatározott utánkövetési időt, és utána összehasonlítjuk, hogy az oltott csoportban gyakoribb lett-e egy bizonyos betegség, mint az oltatlan kontrollcsoportban” – mondta Ferenci Tamás biostatisztikus, a Védőoltásokról – a tények alapján című szakkönyv szerzője.

Ilyen vizsgálatok természetesen készültek mindegyik engedélyezett vakcina esetében, ezek nélkül meg sem kaphatták volna a vészhelyzeti engedélyt sem. Méghozzá hatalmas mintán: a Pfizer vizsgálatába például több mint negyvenezer alanyt vontak be, ami az orvostörténet egészét tekintve is párját ritkítóan nagy szám.

„Ez az egész azért működik, mert ha pénzfeldobással sorsoltuk a résztvevőket két csoportba, akkor biztosak lehetünk abban, hogy semmiféle szisztematikus különbség nincs a két csoport között, kizárólag az, hogy az egyik kapott oltást, a másik pedig nem. Ez azért fontos, mert ekkor és csak ekkor mondhatjuk azt, hogy ha van különbség bizonyos betegségek előfordulásában a két csoport között, az biztosan az oltás miatt van, és nem egyéb eltérések miatt – hiszen egyéb eltérések nincsenek! Csak a véletlen ingadozás játszik még, de az statisztikailag kezelhető” – mondta Ferenci.

„A dolog trükkje az, hogy alanyokat össze lehet véletlenszerű besorolás nélkül is hasonlítani, ami látszólag nagyon hasonló lesz ehhez – de csak látszólag. Ha ugyanis például egy adatbázisból gyűjtenek a kutatáshoz oltott alanyokat, és kiválasztanak olyanokat is, akik oltatlanok, majd összehasonlítják őket, akkor soha nem lehetnek biztosak abban, hogy véletlenül nem térnek el az oltottság tényén túl valami másban is. Mi van, ha az oltottak kicsit idősebbek? Vagy fiatalabbak? Mi van, ha több közöttük a cukorbeteg, vagy pont hogy kevesebb? Ez azért probléma, mert ha ilyen csoportokat hasonlítunk össze, és így találunk valamilyen különbséget egy megbetegedés előfordulásában, akkor felmerül a kérdés, hogy az tényleg az oltottság miatt alakult-e így, vagy annak semmi köze hozzá, csak az egyéb eltéréseknek tudható be, vagy esetleg ezek valamilyen keverékének. Ha az oltottak körében kevesebb a halálozás, akkor biztos, hogy az oltás működik, nem lehet, hogy csak fiatalabbak voltak az oltottak, és az az oka a különbségnek? Ha több, akkor biztos, hogy az oltás káros, nem lehet, hogy csak több volt köztük a cukorbeteg, és ez az oka a különbségnek? Ezt magyarban is használt szóval confoundingnak szokták hívni, akkor használják, ha az oltottság ténye egybemosódik egyéb eltérésekkel.”

Ez pedig nem kis probléma: kiküszöbölni, megszüntetni soha nem lehet teljesen, hacsak nem végeznek mindenkivel pénzfeldobással két csoportba soroló, szép szóval: randomizált vizsgálatot. Csakhogy ezeknek a kutatásoknak is megvannak a korlátaik. Ferenci Tamás három fő ilyet sorolt fel:

• „Az egyik gond az, hogy mintanagyságban, tehát abban, hogy hány beteg van ezekben a randomizált csoportokban, nem határtalanok a lehetőségek. Bár a Pfizer klinikai kutatásai orvostörténeti szempontból is óriási résztvevőszámmal dolgoztak, mi van akkor, ha egy adott mellékhatás mondjuk csak minden százezredik beteget érint? Minden matematikai részlet nélkül is érezhető, hogy ezt nem fogjuk tudni egy negyvenezres betegmintán megbízhatóan kimutatni – pedig az már így is hatalmas volt, aminél sokkal nagyobbat nem lehet elérni.”
• „A másik gond az utánkövetési idő: ez is limitált, a koronavírus-vakcináknál erősen, ott néhány hónapról beszélünk. Mi van, ha egy mellékhatás lassabban lép fel?”
• „A harmadik probléma az, hogy az ilyen vizsgálatok mindig standardizált helyzeteket, alkalmazási szituációkat vizsgálnak. Azt, hogy vannak-e olyan speciális tulajdonságú betegcsoportok, amikben esetleg megváltozik a mellékhatásprofil, nem lehet feltétlenül megtudni egy randomizált kísérletben, nehéz megbízhatóan feltárni, ha egy mellékhatás csak az infarktuson átesett idős nőket érinti.”

„Rákényszerülünk tehát arra, hogy úgynevezett megfigyeléses adatokat használjunk: nem randomizáljuk a megfigyelt betegeket, hanem például egy adatbázist használunk. Itt viszont jön a korábban említett kérdés, hogy mi van, ha az oltott és az oltatlan csoport eltér egymástól. Ezt lehet korrigálni statisztikai eszközökkel, és kell is, de bármit is teszünk, a kérdés mindig ott marad, hogy megfeledkeztünk-e valamilyen befolyásoló tényezőről.”

A kutatás, amivel a cikket indítottam, a megfigyeléses vizsgálatok közé tartozik – és közülük is egy gyengébb módszert jelent, mert csak indirekt módon szűrt a különbségekre. „Vegyünk egy betegséget, például a szívizomgyulladást. Kíváncsiak vagyunk, hogy ez valóban mellékhatás-e. Mit tegyünk? Az nem elég, ha megnézzük, hogy oltás után hányan kaptak ilyet: mondjuk harmincan, jó, de ezzel mire mentünk? Ha oltás nélkül húszan kaptak volna, akkor az oltás tényleg okozott ilyet, ha harmincan, akkor az oltásnak semmi köze nincs hozzá, ha pedig oltás híján negyven eset lett volna, akkor az oltás még véd is a szívizomgyulladás ellen. A probléma tehát az, hogy nem tudjuk, mennyi eset lett volna oltás nélkül. Nyilván nem nulla, hiszen szívizomgyulladás 2019-ben is volt, amikor koronavírus-vakcinák még nem is léteztek. És ez adja az ötletet: nézzük meg, hogy akkor mennyi volt, és ezt vonjuk ki! Ezt szokták háttérrátának nevezni, ha ismerjük az értékét, akkor megnézhetjük, hogy a ténylegesen detektált esetszám e fölé kerül-e.”

Ennek is vannak persze korlátai. Talán a legfontosabb az, hogy mi van, ha a háttérrátát nem ugyanolyan összetételű populációban mérjük, mint amilyen az oltást kapta – ez ugye a vizsgálat megfigyeléses jellegének a következménye. Ennek enyhítése érdekében a vizsgált tanulmány mind a háttérrátát, mind az oltások utáni esetszámokat életkor és nem szerint lebontva vizsgálta. Aztán ott a véletlen ingadozás kérdése is, hiszen a háttérráták nem kőbe vésett értékek, hanem maguk is évről évre ingadoznak, márpedig kis esetszámnál ez is számíthat.

Érdemes megjegyezni, hogy a fent említett kutatás esetében publikusak a betegségek felhasznált háttérrátái is: Dániában a Guillain-Barré-szindrómának például 2020-ra vetítve 100 ezer személyévben 3,12 volt ez az érték, a szívizomgyulladásnak ugyanitt, ugyanekkor 3,79. (A személyév olyan tudományos mérőszám, ami a kutatásban részt vett személyeket és az általuk a kutatásban eltöltött éveket is számításba veszi.)

Ferenci még egy fontos szempontra felhívta a figyelmet az adatok értelmezésénél:

„Rettenetesen vigyázni kell arra is, hogy amiket a kutatók közöltek, azok relatív számok, hányadosok – az, hogy a betegség előfordulása hányszorosára nőtt ahhoz képest, mint amit oltás nélkül vártunk volna. Csakhogy a kockázat–haszon mérlegben nem ez számít.

Ha van egy betegség, ami százból két embert érintett korábban, és most az oltás hatására ez háromra emelkedett, az ugyanúgy ötven százaléknyi növekedés, mintha azt mondanám, hogy két embert érintett egymillióból, és ez nőtt az oltás hatására háromra. Miközben az első esetben egymillió oltást beadva tízezer mellékhatást okozok, a másodikban meg egymillióból egyet. Tehát a kockázat–haszon mérleg szempontjából nem a hányados, a relatív mérőszám, hanem a főben mért abszolút szám fontos. Amihez pedig azt is tudni kell, hogy milyen a betegség előfordulása egyébként: simán lehet, hogy egy tízszázalékos növekedés is aggasztó (ha egy nagyon gyakori betegségnél történik), de az is, hogy egy ezerszázalékos is jelentőség nélküli (ha nagyon ritkánál következik be).”

Érdemes azt is megjegyezni, hogy a kockázat–haszon arány nem állandó. Egyrészt a haszon is és a kockázat is eltérhet a populáción belül a különböző csoportokban. A szívizomgyulladás jó példa: a fiatalokban egyszerre nagyobb a kockázat (mert őket jobban érinti a mellékhatás) és kisebb a haszon (mert kevésbé fenyegeti őket a járvány). Nem véletlen, hogy Svédországban és Dániában is új ajánlást vezettek be, és nem ajánlották például a szívizomgyulladás szempontjából legnagyobb kockázatot jelentő Moderna-vakcinát ezeknek a korcsoportoknak. Másrészt a mérleg nem is statikus: attól is függ, hogy éppen milyen szakaszában járunk a járványnak: amikor éppen tombol, a haszon annyival nagyobb lesz, mint a kockázat, hogy ennek a csoportnak is megérheti felvenni a vakcinát.

Na de mik a leggyakoribb mellékhatások?

Vizsgáljuk meg egy kicsit, hogy pontosan milyen potenciális mellékhatásokról beszélünk a koronavírus-vakcinákkal kapcsolatban!

Szívizomgyulladás, vagyis myocarditis nemcsak az mRNS-vakcináktól alakulhat ki, okozhatják például vírusok, baktériumok, toxinok is. Mint ahogy a neve is utal rá, a szívizom gyulladása okoz ilyenkor problémát, ez pedig azért veszélyes, mert károsodhat az izom, illetve a szív működése sem megfelelő ilyenkor.

Szívizomgyulladásos mellékhatásra egyébként korábban készült már egy nagy résztvevőszámos, fontos kutatás: dél-koreai kutatók több mint 44 millió ember adatait vizsgálták meg, vagyis szinte a teljes, 12 év feletti dél-koreai lakosság adatait elemezték. Ferenci Tamás ismertetője szerint a kutatócsoport nemcsak az oltás után jelentett szívizomgyulladásokat vizsgálta meg, hanem minden, az oltás beadása után hirtelen szívhalálban meghalt embert felboncoltak, függetlenül attól, hogy bizonyított volt-e a kapcsolat. Másrészt az oltás után felismert szívizomgyulladások közül minden olyan egyértelmű vagy valószínűsíthető esetet, amire az oltáson kívül más kóroki magyarázatot nem tudtak találni, az oltáshoz kötődőnek tekintettek, és csak azokat az eseteket zárták ki, ahol konkrétan találtak más kórokozót. Az eredmények azt mutatták, hogy 44,3 millió ember összesen 103,8 millió dózissal történő beoltása után 21 halálos szívizomgyulladás alakult ki.

„A dél-koreai kutatás egy »legrosszabb forgatókönyv« jellegű megközelítés volt, ugyanis azon túl, hogy rendkívüli erőfeszítéseket tett arra, hogy begyűjtse az összes szívizomgyulladásos esetet, egész egyszerűen nem vonta le a háttérrátát. Tehát az eredményekben benne vannak azok is, aki valójában nem az oltástól lettek szívizomgyulladásosak, a kutatók meg sem próbálták levonni az oltás nélkül is előforduló eseteket” – mondta Ferenci.

A kutatók egy ábrát is csatoltak a tanulmányhoz, amin jól látszik, hogy az oltás után néhány nappal valóban megugrik a szívizomgyulladás előfordulása, de húsz nappal később eltűnik ez a csúcs, és visszaáll a háttérrátára. Ebből is látszik, hogy nagyjából egy-két hét az a kritikus ablak, aminél az oltásnak még lehet szívizomgyulladást kiváltó hatása. Ez ráadásul azt is igazolja, hogy miért volt jogos a 42 napos ablak alkalmazása: ez begyűjti az összes esetet, sőt, a végére már rég a háttérráta dominál az adatokban.

Egy másik ismert mellékhatás, a szívburokgyulladás (pericarditis) a szívben található kétrétegű hártyát érinti. Mivel a szívburokgyulladást jellemzően együtt vizsgálják a szívizomgyulladással, nagyon nehéz pontos statisztikákat találni kizárólag az előbbire.

A Guillain-Barré-szindróma egy autoimmun betegség, számos perifériás ideg egyidejű, gyorsan kifejlődő működési zavarát takarja. Kutatások kimutatták, hogy a koronavírus-oltást követő Guillain-Barré-szindróma egymillió beadott adag esetében 8,1 embert érinthet. Az autoimmun betegségre az AstraZeneca vakcinájánál találtak többletet, de itt is érvényes, hogy a koronavírus-fertőzésnél is megjelenik a magasabb előfordulási arány, egy 2021-es kutatás alapján 100 ezer emberre vetítve 15 esetben. A cikkünk elején említett, legfrissebb mellékhatásos kutatás szerint 23 093 399 beadott AstraZeneca-oltásnál 84 többleteset mutatkozott a betegségben, ami 100 ezer adagra vetítve (oltási darabszámra, nem emberre, ami egy kicsit csúsztatja az összehasonlítási statisztikát) 0,36, vakcinával összefüggésbe hozható esetet jelent, azaz sokkal kevesebbet, mint maga a Covid esetében.

A transzverzális myelitis a gerinc neurológiai rendellenessége, amit a gerincvelő egész szélességében jelentkező gyulladása okoz. A vakcina- és gyógyszermellékhatásokkal foglalkozó hollandiai Lareb Farmakovigilancia Központ nem talált közvetlen összefüggést a Hollandiában koronavírus-vakcinával beoltott transzverzális myelitises betegek és a vakcinák között, egy pakisztáni kutatócsoport viszont a lehetséges nagyon ritka mellékhatások közé sorolta. Több kutatás egyértelműen összefüggésbe hozta azonban a betegséget magával a koronavírus-fertőzéssel. Mivel mindkét esetben (vakcina és fertőzés után is) nagyon ritka a betegség előfordulása, egyelőre nem lehet összehasonlítani, hogy a vektorvakcinák (mint amilyen az AstraZeneca- és a Janssen-vakcina) után jelentkező vagy a koronavírus-fertőzés után jelentkező transzverzális myelitis lehet-e a gyakoribb.

Az akut disszeminált encephalomyelitis (ADEM) egy neurológiai, immunmediált rendellenesség, ami során az agy- és gerincvelő kiterjedt gyulladása károsítja a fehérállománynak nevezett szöveteket. Ami a koronavírus-fertőzés utáni ADEM kialakulását illeti, egyelőre a tudomány ott tart, hogy lehet összefüggés, de ez nem pontosan tisztázott, több és nagyobb kutatásokra van szükség. Több esettanulmány (itt, itt, itt és itt például) mutat be poszt-Covid ADEM-et és kezelését, de egyelőre nincs elég statisztikai bizonyíték az egyértelmű kapcsolatra. A koronavírus-vakcina okozta ADEM is megosztja a tudóstársadalmat: jelenleg a legtöbb kutatás konklúziója az, hogy lehetséges vakcina-mellékhatásként kialakulhat, de további kutatásokra van szükség ennek alátámasztására (itt, itt és itt olvashat erről például).

A Bell-féle arcidegbénulás vagy parézis egy olyan rendellenesség, ami az arcideg egyoldali bénulásához vezet. Egy metaanalízis szerint 45,4 millió beoltott emberből 1739-nél jelentkezett ilyen parézis, míg az 1,8 milliós kontrollcsoportból 203-nál. A beoltottaknál ez az összes ember 0,003 százalékát jelenti, míg a kontrollcsoportnál 0,001 százalékot. A kutatók szerint a perifériás arcbénulás előfordulása az oltást követően figyelmen kívül hagyható, és az oltás nem növeli a Bell-féle bénulás kialakulásának kockázatát. Egy másik kutatás szerint a Covid-oltás utáni arcidegbénulás kockázata nem különbözik a többi vírusoltásnál tapasztalttól, összességében a védőoltás előnyei meghaladják a betegség kialakulásának kockázatát, és jelenleg nincs elegendő bizonyíték ennek cáfolására. Ennek ellenére lehetséges ritka mellékhatásként az AstraZeneca betegtájékoztatójában feltüntették az arcidegbénulást is. A Bell-féle parézis egyelőre a koronavírus-fertőzésnél is csak lehetséges szövődményként szerepel.

Az agyi vénás szinusztrombózis az agyi vénákban keletkező vérrögre utal. Bár elsősorban a vektorvakcináknál merült fel potenciális mellékhatásként, egy kutatás vizsgálta azt is, hogy az mRNS-vakcináknál milyen az előfordulása a koronavírus-fertőzéshez képest. Ez megállapította, hogy 62 447 koronavírusos és 3 006 662 mRNS-alapú oltást kapó ember közül 32-szer magasabb volt az aránya azoknak, akik vírusfertőzés után estek át szinusztrombózison, mint azoknak, akik oltás után. Az állapot ismert, de nagyon ritka mellékhatása a koronavírus-fertőzésnek, míg a vektorvakcinák esetében is már 2021-ben bekerült a nagyon ritka mellékhatások közé.

Az alacsony vérlemezkeszám (trombocitopénia) a véralvadás folyamatában részt vevő vérlemezkék (trombociták) számának kóros csökkenését jelenti. Ez inkább tünet, mint betegség, következménye lehet, hogy a szervezet nehezebben tudja megállítani a vérzést, és növekszik a vérzés kockázata. Szövődményei változhatnak a betegség súlyosságától, az okától, valamint a kezelés hatékonyságától függően. A trombocitopénia mind koronavírus-fertőzés után, mind koronavírus-vakcináció után fellépő ritka, de lehetséges mellékhatás. A vakcina-indukálta immuntrombotikus trombocitopénia (VITT) az AstraZeneca és a Janssen által gyártott vakcinák után jelent meg, igaz, nagyon ritkán: az Egyesült Királyságban például az AstraZeneca közel 31 millió beadott oltása közül körülbelül 260 ilyen eset fordult elő, amiből 50 halálos kimenetelű volt.

Turbórák és szívleállások – mind meghalunk, legalább kétszer, most már tényleg nemsokára

A legtöbb alaptalan mellékhatás-elmélet táptalaja az önbevalláson alapuló mellékhatás-bejelentő rendszerekben és a világszerte zajló, inkább kevesebb, mint több sikerrel záruló vakcinaperekben keresendő. Előbbiek közé tartozik az oltásellenesek által sokat emlegetett amerikai VAERS, a brit Yellow Card, az Európai Unióban az EudraVigilance, de még az itthoni, egykori OGYÉI-hez tartozó mellékhatás-bejelentő felület is. Az ilyen adatbázisokból kiemelt számok különösen alkalmasak a pánikkeltésre, már csak azért is, mert nagy számokról és súlyos eseményekről van szó. Fontos azonban rögzíteni, hogy ezek a rendszerek nem a mellékhatásokat, azaz nem az oltás (és egyébként bármilyen másik vakcina és gyógyszer) miatt, hanem csak az oltás után bekövetkező eseményeket jelzik – okozati összefüggéstől függetlenül. Minderről itt és itt írtunk már részletesebben, konkrét példákkal is arról, hogy miért lehet nagyon félrevezető ezeknek a rendszereknek a számait önmagukban állva, további vizsgálat nélkül felhasználni.

Oltásellenesek jellemzően mindezekkel a valós mellékhatásokkal kevésbé, a vélt oltáskövetkezményekkel viszont sokkal inkább foglalkoznak. Jellemzően két fő vonaluk van az elméleteknek: az egyik a „turbórák” (a beoltás után extrém gyorsan, főként fiataloknál kialakuló rákbetegség), amit jellemzően az mRNS-vakcinákkal kötnek össze. Gyakran hozzák fel a rákos megbetegedések növekedésére érvként a Brigham and Women's Hospital kutatását, ami kimutatta: egyre több az 50 év alattiakat érintő rákos megbetegedés. Ez persze önmagában is borzasztó statisztika, az egyetlen probléma, hogy a tanulmány legelső mondata így kezdődik: „az elmúlt évtizedek során”, vagyis egyáltalán nem a koronavírus-járványt, pláne nem a koronavírus elleni oltásokat vizsgálta, hanem az 1990 óta történteket. A Covid-oltásról már csak azért sem mond semmit, mert nem is mondhat: a vizsgálat adatai többségében 2020 előttiek, a trendeket közlő fő ábra eredményei pedig 2012-vel zárulnak.

A másik vélt oltáskövetkezmény a hirtelen szívleállások „megnövekedett mennyisége”. Erről a két vélelmezett súlyos mellékhatásról korábban már részletesen írtunk: ebben a cikkben statisztikákkal bizonyítjuk, hogy egyik halálozási ok esetében sem igaz, hogy a vakcináció után megnövekedett volna a számuk.

Azóta újabb kutatás is megjelent például arról, hogy bár extrém esetben a koronavírus-vakcinák okozhatnak szív- és érrendszeri problémákat, összességében jótékonyan hatnak ilyen tekintetben: a 46 millió ember egészségügyi adatát tartalmazó kutatás szerint több Covid-vakcina csökkenti a sztrók és a vérrögök kockázatának kialakulását a beadásuk után legalább hat hónapig.

„Ami a rákot illeti, maradjunk itt is a tényeknél: a 2022-es haláloki statisztika már elérhető nyilvánosan. Ez alapján

Magyarországon 2022 volt a valaha feljegyzett legjobb év rákhalálozás szempontjából: soha ilyen kevesen nem haltak meg rákban az ország lélekszámának és korfájának változásait már kiszűrő standardizált adatok alapján”

– mondta Ferenci Tamás.

„Annyit lehet mondani, hogy a csökkenés lelassult, vagyis korábban gyorsabban csökkent a halálozások száma, mint 2022-ben. Azt fontos hozzátenni, hogy bármilyen eredmény jön ki az adatok alapján, az gyenge bizonyíték az oltások hatására: előfordulhat olyan helyzet, hogy a halálozás csökkent, az oltás mégis káros, mert oltás nélkül még többet csökkent volna; vagy fordítva, nőtt a halálozás, az oltás mégis hasznos, mert oltás nélkül még többet nőtt volna. Az a gond e mögött, hogy ezernyi más tényező van, amik változnak időben, így abból, hogy egy betegség előfordulása hogy változott, nagyon nehéz következtetést levonni az oltás hatásáról” – mondta Ferenci Tamás.

„Ezzel együtt is az a felvetés, hogy az oltások miatt korábban nem látott tömegekben hullanak az emberek, ráadásul turbó gyorsasággal, tehát egyértelműen cáfolható, hiszen az ellenkezője igaz, soha ilyen kevesen nem haltak meg rákban Magyarországon, mint 2022-ben. Egy másik kérdés, de fontosnak tartom megjegyezni, hogy a szomorú helyzet az, hogy ezek a legjobb számok még mindig a legrosszabbak az Európai Unióban. Zárójelben: rosszabbak, mint a nálunk jobban átoltott országok számai. De ezt tényleg csak zárójelben érdemes hozzátenni, hiszen az ilyen összehasonlításoknak megint csak nagyon kicsi a bizonyítóerejük önmagukban, jelen esetben arra vonatkozóan, hogy az oltás védene a rák ellen, mivel az országok milliónyi egyéb tényezőben is eltérnek – ugyanaz itt is a probléma mint az előbb, csak nem időben, hanem térben.”

Hozzá kell tenni, hogy a koronavírus-járvány maga sajnos tényleg okozhat extra rákhalálozást – azáltal, hogy a túlterhelt egészségügyi intézmények kevesebb szűrővizsgálatot tudnak elvégezni; hogy a betegek maguk is kevésbé fordulnak orvoshoz; vagy legrosszabb esetben a már diagnosztizált betegek gyógyítása is megnehezedik. Az American Cancer Society is felhívta a figyelmet arra, hogy a világjárvány hosszú távon várhatóan megnövekedett rákos halálozást okoz a „késett diagnózisok, a potenciálisan gyógyító kezelés megszakításai vagy módosításai miatt, illetve megnő annak a lehetősége, hogy egyes kezelt betegek felhagytak a korábbi kezelésükkel”. Elképzelhető, hogy Magyarországon a csökkenés lelassulása mögött is ilyen okok állnak, ennek felderítése fontos kérdés lenne, de sajnos az első lépéseket nem igazán kísérte az állami szervek támogató hozzáállása.