HVORDAN ÅRSAK BLIR MÅLT
I del én undersøkte jeg hvordan en mulig skade blir synlig. Men å observere en hendelse er ikke det samme som å vite hva som forårsaket den.
Det er her det kausale problemet begynner.
Under pandemien ble millioner av mennesker utsatt for flere mulige eksponeringer samtidig: SARS-CoV-2-infeksjon, én eller flere vaksinedoser, senere reinfeksjoner og nye vaksinedoser. Samtidig påvirkes sykdom og dødelighet av alder, underliggende helse, tidligere immunitet, helseatferd og en rekke andre faktorer.
Hvordan skiller vi da årsak fra samtidighet?
Det sentrale spørsmålet i denne delen er ikke om covid eller vaksinasjon kan forårsake skade. Spørsmålet er om vi brukte de samme metodiske kravene, de samme tidsvinduene og den samme forsiktigheten når vi forsøkte å finne ut hva som faktisk hadde forårsaket den.
Long covid og det konkurrerende eksponeringsproblemet
Long covid skaper et særlig metodisk problem fordi mange symptomer overlapper med plager som også rapporteres etter vaksinasjon: utmattelse, hodepine, kognitive problemer, hjertebank, svimmelhet og autonom dysfunksjon.
For et individ som har fått flere vaksinedoser og flere infeksjoner, er eksponeringshistorikken kompleks. Å tilskrive symptomene til «covid» uten å modellere vaksinasjonstidspunkt og doser kan være like metodisk ufullstendig som å tilskrive dem til vaksinen uten å modellere infeksjonene.
Norske kohortstudier har faktisk analysert post-covid-symptomer etter omikron og tatt hensyn til vaksinasjonsstatus. Men den bredere speilanalysen bør spørre om infeksjon og vaksinasjon er undersøkt på like vilkår som mulige forklaringer på de samme symptomene – også hos mennesker som har vært utsatt for begge deler.
Gjentatte doser og gjentatte infeksjoner
En stor del av befolkningen har etter hvert en immunologisk historie bestående av flere vaksinedoser og én eller flere SARS-CoV-2-infeksjoner. Det finnes betydelig forskning på antistoffrespons, B- og T-celler, hybrid immunitet og immunologisk preging. Det er derfor feil å si at man «ikke vet noe» om gjentatte eksponeringer.
Men det er et annet spørsmål enn om brede langtidshelseutfall er fullstendig kartlagt for kombinasjoner som fem doser + tre infeksjoner, sammenlignet med to doser + én infeksjon, bare infeksjon osv. Det krever langvarige kohorter med presise opplysninger om tidligere vaksinasjoner og infeksjoner og kontroll for alder, helse, variant, kalenderperiode og seleksjon.
Overdødelighet: vaksinasjonsstatus må være en variabel
Overdødelighet etter pandemien har flere plausible forklaringer: covidinfeksjoner, forsinket diagnostikk og behandling, demografiske endringer, varme, influensa og andre forhold. Vaksinasjon er også en tidsbestemt medisinsk eksponering og må derfor inngå som variabel når hypoteser testes.
En norsk befolkningsstudie publisert i 2026 undersøkte mRNA-vaksinasjon og totaldødelighet i hele den voksne befolkningen 2021–2023. Slike studier er relevante motfunn og må vurderes metodisk, blant annet for healthy-vaccinee bias, hvordan tiden før og etter vaksinasjon klassifiseres, tidligere infeksjon og endringer i hvem som tilbys nye doser.
Poenget er ikke at samtidighet mellom vaksinering og overdødelighet beviser kausalitet. Poenget er at en mulig forklaringsvariabel ikke kan utelates fordi den er politisk eller kommunikativt ubehagelig.
Jarle Aarstad: konkurrerende analyser av dødelighet
Professor Jarle Aarstad og Olav Andreas Kvitastein har publisert analyser som undersøker sammenhenger mellom vaksinasjonsdekning og overdødelighet. En økologisk europeisk analyse rapporterte en positiv sammenheng mellom vaksinasjonsdekning i 2021 og overdødelighet i 2022. Analysen kan ikke alene etablere individuell kausalitet, og Aarstad har selv diskutert mulige konfunderende forhold og begrensningene ved økologiske data.
Aarstad har senere rettet en mer grunnleggende metodisk kritikk mot sammenligninger av dødelighet mellom vaksinerte og uvaksinerte. Da FHI fant betydelig lavere totaldødelighet blant vaksinerte enn uvaksinerte i Norge, påpekte han at forskjellen også var svært stor blant yngre voksne, der få døde av covid. Etter hans vurdering gjør dette det vanskelig å forklare hele forskjellen som en beskyttende vaksineeffekt og tyder på at gruppene hadde ulik underliggende risiko som statistiske kontrollvariabler ikke nødvendigvis fanger fullt ut.
I analyser av britiske data har Aarstad forsøkt å undersøke dette problemet ved også å sammenligne dødelighet som ikke involverer covid. Han fant at uvaksinerte i utgangspunktet hadde høyere ikke-covid-dødelighet enn vaksinerte, noe han tolker som tegn på at gruppene var systematisk forskjellige allerede før en eventuell vaksineeffekt kan vurderes. Senere i perioden endret dette mønsteret seg. Aarstad argumenterer for at utviklingen ikke utelukker at vaksinasjon kan ha bidratt til økt dødelighet, selv om analysen ikke kan fastslå at vaksinasjon var årsaken.
Store forskjeller i ikke-covid-dødelighet mellom vaksinerte og uvaksinerte tyder på at gruppene skiller seg fra hverandre på faktorer som påvirker dødeligheten uavhengig av covid-vaksinen. En mulig mekanisme omtales gjerne som «healthy vaccinee bias» (seleksjonseffekt mellom vaksinerte og uvaksinerte), men betegnelsen kan være misvisende dersom den forstås bokstavelig. Den betyr ikke at vaksinerte mennesker er «sunnere». Lavere dødelighet kan også henge sammen med ulik kontakt med helsevesenet, bruk av forebyggende behandling, helseatferd, sosioøkonomi, skrøpelighet, terminal sykdom eller andre målte og umålte faktorer. Kategorien «uvaksinert» kan dessuten romme undergrupper med svært forskjellig helsetilstand og risikoprofil.
Poenget er derfor ikke å fastslå hvorfor gruppene har ulik dødelighet, men at forskjellen viser hvor vanskelig det er å trekke kausale slutninger fra en direkte sammenligning mellom dem dersom de relevante seleksjonsmekanismene ikke er tilstrekkelig identifisert og kontrollert.
Dette gjør arbeidene relevante for speilanalysen på to måter. De fremsetter en mulig vaksinekausalitet som må prøves mot alternative forklaringer, men demonstrerer samtidig hvor sårbare observasjonelle sammenligninger mellom vaksinerte og uvaksinerte er for seleksjon, klassifikasjon og konfunderende forhold. Dersom slike problemer brukes til å avvise en mulig vaksineskadelig sammenheng, må de undersøkes like grundig når observasjonelle studier finner beskyttende vaksineeffekter eller attribuerer senere sykdom og død til SARS-CoV-2.
Klassifisering av «vaksinert» og tidsvinduer
Effektstudier klassifiserer ofte en person som fullt vaksinert eller fullt beskyttet først et visst antall dager etter vaksinasjon. Det kan være biologisk og metodisk rimelig når formålet er å måle vaksineeffekt etter at immunresponsen er etablert.
Men dette må holdes strengt adskilt fra vurderingen av vaksinesikkerhet og mulig kausalitet.
Ved vurdering av en mulig vaksinebivirkning eller et dødsfall er eksponeringstidspunktet datoen vaksinen ble satt – ikke datoen vaksinen senere defineres som fullt virksom. Kroppen eksponeres ved injeksjonen, og biologiske reaksjoner kan oppstå før den ønskede beskyttelsen er etablert.
En person som dør fem dager etter vaksinasjon, kan derfor legitimt befinne seg utenfor studiens «fullt beskyttede» gruppe. Men personen er ikke vaksineueksponert. Dersom dødsfallet skal vurderes som et mulig sikkerhetssignal, begynner tidsvinduet på vaksinasjonsdagen.
Speiltesten gjør forskjellen tydelig.
Tenk at den samme personen i stedet hadde testet positivt for SARS-CoV-2 fem dager før dødsfallet. Ingen ville argumentert for at personen ennå ikke kunne regnes som «eksponert for viruset» fordi sykdommen ikke hadde fått tid til å utvikle sin fulle effekt.
Det samme kausale prinsippet må gjelde etter vaksinasjon. At vaksinen ennå ikke har oppnådd sin forventede beskyttende effekt, sier ingenting om hvorvidt den allerede kan ha hatt biologiske effekter eller bivirkninger.
Dette er særlig viktig dersom statistikk bruker kategorier som leseren oppfatter som «vaksinert» og «uvaksinert». Et dødsfall kort tid etter vaksinasjon kan i enkelte effektanalyser inngå utenfor den fullt vaksinerte gruppen. Dette kan ikke behandles som et dødsfall hos en vaksineueksponert person dersom spørsmålet er sikkerhet.
Det prinsipielle skillet er enkelt:
Effekt: Når kan vaksinen forventes å ha etablert beskyttelsen som skal måles?
Sikkerhet: Når ble personen eksponert for vaksinen?
For sikkerhet begynner klokken å gå på vaksinasjonsdagen.
Ny teknologi og grensene for hva man kunne vite
mRNA-teknologien hadde vært studert før pandemien, men Pfizer/BioNTech og Moderna var de første mRNA-vaksinene av denne typen som ble tatt i stor befolkningsbruk. Det var derfor logisk umulig i 2021 å ha fem eller ti års observasjonsdata på produktene.
«Trygg og effektiv» ble et gjennomgående og svært forenklet budskap i den offentlige kommunikasjonen. Regulatorisk var vurderingen mer presis: De tilgjengelige dataene viste at nytten ble vurdert som større enn risikoen, samtidig som ytterligere dokumentasjon fortsatt skulle innhentes. Comirnaty fikk nettopp derfor først en betinget markedsføringstillatelse i EU.
«Tilgjengelige data viser et gunstig nytte–risiko-forhold» forteller mottakeren at vurderingen bygger på kunnskapen man har på et bestemt tidspunkt. «Trygg og effektiv» er mer kategorisk og kan oppfattes som en egenskap ved selve produktet: Vi vet at den er trygg. Vi vet at den virker.
Sjeldne bivirkninger kan være umulige å oppdage før et produkt er brukt av svært mange mennesker, og spørsmål om varighet, effekt i ulike grupper og sjeldne sikkerhetssignaler må derfor undersøkes videre etter at et legemiddel er tatt i bruk. Det er nettopp derfor den gjenværende usikkerheten er relevant for et informert valg.
Den som vaksineres før disse spørsmålene er avklart, kan ikke få svar som ennå ikke finnes. Senere forskning kan avklare risikoen for fremtidige vaksinemottakere; den kan ikke i ettertid gjøre det opprinnelige samtykket mer informert.
Spørsmålet er derfor om myndighetene kommuniserte tydelig nok hva som faktisk var kjent, hva som bare var sannsynlig, og hva massevaksineringen fortsatt måtte gi svar på.
Langtidssikkerhet – hva betyr egentlig «grundig testet»?
«Grundig testet» er ikke ett vitenskapelig endepunkt.
Spørsmålet må spesifiseres: testet for hvilke utfall, over hvor lang tid, hos hvilke biologiske undergrupper, som enkeltprodukt eller som samlet vaksinasjonsprogram, og for akutte bivirkninger eller mulig senere kronisk sykdom?
National Academies’ Institute of Medicine undersøkte i 2013 sikkerheten ved det amerikanske barnevaksinasjonsprogrammet som helhet. Komiteen vurderte barnvaksinasjonsprogrammet som trygt, men identifiserte samtidig en betydelig forskningsmangel.
Komiteen skrev:
“existing research has not been designed to test the entire immunization schedule.”
Og videre:
“although the available evidence is reassuring, studies designed to examine the long-term effects of the cumulative number of vaccines or other aspects of the immunization schedule have not been conducted.”
I konklusjonen konkretiserte komiteen hva dette innebar. Sentrale elementer i vaksinasjonsprogrammet – blant annet:
“the number, frequency, timing, order, and age at the time of administration of vaccines”
hadde:
“not been systematically examined in research studies.”
Og til slutt:
“No studies have compared the differences in health outcomes […] between entirely unimmunized populations of children and fully immunized children.”
Dette illustrerer hvorfor formuleringen «dette er grundig undersøkt og utelukket» ikke er til fredstillende. Det er forskjell på «vi har ikke funnet evidens for skade» og «vi har gjennomført studier spesielt utformet for å undersøke dette spørsmålet og ikke funnet en sammenheng».
Vitenskapen kan være svært sikker på bestemte sammenhenger uten dermed å kunne utelukke enhver biologisk betinget eller svært langsiktig effekt.
«Trygg og effektiv» og endepunktet som forsvant
«Effektiviteten» til et produkt er ufullstendig informasjon uten et endepunkt. Effektiv mot hva? Symptomatisk sykdom, alvorlig sykdom, død, infeksjon eller videre smitte er forskjellige påstander.
Måten «effekt» beskrives på er meget relevant. De opprinnelige Pfizer-studiene rapporterte rundt 95 prosent relativ vaksineeffekt mot symptomatisk covid fra syv dager etter dose to. Det betyr ikke at 95 prosent av alle vaksinerte ellers ville ha fått covid. Det betyr at risikoen for det undersøkte utfallet var omtrent 95 prosent lavere i vaksinegruppen enn i placebogruppen i den aktuelle studieperioden. I den sentrale Pfizer-studien var det 8 covid-tilfeller blant rundt 18 000 vaksinerte mot 162 blant omtrent like mange i placebogruppen.
Den absolutte risikoreduksjonen forteller noe annet: hvor mye den faktiske risikoen falt. Med disse tallene fikk omtrent 0,04 prosent i vaksinegruppen covid mot omtrent 0,88 prosent i placebogruppen i det primære analysevinduet. Forskjellen var dermed rundt 0,84 prosentpoeng. Begge målene er matematisk riktige, men de besvarer forskjellige spørsmål.
Relativ effekt forteller hvor stor risikoreduksjonen er i forhold til risikoen uten vaksinen. Absolutt effekt forteller hvor mye risikoen faktisk reduseres i den undersøkte befolkningen over den undersøkte perioden. Den absolutte gevinsten vil derfor variere betydelig med smittepress, alder, tidligere immunitet og individuell risiko.
Dette blir særlig viktig når vaksinasjon anbefales til svært forskjellige grupper. En relativ risikoreduksjon kan være høy både for en gammel person med høy grunnrisiko og en ung person med svært lav grunnrisiko, samtidig som den absolutte gevinsten for de to kan være svært forskjellig.
Senere ble beskyttelse mot alvorlig sykdom et stadig viktigere argument, særlig etter nye varianter og omfattende gjennombruddsinfeksjoner.
Når mennesker etter flere doser likevel fikk covid, var spørsmålet «Hva er det dose fire faktisk skal forhindre for meg?» legitimt. Det bør besvares med alders- og risikospesifikke absolutte tall – ikke bare med en generell prosent for «effekt», og heller ikke med moralske argumenter om hva den enkelte burde gjøre.
Den kumulative nytte–risiko-vurderingen
En annen mulig asymmetri oppstår når sykdommens risiko sammenholdes med behovet for gjentatt vaksinasjon.
Risikoen ved covid var svært ulikt fordelt i befolkningen. For eldre og mennesker med bestemte risikofaktorer kunne risikoen ved covid sykdom være betydelig. For yngre og friske var risikoen for alvorlig sykdom og død langt lavere. FHI beskrev selv sykdomsbyrden målt i sykehusinnleggelser og død som lav hos yngre voksne uten risikofaktorer.
Samtidig viste beskyttelsen mot infeksjon seg å avta over tid, nye virusvarianter reduserte beskyttelsen ytterligere, og oppfriskningsdoser ble nødvendige for å gjenopprette deler av effekten. EMA uttalte allerede i januar 2022 at gjentatte boosterdoser med korte intervaller ikke var en bærekraftig langsiktig strategi.
Dette burde gjøre nytte–risiko-vurderingen stadig mer individuell.
Spørsmålet er ikke bare: «Er én vaksinedose tryggere enn én covidinfeksjon?» Den relevante vurderingen kan etter hvert være: Hva er min absolutte risiko for alvorlig sykdom uten neste dose, hvor mye reduserer denne dosen den risikoen, hvor lenge varer gevinsten, og hvilken risiko innebærer den samlede eksponeringen fra gjentatte vaksinedoser og gjentatte infeksjoner?
Dette er viktig fordi vaksinasjon ikke erstattet infeksjon. Mange ble vaksinert flere ganger og fikk likevel covid én eller flere ganger. Den kumulative eksponeringen kunne derfor bestå av flere doser, flere infeksjoner og immunologiske responser på begge deler.
En nytte–risiko-vurdering bør derfor ikke bare sammenligne én vaksinedose med én infeksjon, men også spørre hvordan ulike forløp sammenlignes:
ingen vaksine + én eller flere infeksjoner
versus
flere vaksinedoser + én eller flere infeksjoner.
Dersom vaksinen i hovedsak reduserer risikoen for alvorlig sykdom, men ikke pålitelig forhindrer nye infeksjoner, må den samlede vurderingen også ta høyde for at den vaksinerte fortsatt kan bli eksponert for selve sykdommen. Da blir spørsmålet ikke bare hva vaksinen beskytter mot, men hva den tilfører av nytte og risiko oppå den infeksjonsrisikoen som fortsatt består.
På populasjonsnivå kan forskning estimere at vaksinasjon reduserer risikoen for alvorlig sykdom. Det betyr ikke at man kan vite hvilket sykdomsforløp den enkelte vaksinerte ville hatt uten vaksinen. Utsagnet «jeg ville blitt mye sykere uten vaksinen» er derfor en kontrafaktisk antakelse, ikke en observerbar individuell effekt. Det samme kausale forbeholdet må gjelde begge veier.
Tidligere vaksinasjon, gjennomgått infeksjon, hybrid immunitet, nye varianter og avtakende beskyttelse endrer utgangspunktet. Nytte–risiko-vurderingen må derfor oppdateres for hver ny eksponering og for hver gruppe.
Her oppstår en mulig speileffekt. En lav sannsynlighet for alvorlig covid kunne fortsatt fremheves som et argument for vaksinasjon, mens en lav sannsynlighet for alvorlig vaksinebivirkning kunne fremheves som et argument for at vaksinasjon var trygg. Dersom små risikoer skal inngå i beslutningen, bør de synliggjøres og sammenlignes begge veier, helst som absolutte og aldersspesifikke tall.
Det samme gjelder kumulativ eksponering. En nytte–risiko-vurdering av dose én besvarer ikke automatisk spørsmålet om dose tre, fire eller fem. Etter hvert som tidligere vaksinasjon, gjennomgått infeksjon, nye varianter og avtakende vaksineeffekt endret utgangspunktet, måtte også begrunnelsen for neste dose vurderes på nytt.
Naturlig immunitet og hybrid immunitet
Gjennomgått infeksjon gir immunitet, og kombinasjonen av infeksjon og vaksinasjon kan gi hybrid immunitet. Betydningen endret seg over tid: tidlig i 2021 var store deler av befolkningen infeksjonsnaive; etter omikron var immunhistorikken langt mer heterogen.
En symmetrisk analyse krever derfor mer enn å sammenligne «vaksinert» med «uvaksinert» eller «covid» med «ikke covid». Den må ta hensyn til når eksponeringen skjedde, hvor mange eksponeringer personen hadde hatt, tidligere infeksjon, alder, grunnrisiko, seleksjon og hvilke endepunkter som faktisk måles.
Og fremfor alt må samme kausale disiplin gjelde begge veier.
Samtidighet etter vaksinasjon beviser ikke vaksineskade. Samtidighet etter SARS-CoV-2-infeksjon beviser heller ikke covid-skade. Observasjonelle sammenhenger kan være viktige signaler, men alternative forklaringer må undersøkes uavhengig av hvilken hypotese sammenhengen støtter.
Det er selve symmetritesten.
Men bevisbyrden eksisterte ikke bare i forskning og statistikk. Den eksisterte også i offentligheten.
I del tre undersøker jeg derfor hva som skjedde med mennesker som stilte spørsmål ved vaksinenes effekt, nytte og sikkerhetsprofil – og om tvil ble behandlet på samme måte når den gikk i ulike retninger.
Kilder
Long covid, infeksjon og vaksinasjon
Vaksinasjon og totaldødelighet
Nytte–risiko og vaksinasjonsstrategi
Folkehelseinstituttet, «Svar på oppdrag 8 om vaksinasjon – hovedleveranse», 22.03.2021
FHI, «Koronavaksine – informasjon til befolkningen»
Langtidssikkerhet og samlet vaksinasjonsprogram
National Academies, The Childhood Immunization Schedule and Safety (2013)
Polack et al., «Safety and Efficacy of the BNT162b2 mRNA Covid-19 Vaccine», NEJM (2020)
Vi i Lov og Helse verdsetter deres tilbakemeldinger og som dere vet er ytringsfriheten kompromissløs hos oss. Vi ønsker et rom der alle stemmer kan komme til uttrykk. Vi praktiserer ingen sensur, og vi ønsker å moderere minst mulig.
Samtidig ønsker vi å bevare et kommentarfelt som oppleves konstruktivt, relevant og respektfullt for dem som vil diskutere innholdet i artiklene. Når trådene blir fylt med innlegg som går langt utenfor temaet, eller domineres av én stemme over tid, så kan det gjøre det vanskeligere for andre å delta.
Vi oppfordrer derfor alle til:
– Å holde seg mest mulig til temaet i artikkelen
– Å stille spørsmål og komme med innspill som bygger videre på hverandres tanker
– Og å bidra til en god og åpen tone, hvor alle føler seg velkommen
Vi har stor takhøyde og rom for ulike perspektiver – det ønsker vi å beholde. Samtidig vil vi bidra til at samtalen blir meningsfull og relevant for flest mulig.
Takk for at du er med i samtalen – på en konstruktiv og inkluderende måte.
– Redaksjonen i Lov og Helse