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Il crescente divario tra realtà e scienza popolare

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Il divario tra la narrativa mainstream sul successo della campagna di vaccinazione COVID-19 e i risultati empiricamente verificabili continua a crescere.

I primi risultati della sperimentazione per i vaccini a mRNA sono stati acclamati per aver mostrato "un'efficacia del 95%", con esperti citati da NBC chiamandolo 'il grande slam': '”Non abbiamo buoni esempi di vaccini con questo livello di efficacia per età, sesso, razza e comorbidità,” (Dr. Greg) Polonia ha detto. "Non ho mai visto una cosa del genere."

Gli studi non hanno mostrato efficacia contro la trasmissione o la mortalità, anche quando lo erano i dati di più studi per entrambi i vaccini a mRNA aggregato per aumentare il potere, ma ciò non ha impedito ai governi di lanciare i vaccini per tutte le fasce di età e categorie di rischio e di renderli obbligatori per ampie fasce della popolazione in età lavorativa, per una malattia in cui la popolazione in età post-lavorativa era di gran lunga la più a rischio rischio.

Come appare in retrospettiva quella protezione del 95% contro le infezioni? 

Secondo il recente preprint da esperti di Harvard, Yale e Stanford (tre delle prime dieci università più apprezzate al mondo), il 94% della popolazione statunitense era stato infettato almeno una volta entro il 9 novembre 2022, solo due anni dopo. 

Quindi, secondo quanto riferito, la presunta protezione del 95% ha provocato il 94% di infezioni.

La campagna di vaccinazione di massa non è riuscita a impedire che quasi tutta la popolazione si infettasse. Eppure la protezione contro le infezioni era l'unica affermazione che sembrava essere convalidata dagli studi clinici controllati randomizzati (RCT), che si ritiene siano il più alto livello di evidenza medica. Come può essere?

Ricordiamo che entro il 9 novembre (secondo l'art Esplora dati OWiD), l'80% delle persone negli Stati Uniti aveva ricevuto una o due (69%) dosi di vaccino, quindi la copertura era molto ampia, ma non universale.

Dobbiamo anche riconoscere che l'affermazione del team di Harvard, Yale e Stanford è una stima basata sulla modellazione e la modellazione non conta come prova di alto livello all'interno della stessa gerarchia di prove mediche. Il loro modello è una scatola nera: non rivelano alcun dettaglio su come è stato costruito o quali erano i presupposti dei dati chiave che guidano il modello. Vedi anche il devastante critica della modellazione COVID-19 in generale di Ioannidis et al.

L'improvvisa formazione di quella che chiamo la "grande strategia", che si prefiggeva di fornire una protezione provvisoria attraverso blocchi fino a quando non fosse disponibile un vaccino efficace, si basava principalmente sulla modellazione, sia dell'entità della possibile perdita di vite umane sia dell'efficacia delle contromisure (per evitare l'immaginata ulteriore perdita di vite umane). Se non si può fare affidamento su tale modellazione, allora la grande strategia (che in realtà non era né grandiosa né strategica) cade comunque a terra.

Fortunatamente, esiste una base relativamente solida per stimare la prevalenza cumulativa dell'infezione da SARS-CoV-2. Il sistema di sorveglianza dei laboratori commerciali a livello nazionale del CDC stimato 57.7% di sieroprevalenza nel periodo gennaio-febbraio 2022.

Dato che le infezioni hanno subito un'accelerazione nel corso del 2022 e che "le stime dell'infezione basate sui risultati dei test dell'antigene sono probabilmente sottostimate", sembra plausibile che una percentuale molto elevata della popolazione fosse stata esposta all'inizio di novembre. Inoltre, lo stesso rapporto stimava che il 91.5% delle persone avesse anticorpi contro SARS-CoV-2 o contro i vaccini. Eventuali ulteriori guadagni saranno probabilmente marginali.

C'è un certo supporto in alcuni studi osservazionali per un effetto protettivo contro la mortalità correlata a COVID fino a 6 mesi, in particolare. Ma ci sono poche o nessuna prova di una riduzione della mortalità per tutte le cause, che è la prova del fuoco in quanto evita criteri selettivi sulla causa della morte.

Il problema da risolvere è l'eccesso di mortalità, quindi la funzione primaria di un vaccino dovrebbe essere quella di ridurre la mortalità per tutte le cause, non solo la mortalità per una causa particolare. Il team dell'Università di Zhengzhou meta-analisi mostra alti livelli di protezione solo contro la morte correlata a COVID per periodi di tempo non specificati. 

Abbiamo bisogno di confronti diretti tra un gruppo mai vaccinato e un gruppo comparabile dal momento della prima dose di vaccinazione – nessuna esclusione, nessuna categorizzazione dei parzialmente vaccinati come 'non vaccinati'. Vogliamo vedere i risultati totali in un periodo di tempo significativo. La maggior parte di questi studi mostra solo effetti parziali ea breve termine.

Il recente studio in uscita da Indiana di Tu et al. confronta i risultati di mortalità per coppie abbinate di individui non vaccinati ma infetti e persone vaccinate e trova un vantaggio del 37% per i vaccinati. 

Questo è uno studio progettato con cura, ma è necessario guardare la stampa fine: "Le coppie abbinate sono state censurate quando un partecipante infetto ha ricevuto una vaccinazione o un destinatario del vaccino è stato infettato". Quindi, se i destinatari del vaccino sono morti dopo essere stati anche infettati, questo è stato escluso dall'analisi? Scrivere dentro Medscape, Perry Wilson ha commentato: "Sono preoccupato che ciò possa pregiudicare i risultati a favore della vaccinazione".

Confronta Chemaitelly et al., che ha scoperto che: "L'efficacia dell'infezione primaria contro la reinfezione da COVID-19 grave, critica o fatale era del 97.3% (IC 95%: 94.9-98.6%), indipendentemente dalla variante dell'infezione primaria o della reinfezione e senza evidenza di diminuzione .' Questo si basava su studi di coorte del database nazionale che coprivano l'intera popolazione del Qatar. Quindi, l'infezione precedente è la migliore difesa disponibile contro l'infezione futura e quasi tutti l'hanno avuta.

Gli studi osservazionali tendono a essere influenzati da fattori estranei, motivo per cui si collocano al di sotto degli RCT nella gerarchia della medicina basata sull'evidenza. Scelte diverse per l'inclusione, l'esclusione e la tempistica possono portare a risultati diversi. I gruppi di ricerca dovrebbero intraprendere analisi di sensibilità più spesso, per scoprire in che modo la modifica di ciascuno dei parametri chiave cambierebbe i risultati. I risultati sono solidi in tutti gli scenari? 

Gli studi che mostrano l'efficacia del vaccino possono avere validità interna ma mancano di validità esterna per una popolazione nel suo insieme durante i due anni della campagna vaccinale. Se questo è il caso degli studi che rivendicano la protezione contro le infezioni, è probabile che sia altrettanto vero per gli studi che rivendicano la protezione contro la morte, poiché hanno gli stessi limiti e sono ugualmente incapaci di determinare i risultati olistici. Rinviare alcuni decessi di qualche mese non sarebbe sufficiente.

Un altro esempio di queste anomalie di misura è degno di menzione. In il mio ultimo contributo, ho sottolineato il fatto che i dati V-Safe degli Stati Uniti hanno mostrato che il 7.7% delle persone ha riferito di aver cercato cure mediche dopo la vaccinazione, mentre la cifra australiana comparabile era inferiore all'1%. Ma avendo ora letto la stampa fine, trovo che il AusVaxDati sulla sicurezza si basa su un sondaggio inviato il giorno 3 dopo la vaccinazione, mentre il Check-in V-Safe eseguire per 12 mesi dopo l'ultima dose. Quindi, i dati della sorveglianza attiva australiana sono a brevissimo termine. Il sistema statunitense è più completo, ma non trasparente in quanto i dati sono stati resi pubblici solo su ordinanza del tribunale dopo un'azione legale. 

I ricercatori analizzano i dati che loro o le agenzie governative scelgono di misurare o rivelare, il che può essere molto selettivo e in effetti fuorviante. I risultati a breve termine vengono estrapolati per proiettare risultati a lungo termine che non si verificano. La ricerca ci fornisce solo istantanee: la prospettiva micro, non quella macro.

Il pubblico si aspetta che la vaccinazione li protegga dall'infezione. Eppure studi recenti dimostrano che i vaccinati lo sono effettivamente Scopri di più probabilità di essere infettati, come il Cleveland Clinic studio di Shestha et al. Infatti, lo studio della Cleveland Clinic mostra una correlazione di tipo dose-risposta, con il numero di infezioni che aumenta progressivamente con il numero di dosi, e gli autori discutono altri due studi che hanno avuto risultati simili. A loro va il merito di aver pubblicato le loro scoperte, che descrivono come "inaspettate". 

Ma non sarebbero stati inaspettati per quelli di noi che stavano prestando attenzione al rapporti di sorveglianza sui vaccini da Public Health England, che ha mostrato che le persone vaccinate hanno tassi di infezione più elevati rispetto ai non vaccinati (ad esempio, vedere la tabella 14 nel rapporto per la settimana 13, pubblicato il 31 marzo 2022). PHE li ha disattivati ​​sperando che non avremmo notato i dati che non si adattano alla narrazione. I loro successori alla Health Security Agency hanno risolto il problema interrompendo del tutto i rapporti.

In quel precedente contributo ho sottolineato che le curve di mortalità europee sono state più piatte negli ultimi due anni di vaccinazione, il che è coerente con una parte della mortalità che è stata almeno ritardata dal montaggio dell'immunità ibrida. Ma rimandato di quanto? E quali sono i contributi relativi di infezione e vaccinazione? Nessuno sa. 

Le grandi affermazioni su milioni di vite salvate dalla vaccinazione non sono falsificabili in quanto si basano ancora una volta sull'evitare ipotetici scenari controfattuali in cui si sarebbero presumibilmente verificati molti più decessi senza la campagna di vaccinazione. Ma queste morti possono verificarsi solo nel mondo virtuale della modellazione al computer e possono essere evitate solo per un breve periodo. La politica dovrebbe essere basata su informazioni fattuali e sul quadro generale.

I programmi governativi devono essere rigorosamente valutati, in particolare quando riguardano la salute pubblica ei diritti individuali. Gli obiettivi dovrebbero essere chiari, mentre in questo caso erano vaghi e mutevoli. E i dati sugli esiti dovrebbero essere semplici, mentre in questo caso dipendono dall'elaborazione statistica complessa e variabile di piccoli campioni.

I responsabili politici e i politici hanno fatto grandi chiamate sulla base di dati incerti. Devono sapere con certezza che la pandemia viene sostanzialmente moderata dalle impostazioni politiche e non prolungata.

L'obiettivo principale delle strategie del governo avrebbe dovuto essere quello di prevenire l'eccesso di mortalità, ma l'eccesso di mortalità è rimasto elevato fino al 2022, raggiungendo un picco di poco superiore al 23% (Regno Unito) e oltre il 10% (Stati Uniti) (vedere di nuovo OWiD). Non ci sono prove concrete che la mortalità in eccesso sia stata ridotta complessivamente negli ultimi due o tre anni.

Come si può giustificare il proseguimento della campagna di vaccinazione di massa se la popolazione ha già un'immunità equivalente, la vaccinazione aumenta il rischio di infezione (e gli effetti avversi) e altri benefici sono incerti? 

L'OMS, le agenzie governative e gli scienziati hanno iniziato nel 2020 con l'obiettivo proclamato di "controllare la pandemia" che si è evoluto verso la speranza che la vaccinazione COVID-19 potesse "porre fine alla pandemia". Non è successo.

Ben presto dovettero ammettere che le vaccinazioni non avrebbero fornito una protezione completa contro la trasmissione o l'infezione, ma sostenevano che erano "sostanzialmente efficace' contro l'infezione. 

Eppure tutti sono stati infettati, molte volte in alcuni casi. 

Il fallimento viene presentato come un trionfo, ma è un trionfo della disinformazione? È una grande illusione?



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Per le ristampe, reimpostare il collegamento canonico all'originale Istituto di arenaria Articolo e Autore.

Autore

  • Michael Tomlinson

    Michael Tomlinson è un consulente per la governance e la qualità dell'istruzione superiore. In precedenza è stato direttore dell'Assurance Group presso l'Agenzia australiana per gli standard e la qualità dell'istruzione terziaria, dove ha guidato i team a condurre valutazioni di tutti i fornitori registrati di istruzione superiore (comprese tutte le università australiane) rispetto agli standard di soglia dell'istruzione superiore. Prima ancora, per vent'anni ha ricoperto posizioni di rilievo nelle università australiane. È stato membro del panel di esperti per numerose revisioni offshore di università nella regione Asia-Pacifico. Il dottor Tomlinson è membro del Governance Institute of Australia e del Chartered Governance Institute (internazionale).

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