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Altri difetti nel modello di vaccino che rivendicano 20 milioni di vite salvate 

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A studio dal titolo "Impatto globale del primo anno di vaccinazione COVID-19: uno studio di modelli matematici” è apparso nel Lancet Infectious Diseases journal, il 23 giugno 2022. Ha concluso che quasi 14-20 milioni di vite sono state salvate dal lancio dei jab Covid-19. Questo studio ha subito ottenuto un'ampia copertura giornalistica in tutto il mondo: ad es Il indù (India), mint (India), Il Custode (UK), CBS Detroit (USA), ecc. Vale quindi la pena guardare alla validità tecnica dello studio.

Ipotesi errate nello studio di modellazione dell'impatto del jab: Lo studio di modellizzazione incorpora necessariamente vari parametri importanti. Uno sguardo da vicino rivela che gran parte dei parametri critici si basano su ipotesi che lo sono conosciuto in letteratura di sbagliare. La tabella seguente riassume questo.

AspettoAssunzione nello studio modellisticoCritica, Verifica di realtà del presupposto
Immunità dopo l'infezione naturale"perdita dell'immunità derivata dall'infezione.. segue una distribuzione Erlang con a durata media di un anno” (vedi studio integrare).L'immunità dopo l'infezione naturale è robusto e di lunga durata; la protezione contro le infezioni dura molto più a lungo che per il jabbed; è probabile la protezione da malattie gravi per tutta la vita.
Elusione immunitaria a nuove varianti dopo l'esposizione a varianti precedenti"Immunita evasione per l'immunità derivata dall'infezione si verifica per il 27% della popolazione precedentemente infetta.Lo studio citato per questo numero del 27% viene interpretato in modo errato. Nello studio di coorte, il 27% dei partecipanti ha mostrato un calo degli anticorpi seguito da un aumento. Piuttosto che significare che questi individui sono diventati di nuovo suscettibili, significa che questi individui sono stati riesposti e il loro il sistema immunitario ha funzionato esattamente come doveva.
Efficacia del vaccino contro l'infezione con la variante Delta
Adenovirus: 67%, mRNA: 88%(vedi tabella 1 di integrare)
Efficacia cala in 6 mesi: Adenovirus: 44%, mRNA: 63%Tale efficacia calante non è modellata.
Efficacia del vaccino contro la mortalitàAdenovirus: 92%, mRNA: 93%(vedi tabella 1 di integrare)L'efficacia contro la mortalità deve essere calcolata considerando per tutte le cause mortalità; una prestampa studio mostra un più modesto 73% per i colpi di adenovirus e a negativo. efficacia di –3% per i colpi di mRNA; quindi i numeri modellati sono troppo ottimisti e errati; protezione contro ricovero e anche la mortalità è nota per essere in declino e questo non è modellato.
Efficacia del vaccino contro la trasmissione“Supponiamo che tutti gli individui vaccinati abbiano a Riduzione 50% in infettività per infezioni rivoluzionarie.Lo studio citato per questa riduzione del 50% dice chiaramente che l'efficacia contro la trasmissione si avvicina allo zero dopo 12 settimane del colpo; Altro studi hanno anche dimostrato che l'efficacia contro la trasmissione in avanti è quasi nulla; quindi il numero modellato è sbagliato.

Tutte le ipotesi errate di cui sopra sono nella direzione di amplificare il possibile impatto dei jab, mentre allo stesso tempo diminuisce il ruolo dell'immunità dopo l'infezione naturale. Quindi è probabile che lo studio di modellizzazione sopravvaluti le vite salvate dal lancio del jab Covid-19. A parte i parametri di cui sopra, c'è ancora un altro difetto tecnico, come spiegato di seguito.

Il colossale fallimento del modello di trasmissione del Covid-19 utilizzava: In generale, tra gli studi scientifici, la modellazione matematica ha un peso molto inferiore rispetto agli studi del mondo reale, poiché la modellazione deve necessariamente formulare ipotesi semplificative. 

In particolare, la modellazione Covid-19 ha fallito in modo spettacolare. Più precisamente, la trasmissione modello per Covid-19 proposto a fine marzo 2020, dall'Imperial College (UK) è stato staccato di un fattore 10-40, come illustrato nella tabella seguente (fonte dati: sito web, foglio elettronico).

Paese PredizioneDati del mondo realeFattore di calcolo errato per modello
Svezia80,000 morti senza mitigazione~6,000 morti nella prima ondata senza bloccovolte 13
India4.0 milioni di morti con "intera popolazione distanziamento sociale"5.9 milioni di morti senza mitigazione150,000 morti nel 2020 con 3 mesi di lockdown rigoroso, 6 mesi di diversi livelli di relax26-39 volte

È importante notare che l'attuale studio di modellazione dell'impatto del jab ha utilizzato lo stesso modello di trasmissione di Covid-19 di cui sopra, che è noto per aver fallito per un fattore enorme. Poiché il precedente modello di trasmissione sovrastimava enormemente la diffusione e le morti di Covid-19, è logico che l'attuale modello di impatto del jab che utilizza il modello di trasmissione abbia grossolanamente sopravvalutato il numero di vite salvate dal lancio del jab.

Conflitti di interesse finanziari: Indipendentemente dai difetti tecnici di cui sopra, c'è un altro aspetto importante qui. Il Lancetta la pubblicazione menziona chiaramente che le fonti di finanziamento per questo lavoro includono l'OMS, Gavi, Bill & Melinda Gates Foundation, che hanno tutti un conflitto di interessi finanziario nei colpi di massa. Tuttavia, la maggior parte delle testate giornalistiche ha omesso queste informazioni critiche. Questo è inappropriato e inaccettabile nel giornalismo onesto.

Sommario: In conclusione, è possibile che i jab abbiano salvato alcune vite, ma lo studio di modellizzazione probabilmente sopravvaluta grossolanamente lo stesso. Inoltre, che (a) gli scienziati debbano ricorrere a uno studio di modellizzazione con così tanti difetti, e che (b) le testate giornalistiche debbano ricorrere a una copertura squilibrata dello stesso senza menzionare conflitti di interesse finanziari, non parla troppo bene del possibilità di un enorme impatto sulle vite salvate. L'evidenza scientifica per dimostrare un jab come salvavita dovrebbe sempre essere un rigoroso studio di controllo randomizzato.



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Autore

  • Bhaskaran Raman

    Bhaskaran Raman è un docente del Dipartimento di Informatica e Ingegneria dell'IIT Bombay. Le opinioni qui espresse rappresentano la sua opinione personale. Gestisce il sito: “Understand, Unclog, Unpanic, Unscare, Unlock (U5) India” https://tinyurl.com/u5india. Può essere raggiunto tramite Twitter, Telegram: @br_cse_iitb . br@cse.iitb.ac.in

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