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I vaccini Covid hanno salvato decine di milioni di vite?

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L'introduzione dei vaccini Covid ha ridotto la mortalità?

A prestampa recente, con l'ormai discutibile Medical Journal Lancetta, afferma che l'introduzione del vaccino Covid nel dicembre 2020 ha effettivamente impedito decine di milioni di morti in tutto il mondo. 

Ovviamente le affermazioni stanno facendo notizia in tutto il mondo.

Questo articolo è stato presentato dal gruppo di ricerca guidato da Azra Ghani dell'Imperial College di Londra. È stato finanziato dalla Global Alliance for Vaccines Initiative (GAVI), dalla Bill and Melinda Gates Foundation, dal Rhodes Trust, dall'Organizzazione mondiale della sanità (OMS) e da altri. La dottoressa Ghani agisce come consulente per HSBC, GlaxoSmithKline e l'OMS e, come con gli altri suoi colleghi dell'Imperial College, è stata pro-lockdown/pro-panico e pro-vaccino per più di due anni.

Questo background da solo è sufficiente per me per gettare sospetti su qualsiasi cosa da questo documento. Ma voglio guardare il contenuto del giornale.

Innanzitutto, come indica chiaramente il titolo, si trattava di uno studio di "Modellazione matematica". In termini scientifici, gli studi di modellizzazione matematica rappresentano l'equivalente di un'opinione. Il motivo è che per comprendere il risultato, è necessario comprendere non solo gli input ma anche gli algoritmi. E, come abbiamo visto chiaramente dal 2020, i modelli matematici tendono ad essere SBAGLIATI. Sono solo strumenti.

Allora, cosa c'è di sbagliato in questo articolo? Non ho nemmeno bisogno di conoscere gli algoritmi perché gli input sono pessimi!

  1. Prevedere la mortalità

La caratteristica più evidente è che è quasi impossibile prevedere la mortalità (futura o passata), specialmente con i comuni virus respiratori. Possiamo prevedere che una certa percentuale di anziani (di età superiore ai 75 anni) con diverse comorbidità rischia di soccombere a un virus respiratorio come il Covid, ma non possiamo prevedere chi e quando. Alcune persone che sembrano i primi candidati alla mortalità possono sopravvivere mentre altre che sembrano più sane possono soccombere.

Anche così, la previsione della mortalità per Covid si è basata su dati reali, non su modelli. I modelli matematici che sono stati presentati dall'Imperial College sono sempre stati selvaggiamente SBAGLIATI. 

Anche con malattie più consolidate come il cancro, prevedere la mortalità può essere una cosa complicata. Ecco perché le stime di sopravvivenza sono fornite in base allo stadio della diagnosi e dei trattamenti, ma sono solo stime. In nessun caso nessun professionista medico afferma che usando la radioterapia salviamo un numero X di vite ogni anno dal cancro.

Potrei anche scrivere un programma che preveda la mortalità in base allo stile di scarpe che una persona indossa o al tipo di macchina che guida. Ad esempio, i più giovani potrebbero essere più inclini a indossare un particolare stile di scarpe da ginnastica e poiché è meno probabile che i giovani muoiano di Covid, potrei calcolare che indossare quel tipo di scarpe da ginnastica salva vite.

Salvare vite è quasi sempre un argomento fallace.

2. Ignorando altri fattori 

  1. Immunità naturale

Quando i vaccini sono stati introdotti nel dicembre 2020, una percentuale molto ampia del mondo aveva già sperimentato il Covid. Sappiamo da studi di sieroprevalenza che il virus originale circolava almeno dalla metà del 2019. Sappiamo anche che l'immunità naturale ha dimostrato di essere più forte di qualsiasi immunità indotta da vaccini a breve termine. Pertanto, una percentuale molto ampia della popolazione aveva già una forma di immunità superiore che funzionava per loro, l'immunità naturale.

B. Eliminazione delle malattie

Quando i vaccini sono stati introdotti nel dicembre 2020, le persone più suscettibili a malattie gravi e alla morte avevano già ceduto alla malattia. Gli anziani che sono stati infettati e sono sopravvissuti durante il 2020 ora avevano un'immunità naturale che funzionava per loro. Come con qualsiasi epidemia annuale di malattie infettive, si ottengono anni di elevata mortalità seguiti da anni di gravità minore semplicemente perché le persone più suscettibili soccombono presto mentre altre vanno avanti. 

C. Suscettibilità della popolazione 

Il pezzo sopra ignora completamente l'enorme gradiente di suscettibilità alla mortalità nella popolazione. I giovani hanno avuto una mortalità per infezione molto bassa negli ultimi due anni. I modelli matematici presuppongono lo stesso livello di suscettibilità alla mortalità in tutte le popolazioni. Sappiamo che questo presupposto è un errore e nega completamente qualsiasi loro "modello".

D. Riduzione della gravità della malattia con varianti 

Quando i vaccini sono stati introdotti nel dicembre 2020, stavano emergendo le varianti successive ("Delta"). Il corso evolutivo naturale dei virus è verso una minore letalità. Una maggiore trasmissibilità è certamente possibile poiché questi tendono ai virus che sopravvivono.

Aggiungi questo al fatto che i vaccini sono stati progettati solo per affrontare (in parte) il virus fonte originale di Covid, e hai il vaccino che non entra nemmeno nell'equazione.

E. Miglioramenti nei trattamenti

Quando i vaccini sono stati introdotti nel dicembre 2020, i medici di tutto il mondo avevano imparato come affrontare i casi più gravi di Covid. La stragrande maggioranza delle persone soffriva ancora di una malattia lieve e correva poco pericolo, ma i casi più gravi potevano essere gestiti con trattamenti efficaci ed evitando azioni pericolose come la ventilazione.

3. Utilizzo dei dati

  1. Mortalità in eccesso come indicatore

Il presupposto del modello è che i dati di "Eccesso di mortalità" possono essere correlati direttamente solo al Covid, quando in realtà si tratta di un presupposto errato. In tutto il mondo, la mortalità da Covid gioca solo un ruolo minore nella mortalità complessiva. Quindi, ci sono molti altri fattori che potrebbero giocare in qualsiasi interpretazione della mortalità.  

Ma, per avere un significato, bisogna scomporre le statistiche sulla mortalità per fascia di età e quelle più suscettibili alla mortalità da Covid. 

  1. Utilizzo di dati inaffidabili 

Ora sappiamo che il numero effettivo di decessi risultanti dal Covid stesso è stato sopravvalutato a causa dei criteri che hanno favorito la segnalazione del Covid rispetto alle vere cause e dell'uso della PCR come criterio determinante. Sappiamo che una persona avrebbe potuto riprendersi completamente da Covid e soccombere a qualcosa di estraneo al Covid, ma poiché aveva una PCR positiva nella sua storia, è stata registrata come morte per Covid.

Potremmo non capire mai veramente il numero reale di persone che hanno effettivamente ceduto al Covid perché le acque dei dati sono state così confuse e c'è stata così tanta influenza politica. È un peccato perché significa che probabilmente continueremo a vedere abusi di numeri inaffidabili per cercare di fare affermazioni sulle azioni degli ultimi due anni e mezzo.

Non credo che qualcuno debba essere uno scienziato accreditato per vedere completamente gli errori nel tipo di rapporto sopra citato.

Se fossi un recensore di questo articolo, lo rispedirei con il commento: butta questo nel cestino. 



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

Autore

  • Roger Koops

    Roger W. Koops ha conseguito un dottorato di ricerca. in Chimica presso l'Università della California, Riverside, nonché master e bachelor presso la Western Washington University. Ha lavorato nel settore farmaceutico e delle biotecnologie per oltre 25 anni. Prima di andare in pensione nel 2017, ha trascorso 12 anni come consulente focalizzato sull'assicurazione/controllo della qualità e sulle questioni relative alla conformità alle normative. È autore o coautore di numerosi articoli nei settori della tecnologia e della chimica farmaceutica.

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