Il bilancio della mortalità pandemica

Nella continua lotta per scrivere la storia degli anni della pandemia, nulla è più importante della mortalità: i governi mondiali ci hanno salvato dalla mortalità di massa oppure no?

La grande strategia (che come ho già detto non era né grande né strategica) era quella di bloccare la popolazione di interi Paesi come misura provvisoria "finché non fosse disponibile un vaccino".

Questa era una strategia innovativa (e completamente non provata) per sconfiggere un virus apparentemente completamente nuovo, sulla base del fatto che nessun essere umano aveva mai incontrato qualcosa di simile al SARS-CoV-2 prima, quindi nessuno avrebbe avuto alcuna immunità preesistente ad esso. Ma l'indizio è nel nome: il SARS-CoV-2 è stato chiamato così in onore della SARS, con cui era strettamente imparentato, condividendo circa il 79% della sua sequenza genomica secondo questo documento in Natura. Si trova all'interno di un focolaio di coronavirus e un altro Natura carta discusso l'entità della cross-reattività con questi, compresi i virus del raffreddore comune, e persino con altre famiglie di virus del tutto. Era in un certo senso una novità, ma non unica.

Quindi, i decisori politici avrebbero dovuto essere scettici sulle affermazioni fatte all'inizio del 2020 secondo cui il SARS-CoV-2 avrebbe prodotto livelli estremi di mortalità. Ciò ha implicazioni consequenziali per le affermazioni secondo cui la grande strategia è stata un successo perché questi livelli di mortalità non si sono verificati. Se non si fossero mai verificati, allora non avevamo bisogno di essere salvati da loro.

Si supponeva che la distribuzione dei vaccini avrebbe portato alla "fine della pandemia". Gli studi clinici sui vaccini avrebbero dimostrato che potevano ridurre le infezioni sintomatiche di oltre il 90%.

A livello di popolazione, questo non torna. Se si supponeva che oltre il 90% delle infezioni potesse essere prevenuto tramite vaccinazione e 270 milioni di persone nella popolazione statunitense erano state vaccinate entro la fine di maggio 2023 (su una popolazione totale di circa 340 milioni), allora come mai c'erano oltre 100 milioni di casi confermati entro quella data, secondo Il nostro mondo in dati? È incredibile che circa 100 milioni dei 170 milioni non vaccinati siano stati infettati. In particolare, uno studio della Cleveland Clinic ha dimostrato che in media più vaccinazioni erano state fatte alle persone, Scopri di più probabilmente erano infetti:

Si è ipotizzato che ci sarebbe stata una conseguente riduzione della mortalità dalla riduzione delle infezioni (che in ogni caso non sembra essersi verificata), ma gli studi clinici non hanno mostrato alcuna differenza nella mortalità tra i gruppi esposti ai vaccini e i gruppi placebo. La difesa ortodossa è che non erano sufficientemente potenti per rilevare alcuna differenza poiché le popolazioni di prova non erano abbastanza grandi. Ma allo stesso modo, abbiamo il diritto di trarre la seguente conclusione: gli studi clinici non hanno dimostrato la capacità dei vaccini di ridurre la mortalità.

Nel settore della garanzia della qualità, valutiamo il successo di un intervento o di un programma confrontando i risultati effettivi con le dichiarazioni fornite.

La realtà è che ondate di infezione e mortalità in eccesso sono continuate dopo la distribuzione dei vaccini nel corso del 2021, continuando con due ondate gravi negli Stati Uniti e raggiungendo di nuovo il picco alla fine di gennaio dell'anno successivo. C'è stata una tendenza di picchi in calo, ma non è evidente che questa tendenza sia cambiata a seguito della campagna di vaccinazione, come ci si aspetterebbe nel corso di qualsiasi pandemia.

La saggezza convenzionale vorrebbe farci credere che i vaccini, pur non avendo ridotto i livelli complessivi di infezione, abbiano in qualche modo ridotto i livelli di ospedalizzazione e mortalità da Covid-19. Di nuovo, sfida la convinzione che la vaccinazione possa essere carente nel prevenire l'infezione e avere comunque successo nel ridurre la malattia.

Queste affermazioni di successo non si basano su prove concrete. 

Diversi documenti recenti sono prove schiaccianti che ci dimostrano che la grande strategia non ha funzionato. Dobbiamo guardare sotto il cofano, tuttavia (per cambiare metafora), perché il narrazione di solito conclude che la strategia ha avuto successo. Il dati tuttavia a volte raccontano una storia diversa. Ciò dimostra che gli autori sono di parte e che i loro dati possono essere più affidabili delle loro narrazioni.

Prendiamo ad esempio uno studio di Bajema e altri. basato su pazienti della US Veterans Health Administration. Hanno concluso:

Questo studio di coorte ha dimostrato che, durante la stagione 2022-2023, l'infezione da SARS-CoV-2 è stata associata a esiti di malattia più gravi rispetto all'influenza o al virus respiratorio sinciziale, mentre le differenze sono state meno pronunciate durante la stagione 2023-2024.

In entrambe le stagioni, il RSV è rimasto una malattia più lieve, mentre il COVID-19 è stato associato a una mortalità a lungo termine più elevata. La vaccinazione ha attenuato le differenze nella gravità della malattia e nella mortalità a lungo termine.

Sembra conclusivo, non è vero?

Ma le conclusioni si basano sui dati riassunti nella Figura 2A, che include:

In base a queste cifre, è letteralmente vero che la mortalità da Covid-19 è stata più grave in 180 giorni, ma di meno dell'1 percento. Questa avrebbe dovuto essere la pandemia che si verifica una volta ogni 100 anni e che avrebbe fatto a pezzi la popolazione ed era drammaticamente più pericolosa dell'influenza, rendendo necessario gettare il mondo intero in uno stato di emergenza. Era giustificabile per una malattia che aveva una mortalità inferiore all'1% in più rispetto all'influenza? Molti articoli sui media hanno deriso le affermazioni secondo cui il Covid-19 ha rappresentato un peso di malattia simile all'influenza, ma nel tempo si è dimostrato paragonabile.

Quanto ha aiutato la vaccinazione? La Figura 2 ci fornisce questi confronti per i pazienti Covid-19.

Quindi, in un documento basato su una sottopopolazione attentamente selezionata ed elaborata di una sottopopolazione, i vaccinati erano in vantaggio di mezzo punto percentuale in 180 giorni. È il meglio che possono fare? È statisticamente significativo?

Gli articoli basati sulla mortalità in eccesso nell'intera popolazione di un paese possono evitare i problemi metodologici causati dalla variabilità nell'attribuzione della mortalità al Covid-19 e dalla selettività delle popolazioni di prova. Da notare una recente preprint di Dahl et al: Vaccinazione a mRNA contro il Covid-19 e mortalità per tutte le cause nella popolazione adulta in Norvegia nel periodo 2021-20: uno studio di coorte basato sulla popolazioneAnche loro giungono alla conclusione obbligata:

In Norvegia, nel periodo 2021-2023, gli individui vaccinati hanno avuto un tasso inferiore di mortalità per tutte le cause.

Ma ancora una volta, in che modo i dati supportano questa conclusione?

Se ci concentriamo sui dati di entrambi i sessi e leggiamo da destra a sinistra, i decessi ogni 100,000 anni-anno aumentano costantemente per ogni fascia d'età, fatta eccezione per i più giovani, per i quali i decessi sarebbero stati rari.

Al contrario, per la fascia di età più anziana (65+), aumentano da 3.40 senza dosi, a 7.25 con 1-2 dosi, a 19.21 con 3+ dosi. Quale oscura magia statistica hanno utilizzato per arrivare a rapporti di tasso di incidenza che vanno nella direzione opposta ai decessi per persona-anno? E perché non lo spiegano nella narrazione?

Da una lettura semplice delle cifre dietro il testo, la mortalità per tutte le cause nei vaccinati era almeno il doppio di quella nei non vaccinati durante questo periodo in Norvegia. Ma hanno concluso il contrario.

Quindi, la prima cosa che dobbiamo pretendere dai nostri scienziati è che giungano a conclusioni chiaramente supportate dai dati!

Gli articoli sulla vaccinazione sono gravemente indeboliti dal bias di conferma. La forza della convinzione degli autori sulla vaccinazione è tale che tutti i dati sono solitamente interpretati come a sostegno della vaccinazione, anche quando sono contrari.

Un altro ampio studio è stato condotto su tutti i pazienti a cui è stato diagnosticato il Covid-19 in Brasile nel periodo dal 2020 al 2023 da Pinheiro Rodrigues e AndradeLa loro conclusione è stata riassunta nel seguente abstract:

L'effetto protettivo dell'immunizzazione contro il COVID-19 è stato osservato fino a un anno dopo i primi sintomi. Dopo un anno, l'effetto si è invertito, mostrando un rischio aumentato di morte per i vaccinati.

Ciò è illustrato nella Figura 1, con il numero di giorni di sopravvivenza lungo l'asse X:

Dobbiamo congratularci con questi autori per aver raggiunto conclusioni che riflettono accuratamente i loro dati, il che è insolito in questo contesto. Ciò ha naturalmente portato l'articolo a essere esaminato dalla rivista dopo la pubblicazione, cosa che non accade mai per gli articoli che raggiungono conclusioni ortodosse sulla vaccinazione che sono normalmente accettate per quello che sono. Il bias di pubblicazione è diffuso: come gestiranno gli illustri revisori paritari l'articolo di Dahl? Il destino di questi due articoli sarà una prova fondamentale. Allo stato attuale, ci si aspetterebbe che lo studio sul Brasile venisse ritirato e l'articolo di Dahl accettato.

Gli studi che giungono a conclusioni positive si basano su periodi di tempo selezionati (variazioni di ciò che è noto come bias della finestra di conteggio dei casi) oppure sulla modellazione.

Prendiamo ad esempio Christopher Ruhm studio trasversale degli stati degli Stati Uniti che mirava a verificare se le restrizioni statali relative al Covid-19 (interventi non farmaceutici o NPI + mandati vaccinali) influenzassero il numero di decessi per pandemia negli Stati Uniti. Lo studio si basava su dati dell'intera popolazione statunitense, quindi era inclusivo in tal senso. Ruhm conclude:

Questo studio trasversale indica che le severe restrizioni anti-COVID-19, nel loro insieme, sono state associate a sostanziali riduzioni della mortalità dovuta alla pandemia, con i cambiamenti comportamentali che plausibilmente fungono da importante meccanismo esplicativo.

Ciò che rivela, tuttavia, è la finestra temporale: "L'indagine primaria copre il periodo di 2 anni da luglio 2020 a giugno 2022". E i mesi precedenti? Questo è importante perché la prima ondata di mortalità da Covid-19 ha colpito pesantemente gli stati del Nord-Est ed è omessa dalla finestra. Le ondate successive hanno colpito gli stati del Sud e dell'Ovest, quindi le variazioni nei tassi di mortalità in eccesso nel periodo sono state fortemente influenzate dalla geografia, che è probabile sia stato un fattore di confondimento. Ciò è evidente nella Figura 2C per il periodo di studio:

La figura 2E comprende il periodo precedente e mostra chiaramente un andamento inverso, con gli stati con indici NPI più gravi ("sopra la mediana" - la linea arancione) e una mortalità molto più elevata rispetto a quelli che non li hanno.

Gli stati con interventi meno severi hanno avuto una mortalità più elevata per circa un mese dopo luglio 2021, il che sembra spiegare quasi l'intero differenziale nella finestra di indagine primaria. Entro la fine della finestra, la linea arancione sale di nuovo: cosa è successo dopo? 

Ricordate lo studio brasiliano che ha scoperto che l'effetto protettivo della vaccinazione contro il Covid-19 è stato osservato fino a un anno dopo i primi sintomi, ma dopo un anno l'effetto si è invertito.

Considera anche il Stima della mortalità in eccesso in Germania nel periodo 2020-2022 di Kuhbandner e Reitzner. Gli autori riconoscono giustamente che "quando si interpretano le stime dell'aumento della mortalità, bisogna essere consapevoli delle scelte di modello e parametri". 

Nelle parti successive del loro articolo, mappano l'eccesso di mortalità da marzo 2020 rispetto alle vaccinazioni in una linea temporale. È evidente che ci sono picchi di eccesso di mortalità sia prima che dopo la campagna di vaccinazione, con un forte aumento verso la fine del periodo di studio:

Concludono:

Nel 2020, il numero di decessi osservato era estremamente vicino al numero previsto, ma nel 2021, il numero di decessi osservato era di gran lunga superiore al numero previsto, nell'ordine del doppio della deviazione standard empirica, e nel 2022, superiore al numero previsto, addirittura più di quattro volte la deviazione standard empirica.

Questo non può essere interpretato come un trionfo per la campagna vaccinale. Avrebbe dovuto prevenire i decessi in eccesso, ma non ci è riuscito.

Alessandria et al. hanno pubblicato Un'analisi critica dei decessi per tutte le cause durante la vaccinazione COVID-19 in una provincia italiana (Pescara), rianalizzando un set di dati esistente per correggere l'Immortal Time Bias allineando la popolazione a una singola data indice (1° gennaio 2021).

Essi hanno scoperto che:

I hazard ratio di mortalità per tutte le cause nell'analisi univariata per le persone vaccinate con 1, 2 e 3/4 dosi rispetto alle persone non vaccinate erano rispettivamente 0.88, 1.23 e 1.21. I valori multivariati erano 2.40, 1.98 e 0.99.

Gli hazard ratio per la terza e la quarta dose sono spesso più bassi poiché sono le più recenti e, come abbiamo visto nello studio brasiliano, i miglioramenti iniziali vengono invertiti in seguito.

Alessandria et al. concludono il loro rapporto esaminando vari tipi di bias che possono influenzare gli studi sulla vaccinazione, tra cui un particolare tipo di bias della finestra di conteggio dei casi, in cui i risultati dei primi 10-14 giorni dopo la vaccinazione vengono esclusi dal gruppo vaccinale negli studi osservazionali, senza equivalenti per il gruppo di controllo. Secondo Fung et al., su questa base, "un vaccino completamente inefficace può apparire sostanzialmente efficace" (48% di efficacia nell'esempio da loro calcolato utilizzando i dati dello studio randomizzato di fase III di Pfizer).

Mentre mettevo a punto gli ultimi dettagli della mia recensione, il Annals of Internal Medicine rilasciato Efficacia dei vaccini XBB.2023 Covid-2024 1.5-19 nel follow-up a lungo termine di Ioannou et al. Questo studio cerca di emulare uno studio clinico controllato abbinando individui vaccinati con XBB.1.5 con partecipanti non vaccinati abbinati. Le conclusioni non sono incoraggianti: 

L'efficacia del vaccino contro la morte associata a SARS-CoV-2 è diminuita progressivamente quando accertata dopo 60, 90 e 120 giorni di follow-up (rispettivamente del 54.24%, 44.33% e 30.26%) ed è stata ancora più bassa (26.61%) quando estesa fino alla fine del follow-up.

Ciò è rappresentato nella Figura 3:

Quindi, la finestra di conteggio dei casi sembra essere dal giorno 10 al giorno 210. Cosa succede al di fuori della finestra non è noto. Se si registrano risultati scadenti anche con il bias della finestra di conteggio dei casi, la realtà deve essere ancora peggiore.

Abbiamo esaminato una selezione di studi osservazionali. Nell'esempio migliore, i dati in questi non mostrano alcun vantaggio materiale nell'essere vaccinati e, nello scenario peggiore, i decessi sono maggiori nel gruppo vaccinato.

Sono stati condotti anche numerosi studi controfattuali, in cui la mortalità durante il periodo pandemico è stata confrontata con la mortalità prevista. 

Il primo di questi Watson et al. hanno stimato che nel primo anno di vaccinazione in 14.4 Paesi sono stati evitati 19 milioni di decessi per Covid-185, cifra che sale a quasi 20 milioni se si considerano i decessi in eccesso.

Si tratta di cifre straordinarie, che hanno avuto un impatto straordinario sull'immaginario pubblico e sono spesso citate nei media. Sono state aggiornate in una recensione da Ioannidis et alNon sorprende che, dato l'effetto calante della vaccinazione contro il Covid-19, questi autori arrivino a cifre più prudenti, con oltre 2.5 milioni di vite salvate.

Ma entrambi gli studi si limitano a assumere i tassi di efficacia del vaccino che inseriscono nei loro calcoli, con Ioannidis et al. che presumono un VE del 75% prima di Omicron e del 50% durante il periodo di Omicron. Questi sono presumibilmente basati sul VE riscontrato negli studi clinici per i sintomi infezioni, ma una base empirica per le stime di mortalità evitato non è evidente.

La modellazione non è una prova e non compare nelle piramidi gerarchiche della medicina basata sulle prove (EBM). Se si presume che il trattamento sia efficace e poi si calcola il suo effetto su una data popolazione, si scoprirà inevitabilmente che il trattamento è efficace! L'ipotesi non è falsificabile e il ragionamento è circolare.

La minaccia presumibilmente estrema della pandemia di Covid-19 che ha spinto i governi al panico e a prendere misure di emergenza è stata creata in gran parte dalla modellazione, che ha ipotizzato che si sarebbero verificati livelli estremamente elevati di decessi senza nuove contromisure. Ne è seguita una pandemania che non dovrebbe mai più ripetersi. Retrospettivamente, gli ortodossi ora tentano di dimostrare che poiché questi livelli fittizi di mortalità non si sono verificati, ciò è avvenuto a causa delle contromisure.

Da questi studi emergono tre possibili scenari di mortalità a medio termine:

1. VE = 50-70%
2. VE = 0%
3. VE è negativo

Mancano prove empiriche per il primo scenario. Gli altri scenari sono inaccettabili. Lo scenario 2 è inaccettabile perché non possiamo somministrare trattamenti alle persone se non ci sono benefici e potrebbero essere esposte a effetti avversi, e gli effetti avversi dei vaccini Covid-19 sono insolitamente elevati, come Fraiman e altril. hanno dimostrato. 

Anche gli effetti negativi dei lockdown continuano ad accumularsi, soprattutto sulla salute mentale e sui livelli di istruzione dei giovani. Secondo Ferwana e Varshney:

I risultati mostrano che il lockdown ha aumentato in modo significativo e causale l'uso di strutture di salute mentale nelle regioni con lockdown rispetto alle regioni senza lockdown. In particolare, l'uso delle risorse è aumentato del 18% nelle regioni con lockdown rispetto al calo dell'1% nelle regioni senza lockdown. Inoltre, le popolazioni femminili sono state esposte a un effetto lockdown maggiore sulla loro salute mentale. Diagnosi di disturbi di panico e reazione allo stress grave notevolmente aumentato dal lockdown. La salute mentale è stata più sensibile ai lockdown che alla presenza della pandemia stessa.

La strategia pandemica è stato il più grande esperimento di salute pubblica della storia. Come presidente di un comitato etico per la ricerca umana, voterei contro qualsiasi proposta in cui i benefici netti fossero probabilmente pari a zero o peggiori. I benefici devono dimostrare di superare i rischi.

Nella mia città natale, Melbourne, Victoria, l'intera popolazione è stata confinata agli arresti domiciliari per 262 giorni complessivi. Sono stati quindi imposti severi obblighi di vaccinazione a tutti i "lavoratori essenziali" (e quasi tutti i lavoratori si sono rivelati essenziali), e i non vaccinati sono stati chiusi fuori dai luoghi pubblici e considerati un pericolo per la salute. Come altre nazioni insulari, l'Australia ha fatto abbastanza bene durante il periodo in cui ha chiuso le frontiere, ma la grande strategia non ha funzionato: dopo il periodo provvisorio NPI, l'arrivo della vaccinazione non ha impedito l'eccesso di mortalità come avrebbe dovuto:

Un principio essenziale dovrebbe essere che quanto più gravi sono le violazioni della libertà individuale provocate dalle misure di sanità pubblica, tanto più sono necessarie prove concrete della loro efficacia. 

I governi non dovrebbero poter calpestare le libertà individuali perché pensano che i loro interventi forza funzionano in teoria e poi li giustificano retrospettivamente con la magia statistica.