Un'analisi critica delle affermazioni sull'impatto del vaccino Covid-19

Questo articolo è stato scritto in collaborazione con il Dott. Timothy Kelly.

Introduzione

"Pensi che ci sarebbero stati meno decessi in generale se non avessimo avuto un vaccino?"

Questa domanda è stata posta al Dott. Aseem Malhotra da Steven Bartlett durante un'intervista sul podcast di Bartlett Diario di un amministratore delegato. Al che il dottor Malhotra rispose semplicemente "Sì".

Full Fact, un'organizzazione di fact-checking, ha scritto un verdetto sulla risposta di Malhotra, che afferma: "Falso. Ci sono prove evidenti che i vaccini hanno salvato molte più vite di quante ne siano costate."

Pur apprezzando l'attenzione di Full Fact verso questa importante questione, il loro verdetto è prematuro, dato che la vera risposta non è stata ancora determinata in modo definitivo dalla scienza medica.

Parte I: L’illusione della certezza – Decostruire le affermazioni sull’efficacia dei vaccini

L'affermazione secondo cui "Esistono prove evidenti" che i benefici dei vaccini anti-Covid-19 superano i danni "esemplifica una pericolosa semplificazione eccessiva di complesse realtà mediche. Questa affermazione, spesso propagata da fact-checker e narrazioni mainstream, non riesce a riconoscere i limiti fondamentali della nostra attuale comprensione e i difetti metodologici insiti in gran parte della ricerca esistente.

Il gold standard mancante: studi clinici randomizzati controllati (RCT)

Nella medicina basata sulle prove, gli RCT condotti correttamente che misurano la mortalità per tutte le cause sono il gold standard per determinare l'impatto complessivo di un intervento. Per i vaccini Covid-19, nessuno di questi studi ha dimostrato un beneficio sulla mortalità per tutte le cause. Gli studi originali non erano stati progettati o potenziati per rilevare differenze nella mortalità per tutte le cause e i periodi di follow-up erano troppo brevi per catturare gli effetti a lungo termine. Senza questa prova cruciale, le affermazioni di un chiaro beneficio sono premature nella migliore delle ipotesi e fuorvianti nella peggiore.

Le insidie ​​degli studi osservazionali

In assenza di dati RCT solidi, i fact-checker spesso si rivolgono a studi osservazionali. Tuttavia, questi studi sono pieni di potenziali bias che sovrastimano costantemente i benefici e sottostimano i danni:

Distorsione della selezione: I pregiudizi dell'utente sano e gli effetti dipendenti dal tempo amplificano gli apparenti benefici del vaccino e mascherano i potenziali danni dovuti alle differenze intrinseche nei gruppi vaccinati e alle mutevoli condizioni dello studio.

Errata classificazione temporale: Il bias di sopravvivenza e l'errata categorizzazione dello stato vaccinale nei primi periodi successivi all'iniezione gonfiano artificialmente le stime di efficacia e sottostimano i potenziali danni.

Distorsione di classificazione: Gli errori di classificazione dello stato vaccinale si verificano in una sola direzione, con i vaccinati spesso classificati erroneamente come non vaccinati. Ciò comporta che infezioni e danni nei vaccinati vengano erroneamente attribuiti al gruppo non vaccinato, sovrastimando i benefici e sottostimando i danni.

Bias di segnalazione: La sistematica sottostima degli eventi avversi successivi alla vaccinazione dovuta a fattori quali la mancanza di riconoscimento, il rifiuto di potenziali cause correlate al vaccino o il timore di ripercussioni professionali porta a sottovalutare i rischi del vaccino e a sopravvalutarne la sicurezza.

Bias di pubblicazione: La pubblicazione preferenziale e la promozione di studi che dimostrano effetti positivi dei vaccini, insieme alla soppressione o alla mancata pubblicazione di studi che non dimostrano effetti o che mostrano effetti negativi, distorce l'insieme delle prove e la percezione pubblica.

Il miraggio della modellazione

I fact-checker spesso si affidano a studi di modellizzazione per supportare affermazioni drammatiche di vite salvate, aggravando i problemi degli studi osservazionali:

• Amplificazione degli errori: Piccole imprecisioni nei dati di input o nelle ipotesi portano a proiezioni estremamente imprecise
• Semplificazione esagerata: Le dinamiche complesse del mondo reale sono ridotte a equazioni che potrebbero non catturare sfumature cruciali
• Bias di conferma: I modelli possono essere inavvertitamente (o deliberatamente) modificati per produrre i risultati attesi o desiderati
• Mancanza di falsificabilità: A differenza degli esperimenti controllati, molte previsioni del modello non sono realmente testabili
• Eccesso di fiducia: I numeri dall'aspetto preciso creano un falso senso di certezza

In conclusione, gli studi di modellazione spesso utilizzano sovrastime di benefici tratti da studi osservazionali per creare modelli semplificati, sintonizzati per amplificare ulteriormente questi benefici sovrastimati. Estrapolando su milioni, producono stime irrealistiche che non possono mai essere verificate da una corretta sperimentazione scientifica.

L'entità del beneficio dei vaccini anti-Covid-19 è probabilmente molto più piccola di quanto rappresentato dagli studi osservazionali e di modellazione. Per determinare l'effetto netto dei vaccini, sia i danni noti che quelli potenziali ma sconosciuti devono essere attentamente considerati rispetto a questo beneficio incerto.

Parte II: Valutazione delle prove del danno

Data l'entità incerta e probabilmente sovrastimata del beneficio, è fondamentale considerare i potenziali danni dei vaccini Covid-19. L'opinione esperta del dott. Malhotra secondo cui i vaccini potrebbero aver causato una perdita netta di vite umane per la società è giustificabile e difendibile sulla base di vari studi e delle loro implicazioni logiche.

Rianalisi dei dati degli studi clinici

A ri-analisi degli studi clinici originali sui vaccini mRNA Covid-19 hanno rivelato un tasso aumentato di eventi avversi gravi di 1 su 800. Gli eventi avversi gravi sono definiti come morte, ospedalizzazione o disabilità prolungata, la maggior parte dei quali ridurrebbe certamente l'aspettativa di vita. Considerando che miliardi di dosi sono state somministrate in tutto il mondo, ciò suggerisce che milioni di persone potrebbero aver subito gravi danni indotti dal vaccino. Questo tasso è di ordini di grandezza superiore al tasso tipicamente accettato di gravi danni da altri vaccini (circa 1-2 su un milione).

Studi osservazionali e risultati autoptici

L’elevato tasso di danni gravi identificati negli studi clinici è stato corroborato da studi osservazionali dai sistemi di sorveglianza negli Stati Uniti e nell'Unione Europea. Inoltre, studi autoptici hanno confermato che una percentuale significativa di decessi avvenuti entro 30 giorni dalla vaccinazione contro il Covid-19 sono stati causati dal vaccino, dimostrando inequivocabilmente che i vaccini possono causare la morte.

Vale la pena notare che, mentre gli studi osservazionali sovrastimano sistematicamente i benefici, allo stesso tempo sottostimano i danni dovuti a fattori quali pregiudizi dell'utente sano, pregiudizi di pubblicazione, pregiudizi di segnalazione e pregiudizi di classificazione.

Tendenze della mortalità a livello di popolazione

Se i vaccini anti-Covid-19 offrissero più benefici che danni, ci aspetteremmo di vedere una diminuzione dei decessi in eccesso nelle popolazioni altamente vaccinate dopo il 2021 rispetto al 2020. Tuttavia, quasi tutte le nazioni con un elevato assorbimento del vaccino mRNA hanno sperimentato mortalità in eccesso più elevata nel 2021 rispetto al 2020, contrariamente al tipico andamento che segue una pandemia. Questi elevati decessi in eccesso sono persistiti oltre il 2021, sollevando preoccupazioni circa l'impatto continuo dei vaccini.

Inoltre, dal 2022, un beneficio complessivo sulla mortalità derivante dai vaccini Covid-19 è diventato meno probabile, dato che le varianti sono diventate meno mortale, la maggior parte della popolazione è stata infettata e l'efficacia del vaccino sembra molto ridottoTuttavia, il grave danno causato dai vaccini probabilmente rimane costante, il che suggerisce un peggioramento del rapporto danno-beneficio nel tempo.

Parte III: Analisi attuale del rapporto danni-benefici

Sebbene permanga incertezza in assenza di una sperimentazione clinica sul vaccino anti-Covid-19 che verifichi l'ospedalizzazione o la mortalità per tutte le cause, possiamo tentare un'analisi informale del rapporto danni-benefici utilizzando i dati esistenti:

• Rianalisi degli studi clinici hanno rilevato che negli studi clinici originali il tasso di eventi avversi gravi nei vaccinati era maggiore della protezione offerta contro l'ospedalizzazione da Covid-19
• Utilizzo dell'Agenzia per la sicurezza sanitaria del Regno Unito dati osservativi sull'efficacia del vaccino e sul tasso di gravi danni derivanti dagli studi clinici, hanno scoperto che per le persone di età superiore ai 90 anni (il gruppo a più alto rischio), vaccinare 7,000 persone impedirebbe un ricovero ospedaliero per Covid-19 che richiede ossigeno ma causerebbe circa 7 gravi eventi avversi
• Il rapporto beneficio/danno diventa sempre più sfavorevole per le fasce di età più giovani in base all' Dati UKHSA, con gli under 45 che necessitano di quasi un milione di vaccinazioni per prevenire un ricovero ospedaliero

Considerazioni etiche sulla continuazione della vaccinazione

Anche se l'introduzione iniziale dei vaccini Covid-19 ha offerto un beneficio netto in termini di mortalità (che rimane incerto), è molto meno probabile che offrano un beneficio netto oggi e in futuro. Senza un'adeguata sperimentazione clinica, rimarremo incerti sul vero rapporto danni-benefici. Continuare a offrire un intervento profilattico con un profilo danni-benefici sconosciuto e potenzialmente negativo è immorale.

Conclusione: la richiesta di rivalutazione

La natura complessa dell'analisi rischio-beneficio del vaccino mRNA sottolinea la necessità di una continua e rigorosa indagine scientifica e di un dialogo aperto e onesto sugli impatti degli interventi medici su larga scala. La posizione del dott. Malhotra secondo cui i vaccini Covid-19 potrebbero aver avuto un impatto netto negativo è giustificabile sulla base delle prove disponibili e delle significative incertezze che permangono. In risposta a queste preoccupazioni, il Accordo di speranza è stata creata. Questa petizione, di cui il dott. Malhotra e gli autori di questo articolo sono co-firmatari fondatori, chiede la sospensione dei vaccini Covid-19 e un ritorno ai principi etici fondamentali che sono stati abbandonati durante la pandemia.

Decine di migliaia di persone hanno già firmato l'Accordo, riflettendo le crescenti preoccupazioni circa l'uso continuato di questi vaccini senza dati di sicurezza completi. Invitiamo tutti coloro che condividono le nostre preoccupazioni a unirsi a noi nella firma l'accordo di speranza e sostenere una rivalutazione approfondita delle politiche vaccinali contro il Covid-19.

Per concludere, la complessa questione medica dell'impatto del vaccino Covid-19 sulla mortalità per tutte le cause nella società rimane una questione di profonda incertezza. In questo contesto, il verdetto inequivocabile di Full Fact dimostra un preoccupante livello di arroganza nell'interpretazione scientifica. Quando contattati in merito al loro verdetto scientificamente non valido, Full Fact ha mantenuto fiducia nella propria posizione, citando gli stessi studi di modellazione sintetica e dati osservativi inaffidabili del loro articolo originale. Questo caso illustra una preoccupazione più ampia: le organizzazioni di fact-checking spesso semplificano eccessivamente complesse questioni mediche e presentano certezza dove non esiste. Il pubblico merita una valutazione più rigorosa e veritiera di tali complesse questioni scientifiche.