Hyvää huomenta,
Kaksikymmentä vuotta sitten maailmaa koetteli viruspandemia nimeltä Covid-pandemia (silloinen Covid-19), joka vaikutti pääasiassa ikääntyneisiin ja paisutettiin suhteettomasti. Virus luotiin laboratoriossa osana typerää ja vaarallista toiminnallisuuden lisäämiseen tähtäävää tutkimusta.
Monet teistä olivat liian nuoria muistaakseen yksityiskohtia, mutta yksi merkittävä tapahtuma oli mRNA-rokotteen, nykyisen geeniterapian, kehittäminen. Se ei ainoastaan kehitetty nopeasti, vaan sitä myös testattiin nopeasti ja sen väitettiin olevan erittäin tehokas Covid-kuolemaa vastaan, tuolloin "tosielämän tutkimuksiksi" kutsuttujen tietojen perusteella. Kuolleisuutta mittaavia satunnaistettuja tutkimuksia ei ollut tehty.
Kuten nyt tiedämme, uusi geeniterapia oli kaikkea muuta kuin erittäin tehokas. ”Reaalimaailman tutkimukset” olivat harhojen täyttämiä havainnointikohortteja, ja tehokkuus oli parhaimmillaankin väliaikaista ja keskinkertainen. Jos näillä injektioilla pelastettiin monia ihmishenkiä, ne pelastettiin hypoteettisissa malleissa, ei kuolleisuustilastoissa.
Kaksikymmentä vuotta myöhemmin tutkimme edelleen hajaantuneiden lipidinanohiukkasten (mRNA-kantajien), itse tuotettujen myrkyllisten piikkiproteiinien ja poikkeavien proteiinien pitkäaikaisia sairastuvuuden ja kuolleisuuden seurauksia eri kudoksissa, kohonneita IgG4-vasta-ainepitoisuuksia toistuvien injektioiden jälkeen sekä vieraiden DNA-fragmenttien integroitumista genomiin.
Tänään tarkastelemme mm. ensimmäinen tutkimus jotka raportoivat 84 %:n, 72 %:n, 62 %:n tai 44 %:n tehon Covid-kuolemaa vastaan – ensimmäisen injektion jälkeen – ja oppivat tästä muutamia asioita.
Israelin suurimman terveydenhuolto-organisaation tietoihin perustuva artikkeli julkaistiin verkossa helmikuussa 2021, vain kaksi kuukautta rokotuskampanjan alkamisen jälkeen.
Ensimmäinen oppituntiSinun tulisi aina jättää huomiotta lehden nimi, kirjoittajien nimet ja ilmaus "vertaisarvioitu". Kumpikaan ei ole osoitus tulosten pätevyydestä. Havainnointitutkimuksissa esiintyviä harhoja on vaikea havaita ja poistaa, ja tuolloin harvat tutkijat ymmärsivät niiden merkityksen. terveiden rokotettujen ilmiö (eräänlainen hämmentävä harha) ja kuolinsyyn differentiaalinen virheellinen luokittelu (eräänlainen tiedon harhaaMolemmat ovat nykyään epidemiologien keskuudessa yleistä tietoa, kiitos hitaasti julkaistujen tietojen rokotusstatuksen mukaisesta muusta kuin covidista johtuvista kuolemista sekä tuon ajan kuolintodistusten tarkastelujen verrattuna niihin liittyviin sairaalatietoihin.
Toinen oppituntiÄlä koskaan luota tutkimukseen, jonka arvioidut tehokkuuskuolemien ehkäisemisessä vaihtelevat 44 prosentista (95 prosentin luottamusvälin alempi arvo: -36 %) 84 prosenttiin (95 prosentin luottamusvälin ylempi arvo: 100 %) – enintään noin kuukauden seurannan aikana. Päätelmä on liian herkkä analyyttisille päätöksille, ja tyypillinen syy on niukka data.
Lähde: Dagan et al. N Engl J Med 2021; 384:1412–1423
Suuressa kohortissa (noin 41 600,000 paria) raportoitiin vain 59 Covid-kuolemaa, tai toisessa analyysissä XNUMX, ja monet niistä eivät johtuneet Covidista, kuten myöhemmin näemme. Sillä, että muut päätetapahtumat olivat yleisiä, ei ole merkitystä. Mikään päätetapahtuma ei voi korvata kuolemaa.
Olet luultavasti yllättynyt siitä, että kirjoittajat arvioivat tehokkuutta niin pienen kuolemantapausten määrän perusteella ja vaikuttivat siten miljardien ihmisten kansanterveyspolitiikkaan. Tämä oli ennenkuulumatonta ennen Covid-pandemiaa, eikä se ole ennenkuulumatonta nykyäänkään. Mutta sinun on ymmärrettävä kirjoittajien ajattelutapa tuon ajan kontekstissa. Erinomaiset tutkijat ja valtamedia olivat vahvasti puolueellisia kaikkeen, mikä liioitteli sekä pandemian merkitystä että uuden rokotteen vaikutusta. Oli hyväksyttävää julkaista suotuisia tuloksia niukan datan perusteella.
Kolmas oppituntiKun numerot, mallit, taulukot, kaaviot, lisämateriaali ja monimutkaiset analyyttiset päätökset hukkuvat sinuun, tarkista, mitä löydät yksinkertaisella laskelmalla. En väitä, etteikö "raaka" analyysi voisi olla harhaanjohtava, mutta joskus se voi olla riittävän informatiivinen. Seuraavaksi teemme yksinkertaisen kuolleisuustietojen analyysin.
Muistutan ensinnäkin, että kaikki kausaalipäätelmät johdetaan oletuksista, joista osa on triviaaleja (esim. tiedostojen eheys); toiset taas monimutkaisempia. Käsillä oleva kysymys kuuluu: Onko data kohtuullisten oletusten vallitessa yhteensopiva lähes olemattoman tehokkuuden kanssa kuolemaa vastaan, eikä 44–84 prosentin tehokkuuden kanssa?
Vastaus on kyllä."
Teen kaksi oletusta:
1. Yhtäkään Covid-kuolemaa ei olisi voitu estää kahden ensimmäisen viikon aikana injektiosta, joten kaikki ensimmäisen annoksen havaittu hyöty ennen päivää 14 selittyy täysin harhalla.
2. Kahden ensimmäisen viikon aikana toimineet vinoumat jatkoivat toimimista myöhemmillä seurantaväleillä.
Kirjoittajat hyväksyivät ensimmäisen oletuksen. Heidän pääanalyyseissä tekemistään tehokkuusarvioista oli jätetty pois ensimmäiset 13 seurantapäivää. He kirjoittivat:
”Ensimmäisen annoksen jälkeinen ajanjakso, jolloin immuniteetti vähitellen rakentuu, suljettiin pois pääanalyyseistä, koska riskisuhteen odotetaan olevan lähellä yhtä tänä aikana.”
Covid-kuolleisuuden kumulatiivisesta kuvaajasta esitettiin kaksi: toinen pääartikkelissa (vasemmalla) ja toinen lisäliitteessä (oikealla). Kunkin kuvaajan alapuolella laskin kuoleman riskisuhteen kolmena peräkkäisenä kahden viikon välein.
Jos ensimmäinen aikaväli ohitetaan, rokotteen tehokkuus (yksi miinus riskisuhde) vaihtelee 44 prosentista 76 prosenttiin, mikä on samansuuntainen kuin kirjoittajien raportoimat arviot (44–84 %). Tässä tapauksessa yksinkertainen analyysi niukoista tiedoista on pitkälti yhdenmukainen hienostuneiden analyysien kanssa. Se oli riittävän hyvä.
Toisin kuin kirjoittajat, en kuitenkaan hylännyt kahden ensimmäisen viikon tietoja "tilapäisenä tapausten lisääntymisenä rokottamattomien keskuudessa", mikä oli pelkkää toiveajattelua. Sen sijaan oletin, että tuolloin vaikuttaneet ennakkoluulot eivät kadonneet ihmeellisesti.
Olivatpa ne mitä tahansa, niiden yhteenlaskettu suuruus voidaan arvioida harhakertoimella – kertoimella, joka palauttaa odotetun nollavaikutuksen (riskisuhde = 1) kahden ensimmäisen viikon aikana. Se oli 3 (vasen taulukko) tai 2.3 (oikea taulukko).
Kuten yllä näette, harhakertoimen korjauksen soveltaminen riskisuhteen arvioihin seuraavien kahden viikon välein on poistanut kahden annoksen rokotusprotokollan aloittamisen näennäishyödyn. Havaitsimme tyypillisen satunnaisen hajonnan lähes nollaparametrin ympärillä: 0.72, 1, 1.2, 1.3. Ja jos korjaamme kirjoittajien arviot harhakertoimella 3, saamme seuraavan hajonnan: 0.48, 0.84, 1.1, 1.7.
Mitkä ennakkoasenteet olivat syynä ja mitä todisteita meillä on niiden jatkuvan olemassaolon päättelemiseksi?
Niitä oli ainakin kaksi: kuolinsyyn virheellinen luokittelu ja terveiden rokotettujen ilmiö.
Yleisesti ottaen virheellinen luokittelu tarkoittaa sitä, että jotkut Covid-kuolemat luokiteltiin virheellisesti muiksi kuin Covid-kuolemiksi ja jotkut muut kuin Covid-kuolemat luokiteltiin virheellisesti Covid-kuolemiksi. Keskitymme jälkimmäiseen tapaukseen, joka oli paljon yleisempi.
Tuolloin oli luonnollista ja taloudellisesti kannattavaa liittää kuolemat Covidiin, oikein tai väärin. Esimerkiksi Israelissa puolet ilmoitetuista Covid-kuolemista tapahtui rokotuskampanjan aikana. ei vaikuttanut liialliseen kuolleisuuteen, mikä tarkoittaa, että nuo ihmiset olisivat kuolleet positiivisesta PCR-testituloksesta huolimatta. He eivät kuolleet Covidiin, eikä Covid-rokote olisi voinut pelastaa heitä.
Tästä seuraa, että noin 20 41 kuolemasta tutkimuksessa (tai 30 59:stä) ei johtunut Covidista. Jos näin on, tutkimuksessa on arvioitu harhojen suuruutta (pseudovaikutus muuhun kuin Covidiin liittyvään kuolemaan) yhtä paljon kuin tehokkuutta (Covid-kuolemaa vastaan)…
Se, että monet raportoidut Covid-kuolemat eivät johtuneet viruksesta, käy ilmi myös tutkimuksessa havaitusta kuolinajan jakaumasta. Mediaani oli vain 11 päivää positiivisen PCR-testin jälkeen (ylempi kuva), lyhyempi kuin tyypillinen jakauma oireiden alkamisen jälkeen (alempi kuva) – mediaani 19 päivää – vaikka testaus tapahtui 1–3 päivää oireiden alkamisen jälkeen. Toisin sanoen jakauma siirtyi vasemmalle verrattuna siihen, mitä odotamme näkevämme todellisten Covid-kuolemien tapauksessa.
Miksi sitä siirrettiin? Koska monilla kuolemilla oli muita syitä. Nämä olivat sellaisten potilaiden kuolemia, jotka joutuivat sairaalaan eri syistä ja joilla oli sattumalta positiivinen PCR-testi sairaalaan tullessaan. On pidettävä mielessä, että vähintään 50 % tartunnoista oli oireettomia ja rokotuskampanja osui samaan aikaan talven Covid-aallon kanssa.
Meillä on siis selviä todisteita kuolinsyyn virheellisestä luokittelusta, mutta se oli pahempaa. Väärä luokittelu oli differentiaalista eli "riippui rokotusstatuksesta".
Virheellinen luokittelu johtui epätasaisesta vaikutuksesta, koska PCR-testausta ei sovellettu yhdenmukaisesti. Rokotetut ihmiset testattiin harvemmin kuin rokottamattomat, kahdesta uskottavasta syystä: Ensinnäkin jotkut lääkärit ja jotkut rokotetut ihmiset saattoivat selittää Covid-oireet "reaktogeenisyydellä" – rokotuksen jälkeisillä Covid-tyyppisillä oireilla – joten PCR-testausta ei tehty. Toiseksi, ja mikä tärkeämpää, oletettiin, että geeniterapia oli erittäin tehokas, joten miksi vaivautua tekemään PCR-testiä rokotetuille? Lisäksi tällaista testausta ei avoimesti vastustettu.
Tartuntatilanteen differentiaalinen virheellinen luokittelu siirrettiin muihin päätetapahtumiin, mukaan lukien kuolemaan. Vaikka Covid-kuolemia kirjattiin tuolloin kaiken kaikkiaan liikaa, rokotettujen kuolemia kirjattiin harvemmin kuin rokottamattomien. Tiedän, että tämä on hieman monimutkaista. Joka tapauksessa testausharhan tulos on ilmeinen: rokotettujen ihmisten Covid-kuolemien määrä on alhaisempi – näennäistehokkuus.
Kysytkö tutkimuksessa kaikista kuolemista?
Tiedot olivat kirjoittajien saatavilla, mutta niitä ei raportoitu. Itse asiassa muut kuin covid-kuolemat on johdonmukaisesti piilotettu useimmissa tuon ajan julkaisuissa. Covid-rokotetutkimus oli erittäin puolueellista, tietoisesti tai tiedostamatta. Tiedän, että sitä on vaikea uskoa.
Kuolinsyyn differentiaalinen virheellinen luokittelu yhdistettiin toiseen vahvaan harhaan, jota nykyään laajalti arvostetaan: terveiden rokotettujen ilmiöRokotetut ihmiset olivat terveempiä kuin rokottamattomat, eivätkä tavanomaiset mukautusmenetelmät onnistuneet täysin poistamaan tätä vinoumaa.
Tuolloin monet tutkijat hylkäsivät vinouman väliaikaisena vääristymänä: sairaat ihmiset lykkäsivät rokottamista toipumiseen asti, ja lyhytikäisiä ei rokotettu.
Se oli totta, mutta terveiden rokotettujen ilmiö on laaja ja pitkäaikainen. Erilaisista psykososiaalisista syistä johtuen rokotetut ihmiset, influenssaa tai Covidia vastaan, olivat alun perin terveempiä. Tämän seurauksena heillä oli pienempi todennäköisyys kuolla Covidiin. ja muista kuin covid-syistä, jotka molemmat muodostivat tutkimuksessa mainitut 41 tai 59 kuolemaa. Terveiden rokotettujen ilmiö yhdistettynä erilaiseen virheelliseen luokitteluun selittää helposti "vaikutuksen" kuolleisuuteen. Kumpikaan harha ei kadonnut 13 päivän seurannan jälkeen.
Virheluokittelusta puhuttiin tuolloin harvoin, mutta kaikki ainakin puhuivat suullisesti mahdollisuudesta, että mittaamattomat terveysominaisuudet voisivat aiheuttaa hämmennystä. Ja oli muista lähteistä harhaanjohtavista päätelmistä, joista emme keskustele tänään. Tuossa tutkimuksessa ja lukemattomissa sen jälkeisissä "tosielämän tutkimuksissa" vallitsi täydellinen vinoumien myrsky. Itse asiassa pelkkä terveiden rokotettujen ilmiö riitti luomaan illuusion tehokkaasta rokote ja tehosteannokset hauraissa vanhuksissa.
Mietitkö, paljastuiko tai epäiltiinkö mitään tästä "reaaliajassa"?
Kyllä se oli...Mutta ei biolääketieteellisissä lehdissä tai valtamediassa. Niitä, jotka yrittivät arvostella uutta geeniterapiaa, josta Nobel-palkinto myönnettiin hätäisesti, kutsuttiin rokotteiden vastustajiksi. Injektioiden turvallisuuden epäileminen leimattiin holhoavasti "rokotevastaisuudeksi". Suurin osa maailmasta oli aivopesty.
Voimakkaat voimat ovat suistaneet raiteiltaan biolääketieteen normaalin kurssin, ja kesti monta vuotta päästä takaisin nykytilaan. Ehkä se on tärkein oppitunti sinulle tänään. "Tiede on vakiintunut" on aina valeuutinen. Älkää antako kenenkään... sensuroida taas tieteellistä keskustelua.
Päätän tämän päivän luennon mielenkiintoiseen lainaukseen Karl Popper, 20-luvun tieteenfilosofi, suluissa omat lisäykseni.
"Tietomme lähteitä on kaikenlaisia, mutta kenelläkään ei ole valtaa...Tietojemme perimmäisten lähteiden filosofisen teorian perustavanlaatuinen virhe on se, ettei se tee riittävän selkeää eroa alkuperäkysymyksien välillä [esim. Harvardin data-analyytikot kirjoittivat niin vuonna ... New England Journal of Medicine] ja pätevyyskysymykset [Osoittiko heidän tutkimuksensa todella suojaa kuolemalta?].”
Uudelleen julkaistu Keskikokoinen
-
Tohtori Eyal Shahar on kansanterveyden emeritusprofessori epidemiologian ja biostatistiikan alalta. Hänen tutkimuksensa keskittyy epidemiologiaan ja metodologiaan. Viime vuosina tohtori Shahar on myös antanut merkittäviä panoksia tutkimusmenetelmiin, erityisesti kausaalidiagrammien ja harhojen alalla.
Katso kaikki viestit
