Zachránily vakcíny proti Covidu desítky milionů životů?

Snížilo zavedení vakcín proti Covid úmrtnost?

A nedávný předtisk, s nyní pochybným Medical Journal Lancetatvrdí, že zavedení vakcíny Covid v prosinci 2020 ve skutečnosti zabránilo desítkám milionů úmrtí po celém světě. 

Tvrzení se samozřejmě objevují v titulcích po celém světě.

Tento dokument předložila výzkumná skupina vedená Azrou Ghani z Imperial College of London. Finančně jej podpořila iniciativa Global Alliance for Vaccines Initiative (GAVI), Nadace Billa a Melindy Gatesových, Rhodes Trust, Světová zdravotnická organizace (WHO) a další. Dr. Ghani působí jako konzultantka pro HSBC, GlaxoSmithKline a WHO a stejně jako její další kolegové z Imperial College je více než dva roky pro-lockdown/pro-panic a pro-vakcínu.

Už jen toto pozadí mi stačí k tomu, abych vrhl podezření na cokoli z tohoto papíru. Ale chci se podívat na obsah papíru.

Za prvé, jak název jasně napovídá, jednalo se o studii „Matematické modelování“. Z vědeckého hlediska představují studie matematického modelování ekvivalent „názorového“ článku. Důvodem je, že abyste pochopili výsledek, musíte porozumět nejen vstupům, ale také algoritmům. A jak jsme jasně viděli od roku 2020, matematické modely mají tendenci být ŠPATNÉ. Jsou to pouze nástroje.

Co je tedy na tomto článku špatného? Nepotřebuji ani znát algoritmy, protože vstupy jsou špatné!

1. Předpovídání úmrtnosti

Nejkřiklavější vlastností je, že je téměř nemožné předpovědět úmrtnost (budoucí nebo minulou), zejména u běžných respiračních virů. Můžeme předpovědět, že určité procento starších lidí (ve věku nad 75 let) s několika komorbiditami pravděpodobně podlehne respiračnímu viru, jako je Covid, ale nemůžeme předvídat, kdo a kdy. Někteří lidé, kteří se zdají být hlavními kandidáty na smrtelnost, mohou přežít, zatímco jiní, kteří se zdají zdravější, mohou podlehnout.

I tak byla předpověď úmrtnosti na Covid založena na skutečných datech, nikoli na modelování. Matematické modely, které byly prezentovány z Imperial College, byly vždy naprosto ŠPATNÉ. 

Dokonce i u zavedenějších nemocí, jako je rakovina, může být předpovídání úmrtnosti ošemetná věc. To je důvod, proč jsou uváděny odhady přežití na základě stadia diagnózy a léčby, ale jsou to pouze odhady. Žádný lékař za žádných okolností netvrdí, že používáním radiační léčby zachráníme ročně X počet životů před rakovinou.

Mohl bych také napsat program, který předpovídá úmrtnost na základě toho, jaký styl bot člověk nosí nebo jaké auto řídí. Například mladší lidé mohou mít větší sklon nosit konkrétní styl tenisek, a protože mladší lidé mají nejmenší pravděpodobnost, že zemřou na Covid, mohl bych vypočítat, že nošení tohoto typu tenisek zachraňuje životy.

Záchrana životů je téměř vždy klamný argument.

2. Ignorování dalších faktorů 

1. Přirozená imunita

V době, kdy byly vakcíny představeny v prosinci 2020, již velmi velké procento světa zažilo Covid. Ze studií séroprevalence víme, že původní virus cirkuloval minimálně od poloviny roku 2019. Víme také, že se prokázalo, že přirozená imunita je silnější než jakákoli krátkodobá imunita vyvolaná vakcínou. Velmi velké procento populace tak mělo lepší formu imunity, která pro ně již fungovala, přirozenou imunitu.

B. Vyřazení z nemoci

V době, kdy byly vakcíny v prosinci 2020 zavedeny, již této nemoci podlehli lidé nejnáchylnější k vážným onemocněním a úmrtí. Starší lidé, kteří se nakazili a přežili během roku 2020, pro ně nyní funguje přirozená imunita. Stejně jako u každé každoroční epidemie infekčních nemocí získáte roky vysoké úmrtnosti následované roky nižší závažnosti jednoduše proto, že ti nejnáchylnější lidé podlehnou brzy, zatímco ostatní pokračují. 

C. Náchylnost populace 

Výše uvedený článek zcela ignoruje obrovský gradient náchylnosti k úmrtnosti v populaci. Mladší lidé měli v posledních dvou letech velmi nízkou úmrtnost na infekce. Matematické modely předpokládají stejnou úroveň náchylnosti k úmrtnosti ve všech populacích. Víme, že tento předpoklad je mylný a zcela neguje jakýkoli z jejich „modelů“.

D. Snížení závažnosti onemocnění s variantami 

V době, kdy byly vakcíny představeny v prosinci 2020, se objevovaly další varianty („Delta“). Přirozený vývojový průběh virů směřuje k menší letalitě. Zvýšená přenositelnost je jistě možná, protože mají tendenci k virům, které přežijí.

Přidejte to ke skutečnosti, že vakcíny byly navrženy pouze tak, aby se vypořádaly (částečně) s původním zdrojovým virem Covid, a dostanete vakcínu, která do rovnice ani nevstoupí.

E. Zlepšení v léčbě

V době, kdy byly vakcíny představeny v prosinci 2020, se lékaři na celém světě naučili, jak se vypořádat s nejzávažnějšími případy Covid. Velká většina lidí stále zažila mírné onemocnění a byli v malém nebezpečí, ale závažnější případy bylo možné zvládnout účinnou léčbou a vyvarováním se nebezpečných činností, jako je ventilace.

3. Využití dat

1. Nadměrná úmrtnost jako ukazatel

Předpokladem modelu je, že údaje o „nadměrné úmrtnosti“ mohou přímo korelovat pouze s Covidem, i když je to ve skutečnosti nesprávný předpoklad. Na celém světě hraje úmrtnost na Covid pouze malou roli v celkové úmrtnosti. Existuje tedy mnoho dalších faktorů, které by mohly hrát v jakékoli interpretaci úmrtnosti.  

Ale aby to mělo nějaký význam, musíme rozdělit statistiky úmrtnosti podle věkových skupin a těch, kteří jsou nejvíce náchylní k úmrtnosti na Covid. 

2. Používání nespolehlivých dat 

Nyní víme, že skutečný počet úmrtí způsobených samotným Covidem byl nadhodnocen kvůli kritériím, která upřednostňovala hlášení Covidu před skutečnými příčinami, stejně jako použití PCR jako určujícího kritéria. Víme, že člověk se mohl úplně zotavit z Covidu a podlehnout něčemu, co s Covidem nesouviselo, ale protože měl ve své historii pozitivní PCR, byl zaznamenán jako úmrtí na Covid.

Pravděpodobně nikdy nepochopíme skutečný počet lidí, kteří skutečně podlehli Covidu, protože datové vody byly tak zakalené a byl tu tolik politický vliv. To je škoda, protože to znamená, že budeme pravděpodobně i nadále svědky zneužívání nespolehlivých čísel, abychom se pokusili tvrdit, že činy za poslední dva a půl roku byly.

Nemyslím si, že by někdo musel být nějakým uznávaným vědcem, aby zcela pochopil omyly ve výše uvedené zprávě.

Kdybych byl recenzentem tohoto článku, poslal bych ho zpět s komentářem: tohle hoďte do koše.