Přednáška o epidemiologii z roku 2040

Dobrý den,

Před dvaceti lety čelil svět virové pandemii zvané pandemie Covidu (tehdy Covid-19), která postihla především starší lidi a byla neúměrně zveličena. Virus byl vytvořen v laboratoři v rámci pošetilého a nebezpečného výzkumu zaměřeného na získání funkce.

Mnozí z vás byli příliš mladí na to, aby si pamatovali detaily, ale jednou z významných událostí byl vývoj mRNA vakcíny, nyní nazývané genová terapie. Nejenže byla rychle vyvinuta, ale také rychle testována a na základě toho, co tehdy nazývali „studiemi z reálného světa“, se o ní tvrdilo, že je vysoce účinná proti úmrtí na Covid. Nebyly provedeny žádné randomizované studie s cílovým ukazatelem úmrtnosti.

Jak nyní víme, nová genová terapie zdaleka nebyla vysoce účinná. „Studie z reálného světa“ byly observační kohorty plné zkreslení a jejich účinnost byla dočasná a v nejlepším případě průměrná. Pokud se díky těmto injekcím podařilo zachránit mnoho životů, pak se jednalo o hypotetické modely, není ve statistikách úmrtnosti.

I o dvacet let později stále studujeme dlouhodobé důsledky morbidity a mortality v důsledku diseminovaných lipidových nanočástic (nosičů mRNA), samovolně produkovaného toxického spike proteinu a aberantních proteinů v různých tkáních, zvýšených hladin protilátek IgG4 po opakovaných injekcích a integrace cizích fragmentů DNA do genomu.

Dnes prozkoumáme první studie která hlásila účinnost proti úmrtí na Covid 84 %, nebo 72 %, nebo 62 %, nebo 44 % – po první injekci – a poučit se z několika lekcí.

Článek, který se opírá o data největší izraelské zdravotnické organizace, byl odeslán a publikován online v únoru 2021, pouhé dva měsíce po zahájení očkovací kampaně.

První hodinaVždy byste měli ignorovat název časopisu, jména autorů a frázi „recenzované“. Ani jedno z toho není ukazatelem platných výsledků. Zkreslení v observačních studiích je obtížné odhalit a odstranit a v té době jen málo výzkumníků chápalo význam... fenomén zdravých očkovaných (druh matoucího zkreslení) a diferenciální chybná klasifikace příčiny smrti (druh informační zkreslení). Obojí je dnes mezi epidemiology všeobecně známé díky pomalu zveřejňovaným údajům o úmrtích nespojených s covidem podle očkovacího statusu a porovnání úmrtních listů z té doby s propojenými nemocničními záznamy.

Druhá lekceNikdy nevěřte studii, která ukazuje odhady účinnosti proti úmrtí v rozmezí od 44 % (dolní 95% interval spolehlivosti: -36 %) do 84 % (horní 95% interval spolehlivosti: 100 %) – v rámci maximální doby sledování přibližně jednoho měsíce. Inference je příliš citlivá na analytická rozhodnutí a typickým důvodem je nedostatek dat.

Ve velké kohortě (přibližně 41 600,000 spárovaných párů) bylo hlášeno pouze 59 úmrtí na covid, respektive XNUMX v jiné analýze, a mnoho z nich, jak uvidíme později, nebylo úmrtím na covid. To, že ostatní cílové parametry byly běžné, nevadí. Žádný cílový parametr nemůže nahradit smrt.

Pravděpodobně vás překvapuje, že autoři odhadli účinnost na základě tak malého počtu úmrtí, a tím ovlivnili politiku veřejného zdraví v řádu miliard. To bylo před pandemií covidu neslýchané a neslýchané je i dnes. Ale musíte pochopit myšlení autorů v kontextu tehdejší doby. Vynikající výzkumníci a mainstreamová média byli silně zaujatí vůči čemukoli, co zveličovalo význam pandemie i účinek nové vakcíny. Bylo přijatelné publikovat příznivé výsledky z omezených dat.

Třetí lekceKdyž jste zahlceni čísly, modely, tabulkami, grafy, doplňkovými materiály a sofistikovanými analytickými rozhodnutími, ověřte si, co zjistíte, jednoduchým výpočtem. Neříkám, že „hrubá“ analýza nemůže být zavádějící, ale někdy ji můžete shledat dostatečně informativní. Dále uděláme jednoduchou analýzu údajů o úmrtnosti.

Dovolte mi nejprve připomenout, že jakýkoli kauzální závěr je odvozen z předpokladů, z nichž některé jsou triviální (např. integrita datových souborů); jiné jsou složitější. Otázka zní takto: Jsou data za rozumných předpokladů kompatibilní s téměř nulovou účinností proti úmrtí, spíše než s 44 % až 84 %?

Odpověď zní „ano“.

Budu mít dva předpoklady:

1. Během prvních dvou týdnů po injekci nebylo možné zabránit žádnému úmrtí na Covid, takže jakýkoli pozorovaný přínos první dávky před 14. dnem je zcela vysvětlen zkreslením.

2. Zkreslení, která působila v prvních dvou týdnech, pokračovala v působení i v pozdějších intervalech sledování.

Autoři přijali první předpoklad. Jejich odhady účinnosti v hlavních analýzách vyloučily prvních 13 dnů sledování. Napsali:

„Období bezprostředně po první dávce, kdy se imunita postupně buduje, bylo z hlavních analýz vyloučeno, protože se očekává, že poměr rizik se v tomto období bude blížit 1.“

Byly prezentovány dva grafy kumulativní úmrtnosti na Covid: jeden v hlavním článku (vlevo); druhý v doplňkové příloze (vpravo). Pod každým grafem jsem vypočítal poměr rizika úmrtí ve třech po sobě jdoucích dvoutýdenních intervalech.

Pokud vynecháme první interval, účinnost vakcíny (jedna mínus poměr rizik) se pohybuje od 44 % do 76 %, což je podobné rozmezí odhadů, které uvádějí autoři (44 % až 84 %). V tomto případě jednoduchá analýza řídkých dat do značné míry souhlasí se sofistikovanými analýzami. Bylo to dostatečně dobré.

Na rozdíl od autorů jsem však data z prvních dvou týdnů nezavrhl jako „dočasný nárůst výskytu u neočkovaných“, což nebylo nic víc než zbožné přání. Spíše jsem předpokládal, že předsudky, které v té době existovaly, zázračně nezmizely.

Ať už byly jakékoli, jejich kolektivní velikost lze odhadnout pomocí faktoru zkreslení – multiplikátoru, který v prvních dvou týdnech obnovuje očekávaný nulový efekt (poměr rizik = 1). Byl to 3 (levá tabulka) nebo 2.3 (pravá tabulka).

Jak je vidět výše, aplikace korekce faktoru zkreslení na odhady poměru rizik v následujících dvoutýdenních intervalech eliminovala pseudopřínos zahájení protokolu dvoudávkové vakcinace. Pozorujeme typický náhodný rozptyl kolem téměř nulového parametru: 0.72, 1, 1.2, 1.3. A pokud opravíme odhady autorů o faktor zkreslení 3, dostaneme následující rozptyl: 0.48, 0.84, 1.1, 1.7.

Které předsudky byly na vině a jaké máme důkazy k závěru o jejich přetrvávající existenci?

Byly nejméně dva: chybná klasifikace příčiny smrti a fenomén zdravých očkovaných.

Obecně řečeno, chybná klasifikace znamená, že některá úmrtí na Covid byla mylně klasifikována jako úmrtí nesouvisející s Covidem a některá úmrtí nesouvisející s Covidem byla mylně klasifikována jako úmrtí způsobená Covidem. Zaměříme se na druhý případ, který byl mnohem častější.

V té době bylo přirozené a finančně výhodné připisovat úmrtí covidu, ať už správně nebo nesprávně. Například v Izraeli byla polovina hlášených úmrtí na covid během očkovací kampaně nepřispěl k nadměrné úmrtnosti, což znamená, že tito lidé by zemřeli bez ohledu na jejich pozitivní PCR test. Nezemřeli na Covid a vakcína proti Covidu by je nemohla zachránit.

Z toho vyplývá, že přibližně 20 ze 41 úmrtí ve studii (neboli 30 z 59) nebylo způsobeno covidem. Pokud ano, studie odhadla rozsah zkreslení (pseudo-efekt na úmrtí nesouvisející s covidem), stejně jako odhadla účinnost (proti úmrtí na covid)…

To, že mnoho hlášených úmrtí na Covid nebylo způsobeno virem, je patrné i z rozložení doby do úmrtí ve studii. Medián byl po pozitivním PCR testu pouze 11 dní (horní obrázek), což je kratší doba než typické rozložení po nástupu příznaků (dolní obrázek) – medián 19 dní – a to i v případě, že testování proběhlo 1–3 dny po nástupu příznaků. Jinými slovy, rozložení bylo posunuto doleva ve srovnání s tím, co očekáváme v případě skutečných úmrtí na Covid.

Proč byl posunut? Protože mnoho úmrtí mělo jiné příčiny. Jednalo se o úmrtí pacientů, kteří byli hospitalizováni z různých důvodů a měli při přijetí náhodně pozitivní PCR test. Mějte na paměti, že nejméně 50 % infekcí bylo asymptomatických a očkovací kampaň se shodovala se zimní vlnou covidu.

Takže máme jasné důkazy o chybné klasifikaci příčiny smrti, ale bylo to horší. Chybná klasifikace byla diferencovaná, což znamená „závislá na očkovacím statusu“.

Chybná klasifikace byla diferencovaná, protože PCR testování nebylo prováděno jednotně. Očkovaní lidé byli méně pravděpodobně testováni než jejich neočkovaní protějšky, a to ze dvou možných důvodů: Zaprvé, někteří lékaři a někteří očkovaní lidé mohli připsat příznaky covidu „reaktogenicitě“ – příznakům podobným covidu po očkování – takže PCR testování nebylo provedeno. Zadruhé, a co je důležitější, předpokládalo se, že genová terapie je vysoce účinná, tak proč se obtěžovat s prováděním PCR testu u očkovaných? Navíc se takové testování otevřeně nedoporučovalo.

Diferenciální chybná klasifikace infekčního statusu byla přenesena i na další cílové parametry, včetně úmrtí. Přestože úmrtí na Covid v té době byla celkově nadhodnocena, úmrtí u očkovaných byla zaznamenána s menší pravděpodobností než u neočkovaných. Vím, je to trochu složité. Každopádně výsledek zkreslení testování je zřejmý: nižší míra hlášených úmrtí na Covid u očkovaných lidí – pseudoefektivnost.

Ptáte se ve studii na úmrtí ze všech příčin?

Data měla autoři k dispozici, ale nebyla zveřejněna. Ve skutečnosti byla úmrtí nesouvisející s covidem ve většině článků z té doby důsledně zatajována. Výzkum vakcíny proti covidu byl silně zkreslený, vědomě či podvědomě. Vím, je těžké tomu uvěřit.

Diferenciální chybná klasifikace příčiny smrti byla kombinována s další silnou zkresleností, která je v dnešní době široce uznávaná: fenomén zdravých očkovanýchLidé, kteří byli očkováni, byli zdravější než jejich neočkovaní protějšky a standardní metody úpravy tuto zkreslení nedokázaly zcela odstranit.

Tehdy mnoho výzkumníků toto zkreslení odmítlo jako dočasné zkreslení: nemocní lidé odkládali očkování, dokud se neuzdravili, a ti s krátkou očekávanou délkou života nebyli očkováni.

To byla samozřejmě pravda, ale fenomén zdravých očkovaných je široký a dlouhodobý. Z různých psychosociálních důvodů byli lidé, kteří byli očkováni proti chřipce nebo covidu, od začátku zdravější. V důsledku toho měli menší pravděpodobnost úmrtí na covid. a z příčin nesouvisejících s Covidem, přičemž oba tyto faktory tvořily oněch 41 nebo 59 úmrtí ve studii. Fenomén zdravých očkovaných osob spolu s diferenciální chybnou klasifikací snadno vysvětluje „vliv“ na úmrtnost. Ani jedno z těchto zkreslení nezmizelo po 13 dnech sledování.

O chybné klasifikaci se v té době zřídka mluvilo, ale všichni alespoň tvářně připomněli možnost zkreslení neměřenými zdravotními charakteristikami. A existovaly jiných zdrojů zavádějících závěrů, o kterých dnes nebudeme diskutovat. V této studii a v nespočtu „studií z reálného světa“ působila dokonalá bouře zkreslení. Ve skutečnosti samotný fenomén zdravých očkovaných osob stačil k vytvoření iluze účinného vakcína a posilovací dávky u křehkých seniorů.

Zajímá vás, zda něco z toho bylo odhaleno nebo zda se o tom předpokládalo v „reálném čase“?

Ano, to byloAle ne v biomedicínských časopisech ani v mainstreamových médiích. Ti, kteří se pokoušeli kritizovat novou genovou terapii, za kterou byla narychlo udělena Nobelova cena, byli označováni za antivakcinátory. Pochybnosti o bezpečnosti injekcí byly blahosklonně označeny jako „váhavost k očkování“. Většina světa byla vymývání mozků.

Mocné síly vykolejily normální směr biomedicínské vědy a trvalo mnoho let, než jsme se dostali zpět tam, kde jsme nyní. Možná je to pro vás dnes nejdůležitější ponaučení. „Věda je jistá“ je vždycky falešná zpráva. Nenechte nikoho... cenzurovat opět vědecká výměna názorů.

Dovolte mi zakončit dnešní přednášku zajímavým citátem Karl Popper, filozof vědy 20. století, s mými dodatky v závorkách.

„Existují nejrůznější zdroje našich znalostí; ale nikdo nemá autoritu...Zásadní chybou filozofické teorie o konečných zdrojích našeho poznání je, že dostatečně jasně nerozlišuje mezi otázkami původu [např. analytici dat z Harvardu to napsali v New England Journal of Medicine] a otázky platnosti [Opravdu jejich studie prokázala ochranu před smrtí??].“

Republished from Střední