Brownstone » Brownstone Journal » Vakcíny » Jak se z vysoce účinné vakcíny stane průměrná vakcína – nebo ještě horší
průměrná vakcína

Jak se z vysoce účinné vakcíny stane průměrná vakcína – nebo ještě horší

SDÍLET | TISK | E-MAILEM

Odhlédneme-li od zjištěných podvodů, neexistuje silnější kritika studie než vyvrácení klíčového výsledku pomocí dat studie. Taková příležitost se nenaskytne často.

Uvádím nápadný příklad, týkající se studie z Izraele. Ve snaze být metodický je můj článek poněkud zdlouhavý, ale důsledky na konci jsou radikální a široké.

Goldin a kol. odhadl účinnost vakcíny Pfizer na několik výsledků souvisejících s Covidem, včetně úmrtí, u obyvatel zařízení dlouhodobé péče v Izraeli (průměrný věk 83 let). Velká kohorta (přes 43,000 90) byla silně vychýlena směrem k očkovaným obyvatelům (4,000 procent). Jen asi XNUMX obyvatel nebylo očkováno.

Pomocí statistické metody zvané analýza přežití autoři uvedli dvě hodnoty účinnosti vakcíny (VE) upravené podle věku proti úmrtí souvisejícím s Covid:

Po deseti dnech po první dávce bylo VE 72 procent.

Po vynechání asi sedm dní po druhé dávce bylo VE 85 procent.

Goldin a kol. také analyzoval smrt ze všech příčin jako koncový bod, který mnoho výzkumníků vynechalo. Nejdůležitější je, že dva z jejich čísel (níže) ukazují kumulativní počet úmrtí na covid a všechna úmrtí v několika časových bodech – ze kterých můžeme vypočítat kumulativní počet non-Covid úmrtí. Posledně uvedená data byla ve studiích účinnosti vakcín důsledně skryta.

Kromě toho máme údaje o úmrtnosti od „data indexu“, data, kdy byla aplikována první dávka. Můžeme analyzovat data tak, jak by měla být analyzována. Žádné přeskakování.

Zdroj: Goldin a kol.

Z nějakého důvodu časové body pro úmrtí Covid přesně neodpovídají časovým bodům pro všechna úmrtí, ale nejsou příliš vzdálené (obrázky výše). Proto lze počet úmrtí na Covid v časových bodech pro úmrtí ze všech příčin (30 dní, 60 dní atd.) přiměřeně odhadnout interpolací. Poté odečtením počtu úmrtí na Covid od úmrtí ze všech příčin odhalíme zásadní údaj: počet úmrtí bez Covid.

Mé nabité tabulky níže ukazují kumulativní počet úmrtí (Covid, non-Covid) u očkovaných rezidentů a neočkovaných rezidentů na konci sledování (5 měsíců) a ve třech průběžných časových bodech. Pomocí jednoduché analýzy, formálně nazývané „kumulativní incidence“, jsem vypočítal riziko dvou typů úmrtí u očkovaných (modrá) a neočkovaných (červená) rezidentů.

Horní tabulka ukazuje, že riziko úmrtí na COVID bylo trvale vyšší u neočkovaných než u očkovaných, ale překvapivý výsledek je odhalen ve spodní tabulce: to byl i případ úmrtí bez Covid! Úmrtnost na jiné než covidové příčiny u 4,114 3 neočkovaných obyvatel pečovatelských domů v Izraeli byla 7 až XNUMXkrát vyšší než úmrtnost jejich očkovaných protějšků, v závislosti na době sledování. Nebo naopak – úmrtnost z jiných příčin než Covid byla podstatná nižší u obyvatel pečovatelských domů, kteří byli očkováni proti Covidu. Tento úžasný výsledek je vidět brzy, do jednoho měsíce po první dávce.

Chrání vakcína Pfizer před smrtí z jiných příčin než Covid?

Ještě jsme neslyšeli někoho, kdo by tvrdil.

Pokud ne, jaké je vysvětlení?

Je to jednoduché a nijak překvapivé. Rozhodnutí koho ne očkování nebylo náhodné. Muselo být založeno na rozumných lékařských úvahách, zejména na očekávané délce života. Jaká je například výhoda očkování 90letého člověka, který trpí pokročilou demencí a metastázující rakovinou?

Těch 4,114 2 neočkovaných obyvatel bylo zpočátku nemocných. Jejich očekávaná délka života byla kratší, bez ohledu na možnou infekci SARS-CoV-XNUMX, a proto byla jejich úmrtnost bez Covid několikrát vyšší.

Jinak řečeno, příslušnost k neočkované skupině byla obecným znakem horšího zdravotního stavu. Nebo naopak — příslušnost k očkované skupině byla známkou lepšího zdraví. To je samozřejmě průměr.

Jev, který zde pozorujeme, se nazývá zaujatost „zdravého očkovaného“.a je to dobře zdokumentováno ve výzkumné literatuře, sahá až k očkování proti chřipce. Předpojatost je velmi silná u křehkých starších obyvatel pečovatelských domů, ale je vidět ve všech věkových skupinách obyvatelstva.

Důsledek fenoménu „zdravého očkovaného“ – při odhadování účinnosti vakcíny – se nazývá matoucí zkreslení. Naivní srovnání úmrtnosti na covid u očkovaných a neočkovaných lidí, i když je upraveno podle věku, je hrubě zavádějící, protože tito lidé mají vyšší riziko úmrtí. začít s. Alespoň část jejich vyšší úmrtnosti na covid, ne-li celá, nemá nic společného s tím, že nejsou očkováni. Jsou to prostě nemocnější lidé.

Dokonce i Goldin a spol. jsou si vědomi zaujatosti, které věnují jednu větu na samém konci článku:

"Neočkovaná skupina mohla trpět více komorbiditami, což ji vedlo k tomu, že byla náchylnější k infekci SARS-CoV-2 a smrti, takže účinnost vakcíny se zdá být vyšší, než ve skutečnosti je..“ [moje kurzíva]

Někteří vědci se domnívají, že zkreslení působí opačným směrem (tzv. zkreslení podle indikace), takže nezdravá osoba bude pravděpodobněji očkována, protože je ohrožena. Bez ohledu na to je čistý účinek zkreslení zdravých očkovaných osob a zkreslení podle indikace, pokud existuje, uveden ve spodní tabulce (výše): ti, kteří byli očkovaní, měli podstatně nižší úmrtnost bez Covid. Museli být v průměru zdravější, ne naopak.

Níže uvedená tabulka ukazuje poměr rizika a VE proti úmrtí na Covid, jak je vypočítáno z údajů v předchozí horní tabulce. VE je kolem 80 procent při výpočtu v různých časových bodech a můj zjednodušený výpočet pro celé sledování (82 procent) je podobný hlavnímu výsledku Goldina et al. (85 procent). Připomeňme, že všechny tyto odhady jsou zkreslené (zaujaté) verze pravdy kvůli zdravé zaujatosti očkovaných (a naivně předpokládají, že neexistují žádné další zdroje zaujatosti.)

Nejdůležitější je, že údaje o riziku úmrtí jiných osob než Covid umožňují základní korekci těchto odhadů, což je určitě lepší než žádná korekce. Metodu nejlépe vysvětlí jednoduchý příklad.

Předpokládejme zdánlivý riziko úmrtí na covid je dvakrát vyšší u neočkovaných než u očkovaných, což znamená zkreslený poměr rizika 0.5 ve prospěch očkovaných a zkreslený VE 50 procent. Předpokládejme, že zjistíme, že riziko úmrtí z jiných příčin než Covid is také dvakrát tak vysoko u neočkovaných. co to znamená?

Očkování nic nezměnilo. Na smrt Covida to nemělo žádný vliv. Dvojnásobné riziko úmrtí na covid je očekávané „základní“ riziko úmrtí u neočkovaných, protože jsou obecně nemocnější. Ať jsou očkovaní nebo ne, měli by dvojnásobné riziko úmrtí na Covid než jejich očkovaní protějšky – stejně jako jejich dvojnásobné riziko úmrtí z jiných příčin. Vychýlený poměr rizika 0.5 (VE=50 procent) by měl být opraven na 1 (VE=0 procent).

Abychom dostali poměr rizika 1, z vychýleného poměru rizika 0.5, musíme vynásobit 0.5 2, což lze nazvat faktorem zkreslení. Faktor zkreslení zachycuje základní vyšší riziko úmrtí u těch, kteří nebyli očkováni. Lze ji odhadnout na základě poměru rizika úmrtnosti jiných osob než covid, porovnáním neočkovaných s jejich očkovanými protějšky.

V mém jednoduchém příkladu korekční metoda zrušila předpokládaný účinek vakcíny. Jak uvidíme dále, výsledkem může být cokoliv od oslabené VE až po negativní VE, kde je údajně prospěšná vakcína ve skutečnosti škodlivá.

Níže uvedená tabulka ukazuje faktor zkreslení ve studii Goldina et al. podle doby sledování spolu s korigovaným poměrem rizika a korigovaným VE. Například během celého následného sledování měli neočkovaní obyvatelé pečovatelských domů v Izraeli 3.5krát vyšší pravděpodobnost, že zemřou na jiné příčiny než Covid, než očkovaní obyvatelé (faktor zkreslení 3.5). Vynásobením vychýleného rizikového poměru 0.18 3.5 se poměr rizika změnil na 0.63 a snížil se VE z 82 procent na 37 procent.

Téměř všechna úmrtí na Covid se nashromáždila do třetího měsíce (888 z 899). Ve skutečnosti byl zaujatý VE v podstatě stejný (81 procent). Protože faktor zkreslení byl vyšší (4.1), korigovaný VE je nyní 22 procent.

Ať už bylo VE 22 procent nebo 37 procent – ​​to je průměrná vakcína. A přicházejí horší výsledky.

Zkreslené odhady VE se v průběhu času minimálně zvýšily (ze 78 na 82 procent). Faktor zkreslení se však během celého sledování snížil ze 7.3 v prvním měsíci sledování na 3.5, což není příliš obtížné vysvětlit. Vzhledem ke kratší očekávané délce života neočkované kohorty zemřeli nejzranitelnější členové této kohorty dříve. Zbývající lidé postupně tvořili poněkud „zdravější“ přežívající kohortu, čímž se zmenšila mezera v úmrtnosti na necovid mezi neočkovanými a očkovanými.

Na konci prvního měsíce byl faktor zkreslení 7.3 a na konci druhého měsíce to bylo 5.2, zatímco zkreslený poměr rizika byl podobný. V důsledku toho pozorujeme škodlivý účinek vakcíny Pfizer v prvním měsíci a celkově nulový účinek na konci druhého měsíce. To je záporné a nulové VE proti smrti Covid.

Když inference silně závisí na množství dat – žádná účinnost do druhého měsíce oproti 22 až 37 procentní efektivitě při delším sledování – máme základní pravidlo: Inference je silnější tam, kde máme most dat, nikoli po přidání několika dalších pozorování. Přibližně 95 procent všech úmrtí na covid se odehrálo v prvních dvou měsících (první řádek v tabulce výše).

Metoda korekce není dokonalá a výsledek závisí na hodnotě faktoru zkreslení (samotný odhad). Nicméně zvýšené riziko úmrtí na Covid během období časného rizika po očkování je kompatibilní s další data. Zpravodajské servery v Izraeli hlásily vypuknutí infekce Covid v domovech pro seniory krátce po zahájení očkovací kampaně.

Níže jsou uvedeny dva přeložené odstavce z a zpravodajství, ze dne 14. ledna 2021, přibližně tři týdny po zahájení kampaně:

"Opět selhání v domovech pro seniory: Současně s distribucí druhé dávky vakcín COVID-19 pandemie tvrdě dopadá na ústavy, kde žijí senioři. V posledních dvou týdnech byla epidemie zaznamenána v nejméně 160 geriatrických zařízeních a 1,098 XNUMX nových potvrzených případů bylo zjištěno mezi obyvateli zařízení s licencí samotného ministerstva zdravotnictví.

Souběžně s prudkým nárůstem počtu pacientů v pečovatelských domech a centrech asistovaného bydlení přestal v posledních dvou týdnech „Senior Shield“ [pracovní skupina pro management Covid v domovech pro seniory] zveřejňovat denní zprávu o údajích o nemocnosti Covid v geriatrických zařízeních. na stránkách Ministerstva zdravotnictví. "

Proč se přestali hlásit? Zaznamenali také nárůst úmrtí na Covid u očkovaných obyvatel domovů pro seniory během prvního měsíce kampaně?

Ať už měla vakcína Pfizer časově závislou negativní účinnost, žádnou účinnost nebo průměrnou účinnost – vynikající účinnost proti úmrtí na Covid, jak uvádí Goldin et al., byla falešná. Za předpokladu, že tento závěr není zpochybněn, jaké to má důsledky?

Někteří čtenáři by si mohli myslet, že vyvrácení jedné studie mnoho neznamená. Goldin a kol. se mýlí, ale existují další studie, které podporují narativ o „vysoce účinné vakcíně“ u zranitelné populace. Neprokázali jsme, že výsledky z těchto studií byly také nepravdivé.

Takto deduktivní dedukce nefunguje. Pokud se v jedné studii na křehkých starších lidech ukáže, že VE proti úmrtí na Covid je daleko od „vysoce účinné“, musí odvodit že všechny ostatní studie, které uváděly podobnou nebo lepší VE, jsou také nepravdivé – rovněž zkreslené předpojatostí zdravých očkovaných. Jinak musíme učinit nepravděpodobný předpoklad: Navzdory vážné zaujatosti hra náhody zázračně vytvořila skutečnou VE ve studii Goldina et al.

Co by se mělo stát dál?

Za prvé, práce Goldina a kol. by měl být zatažen.

Za druhé, očkování křehkých starších osob aktualizovanými vakcínami proti Covidu by mělo být zastaveno.

Zatřetí, agentury veřejného zdraví by měly zahájit žádost o žádosti (RFA) pro placebem kontrolované randomizované studie vakcín proti Covid v domovech pro seniory – s covidem a mortalitou ze všech příčin jako koncovými body.

Takové studie jsou vědecky odůvodněné, protože obyvatelé pečovatelských domů, nejzranitelnější populace, byli vyloučeni z původních studií (ve kterých nebyla smrt konečným bodem). Navíc se randomizované studie v této jedinečné populaci stávají eticky povinnými, když se korigovaná VE proti úmrtí na Covid z pozorovacích dat pohybuje od průměrných po negativní a existují úmrtí související s očkováním.

Vše výše uvedené je samozřejmě relevantní a použitelné v jiném vesmíru.



Publikováno pod a Mezinárodní licence Creative Commons Attribution 4.0
Pro dotisky nastavte kanonický odkaz zpět na originál Brownstone Institute Článek a autor.

Autor

  • Eyal Shahar

    Dr. Eyal Shahar je emeritním profesorem veřejného zdraví v oboru epidemiologie a biostatistiky. Jeho výzkum se zaměřuje na epidemiologii a metodologii. V posledních letech Dr. Shahar také významně přispěl k metodologii výzkumu, zejména v oblasti kauzálních diagramů a zkreslení.

    Zobrazit všechny příspěvky

Darujte ještě dnes

Vaše finanční podpora Brownstone Institute jde na podporu spisovatelů, právníků, vědců, ekonomů a dalších lidí odvahy, kteří byli profesionálně očištěni a vysídleni během otřesů naší doby. Prostřednictvím jejich pokračující práce můžete pomoci dostat pravdu ven.

Přihlaste se k odběru Brownstone a získejte další novinky

Zůstaňte informováni s Brownstone Institute