Czy wprowadzenie szczepionek Covid zmniejszyło śmiertelność?
A ostatnia preprint, z obecnie wątpliwym Medical Journal Lancet, twierdzi, że wprowadzenie szczepionki Covid w grudniu 2020 r. W rzeczywistości zapobiegło dziesiątkom milionów zgonów na całym świecie.
Oczywiście twierdzenia trafiają na pierwsze strony gazet na całym świecie.
Ten artykuł został złożony przez grupę badawczą kierowaną przez Azrę Ghani z Imperial College of London. Był wspierany w finansowaniu przez Global Alliance for Vaccines Initiative (GAVI), Fundację Billa i Melindy Gatesów, Rhodes Trust, Światową Organizację Zdrowia (WHO) i inne. Dr Ghani działa jako konsultant dla HSBC, GlaxoSmithKline i WHO oraz, podobnie jak jej inni koledzy z Imperial College, od ponad dwóch lat opowiada się za blokadą, paniką i szczepionkami.
Już samo to tło wystarczy, bym rzuciła podejrzenia na cokolwiek z tego artykułu. Ale chcę przyjrzeć się treści artykułu.
Po pierwsze, jak wyraźnie wskazuje tytuł, było to badanie „Modelowanie matematyczne”. Z naukowego punktu widzenia badania modelowania matematycznego stanowią odpowiednik „opinii”. Powodem jest to, że aby zrozumieć wynik, musisz zrozumieć nie tylko dane wejściowe, ale także algorytmy. I, jak wyraźnie widzieliśmy od 2020 roku, modele matematyczne wydają się być NIEPOPRAWNE. To tylko narzędzia.
Więc co jest nie tak z tym artykułem? Nie muszę nawet znać algorytmów, ponieważ dane wejściowe są złe!
- Przewidywanie śmiertelności
Najbardziej rażącą cechą jest to, że prawie niemożliwe jest przewidzenie śmiertelności (przyszłej lub przeszłej), zwłaszcza w przypadku powszechnych wirusów układu oddechowego. Możemy przewidzieć, że pewien odsetek osób starszych (w wieku powyżej 75 lat) z kilkoma chorobami współistniejącymi prawdopodobnie zachoruje na wirus oddechowy, taki jak Covid, ale nie możemy przewidzieć, kto i kiedy. Niektórzy ludzie, którzy wydają się głównymi kandydatami na śmiertelność, mogą przeżyć, podczas gdy inni, którzy wydają się zdrowsi, mogą umrzeć.
Mimo to przewidywanie śmiertelności z powodu Covid opierało się na rzeczywistych danych, a nie na modelowaniu. Modele matematyczne prezentowane z Imperial College zawsze były bardzo błędne.
Nawet w przypadku bardziej znanych chorób, takich jak rak, przewidywanie śmiertelności może być trudne. Dlatego podaje się szacunki dotyczące przeżycia w oparciu o etap diagnozy i leczenia, ale są to tylko szacunki. W żadnym wypadku żaden lekarz nie twierdzi, że stosując radioterapię, każdego roku ratujemy X istnień ludzkich przed rakiem.
Mógłbym też napisać program, który przewiduje śmiertelność w oparciu o styl butów, jaki nosi dana osoba lub jakim samochodem jeździ. Na przykład młodsi ludzie mogą być bardziej skłonni do noszenia butów o określonym stylu, a ponieważ młodsi ludzie są najmniej skłonni do śmierci z powodu Covid, mogę obliczyć, że noszenie tego typu tenisówek ratuje życie.
Ratowanie życia jest prawie zawsze błędnym argumentem.
2. Ignorowanie innych czynników
- Naturalna odporność
Do czasu wprowadzenia szczepionek w grudniu 2020 r. bardzo duży procent świata doświadczył już Covid. Z badań nad seroprewalencją wiemy, że pierwotny wirus krążył od co najmniej połowy 2019 roku. Wiemy również, że naturalna odporność okazała się silniejsza niż jakakolwiek krótkotrwała odporność wywołana szczepionką. W ten sposób bardzo duży procent populacji miał już działającą lepszą formę odporności, naturalną odporność.
B. Ubój chorób
Zanim szczepionki zostały wprowadzone w grudniu 2020 r., osoby najbardziej podatne na poważną chorobę i śmierć już uległy chorobie. Osoby starsze, które zaraziły się i przeżyły w 2020 roku, mają teraz działającą na nie naturalną odporność. Jak w przypadku każdej corocznej epidemii chorób zakaźnych, pojawiają się lata wysokiej śmiertelności, po których następują lata mniejszego nasilenia, po prostu dlatego, że najbardziej podatni ludzie umierają wcześnie, podczas gdy inni żyją dalej.
C. Podatność populacji
Powyższy artykuł całkowicie ignoruje ogromny gradient podatności na śmiertelność w populacji. Młodsi ludzie mieli bardzo niską śmiertelność na infekcje w ciągu ostatnich dwóch lat. Modele matematyczne zakładają taki sam poziom podatności na śmiertelność we wszystkich populacjach. Wiemy, że to założenie jest błędem i całkowicie neguje każdy z ich „modeli”.
D. Zmniejszenie ciężkości choroby z wariantami
Do czasu wprowadzenia szczepionek w grudniu 2020 r. pojawiły się kolejne warianty („Delta”). Naturalny ewolucyjny przebieg wirusów zmierza w kierunku mniejszej śmiertelności. Zwiększona przenośność jest z pewnością możliwa, ponieważ mają one tendencję do przetrwania wirusów.
Dodaj to do faktu, że szczepionki zostały zaprojektowane tylko do radzenia sobie (częściowo) z pierwotnym wirusem Covid, a ty masz szczepionkę nawet nie wchodzącą w skład równania.
E. Ulepszenia w leczeniu
Zanim szczepionki zostały wprowadzone w grudniu 2020 r., lekarze na całym świecie nauczyli się, jak radzić sobie z najcięższymi przypadkami Covid. Zdecydowana większość ludzi nadal doświadczała łagodnej choroby i była w niewielkim niebezpieczeństwie, ale z poważniejszymi przypadkami można było poradzić sobie dzięki skutecznym terapiom i unikaniu niebezpiecznych działań, takich jak wentylacja.
3. Wykorzystanie danych
- Nadmierna śmiertelność jako znacznik
Założenie modelu jest takie, że dane „nadmiernej śmiertelności” mogą korelować bezpośrednio tylko z Covid, podczas gdy w rzeczywistości jest to błędne założenie. Na całym świecie śmiertelność Covid odgrywa jedynie niewielką rolę w ogólnej śmiertelności. Tak więc istnieje wiele innych czynników, które mogą mieć wpływ na dowolną interpretację śmiertelności.
Ale żeby mieć jakiekolwiek znaczenie, trzeba rozbić statystyki śmiertelności według grup wiekowych i tych najbardziej podatnych na śmiertelność z powodu Covid.
- Korzystanie z niewiarygodnych danych
Teraz wiemy, że rzeczywista liczba zgonów, które wynikały z samego Covid, była zawyżona ze względu na kryteria, które faworyzowały zgłaszanie Covid nad prawdziwymi przyczynami, a także użycie PCR jako kryterium rozstrzygającego. Wiemy, że dana osoba mogła całkowicie wyzdrowieć z Covid i ulec czemuś niezwiązanemu z Covid, ale ponieważ miała pozytywny wynik PCR w swojej historii, została zarejestrowana jako śmierć Covid.
Możemy nigdy tak naprawdę nie zrozumieć prawdziwej liczby ludzi, którzy faktycznie ulegli Covidowi, ponieważ wody danych były tak zamulone i było tak wiele wpływów politycznych. Szkoda, ponieważ oznacza to, że prawdopodobnie nadal będziemy świadkami nadużywania niewiarygodnych liczb, aby próbować wysuwać roszczenia na temat działań z ostatnich dwóch i pół roku.
Nie sądzę, aby ktokolwiek musiał być jakimś akredytowanym naukowcem, aby całkowicie dostrzec błędy w cytowanym powyżej raporcie.
Gdybym był recenzentem tego artykułu, odesłałbym go z komentarzem: ten wrzuć do kosza.
Opublikowane pod a Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Licencja międzynarodowa
W przypadku przedruków ustaw link kanoniczny z powrotem na oryginał Instytut Brownstone Artykuł i autor.
