2040年の疫学講義

2040年の疫学講義

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おはよう、

19年前、世界は新型コロナウイルス感染症(COVID-XNUMX)と呼ばれるウイルスのパンデミックに直面しました。このパンデミックは主に高齢者層に被害を与え、過度に誇張されました。このウイルスは、愚かで危険な機能獲得研究の一環として、ある研究室で作られました。

皆さんの多くはまだ幼すぎて詳細を覚えていないでしょうが、重要な出来事の一つは、現在では遺伝子治療と呼ばれているmRNAワクチンの開発でした。このワクチンは迅速に開発されただけでなく、迅速に試験も行われ、当時「リアルワールドスタディ」と呼ばれていたものに基づいて、COVID-19による死亡に対して非常に効果的であると主張されました。死亡率をエンドポイントとしたランダム化試験は実施されていませんでした。

今では周知の通り、この新しい遺伝子治療は極めて効果的とは程遠いものでした。「リアルワールドスタディ」はバイアスにまみれた観察コホートであり、効果は一時的で、せいぜい平凡なものでした。仮にこれらの注射によって多くの命が救われたとしても、それは仮説モデルにおける救命に過ぎません。 死亡統計には記載されていない.

4年経った今も、私たちは分散性脂質ナノ粒子(mRNAキャリア)、様々な組織における自己産生毒性スパイクタンパク質および異常タンパク質、反復注射後のIgGXNUMX抗体レベルの上昇、外来DNA断片のゲノムへの統合による長期的な罹患率および死亡率への影響を研究し続けています。

今日は、 最初の研究 初回接種後に新型コロナウイルスによる死亡に対する有効性が84%、72%、62%、または44%と報告されたワクチンを接種し、いくつかの教訓を学びましょう。

この論文はイスラエル最大の医療機関のデータを基にしており、ワクチン接種キャンペーン開​​始からわずか2021か月後のXNUMX年XNUMX月にオンラインで提出、公開された。

最初のレッスンジャーナル名、著者名、そして「査読済み」という表現は常に無視すべきです。いずれも結果の妥当性を示すものではありません。観察研究におけるバイアスの検出と除去は難しく、当時はその重要性を理解していた研究者はほとんどいませんでした。 健康なワクチン接種者現象 (交絡バイアスの一種)と死因の差別的誤分類(交絡バイアスの一種) 情報偏向)。ワクチン接種状況別の非コロナ関連の死亡に関するデータが徐々に公開され、当時の死亡証明書と関連する病院の記録が検討されたおかげで、今日では疫学者の間ではどちらも常識となっている。

2回目のレッスン最大約44ヶ月の追跡期間において、死亡率に対する有効性の推定値が95%(36%信頼区間の下限値:-84%)から95%(100%信頼区間の上限値:XNUMX%)の範囲にある研究を決して信用してはいけません。この推論は分析上の判断に過度に左右され、その典型的な理由はデータの不足です。

出典: Dagan et al. N Engl J Med 2021; 384:1412–1423

大規模コホート(約41万組のマッチングペア)では、新型コロナウイルス感染症による死亡はわずか600,000件、別の解析では59件しか報告されていませんでした。そして、後ほど説明するように、その多くは新型コロナウイルス感染症による死亡ではありませんでした。他のエンドポイントが共通していたことは重要ではありません。いかなるエンドポイントも死亡の代わりになるものではありません。

著者らがこれほど少数の死者数に基づいて効果を推定し、数十億人の公衆衛生政策に影響を与えたことに、おそらく驚かれることでしょう。これは新型コロナウイルス感染症のパンデミック以前も、そして今日でも前例のないことです。しかし、当時の状況を踏まえて著者らの考え方を理解する必要があります。優秀な研究者や主流メディアは、パンデミックの重大性と新しいワクチンの効果の両方を誇張するようなものに非常に偏っていました。乏しいデータから好ましい結果を発表することは容認されていたのです。

3番目のレッスン数字、モデル、表、グラフ、補足資料、そして高度な分析結果に圧倒された時は、簡単な計算で何がわかるかを確認してみてください。「粗雑な」分析が誤解を招く可能性がないとは言いませんが、時には十分な情報が得られることもあります。次に、死亡率データの簡単な分析を行います。

まず、因果推論は仮定に基づいているということを改めてお断りしておきます。仮定の中には些細なもの(例えば、データファイルの整合性)もあれば、より複雑なものもあります。ここで問題となるのは、合理的な仮定の下で、データは死亡に対する44%から84%の有効性ではなく、ほぼゼロという有効性を示すものと整合するのでしょうか?

答えは「はい」です。

私は2つの仮定を立てます:

1. ワクチン接種後14週間以内であれば、新型コロナウイルスによる死亡は防げなかったはずなので、XNUMX日目より前の最初の接種で観察された利益はすべてバイアスによって完全に説明できる。

2. 最初の XNUMX 週間に作用したバイアスは、その後の追跡調査でも引き続き作用しました。

著者らは最初の仮定を受け入れ、主要解析における有効性の推定では最初の13日間の追跡調査を除外した。彼らは次のように記している。

「免疫が徐々に構築されていく最初の接種直後の期間は、リスク比が1に近づくと予想されるため、主要な分析では除外されました。」

新型コロナウイルス感染症の累積死亡率のグラフが2つ提示されました。1つは本文(左)、もう1つは補足資料(右)に掲載されています。各グラフの下には、連続する3週間ごとの死亡リスク比を計算しました。

最初の区間を除けば、ワクチンの有効性(リスク比を44から引いた値)は76%から44%の範囲となり、著者らが報告した推定値の範囲(84%からXNUMX%)とほぼ一致する。この場合、スパースデータの単純な分析は、高度な分析とほぼ一致しており、十分な結果であった。

しかし、著者らとは異なり、私は最初の2週間のデータを「ワクチン未接種者における一時的な感染者数の増加」として片付けることはしませんでした。これは単なる希望的観測に過ぎませんでした。むしろ、当時作用していたバイアスが奇跡的に消え去ることはないだろうと仮定しました。

いずれにせよ、それらの総合的な影響の大きさは、バイアス係数、つまり最初の1週間で期待されるゼロ効果(リスク比=3)を回復​​する乗数によって推定できる。バイアス係数は2.3(左の表)またはXNUMX(右の表)であった。

ご覧のとおり、今後0.72週間の期間におけるリスク比の推定値にバイアス係数補正を適用すると、1回接種プロトコル開始による疑似ベネフィットが排除されます。ほぼゼロのパラメータを中心とする典型的なランダムな分布が見られます:1.2、1.3、3、0.48。そして、著者らの推定値をバイアス係数0.84で補正すると、分布は次のようになります:1.1、1.7、XNUMX、XNUMX。

どのような偏見が原因だったのでしょうか。また、その偏見が永続的に存在していたと推測できる証拠は何でしょうか。

少なくとも 2 つありました。死因の誤分類と健康なワクチン接種者現象です。

大まかに言えば、誤分類とは、新型コロナウイルス感染症による死亡者の一部が誤って非新型コロナウイルス感染症による死亡者に分類され、また、新型コロナウイルス感染症以外の死亡者の一部が誤って新型コロナウイルス感染症による死亡者に分類されることを意味します。ここでは、後者のケースに焦点を当てます。後者の方がはるかに一般的でした。

当時、死因をCOVID-19とするのは当然のことであり、正しくても間違っていても、経済的にも利益をもたらしました。例えばイスラエルでは、ワクチン接種キャンペーン中に報告されたCOVID-19による死亡者の半数が 過剰死亡には寄与しなかったつまり、これらの人々はPCR検査で陽性反応が出たかどうかに関わらず亡くなっていたはずです。彼らはCOVID-19で亡くなったわけではなく、COVID-19ワクチンでは救えなかったのです。

したがって、研究対象となった20人の死亡者のうち約41人(30人のうち59人)は、新型コロナウイルス感染症によるものではないということになります。もしそうだとすれば、この研究は、新型コロナウイルス感染症による死亡に対する効果の推定と同じくらい、バイアス(新型コロナウイルス感染症以外の死亡に対する疑似効果)の大きさを推定していることになります…。

報告された新型コロナウイルス感染症による死亡者の多くがウイルスが原因ではなかったことは、本研究における死亡までの期間の分布からも明らかです。PCR検査陽性から死亡までの期間の中央値はわずか11日(上図)で、症状発症後19~1日で検査が行われた場合でも、症状発症後の典型的な分布(下図)である中央値3日よりも短いものでした。つまり、実際の新型コロナウイルス感染症による死亡例で見られる分布と比較して、分布は左にシフトしていたのです。

なぜ変更されたのでしょうか?それは、多くの死亡例が他の原因によるものだったからです。これらの患者は、様々な理由で入院し、入院時に偶然PCR検査で陽性反応が出た人たちです。感染者の少なくとも50%は無症状であり、ワクチン接種キャンペーンが冬の新型コロナウイルス感染拡大の波と重なっていたことをご留意ください。

つまり、死因の誤分類の明確な証拠があるのですが、事態はさらに悪化しています。誤分類は差別的であり、「ワクチン接種状況に応じて」ということを意味します。

PCR検査が均一に適用されていなかったため、誤分類は差異を生じました。ワクチン接種を受けた人は、未接種者よりも検査を受ける可能性が低かったのですが、それには2つのもっともらしい理由があります。第一に、一部の医師やワクチン接種を受けた人が、COVID-19の症状を「反応原性」(ワクチン接種後にCOVID-19に似た症状)と考えたため、PCR検査が行われなかった可能性があります。第二に、そしてより重要なのは、遺伝子治療は非常に効果的であると想定されていたため、ワクチン接種を受けた人にPCR検査を行う必要性がなかったということです。さらに、そのような検査は公然と推奨されていませんでした。

感染状況の差異による誤分類は、死亡を含む他のエンドポイントにも引き継がれました。当時の新型コロナウイルス感染症による死亡者数は全体的に過剰に記録されていたにもかかわらず、ワクチン接種を受けた人の死亡は未接種者よりも記録される可能性が低かったのです。少し複雑な話ですが、検査バイアスの結果は明らかです。ワクチン接種を受けた人の新型コロナウイルス感染症による死亡率が低い、つまり偽りの有効性です。

研究における全死因死亡についてお尋ねですか?

著者らはデータを入手できたものの、報告されていませんでした。実際、当時のほとんどの論文では、COVID-19以外の死亡者数は一貫して隠蔽されてきました。COVID-19ワクチンの研究は、意識的か無意識的かを問わず、非常に偏っていました。信じ難いのは承知しています。

死因の差別的誤分類は、今日広く認識されているもう一つの強い偏見と組み合わされました。 健康なワクチン接種者現象ワクチン接種を受けた人は接種を受けていない人よりも健康であり、標準的な調整方法ではその偏りを完全に排除することはできなかった。

当時、多くの研究者は、この偏見は一時的な歪みだと一蹴した。病気の人は回復するまでワクチン接種を遅らせ、余命の短い人はワクチン接種を受けなかった。

もちろんそれは事実ですが、健康なワクチン接種者現象は広範囲かつ長期にわたります。様々な心理社会的理由から、インフルエンザや新型コロナウイルス感染症のワクチン接種を受けた人は、もともと健康状態が良好でした。その結果、新型コロナウイルス感染症で死亡する可能性は低かったのです。   新型コロナウイルス感染症以外の原因による死亡は、研究対象となった41件と59件の死亡例に含まれています。健康なワクチン接種者という現象と、差異のある誤分類を組み合わせれば、死亡への「影響」は容易に説明できます。どちらのバイアスも、13日間の追跡調査後も消えませんでした。

当時、誤分類についてはほとんど言及されていませんでしたが、測定されていない健康特性による交絡の可能性については、誰もが少なくとも口先だけで言及していました。そして、 他の情報源 誤解を招く推論の要素はいくつかありましたが、今日はこれについては触れません。この研究とその後の無数の「リアルワールド研究」において、バイアスの嵐が吹き荒れていました。実際、健康なワクチン接種者という現象だけでも、ワクチン接種が効果的であるという幻想を生み出すのに十分でした。 ワクチン   ブースター用量 虚弱な高齢者に。

そのうちのどれかが「リアルタイム」で暴露されたり疑われたりしたのだろうかと疑問に思いますか?

はい、 そうだったしかし、生物医学誌や主流メディアではそうではなかった。ノーベル賞が急遽授与されたこの革新的な遺伝子治療を批判しようとする人々は反ワクチン派と呼ばれた。注射の安全性を疑うことは、上から目線で「ワクチン躊躇」とレッテルを貼られた。世界のほとんどの人々は 洗脳された.

強力な力が生物医学科学の通常の流れを狂わせ、現在の状態に戻るまでには長い年月を要しました。おそらくこれが、今日皆さんにとって最も重要な教訓でしょう。「科学は確立されている」という言葉は常にフェイクニュースです。誰にも惑わされないでください。 検閲官 再び科学的な交流です。

今日の講義を、洞察力に富んだ次の言葉で締めくくりたいと思います。 カール·ポパー20 世紀の科学哲学者によるもので、括弧内は私の追加部分です。

「私たちの知識の源は多種多様ですが、 誰も権限を持っていない…我々の知識の究極的な源泉に関する哲学的理論が犯す根本的な誤りは、起源の問題と知識の起源の問題を十分に明確に区別していないことである(例えば、ハーバード大学のデータアナリストは次のように書いている)。 ニューイングランド·ジャーナル·オブ·メディスン] および妥当性に関する疑問 [彼らの研究は本当に死に対する防御を示したのだろうか「?」

から再版 M


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著者

  • Eyal Shahar

    Eyal Shahar 博士は、疫学および生物統計学における公衆衛生の名誉教授です。 彼の研究は、疫学と方法論に焦点を当てています。 近年、シャハール博士は、特に因果図とバイアスの分野で、研究方法論にも多大な貢献をしてきました。

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