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Covidワクチンは何千万人もの命を救った?

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Covidワクチンの導入は死亡率を減らしましたか?

A 最近のプレプリント、今では疑わしい医学雑誌で ランセット、2020年XNUMX月のCovidワクチンの導入により、実際に世界中で数千万人の死亡が防がれたと主張しています. 

もちろん、この主張は世界中の見出しになっています。

この論文は、インペリアル カレッジ オブ ロンドンのアズラ ガニが率いる研究グループによって提出されました。 これは、ワクチン イニシアチブ (GAVI) のためのグローバル アライアンス、ビル アンド メリンダ ゲイツ財団、ローズ トラスト、世界保健機関 (WHO) などから資金提供を受けています。 Ghani 博士は HSBC、GlaxoSmithKline、WHO のコンサルタントを務めており、他のインペリアル カレッジの同僚と同様に、XNUMX 年以上にわたり、ロックダウン/パニック、およびワクチンの推進を支持してきました。

その背景だけで、私はこの論文から何かに疑いを投げかけるのに十分です. でも、論文の中身は見たい。

まず、タイトルが明確に示すように、これは「数理モデリング」の研究でした。 科学的に言えば、数学的モデリング研究は「意見」の一部に相当します。 その理由は、結果を理解するためには、入力だけでなくアルゴリズムも理解する必要があるからです。 そして、2020 年以降明らかに見てきたように、数学的モデルは間違っている傾向にあります。 それらは単なるツールです。

では、この記事のどこが間違っているのでしょうか? 入力が悪いので、アルゴリズムを知る必要さえありません!

  1. 死亡率の予測

最も明白な特徴は、特に一般的な呼吸器ウイルスの場合、死亡率 (将来または過去) を予測することがほとんど不可能であることです。 いくつかの併存疾患を持つ特定の割合の高齢者 (75 歳以上) が、Covid などの呼吸器ウイルスに感染する可能性が高いと予測できますが、誰がいつ発生するかを予測することはできません。 最有力候補のように見える人が生き残るかもしれないし、より健康に見える人が死ぬかもしれない.

それでも、Covidによる死亡率の予測は、モデリングではなく実際のデータに基づいています. インペリアル カレッジから提示された数学的モデルは、常に大きく間違っています。 

がんなどのより確立された病気であっても、死亡率を予測するのは難しいことです. そのため、診断と治療の段階に基づいて生存率が推定されますが、これらは推定値に過ぎません。 いかなる状況においても、放射線治療を使用することで毎年 X 人の命を癌から救えると述べている医療専門家はいません。

また、人が履いている靴のスタイルや運転する車の種類に基づいて死亡率を予測するプログラムを作成することもできます。 たとえば、若い人は特定のスタイルのスニーカーを履きたがる傾向があり、若い人は新型コロナウイルスで死亡する可能性が最も低いため、そのタイプのスニーカーを履くことで命が救われると計算できます。

命を救うことは、ほとんどの場合、誤った議論です。

2. 他の要因を無視する 

  1. 自然免疫

2020 年 2019 月にワクチンが導入されるまでに、世界の非常に多くの人がすでに Covid を経験していました。 血清有病率の研究から、元のウイルスが少なくともXNUMX年半ばから循環していたことがわかっています。 また、自然免疫は、ワクチンによる短期間の免疫よりも強力であることが証明されていることもわかっています。 したがって、人口の非常に多くの割合が、すでに機能している優れた形の免疫、自然免疫を持っていました。

B. 病気の淘汰

2020 年 2020 月にワクチンが導入されるまでに、重篤な疾患や死亡の可能性が最も高い人々は、すでにこの疾患で亡くなっていました。 XNUMX年に感染して生き残った高齢者は、自然免疫が働いていました。 毎年の感染症の流行と同様に、最も感染しやすい人々が早期に死亡し、他の人々が続くという単純な理由で、死亡率が高い年が何年も続いた後、重症度が低くなる. 

C.人口の感受性 

上記の部分は、人口の死亡率の感受性の大きな勾配を完全に無視しています. 過去 XNUMX 年間、若者の感染による死亡率は非常に低くなっています。 数学的モデルは、すべての人口にわたって同じレベルの死亡率感受性を想定しています。 私たちが知っているこの仮定は誤りであり、彼らの「モデル」を完全に否定しています。

D. バリアントによる疾患重症度の軽減 

2020 年 XNUMX 月にワクチンが導入されるまでに、次の亜種が出現していました (「デルタ」)。 ウイルスの自然な進化過程は、致死率を下げる方向に向かっています。 これらは生き残るウイルスに傾向があるため、伝染性の増加は確かに可能です.

ワクチンは、Covidの元のウイルスに(部分的に)対処するようにのみ設計されており、ワクチンは方程式に入っていないという事実に加えて.

E. 治療の改善

2020 年 XNUMX 月にワクチンが導入されるまでに、世界中の医師は Covid の最も深刻な症例に対処する方法を学んでいました。 大多数の人々はまだ軽度の病気を経験しており、ほとんど危険にさらされていませんでしたが、より深刻なケースは、効果的な治療と換気などの危険な行動を避けることで対処できました.

3.データ使用量

  1. マーカーとしての過剰死亡率

モデルの仮定は、「超過死亡率」データはCovidと直接相関することしかできないというものですが、実際にはそれは間違った仮定です. 世界中で、Covid による死亡率は全体的な死亡率の中でわずかな役割しか果たしていません。 したがって、死亡率の解釈に影響を与える可能性のある他の多くの要因があります。  

しかし、なんらかの意味を持たせるためには、死亡率の統計を年齢層別と、Covid による死亡率が最も高い層別に分類する必要があります。 

  1. 信頼できないデータの使用 

現在、Covid自体に起因する実際の死亡者数は、真の原因よりもCovidを報告することを支持する基準と、決定基準としてのPCRの使用のために過大​​評価されていたことがわかっています. 人がCovidから完全に回復し、Covidとは無関係の何かに屈した可能性があることはわかっていますが、病歴に陽性のPCRがあったため、Covidによる死亡として記録されました.

データの水が非常に濁っていて、政治的影響が非常に大きかったため、実際にCovidに屈した人の本当の数を本当に理解することは決してないかもしれません. 残念なことに、過去 XNUMX 年半の行動について主張するために、信頼できない数字の乱用が今後も見られる可能性が高いことを意味します。

上記のようなレポートの誤謬を完全に理解するために、資格のある科学者である必要はないと思います。

私がこの記事のレビュアーだったら、コメントを付けて返送します。これはゴミ箱に捨ててください。 



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著者

  • ロジャー・クープス

    Roger W. Koops は博士号を取得しています。 カリフォルニア大学リバーサイド校で化学の学士号を、ウェスタン ワシントン大学で修士号と学士号を取得しています。 彼は、製薬およびバイオテクノロジー業界で 25 年以上働いていました。 2017 年に退職するまで、彼は 12 年間、品質保証/管理と規制順守に関連する問題に焦点を当てたコンサルタントとして過ごしました。 彼は、製薬技術と化学の分野でいくつかの論文を執筆または共同執筆しています。

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