安全信号を求めて - 光を輝かせましょう

主流メディアから離れて、普遍的なCovidワクチン接種のリスクと利点のバランスについての論争が続いています.

保健当局が関連情報を公に公開せず、秘密にしている限り、真の状態は疑わしいままです。

これは、官僚的な仲介者に助言を与えることに頼らなければならない政策立案者の生活を困難にし、政治的に無視することは非常に困難です。 しかし、政治顧問は、利用可能なデータを独自にチェックして、上司が政府機関の責任者に責任を負わせることができるようにする必要があります。 さまざまな米国の監視システムから得られるデータを使用して、これを試してみましょう。

以前のワクチンと比較した COVID-19 ワクチンの副作用の比例性については、特に疑問があります。 彼らの紹介で 'ワクチン有害事象報告システム（VAERS）における安全性モニタリング 島袋 他「特定の有害事象と特定のワクチンに関する報告の割合は、同じ有害事象と他のワクチンに関する報告の割合と比較できる」と説明しています。 それで、これはできるし、すべきですよね？

2021 年、CDC はこれを監視して報告することを約束しましたが、この約束は守られていません。 彼らは、比例報告率（PRR）と呼ばれる指標を追跡することになっていました。 の 大紀元 代理店が変更したことを示しました ストーリー 2022 年に 2021 回、この監視を行っているかどうかについて、「最初は、そのような分析は当局の権限外であると述べ、その後、分析は 2022 年に開始されたと述べ、その後、分析は XNUMX 年まで開始されなかったと述べた。」 

CDC が非常に複雑に見える統計方程式を使用して比例性を決定しているという事実によって、状況はさらに複雑になります。 特定の有害事象が以前のワクチンよりも頻繁に報告されているかどうかを計算する代わりに、CDC は、COVID ワクチンについて報告された特定の有害事象率が以前のワクチンと比較して全有害事象の割合が高いかどうかを計算します。 

式で、a と c は特定の有害事象であり、b と d は有害事象の合計です。 

PRR = [a/(a+b)]
[c/(c+d)]

ここでの問題は、特定の有害事象 (たとえば死亡率) が、たとえば COVID ワクチンで XNUMX 倍大きかった場合、ワクチンが全体で XNUMX 倍の有害作用を生成した場合、CDC の式はシグナルを生成しないということです! 特定のイベントが全体に占める割合が高いかどうかのみを示し、合計が以前のワクチンよりも多いかどうかは無視しています。 両方の高い数値は、無関係な外部要因によって引き起こされる可能性がありますが、それは投機的です.

いずれにせよ、CDC サイトを検索しても、COVID-19 ワクチンの PRR に関する数値は明らかになりません。 どうすればいいの？ それは極めて重要な公共の問題です。 Steve Kirsch は、CDC の過度に複雑な数式を使用して数値を計算し、これでも安全信号が生成されることを発見しましたが、CDC は沈黙を守っています。 彼の ワークアウト 彼の Substack サイトで精査と反論が可能です。

他のワクチンと比較した COVID-19 ワクチンの報告率に関する情報は、一般的に見つけるのが非常に難しく、それ自体が驚くべきことであり、受け入れられません。 しかし、出版された文献には、政策立案者が推測できるいくつかの手がかりがあります。 

以前のブラウンストーン研究所で 記事 28 年 2021 月 XNUMX 日に公開された、私は次のことを観察しました。

2013年までのXNUMX年間のデータを検索すると、 モロら。 合計 2,149 件の報告があり、年間約 100 人の死亡者が見つかりました。 彼らは、これは 13 万回の投与で 2021 人の死亡が報告されていることを表していると結論付けました。 CDC は [MMWR 403 年 19 月 14 日]、2020 年 6 月 2021 日から 8,638 年 46,000 月 XNUMX 日までに米国で XNUMX 億 XNUMX 万回以上の COVID-XNUMX ワクチンが投与されたことを発見しました。その間、VAERS は XNUMX 件の死亡報告を受け取りました。 これは、XNUMX回の投与ごとに報告されたXNUMX人の死亡率に変換されます

また、以前のワクチンでは 21 万人あたり 19 人であるのに対し、COVID-XNUMX ワクチンでは XNUMX 万人あたり約 XNUMX 人の死亡者に相当します。 に記載されているレート MMWR 3 年 2022 月 1 日の (Morbidity and Mortality Weekly Report) は、約 38,000 回の投与で 26 人の死亡、または XNUMX 万回の投与で XNUMX 人の死亡に増加しています。傾向は正しい方向には進んでいません。 

VAERSの死亡率データに関するCDCの主張は、 研究 日らによって。 次のことがわかりました。 

すべての COVID-19 ワクチンを合わせた場合、米国で観察された死亡イベントの報告率は、ワクチン接種後 10 日以内の予想全死因死亡率の約 36 分の 42 であり、XNUMX 日以内の予想全死因死亡率の約 XNUMX 分の XNUMX でした。予防接種の。

ただし、バックグラウンド率はすべての原因による死亡の総数に基づいているため、これらの率は計り知れませんが、VAERSは受動的な報告システムであり、報告された死亡数は医師、看護師、その他の介護者が率先して対応することに依存しています。報告。 したがって、それはワクチン関連の総死亡数の未知の割合を表す可能性があります。 著者らは、2009 年の H1N1 不活化パンデミック インフルエンザ ワクチンの報告率が通常よりも高かったことを示すことで、この問題を回避しようとしています。 

しかし、COVID-19 のパンデミックでは、以前のパンデミックにはなかった、普遍的なワクチン接種キャンペーンをサポートするという極度の圧力がありました。 いずれにせよ、そのDayらの事実は残っています。 COVID-19ワクチン接種後に発生する未知の死亡率と決定的な総バックグラウンド死亡率を比較しています。 

COVID-19 ワクチンの報告率のさらなる証拠は、 紙 Rosenblum らによる、VAERS の報告に基づく。 死亡率は説明テキストには記載されていませんが、2 年 14 月 2020 日から 14 年 2021 月 90.4 日の間に報告された死亡を示す表 75.4 から推測できます。 XNUMX 「死亡を除く重大な報告」。 

したがって、死亡率の報告率は 15 万人あたり 2021 人であったに違いありません。これは、上記で引用した XNUMX 年の MMRW の数値に匹敵し、XNUMX 万人あたり XNUMX 人の背景報告率とは対照的です。 著名な著者がこの数字を明確に述べていないのはなぜですか?

ワクチン接種に関連した死亡者数について VAERS のデータから結論を引き出すことはできませんが、報告数の大幅な増加はそれ自体有効なデータであり、早急に説明する必要があります。

CDC が使用する XNUMX つ目の監視システムは、「V-Safe」電話アプリです。 このデータも見えないように隠されていましたが、（長い闘争の後）裁判所の命令により、 インフォームドコンセントアクションネットワーク (ICAN) で公開されています。 このアプリを使用した 10 万人以上の個人のうち、1.2 万人がワクチン接種後に通常の日常生活を送ることができなくなったと報告し、1.3 万人が仕事や学校を休み、0.8 万人 (7.7%) が治療を必要とした. もちろん、悲しいことに亡くなった個人は、電話でこれを報告した可能性は低いです. 

比較すると、 オーストラリアの人物 医師の診察の数値ははるかに低く、仕事、勉強、または日常業務の欠落の数値ははるかに高く、この場合は線量別に分類されています（ファイザーの線量 21 では 2%）。 おそらく、これは根底にある文化の違いを示しています。私たちオーストラリア人は仕事を休むための言い訳をし、アメリカ人はあらゆる機会を利用して医者に行くようです! この違いは、これらすべての統計がデータ収集および処理プロトコルにどれほど依存しているかを明確に示しています。

これらの結果は高いようで、ベンチマークするのは困難です。 しかし比較すると、330 人の参加者のうち トライアル A/B 型肝炎混合ワクチンの 3 つだけがグレード XNUMX の反応を報告しました (つまり、通常の活動を妨げます)。 で トライアル 反応原性および安全性コホートの 6,000 人の参加者のうち、5.8 価インフルエンザ ワクチン (アジュバントありとアジュバントなし) のうち、3% がグレード 11 の反応を経験しました。 これは、V-Safe COVID-19 データの XNUMX% 以上とは対照的です。

CDC と多くの病院との共同作業である「ワクチン安全性データリンク」(VSD) と呼ばれる XNUMX 番目の安全性監視システムがあります。 XNUMX 研究 徐らによって。 これらの病院に入院したワクチン接種を受けた人は、ワクチンを受けていない人と比較して、「非COVID死亡率」が低いことがわかりました。 これは、「健康なワクチン接種者効果」によって引き起こされることが示唆されました。病気の人は、ワクチン接種を受ける可能性が低くなります。 これは、ワクチン接種を受けていない人口と比較した、ワクチン接種された人口全体の死亡率について何も教えてくれません. これに関する VSD データは公開されていません。

これに最も近いのは、VSD ベースの 研究 クラインらによって。 特に有害事象としては、急性播種性脳脊髄炎、アナフィラキシー、脳炎・脊髄炎、ギラン・バレー症候群、免疫性血小板減少症、川崎病、ナルコレプシー、発作、横断性脊髄炎などがあります。 

見出しの結果は、これらが上昇していないことを示しました。 ただし、これはワクチン接種後の任意の 1 つの期間 (21 日目から 22 日目と 42 日目から 0 日目) の比較に基づいており、ワクチン接種を受けた個人とワクチンを受けていない個人を比較するものではありません。 著者らは、心筋炎/心膜炎では、「ワクチン接種後 5 ～ XNUMX 日以内に症例が有意に集中した」ことを認めています。 これは確かに信号ですが、強調されていません。

彼らは実際に、ワクチン接種群と非接種群を比較する「補足分析」も実施しましたが、その結果も強調されていません。 これは、1 000 000 人年あたりの心筋炎/心膜炎の相対リスクが、ワクチン接種後 9.83 ～ 0 日で 7 であることを示しており、6.3 万回の投与あたり 2 の追加症例に相当します。 「用量 162 の後、RR 推定値は BNT2b1273 ワクチンと mRNA-XNUMX ワクチンの両方でより高かった。」 

したがって、相対リスクは最初の 2 週間でほぼ 3 倍高く、用量 XNUMX ではさらに高い. なぜこれが要約で言及されていないのですか? 理論的根拠は、XNUMX 週間の期間の間の一次分析の比較グループが類似している可能性が高いということですが、これは仮説であり、XNUMX 週間のリスク上昇は非常に高く、重要ではない可能性は低いです。 

文献にある他の心筋炎/心膜炎の証拠はこれと一致しており、結果を年齢層別に分類する必要があることも示しています。 たとえば、 研究 Le Vuらによる。 全国的なフランスのデータ (2021 年 XNUMX 月から XNUMX 月) のうち、次のことがわかりました。

対応する症例対照研究を実施し、ワクチン接種後の最初の 8.1 週間、特に 95 回目の接種後に心筋炎と心膜炎のリスクが増加することを発見しました。調整後の心筋炎のオッズ比は 6.7 (9.9% 信頼区間 [CI]、162 ～ 2) です。 BNT30b95 では 21、mRNA-43 ワクチンでは 1273 (XNUMX% CI、XNUMX ～ XNUMX)。

最大の関連性は、1273 ～ 18 歳の人の mRNA-24 ワクチン接種後の心筋炎で観察されます。 ワクチン接種に起因する過剰な症例の推定は、他の年齢層および男性と女性の両方で、心筋炎と心膜炎の両方の実質的な負担を明らかにしています。

2020 年以降の政策立案者にとって重要な問題は、入院のピークをどのように減らし、全死因死亡率を減らすかでした。 

特定の時間の断片に基づいて、ワクチンが COVID-19 陽性者の死亡率を低下させることを示す論文が多数あります。 しかし、これの重要性は、COVID-19 による死亡とは対照的に、それによって引き起こされる死亡に関する不確実性と、時間の経過に伴うパンデミック データの変動性によって制限されます。 

異なる診断と死因基準によってもたらされる不確実性を回避するために、政策立案者は全死因死亡率に焦点を合わせる必要があります。 有権者は、介入後に死亡リスクが増加するか減少するかを知りたいと考えています。通常、この診断で死亡するかどうか、またはその診断が死亡診断書に記載されているかどうかは気にしません。 

死に至る「ワクチン接種後の反応」が可能であることは、公開されているいくつかの剖検報告に基づいてわかっています。 この1 アメリカ病理学者協会によって最初に出版されました。 したがって、これらの死亡者数は XNUMX 人ではありませんが、それ以上の数はわかりません。 これは受け入れられません。機関は調査する必要があります。

ワクチンが緊急使用許可を得るに至った無作為化臨床試験（RCT）から始めて、ワクチンが全死因死亡率を低下させることを示す論文も不足しています。 死亡者数は、ワクチン群とプラセボ群の間で比較的均等に分布していました。 おそらく、試験は違いを検出するのに十分な力を持っていませんでしたが（参加者が十分ではありませんでした）、ワクチンが最も重要な目的である全死因死亡率を低下させることを立証していないという否定的な結論が依然として残っています. それ以来、どちらも他の観察試験を行っていません。

サーベイランスの証拠の全体的な推力、すべての原因による死亡率の証拠の不足、およびコホートの結果の違いは、「万能」モデルに基づく政府のワクチン接種戦略に疑問を投げかけています. 

公衆衛生の政策は、利用可能な証拠に基づいてのみ作成されるべきです。 利用可能なエビデンスは、全人口の普遍的なワクチン接種の戦略が一部のグループを不必要なリスクにさらしたこと、および差別化されたリスクベースの戦略がより良い結果につながったことを示しています. 一部の国は、少なくともブースターに関しては、遅ればせながらこの方向に進んでいます。

そして最後に、公的機関が保持するデータについて、より透明性を高める必要があります。 彼らは、それがワクチン接種の躊躇を増加させることを恐れて、それをリリースすることに消極的です. でもデータは多分 すべき 危険にさらされているコホートの躊躇を増やします。

光が差し込むように！