現実とポップ サイエンスの間のギャップの拡大

COVID-19 ワクチン接種キャンペーンの成功に関する主流の説明と、経験的に検証可能な結果との間のギャップは拡大し続けています。

mRNAワクチンの初期臨床試験結果は「95％の有効性」を示したとして称賛され、NBCが引用した専門家はこれを「グランドスラム」と呼んだ。「年齢、性別、人種、併存疾患を問わず、これほどの有効性を示すワクチンは他に例がない」と（グレッグ）ポーランド博士は述べた。「こんなことは見たことがない」。

複数のmRNAワクチンに関する臨床試験のデータを統合して検出力を高めた場合でも、これらの試験では感染や死亡に対する有効性は示されなかった。しかし、各国政府は、あらゆる年齢層やリスクカテゴリーに対してワクチン接種を開始し、就労年齢層の広範囲にわたって接種を義務付けた。この病気において、就労年齢を過ぎた人々が圧倒的に最もリスクにさらされていたにもかかわらずである。

振り返ってみると、感染に対する 95% の保護はどのように見えるでしょうか? 

ハーバード大学、イェール大学、スタンフォード大学（世界で最も評価の高い大学トップ10のうち3校）の専門家による最近のプレプリントによると、わずか2年後の2022年11月9日までに、米国人口の94％が少なくとも1回は感染していたという。

つまり、95% の保護と想定されていたのに、94% の感染が発生したと報告されています。

大規模なワクチン接種キャンペーンは、ほぼ全人口が感染するのを完全に防ぐことができませんでした。 それでも、感染に対する保護は、最高レベルの医学的証拠であると考えられているランダム化比較臨床試験 (RCT) によって検証されたように見える XNUMX つの主張でした. どうすればいいの？

11月9日時点で（ OWiDデータエクスプローラーによると）、米国では80％の人がワクチンを1回または2回（69％）接種しており、接種率は非常に高かったものの、普遍的ではなかったことを念頭に置いておく必要がある。

また、ハーバード大学、イェール大学、スタンフォード大学の研究チームによる主張はモデリングに基づく推定値であり、モデリングは医学的エビデンスの階層において高レベルのエビデンスとはみなされないことを認識する必要がある。彼らのモデルはブラックボックスであり、その構築方法やモデルを支える主要なデータ仮定についての詳細は一切明らかにされていない。イオアニディスらによるCOVID-19モデリング全般に対する痛烈な批判も参照されたい。

私が「大戦略」と呼んでいるものの突然の形成は、効果的なワクチンが利用可能になるまでロックダウンを通じて暫定的な保護を提供することを目的としており、ほとんどがモデル化に基づいていました。 （想定される追加の人命損失を回避するため）。 そのようなモデリングに頼ることができない場合、大戦略 (実際には大規模でも戦略的でもなかった) は失敗に終わります。

幸いなことに、SARS-CoV-2感染の累積有病率を推定するための比較的確固たる根拠が存在する。CDCの全国的な商業検査機関によるサーベイランスシステムでは、2022年1月から2月までの期間における血清有病率が57.7%と推定されている。

2022年中に感染が加速し、「抗原検査の結果に基づく感染の推定は過小評価される可能性が高い」ことを考えると、人口の非常に高い割合が91.5月の初めまでに暴露された可能性が高い. さらに、同じレポートでは、2% の人々が SARS-CoV-XNUMX またはワクチンのいずれかに対する抗体を持っていると推定されています。 それ以上の利益はわずかなものになる可能性があります。

特に最大6か月間、COVID関連の死亡率に対する保護効果について、いくつかの観察研究である程度の支持があります. しかし、死因に関する選択的基準を回避するため、酸テストである全死因死亡率の減少に関する証拠はほとんどまたはまったくありません.

解決すべき問題は過剰死亡率であり、ワクチンの主な機能は特定の原因による死亡率だけでなく、あらゆる原因による死亡率を減少させることであるべきだ。鄭州大学の研究チームによるメタ分析では、特定されていない期間においてのみ、COVID関連の死亡に対して高いレベルの予防効果が示された。

ワクチン接種を受けていないグループと、最初のワクチン接種の時点からの同等のグループとの間の単純な比較が必要です。除外も、部分的にワクチン接種された人々を「ワクチン接種を受けていない」と分類することもありません。 私たちは、有意義な期間にわたって全体的な結果を見たいと思っています。 これらの研究のほとんどは、部分的かつ短期的な効果のみを示しています。

インディアナ州でTuらが行った最近の研究では、ワクチン未接種だが感染した人とワクチン接種済みの人の死亡率を比較し、ワクチン接種者の方が37％低いという結果が出ている。

これは綿密に設計された研究ですが、細かい部分に注意する必要があります。「感染した参加者がワクチン接種を受けた場合、またはワクチン接種を受けた人が感染した場合、マッチングされたペアは打ち切りとされた」とあります。つまり、ワクチン接種を受けた人がその後感染して死亡した場合、そのケースは分析から除外されたということでしょうか？メドスケープに寄稿したペリー・ウィルソン氏は、「これはワクチン接種に有利な結果をもたらすのではないかと懸念している」と述べています。

Chemaitellyらは、「重症、重篤、または致死的なCOVID-19再感染に対する初回感染の有効性は、初回感染または再感染の変異型に関わらず97.3%（95%信頼区間：94.9～98.6%）であり、効果の減弱は認められなかった」と結論付けている。これは、カタールの全人口を対象とした国家データベースに基づくコホート研究によるものである。つまり、過去の感染は将来の感染に対する最良の防御策であり、ほぼすべての人が過去に感染経験があるということだ。

観察研究は、外部要因の影響を受けやすいため、証拠に基づく医学階層で RCT よりも下位にランク付けされます。 包含、除外、およびタイミングの選択が異なると、異なる結果が生じる可能性があります。 研究グループは、感度分析をより頻繁に実施して、主要なパラメーターのそれぞれを変更すると結果がどのように変化するかを調べる必要があります。 調査結果はすべてのシナリオで確実ですか? 

ワクチンの有効性を示す研究は、XNUMX 年間のワクチン接種キャンペーン全体に対する内部的妥当性はあるかもしれませんが、外部的妥当性はありません。 これが感染に対する保護を主張する研究の場合である場合、死に対する保護を主張する研究にも同様に当てはまる可能性があります。それらには同じ制限があり、全体的な結果を等しく決定することができないからです. 一部の死亡例を数か月延期するだけでは十分ではありません。

こうした測定の異常を示すもう一つの例として、前回の記事で、米国のV-Safeデータによると、ワクチン接種後に医療機関を受診した人は7.7%だったのに対し、オーストラリアでは1%未満だったことを指摘しました。しかし、詳細を読んでみると、AusVaxSafetyのデータはワクチン接種後3日目に送付されたアンケートに基づいているのに対し、V-Safeのチェックインは最終接種後12ヶ月間実施されていることが分かりました。つまり、オーストラリアの積極的監視データは非常に短期的なものです。米国のシステムはより徹底していますが、訴訟後の裁判所命令によってのみデータが公開されたため、透明性に欠けていました。

研究者は、彼らまたは政府機関が測定または公開することを選択したデータを分析しますが、これは非常に選択的であり、実際に誤解を招く可能性があります。 短期的な結果は、実際には起こらない長期的な結果を予測するために推定されます。 この調査では、スナップショットしか得られません。マクロの視点ではなく、ミクロの視点です。

人々はワクチン接種によって感染を防げると期待している。しかし、最近の研究では、ワクチン接種を受けた人の方が実際には感染しやすいことが示されている。例えば、シェスタらによるクリーブランド・クリニックの研究が挙げられる。実際、クリーブランド・クリニックの研究では、ワクチン接種回数が増えるにつれて感染者数が徐々に増加するという用量反応関係が示されており、著者らは同様の結果を示した他の2つの研究についても論じている。彼らは、自らが「予想外」と表現するこの研究結果を公表したことで称賛に値する。

しかし、公衆衛生庁（PHE）のワクチン監視報告書に注目していた私たちにとっては、これらの結果は意外なものではなかったでしょう。同報告書では、ワクチン接種を受けた人の感染率がワクチン未接種者よりも高いことが示されていました（例えば、2022年3月31日に発表された第13週の報告書の表14を参照）。PHEは、都合の悪いデータに私たちが気づかないように、これらのデータをグレー表示にしていました。その後継機関である保健安全保障庁（HSA）は、報告書自体を廃止することでこの問題を解決しました。

その以前の投稿で、ヨーロッパの死亡率曲線は過去 XNUMX 年間のワクチン接種でより平坦になっていることを指摘しました。 しかし、どのくらいの期間延期されますか？ また、感染とワクチン接種の相対的な寄与は何ですか? 誰も知らない。 

ワクチン接種によって何百万人もの命が救われたという大げさな主張は、ワクチン接種キャンペーンがなければさらに多くの死亡者が発生していたであろうという仮説的な反事実シナリオを回避することに基づいているため、反証することはできません。 しかし、これらの死は、コンピュータ モデリングの仮想世界でのみ発生する可能性があり、短時間しか回避できない可能性があります。 ポリシーは、事実情報と全体像に基づいている必要があります。

政府のプログラムは、特に公衆衛生と個人の権利に影響を与える場合、厳密に評価する必要があります。 目的は明確でなければなりませんが、この場合、目的は曖昧で絶えず変化していました。 また、結果データは単純である必要がありますが、この場合、小さなサンプルの複雑で可変的な統計処理に依存しています。

政策立案者や政治家は、不確かなデータに基づいて大きな声を上げてきました。 彼らは、パンデミックが政策設定によって大幅に緩和されており、長期化していないことを確実に知る必要があります.

政府の戦略の主な目標は超過死亡率を防ぐことだったはずですが、超過死亡率は 2022 年まで高いままで、ピークは 23% 強 (英国) と 10% 強 (米国) でした (OWiD を再度参照)。 過去 XNUMX ～ XNUMX 年間で超過死亡率が全体的に減少したという確固たる証拠はありません。

人口がすでに同等の免疫を持っており、ワクチン接種が感染のリスク（および悪影響）を高め、他の利点が不確実である場合、大規模なワクチン接種キャンペーンを継続することはどのように正当化されるのでしょうか? 

WHO、政府機関、科学者は、COVID-2020 ワクチン接種が「パンデミックを終わらせる」ことができるという希望に向かって進化した「パンデミックを制御する」という宣言された目標で 19 年に開始しました。 そうではありませんでした。

彼らはすぐに、ワクチン接種が感染や伝播を完全に防ぐものではないことを認めざるを得なかったが、感染に対しては「実質的に有効」であると主張した。

それでも、誰もが感染し、場合によっては何度も感染しました。 

失敗は勝利として紡がれていますが、それは誤った情報の勝利ですか? 大いなる錯覚ですか？