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。

新型コロナウイルス感染症ワクチンの副作用が、過去のワクチンと比較してどの程度比例しているのかについては、特に疑問が残ります。島袋らは、「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」の序論で、「特定の有害事象と特定のワクチンに関する報告の割合を、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することができる」と説明しています。つまり、これは可能であり、また行うべきことですよね？

2021年、CDCはこれに関する監視と報告を行うことを約束したが、その約束は守られていない。彼らは比例報告比率（PRR）と呼ばれる指標を追跡することになっていた。エポックタイムズは、CDCがこの監視を実施しているかどうかについて、2022年に3度も説明を変えたことを明らかにした。「当初は、そのような分析は機関の管轄外であると述べ、次に、2021年から分析を開始したと述べ、さらに、2022年まで分析を開始しなかったと述べた」。

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のウェブサイトを検索しても、COVID-19ワクチンのPRRに関する数値は見つかりません。これは一体どういうことでしょうか？これは極めて重要な公衆衛生上の問題です。スティーブ・キルシュ氏は、CDCの過度に複雑な計算式を用いて数値を算出し、それでもなお安全性のシグナルが得られることを発見しましたが、CDCは沈黙を保っています。彼の計算結果は、彼のSubstackサイトで検証および反論のために公開されています。

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。 

以前で Brownstone Institute 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。

モロらは、2013年までの20年間のデータを調べ、合計2,149件の報告、つまり年間約100人の死亡を発見した。彼らは、これは100万回接種あたり1件の死亡報告に相当すると結論付けた。CDCは[MMWR 2021年10月13日]、2020年12月14日から2021年10月6日までの間に米国で4億300万回以上のCOVID-19ワクチンが投与され、その間にVAERSに8,638件の死亡報告があったことを明らかにした。これは、4万6000回接種あたり1件の死亡報告率に相当する。

また、これはCOVID-19ワクチンでは100万人あたり約21人の死亡に相当するのに対し、以前のワクチンでは100万人あたり1人の死亡であった。 2022年10月3日のMMWR（疾病率・死亡率週報）で引用された死亡率は、約38,000回の接種で1人の死亡、つまり100万回の接種で26人の死亡に上昇しており、この傾向は正しい方向に向かっていない。

CDCがVAERS死亡率データについて主張する根拠は、Dayらによる研究に基づいている。その研究では以下のことが明らかになった。

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ワクチンの報告率に関するさらなる証拠は、 VAERS報告に基づいたRosenblumらの論文から間接的に得ることができる。死亡率は本文には記載されていないが、2020年12月14日から2021年6月14日までの間に報告された死亡者数を示す表2から推測できる。100万回接種あたり、「死亡を含む重篤な報告」が90.4件、「死亡を除く重篤な報告」が75.4件であった。

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が使用している2つ目の監視システムは、「V-Safe」というスマートフォンアプリです。このデータもこれまで非公開でしたが、インフォームド・コンセント・アクション・ネットワーク（ICAN）が（長い闘いの末）裁判所の命令を得て入手し、公開しました。このアプリを使用した1000万人以上のユーザーのうち、120万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かったと報告し、130万人が仕事や学校を休んだと報告し、80万人（7.7%）が医療処置を必要としたと報告しました。もちろん、残念ながら亡くなった方々は、スマートフォンを通じてこのような報告をすることはなかったでしょう…。

それに比べて、オーストラリアの数字は、医療機関を受診した割合がはるかに低く、仕事や勉強、日常業務を欠席した割合がはるかに高いことを示しています（この場合、投与量別に分類するとファイザー社製ワクチン2回目で21%）。これは、根底にある文化的な違いを示しているのかもしれません。オーストラリア人はどんな言い訳でも仕事を休むのに使い、アメリカ人はどんな機会でも医者に駆け込むようです。この違いは、こうした統計がいかにデータ収集と処理の手順に依存しているかを確かに浮き彫りにしています。

これらの結果は高いように思われ、比較対象とするのは困難です。しかし、比較対象として、 A型・B型肝炎混合ワクチンの臨床試験では、330人の参加者のうち、グレード3の反応（つまり、通常の活動が妨げられる反応）を報告したのはわずか1人でした。3価インフルエンザワクチン（アジュバント添加ワクチンと非添加ワクチン）の臨床試験では、反応原性と安全性コホートの6,000人の参加者のうち、5.8%がグレード3の反応を経験しました。これは、V-Safe COVID-19のデータにおける11%を超える反応率とは対照的です。

3つ目の安全性監視システムは「ワクチン安全性データリンク」（VSD）と呼ばれ、CDCと複数の病院が連携して運営されています。Xuらによる研究では、これらの病院に入院したワクチン接種者では、ワクチン未接種者と比較して「COVID以外の原因による死亡率」が低いことが分かりました。これは「健康なワクチン接種者効果」によるものと考えられています。つまり、病気の人はワクチン接種を受けにくいということです。しかし、この研究結果は、ワクチン接種者全体と未接種者全体の死亡率を比較したものではありません。この点に関するVSDデータは公開されていません。

これに最も近いのは、KleinらによるVSDベースの研究で、急性散在性脳脊髄炎、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、横断性脊髄炎といった特定の有害事象について報告している。

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／心膜炎に関するエビデンスも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を示唆している。例えば、Le Vuらによるフランス全国データ（2021年5月～10月）を用いた研究では、以下のことが明らかになった。

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。 

米国病理学会が最初に発表した報告書など、これまでに公表された数少ない剖検報告から、ワクチン接種後の副反応による死亡例が存在することは分かっています。つまり、こうした死亡例は複数あることは明らかですが、具体的な数は不明です。これは容認できるものではなく、関係機関は調査を行うべきです。

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、公的機関が保有するデータについて、より一層の透明性を確保する必要がある。彼らは、データがワクチン接種への躊躇を高めることを恐れて、公開を渋る。しかし、リスクの高い集団においては、データが公開されることでむしろ躊躇が高まる可能性が高い。

光が差し込むように！