A 研究 "と題しCOVID-19 ワクチン接種の最初の年の世界的な影響: 数学的モデリング研究』に登場しました ランセット感染症 ジャーナル、23 年 2022 月 14 日。Covid-20 ジャブの展開により、19 万から XNUMX 万人近くの命が救われたと結論付けています。 この研究は、すぐに世界中で広く報道されるようになりました。 この ヒンズー教 (インド)、Mint型 （インド）、 この 保護者 （イギリス）、 CBSデトロイト （USA）など。したがって、研究の技術的妥当性を検討する価値があります。
ジャブ衝撃モデリング研究における欠陥のある仮定： モデリング研究には、必然的にさまざまな重要なパラメータが組み込まれます。 よく見ると、重要なパラメーターの多くが次の仮定に基づいていることがわかります。 既知の 文学では間違っている。 以下の表はこれをまとめたものです。
| 側面 | モデリング研究における仮定 | 批評、仮定のリアリティチェック |
| 自然感染後の免疫 | 「感染に由来する免疫の喪失.. 平均XNUMX年」（研究を参照 補足). | 自然感染後の免疫は 堅牢で長持ち; 感染に対する保護は非常に持続します より長いです ジャブよりも。 重篤な疾患からの保護の可能性が高い 生涯. |
| 以前の亜種にさらされた後の新しい亜種に対する免疫回避 | 「免疫回避 感染由来の免疫は、以前に感染した人口の 27% で発生します。」 | 調査 引用された この27％の数値は、誤って解釈されます。 コホート研究では、参加者の27％が抗体の減少とそれに続く増加を示しました。 これらの個人が再び影響を受けやすくなったという意味ではなく、これらの個人が再暴露され、 免疫システムが働いた まさにそれが想定されたとおりです。 |
| デルタバリアントの感染に対するワクチンの有効性 | アデノウイルス： 67％、mRNA: 88％(の表 1 を参照) 補足) | 効能 わな 6ヶ月で:アデノウイルス: 44％、mRNA: 63％このような効果の低下はモデル化されていません。 |
| 死亡率に対するワクチンの有効性 | アデノウイルス： 92％、mRNA: 93％(の表 1 を参照) 補足) | 死亡率に対する有効性は、以下を考慮して計算する必要があります。 すべての原因 死亡; プレプリント 研究 より控えめであることを示しています 73％ アデノ ウイルス ジャブ、および 負 の有効性 -3％ mRNAジャブ用; したがって、モデル化された数値は楽観的すぎて不正確です。 に対する保護 入院 死亡率も減少していることが知られており、これはモデル化されていません。 |
| 伝染に対するワクチンの有効性 | 「私たちは、ワクチン接種を受けたすべての個人が 50％の減少 ブレークスルー感染の感染力に。」 | 調査 引用された この50％の削減は、感染に対する有効性を明確に示しています 12週間後にゼロに近づく ジャブの; 他の 研究 また、前方への感染に対する有効性はほぼゼロであることも示されています。 したがって、モデル番号が間違っています。 |
上記の誤った仮定はすべて、ジャブの可能な影響を増幅する方向にあり、同時に自然感染後の免疫の役割を減少させます. したがって、モデリング研究は、Covid-19ジャブの展開によって救われた命を過大評価している可能性があります. 上記のパラメーターとは別に、以下で説明するように、さらに別の技術的な欠陥があります。
使用された Covid-19 感染モデルの巨大な失敗: 一般に、科学的研究の中で、数学的モデル化は現実世界の研究よりもはるかに重要度が低くなります。これは、モデル化は必然的に単純化する仮定を行う必要があるためです。
特に、Covid-19 モデリングは見事に失敗しました。 より具体的には、トランスミッション 19 年 2020 月下旬に提案された Covid-10 の場合、インペリアル カレッジ (英国) は、以下の表に示すように、40 ～ XNUMX 倍ずれています (データ ソース: ウェブサイト, スプレッドシート).
| 国 | 予測 | 現実世界のデータ | 機種別誤算要因 |
| Sweden | 緩和なしで80,000人の死亡 | 封鎖なしで最初の波で約6,000人が死亡 | 13回 |
| インド | 4.0 万人が「全人口の社会的距離を保つ」ことで死亡 5.9 万人が緩和なしで死亡 | 150,000年に2020万人が死亡、3か月の厳格な封鎖、6か月のさまざまなレベルの緩和 | 26-39回 |
現在のジャブ衝撃モデリング研究は、上記のCovid-19伝播モデリングと同じものを使用していることに注意することが重要です.これは、大きな要因で失敗したことが知られています. 以前の伝染モデルはCovid-19の拡散と死亡を大幅に過大評価していたため、伝染モデルを使用した現在のジャブの影響モデルが、ジャブの展開によって救われた命の数を大幅に過大評価していることは理にかなっています.
金銭的利害の対立： 上記の技術的な欠陥とは別に、ここには別の重要な側面があります。 の ランセット 出版物は、この作業の資金源には、WHO、Gavi、Bill & Melinda Gates Foundation が含まれていることを明確に述べています。 しかし、報道機関のほとんどは、この重要な情報を省略しています。 これは正直なジャーナリズムでは不適切であり、受け入れられません。
概要 結論として、ジャブが何人かの命を救った可能性はありますが、モデリング研究は同じことを大幅に過大評価している可能性があります. さらに、(a) 科学者が非常に多くの欠陥のあるモデリング研究に頼らなければならないこと、および (b) 報道機関が経済的利益相反について言及せずに同じことの不均衡な報道に頼らなければならないことは、あまりうまく話せません。救える命に大きな影響を与える可能性。 ジャブが命を救うことを立証する科学的証拠は、常に厳密な無作為対照試験でなければなりません.
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