Brownstone » Статьи Института Браунстоуна » Спасли ли вакцины от Covid десятки миллионов жизней?

Спасли ли вакцины от Covid десятки миллионов жизней?

ПОДЕЛИТЬСЯ | ПЕЧАТЬ | ЭЛ. АДРЕС

Снизило ли введение вакцины против Covid смертность?

A последний препринт, с теперь сомнительным Медицинским журналом Ланцет, утверждает, что введение вакцины против Covid в декабре 2020 года фактически предотвратило десятки миллионов смертей во всем мире. 

Конечно, заявления делают заголовки во всем мире.

Этот документ был представлен исследовательской группой во главе с Азрой Гани из Имперского колледжа Лондона. Его поддержали в финансировании Инициатива Глобального альянса по вакцинам (GAVI), Фонд Билла и Мелинды Гейтс, Rhodes Trust, Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) и другие. Доктор Гани выступает в качестве консультанта для HSBC, GlaxoSmithKline и ВОЗ и, как и другие ее коллеги из Имперского колледжа, уже более двух лет выступает за карантин/панику и вакцинацию.

Одного этого предыстории достаточно, чтобы я мог заподозрить что-либо из этой статьи. Но я хочу взглянуть на содержание бумаги.

Во-первых, как ясно указывает название, это было исследование «Математическое моделирование». С научной точки зрения, исследования по математическому моделированию представляют собой эквивалент «мнения». Причина в том, что для того, чтобы понять результат, вам нужно понимать не только входные данные, но и алгоритмы. И, как мы ясно видели с 2020 года, математические модели, как правило, НЕВЕРНЫ. Они всего лишь инструменты.

Итак, что не так с этой статьей? Мне даже не нужно знать алгоритмы, потому что входные данные плохие!

  1. Прогнозирование смертности

Наиболее яркой особенностью является то, что практически невозможно предсказать смертность (будущую или прошлую), особенно при распространенных респираторных вирусах. Мы можем предсказать, что определенный процент пожилых людей (старше 75 лет) с несколькими сопутствующими заболеваниями, вероятно, погибнет от респираторного вируса, такого как Covid, но мы не можем предсказать, кто и когда. Некоторые люди, которые кажутся первыми кандидатами на смерть, могут выжить, в то время как другие, которые кажутся более здоровыми, могут погибнуть.

Тем не менее, прогноз смертности от Covid основан на реальных данных, а не на моделировании. Математические модели, представленные Имперским колледжем, всегда были крайне НЕПРАВИЛЬНЫМИ. 

Даже в случае более известных заболеваний, таких как рак, прогнозирование смертности может быть сложной задачей. Вот почему оценки выживаемости даны в зависимости от стадии диагностики и лечения, но это всего лишь оценки. Ни при каких обстоятельствах ни один медицинский работник не заявляет, что с помощью лучевой терапии мы ежегодно спасаем X жизней от рака.

Я мог бы также написать программу, которая предсказывает смертность на основе того, какую обувь носит человек или какую машину он водит. Например, молодые люди могут быть более склонны носить кроссовки определенного стиля, и, поскольку у молодых людей меньше всего шансов умереть от Covid, я могу подсчитать, что ношение кроссовок такого типа спасает жизни.

Спасение жизней почти всегда ошибочный аргумент.

2. Игнорирование других факторов 

  1. Естественный иммунитет

К тому времени, когда в декабре 2020 года были введены вакцины, очень большой процент людей в мире уже пережил Covid. Из исследований серопревалентности мы знаем, что исходный вирус циркулировал по крайней мере с середины 2019 года. Мы также знаем, что естественный иммунитет оказался сильнее любого краткосрочного иммунитета, вызванного вакцинами. Таким образом, у очень большого процента населения уже работала высшая форма иммунитета — естественный иммунитет.

B. Выбраковка по болезни

К тому времени, когда в декабре 2020 года были введены вакцины, люди, наиболее восприимчивые к серьезным заболеваниям и смерти, уже умерли от этой болезни. Пожилые люди, которые заразились и выжили в 2020 году, теперь имели естественный иммунитет, работающий на них. Как и в случае любой ежегодной эпидемии инфекционных заболеваний, вы получаете годы высокой смертности, за которыми следуют годы меньшей серьезности просто потому, что наиболее восприимчивые люди умирают рано, в то время как другие продолжают жить. 

C. Восприимчивость населения 

Вышеупомянутая статья полностью игнорирует огромный градиент восприимчивости населения к смертности. У молодых людей смертность от инфекций в течение последних двух лет была очень низкой. Математические модели предполагают одинаковый уровень восприимчивости к смертности для всех групп населения. Мы знаем, что это предположение ошибочно и полностью опровергает любую из их «моделей».

D. Снижение тяжести заболевания с вариантами 

К тому времени, когда вакцины были представлены в декабре 2020 года, появлялись следующие варианты («Дельта»). Естественный эволюционный курс вирусов направлен в сторону меньшей летальности. Повышенная трансмиссивность, безусловно, возможна, поскольку они имеют тенденцию к выживанию вирусов.

Добавьте к этому тот факт, что вакцины были разработаны только для борьбы (причем частично) с исходным вирусом Covid, и вы получите вакцину, даже не входящую в уравнение.

E. Улучшения в лечении

К тому времени, когда вакцины были представлены в декабре 2020 года, врачи во всем мире научились бороться с самыми тяжелыми случаями Covid. Подавляющее большинство людей по-прежнему страдали легким заболеванием и не подвергались небольшой опасности, но с более серьезными случаями можно было справиться с помощью эффективных методов лечения и избегания опасных действий, таких как вентиляция легких.

3. Использование данных

  1. Избыточная смертность как маркер

Предположение модели состоит в том, что данные «избыточной смертности» могут напрямую коррелировать только с Covid, хотя на самом деле это неверное предположение. Во всем мире смертность от Covid играет лишь незначительную роль в общей смертности. Таким образом, есть много других факторов, которые могут повлиять на любую интерпретацию смертности.  

Но чтобы иметь какой-то смысл, нужно разбить статистику смертности по возрастным группам и тем, кто наиболее подвержен смертности от Covid. 

  1. Использование недостоверных данных 

Теперь мы знаем, что фактическое количество смертей, вызванных самим Covid, было завышено из-за критериев, которые отдавали предпочтение сообщениям о Covid, а не истинным причинам, а также использованию ПЦР в качестве определяющего критерия. Мы знаем, что человек мог полностью вылечиться от Ковида и умереть от чего-то, не связанного с Ковидом, но поскольку у него был положительный ПЦР в анамнезе, смерть от Ковида была зарегистрирована.

Возможно, мы никогда не поймем истинное количество людей, которые действительно скончались от Covid, потому что воды данных были настолько замутнены, а политическое влияние было очень сильным. Это очень жаль, потому что это означает, что мы, вероятно, продолжим видеть злоупотребление ненадежными цифрами, чтобы попытаться предъявить претензии о действиях за последние два с половиной года.

Я не думаю, что кто-то должен быть дипломированным ученым, чтобы полностью увидеть ошибки в отчете, процитированном выше.

Если бы я был рецензентом этой статьи, я бы отправил ее обратно с комментарием: выбросьте эту в мусорное ведро. 



Опубликовано под Creative Commons Attribution 4.0 Международная лицензия
Для перепечатки установите каноническую ссылку на оригинал. Институт Браунстоуна Статья и Автор.

Автор

  • Роджер Купс

    Роджер В. Купс имеет докторскую степень. Он получил степень бакалавра химии в Калифорнийском университете в Риверсайде, а также степень магистра и бакалавра в Университете Западного Вашингтона. Он проработал в фармацевтической и биотехнологической промышленности более 25 лет. До выхода на пенсию в 2017 году он проработал 12 лет консультантом, специализируясь на обеспечении/контроле качества и вопросах, связанных с соблюдением нормативных требований. Он является автором или соавтором нескольких статей в области фармацевтических технологий и химии.

    Посмотреть все сообщения

Пожертвовать сегодня

Ваша финансовая поддержка Института Браунстоуна идет на поддержку писателей, юристов, ученых, экономистов и других смелых людей, которые были профессионально очищены и перемещены во время потрясений нашего времени. Вы можете помочь узнать правду благодаря их текущей работе.

Подпишитесь на Brownstone для получения дополнительных новостей

Будьте в курсе с Институтом Браунстоуна