בחיפוש אחר אותות בטיחות - תן לאור להאיר פנימה

הרחק מהתקשורת המרכזית, המחלוקת נמשכת לגבי מאזן הסיכונים והיתרונות של חיסון קוביד אוניברסלי.

המצב האמיתי ימשיך להיות מוטל בספק כל עוד רשויות הבריאות ישמרו את המידע הרלוונטי קרוב לחזה במקום לפרסם אותו בגלוי לציבור.

זה מקשה על החיים של קובעי מדיניות שצריכים להסתמך על מתווכים בירוקרטיים שיתנו להם עצות, מה שמבחינה פוליטית קשה מאוד להתעלם מהם. אבל יועצים פוליטיים צריכים לבצע בדיקות משלהם על הנתונים הזמינים כדי שהאדונים שלהם יוכלו לתת דין וחשבון על ראשי הסוכנות. בואו ננסה לעשות זאת באמצעות כל מידע שנוכל למצוא ממערכות המעקב השונות בארה"ב.

קיים ספק מיוחד לגבי המידתיות של ההשפעות השליליות של חיסון COVID-19 בהשוואה לחיסונים קודמים. בהקדמה שלהם ל'ניטור בטיחות במערכת דיווח על אירועי חיסון (VAERS)' Shimabukuro et al. להסביר כי 'ניתן להשוות את שיעור הדיווחים הכוללים אירוע לוואי ספציפי וחיסון ספציפי לשיעור הדיווחים הכוללים את אותה אירוע לוואי וחיסונים אחרים'. אז, אפשר וצריך לעשות את זה, נכון?

בשנת 2021, ה-CDC התחייב לפקח ולדווח על כך, התחייבות שלא כובדה. הם היו אמורים לעקוב אחר אינדיקטור שנקרא יחס דיווח פרופורציונלי (PRR). ה אפוק טיימס הוכיחה שהסוכנות שינתה את שלה כַּתָבָה שלוש פעמים בשנת 2022 על האם היא עורכת את הניטור הזה: "בתחילה אמרו שניתוח כזה היה מחוץ לתחום של הסוכנות, ואז אמרו שהניתוח בוצע החל מ-2021, ואז אמרו שהניתוח לא התחיל עד 2022." 

התמונה מסובכת עוד יותר בשל העובדה שה-CDC משתמש במשוואה סטטיסטית מסובכת עד כדי קביעת מידתיות. במקום לחשב אם אירוע לוואי מסוים מדווח לעתים קרובות יותר מאשר עם חיסונים קודמים, ה-CDC מחשב האם שיעור תופעות לוואי ספציפי המדווח עבור חיסוני ה-COVID הוא שיעור גבוה יותר מסך תופעות הלוואי בהשוואה לחיסונים קודמים. 

במשוואה, a ו-c הם אירועי הלוואי הספציפיים, ו-b ו-d הם סך כל תופעות הלוואי: 

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

הבעיה כאן היא שאם אירוע לוואי מסוים (תמותה למשל) היה, נניח, גדול פי עשרה עם חיסוני ה-COVID, הנוסחה של ה-CDC לא הייתה מייצרת אות אם החיסונים ייצרו פי עשרה תופעות לוואי בסך הכל! זה מראה רק אם אירוע מסוים הוא שיעור גבוה יותר מהסך הכל ומתעלם אם הסכום גדול יותר מאשר עם חיסונים קודמים. שני הנתונים הגבוהים יותר יכולים להיות מונעים על ידי גורם חיצוני חיצוני, אבל זה יהיה ספקולטיבי.

בכל מקרה, חיפוש באתר CDC לא מגלה נתונים לגבי ה-PRR של חיסוני COVID-19. איך זה יכול להיות? זה עניין בעל חשיבות ציבורית חיונית. סטיב קירש חיבר את המספרים באמצעות הנוסחה המורכבת מדי של ה-CDC, ומגלה שאפילו זה יוצר אות בטיחות, אך ה-CDC שותק. שֶׁלוֹ עובד-out זמינים לבדיקה והפרכה באתר Substack שלו.

בדרך כלל קשה מאוד למצוא מידע על שיעורי הדיווח של חיסוני COVID-19 בהשוואה לחיסונים אחרים, וזה כשלעצמו מדהים ובלתי מקובל. אבל יש כמה רמזים בספרות שפורסמה שמהם קובעי מדיניות יכולים להסיק כמה. 

במכון בראונסטון הקודם מאמר שפורסם ב-28 באוקטובר 2021, הבחנתי:

חיפוש בנתונים של עשרים השנים שקדמו לשנת 2013, מורו וחב'. מצאו בסך הכל 2,149 דיווחים, בערך 100 מקרי מוות בשנה. הם הגיעו למסקנה שזה מייצג מוות מדווח אחד למיליון מנות. ה-CDC מצא [MMWR 13 באוקטובר 2021] שיותר מ-403 מיליון מנות של חיסוני COVID-19 ניתנו בארצות הברית מה-14 בדצמבר 2020 ועד ה-6 באוקטובר 2021, במהלכן קיבלו VAERS 8,638 דיווחים על מקרי מוות. זה מתורגם לשיעור של מוות מדווח אחד לכל 46,000 מנות

זה גם שווה בערך 21 מקרי מוות למיליון עבור חיסוני COVID-19 לעומת אחד למיליון עבור החיסונים הקודמים. התעריף המצוטט ב MMWR (דוח תחלואה ותמותה שבועי) ל-3 באוקטובר 2022 עלה ל-1 מוות עבור כ-38,000 מנות, או 26 מקרי מוות למיליון מנות. המגמה לא הולכת בכיוון הנכון. 

המקרה של ה-CDC על נתוני התמותה של VAERS נשען על א ללמוד מאת Day et al. שמצא כי: 

עבור כל חיסוני ה-COVID-19 גם יחד, שיעורי הדיווח שנצפו עבור אירועי מוות בארה"ב היו נמוכים בערך פי 10 משיעור התמותה הצפוי מכל הסיבות בתוך שבעה ימים מהחיסון ונמוכים בערך פי 36 משיעור התמותה הצפוי מכל הסיבות בתוך 42 יום של חיסון.

עם זאת, שיעורים אלה אינם ניתנים להשוואה, שכן שיעורי הרקע מבוססים על המספר הכולל של מקרי מוות מכל הסיבות, בעוד ש-VAERS היא מערכת דיווח פסיבית, שבה מספר מקרי המוות המדווחים תלוי ברופאים, אחיות ומטפלים אחרים הנוטלים יוזמה להגיש תלונה. לפיכך, זה יכול לייצג חלק בלתי ידוע של מקרי מוות הכוללים הקשורים לחיסון. המחברים מנסים לעקוף את הבעיה הזו על ידי הראו ששיעורי הדיווח היו גבוהים מהרגיל עבור חיסון שפעת שפעת משנת 2009 מושבתת H1N1, מה שמצביע על כך שהם עשויים להיות בדרך כלל גבוהים יותר במגיפה מתוקשרת היטב. 

אבל במגיפת COVID-19 היו לחצים קיצוניים לתמוך בקמפיין החיסונים האוניברסלי שלא היו נוכחים במגיפות קודמות. בכל מקרה, עובדה בעינה היא שדיי ואח'. משווים תמותה מוחלטת ברקע עם אחוז לא ידוע מהתמותה המתרחשת לאחר חיסון COVID-19. 

עדויות נוספות לשיעור הדיווח על חיסוני COVID-19 ניתן ללקט בעקיפין מא מאמר מאת רוזנבלום וחב', בהתבסס על דוחות VAERS. שיעורי התמותה אינם מצוינים בטקסט הסיפורי שלהם אך ניתן להסיק מטבלה 2, המציגה מקרי מוות שדווחו בין ה-14 בדצמבר 2020 ל-14 ביוני 2021. למיליון מנות, היו 90.4 'דיווחים רציניים, כולל מוות' למיליון ו 75.4 'דיווחים חמורים, למעט מוות'. 

מכאן נובע ששיעור הדיווח על מקרי מוות חייב להיות 15 למיליון, אשר ניתן להשוואה לנתוני ה-MMRW של 2021 שצוטטו לעיל, ושנוכל שוב לעמת את שיעור הדיווח ברקע של אחד למיליון. מדוע המחברים הנכבדים אינם מציינים את הנתון הזה במפורש?

לא ניתן להסיק מנתוני VAERS לגבי מספר מקרי המוות הקשורים לחיסון, אך הגידול העצום בדיווחים הוא נתונים תקפים בפני עצמו וצריך להסביר אותם בדחיפות.

מערכת מעקב שנייה המשמשת CDC היא אפליקציית הטלפון 'V-Safe'. גם נתונים אלו הוסתרו מהעין אך הושגו בצו בית משפט (לאחר מאבק ממושך) על ידי רשת פעולות הסכמה מדעת (ICAN) והפך זמין לציבור. מתוך יותר מ-10 מיליון אנשים שהשתמשו באפליקציה, 1.2 מיליון דיווחו שהם אינם מסוגלים לבצע פעילויות יומיומיות רגילות לאחר החיסון, 1.3 מיליון החמיצו עבודה או בית ספר ו-0.8 מיליון (7.7%) נזקקו לטיפול רפואי. כמובן, לא סביר שאנשים שמתו בצער דיווחו על כך דרך הטלפון שלהם... 

לשם השוואה, דמויות אוסטרליות להראות נתונים נמוכים בהרבה עבור טיפול רפואי וגבוהים בהרבה עבור חסרים בעבודה, לימודים או משימות שגרתיות, במקרה זה בחלוקה לפי מינון (21% עבור מינון 2 של פייזר). אולי זה מצביע על הבדלים תרבותיים בסיסיים - נראה שאנחנו האוסטרים ניקח כל תירוץ ליום חופש מהעבודה והאמריקאים ינצלו כל הזדמנות לרוץ לרופא! ההבדל בהחלט מדגיש עד כמה כל הנתונים הסטטיסטיים הללו תלויים בפרוטוקולי איסוף ועיבוד נתונים.

תוצאות אלו נראות גבוהות וקשה למבחן אותן. אבל לשם השוואה, מתוך 330 משתתפים בא מִשׁפָּט מחיסון משולב נגד צהבת A/B, רק אחד מהם דיווח על תגובה בדרגה 3 (כלומר מניעת פעילות תקינה). ב מִשׁפָּט מתוך חיסוני שפעת משולשת (Adjuvanted לעומת non adjuvanted), מתוך 6,000 משתתפים בקוהורט הריאקטוגניות והבטיחות, 5.8% חוו תגובה בדרגה 3. זה מנוגד ליותר מ-11% בנתוני ה-V-Safe COVID-19.

קיימת מערכת שלישית לניטור בטיחות בשם 'Vaccine Safety Datalink' (VSD), שהיא שיתוף פעולה בין ה-CDC ומספר בתי חולים. אחד ללמוד מאת Xu et al. מצא כי התמותה שאינה מ-COVID הייתה נמוכה יותר בקרב אנשים מחוסנים שאושפזו לאותם בתי חולים בהשוואה לבלתי מחוסנים. הוצע כי הדבר נגרם על ידי 'אפקט החיסון הבריא:' אנשים נוטים פחות להתחסן בזמן שהם חולים. זה לא אומר לנו דבר על שיעור התמותה באוכלוסיית המחוסנים באופן כללי בהשוואה לאוכלוסייה הלא מחוסנת. שום נתוני VSD לגבי זה לא פורסמו לציבור.

הכי קרוב שאני יכול למצוא לזה הוא מבוסס VSD ללמוד מאת קליין ואח'. של אירועי לוואי מסוימים, דלקת מוח מפוזרת חריפה, אנפילקסיס, דלקת מוח/מיאליטיס, תסמונת Guillain-Barré, טרומבוציטופניה חיסונית, מחלת קוואסאקי, נרקולפסיה, התקפים ומיאליטיס רוחבי. 

תוצאות הכותרות הראו שאלו לא היו גבוהות; עם זאת, זה מבוסס על השוואת שתי תקופות זמן שרירותיות לאחר החיסון (יום 1 עד יום 21 ויום 22 ליום 42), לא השוואה בין אנשים מחוסנים לאנשים לא מחוסנים. המחברים אכן מכירים בכך שעם דלקת שריר הלב/פריקרדיטיס, "המקרים התקבצו באופן משמעותי בתוך 0 עד 5 ימים לאחר החיסון." זה בוודאי אות אבל לא מודגש.

הם גם ערכו למעשה 'ניתוח משלים' שהשוו בין קבוצות מחוסנות ובלתי מחוסנות, שגם תוצאותיו מודגשות. זה הראה שהסיכון היחסי לדלקת שריר הלב/פריקרדיטיס לכל 1 שנות אדם היה 000 בימים 000 עד 9.83 לאחר החיסון, המקביל ל-0 מקרים נוספים למיליון מנות. "לאחר מנה 7, הערכות RR היו גבוהות יותר עבור חיסוני BNT6.3b2 ו-mRNA-162 כאחד." 

אז הסיכון היחסי היה גבוה כמעט פי עשרה בשבוע הראשון, ועדיין גבוה יותר עבור מינון 2. מדוע זה לא מוזכר בתקציר? הרציונל הוא שקבוצות ההשוואה לניתוח הראשוני בין פרקי הזמן של 3 שבועות היו בסבירות גבוהה יותר להיות דומות, אבל זה היפותטי, והסיכון המוגבר במשך שבוע אחד הוא כל כך גבוה עד שלא סביר שיהיה חסר משמעות. 

העדויות האחרות של שריר הלב/פריקרדיטיס בספרות תואמות את זה ומצביעות גם על כך שיש לחלק את התוצאות לפי קבוצת גיל. לדוגמה, א ללמוד מאת Le Vu et al. מהנתונים הצרפתיים הארציים (מאי עד אוקטובר 2021) נמצאו:

אנו מבצעים מחקרי מקרה-ביקורת תואמים ומוצאים סיכונים מוגברים לדלקת שריר הלב ודלקת קרום הלב במהלך השבוע הראשון שלאחר החיסון, ובמיוחד לאחר המנה השנייה, עם יחסי סיכויים מותאמים של שריר הלב של 8.1 (רווח סמך של 95% [CI], 6.7 עד 9.9) עבור BNT162b2 ו-30 (95% CI, 21 עד 43) עבור החיסון mRNA-1273.

הקשרים הגדולים ביותר נצפים לדלקת שריר הלב לאחר חיסון mRNA-1273 באנשים בגילאי 18 עד 24 שנים. הערכות של מקרים עודפים המיוחסים לחיסון חושפות גם עומס ניכר של דלקת שריר הלב והפריקרדיטיס על פני קבוצות גיל אחרות וגם אצל גברים ונקבות.

הנושא המהותי עבור קובעי המדיניות מאז 2020 הוא כיצד להפחית את שיאי האשפוז וכיצד להפחית תמותה מכל סיבה. 

יש שפע של מסמכים המראים שהחיסונים מפחיתים את התמותה בקרב אנשים חיוביים ל-COVID-19, בהתבסס על פרוסות זמן מסוימות. אבל המשמעות של זה מוגבלת על ידי חוסר הוודאות לגבי מקרי מוות הנגרמים על ידי לעומת מקרי מוות עם COVID-19 והשונות של נתוני מגיפה לאורך זמן. 

כדי למנוע את אי הוודאות שנוצרת כתוצאה מסטנדרטים שונים של אבחנה וסיבות מוות, קובעי המדיניות צריכים להתמקד בתמותה מכל הסיבות. הבוחרים רוצים לדעת אם הסיכון שלהם למות גדל או מופחת לאחר ההתערבות - בדרך כלל לא אכפת להם אם הם מתים עם האבחנה הזו או אם האבחנה הזו מופיעה בתעודת הפטירה. 

אנו יודעים ש'תגובות לאחר החיסון' המובילות למוות אפשריות על סמך דיווחי הנתיחה המעטים שפורסמו, כגון זה פורסם במקור על ידי הקולג' לפתולוגים אמריקאים. אז, מספר מקרי המוות האלה הוא יותר מאחד, אבל אנחנו לא יודעים כמה יותר. זה לא מקובל, וסוכנויות צריכות לחקור.

יש גם מיעוט של מסמכים המראים שהחיסונים מפחיתים תמותה מכל סיבה, החל מהניסויים הקליניים האקראיים (RCTs) שהובילו לקבלת אישור לשימוש חירום. מקרי המוות חולקו באופן שווה יחסית בין קבוצות החיסונים לקבוצות הפלצבו. אפשר לטעון שהניסויים לא היו מספיק חזקים כדי לזהות הבדל (לא מספיק משתתפים), אבל זה עדיין משאיר אותנו עם המסקנה השלילית שהם לא קובעים שהחיסונים מפחיתים תמותה מכל סיבה, המטרה החשובה ביותר. מאז גם לא ניסויים תצפיתיים אחרים.

הכוח הכולל של עדויות המעקב, מיעוט הראיות לתמותה מכל הסיבות וההבדל בין תוצאות העוקבה מעמידים בספק אסטרטגיות חיסון ממשלתיות המבוססות על מודל 'יחיד מתאים לכולם'. 

מדיניות בבריאות הציבור צריכה להיעשות רק על בסיס העדויות הקיימות. העדויות הזמינות מצביעות על כך שהאסטרטגיה של חיסון אוניברסלי של כלל האוכלוסייה חשפה קבוצות מסוימות לסיכון מיותר, ושאסטרטגיה מבוססת סיכונים מובחנת הייתה מביאה לתוצאות טובות יותר. מדינות מסוימות נעות כעת באיחור לכיוון הזה לפחות עבור מאיצים.

ולבסוף, אנו זקוקים לשקיפות רבה יותר לגבי הנתונים שבידי סוכנויות ציבוריות. הם לא ששים לשחרר אותו כאשר הם חוששים שזה יגביר את היסוס החיסון. אבל הנתונים כנראה צריך להגביר את ההססנות בקבוצות בסיכון.

תן לאור לזרוח פנימה!