בראונסטון » מאמרים במכון בראונסטון » האם חיסוני קוביד הצילו עשרות מיליוני חיים?

האם חיסוני קוביד הצילו עשרות מיליוני חיים?

שתף | הדפס | אימייל

האם הכנסת חיסוני קוביד הפחיתה את התמותה?

A הדפסה מוקדמת לאחרונה, עם כתב העת הרפואי המפוקפק כעת אִזְמֵל, טוען כי הכנסת חיסון קוביד בדצמבר 2020 למעשה מנעה עשרות מיליוני מקרי מוות ברחבי העולם. 

כמובן שהטענות עולות לכותרות בכל העולם.

מאמר זה הוגש על ידי קבוצת המחקר בראשות אזרה גאני מהאימפריאל קולג' של לונדון. הוא נתמך במימון על ידי יוזמת הברית העולמית לחיסונים (GAVI), קרן ביל ומלינדה גייטס, Rhodes Trust, ארגון הבריאות העולמי (WHO) ואחרים. ד"ר גאני פועלת כיועצת עבור HSBC, GlaxoSmithKline ו-WHO וכמו עם עמיתיה האחרים של האימפריאל קולג', היא בעד נעילה/פרו-פאניקה ופרו-חיסון כבר יותר משנתיים.

הרקע הזה לבדו מספיק לי כדי להטיל חשד בכל דבר מהעיתון הזה. אבל, אני כן רוצה להסתכל על תוכן העיתון.

ראשית, כפי שהכותרת מעידה בבירור, זה היה מחקר "דוגמנות מתמטית". במונחים מדעיים, לימודי מודלים מתמטיים מייצגים את המקבילה ליצירת "דעה". הסיבה היא שכדי להבין את התוצאה, אתה צריך להבין לא רק את התשומות אלא גם את האלגוריתמים. וכפי שראינו בבירור מאז 2020, מודלים מתמטיים נוטים להיות שגויים. הם רק כלי עבודה.

אז מה רע במאמר הזה? אני אפילו לא צריך לדעת את האלגוריתמים כי הכניסות גרועות!

  1. חיזוי תמותה

התכונה הבולטת ביותר היא שכמעט בלתי אפשרי לחזות תמותה (עתיד או עבר), במיוחד עם וירוסים נשימתיים נפוצים. אנו יכולים לחזות שאחוז מסוים של קשישים (מעל גיל 75) עם מספר מחלות נלוות צפויים להיכנע לנגיף נשימתי כמו קוביד, אך איננו יכולים לחזות מי ומתי. אנשים מסוימים שנראים כמו מועמדים ראשיים לתמותה עשויים לשרוד בעוד שאחרים שנראים בריאים יותר עשויים להיכנע.

למרות זאת, חיזוי התמותה מקוביד התבסס על נתונים בפועל, לא על מודלים. המודלים המתמטיים שהוצגו מאימפריאל קולג' תמיד היו שגויים בפראות. 

אפילו עם מחלות מבוססות יותר כמו סרטן, חיזוי תמותה יכול להיות דבר מסובך. לכן ניתנות הערכות להישרדות על סמך שלב האבחון והטיפולים, אך הן רק הערכות. בשום מקרה אין איש מקצוע רפואי קובע כי באמצעות טיפול בקרינה אנו חוסכים מספר X של חיים מדי שנה מסרטן.

אני יכול גם לכתוב תוכנית שחוזה תמותה על סמך סגנון הנעל שאדם נועל או איזה סוג מכונית הוא נוהג. לדוגמה, אנשים צעירים יותר עשויים להיות נוטים יותר ללבוש סגנון מסוים של נעלי ספורט ומכיוון שאנשים צעירים יותר נוטים פחות למות מקוביד, אני יכול לחשב שלבישת נעלי ספורט מסוג זה מצילה חיים.

הצלת חיים היא כמעט תמיד טיעון שגוי.

2. התעלמות מגורמים אחרים 

  1. חסינות טבעית

בזמן שהחיסונים הוצגו בדצמבר 2020, אחוז גדול מאוד מהעולם כבר חווה את קוביד. אנו יודעים ממחקרי שכיחות סירו שהנגיף המקורי הסתובב לפחות מאמצע 2019. אנו גם יודעים שחסינות טבעית הוכחה כחזקה יותר מכל חסינות הנגרמת על ידי חיסון לטווח קצר. לפיכך, לאחוז גדול מאוד מהאוכלוסייה הייתה צורה מעולה של חסינות שכבר עבדה עבורם, Natural Immunity.

ב. חיתוך מחלות

בזמן הצגת החיסונים בדצמבר 2020, האנשים הרגישים ביותר למחלות קשות ולמוות כבר נכנעו למחלה. לקשישים שאכן נדבקו ושרדו במהלך 2020 הייתה חסינות טבעית שעבדה עבורם. כמו בכל מגיפת מחלות זיהומיות שנתית, אתה מקבל שנים של תמותה גבוהה ואחריה שנים של חומרה נמוכה יותר פשוט בגלל שהאנשים הרגישים ביותר נכנעים מוקדם בעוד שאחרים ממשיכים. 

ג. רגישות לאוכלוסיה 

הקטע שלעיל מתעלם לחלוטין מהשיפוע העצום ברגישות לתמותה באוכלוסייה. לאנשים צעירים יותר הייתה תמותה נמוכה מאוד מזיהומים במהלך השנתיים האחרונות. המודלים המתמטיים מניחים את אותה רמה של רגישות לתמותה בכל האוכלוסיות. ההנחה הזו שאנו יודעים שהיא כשל ומבטלת לחלוטין כל אחד מה"מודלים" שלהם.

ד. הפחתת חומרת המחלה עם גרסאות 

בזמן שהחיסונים הוצגו בדצמבר 2020, הופיעו הגרסאות הבאות ("דלתא"). המהלך האבולוציוני הטבעי של וירוסים הוא לכיוון פחות קטלני. יכולת העברה מוגברת בהחלט אפשרית שכן אלו נוטים לנגיפים ששורדים.

תוסיפו את זה לעובדה שהחיסונים נועדו רק להתמודד (באופן חלקי) עם נגיף המקור המקורי של קוביד, והחיסון אפילו לא נכנס למשוואה.

ה. שיפורים בטיפולים

עד שהחיסונים הוצגו בדצמבר 2020, רופאים ברחבי העולם למדו כיצד להתמודד עם המקרים הקשים ביותר של קוביד. הרוב המכריע של האנשים עדיין חוו מחלה קלה והיו בסכנה מועטה, אך ניתן לטפל במקרים החמורים יותר על ידי טיפולים יעילים ועל ידי הימנעות מפעולות מסוכנות כגון אוורור.

3. שימוש בנתונים

  1. תמותה עודפת כסמן

ההנחה של המודל היא שנתוני "תמותה עודפת" יכולים לתאם רק לקוביד, כאשר למעשה זו הנחה שגויה. בכל העולם, תמותה מקוביד משחקת רק תפקיד מינורי בתמותה הכוללת. לפיכך, ישנם גורמים רבים אחרים שיכולים להשפיע על כל פרשנות של תמותה.  

אבל כדי שתהיה לו משמעות כלשהי, צריך לפרק את סטטיסטיקת התמותה לפי קבוצת גיל ואלה הרגישים ביותר לתמותה מקוביד. 

  1. שימוש בנתונים לא מהימנים 

כעת אנו יודעים שמספר מקרי המוות בפועל שנבע מקוביד עצמו הוערך יתר על המידה בגלל הקריטריונים שהעדיפו דיווח על קוביד על פני סיבות אמיתיות, כמו גם השימוש ב-PCR כקריטריון הקובע. אנו יודעים שאדם יכול היה להחלים לחלוטין מקוביד ולהיכנע למשהו שאינו קשור לקוביד, אבל בגלל שהיה לו PCR חיובי בהיסטוריה שלו, הוא תועד כמוות מקוביד.

אולי לעולם לא באמת נבין את המספר האמיתי של האנשים שבאמת נכנעו לקוביד מכיוון שמי הנתונים היו כל כך בוציים והייתה כל כך הרבה השפעה פוליטית. זה חבל כי זה אומר שסביר להניח שנמשיך לראות ניצול לרעה של מספרים לא אמינים כדי לנסות ולהעלות טענות לגבי הפעולות של השנתיים וחצי האחרונות.

אני לא חושב שמישהו צריך להיות איזה מדען מוסמך כדי לראות לגמרי את הכשלים בסוג הדו"ח שצוטט לעיל.

אם הייתי מבקר של מאמר זה, הייתי שולח אותו בחזרה עם ההערה: לזרוק את המאמר הזה לפח. 



פורסם תחת א רישיון בינלאומי של Creative Commons ייחוס 4.0
עבור הדפסות חוזרות, נא להחזיר את הקישור הקנוני למקור מכון ברונסטון מאמר ומחבר.

מְחַבֵּר

  • רוג'ר קופס

    רוג'ר וו. קופס הוא בעל תואר Ph.D. בכימיה מאוניברסיטת קליפורניה, ריברסייד וכן תואר שני ותואר ראשון מאוניברסיטת ווסטרן וושינגטון. הוא עבד בתעשיית התרופות והביוטכנולוגיה למעלה מ-25 שנה. לפני פרישתו ב-2017, הוא בילה 12 שנים כיועץ שהתמקד בהבטחת איכות/בקרה ובנושאים הקשורים לעמידה בתקנות. הוא חיבר או כתב שותף במספר מאמרים בתחומי טכנולוגיה פרמצבטית וכימיה.

    הצג את כל ההודעות שנכתבו על

לתרום היום

הגיבוי הכספי שלך ממכון בראונסטון נועד לתמוך בסופרים, עורכי דין, מדענים, כלכלנים ואנשים אחרים בעלי אומץ, שטוהרו ונעקרו באופן מקצועי במהלך המהפך של זמננו. אתה יכול לעזור להוציא את האמת לאור באמצעות עבודתם המתמשכת.

הירשם ל-Brownstone לקבלת חדשות נוספות

הישאר מעודכן עם מכון בראונסטון