Brownstone » Brownstone Journal » A vakcinák » A Covid elleni vakcinák több tízmillió életet mentettek meg?

A Covid elleni vakcinák több tízmillió életet mentettek meg?

MEGOSZTÁS | NYOMTATÁS | EMAIL

Csökkentette-e a Covid elleni vakcinák bevezetése a halálozási arányt?

A friss előnyomás, a most már kétes hírű Medical Journal-lal Gerely, azt állítja, hogy a Covid elleni vakcina 2020 decemberi bevezetése valójában több tízmillió halálesetet akadályozott meg világszerte. 

Természetesen az állítások világszerte címlapokra kerülnek.

Ezt a tanulmányt Azra Ghani vezette kutatócsoport nyújtotta be az Imperial College of Londonból. A tanulmányt a Global Alliance for Vaccines Initiative (GAVI), a Bill és Melinda Gates Alapítvány, a Rhodes Trust, az Egészségügyi Világszervezet (WHO) és mások támogatták. Dr. Ghani tanácsadóként dolgozik a HSBC, a GlaxoSmithKline és a WHO számára, és más Imperial College-beli kollégáihoz hasonlóan több mint két éve a kijárási tilalom/pánik és az oltás pártján áll.

Már önmagában ez a háttér is elég ahhoz, hogy bármit is gyanúsítsak a tanulmányban. De szeretném megvizsgálni a tanulmány tartalmát.

Először is, ahogy a cím is egyértelműen jelzi, ez egy „matematikai modellezési” tanulmány volt. Tudományos értelemben a matematikai modellezési tanulmányok egy „vélemény” cikknek felelnek meg. Ennek az az oka, hogy az eredmény megértéséhez nemcsak a bemeneti adatokat, hanem az algoritmusokat is meg kell érteni. És, ahogy 2020 óta világosan láttuk, a matematikai modellek hajlamosak TÉVESZNI. Csak eszközök.

Szóval, mi a baj ezzel a cikkel? Nem is kell ismernem az algoritmusokat, mert a bemeneti adatok rosszak!

  1. A halálozás előrejelzése

A legszembetűnőbb jellemző, hogy szinte lehetetlen megjósolni a halálozási arányt (jövőbeni vagy múltbeli), különösen a gyakori légúti vírusok esetében. Megjósolhatjuk, hogy az idősek (75 év felettiek) bizonyos százaléka, akik több társbetegséggel is küzdenek, valószínűleg elhunyt egy légúti vírusnak, például a Covidnak, de azt nem tudjuk megjósolni, hogy kik és mikor. Egyesek, akik a halálozás elsődleges jelöltjeinek tűnnek, túlélhetik, míg mások, akik egészségesebbnek tűnnek, elhullhatnak.

Ennek ellenére a Covid okozta halálozási arány előrejelzése tényleges adatokon alapult, nem modellezésen. Az Imperial College által bemutatott matematikai modellek mindig is rendkívül TÉVESZTŐEK voltak. 

Még a régebbi betegségek, mint például a rák esetében is nehéz lehet a halálozási arány előrejelzése. Ezért adnak becsléseket a túlélésre vonatkozóan a diagnózis és a kezelések stádiumától függően, de ezek csak becslések. Semmilyen körülmények között sem állítja egyetlen orvos sem, hogy sugárkezeléssel évente X számú életet mentünk meg a ráktól.

Írhatnék egy programot is, amely megjósolja a halálozási arányt az alapján, hogy milyen stílusú cipőt visel valaki, vagy milyen autót vezet. Például a fiatalabbak hajlamosabbak lehetnek egy adott stílusú sportcipő viselésére, és mivel a fiatalabbaknál a legkisebb a valószínűsége a Covid okozta halálnak, kiszámolhatnám, hogy az ilyen típusú sportcipő viselése életeket ment.

Az életmentés szinte mindig téves érvelés.

2. Egyéb tényezők figyelmen kívül hagyása 

  1. Természetes immunitás

Mire a vakcinákat 2020 decemberében bevezették, a világ lakosságának nagyon nagy százaléka már átesett a Covidon. A szeroprevalencia vizsgálatokból tudjuk, hogy az eredeti vírus legalább 2019 közepe óta keringett. Azt is tudjuk, hogy a természetes immunitásról bebizonyosodott, hogy erősebb, mint bármely rövid távú, vakcina által kiváltott immunitás. Így a lakosság nagyon nagy százalékának már működött egy felsőbbrendű immunitási formája, a természetes immunitás.

B. Betegségkivágás

Mire a vakcinákat 2020 decemberében bevezették, a súlyos betegségekre és halálesetekre legfogékonyabb emberek már elpusztultak. Az idős emberek, akik megfertőződtek és túlélték a 2020-as évet, most már rendelkeztek természetes immunitással. Mint minden évenkénti fertőző betegségjárvány esetében, itt is magas halálozási éveket, majd enyhébb súlyosságú éveket követnek az események, egyszerűen azért, mert a legfogékonyabb emberek korán elpusztulnak, míg mások tovább élnek. 

C. A lakosság fogékonysága 

A fenti írás teljesen figyelmen kívül hagyja a lakosság halálozási hajlamának hatalmas ingadozását. A fiatalabbak körében az elmúlt két évben nagyon alacsony volt a fertőzések okozta halálozási arány. A matematikai modellek azonos halálozási hajlamot feltételeznek minden populációban. Tudjuk, hogy ez a feltételezés téves, és teljesen cáfolja bármelyik „modelljüket”.

D. A betegség súlyosságának csökkenése variánsokkal 

Mire a vakcinákat 2020 decemberében bevezették, már a következő variánsok jelentek meg („Delta”). A vírusok természetes evolúciós folyamata a kevésbé halálos kimenetelűek felé halad. A fokozott átviteli képesség minden bizonnyal lehetséges, mivel ezek a vírusok hajlamosak a túlélőkre.

Ehhez adjuk hozzá, hogy a vakcinákat csak (részben) a Covid eredeti vírusának kezelésére tervezték, és a vakcina még csak nem is szerepel az egyenletben.

E. A kezelések fejlesztése

Mire a vakcinákat 2020 decemberében bevezették, az orvosok világszerte megtanulták, hogyan kezeljék a Covid legsúlyosabb eseteit. Az emberek túlnyomó többsége továbbra is enyhe lefolyású betegséget tapasztalt, és nem voltak veszélyben, de a súlyosabb eseteket hatékony kezelésekkel és a veszélyes intézkedések, például a lélegeztetés elkerülésével lehetett kezelni.

3. Adathasználat

  1. A túlzott halálozás mint marker

A modell feltételezése az, hogy a „többlethalálozási” adatok csak közvetlenül korrelálhatnak a Coviddal, holott ez valójában helytelen feltételezés. A Covid okozta halálozás világszerte csak kis szerepet játszik az összhalálozásban. Így számos más tényező is szerepet játszhat a halálozás bármilyen értelmezésében.  

De ahhoz, hogy bármi értelme legyen, a halálozási statisztikákat korcsoportok és a Covid okozta halálozásnak leginkább kitett személyek szerint kell bontani. 

  1. Megbízhatatlan adatok használata 

Ma már tudjuk, hogy a Covid okozta halálesetek tényleges számát túlbecsülték, mivel a kritériumok a Covidról szóló jelentést részesítették előnyben a valódi okokkal szemben, valamint a PCR-t használták meghatározó kritériumként. Tudjuk, hogy egy személy teljesen felépülhetett a Covidból, és valami a Coviddal nem összefüggő ok miatt halt meg, de mivel pozitív PCR-tesztje volt a kórtörténetében, Covid-halálesetként regisztrálták.

Lehet, hogy soha nem fogjuk igazán megérteni, hogy valójában hányan haltak meg a Covidban, mivel az adatok vize annyira zavaros, és a politikai befolyás is hatalmas volt. Ez sajnálatos, mert azt jelenti, hogy valószínűleg továbbra is a megbízhatatlan számok felhasználásával fognak visszaélni, hogy állításokat próbáljanak megfogalmazni az elmúlt két és fél év cselekedeteiről.

Szerintem senkinek sem kell okleveles tudósnak lennie ahhoz, hogy teljes mértékben belássa a fent idézett jelentés hibáit.

Ha én lennék ennek a cikknek a lektora, azzal a megjegyzéssel küldeném vissza: ezt dobd a kukába. 


Csatlakozz a beszélgetéshez:


Megjelent egy Creative Commons Nevezd meg! 4.0 Nemzetközi licenc
Újranyomtatáshoz kérjük, állítsa vissza a kanonikus linket az eredetire. Brownstone Intézet Cikk és szerző.

Szerző

  • Roger W. Koops kémia szakon doktorált a Riverside-i Kaliforniai Egyetemen, valamint mester- és alapdiplomát a Western Washington Egyetemen. Több mint 25 évig dolgozott a gyógyszeripari és biotechnológiai iparban. Mielőtt 2017-ben nyugdíjba vonult, 12 évig tanácsadóként dolgozott, ahol a minőségbiztosításra/-ellenőrzésre és a szabályozási megfeleléssel kapcsolatos kérdésekre összpontosított. Számos tanulmány szerzője vagy társszerzője volt a gyógyszeripari technológia és a kémia területén.

    Mind hozzászólás

Adományozz ma

A Brownstone Intézetnek nyújtott anyagi támogatásoddal írókat, ügyvédeket, tudósokat, közgazdászokat és más bátor embereket támogatsz, akiket korunk felfordulása során szakmailag megtisztítottak és elmozdítottak a pályájukról. Folyamatos munkájukkal segíthetsz az igazság napvilágra kerülésében.

Iratkozzon fel a Brownstone Journal hírlevelére

Regisztrálj az ingyenesre
Brownstone Journal Hírlevél