MEGOSZTÁS | NYOMTATÁS | EMAIL
A tanulmány címmelA COVID-19 elleni oltás első évének globális hatása: matematikai modellezési tanulmány„Megjelent a Lancet Infectious Diseases folyóirat, 23. június 2022-án. Arra a következtetésre jutottak, hogy közel 14-20 millió életet mentettek meg a Covid-19 elleni oltások bevezetésével. Ez a tanulmány azonnal széles körű sajtóvisszhangot kapott világszerte: pl. Az hindu (India), Mint (India), Az Gyám (Egyesült Királyság), CBDetroit (USA) stb. Ezért érdemes megvizsgálni a tanulmány technikai érvényességét.
Hibás feltételezések a döféshatás-modellezési tanulmányban: A modellezési tanulmány szükségszerűen magában foglal számos fontos paramétert. Alaposabb vizsgálat során kiderül, hogy a kritikus paraméterek nagy része olyan feltételezéseken alapul, amelyek ismert az irodalomban tévesnek találták. Az alábbi táblázat ezt foglalja össze.
| Aspect | Feltételezés a modellezési tanulmányban | Kritika, a feltételezés valóságvizsgálata |
| Természetes fertőzés utáni immunitás | „A fertőzésből származó immunitás elvesztése… Erlang-eloszlást követ, ahol a átlagos időtartama egy év„(lásd a tanulmányt kiegészítés). | Természetes fertőzés utáni immunitás robusztus és hosszú élettartamúa fertőzés elleni védelem sokáig tart; hosszabb mint az oltottnak; valószínűbb a súlyos betegséggel szembeni védelem életre szóló. |
| Immunrendszeri kikerülés új variánsokkal szemben a korábbi variánsokkal való érintkezés után | "Immunelkerülés „fertőzésből származó immunitás a korábban fertőzött populáció 27%-ánál fordul elő.” | A tanulmány idézett ezt a 27%-os számot helytelenül értelmezik. A kohorszvizsgálatban a résztvevők 27%-ánál az antitestszint csökkenése, majd emelkedése következett. Ahelyett, hogy azt jelentené, hogy ezek az egyének ismét fogékonyak lettek, azt jelenti, hogy ezek az egyének újra ki voltak téve a fertőzésnek, és a... az immunrendszer működött pontosan úgy, ahogy kellett volna. |
| A vakcina hatékonysága a Delta variáns fertőzés ellen |
Adenovírus: 67%, mRNS: 88%(lásd az 1. táblázatot) kiegészítés) | Hatékonyság csökken 6 hónap múlva: Adenovírus: 44%, mRNS: 63%Az ilyen csökkenő hatékonyságot nem modellezik. |
| A vakcina hatékonysága a halálozással szemben | Adenovírus: 92%, mRNS: 93%(lásd az 1. táblázatot) kiegészítés) | A mortalitással szembeni hatékonyságot a következők figyelembevételével kell kiszámítani: minden ok halandóság; egy előzetes kiadás tanulmány szerényebb képet mutat 73% az adenovírus-oltásokhoz és egy negatív hatékonysága -3% az mRNS-oltásokhoz; tehát a modellezett számok túl optimisták és helytelenek; védelem a ... ellen kórházi ápolás és a halálozási arány is csökkenőben van, és ezt nem modellezik. |
| A vakcina hatékonysága a fertőzéssel szemben | „Feltételezzük, hogy minden beoltott személynek van egy 50% -os csökkenés áttöréses fertőzések fertőzőképességében.” | A tanulmány idézett ez az 50%-os csökkentés egyértelműen azt mutatja, hogy a hatékonyság a fertőzés terjedése ellen 12 hét után közel nullához az ütés; egyéb tanulmányok azt is kimutatták, hogy a továbbterjedés elleni hatékonyság közel nulla; ezért a modellezett szám hibás. |
A fenti téves feltételezések mind arra irányulnak, hogy felerősítsék az oltások lehetséges hatását, miközben egyúttal csökkentik a természetes fertőzés utáni immunitás szerepét. Ezért valószínű, hogy a modellezési tanulmány túlbecsüli a Covid-19 elleni oltás bevezetésével megmentett életeket. A fenti paramétereken kívül van még egy technikai hiba, amelyet az alábbiakban ismertetünk.
A Covid-19 terjedési modelljének kolosszális kudarca: Általánosságban elmondható, hogy a tudományos tanulmányok között a matematikai modellezés sokkal kisebb súllyal bír, mint a valós tanulmányok, mivel a modellezésnek szükségszerűen egyszerűsítő feltételezéseket kell tennie.
Különösen a Covid-19 modellezése vallott kudarcot látványosan. Pontosabban, az átviteli modell Az Imperial College (Egyesült Királyság) által 19 márciusának végén javasolt Covid-2020-cel kapcsolatos becslés 10-40-szeres eltérést mutat, amint az az alábbi táblázatban látható (adatforrás: , táblázatkezelő).
| Ország | Jóslás | Valós világ adatai | A modell szerinti hibás számítás tényezője |
| Svédország | 80,000 XNUMX haláleset enyhítés nélkül | ~6,000 haláleset az első hullámban kijárási korlátozások nélkül | 13 idők |
| India | 4.0 millió haláleset „a teljes lakosság társadalmi távolságtartása” mellett, 5.9 millió haláleset enyhítés nélkül | 150,000 2020 haláleset 3-ban 6 hónap szigorú kijárási korlátozás és XNUMX hónap különböző szintű enyhítések mellett | 26 39-szor |
Fontos megjegyezni, hogy a jelenlegi oltáshatás-modellezési tanulmány ugyanazt a Covid-19 átviteli modellezést alkalmazta, amelyről ismert, hogy hatalmas mértékben kudarcot vallott. Mivel a korábbi átviteli modell jelentősen túlbecsülte a Covid-19 terjedését és a haláleseteket, logikus, hogy a jelenlegi, az átviteli modellt használó oltáshatás-modell is jelentősen túlbecsülte az oltás bevezetésével megmentett életek számát.
Pénzügyi összeférhetetlenség: A fenti technikai hibáktól függetlenül van itt egy másik fontos szempont is. Gerely A kiadvány egyértelműen megemlíti, hogy a munka finanszírozásának forrásai közé tartozik a WHO, a Gavi, Bill és Melinda Gates Alapítvány, akik mindegyike pénzügyi összeférhetetlenségben áll a tömeges támadásokban. A legtöbb hírportál azonban kihagyta ezt a kritikus információt. Ez nem helyénvaló és elfogadhatatlan a becsületes újságírásban.
Összefoglaló: Összefoglalva, lehetséges, hogy az oltások megmenthettek néhány életet, de a modellező tanulmány valószínűleg nagymértékben túlbecsüli ezeket. Továbbá, az, hogy (a) a tudósoknak egy ennyi hibát tartalmazó modellező tanulmányhoz kell folyamodniuk, és hogy (b) a hírügynökségeknek kiegyensúlyozatlanul kell tudósítaniuk erről anélkül, hogy megemlítenék a pénzügyi összeférhetetlenséget, nem sokat mond a megmentett életekre gyakorolt hatalmas hatás lehetőségéről. Az oltás életmentőként való alátámasztására szolgáló tudományos bizonyítéknak mindig szigorú, randomizált, kontrollált vizsgálaton kell alapulnia.
Bhaskaran Raman az IIT Bombay Számítástechnikai és Mérnöki Tanszékének oktatója. Az itt kifejtett nézetek a személyes véleménye. Ő tartja fenn a következő oldalt: „Underst, Unclog, Unpanic, Unscare, Unlock (U5) India” https://tinyurl.com/u5india . Elérhető Twitteren és Telegramon: @br_cse_iitb . br@cse.iitb.ac.in
