Как манипулируют данными по эффективности вакцин
Мы видим реальные количественные данные о масштабах манипуляций. Это шокирует даже меня.
Источник
Для начала я просто скажу: это отличная работа.
Джоэл Смолли сделал это. Это то, о чем я задумывался некоторое время, но никогда не находил достаточного набора данных, на основе которых я мог бы оценить эти манипуляции количественно.
Но Джоэл нашел такие данные, и это великолепный материал. Ему пришлось буквально собирать по крохам, чтобы получить это. Это поиск на пять с плюсом. Почитайте.
(И вы знаете, что это хороший материал, потому что власти Альберты уже удалили его, как только поняла, что они выдали слишком много информации. Но интернет всё помнит. Давайте поможем ему обойти цензуру).
Вкратце, проблема выглядит так:
Существует двухнедельное окно подавления иммунитета после вакцинации. Это примерно удваивало базовые шансы здоровых вакцинированных людей заболеть ковидом еще до появления варианта дельта (вероятно, сейчас ситуация намного хуже, учитывая проблемы с омикроном и вероятным эффектом феномена первородного антигенного греха). Это было продемонстрировано еще в испытаниях.
Этот факт не только скрывается, но и намеренно искажается. Я писал об этом некоторое время назад. Все довольно просто.
Вы - солдат, зажатый в окопе. Через поле от вас находится бункер. Забравшись в бункер, вы значительно снизите риск попасть под обстрел.
Но поле, которое вам нужно пересечь, открыто для вражеского огня.
Если вы сделаете выбор в пользу бункера, на чем будет основан такой выбор?
Скажете ли вы:
а) «круто, бункер в 10 раз безопаснее окопа, я побегу!»
или
б) следует ли знать, насколько рискованно будет перебежать поле и добавить это в расчеты?
Это суть бейесовского подхода. Именно так вы измеряете и объединяете реальный относительный риск и результат. Но определение «вакцинированного» как «доза 2 + 14 дней» полностью нарушает весь принцип.
Это приписывает риск бега по полю к пребыванию в окопе.
Если человек заболевает, попадает в больницу или умирает в этот период, его называют «невакцинированным». Повышенный риск, которому он подвергается из-за подавления иммунитета, по логике должен быть связан с вакцинацией. Вместо этого его приписывают отсутствию вакцинации.
Это в крайней степени несправедливо.
Это также пугающе эффективно, если вашей целью является ложь об эффективности вакцин.
Я изложил это в виде простой математики. Цифры здесь были мысленными экспериментами. Но они ясно показывают, что вы можете создать вакцину с нулевой эффективностью, фактически она будет оказывать чистый вред в виде начального подавление иммунитета, но она будет выглядеть высокоэффективной с помощью всего лишь одной манипуляции с определениями.
Я долго не мог оценить это количественно, но Джоэл сделал это. Цифры поражают воображение, и двухнедельный период значительно усиленной уязвимости очевиден для всех.
Это откровенно бросается в глаза. Вполне возможно, что темпы госпитализации ускоряются в 5 раз, а смертность - в 3-4 раза за этот двухнедельный период по сравнению с предыдущим базовым уровнем. Вполне возможно - даже в 10 раз.
Это ошеломляющие цифры. Тот факт, что о них не говорят, просто возмутителен. Тот факт, что их скрывают и неправильно приписывают люди, которые должны знать ситуацию лучше, коварен.
Вот график госпитализаций по поводу ковида:
Видите, как базовый уровень риска взлетает в первую неделю, а затем замирает на высоком плато во вторую? Все эти случаи считаются как случаи с невакцинированными людьми.
Это когда солдата подстрелили, когда он бежал по полю, а затем назвали это «смертью в окопе».
47,6% госпитализаций после вакцинации произошли в первые 14 дней. И сразу после этого показатель быстро снижается. (Слева - данные по дням, справа - суммарные).
То есть, вы можете видеть прогиб ясно как день. Это не было выбрано случайно. Это был точный удар с лазерным наведением, чтобы переложить вину на невакцинированных. Это буквально сокращение общего числа госпитализаций вакцинированных вдвое и приписывание их к невакцинированным.
Это тот же самый статистический мусор, который происходил в клинических испытаниях. Они намеренно не учитывали этот период при расчете эффективности вакцин.
Показатели смертности еще более разительны - 55,6% в первые 14 дней после введения вакцины.
И все они были статистически смещены в одну и ту же сторону. Только один этот трюк означает, что ~56% всех смертей от ковида после введения вакцины называются смертями невакцинированных.
Эти данные распространяются вплоть до настоящего времени (100% исходов). Я подтвердил это вместе с Джоэлом.
Нет никакого способа восстановить реальный, сравнительный сигнал данных из этого.
Учитывая огромное количество случаев, госпитализаций и смертей, этот единственный трюк с определением может стать источником всей кажущейся эффективности вакцины, включая испытания лекарств.
Это также означает, что (за исключением других случаев предвзятого отбора) вакцинированные с большей вероятностью также «выздоровеют», чем невакцинированные.
Рассмотрим ситуацию:
Для примера, пусть базовая частота случаев заражения составляет 5% в месяц. (Это число произвольно, но нам нужно что-то использовать).
Если вы заразились, вы больше уже не заразитесь в ближайшее время.
Мы предполагаем, что вакцины не оказывают никакого влияния на уровень инфицирования после начального периода подавление иммунитета (все становится гораздо хуже, если у них отрицательные показатели эффективности, но, как вы увидите, это не нужно для доказательства).
Но подавление иммунитета означает, что на вакцинированных приходится 63% от общего числа заражений в первый месяц (это примерно так согласно данным Джоэла. Опять же, обратите внимание на то, что 2-недельная отсечка очень выгодна...)
Итак, уровень случаев заражения выглядит следующим образом: вакцинированные и невакцинированные. (Это немного надуманно, но основная взаимосвязь в нем прослеживается)
Теперь предположим, что после того, как человек заболел ковидом и выздоровел, у него на 99% меньше шансов быть госпитализированным по поводу ковида в будущем (грубо говоря, так и есть).
Поэтому возьмем базовый уровень госпитализаций в 10% случаев в наивной (не переболевшей) популяции (слишком высокий, но это упрощает подсчет).
И мы получаем следующее: (это частота госпитализации, зарегистрированная в случае случайного распределения в популяции, так что наклон вниз - это формирование коллективного иммунитета к тяжелому заболеванию).
~25% кажущейся эффективности вакцин, которые буквально ничего не делают, кроме того, что заставляют людей болеть быстрее (по иронии судьбы, это стратегия, против которой многие так яростно выступают).
И это до того, как мы спихнем госпитализации первых 14 дней на «невакцинированных» и сольем их число, сократив число вакцинированных. Сделайте это на уровне 50% зарегистрированных госпитализаций (как указано выше, 47,6% в двухнедельном окне неправильного распределения), и вакцины вполне могут иметь отрицательное влияние на госпитализацию и смерть, но вы не сможете этого увидеть.
Однако на случаях это проявится, и - что мы уже точно знаем - проявляется. В значительной степени.
Вот такой фокус-покус.
Это также неприятное возможное объяснение того, почему смертность от всех причин выросла во многих местах, где проводилась вакцинация. Эта цифра затронет эту проблему, даже если испытания лекарств и отчетность органов здравоохранения настроены так, чтобы исказить ее. То, что она растет из года в год, несмотря на более мягкие варианты вируса, поднимает некоторые очень острые вопросы.
На самом деле нам нужны данные о смертности от всех причин, сгруппированные по возрасту, коморбидности и статусу вакцинации, начиная со дня первой прививки.
Они 100% есть. Во многих странах с системой единого плательщика они есть.
И если бы эти данные выглядели хорошо, я подозреваю, что мы бы уже их увидели.
Тот факт, что мы их не видим, говорит о многом.
Как и использование тех же фиктивных определений «доза 2 + 14 дней», если и когда они опубликуют такие данные по смертности от всех причин.
Это не было случайностью. Это был выбор.
Фармакологические компании, которые проводили эти испытания, знают о том, как дизайн исследования и определения влияют на заявленные результаты, больше, чем кто-либо.
Они не облажались.
Они не вытащили это из шляпы.
Они подтасовали колоду.
Как вам понравились карты после раздачи?
FDA пыталось публиковать фактические данные испытаний в течение 75 лет (да, лет). Это заставляет задуматься...
Пришло время для глубокой, серьезной прозрачности, и, похоже, мы можем получить свой шанс:
7 января - Одно очко в пользу прозрачности. Федеральный судья в Техасе в четверг обязал Управление по контролю за продуктами и лекарствами (FDA) обнародовать данные, на которые оно опиралось при выдаче лицензии на вакцину COVID-19 компании Pfizer, установив резко ускоренный график, в результате которого вся информация должна быть обнародована примерно через восемь месяцев. Это примерно на 75 лет и четыре месяца быстрее, чем FDA заявило, что может потребоваться для выполнения запроса группы врачей и ученых на получение 450 000 страниц материалов о вакцине. Суд «пришел к выводу, что данный запрос о свободе информации имеет первостепенное общественное значение», - написал окружной судья США Марк Питтман в Форт-Уэрте, который был назначен на эту должность бывшим президентом Дональдом Трампом в 2019 году.FDA не оспаривало, что оно обязано обнародовать информацию, но утверждало, что у его отдела FOIA с небольшим штатом сотрудников хватает ресурсов только на рассмотрение и обнародование 500 страниц в месяц. Хотя Питтман признал «неоправданно обременительные» проблемы, которые может представлять для FDA данный запрос FOIA», в своем четырехстраничном постановлении он решительно отклонил предложенный агентством график. Вместо того, чтобы предоставлять 500 страниц в месяц - график, предложенный FDA, - он обязал агентство предоставлять 55 000 страниц в месяц. Это означает, что все данные о вакцинах Pfizer должны быть опубликованы к концу лета этого года, а не в 2097 году.
И я знаю, что многие из нас с нетерпением ждут этого.