Heeft de introductie van Covid-vaccins de sterfte verminderd?
A recente voordruk, met het nu twijfelachtige Medical Journal Lancet, beweert dat de introductie van het Covid-vaccin in december 2020 daadwerkelijk tientallen miljoenen doden wereldwijd heeft voorkomen.
Natuurlijk halen de beweringen de krantenkoppen over de hele wereld.
Dit artikel is ingediend door de onderzoeksgroep onder leiding van Azra Ghani van het Imperial College of London. Het werd gefinancierd door de Global Alliance for Vaccines Initiative (GAVI), de Bill and Melinda Gates Foundation, Rhodes Trust, de Wereldgezondheidsorganisatie (WHO) en anderen. Dr. Ghani treedt op als adviseur voor HSBC, GlaxoSmithKline en de WHO en is, net als haar andere Imperial College-collega's, al meer dan twee jaar pro-lockdown/pro-paniek en pro-vaccin.
Die achtergrond alleen al is voor mij voldoende om iets uit deze krant te verdenken. Maar ik wil wel naar de inhoud van de krant kijken.
Ten eerste, zoals de titel duidelijk aangeeft, was dit een "Mathematical Modeling" -studie. In wetenschappelijke termen vertegenwoordigen wiskundige modelleringsstudies het equivalent van een "opinie" -stuk. De reden is dat om de uitkomst te begrijpen, je niet alleen de invoer moet begrijpen, maar ook de algoritmen. En, zoals we sinds 2020 duidelijk hebben gezien, hebben wiskundige modellen de neiging om VERKEERD te zijn. Het zijn slechts hulpmiddelen.
Dus wat is er mis met dit artikel? Ik hoef de algoritmen niet eens te kennen, want de invoer is slecht!
- Sterfte voorspellen
Het meest in het oog springende kenmerk is dat het bijna onmogelijk is om sterfte (toekomst of verleden) te voorspellen, vooral met veel voorkomende luchtwegvirussen. We kunnen voorspellen dat een bepaald percentage ouderen (ouder dan 75 jaar) met meerdere comorbiditeiten waarschijnlijk zal bezwijken aan een luchtwegvirus zoals Covid, maar we kunnen niet voorspellen wie en wanneer. Sommige mensen die de beste kandidaten lijken voor sterfte, kunnen overleven, terwijl anderen die gezonder lijken, kunnen bezwijken.
Toch is de voorspelling van sterfte door Covid gebaseerd op werkelijke gegevens, niet op modellering. De wiskundige modellen die zijn gepresenteerd door Imperial College zijn altijd enorm VERKEERD geweest.
Zelfs met meer gevestigde ziekten zoals kanker, kan het voorspellen van sterfte een lastige zaak zijn. Dat is de reden waarom schattingen worden gegeven voor overleving op basis van het stadium van diagnose en behandelingen, maar het zijn slechts schattingen. In geen geval beweert een medische professional dat we door middel van bestralingsbehandeling elk jaar een X aantal levens redden van kanker.
Ik zou ook een programma kunnen schrijven dat sterfte voorspelt op basis van het soort schoen dat iemand draagt of wat voor auto hij rijdt. Zo kunnen jongere mensen eerder geneigd zijn om een bepaalde stijl sneaker te dragen en aangezien jongere mensen de minste kans hebben om aan Covid te overlijden, zou ik kunnen berekenen dat het dragen van dat type sneaker levens redt.
Levens redden is bijna altijd een misleidend argument.
2. Andere factoren negeren
- Natuurlijke immuniteit
Tegen de tijd dat de vaccins in december 2020 werden geïntroduceerd, had een zeer groot percentage van de wereld al Covid ervaren. Uit seroprevalentieonderzoeken weten we dat het oorspronkelijke virus minstens sinds medio 2019 in omloop was. We weten ook dat is bewezen dat natuurlijke immuniteit sterker is dan enige door vaccins veroorzaakte immuniteit op korte termijn. Dus een zeer groot percentage van de bevolking had al een superieure vorm van immuniteit die voor hen werkte, natuurlijke immuniteit.
B. Ziektebestrijding
Tegen de tijd dat de vaccins in december 2020 werden geïntroduceerd, waren de meest gevoelige mensen voor ernstige ziekten en overlijden al aan de ziekte bezweken. De ouderen die besmet raakten en in 2020 overleefden, hadden nu een natuurlijke immuniteit die voor hen werkte. Zoals bij elke jaarlijkse epidemie van besmettelijke ziekten, krijg je jaren van hoge mortaliteit, gevolgd door jaren van minder ernst, simpelweg omdat de meest gevoelige mensen vroeg bezwijken terwijl anderen doorgaan.
C. Bevolkingsgevoeligheid
Het bovenstaande stuk gaat volledig voorbij aan de enorme gradiënt in sterftegevoeligheid in de populatie. Jongeren hebben de afgelopen twee jaar een zeer lage infectiesterfte gehad. De wiskundige modellen gaan uit van hetzelfde niveau van sterftegevoeligheid voor alle populaties. Deze veronderstelling waarvan we weten dat het een misvatting is, ontkent volledig elk van hun 'modellen'.
D. Vermindering van de ernst van de ziekte met varianten
Tegen de tijd dat de vaccins in december 2020 werden geïntroduceerd, waren de volgende varianten in opkomst (“Delta”). Het natuurlijke evolutionaire verloop van virussen is in de richting van minder dodelijkheid. Verhoogde overdraagbaarheid is zeker mogelijk, aangezien deze de neiging hebben om de virussen te overleven.
Voeg dat toe aan het feit dat de vaccins alleen zijn ontworpen om (gedeeltelijk) het oorspronkelijke bronvirus van Covid aan te pakken, en je hebt het vaccin niet eens in de vergelijking.
E. Verbeteringen in behandelingen
Tegen de tijd dat de vaccins in december 2020 werden geïntroduceerd, hadden artsen over de hele wereld geleerd hoe ze moesten omgaan met de ernstigste gevallen van Covid. De overgrote meerderheid van de mensen had nog steeds een milde ziekte en liep weinig gevaar, maar de meer ernstige gevallen konden worden behandeld door effectieve behandelingen en door gevaarlijke acties zoals ventilatie te vermijden.
3. Gegevensgebruik
- Overmatige sterfte als een marker
De aanname van het model is dat gegevens over ‘Excess Mortality’ alleen direct kunnen correleren met Covid, terwijl dat in feite een onjuiste aanname is. Over de hele wereld speelt Covid-sterfte slechts een ondergeschikte rol in de totale sterfte. Er zijn dus veel andere factoren die een rol kunnen spelen bij elke interpretatie van sterfte.
Maar om enige betekenis te hebben, moet men de sterftestatistieken opsplitsen per leeftijdsgroep en die die het meest vatbaar zijn voor sterfte door Covid.
- Onbetrouwbare gegevens gebruiken
We weten nu dat het werkelijke aantal sterfgevallen als gevolg van Covid zelf overdreven was vanwege de criteria die de voorkeur gaven aan het melden van Covid boven echte oorzaken, evenals het gebruik van PCR als het bepalende criterium. We weten dat een persoon volledig had kunnen herstellen van Covid en bezweken aan iets dat niets met Covid te maken had, maar omdat ze een positieve PCR in hun geschiedenis hadden, werd dit geregistreerd als een Covid-dood.
We zullen misschien nooit echt het werkelijke aantal mensen begrijpen dat daadwerkelijk aan Covid is bezweken, omdat de data-wateren zo vertroebeld zijn en er zoveel politieke invloed is geweest. Dat is jammer, want het betekent dat we waarschijnlijk misbruik van onbetrouwbare cijfers zullen blijven zien om te proberen beweringen te doen over de acties van de afgelopen twee en een half jaar.
Ik denk niet dat iemand een gediplomeerde wetenschapper hoeft te zijn om de drogredenen in het soort rapport dat hierboven wordt aangehaald volledig te zien.
Als ik een recensent van dit artikel was, zou ik het terugsturen met de opmerking: gooi dit in de prullenbak.
Uitgegeven onder a Creative Commons Naamsvermelding 4.0 Internationale licentie
Stel voor herdrukken de canonieke link terug naar het origineel Brownstone Instituut Artikel en auteur.
