Rilancio un articolo di Norman Fenton, Ph.D., un matematico, professore alla Queen Mary University di Londra, e Martin Neil, Professore di Informatica e Statistica presso la Queen Mary, Università di Londra, ripreso dal loro substack. Eccolo nella mia traduzione. 

 

Vaccini-covid

 

Steve Kirsch ha posto la seguente domanda:

“Sulla base della vostra analisi, qual è la diminuzione della mortalità per tutte le cause da Covid attribuibile specificamente ai vaccini? Per una società media come l’America. Quindi, salverà in media una vita ogni 10.000? Una vita ogni 20.000? Quale sarebbe la vostra ipotesi migliore? Oppure non ha fatto assolutamente nulla e non ha salvato nessuna vita?”.

Prima di rispondere, vorremmo chiarire alcune ambiguità della domanda. La mortalità per tutte le cause in seguito all’introduzione di un vaccino è l’unico modo razionale per valutare l’efficacia del vaccino, perché ci dice se i benefici del vaccino superano i rischi; se i tassi di mortalità per tutte le cause sono più bassi nei vaccinati, allora possiamo concludere che il vaccino deve salvare più persone dalla morte per la malattia di quante ne uccida a causa delle reazioni avverse ad esso.

Qualsiasi affermazione sul fatto che il vaccino riduca il numero di morti da covid è quindi irrilevante per valutare l’efficacia senza considerare l’impatto complessivo sulla mortalità per tutte le cause. Anche se il vaccino salvasse davvero 20 milioni di morti da covid, non sarebbe efficace se portasse a più di 20 milioni di morti per eventi avversi.

Infatti, non solo vi è ora una forte evidenza di un aumento della mortalità per tutte le cause tra i vaccinati, ma non crediamo che vi sia alcuna prova oggettiva e affidabile che i vaccini contro il Covid abbiano risparmiato morti PREVENIBILI da Covid.

Ci sono nove ragioni per giungere a questa conclusione:

1. Nessuno studio randomizzato condotto in modo appropriato ha fornito prove di morti da Covid evitate.
Non sono mai stati progettati per farlo [1]. Anche se accettiamo i risultati difettosi dello studio Pfizer sull’efficacia, basati su 162 su 22.000 destinatari di placebo che hanno contratto il covid rispetto a solo 8 su 22.000 destinatari del vaccino [2], nemmeno uno di quei 162 destinatari di placebo dello studio che hanno ricevuto il covid è morto di covid**.

2. Lo studio Pfizer fornisce in realtà alcune prove di un aumento della mortalità per tutte le cause nei vaccinati.
Sebbene i numeri siano troppo piccoli per essere statisticamente significativi, nel follow-up Pfizer di 6 mesi si sono verificati più decessi per tutte le cause nel gruppo del vaccino rispetto al gruppo del placebo (15 contro 14 decessi, in seguito 21 contro 17), con solo 3 persone in totale che hanno avuto la Covid come causa di morte (1 nel gruppo del vaccino, 2 nel gruppo del placebo) [3]. Inoltre, lo studio Pfizer ha evidenziato un rischio di eventi avversi gravi superiore del 36% nel gruppo del vaccino [4].

3. Evidenze aneddotiche: La nostra esperienza personale dimostra che i vaccini non sono né efficaci né sicuri
Da quando è iniziato il programma di vaccinazione, abbiamo osservato che sono quasi esclusivamente i nostri amici e colleghi vaccinati ad ammalarsi di Covid. E sono anche i vaccinati che vediamo morire inaspettatamente. Questa evidenza aneddotica di un aumento della mortalità per tutte le cause nei vaccinati è supportata dall’unica indagine indipendente che ha cercato di determinare la differenza nella mortalità per tutte le cause [5].

4. Non ci si può fidare delle statistiche ufficiali del governo che affermano che i vaccini riducono la mortalità da covid.
I custodi di questi dati hanno un grande interesse a sostenere il successo del programma vaccinale. Pertanto, non consentono l’accesso ai dati grezzi e spesso li manipolano [6]. Inoltre, questi dati sono compromessi dalla definizione errata di ciò che costituisce una morte da covid (“chiunque muoia per qualsiasi causa entro 28 giorni da un test PCR positivo”) e dalla definizione di una persona che si ammala di covid entro 14 giorni dalla vaccinazione come “non vaccinata” [7], [8]. Questi vari problemi di definizione corrotta e di integrità dei dati creano un bias a favore dell’efficacia del vaccino e sono evidenti anche in tutti gli studi osservazionali che affermano che i vaccini riducono la mortalità da covid.

5. Le statistiche ufficiali del governo che affermano che i vaccini riducono la mortalità per tutte le cause sono palesemente errate.
Oltre a tutti i problemi di definizione e di integrità dei dati, i dati ufficiali (ad esempio quelli dell’Office for National Statistics del Regno Unito [9]) sono ulteriormente compromessi in quanto 1) molti decessi poco dopo la vaccinazione sono classificati erroneamente come non vaccinati e 2) sottostimano grossolanamente la percentuale di popolazione non vaccinata, gonfiando così il vero tasso di mortalità dei non vaccinati [10]. Una volta aggiustati per questi errori, i dati mostrano che dall’inizio del 2022 la mortalità per tutte le cause dei vaccinati è superiore a quella dei non vaccinati in tutte le fasce d’età [11].

6. Numeri artificialmente gonfiati di decessi per covid
Molti decessi classificati come morti da covid non sono stati causati da covid e molti di quelli che lo sono stati avrebbero potuto essere evitati se fossero stati forniti trattamenti alternativi tempestivi di comprovato successo. Inoltre, molti decessi da covid potrebbero essere stati causati dal rifiuto di somministrare antibiotici per trattare la polmonite batterica che ne è risultata la causa finale del decesso [12], [13].

7. I confronti nazionali suggeriscono che i vaccini non riducono la mortalità da covid.
Anche tenendo conto delle distorsioni intrinseche relative alla definizione di morte da covid e alla classificazione delle vaccinazioni, le regioni del mondo con i tassi di vaccinazione più bassi hanno anche i tassi di mortalità da covid più bassi (c’è un numero di morti da covid 906 volte superiore nei Paesi più vaccinati rispetto a quelli meno vaccinati). Queste differenze non possono essere spiegate da differenze intrinseche di popolazione (ad esempio, i Paesi con popolazioni più giovani sono meno a rischio di morte da covid).

8. Le affermazioni secondo cui i vaccini avrebbero evitato milioni di morti da covid si basano su modelli e/o presupposti errati.
In particolare, si basano su modelli che sottraggono il numero effettivo di decessi classificati come covid dall’inizio del programma di vaccinazione dal numero di decessi previsti, ipotizzando che non ci fosse alcun programma di vaccinazione e che il tasso di mortalità aumentasse comunque; oppure si basano sul presupposto errato che i vaccini fossero efficaci al 95% nell’arrestare l’infezione.

9. Prove indipendenti indicano un aumento della mortalità per tutte le cause tra i vaccinati.
A causa dei problemi intrinseci alla definizione di “morte da covid”, abbiamo sempre sostenuto che la sicurezza e l’efficacia dei vaccini possono essere valutate in modo affidabile solo in base alla mortalità per tutte le cause. Se la covid è così letale come si sostiene e se i vaccini sono così sicuri ed efficaci come sostengono i loro sostenitori, allora dovremmo vedere una più alta mortalità per tutte le cause nei non vaccinati. Ma sempre più spesso vediamo prove del contrario [14]. In tutti i Paesi fortemente vaccinati avremmo dovuto osservare una mortalità per tutte le cause più bassa nel periodo successivo alla metà del 2021 (quando la maggior parte della popolazione era già vaccinata in questi Paesi) rispetto al periodo principale di covid dal 2020 alla metà del 2021. Ma ciò che abbiamo visto è il contrario: quasi tutti questi Paesi stanno ora mostrando un aumento consistente e significativo dei decessi in eccesso. I sostenitori dei vaccini hanno cercato di spiegare questo fenomeno principalmente con gli effetti delle chiusure e del “long covid”, ma i dati disponibili pubblicamente (anche con tutti i loro pregiudizi a favore della narrativa sulla sicurezza e l’efficacia dei vaccini) mostrano che i vaccini sono la spiegazione più plausibile per gli aumenti [15].

**Il documento principale dello studio non dice nulla su eventuali decessi tra i 170 partecipanti che hanno ricevuto il covid (se qualcuno fosse morto è ragionevole aspettarsi che sarebbe stato riportato); i 3 decessi riportati per il covid sono stati registrati tra tutti i 44.000 partecipanti nel periodo di follow-up e non siamo riusciti a trovare alcuna prova che qualcuno di questi 3 fosse tra i 170 che hanno ricevuto il covid nello studio originale.

 

Note: 

[1] Peter Doshi, “Will Covid-19 Vaccines Save Lives? Current Trials Aren’t Designed to Tell Us.,” BMJ (Clinical Research Ed.) 371 (October 21, 2020): m4037,

https://doi.org/10.1136/bmj.m4037.

[2] Pfizer, “Pfizer and BioNTech Conclude Phase 3 Study of COVID-19 Vaccine Candidate, Meeting All Primary Efficacy Endpoints,” 2020,

https://www.pfizer.com/news/press-release/press-release-detail/pfizer-and-biontech-conclude-phase-3-study-covid-19-vaccine.

[3] Fernando P. Polack et al., “Safety and Efficacy of the BNT162b2 MRNA Covid-19 Vaccine (Appendix),” New England Journal of Medicine (Massachusetts Medical Society, December 31, 2020),

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8461570/bin/NEJMoa2110345_appendix.pdf.

[4] Joseph Fraiman et al., “Serious Adverse Events of Special Interest Following MRNA Vaccination in Randomized Trials,” 2022.

https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4125239.

[5] Steve Kirsch’s newsletter, “My latest all-cause mortality survey is absolutely devastating for the vaccine”.

https://stevekirsch.substack.com/p/my-latest-all-cause-mortality-survey?utm_source=substack&utm_campaign=post_embed&utm_medium=web

[6] Arkmedic’s Blog, “The Australian Bureau of (Lies, Damned Lies and) Statistics,” 2022.

https://arkmedic.substack.com/p/the-australian-bureau-of-lies-damned?utm_source=substack&utm_campaign=post_embed&utm_medium=web

[7] Martin Neil et al., “Latest Statistics on England Mortality Data Suggest Systematic Mis-Categorisation of Vaccine Status and Uncertain Effectiveness of Covid-19 Vaccination,” 2021

https://doi.org/http://dx.doi.org/10.13140/RG.2.2.14176.20483

[8] Martin Neil, Norman E Fenton, and S. McLachlan, “Discrepancies, and Inconsistencies in UK Government Datasets Compromise Accuracy of Mortality Rate Comparisons between Vaccinated and Unvaccinated,” 2021.

https://doi.org/10.13140/RG.2.2.32817.10086

[9] Office for National Statistics, “Deaths by Vaccination Status, England – Office for National Statistics,” 2022,

https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsandmarriages/deaths/datasets/deathsbyvaccinationstatusengland

[10] Martin Neil et al., “Official Mortality Data for England Suggest Systematic Miscategorisation of Vaccine Status and Uncertain Effectiveness of Covid-19 Vaccination,” 2022.

https://doi.org/10.13140/RG.2.2.12472.42248

[11] Norman E Fenton et al., “What the ONS Mortality Covid-19 Surveillance Data Can Tell Us about Vaccine Safety and Efficacy,” 2022.

https://doi.org/10.13140/RG.2.2.30898.07362

[12] https://twitter.com/TheJikky/status/1601417784587845632

[13] Denis G Rancourt, Marine Baudin, and Jérémie Mercier, “Nature of the COVID-Era Public Health Disaster in the USA, from All-Cause Mortality and Socio-Geo-Economic and Climatic Data,” 2021.

https://doi.org/10.13140/RG.2.2.11570.32962

[14] Denis G Rancourt, Marine Baudin, and Jérémie Mercier, “COVID-Period Mass Vaccination Campaign and Public Health Disaster in the USA From Age/State-Resolved All-Cause Mortality by Time, Age-Resolved Vaccine Delivery by Time, and Socio-Geo-Economic Data,” 2022.

https://doi.org/10.13140/RG.2.2.12688.28164

[15] The Devil’s Advocate: An Exploratory Analysis of 2022 Excess Mortality

https://wherearethenumbers.substack.com/p/the-devils-advocate-an-exploratory?utm_source=substack&utm_campaign=post_embed&utm_medium=web

 


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