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¿Las vacunas contra el covid salvaron decenas de millones de vidas?

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¿La introducción de las vacunas Covid redujo la mortalidad?

A preimpresión reciente, con el ahora cuestionable Medical Journal un artículo del XNUMX de Lancet, , afirma que la introducción de la vacuna Covid en diciembre de 2020 en realidad evitó decenas de millones de muertes en todo el mundo. 

Por supuesto, las afirmaciones están en los titulares de todo el mundo.

Este documento fue presentado por el grupo de investigación encabezado por Azra Ghani del Imperial College de Londres. Recibió el apoyo financiero de la Iniciativa de la Alianza Global para las Vacunas (GAVI), la Fundación Bill y Melinda Gates, Rhodes Trust, la Organización Mundial de la Salud (OMS) y otros. La Dra. Ghani actúa como consultora de HSBC, GlaxoSmithKline y la OMS y, al igual que sus otros colegas del Imperial College, ha estado a favor del confinamiento/pánico y de las vacunas durante más de dos años.

Esos antecedentes por sí solos son suficientes para que yo arroje sospechas sobre cualquier cosa de este documento. Pero, quiero ver el contenido del papel.

Primero, como lo indica claramente el título, este fue un estudio de “Modelado matemático”. En términos científicos, los estudios de modelos matemáticos representan el equivalente a un artículo de “opinión”. La razón es que para comprender el resultado, debe comprender no solo las entradas sino también los algoritmos. Y, como hemos visto claramente desde 2020, los modelos matemáticos tienden a ser EQUIVOCADOS. Son solo herramientas.

Entonces, ¿qué tiene de malo este artículo? ¡Ni siquiera necesito saber los algoritmos porque las entradas son malas!

  1. Predicción de la mortalidad

La característica más evidente es que es casi imposible predecir la mortalidad (futura o pasada), especialmente con los virus respiratorios comunes. Podemos predecir que un cierto porcentaje de personas mayores (mayores de 75 años) con varias comorbilidades es probable que sucumban a un virus respiratorio como el Covid, pero no podemos predecir quién y cuándo. Algunas personas que parecen ser los principales candidatos para la mortalidad pueden sobrevivir, mientras que otras que parecen más sanas pueden sucumbir.

Aun así, la predicción de la mortalidad por Covid se ha basado en datos reales, no en modelos. Los modelos matemáticos que se han presentado desde el Imperial College siempre han sido tremendamente EQUIVOCADOS. 

Incluso con enfermedades más establecidas como el cáncer, predecir la mortalidad puede ser complicado. Es por eso que se dan estimaciones de supervivencia basadas en la etapa de diagnóstico y tratamientos, pero son solo estimaciones. En ningún caso ningún profesional médico afirma que mediante el uso de radioterapia salvamos X número de vidas cada año del cáncer.

También podría escribir un programa que prediga la mortalidad según el estilo de calzado que usa una persona o el tipo de automóvil que conduce. Por ejemplo, las personas más jóvenes pueden estar más inclinadas a usar un estilo particular de zapatillas y, dado que las personas más jóvenes tienen menos probabilidades de morir por Covid, podría calcular que usar ese tipo de zapatillas salva vidas.

Salvar vidas es casi siempre un argumento falaz.

2. Ignorar otros factores 

  1. inmunidad natural

Cuando se introdujeron las vacunas en diciembre de 2020, un porcentaje muy grande del mundo ya había experimentado Covid. Sabemos por estudios de seroprevalencia que el virus original había estado circulando desde al menos mediados de 2019. También sabemos que se ha demostrado que la inmunidad natural es más fuerte que cualquier inmunidad inducida por vacunas a corto plazo. Por lo tanto, un porcentaje muy grande de la población tenía una forma superior de inmunidad que ya funcionaba para ellos, la Inmunidad Natural.

B. Eliminación de enfermedades

Cuando se introdujeron las vacunas en diciembre de 2020, las personas más susceptibles a enfermedades graves y muerte ya habían sucumbido a la enfermedad. Las personas mayores que se infectaron y sobrevivieron durante 2020 ahora tenían inmunidad natural trabajando para ellos. Al igual que con cualquier epidemia anual de enfermedades infecciosas, se obtienen años de alta mortalidad seguidos de años de menor gravedad simplemente porque las personas más susceptibles sucumben temprano mientras que otras continúan. 

C. Susceptibilidad de la población 

La pieza anterior ignora por completo el enorme gradiente en la susceptibilidad a la mortalidad en la población. Las personas más jóvenes han tenido una mortalidad por infección muy baja durante los últimos dos años. Los modelos matemáticos suponen el mismo nivel de susceptibilidad a la mortalidad en todas las poblaciones. Sabemos que esta suposición es una falacia y niega por completo cualquiera de sus "modelos".

D. Reducción de la gravedad de la enfermedad con variantes 

Cuando se introdujeron las vacunas en diciembre de 2020, estaban surgiendo las siguientes variantes ("Delta"). El curso evolutivo natural de los virus es hacia una menor letalidad. Sin duda, es posible una mayor transmisibilidad, ya que estos tienden a los virus que sobreviven.

Agregue eso al hecho de que las vacunas solo fueron diseñadas para tratar (parcialmente) con el virus de la fuente original de Covid, y tiene la vacuna que ni siquiera entra en la ecuación.

E. Mejoras en los tratamientos

Cuando se introdujeron las vacunas en diciembre de 2020, los médicos de todo el mundo habían aprendido a lidiar con los casos más graves de covid. La gran mayoría de las personas todavía experimentaban una enfermedad leve y corrían poco peligro, pero los casos más graves podían manejarse con tratamientos efectivos y evitando acciones peligrosas como la ventilación.

3. Uso de datos

  1. El exceso de mortalidad como marcador

La suposición del modelo es que los datos de "Exceso de mortalidad" solo pueden correlacionarse directamente con Covid, cuando en realidad esa es una suposición incorrecta. En todo el mundo, la mortalidad por Covid juega solo un papel menor en la mortalidad general. Por lo tanto, hay muchos otros factores que podrían influir en cualquier interpretación de la mortalidad.  

Pero, para que tenga algún significado, hay que desglosar las estadísticas de mortalidad por grupo de edad y los más susceptibles a la mortalidad por Covid. 

  1. Uso de datos no confiables 

Ahora sabemos que el número real de muertes que resultaron del propio covid fue exagerado debido a los criterios que favorecieron el informe de covid sobre las verdaderas causas, así como el uso de PCR como criterio determinante. Sabemos que una persona pudo haberse recuperado completamente de Covid y sucumbir a algo no relacionado con Covid pero debido a que tenía un PCR positivo en su historial, se registró como una muerte por Covid.

Es posible que nunca entendamos realmente la verdadera cantidad de personas que realmente sucumbieron a Covid porque las aguas de datos se han enturbiado mucho y ha habido mucha influencia política. Es una lástima porque significa que probablemente seguiremos viendo el abuso de números poco confiables para tratar de hacer afirmaciones sobre las acciones de los últimos dos años y medio.

No creo que nadie tenga que ser un científico acreditado para ver completamente las falacias en el tipo de informe citado anteriormente.

Si fuera un revisor de este artículo, lo devolvería con el comentario: tírelo a la basura. 



Publicado bajo un Licencia de Creative Commons Atribución Internacional
Para reimpresiones, vuelva a establecer el enlace canónico en el original Instituto Brownstone Artículo y Autor.

Autor

  • Roger Koops

    Roger W. Koops tiene un doctorado. en Química de la Universidad de California, Riverside, así como maestrías y licenciaturas de la Universidad de Western Washington. Trabajó en la Industria Farmacéutica y Biotecnológica durante más de 25 años. Antes de jubilarse en 2017, pasó 12 años como Consultor enfocado en Aseguramiento/Control de Calidad y temas relacionados con el Cumplimiento Normativo. Es autor o coautor de varios artículos en las áreas de tecnología farmacéutica y química.

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