mientras escribía Miedo a un planeta microbiano El año pasado, noté que surgieron algunos patrones. Una y otra vez, encontré ejemplos de casos en los que, en un mundo racional, las acciones de las autoridades en respuesta al COVID u otras amenazas de enfermedades deberían ser obvias, esperadas y en el mejor interés del público. Sin embargo, en cada caso, me vi obligado a reconocer la realidad y continuar con "Pero eso no sucedió". Porque la respuesta a menudo no fue racional: estuvo impulsada principalmente por la política y la histeria, y cada acto irracional y no respaldado por evidencia podría explicarse a través de esta lente. Como resultado, la frase es, con diferencia, la más repetida en el libro, por lo que pensé que sería interesante recopilar diez ejemplos de cuando reinó una fuerte negación de la realidad y se abandonó el sentido común.
- La muerte de las enfermedades infecciosas, antes de los años 1980 (Capítulo 5):
En los años posteriores a la Segunda Guerra Mundial, la mejora del saneamiento, la producción en masa de antibióticos y vacunas y el mayor uso de DDT provocaron una caída en picado de las tasas de mortalidad por enfermedades infecciosas en los países del primer mundo. Llenos de confianza en estos éxitos concretos, los expertos comenzaron a fijar objetivos para la erradicación de muchas enfermedades infecciosas. Se publicaron muchos libros sobre el tema, entre ellos El dominio del hombre sobre la malaria en 1955 y La evolución y erradicación de las enfermedades infecciosas en 1963, todos pregonando el potencial ilimitado de las innovaciones tecnológicas para erradicar las enfermedades infecciosas de la Tierra de una vez por todas.
Pero eso no sucedió. La llegada de la pandemia del SIDA en la década de 1980 acabó con la arrogancia de la erradicación de enfermedades, ya que se hizo más obvio que las enfermedades infecciosas erradicadas simplemente serían reemplazadas por otras enfermedades mucho más difíciles de eliminar. Los viejos y malos hábitos de siglos de respuestas epidémicas, aquellos impulsados por el miedo, la ignorancia y la culpa de otros, regresaron, y hábitos que conducirían a campañas de desinformación, histeria colectiva y germofobia han seguido siendo la norma para pandemias reales e imaginadas. desde.
- Los medios de comunicación exageran enormemente los riesgos de infección por VIH entre los heterosexuales (Capítulo 5):
Era responsabilidad de los funcionarios de salud y de los científicos informar al público acerca de sus riesgos de infección por VIH, y era responsabilidad de los medios de comunicación difundir esa información de una manera que permitiera a las personas tomar decisiones sobre su salud sin crear un pánico masivo y ansiedades irracionales en aquellos que tenían bajo riesgo de infección. Pero eso no sucedió. Como relató Michael Fumento en su libro contrario El mito del SIDA heterosexual, seis años después de que se identificara el primer grupo de hombres homosexuales con inmunodeficiencias adquiridas, los riesgos de transmisión heterosexual del VIH seguían siendo exagerados y sensacionalistas. Oprah Winfrey, una de las personalidades de programas de entrevistas televisivos más influyentes de todos los tiempos, abrió uno de sus programas a principios de 1987 con un monólogo que promovía el pánico:
Los estudios de investigación ahora proyectan que uno de cada cinco (escúchenme, es difícil de creer) uno de cada cinco heterosexuales podría morir de SIDA al final de los próximos tres años. Eso es en 1990. Uno de cada cinco. Ya no es una enfermedad gay. Créeme.
Como probablemente puedas adivinar, uno de cada cinco heterosexuales no estaba muerto en 1990. Ni siquiera cerca.
- Abrazo de alarmistas de COVID como Eric-Feigl Ding (Capítulo 7):
Feigl-Ding tiene un talento extraordinario para convertir los no problemas en problemas, los problemas en crisis y las crisis en acontecimientos catastróficos de proporciones bíblicas. ¿Cómo lo hace? Comienza con declaraciones emotivas TODAS EN MAYÚSCULAS. Su primer tweet viral el 20 de enero de 2020 comenzó con “¡SANTA MADRE DE DIOS!” Luego se refirió al número reproductivo (que muestra qué tan rápido se propaga el virus) del “¡¡¡nuevo coronavirus es un 3.8!!!” Eso fue completamente engañoso en el contexto del SARS-CoV-2, pero el número reflejó con mayor precisión el crecimiento de sus seguidores en Twitter, que se dispararon de la noche a la mañana a medida que el tweet ganó fuerza. Su uso liberal de emojis, incluidas sirenas, señales de advertencia y caras de miedo y llanto, estaban en una buena posición para captar la atención en cada transmisión. Una vez que sus seguidores crecieron a cientos de miles, comenzó a recibir cobertura mediática en CNN, MSNBC y a ser citado en los principales periódicos. Incluso Twitter lo recomendó como experto en COVID, y una recomendación aparecía en los feeds de nuevos usuarios o de cualquiera que buscara términos como “COVID-19” o “coronavirus”.
Se pone peor. La desinformación alarmista de Feigl-Ding sobre el COVID no terminó con su primer tuit viral. Tuiteó sobre un artículo preimpreso que afirmaba identificar secuencias relacionadas con el VIH en el genoma del SARS-CoV-2. El documento fue rápidamente retractado, pero no antes de que se convocaran reuniones del Dr. Anthony Fauci y otros funcionarios de alto nivel para discutir cómo abordar las afirmaciones del documento. Tuiteó alarma sobre la tasa de positividad inicial del 50 por ciento de las pruebas de COVID en México, mientras ignoraba el hecho de que las pruebas en México estaban limitadas en ese momento a personas que estaban gravemente enfermas. También confundió la reactivación del virus con la reinfección, una diferencia que cualquiera que hubiera tomado una clase básica de virología sabría.
En MSNBC, hizo la afirmación evidentemente absurda de que la variante Omicron del SARS-CoV-2 era más grave en niños que en adultos. Siguiendo con su campaña de alarmismo dirigida a los padres, defendió el cierre de las escuelas públicas, pero guardó silencio cuando su hipocresía quedó al descubierto cuando se hizo público que su esposa y sus hijos se mudaron a Austria para que sus hijos pudieran asistir a escuelas presenciales. Continuó haciendo predicciones sobre las cifras de muertes por COVID que no tenían base en la realidad, e incluso fue cuestionado públicamente por representantes del Statens Serum Institut de Dinamarca por tuitear gráficos engañosos que mostraban aumentos repentinos de muertes después de que se levantaron las restricciones por COVID en Dinamarca en febrero de 2022. Algunas de sus seguidores lo defenderían de estos desafíos basados en hechos con ataques de turbas en Twitter y trolling masivo de sus críticos, desalentando así muchas más denuncias públicas de su constante flujo de afirmaciones infundadas y extravagantes.
Uno pensaría que los medios de comunicación verificarían cuidadosamente su experiencia en inmunología de enfermedades infecciosas antes de entrevistarlo y etiquetarlo como “experto”. Pero eso no sucedió. Feigl-Ding es un epidemiólogo con experiencia en nutrición, no en enfermedades infecciosas. Aunque obtuvo su doctorado en Harvard en 2007 después de abandonar la facultad de medicina, sus afirmaciones de ser un “epidemiólogo de Harvard” se basaron en un nombramiento no remunerado como científico visitante en Harvard en nutrición. Su experiencia previa a la pandemia se centraba en los efectos de la dieta y el ejercicio en la salud, sin absolutamente ninguna experiencia en epidemiología de virus respiratorios o pandémicos.
- El gobierno de EE. UU. recurre a la exageración de los riesgos de COVID para asustar a la gente y obligarla a cambiar su comportamiento (Capítulo 7):
Ahora se podría pensar que los funcionarios y líderes de salud pública verían esta ignorancia y percepción errónea generalizada del riesgo y tratarían de disipar los temores del público proporcionando información clara y precisa. Pero eso no sucedió. Al menos, no sucedió por mucho tiempo. Por ejemplo, los primeros comentarios del Dr. Anthony Fauci, director de NIH/NIAID sobre COVID-19 a sus colegas y al público fueron muy prácticos y mucho más tranquilizadores que sus declaraciones posteriores. El 17 de febreroth, el dijo USA Today's consejo editorial, "Siempre que existe la amenaza de una infección transmisible, existen diversos grados, desde extrapolaciones de miedo comprensibles hasta extravagantes". El 26 de febrero de 2020, dijo a un panel de CNBC que “no se puede excluir al mundo entero” cuando se le preguntó sobre las restricciones de viaje en vuelos entrantes desde China. Fauci también señaló que, si bien pensaba que China había sido eficaz para contener el virus, utilizó métodos que calificó de “draconianos” y que dudaba que fueran adoptados en Estados Unidos. El mismo día, le dijo al corresponsal de CBS, el Dr. Jon LaPook, en un correo electrónico que “se pueden mitigar los efectos, pero no se pueden evitar las infecciones, ya que no se puede aislar al país del resto del mundo”. También advirtió contra el pánico. “No permita que el miedo a lo desconocido (es decir, una pandemia de un nuevo agente infeccioso) distorsione su evaluación del riesgo de la pandemia para usted en relación con los riesgos que enfrenta todos los días. Lo único que podemos hacer es prepararnos lo mejor posible y no ceder ante un miedo irrazonable”.
¡Este es un consejo fantástico y sería difícil mejorarlo! El Dr. Fauci estaba claramente preocupado por los daños colaterales causados por el pánico. Sin embargo, al día siguiente empezó a dudar un poco. En un correo electrónico a la actriz Morgan Fairchild, que había trabajado con él durante los años 80 en mensajes sobre el VIH, escribió que la propagación comunitaria se estaba convirtiendo en un problema en otros países y podría convertirse en una pandemia mundial. “Si eso ocurre seguramente tendremos más casos en EE.UU. Y por esa razón, el público estadounidense no debería asustarse, sino estar preparado para mitigar un brote en este país mediante medidas que incluyan distanciamiento social, teletrabajo, cierre temporal de escuelas, etc. También seguía preocupado por el miedo y el pánico irracionales. El 29 de febreroth, les dijo a los anfitriones del Today Show, “Ahora mismo, en este momento, no hay necesidad de cambiar nada de lo que haces a diario. En este momento el riesgo es bajo”. Luego advirtió que las cosas podrían cambiar: “Cuando empieces a ver la propagación comunitaria, esto podría cambiar y obligarte a estar más atento a hacer cosas que te protejan de la propagación”.
Muy pronto se confirmó la propagación comunitaria. “Antes de que hubiera una gran explosión como la que vimos en el corredor noreste impulsada por el área metropolitana de la ciudad de Nueva York, recomendé al presidente Trump que cerráramos el país”, dijo Fauci a una audiencia en su alma mater, Holy Cross, a finales de octubre. , 2020. La presión de Fauci y la Coordinadora de Respuesta al Coronavirus de la Casa Blanca, la Dra. Deborah Birx, finalmente condujo a una conferencia de prensa el 16 de marzo.thde 2020, en el que el presidente Trump le dijo a la nación que cerrara. Cuando se le preguntó el motivo de los cambios, el Dr. Birx respondió: “Hemos estado trabajando con grupos en el Reino Unido. Tuvimos nueva información proveniente de un modelo y lo que tuvo el mayor impacto en el modelo es el distanciamiento social, grupos pequeños, no salir en público en grupos grandes”. Más específicamente, se utilizó un modelo matemático del Imperial College de Londres que suponía que los confinamientos funcionarían y, como era de esperar, predijo que funcionarían y salvarían millones de vidas. Un modelo que supusiera una catástrofe evitable tenía todos los maximizadores necesarios para exigir acción.
Un mes después, Fauci diría que cerrar antes podría haber salvado más vidas. Más adelante en el año, se lamentaría de que Estados Unidos no hubiera cerrado más estrictamente: “Desafortunadamente, dado que no cerramos completamente como lo hizo China, como lo hizo Corea, como lo hizo Taiwán, en realidad vimos una extensión aún mayor”. aunque cerramos”. Como mencioné anteriormente, los lugares que cerraron también sufrieron daños colaterales masivos, que habrían sido aún peores en Estados Unidos si se hubiera implementado la respuesta “draconiana” preferida.
Muchos otros lugares implementaron cierres increíblemente duros que fracasaron aún más estrepitosamente. Perú, por ejemplo, tuvo uno de los confinamientos más duros del mundo y fue recompensado por ello con una de las tasas de mortalidad más altas. La mayor parte de América del Sur pasó momentos muy difíciles con los brotes de COVID, al igual que América del Norte y la mayor parte de Europa, mientras que la mayor parte de Asia no, a pesar de las diferencias en los esfuerzos de mitigación. En el capítulo 13 abordaré más el cálculo de las puntuaciones de la respuesta a una pandemia, pero basta decir que los confinamientos no fueron la panacea que los maximizadores afirmaban que serían.
Una vez comprometidos a cerrar un país sin mucha evidencia de que los beneficios superarán los costos, los líderes y funcionarios de salud se volverán muy conscientes de cualquier confirmación de que tomaron la decisión correcta, e igualmente resistentes a cualquier refutación. En Estados Unidos, los líderes estatales eran en última instancia responsables de las políticas pandémicas, y esto aseguró que hubiera 50 estrategias y resultados diferentes para comparar. Como era de esperar, la mayoría de los medios de comunicación favorecieron las respuestas más draconianas. Cuanta más gente estuviera aislada en casa, buscando cada fragmento de información aterradora que pudieran obtener, mejor.
- Predicciones fatales para la reapertura de estados (Capítulo 7):
Entre los estados de Estados Unidos, hubo claras brechas en las políticas. Algunos continuaron con las órdenes de quedarse en casa por mucho más tiempo que otros, exigieron máscaras en el público y en las escuelas y mantuvieron cerrados los negocios “no esenciales” durante meses. Sólo un estado, Dakota del Sur, nunca cerró ni emitió mandatos. Otros abrieron después de que pasó la ola inicial y nunca volvieron a cerrar. El gobernador de Georgia, Brian Kemp, anunció el lunes 20 de abril.th que el estado reabriría el 27 de abrilth. Este anuncio no fue bien recibido. “El experimento de Georgia en materia de sacrificios humanos", resonó un titular en el Atlántico dos días después. Afortunadamente, el artículo en sí era menos exagerado que el título. Describió a los propietarios de negocios que tenían miedo de abrir, citó a múltiples críticos bipartidistas y citó la pésima capacidad de prueba de Georgia y los brotes recientes como razones por las que se estaba acercando a una catástrofe segura.
Pero eso no sucedió. Casos en realidad disminuido después de que Georgia reabriera, y no volvió a aumentar hasta finales de junio de 2020, cuando los casos aumentaron simultáneamente en todo el sur, independientemente de las políticas. Florida, que a diferencia de Georgia tenía muy pocos casos antes del cierre, tuvo una experiencia similar, y el gobernador Ron DeSantis anunció una reapertura gradual a partir del 4 de mayo.th. Los críticos criticaron la respuesta de Florida, que no entró en vigor hasta el 1 de abril.st, después de que miles de estudiantes universitarios abarrotaron las playas de Florida durante las vacaciones de primavera. “El gobernador de Florida sigue marcando nuevos mínimos en la batalla contra el coronavirus”, regañó el editor de CNN, Chris Cillizza. El El Nuevo Herald Estaba igualmente exasperado por el fracaso de DeSantis a la hora de aceptar el programa, con un editorial titulado “Nos vemos otra vez como 'Flori-duh', gobernador DeSantis. ¿Alguna idea de cómo pasó eso??” Sin embargo, mantener abierto el estado no parecía tener consecuencias inmediatas, como explicó un artículo de CNN: “la suerte puede haber sido un factor”, y que los científicos estaban “desconcertados” de que no hubiera más muertes. Al igual que Georgia, Florida tuvo un aumento de casos en junio, al igual que Texas, Carolina del Sur y Mississippi. DeSantis dejó claro su desdén por los modelos pandémicos y las respuestas draconianas que promovían en otros estados, y prometió a finales de agosto que “nunca volveremos a aplicar ninguno de estos bloqueos”.
Resultados pandémicos similares en términos de casos, hospitalizaciones y muertes continuarían desconcertando a los científicos que creían que las suposiciones de sus modelos eran correctas. Continuarían señalando valores atípicos de lugares que tenían bajas cifras de muertes, como el noroeste del Pacífico, Vermont y Hawaii, y seguirían explicando su “éxito” únicamente por políticas, mientras continuarían ignorando las diferencias geográficas y demográficas, así como las lugares como California, que tenía políticas de mitigación muy estrictas y tuvo un resultado ajustado por edad similar al de Florida.
- El sistema El fracaso de los CDC para hacer recomendaciones basadas en evidencia (Capítulo 8):
Quizás sintiendo que estaban perdiendo una guerra con la realidad, los CDC publican un documento titulado “La ciencia del uso de mascarillas para controlar el COVID-19.” Los altos mandos de los CDC deben haber pensado que este documento ayudaría en su caso. En cambio, para las personas que se preocupaban por la evidencia (ciertamente un grupo cada vez más reducido) tuvo el efecto contrario. El documento fue una hazaña de estudios de laboratorio controlados y ecológicos de baja calidad que solo demostraron una correlación débil con el mundo real. Pero eso no impidió que los CDC lo envolvieran en un lazo con un brillante “¡CAUSACIÓN!” etiqueta.
Fue incluso peor que eso. Muchas de las referencias solo examinaron la mecánica de pequeñas partículas de aerosol/en el aire y de las emisiones de gotas grandes y no evaluaron la eficacia de las mascarillas. De las otras referencias citadas, muchas ofrecieron conclusiones que no respaldaban el uso universal de mascarillas de tela como control de la fuente de transmisión por aerosol/aerotransportada en personas asintomáticas, que los CDC solo reconocieron como ruta “potencial” de propagación del SARS-CoV-2. Sin embargo, los CDC también se equivocaron en esto: en junio de 2020 ya se sospechaba que el aerosol era el modo de transmisión predominante, y los ingenieros ambientales y expertos en aerosoles habían estado presionando posteriormente para que se reconociera la transmisión aérea como una ruta importante del SARS. -Transmisión de CoV-2. Por lo tanto, cuando autores citados por los CDC como Bandiera et al expresaron su preocupación: "Si luego se determina que la transmisión por aerosol es un factor importante de infección, entonces nuestros hallazgos pueden sobreestimar la efectividad de las cubiertas faciales", los CDC tenían la responsabilidad de reconocer la efecto de nueva evidencia sobre sus recomendaciones. Eso no sucedió.
El documento a favor de las máscaras de los CDC incluso citó la estudio rengasamy como evidencia de respaldo, a pesar de la conclusión de los autores de que las máscaras de tela eran inútiles, como cité al comienzo de este capítulo. Las referencias adicionales al “estudio” del estilista de Missouri y una anécdota de un pasajero enmascarado, sintomático y que no logró infectar a otros en un vuelo de 15 horas de Wuhan a Toronto realmente pusieron en duda: ¿qué diablos estaban pensando? Sin embargo, este era el estándar al que se sometía a los CDC, especialmente por parte de los medios de comunicación falderos, con respecto a la evidencia de la eficacia de las mascarillas durante la pandemia. Podrían haber escrito el documento con crayones y no habría cambiado nada.
- Total hostilidad hacia los resultados de DANMASK-19 (Capítulo 8):
A pesar de la escasez de estudios controlados en el mundo real sobre la eficacia de las mascarillas en la prevención de la propagación comunitaria del SARS-CoV-2 y la total falta de interés de las agencias gubernamentales de EE. UU. en llenar ese vacío, un grupo de investigación de Dinamarca intervino. El primer control aleatorio El ensayo, denominado DANMASK-19, con 6,000 participantes, inscribió a empleados de una cadena de supermercados danesa, y la mitad de los participantes llevaban máscaras y la otra mitad no. Este estudio se completó en junio de 2020.
Sin embargo, en octubre quedó claro que algo andaba mal. A pesar de ser de gran interés y evidente alto impacto, ese estudio aún no se había publicado. ¿Seguramente el análisis de datos se completó rápidamente y el artículo se envió a una revista importante para su revisión? Dada la naturaleza del estudio, también tendría sentido que los editores hicieran todo lo posible para que el estudio fuera revisado lo más rápido posible y, si los métodos fueran aceptables y las conclusiones respaldadas por los datos, lo publicaran sin demora.
Pero eso no sucedió. Un artículo publicado en un periódico danés reveló que los autores habían enviado el artículo a tres revistas importantes, la Lanceta, de la forma más New England Journal of Medicine, y la Revista de la Asociación Médica Americana. Los tres habían rechazado el artículo y los autores insinuaron que los rechazos eran de naturaleza política. Se negaron a hacer comentarios más específicos, señalando que no podían comentar sin revelar los resultados del estudio. Curiosamente, incluso antes de la publicación, se presionó a los autores para que defendieran su metodología, insistiendo en que solo podían evaluar la incidencia de infección entre los usuarios de máscaras, y no la incidencia de infección entre sus contactos (es decir, control de fuentes).
- Falta de escepticismo ante las conclusiones del estudio sobre mascarillas en Bangladesh (Capítulo 8):
En septiembre de 2021, se produjo un milagro navideño anticipado: los resultados de un ensayo controlado aleatorio por grupos realizado en aldeas de Bangladesh informaron menos infecciones en las aldeas enmascaradas que en las desenmascaradas. En respuesta, los esperanzados medios de comunicación de todo el mundo subieron a la montaña nevada más cercana, unieron sus manos y comenzaron a cantar:
"El estudio más grande sobre máscaras hasta ahora detalla su importancia en la lucha contra el Covid-19". –Noticias NBC
"Hicimos la investigación: las mascarillas funcionan y, si es posible, debe elegir una mascarilla de alta calidad." -el New York Times
"Un estudio aleatorio masivo es una prueba de que las mascarillas quirúrgicas limitan la propagación del coronavirus, dicen los autores.” –El Correo de Washington
"Los estudios apoyan el uso de mascarillas para limitar la propagación de COVID-19.” - Associated Press
"Las mascarillas para COVID pasan su prueba más grande hasta el momento.” -Naturaleza
"Un enorme estudio de referencia muestra inequívocamente que las mascarillas quirúrgicas funcionan para reducir la propagación del coronavirus.” –Ciencia viva
Podría seguir, pero ya entiendes la idea. Esta era la evidencia que estaban esperando todos aquellos desesperados por estudios de alta calidad, “estándar de oro” y que confirmaran el sesgo. El autor principal, el economista Jason Abaluck, dijo con confianza al El Correo de Washington "Creo que esto básicamente debería poner fin a cualquier debate científico sobre si las máscaras pueden ser efectivas para combatir el COVID a nivel poblacional".
eso no paso. A las pocas horas, los críticos en las redes sociales comenzaron a encontrar agujeros considerables en las conclusiones y la metodología del estudio. Este fue un proceso más lento que no iba a resultar en las mismas historias de choque de manos y cebo de clics, pero de todos modos era necesario.
En primer lugar, el estudio tuvo un resultado negativo importante: no se observaron diferencias con las mascarillas de tela, solo quirúrgicas. La mayoría de la gente en ese momento llevaba máscaras de tela. Después de todo, los CDC los habían presionado fuerte y consistentemente. Sin embargo, este estudio no mostró ningún beneficio del uso de mascarillas de tela.
En segundo lugar, los resultados se estratificaron por edad. Las mascarillas quirúrgicas parecían funcionar sólo para personas mayores de 50 años. ¿Por qué sería así? Eso no fue necesariamente el resultado de que "las máscaras funcionaran". Quizás las personas mayores tenían más probabilidades de informar por sí mismas lo que los investigadores querían escuchar. Las máscaras fueron fuertemente promocionadas en las aldeas experimentales. ¿Eso no podría afectar otros comportamientos? De hecho, afectó otros comportamientos, ya que los autores informaron que el distanciamiento social aumentó en las aldeas donde se promovían las máscaras.
En tercer lugar, los autores no proporcionaron ninguna información útil sobre casos anteriores o tasas de pruebas en las aldeas. Esto hace que sea casi imposible comparar los cambios con precisión, especialmente si las conclusiones se basan en datos autoinformados.
En cuarto lugar, afirmaron una reducción del 11 por ciento en los casos en las aldeas enmascaradas, con intervalos de confianza que oscilaban entre el 18 y el 0 por ciento. Lo leíste correctamente. Cero todavía era una posibilidad.
En quinto lugar, las diferencias que afirmaron los autores se basaron en una diferencia de 20 casos entre más de 340,000 personas, con 1,106 individuos seropositivos en el grupo de control y 1,086 en el grupo de máscara. No mencionaron esto en ninguna parte del artículo original, por razones obvias.
En sexto lugar, no pusieron sus datos y su código completo a disposición de otros de inmediato para que otros los analizaran. Esto pondría fin a algunas dudas sobre cómo manipular sus estadísticas para obtener un resultado favorable y una fama inmediata. Hay que reconocer que finalmente lo hicieron. Esto permitió a Maria Chikina y Wes Pegden de Carnegie-Mellon y Ben Recht de UC-Berkeley volver a analizar los datos brutos del estudio y, en última instancia, no encuentran diferencias significativas según el enmascaramiento. En cambio, encontraron diferencias más significativas en el distanciamiento físico y concluyeron que “el comportamiento del personal no cegado al inscribir a los participantes del estudio es una de las diferencias más significativas entre los grupos de tratamiento y control, lo que contribuye a un desequilibrio significativo en los denominadores entre los grupos de tratamiento y control. " En otras palabras, el estudio estuvo irremediablemente sesgado y confundido desde el principio. No es exactamente un respaldo rotundo al enmascaramiento universal. No hace falta decir que la gente de los medios no gritaba esta explicación alternativa desde la cima de una montaña, un techo o cualquier cosa.
- Negativa a reconocer prejuicios hacia daños exagerados de COVID (Capítulo 11):
El deseo abrumador de evidencia de intervenciones que eliminen efectivamente el riesgo de infección presionará inevitablemente a los científicos para que proporcionen esa evidencia. Idealmente, el reconocimiento de este sesgo daría como resultado un mayor escepticismo por parte de otros científicos y medios de comunicación. Claramente, eso no sucedió, y las afirmaciones exageradas sobre la eficacia de las intervenciones y los daños exagerados de la COVID para promover su aceptación se convirtieron en la norma en los informes sobre pandemias.
La mejor manera de mitigar el sesgo de la investigación es que los investigadores inviten a socios neutrales a replicar el trabajo y colaborar en estudios adicionales. La capacidad de poner todos los datos a disposición del público y de otros científicos también invita a realizar revisiones críticas de fuentes colectivas y, por lo tanto, potencialmente más precisas y menos sesgadas. La disponibilidad pública de conjuntos de datos y documentos resultó en la mejora de los pronósticos de pandemias por parte de analistas independientes como Youyang Gu y sacó a la luz pública la posibilidad de un origen de fuga de laboratorio para el SARS-CoV-2 de las sombras de las teorías de la conspiración.
- Fracaso de los modelos epidemiológicos (Capítulo 12):
El comportamiento del virus en diferentes lugares pareció desafiar muchos modelos epidemiológicos, ya que las oleadas de casos parecieron alcanzar su punto máximo antes de lo previsto, dejando a muchas personas todavía susceptibles. Muchos de los modelos predijeron una pandemia comprimida en la que todos serían completamente susceptibles y la mayoría se infectaría en un corto período de tiempo sin esfuerzos comunitarios serios de mitigación. Los modelos también predijeron que cuando se levantaran las restricciones, los casos aumentarían con bastante rapidez (por ejemplo, el “experimento de sacrificio humano” de Georgia).
Pero, a medida que me acostumbré a escribir, eso no sucedió. Los modelos epidemiológicos no podían explicar por qué los lugares con una seroprevalencia del 10 por ciento o incluso menores y con restricciones comunitarias bajas no estaban experimentando oleadas catastróficas de infecciones. Fue entonces cuando, como todo lo demás en la respuesta a la pandemia, el sistema inmunológico se politizó.
Bonificación: exageración de los beneficios de la vacuna COVID (Capítulo 12).
Ahora bien, uno podría pensar que la explosión de infecciones en las poblaciones vacunadas contra la COVID haría que los funcionarios gubernamentales modificaran su retórica sobre los beneficios de las vacunas y sus recomendaciones. Sin embargo, aunque no escribí específicamente la frase en FMP, eso no sucedió:
En los primeros meses después de que las vacunas de ARNm del SARS-CoV-2 estuvieron disponibles, quedó claro que lograron prevenir hospitalizaciones y muertes. En la primavera de 2021, muchos hospitales informaron que la mayoría de sus pacientes con COVID no estaban vacunados. La prevención de la hospitalización en personas mayores de 65 años mediante las vacunas Pfizer-Biontech (96 por ciento), Moderna (96 por ciento) y J&J (84 por ciento) fue confirmada posteriormente mediante un análisis de bases de datos de hospitales estadounidenses. La eficacia de las vacunas contra la COVID también fue evidente en Israel, el primer país que alcanzó altos niveles de cobertura de vacunación para adultos, con una disminución de cien veces las tasas de infección en mayo de 2021 en comparación con el pico de los meses anteriores.
Sin embargo, un mes después, en junio, Israel experimentó otro brote de COVID, esta vez en personas tanto vacunadas como no vacunadas. En agosto, Pfizer y Moderna habían publicado datos que indicaban que las reinfecciones eran más comunes en los grupos vacunados que en los grupos de placebo vacunados más recientemente. La inmunidad esterilizante a las vacunas de ARNm del SARS-CoV-2, ampliamente distribuidas, estaba disminuyendo después de sólo unos meses.
Los picos de reinfecciones meses después de las campañas de vacunación masiva eran contrarios a lo que los funcionarios de salud pública y los políticos habían afirmado muy recientemente. “Cuando te vacunas, no solo proteges tu propia salud y la de la familia, sino que también contribuyes a la salud de la comunidad al prevenir la propagación del virus en toda la comunidad”, había dicho Anthony Fauci en una entrevista de mayo de 2021 en el programa de CBS. Face the Nation. “En otras palabras, te conviertes en un callejón sin salida para el virus”, añadió. En marzo, en MSNBC, Rochelle Walensky había afirmado que “nuestros datos de los CDC de hoy sugieren que las personas vacunadas no son portadoras del virus”. Para no quedarse atrás, el presidente Joe Biden dijo en un ayuntamiento de CNN en julio de 2021 que “no contraerá COVID si recibe estas vacunas”. Para ser justos, Fauci y Walensky estaban en una zona gris en marzo y mayo de 2021 y podrían haber tenido ingenuamente esperanzas sobre la eficacia a largo plazo de las vacunas COVID. Sin embargo, en julio, la declaración de Biden era demostrablemente falsa.
Tantas infecciones “irruptivas” apenas unos meses después de la vacunación presentaron un problema político. Al principio, la ruta más fácil para cualquier político era fingir que no se producían reinfecciones o que eran muy raras. A medida que se produjeron más brotes en poblaciones altamente vacunadas, la realidad se volvió imposible de descartar. La administración Biden había apoyado los mandatos de vacunas e intentó promulgar un mandato a nivel nacional, que finalmente se diluyó para incluir al personal militar, los centros de salud financiados por el gobierno y los viajeros extranjeros a Estados Unidos. Sin embargo, también se promulgaron mandatos de vacunación en veintiún estados, muchos municipios y en cientos de corporaciones, incluidas universidades. Con miles de infecciones irruptivas reportadas, la lógica detrás de estos mandatos se evaporó junto con la idea de que “Tu vacuna me protege”. Esto fue especialmente problemático para los muchos proveedores de atención médica que habían despedido a su personal por rechazar la vacuna COVID, los mismos que luego experimentaron una escasez de personal paralizante sin ningún beneficio a largo plazo.
Otro problema importante para los esfuerzos de vacunación radica en la cantidad de eventos adversos informados en bases de datos disponibles públicamente, como el Sistema de notificación de eventos adversos de las vacunas (VAERS). VAERS es la base de datos de vigilancia poscomercialización más grande para informar sobre eventos adversos que ocurren después de la vacunación. El sitio web de los CDC llama al VAERS “el sistema de alerta temprana del país”, pero advierte que “un informe al VAERS no significa que una vacuna haya causado un evento adverso”. Esto se debe a que cualquiera puede enviar un informe; sólo se investigan más a fondo los casos o patrones más graves en los informes. Debido a la vacunación masiva con vacunas COVID-19 en un corto período de tiempo, era probable que los informes del VAERS aumentaran independientemente de los riesgos reales. A mucha gente le suceden cosas malas cada año y, a veces, es sólo una coincidencia que suceda después de una vacuna. La clave para investigar estos patrones es calcular estos eventos en el contexto de sus niveles de referencia y considerar todas las demás causas posibles.
Estas consideraciones no impidieron que los escépticos y antivacunas de las vacunas aprovecharan los datos como prueba de los peligros de la vacunación contra el COVID. Después de todo, si todos los eventos adversos después de la infección por COVID se pueden atribuir a la COVID, ¿por qué no todos los eventos adversos después de la vacunación? En estos casos, las posiciones extremas eran fáciles de detectar, ya que tanto los antivacunas como los militantes de las vacunas tendían a descartar por completo la importancia de un tipo de evento y amplificar consistentemente el otro.
Sin embargo, era cierto que las vacunas contra la COVID habían pasado por alto el proceso tradicional de aprobación de la FDA, que incluye un amplio seguimiento de la seguridad, y por lo tanto era probable que los fabricantes de vacunas hubieran pasado por alto o minimizado muchos efectos adversos potenciales en la prisa por obtener una aprobación de emergencia. Lamentablemente, las agencias gubernamentales de EE. UU. no parecían interesadas en respaldar estudios para investigar más a fondo los efectos adversos de las vacunas contra la COVID. Esa responsabilidad quedó en manos de otros países.
A mediados de 2021, el efecto adverso más importante de las vacunas de ARNm contra la COVID fue la miocarditis (inflamación del corazón y posiblemente cicatrización), observada principalmente en hombres jóvenes. Esto fue especialmente cierto en el caso de la vacuna Moderna, ya que los datos de los países escandinavos y Francia encontraron que las tasas entre los receptores de Moderna eran de 3 a 4 veces mayores que las de los receptores de Pfizer. Para el otoño de 2021, se había acumulado evidencia suficiente para convencer a muchos países del norte de Europa de restringir el uso de la vacuna Moderna en personas menores de 30 años. Para las personas mayores, los beneficios de la vacuna Moderna siguieron superando los costos. La vacuna Pfizer-Biontech no estuvo exenta de posibilidad de miocarditis en hombres jóvenes, ya que un estudio realizado en 2022 en Tailandia encontró miocarditis en el 3.5 por ciento de los hombres de entre 13 y 18 años, particularmente después de la segunda dosis. La vacuna Pfizer tampoco se recomendó para los niños en muchos países europeos, especialmente los de 0 a 11 años, debido a la falta de evidencia de un beneficio claro.
Estos países no estaban siendo superados por los antivacunas, simplemente estaban realizando análisis de costo/beneficio y descubriendo que los beneficios de las vacunas COVID no eran significativamente mayores que los costos potenciales, particularmente para los niños pequeños y los adolescentes varones. Sin embargo, los CDC no llegaron a las mismas conclusiones y continuaron recomendando vacunas COVID para niños mayores de 6 meses y refuerzos para niños de 5 años en adelante, hasta el otoño de 2022, a pesar de acumular evidencia de vacunas. miocarditis/pericarditis asociada en jóvenes. El motivo de la brecha entre las recomendaciones de los CDC y las europeas no estaba claro, aunque la más obvia simplemente implica seguir el dinero.
Desafortunadamente, muchos de estos ejemplos no están quedando obsoletos. Los mandatos de uso de mascarillas han regresado en algunos lugares, incluidas las escuelas, a pesar de que no hay evidencia de alta calidad que lo respalde. Lo mismo ocurre con las recomendaciones de refuerzo de la vacuna COVID para personas sanas menores de 65 años. Muchos países europeos, incluida Dinamarca, han modificado sus recomendaciones basándose en análisis cuidadosos de riesgo/beneficio. Una vez más, aunque parecería obvio que los líderes estadounidenses deberían haber hecho lo mismo, eso no sucedió.
Reeditado del autor Substack
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