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El año pasado, las elecciones generales en la República Checa las ganó Andrej Babis, una versión claramente checa de Donald Trump. Y empezaron a pasar cosas. Durante la audiencia de confirmación del gobierno, Babis, con su inimitable mezcla de dialecto checo-eslovaco, dijo que toda la respuesta al Covid bajo su gobierno anterior fue un error, que fue engañado por los “supuestos” expertos y que las “maravillosas” vacunas proporcionadas por la Unión Europea resultaron no ser tan maravillosas después de todo.
Poco después de esta revelación, Jindrich Rajchl, abogado y miembro del Parlamento por un partido gubernamental más pequeño, organizó una conferencia Bajo el título "Tres años desde la COVID-19", la gran sala de la Cámara estaba completamente llena de público. Me invitaron a hacer lo que he estado haciendo durante los últimos cinco años: hablar de datos. Esto es lo que dije (en cursiva, he añadido una explicación para los lectores estadounidenses).
Buenas tardes, señoras y señores, quisiera agradecer a Jindřich por organizar este seminario, gracias por la invitación y agradecer a los demás panelistas por su coraje y perseverancia.
Hoy —o mejor dicho, ya con el comentario del miércoles del primer ministro Andrej Babiš de que deberíamos haber seguido el camino sueco— comienza el tercer periodo de nuestro partido contra la COVID-19. El primer periodo consistió en una pérdida de cordura global. Llamé al segundo periodo el Gran Silencio de la COVID-19, cuando muchos jugadores deseaban fervientemente que se olvidara su juego del primer periodo. El último periodo —así lo espero firmemente— consistirá en catarsis y lecciones aprendidas. Esperemos que no haya que hacer prórroga.
Durante la pérdida de cordura provocada por la COVID-19, todos los pilares clave de las sociedades occidentales fracasaron.
El poder ejecutivo fracasó al restringir de manera arbitraria, absurda y contraproducente los derechos y libertades fundamentales de las personas.
El poder legislativo falló, observando pasivamente y emitiendo repetidamente cheques en blanco al ejecutivo en forma de recurrentes estados de emergencia.
El poder judicial fracasó, ya que (con excepción de un panel del Tribunal Administrativo Supremo) se negó a defender el derecho natural y en cambio, como en regímenes totalitarios anteriores, se refugió en un formalismo jurídico servil.
Los medios de comunicación fracasaron de forma inesperada y repulsiva, encabezados por los medios de servicio público, que en lugar de informar verazmente al público y examinar a los que estaban en el poder, mintieron por orden política.
Los médicos fracasaron y, en lugar de tratar a los enfermos, cerraron sus consultorios o sirvieron al complejo farmacéutico-industrial como su departamento de ventas.
Y, como tantas veces en el pasado, a la cabeza de la marcha hacia una nueva esclavitud marcharon los científicos financiados por el Estado, quienes, por orden política, vistieron al Covid-19 con el manto de la Ciencia.
La COVID-19 llegó en el siglo XXI, que muchos afirman será el siglo de los datos. Sin embargo, si algo demostró es que nuestra capacidad para recopilar datos supera con creces nuestra capacidad para trabajar con ellos de forma significativa. Y como trabajar con datos me ha llevado (de forma un tanto involuntaria) a las filas de los disidentes de la COVID-19, quiero contarles varias historias fascinantes sobre la COVID-19 que están escritas en los datos, pero que aún no se han comprendido en su totalidad.
El modelado matemático es un arma de destrucción masiva
Gran parte de la represión de la COVID-19, tanto aquí como en el extranjero, se basó en modelos predictivos. Antes de la votación sobre la prórroga del estado de emergencia, el Instituto de Información y Estadística de Salud (UZIS) presentó a los diputados... Esta predicción (Diapositiva 16). Esta diapositiva contiene muchas historias interesantes que merecen ser exploradas con más detalle.
La figura está en checo, disculpen. El eje horizontal muestra el tiempo en meses desde julio de 2020 hasta abril de 2021. El eje vertical muestra el número de nuevos casos de COVID-19 por día (es decir, pruebas PCR positivas) en la República Checa. Los puntos amarillos representan datos reales y la curva roja es la "predicción" del modelo del Ministerio de Salud. La "predicción" se realizó aproximadamente en la época de la flecha negra. El texto azul dice "el efecto de las contramedidas, desarrollo peligroso evitado" (no tiene sentido en checo; la traducción es literal). La exención de responsabilidad en cursiva al final de la diapositiva se explica a continuación.
Primero, es necesario comprender que todos los modelos de propagación de epidemias eran algunas variantes de un juego de computadora llamado SIR (Susceptible-Infectado-Recuperado). Es un juego de computadora basado en el modelo de un gas perfectamente mezclado. Las personas son modeladas como bolas que chocan aleatoriamente entre sí. Si una bola infectada choca con una bola susceptible, salen dos bolas infectadas. Una bola infectada eventualmente se convierte espontáneamente en una recuperada. Y eso es todo. No hay noción de espacio en el modelo: no hay ciudades, ni escuelas ni fábricas, nadie duerme, nadie come, etc. Esencialmente, es un modelo de una simple reacción química que tiene lugar en un recipiente cerrado lleno de un gas ideal. No tiene casi nada en común con la realidad de un virus desconocido propagándose en el espacio y el tiempo en una sociedad que reacciona de diversas maneras a la nueva situación.
Además, todos los modelos SIR se comportan de manera similar: producen una sola ola de infecciones. Pero cuando en realidad ocurren múltiples olas, en lugar de abandonar el modelo por considerarlo falso, varios expertos empiezan a creer que la realidad se desvía del modelo debido a nuestra «gestión de la epidemia».
Un problema fundamental de estos modelos es el sobreajuste. Los modelos tienen varios controles (parámetros libres) que se pueden ajustar hasta que el modelo se comporte exactamente como su autor desea. Un profesor muestra entonces a unos diputados desafortunados (cuya última formación en matemáticas fue en el instituto) un gráfico cuyos parámetros se ajustaron para que coincidan con datos anteriores. Los pobres diputados no tienen ninguna posibilidad de comprender que se trata de un sobreajuste puro: que los parámetros del modelo se ajustaron después de conocer los datos reales. Por lo tanto, la concordancia entre el modelo y la realidad en el pasado no dice nada en absoluto sobre la calidad de las predicciones. Si les dijera qué números salieron en la lotería la semana pasada, ¿me creerían si pudiera predecir correctamente qué saldrá la semana que viene?
Observe la discreta advertencia escrita en letra pequeña debajo del gráfico, que indica que el modelo no está diseñado para realizar predicciones. Sin embargo, en la parte superior, se muestra una predicción en negrita.
La predicción es, además, claramente absurda: el modelo predijo que el número de nuevos infectados alcanzaría los 37,000 casos diarios para finales de marzo de 2021, es decir, unos 370 casos por cada 100,000 habitantes. Desde el inicio de la epidemia hasta ese momento, nunca había ocurrido en ningún lugar del mundo que el número de nuevos casos confirmados superara los 170 casos por cada 100,000 habitantes. Por lo tanto, la predicción era completamente irreal, pero cumplió su propósito. Los diputados, asustados, aprobaron otro estado de emergencia.
Además, observen la flecha negra que sugiere que la discrepancia entre la predicción y la realidad se debió, de alguna manera, al efecto de las medidas adoptadas por el gobierno. Puedo asegurarles a los oyentes que nada de esto se desprende ni de los datos reales ni del modelo. Al contrario, la ola de COVID de primavera ya había alcanzado su punto máximo a finales de febrero. El confinamiento estricto que comenzó en marzo no pudo haber cambiado nada.
¿Qué lección se desprende de todo esto? No intentes predecir el comportamiento futuro de sistemas que no comprendes mediante modelos matemáticos. Sigue los datos, no los juegos de computadora ingenuos.
Una vez escribí una artículo largo sobre esto para Brownstone Institute.
Una lección importante de esta catástrofe de modelización se aplica particularmente al problema del cambio climático, donde cometemos el mismo error. Hemos apostado el futuro de toda la civilización a la predicción de un modelo matemático, porque la hipótesis de que el clima se está calentando catastróficamente debido a las emisiones humanas de CO₂ no es otra cosa que la predicción de un modelo matemático. Durante la COVID-19, la realidad fue misericordiosa y nos mostró lo absurdo de los modelos predictivos en cuestión de semanas. Con los modelos climáticos, tuvimos que esperar décadas antes de que se hiciera evidente que las predicciones catastróficas de los "incentivadores del calentamiento global" eran erróneas.
Todavía no sabemos casi nada sobre la eficacia de las vacunas de ARNm
Hasta el día de hoy, sabemos casi nada sobre la eficacia real de los productos de ARNm. En la República Checa, administramos casi 19 millones de dosis de vacunas contra la COVID-19; a nivel mundial, varios miles de millones. La mayoría eran productos genéticos experimentales. Los CDC incluso tuvieron que cambiar la definición de vacuna para que estos productos se ajustaran a ella. Es fascinante que aún no comprendamos qué sabemos y qué desconocemos sobre la eficacia de estos productos.
Los medios de comunicación nos inculcaron que las "vacunas" de ARNm tenían una efectividad del 95 %. ¿De dónde salió esa cifra y qué significaba? Provenía de un estudio aleatorizado con unos 20,000 participantes en cada grupo. La infección sintomática fue el criterio de valoración. En el grupo activo, 8 personas enfermaron; en el grupo placebo, 162 personas. Por lo tanto, la vacuna redujo el riesgo de infección sintomática del 0.88% al 0.04%, es decir, en un 0.84%; sí, en menos de un punto porcentual. Por razones de marketing, esto se comunicó al público de la siguiente manera: 0.84 de 0.88 es el 95%, ¿verdad? El público asumió que esto significaba que el 95% de las personas vacunadas estaban protegidas de la infección. Eso es casi exactamente lo contrario de la verdad. Todos los principios de la medicina basada en la evidencia dicen que informar sobre la reducción del riesgo de una manera tan engañosa es inaceptable.
Later aprendimos Que Pfizer utilizó una sustancia completamente diferente en el estudio de registro. El ensayo clínico se realizó con una sustancia pura producida en laboratorio, pero la vacunación masiva utilizó una sustancia producida por cultivos bacterianos. Estas "vacunas" están contaminadas con ADN bacteriano y endotoxinas. Por lo tanto, no podemos afirmar nada sobre la seguridad y eficacia de las "vacunas" de ARNm basándonos en el estudio de registro; se trataba de una sustancia diferente.
El estudio de registro se realizó durante el dominio de la variante de Wuhan del virus, que se había extinguido para el momento de la vacunación masiva. Por lo tanto, tampoco sabíamos nada sobre la eficacia de la vacuna contra otras variantes.
Además, el British Medical Journal reportaron Un caso alarmante de mala conducta científica en el ensayo de registro de Pfizer.
Tras quedar claro que las vacunas no previenen la infección (a más tardar en el verano de 2021), el establishment cambió de postura: las vacunas quizá no prevengan la infección ni la transmisión, pero sí previenen la enfermedad grave, la hospitalización y la muerte. Sin embargo, nunca vimos pruebas convincentes de esta afirmación, ya que no se investigó en ensayos aleatorizados.
Pero tenemos muchos datos de observación, así que deberíamos saberlo, ¿verdad? Los medios de comunicación estaban llenos de informes que decían que solo morían los no vacunados. Sin embargo, examinamos cuidadosamente los datos y exigimos repetidamente la publicación de conjuntos de datos completos. Finalmente, lo logramos y resumimos los hallazgos en un... estudio único que mostró muchos aspectos fascinantes de toda la campaña de vacunación.
En este punto, repetí extensamente en la Cámara lo que escribí para el Instituto Brownstone. aqui¡Los lectores de BI parecen estar mejor informados que los miembros del Parlamento checo!
Este estudio demuestra que es casi imposible determinar la efectividad de las vacunas únicamente observando a la población. Las personas vacunadas y no vacunadas son simplemente personas completamente diferentes. Sin embargo, desde 2021, ya no se realizan estudios aleatorizados. Sin embargo, solo estos estudios pueden revelar la verdadera efectividad de las vacunas. Tras vacunar a miles de millones de personas con un producto genético experimental, aún desconocemos prácticamente la verdadera efectividad de los productos frente a criterios de valoración clínicamente relevantes. No podemos descartar que la efectividad fuera negativa.
¿Y la lección? Nuestra capacidad para recopilar datos ha superado con creces nuestra capacidad para hacer inferencias, predicciones y decisiones correctas.Aún queda mucho trabajo por delante, y cuanto antes empecemos, mejor. Las autoridades checas finalmente han publicado datos récord sobre muertes (hasta ahora solo en mujeres), incluyendo las causas de muerte. Por fin podemos intentar estimar la verdadera efectividad de las vacunas contra la COVID-19. Sería bueno que esto se hiciera de forma más sistemática, y no solo por nosotros —un grupo de entusiastas—, por las noches y de forma gratuita.
Más historias de detectives escritas en los datos de la Covid
A principios de 2022, la fertilidad de las mujeres checas comenzó a disminuir inesperadamente. Desde 1.83 hijos por mujer en 2021, la Tasa Global de Fecundidad (TGF) comenzó a disminuir aproximadamente un diez por ciento anual, hasta que a finales de 2025 cayó por debajo de 1.3. Mientras los medios de comunicación y la cúpula de la lucha contra la COVID-19 sostenían que esto no tenía nada que ver con las vacunas y que Putin era el culpable, exigimos datos con insistencia. Finalmente, obtuvimos los datos y publicamos... globalmente único estudio que mostró que las mujeres vacunadas contra el Covid tuvieron, por alguna razón, aproximadamente un tercio menos de hijos de lo que correspondería a su proporción en la población.
En otras palabras, si las mujeres vacunadas tuvieran hijos al mismo ritmo que las no vacunadas, no se habría producido una disminución de la fertilidad. Los datos confirmaron que la vacunación está fuertemente asociada con una reducción de la fertilidad. Esto no es una hipótesis, sino un hecho. La gran pregunta sigue siendo si esta asociación es causal, es decir, si la vacunación realmente previene la concepción mediante algún mecanismo, o si es meramente conductual, es decir, si las mujeres vacunadas, por alguna razón, dejaron de desear tener hijos. Esto debe investigarse.
Y aún en el caso de este misterio, los lectores de BI estaban informó ante el gobierno checo.
Durante mucho tiempo, buscamos datos sobre los informes de eventos adversos de las vacunas contra la COVID-19. Cuando finalmente los obtuvimos,... showed Que el número de eventos adversos notificados difirió significativamente entre lotes. Los primeros lotes de vacunas que llegaron a principios de 2021 presentaron un número increíblemente alto de eventos adversos, mientras que los lotes posteriores simplemente tuvieron un número elevado de notificaciones. Estos datos probablemente apuntan a una inestabilidad en el proceso de fabricación, y es necesario averiguar qué sucedió.
Y podría seguir así durante varias horas más.
Que viene despues
Entonces, ¿qué viene después? En muchos países, el tercer período ya ha comenzado. En Estados Unidos, se produjo un cambio de régimen, que en gran medida fue una reacción a la tiranía de la COVID-19. La salud pública estadounidense está experimentando la transformación más grande e inspiradora de los últimos 100 años. Se están llevando a cabo investigaciones en Gran Bretaña, Australia, Canadá, Nueva Zelanda y muchos otros países; incluso en Alemania se están empezando a avanzar. En Eslovaquia están sucediendo muchas cosas. Es inconcebible que nuestro país siga siendo el único que se niega a participar en el tercer período. Supongo que el gobierno entrante lo entiende.
Tenemos una oportunidad única de aprender de esta repentina y global pérdida de cordura y de hacer cambios sustanciales en las siguientes áreas.
En salud pública, donde deberíamos retomar los principios de la Medicina Basada en la Evidencia, es decir, la interconexión del criterio médico, la libre voluntad de un paciente verazmente informado y los datos de estudios de alta calidad y no manipulados. Debemos limitar el papel de diversos grupos de presión, como la Cámara Médica Checa y la Sociedad Checa de Vacunología. Es hora de abandonar la OMS, descentralizar radicalmente todo el sistema sanitario y devolver la toma de decisiones a los médicos tratantes.
En educación, donde deberíamos centrarnos en fomentar el razonamiento correcto, el pensamiento lógico, cultivar el diálogo y, sobre todo, enseñar a trabajar con datos, el sistema educativo occidental ha fracasado claramente, ya que las personas con pensamiento independiente y crítico constituyeron una clara minoría en la sociedad durante la crisis de la COVID-19.
Sobre todo en ciencia e investigación, donde es necesario reducir radicalmente la dependencia tóxica de la investigación académica de la financiación estatal. Cuando el Estado se vuelve loco —como ocurre con frecuencia en Europa Central—, la pérdida de razón se transmite inmediatamente, a través de la financiación, al ámbito de la investigación. Los científicos no son tontos y comprenden rápidamente lo que quienes les pagan quieren oír. El mundo académico, en lugar de seguir siendo un oasis de razón, libertad y búsqueda de la verdad, marchó a la cabeza de la procesión de locos y vistió la locura de la COVID con un manto de legitimidad científica. Lo vimos en el pasado con el fascismo y el comunismo, y lo mismo ocurrió durante el covidismo. La locura del calentamiento global es otro ejemplo.
Este país, en mi opinión, necesita una plataforma que nos ayude a comprender qué sucedió realmente durante la COVID-19 y por qué. No pido una comisión de investigación, ya que estas suelen estar compuestas por partidos, lo que no conduce a la comprensión, sino a luchas internas. Probablemente sería más razonable nombrar un comisionado del Gobierno para comprender la era de la COVID-19 y dejar que él o ella organice la plataforma de forma independiente.
Debemos comprensión, catarsis y lecciones aprendidas a las miles de personas que dejamos morir durante la COVID-19 y a sus familiares y seres queridos. Se lo debemos a nuestros hijos, cuya educación, vida social y salud mental trastocamos significativamente. Se lo debemos a las decenas de miles cuya salud se vio perjudicada por la aplicación forzada, imprudente e indiscriminada de una "vacuna" genética experimental. Y se lo debemos a quienes tenían razón durante esos cinco años tragicómicos, pero fueron censurados, perseguidos y acosados.
Muchos de ellos están sentados en esta sala y, junto conmigo, esperan que hoy realmente entremos en la recta final de nuestro partido con la locura del Covid. Aún tenemos la oportunidad de al menos empatar. Pero si ni siquiera intentamos comprender qué sucedió y por qué, será una derrota aplastante. Y se repetirá en futuros partidos, primero contra el equipo de los alarmistas del calentamiento global, que ya están calentando en los vestuarios.
Gracias por su atención. Manténgase saludable y alegre.
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Tomas Fürst es profesor de matemáticas aplicadas en la Universidad Palacky (República Checa). Tiene formación en modelado matemático y ciencia de datos. Es cofundador de la Asociación de Microbiólogos, Inmunólogos y Estadísticos (SMIS), que ofrece al público checo información veraz y basada en datos sobre la epidemia del coronavirus. También es cofundador de la revista "samizdat" dZurnal, que se centra en desenmascarar la mala conducta científica en la ciencia checa.
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