Desafíos éticos derivados de la Gran Ilusión

Desde el principio, se advirtió a los gobiernos que se trataba de una pandemia única cada cien años y que la única solución para reducir o prevenir la mortalidad masiva sería el desarrollo de una vacuna. No se consideraron otras soluciones, solo tácticas dilatorias.

Los resultados preliminares de los ensayos controlados aleatorios (ECA) de la vacuna de ARNm de Pfizer y Moderna se celebraron como un éxito espectacular, por lo que los gobiernos y los medios asumieron que se había encontrado la solución. Una procesión de líderes aseguró al público que las vacunas eran tan efectivas que, una vez inyectadas, no se infectaba ni transmitía la infección a otros.

Los gobiernos y las organizaciones procedieron a promover la vacunación universal y obligaron a clases enteras de trabajadores a vacunarse so pena de perder sus trabajos, a pesar de que el COVID-19 (Covid) daña abrumadoramente a la población en edad de postrabajar.

La justificación ética no siempre se expresó claramente, sino que se redujo al argumento de que la vacunación universal era necesaria para el bien público. El argumento más fuerte fue que todos tenían la obligación ética de no dañar a otros transmitiendo la infección, respaldada por la convicción de que la vacunación 'detendría la propagación', tanto al impedir la transmisión como al evitar que las personas se infecten en primer lugar para que puedan no tener ninguna infección que transmitir.

Los gobiernos simplifican y simplifican sus mensajes para transmitirlos al público, por lo que el mensaje de la campaña fue que las vacunas eran "seguras y efectivas", y punto.

Pero todas las suposiciones subyacentes parecen cada vez más cuestionables a la luz de la evidencia en desarrollo.

La vacunación no detuvo la propagación de ninguna de las formas mencionadas anteriormente. La protección contra la infección y la transmisión era temporal. Los ECA y los estudios posteriores basan sus resultados en la eficacia durante períodos de tiempo limitados, siguiendo a los participantes solo durante unos pocos meses en muchos casos y, por lo general, no más de 24 semanas. La extrapolación a partir de estas poblaciones de muestra y períodos de tiempo resultó no ser válida. Las personas aún sucumbían en los intervalos entre las ventanas. 

Los estudios basados ​​en un seguimiento a más largo plazo suelen revelar una disminución de la eficacia con el tiempo. Esto no se refleja en las estimaciones de eficacia de punto único, como el 95 por ciento que emana de los ECA. Los estudios o cifras basados ​​en períodos cortos de seguimiento tienen una validez similar a las encuestas de opinión realizadas doce meses antes de una elección. Necesitas saber cómo termina la historia. 

Durante los dos años transcurridos desde la introducción de las vacunas, todos se infectaron de todos modos, varias veces en muchos casos. Según el reciente preprint por expertos de Harvard, Yale y Stanford, el 94 por ciento de la población de EE. UU. había sido infectada para noviembre de 2022. 

La conclusión lógicamente indiscutible de esto es que ni los bloqueos ni las vacunas ni los controles fronterizos pudieron 'detener la propagación'. No funcionó.

Por lo tanto, el argumento de que todos deberían vacunarse para proteger a los demás no se sostiene. Incluso la capacidad de las vacunas para proteger al individuo comienza a verse inestable, especialmente a la luz de la Clínica de Cleveland estudio que mostró una correlación dosis-respuesta, en el que el riesgo de infección (sintomática o asintomática) aumenta progresivamente con el número de dosis. Ha estado claro durante algún tiempo que se establecen rendimientos decrecientes, y varias otras fuentes han indicado que esto da paso a rendimientos negativos con el tiempo; ver por ejemplo la Figura 2 en Tseng et al.. Estos resultados son consistentes con las tasas más altas de infección para las personas vacunadas en las tablas de Public Health England's informes de vigilancia de vacunas, mesas que se suspendieron después de que se renombró como la Agencia de Seguridad de la Salud.

La inmunidad se acumula durante algunas semanas, luego disminuye y finalmente se encuentra por debajo del punto de partida. A la acción le sigue la reacción. Si el período de medición es lo suficientemente corto, solo mide la fase de acción y pierde la reacción.

Esta puede ser la primera vez en la historia que los gobiernos promueven una vacuna durante más de dos años que aumentó el riesgo de infectarse.        

La siguiente línea de defensa es que la vacunación brinda una protección más prolongada contra la hospitalización y la muerte. Pero la Figura 1 en Xu y col.. muestra una disminución constante después de cinco semanas hasta que se establece una efectividad negativa después de aproximadamente un año.

Además, el siempre agudo 'el gato malo' ha podido descargar datos estratificados por edad de la Oficina de Estadísticas Nacionales del Reino Unido de muertes hasta mayo de 2022, diferenciados entre 'alguna vez vacunados' y no vacunados. Luego calculó el riesgo relativo de muerte con referencia a los datos de población. Él dE TRATAMIENTOS son inquietantes, mostrando un 60-70 por ciento más de riesgo de muerte para el grupo vacunado y una tendencia al alza. Claro, esto es de un autor anónimo y no se publica en una revista revisada por pares, pero las revistas no cumplen con su deber y no publican análisis independientes de estos datos. El gato malo ha lanzado el guante: ¿quién refutará a este gato malo (sin trucos estadísticos)? 

La tercera línea de defensa es que la protección contra la hospitalización y la muerte se puede restablecer mediante refuerzos. Pero, ¿es esto algo más que patear la lata más adelante? ¿El efecto de los refuerzos también comenzará a desaparecer después de cinco semanas y se volverá negativo después de un año? Los resultados a corto plazo no se traducen en ganancias a mediano plazo en general, ¿por qué los impulsores deberían cambiar eso? 

Esta evidencia genera dudas acerca de lo 'efectivo' y también invade lo 'seguro'. La evidencia directa de los efectos adversos posteriores a la comercialización también continúa aumentando. El más grave de estos por el que las agencias deberían preocuparse e investigar es la posibilidad de que las vacunas puedan causar una cantidad significativa de muertes. 

Existe evidencia definitiva de que es posible que las vacunas provoquen muertes en forma de informes patológicos, como esta por Gill et al. y esta por Schwab et al. Entonces, se convierte en un asunto de suma importancia pública para los gobiernos y sus agencias averiguar con qué frecuencia ocurre esto. Cuál es el incidencia de muerte resultante de la lesión por vacuna? 

Esta información es difícil de conseguir. Una línea de ataque es calcular la incidencia de muerte por todas las causas desde el punto de vacunación hasta un punto final determinado. Esta información también es difícil de obtener, ya que la mayoría de los estudios calculan la incidencia de hospitalización y/o muerte por (o con) Covid, a menudo excluyendo los primeros 14 días. 

Esto se debe a que la respuesta inmunitaria no se activa durante las dos primeras semanas. Pero los investigadores deberían brindarnos información sobre cualquier resultado adverso de la vacunación desde el momento en que la vacuna ingresa al cuerpo, ya que esto es lo que el público necesita saber para tomar una decisión. Si la decisión se les escapa de las manos y la toman los gobiernos o los empleadores (lo que no debería suceder), entonces los gobiernos y los empleadores deben saberlo.

Se pueden extraer algunos datos de un estudio reciente que salió de Qatar, que ha sido una fuente útil de información durante la pandemia como un microcosmos con registros nacionales aparentemente confiables. trasero y otros. díganos que se administraron 6,928,359 dosis en Qatar desde el 1 de enero de 2021 hasta el 30 de junio de 2022, y ocurrieron 4,413 muertes en cualquier momento durante el período. Hubo 138 muertes dentro de los 30 días de la vacunación, y estas se desglosan por la probabilidad de asociación con la vacunación: No relacionado; Baja probabilidad; Intermedio; Probabilidad; y alta.

Antes de pasar a la metodología, podemos observar que la tasa bruta de mortalidad a los 30 días de la vacunación global sería de 19.9181 por millón de dosis. Más:

Las tasas brutas de mortalidad en Qatar para los años 2019, 2020 y 2021 fueron 6.60, 7.94 y 8.74 por 100,000 habitantes. La tasa de mortalidad entre las personas vacunadas con alta probabilidad de relación con la vacunación contra el SARS-CoV-2 fue de 0.34 por cada 100,000 2 vacunados, mientras que la tasa de mortalidad entre las personas vacunadas con probabilidad alta o intermedia de relación con la vacunación contra el SARS-CoV-0.98 fue de 100,000 por cada 8 15 vacunados. 2,347,635 (XNUMX muertes clasificadas como de alta probabilidad y XNUMX muertes como de probabilidad intermedia entre XNUMX personas únicas que recibieron al menos una dosis de una vacuna).

Los autores argumentan que las muertes entre las personas vacunadas son mucho más bajas que las tasas brutas de mortalidad de 2019, 2020 y 2021. ¿Cómo podría la vacunación contra el covid reducir su riesgo general de morir por todas las causas en seis veces o más? Esto no es plausible.

Pero el número real de muertes de personas vacunadas citadas en el párrafo anterior son las muertes en la marca de 30 días, mientras que las tasas brutas de mortalidad son tasas anuales (enumeradas en la Tabla complementaria 2). Entonces, las tasas de mortalidad de las personas vacunadas deben multiplicarse por 12. 

Además, los autores han calculado las tasas de mortalidad que probablemente estén relacionadas con la vacunación utilizando el método tradicional de excluir la mayoría de las muertes relevantes:

La presencia de una o más afecciones subyacentes graves asociadas con un alto riesgo de mortalidad (p. ej., insuficiencia cardíaca crónica avanzada, enfermedad cardíaca aterosclerótica preexistente con eventos cardiovasculares adversos importantes previos) y la documentación médica en los registros médicos de aquellos que contribuyeron directamente a la muerte se utilizaron para asignar baja probabilidad.

Por lo tanto, se excluyeron todas las categorías de individuos con más probabilidades de verse empujados al límite por la vacunación. Por el contrario, todas estas personas se incluyen característicamente al calcular el número de personas que mueren por Covid. En otras palabras, hay un doble rasero. Todos los parámetros han sido seleccionados para justificar la conclusión deseada.

En una preimpresión, día y otros. comparó las tasas de informes de Covid con el sistema de informes de eventos adversos de vacunas de EE. UU. (VAERS) con los datos sobre las tasas de mortalidad de fondo y concluyó: 'Para eventos de muerte dentro de los siete días y 42 días de vacunación, respectivamente, las tasas de informes observadas fueron más bajas que las esperadas. causa las tasas de mortalidad.

Pero las tasas de mortalidad de fondo se basan en el 100 por ciento total de las muertes registradas por todas las causas, mientras que VAERS se basa en un subconjunto de muertes y se sabe que no se notifican. Por ejemplo, Rosenthal et al.. encontró que la tasa de notificación de muertes después de la vacunación contra la tos ferina en la vigilancia de la vacuna era comparable a las tasas de notificación de la enfermedad en general: alrededor del 33 por ciento.

En el caso de las vacunas Covid, los trabajadores de la salud son Requisitos por ley para informar 'Eventos adversos graves, independientemente de si el informador cree que la vacuna causó el Evento adverso'. Sin embargo, dado que se entiende que el propósito de VAERS es monitorear las señales de eventos adversos causados ​​por la vacunación, los trabajadores de la salud emiten juicios e informan los eventos solo cuando creen que es posible que puedan ser causados ​​por la vacunación. Singleton et al.. expresan la realidad normal: 'Se alienta a enviar un informe a todas las personas que sospechen una relación causal entre la administración de una vacuna y un evento adverso posterior, incluidos los pacientes o sus padres y no solo los profesionales de la salud (a partir de 1999, <5% de Los informes de VAERS provienen de los padres).'

No estarían reportando todas las muertes por cualquier causa. Es poco probable que informen muertes por otras enfermedades infecciosas, como enfermedades similares a la influenza, por ejemplo. No informarían las muertes por accidentes automovilísticos a un sistema de vigilancia de vacunas. Si bien el clima actual de enfoque extraordinario en Covid podría estimular más informes de posibles eventos adversos para estas vacunas, por otro lado, la fuerte presión de los compañeros para no alentar la 'vacilación de vacunas' puede desalentar a los trabajadores de la salud de informar incluso de eventos adversos relevantes. 

Los comentaristas a menudo intentan desacreditar los informes de VAERS porque cualquiera puede hacerlos, pero 67 por ciento de los informes a VAERS son presentados por los equipos médicos y de enfermería que tienen experiencia directa en el tratamiento del paciente. Este testimonio no debe ser desestimado a la ligera por expertos remotos que trabajan solo a partir de los registros.

No necesita un doctorado en bioestadística para detectar los defectos lógicos que surgen de las comparaciones inapropiadas. Los investigadores y las agencias deberían comparar manzanas con manzanas en lugar de naranjas. 

Las tasas no ajustadas de Qatar (que se basan en el registro de mortalidad general, no en la vigilancia de vacunas) recuerdan notablemente las tasas de mortalidad informadas a VAERS. Como señalé en así y así contribución anterior, los CDC calcularon tasas de mortalidad reportada después de la vacunación contra el covid a lo largo del tiempo, aumentando de 21 a 26 por millón de dosis. Esto es al menos 21 veces mayor que las tasas de mortalidad registradas en la literatura para vacunas anteriores en años anteriores. El CDC no ha explicado esto, y no lo discute en el análisis publicado de los primeros seis meses de datos de VAERS, la única revisión amplia que han publicado. El análisis no aborda en absoluto la cuestión de la proporcionalidad en comparación con las vacunas anteriores.

La información sobre la proporcionalidad (¡o más bien la desproporcionalidad!) ha sido divulgada como resultado de una solicitud de la Ley de Libertad de Información y ha sido analizo por Josh Guetkow de la Universidad Hebrea de Jerusalén, quien resume los resultados comenzando así:

• El análisis de señales de seguridad VAERS de los CDC basado en informes del 14 de diciembre de 2020 al 29 de julio de 2022 para las vacunas de ARNm contra el COVID-19 muestra señales claras de seguridad para la muerte y una variedad de problemas tromboembólicos, cardíacos, neurológicos, hemorrágicos, hematológicos e inmunológicos muy preocupantes. -Eventos adversos menstruales y del sistema (AE) entre adultos estadounidenses.
• Hubo 770 tipos diferentes de eventos adversos que mostraron señales de seguridad en mayores de 18 años, de los cuales más de 500 (o 2/3) tuvieron una señal de seguridad mayor que la miocarditis/pericarditis.

El lanzamiento también ha sido analizo por Norman Fenton y Martin Neill que comentan:

• Otra estadística increíblemente importante es la proporción de muertes (que solo se da para el grupo de edad de 18+) que es 14% en las vacunas covid (10,169 de 73,178) en comparación con solo 4.7% (618 de 13,278) en vacunas no covid. Si los CDC desean afirmar que la probabilidad de que un evento adverso de la vacuna covid resulte en la muerte no es significativamente mayor que la de otras vacunas, ellos tienen la responsabilidad de encontrar alguna otra explicación causal para esta diferencia.  

En otra publicación, también encontrado que había 'una relación lineal estadísticamente significativa entre los países que están altamente vacunados y el exceso de muertes'.

El punto de referencia de 20 o más muertes por millón de dosis está comenzando a consolidarse como línea de base, derivado de las dos fuentes diversas (VAERS y el estudio de Qatar). Para el 31 de diciembre de 2022, se habían administrado 665 millones de dosis en los EE. UU. Si inventáramos criterios para excluir dos tercios de estos siguiendo el enfoque habitual, eso aún dejaría más de 13,000 posibles muertes por contabilizar, y los trabajadores de la salud responsables en al menos el 60 por ciento de estas muertes sospecharían que estaban asociadas con la vacunación. Hacer que todas estas muertes desaparezcan por completo requeriría un juego de manos estadístico sin precedentes. Sin duda se puede hacer, con suficiente ingenio.

Pero, ¿por qué este riesgo de miles de muertes no es noticia de primera plana?

La respuesta es que parece palidecer hasta la insignificancia además de la afirmación de que la vacunación ha salvado millones de vidas, según lo calculado en este documento publicado en el un artículo del XNUMX de Lancet, . Pero esta afirmación es ilusoria y está construida sobre arena. Se deriva del modelado y el modelado hace suposiciones sobre, por ejemplo, las tasas de mortalidad más bajas después de la vacunación derivadas de los estudios a corto plazo que hemos estado examinando. 

Inserte estas tasas de mortalidad más bajas en su modelo, calcúlelas sobre un perfil de población y encontrará que: ¡la vacunación ha reducido la cantidad de muertes! Pero el procedimiento es completamente circular y se basa en la extrapolación a partir de muestras limitadas, como se discutió. el subyacente revisión sistemática de la eficacia de la vacuna en la que se basaron establece explícitamente: 'no consideramos la duración de la protección en este análisis'. Y nuevamente: 'La duración del seguimiento en los ensayos clínicos y los estudios de efectividad aún no es suficiente para estimar de manera sólida la duración de la inmunidad inducida por la vacuna'.  

Los resultados reales a mediano plazo (durante al menos 12 meses) en los datos a nivel de población, como la Agencia de Seguridad en Salud y las estadísticas de la ONS, son dramáticamente diferentes del modelo basado en el muestreo. Los datos reales deben preferirse a los hipotéticos. No se ha demostrado la capacidad de la vacunación masiva contra el covid para cambiar materialmente los resultados generales de la población.

La justificación ética de las campañas de vacunación masiva descansa implícita o explícitamente en la ética utilitarista, que busca 'el mayor bien del mayor número'. Los especialistas en ética utilitarista argumentarían que sería justificable causar miles de muertes para salvar a millones. He discutido estos principios con mayor detalle en La pandemia de COVID-19: desafíos y consideraciones éticas. 

El primer problema con este argumento es que nunca antes se había aceptado tal compensación. Se retiran del mercado productos farmacéuticos que causan 50 muertes. En segundo lugar, las agencias no se han sincerado ni revelado al público que se está haciendo esta compensación. En tercer lugar, los términos de la compensación no son válidos: no se puede validar la afirmación de que se han salvado millones de vidas.

La vacunación masiva múltiple para Covid ha arrojado demasiadas banderas rojas. No es ético que los gobiernos y los empleadores los superen y continúen promoviendo y exigiendo la vacunación sin realizar una investigación adecuada, imparcial y abierta de los eventos adversos graves. Están en un estado de negación, que debe terminar.

Pasando a la experiencia personal, recientemente me encontré con un miembro de la familia extensa de mi edad (mediados de los 60). Nos sorprendió verla en la acera agarrada a un andador, luciendo muy pálida y débil, como una residente de un hogar de ancianos. Nos dijo que había contraído un covid grave, pasó semanas en la UCI y estuvo a punto de morir, ¡después de 'cuatro inyecciones'! ¿Seguro y efectivo? Este es el único individuo en todo mi círculo de conocidos que ha tenido un covid grave que yo sepa.

Kelly y col. calcule una tasa general de alrededor de 9 eventos graves de Covid por cada 10,000 personas durante un período de 24 semanas, afirmando que esto es 'bajo'. Pero las tasas para los grupos de mayor riesgo son el doble, no hay un grupo de control con el que comparar y adoptan una definición estrecha de Covid similar a la utilizada por China (neumonía por Covid). Tienen toda la razón en que esta definición más conservadora evita la inflación de las cifras de hospitalización por infección incidental, pero también dificulta la evaluación comparativa. Las personas buscan múltiples vacunas porque quieren sentirse seguras, en un contexto en el que se han utilizado números inflados para crear su miedo. La comparación implícita de números deflactados con los inflados es otro ejemplo del uso de estadísticas para inducir a error. Somos conducidos a un laberinto de espejos.

En las relaciones laborales en mi país, tenemos un concepto clave conocido por el acrónimo BOOT, que significa 'better-off-overall-test'. Los trabajadores pueden llegar a un acuerdo con sus empleadores en un acuerdo en el que intercambian condiciones por salarios siempre que estén mejor en general en comparación con los mínimos legislados. Las estrategias de vacunación también implican compensaciones, y necesitamos desesperadamente un BOOT riguroso para ellas, desglosado por grupo de riesgo y que se extienda durante un período de tiempo razonable.

Existe un sólido argumento cuantitativo y cualitativo para que las agencias respondan que los efectos adversos de la vacunación contra el covid superan los beneficios a mediano plazo. Todavía estamos esperando una refutación justa basada en resultados generales del mundo real a mediano plazo. Si las agencias y los estudios de investigación en los que confían no pueden hacer esto, ¡déles el BOOT!