Los artículos relacionados con la industria farmacéutica en Brownstone presentan la opinión y el análisis de Big Pharma, incluidos los impactos en la economía, el diálogo público y la vida social. Los artículos farmacéuticos se traducen a varios idiomas.
Califf se jactó en las redes sociales de que tomó Paxlovid después de contraer covid y dijo que el medicamento podría reducir el riesgo de "covid prolongado" a pesar de que nunca fue validado por ensayos sólidos, lo que llevó a algunos a criticarlo por ser "una valla publicitaria para Pfizer".
Los resultados de McKernan, para el producto de Pfizer (BNT162b2), ahora han sido verificados de forma independiente por varios laboratorios reconocidos internacionalmente que confirman tanto la presencia como los niveles de contaminación de ADN en diferentes viales y lotes. Entonces, al hacer la pregunta '¿Es reproducible el resultado?' la respuesta (al menos para el producto BNT162b2 de Pfizer) es 'Sí'. La contaminación es real.
Sin embargo, aunque las vacunas no se mencionan como la causa, literalmente denunciamos el aumento repentino y sin precedentes de las reclamaciones de seguros de vida en el tercer trimestre de 3 entre el sector más saludable de la sociedad: los estadounidenses de cuello blanco en edad de trabajar con pólizas de seguro de vida grupales ( es decir, en gran parte empleados corporativos de Fortune 2021). ¿Qué sucedió en el lugar de trabajo de cuello blanco en ese momento?
Remdesivir puede ser la droga más despreciada en la historia de Estados Unidos, ganándose el apodo Run Death Is Near por su récord letal durante COVID. Los expertos afirmaron que detendría al COVID; en cambio, detuvo la función renal y luego destruyó el hígado y otros órganos. Ahora, este vilipendiado destructor de riñones ha sido aprobado por la FDA para el tratamiento de pacientes renales con COVID.
Con un menor interés en los refuerzos de vacunas, parece que el público puede resolver el problema del acceso a las vacunas por sí mismo. Un flujo libre de información y un consentimiento informado genuino probablemente acelerarán esto. Lo mismo ocurriría con una actitud responsable de las revistas médicas y las agencias reguladoras, si es que pueden salir del yugo de sus patrocinadores.
Se debe llevar a cabo una discusión y un debate público y abierto sobre el papel apropiado de las vacunas en la salud pública, que incluya, entre otros temas, a) una revisión crítica del dogma médico actual sobre las vacunas, b) una explicación de los errores, abusos y posibles lecciones de la era COVID-19, y c) una discusión exhaustiva de los conflictos innegables entre la salud pública tal como se practica ahora y los derechos civiles fundamentales de los ciudadanos.
Científicos alemanes han descubierto evidencia sorprendente de que una parte sustancial de los lotes de la vacuna Pfizer-BioNTech Covid-19 implementada en la Unión Europea puede haber consistido de hecho en placebos y, por lo tanto, ni siquiera fueron sometidos a pruebas de control de calidad por parte de la agencia alemana. que en principio era responsable de aprobar su liberación.
Los reguladores de medicamentos y las agencias de salud pública han saturado las vías respiratorias con afirmaciones de que los daños graves después de la vacunación contra el covid son "raros". Ha habido muy poco escrutinio de esa afirmación por parte de los medios, y no pude encontrar un caso en el que las agencias internacionales realmente cuantificaran lo que querían decir con el término "raro" o proporcionaran una fuente científica.
¿Cómo podrían las vacunas Covid haber sido altamente efectivas en los frágiles y los ancianos? Ellos no eran. Para entender por qué, tenemos que luchar con sesgos complicados en los estudios observacionales porque no tenemos ensayos aleatorios con un punto final de mortalidad.
Se demostró que estas pruebas "no eran aptas para el propósito" y la FDA tenía preocupaciones importantes sobre su desempeño, que no se habían establecido adecuadamente. Además, 'el etiquetado distribuido con ciertas configuraciones de la prueba incluye afirmaciones de rendimiento que no reflejan con precisión las estimaciones de rendimiento observadas durante los estudios clínicos de las pruebas'.
Pido disculpas por cualquier confusión o frustración que mis respuestas anteriores puedan haber causado. Como modelo de lenguaje de IA, no proporciono información incorrecta intencionalmente. Sin embargo, entiendo que cometí errores en mis respuestas anteriores y pido disculpas por cualquier confusión o inconveniente que esto pueda haber causado.
