2021 översvämmades vi med bilder som visade oss hur effektiva mRNA-vaccinerna var mot dödsfall från Covid. Vi såg till exempel att Covid-dödlighetsdiagrammet för dem som fullföljde 2-dosprotokollet var avsevärt lägre än för de ovaccinerade. För att stärka poängen visades vi ett konsekvent mönster över åldersgrupper eller efter åldersjustering.
Mycket av detta var en illusion. Då visade de inte jämförbara grafer för icke-covid dödsfall. Om de gjorde det, vi skulle ha sett att de vaccinerade också klarade sig bättre icke-covid dödlighet. Naturligtvis är det ingen som förväntar sig att dessa vacciner ska förhindra dödsfall i cancer, hjärtsjukdomar, stroke och så vidare.
Smakämnen pseudo-effektiviteten av Covid-vacciner mot dödsfall av orelaterade orsaker är inte en ny observation. Samma typ av pseudo-effektivitet upptäcktes för länge sedan influensavaccinerna. Det kallas den "friska vaccinationseffekten". Av olika skäl, som inte är relaterade till vaccinerna, har människor som är vaccinerade bättre bakgrundshälsa (i genomsnitt) än människor som inte är det, och därför är det mindre benägna att dö av "vad som helst", inklusive influensa och Covid. Vaccinerade eller inte, skulle de ha haft lägre Covid-dödlighet än sina ovaccinerade motsvarigheter.
När vi försöker uppskatta effekten av Covid (eller influensa) vacciner, blir den friska vaccinerade effekten den friska vaccinerade förspänning, en källa till distorsion som måste tas bort. (Omvänt kan vi kalla det den "ohälsosamma ovaccinerade" fördomen.) Forskning om detta ämne har dock varit sparsam. Varken läkemedelsindustrin eller folkhälsotjänstemän har haft intresse av att upptäcka att vanliga vacciner inte var så effektiva som de påstod att de var, eller kanske inte alls effektiva.
En nyligen studera från Tjeckien har gett betydande bidrag till den vetenskapliga litteraturen om Covid-vacciner och effekten av friska vaccinerade. Först observerade författarna fenomenet i ett annat land, vilket gav stöd åt dess universella karaktär. För det andra ger de tydliga bevis för att de som valde (eller tvingades) att vaccineras verkligen var friskare. För det tredje visar de att fenomenet är konsekvent längs dossekvensen, vilket var uppenbart i Brittiska data för boosterdoser. De som fortsatte till nästa dos var friskare än de som inte gjorde det. Slutligen visar de att det observerade mönstret i deras data kan reproduceras med simulerade data när ett vaccin inte har någon effekt och endast den friska vaccinationseffekten verkar. Det är värt att läsa pappret i sin helhet, oavsett om du är vetenskapsman eller inte.
Vad gjordes i studien?
Författarna beräknade antalet dödsfall av alla orsaker i perioder av Covid-vågor och i perioder med låga (nästan inga) Covid-dödsfall. De senare är i huvudsak andelar av icke-Covid-dödsfall, vilket betyder att varje "effekt" av Covid-vaccinerna under dessa perioder är en pseudoeffekt. Det är enbart fenomenet friska vaccinerade. Under varje period jämförde de dödligheten mellan ovaccinerade och olika grupper av vaccinerade.
Jag kommer att diskutera ett nyckelämne: pseudo-effekt av 2-dosprotokollet, med start fyra veckor efter den andra dosen när människor anses vara helt skyddade. För att fokusera på den gruppen kontra de ovaccinerade lade jag till sneda pilar i figur 2. Lägg märke till att dessa staplar visar frekvensen, inte antalet, dödsfall under en period med låga Covid-dödsfall (grön panel). Återigen, även om detta är dödsfall oavsett orsak, var 99.7 % inte relaterade till Covid. Därför kan de betraktas som frekvenser av icke-Covid-död, och det är vad jag kommer att kalla dem.
Håll dig informerad med Brownstone Institute
I varje åldersgrupp är andelen icke-covid-död hos de effektivt vaccinerade (gula) mycket lägre än andelen ovaccinerade (svarta). Naturligtvis är det en pseudoeffekt av vaccinerna. Det är den hälsosamma vaccinationseffekten, eller partiskheten när man försöker uppskatta den verkliga effektiviteten mot Covid-död.
Författarna lämnade vänligen sina uppgifter, som sammanfattas i min tabell för låg-Covid-perioden.
Som du kan se från beräkningen är "biasfaktorn" (sista raden) helt enkelt det omvända till pseudoeffekten av vaccination. Det berättar för oss hur mycket mer sannolikt de ovaccinerade är att dö "i allmänhet", jämfört med de som slutförde 2-dosprotokollet minst 4 veckor tidigare. Formellt borde det kallas bias korrigering faktor, men vi håller det kort.
Min nästa tabell jämför resultaten från Tjeckien med data från Storbritannien och USA i liknande åldersgrupper (min beräkning utifrån tillgängliga data).
Noterbart är att biasfaktorn i data från olika länder och kulturer varierar inom ett smalt intervall: mellan 2 och 3.5. Det är lägre i den äldsta åldersgruppen men är fortfarande minst 2. Sammantaget har de ovaccinerade två till tre gånger större risk att dö av olika orsaker än de helt vaccinerade.
Andra data tyder på att klyftan minskade med tiden (eftersom ovaccinerade överlevande var "friskare" ju längre tiden gick och några av de mindre friska dog), men det varade i månader, inte några veckor. När en tredje dos introducerades, flyttade de friskare till tredosgruppen, och lämnade efter sig en sjukare grupp med "bara två doser." Som ett resultat verkade nu tvådosgruppen ha högre dödlighet än ovaccinerade. Denna observation tolkades felaktigt som bevis på vaccinrelaterade dödsfall (som otvivelaktigt hänt).
För att ta bort den friska vaccinerade partiskheten multiplicerar vi den partiska frekvensen av Covid-död med biasfaktorn, som förklarats annorstädes. Till exempel, om den partiska frekvensen av Covid-dödsfall är 0.4 (60 % "vaccineffektivitet") och biasfaktorn är 2.5, är den korrekta effekten på Covid-död 0.4 x 2.5 = 1, vilket är 0 % vaccineffektivitet.
(De med matematisk insikt kommer att inse att korrigeringen också kan beräknas enligt följande: den partiska andelen Covid-död dividerat med den partiska andelen för icke-Covid-död.)
Jag kommer att avsluta med ett annat exempel på den friska vaccinationsfördomen och den verkliga effektiviteten efter korrigering.
A studera av amerikanska veteraner presenterade överlevnadsdiagram över fullt vaccinerade och ovaccinerade äldre personer efter ett PCR-test (bilden nedan). Jag kommer att betrakta ett dödsfall efter en positiv PCR som "Covid-död" och ett dödsfall efter en negativ PCR som "icke-Covid-död." Det är naturligtvis bara en uppskattning, men det är allt vi kan få från tidningen för att skilja mellan de två typerna av död. Studier av Covid-vacciner rapporterar sällan data om icke-Covid-död efter vaccinationsstatus, så vi måste ofta härleda sådana data från vad som än tillhandahålls.
Jag uppskattade visuellt dödsrisken vid tre tidpunkter, där överlevnadssannolikheterna för en parvis jämförelse låg nära märkena på Y-axeln (2 % intervall). Mina grova uppskattningar sammanfattas i den upptagna tabellen nedan.
Som du kan se har korrigering för den friska vaccinationsfördomen ändrat uppskattningarna av effektiviteten från cirka 70 % till cirka 10 %. Och det är inte den enda fördomen i observationsstudier av Covid-vacciner. Differentiell felklassificering av dödsorsaken är ytterligare en stark fördom. Skulle någon effektivitet ha kvarstått om alla fördomar kunde ha tagits bort? Var liv verkligen räddade av dessa vacciner?
Låt mig avsluta med en kommentar inte om Covid-vacciner, utan om influensavaccin.
Om man tittar på US CDC webbplats, hittar du data om effektiviteten av influensasprutan varje år. Vanligtvis överstiger den inte 50 % hos äldre (en riskkvot på 0.5). Vid det här laget borde du kunna beräkna korrekt effektivitet, säg med en biasfaktor på 2.
Publicerad under a Creative Commons Erkännande 4.0 Internationell licens
För omtryck, vänligen ställ tillbaka den kanoniska länken till originalet Brownstone Institute Artikel och författare.
