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Desafios éticos decorrentes da grande ilusão

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Desde o início, os governos foram informados de que essa era uma pandemia que ocorre uma vez a cada cem anos e que a única solução para reduzir ou prevenir a mortalidade em massa seria o desenvolvimento de uma vacina. Nenhuma outra solução foi considerada, apenas táticas de adiamento.

Os resultados preliminares dos ensaios controlados randomizados (RCTs) da vacina mRNA da Pfizer e da Moderna foram celebrados como espetacularmente bem-sucedidos e, portanto, os governos e a mídia presumiram que a solução havia sido encontrada. Uma procissão de líderes garantiu ao público que as vacinas eram tão eficazes que, uma vez injetadas, você não se infectaria nem transmitiria a infecção a outras pessoas.

Governos e organizações passaram a promover a vacinação universal e obrigar classes inteiras de trabalhadores a serem vacinadas sob pena de perderem seus empregos, mesmo que o COVID-19 (Covid) prejudique de forma esmagadora a população em idade pós-trabalho.

A justificativa ética nem sempre foi claramente declarada, mas se resumia ao argumento de que a vacinação universal era necessária para o bem público. O argumento mais forte era que todos tinham uma obrigação ética de não prejudicar os outros, transmitindo a infecção, sustentado pela convicção de que a vacinação "interromperia a propagação", tanto impedindo a transmissão quanto impedindo que as pessoas fossem infectadas em primeiro lugar, para que pudessem não tem nenhuma infecção para transmitir.

Os governos simplificam e simplificam suas mensagens para transmiti-las ao público, então a mensagem da campanha era que as vacinas eram 'seguras e eficazes', ponto final.

Mas todas as suposições subjacentes parecem cada vez mais questionáveis ​​à luz das evidências em desenvolvimento.

A vacinação não impediu a propagação de nenhuma das formas mencionadas acima. A proteção contra infecção e transmissão era temporária. Os RCTs e estudos subsequentes baseiam seus resultados na eficácia durante janelas limitadas de tempo, acompanhando os participantes por apenas alguns meses em muitos casos e geralmente não mais que 24 semanas. Extrapolar a partir dessas populações de amostra e períodos de tempo acabou não sendo válido. Indivíduos ainda sucumbiam nos intervalos entre as janelas. 

Estudos baseados em acompanhamento de longo prazo geralmente revelam diminuição da eficácia ao longo do tempo. Isso não se reflete nas estimativas de eficácia de ponto único, como os 95% provenientes dos RCTs. Estudos ou números baseados em curtos períodos de acompanhamento têm validade semelhante às pesquisas de opinião realizadas doze meses antes de uma eleição. Você precisa saber como a história termina. 

Ao longo dos dois anos desde a introdução das vacinas, todos foram infectados de qualquer maneira, várias vezes em muitos casos. De acordo com o recente pré-impressão por especialistas de Harvard, Yale e Stanford, 94% da população dos EUA foi infectada em novembro de 2022. 

A conclusão logicamente indiscutível disso é que nem bloqueios, nem vacinas, nem controles de fronteira foram capazes de 'interromper a propagação'. Não funcionou.

Portanto, o argumento de que todos devem se vacinar para proteger os outros não se sustenta. Até mesmo a capacidade das vacinas de proteger o indivíduo começa a parecer instável, especialmente à luz do Cleveland Clinic estudo que mostrou correlação dose-resposta, em que o risco de infecção (sintomática ou assintomática) aumenta progressivamente com o número de doses. Está claro há algum tempo que os retornos decrescentes se estabelecem, e várias outras fontes indicaram que isso dá lugar a retornos negativos ao longo do tempo; veja por exemplo a Figura 2 em Tseng e outros. Esses resultados são consistentes com as taxas mais altas de infecção para pessoas vacinadas nas tabelas do Public Health England's relatórios de vigilância de vacinas, tabelas que foram descontinuadas depois que foi rebatizada como Health Security Agency.

A imunidade aumenta por algumas semanas, depois declina, eventualmente abaixo do ponto inicial. A ação é seguida pela reação. Se o período de medição for curto o suficiente, você medirá apenas a fase de ação e perderá a reação.

Esta pode ser a primeira vez na história que os governos promoveram uma vacina por mais de dois anos que aumentava o risco de infecção.        

A próxima linha de defesa é que a vacinação dá proteção mais longa contra hospitalização e morte. Mas a Figura 1 em Xu e outros. mostra um declínio constante após cinco semanas até que a eficácia negativa se instale após cerca de um ano.

Além disso, o sempre agudo 'el gato malo' conseguiu baixar dados estratificados por idade do Escritório de Estatísticas Nacionais do Reino Unido de mortes até maio de 2022, diferenciados entre 'já vacinado' e não vacinado. Ele então calculou o risco relativo de morte com referência aos dados populacionais. o resultados são preocupantes, mostrando 60-70% mais risco de morte para o grupo vacinado e uma tendência crescente. Claro, isso é de um autor anônimo e não publicado em um periódico revisado por pares, mas os periódicos estão descumprindo seu dever e não estão publicando análises independentes desses dados. El gato malo lançou o desafio – quem irá refutar esse gato mau (sem truques estatísticos)? 

A terceira linha de defesa é que a proteção contra hospitalização e morte pode ser restaurada por meio de reforços. Mas isso é algo mais do que chutar a lata mais adiante? O efeito dos reforços também começará a desaparecer após cinco semanas e se tornará negativo após um ano? Os resultados de curto prazo não estão se traduzindo em ganhos de médio prazo em geral – por que os reforços deveriam mudar isso? 

Essa evidência levanta dúvidas sobre 'eficaz' e também invade o 'seguro'. A evidência direta de efeitos adversos pós-comercialização também continua a aumentar. O mais grave deles com o qual as agências devem se preocupar e investigar é a possibilidade de que as vacinas possam causar um número significativo de mortes. 

Há evidências definitivas de que é possível que as vacinas levem a mortes na forma de relatórios de patologia, como este por Gill et al. e este por Schwab e cols. Portanto, torna-se uma questão de extrema importância pública para os governos e suas agências descobrir com que frequência isso ocorre. O que é incidência de morte resultante de lesão vacinal? 

Esta informação é difícil de encontrar. Uma linha de ataque é calcular a incidência de morte por todas as causas desde o ponto de vacinação até um determinado ponto final. Essa informação também é difícil de obter, pois a maioria dos estudos calcula a incidência de hospitalização e/ou morte por (ou com) Covid, muitas vezes excluindo os primeiros 14 dias. 

Isso ocorre porque a resposta imune não entra em ação durante as primeiras duas semanas. Mas os pesquisadores deveriam nos fornecer informações sobre quaisquer resultados adversos da vacinação desde o momento em que a vacina entra no corpo, pois é isso que o público precisa saber para tomar uma decisão. Se a decisão for tirada de suas mãos e for tomada por governos ou empregadores (o que não deveria acontecer), então os governos e empregadores precisam saber.

Alguns dados podem ser extraídos de um estudo recente do Catar, que tem sido uma fonte útil de informação durante a pandemia como um microcosmo com registros nacionais aparentemente confiáveis. Butt e outros. nos dizem que 6,928,359 doses foram administradas no Catar de 1º de janeiro de 2021 a 30 de junho de 2022, e 4,413 mortes ocorreram a qualquer momento durante o período. Ocorreram 138 óbitos em 30 dias após a vacinação, discriminados pela probabilidade de associação com a vacinação: Não relacionados; Baixa Probabilidade; Intermediário; Probabilidade; e Alto.

Antes de entrar na metodologia, podemos observar que a taxa bruta de mortalidade 30 dias após a vacinação no geral seria de 19.9181 por milhão de doses. Mais longe:

As taxas brutas de mortalidade no Catar para os anos de 2019, 2020 e 2021 foram de 6.60, 7.94 e 8.74 por 100,000 habitantes. A taxa de mortalidade entre as pessoas vacinadas com alta probabilidade de relação com a vacinação SARS-CoV-2 foi de 0.34 por 100,000 receptores da vacina, enquanto a taxa de mortalidade entre as pessoas vacinadas com probabilidade alta ou intermediária de relação com a vacinação SARS-CoV-2 foi de 0.98 por 100,000 (8 mortes classificadas como de alta probabilidade e 15 mortes como probabilidade intermediária entre 2,347,635 pessoas únicas que receberam pelo menos uma dose de vacina).

Os autores argumentam que as mortes entre as pessoas vacinadas são muito mais baixas do que as taxas brutas de mortalidade para 2019, 2020 e 2021. Como a vacinação contra a Covid poderia reduzir o risco geral de morte por todas as causas em seis vezes ou mais? Isso não é plausível.

Mas o número real de mortes de pessoas vacinadas citadas no parágrafo acima são as mortes na marca de 30 dias, enquanto as taxas brutas de mortalidade são taxas anuais (listadas na Tabela Suplementar 2). Portanto, as taxas de mortalidade de pessoas vacinadas devem ser multiplicadas por 12. 

Além disso, os autores calcularam as taxas de mortalidade provavelmente relacionadas à vacinação usando o método consagrado pelo tempo de exclusão da maioria das mortes relevantes:

A presença de uma ou mais condições subjacentes graves associadas a alto risco de mortalidade (por exemplo, insuficiência cardíaca crônica avançada, doença cardíaca aterosclerótica pré-existente com eventos cardiovasculares adversos importantes anteriores) e documentação médica em prontuários daqueles que contribuíram diretamente para a morte foram usados ​​para atribuir baixa probabilidade.

Assim, as próprias categorias de indivíduos com maior probabilidade de serem empurradas para o limite pela vacinação foram todas excluídas. Por outro lado, todos esses indivíduos são caracteristicamente incluídos no cálculo do número de pessoas que morrem de Covid. Em outras palavras, há um padrão duplo. Todos os parâmetros foram selecionados para justificar a conclusão desejada.

Em uma pré-impressão, dia e outros. comparou as taxas de notificação da Covid com o sistema de notificação de eventos adversos de vacinas (VAERS) dos EUA com os dados sobre as taxas básicas de mortalidade, concluindo: 'Para eventos de morte dentro de sete dias e 42 dias após a vacinação, respectivamente, as taxas de notificação observadas foram mais baixas do que todas as esperadas causam taxas de mortalidade.'

Mas as taxas de mortalidade de fundo são baseadas no total de 100% das mortes registradas por todas as causas, enquanto o VAERS é baseado em um subconjunto de mortes e é conhecido por sofrer de subnotificação. Por exemplo, Rosenthal e outros. descobriram que a taxa de notificação da vigilância vacinal para mortes após a vacinação contra pertussis era comparável às taxas de notificação da doença em geral – cerca de 33 por cento.

No caso das vacinas Covid, os profissionais de saúde são requeridos por lei para relatar 'Eventos Adversos Graves, independentemente de o relator achar que a vacina causou o Evento Adverso.' No entanto, como o VAERS tem como objetivo monitorar os sinais de eventos adversos causados ​​pela vacinação, os profissionais de saúde fazem julgamentos e relatam eventos apenas quando acham que podem ser causados ​​pela vacinação. Singleton e outros. expressam a realidade normal: 'Todas as pessoas que suspeitam de uma relação causal entre a administração de uma vacina e um evento adverso subsequente são encorajadas a enviar um relatório, incluindo pacientes ou seus pais e não apenas profissionais de saúde (a partir de 1999, <5% de Os relatórios do VAERS vieram dos pais).'

Eles não estariam relatando todas as mortes por qualquer causa. É improvável que eles notifiquem mortes por outras doenças infecciosas, como doenças semelhantes à gripe, por exemplo. Eles não relatariam mortes por acidentes automobilísticos a um sistema de vigilância de vacinas. Embora o clima atual de foco extraordinário na Covid possa estimular mais relatos de possíveis eventos adversos para essas vacinas, por outro lado, a forte pressão dos colegas para não encorajar a 'hesitação vacinal' pode desencorajar os profissionais de saúde de fazer relatórios até mesmo de eventos adversos relevantes. 

Os comentaristas geralmente tentam desacreditar os relatórios do VAERS porque podem ser feitos por qualquer pessoa, mas 67 por cento dos relatórios para VAERS são apresentados pelas equipes médica e de enfermagem que têm experiência direta no tratamento do paciente. Este testemunho não deve ser descartado levianamente por especialistas remotos que trabalham apenas com os registros.

Você não precisa de um PhD em bioestatística para detectar as falhas lógicas decorrentes de comparações inadequadas. Pesquisadores e agências deveriam comparar maçãs com maçãs em vez de laranjas. 

As taxas não ajustadas do Catar (que se baseiam no registro geral de mortalidade, não na vigilância vacinal) são surpreendentemente reminiscentes das taxas de mortalidade relatadas ao VAERS. Como apontei em isto e isto contribuição anterior, o CDC calculou as taxas de mortalidade relatadas após a vacinação contra a Covid ao longo do tempo, aumentando de 21 a 26 por milhão de doses. Isso é pelo menos 21 vezes maior do que as taxas de mortalidade registradas na literatura para vacinas anteriores em anos anteriores. O CDC não explicou isso e não o discute no análise publicada dos primeiros seis meses de dados VAERS, a única revisão tão ampla que eles publicaram. A análise não aborda a questão da proporcionalidade em comparação com as vacinas anteriores.

Informações sobre proporcionalidade (ou melhor, desproporcionalidade!) foram divulgadas como resultado de uma solicitação da Lei de Liberdade de Informação e foram analisado por Josh Guetkow da Universidade Hebraica de Jerusalém, que resume os resultados começando assim:

  • A análise de sinal de segurança VAERS do CDC com base em relatórios de 14 de dezembro de 2020 a 29 de julho de 2022 para vacinas mRNA COVID-19 mostra sinais claros de segurança para morte e uma variedade de tromboembólicos, cardíacos, neurológicos, hemorrágicos, hematológicos, imunológicos altamente preocupantes -sistema e eventos adversos (EAs) menstruais entre adultos dos EUA.
  • Houve 770 tipos diferentes de eventos adversos que mostraram sinais de segurança em maiores de 18 anos, dos quais mais de 500 (ou 2/3) tiveram um sinal de segurança maior do que miocardite/pericardite.

O lançamento também foi analisado por Norman Fenton e Martin Neill que comentam:

  • Outra estatística incrivelmente importante é a proporção de mortes (que é dada apenas para a faixa etária de 18 anos ou mais), que é 14% nas vacinas covid (10,169 de 73,178) em comparação com apenas 4.7% (618 de 13,278) nas vacinas não covid. Se o CDC deseja alegar que a probabilidade de um evento adverso da vacina covid resultar em morte não é significativamente maior do que a de outras vacinas, o ônus recai sobre eles para apresentar alguma outra explicação causal para essa diferença.  

Em outro post, eles também encontrado que havia 'uma relação linear estatisticamente significativa entre os países altamente vacinados e o excesso de mortes'.

A referência de 20 ou mais mortes por milhão de doses está começando a se firmar como linha de base, derivada de duas fontes diversas (VAERS e o estudo do Catar). Até 31 de dezembro de 2022, 665 milhões de doses foram administradas nos EUA. Se inventássemos critérios para excluir dois terços deles seguindo a abordagem usual, isso ainda deixaria mais de 13,000 possíveis mortes a serem contabilizadas, e os profissionais de saúde responsáveis ​​em pelo menos 60% dessas mortes suspeitariam que estivessem associadas à vacinação. Para fazer com que todas essas mortes desaparecessem completamente, seria necessário um truque estatístico sem precedentes. Sem dúvida, pode ser feito, com bastante engenhosidade.

Mas por que esse risco de milhares de mortes não é notícia de primeira página?

A resposta é que parece insignificante diante da afirmação de que a vacinação salvou milhões de vidas, conforme calculado em Neste artigo publicado no Lanceta. Mas essa afirmação é ilusória e construída na areia. Ele deriva da modelagem e a modelagem faz suposições sobre, por exemplo, as taxas de mortalidade mais baixas após a vacinação derivadas dos estudos de curto prazo que examinamos. 

Insira essas taxas de mortalidade mais baixas em seu modelo, calcule-as sobre um perfil populacional e você descobrirá que – a vacinação reduziu o número de mortes! Mas o procedimento é inteiramente circular e baseia-se na extrapolação a partir de amostras limitadas, conforme discutido. O subjacente revisão sistemática da eficácia da vacina em que eles se basearam afirma explicitamente: 'não consideramos a duração da proteção nesta análise.' E novamente: 'A duração do acompanhamento em ensaios clínicos e estudos de eficácia ainda não é suficiente para estimar com robustez a duração da imunidade induzida pela vacina.'  

Os resultados reais de médio prazo (ao longo de pelo menos 12 meses) nos dados de nível populacional, como as estatísticas da Health Security Agency e do ONS, são dramaticamente diferentes da modelagem baseada em amostragem. Os reais devem ser preferidos aos hipotéticos. A capacidade da vacinação em massa contra a Covid de alterar materialmente os resultados gerais da população não foi demonstrada.

A justificativa ética para as campanhas de vacinação em massa repousa implícita ou explicitamente na ética utilitária, que busca 'o maior bem para o maior número'. Os éticos utilitaristas argumentariam que seria justificável causar milhares de mortes para salvar milhões. Discuti esses princípios com mais detalhes em A Pandemia de COVID-19: Desafios Éticos e Considerações

O primeiro problema com este argumento é que tal trade-off nunca foi aceito antes. Produtos farmacêuticos que causam 50 mortes são retirados do mercado. Em segundo lugar, as agências não revelaram ao público que essa troca está sendo feita. Em terceiro lugar, os termos da troca não são válidos – a alegação de que milhões de vidas foram salvas não pode ser validada.

A vacinação em massa múltipla para Covid levantou muitas bandeiras vermelhas. Não é ético que governos e empregadores os ignorem e continuem a promover e exigir a vacinação sem conduzir uma investigação adequada, imparcial e aberta de eventos adversos graves. Eles estão em um estado de negação, que deve terminar.

Mudando para a experiência pessoal, recentemente encontrei um indivíduo na família extensa da minha idade (meados dos 60 anos). Ficamos chocados ao vê-la na calçada segurando um andador, parecendo muito pálida e fraca, como uma idosa residente. Ela nos contou que havia contraído Covid grave, passando semanas na UTI e quase morrendo – depois de 'quatro injeções!' Seguro e eficaz? Este é o único indivíduo em todo o meu círculo de conhecimento que teve Covid grave que eu saiba.

Kelly e cols. calcule uma taxa geral de cerca de 9 eventos graves de Covid por 10,000 pessoas em um período de 24 semanas, alegando que isso é 'baixo'. Mas as taxas para grupos de maior risco são o dobro disso, não há grupo de controle para comparar e eles adotam uma definição estreita de Covid semelhante à usada pela China (covid pneumonia). Eles estão inteiramente certos de que essa definição mais conservadora evita a inflação dos números de hospitalização por infecção incidental, mas também torna mais difícil fazer comparações. As pessoas estão buscando vacinações múltiplas porque querem se sentir seguras, no contexto em que números inflacionados foram usados ​​para criar medo. A comparação implícita de números deflacionados com inflacionados é outro exemplo do uso de estatísticas para enganar. Somos conduzidos a um labirinto de espelhos.

Nas relações laborais no meu país, temos um conceito-chave conhecido pela sigla BOOT, que significa 'melhor situação geral'. Os trabalhadores podem chegar a um acordo com seus empregadores sobre um acordo no qual trocam condições por salários, desde que estejam em melhor situação geral em comparação com os mínimos legislados. As estratégias de vacinação também envolvem trade-offs, e precisamos desesperadamente de um BOOT rigoroso para elas, discriminado por grupo de risco e estendendo-se por um período de tempo razoável.

Há um forte argumento quantitativo e qualitativo para as agências responderem que os efeitos adversos da vacinação contra a Covid excedem os benefícios no médio prazo. Ainda estamos esperando por uma refutação justa com base em amplos resultados do mundo real no médio prazo. Se as agências e os estudos de pesquisa em que se baseiam não puderem fazer isso – dê-lhes o BOOT!



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Autor

  • Michael Tomlinson

    Michael Tomlinson é Consultor de Governança e Qualidade do Ensino Superior. Ele foi anteriormente Diretor do Grupo de Garantias da Agência de Padrões e Qualidade de Ensino Superior da Austrália, onde liderou equipes para conduzir avaliações de todos os provedores registrados de ensino superior (incluindo todas as universidades da Austrália) em relação aos Padrões de Limiar de Ensino Superior. Antes disso, por vinte anos ocupou cargos de alto escalão em universidades australianas. Ele tem sido um membro do painel de especialistas para uma série de revisões offshore de universidades na região da Ásia-Pacífico. O Dr. Tomlinson é membro do Governance Institute of Australia e do Chartered Governance Institute (internacional).

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