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Défis éthiques découlant de la grande illusion

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Dès le départ, les gouvernements ont été informés qu'il s'agissait d'une pandémie qui ne se produirait qu'une fois tous les cent ans et que la seule solution pour réduire ou prévenir la mortalité de masse serait le développement d'un vaccin. Aucune autre solution n'a été envisagée, seulement des tactiques dilatoires.

Les résultats préliminaires des essais contrôlés randomisés (ECR) du vaccin à ARNm par Pfizer et Moderna ont été célébrés comme un succès spectaculaire et les gouvernements et les médias ont donc supposé que la solution avait été trouvée. Un cortège de dirigeants a assuré au public que les vaccins étaient si efficaces qu'une fois injectés, vous ne deviendriez pas infecté ou ne transmettriez pas l'infection à d'autres.

Les gouvernements et les organisations ont commencé à promouvoir la vaccination universelle et à obliger des classes entières de travailleurs à se faire vacciner sous peine de perdre leur emploi, même si le COVID-19 (Covid) nuit massivement à la population en âge de post-travailler.

La justification éthique n'était pas toujours clairement énoncée mais se résumait à l'argument selon lequel la vaccination universelle était nécessaire pour le bien public. L'argument le plus fort était que chacun avait l'obligation éthique de ne pas nuire aux autres en transmettant l'infection, étayée par la conviction que la vaccination "arrêterait la propagation", à la fois en empêchant la transmission et en empêchant les gens d'être infectés en premier lieu afin qu'ils puissent pas d'infection à transmettre.

Les gouvernements simplifient et abrègent leurs messages pour les faire passer au public, de sorte que le message de la campagne était que les vaccins étaient à la fois «sûrs et efficaces», point final.

Mais toutes les hypothèses sous-jacentes semblent de plus en plus discutables à la lumière des preuves en développement.

La vaccination n'a pas arrêté la propagation de l'une ou l'autre des manières mentionnées ci-dessus. La protection contre l'infection et la transmission était temporaire. Les ECR et les études ultérieures fondent leurs résultats sur l'efficacité pendant des fenêtres de temps limitées, en suivant les participants pendant quelques mois seulement dans de nombreux cas, et généralement pas plus de 24 semaines. L'extrapolation à partir de ces échantillons de population et de périodes s'est avérée non valide. Des individus succombaient encore dans les intervalles entre les fenêtres. 

Les études basées sur un suivi à plus long terme révèlent généralement une diminution de l'efficacité avec le temps. Cela ne se reflète pas dans les estimations ponctuelles de l'efficacité telles que les 95 % émanant des ECR. Les études ou les chiffres basés sur de courtes périodes de suivi ont une validité similaire à celle des sondages d'opinion effectués douze mois avant une élection. Vous devez savoir comment l'histoire se termine. 

Au cours des deux années écoulées depuis l'introduction des vaccins, tout le monde a été infecté de toute façon, plusieurs fois dans de nombreux cas. Selon le récent pré-impression par des experts de Harvard, Yale et Stanford, 94% de la population américaine avait été infectée en novembre 2022. 

La conclusion logiquement indiscutable de cela est que ni les confinements, ni les vaccins, ni les contrôles aux frontières n'ont été en mesure « d'arrêter la propagation ». Cela n'a pas fonctionné.

Ainsi, l'argument selon lequel tout le monde devrait se faire vacciner pour protéger les autres ne tient pas. Même la capacité des vaccins à protéger l'individu commence à paraître fragile, surtout à la lumière des Cleveland Clinic étude qui a montré une corrélation dose-réponse, dans laquelle le risque d'infection (symptomatique ou asymptomatique) augmente progressivement avec le nombre de doses. Il est clair depuis un certain temps que des rendements décroissants s'installent, et plusieurs autres sources ont indiqué que cela cède la place à des rendements négatifs au fil du temps; voir par exemple la figure 2 dans Tseng et coll.. Ces résultats sont cohérents avec les taux d'infection plus élevés pour les personnes vaccinées dans les tableaux de Public Health England's rapports de surveillance des vaccins, tables qui ont été abandonnées après avoir été rebaptisées Health Security Agency.

L'immunité se construit pendant quelques semaines, puis décline, éventuellement en dessous du point de départ. L'action est suivie d'une réaction. Si la période de mesure est suffisamment courte, vous ne mesurez que la phase d'action et manquez la réaction.

C'est peut-être la première fois dans l'histoire que les gouvernements font la promotion d'un vaccin depuis plus de deux ans qui augmente le risque d'infection.        

La prochaine ligne de défense est que la vaccination offre une protection plus longue contre l'hospitalisation et la mort. Mais la figure 1 dans Xu et coll.. montre une baisse constante après cinq semaines jusqu'à ce qu'une efficacité négative s'installe après environ un an.

De plus, le « el gato malo » toujours aigu a pu télécharger des données stratifiées par âge de l'Office of National Statistics au Royaume-Uni sur les décès jusqu'en mai 2022, différenciées entre « déjà vacciné » et non vacciné. Il a ensuite calculé le risque relatif de décès en se référant aux données démographiques. Les résultats sont inquiétants, montrant un risque de décès de 60 à 70 % supérieur pour le groupe vacciné et une tendance à la hausse. Bien sûr, c'est par un auteur anonyme et non publié dans une revue à comité de lecture, mais les revues manquent à leur devoir et ne publient pas d'analyses indépendantes de ces données. El gato malo a jeté le gant – qui réfutera ce mauvais chat (sans ruse statistique) ? 

La troisième ligne de défense est que la protection contre l'hospitalisation et la mort peut être restaurée grâce à des rappels. Mais est-ce autre chose que de donner un coup de pied dans la boîte plus loin sur la route ? L'effet des boosters commencera-t-il également à s'estomper après cinq semaines et à devenir négatif après un an ? Les résultats à court terme ne se traduisent généralement pas par des gains à moyen terme - pourquoi les boosters devraient-ils changer cela ? 

Cette preuve soulève des doutes sur « efficace » et empiète également sur « sûr ». Les preuves directes d'effets indésirables post-commercialisation continuent également de s'accumuler. Le plus grave d'entre eux dont les agences devraient s'inquiéter et enquêter est la possibilité que les vaccins puissent causer un nombre important de décès. 

Il existe des preuves définitives qu'il est possible que les vaccins entraînent des décès sous la forme de rapports de pathologie, tels que ici par Gill et al. et ici par Schwab et al. Ainsi, il devient alors une question de la plus haute importance publique pour les gouvernements et leurs agences de savoir à quelle fréquence cela se produit. Quel est le incidence de décès résultant d'une blessure causée par le vaccin ? 

Cette information est difficile à obtenir. Une ligne d'attaque consiste à calculer l'incidence des décès toutes causes confondues depuis le point de vaccination jusqu'à un point final donné. Cette information est également difficile à obtenir, car la plupart des études calculent l'incidence des hospitalisations et/ou des décès dus à (ou avec) Covid, en excluant souvent les 14 premiers jours. 

C'est parce que la réponse immunitaire ne se déclenche pas pendant les deux premières semaines. Mais les chercheurs devraient nous donner des informations sur tout effet indésirable de la vaccination à partir du moment où le vaccin pénètre dans l'organisme, car c'est ce que le public doit savoir pour prendre une décision. Si la décision leur est retirée et est prise par les gouvernements ou les employeurs (ce qui ne devrait pas arriver), alors les gouvernements et les employeurs doivent le savoir.

Certaines données peuvent être extraites d'une étude récente provenant du Qatar, qui a été une source d'informations utile pendant la pandémie en tant que microcosme avec des registres nationaux apparemment fiables. Butt et autres. nous disent que 6,928,359 1 2021 doses ont été administrées au Qatar du 30er janvier 2022 au 4,413 juin 138, et 30 XNUMX décès sont survenus à n'importe quel moment de la période. Il y a eu XNUMX décès dans les XNUMX jours suivant la vaccination, et ceux-ci sont ventilés selon la probabilité d'association avec la vaccination : non lié ; faible probabilité ; Intermédiaire; Probabilité; et Haut.

Avant d'aborder la méthodologie, on peut observer que le taux brut de mortalité 30 jours après la vaccination serait globalement de 19.9181 par million de doses. Davantage:

Les taux bruts de mortalité au Qatar pour les années 2019, 2020 et 2021 étaient de 6.60, 7.94 et 8.74 pour 100,000 2 habitants. Le taux de mortalité parmi les personnes vaccinées ayant une forte probabilité de relation avec la vaccination contre le SRAS-CoV-0.34 était de 100,000 pour 2 0.98 vaccinés, tandis que le taux de mortalité parmi les personnes vaccinées avec une probabilité élevée ou intermédiaire de relation avec la vaccination contre le SRAS-CoV-100,000 était de 8 pour 15 2,347,635 (XNUMX décès classés comme probabilité élevée et XNUMX décès comme probabilité intermédiaire parmi XNUMX XNUMX XNUMX personnes uniques ayant reçu au moins une dose d'un vaccin).

Les auteurs soutiennent que les décès parmi les personnes vaccinées sont bien inférieurs aux taux bruts de mortalité pour 2019, 2020 et 2021. Comment la vaccination Covid pourrait-elle réduire de six fois ou plus votre risque global de mourir de toutes causes ? Ce n'est pas plausible.

Mais le nombre réel de décès de personnes vaccinées cité dans le paragraphe ci-dessus correspond aux décès au bout de 30 jours, tandis que les taux bruts de mortalité sont des taux annuels (énumérés dans le tableau supplémentaire 2). Ainsi, les taux de mortalité des personnes vaccinées devraient être multipliés par 12. 

De plus, les auteurs ont calculé les taux de mortalité susceptibles d'être liés à la vaccination en utilisant la méthode traditionnelle d'exclusion de la plupart des décès pertinents :

La présence d'une ou de plusieurs affections sous-jacentes graves associées à un risque élevé de mortalité (p. ex., insuffisance cardiaque chronique avancée, cardiopathie athéroscléreuse préexistante avec antécédents d'événements cardiovasculaires indésirables majeurs) et la documentation du médecin dans les dossiers médicaux des personnes ayant contribué directement au décès ont été utilisées pour attribuer une faible probabilité.

Ainsi, les catégories mêmes d'individus les plus susceptibles d'être poussées à bout par la vaccination ont toutes été exclues. En revanche, tous ces individus sont typiquement inclus dans le calcul du nombre de personnes décédées de Covid. En d'autres termes, il y a un double standard. Tous les paramètres ont été sélectionnés pour justifier la conclusion souhaitée.

Dans une prépublication, Jour et al. a comparé les taux de notification de Covid au système américain de notification des événements indésirables liés aux vaccins (VAERS) avec les données sur les taux de mortalité de fond concluant: «Pour les événements de décès dans les sept jours et 42 jours suivant la vaccination, respectivement, les taux de notification observés étaient inférieurs aux taux totaux attendus». causer des taux de mortalité.

Mais les taux de mortalité de fond sont basés sur le total de 100% des décès enregistrés toutes causes confondues, tandis que le VAERS est basé sur un sous-ensemble de décès et est connu pour souffrir de sous-déclaration. Par example, Rosenthal et coll.. ont constaté que le taux de déclaration de la surveillance vaccinale pour les décès après la vaccination contre la coqueluche était comparable aux taux de déclaration pour la maladie en général – environ 33 %.

Dans le cas des vaccins Covid, les travailleurs de la santé sont conditions par la loi de signaler les «événements indésirables graves, que le déclarant pense ou non que le vaccin a causé l'événement indésirable». Cependant, comme le but du VAERS est censé être de surveiller les signaux d'événements indésirables causés par la vaccination, les professionnels de la santé portent des jugements et signalent les événements uniquement lorsqu'ils pensent qu'il est possible qu'ils soient causés par la vaccination. Singleton et coll.. expriment la réalité normale : « Toutes les personnes suspectant un lien de causalité entre l'administration d'un vaccin et un événement indésirable ultérieur sont incitées à faire une déclaration, y compris les patients ou leurs parents et pas seulement les professionnels de santé (en 1999, < 5 % des Les rapports du VAERS provenaient des parents).'

Ils ne signaleraient pas tous les décès, quelle qu'en soit la cause. Il est peu probable qu'ils signalent des décès dus à d'autres maladies infectieuses telles que des maladies de type grippal, par exemple. Ils ne signaleraient pas les décès dus à des accidents d'automobile à un système de surveillance des vaccins. Alors que le climat actuel de focalisation extraordinaire sur Covid pourrait stimuler davantage la notification d'événements indésirables possibles pour ces vaccins, d'un autre côté, une forte pression des pairs pour ne pas encourager «l'hésitation aux vaccins» peut décourager les travailleurs de la santé de signaler même des événements indésirables pertinents. 

Les commentateurs tentent souvent de discréditer les rapports du VAERS parce qu'ils peuvent être rédigés par n'importe qui, mais 67 % des rapports au VAERS sont présentés par les équipes médicales et soignantes ayant une expérience directe de la prise en charge du patient. Ce témoignage ne doit pas être écarté à la légère par des experts à distance travaillant uniquement à partir des dossiers.

Vous n'avez pas besoin d'un doctorat en biostatistique pour détecter les défauts logiques résultant de comparaisons inappropriées. Les chercheurs et les agences devraient comparer des pommes avec des pommes plutôt qu'avec des oranges. 

Les taux non ajustés du Qatar (qui sont basés sur l'enregistrement général de la mortalité, et non sur la surveillance des vaccins) rappellent de manière frappante les taux de mortalité signalés au VAERS. Comme je l'ai souligné dans this et this contribution précédente, le CDC a calculé les taux de mortalité signalés après la vaccination contre Covid au fil du temps passant de 21 à 26 par million de doses. C'est au moins 21 fois plus que les taux de mortalité enregistrés dans la littérature pour les vaccins précédents les années précédentes. Le CDC n'a pas expliqué cela et n'en discute pas dans le analyse publiée des six premiers mois de données VAERS, la seule revue aussi large qu'ils aient publiée. L'analyse n'aborde pas du tout la question de la proportionnalité par rapport aux vaccins précédents.

Des informations sur la proportionnalité (ou plutôt la disproportionnalité !) ont été publiées à la suite d'une demande de la loi sur la liberté d'information, et ont été analysé par Josh Guetkow de l'Université hébraïque de Jérusalem, qui résume les résultats en commençant ainsi :

  • L'analyse des signaux de sécurité VAERS du CDC basée sur les rapports du 14 décembre 2020 au 29 juillet 2022 pour les vaccins à ARNm COVID-19 montre des signaux de sécurité clairs pour la mort et une gamme de problèmes thrombo-emboliques, cardiaques, neurologiques, hémorragiques, hématologiques, immunitaires très préoccupants -Événements indésirables systémiques et menstruels (EI) chez les adultes américains.
  • Il y avait 770 types différents d'événements indésirables qui ont montré des signaux de sécurité chez les 18 ans et plus, dont plus de 500 (ou 2/3) avaient un signal de sécurité plus important que la myocardite/péricardite.

La sortie a également été analysé par Norman Fenton et Martin Neill qui commentent :

  • Une autre statistique extrêmement importante est la proportion de décès (qui n'est donnée que pour le groupe d'âge de 18 ans et plus) qui est 14 % dans les vaccins covid (10,169 73,178 sur 4.7 618) contre seulement 13,278 % (XNUMX sur XNUMX XNUMX) dans les vaccins non covid. Si le CDC souhaite affirmer que la probabilité qu'un événement indésirable d'un vaccin covid entraîne la mort n'est pas significativement plus élevée que celle des autres vaccins, il leur incombe de trouver une autre explication causale de cette différence.  

Dans un autre post, ils ont également trouvé qu'il y avait «une relation linéaire statistiquement significative entre les pays fortement vaccinés et les décès en excès».

La référence de 20 décès ou plus par million de doses commence à se raffermir comme référence, dérivée des deux sources diverses (VAERS et l'étude du Qatar). Au 31 décembre 2022, 665 millions de doses avaient été administrées aux États-Unis. Si nous inventions des critères pour exclure les deux tiers d'entre eux en suivant l'approche habituelle, cela laisserait encore plus de 13,000 60 décès possibles à prendre en compte, et les travailleurs de la santé responsables d'au moins XNUMX % de ces décès soupçonnaient qu'ils étaient associés à la vaccination. Faire disparaître complètement tous ces décès nécessiterait un tour de passe-passe statistique sans précédent. Nul doute que cela peut être fait, avec suffisamment d'ingéniosité.

Mais pourquoi ce risque de milliers de morts ne fait-il pas la une des journaux ?

La réponse est qu'il semble pâle dans l'insignifiance en plus de l'affirmation selon laquelle la vaccination a sauvé des millions de vies, tel que calculé dans le présent document publié au Lancette. Mais cette prétention est illusoire et bâtie sur du sable. Il découle de la modélisation et la modélisation fait des hypothèses sur, par exemple, les taux de mortalité inférieurs après la vaccination dérivés des études à court terme que nous avons examinées. 

Branchez ces taux de mortalité inférieurs dans votre modèle, calculez-les sur un profil de population et vous constaterez que la vaccination a réduit le nombre de décès ! Mais la procédure est entièrement circulaire et repose sur l'extrapolation à partir d'échantillons limités, comme indiqué. Le sous-jacent Revue systématique de l'efficacité du vaccin sur lequel ils se sont appuyés indique explicitement : « nous ne prenons pas en compte la durée de la protection dans cette analyse ». Et encore : "La durée du suivi dans les essais cliniques et les études d'efficacité n'est pas encore suffisante pour estimer de manière robuste la durée de l'immunité induite par le vaccin."  

Les résultats réels à moyen terme (sur au moins 12 mois) dans les données au niveau de la population telles que les statistiques de l'Agence de sécurité sanitaire et de l'ONS sont radicalement différents de la modélisation basée sur l'échantillonnage. Les réels doivent être préférés aux hypothétiques. La capacité de la vaccination de masse contre le Covid à modifier sensiblement les résultats globaux de la population n'a pas été démontrée.

La justification éthique des campagnes de vaccination de masse repose implicitement ou explicitement sur l'éthique utilitaire, qui recherche « le plus grand bien du plus grand nombre ». Les éthiciens utilitaristes soutiendraient qu'il serait justifiable de causer des milliers de morts pour en sauver des millions. J'ai discuté de ces principes plus en détail dans La pandémie de COVID-19 : défis et considérations éthiques

Le premier problème avec cet argument est qu'un tel compromis n'a jamais été accepté auparavant. Les produits pharmaceutiques qui causent 50 décès sont retirés du marché. Deuxièmement, les agences n'ont pas été claires et n'ont pas révélé au public que ce compromis était en train d'être fait. Troisièmement, les termes du compromis ne sont pas valables – l'affirmation selon laquelle des millions de vies ont été sauvées ne peut être validée.

La vaccination de masse multiple pour Covid a lancé beaucoup trop de drapeaux rouges. Il n'est pas éthique pour les gouvernements et les employeurs de les dépasser et de continuer à promouvoir et à imposer la vaccination sans mener une enquête appropriée, impartiale et ouverte sur les événements indésirables graves. Ils sont dans un état de déni, qui doit cesser.

Passant à l'expérience personnelle, j'ai récemment rencontré un membre de la famille élargie d'environ mon âge (milieu de la soixantaine). Nous avons été choqués de la voir sur le trottoir tenant un déambulateur, l'air très pâle et faible, comme une pensionnaire âgée. Elle nous a dit qu'elle avait contracté un Covid sévère, qu'elle avait passé des semaines aux soins intensifs et qu'elle avait failli mourir - après "quatre coups!" Sûr et efficace ? C'est la seule personne de tout mon entourage qui a eu à ma connaissance un Covid sévère.

Kelly et coll. calculer un taux global d'environ 9 événements Covid graves pour 10,000 24 personnes sur une période de XNUMX semaines, affirmant que c'est "faible". Mais les taux pour les groupes à haut risque sont le double, il n'y a pas de groupe témoin avec lequel comparer et ils adoptent une définition étroite de Covid similaire à celle utilisée par la Chine (pneumonie Covid). Ils ont tout à fait raison de dire que cette définition plus conservatrice évite l'inflation du nombre d'hospitalisations par infection accidentelle, mais elle rend également plus difficile l'étalonnage. Les individus cherchent à se faire vacciner plusieurs fois parce qu'ils veulent se sentir en sécurité, dans un contexte où des chiffres gonflés ont été utilisés pour créer leur peur. Comparer implicitement des nombres dégonflés avec des nombres gonflés est un autre exemple d'utilisation des statistiques pour induire en erreur. Nous sommes entraînés dans un labyrinthe de miroirs.

Dans les relations professionnelles de mon pays, nous avons un concept clé connu sous l'acronyme BOOT, qui signifie « better-off-overall-test ». Les travailleurs peuvent parvenir à un accord avec leurs employeurs sur un accord dans lequel ils échangent des conditions contre des salaires tant qu'ils sont globalement mieux lotis par rapport aux minima légiférés. Les stratégies de vaccination impliquent également des compromis, et nous avons désespérément besoin d'un BOOT rigoureux pour elles, ventilé par groupe à risque et s'étendant sur une période de temps raisonnable.

Il existe de solides arguments quantitatifs et qualitatifs pour que les agences répondent que les effets indésirables de la vaccination Covid dépassent les avantages à moyen terme. Nous attendons toujours une réfutation équitable basée sur de larges résultats réels à moyen terme. Si les agences et les études de recherche sur lesquelles elles s'appuient ne peuvent pas le faire, donnez-leur le BOOT !



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Auteur

  • Michel Tomlinson

    Michael Tomlinson est consultant en gouvernance et qualité de l'enseignement supérieur. Il était auparavant directeur du groupe d'assurance de la Tertiary Education Quality and Standards Agency d'Australie, où il a dirigé des équipes chargées d'évaluer tous les prestataires d'enseignement supérieur enregistrés (y compris toutes les universités australiennes) par rapport aux normes de seuil de l'enseignement supérieur. Auparavant, il a occupé pendant vingt ans des postes de direction dans des universités australiennes. Il a été membre d'un groupe d'experts pour un certain nombre d'examens offshore d'universités de la région Asie-Pacifique. Le Dr Tomlinson est membre du Governance Institute of Australia et du Chartered Governance Institute (international).

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