Pagine

mercoledì 11 gennaio 2023

Marco Tosatti - Dati Ufficiali USA sugli Effetti Avversi. Ecco perché Volevano Occultarli...

 

                                            

                                          Marco Tosatti....


Cari amici e nemici di Stilum Curiae, offriamo alla vostra attenzione questo articolo scritto da Josh Guetzkow, professore dell’Università di Gerusalemme, e pubblicato da The Daily Clout, nella nostra traduzione. Vi consigliamo di consultare l’articolo originale se siete interessati ai diagrammi relativi ai diversi tipi di effetti avversi causati dal siero genico a mRNA. Buona lettura e condivisione.

-----------------------------

RIEPILOGO



L’analisi del segnale di allarme VAERS del CDC basata sui rapporti dal 14 dicembre 2020 al 29 luglio 2022 per i vaccini mRNA COVID-19 mostra chiari segnali di allarme per la morte e una gamma di eventi tromboembolici, cardiaci, neurologici, emorragici, ematologici, immunitari altamente preoccupanti -eventi avversi mestruali e sistemici (AE) tra gli adulti statunitensi.

Ci sono stati 770 diversi tipi di eventi avversi che hanno mostrato segnali di allarme in età superiore ai 18 anni, di cui oltre 500 (o 2/3) avevano un segnale di allarme maggiore rispetto a miocardite/pericardite.

L’analisi del CDC mostra che il numero di eventi avversi gravi segnalati in meno di due anni per i vaccini mRNA COVID-19 è 5,5 volte maggiore di tutti i casi gravi segnalati per i vaccini somministrati agli adulti negli Stati Uniti dal 2009 (~73.000 contro ~13.000).

Il doppio delle segnalazioni di vaccini mRNA COVID-19 sono state classificate come gravi rispetto a tutti gli altri vaccini somministrati agli adulti (11% contro 5,5%). Questo soddisfa la definizione CDC di un segnale di allarme.

Esistono 96 segnali di allarme per i ragazzi di 12-17 anni, che includono: miocardite, pericardite, paralisi di Bell, ulcere genitali, ipertensione e frequenza cardiaca, irregolarità mestruali, incompetenze delle valvole cardiache, embolia polmonare, aritmie cardiache, trombosi, pericardio e pleurico versamento, appendicite e appendice perforata, trombocitopenia immunitaria, dolore toracico, aumento dei livelli di troponina, essere in terapia intensiva e terapia anticoagulante.

Esistono 66 segnali di allarme per i bambini di 5-11 anni, che includono: miocardite, pericardite, disfunzione ventricolare e incompetenze delle valvole cardiache, versamento pericardico e pleurico, dolore toracico, appendicite e appendicectomie, malattia di Kawasaki, irregolarità mestruali, vitiligine e vaccinazione avanzata infezione.

I segnali di allarme non possono essere ignorati come dovuti a segnalazioni “stimolate”, esagerate, fraudolente o altrimenti gonfiate artificialmente, né possono essere ignorati a causa dell’enorme numero di vaccini COVID somministrati. Ci sono diversi motivi per cui, ma il più semplice è questo: l’analisi del segnale di allarme non dipende dal numero di segnalazioni, ma dal fatto che alcuni eventi avversi siano segnalati o meno a un tasso più elevato per questi vaccini rispetto ad altri vaccini non COVID. Altri motivi sono discussi nel post completo di seguito.

Nell’agosto 2022, il CDC ha dichiarato a Epoch Times che i risultati della loro analisi dei segnali di allarme “erano generalmente coerenti con il data mining EB [empirico bayesiano] [condotto dalla FDA], non rivelando ulteriori segnali di allarme inaspettati”. Quindi o il data mining della FDA era coerente con il metodo del CDC, nel senso che “generalmente” hanno trovato lo stesso gran numero di segnali di allarme altamente allarmanti, oppure i segnali che hanno trovato erano attesi. Oppure stavano mentendo. Potremmo non saperlo mai perché la FDA ha rifiutato di rilasciare i risultati del data mining.

INTRODUZIONE

Finalmente! Zachary Stieber di Epoch Times è riuscito a convincere il CDC a rilasciare i risultati del suo monitoraggio del segnale di allarme VAERS per i vaccini COVID-19, e dipingono un quadro molto allarmante (vedi il suo rapporto e i file di dati qui, o se questo è dietro un paywall quindi qui). Le analisi coprono i rapporti VAERS per i vaccini mRNA COVID dal periodo dal lancio del vaccino il 14 dicembre 2020 fino alla fine di luglio 2022. Il CDC ha ammesso di aver iniziato la sua analisi del segnale di allarme solo il 25 marzo 2022 (per coincidenza 3 giorni dopo che un avvocato della Children’s Health Defense ha scritto loro ricordando loro la nostra richiesta FOIA).

Come me, ti starai chiedendo perché il CDC abbia aspettato più di 15 mesi prima di fare la sua prima analisi del segnale di allarme del VAERS, nonostante abbia affermato in un documento pubblicato sul suo sito web che sarebbe iniziato all’inizio del 2021, soprattutto perché VAERS è pubblicizzato come il nostro primo sistema di allarme d’avvertimento del vaccino . Potresti anche chiederti come hanno potuto insistere per tutto il tempo che i vaccini COVID-19 sono sottoposti al monitoraggio di allarme più rigoroso che il mondo abbia mai conosciuto. Ci tornerò più tardi. Per prima cosa fornirò alcune informazioni di base sull’analisi che hanno fatto (che puoi saltare se sei al corrente) e poi descriverò cosa hanno trovato.

BACKGROUND SULL’ANALISI DEI SEGNALI DI ALLARME

Nel giugno 2022, il CDC ha risposto a una richiesta del Freedom of Information Act (FOIA) per il monitoraggio del segnale di allarme del Vaccine Adverse Events Reporting System (VAERS), quello che aveva detto che avrebbe fatto settimanalmente a partire dall’inizio del 2021. La loro risposta è stata: non l’abbiamo mai fatto. Poi poco dopo hanno detto che lo avevano fatto fin dall’inizio. Ma nell’agosto 2022, avevano finalmente chiarito la loro storia, dicendo che l’avevano effettivamente fatto, ma solo dal 25 marzo 2022 fino alla fine di luglio. Puoi aggiornarti su questo qui:

Il CDC mi ha dato un colpo di frusta

L’analisi che avrebbero dovuto fare utilizza i cosiddetti rapporti di segnalazione proporzionali (PRR). Si tratta di un tipo di analisi della sproporzionalità comunemente utilizzata nella farmacovigilanza (ovvero il monitoraggio degli eventi avversi dopo l’immissione sul mercato di farmaci/vaccini). L’idea di base dell’analisi della sproporzionalità è prendere un nuovo farmaco e confrontarlo con uno o più farmaci esistenti generalmente considerati sicuri. Cerchiamo la sproporzione nel numero di eventi avversi (AE) segnalati per uno specifico AE rispetto al numero totale di AE segnalati (poiché generalmente non sappiamo quante persone assumono un determinato farmaco). Quindi confrontiamo i farmaci esistenti considerati sicuri per vedere se c’è una percentuale più alta di particolari eventi avversi segnalati per il nuovo farmaco rispetto a quelli esistenti. (In questo caso stanno esaminando i vaccini, ma usano ancora il PRR anche se generalmente hanno un’idea molto migliore di quanti vaccini sono stati somministrati.)

 

Esistono molti modi per eseguire l’analisi della sproporzionalità. Il PRR è uno dei più antichi. Il data mining bayesiano empirico, che avrebbe dovuto essere eseguito su VAERS dalla FDA, è un altro. Il PRR viene calcolato prendendo il numero di segnalazioni per un determinato evento avverso diviso per il numero totale di eventi segnalati per il nuovo vaccino o il numero totale di segnalazioni. Quindi lo divide per lo stesso rapporto per uno o più farmaci/vaccini esistenti considerati sicuri. Ecco una semplice formula:

 

Tradizionalmente, affinché un PRR sia considerato un segnale di allarme, il PRR deve essere 2 o superiore, avere un valore Chi-quadro di 4 o superiore (il che significa che è statisticamente significativo) e devono essere riportati almeno 3 eventi per un dato AE. (Ciò significa anche che se ci sono tonnellate di eventi avversi diversi segnalati per i vaccini COVID che non sono mai stati segnalati per nessun altro vaccino, non conterà come segnale di allarme. Ne ho trovati oltre 6.000 nella mia analisi del segnale di allarme dal 2021.

 

Ovviamente un segnale di allarme non significa necessariamente che c’è un problema o che il vaccino ha causato l’evento avverso. Ma dovrebbe far scattare campanelli d’allarme per sollecitare un’ispezione più ravvicinata, come in questo opuscolo del CDC:

Ah sì, condiviso con il pubblico – dopo aver inizialmente rifiutato di condividere i risultati e mesi di trascinamento a seguito di ripetute richieste FOIA! Vedremo che il CDC non ha condotto uno studio più mirato su quasi nessuno degli eventi avversi con “nuovi schemi” (segnali di allarme AKA).

COSA HA FATTO REALMENTE IL CDC?

The Epoch Times ha ottenuto 3 settimane di analisi dei segnali di allarme dal CDC per i dati VAERS aggiornati il 15, 22 e 29 luglio 2022. Qui mi concentrerò sull’ultimo, poiché c’è pochissima differenza tra loro ed è più completo. L’analisi del segnale di allarme confronta gli eventi avversi1 segnalati al VAERS per i vaccini mRNA COVID-19 dal 14 dicembre 2020 al 29 luglio 2022 con i report per tutti i vaccini non COVID dal 1 gennaio 2009 al 29 luglio 2022.

I PRR sono calcolati separatamente per i bambini di 5-11 anni, 12-15 anni e 18+ separatamente. Per ogni gruppo di età, sono disponibili tabelle separate per gli eventi avversi di tutte le segnalazioni, gli eventi avversi delle segnalazioni contrassegnate come gravi e gli eventi avversi delle segnalazioni non contrassegnate come gravi.2 Ricordiamo che una segnalazione grave è quella che coinvolge la morte, un evento potenzialmente letale, nuovo o prolungato ricovero, invalidità o danno permanente o un’anomalia congenita. Mi concentrerò sui rapporti per tutti gli AE.

Hanno anche una tabella che calcola i PRR confrontando i report per il vaccino Pfizer COVID-19 con i report per il vaccino Moderna e viceversa, sempre per tutti i report, solo report seri e report non gravi. Non c’erano risultati degni di nota in quelle tabelle, quindi non ne parlerò. [Modifica: ho dimenticato cosa ha notato Norman Fenton nella sua analisi: la proporzione complessiva di segnalazioni con eventi avversi gravi è del 9,6% per Modern rispetto al 12,6% per Pfizer.] Questo non è sorprendente poiché entrambi i vaccini sono molto simili e quindi dovrebbero presentano eventi avversi relativamente simili se confrontati tra loro e le differenze non sono probabilmente abbastanza grandi da essere rilevate da un’analisi PRR. [Sebbene la differenza nel tasso complessivo di eventi avversi gravi, che non sono specifici di un particolare tipo di evento ma solo quanto sia grave, è stata significativa.]

Il CDC sembra aver calcolato i PRR per ogni diverso tipo di evento avverso riportato per tutti i vaccini COVID esaminati, sebbene sia possibile che ne abbiano analizzato solo un sottoinsieme. Ciò che appare chiaro è che, tra gli AE esaminati, gli unici inclusi nelle tabelle soddisfano almeno una delle due condizioni: un valore PRR di almeno 2 e un valore Chi-quadrato di almeno 4 (Chi è la lettera greca χ e si pronuncia come ‘kai’). Quando entrambe le condizioni sono state soddisfatte, hanno evidenziato l’evento avverso in giallo, che sembra indicare un segnale di allarme. Non sono stati elencati eventi avversi del vaccino COVID con meno di 3 eventi segnalati, sebbene per i vaccini non COVID siano stati elencati molti eventi avversi di cui solo 1 o 2 segnalati dal 2009. Le tabelle CDC li includono ancora e li evidenziano in giallo quando il PRR è maggiore di 2 e il valore Chi-quadrato è maggiore di 4, indicando che questi eventi vengono conteggiati come segnali di allarme.

 

QUALI SEGNALI DI ALLARME HA TROVATO IL CDC?

Lo dividerò per gruppi di età e il confronto tra Pfizer e Moderna. Iniziamo con il gruppo 18+.

Ci sono 772 eventi avversi che appaiono nell’elenco. Di questi, 770 sono contrassegnati in giallo e hanno valori PRR e Chi-quadro che li qualificano come segnali di allarme. Alcuni di questi sono nuovi codici relativi a COVID-19 e ci aspetteremmo che questi attivino un segnale poiché non esistevano negli anni precedenti per essere segnalati da altri vaccini. Quindi, se li togliamo, rimaniamo con 758 diversi tipi di eventi avversi non COVID che hanno mostrato segnali di allarme.

Ho raggruppato questi 758 segnali di allarme in diverse categorie. La figura seguente mostra il numero totale di eventi avversi segnalati per ciascuna delle principali categorie di segnali di allarme:

Analizziamo alcune di queste categorie per esaminare quali tipi di eventi avversi hanno generato il maggior numero di segnalazioni:3

Puoi esaminare gli eventi avversi utilizzando le tabelle Excel fornite dal CDC, che sono state pubblicate da The Epoch Times e Children’s Health Defense ai link all’inizio di questo post.

 

E i bambini?

Se c’è qualcosa che sembra lontanamente un punto luminoso in tutto questo è che l’elenco dei segnali di allarme per i bambini di 12-17 e 5-11 anni è molto più breve di quello per i 18+. Ci sono 96 eventi avversi che si qualificano come segnali di allarme per il gruppo 12-17 e 67 per il gruppo 5-11. Quando eliminiamo i nuovi eventi avversi dell’era COVID, ci sono 92 segnali di allarme per i bambini di 12-17 anni e 65 per i bambini di 5-11 anni. Ecco i più allarmanti.

Non so perché l’elenco degli AE sia molto più breve per questi gruppi di età. Potrebbe essere che l’elenco degli eventi avversi per altri vaccini per questi gruppi di età sia molto più breve, quindi nel caso in cui gli eventi avversi siano stati segnalati per i vaccini mRNA COVID ma non per altri vaccini, non verrà conteggiato come segnale di allarme per definizione .

CONFRONTI CON MIOCARDITE E PERICARDITE

Ci viene detto che l’esistenza di un segnale di allarme non significa necessariamente che l’AE sia causato dal vaccino e accetto questa premessa. Ma la pratica corrente sembra essere quella di ignorare i segnali di allarme, liquidarli come rumore senza alcuna prova e bloccare qualsiasi indagine su di essi il più a lungo possibile. Il principio di precauzione, tuttavia, impone di presumere che un segnale di allarme indichi causalità, fino a prova contraria. Poiché è stato riconosciuto che i vaccini mRNA COVID possono causare miocardite e pericardite (spesso indicate come miopericardite), possiamo prendere questi eventi avversi come una sorta di punto di riferimento e proporre che, come minimo, qualsiasi evento avverso con un segnale di dimensioni uguali o maggiori dovrebbero essere considerate potenzialmente causali e indagate più a fondo.4 Dopo aver eliminato i nuovi eventi avversi dell’era COVID, ci sono 503 eventi avversi con PRR maggiori della miocardite (PRR=3,09) e 552 con PRR maggiori della pericardite (PRR=2,82).5 Ciò significa che il 66,4% degli eventi avversi presentava un segnale di allarme maggiore rispetto alla miocardite e il 77,3% erano più grandi della pericardite. Puoi vedere quali erano utilizzando questo file Excel fornito dal CDC e ordinando la scheda 18+ in base alla colonna PRR 12/14-07/29 (colonna E). Quindi basta guardare quali eventi avversi hanno PRR più grandi di quelli per pericardite e miocardite.

Per i ragazzi di 12-17 anni, c’è 1 segnale di allarme più grande della miocardite (è “aumento della troponina”) e 14 segnali di allarme più grandi della pericardite (esclusa la miocardite), che includono: incompetenza della valvola mitrale, paralisi di Bell, abbondante sanguinamento mestruale, ulcerazione, infezione da rottura del vaccino e una serie di indicatori di anomalie cardiache.

Per i bambini di 5-11 anni, il paragone con mio/pericardite è meno pertinente, in quanto sembrano soffrire meno di questo effetto collaterale. Ma possiamo ancora fare il confronto: ci sono 7 segnali di allarme più grandi della pericardite, tra cui paralisi di Bell, disfunzione ventricolare sinistra, incompetenza della valvola mitrale e “farmaci inefficaci” (presumibilmente significa che hanno ancora il COVID). Esistono 16 segnali di allarme maggiori della miocardite (esclusa la pericardite), che oltre a quelli sopra elencati includono anche: versamento pericardico, aumento della pressione diastolica, incompetenza della valvola tricuspide e vitiligine. La tachicardia sinusale (battito cardiaco elevato), l’appendicite e il disturbo mestruale si presentano appena sotto la miocardite.

Ora, se pensiamo che un segnale di allarme abbia sia forza che chiarezza, allora il PRR può essere pensato come un indicatore di quanto è forte il segnale, mentre il Chi-quadro è una misura di quanto sia chiaro o inequivocabile il segnale, perché ci dà un’idea di quanto sia probabile che il segnale sia dovuto al solo caso: maggiore è il valore Chi-quadrato, meno probabile è che il segnale sia dovuto al caso. Un Chi-quadro di 4 significa che c’è solo una probabilità del 5% che il segnale osservato sia dovuto al caso. Un Chi-quadro di 8 significa che c’è solo una probabilità dello 0,5% che sia dovuto al caso.6

Per il gruppo 18+, ci sono 57 eventi avversi con un Chi-quadrato maggiore della miocardite (Chi-quadrato=303,8) e 68 con un Chi-quadrato maggiore della pericardite (Chi-quadrato=229,5). Ancora una volta, puoi vedere cosa sono andando al file Excel collegato sopra e ordinando sulla colonna D.

 

Per il gruppo 12-17, ci sono 4 eventi avversi con un Chi-quadrato maggiore della miocardite (Chi-quadrato=681,5) e 6 maggiori della pericardite (Chi-quadrato=175,4).

 

Per il gruppo 5-11, ci sono 22 eventi avversi con un Chi-quadrato maggiore della miocardite (Chi-quadrato=30,42) e 34 eventi avversi con un Chi-quadrato maggiore della pericardite (Chi-quadrato=18,86).

 

RISPONDERE ALLE OBIEZIONI

Facciamo a meno di alcune delle critiche utilizzate per respingere i dati VAERS, che senza dubbio verranno sollevate se si tenta di portare l’analisi del CDC all’attenzione della gente. 1.) Obiezione: chiunque può riferire al VAERS. I rapporti non sono attendibili. Gli anti-vaxxer hanno fatto molte denunce fraudolente. Nessuno era a conoscenza del VAERS in passato, ma ora lo sono. Così tante persone avevano paura del vaccino, quindi hanno incolpato di esso tutti i loro problemi di salute. Gli operatori sanitari erano tenuti per legge a segnalare determinati eventi avversi, come decessi e anafilassi. Ecc. Ecc.

 

Tutte queste obiezioni alla fine si basano sull’idea che i rapporti VAERS per i vaccini COVID-19 siano stati gonfiati artificialmente negli anni precedenti per un motivo o per l’altro. Il fatto è, tuttavia, che il CDC ha un metodo per distinguere tra inflazione artificiale e segnale reale. L’idea è semplice: se gli eventi avversi sono gonfiati artificialmente, dovrebbero essere gonfiati artificialmente nella stessa misura. Ciò significa che i PRR per tutti questi segnali di allarme dovrebbero essere più o meno gli stessi. Ma anche uno sguardo casuale ai PRR nel file Excel mostra che variano ampiamente, da un minimo di 2 a un massimo di 105 per l’infezione da rottura del vaccino o 74 per la trombosi cerebrale. Questo metodo non si basa sul numero di segnalazioni, ma sul tasso di segnalazione di determinati eventi rispetto a tutti gli eventi segnalati. Semmai, questo metodo tenderebbe a nascondere i segnali di allarme in una situazione in cui un nuovo vaccino genera un numero molto elevato di segnalazioni.

 

Il CDC ci ha persino fatto il favore di calcolare gli intervalli di fiducia superiore e inferiore, il che significa che possiamo essere sicuri almeno al 95% che due PRR siano veramente diversi se i loro intervalli di fiducia non si sovrappongono. Quindi, ad esempio, l’intervallo di fiducia inferiore per la trombosi polmonare è 19,7, che è superiore all’intervallo di fiducia superiore per altri 543 segnali. Segnalazioni artificialmente gonfiate non possono spiegare perché così tanti diversi eventi avversi hanno PRR di grandi dimensioni che sono statisticamente distinti l’uno dall’altro.

 

2.) Obiezione: i segnali di allarme sono dovuti all’enorme numero di vaccini COVID distribuiti. Mai prima d’ora abbiamo distribuito così tante dosi di vaccino. Alla fine di luglio, gli Stati Uniti avevano somministrato qualcosa come 600 milioni di dosi di vaccino a persone di età superiore ai 18 anni. Ma l’analisi del CDC confronta i rapporti VAERS per queste dosi con tutte le dosi per tutti gli altri vaccini per questa fascia di età dal 1° gennaio 2009. Ma dal 2015 al 2020 sono state somministrate oltre 100 milioni di dosi di influenza ogni anno solo a questa fascia di età. In un lavoro precedente, ho stimato 538 milioni di dosi di influenza somministrate a persone di età superiore ai 18 anni da luglio 2015 a giugno 2020. Il numero di vaccini antinfluenzali e altri vaccini non COVID per questa fascia di età somministrati dal 1° gennaio 2009 al 29 luglio 2022 deve essere ben oltre il doppio di questo numero, il che significa che i rapporti VAERS per i vaccini COVID vengono confrontati con i rapporti per almeno il doppio del numero di dosi per altri vaccini. Oltre a ciò, come già notato, la metodologia PRR non dipende, in senso stretto, dal numero di dosi, ma piuttosto dal tasso di segnalazione di uno specifico EA su tutti gli EA per quel vaccino.

 

3.) Obiezione: i vaccini vengono somministrati principalmente a persone anziane che tendono ad avere problemi di salute, mentre altri vaccini vengono somministrati a persone più giovani. Questa obiezione è affrontata, poiché le analisi sono stratificate per fasce di età. Potrebbe essere ancora in qualche modo valido per il gruppo 18+, tranne per il fatto che nell’analisi del segnale di allarme che ho fatto nell’autunno del 2021, ho stratificato per fasce di età più piccole e ho ancora trovato segnali di allarme. In ogni caso, questa obiezione non è sufficiente per liquidare l’analisi del segnale di allarme, ma richiede piuttosto una ricerca migliore e più raffinata. 4.) Obiezione: i dati VAERS non sono verificati e non possono essere attendibili. Sarò la prima persona a concordare sul fatto che VAERS non è un dato di alta qualità, ma se è completamente inaffidabile, allora come mai il CDC utilizza questi dati per pubblicarli nelle migliori riviste mediche come JAMA e The Lancet? Se i dati fossero privi di valore, allora queste riviste non dovrebbero accettare questi documenti. In quel documento JAMA, hanno riferito che l’80% dei rapporti di miocardite soddisfaceva la loro definizione di miocardite e sono stati inclusi nell’analisi. Molti altri rapporti avevano semplicemente bisogno di maggiori dettagli per la convalida. Inoltre, il CDC ha la capacità e il budget per dare seguito a ogni rapporto ricevuto dal VAERS per ottenere maggiori dettagli e persino cartelle cliniche per verificare il rapporto.

 

Quindi, se la miocardite mostra un chiaro segnale nell’analisi del CDC, e l’80% di quei rapporti era apparentemente di qualità sufficiente per essere incluso in un articolo pubblicato in una delle migliori riviste mediche del mondo, com’è possibile che tutti gli altri rapporti sono spazzatura? Che tutti gli altri segnali di allarme sono privi di significato? Risposta: non lo è.

 

E poiché siamo in tema di segnali di allarme che si sono rivelati reali, è istruttivo scoprire che l’appendicite si presenta come segnale di allarme in tutte e 3 le fasce d’età, da uno studio pubblicato su NEJM basato su cartelle cliniche di oltre un milione di adulti Gli israeliani hanno riscontrato un aumento del rischio di appendicite nei 42 giorni successivi alla vaccinazione Pfizer (ma non a seguito di un test PCR SARS-CoV-2 positivo). Quello studio ha anche riscontrato un aumento della linfoadenopatia (linfonodi ingrossati) dopo la vaccinazione, ma non dopo il test COVID positivo. La linfoadenopatia era un altro segnale di allarme.

 

5.) E questo ci porta alla nostra ultima obiezione da eliminare: tutti questi eventi avversi erano dovuti a COVID. C’era un’epidemia e quindi le persone si ammalavano a causa del COVID e avevano tutti questi problemi che poi venivano attribuiti al vaccino. Tanto per cominciare, come abbiamo appena visto, almeno due di loro (appendicite e linfoadenopatia) non sembrano avere rapporti di rischio aumentati a seguito di un test SARS-CoV-2 positivo, e sappiamo che i vaccini a mRNA aumentano il rischio di mio/ pericardite indipendente dalle infezioni. Quindi, come possiamo presumere che il resto di questi lo sia e liquidarli con un gesto della mano? Non possiamo. Come minimo, hanno bisogno di ulteriori indagini. Inoltre, nell’analisi del segnale di allarme che ho fatto nel 2021, ho eliminato tutti i rapporti VAERS in cui sul rapporto era indicato qualsiasi segno di esposizione o infezione da SARS-CoV-2, e ho comunque trovato segnali di allarme ampi e significativi.

 

METTERE TUTTO IN PROSPETTIVA

L’articolo di Epoch Times cita il mio stimato collega e amico, Norman Fenton, professore di gestione del rischio ed esperto di fama mondiale nell’analisi statistica bayesiana: “da una prospettiva bayesiana, la probabilità che il vero tasso di AE dei vaccini COVID-19 sia non superiore a quello dei vaccini non COVID-19 è sostanzialmente zero…. Spetta alle autorità di regolamentazione trovare qualche altra spiegazione causale per questa differenza se desiderano affermare che la probabilità che un AE del vaccino COVID provochi la morte non è significativamente superiore a quella di altri vaccini. (Vedi il suo post sull’analisi del CDC qui.) Lo stesso vale per tutti i segnali di allarme che hanno trovato. Il documento di analisi VAERS SOP del CDC elenca 18 eventi avversi di particolare interesse a cui presterà molta attenzione. Nel loro documento JAMA del 2021 (e presentazioni simili all’ACIP), i ricercatori responsabili dell’analisi dei milioni di cartelle cliniche nel Vaccine Safety Datalink (VSD) del CDC utilizzando la “Rapid Cycle Analysis” hanno studiato solo 23 risultati. Un’analisi simile in NEJM da parte di ricercatori israeliani si è concentrata solo su 25 risultati. Confronta questo con gli oltre 700 segnali di sicurezza trovati dal CDC quando alla fine hanno deciso di cercare, e questo non conta nemmeno tutti gli eventi avversi che non sono mai stati segnalati per altri vaccini, quindi non possono mai mostrare un segnale di sicurezza per definizione. Come può il CDC affermare che questi segnali di sicurezza sono privi di significato se quasi nessuno di essi è stato studiato ulteriormente? Eppure siamo certi che questi vaccini hanno subito il più intenso sforzo di monitoraggio della sicurezza della storia. È una sciocchezza completa e totale!

 

Autore, Josh Guetzkow

Docente senior presso l’Università Ebraica di Gerusalemme

 

Altre note

 

1.) Per essere precisi, gli “eventi avversi” sono per “termini preferiti” (PT) che è un tipo/livello di classificazione utilizzato nel Dizionario medico per le attività di regolamentazione (MedDRA), che è il sistema di classificazione utilizzato da VAERS e in altri sistemi di farmacovigilanza e ricerca clinica per la codifica degli eventi avversi segnalati. Non tutti i termini preferiti sono di per sé un sintomo o un evento avverso. Alcuni si riferiscono a uno specifico test diagnostico che è stato eseguito o a un trattamento che è stato somministrato.

 

 

 

2.) Non è del tutto chiaro come li abbiano suddivisi, dal momento che ci sono chiaramente eventi avversi che dovrebbero essere considerati seri che non vengono visualizzati nella tabella di Excel seria, anche se forse non vengono fuori semplicemente perché stanno guardando all’interno serio rapporti. Credo che abbiano appena filtrato i rapporti per includere solo rapporti seri o rapporti non seri, quindi hanno effettuato l’analisi del segnale di sicurezza su tutti gli eventi avversi codificati in quei rapporti. Il motivo per cui penso sia che ho usato la MedAlerts Wayback Machine, selezionato solo i rapporti gravi sui vaccini COVID-19 e il numero dei rapporti totali era molto vicino a quello nella tabella fornita dal CDC (MedAlerts in realtà aveva un po’ meno ). I file ottenuti da Epoch Times non includono molto in termini di descrizione di come sono state fatte le analisi, quindi ho dovuto dedurre alcuni dettagli, che potrebbero essere errati. Cercherò di notare quando traggo un’inferenza su come è stata fatta l’analisi.

3.) In generale, queste cifre mostrano i primi dieci eventi avversi in ciascuna categoria. In alcuni casi ho combinato eventi avversi che indicavano la stessa cosa, come la combinazione di “frequenza cardiaca irregolare” con “aritmia”.

4.) Si noti che usare il segnale della miopericardite come parametro non significa che questi siano gli unici segnali che contano. Per fare un esempio, le reazioni anafilattiche non compaiono nemmeno nell’elenco dei segnali di sicurezza, anche se quello è stato uno dei primissimi rischi del vaccino che è diventato evidente dal primo giorno del lancio del vaccino.

Una potenziale obiezione a questo parametro di riferimento è che è un livello troppo basso, dal momento che la miopericardite sembra colpire in modo sproporzionato gli uomini più giovani e quindi un segnale di sicurezza adeguato dovrebbe essere stratificato per età e sesso, quindi confrontato con la miocardite stratificata in modo simile. Sono d’accordo, ed è compito del CDC farlo. Ma il fatto è che qualsiasi reazione avversa potrebbe influenzare in modo sproporzionato alcuni sottogruppi di persone, nel qual caso il segnale di sicurezza per quel gruppo sarebbe altrettanto debole o attenuato quando guardiamo tutti insieme. Quindi obiezione respinta.

5.) Nel loro documento sulle procedure operative standard, il CDC ha affermato che avrebbero combinato questi e i codici correlati insieme per valutare un segnale di sicurezza, ma non importa: almeno alla fine sono riusciti a fare qualcosa.

6.) In questo contesto, il Chi-quadrato è in gran parte determinato dal semplice numero di eventi avversi: maggiore è il numero di eventi avversi riportati, anche per il vaccino di confronto, maggiore è il Chi-quadrato. Ad esempio, il PRR per la pericardite e l’ematoma subdurale è lo stesso (2,82), ma sono stati segnalati 1.701 casi di pericardite per i vaccini mRNA COVID rispetto ai 221 per i vaccini di confronto, con un Chi-quadrato di 229,5. Per l’ematoma subdurale, questi numeri sono 162 rispetto a 21, per un Chi-quadrato di 21,2.

Nessun commento:

Posta un commento