대환상에서 발생하는 윤리적 문제

처음부터 정부들은 이것이 백 년에 한 번 있는 팬데믹이며, 대량 사망률을 줄이거나 예방하는 유일한 해결책은 백신 개발이라고 통보를 받았습니다. 다른 해결책은 고려되지 않았고, 지연 전략만 있었습니다.

화이자와 모더나의 mRNA 백신 무작위 대조 시험(RCT)의 예비 결과는 놀라울 정도로 성공적이라고 극찬했고, 그래서 정부와 언론은 해결책이 발견되었다고 생각했습니다. 많은 지도자들이 백신이 매우 효과적이어서 주사를 맞으면 감염되지 않고 다른 사람에게 감염을 전파하지 않을 것이라고 대중에게 확신시켰습니다.

코로나19(코로나XNUMX)가 노동 연령대 이후 인구에 엄청난 피해를 입히고 있음에도 불구하고, 정부와 조직들은 보편적 예방 접종을 촉진하고 모든 근로자 계층에게 예방 접종을 의무화하면서 일자리를 잃을 위험을 무릅쓰고 있습니다.

윤리적 정당성은 항상 명확하게 언급되지 않았지만 보편적 예방 접종이 공익을 위해 필요하다는 주장으로 귀결되었습니다. 가장 강력한 주장은 모든 사람이 감염을 전파하여 다른 사람에게 해를 끼치지 않아야 할 윤리적 의무가 있으며, 예방 접종이 전파를 방해하고 사람들이 처음부터 감염되지 않도록 막아 감염을 전파할 수 없게 함으로써 '확산을 막을 것'이라는 확신에 기반을 두고 있다는 것입니다.

정부는 대중에게 전달하기 위해 메시지를 단순화하고 단순화하므로, 캠페인 메시지는 백신이 '안전하고 효과적'이라는 것이었습니다.

하지만 증거가 쌓이면서 모든 기본 가정은 점점 더 의심스러워 보입니다.

백신 접종은 위에서 언급한 두 가지 방법으로 확산을 막지 못했습니다. 감염 및 전염에 대한 보호는 일시적이었습니다. RCT와 후속 연구는 제한된 기간 동안의 효과에 근거하여 결과를 도출했으며, 많은 경우 참가자를 몇 달 동안만 추적 조사했고, 보통 24주를 넘지 않았습니다. 이러한 표본 집단과 기간에서 외삽하는 것은 타당하지 않은 것으로 밝혀졌습니다. 개인은 여전히 ​​기간 사이의 간격에서 굴복했습니다. 

장기적 추적 조사를 기반으로 한 연구는 일반적으로 시간이 지남에 따라 효과가 감소하는 것을 보여줍니다. 이는 RCT에서 나오는 95%와 같은 효능의 단일 지점 추정치에는 반영되지 않습니다. 단기 추적 기간을 기반으로 한 연구나 수치는 선거 XNUMX개월 전에 실시한 여론 조사와 유사한 타당성을 갖습니다. 이야기가 어떻게 끝나는지 알아야 합니다. 

백신이 도입된 지 2년 동안, 어쨌든 모든 사람이 감염되었고, 많은 경우 여러 번 감염되었습니다. 최근의 프리 프린트 하버드, 예일, 스탠퍼드 대학의 전문가들에 따르면 94년 2022월까지 미국 인구의 XNUMX%가 감염된 것으로 나타났습니다. 

이것으로부터 논리적으로 반박할 수 없는 결론은 봉쇄도, 백신도, 국경 통제도 '확산을 막을' 수 없었다는 것입니다. 효과가 없었습니다.

따라서 다른 사람을 보호하기 위해 모든 사람이 백신을 맞아야 한다는 주장은 성립되지 않습니다. 백신이 개인을 보호하는 능력조차 흔들리기 시작했습니다. 특히 클리블랜드 클리닉 용량-반응 상관관계를 보인 연구에서는 감염 위험(증상이 있거나 없는 경우)이 용량 횟수에 따라 점진적으로 증가합니다. 수익이 감소하는 현상이 얼마 전부터 나타났으며, 다른 여러 출처에서는 시간이 지남에 따라 수익이 감소하는 것으로 나타났습니다. 예를 들어 그림 2를 참조하세요. 정 등. 이러한 결과는 영국 공중보건국의 표에 나타난 백신 접종자의 감염률이 더 높은 것과 일치합니다. 백신 감시 보고서, 보건안전청으로 이름이 변경된 이후 중단된 표.

면역은 몇 주 동안 축적된 다음 감소하여 결국 시작점 아래로 떨어집니다. 행동은 반응으로 이어집니다. 측정 기간이 충분히 짧으면 행동 단계만 측정하고 반응은 놓치게 됩니다.

역사상 처음으로 정부가 감염 위험을 증가시키는 백신을 2년 이상 홍보했을 수도 있습니다.        

다음 방어선은 백신 접종이 입원과 사망에 대한 더 긴 보호를 제공한다는 것입니다. 그러나 그림 1에서 쉬 등. 약 5주 후부터는 꾸준히 감소하다가 약 1년 후에는 부정적인 효과가 나타납니다.

또한, 항상 예민한 'el gato malo'는 영국 국가 통계청에서 2022년 XNUMX월까지의 사망자에 대한 연령별 계층화 데이터를 다운로드할 수 있었으며, '예방 접종을 받은 적이 있는 사람'과 예방 접종을 받지 않은 사람을 구분했습니다. 그런 다음 그는 인구 데이터를 참조하여 사망의 상대적 위험을 계산했습니다. 결과 불안한데, 백신 접종 그룹의 사망 위험이 60-70% 더 높고 추세가 증가하고 있습니다. 물론, 이것은 익명의 저자가 쓴 것이고 심사를 거친 저널에 게재된 것이 아니지만, 저널은 의무를 게을리 하고 있으며 이 데이터에 대한 독립적인 분석을 게재하지 않습니다. El gato malo가 도전장을 던졌습니다. 누가 이 나쁜 고양이를 (통계적 속임수 없이) 반박할까요? 

세 번째 방어선은 부스터를 통해 입원 및 사망에 대한 보호를 회복할 수 있다는 것입니다. 하지만 이것이 문제를 더 미루는 것 이상일까요? 부스터의 효과도 5주 후에 사라지기 시작하고 1년 후에 부정적으로 바뀔까요? 단기 결과는 일반적으로 중기적 이득으로 이어지지 않습니다. 부스터가 그것을 바꿔야 하는 이유는 무엇일까요? 

이 증거는 '효과적'에 대한 의심을 불러일으키고, 또한 '안전'에 대한 의심을 불러일으킵니다. 시판 후 부작용에 대한 직접적인 증거도 계속해서 증가하고 있습니다. 기관이 우려하고 조사해야 할 가장 심각한 것은 백신이 상당수의 사망자를 낼 가능성입니다. 

백신이 병리학 보고서와 같은 형태로 사망을 초래할 수 있다는 확실한 증거가 있습니다. 이것 Gill et al. 및 이것 Schwab et al.에 의해. 따라서 정부와 그 기관이 이런 일이 얼마나 자주 발생하는지 알아내는 것이 대중에게 가장 중요한 문제가 됩니다. 투사 백신 접종으로 인한 부상으로 인한 사망은? 

이 정보는 얻기 어렵습니다. 한 가지 공격 방법은 백신 접종 시점부터 주어진 종료 시점까지 모든 원인으로 인한 사망 발생률을 계산하는 것입니다. 이 정보도 얻기 어렵습니다. 대부분 연구에서는 코로나(또는 코로나와 함께)로 인한 입원 및/또는 사망 발생률을 계산하며, 종종 처음 14일은 제외합니다. 

이는 면역 반응이 처음 2주 동안 시작되지 않기 때문입니다. 하지만 연구자들은 백신이 신체에 들어가는 순간부터 백신 접종의 부작용에 대한 정보를 제공해야 합니다. 이는 대중이 결정을 내리기 위해 알아야 할 사항입니다. 결정이 대중의 손에서 벗어나 정부나 고용주가 내린다면(이럴 일이 일어나서는 안 됩니다) 정부와 고용주는 알아야 합니다.

최근 카타르에서 나온 연구에서 일부 데이터를 추출할 수 있는데, 이는 겉보기에 신뢰할 수 있는 국가 기록을 바탕으로 한 축소판으로서 팬데믹 동안 유용한 정보원이었습니다. 버트 등. 6,928,359년 1월 2021일부터 30년 2022월 4,413일까지 카타르에서 138회 접종이 이루어졌고, 그 기간 동안 언제든지 30건의 사망이 발생했다고 알려줍니다. 백신 접종 후 XNUMX일 이내에 XNUMX건의 사망이 발생했으며, 이는 백신 접종과의 연관성 확률에 따라 다음과 같이 분류됩니다. 관련 없음, 낮은 확률, 중간, 확률, 높음.

방법론에 들어가기 전에, 우리는 백신 접종 후 30일째의 조 사망률이 전체적으로 백만 회분당 19.9181이라는 것을 알 수 있습니다. 추가적으로:

카타르의 2019년, 2020년 및 2021년 조사망률은 6.60만 명당 7.94명, 8.74명 및 100,000명이었습니다. SARS-CoV-2 백신 접종과 관련이 있을 확률이 높은 백신 접종자의 사망률은 백신 접종자 0.34만 명당 100,000명이었고, SARS-CoV-2 백신 접종과 관련이 있을 확률이 높거나 중간인 백신 접종자의 사망률은 0.98만 명당 100,000명이었습니다(백신을 최소 한 번 접종한 8명의 고유한 사람 중 높은 확률로 분류된 사망자 15명과 중간 확률로 분류된 사망자 2,347,635명).

저자들은 백신 접종자의 사망률이 2019년, 2020년, 2021년의 조잡한 사망률보다 훨씬 낮다고 주장합니다. 코로나 백신 접종이 모든 원인으로 인한 사망 위험을 XNUMX배 이상 줄일 수 있을까요? 이는 타당하지 않습니다.

하지만 위 문단에서 인용한 백신 접종자의 실제 사망자 수는 30일 시점의 사망자 수인 반면, 조사망률은 연간 비율(보충 표 2에 나와 있음)입니다. 따라서 백신 접종자의 사망률은 12를 곱해야 합니다. 

또한 저자들은 대부분의 관련 사망자를 제외하는 오래된 방법을 사용하여 백신 접종과 관련이 있을 가능성이 있는 사망률을 계산했습니다.

높은 사망 위험과 관련된 심각한 기저 질환이 하나 이상 있는 경우(예: 만성 진행성 심부전, 주요 심혈관 부작용이 있는 기존의 죽상경화성 심장병)와 사망에 직접적으로 기여한 사람에 대한 의료 기록이 있는 경우를 고려하여 확률이 낮게 설정했습니다.

따라서 백신 접종으로 인해 가장 큰 위기에 처할 가능성이 높은 개인 범주는 모두 제외되었습니다. 반면, 이러한 모든 개인은 Covid로 사망한 사람의 수를 계산할 때 특징적으로 포함됩니다. 다시 말해, 이중 기준이 있습니다. 모든 매개변수는 원하는 결론을 정당화하기 위해 선택되었습니다.

사전 인쇄본에서, 데이 등. 코로나42 보고율을 미국 백신 부작용 보고 시스템(VAERS)과 사망률의 배경 데이터와 비교하여 다음과 같은 결론을 내렸습니다. '백신 접종 후 각각 XNUMX일 이내와 XNUMX일 이내에 발생한 사망 사건의 경우, 관찰된 보고율은 예상 사망률보다 낮았습니다.'

그러나 배경 사망률은 모든 원인으로 인한 기록된 사망자의 총 100%를 기준으로 하는 반면, VAERS는 일부 사망자를 기준으로 하며 보고가 부족한 것으로 알려져 있습니다. 예를 들어, 로젠탈 등백일해 예방접종 후 사망에 대한 백신 감시 보고율이 일반적인 질병 보고율과 비슷한 약 33%인 것으로 나타났습니다.

코로나 백신의 경우 의료 종사자들은 필수 법률에 따라 '보고자가 백신이 부작용을 일으켰다고 생각하는지 여부와 관계없이 심각한 부작용'을 보고해야 합니다. 그러나 VAERS의 목적은 백신 접종으로 인한 부작용 신호를 모니터링하는 것으로 이해되므로 의료 종사자는 백신 접종으로 인해 부작용이 발생할 가능성이 있다고 생각할 때만 판단을 내리고 사건을 보고합니다. 싱글톤 등. 일반적인 현실을 표현합니다. '백신 투여와 그에 따른 부작용 사이에 인과관계가 있다고 의심되는 모든 사람은 환자나 그 부모를 포함하여 보고서를 제출해야 하며 의료 전문가에만 국한되지 않습니다(1999년 기준으로 VAERS 보고서의 <5%가 부모로부터 접수되었습니다).'

그들은 어떤 원인으로 인한 모든 사망자를 보고하지 않을 것입니다. 예를 들어 독감과 같은 다른 감염성 질환으로 인한 사망자를 보고하지 않을 것입니다. 그들은 자동차 사고로 인한 사망자를 백신 감시 시스템에 보고하지 않을 것입니다. 현재 코로나에 대한 엄청난 집중이 이러한 백신에 대한 가능한 부작용에 대한 보고를 더 많이 촉진할 수 있지만, 반면에 '백신 주저'를 장려하지 말라는 강한 동료 압력은 의료 종사자가 관련 부작용에 대한 보고조차 하지 않도록 막을 수 있습니다. 

해설자들은 누구나 VAERS 보고서를 작성할 수 있기 때문에 종종 VAERS 보고서를 불신하려고 시도하지만, VAERS에 대한 보고서의 67% 환자를 치료한 직접적인 경험이 있는 의료 및 간호팀이 제출한 것입니다. 이 증언은 기록에서만 작업하는 원격 전문가가 가볍게 무시해서는 안 됩니다.

부적절한 비교에서 발생하는 논리적 결함을 파악하려면 생물통계학 박사 학위가 필요하지 않습니다. 연구자와 기관은 오렌지가 아닌 사과를 사과와 비교해야 합니다. 

카타르의 조정되지 않은 비율(백신 감시가 아닌 일반적인 사망률 기록에 기반함)은 VAERS에 보고된 사망률과 놀라울 정도로 비슷합니다. 제가 지적했듯이 이 and 이 이전 기여에서 CDC는 시간이 지남에 따라 코로나 백신 접종 후 보고된 사망률이 백만 회 복용량당 21~26명으로 증가한다고 계산했습니다. 이는 이전 연도의 이전 백신에 대한 문헌에 기록된 사망률보다 최소 21배 더 높습니다. CDC는 이를 설명하지 않았으며, 이 문서에서 논의하지도 않습니다. 출판 된 분석 VAERS 데이터의 처음 6개월 중 유일하게 광범위한 검토를 게시했습니다. 이 분석은 이전 백신과 비교한 비례성 문제를 전혀 다루지 않습니다.

비례성(또는 오히려 불균형성!)에 관한 정보는 정보공개법에 따른 요청의 결과로 공개되었으며, 분석 예루살렘 히브리 대학의 Josh Guetkow가 다음과 같이 결과를 요약했습니다.

• CDC의 VAERS 안전 신호 분석은 14년 2020월 29일~2022년 19월 XNUMX일의 mRNA COVID-XNUMX 백신에 대한 보고서를 기반으로 하며, 미국 성인에서 사망에 대한 명확한 안전 신호와 혈전색전증, 심장, 신경, 출혈, 혈액학, 면역 체계 및 월경 이상 반응(AE)의 범위가 매우 우려되는 것으로 나타났습니다.
• 770세 이상 연령대에서 안전 신호를 보인 이상 반응 유형은 18가지가 넘었고, 그 중 500건 이상(또는 2/3)은 심근염/심낭염보다 안전 신호가 더 컸습니다.

또한 릴리스되었습니다 분석 Norman Fenton과 Martin Neill이 다음과 같이 논평했습니다.

• 또 다른 매우 중요한 통계는 사망률(18세 이상 연령대에 대해서만 제공됨)입니다. 코로나 백신의 경우 14%(10,169개 중 73,178개)를 접종한 반면, 코로나가 아닌 백신의 경우 4.7%(618개 중 13,278개)만 접종했습니다. CDC가 코로나 백신의 부작용으로 인한 사망 확률이 다른 백신에 비해 유의미하게 높지 않다고 주장하려면 이 차이에 대한 다른 인과 관계를 설명해야 할 책임이 있습니다.  

다른 게시물에서도 그들은 또한 발견 백신 접종률이 높은 국가와 사망률 초과 사이에 '통계적으로 유의미한 선형 관계가 있다'는 내용이 담겨 있었습니다.

백만 회분당 20명 이상의 사망자라는 기준은 두 가지 다양한 출처(VAERS와 카타르 연구)에서 파생된 기준으로 굳건해지고 있습니다. 31년 2022월 665일까지 미국에서 13,000억 60만 회분이 투여되었습니다. 일반적인 접근 방식에 따라 이 중 XNUMX분의 XNUMX를 제외하는 기준을 발명하더라도 여전히 XNUMX명 이상의 사망자를 설명해야 하며, 이러한 사망자의 최소 XNUMX%에서 책임 있는 의료 종사자는 백신 접종과 관련이 있다고 의심했습니다. 이러한 모든 사망자를 완전히 없애려면 전례 없는 통계적 교묘함이 필요합니다. 충분한 독창성이 있다면 의심할 여지 없이 가능합니다.

하지만 왜 수천 명이 사망할 위험이 1면 뉴스에 실리지 않는 걸까요?

그 답은 백신 접종이 수백만 명의 생명을 구했다는 주장과 비교하면 그 의미가 희미해진다는 것입니다. 이 종이 에 게시 랜싯. 하지만 이 주장은 환상이고 모래 위에 세워진 것입니다. 그것은 모델링에서 파생되었고, 모델링은 예를 들어 우리가 조사해 온 단기 연구에서 파생된 백신 접종 후 사망률이 낮아졌다는 가정을 합니다. 

이러한 낮은 사망률을 모델에 넣고 인구 프로필에 대해 계산하면 백신 접종으로 사망자 수가 줄었다는 것을 알 수 있습니다! 하지만 이 절차는 완전히 순환적이며 논의된 대로 제한된 샘플에서 외삽하는 데 달려 있습니다. 근본적인 체계적인 검토 그들이 의존한 백신 효능에 대해 명확히 언급된 내용은 다음과 같습니다. '우리는 이 분석에서 보호 기간을 고려하지 않습니다.' 그리고 다시 한 번, '임상 시험과 효과 연구에서의 추적 기간은 아직 백신으로 유도된 면역의 기간을 확실하게 추정하기에 충분하지 않습니다.'  

인구 수준 데이터(예: 보건 안보 기관 및 ONS 통계)의 실제 중기적 결과(최소 12개월 이상)는 샘플링을 기반으로 한 모델링과 크게 다릅니다. 실제 결과는 가정보다 선호되어야 합니다. 대량 코로나 백신 접종이 전체 인구 결과를 실질적으로 바꿀 수 있는 능력은 입증되지 않았습니다.

대량 예방 접종 캠페인에 대한 윤리적 정당성은 암묵적으로나 명시적으로 공리주의 윤리에 근거하는데, 이는 '최대 다수의 최대 이익'을 추구합니다. 공리주의 윤리학자들은 수백만 명을 구하기 위해 수천 명의 사망자를 내는 것이 정당화될 수 있다고 주장할 것입니다. 저는 이러한 원칙에 대해 다음에서 더 자세히 논의했습니다. COVID-19 팬데믹: 윤리적 과제와 고려 사항. 

이 주장의 첫 번째 문제점은 이런 상쇄가 이전에는 받아들여진 적이 없다는 것입니다. 50명의 사망자를 낸 제약 제품은 시장에서 철수됩니다. 둘째, 기관은 이런 상쇄가 이루어지고 있다는 사실을 대중에게 솔직하게 밝히지 않았습니다. 셋째, 상쇄의 조건이 유효하지 않습니다. 수백만 명의 생명이 구해졌다는 주장은 검증될 수 없습니다.

코로나에 대한 여러 차례의 대량 예방 접종은 너무나 많은 위험 신호를 던졌습니다. 정부와 고용주가 그들을 지나쳐 운전하고 심각한 부작용에 대한 적절하고 공정하며 공개적인 조사를 수행하지 않고 예방 접종을 계속 홍보하고 의무화하는 것은 윤리적이지 않습니다. 그들은 부정 상태에 있으며, 이는 끝나야 합니다.

개인적인 경험으로 넘어가서, 저는 최근에 제 나이(60대 중반)와 비슷한 대가족을 만났습니다. 우리는 그녀가 보행기를 움켜쥐고 보도에서 노인 요양 시설 거주자처럼 매우 창백하고 약해 보이는 것을 보고 충격을 받았습니다. 그녀는 심각한 코로나에 걸려 ICU에서 몇 주를 보냈고 거의 죽을 뻔했다고 말했습니다. 'XNUMX회 주사!' 안전하고 효과적일까요? 제가 아는 사람 중에서 이 사람은 제가 아는 사람 중에서 유일하게 심각한 코로나에 걸렸습니다.

켈리 외 9주 기간 동안 10,000명당 약 24건의 중증 코로나 발병률을 계산하여 이는 '낮다'고 주장합니다. 하지만 고위험군의 발병률은 그 두 배이고 비교할 대조군이 없으며 중국에서 사용한 것과 유사한 좁은 코로나 정의(코로나 폐렴)를 채택합니다. 그들은 이 보다 보수적인 정의가 우발적 감염으로 인한 입원자 수의 부풀림을 피한다는 점에서 전적으로 옳지만, 벤치마킹을 더 어렵게 만듭니다. 사람들은 두려움을 조성하기 위해 부풀려진 숫자가 사용된 배경에서 안전함을 느끼고 싶어서 여러 차례 예방 접종을 받고자 합니다. 부풀려진 숫자와 암묵적으로 부풀려진 숫자를 비교하는 것은 통계를 사용하여 사람들을 오도하는 또 다른 예입니다. 우리는 거울의 미로로 인도됩니다.

제 나라의 산업 관계에서 우리는 BOOT라는 약어로 알려진 핵심 개념을 가지고 있는데, 이는 'better-off-overall-test'의 약자입니다. 근로자는 입법된 최소 기준과 비교했을 때 전반적으로 더 나은 처지에 있는 한 임금에 대한 조건으로 고용주와 거래에 합의할 수 있습니다. 예방 접종 전략에는 또한 상충이 포함되며, 우리는 위험 그룹별로 세분화되고 합리적인 기간 동안 확장되는 엄격한 BOOT가 절실히 필요합니다.

기관들이 코로나 백신의 부작용이 중기적으로 이점을 초과한다는 대답을 할 수 있는 강력한 양적, 질적 사례가 있습니다. 우리는 여전히 중기적으로 광범위한 실제 결과에 기초한 공정한 반박을 기다리고 있습니다. 기관과 그들이 의지하는 연구 조사가 이를 할 수 없다면, 그들을 쫓아내세요!