안전 신호를 찾아서 – 빛을 비추세요

주요 매체에서는 보편적 코로나 백신 접종의 위험과 이점의 균형에 대한 논란이 계속되고 있습니다.

보건 당국이 관련 정보를 대중에게 공개적으로 공개하지 않고 가슴 속에만 간직하고 있는 한, 진실 여부는 계속 의심스러울 것입니다.

이는 정책 입안자들이 관료적 중개자에게 조언을 받아야 하는 삶을 어렵게 만들고, 이는 무시하기 매우 어려운 정치적 문제입니다. 하지만 정치 고문은 주인이 기관 책임자를 책임지우기 위해 사용 가능한 데이터에 대한 자체 검사를 실행해야 합니다. 다양한 미국 감시 시스템에서 찾을 수 있는 모든 데이터를 사용하여 이를 시도해 보겠습니다.

특히 COVID-19 백신의 부작용이 이전 백신과 비교했을 때 비례성에 대한 의문이 제기되고 있습니다. '백신 부작용 보고 시스템(VAERS)에서의 안전 모니터링' 시마부쿠로 등은 '특정 부작용과 특정 백신에 대한 보고 비율을 동일한 부작용과 다른 백신에 대한 보고 비율과 비교할 수 있다'고 설명합니다. 그렇다면 이렇게 하는 것이 가능하고 해야 하는 것이 맞나요?

2021년에 CDC는 이를 모니터링하고 보고하기로 약속했지만, 이 약속은 지켜지지 않았습니다. 그들은 비례 보고 비율(PRR)이라는 지표를 추적해야 했습니다. 에포크 타임스 대행사가 변경되었음을 보여주었습니다. 이야기 2022년에 이러한 모니터링을 실시했는지에 대해 세 번이나 다음과 같이 말했습니다. '처음에는 해당 분석이 해당 기관의 관할 범위를 벗어난다고 말했다가, 그다음에는 2021년부터 분석을 실시했다고 말했다가, 그다음에는 2022년까지 분석을 시작하지 않았다고 말했습니다.' 

CDC가 비례성을 결정하기 위해 사악하게 복잡해 보이는 통계 방정식을 사용한다는 사실로 인해 그림은 더욱 복잡해집니다. 특정 부작용이 이전 백신보다 더 자주 보고되는지 계산하는 대신, CDC는 COVID 백신에 대해 보고된 특정 부작용 비율이 이전 백신에 비해 총 부작용의 더 높은 비율인지 계산합니다. 

방정식에서 a와 c는 특정 부작용이고, b와 d는 총 부작용입니다. 

PRR = [a/(a+b)]
[다/(다+다)]

여기서 문제는 특정 부작용(예: 사망률)이 COVID 백신으로 인해 10배 더 크다고 가정했을 때, 백신이 전체적으로 10배 더 많은 부작용을 일으킨다면 CDC 공식은 신호를 생성하지 않는다는 것입니다! 특정 사건이 전체에서 차지하는 비중이 더 높은지 여부만 보여주고 전체가 이전 백신보다 큰지 여부는 무시합니다. 두 수치 모두 외부 요인에 의해 발생할 수 있지만, 그것은 추측일 뿐입니다.

어쨌든 CDC 사이트를 검색해도 COVID-19 백신의 PRR에 대한 수치는 나오지 않습니다. 어떻게 그럴 수 있을까요? 이는 매우 중요한 공공의 문제입니다. Steve Kirsch는 CDC의 지나치게 복잡한 공식을 사용하여 숫자를 계산했고, 이것조차도 안전 신호를 생성하지만 CDC는 여전히 침묵을 지키고 있다는 것을 발견했습니다. 그의 운동하다 그의 Substack 사이트에서 면밀히 검토하고 반박할 수 있습니다.

다른 백신과 비교한 COVID-19 백신의 보고율에 대한 정보는 일반적으로 찾기 매우 어렵고, 이는 그 자체로 주목할 만하고 용납할 수 없습니다. 그러나 정책 입안자가 추론할 수 있는 단서가 출판된 문헌에 몇 가지 있습니다. 

이전 브라운스톤 연구소에서 기사 28년 2021월 XNUMX일에 게시된 내용에서 저는 다음과 같은 사실을 관찰했습니다.

2013년까지 XNUMX년간의 데이터를 검색해보면, 모로 등 총 2,149건의 보고를 발견했으며, 연간 약 100건의 사망이 발생했습니다. 그들은 이것이 백만 회분당 13건의 보고된 사망을 나타낸다고 결론지었습니다. CDC는 [MMWR 2021년 403월 19일] 14년 2020월 6일부터 2021년 8,638월 46,000일까지 미국에서 XNUMX억 XNUMX만 회분 이상의 COVID-XNUMX 백신이 투여되었으며, 이 기간 동안 VAERS는 XNUMX건의 사망 보고를 접수했다고 밝혔습니다. 이는 XNUMX회분당 XNUMX건의 보고된 사망 비율로 환산됩니다.

또한 COVID-21 백신의 경우 백만 명당 약 19명의 사망자가 발생하는 반면 이전 백신의 경우 백만 명당 XNUMX명의 사망자가 발생합니다. 인용된 비율은 MMWR (3년 2022월 1일 기준, 주간 발병률 및 사망률 보고서)에 따르면 약 38,000회 접종 시 사망자가 26명으로 늘었으며, 이는 XNUMX만회 접종당 XNUMX명 사망을 의미합니다. 이러한 추세는 바람직한 방향으로 나아가지 않고 있습니다. 

VAERS 사망률 데이터에 대한 CDC의 주장은 다음과 같습니다. 공부 Day et al.에 의해 다음 사실을 발견했습니다. 

모든 COVID-19 백신을 합친 경우, 미국에서 발생한 사망 사례 보고율은 백신 접종 후 10일 이내의 예상 사망률보다 약 36배 낮았고, 백신 접종 후 42일 이내의 예상 사망률보다 약 XNUMX배 낮았습니다.

그러나 이러한 비율은 배경 비율이 모든 원인으로 인한 사망자 총 수를 기반으로 하는 반면 VAERS는 수동적 보고 시스템으로, 보고된 사망자 수는 의사, 간호사 및 기타 간병인이 주도적으로 보고하는 데 의존하기 때문에 비교할 수 없습니다. 따라서 백신 관련 총 사망자의 알려지지 않은 부분을 나타낼 수 있습니다. 저자들은 2009년 H1N1 불활성화 팬데믹 독감 백신의 보고율이 정상보다 높았음을 보여 이 문제를 해결하려고 시도했으며, 잘 알려진 팬데믹에서는 일반적으로 더 높을 수 있음을 시사합니다. 

하지만 COVID-19 팬데믹에서는 이전 팬데믹에서는 없었던 보편적 예방 접종 캠페인을 지원하라는 극심한 압력이 있었습니다. 어떤 경우든, Day et al.은 확실한 총 배경 사망률을 COVID-19 백신 접종 후 발생하는 알려지지 않은 사망률 백분율과 비교하고 있다는 사실은 변함이 없습니다. 

COVID-19 백신의 보고율에 대한 추가 증거는 간접적으로 얻을 수 있습니다. 종이 Rosenblum 등이 VAERS 보고서를 기반으로 작성했습니다. 사망률은 서술 텍스트에 명시되어 있지 않지만 2년 14월 2020일과 14년 2021월 90.4일 사이에 보고된 사망자를 보여주는 표 75.4에서 추론할 수 있습니다. 백만 회분 복용량당 백만 회분당 '사망을 포함한 심각한 보고'가 XNUMX건, '사망을 제외한 심각한 보고'가 XNUMX건이었습니다. 

따라서 사망자 보고율은 백만 명당 15명이어야 하며, 이는 위에 인용된 2021년 MMRW 수치와 비슷하며, 이를 백만 명당 XNUMX명의 배경 보고율과 다시 대조할 수 있습니다. 저명한 저자들이 이 수치를 명시적으로 언급하지 않는 이유는 무엇일까요?

VAERS 데이터에서 백신 접종과 관련된 사망자 수에 관해 결론을 내릴 수는 없지만, 보고 건수가 엄청나게 증가했다는 것은 그 자체로 유효한 데이터이며 시급히 설명이 필요합니다.

CDC에서 사용하는 두 번째 감시 시스템은 'V-Safe' 전화 앱입니다. 이 데이터 역시 보이지 않게 숨겨져 있었지만 법원 명령(긴 투쟁 끝에)에 의해 획득되었습니다. 정보 동의 행동 네트워크 (ICAN)에 공개되었습니다. 앱을 사용한 10만 명 이상의 개인 중 1.2만 명이 백신 접종 후 정상적인 일상 활동을 할 수 없다고 보고했고, 1.3만 명이 직장이나 학교에 가지 못했으며, 0.8만 명(7.7%)이 의료적 관심이 필요했습니다. 물론, 슬프게도 사망한 개인은 전화로 이를 보고했을 가능성이 낮습니다…. 

비교해 보면, 호주 수치 의료적 관심에 대한 수치는 훨씬 낮고, 결근, 공부 또는 일상 업무에 대한 수치는 훨씬 높으며, 이 경우 복용량별로 세분화됩니다(Pfizer 복용량 21의 경우 2%). 아마도 이는 근본적인 문화적 차이를 나타냅니다. 우리 호주인은 하루 쉬는 핑계라도 받아들이고, 미국인은 병원에 갈 기회가 있으면 무엇이든 받아들이는 듯합니다! 이 차이는 이 모든 통계가 데이터 수집 및 처리 프로토콜에 얼마나 의존하는지 확실히 보여줍니다.

이러한 결과는 높아 보이고 벤치마킹하기 어렵습니다. 그러나 비교해보면 330명의 참가자 중 시도 A형/B형 간염 복합 백신의 경우 3등급 반응(즉, 정상적인 활동 방해)이 보고된 사람은 단 한 명뿐이었습니다. 시도 6,000가 인플루엔자 백신(보조제 첨가 대 비보조제 첨가)의 경우, 반응성 및 안전성 코호트에 참여한 5.8명 중 3%가 11등급 반응을 경험했습니다. 이는 V-Safe COVID-19 데이터에서 XNUMX%가 넘는 것과 대조적입니다.

CDC와 여러 병원의 협업인 '백신 안전 데이터링크'(VSD)라는 세 번째 안전 모니터링 시스템이 있습니다. 공부 Xu et al.의 연구에 따르면, 백신을 접종한 사람들이 백신을 접종하지 않은 사람들보다 병원에 입원했을 때 '비코로나 사망률'이 낮았습니다. 이는 '건강한 백신 접종자 효과'로 인해 발생한다고 제안되었습니다. 즉, 사람들은 아플 때 백신을 접종할 가능성이 낮습니다. 이는 백신을 접종한 인구 전체의 사망률과 백신을 접종하지 않은 인구의 사망률에 대해 아무것도 말해주지 않습니다. 이에 대한 VSD 데이터는 공개되지 않았습니다.

내가 찾을 수 있는 가장 가까운 것은 VSD 기반입니다. 공부 클라인 등은 특정 부작용, 급성 전파성 뇌척수염, 아나필락시스, 뇌염/척수염, 길랭-바레 증후군, 면역성 혈소판 감소증, 가와사키병, 기면증, 발작 및 횡단성 척수염에 대해 기술했습니다. 

헤드라인 결과는 이것이 증가하지 않았음을 보여주었지만, 이는 백신 접종 후 임의의 두 기간(1일차~21일차, 22일차~42일차)을 비교한 것이며, 백신 접종자와 미접종자를 비교한 것이 아닙니다. 저자는 심근염/심낭염의 경우 '백신 접종 후 0~5일 내에 사례가 상당히 집중되었다'는 점을 인정합니다. 이는 확실히 신호이지만 강조되지 않았습니다.

그들은 또한 실제로 백신 접종군과 비접종군을 비교하는 '보충 분석'을 수행했으며, 그 결과도 강조되지 않았습니다. 이는 백신 접종 후 1~000일 동안 000인년당 심근염/심낭염의 상대 위험도가 9.83으로, 백만 회 접종당 0건의 추가 사례에 해당한다는 것을 보여주었습니다. '7회 접종 후, RR 추정치는 BNT6.3b2와 mRNA-162 백신 모두에서 더 높았습니다.' 

따라서 상대 위험도는 첫 주에 거의 2배 더 높았고, 3회 복용의 경우 더 높았습니다. 왜 초록에 이 내용이 언급되지 않았을까요? 그 이유는 XNUMX주 기간 사이의 XNUMX차 분석 비교 그룹이 유사할 가능성이 더 높았기 때문이지만, 이는 가설에 불과하며, XNUMX주일 동안 증가한 위험도는 너무 높아서 무시할 수 없을 가능성이 높기 때문입니다. 

문헌에 나와 있는 다른 심근염/심낭염 증거는 이와 일치하며, 또한 결과를 연령대별로 분류해야 함을 나타냅니다. 예를 들어, 공부 Le Vu et al.에서 전국 프랑스 데이터(2021년 XNUMX월~XNUMX월)를 조사한 결과:

우리는 대조 연구를 수행하여 백신 접종 후 첫째 주 동안 심근염 및 심낭염 위험이 증가하고, 특히 8.1차 투여 후에 위험이 증가하는 것을 확인했습니다. BNT95b6.7 백신의 경우 심근염의 조정된 교차비가 9.9(162% 신뢰 구간[CI], 2~30)이고 mRNA-95 백신의 경우 21(43% CI, 1273~XNUMX)이었습니다.

가장 큰 연관성은 1273~18세 연령대의 mRNA-24 백신 접종 후 심근염에서 관찰되었습니다. 백신 접종으로 인한 초과 사례에 대한 추정치는 다른 연령대와 남성과 여성 모두에서 심근염과 심낭염 모두의 상당한 부담을 보여줍니다.

2020년부터 정책 입안자들에게 가장 중요한 문제는 입원 환자 급증을 어떻게 줄이고 전체 사망률을 어떻게 낮출 것인가였습니다. 

특정 시간대에 따라 백신이 COVID-19 양성자의 사망률을 감소시킨다는 것을 보여주는 논문이 많이 있습니다. 그러나 이것의 중요성은 COVID-19로 인한 사망과 COVID-XNUMX로 인한 사망에 대한 불확실성과 시간에 따른 팬데믹 데이터의 변동성으로 인해 제한됩니다. 

진단과 사망 원인 기준의 차이로 인해 발생하는 불확실성을 없애기 위해 정책 입안자는 모든 원인의 사망률에 초점을 맞춰야 합니다. 유권자들은 개입 후 사망 위험이 증가했는지 감소했는지 알고 싶어합니다. 그들은 일반적으로 이 진단으로 죽는지, 사망 증명서에 그 진단이 있는지 신경 쓰지 않습니다. 

우리는 출판된 몇 가지 부검 ​​보고서를 바탕으로 '백신 접종 후 반응'으로 인한 사망이 가능하다는 것을 알고 있습니다. 이것 원래 College of American Pathologists에서 발행했습니다. 따라서 이러한 사망자 수는 1명 이상이지만 얼마나 더 많은지는 알 수 없습니다. 이는 용납할 수 없으며 기관에서 조사해야 합니다.

백신이 모든 원인의 사망률을 감소시킨다는 것을 보여주는 논문도 부족합니다. 이는 백신이 긴급 사용 승인을 받게 된 무작위 임상 시험(RCT)을 시작으로 합니다. 사망자는 백신 그룹과 위약 그룹 간에 비교적 고르게 분포되었습니다. 논란의 여지가 있지만, 시험은 차이를 감지할 만큼 충분한 동력이 없었습니다(참가자가 충분하지 않음). 그래도 백신이 모든 원인의 사망률을 감소시킨다는 것을 확립하지 못했다는 부정적인 결론이 남습니다. 그 이후로 다른 관찰 시험도 마찬가지였습니다.

감시 증거의 전반적인 강조점, 모든 사망 원인에 대한 증거의 부족, 코호트 결과 간의 차이는 '단일한 방식이 모두에게 맞는다'는 모델에 기반한 정부의 예방 접종 전략에 의문을 제기합니다. 

공중 보건 정책은 이용 가능한 증거에 근거해서만 수립되어야 합니다. 이용 가능한 증거에 따르면 전체 인구에 대한 보편적 예방 접종 전략은 일부 그룹을 불필요한 위험에 노출시켰으며, 차별화된 위험 기반 전략이 더 나은 결과를 가져왔을 것입니다. 일부 국가는 이제 적어도 부스터에 대해서는 늦게나마 이 방향으로 움직이고 있습니다.

마지막으로, 우리는 공공 기관이 보유한 데이터에 대해 훨씬 더 큰 투명성이 필요합니다. 그들은 백신 접종 주저를 증가시킬까봐 두려워서 공개하기를 꺼립니다. 하지만 데이터는 아마도 영상을 위험에 처한 집단의 주저함이 증가합니다.

빛을 비추세요!