팬데믹 사망률의 대차대조표

팬데믹 시대의 역사를 쓰려는 끊임없는 투쟁에서 사망률보다 더 중요한 것은 없습니다. 세계 정부가 우리를 대량 사망으로부터 구해냈는가, 아니면 그렇지 않은가?

(제가 이전에 말했듯이) 대전략은 대전략도 아니고 전략적인 것도 아니지만, 백신이 나올 때까지 임시 조치로 전국의 인구를 봉쇄하는 것이었습니다.

이것은 인간이 이전에 SARS-CoV-2와 같은 것을 접한 적이 없어서 아무도 이에 대한 선천적 면역이 없었을 것이라는 이유로 완전히 새로운 바이러스를 물리치기 위한 참신하고(완전히 입증되지 않은) 전략이었습니다. 하지만 단서는 이름에 있습니다. SARS-CoV-2는 SARS와 밀접한 관련이 있는 SARS의 이름을 따서 명명되었으며, 게놈 서열의 약 79%를 공유합니다. 이 종이 in 자연. 코로나바이러스 클러스터 내에 위치하고 있으며 다른 자연 종이 감기 바이러스를 포함한 이러한 바이러스와의 교차 반응성 정도와 다른 바이러스 계열과의 교차 반응성에 대해 논의했습니다. 다소 참신했지만 독특하지는 않았습니다.

따라서 정책 입안자들은 2020년 초에 SARS-CoV-2가 극심한 사망률을 초래할 것이라는 주장에 회의적이어야 했습니다. 이는 이러한 수준의 사망률이 발생하지 않았기 때문에 대전략이 성공적이었다는 주장에 대한 결과적 의미를 갖습니다. 만약 그런 일이 결코 일어나지 않을 것이라면, 우리는 그로부터 구원받을 필요가 없었습니다.

백신의 배치는 '팬데믹의 종식'을 가져올 것으로 예상되었습니다. 백신의 임상 시험 결과, 증상이 있는 감염을 90% 이상 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다.

인구 수준에서 이는 맞지 않습니다. 감염의 90% 이상이 백신 접종으로 예방할 수 있었고, 270년 2023월 말까지 미국 인구의 340억 100천만 명이 백신을 접종했다면(전체 인구 약 XNUMX억 XNUMX천만 명 중) 그때까지 확진 환자가 XNUMX억 명이 넘은 이유는 무엇일까요? 우리의 세계 데이터? 백신을 맞지 않은 100억 170천만 명 중 거의 XNUMX억 명이 감염된 사람들이라는 것은 믿기 어렵습니다. 특히 클리블랜드 클리닉의 연구 평균적으로 사람들이 더 많은 예방접종을 받았을수록 배우기 아마도 그들은 감염되었을 것이다:

감염 감소로 인해 사망률이 감소할 것으로 추정되었지만(어쨌든 실제로는 그렇지 않은 듯함), 임상 시험에서 백신에 노출된 그룹과 위약 그룹 간에 사망률에 차이가 나타나지 않았습니다. 정통적인 방어는 시험 인구가 충분히 크지 않았기 때문에 차이를 감지할 만큼 충분한 동력이 없었다는 것입니다. 하지만 같은 맥락에서 우리는 다음과 같은 결론을 내릴 자격이 있습니다. 임상 시험에서 백신이 사망률을 감소시킬 수 있는 능력을 입증하지 못했습니다.

품질 보증 사업에서 우리는 실제 결과와 주장을 비교하여 개입이나 프로그램의 성공 여부를 평가합니다.

현실은 2021년 백신 접종 이후 감염의 물결과 과도한 사망률이 계속되었고, 미국에서 두 번의 심각한 물결이 이어졌으며, 이듬해 XNUMX월 말에 다시 정점을 찍었습니다. 정점이 감소하는 추세가 있었지만, 이러한 추세가 백신 접종 캠페인의 결과로 바뀌었다는 것은 분명하지 않습니다. 이는 모든 팬데믹 과정에서 예상할 수 있는 바입니다.

기존의 지혜에 따르면 백신은 전반적인 감염 수준을 낮추지는 못했지만 어떻게든 코로나19로 인한 입원 및 사망률을 낮추었다고 생각할 수 있습니다. 다시 말하지만, 백신 접종이 감염을 예방하는 데 부족할 수 있지만 질병을 줄이는 데는 성공할 수 있다는 것은 믿기 어렵습니다.

이런 성공 주장은 확실한 증거에 근거하지 않습니다. 

최근의 여러 논문은 우리에게 그 대전략이 효과가 없었다는 것을 보여주는 확실한 증거입니다. 그러나 우리는 (은유를 바꿔서) 후드 아래를 들여다봐야 합니다. 이야기 일반적으로 전략이 성공적이었다고 결론 내립니다. 데이터 그러나 때때로 다른 이야기를 합니다. 이는 저자가 편향되어 있으며, 그들의 데이터가 그들의 서술보다 더 신뢰할 수 있음을 보여줍니다.

예를 들어, 다음 연구를 살펴보십시오. 바제마 등. 미국 재향군인 건강 관리국 환자를 기반으로 합니다. 그들은 다음과 같이 결론지었습니다.

이 코호트 연구에 따르면, 2022년~2023년 시즌 동안 SARS-CoV-2 감염은 독감이나 RSV 감염보다 더 심각한 질병 결과와 관련이 있었지만, 2023년~2024년 시즌에는 그 차이가 덜 두드러졌습니다.

두 계절 모두 RSV는 더 가벼운 질병으로 남았지만 COVID-19는 더 높은 장기 사망률과 관련이 있었습니다. 백신 접종은 질병의 심각도와 장기 사망률의 차이를 완화했습니다.

이건 결론적인 것 같지 않나요?

그러나 결론은 그림 2A에 요약된 데이터를 기반으로 하며, 여기에는 다음이 포함됩니다.

이 수치에 따르면, 코로나19 사망률이 180일 동안 더 심각했지만 1% 미만이었다는 것은 문자 그대로 사실입니다. 이는 100년에 한 번 발생하는 팬데믹으로, 인구를 휩쓸고 지나가고 독감보다 훨씬 더 위험하여 전 세계를 비상사태에 빠뜨릴 수밖에 없었습니다. 독감보다 사망률이 1% 미만인 질병에 대해 이것이 정당화될 수 있을까요? 많은 언론 기사에서 코로나19가 독감과 비슷한 질병 부담을 초래한다는 주장을 비웃었지만, 시간이 지나면서 비슷한 것으로 입증되었습니다.

백신 접종은 얼마나 도움이 되었나요? 그림 2는 Covid-19 환자에 대한 이러한 비교를 보여줍니다.

그래서, 신중하게 선택되고 처리된 하위 집단의 하위 집단을 기반으로 한 논문에서, 백신 접종자는 180일 동안 XNUMX% 앞서 있었습니다. 이것이 그들이 할 수 있는 최선일까요? 통계적으로 유의미할까요?

한 국가의 전체 인구에서 과도한 사망률을 기반으로 하는 논문은 Covid-19에 대한 사망률 귀속의 변동성과 시험 인구의 선택성으로 인해 발생하는 방법론적 문제를 피할 수 있습니다. 주목할 만한 것은 Dahl et al의 최근 사전 인쇄본입니다. 19-2021년 노르웨이 성인 인구의 Covid-20 mRNA 백신 접종 및 전인구 사망률: 인구 기반 코호트 연구. 그들 역시 의무적인 결론에 도달합니다.

노르웨이에서는 2021~2023년에 백신을 접종한 사람들의 전 사망률이 더 낮았습니다.

하지만 다시 한번, 데이터는 이러한 결론을 어떻게 뒷받침하는가?

남녀 모두의 데이터에 초점을 맞춰 오른쪽에서 왼쪽으로 읽으면, 100,000만 명당 사망자 수는 가장 어린 연령대를 제외하고 모든 연령대에서 꾸준히 증가합니다. 가장 어린 연령대의 경우 사망자가 드물었을 것입니다.

반면, 가장 나이 많은 연령대(65세 이상)의 경우, 복용하지 않을 경우 3.40에서 7.25-1회 복용 시 2로, 19.21회 이상 복용 시 3로 증가합니다. 그들은 인년당 사망자 수와 반대 방향으로 진행되는 사고율 비율을 도출하기 위해 어떤 모호한 통계적 마법을 사용했을까요? 그리고 왜 그들은 내러티브에서 이를 설명하지 않을까요?

텍스트 뒤에 있는 숫자를 단순하게 읽으면, 이 기간 동안 노르웨이에서 백신을 맞은 사람의 전인구 사망률은 백신을 맞지 않은 사람의 사망률보다 적어도 두 배 높았습니다. 하지만 그들은 그 반대의 결론을 내렸습니다.

그러므로 우리가 과학자들에게 가장 먼저 요구해야 할 것은, 그들이 데이터에 의해 명확히 뒷받침되는 결론을 도출하라는 것입니다!

백신에 대한 논문은 확인 편향으로 인해 심각하게 약화됩니다. 저자들이 백신에 대한 믿음의 강도는 모든 데이터가 반대일 때에도 일반적으로 백신을 지지하는 것으로 해석되는 수준입니다.

또 다른 광범위한 연구는 19년부터 2020년까지 브라질에서 Covid-2023로 진단받은 모든 환자를 대상으로 수행되었습니다. 핀헤이로 로드리게스와 안드라데. 그들의 결론은 초록에서 요약되었습니다:

COVID-19 예방 접종의 보호 효과는 첫 증상이 나타난 후 최대 XNUMX년까지 관찰되었습니다. XNUMX년 후에는 효과가 역전되어 예방 접종을 받은 사람들의 사망 위험이 증가한 것으로 나타났습니다.

이는 그림 1에 설명되어 있으며 X축을 따라 생존 일수가 표시됩니다.

우리는 이 저자들이 자신의 데이터를 정확하게 반영하는 결론에 도달한 것을 축하해야 합니다. 이는 이 맥락에서 이례적인 일입니다. 이는 자연스럽게 저널이 출판 후 논문을 조사하게 되었는데, 이는 일반적으로 액면 그대로 받아들여지는 백신에 대한 정통한 결론에 도달한 논문에서는 결코 일어나지 않는 일입니다. 출판 편향이 만연합니다. 저명한 심사위원들은 Dahl 논문을 어떻게 다룰까요? 이 두 논문의 운명은 중요한 시험이 될 것입니다. 현재 형태라면 Brazil 연구는 철회되고 Dahl 논문은 수락될 것으로 예상할 수 있습니다.

긍정적인 결론에 도달하는 연구는 특정 기간(사례 계산 창 편향이라고 알려진 것의 변형)이나 모델링을 기반으로 합니다.

예를 들어 Christopher Ruhm의 경우를 살펴보겠습니다. 미국 주에 대한 횡단면 연구 이는 주 정부의 코로나19 관련 제한(비약물적 개입 또는 NPI + 백신 의무화)이 미국의 팬데믹 사망자 수에 영향을 미치는지 확인하는 것을 목표로 했습니다. 이 연구는 미국 전체 인구의 데이터를 기반으로 했기 때문에 그 의미에서 포괄적이었습니다. Ruhm은 다음과 같이 결론지었습니다.

이 단면 연구는 그룹으로서 엄격한 COVID-19 제한이 전염병 사망률의 상당한 감소와 연관이 있음을 보여주며, 행동 ​​변화가 중요한 설명 메커니즘으로 작용할 가능성이 있습니다.

하지만 단서가 되는 것은 시간 창입니다. '2차 조사는 2020년 2022월부터 19년 2월까지의 XNUMX년 기간을 다룹니다.' 그 이전 몇 달은 어떨까요? 이것은 중요한데, 첫 번째 코로나XNUMX 사망률 파동이 북동부 주에 강타했고 창에서 제외되었기 때문입니다. 그 후의 파동은 남부와 서부 주에 강타했기 때문에 해당 기간 동안 초과 사망률의 변동은 지리적 요인에 크게 영향을 받았고, 이는 교란 요인이었을 가능성이 큽니다. 이는 연구 기간의 그림 XNUMXC에서 분명하게 드러납니다.

그림 2E는 이전 기간을 포함하고 있으며 당시와는 반대 패턴을 명확히 보여줍니다. 즉, NPI가 심각한 주('중간값 이상' - 주황색 선)의 사망률이 그렇지 않은 주보다 훨씬 높습니다.

덜 심각한 개입을 한 주는 2021년 XNUMX월 이후 한 달 정도 사망률이 더 높았는데, 이는 XNUMX차 조사 기간의 차이의 거의 전부를 차지하는 것으로 보입니다. 기간이 끝날 무렵, 주황색 선이 다시 올라갑니다. 그 다음에는 무슨 일이 일어났을까요? 

코로나19 예방접종의 보호 효과는 첫 증상이 나타난 후 최대 XNUMX년까지 관찰되었지만, XNUMX년이 지나면 효과가 반전된다는 것을 밝힌 브라질 연구를 기억하시나요?

또한 다음 사항도 고려하십시오. 2020-2022년 독일의 과잉 사망률 추산 Kuhbandner와 Reitzner의 저서. 저자들은 '사망률 증가에 대한 추정치를 해석할 때 모델과 매개변수 선택을 알고 있어야 한다'는 점을 올바르게 인정합니다. 

논문의 후반부에서 그들은 2020년 XNUMX월 이후의 초과 사망률을 타임라인의 백신 접종과 비교했습니다. 백신 접종 캠페인 전후에 초과 사망률의 피크가 있고 연구 기간이 끝날 무렵 크게 상승하는 것이 분명합니다.

그들은 결론 :

2020년에는 관측된 사망자 수가 예상 수치와 극히 가까웠지만, 2021년에는 관측된 사망자 수가 경험적 표준 편차의 두 배 수준으로 예상 수치보다 훨씬 높았고, 2022년에는 경험적 표준 편차의 XNUMX배 이상으로 예상 수치보다 높았습니다.

이는 백신 접종 캠페인의 승리로 해석될 수 없습니다. 과도한 사망을 막기 위한 것이었지만 그렇지 않았습니다.

Alessandria et al.이 출판했습니다. 이탈리아 지방의 COVID-19 백신 접종 중 모든 원인 사망에 대한 비판적 분석 (페스카라), 단일 색인 날짜(1년 2021월 XNUMX일)에 인구를 정렬하여 불멸 시간 편향을 보정하기 위해 기존 데이터 세트를 재분석합니다.

그들은 그 발견 :

단변량 분석에서 1, 2, 3/4회 접종한 사람과 접종하지 않은 사람의 전인구 사망 위험 비율은 각각 0.88, 1.23, 1.21이었습니다. 다변량 값은 2.40, 1.98, 0.99였습니다.

3차 및 4차 접종은 가장 최근 접종이기 때문에 위험 비율이 낮은 경우가 많고, 브라질 사례에서 보았듯이 초기에 나타난 개선 효과는 나중에 역전됩니다.

Alessandria 등은 백신 접종 연구에 영향을 미칠 수 있는 다양한 유형의 편향을 조사하여 보고서를 마무리합니다. 여기에는 특정 유형의 사례 계산 창 편향이 포함되는데, 이는 백신 접종 후 처음 10~14일 동안의 결과가 관찰 연구에서 백신 그룹에서 제외되고 대조군에는 동등한 결과가 없습니다. Fung et al., 이러한 근거에 따르면 '완전히 효과가 없는 백신도 상당히 효과적인 것으로 나타날 수 있습니다'(화이자의 48상 무작위 시험 데이터를 사용하여 계산한 예에서는 XNUMX%가 효과적임).

내 리뷰에 마무리 작업을 하는 동안, 내과 실록 출시 2023-2024 XBB.1.5 코로나19 백신의 장기 추적 조사 효과 Ioannou et al.의 연구. 이 연구는 XBB.1.5 백신 접종자와 백신 미접종자를 매칭하여 통제된 임상 시험을 모방하려고 시도합니다. 결론은 영감을 주지 못합니다. 

SARS-CoV-2 관련 사망에 대한 백신 효과는 추적 조사 60일, 90일 및 120일 후에 확인했을 때 점진적으로 감소했으며(각각 54.24%, 44.33% 및 30.26%) 추적 조사가 끝날 때까지 연장했을 때 더욱 낮았습니다(26.61%).

이는 그림 3에 표현되어 있습니다.

따라서 사례 계산 창은 10일에서 210일로 보입니다. 창 밖에서 무슨 일이 일어나는지는 알 수 없습니다. 사례 계산 창 편향이 있어도 결과가 좋지 않으면 현실은 더 나쁠 것입니다.

우리는 관찰 연구를 선택해서 검토해 왔습니다. 가장 좋은 사례에서, 이 연구의 데이터는 백신 접종에 대한 실질적인 이점이 없음을 보여주었고, 최악의 시나리오에서 백신 접종 그룹에서 사망률이 더 높았습니다.

또한, 전염병 기간 동안의 사망률을 예상 사망률과 비교한 반사실적 연구도 여러 건 있었습니다. 

The 이 중 첫 번째 왓슨 등의 연구에 따르면, 14.4개국에서 백신 접종 첫 해에 코로나19로 인한 사망자가 185만 명 줄었으며, 초과 사망자를 기준으로 측정하면 그 수는 거의 20만 명에 달할 것으로 추정됩니다.

이들은 대중의 상상력에 엄청난 영향을 미쳤으며 미디어에서 자주 언급되는 특별한 인물입니다. 이들은 리뷰에서 업데이트되었습니다. Ioannidis 등. 놀랍지 않게도, 코로나19 백신 접종 효과가 감소한 것을 감안하면, 이 저자들은 2.5만 명 이상의 생명을 구했다는 좀 더 보수적인 수치를 도출했습니다.

그러나 두 연구 모두 단지 취하다 Ioannidis 등은 오미크론 이전에 VE를 75%, 오미크론 기간 동안 50%로 가정하여 계산에 적용한 백신 효과율입니다. 이는 아마도 증상성 임상 시험에서 발견된 VE를 기반으로 한 것 같습니다. 감염, 그러나 추정에 대한 경험적 근거 사망자 수 회피되었는지는 명확하지 않다.

모델링은 증거가 아니며 증거 기반 의학(EBM)의 계층적 피라미드에 나타나지 않습니다. 치료가 효과적이라고 가정한 다음 주어진 인구에 대한 효과를 계산하면 필연적으로 치료가 효과적이라는 것을 알게 될 것입니다! 가설은 반증할 수 없으며 추론은 ​​순환적입니다.

코로나19 팬데믹의 극단적인 위협으로 정부를 공포에 떨게 한 비상 조치는 대부분 새로운 대책 없이는 극도로 높은 수준의 사망자가 발생할 것이라는 가정 하에 만들어진 것입니다. 팬데마니아가 뒤따랐고 결코 반복되어서는 안 됩니다. 회고적으로, 정통적인 사람들은 이제 이러한 허구적인 사망률이 발생하지 않았기 때문에 이는 대책 때문이라고 보여주려고 시도합니다.

이러한 연구에서는 중기 사망률에 대한 세 가지 가능한 시나리오가 도출되었습니다.

1. VE = 50-70%
2. VE = 0%
3. VE는 부정적이다

첫 번째 시나리오에 대한 경험적 증거는 부족합니다. 다른 시나리오는 받아들일 수 없습니다. 시나리오 2는 받아들일 수 없습니다. 왜냐하면 아무런 이점이 없고 부작용에 노출될 수 있는 사람들에게 치료를 제공할 수 없고, Covid-19 백신의 부작용이 비정상적으로 높기 때문입니다. 프라이만 등l.을 보여주었습니다. 

봉쇄의 부정적인 영향도 계속 누적되고 있으며, 특히 젊은이들의 정신 건강과 교육 수준에 영향을 미칩니다. 페르와나와 바르슈니:

결과에 따르면 봉쇄로 인해 봉쇄가 없는 지역에 비해 봉쇄가 있는 지역에서 정신 건강 시설 사용이 상당히 증가했습니다. 특히, 봉쇄가 있는 지역에서 자원 사용량이 18% 증가한 반면 봉쇄가 없는 지역에서는 1% 감소했습니다. 또한 여성 인구는 정신 건강에 더 큰 봉쇄 효과에 노출되었습니다. 진단 공황 장애 and 심각한 스트레스에 대한 반응 봉쇄로 인해 상당히 증가했습니다. 정신 건강은 팬데믹 자체의 존재보다 봉쇄에 더 민감했습니다.

팬데믹 전략은 역사상 가장 큰 공중보건 실험이었습니다. 인간 연구 윤리 위원회 위원장으로서, 순이익이 0이거나 그보다 더 나쁠 가능성이 있는 제안에는 반대표를 던질 것입니다. 이익은 명백히 위험을 초과해야 합니다.

제 고향인 빅토리아주 멜버른에서는 전체 인구가 262일 동안 가택연금에 갇혔습니다. 그런 다음 모든 '필수 근로자'에게 엄격한 예방접종 의무가 부과되었고(거의 모든 근로자가 필수 근로자로 판명됨), 예방접종을 받지 않은 사람들은 공공장소에서 쫓겨나 건강 위험 요소로 간주되었습니다. 다른 섬나라와 마찬가지로 호주는 국경을 봉쇄한 기간 동안 꽤 잘 해냈지만, 대전략은 효과가 없었습니다. 중간 NPI 기간 이후, 예방접종이 도입되어도 예상대로 과도한 사망률을 막지 못했습니다.

가장 중요한 원칙은 공중보건 조치로 ​​인해 개인의 자유가 심각하게 침해될수록 그 효과에 대한 더 확실한 증거가 필요하다는 것입니다. 

정부는 자신의 개입이 개인의 자유를 침해할 수 없다고 생각하여 개인의 자유를 짓밟아서는 안 됩니다. 수도 이론적으로 연구한 후 통계적 마법을 사용해 회고적으로 이를 정당화합니다.