21세기는 데이터의 세기라고 합니다. 앨리스는 코로나 백신이 수백만 명의 생명을 구했다고 주장하지만 밥은 수백만 명의 목숨을 앗아갔다고 주장한다면, 누가 옳은지 판단하기는 정말 쉬워야 합니다. 그냥 데이터를 보면 알 수 있지 않나요?
체코에 대한 데이터를 얻었습니다. 아직도 믿을 수 없지만, LINK이는 정보공개법(FOIA)에 따라 정부 기관으로부터 요청받은 공식 데이터이며, 누구나 다운로드하여 분석할 수 있습니다. 이 데이터는 11만 개 이상의 행으로 구성되어 있으며, 1년 2020월 1일 현재 생존했거나 2020년 31월 2022일부터 XNUMX년 XNUMX월 XNUMX일 사이에 태어난 체코 거주자 한 명당 한 행씩 포함되어 있습니다.
각 개인의 데이터 행에는 출생 연도, 성별, 모든 원인으로 인한 정확한 사망일(연구 대상 3년 이내에 사망한 경우), 그리고 해당 개인에게 접종된 모든 코로나19 백신의 정확한 날짜, 종류, 그리고 배치 번호까지 포함됩니다. 안타깝게도 사망 원인은 제공되지 않습니다. 저희가 아는 한, 이 데이터는 국가 전체의 규모에서 개인 수준에서 코로나19 백신 접종 여부와 전체 사망률을 연결하는 유일한 공식 발표 데이터입니다.
앨리스와 밥 이야기로 돌아가기 전에 체코 공화국에 대해 잠깐 이야기해 드리겠습니다. 체코 공화국은 미국인이 상상하는 것보다 훨씬 더 동질적입니다. 여기에는 중요한 소수 민족이 없습니다. 보편적이고 무료이며 매우 규제가 엄격한 의료 제도를 갖추고 있어 거의 모든 사람이 동일한 의료 서비스를 받습니다(물론 곳곳에 부패가 있을 수 있습니다). 공산주의 시대부터 우리는 의무적인 "개인 시민 번호"(국가에서 제공하는 신분증) 제도를 물려받았기 때문에 모든 사람의 신원이 매우 잘 파악됩니다. 국가의 즉각적인 관심 없이 태어나거나 죽는 것은 불가능합니다.
결과적으로 체코 공식 데이터는 거의 정확합니다(예를 들어 영국 국가 통계청과는 달리, 잃어버리다 (백신 미접종 영국인 200만 명). 다시 말해, 이 체코 데이터 세트는 매우 정확하고, 깔끔하고, 동질적이며, 상세해서 미국에서는 이와 유사한 데이터를 찾을 수 없을 것입니다. 따라서 이러한 유형의 데이터에서 답을 찾을 수 있다면, 체코 데이터에서는 특히 명확하고 반박할 수 없을 것입니다.
특정 연령대 코호트에서 백신 접종 여부에 따라 총사망률(ACM)을 계산하는 것은 완전히 간단한 일이 아닙니다. 해당 코호트의 사망자 수를 세어 특정 시점의 코호트 규모로 나누고 싶을 수도 있습니다. 하지만 이는 백신 접종 코호트 내에서 사람들이 계속 이동하기 때문에 코호트 규모도 계속 변하기 때문에 잘못된 계산입니다.
예를 들어, 1년 2020월 13일 백신 미접종자로 연구에 참여한 Auntie Betty를 생각해 보겠습니다. 그녀는 2021년 13월 2021일에 첫 번째 복용량을 받았고, 25년 437월 31일에 두 번째 복용량을 받았고, 1일 후에 사망했습니다. 따라서 그녀는 백신 미접종 코호트에 25인일, "1차 복용만" 코호트에 2인일, "1차와 2차 복용" 코호트에 XNUMX인일, 그리고 "XNUMX차와 XNUMX차 복용" 코호트에서 XNUMX명의 사망자를 기여했습니다. 이러한 유형의 분석은 모든 연령 코호트와 모든 개인에 대해 수행해야 합니다. 그런 다음에야 각 백신 접종 코호트(연령별로 세분화됨)의 사망자 수를 해당 코호트에서 개인이 소비한 인일 수로 나누어 정확한 ACM 값을 얻을 수 있습니다.
추가 기술 세부 사항은 다음에 기록됩니다. 원래 종이하지만 저희는 기본적으로 위에서 설명한 절차를 수행하여 백신 접종 여부, 성별, 연령별로 월별 ACM 비율을 계산했습니다. ACM을 팬데믹 이전 데이터를 기반으로 한 예상 사망률과 비교했습니다.
예상 사망률 또한 신중하게 계산해야 합니다. 계산된 ACM을 팬데믹 이전 사망률과 단순 비교하고 싶은 유혹을 느낄 수도 있습니다(대부분의 저자들이 그렇게 한다고 생각합니다). 하지만 이 또한 잘못된 것입니다. 팬데믹 기간 동안 많은 사람들이 (다양한 이유로) 사망했고, 다시는 사망하지 않을 것이기 때문에 사망률은 다음과 같이 예상해야 합니다. 감소 팬데믹 이후. 따라서 팬데믹 이전 데이터를 바탕으로 연령과 성별을 고려하여 1년 이내 사망 확률을 추정하고, 현재 인구 구성에 이 추정치를 곱했습니다. 추정치의 불확실성은 여기에서 설명하기에는 너무 기술적인 절차를 통해 평가했습니다(참고: 원본 종이).
이 시점에서 우리는 백신 접종이 축복이었는지 저주가 되었는지 궁금해 숨을 죽이며 지켜보고 있었습니다. 차트를 인쇄해 보니, 에리세드의 거울이 수치들은 많은 흥미로운 이야기를 담고 있으며, 누구나 마음에 드는 것을 골라 읽을 수 있습니다. 1940년에서 1949년 사이에 태어난 여성, 즉 특정 집단에 대한 몇 가지 이야기를 살펴보겠습니다. 나머지 수치(ACM 수치 포함)는 다음에서 확인할 수 있습니다. 보충 독자 여러분께서 이를 주의 깊게 살펴보시기를 바랍니다.
그림. 1940년과 1949년 사이에 태어난 여성 집단의 전인구 사망률(ACM) 추이; 체코 공화국, 2020-2022년. 상단 패널은 백신 접종 여부에 따른 인구의 상대적 구성을 보여줍니다. 중간 패널은 2020년 2022월과 19년 19월 사이의 각 월별 백신 접종 여부에 따른 ACM 비율, 백신 접종 여부를 무시한 평균 ACM 비율(검은색 선)과 예상 ACM 비율(녹색 상자)을 보여줍니다. 하단 패널은 백신 미접종자의 ACM 비율에 대한 ACM 비율을 보여줍니다. 백신 접종 여부는 다음과 같이 색상으로 구분합니다. 백신 미접종 - 빨간색; 코로나1 백신 2021회 접종 후 개인 - 진한 파란색; 코로나XNUMX 백신 XNUMX회 접종 후 개인 - 파란색; XNUMX회 이상 접종 후 개인 - 연한 파란색. 이 그룹에 대한 대량 백신 접종은 XNUMX년 XNUMX월 XNUMX일에 시작되었습니다. 그 날짜 이전에는 우선 예방 접종 대상으로 선정된 가장 허약한 개인만이 백신을 접종받았습니다.
우리가 분석하고 있다는 것을 기억하세요 모든 원인 사망률이 아니라 코로나 관련 데이터에 사망 원인이 포함되어 있지 않아 사망률이 높았습니다. 이는 결과 해석에 또 다른 복잡성을 더합니다. 그렇다면 에리세드의 거울에서 우리는 무엇을 볼 수 있을까요?
"치명적인" 첫 번째 복용량. 2021회 접종(짙은 파란색 막대)을 받은 사람들의 사망률은 2021년 2021월 이전과 2021년 여름 이후 모두 백신 미접종 인구의 사망률보다 훨씬 높았습니다. 이것이 백신 관련 사망률의 증거일까요? 아마도 아닐 것입니다. 백신이 부족했던 XNUMX년 초에는 요양원에 있는 가장 허약한 사람들과 환자들이 우선적으로 백신을 접종받았습니다. 이러한 "지시 편향"이 XNUMX년 초의 패턴을 설명할 수 있을 것입니다.
해당 집단에서 대량 예방 접종이 시작되자, 건강한 사람들의 유입으로 허약한 사람들이 "희석"되면서 ACM(미국백신면역연합)이 급락했습니다. 그러나 몇 달 동안, 충분히 건강한 사람들 대부분은 2차 접종을 받았습니다. 집단 중 극소수만이 살아남았는데, 아마도 추가 접종을 받을 수 없을 정도로 아픈 사람들이었을 것입니다. 그들은 아팠을까요? 때문에 1차 접종의 결과는 어땠을까요? 누가 알겠습니까? 어쨌든 "XNUMX차 접종" 상태를 유지한 사람들의 ACM이 다시 급등한 것은 이중 접종자의 ACM이 급락했기 때문입니다.
마법사의 돌. 마법사의 돌 주인에게 불멸을 부여한다고 전해졌습니다. 2021년 여름에 이중 백신 접종을 받은 사람들(그리고 나중에 삼중 백신 접종을 받은 사람들)은 확실히 그것을 발견한 것 같습니다. 2021년 여름은 체코에서 코로나300가 없는 시기였다는 점을 기억해 보세요. 매일 약 1명의 사망자 중 코로나XNUMX로 인한 사망자는 단 XNUMX명뿐이었습니다. 그러나 이중 백신 접종자의 ACM은 4~5배 낮음 백신 미접종자보다! 다시 말해, 코로나80 백신의 비코로나XNUMX 사망 대비 효과는 XNUMX%에 육박했습니다!
이 기적은 역학자들에게 건강한 백신 효과(HVE)로 알려져 있습니다. 건강이 좋지 않은 많은 사람들이 백신을 접종받지 못합니다. 죽어가는 사람들, 너무 허약한 사람들, 너무 멀리 떨어진 사람들 등은 백신 미접종 집단에 집중되는 경향이 있습니다. 따라서 백신 미접종자의 ACM이 훨씬 높은 것은 당연한 일입니다. 위 그림은 HVE가 새로운 백신 접종 횟수가 늘어날 때마다 어떻게 반복되는지 보여줍니다.
2차 접종이 가능해지자마자, 백신 접종자는 2차 접종을 진행할 만큼 건강한 사람과 2차 접종을 받을 수 없을 정도로 상태가 좋지 않은 사람으로 나뉩니다. 따라서 1차 접종을 새로 받은 사람의 ACM은 급격히 감소하는 반면, 3차 접종을 계속 받은 사람의 ACM은 급등합니다. 3차 접종에서도 동일한 패턴이 반복됩니다. 2차 접종을 새로 받은 사람은 "불멸"처럼 보이는 반면, XNUMX차 접종을 계속 받은 사람의 ACM은 증가합니다. 이 패턴은 남녀(체코 공화국에는 아직 두 명만 있습니다)와 모든 연령대에서 일관되게 나타납니다. 보충.
에리세드의 거울에는 더 많은 모습이 담겨 있습니다. 모두 원본에 설명되어 있습니다. 종이따라서 여기서 다시 반복할 필요는 없습니다. 중요한 점은 – 모든 곳에서 반복해야 할 – 바로 이것입니다.
백신 효과의 진정한 가치는 미래 예측에서만 얻을 수 있습니다. 무작위로 연구. 거기에서는 HVE가 문제가 되지 않습니다. 왜냐하면 사람들이 선택 백신을 접종한 사람과 위약을 접종한 사람. 그러나 코로나2021 백신에 대한 마지막 전향적 무작위 연구는 1년 초에 종료되었습니다. 더욱이, 그들은 다른 백신(공정 XNUMX로 제조)을 사용했고, 대량 백신 접종 시점에는 거의 사라진 원래(우한) 바이러스 균주를 표적으로 삼았습니다. 백신이 출시된 이래로, 백신의 효과에 대한 모든 주장은 관찰 연구에 근거하고 있습니다.
그러나 위의 에리세드의 거울에서 백신이 코로나80에 대해서도 XNUMX% 효과적인 것으로 보일 수 있음을 알 수 있습니다.무관계의 사망자가 발생했습니다! 하지만 우리는 아직 어떤 이 엄청난 HVE를 보정하기 위해 시도된 백신 효과 연구. 이는 대규모 예방접종 캠페인이 시작된 이래로 나온 코로나19 백신의 효과에 대한 모든 주장을 수정해야 한다는 것을 의미합니다. 코로나19로 인한 사망을 예방하는 백신의 실제 효능은 0이거나 심지어 효과가 없었을 수도 있습니다. 우리는 알 수 없습니다.
데이터 시대, 이 새로운 실험적 제품을 어린이와 임산부를 포함한 수십억 명에게 강제로 제공한 후에도 우리는 여전히 앨리스와 밥이 처음에 던졌던 질문에 직면합니다. 코로나 "백신"은 수백만 명을 살렸을까요, 아니면 수백만 명을 죽였을까요? 우리는 다시 한번 그 답을 찾기 위해 노력해야 할까요? 뉘른베르크?
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토마스 퓌르스트는 체코 공화국 팔라츠키 대학교에서 응용 수학을 가르치고 있습니다. 그의 배경은 수학적 모델링과 데이터 과학입니다. 그는 체코 국민에게 코로나바이러스 전염병에 대한 데이터 기반의 정직한 정보를 제공해 온 미생물학자, 면역학자, 통계학자 협회(SMIS)의 공동 창립자입니다. 그는 또한 체코 과학의 과학적 부정 행위를 폭로하는 데 중점을 둔 "samizdat" 저널 dZurnal의 공동 창립자입니다.
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