Il Watson et al. “studio modellistico”: le “vaccinazioni COVID” hanno davvero impedito 14 milioni di morti?

Il 23 giugno 2022 è stato pubblicato sulla rivista medica THE LANCET Infectious Diseases [ 1 ] uno “Studio di modellizzazione matematica” , che pretendeva di dimostrare che le “vaccinazioni COVID” hanno “sostanzialmente alterato” il corso della pandemia e “prevenuto 14,4 milioni di … decessi per COVID-19 … durante il primo anno di vaccinazione COVID-19”.

Ogni volta che un farmaco raggiunge l’impossibile, vale la pena esaminare i dati sottostanti un po’ più da vicino e confrontarli con la realtà.

1. Quali requisiti devono essere normalmente soddisfatti per l’approvazione di un farmaco o di un vaccino?

Normalmente, il beneficio fornito da un nuovo farmaco deve essere dimostrato in studi clinici approfonditi (“trial di fase 3”) affinché questo farmaco possa essere approvato per il mercato; ciò comporta un esame approfondito della documentazione processuale da parte delle autorità. Per la piena approvazione, un’azienda farmaceutica di solito deve presentare quanto segue:

• documentazione sulla qualità di fabbricazione del farmaco,
• studi preclinici (studi sugli animali),
• studi di fase 1 e di fase 2 nell’uomo e
• 12 mesi di risultati della sperimentazione di fase 3 che dimostrano senza dubbio l’efficacia e la sicurezza di un farmaco candidato.

I “vaccini” COVID hanno ricevuto l’approvazione “temporanea” o “condizionale” in tutto il mondo sulla base di studi di fase 3 molto ridotti, che sono durati solo 2 mesi invece di 12 mesi [ 2 , 3 ] , e su studi sugli animali insufficienti o mancanti, ovvero ha ricevuto solo una “approvazione di emergenza”.

Gli endpoint clinici primari utilizzati negli studi di fase 3 non erano clinicamente e socialmente rilevanti, poiché eventi minori prevalentemente lievi come mal di testa, tosse o febbre sono stati conteggiati come “casi di malattia COVID”, proprio come il test RT-PCR per il il coronavirus era positivo. Solo secondariamente è stato analizzato un effetto delle “vaccinazioni” sulle “gravi malattie da COVID”, che tra l’altro hanno richiesto il ricovero in ospedale [ 4 , 5 ] . Pertanto, al fine di ottenere l’approvazione, i produttori non erano formalmente tenuti a dimostrare che le “vaccinazioni” riducono in misura rilevante i decorsi gravi della malattia.

Il fatto che le autorità di regolamentazione di tutto il mondo abbiano accettato questo disegno di studio imperfetto per la concessione dell’approvazione indica che non erano in grado di agire in modo indipendente. Ad oggi, gli studi clinici non hanno dimostrato alcun beneficio rilevante [ 6 ] , i documenti cardine nel complesso erano dimostrabilmente completamente inadeguati e inoltre i dati degli studi di fase 3 sono stati manipolati [ 7 – 9 ] .

Una volta che un farmaco è stato approvato, il produttore è tenuto a studiarne ulteriormente l’efficacia e la sicurezza in condizioni reali. I dati generati in questo modo vengono successivamente presentati alle autorità di regolamentazione e i risultati vengono presentati ai medici come “prove del mondo reale” per convincerli che questi dati, idealmente, supportano i risultati degli studi clinici e quindi per incoraggiarli a utilizzare questo farmaco sui loro pazienti.

2. Cosa mostra la realtà dei “vaccini COVID”?

I dati “Real World Evidence” disponibili a livello internazionale dei “vaccini” COVID confermano quanto già indicato dagli studi di registrazione: I “vaccini” non sono associati ad alcun beneficio rilevante, ma al contrario ad un effetto negativo.

Figura 1: Decessi giornalieri mondiali attribuiti a COVID-19, da marzo 2020 a dicembre 2021. Grafico recuperato da Data [ 10 ] il 24 agosto 2022.

Un’analisi approfondita di Kyle Beattie, che ha esaminato i dati COVID pubblicati pubblicamente da Our World in Data, mostra che per 145 paesi, l’uso del “vaccino” è correlato positivamente con il numero di “casi COVID” e, cosa molto più preoccupante, con il numero di ” Morti COVID” [ 11 ]. I paesi che sembrano andare peggio dopo l’introduzione dei “vaccini” sono quelli in cui sono stati segnalati pochi “decessi COVID” per il 2020 (ad es. Thailandia). Sulla base dei risultati di Beattie, si deve presumere che quasi tutti i paesi hanno subito più infezioni e decessi che se non fosse stata somministrata la “vaccinazione”. Beattie ha basato il suo modello per calcolare l’ipotetica morbilità e mortalità che si sarebbero verificate senza “vaccinazione” sui dati di quattro paesi africani che avevano tassi di vaccinazione molto bassi in tutto e che quindi potrebbero essere usati piuttosto come un “gruppo di controllo”.

Le conclusioni di Beattie sono corroborate da altre osservazioni. All’inizio di agosto 2022, i dati ufficiali riportano 6,4 milioni di decessi avvenuti con o da COVID-19. Uno sguardo alla curva di progressione dei “decessi COVID” registrati in tutto il mondo non rivela alcun effetto favorevole sui “decessi COVID” in concomitanza con il lancio dei vaccini tra la fine del 2020 e l’inizio del 2021 (Figura 1 ). Nel complesso, i “decessi COVID” sono effettivamente aumentati dopo l’introduzione della “vaccinazione” e sono rimasti a livelli elevati per tutto il 2021. Con un vaccino efficace, ovviamente, ci si sarebbe aspettato un calo chiaramente distinguibile della curva di mortalità dopo l’inizio di un campagna vaccinale mondiale.

Israele è un esempio istruttivo, perché ha raggiunto tassi di vaccinazione elevati prima della maggior parte degli altri paesi. Secondo EuroMomo, Israele ha registrato il suo eccesso di mortalità più alto dall’inizio della “crisi Corona” nel primo trimestre del 2022, cioè in un momento in cui la maggior parte della popolazione era presumibilmente protetta al massimo dai “vaccini mRNA”, anche se durante questo periodo era endemica solo la variante Omicron, che è circa dieci volte meno pericolosa del ceppo originale di Wuhan e della variante Delta [ 12 ] . L’aumento della mortalità in eccesso è stato correlato nel tempo con le iniziative vaccinali (Figura 2 ). Una simile correlazione nel tempo è evidente anche tra vaccinazioni e decessi specificamente attribuiti al COVID-19 (dati non mostrati).

Figura 2: Vaccinazioni COVID-19 e mortalità per tutte le cause (punteggio Z) per Israele, 2020-2022. L’area ombreggiata indica l’intervallo normale per il punteggio Z; la linea rossa tratteggiata segna il limite per un “aumento sostanziale”, secondo EuroMomo. Dati sui vaccini recuperati da Data [ 13 ] , dati sulla mortalità da EuroMomo [ 14 ] .

Negli Stati Uniti, l’introduzione delle vaccinazioni COVID non è stata seguita da un livellamento, ma da un aumento sostenuto della mortalità per tutte le cause (Figura 3 ). Anche l’Australia sta vivendo un fenomeno simile: dopo che il Dipartimento della Salute australiano ha raccomandato una seconda “dose di richiamo” di vaccinazione COVID a tutte le persone di età pari o superiore a 30 anni nel luglio 2022, il Paese sta registrando un picco di “decessi COVID” di proporzioni senza precedenti, anche se l’innocua variante Omicron rimane predominante (Figura 4 ).

Figura 3: Mortalità per tutte le cause per settimana (colori) e per periodo di 50 settimane (nero) negli Stati Uniti dal 2015 al 2022. I dati sono visualizzati dalla settimana 21 del 2015 alla settimana 5 del 2022. I diversi colori indicano la successivi periodi di 50 settimane. Adattato dalla figura 12 in [ 15 ] .

3. Su quali dati fanno Watson et al. basare la loro conclusione che la “vaccinazione” COVID ha impedito 14 milioni di morti?

Figura 4: “decessi COVID” confermati quotidianamente per milione di residenti in Australia. Grafico recuperato da Data [ 10 ] il 24 agosto 2022.

Lo studio in questione è un esercizio di modellizzazione matematica che, come ogni esercizio, dipende dai dati sottostanti. Uno sguardo più da vicino a questi dati solleva seri interrogativi, relativi non solo al valore scientifico di questa pubblicazione, ma anche alla sua credibilità.

Nello “studio di modellizzazione” di Watson et al., i dati ipotetici fungono da riferimento, non le osservazioni reali:

“Per questo studio di modelli matematici, abbiamo utilizzato un modello di trasmissione COVID-19 pubblicato in precedenza e un quadro di adattamento per ottenere i profili della pandemia COVID-19 in ciascun paese”.

Gli autori hanno quindi utilizzato modelli precedentemente pubblicati per calcolare le loro proiezioni dell’ipotetica mortalità COVID che si sarebbe verificata senza vaccinazione. Il problema con questi modelli pubblicati è che risalgono ai primi giorni della “pandemia” e si basano su dati e ipotesi che erano scadute al più tardi entro il 2021 e che ora sono palesemente errate. Nel frattempo, è diventato chiaro che SARS-CoV-2 non è né eccezionalmente pericoloso per la popolazione in generale né una minaccia per il sistema sanitario. Già all’inizio della “pandemia”, cioè in un momento in cui prevaleva il ceppo originario di Wuhan del virus, il tasso di mortalità per infezione (IFR) era complessivamente dello 0,15%, inferiore allo 0,05% per i minori di 70 anni, e 0,00% per i bambini [ 16 ]. L’IFR della variante Omicron attualmente in circolazione è circa 10 volte inferiore a quella del ceppo Wuhan e della variante Delta [ 12 ] . Tutte le ipotesi su cui sono stati stimati milioni di “decessi COVID” nel mondo sono quindi fondamentalmente errati e obsoleti.

4. Watson et al. utilizzato tassi gonfiati di “morte COVID”.

Ora è noto che i “decessi COVID” sono stati massicciamente sovracontati in tutto il mondo, perché sia ​​i “casi confermati” che i “casi probabili” sono stati raggruppati insieme in quelle statistiche sui casi [ 17 ] . I “casi confermati” vengono conteggiati sulla base di sintomi clinici corrispondenti (ma non specifici) insieme a un risultato positivo del test RT-PCR, mentre per i casi “probabili” non è disponibile alcun risultato del test PCR corroborante. La pratica di contare i “probabili casi COVID” sulla base dei soli sintomi generici di un’infezione delle prime vie respiratorie non ha senso dal punto di vista medico; può servire solo a gonfiare il conteggio dei casi in modo non scientifico. Il protocollo di test Corman-Drosten RT-PCR per il rilevamento di SARS-CoV-2 [ 18 ]è scientificamente più che carente: il test basato su di esso non è validato, non standardizzato, ipersensibile e poco specifico; la sua specificità è rispettivamente del 98,6% e del 92,4% in assenza e presenza di altri beta-coronavirus, e di conseguenza i tassi di falsi positivi sono dell’1,4% e del 7,6 [ 19 , 20 ] .

Solo nel 5% dei “decessi COVID” registrati negli USA il COVID-19 è stato indicato come unica causa di morte sul certificato di morte, e quindi una malattia dovuta a SARS-CoV-2 è stata causalmente responsabile della morte [ 21 ] . Uno studio italiano ha mostrato che anche solo lo 0,8% dei “decessi COVID” non aveva una malattia concomitante [ 22 ] . Invece di prendere in considerazione questi fatti e correggere di conseguenza i numeri dei casi al ribasso, Watson et al. sostengono persino che si deve presumere una massiccia sottostima delle “decessi COVID”.

Se l’enorme mortalità per COVID prevista dalla modellazione fosse vera, ciò avrebbe dovuto invariabilmente riflettersi in un aumento rilevante dell’eccesso di mortalità durante i mesi invernali, quando la “pandemia corona” era dilagante, ma prima dell’introduzione della vaccinazione.

5. Nessun eccesso di mortalità rilevante nell’inverno pandemico del 2020

Figura 5: Mortalità per tutte le cause a New York e in Texas, prima e dopo la dichiarazione della “pandemia” da parte dell’OMS (linea verticale rossa). L’ asse x indica il tempo in settimane dall’inizio del 2013. Un picco acuto ma di breve durata si è verificato a New York City subito dopo la dichiarazione, mentre nessun evento del genere era evidente in Texas. Si noti che, prima della dichiarazione, la mortalità per tutte le cause per l’inverno 2019/20 era stata rilevata significativamente al di sotto di due anni prima; il tasso di mortalità più elevato durante la precedente stagione invernale era dovuto a un’epidemia mondiale di influenza che non era stata dichiarata pandemia. Grafica adattata dalle figure 8 e 10 in Rancourt [ 23 ] .

Questo, tuttavia, non è dimostrabilmente il caso: non è stato osservato un aumento significativo e duraturo dei decessi per qualsiasi causa (“mortalità per tutte le cause”) per l’inverno del 2020. Rancourt ha esaminato la correlazione nel tempo tra la dichiarazione dell’OMS “pandemia” e mortalità per tutte le cause in varie giurisdizioni [ 23 ] . Immediatamente dopo la dichiarazione, si è verificato un forte picco di mortalità per tutte le cause in alcune giurisdizioni, ma non in altre; questa discrepanza è illustrata nella Figura 5 per New York City e Texas.

Il buon senso e i precedenti storici suggeriscono che la diffusione di un virus mortale non sarebbe fermata dai confini internazionali o statali. Inoltre, se il virus fosse stato davvero sia mortale che veramente nuovo, l’ondata di morti a New York non avrebbe dovuto placarsi in un periodo di tempo così breve come risulta dalla Figura 5 . Il picco potrebbe invece significare che le persone infette sono state trasferite a New York City da altre regioni, sono state (mal)trattate lì e sono morte.

La curva di mortalità per lo stato del Texas non mostra anomalie per l’inverno del 2020, né prima né dopo la dichiarazione dell’OMS sulla pandemia. Lo stesso vale anche per altre giurisdizioni come il Canada (Figura 6 ) e l’Europa. Pertanto, è chiaro che nell’inverno 2020 non vi era alcun modello di mortalità in eccesso che riflettesse una pandemia virale solitamente grave e mortale.

Figura 6: Mortalità per tutte le cause in Canada entro la settimana, dal 2010 al 2021. Grafico di Rancourt et al. [ 24 ] .

6. False ipotesi servono come base per i calcoli

I dati utilizzati in Watson et al. “studio di modellizzazione” si basavano su ipotesi relative alla pandemia di Corona che da allora si sono dimostrate chiaramente sbagliate, vale a dire:

1. che non esiste un’immunità preesistente e che la pandemia colpirà tutti;
2. che il suo effetto può essere mitigato solo da misure politiche.

Annuncio 1: Indagini sierologiche hanno dimostrato che SARS-CoV-2 era endemico in Italia già a settembre 2019 [ 25 ] e in Francia già a novembre 2019 [ 26 ] , il che è quindi vero per l’Europa in generale. Tuttavia, in questo momento, clinicamente non è stata osservata alcuna attività di malattia a grappolo. Anticorpi contro SARS-CoV-2 sono stati trovati fino al 53% degli individui asintomatici, i cui campioni di siero erano stati raccolti nella fase pre-pandemica in Italia. Nel frattempo, più di 90 studi dimostrano che un’infezione passata con SARS-CoV-2 protegge meglio da una recidiva della malattia rispetto ai vaccini [ 27 ] . Sebbene siano possibili reinfezioni con nuove varianti, non sono gravi [28 ] . Questi fatti cruciali sono completamente ignorati dagli autori. Al contrario, ipotizzano che forse anche più decessi dei 14 milioni stimati siano stati prevenuti dalla “vaccinazione”, perché nei loro calcoli potrebbero aver sottovalutato l’effetto del mancato riconoscimento da parte del sistema immunitario di nuove varianti, che secondo loro avrebbero aumentare ulteriormente il rischio di una nuova infezione.

Annuncio 2: oltre 400 studi mostrano che gli interventi non farmaceutici come il blocco o la chiusura delle scuole per prevenire una pandemia non sono associati a nessun beneficio, ma solo a danni [ 29 ] . La Svezia, essendo uno dei paesi in cui non sono state applicate quasi restrizioni, ha ottenuto risultati significativamente migliori in termini di numero di “decessi COVID” rispetto a molti altri paesi con rigide misure di blocco (Figura 7 ).

7. L’affermazione del “successo della vaccinazione” si basa su calcoli non scientifici

Mentre la stima di Kyle Beattie dell’ipotetica mortalità COVID senza vaccinazione si basa su dati reali, in particolare su osservazioni da paesi con tassi di vaccinazione molto bassi [ 11 ] , Watson et al. utilizzare cifre completamente irrealistiche e dimostrabilmente false per i loro calcoli per dimostrare presumibilmente l’efficacia dei “vaccini” COVID. Questo li porta a stimare una mortalità eccessivamente alta che presumibilmente si sarebbe verificata senza “vaccinazione”. Da questi ipotetici conteggi dei decessi gonfiati, si sottraggono quindi i decessi ufficialmente riportati per ottenere il “successo della vaccinazione” (Figura 8 ). È difficile concepire una metodologia più non scientifica e fuorviante di questa.

Figura 7: decessi cumulativi confermati per COVID-19 per milione di persone, di vari paesi occidentali come indicato. Grafico recuperato da [ 30 ] .

Figura 8: I decessi globali per COVID-19 prevenuti dalla vaccinazione, secondo Watson et al. Numero medio di “decessi COVID-19” giornalieri basato sulle stime dell’eccesso di mortalità (barre verticali grigie) nel primo anno di vaccinazione. La stima di base dei decessi giornalieri di COVID-19 risultanti dall’adattamento del modello all’eccesso di mortalità è mostrata come linea nera continua, mentre lo scenario controfattuale senza vaccini è tracciato come linea rossa. La distanza tra la linea rossa e quella nera rappresenta i decessi prevenuti dalla vaccinazione. Tra questi, la percentuale di decessi prevenuti dalla protezione vaccinale diretta mostrata in blu e la protezione indiretta in verde. Adattato dalla Figura 1A in [ 1 ] .

8. Conflitti di interesse gravi

Se una pubblicazione pone tante domande come questa, allora è imperativo scoprire come è stata finanziata. Secondo la dichiarazione nello stesso documento pubblicato, questo “studio di modelli” è stato finanziato, tra gli altri, dalle stesse istituzioni che guadagnano milioni dalle “vaccinazioni”, grazie a un impressionante rapporto di ritorno sull’investimento di 20:1 [ 31 ] .

9. Conclusione

L’ipotesi che le “vaccinazioni” COVID abbiano impedito 14 milioni di “decessi COVID” e quindi mitigato in modo significativo la gravità della “pandemia” si basa su cifre irrealistiche e calcoli palesemente falsi. Ad oggi, i “vaccini” sperimentali, per i quali non può essere esclusa con sicurezza un’integrazione nel genoma umano [ 32 , 33 ] e devono addirittura essere considerati probabili [ 34 ], non hanno potuto dimostrare un beneficio rilevante, né negli studi clinici prima della loro approvazione né dopo. L’evidenza del mondo reale mostra che la “vaccinazione COVID” è associata a un effetto negativo complessivo e si correla positivamente con un aumento della morbilità e della mortalità associate all’infezione da SARS-CoV-2, nonché della mortalità per tutte le cause. Nel complesso, lo “studio di modellizzazione” di Watson et al. deve essere considerato un tentativo non scientifico e disonesto di gettare falsamente i “vaccini” in una luce positiva. I gravi conflitti di interesse che circondano lo studio minano non solo la credibilità della pubblicazione stessa, ma anche quella della rivista medica che l’ha pubblicata.

Riconoscimento

Siamo grati al Prof. Harald Walach, che ha dato un importante contributo a questa opinione con il suo articolo sul blog [ 35 ] .

Riferimenti

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fonte:

The Watson et al. “modeling study”: did “COVID vaccinations” really prevent 14 million deaths?