मॉडल में कोविड टीकों ने लाखों लोगों की जान बचाई है 

जैसा कि अधिक से अधिक वैज्ञानिकों, स्वास्थ्य पेशेवरों और पत्रकारों द्वारा अधिक से अधिक प्रश्न पूछे जा रहे हैं, "सुरक्षित और प्रभावी" कोविड -19 टीकों की कथा दिन पर दिन चरमरा रही है, और वैज्ञानिक सत्य धीरे-धीरे खुद को थोपना शुरू कर रहा है। 

वैज्ञानिक दृष्टि से देखें तो, ये टीके चिकित्सकीय रूप से बेकार हैं , लेकिन पूरी तरह से हानिरहित नहीं हैं (कोई भी चिकित्सीय हस्तक्षेप पूरी तरह से हानिरहित नहीं होता)।

यह आश्चर्य की बात नहीं है कि जिन लोगों ने उन्हें बढ़ावा दिया, वे अब उनकी कहानी से चिपके रहने की पूरी कोशिश कर रहे हैं। कैसे? ठीक है, चलो कुछ मॉडल प्रकाशित करते हैं, जैसा कि हमने पूरे कोविड प्रचार और हिस्टीरिया की शुरुआत के बाद से किया है। हार्ड क्लिनिकल डेटा की जरूरत किसे है? 

एक अन्य मॉडलिंग अध्ययन , जिसकी बुनियादी मान्यताएँ, एल्गोरिदम और परिणाम कुछ सप्ताह पहले द लैंसेट में प्रकाशित अध्ययन के समान हैं, अब दावा कर रहा है कि कोविड टीकों ने लाखों लोगों को मृत्यु और अस्पताल में भर्ती होने से बचाया है। इस बार अकेले अमेरिका में ही लगभग दो वर्षों की अवधि (दिसंबर 2020 से नवंबर 2022) में 3.2 लाख लोगों की मृत्यु हो जाती और 18.5 लाख लोगों को अस्पताल में भर्ती होने की आवश्यकता पड़ती, यदि कोविड के टीके न लगे होते।

यह देखते हुए कि अमेरिका में 2020 और 2021 दोनों में वार्षिक मृत्यु दर लगभग 3.4 लाख थी, यह मॉडल यह दर्शाने का प्रयास करता है कि टीकों के बिना कुल मृत्यु दर में लगभग 50 प्रतिशत की वृद्धि हो जाती। 2021 और 2022 दोनों में 50 लाख लोगों की मृत्यु हो जाती, जिनमें से 20 लाख को "कोरोना-जनित मृत्यु" के रूप में गिना जाता (महामारी वर्ष 2020 की तुलना में 500 प्रतिशत से अधिक की वृद्धि), और इस प्रकार कोविड-19 संयुक्त राज्य अमेरिका में मृत्यु का सर्वोपरि कारण बन जाता।

कहने का तात्पर्य यह है कि कोविड-19 अब तक आबादी के गैर-टीकाकरण वाले हिस्से में मृत्यु का बिल्कुल प्रमुख कारण होगा - और कम टीकाकरण दर वाले देशों में। 

शायद हमारे प्रतिष्ठित मॉडलर नैदानिक ​​वास्तविकता से इतने कटे हुए हैं कि वे वास्तव में इस परिणाम पर विश्वास करते हैं, चाहे यह कितना भी बेतुका क्यों न हो।

ब्राउनस्टोन के वैज्ञानिक और चिकित्सा लेखक "वैक्सएक्स विरोधी" नहीं हैं। हम सभी टीकाकरण के ऐतिहासिक और वर्तमान लाभों को पहचानते हैं। हममें से कुछ अभी भी मानते हैं कि जोखिम वाली आबादी में कोविड टीकों के लिए जगह हो सकती है। 

न ही हम वैज्ञानिक प्रगति के विरोधी हैं - इसके विपरीत। हम में से अधिकांश इस बात से सहमत हैं कि एमआरएनए तकनीक में महान चिकित्सीय वादा है। मर्क एंड कंपनी में अपने समय के दौरान, मैंने कई बार मेंज में बायोएनटेक का दौरा किया और फिर अपने मुख्यालय के वैज्ञानिकों को कंपनी के कैंसर वैक्सीन कार्यक्रमों के हित में समझाने की कोशिश की।

हालाँकि, हम सभी स्वतंत्र रूप से सोचने और नैदानिक ​​साक्ष्य मांगने के अधिकार का दावा करते हैं। हम इस तर्क को स्वीकार नहीं करते हैं: "आप कैसे मान सकते हैं कि FDA, EMA, सहकर्मी-समीक्षित पत्रिकाएँ, राजनेता और मीडिया सभी गलत हैं?" हम डेटा का विश्लेषण करने और अपने तर्कसंगत निष्कर्ष निकालने की स्वतंत्रता लेते हैं। और हम सभी इन निष्कर्षों की किसी भी तर्कसंगत चर्चा के लिए खुले हैं।

मेरे निष्कर्षों में से एक यह है कि कोविड से होने वाली मौतें सामान्य और अपरिहार्य जनसंख्या मृत्यु दर का हिस्सा हैं , जिसे किसी एक विशेष श्वसन वायरस के खिलाफ टीकाकरण से रोका नहीं जा सकता। यदि टीके के नैदानिक ​​परीक्षणों में मृत्यु दर में कमी का प्रमाण मिलता, तो मैं इस निष्कर्ष से सहमत हो जाता – और फिट्ज़पैट्रिक और उनके सहयोगियों के पास अपने जनसंख्या मॉडल के लिए एक विश्वसनीय आधारभूत आधार होता।

हालांकि, सभी नैदानिक ​​​​कोविड -19 वैक्सीन परीक्षणों में समापन बिंदु सामान्य सर्दी और फ्लू के लक्षण थे, साथ ही एक सकारात्मक परीक्षण भी था। 

उपलब्ध परीक्षण आंकड़ों (प्रकाशनों और एफडीए द्वारा प्रस्तुत दस्तावेजों के अनुसार) से मेरे निष्कर्ष निम्नलिखित हैं:

• सामान्य सर्दी या फ्लू वाले लोगों में SARS-CoV-2 वायरस ("95 प्रतिशत प्रभावकारिता") के लिए परीक्षण-सकारात्मकता में देखी गई कमी एक दिलचस्प है जैविक परिणाम - यदि वे वास्तविक हैं (संख्याएँ छोटी हैं, और नैदानिक ​​वास्तविकता इस परिणाम की पुष्टि नहीं करती प्रतीत होती है)।

• चिकित्सकीय, लोग प्लेसीबो समूहों की तुलना में टीके में अधिक बीमार (कुल मिलाकर अधिक सामान्य सर्दी और फ्लू के लक्षण) थे। 

• निमोनिया और मृत्यु दर के गंभीर रूपों के लिए कोई निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता है। 

• चूंकि कोविड -19 गैर-विशिष्ट लक्षणों वाली एक बीमारी है, इसलिए किसी भी हस्तक्षेप के नैदानिक ​​​​लाभ (या नुकसान) का आकलन करने के लिए मुख्य परीक्षण समापन बिंदु को सर्व-कारण निमोनिया और सभी-कारण मृत्यु दर होना चाहिए।

किसी भी सार्वजनिक स्वास्थ्य मॉडल को अपने इनपुट और एल्गोरिदम के लिए अच्छे और विश्वसनीय नैदानिक ​​और महामारी संबंधी डेटा की आवश्यकता होती है। कोविड-19 टीकों के लिए, गंभीर निमोनिया, अस्पताल में भर्ती होने और मृत्यु की रोकथाम को प्रदर्शित करने वाले अच्छे और विश्वसनीय डेटा मौजूद नहीं हैं। क्लिनिक और महामारी विज्ञान से मेरा निष्कर्ष यह है कि वे मौजूद नहीं हो सकते।

इसलिए यह आश्चर्य की बात नहीं है कि प्रकाशित मॉडल बेतुके परिणाम देते हैं। दुर्भाग्य से, यह भी अब आश्चर्य की बात नहीं है कि इन बेतुके परिणामों को चिकित्सा पत्रिकाओं और मीडिया, राजनेताओं और एजेंसियों द्वारा स्वीकार कर लिया गया है और दोहराया जा रहा है ।

यह एक लंबा संघर्ष हो सकता है, लेकिन अंत में वैज्ञानिक सत्य की जीत होगी।