मुझे यह 'लेख' VAERS अंडर-रिपोर्टिंग फैक्टर पर सहकर्मी-समीक्षित साहित्य की यादृच्छिक जाँच करते समय मिला। यह कनाडा में मैकगिल विश्वविद्यालय के तत्वावधान में प्रकाशित हुआ था और यह पूरी तरह से बकवास है। इसका शीर्षक है: "'VAERS डराने' की रणनीति के झांसे में न आएं: एंटी-वैक्सर्स दिखाते हैं कि कैसे एक बहुमूल्य प्रतिकूल घटना रिपोर्टिंग डेटाबेस का उपयोग जनता को डराने के लिए किया जा सकता है, और वास्तव में, इसे कनाडा के एक प्रतिष्ठित विश्वविद्यालय द्वारा विज्ञान और सुरक्षा कार्यालय के संचालन के तहत प्रकाशित किया गया था; जिसका लेखक कोई व्यक्ति था जोनाथन जैरी एम.एस.सी. जून 18, 2021 पर।
पहली बात जो मैं अपने पाठकों को सुझाऊंगा वह यह है कि वे निम्नलिखित लेख को पुनः पढ़ें:
https://jessicar.substack.com/p/my-take-on-hit-pieces
अब, आइये शीर्षक का विश्लेषण करें।
"'VAERS डराने' की रणनीति के झांसे में न आएं: एंटी-वैक्सर्स दिखाते हैं कि कैसे एक बहुमूल्य प्रतिकूल घटना रिपोर्टिंग डेटाबेस का उपयोग जनता को डराने के लिए किया जा सकता है।"
- यह एक आदेश है
- इसमें दावा किया गया है कि अमेरिका स्थित सरकार द्वारा संचालित और स्वामित्व वाला फार्माकोविजिलेंस डेटाबेस जनता को डराने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है
- इसमें भड़काऊ और अर्थहीन शब्द "एंटी-वैक्सर" का इस्तेमाल किया गया है
शीर्षक पढ़ने के बाद ये मेरी पहली तीन टिप्पणियाँ हैं।
पहली बात यह है कि यह शीर्षक कमांड संरचना में लिखा गया है: यह करोकोई भी गंभीर वैज्ञानिक विश्लेषण कमांड संरचना पर निर्भर नहीं करता है: यह तथ्यों और डेटा पर निर्भर करता है। इसलिए फार्माकोविजिलेंस डेटाबेस के बारे में एक लेख के लिए शीर्षक लिखते समय यह एक अजीब और अनावश्यक रणनीति है। और वास्तव में, यह is एक रणनीति: यहाँ उद्देश्य और इरादा है।
दूसरा बिंदु दिलचस्प है क्योंकि एक उग्र दावा किया गया है कि डेटा विश्लेषक इस डेटा का उपयोग "जनता को डराने" के लिए कर रहे हैं। यह किसी का भी इरादा नहीं है जो इस डेटाबेस से निकलने वाले संकेतों के लिए VAERS डेटा की जांच कर रहा है। वास्तव में, जैसा कि लेखक इस लेख में भी बताता है: "VAERS टीकों के कारण होने वाली महत्वपूर्ण लेकिन दुर्लभ प्रतिक्रियाओं का पता लगाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।" हाँ। यह पोस्ट-मार्केटिंग फ़ार्माकोविजिलेंस टूल का डिज़ाइन फ़ंक्शन है: डेटा को उत्सर्जित सुरक्षा संकेतों के लिए मॉनिटर किया जाता है। जब कोई पाया जाता है, तो इसे हाइलाइट किया जाता है और आनुपातिक रिपोर्टिंग अनुपात (PRR), ब्रैडफ़ोर्ड हिल कारणता मानदंड या बायेसियन विश्लेषण का उपयोग करके आगे का विश्लेषण किया जाता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि कोई विशेष उत्पाद किसी विशेष प्रतिकूल घटना का कारण बन रहा है या नहीं। 2021 तक हमेशा यही कार्रवाई का तरीका रहा है।
जनता को डराने की मंशा रखने वाले किसी भी व्यक्ति को किसी भी प्रमुख पद पर काम नहीं करना चाहिए।
तीसरा बिंदु डराने की रणनीति का मुद्दा उठाता है वास्तव में कोविड-19 युग के दौरान तैनात किए गए और कुछ लोग इन रणनीतियों को प्रचार के रूप में संदर्भित कर सकते हैं।
किसी संस्था, कारण या व्यक्ति की मदद करने या उसे नुकसान पहुंचाने के उद्देश्य से विचार, सूचना या अफवाह फैलाना
किसी के उद्देश्य को आगे बढ़ाने या किसी को नुकसान पहुंचाने के लिए जानबूझकर विचार, तथ्य या आरोप फैलाए जाते हैं विरोधी कारण
किसी संस्था की मदद के लिए विचारों का प्रसार? यह बात सच है। हर एक इंसान - युवा और बूढ़े - को प्रायोगिक जीन-आधारित प्रोड्रग्स के साथ इंट्रामस्क्युलर रूप से इंजेक्ट करने का विचार, जिसका कोई दीर्घकालिक सुरक्षा डेटा नहीं है, कथित तौर पर शून्य संक्रमण मृत्यु दर वाले श्वसन वायरस के खिलाफ "सुरक्षा" प्रदान करने के लिए, एक विचार की तरह लगता है। अगर यह विचार फैलाया जाता है कि "महामारी" से बाहर निकलने का एकमात्र तरीका सभी को इंजेक्शन लगाना है, तो इससे उत्पादों के निर्माताओं को अधिक उत्पाद बेचने में मदद मिल सकती है, क्योंकि उनके उत्पादों को स्वतंत्रता के मार्ग के रूप में प्रचारित किया जाएगा। याद रखें, अगर आपको टीका लग जाता है, तो आप अपने परिवार को फिर से गले लगा सकते हैं।
यह उपरोक्त परिभाषा के अनुरूप प्रतीत होता है।
अगर विरोधी कारण अच्छा डेटा था, और अगर यह सुनिश्चित करने के लिए एक एजेंडा था कि अच्छा डेटा और शोध वास्तव में विरोध करता है सुरक्षित और प्रभावी कथा दबा दिया गया था, तो विचारों जानबूझकर फैलाई गई जानकारी “सुरक्षित और प्रभावी” कहानी होती, न कि अच्छा डेटा या सहकर्मी-समीक्षित साहित्य। मैं रिकॉर्ड के लिए कह सकता हूं कि मेरे अपने डेटा और शोध को बिना किसी वैज्ञानिक आधार या उचित कारण के दबा दिया गया है।
यह दिलचस्प है कि डर और डर की रणनीति का विरोध करने के लिए लड़ने वाले लोगों पर कितने लेबल उलटे लगाए जाते हैं। शायद मेरे लिए सबसे ज़्यादा परेशान करने वाली बात यह है कि जनता को अंततः डेटा और सूचना तक पहुँच नहीं दी जाती है, ताकि वे खुद तय कर सकें कि सच और झूठ के बीच की रेखा कहाँ खींची जाए - योग्य और अयोग्य के बीच। जनता को ईश्वर द्वारा दिया गया यह अधिकार नहीं दिया जाता है कि वह खुद तय करे कि वास्तव में उसके लिए क्या सबसे अच्छा है। व्यक्ति के लिए।
मेरी नज़र में समस्या की जड़ यही है।
मैं लेख को पढ़ने का काम आप पर छोड़ता हूं और लेखक द्वारा निर्धारित "टेक-होम संदेश" के स्क्रीनशॉट के साथ समाप्त करता हूं।
NB कनाडा में किसी प्रतिकूल घटना की रिपोर्ट करना बेहद मुश्किल है। वास्तव में, कोविड-19 के दौर में, यह लगभग असंभव था, और वह डेटा जमा कर लिया गया था। देखें चार्ल्स हॉफ़ेका मामला।
कनाडा से VAERS में 8,000 से अधिक रिपोर्टें दर्ज हैं।
अकेले VAERS घरेलू आंकड़ों में मृत्यु की संख्या हजारों में है और हालांकि लेखक को इसकी जानकारी नहीं है, लेकिन मृत्यु स्थायी है और दाने से भी अधिक गंभीर है।
मैं कर रहा हूँ नहीं एक "एंटी-वैक्सर"। मैं am एक विशेषज्ञ। मैं शायद दुनिया में किसी से भी ज़्यादा VAERS डेटाबेस के बारे में जानता हूँ, क्योंकि मैंने इसे लगातार 3 साल से ज़्यादा समय तक विश्लेषण किया है, और मेरे पास कम्प्यूटेशनल और बायोमेडिकल साइंसेज में 5 पोस्ट-सेकेंडरी डिग्री भी हैं, जोनाथन जेरी, MSc। मैंने कोविड-19 शॉट्स और VAERS में रिपोर्ट की गई प्रतिकूल घटनाओं के बीच कारण-प्रभाव संबंधों को निर्धारित करने के लिए ब्रैडफ़ोर्ड हिल मानदंड का उपयोग किया है, जो कि सुरक्षा संकेतों के रूप में है और डेटा स्पष्ट है: शॉट्स रिपोर्ट की गई प्रतिकूल घटनाओं की एक भीड़ का कारण बन रहे हैं, जिसमें बच्चों में मायोकार्डिटिस सहित कई हृदय संबंधी स्थितियाँ शामिल हैं।
शायद कि इसका आगे अध्ययन किया जाना चाहिए।
ओह, और हर भी हैं सीडीसी डेटा.
लेखक से पुनर्प्रकाशित पदार्थ
ए के तहत प्रकाशित क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनेशनल लाइसेंस
पुनर्मुद्रण के लिए, कृपया कैनोनिकल लिंक को मूल पर वापस सेट करें ब्राउनस्टोन संस्थान आलेख एवं लेखक.
