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। 

सरल वैज्ञानिक सत्य यह है कि ये टीके हैं नैदानिक ​​रूप से बेकार, परंतु पूरी तरह से हानिरहित नहीं (कोई चिकित्सकीय हस्तक्षेप नहीं है)। 

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 और मॉडलिंग अध्ययन, इसकी मूल धारणाओं, एल्गोरिदम और परिणामों में तुलनीय द में प्रकाशित एक शलाका कुछ हफ़्ते पहले, अब दावा कर रहा है कि कोविड टीकों ने लाखों लोगों को मृत्यु और अस्पताल में भर्ती होने से बचाया है। इस बार यह अकेले अमेरिका में है कि – मोटे तौर पर दो साल की अवधि (दिसंबर 2020 से नवंबर 2022) में – 3.2 मिलियन लोगों की मौत हुई होगी और 18.5 मिलियन को इन-पेशेंट उपचार की आवश्यकता होगी, अगर यह कोविड टीके के लिए नहीं होता . 

यह देखते हुए कि अमेरिका में वार्षिक मृत्यु दर 3.4 और 2020 दोनों में लगभग 2021 मिलियन था, मॉडल यह प्रदर्शित करने का दिखावा करता है कि टीकों के बिना कुल मृत्यु दर लगभग 50 प्रतिशत बढ़ गई होगी। 2021 और 2022 दोनों में पांच मिलियन लोगों की मृत्यु हुई होगी, 2 मिलियन को "कोरोना-मृत्यु" ("महामारी वर्ष" 500 की तुलना में 2020 प्रतिशत से अधिक की वृद्धि) के रूप में गिना जाएगा, और इस प्रकार कोविड-19 संयुक्त राज्य अमेरिका में मौत का बिल्कुल प्रमुख कारण। 

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 अलग हैं कि वे वास्तव में इस आउटपुट में विश्वास करते हैं, जैसा कि बेतुका ज्यों का त्यों। 

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।

मेरा एक निष्कर्ष यह है कि कोविड मौतें हैं सामान्य और अपरिहार्य जनसंख्या मृत्यु दर का हिस्सा जिसे एक विशेष श्वसन वायरस के खिलाफ टीकाकरण से नहीं रोका जा सकता है। यदि वैक्सीन क्लिनिकल परीक्षणों ने मृत्यु दर लाभ का प्रदर्शन किया होता, तो मैं इस निष्कर्ष पर पहुँच जाता - और फिट्ज़पैट्रिक एट अल। उनके जनसंख्या मॉडल के लिए एक विश्वसनीय मौलिक इनपुट 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। 

मेरे निष्कर्ष उपलब्ध परीक्षण डेटा से (प्रकाशन और एफडीए प्रस्तुतियाँ दस्तावेजों के अनुसार) 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 आश्चर्यजनक नहीं है कि प्रकाशित मॉडल बेतुके परिणाम देते हैं। दुर्भाग्य से, यह अब आश्चर्य की बात नहीं है कि ये बेतुके परिणाम सामने आ रहे हैं निगल लिया और rereggitated चिकित्सा पत्रिकाओं और मीडिया द्वारा, राजनेताओं और एजेंसियों द्वारा। 

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