सुप्रभात,
बीस साल पहले, दुनिया को कोविड महामारी (तब कोविड-19) नामक एक वायरल महामारी का सामना करना पड़ा था, जो मुख्य रूप से बुजुर्गों को प्रभावित करती थी और इसे अनुपात से ज़्यादा बढ़ा-चढ़ाकर पेश किया गया था। इस वायरस को मूर्खतापूर्ण और खतरनाक गेन-ऑफ़-फ़ंक्शन शोध के हिस्से के रूप में प्रयोगशाला में बनाया गया था।
आप में से कई लोग इतने छोटे थे कि उन्हें विवरण याद नहीं था, लेकिन एक महत्वपूर्ण घटना mRNA वैक्सीन का विकास था, जिसे अब जीन थेरेपी कहा जाता है। न केवल इसे जल्दी से विकसित किया गया था, बल्कि इसका परीक्षण भी जल्दी से किया गया था और दावा किया गया था कि यह कोविड से होने वाली मृत्यु के खिलाफ अत्यधिक प्रभावी है, जिसे तब "वास्तविक दुनिया के अध्ययन" कहा जाता था। मृत्यु दर के अंत बिंदु के साथ कोई यादृच्छिक परीक्षण नहीं थे।
जैसा कि हम अब जानते हैं, नई जीन थेरेपी अत्यधिक प्रभावी नहीं थी। "वास्तविक दुनिया के अध्ययन" पूर्वाग्रह से भरे अवलोकन समूह थे, और प्रभावशीलता अस्थायी और औसत दर्जे की थी। अगर उन इंजेक्शनों से कई लोगों की जान बचाई गई, तो वे काल्पनिक मॉडलों में बच गए, मृत्यु दर के आंकड़ों में नहीं.
बीस साल बाद भी हम अभी भी प्रसारित लिपिड नैनोकणों (एमआरएनए वाहक), विभिन्न ऊतकों में स्व-निर्मित विषाक्त स्पाइक प्रोटीन और असामान्य प्रोटीन, बार-बार इंजेक्शन के बाद आईजीजी4 एंटीबॉडी के ऊंचे स्तर और जीनोम में विदेशी डीएनए टुकड़ों के एकीकरण के दीर्घकालिक रुग्णता और मृत्यु दर के परिणामों का अध्ययन कर रहे हैं।
आज हम जांच करेंगे पहला अध्ययन जिसने पहले इंजेक्शन के बाद कोविड से होने वाली मृत्यु के विरुद्ध 84%, या 72%, या 62%, या 44% प्रभावशीलता की रिपोर्ट की है - और कुछ सबक सीखे हैं।
इज़राइल के सबसे बड़े स्वास्थ्य देखभाल संगठन के डेटा पर भरोसा करते हुए, यह लेख टीकाकरण अभियान की शुरुआत के केवल दो महीने बाद, फरवरी 2021 में ऑनलाइन प्रस्तुत और प्रकाशित किया गया था।
पहला पाठआपको हमेशा जर्नल का नाम, लेखकों के नाम और "सहकर्मी-समीक्षित" वाक्यांश को अनदेखा करना चाहिए। इनमें से कोई भी वैध परिणामों का संकेतक नहीं है। अवलोकन संबंधी अध्ययनों में पूर्वाग्रहों का पता लगाना और उन्हें दूर करना मुश्किल है, और उस समय कुछ शोधकर्ताओं ने इसके महत्व को समझा था। स्वस्थ टीकाकृत व्यक्ति की परिघटना (एक प्रकार का भ्रामक पूर्वाग्रह) और मृत्यु के कारण का विभेदक गलत वर्गीकरण (एक प्रकार का सूचना पूर्वाग्रह) दोनों बातें आज महामारी विज्ञानियों के बीच आम बात हैं, जिसका श्रेय टीकाकरण की स्थिति के आधार पर गैर-कोविड मृत्यु के आंकड़ों को धीरे-धीरे जारी किए जाने और उस समय के मृत्यु प्रमाणपत्रों की तुलना अस्पताल के रिकॉर्ड से किए गए समीक्षाओं को जाता है।
दूसरा पाठ: ऐसे अध्ययन पर कभी भरोसा न करें जो मृत्यु के विरुद्ध प्रभावशीलता के अनुमान को 44% (निचला 95% विश्वास अंतराल: -36%) से 84% (ऊपरी 95% विश्वास अंतराल: 100%) तक दिखाता है - लगभग एक महीने के अधिकतम अनुवर्ती के भीतर। अनुमान विश्लेषणात्मक निर्णयों के प्रति अत्यधिक संवेदनशील है और इसका सामान्य कारण विरल डेटा है।
बड़े समूह (लगभग 41 मिलान किए गए जोड़े) में केवल 600,000 कोविड मौतें दर्ज की गईं, या दूसरे विश्लेषण में 59, और उनमें से कई कोविड से मौतें नहीं थीं जैसा कि हम बाद में देखेंगे। अन्य समापन बिंदु समान थे, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता। कोई भी समापन बिंदु मृत्यु का विकल्प नहीं हो सकता।
आप शायद इस बात से हैरान होंगे कि लेखकों ने इतनी कम मौतों के आधार पर प्रभावशीलता का अनुमान लगाया और इस तरह अरबों लोगों की सार्वजनिक स्वास्थ्य नीति को प्रभावित किया। कोविड महामारी से पहले ऐसा नहीं सुना गया था और आजकल भी ऐसा नहीं सुना जाता। लेकिन आपको उस समय के संदर्भ में लेखकों की मानसिकता को समझने की ज़रूरत है। बेहतरीन शोधकर्ता और मुख्यधारा का मीडिया महामारी के महत्व और नए टीके के प्रभाव को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करने वाली किसी भी चीज़ के प्रति बहुत पक्षपाती था। विरल डेटा से अनुकूल परिणाम प्रकाशित करना स्वीकार्य था।
तीसरा पाठ: जब आप संख्याओं, मॉडलों, तालिकाओं, ग्राफ़, पूरक सामग्री और परिष्कृत विश्लेषणात्मक निर्णयों से अभिभूत हों, तो एक सरल गणना में जो कुछ भी आप पाते हैं, उसे जाँचें। मैं यह नहीं कह रहा हूँ कि एक “कच्चा” विश्लेषण भ्रामक नहीं हो सकता है, लेकिन कभी-कभी आपको यह पर्याप्त जानकारीपूर्ण लग सकता है। मृत्यु दर के आंकड़ों का एक सरल विश्लेषण ही वह है जो हम आगे करेंगे।
सबसे पहले, मैं आपको याद दिला दूं कि कोई भी कारण संबंधी निष्कर्ष मान्यताओं से प्राप्त होता है, जिनमें से कुछ तुच्छ हैं (जैसे, डेटा फ़ाइलों की अखंडता); अन्य अधिक जटिल हैं। सवाल यह है: उचित मान्यताओं के तहत, क्या डेटा मृत्यु के विरुद्ध लगभग शून्य प्रभावशीलता के साथ संगत है, न कि 44% से 84% के साथ?
उत्तर है, हाँ।"
मैं दो धारणाएं बनाऊंगा:
1. इंजेक्शन के पहले दो सप्ताह के भीतर किसी भी कोविड मृत्यु को रोका नहीं जा सकता था, इसलिए 14वें दिन से पहले पहली खुराक का कोई भी देखा गया लाभ पूरी तरह से पूर्वाग्रह से समझाया जा सकता है।
2. पहले दो सप्ताहों में जो पूर्वाग्रह सक्रिय रहे, वे बाद के अनुवर्ती अंतरालों पर भी सक्रिय रहे।
लेखकों ने पहली धारणा को स्वीकार कर लिया। मुख्य विश्लेषण में प्रभावशीलता के उनके अनुमान में अनुवर्ती के पहले 13 दिन शामिल नहीं थे। उन्होंने लिखा:
"पहली खुराक के तुरंत बाद की अवधि, जब प्रतिरक्षा धीरे-धीरे विकसित हो रही होती है, को मुख्य विश्लेषणों में शामिल नहीं किया गया, क्योंकि इस अवधि के दौरान जोखिम अनुपात 1 के करीब रहने की उम्मीद है।"
संचयी कोविड मृत्यु दर के दो ग्राफ प्रस्तुत किए गए: एक मुख्य लेख में (बाएं); दूसरा पूरक परिशिष्ट में (दाएं)। प्रत्येक ग्राफ के नीचे, मैंने लगातार तीन दो-सप्ताह के अंतराल में मृत्यु के जोखिम अनुपात की गणना की।
पहले अंतराल को छोड़ दें तो वैक्सीन की प्रभावशीलता (जोखिम अनुपात से एक घटा) 44% से 76% तक है, जो लेखकों द्वारा बताए गए अनुमानों की सीमा (44% से 84%) के समान है। इस मामले में, विरल डेटा का एक सरल विश्लेषण काफी हद तक परिष्कृत विश्लेषणों से सहमत है। यह काफी अच्छा था।
हालाँकि, लेखकों के विपरीत, मैंने पहले दो हफ़्तों के डेटा को “टीका न लगवाने वालों के बीच घटनाओं में अस्थायी वृद्धि” के रूप में खारिज नहीं किया, जो कि इच्छाधारी सोच से ज़्यादा कुछ नहीं था। बल्कि, मैंने मान लिया कि उस समय जो पूर्वाग्रह काम कर रहे थे, वे चमत्कारिक रूप से गायब नहीं हुए।
वे जो भी थे, उनके सामूहिक परिमाण का अनुमान पूर्वाग्रह कारक द्वारा लगाया जा सकता है - वह गुणक जो पहले दो सप्ताह में अपेक्षित शून्य प्रभाव (जोखिम अनुपात = 1) को पुनर्स्थापित करता है। यह 3 (बाएं तालिका) या 2.3 (दाएं तालिका) था।
जैसा कि आप ऊपर देख सकते हैं, अगले दो-सप्ताह के अंतराल में जोखिम अनुपात के अनुमानों पर पूर्वाग्रह कारक सुधार लागू करने से दो-खुराक टीकाकरण प्रोटोकॉल शुरू करने का छद्म लाभ समाप्त हो गया है। हम एक लगभग शून्य पैरामीटर के आसपास एक विशिष्ट यादृच्छिक प्रसार देखते हैं: 0.72, 1, 1.2, 1.3। और अगर हम लेखकों के अनुमानों को 3 के पूर्वाग्रह कारक के लिए सही करते हैं, तो हमें निम्नलिखित प्रसार मिलता है: 0.48, 0.84, 1.1, 1.7।
कौन से पूर्वाग्रह दोषी थे और उनके सतत अस्तित्व का अनुमान लगाने के लिए हमारे पास क्या सबूत हैं?
इनमें कम से कम दो कारण थे: मृत्यु के कारण का गलत वर्गीकरण, और स्वस्थ टीकाकृत व्यक्ति का होना।
मोटे तौर पर कहें तो गलत वर्गीकरण का मतलब है कि कुछ कोविड मौतों को गलती से गैर-कोविड मौतों के रूप में वर्गीकृत किया गया था, और कुछ गैर-कोविड मौतों को गलती से कोविड मौतों के रूप में वर्गीकृत किया गया था। हम बाद वाले मामले पर ध्यान केंद्रित करेंगे, जो कहीं अधिक आम था।
उस समय, कोविड के कारण होने वाली मौतों को सही या गलत तरीके से बताना स्वाभाविक और आर्थिक रूप से फायदेमंद था। उदाहरण के लिए, इज़राइल में, टीकाकरण अभियान के दौरान कोविड से होने वाली मौतों में से आधी मौतें हुईं अत्यधिक मृत्यु दर में योगदान नहीं दियाइसका मतलब है कि वे लोग अपने पीसीआर टेस्ट के सकारात्मक होने के बावजूद मर जाते। वे कोविड से नहीं मरे, और कोविड वैक्सीन उन्हें बचा नहीं सकती थी।
इसका मतलब यह है कि अध्ययन में 20 में से लगभग 41 मौतें (या 30 में से 59) कोविड के कारण नहीं हुईं। यदि ऐसा है, तो अध्ययन ने पूर्वाग्रहों (गैर-कोविड मृत्यु पर छद्म प्रभाव) की मात्रा का अनुमान लगाया है, जितना कि इसने प्रभावशीलता (कोविड मृत्यु के विरुद्ध) का अनुमान लगाया है…
अध्ययन में मृत्यु के समय के वितरण से यह भी स्पष्ट है कि कोविड से होने वाली कई मौतें वायरस के कारण नहीं हुई थीं। यह औसत पीसीआर टेस्ट के सकारात्मक होने के केवल 11 दिन बाद था (ऊपरी आंकड़ा), जो लक्षणों की शुरुआत के बाद के सामान्य वितरण (नीचे का आंकड़ा) से कम है - 19 दिनों का औसत - भले ही परीक्षण लक्षण शुरू होने के 1-3 दिन बाद हुआ हो। दूसरे शब्दों में, वितरण बाईं ओर स्थानांतरित हो गया था, जिसकी तुलना में हम वास्तविक कोविड मौतों के मामले में देखने की उम्मीद करते हैं।
इसे क्यों बदला गया? क्योंकि कई मौतों के अन्य कारण थे। ये उन रोगियों की मौतें थीं जो विभिन्न कारणों से अस्पताल में भर्ती थे और भर्ती होने पर उनका पीसीआर टेस्ट पॉज़िटिव आया था। ध्यान रखें कि कम से कम 50% संक्रमण लक्षणहीन थे, और टीकाकरण अभियान सर्दियों की कोविड लहर के साथ मेल खाता था।
इसलिए, हमारे पास मौत के कारण के गलत वर्गीकरण के स्पष्ट सबूत हैं, लेकिन यह और भी बुरा था। गलत वर्गीकरण अलग-अलग था, जिसका मतलब है “टीकाकरण की स्थिति पर निर्भर।”
गलत वर्गीकरण इसलिए अलग-अलग था क्योंकि पीसीआर परीक्षण समान रूप से लागू नहीं किया गया था। टीका लगाए गए लोगों की तुलना में उनके गैर-टीकाकरण वाले समकक्षों की तुलना में परीक्षण किए जाने की संभावना कम थी, दो संभावित कारणों से: पहला, कुछ चिकित्सकों और कुछ टीका लगाए गए लोगों ने कोविड के लक्षणों को "रिएक्टोजेनिकिटी" - टीकाकरण के बाद कोविड जैसे लक्षण - के लिए जिम्मेदार ठहराया होगा, इसलिए पीसीआर परीक्षण नहीं किया गया था। दूसरा, और अधिक महत्वपूर्ण, यह मान लिया गया था कि जीन थेरेपी अत्यधिक प्रभावी थी, इसलिए टीका लगाए गए लोगों में पीसीआर परीक्षण करने की जहमत क्यों उठाई गई? इसके अलावा, इस तरह के परीक्षण को खुले तौर पर हतोत्साहित किया गया था।
संक्रमण की स्थिति के विभेदक गलत वर्गीकरण को मृत्यु सहित अन्य समापन बिंदुओं पर आगे बढ़ाया गया। भले ही उस समय कोविड से होने वाली मौतें कुल मिलाकर अधिक दर्ज की गई थीं, लेकिन टीका लगाए गए लोगों की तुलना में टीका नहीं लगाए गए लोगों की तुलना में कम दर्ज की गई थीं। मुझे पता है, यह थोड़ा जटिल है। वैसे भी, परीक्षण पूर्वाग्रह का परिणाम स्पष्ट है: टीका लगाए गए लोगों में रिपोर्ट की गई कोविड मृत्यु की दर कम है - छद्म प्रभावशीलता।
क्या आप अध्ययन में सभी कारणों से होने वाली मौतों के बारे में पूछ रहे हैं?
डेटा लेखकों के पास उपलब्ध था, लेकिन रिपोर्ट नहीं किया गया था। दरअसल, उस समय से अधिकांश शोधपत्रों में गैर-कोविड मौतों को लगातार छिपाया गया है। कोविड वैक्सीन अनुसंधान बहुत पक्षपातपूर्ण था, चाहे जानबूझकर या अवचेतन रूप से। मुझे पता है, इस पर विश्वास करना मुश्किल है।
मृत्यु के कारण का विभेदकारी गलत वर्गीकरण एक अन्य प्रबल पूर्वाग्रह के साथ जुड़ा हुआ है, जिसे इन दिनों व्यापक रूप से सराहा जा रहा है: स्वस्थ टीकाकृत व्यक्ति की परिघटनाजिन लोगों को टीका लगाया गया था, वे अपने गैर-टीकाकरण वाले समकक्षों की तुलना में अधिक स्वस्थ थे, और समायोजन के मानक तरीके उस पूर्वाग्रह को पूरी तरह से दूर करने में विफल रहे।
उस समय कई शोधकर्ताओं ने इस पूर्वाग्रह को एक अस्थायी विकृति के रूप में खारिज कर दिया था: जो लोग बीमार थे, उन्होंने तब तक टीकाकरण में देरी की जब तक वे ठीक नहीं हो गए, और कम जीवन प्रत्याशा वाले लोगों को टीका नहीं लगाया गया।
यह सच था, बेशक, लेकिन स्वस्थ टीकाकृत व्यक्ति की घटना व्यापक और दीर्घकालीन है। विभिन्न मनोवैज्ञानिक कारणों से, जिन लोगों को फ्लू या कोविड के खिलाफ टीका लगाया गया था, वे शुरू में स्वस्थ थे। नतीजतन, उनके कोविड से मरने की संभावना कम थी और गैर-कोविड कारणों से, जिनमें से दोनों ने अध्ययन में उन 41 या 59 मौतों को शामिल किया है। स्वस्थ टीकाकृत घटना, विभेदक गलत वर्गीकरण के साथ मिलकर, मृत्यु पर "प्रभाव" को आसानी से समझाती है। 13 दिनों के फॉलो-अप के बाद कोई भी पूर्वाग्रह गायब नहीं हुआ।
उस समय गलत वर्गीकरण का उल्लेख शायद ही कभी किया जाता था, लेकिन हर कोई कम से कम बिना मापी गई स्वास्थ्य विशेषताओं से भ्रमित होने की संभावना के बारे में बात करता था। और वहाँ थे अन्य स्रोत भ्रामक अनुमान, जिस पर हम आज चर्चा नहीं करेंगे। उस अध्ययन में और उसके बाद अनगिनत "वास्तविक दुनिया के अध्ययनों" में पूर्वाग्रहों का एक आदर्श तूफान चल रहा था। वास्तव में, स्वस्थ टीकाकृत घटना अकेले ही प्रभावी होने का भ्रम पैदा करने के लिए पर्याप्त थी टीका और बूस्टर खुराक कमज़ोर बुज़ुर्गों में.
क्या आप सोच रहे हैं कि क्या इनमें से कुछ भी “वास्तविक समय” में उजागर हुआ था या संदेहास्पद था?
हाँ, ये था. लेकिन बायोमेडिकल पत्रिकाओं या मुख्यधारा के मीडिया में नहीं। जिन लोगों ने इस नई जीन थेरेपी की आलोचना करने की कोशिश की, जिसके लिए जल्दबाजी में नोबेल पुरस्कार दिया गया, उन्हें एंटी-वैक्सर्स कहा गया। इंजेक्शन की सुरक्षा पर संदेह करने वालों को संरक्षणात्मक रूप से "वैक्सीन हिचकिचाहट" का लेबल दिया गया। दुनिया के अधिकांश हिस्से में brainwashed.
शक्तिशाली ताकतों ने बायोमेडिकल विज्ञान के सामान्य पाठ्यक्रम को पटरी से उतार दिया है, और हमें उस स्थिति में वापस लाने में कई साल लग गए जहाँ हम अभी हैं। शायद यही आज आपके लिए सबसे महत्वपूर्ण सबक है। “विज्ञान तय हो चुका है” हमेशा झूठी खबर होती है। किसी को भी ऐसा न करने दें सेंसर पुनः एक वैज्ञानिक आदान-प्रदान।
मैं आज के व्याख्यान को एक अंतर्दृष्टिपूर्ण उद्धरण के साथ समाप्त करना चाहता हूँ कार्ल पॉपर, 20वीं सदी के विज्ञान के दार्शनिक, मेरे द्वारा जोड़े गए विचार कोष्ठक में हैं।
"हमारे ज्ञान के सभी प्रकार के स्रोत हैं; लेकिन किसी के पास अधिकार नहीं है…हमारे ज्ञान के अंतिम स्रोतों के दार्शनिक सिद्धांत द्वारा की गई मूलभूत गलती यह है कि यह उत्पत्ति के प्रश्नों के बीच स्पष्ट रूप से अंतर नहीं करता है [उदाहरण के लिए, हार्वर्ड के डेटा विश्लेषकों ने ऐसा लिखा है मेडिसिन के न्यू इंग्लैंड जर्नल] और वैधता के प्रश्न [क्या उनके अध्ययन से वास्तव में मृत्यु से सुरक्षा मिली??]।”
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