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सुरक्षा संकेतों की तलाश में - प्रकाश को चमकने दें

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मुख्यधारा के मीडिया से दूर, सार्वभौमिक कोविड टीकाकरण के जोखिमों और लाभों के संतुलन को लेकर विवाद जारी है।

सही स्थिति तब तक संदेह में रहेगी जब तक कि स्वास्थ्य अधिकारी प्रासंगिक जानकारी को जनता के लिए खुले तौर पर जारी करने के बजाय अपने सीने के पास रखेंगे।

यह नीति निर्माताओं के लिए जीवन कठिन बना देता है, जिन्हें उन्हें सलाह देने के लिए नौकरशाही मध्यस्थों पर निर्भर रहना पड़ता है, जिसकी अवहेलना करना उनके लिए राजनीतिक रूप से बहुत कठिन है। लेकिन राजनीतिक सलाहकारों को उपलब्ध आंकड़ों पर अपनी जांच चलाने की जरूरत है ताकि उनके आका एजेंसी प्रमुखों को जवाबदेह ठहरा सकें। आइए कोशिश करें और किसी भी डेटा का उपयोग करके इसे करें जो हम विभिन्न अमेरिकी निगरानी प्रणालियों से प्राप्त कर सकते हैं।

पिछले टीकों की तुलना में कोविड-19 वैक्सीन के प्रतिकूल प्रभावों के आनुपातिकता पर विशेष संदेह है। उनके परिचय में 'वैक्सीन प्रतिकूल घटना रिपोर्टिंग सिस्टम (VAERS) में सुरक्षा निगरानी' शिमबुकुरो एट अल। समझाएं कि 'किसी विशिष्ट प्रतिकूल घटना और किसी विशिष्ट टीके से संबंधित रिपोर्ट के अनुपात की तुलना उसी प्रतिकूल घटना और अन्य टीकों से संबंधित रिपोर्ट के अनुपात से की जा सकती है।' तो, यह किया जा सकता है और किया जाना चाहिए, है ना?

2021 में, सीडीसी ने इस पर निगरानी रखने और रिपोर्ट करने की प्रतिबद्धता जताई, एक प्रतिबद्धता जिसे सम्मानित नहीं किया गया है। उन्हें आनुपातिक रिपोर्टिंग अनुपात (पीआरआर) नामक संकेतक को ट्रैक करना था। युग टाइम्स ने दिखाया है कि एजेंसी ने इसे बदल दिया है कहानी 2022 में तीन बार इस पर कि क्या यह निगरानी कर रहा था: 'शुरुआत में यह कहना कि ऐसा विश्लेषण एजेंसी के दायरे से बाहर था, फिर यह कहना कि विश्लेषण 2021 से शुरू किया गया था, फिर यह कहना कि विश्लेषण 2022 तक शुरू नहीं हुआ।' 

तस्वीर इस तथ्य से और जटिल है कि आनुपातिकता निर्धारित करने के लिए सीडीसी एक पैशाचिक रूप से जटिल दिखने वाले सांख्यिकीय समीकरण का उपयोग करता है। यह गणना करने के बजाय कि क्या किसी विशेष प्रतिकूल घटना को पिछले टीकों की तुलना में अधिक बार रिपोर्ट किया जा रहा है, सीडीसी यह गणना करता है कि क्या कोविड टीकों के लिए रिपोर्ट की गई एक विशिष्ट प्रतिकूल घटना दर पिछले टीकों की तुलना में कुल प्रतिकूल घटनाओं का उच्च अनुपात है। 

समीकरण में, ए और सी विशिष्ट प्रतिकूल घटनाएं हैं, और बी और डी कुल प्रतिकूल घटनाएं हैं: 

पीआरआर = [ए/(ए+बी)]
[सी/(सी+डी)]

यहाँ समस्या यह है कि यदि कोई विशेष प्रतिकूल घटना (उदाहरण के लिए मृत्यु दर), मान लीजिए, COVID टीकों के साथ दस गुना अधिक है, तो CDC का सूत्र एक संकेत उत्पन्न नहीं करेगा यदि टीके कुल मिलाकर दस गुना अधिक प्रतिकूल प्रभाव उत्पन्न करते हैं! यह केवल यह दिखाता है कि क्या कोई विशेष घटना कुल का उच्च अनुपात है और इस बात की उपेक्षा करता है कि क्या कुल पिछले टीकों की तुलना में अधिक है। दोनों उच्च आंकड़े एक बाहरी बाहरी कारक द्वारा संचालित हो सकते हैं, लेकिन यह सट्टा होगा।

किसी भी स्थिति में, CDC साइट की खोज से COVID-19 टीकों के PRR के बारे में कोई आंकड़ा नहीं मिलता है। यह कैसे हो सकता है? यह अत्यंत महत्वपूर्ण सार्वजनिक महत्व का मामला है। स्टीव किर्श ने सीडीसी के अनावश्यक रूप से जटिल फॉर्मूले का उपयोग करके संख्याओं को कम किया है, और पाते हैं कि यह भी एक सुरक्षा संकेत उत्पन्न करता है, लेकिन सीडीसी चुप रहता है। उसके काम कर रहा है उसकी सबस्टैक साइट पर जांच और खंडन के लिए उपलब्ध हैं।

अन्य टीकों की तुलना में COVID-19 टीकों की रिपोर्टिंग दरों के बारे में जानकारी प्राप्त करना आम तौर पर बहुत कठिन होता है, जो अपने आप में उल्लेखनीय और अस्वीकार्य है। लेकिन प्रकाशित साहित्य में कुछ सुराग हैं जिनसे नीति निर्माता कुछ निष्कर्ष निकाल सकते हैं। 

पिछले ब्राउनस्टोन संस्थान में लेख 28 अक्टूबर, 2021 को प्रकाशित, मैंने देखा:

2013 तक आने वाले बीस वर्षों के डेटा के माध्यम से खोज करना, मोरो एट अल। कुल 2,149 रिपोर्टें मिलीं, प्रति वर्ष लगभग 100 मौतें। उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि यह प्रति मिलियन खुराक पर एक रिपोर्ट की गई मृत्यु का प्रतिनिधित्व करता है। CDC ने पाया [MMWR 13 अक्टूबर, 2021] कि संयुक्त राज्य अमेरिका में 403 दिसंबर, 19 से 14 अक्टूबर, 2020 तक COVID-6 टीकों की 2021 मिलियन से अधिक खुराक दी गई, इस दौरान, VAERS को मौतों की 8,638 रिपोर्टें मिलीं। यह प्रति 46,000 खुराक पर एक रिपोर्ट की गई मौत की दर का अनुवाद करता है

यह पिछले टीकों के लिए प्रति मिलियन एक की तुलना में COVID-21 टीकों के लिए प्रति मिलियन लगभग 19 मौतों के बराबर है। में उद्धृत दर एमएमडब्ल्यूआर (मॉर्बिडिटी एंड मोर्टेलिटी वीकली रिपोर्ट) 3 अक्टूबर, 2022 के लिए लगभग 1 खुराकों के लिए 38,000 मौत हो गई है, या प्रति मिलियन खुराक पर 26 मौतें हो गई हैं। प्रवृत्ति सही दिशा में नहीं जा रही है। 

VAERS मृत्यु दर डेटा पर CDC का मामला किस पर टिका है a अध्ययन डे एट अल द्वारा। जिसमें पाया गया: 

संयुक्त रूप से सभी COVID-19 टीकों के लिए, अमेरिकी मृत्यु घटनाओं के लिए देखी गई रिपोर्टिंग दर टीकाकरण के सात दिनों के भीतर अपेक्षित सर्व-कारण मृत्यु दर से लगभग 10 गुना कम थी और 36 दिनों के भीतर अपेक्षित सर्व-कारण मृत्यु दर से लगभग 42 गुना कम थी। टीकाकरण की।

हालाँकि, ये दरें अतुलनीय हैं, क्योंकि पृष्ठभूमि दर सभी कारणों से होने वाली मौतों की कुल संख्या पर आधारित है, जबकि VAERS एक निष्क्रिय रिपोर्टिंग प्रणाली है, जहाँ रिपोर्ट की गई मौतों की संख्या डॉक्टरों, नर्सों और अन्य देखभालकर्ताओं पर निर्भर है जो पहल कर रहे हैं। रिपोर्ट good। इस प्रकार, यह टीके से संबंधित कुल मौतों के एक अज्ञात अंश का प्रतिनिधित्व कर सकता है। लेखक यह दिखाते हुए इस समस्या को हल करने का प्रयास करते हैं कि 2009 के H1N1 निष्क्रिय महामारी इन्फ्लुएंजा वैक्सीन के लिए रिपोर्टिंग दर सामान्य से अधिक थी, यह सुझाव देते हुए कि वे आम तौर पर एक अच्छी तरह से प्रचारित महामारी में अधिक हो सकते हैं। 

लेकिन कोविड-19 महामारी में सार्वभौमिक टीकाकरण अभियान का समर्थन करने के लिए अत्यधिक दबाव रहा है जो पिछली महामारियों में मौजूद नहीं था। किसी भी घटना में, तथ्य यह है कि दिन एट अल। COVID-19 टीकाकरण के बाद होने वाली मृत्यु दर के अज्ञात प्रतिशत के साथ निश्चित कुल पृष्ठभूमि मृत्यु दर की तुलना कर रहे हैं। 

COVID-19 टीकों के लिए रिपोर्टिंग दर के और सबूत अप्रत्यक्ष रूप से प्राप्त किए जा सकते हैं काग़ज़ रोसेनब्लम एट अल द्वारा, VAERS रिपोर्ट के आधार पर। उनके कथा पाठ में मृत्यु दर नहीं बताई गई है, लेकिन तालिका 2 से इसका अनुमान लगाया जा सकता है, जो 14 दिसंबर, 2020 और 14 जून, 2021 के बीच रिपोर्ट की गई मौतों को दर्शाती है। प्रति मिलियन खुराक में, 90.4 'गंभीर रिपोर्टें थीं, जिनमें मृत्यु भी शामिल थी' प्रति मिलियन और 75.4 'गंभीर रिपोर्ट, मौत को छोड़कर।' 

इसलिए यह इस प्रकार है कि मौतों की रिपोर्टिंग दर 15 प्रति मिलियन रही होगी, जो ऊपर उद्धृत 2021 MMRW आंकड़ों के साथ तुलनीय है, और जिसे हम एक प्रति मिलियन की पृष्ठभूमि रिपोर्टिंग दर के साथ फिर से तुलना कर सकते हैं। प्रतिष्ठित लेखक इस आंकड़े को स्पष्ट रूप से क्यों नहीं बताते हैं?

टीकाकरण से जुड़ी मौतों की संख्या के बारे में वीएईआरएस डेटा से कोई निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता है, लेकिन रिपोर्टों में भारी वृद्धि अपने आप में वैध डेटा है और इसकी तत्काल व्याख्या करने की आवश्यकता है।

सीडीसी द्वारा उपयोग की जाने वाली दूसरी निगरानी प्रणाली 'वी-सेफ' फोन ऐप है। यह डेटा भी छुपा कर रखा गया है लेकिन कोर्ट के आदेश से (लंबी जद्दोजहद के बाद) प्राप्त हुआ है सूचित सहमति कार्रवाई नेटवर्क (आईसीएएन) और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया। ऐप का उपयोग करने वाले 10 मिलियन से अधिक व्यक्तियों में से, 1.2 मिलियन ने बताया कि वे टीकाकरण के बाद रोजमर्रा की सामान्य गतिविधियां करने में असमर्थ थे, 1.3 मिलियन काम या स्कूल छूट गए और 0.8 मिलियन (7.7%) को चिकित्सा की आवश्यकता थी। बेशक, जिन लोगों की दुखद मृत्यु हो गई है, उन्होंने अपने फोन के माध्यम से इसकी सूचना देने की संभावना नहीं है…। 

तुलना करके, ऑस्ट्रेलियाई आंकड़े चिकित्सा ध्यान के लिए बहुत कम आंकड़े दिखाते हैं और लापता काम, अध्ययन या नियमित कर्तव्यों के लिए बहुत अधिक हैं, इस मामले में खुराक से विभाजित (फाइजर खुराक 21 के लिए 2%)। शायद यह अंतर्निहित सांस्कृतिक अंतरों को इंगित करता है - ऐसा लगता है कि हम ऑस्ट्रेलियाई एक दिन के काम के लिए कोई बहाना बना लेंगे और अमेरिकी डॉक्टर के पास भाग जाने का कोई अवसर ले लेंगे! अंतर निश्चित रूप से इस बात पर प्रकाश डालता है कि ये सभी आँकड़े डेटा संग्रह और प्रसंस्करण प्रोटोकॉल पर कितने निर्भर हैं।

ये परिणाम उच्च प्रतीत होते हैं और बेंचमार्क के लिए कठिन हैं। लेकिन तुलनात्मक रूप से, 330 प्रतिभागियों में से एक परीक्षण एक संयुक्त हेपेटाइटिस ए/बी वैक्सीन के मामले में, केवल एक ने ग्रेड 3 प्रतिक्रिया की सूचना दी (अर्थात सामान्य गतिविधियों को रोकना)। में एक परीक्षण ट्रिवेलेंट इन्फ्लुएंजा के टीके (एडजुवेंटेड वी। नॉन-एडजुवेंटेड), रिएक्टोजेनिकिटी और सेफ्टी कॉहोर्ट में 6,000 प्रतिभागियों में से 5.8% ने ग्रेड 3 रिएक्शन का अनुभव किया। यह V-Safe COVID-11 डेटा में 19% से अधिक के विपरीत है।

एक तीसरी सुरक्षा निगरानी प्रणाली है जिसे 'वैक्सीन सेफ्टी डेटालिंक' (वीएसडी) कहा जाता है, जो सीडीसी और कई अस्पतालों के बीच एक सहयोग है। एक अध्ययन जू एट अल द्वारा। पाया गया कि गैर-कोविड मृत्यु दर उन अस्पतालों में भर्ती टीकाकरण वाले व्यक्तियों की तुलना में गैर-टीकाकृत व्यक्तियों में कम थी। यह 'स्वस्थ टीका प्रभाव' के कारण होने का सुझाव दिया गया था: लोगों के बीमार होने पर टीकाकरण की संभावना कम होती है। यह हमें गैर-टीकाकृत आबादी की तुलना में कुल मिलाकर टीकाकरण की गई आबादी में मृत्यु दर के बारे में कुछ नहीं बताता है। इसके बारे में कोई वीएसडी डेटा सार्वजनिक नहीं किया गया है।

मैं इसके सबसे करीब एक वीएसडी-आधारित पा सकता हूं अध्ययन क्लेन एट अल द्वारा। विशेष रूप से प्रतिकूल घटनाओं में, तीव्र प्रसारित एन्सेफेलोमाइलाइटिस, एनाफिलेक्सिस, एन्सेफलाइटिस / मायलाइटिस, गुइलेन-बैरे सिंड्रोम, इम्यून थ्रोम्बोसाइटोपेनिया, कावासाकी रोग, नार्कोलेप्सी, दौरे और अनुप्रस्थ मायलाइटिस। 

शीर्षक परिणामों से पता चला कि ये उन्नत नहीं थे; हालांकि, यह टीकाकरण के बाद दो स्वैच्छिक समय अवधियों की तुलना करने पर आधारित है (दिन 1 से दिन 21 और दिन 22 से दिन 42), टीकाकृत व्यक्तियों की गैर-टीकाकरण वाले व्यक्तियों से तुलना नहीं करना। लेखक यह स्वीकार करते हैं कि मायोकार्डिटिस/पेरिकार्डिटिस के साथ, 'टीकाकरण के बाद 0 से 5 दिनों के भीतर मामलों को महत्वपूर्ण रूप से क्लस्टर किया गया था।' यह निश्चित रूप से एक संकेत है लेकिन इस पर जोर नहीं दिया गया है।

उन्होंने वास्तव में टीकाकरण और गैर-टीकाकृत समूहों की तुलना करते हुए एक 'पूरक विश्लेषण' भी किया, जिसके परिणामों पर भी जोर नहीं दिया गया। इससे पता चला कि टीकाकरण के बाद 1 से 000 दिनों के दौरान प्रति 000 व्यक्ति-वर्ष में मायोकार्डिटिस/पेरिकार्डिटिस का सापेक्ष जोखिम 9.83 था, जो प्रति मिलियन खुराक में 0 अतिरिक्त मामलों के अनुरूप था। 'दूसरी खुराक के बाद, बीएनटी7बी6.3 और एमआरएनए-2 दोनों टीकों के लिए आरआर अनुमान अधिक थे।' 

तो सापेक्ष जोखिम पहले सप्ताह में लगभग दस गुना अधिक था, और खुराक 2 के लिए अभी भी अधिक था। सार में इसका उल्लेख क्यों नहीं किया गया है? तर्क यह है कि 3-सप्ताह की समयावधि के बीच प्राथमिक विश्लेषण के लिए तुलनित्र समूहों के समान होने की अधिक संभावना थी, लेकिन यह काल्पनिक है, और एक सप्ताह के लिए बढ़ा हुआ जोखिम इतना अधिक है कि यह महत्वहीन होने की संभावना नहीं है। 

साहित्य में अन्य मायोकार्डिटिस / पेरिकार्डिटिस साक्ष्य इसके अनुरूप हैं और यह भी इंगित करता है कि परिणामों को आयु समूह द्वारा तोड़ा जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, ए अध्ययन ले वू एट अल द्वारा। राष्ट्रव्यापी फ्रांसीसी डेटा (मई से अक्टूबर 2021) में पाया गया:

हम मिलान किए गए केस-कंट्रोल अध्ययन करते हैं और टीकाकरण के बाद पहले सप्ताह के दौरान मायोकार्डिटिस और पेरिकार्डिटिस के बढ़ते जोखिम पाते हैं, और विशेष रूप से दूसरी खुराक के बाद, 8.1 के मायोकार्डिटिस के समायोजित अंतर अनुपात (95% आत्मविश्वास अंतराल [CI], 6.7 से 9.9) के साथ। mRNA-162 वैक्सीन के लिए BNT2b30 और 95 (21% CI, 43 से 1273) के लिए।

1273 से 18 वर्ष की आयु के व्यक्तियों में mRNA-24 टीकाकरण के बाद मायोकार्डिटिस के लिए सबसे बड़ा संघ देखा गया है। टीकाकरण के कारण अतिरिक्त मामलों के अनुमान भी अन्य आयु समूहों और पुरुषों और महिलाओं दोनों में मायोकार्डिटिस और पेरिकार्डिटिस दोनों का एक बड़ा बोझ प्रकट करते हैं।

2020 से नीति निर्माताओं के लिए आवश्यक मुद्दा यह रहा है कि अस्पताल में भर्ती होने की चोटियों को कैसे कम किया जाए और सर्व-कारण मृत्यु दर को कैसे कम किया जाए। 

समय के विशेष स्लाइस के आधार पर, यह दिखाने वाले कागजों की बहुतायत है कि टीके COVID-19-सकारात्मक लोगों में मृत्यु दर को कम करते हैं। लेकिन इसका महत्व COVID-19 से होने वाली मौतों और समय के साथ महामारी डेटा की परिवर्तनशीलता के विपरीत होने वाली मौतों के बारे में अनिश्चितता से सीमित है। 

अलग-अलग निदान और मृत्यु मानकों के कारणों से उत्पन्न अनिश्चितता को दूर करने के लिए, नीति निर्माताओं को सर्व-कारण मृत्यु दर पर ध्यान देने की आवश्यकता है। मतदाता जानना चाहते हैं कि हस्तक्षेप के बाद उनके मरने का जोखिम बढ़ गया है या कम हो गया है - वे आमतौर पर परवाह नहीं करते हैं कि वे इस निदान के साथ मरते हैं या यदि निदान मृत्यु प्रमाण पत्र पर है। 

हम जानते हैं कि 'पोस्ट-वैक्सीन रिएक्शन्स' से मौत हो सकती है, जो प्रकाशित कुछ ऑटोप्सी रिपोर्ट्स के आधार पर संभव है, जैसे कि यह एक मूल रूप से कॉलेज ऑफ अमेरिकन पैथोलॉजिस्ट द्वारा प्रकाशित। इसलिए, इन मौतों की संख्या एक से अधिक है, लेकिन हम नहीं जानते कि कितनी अधिक हैं। यह स्वीकार्य नहीं है और एजेंसियों को जांच करनी चाहिए।

ऐसे कागजात की भी कमी है जो दिखाते हैं कि टीके सभी कारण मृत्यु दर को कम करते हैं, यादृच्छिक नैदानिक ​​​​परीक्षणों (आरसीटी) से शुरू होने के कारण उन्हें आपातकालीन उपयोग प्राधिकरण प्राप्त हुआ। मौतें अपेक्षाकृत समान रूप से वैक्सीन समूहों और प्लेसिबो समूहों के बीच वितरित की गईं। तर्कसंगत रूप से, परीक्षणों को एक अंतर (पर्याप्त प्रतिभागियों नहीं) का पता लगाने के लिए पर्याप्त रूप से संचालित नहीं किया गया था, लेकिन यह अभी भी हमें नकारात्मक निष्कर्ष के साथ छोड़ देता है कि वे यह स्थापित नहीं करते हैं कि टीके सर्व-मृत्यु दर को कम करते हैं, सबसे महत्वपूर्ण उद्देश्य। उसके बाद से न तो अन्य पर्यवेक्षणीय परीक्षण हुए हैं।

सर्विलांस साक्ष्य का समग्र जोर, सभी कारणों से होने वाली मृत्यु दर के साक्ष्य की कमी और समूह के परिणामों के बीच का अंतर 'वन-साइज़-फिट्स-ऑल' मॉडल पर आधारित सरकारी टीकाकरण रणनीतियों पर सवाल उठाता है। 

सार्वजनिक स्वास्थ्य में नीति केवल उपलब्ध साक्ष्यों के आधार पर बनाई जानी चाहिए। उपलब्ध साक्ष्य इंगित करते हैं कि पूरी आबादी के सार्वभौमिक टीकाकरण की रणनीति ने कुछ समूहों को अनावश्यक जोखिम के लिए उजागर किया, और यह कि एक विभेदित जोखिम-आधारित रणनीति से बेहतर परिणाम प्राप्त होंगे। कुछ देश अब कम से कम बूस्टर के लिए इस दिशा में आगे बढ़ रहे हैं।

और अंत में, हमें सार्वजनिक एजेंसियों के पास मौजूद डेटा के बारे में कहीं अधिक पारदर्शिता की आवश्यकता है। वे इसे तब जारी करने से हिचकते हैं जब उन्हें डर होता है कि इससे टीकाकरण संबंधी झिझक बढ़ेगी। लेकिन डेटा शायद चाहिए जोखिम वाले साथियों में झिझक बढ़ाएँ।

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ए के तहत प्रकाशित क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनेशनल लाइसेंस
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लेखक

  • माइकल टॉमलिंसन

    माइकल टॉमलिंसन एक उच्च शिक्षा प्रशासन और गुणवत्ता सलाहकार हैं। वह पूर्व में ऑस्ट्रेलिया की तृतीयक शिक्षा गुणवत्ता और मानक एजेंसी में एश्योरेंस ग्रुप के निदेशक थे, जहां उन्होंने उच्च शिक्षा के सभी पंजीकृत प्रदाताओं (ऑस्ट्रेलिया के सभी विश्वविद्यालयों सहित) के उच्च शिक्षा थ्रेशोल्ड मानकों के खिलाफ आकलन करने के लिए टीमों का नेतृत्व किया। इससे पहले, बीस वर्षों तक उन्होंने ऑस्ट्रेलियाई विश्वविद्यालयों में वरिष्ठ पदों पर कार्य किया। वह एशिया-प्रशांत क्षेत्र में विश्वविद्यालयों की कई अपतटीय समीक्षाओं के विशेषज्ञ पैनल सदस्य रहे हैं। डॉ टॉमलिंसन ऑस्ट्रेलिया के गवर्नेंस इंस्टीट्यूट और (अंतर्राष्ट्रीय) चार्टर्ड गवर्नेंस इंस्टीट्यूट के फेलो हैं।

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