• Dicembre 5, 2022

Questi 5 studi rivelano una tendenza inquietante: i ricercatori presentano conclusioni che non corrispondono ai dati. Perchè?

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di Children’s Health Defense

Una nuova preoccupante tendenza sta sorgendo nella scienza pubblicata. Perché le conclusioni non corrispondono ai dati? Gli autori stanno cercando di dirci qualcosa di importante?

Era gennaio 2020, l’inizio del COVID, quando iniziarono a comparire articoli di notizie che collegavano la genetica del virus con la ricerca sul guadagno di funzione sui coronavirus dei pipistrelli presso l’Istituto di virologia di Wuhan.

Queste speculazioni sono state messe a tacere da un’autorevole dichiarazione sulla prestigiosa rivista Nature Medicine, ripresa da un riassunto su Science e da un insolito affidavit sul Lancet firmato da una lista impressionante di eminenti scienziati.

Il messaggio nell’articolo di Nature Medicine era : “Le nostre analisi mostrano chiaramente che SARS-CoV-2 non è un costrutto di laboratorio o un virus intenzionalmente manipolato”.

Ma dov’era il supporto per questa conclusione?

L’articolo di 2.200 parole su Nature Medicine (Anderson, et al) conteneva molte speculazioni di storia naturale e sociologiche, ma solo un argomento tiepido contro l’origine di laboratorio: che la proteina spike del virus non si adattava perfettamente al recettore ACE-2 umano.

Gli autori hanno espresso fiducia che qualsiasi ingegnere genetico avrebbe certamente ottimizzato il virus al computer in questo senso, e poiché il virus non era così ottimizzato, non avrebbe potuto provenire da un laboratorio. Questo era l’intero contenuto della loro argomentazione.

La maggior parte dei lettori, anche la maggior parte degli scienziati, prende per buono il riassunto di un articolo e non guada attraverso i dettagli tecnici. Ma per i lettori attenti, c’era una netta disconnessione tra le Cliff Notes e il romanzo, tra la succinta (e speciosa) conclusione dell’articolo e il suo dettagliato contenuto scientifico.

Questo fu l’inizio di una nuova pratica nella scrittura della ricerca medica. Recenti rivelazioni nelle e-mail Fauci / Collins fanno luce sulle origini di questa tattica e sui motivi dietro di essa.

In passato, se un’azienda voleva, ad esempio, rendere un farmaco più efficace di quanto non fosse in realtà, sceglieva una tecnica statistica che mascherava il suo lato negativo, oppure manometteva i dati.

Ciò che le aziende non avrebbero fatto, in passato, era descrivere i risultati di un’analisi statistica che dimostra che X è falso, quindi pubblicarlo con un Abstract che afferma che X è vero.

Ma questa strana pratica è diventata più comune negli ultimi due anni. Vengono pubblicati articoli accademici in cui l’abstract, la sezione di discussione e persino il titolo contraddicono categoricamente il contenuto all’interno.

Perché sta succedendo questo? Ci sono almeno tre possibilità:

  • Gli autori non riescono a comprendere i propri dati.
  • Gli autori sono spinti dalla redazione ad arrivare a conclusioni che corrispondano alla narrativa ascendente.
  • Gli autori e gli editori si rendono conto che l’unico modo per ottenere i loro risultati in pubblicazione è quello di evitare una rete di censura che viene attivata da qualsiasi dichiarazione critica dell’efficacia o della sicurezza della vaccinazione.

Prima di giungere a qualsiasi conclusione, diamo un’occhiata più da vicino ad alcuni esempi di questo preoccupante fenomeno che sorge in quello che dovrebbe essere il fondamento di ciò che è noto: i dati scientifici pubblicati.

In questo articolo, presentiamo cinque diversi studi pubblicati. Ognuno a vari livelli esemplifica una disconnessione tra i dati e le conclusioni.

Esempio 1: “Studio di fase I di L-metilfolato ad alte dosi in combinazione di aggiornamenti con Temozolomide e Bevacizumab in glioma di alta qualità IDH wild-type ricorrente”

Questo esempio non è correlato alla pandemia, ma rappresenta una pratica comune nel mondo della ricerca medica dominato dal settore farmaceutico. Se un rimedio è economico e fuori brevetto, non c’è nessuno motivato a studiarne l’efficacia.

Ma la pratica della ricerca è andata ben oltre l’abbandono. In effetti, gli investigatori stanno distorcendo le statistiche per rendere i trattamenti economici ed efficaci, inefficaci se sono in concorrenza con costosi prodotti farmaceutici.

Questo è davvero facile da fare – tutto ciò che è richiesto è l’incompetenza. Usando il test statistico sbagliato, usando un test debole quando ne applica uno più forte – o quasi qualsiasi errore nell’analisi dei dati.

È sempre incompetenza? O è più spesso un inganno ben congegnato che utilizza analisi apparentemente erudite per portare il lettore ignaro a credere alla conclusione sbagliata?

Nel caso di questo articolo, una semplice vitamina B (L-metilfolato) ha dimostrato di raddoppiare l’aspettativa di vita di 6 su 14 pazienti con cancro al cervello che l’hanno ricevuta, mentre non mostra alcun beneficio (e nessun danno) per l’altra metà dei pazienti.

La linea frastagliata viola che si estende a destra rappresenta il 40% dei pazienti che hanno vissuto molto più a lungo quando trattati con L-metilfolato (LMF).

L’abstract riporta che “i pazienti trattati con LMF avevano una sopravvivenza globale mediana di 9,5 mesi [intervallo di confidenza al 95% (CI), 9,1-35,4] paragonabile al controllo storico di bevacizumab a 8,6 mesi (IC 95%, 6,8-10,8).”

L’aumento del tempo mediano di sopravvivenza è di pochi mesi e non statisticamente significativo. Ma il tempo medio di sopravvivenza del gruppo trattato con folati era più del doppio e la differenza era statisticamente significativa (secondo i nostri calcoli, non nell’articolo).

Ma la media è ciò che viene più comunemente riportato e la maggior parte dei lettori non capisce la differenza tra media e mediana.

Il paziente più longevo sopravvissuto con la vitamina B era ancora vivo alla fine dello studio (3,5 anni) quando ognuno dei pazienti trattati solo con chemio tradizionale era morto prima di 1,5 anni.

C’erano tre diversi dosaggi nello studio, (30, 60, 90 mg) e non è stato riportato se i pazienti più longevi stavano ricevendo i dosaggi più alti.

Questo è, in effetti, uno studio pilota estremamente promettente sul trattamento di un cancro comune e fatale con una semplice vitamina. Se fosse un costoso farmaco chemioterapico invece di una vitamina economica, potete essere certi che sarebbe stato accolto come una svolta.

Ma questo studio non creerà molta eccitazione e pochi oncologi sapranno persino prescrivere metilfolato per i loro pazienti con glioma.

Esempio 2: “Risultati preliminari della sicurezza del vaccino mRNA Covid-19 nelle persone in gravidanza”

All’inizio di quest’anno, MacLeod et al hanno utilizzato i dati di un importante studio dei Centers for Disease Control and Prevention (CDC) per calcolare che per le donne nel loro primo trimestre, il tasso di aborto spontaneo dopo la somministrazione di un vaccino mRNA COVID era un allarmante 82%.

Il 7 gennaio, il CDC ha pubblicato un rapporto progettato per dissipare i nostri dubbi sulla vaccinazione delle donne incinte. Le sue conclusioni sono state inequivocabili:

“Questi dati supportano la sicurezza della vaccinazione COVID-19 durante la gravidanza. Il CDC raccomanda la vaccinazione COVID-19 per le donne in gravidanza, incinte di recente, che stanno cercando di rimanere incinte ora o che potrebbero rimanere incinte in futuro.

Il Defender ha riferito sui numerosi difetti di questo studio. La carenza più eclatante è stata la scarsità di donne in gravidanza nello studio che sono state vaccinate all’inizio della gravidanza (meno del 2%).

Gli autori ammettono che il loro studio non ha potuto quantificare il rischio di esposizione al vaccino nel primo trimestre: “Le vaccinazioni del primo trimestre non sono incluse nelle analisi stratificate per trimestre perché si sono verificate poche esposizioni …”

Come possono quindi raccomandare la vaccinazione COVID per le donne che sono “incinte di recente” se le loro analisi hanno escluso le donne nel loro primo trimestre?

Questa relazione ha uno scopo. Le persone che lo leggono superficialmente troveranno i risultati riportati rassicuranti, compresi i medici in prima linea che non hanno il tempo di valutare criticamente la ricerca.

Il CDC ha scelto di dipingere le preoccupazioni per la sicurezza con parole rassicuranti che non sono supportate da una scienza chiara.

Esempio 3: “Public Health Scotland COVID-19 & Winter Statistical Report”

C’è una sezione di questo rapporto che confronta i tassi di malattia vaccinati e non vaccinati, preceduti da un avvertimento al lettore di non prendere i dati al valore nominale.

“SI PREGA DI LEGGERE PRIMA DI RIVEDERE LE SEGUENTI TABELLE E CIFRE C’è un grande rischio di interpretazione errata dei dati presentati in questa sezione a causa della complessità dei dati sulle vaccinazioni …”

I dati che gli autori non vogliono che interpretiamo male dicono che le persone che sono state vaccinate con una dose o tre dosi hanno il 50% in più di probabilità di contrarre COVID-19 rispetto alle persone che non sono vaccinate.

Le persone che ricevono due dosi hanno più del doppio delle probabilità di contrarre COVID-19. Questo secondo il metodo degli autori per calcolare i tassi di malattia standardizzati per età.

Gli autori sottolineano che non si tratta di numeri di casi – si tratta di esiti gravi, ricoveri e decessi:

“Le prove suggeriscono che i vaccini COVID-19 sono efficaci al 90% nel prevenire un esito grave di COVID-19. I ricoveri e i decessi per COVID-19 sono fortemente guidati dall’età avanzata, con la maggior parte dei decessi che si verificano in quelli di età superiore ai 70 anni e che hanno più altre malattie. Ma nel complesso, si hanno meno probabilità di essere ricoverati in ospedale se si è vaccinati con un richiamo. “

Di quali dati stanno parlando? Ecco i risultati della loro tabella dati:

L’unica riduzione sostanziale è da parte delle persone che hanno ricevuto il terzo richiamo, che è stato disponibile solo di recente in Scozia. Ma solo per la coorte a tre dosi, l’efficacia della vaccinazione sta diminuendo nel corso delle quattro settimane.

Ciò si aggiunge alle prove precedenti che la protezione dal vaccino è di breve durata e ogni iniezione fornisce una finestra di protezione più breve rispetto alla precedente. Inoltre, si noti che le statistiche di ospedalizzazione potrebbero essere state truccate.

Dalla pubblicazione di questo articolo, l’Inghilterra ma non la Scozia ha ritirato i requisiti per i pass di vaccinazione.

Esempio 4: “Miocardite clinicamente sospetta temporalmente correlata alla vaccinazione COVID-19 negli adolescenti e nei giovani adulti”

La miocardite, o infiammazione del cuore, è una malattia grave e che accorcia la vita. È praticamente sconosciuta nei giovani, ma è un effetto collaterale riconosciuto dei vaccini COVID, specialmente nei ragazzi e nei giovani uomini.

Questo articolo riassume l’esperienza di 139 giovani pazienti (di età compresa tra 12 e 20 anni) che sono stati ricoverati in ospedale per miocardite dopo la vaccinazione.

il 19% di loro è stato portato in terapia intensiva.

Due infusioni richieste di pressori e inotropi (potenti farmaci per via endovenosa usati per aumentare criticamente la pressione sanguigna bassa).

Ogni paziente aveva un livello elevato di troponina I. La troponina è un enzima specifico dei miociti cardiaci. Livelli superiori a 0,4 ng/ml sono fortemente indicativi di danni cardiaci. Questi giovani pazienti avevano un livello mediano di troponina I di 8,12 ng / ml – oltre 20 volte superiore ai livelli riscontrati nelle persone che soffrivano di attacchi di cuore.

“Conclusioni: la maggior parte dei casi di sospetta miocardite da vaccino COVID-19 che si verificano in persone <21 anni hanno un decorso clinico lieve con rapida risoluzione dei sintomi”.

“Decorso clinico lieve” – Supponiamo che questo si riferisca all’81% che non è andato in terapia intensiva o al fatto che nessuno è morto o ha richiesto ECMO (Extracorporeal Membrane Oxygenation, un mezzo disperato per mantenere il corpo ossigenato quando il cuore o i polmoni di un paziente hanno completamente fallito).

In ogni caso, ogni singola persona in questo studio è stata ricoverata in ospedale. Da quando un “decorso clinico lieve” richiede il ricovero in ospedale per una durata mediana di due giorni di degenza?

“Rapida risoluzione dei sintomi” – Come si fa a saperlo? La miocardite nei pazienti più anziani raddoppia la probabilità di morte a lungo termine.

Non sappiamo cosa farà ai ragazzi a lungo termine, soprattutto perché ogni paziente ha avuto qualche danno al cuore, come evidenziato da livelli di troponina significativamente anormali. E non comprendiamo appieno il meccanismo con cui i vaccini causino la miocardite.

Esempio 5: “Gli aumenti del COVID-19 non sono correlati ai livelli di vaccinazione in 68 paesi e 2947 contee negli Stati Uniti”

Questo è il titolo di un articolo di due statistici della Harvard School of Public Health, pubblicato il 30 settembre 2021 sull’European Journal of Epidemiology.

Il titolo fa l’importante affermazione che non vi è alcun beneficio per la salute pubblica dalla vaccinazione. COVID-19 si sta diffondendo allo stesso ritmo in popolazioni diverse, indipendentemente dal fatto che la popolazione sia per lo più vaccinata o non vaccinata.

È un potente contrappunto alla richiesta onnipresente di vaccinazione di massa per il bene della comunità.

Il giornale mina completamente l’obbligo della vaccinazione per partecipare a riunioni, concerti, teatro e altri incontri pubblici. Dice che non c’è legittimità agli obblighi vaccinali per i viaggi.

Ma i dati nel documento non mostrano che la vaccinazione e la diffusione di COVID-19 siano “non correlate”. In effetti, c’è una relazione paradossale, una relazione insidiosa: i più paesi vaccinati hanno avuto più nuovi casi di COVID-19 (durante la settimana in cui è stato condotto il sondaggio). La correlazione è significativa (p=0,04).

Tuttavia, gli autori concludono raccomandando esplicitamente la vaccinazione: “In sintesi, gli sforzi per incoraggiare le popolazioni a vaccinarsi, dovrebbero essere fatti con umiltà e rispetto”.

A volte può essere sbagliato promuovere una politica sanitaria imperfetta, ma a quanto pare, è una buona cosa, purché sia fatto con umiltà e rispetto…

Perché questi ricercatori dovrebbero prendersi la briga di pubblicare dati che sono così dannosi per la narrativa del vaccino, e poi stravolgere la conclusione?

Dobbiamo supporre che questi autori che hanno estratto assiduamente dati da 68 paesi diversi e quasi 3.000 contee degli Stati Uniti non siano stati in grado di notare che il loro meticoloso grafico a dispersione dimostra inequivocabilmente che un elevato assorbimento della vaccinazione è associato a una prevalenza più elevata (NON inferiore) di COVID-19?

Questo sembra essere un caso diverso dal primo esempio, in cui gli shills per l’industria farmaceutica si proponevano di creare una narrazione ingannevole. Pensiamo che sia probabile che in questo caso, stravolgere questi dati lampanti potrebbe non essere stata la scelta degli autori, ma piuttosto una decisione degli editori della rivista.

Sappiamo per esperienza personale quanto sia difficile ottenere un articolo attraverso la revisione tra pari presso la maggior parte delle riviste mediche “affidabili” quando i risultati non sono sincronizzati con la narrativa COVID.

Può darsi che questi autori abbiano combattuto duramente per far stampare il loro messaggio sovversivo e, per superare la revisione tra pari, abbiano ammorbidito il linguaggio, in particolare il titolo.

Conclusioni

La chiesa era una volta l’istituzione più affidabile in Europa. Poi i vescovi hanno iniziato a vendere indulgenze – una sorta di pass per uscire dall’inferno per i ricchi peccatori.

Oggi l’istituzione più affidabile è la scienza.

Questo è vero nonostante il fatto che gli scienziati siano umani, soggetti a errori e corruzione.

Le riviste mediche sono diventate finanziariamente dipendenti dai loro inserzionisti, che sono quasi esclusivamente i giganti farmaceutici.

Da diversi decenni ormai, la “Chiesa della Scienza” vende indulgenze. Con abbastanza soldi, potresti comprare uno studio scientifico che dice quello che vuoi che dica.

Il libro di Darell Huff, “How to Lie with Statistics“, pubblicato per la prima volta nel 1954, rimane il best-seller di tutti i tempi nel suo campo.

Recentemente, Gerald Posner ha documentato il modo in cui l’industria farmaceutica ha usato i suoi profitti per influenzare la scienza a tutti i livelli, dai ricercatori medici agli editori di riviste alle agenzie governative di regolamentazione ai giornalisti che interpretano la scienza per il pubblico.

I redattori della rivista e i revisori tra pari stanno esercitando pressioni sui ricercatori indipendenti, molti dei quali hanno legami con Big Pharma. Studi validi, onestamente riportati, possono essere respinti per la pubblicazione se inviano un messaggio che minaccia i profitti aziendali.

Nell’era del COVID, vediamo tre motivi per cui le conclusioni di un articolo potrebbero staccarsi dai suoi risultati statistici:

  1. Gli scienziati hanno improvvisamente abbandonato la logica e la ragione di base. Questa è una spiegazione non plausibile perché, come è stato dimostrato sopra, questi esempi dimostrano diligenza nella raccolta dei dati. Non c’è motivo per cui abbandonino la diligenza nel giungere a conclusioni ragionevoli.
  2. Scorciatoie da parte delle aziende farmaceutiche e dei loro interposti nel mondo accademico. Manipolare gli studi clinici alla vecchia maniera è costoso e richiede tempo. È anche incerto. A volte la verità viene fuori anche se uno studio è progettato per nasconderla. Anche uno studio progettato per fallire potrebbe avere successo quando le verità scomode sono sufficientemente ostinate. Quanto è più facile riportare i risultati e poi virare su un abstract e una sezione di discussione che dicono quello che vuoi tu, indipendentemente dalle tabelle di dati nel corpo dell’articolo!
  3. Gli autori, scienziati, sono ben consapevoli della perniciosa censura nella pubblicazione scientifica che è emersa negli ultimi giorni. Questa è forse la possibilità più intrigante. Se i ricercatori dietro lo studio hanno un certo prestigio e una certa influenza, potrebbero decidere di ammorbidire la loro retorica per passare la revisione tra pari e sfuggire alla censura. Tuttavia, ciò a cui stiamo assistendo oggi è più di una tendenza ad essere “diplomatici” nella scelta delle parole. Cosa significa quando le conclusioni non corrispondono ai risultati? Stanno cercando di dirci che sono imbavagliati? Ci stanno silenziosamente urlando di guardare i dati e non la loro interpretazione di essi?

L’articolo di Nature Medicine sulle origini del virus SARS-CoV-2 (esaminato per primo) sembra essere un esempio di corruzione dei ricercatori.

L’articolo dell’European Journal of Epidemiology (Esempio 5), che mette in relazione i tassi di vaccinazione con la prevalenza del COVID, è più probabilmente un esempio di corruzione da parte degli editori di riviste e dei revisori tra pari.

In questo caso, i dati e le conclusioni sono così disparate che occorre riconsiderare la posizione cinica secondo cui tutti gli scienziati siano stati corrotti. E’ un modo che gli scienziati coscienziosi stanno usando per segnalare alla loro comunità che vengono censurati ? Compilando dati solidi che raccontano una storia avvincente per poi arrivare a una conclusione senza senso.

Ci stanno implorando di leggere tra le righe?

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