Nell’immagine di copertina la sede della Scuola di Ingegneria Elettronica e Informatica presso la Queen Mary, Università di Londra, dove è stata condotta la ricerca
di Fabio Giuseppe Carlo Carisio
«È riconosciuto che molti studi che riportano un’elevata efficacia per i vaccini Covid-19 soffrono di vari bias di selezione. La revisione sistematica ha identificato trentanove studi che hanno sofferto di una particolare e grave forma di bias chiamata “bias di errata categorizzazione”, per cui i partecipanti allo studio che sono stati vaccinati vengono classificati come non vaccinati fino a un certo tempo definito arbitrariamente dopo che si è verificata la vaccinazione».
In tre righe tre aureoli scienziati delle più prestigiose università di Londra distruggono la menzogna di mainstream sull’efficacia dei vaccini Covid che, invece, ricerche opposte ritengono sempre più pericolosi anche nel lungo termine perché associati a forme anomale di turbo-cancro.
Per comprendere il linguaggio bisogna prima spiegare cos’è il BIAS: «In fisica e tecnica elettronica, il valore di una variabile introdotta appositamente o sempre presente; in particolare, errore sistematico» ci spiega l’enciclopedia Treccani.
Tradotto in parole più semplici è il margine di errore di una ricerca statistica che deve essere ponderato e calcolato in relazione ai metodi empirici di analisi. Ecco, vista la gravità del “bias” rilevato dai tre ricercatori ci siamo permessi di usare il termine “taroccati” in riferimento agli studi da loro esaminati.
«La simulazione dimostra che questo errore di categorizzazione aumenta artificialmente l’efficacia del vaccino e i tassi di infezione anche quando un vaccino ha un’efficacia pari a zero o negativa. Inoltre, la simulazione dimostra che sono necessari ripetuti richiami, somministrati ogni pochi mesi, per mantenere questa fuorviante impressione di efficacia. Detto questo, qualsiasi affermazione sull’efficacia del vaccino Covid-19 basata su questi studi è probabilmente un’illusione statistica».
E quanto si legge nell’Abstract dello studio intitolato “The extent and impact of vaccine status miscategorisation on covid-19 vaccine efficacy studies – L’entità e l’impatto della categorizzazione errata dello stato del vaccino sugli studi sull’efficacia del vaccino covid-19”.
La ricerca è stata pubblicata in preprint su MedRxiv il 9 marzo 2024 e sebbene non abbia ancora ricevuto una “revisione paritaria peer-view” può già essere considerata estremamente attendibile sia per il numero di ricerche prese in esame sia per l’autorevolezza dei ricercatori:
Martin Neil, School of Electronic Engineering and Computer Science Queen Mary, University of London
Norman Fenton, School of Electronic Engineering and Computer Science Queen Mary, University of London
Scott McLachlan, School of Nursing, Midwifery and Palliative Care Kings College London
L’argomento è talmente tecnico che non abbiamo molto da aggiungere rispetto alle esaustive delucidazioni degli esperti di statistica pertanto sintetizziamo metodi e conclusioni dando preponderanza alle citazioni della ricerca. Ci limiteremo ad inserire i link ad altri studi con argomenti correlati.
Metodi
«È stata condotta una ricerca su PubMed e Scopus alla ricerca di letteratura che presentasse cartelle cliniche retrospettive o studi clinici prospettici di uno o più vaccini Covid-19 con efficacia o sicurezza come endpoint. Il termine di ricerca utilizzato è stato: [covid] e [vaccino] e [efficacia] e [sicurezza]».
«La ricerca iniziale ha restituito 2.209 risultati. Sono stati rimossi 476 duplicati, 1.562 che pur discutendo o menzionando i vaccini per Covid-19 non presentavano uno studio sull’efficacia o sulla sicurezza del vaccino e 134 lavori di una sola pagina che erano un mix di divulgazioni di protocolli e abstract dei risultati. Dei 37 rimanenti, 35 hanno fornito dettagli sufficienti sui criteri di inclusione ed esclusione per l’inclusione in questo studio. Altri 4 articoli sono stati identificati attraverso l’estrazione delle citazioni degli articoli inclusi. Ogni articolo è stato valutato per una serie di aspetti che includevano il produttore e il tipo di vaccino, il comparatore della coorte di controllo (placebo o non vaccinati), gli esiti primari (prevenzione dell’infezione, ospedalizzazione, ricovero in terapia intensiva o morte), i potenziali conflitti di interessi dell’autore (dichiarati e non dichiarati) e se includevano uno o più tipi di errori di selezione nella categorizzazione. Questo lavoro riporta l’ultimo di questi fattori».
Tipi di Errata Categorizzazione
«La nostra revisione ha identificato i seguenti cinque tipi di bias di selezione da errata categorizzazione:
- (a) Classificazione errata: durante il periodo definito arbitrariamente i vaccinati vengono classificati come non vaccinati, vaccinati due volte come vaccinati singoli o potenziati come vaccinati due volte (ad esempio: Buchan et al, 2022; Stock et al, 2022).
- (b) Non verificati: i partecipanti il cui stato di vaccinazione non è noto o non verificato sono classificati come non vaccinati (ad esempio: Rosenberg et al, 2021; Lyngse et al, 2022b).
- (c) Non controllato: i partecipanti possono autosomministrarsi o auto-segnalare il proprio stato di vaccinazione o infezione, sono diventati aperti o hanno cercato la vaccinazione al di fuori dello studio (ad esempio: Angel et al, 2021; Wu et al, 2023).
- (d) Esclusi: i partecipanti che sono vaccinati ma che si infettano o muoiono durante il periodo definito arbitrariamente non sono né classificati come non vaccinati né vaccinati ma vengono invece semplicemente rimossi dall’analisi (ad esempio: Tabarsi et al, 2023; Heath et al, 2023);
- (e) Non definito: gli autori dello studio non riescono a fornire definizioni per una o entrambe le coorti vaccinate e non vaccinate (ad esempio: Bermingham et al, 2023b; Nordstrom et al, 2022).
La tabella 1 elenca l’incidenza e la frequenza di utilizzo per ciascun tipo di bias di selezione da errata categorizzazione negli studi di ricerca sull’efficacia del vaccino Covid-19. L’uso del tipo di categorizzazione arbitraria ed errata era onnipresente, identificato nel 100% degli studi esaminati. Inoltre, quasi un terzo (31%) ha utilizzato anche uno o più degli altri tipi di bias».
Conclusioni: “L’efficacia del vaccino Covid-19 basata su questi studi è un’illusione statistica”
«Le nostre revisioni rivelano che una grave forma di bias di selezione, ovvero l’errata categorizzazione, è pervasiva nei numerosi studi di ricerca che mirano a misurare l’efficacia del vaccino Covid-19. L’effetto di questo pregiudizio è quello di gonfiare artificialmente l’efficacia del vaccino e dare l’impressione fuorviante che questi vaccini siano efficaci e che i non vaccinati soffrano di tassi di infezione da Covid-19 più elevati rispetto ai vaccinati».
«Abbiamo presentato un modello di simulazione per dimostrare gli effetti di questo bias di selezione e mostrare che aumenta artificialmente l’efficacia del vaccino in tutti i casi e, con l’applicazione di ripetute vaccinazioni “di richiamo”, l’efficacia di ripetuti vaccini Covid-19 potrebbe essere mantenuta a livelli artificiali in UN potenziamento perpetuo dovrebbe essere continuato indefinitamente. Questo effetto si verifica sia con un vaccino a efficacia zero (placebo) sia con un vaccino ad efficacia negativa che aumenta, anziché ridurre, i tassi di infezione nei soggetti vaccinati».
Si tratta di una conclusione simile a cui è arrivato uno studio di medici di Harvard in relazione alle varianti di SARS-Cov-2 più resistenti e infettive come previsto dai biologici Franco Trinca e Luc Montagnier, entrambi misteriosamente deceduti mentre conducevano la loro battaglia mediatica sulla pericolosità dei vaccini mRNA o mDNA finanziati dal progetto di immunizzazione globale di Bill Gates.
«Questa errata categorizzazione porterà sicuramente a dichiarazioni di efficacia inizialmente molto elevata (di solito superiore al 90%) durante il picco di lancio del vaccino, anche se il vaccino fosse un placebo o peggio. L’efficacia scende poi verso lo zero poche settimane dopo. Questo modello di elevata efficacia iniziale, che diminuisce gradualmente dopo 3 mesi, è costantemente osservato anche negli studi del mondo reale ed è spesso utilizzato come giustificazione per ulteriori vaccinazioni di richiamo per mantenere l’efficacia. Anche il corrispondente tasso di infezione da Covid-19 è artificialmente elevato nella coorte non vaccinata rispetto a quella vaccinata. Questi problemi si applicano ad altre misure dell’efficacia della vaccinazione legate alla mortalità e alla morbilità. Pertanto, concludiamo che qualsiasi affermazione sull’efficacia del vaccino Covid-19 basata su questi studi è probabilmente un’illusione statistica».
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Ma in Italia come nel resto dell’occidente continuano a essere promossi come una panacea nonostante gli enormi conflitti d’interesse con le Big Pharma del Ministro della Salute Orazio Schillaci, anch’egli finito nel mirino della famosa rivista SCIENCE per aver taroccato uno studio sul cancro…
Fabio Giuseppe Carlo Carisio
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MAIN SOURCES
MEDRXIV – The extent and impact of vaccine status miscategorisation on covid-19 vaccine efficacy studiesFULL PDF IN ENGLISH GOSPA NEWS – INCHIESTE COVID. VACCINI & Big PharmaGOSPA NEWS – WUHAN-GATES DOSSIER
https://www.gospanews.net/2022/11/21/wuhang-gates-62-vaccini-doro-sars-cov-2-da-laboratorio-complotto-nwo-gates-cia-nel-covo-dei-rockefeller-a-bellagio/