Contents
Age-stratified COVID-19 vaccine-dose fatality rate for Israel and Australia
Denis G. Rancourt, 1, * PhD ; Marine Baudin, 2 PhD ; Joseph Hickey, 1 PhD ; Jérémie Mercier, 2 PhD
1 公益財団法人相関研究会（correlation-canada.org）。
2 Santé Liberté OÜ (jeremie-mercier.com)
* denis.rancourt@gmail.com
本コリレーションレポートは、以下の複数のウェブサイトに同時掲載されている： correlation-canada.org/
denisrancourt.ca/ www.researchgate.net/profile/Marine-Baudin www.researchgate.net/profile/Joseph-Hickey www.researchgate.net/profile/Jeremie-Mercier-2 ocla.ca/
略語
vDFR:ワクチン投与による死亡率
要旨
COVID-19ワクチンが死亡を引き起こす可能性があることは、剖検調査や副作用モニタリングから現在では十分に立証されている。ワクチン投与による死亡率（vDFR）は、ある集団で投与されたワクチン量に対するワクチンによる死亡の割合であり、最近、インドや米国の貧困の激しい州で「ワクチン公平」キャンペーンを行った場合に1％、オーストラリアでは0.05％と測定されており、年齢層で区別されていないデータであることが判明している。
今回、イスラエルとオーストラリアの全死亡率とワクチン展開のデータを用いて、年齢層別vDFRを初めて実証的に評価した。その結果、高齢者のvDFRは年齢とともに劇的に増加し、約5.2±0.4年の倍加時間で指数関数的であることがわかった。
その結果、高齢者のvDFRは全人口の値よりも一桁大きく、イスラエルの80歳以上のグループでは0.6%、オーストラリアの85歳以上のグループでは1%に達するのに対し、若年層（45歳未満）では0.01%未満であることがわかった。
この結果は、保護を最も必要とすると考えられる人々にワクチン接種を優先させることは無謀であったことを意味している。
COVID-19ワクチンが死亡する可能性があることは、次のようなことからよく知られている。
- 詳細な剖検研究（Choi et al., 2021; Schneider et al., 2021; Sessa et al., 2021; Gill et al., 2022; Mörz, 2022; Schwab et al., 2022; Suzuki et al., 2022; Tan et al., 2022; Yoshimura et al., 2022; Onishi et al, 2023）
- 副作用モニタリング（Hickey and Rancourt, 2022）
- 最近の調査研究（Skidmore, 2023）
- ワクチンによって誘発される病態の研究（例えば、Goldmanら、2021年、Kuvandikら、2021年、Turni and Lefringhausen、2022年、Edmondsら、2023年、Wongら、2023年）、ならびに
- COVID-19ワクチンの副作用に関する1,250以上の査読付き論文（React 19, 2022）
特に、米国のワクチン有害事象報告システム（VAERS）データの研究では、COVID-19注射は身体への個別の挑戦として理解でき、死亡という有害作用については「用量による毒性」が現象の良い一次モデルであることが示された（Hickey and Rancourt, 2022）。注射後に死亡した人の年齢中央値で致死率が指数関数的に上昇することが観察された（Hickey and Rancourt, 2022）。
また、COVID-19ワクチンに起因する死亡を含む、世界各国の州のワクチン傷害補償プログラムが知られている（Mungwira et al.2020、Wood et al.2020、Crum et al.2021、Kamin-Friedman and Davidovitch、2021）。日本、カナダ、英国は、COVID-19ワクチンによる死亡に対する補償を認めている（The Japan Times, 26 July 2022; Corbett, 6 September 2022; Wise, 2022）。
私たちは、ある集団で投与されたワクチン量に対するワクチン誘発死亡の割合であるワクチン投与致死率（vDFR）を定量化する研究プログラムを進めている。私たちは、全死因死亡率（全死因死亡率）とワクチン展開データに疫学的手法を適用し、時間別（日、週、月）、管轄区域別、年齢層別に、州の集団レベルでこれを行う（Rancourt et al., 2022a; Rancourt et al., 2022b; Rancourt, 2022）。
ここでは、初の年齢層別化の結果を報告する。
私たちは最近、COVID-19ワクチンのロールアウトがインド、米国、オーストラリア、およびカナダで死亡率の大幅な増加を引き起こしたことを証明した（Rancourtら、2022a；およびその参考文献を参照）。
Rancourtは、インドでのワクチン展開（3億5000万回分）が同期して370万人の過剰死亡を引き起こし、vDFRが1 %に相当することを示し、他の原因による偶然ではなく、ワクチン展開との因果関係を結論づける包括的理由を示した（Rancourt、2022）。
オーストラリアのデータに関する私たちの研究は、ワクチン展開に同期して死亡率が段階的に上昇する現象で、非年齢層別（全人口）の平均vDFRを0.05 %とし、これはオーストラリアの8つの州のそれぞれと最も高齢の住民の年齢層のそれぞれで見られた（Rancourt et al., 2022a）。
このようなvDFRの決定は、過剰死亡の原因を特定することが本質的に困難であるにもかかわらず、特に、押し付けられたパンデミック対応条件（または「COVID-19条件」）による過剰死亡の判別が困難であるにもかかわらず、2種類の状況において可能である。
- i. パンデミック宣言前のワクチン接種期間（通常2020年3月11日から2021年1月1日）において、測定可能な全死因死亡率の超過が基本的になく1、その後、全死因死亡率の大規模かつ急激な段階的増加があり、管轄地域でのワクチン展開と同期し、複数回のワクチン投与サイクルを通じて持続する管轄（例：オーストラリア、インド、イスラエル）。
- ii. 特定のワクチン展開（例：オーストラリアの初回ブースター、米国の「ワクチン公平性」キャンペーン、オンタリオ州の初回接種）が全死因死亡率の異常ピークと同期しているケースで、過去の傾向から推測される季節的ピーク位置で発生するため混同されないケース。
私たちが調査したこれらの事例では、ワクチン接種の時期は管轄地域や年齢層によって大きく異なるが、全死因死亡率の段階的な増加や異常なピークと常に同期している。この点で、私たちの最新の論文とその付録のグラフは説得力がある（Rancourt et al.、2022a；その図1Aから1D、2、4、6Aから6D、7、8、9；その付録図A1からF1）。
(9コマ）とA2-F1）、インドのグラフと同様である（Rancourt, 2022）。
さらに、全人口のvDFRは、個々の州と全死因死亡率の個々の異常なピークについて、すべて同等の大きさで、約0.03 %～1 %の範囲である（Rancourt et al., 2022a ; Rancourt et al., 2022b ; Rancourt, 2022）。
因果関係を証明するためのヨアニディス(2016)が記述した堅牢な基準は十分に満たされている。
- 実験 同じ現象が、異なる管轄区域、異なる年齢層、異なる時間帯で独立して観察されており、これは独立した現実世界の大規模実験での十分な検証を構成する
- 時系列性 全死因死亡率の多くの段階的な増加や異常なピークは、ワクチン展開と同期しており、全死因死亡率のピークは、時間によるワクチン投与量の同期ピークと同じ形と幅を持つ。これは、パンデミック宣言から約1年後にワクチン接種が実施されるまで統合死亡率の超過が発生しなかった法域を含めて、である
- 一貫性 現象が観察されるたびに、定性的に同じであり、大きさも同等であること
ここでは、オーストラリアで年齢層別解析を行い、イスラエルを追加した。
年齢層別（または全人口）のvDFRの定量化の方法は以下の通りである（Rancourt et al.、2022a）。
- i. パンデミック宣言前の数年間を含む大きな時間スケールで、年齢グループ（または全人口）の時間別（日、週、月）全死因死亡率をプロットする。
- ii. 年齢層（または全人口）に対するワクチン展開（初回接種）の開始日（日、週、月）を特定する。
- iii. 一貫性を保つため、全死因死亡率はワクチン展開の開始日に大きな値へと段階的に増加することに留意する。
- iv. ワクチン展開の開始から、利用可能なデータの終了またはワクチン接種（全投与）の終了のいずれか早い時点までの全死因死亡率を統合（加算）する。これは、計算で使用される基本的な統合のタイムウィンドウ、開始日から終了日までの日付である。
- v. データが許す限り過去にさかのぼり、連続する重複しない期間と同じ期間に、このウィンドウとこの統合を適用する。
- vi. 得られた積分値を時間に対してプロットし、一貫性を持たせるために、ワクチン接種期間の過去の傾向や値からよく見分けられるように、値が上向きに変化していることに注意する。
- vii. 積算値の過去の傾向をワクチン接種期間中に外挿する。ワクチン接種期間における全死因死亡率の積算値の測定値と外挿値（過去の傾向の予測値）の差は、ワクチン接種期間に関連する超過死亡率である。
- viii. 外挿は、実際には、選択したワクチン接種期間前の積算値に直線を当てはめることで達成される。
- ix. 外挿に利用できる点が少なすぎて、フィットした傾きの不確実性が大きすぎる場合は、最近の値の平均を使用することになるゼロの傾きを課すことになる。場合によっては、1点（通常は直前の積分窓の点）でも使用可能である。
- x. 外挿値の誤差は、計算された超過死亡率の誤差の原因として圧倒的に多い。外挿値の「精度誤差」を，適合の選択した点についての適合線との絶対値差の平均偏差（残差の絶対値の平均）として見積もる。この誤差は、想定される直線的な傾向を持つ近傍領域における全ての原因による積分周期の変動の尺度である。
- xi. 同じ統合ウィンドウ（ワクチン接種の開始日から終了日）を適用して、その間に投与されたすべてのワクチン投与量をカウントする。
- xii. vDFR = (ワクチン接種期間中の超過死亡率) / (同じワクチン接種期間中に投与されたワクチン量)と定義する。ワクチン接種期間の過剰死亡率の推定誤差を用いて、vDFRの不確実性を算出する。
同じ方法は、（関心領域の）積分窓を1年単位で後方に変換することにより、年単位以下の任意の関心領域に適応させることができる。
上記の方法は堅牢で、全死因死亡率データの性質に理想的に適応している。統合された全死因死亡率は統計誤差が小さい。大きな時間軸の統合ウィンドウは、固有の季節変動から生じる困難を取り除く。歴史的なトレンドは、データ自体によって正当化される場合、直線によって近いトレンドをモデル化できると仮定する以上のモデルの仮定や不確実性を導入せずに分析される。このような分析では、例えば、人口の年齢構成から生じる年齢層別コーホートサイズの年ごとの変化を考慮することができる。唯一の前提は、乱れのない（全死因死亡率-wise unperturbed）集団の局所的に直線に近いトレンドが現実的であるということである。
オーストラリアの年齢層別および全人口の過剰全死因死亡率の算出は、図1（年齢層は図に示すとおり）に示すように、以下のように行った。ワクチン接種期間前の3点を順次使用し、全体的に水平線（フィットした直線の傾きがゼロ）を課した（図1）。
公式データの入手先、統合の開始点と終了点、年齢層別の全死因死亡率とワクチン展開データのマッチング方法などの詳細は、付録1に記載されている。
前回の分析（Rancourt et al., 2022a）と比較して、オーストラリアの統合期間を微調整し、全死因死亡率データの更新を実施したが（Appendix 1参照）、結果は基本的に同じであった。
図1：オーストラリア、2015年～2022年、表示通りの年齢層別。週ごとの全死因死亡率（水色）；80週間のワクチン接種期間統合ウィンドウによる統合全死因死亡率（紺色、点）、最後の点は実際のワクチン接種期間そのものについて；ワクチン接種期間の過剰全死因死亡率の算出に使用した外挿線（オレンジ）。方法の説明は本文を、詳細は付録1を参照。
オーストラリアの最も若い年齢層（0-44歳、図1）では、私たちが選んだ外挿法が全死因死亡率の傾向に最適でないことがわかるが、この年齢層では全死因死亡率は小さいので、ほとんど違いはない。さらに、この方法は、この困難がより大きな推定誤差に反映され、計算された過剰全死因死亡率に伝播されることを自動的に保証している。
イスラエルについても同様である。イスラエルの年齢層別と全人口の過剰全死因死亡率の計算を図2に示す（年齢層は図に示すとおりである）。ここでは、付録1にあるように、また図2自体から推測できるように、外挿に使用するポイントのセットを使い分けることにした。
こうすることで、イスラエルの異なる年齢層で起こる全死因死亡率の異なる歴史的傾向を考慮し、パンデミック宣言のワクチン接種前の期間に著しい超過死亡を含むと思われるワクチン接種期間の直前のポイントを避けている。
公式データの出所、統合の開始点と終了点、全死因死亡率とワクチン展開データの年齢層別のマッチング方法などの詳細は、付録1に記載したとおりである。
全死因死亡率における時間ごとの具体的な特徴として、イスラエルにおける全死因死亡率のピークとワクチン接種量の展開の同期性の例をAppendix 2に示す。
図2：イスラエル、2000-2022年、示された年齢層別、および拡大時間軸で2015-2022年、示された全人口。週ごとの全死因死亡率（水色）、97週間のワクチン接種期間統合ウィンドウによる統合全死因死亡率（紺色、ポイント）、最後のポイントは実際のワクチン接種期間そのもの、ワクチン接種期間の過剰全死因死亡率の計算に使用した外挿線（オレンジ）。手法の説明は本文を、詳細は付録1を参照。
イスラエル（図2）については、線形回帰に含める点の選択にある程度の恣意性が必然的に生じるが、そのことは結果に大きな影響を与えない。
- i. 効果（ワクチン接種期間中の年齢層別過剰全死因死亡率）は、前記恣意性に影響されない程度に大きい。
- ii. ワクチン接種期間の統合全死因死亡率は、一般に直前の統合期間の値よりも有意かつ異常なまでに大きい。
- iii. これは、統合全死因死亡率の局所的な一定傾向を仮定しながら、パンデミック期におけるワクチン接種前の死亡率を除去することに等しい。
表1および表2に、オーストラリアとイスラエルの年齢層別（および全人口）vDFRの結果をそれぞれ示す。詳細は付録1を参照されたい。
表1：オーストラリア
【原文参照】
年齢層（年）
ワクチン接種期間中の全死因死亡率過剰量(±)
ワクチン接種期間中のワクチン投与量 vDFR（％）（±)
表2：ISRAEL
【原文参照】
年齢層（年）
ワクチン接種期間中の全死因死亡率過剰量(±)
ワクチン接種期間中のワクチン投与量 vDFR（％）（±)
全年齢対象
表1、表2の結果を図3にプロットし、vDFRの線形スケールと対数スケールの両方で、指数関数的なフィットを行った。
図3：イスラエル（オレンジ）とオーストラリア（ブルー）の年齢に対する、指定された年齢層の人口におけるワクチン投与量に対するワクチン誘発死亡の比率であるvDFRを、完全（上）と拡大（中）の線形スケール、および半対数スケール（下）で示した。横の帯はvDFRの全人口値。ある年齢グループに割り当てられた年齢（X軸の値、年）は、その年齢グループの年齢ウィンドウの開始年齢である。
図3では、ある年齢グループに割り当てられた年齢（X軸の値、年）は、その年齢グループの年齢のウィンドウの開始年齢である。xの値を任意の定数で変換しても、例えば指数関数のフィッティングで得られる倍加時間には影響せず、x=0でのy切片（指数関数の前要素）にはわずかに影響するだけなので、この特定の選択はほとんど違いを生じない。
フィットした指数関数（図3）は、次のような形をしている。
COVID-19ワクチンの注射による死亡リスクの年齢別倍増時間約5年は、現代人集団におけるすべての原因、および主な老齢疾患である癌、肺炎、心臓病の年間死亡リスクの年齢別倍増時間10年（Strekler and Mildvan, 1960）の約半分である。このことは、単に老衰による死亡を誘発するのではなく、毒性効果を意味する。
さらに、若年成人には非指数定数のvDFR（vDFR≒1,000万）が存在する。
0.05 %、20-40歳、図3、表2）。このことは、これらの年齢で一定の確率で死亡する偶発的なメカニズムを示唆している。例えば、vDFRは、血管内注射の偶発的な確率と血管内注射による死亡の確率が一定（年齢に依存しない）であることの積であると考えることができる。さらに、これらの確率の一方または両方は、高度に発達した血管系と急速な循環速度を持つアスリートにおいて大きくなると仮定することもできる（Cadegiani、2022；Kleinら、2022）。
私たちの全人口におけるvDFRの値約0.05 %（図3、表1および表2）は、米国において、これまでに約6億7000万回分のCOVID-19ワクチンを投与した後（6億6960万回分、2023年1月31日まで、「データの中の世界」2）、高齢者や弱者がオーストラリアやイスラエルよりも豊富でなく、より積極的に標的とされていないと仮定すると、約33万人の米国居住者は、（人口ベースで1000分の1の）COVID-19ワクチンによって死亡していると考えられる。この数字は、Skidmore(2023)がアメリカでの調査研究で見つけた278,000人の死亡者数に匹敵する。私たちが示したvDFRの年齢による指数関数的な依存性や、米国では非常に脆弱な住民のプールが非常に大きいことが知られている（Rancourtら、2022b）ことを考慮すると、33万人という数字はおそらく過小評価である。
最も重要かつ具体的には、私たちの結果は、高齢者における大きなvDFRを立証しており、インドで虚弱な高齢者や併存疾患を持つ患者を対象としたときに測定された1 %と同じくらい大きい（Rancourt、2022）し、米国の高貧困州でワクチン公平プログラムの旗の下に同じことが行われたと考えられる（Rancourt et al.、2022b）。
高齢者や社会的弱者がCOVID-19のワクチン接種のために優先されなければならないという公衆衛生上の考え方は、以下を前提としている。
- i. 年齢に依存しない一定のvDFR
- ii. 製薬会社が資金を提供する管理試験から楽観的に推定されるvDFRの小さな値。
私たちの研究は、両方の仮定（iとii）が誤りであり、現場、国家規模での現実からかけ離れていることを示している。
当該公衆衛生上の考え方は、注射による年齢層別致死リスクの十分な評価（例えば、Veronese et al, 2021; Abbatecola et al, 2022; Gao et al, 2022）に固定されていなかったため常に根拠がなく、現実に反していることが証明された。関連データがない中で、高齢者を優先的に接種することは無謀であった。ノルウェーは、直ちに公に問題を認識し、最も高齢で体の弱い人へのワクチン接種に関する方針を変更した唯一の司法管轄区かもしれない（ロイター、2021年1月18日；フォーチュン、2021年1月15日）。
読者の中には、私たちの結果（図3）を、公表されている年齢層別COVID-19感染致死率（IFR）（例：COVID-19 Forecasting Team, 2022; Pezzullo et al., 2023）と比較したくなる人もいるだろう。原理的にはリスク・ベネフィット分析の正しいアプローチだが、以下の理由から、IFRの研究は信頼性が低いと考えている。
- i. IFRの分子の死因は「COVID-19死」であり、この死因の割り出しはバイアスの影響を受けやすく、不確実性が高い（例えば、Rancourt et al, 2022c; Rancourt et al, 2021）。
- ii. IFRの分母である感染症数は、特異性が低く、十分な検証がなされていない分子抗体検査に依存している（例：Rancourt, 2021）。
- iii. IFRの評価が有効であれば、インドやオーストラリアのような管轄区域が、宣言されたパンデミックのワクチン接種前の期間に、検出可能な過剰全死因死亡率を持たないことは、事実上不可能であることになる。
- iv. 私たちが詳細に調査した管轄区域（米国とその全州、カナダとその州、フランスとその省・地域、オーストラリアとその州）では、COVID-19に起因する過剰全死因死亡率は検出されなかった。
COVID-19ワクチンは命を救わないだけでなく、非常に毒性が強い。
世界規模では、インドだけで370万人の死者が出ており、vDFR = 1 %（Rancourt、2022）であり、本研究で発表した年齢層別vDFRの結果を考慮すると、全人口の世界値としてvDFR = 0.1 %と仮定しても無理はないだろう。現在までに投与されたCOVID-19ワクチンの世界的な投与数（132億5000万回、2023年1月24日まで、Our World in Data）3に基づいて、これはCOVID-19ワクチンによる世界の1300万人の死亡に相当することになる。これに対し、世界保健機関（WHO）の公式なCOVID-19による死亡者数は680万人（6,817,478人、WHOに報告、2023年2月3日現在）4であり、全死因死亡率研究ではCOVID-19割り当て死亡者として検出されていない。
私たちは、全死因死亡率の研究を多くの国や国の管轄区域に広げながら、研究を続けている。本報告書が、高齢者を優先してワクチン接種を行うべきという、誤った根拠のない公衆衛生政策に終止符を打つ一助となれば幸いである。
(参考文献以下、付録参照)