リード・シェフトール博士とジェイ・バッタチャリア博士、パート1（ウイルスの起源、40倍も高いIFR、ロックダウン）2022年

Dr. Reid Sheftall and Dr. Jay Bhattacharya, Part 1 (Virus Origin, the 40x too high IFR, Lockdowns)

リード・シェフタール博士 科学の真実

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マサチューセッツ工科大学で物理学を学んだリード・シェフタール博士と、スタンフォード大学で経済学を学んだジェイ・バッタカリヤ博士が、正式なインタビューというよりも、ギブ・アンド・テイクの形で対談しています。Covid-19とワクチンにまつわるあらゆる論争について、長文で語られているので、きっと興味を引かれることでしょう。 パート1では、2人の医師が、シェフタール博士による「ラボリーク仮説」の証明（2020年2月20日に発表）、専門家による40倍もの高すぎる「感染症死亡率」におびえて、一般市民に非常に破壊的な非医薬品の介入をさせたこと、バッタカリヤ博士がサンタクララ郡とロサンゼルス郡での早期の血清学的サンプリングを推進したことなどについて話しています。最後に、ロックダウンとその医学的・経済的影響について詳しく分析しています。パート2では、さらに賢明ではないNPI政策や、バッタカリヤ博士がハーバード大学のマーティン・クルドルフ博士やオックスフォード大学のスネトラ・グプタ博士と共同で発表した「グレート・バリントン宣言」を取り上げますので、ぜひご覧ください。また、変種やワクチンについて知りたいこと、知っておくべきことを医師がすべてカバーします。

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Reid Sheftall 0:04

皆さん、シェフタール博士がお送りする「科学の真実」です。今日は皆さんに素敵なプレゼントを用意しています。それは、ジェイ・バッタチャリア博士をお招きして、ここ数年のコンセプトについてお話を伺うということです。

私は彼に直接会って少し驚いていますが、彼は私がCOVIDと呼んでいるワクチンの大失敗の主要人物でした。しかし、その話はすぐにします。

私はここでジェイについてのちょっとした説明をしましたので、皆さんにお見せしたいと思います。ここを見てみましょう。すでにちょっとした問題が発生しています。これが動くかどうか確認してみましょう。

ヘミングウェイは「勇気」を「プレッシャーの中での優しさ」と定義しています。今日のゲストにはこれ以上の表現は思いつきません。歴史はこの素晴らしい謙虚で物腰の柔らかい人道的医師をとても好意的に見ているでしょう。もちろん、私が話すのはJ.Bhattacharya博士のことです。ジェイ、少しだけ説明してもらってもいいですか？あなたはスタンフォードの学部に進学されたのですよね？

Jayanta Bhattacharya 1:25

そうです。私はスタンフォードの学部に行っていたのですが、そのようなことを言ってくれてありがとう。

Reid Sheftall 1:29

どういたしまして。あなたは博士号をお持ちですか？それは経済学ですか？

Jayanta Bhattacharya 1:34

はい、経済学の博士号と医学博士を持っています。

Reid Sheftall 1:37

それは素晴らしいですね。これは、私たちがこれを経験するときに、とても役に立ちそうですね。もちろん、ここには人々がよく理解していない数学的なものがたくさんありますからね。ですから、あなたが私たちの理解を助けてくれるかもしれません。では、Jayに質問をします。

これは、何が最初に起こったのかわからなくなったときに参照できるように、時系列になっていますが、聴衆の皆さんのために、これから行う下位の内容は、まずウイルスの起源、専門家が感染致死率を40倍も間違えた理由、非医薬品による介入とその効果の有無、そしてパンデミックの最も重要な2枚のスライドというタイトルになっていて、非常に興味深い内容になっています。

次に、多くの人が懸念しているであろうワクチンについて、メッセンジャーRNAワクチンと従来のワクチンの比較、ワクチン試験、メッセンジャーRNAワクチンの数学、集団免疫、ワクチンの安全性などについて説明します。ワクチンの義務化は倫理に反します。

また、義務化された薬と子供たちのオフラベル薬についてはどうでしょうか？なぜ彼らは嘲笑され、言論の自由を検閲し、議論を阻害するためにアメリカの市場から遠ざけられてきたのでしょうか？そして最後に世界で何が起こっているのか、少し哲学的な話をします。

そして最後に、世界で何が起こっているのかについて、少し哲学的な話をします。最後に、バッタチャリア博士に早速質問をしてみましょう。ジェイ、準備はできていますか？

Jayanta Bhattacharya 3:05

もちろんです。戦いを楽しみにしていますか？地上での戦いが多いのでしょうか？

Reid Sheftall 3:11

ああ、たくさんの場所ですね。どうなるか見ものですね。それでは、ウイルスの起源についてお話ししましょう。

あなたは、ウイルスには人工的な要素があると思いますか？それとも、ウイルスはコウモリや中間体の家から自然に人獣共通感染症として流出して人間に感染したと思いますか？それとも、わからないですか？

Jayanta Bhattacharya 3:30

つまり、この3つを選ぶとしたら、私はまだ迷っていると思います。しかし、私は研究室由来のものに傾いています……前置きが長くなりましたが。

私は微生物学者ではありませんからね。そこで私が学んだことは、微生物学者をはじめとする、この分野に精通した多くの人と話をして、彼らが教えてくれたこと、これは私にとっては目新しいことではありませんが、多くの人が最初に気づいたことは、ウイルスの遺伝子配列には、コウモリコロナウイルスにはない特徴があるということです。

フーリン切断部位と呼ばれるものは、基本的にウイルスが細胞に侵入して複製を開始することを可能にしますが、これは一般的には見られず、実際には他のいくつかのウイルスにはよく見られます。

しかし、彼らが言うには、これが決定的な証拠となるかどうかについては、この件を知る人々の間でもまだかなりの論争があるとのことです。だから、私はこの件を外から見ています。確かなことはわかりません。

ただ、私が理解している範囲では、そうでない可能性の方が高いように見えますが、これだけは言っておきます。それは、トニー・ファウチ、フランシス・コリンズ、ジェレミー・ファーラー、ピーター・ダルクなど、この問題に関わる科学者のリーダーたちの行動が、私には隠ぺいのように見えるということです。

COVIDが最初に隠された2012年2月から 2020年1月にかけて、彼らは基本的に非常に少数のグループを組織していました。トニー・ファウチをはじめとする同僚やNIHから公開された情報公開メールを見ればわかるように、彼らは少人数のグループを組織しました。

その少人数のグループの中から、先ほど述べた人たちも含めて、Lancet誌に論文を書きました。そして1年間、その仮説を支持する人は誰もが疎外されました。しかし、それは陰謀ではなく、正当な仮説でした。

今でもそうだと思います。誠実な科学者グループがなぜそのようなことをするのか理解できませんが、このようなことが起こったのは素晴らしいことだと思っています。

Reid Sheftall 6:16

その通りです。私はこの件にとても興味を持ちました。そして 2020年の2月、確か2月20日だったと思います。非常に早い段階で、何の根拠もなく、熱力学を学んだときに使った論理の形で解明しようとしました。熱力学では、気体中のすべての粒子に対してニュートン物理学を適用することはできません。ですから、統計的に物事を進める必要があるのです。

考え方としては、あることが起こる可能性のあるすべての方法を見て、それよりもはるかに少ない方法や他のことが起こる可能性を見ます。そして、間違った方法がたくさんあるので、可能性の少ない方法では起こらなかったということになります。

このライブでいつも例え話をしているのですが、スタンフォード大学などに出願している生徒がいて、数学の小論文で600点を取ったかと思えば、800点を取ったかと思えば、大学側はどちらの点数を取るべきでしょうか？それとも、平均点を取るべきでしょうか？

答えは、学生の数学の適性を正確に把握するためには、800点を取るべきだということです。推測ですべての質問に答えることはできませんからね。間違える方法があまりにも多すぎるのです。

そして、正解する方法は1つしかありません。その論理を今回の事件に適用して、自然な人獣共通感染症の波及であるために起きなければならない偶然の一致をすべて見てみると、ほとんどの場合、10の5乗か何かの結論を導き出すことができますが、それは実験室で製造されたものです。

その後、さらに多くの証拠が出てきたとき、もちろん私はまだ信じていましたが、私の投稿は2時間でフェイスブックから削除されてしまいました。こんなことは初めてだったので、何が起こったのか、投稿が間違っていたのではないかとさえ思いました。

しかし、より多くの情報が入ってくるにつれ、私の説は証拠によっても裏付けられるようになりました。この件について、もう少し質問させていただきたいと思います。そのためのスライドも用意してありますので、よろしければご覧ください。

しかし、次の質問は、中間段階に何が起こったのかわからない場合、つまり、スパイクがヒトのACE2受容体と相互作用するのに十分な変異を起こしていますが、ヒトからヒトへ感染するのに十分なウイルス量を持っていない間の段階について話しています。そのためには、非常に正確な場所に約14の突然変異が必要となります。武漢のデータを見ると、人から人へ感染するまでの中間段階がないのです。私の話についていってますか？

Jayanta Bhattacharya 9:28

ええ、そうですね。では、いくつかの証拠を挙げてみましょう。繰り返しになりますが、なぜ私が「自信がない」と言ったのか、その理由をすぐに説明することはできません。私が思うに、あなたが提案している路線に沿った証拠をいくつか挙げてみましょう。Nature Natureだったか、Nature Communicationsだったかの論文があります。

独立したグループが、中国のウェットマーケットでのエキゾチックアニマルの販売を調査していました。これは、中国のウェットマーケットとは関係ありませんし、ウイルスなどのバックグラウンドとも関係ありません。彼らは武漢の市場にオブザーバーを置いていなかったのです。

そして、彼らは自然の中で、基本的に、動物の権利、人権のような問題として、市場でのエキゾチックな動物の販売の問題について、論文を書きました。そして、そのウェットマーケットでは、パンゴリンやコウモリは売られていなかったというのです。

つまり、元々の説は死んだ説で、ウェットマーケットでパンゴリンやコウモリが売られていたはずがないということです。繰り返しになりますが、これは『ネイチャー』や『ネイチャー・コミュニケーションズ』といった雑誌に掲載されたものです。

正確には忘れましたが、調べてみましょうか。いずれにしても、そうですね。続けてください。では、私の、確実に知っているとは言いたくない、確実に知っていますが、そんなものは存在しないとは知らない、ということを正当化してみたいと思います。

さて、否定をどうやって証明するのでしょうか？否定を証明することはできないのですか？私はそんなものがあることを知りません。どこかの時点で、中間体や中間ウイルスが見つからないとも限らないでしょう？可能性はあります。

問題は、どのくらい待てばいいのでしょうか？それとも、難しいのでしょうか？言うのは難しいですか？というのも、私は微生物学者ではありません。だから、これは私の専門ではありません。その通りです。でもこれを見て、生物学者が満足するものは何だろうと考えます。

マイクロBOXの多くは、尿の切断部位、CGCGのようなコーディングの一部に満足していると言いますが、これはそうではありません。繰り返しになりますが、彼らはそれで十分に満足しています。しかし、他の人たちは次のように言っています。 いいですか、まだ動物の中間体があるかもしれませんが、私たちにはわかりません。

私は率直に言って、そのような認識の謙虚さに魅力を感じています。というのも、科学の世界ではしばしば物事を間違えることがあります。

あることを確信しても、予想外の証拠が現れて、彼が間違っていたことが判明するのです。だからこそ、私は可能性があると主張しているのです。そうらしいのかどうかと聞かれても、そうであろうとは言いませんん。現時点では、専門家ではない人たちの理解に基づいて、動物由来であるとは考えていませんが、可能性はあります。

Reid Sheftall 12:22

さて、私も専門家ではありませんが、今回はロッキングチェアに座って論理的に考えるだけでなく、証拠を使って、言うなれば証明をまとめました。その一部をお見せしたいと思います。

もちろん、見てみましょう。なぜなら、私が持っているすべての疑問、例えば、恐怖と切断部位はどうやってそこにたどり着いたのでしょうか？あなたがすでに触れたようなエンジニアリングされたものが現れるゲノムの特徴が見えますか？それから、ピーター・ダザックのDARPAの助成金については、実際にご覧になったことがありますか？

Jayanta Bhattacharya 12:58

実際には、開いてざっと見ただけで、詳しくは見ていません。

Reid Sheftall 13:03

驚きました。ほとんどすべてのことが書かれています。でも

Jayanta Bhattacharya 13:07

彼らは、専門家ではない人たちに向けて、このウイルスを回避するための機能を獲得するための作業をしていたように思えます。

Reid Sheftall 13:16

そうですね、とりあえずやってみましょう。今すぐにでも。ところで、武漢の研究所がウイルスの全塩基配列を公開していないとおっしゃいましたが、実際には削除されました。それが私のタイムラインにあるのですが、非常に怪しいですね。

しかし、私がまとめたちょっとした証拠をお見せしましょう。宇宙には10個から23個の星があり、地球上には31個のウイルスが存在します。つまり、1億個のウイルスです。宇宙のすべての星に対して、なぜ私たちは全員死んでいないのでしょうか？それには理由があります。それにはちゃんとした理由があるのですが、それはこれから説明しますが、なぜそれが研究室から生まれたのかを教えてくれると思います。

では、その証拠をお見せしましょう。これは、私が物理学を専攻し、大学では物理学の教師をしていたことから生まれたものです。外科医になる前は、物理学を専攻し、大学では物理学の教師をしていました。ですから、ウイルスの起源について語るときの第一原理は、ウイルスのパンデミックが起こるために必要なステップを理解することだと思います。

例えば、ウイルスはリザーバーとなる宿主を殺してはいけません。この場合、宿主はコウモリ、つまりカブトコウモリです。宿主はウイルスを排出し、人間はその排出物にさらされなければなりません。

そして、かなり大きなステップは、ウイルスがコウモリから人間へと種の壁を飛び越え、免疫反応を回避しなければならないということです。そしてもちろん、それはスピルオーバーの上で行われます。

私は 2012年に鉱山労働者が病気になった後に発見されたウイルスが、おそらくこの事件の雛形だったと思っているので、この事件の経緯についてはいろいろと言いたいことがあります。しかし、ここでは必要な手順を説明します。

もちろん、ヒトの細胞内でウイルスが免疫の捕捉を逃れて効率的に複製される必要がありますが、ここで恐怖と切断部位が登場します。そして、最も重要なのは、効率的なヒトからヒトへの感染です。

個人が病気になっても大パンデミックやパンデミックにならないウイルスは非常に多いです。なぜなら、人から人への感染を可能にするために必要なステップは、非常に稀だからです。

もしそうでなければ、私たちは深刻な問題に直面するでしょう。だからこそ、私はウイルスの数と、全員が死んでいない理由について話したのです。そうでなければ、宿主はあっという間に死んでしまうでしょう。

エボラ出血熱のように早期死亡率が高いものは、すぐに大量に人を殺してしまいますが、普通の風邪には大きな罹患率はありません。

ですから、風邪からパンデミックが起こることはありません。また、エボラ出血熱のように、人と人との間で感染する病気でも、パンデミックにはなりません。例えば、エボラ出血熱の患者の体液に接触しなければなりません。では、早速ですが、これをやってみましょう。

これを見ると、武漢はコウモリ洞窟から雲南まで1800キロ離れていることがわかります。私は、中間段階がなかったことを懸念しています。

これを調べるには、人から人への感染が明らかになるまでの期間、武漢を含む周辺の病院のサンプルを調べる必要があります。インフルエンザのような、あるいはCOVIDのような症状を示した患者から、9000のサンプルが採取されていました。SARS1やMERSには中間段階があったことがわかっているので、9000件のうちSARSによるものは250件になるはずです。

Jayanta Bhattacharya 17:06

SARS1型とMERSの感染経路は異なると思います。このウイルスは、SARS1型が浸漬するよりもエアロゾル化する方が簡単だと思います。ですから、その経験から予測される感染者数を推定できるかというと、必ずしもそうではありません。

Reid Sheftall 17:31

私が言いたいのは、これが私の言いたいことをほぼ裏付けているとすれば、その理由を簡単に説明します。もし、ヒーランのACE2受容体を介してヒトの細胞に感染できるウイルスがあるとしたら、覚えておいてほしいのですが、すべての動物にACE2受容体がありますが、それらは異なります。例えば、背中から人間に感染するためには、スパイクタンパク質の変異が必要になります。しかし、人間から別の人間に移るには、膨大な量のウイルスが必要です。

そして、あなたが言ったように、エアロゾル化、他の人に感染させるためには、大量のウイルスが口から出てこなければなりません。私が言っているのは、その前の段階で、ウイルスはコウモリからヒトのACE2受容体に入るだけの変異を遂げていますが、ヒトからヒトに感染するほどではなく、パンデミックの発生に必要なステップを覚えておいてください。最初のステップは、種の壁を越えて人間に入り込むことです。これは、多くのウイルスで起こることです。

しかし、人から人へ感染することができないため、パンデミックにはなりません。それがパンデミックの原因なのです。人から人へ感染する前の武漢周辺では、かなり早い段階で人から人へ感染することがわかっていましたが、実際には公表していませんでした。

しかし、そうなる前には長い期間が必要です。なぜなら、ほとんどのウイルスは、人から人への感染を可能にする突然変異を起こさないと、基本的に全員が死んでしまうからです。しかし、パンデミック発生の第4段階と、非常に精密な突然変異を必要とする人間から人間への第6段階との間の中間段階では コウモリから直接病気になった人もいるはずです。

言い換えれば、他の人間からではなく。SARS1やMERSのように、人から人への感染がうまくいかなかったため、真のパンデミックにはなりませんでした。例えば、ファイヤー・ワンは世界で1000人しか感染しませんでしたが、800人が死亡しました。ですから、あなたがおっしゃるように、人から人への感染が起こらなかったのは良いことなのです。

私ではなく、データの見方を知っている人たちがこれらのデータを見て、どこかからこれを引っ張ってきて、250個のデータを見つけることを期待していたのです。誰がこの作業をしたのかというと 彼らは、SARSが原因の病院とそうでない病院で、250のサンプルを見つけることを期待していたのです。

Jayanta Bhattacharya 20:15

なるほど、なるほど、おっしゃるとおりです。

Reid Sheftall 20:17

そのような例は一つもありませんでした。これは、250個が発生したと予測されていたときの、非常に強い証拠です。

Jayanta Bhattacharya 20:28

わかりました、私もそう思います。言い換えれば、記録に残っているバイヤーの著者がエアロゾル化することを予想すべきだったということですが、少なくとも200,250,あなたの言葉を借りれば、エアロゾル化しなかった場所に感染症が発生したということです。つまり、人から人への感染がより非効率的だったということですね。言い換えれば。

Reid Sheftall 20:53

もし、COVIDのような症状やインフルエンザのような症状で病院に行った人が9000人いたとしたら、たくさんの熱があるはずです。そのうち250人は、人から人への感染がなかった他の感染者との比率から、COVIDによるものと考えられます。

言い換えれば、中間段階ということになります。しかし、研究室で作られたものであれば、中間段階は存在せず、人から人への感染を可能にする「If you are in Gleevec」のサイトが挿入されているので、「You follow me」となります。そのため、中間段階も存在しませんでした。

この証拠は、中間段階がゼロではなく、パンデミック前の感染症がゼロだったことを示しています。伝染病の感染は、人から人への感染の場合に発生し、それが伝染病になります。例えば、アメリカ南西部のナバホインディアンがネズミの尿から感染したハンターウイルスのように、別の人が病気になることもあります。

ネズミの尿から感染するのは、ナバホ族ではよく知られています。しかし、人から人へ感染するまでには至りませんでしたが、かなりの数の人がネズミの尿から感染しています。

Jayanta Bhattacharya 22:09

つまり、別の仮説があるということです。一緒に考えてみましょう。つまり、コウモリからウイルスを採取しようとする活発な研究課題があった可能性があるのです。コウモリは自然界ではほとんど人間と関わりを持たないので、コウモリから人間に飛び移ることはあっても、人間から人間に飛び移ることはありません。決して、見たことがないでしょう。

しかし、それが研究室に持ち込まれて研究されました。そして、それを基にした研究室のリークがあったのです。これも、あなたのおっしゃることと一致していると思います。

Reid Sheftall 22:47

問題は、ちょっとした悪魔の証明を見てみましょう。9000件の発生を250件と予想したときに、発生が0件になる確率がどれだけ低いかをお見せしましょう。それも計算しなければなりません。250を9000で割ると36分の1になりますからね。

つまり1÷36です。そうですね、4から15で、1004×9ですからね。9000のうちの36分の1ということですね。なるほど。ということは、このような症状の人が来るたびに、それがインフルエンザではなくCOVIDによるものである可能性は36分の1ということになります、非常に低い確率ですが、36分の1です。

別の見方をすれば、これらの病院に人が来るたびに、36分の35の確率でインフルエンザが原因だということになりますよね。確率が35以上36未満のケースが9000件あるとすると、35～36分の1未満を9000倍しなければなりません。つまり、35-36×9,000分の1が、COVIDからのサンプルが1つもない確率ということになります。

Jayanta Bhattacharya 24:10

ベルヌーイ裁判の繰り返しのようなものですね。そして、ゼロになる確率は天文学的に小さいということですね。

Reid Sheftall 24:16

10×7.76ですか？

Jayanta Bhattacharya 24:18

つまり、論旨は理解しているつもりです。では、前提条件を見ていきましょう。そして、次のステップに進みましょう。

Reid Sheftall 24:23

私もそのことについて考えていたので、このように起こった可能性があるかどうかを確認しましょう。しかし、ちょっと考えてみましょう。

例えば、ユーナンにあるコウモリの洞窟で、グアノを掃除していた作業員や、武漢ウイルス研究所のチームの一員が、コウモリから病気になったとします。スパイクタンパク質がヒトのH2受容体を介してヒトの細胞に侵入できるほど変異したウイルスを保有するコウモリがいるかもしれないのです。それは可能ですね。

しかし、そのような場合の自然史を考えてみると、その人は必ずしも恐怖と切断部位を持っているわけではないでしょう。さて、私は

Jayanta Bhattacharya 25:07

重要なのは、2つ目のことを排除するために、さらに追加の論拠が必要だということです。この議論が教えてくれるのは、もう1つの前提があって、それは、SARS-CoV-2、または他の何かであるかどうかをどうやって特定するか、ということです。PCR検査が使えるようになる前に？そうですね。

では、これらの9000のサンプルはどうだったのでしょうか？それらはチェックされましたか？SARSであるかどうか、PCRであるかどうか、あるいはゼロであるかどうかをどのように確認したのでしょうか？

Reid Sheftall 25:37

どのようにチェックされたかはわかりません。しかし、これだけは言っておきたいのですが、これが起こったのは1月か2月、2月の初めか1月のことで、すでにPCRウイルスを使用していました。

Jayanta Bhattacharya 25:52

CDCは、1月下旬か1月中旬に発表されたと思いますが、PCR検査で確認したいというシーケンスを決定しました。つまり、私が考えなければならないのは、どうすればいいのか、どうすればいいのか、そのタイムラインを見なければならないということです。つまり、実際には、たくさんの

Reid Sheftall 26:29

ちょっと待って、言葉を正確に言うと、以前から広がっていたかどうかを見るためではなく しかし、「ああ、そうか、ここで人に感染しているんだな」ということがわかります。なぜなら、その時点で、スパイクタンパクは、実際には、はい、理論によると、スパイクタンパクは、すでに種の壁を飛び越えていなければならなかったからです。

そう、それはステップ6で、ほら、見られなかったでしょう？それはビデオが正常に動作していない時だったからです。しかし、私が話していることをお見せするために、1秒だけ戻してもいいですか？少しだけですが

Jayanta Bhattacharya 27:04

ええ、あなたについていきますよ。

Reid Sheftall 27:07

申し訳ありませんが、ご了承ください。この時点では、人から人への感染はありません。ですから、人々が病気になったとき、たとえ他の人に感染させることができなくても、人々はウイルスによって病気になります。ウイルス対策用のダイヤルを使っている人たちを見てください、彼らは他の人に感染させることはできません。

彼らはこのネズミから直接感染しているのです。だからこそ、そこにはステージが必要なのです。それは通常、数ヶ月から数年のオーダーでなければなりません。人から人へ感染するためには、非常に正確な位置に14の変異が必要だからです。膨大なウイルス量が必要な場合は、それを実現するための恐るべき切断部位が必要なのです。

つまり、パンデミックになる前の段階が、私が言っている段階であり、それが欠けているのです。それは数ヶ月や数年のオーダーではなく、ほとんどのウイルスの場合、決してそうではありません、何度も言いますが、そうでなければ私たちは皆死んでいます。

もし、すべてのウイルスがハンティングされたウイルスのように人々を殺していたとしたら、それは恐ろしいことです。致死率が非常に高いんですよ。あれが人から人へと感染していくとしたら、アメリカは大変なことになるでしょうね。ああ、死亡率が15%とかあるかもしれないね。それが何なのかは知らないけど、高いですよね。

しかし、彼らにできることは、このことを考え抜いたときに、病院に戻ったことです。そして、インフルエンザのような症状やCOVIDなどで来院したすべての患者のリストを求め、病院にはまだサンプルがあり、血液データなどを採取していました。そして、ウイルスがないかどうかを慎重に調べました。

残念ながら、インフルエンザはすべて発見されましたが、SARSは見つかりませんでした。つまり、250人のうち50人でも天文学的な数字になるはずだったのです。私の言っていることがわかるでしょうか？

Jayanta Bhattacharya 29:02

配列を調べてみると、まったく異なるスパイクが出てきます。

Reid Sheftall 29:09

そうですね。それは自然な人獣共通感染症の波及によって起こることで、彼らはピアリングの谷間のサイトを持っていないでしょうし、たぶん何年か、数ヶ月か、あるいは非常に長い間、その確率は非常に低いでしょう。これがSARSが勝利して合併した理由です。

人間に感染する他のウイルスのように、人から人への感染は決してうまくいきません。人間に感染する他のウイルスと同様に、人から人へと広がることは非常に稀で、今ではコロナウイルスがありますが、これはライノウイルスが加わったものです。歴史的に見ても、いくつかのウイルスが発生していますが、非常に珍しいことなのです。

Jayanta Bhattacharya 29:42

そうですね、恩赦かもしれませんね？ええ、もちろんです。人間の間でコメントが広まった場合、人間には人間のような免疫防御機能があるので、そのためにはどうすればいいのでしょうか？

Reid Sheftall 29:54

致死性ではなくなっています。頻繁に拡散するようになった変異株ですが、風邪などのようにパンデミックを起こすほど古くはなく、パンデミックの咳を引き起こすこともありません。

Jayanta Bhattacharya 30:11

そもそもパンデミックとは何を意味するのか、という話になると思います。しかし、ある意味ではパンデミックなのです。どこにでもあるものです。

ご存知の通り、パンの意味はどこにでもあるです。 そうです。だから、アデムジェニックも、ニーズのある人も、すべての人の間でどこにでもあるということなんです。しかし、致命的なパンデミックではありません。

Reid Sheftall 30:32

まあ、あなたにもパンデミックしていますが、まあ、私と同じですね。しかし、私が言いたいのは、今回のことに関しては、風邪よりもはるかに毒性が強く、非常に限定的なSARS1よりも強かったということです。SARSは人から人へ感染することはありませんでしたが、これはより大きな被害をもたらしました。

SARS1型で死亡したのは800人程度で、割合的には高いのですが、生の数字ではこれほどではありません。つまり、私が言いたいのは、この中間段階が欠けていたということです。これが証拠で、250のサンプルを集めてSARSの遺伝子配列を調べなければなりませんでしたが、ゼロでした。

というのも、もし実験室で作られたのであれば、武漢ウイルス研究所の誰かが切断部位に恐怖心を挿入したのであれば、次のスライドで説明しますが、タンパク質、アルギニン、アルギニン、アラニンです。そして、あなたがおっしゃったように、すでに2つのアルギニンはCGGコドンですよね？これらのコドンは、アルギニンのコドンとしては最も使われていません。

Jayanta Bhattacharya 31:46

自然界では？これはどういう意味なのか、リスナーの皆さんに説明していただけますか？タンパク質をコード化するとき、生命の仕組みとしては、基本的にアルファベット4文字のDNAがありますよね。そして、DNAは4つのアミノ酸をコード化し、それらが結合してタンパク質を形成するということですね。そうです。つまり、4×4×4,つまり

Reid Sheftall 32:14

6484. しかし、アミノ酸は20種類しかありません。

Jayanta Bhattacharya 32:18

酸です。そうですね、では今まで

Reid Sheftall 32:20

2つ以上のコドンを使ってマッピングしたことはありますか？そうですね、正確にはアルギニンですね。6個？申し訳ありませんが、エルボー6のCGGは、最も使われていません。

Jayanta Bhattacharya 32:32

自然界では？Veda コロナウイルス？

Reid Sheftall 32:33

いいえ、その亜属では、その通りです。しかし、重要なのは、このウイルスが非常に珍しいということです。これは3%の確率で起こります。申し訳ありませんが、2つで5%です。コロナウイルスの亜属であるベータコロナウイルスファミリーの一員であるということです。

なるほど、これはちょっと珍しいですね。もし合成されたものであれば、間違ったものを使用していることになります。とても怪しいですね。私の言っていることがわかりますか？これが証拠だ。しかし、これも私のものに似ているんですよね。

Jayanta Bhattacharya 33:10

もう一度、最初の原則に立ち返ってみましょう。例えば、あなたやブレントから聞いた話では、私もここにいますが、この件に関しては、成果のカミソリのようなもので、最も単純な説明は、実験室での実験ですよね？

つまり、どうすれば反論の余地のない証拠になるのかというと、実際には生物学的な読み物ではなく、「ああ、私たちはこんなものを作って、それをやった人たちから聞き出したんだ」という文書が必要になります。つまり、それはあなたがいた場所にいた誰かにとって、反論の余地のない証拠となるわけです。私たちがそれを目にすることはないと思いますが。

Reid Sheftall 33:55

中国はそれを世界に提供することはないでしょう、なぜなら中国はこの件で悪い評判を得ているからです。いずれにしても、誰かがこれを本当に証明したらどうなるか想像できますか？

でも、人々はこれを証明するために非常に近づいています。あなたが言うように、統計的には、絶対的な証明になります。つまり、10回から114回に1回の割合で起こることを見つけたら、それは統計的に証明されたと言えるのではないでしょうか？本当にありがとうございます。

Jayanta Bhattacharya 34:25

ええ、つまり、統計的に見て、対立仮説が真である可能性が低いということです。

Reid Sheftall 34:30

その通りです。言い換えれば、あなたは矛盾を仮定します。そして、その反対のことを仮定します。そして、矛盾を導き出すか、統計的に不可能であることを示し、その記述が真実でなければならないとするのです。ついてきてくれましたか？物理学では常に使われていることです。

例えば、熱力学の分野では、10億個の分子が箱の中で跳ね回っているときに、すべてを統計的に処理しなければなりません。10億個の分子が箱の中で跳ね回っているのですから、運動量やそのすべてをニュートン物理学的に扱うことはできず、統計的なアプローチをしなければなりません。遺伝学は本質的に統計的なものですから、統計的なアプローチを使うのは妥当だと思います。

先ほど、3つの塩基対の話をしましたが、それぞれの場所に4つのヌクレオチドのうち1つが入る可能性があり、その可能性は64個あります。そして、その確率があまりにも不利であることに気づくのです。信じられませんよね。100年に一度とか、そんな感じです。

これだけのウイルスが常にそれを起こそうと跳ね回っている中で、100年に1度、それが起こるでしょうか？地球上のウイルスの数は10～31個ってことですか？そういう意味では、本当に批判的に見なければなりませんね。

これが私の意見ですが、数学を使ってこれらのことを少なくとも疑いの余地なく証明することができます。話すことがたくさんあるので、私たちを退屈させるつもりはありませんが、私は本当にこれを証明しているように感じています。しかし、そうですね。

Jayanta Bhattacharya 36:15

これは、つまり、「どのような認識基準が必要なのか」という問題があるということです。でしょう？それは常に「はい」です。常に疑問です。

私たちの目の前にある証拠からすると、あれは素敵なものだったという可能性が非常に高いと思います。

Reid Sheftall 36:37

この1年間、私のような人間を陰謀論者と呼んでいた人がいました。しかし、私は他の動物から来たという証拠を見つけることができませんでした。

Jayanta Bhattacharya 36:51

しかし、私が見てきたものの中には、このことについて議論することができるかもしれませんし、あなたも後ほどこのことを知っているかもしれませんが、私が見てきたものの中には、科学的なコンセンサスを作るという文脈の中で、早期治療の可能性に関する研究室からの情報漏洩や、Great Barrington宣言やロックダウンの有効性に関するものも含まれていますが、これらは同じ手口で行われています。少数の科学的リーダーたちが、自分たちの意見が真実であり、彼らに反対する者は少数派であると宣言するのを見てきました。

そして、ソーシャルメディアやメディアの仕組みを利用して、フリンジ的な考えを持っていると思われる人を、基本的にプラットフォーム解除から排除し、D正当化してきました。あなたは本質的に、「あなたはディープ・プラットフォームではない」と呼ばれているのです。そして、科学的なコンセンサスがあるように見せかけて、実際にはない、ただの幻想なのです。そもそも議論を委縮させるために、あなたはそうしてはいけないのです。

Reid Sheftall 37:55

不名誉なことですが、この2年間に何が行われたのでしょうか？Medscapeやその他の医療問題のクリアリングハウスに掲載された記事やストーリーに対するコメントを見てみると、論文が発表されると多くのコメントが寄せられています。

膨大な数の医師が、マスクの効果やロックダウンを信じていると言っていて、私の心を揺さぶっています。私は、彼らが誠実に対応してくれるなら、そうしたいと思っています。彼らが強力な議論を展開するのはいいことだと思います。

しかし、なぜロックダウンが機能しないのかというデータや論理を共有しているからといって、名前を呼ばれたくはありません。名前を呼ばれたくないんですよね。なぜなら、そのためだ。私は自分の論理を持っていることに満足しています。昨日、病院のロビーで話したように、私が看護師にマスクが機能しない理由を説明していると言った後、ある男が近づいてきました。そして彼は、「お前はバカだな」と言いました。

そして、私が「お前は文献を見たことがあるのか」と言うと、彼は「俺はバカとは話さない」と言いました。それが、あのドイツ人の男から得たものだよ、マスクをしてね。しかし、とにかく、この続きをしましょう。さて、あなたはゲストです。私ではなく、あなたがここ数年の偉人であり、私は本当にあなたの問題に触れたいのです。

これまでのあなたのインタビューとは違ったタイプのインタビューになると思いますが、私はこのような議論を楽しみたいと思っています。

Jayanta Bhattacharya 39:26

こういったことに慣れておきたいですね。なぜなら、これらは私の中心ではないからです。つまり、私の専門知識は考えると楽しいものです。一緒に考えて推論するのも楽しいものです。このようにして、私はこの講座を始めました。

Reid Sheftall 39:38

そうですね、特に経済学者としては、非常に数学的でデータを重視していますよね。あなたも私と同じで、物理学とは少し違う分野ですよね。だからこそ、私とあなたが一緒になって、非常に確かな結論を導き出すことができると思うのです。

その後、グレートバリアーや宣言などに関連した話に移りますが、これについては皆さんの意見を聞きたいと思います。しかし、繰り返しになりますが、中国の人々は、中国政府が中間ホストを見つけようとする動機を考えています。研究室で作ったものが漏れたとか、わざと流したのではないかとか、さまざまな憶測が飛び交っています。

もし、中間宿主を見つけることができれば、すべてから解放されます。これまでに209種8万匹以上の動物をテストしましたが、「サージ2」を持つ動物は1匹も見つかりませんでした。それも、お風呂に入っただけではありません。8万匹の動物について考えてみましょう。

そして、これを検査したコウモリも、SARSを見つけることができないことを想像してみてください。ですから、先ほど私が発表した、パンデミック時期に至るまでの9000個の検体についての議論に比べれば、確かに強力ではありません。しかし、中間ホストが見つからないというのは確かですね。

さて 2020年の2月にあの投稿をしたときに、私は一つの論理的なことを考えました。他の人から聞いたことがなかったので、自分の考えを世界に伝えるために。しかし、それを疑う人は他にもいました。元々の説である「センザンコウ説」を考えてみると、センザンコウから来たということになりますよね。

コウモリの仲間がいたら、その射程距離は50kmにもなります。だからこそ、中国の地図を見せて、何をしているのかわからなくなったときに行くようにしたのです。コウモリの洞窟がどこにあるのか、武漢はどこにあるのかを示しています。武漢は1,800kmありますが、コウモリの行動範囲は50kmしかありません。

つまり、コウモリは武漢に運ばれ、女性ウイルス研究所で研究されなければならなかったのです。ASICも最初は否定していましたが、そこにぶら下がっているコウモリの写真を見つけたのです。それについては本当のことを言っていなかったわけです。

あるいは、一部のパンゴリンがコウモリに擬態して感染したのは、コウモリのウンチのパンガランから種の壁を飛び越えていないからで、彼らのACE2受容体はコウモリのACE2受容体と同じではありませんよね？リザーバーホストです。つまり、背中からセンザンコウへの2つの変異が必要なのです。そしてバングルから人間へ、ですね。

もし、センザンコウを経由したとしたら、このスパイクタンパクがヒトのACE2受容体に入るためには、2回の変異が必要になります。ペンギンが中間宿主の場合です。私が言いたいのは、もしペンギンがヨハンの近くから運ばれてきたとしたら、そこではコウモリがコウモリとの間でスピルオーバー現象を起こしていて、途中の他の都市では動物を売っていたはずだということです。

そして食べ物。彼は私について来て、私は

Jayanta Bhattacharya 42:53

質問があるのですが。パンゴリンのACE2受容体と不運の生物学的関係については、私は知りません。彼らは、彼らは、彼らは？Hugely just someone I actually I don’t I honest I don’t really I don’t know how pangolins became an animal interest first to be. それ以外にも、武漢で売られていたと言われています。どこの市場ですか？

Reid Sheftall 43:15

もちろん、実際には起こっていないので、彼らは知りませんでした。つまり、あれはウェット・マーケット理論に基づいて作られたものだと思います。武漢で病気になった人の数を見ると、そのうちの何人かは武漢の市場にさえ行っていませんでした。そう、彼らは武漢の市場とは無縁だったんです。他の人からもらったか、お風呂から直接もらったのでしょう。

しかし、中間段階はありませんでした。人間から人間への感染が判明するまでの数ヶ月間、病院には9000人のうちの9人の検体がありませんでした。そして、すでに話したように、そこには 年齢はそこにはありませんでした。ハンターウイルスのように、コウモリから別々の人間に変化するだけではなかったのです。そして、人間同士では感染しないということは、最初から人間同士で感染していたということです。

つまり、最初から指数関数的に増殖していたということですね。ちょっと話を戻しましょう。

Jayanta Bhattacharya 44:16

実は、この話、もう1つしたいことがあります。もうひとつ、「最初は何だったのか」という問題を考えてみたいと思います。血液バンクなどで興味深い血清学的研究が行われていますが 2019年9月からイタリアの血液バンクでSARSの良い方の抗体が見つかり始めたという報告がありました。

つまり 2019年9月にイタリアで、ということです。信じられないような話ですが、報告書ではそうなっています。だから、私はパスしません

Reid Sheftall 44:51

なぜなら、カプセル化されたウイルスが下水道を通っても無傷であるということはありえないからです。そう、私たちはバラバラになって、バラバラになってしまうのです。

Jayanta Bhattacharya 45:05

でも、抗体のように、抗体は保存されていますよね？つまり、文字通りの意味で、そのことです。

Reid Sheftall 45:11

は全く違います。つまり、これは人々がずっと想定していたよりもずっと早く、武漢の研究室のループから出てきたということになります。

これが私のプレゼンテーションの一部です。脱出した証拠は山ほどあります。確かに9月には外に出ていました。8月くらいには出ていたかもしれません。武漢に住んでいる人がイタリアに行って仕事をしたり、いろいろなことをしているんですよ。

Jayanta Bhattacharya 45:41

ああ、イラン、イラン

Reid Sheftall 45:42

が大パンデミックしました。その後、中国の業者がイランで仕事をしていることを知りました。

Jayanta Bhattacharya 45:49

つまり、タイムラインを修正する必要があると思います。私にはわかりません。私にはわかりません。つまり、9月の証拠は、イタリアの抗体に顕著なものがあるということです。

つまり、それは、それは、それを手に入れたということです。もしそうなら、もしそうなったら、それは正しい。私には信じられる理由がありませんが、確かに公式の開始日よりもはるかに早い時期に流出したのではないでしょうか。

Reid Sheftall 46:09

私が書いた予定表の最初の行には、これを書いたときに、ウイルスが人間の集団に入ったのは 2019年の晩夏か秋、初秋の8月かそこらだと言いました。そうすると、息子がすでにイタリアにいたことも説明がつく。つまり、パインズも説明

ジャヤンタ・バタッチャーヤ 46:31

2020年4月にパンデミックが発生したときに、私が支援した血清有病率調査では、なぜ LA郡やサンタクララ郡では、20% 4% 4%という驚くべき高い血清浸透率が見られました。問題は、どのようにして1月下旬から4月上旬までの間に、これほど多くの人がウイルスに感染することができるのかということですが、もしそれよりも早い時期に到来するとしたら、どうでしょうか。

Reid Sheftall 47:05

はい、その通りです。答えは、アメリカの1月初旬、あるいは12月、11月かもしれませんが、すでに人々がこの現象に遭遇していたということです。いつだったかはわかりません。しかし、最初に発見された患者は、ワシントン州だったかな？そう、老人ホームだ。一つの老人ホームに8人もの患者がいた。そうですか？私の記憶では。

そう、でもそれは本当に遅かった。もっと多くの人が感染していたと思います。そうすると、サンタクララ郡での血清有病率が高い数値を示した理由にもなりますね。そしてLA郡でもそうでしたね。それで？最初の感染者が出たのは1月下旬ではなかったと思います。それよりもずっと前だと思います。これは、今おっしゃったことに基づいた私の意見です。

Jayanta Bhattacharya 47:51

私は、1月下旬という開始日は意味をなさないと考えています。問題は、どこまで遡るかということです。

Reid Sheftall 47:59

私は、ここで誰もが動揺するようなことはないと思います。中国は、世界に知らしめる前に、少なくとも4ヶ月前からこのことを知っていましたが、1ヶ月しか知らなかったわけではありません。私はそれはナンセンスだと思います。

この問題は、彼らが公表するよりもずっと前から知っていたのです。そしてもちろん、中国に行った人たち、あるいは中国から情報を得た人たちは、それを繰り返して、人間から人間への感染はないと言っていますが、これはまったく馬鹿げています。何を言いたいかわかりますか？つまり、中国は話を少し変えて、「誰」を騙し、全世界に向けて「人間から人間へ」は行っていないと伝えようとしたのです。

しかし、先ほど言ったように、例えばコウモリからのCOVIDを単独で持っていて、それを人間に投与していたことを示すサンプルは、いつでもどこでもありませんでした。続けると、これらの動物をすべて調べたが、宿主となる動物が見つからなかった、ということです。そして今度は、遺伝子を見てみましょう。

Unknown Speaker 49:06

はい、そうです。

Reid Sheftall 49:06

そうです。全画面表示にしないで、このままにしておきましょうか？はい、そうします。

Jayanta Bhattacharya 49:11

この方がいいと思います。それでは。

Reid Sheftall 49:13

これは単純に、Sarge 2が属する亜属の中にあるたくさんのβコロナウイルスを比較したもので、どれも恐怖の開裂部位を持っていません。ここにP R, Raがありますね。プロリン、アルギニン、アルギニン、アラニン、そして2つのアルギニンは、SARS2型ではアルギニンのわずか3%、亜属では5%にしか発生しないという、先ほどお話したCGGのものです。

うん、わかりました。それはちょっと変ですね。それが何かを保証するものであるかどうか、私はこの件について十分な知識を持っていません。しかし、中間段階を経ずにこのようなものが出現し、担当しているということは、進化の中で欠けているものだと思います。

ジャヤンタ・バターチャリア 50:03

もう1つ、証拠があります。これもまた、はっきりとはわかりませんが、私の生物学者の友人が言っていたことと同じです。それは、そのplebisciteに対する恐怖心が他のウイルスにも見られるということです。その場合は、純粋な味のついた側を使って、タンパク質のスパイクを切断し、人間の細胞内に入りやすくします。

Reid Sheftall 50:29

ええ、そうですね。ウイルスが細胞内に入ってくると、フーリンはS1サブユニットを切断するのですが、これについては写真がありますので、すぐに説明します。この図を見ていただければわかると思いますが、S-1 S twoと書いてあるのがわかりますか？S1はスパイクタンパク質の一部で、失礼ながらH2ヒトH2受容体と結合します。

スパイクタンパク質のES2は、融合装置が入っている部分ですね。そうです。すぐに写真をお見せします。しかし、非常に精密な切断により、融合がより高い確率で起こります。そして融合は、化学の知識をお持ちであれば、このプロセス全体の中で融合の第5段階は、ウイルス負荷生成の速度制限段階です。

ウイルス量が多いと、人から人への感染が可能になります。なるほど、とにかくその通りで、この中にあるのです。私の理解では、このようなものをウイルスに入れるには3つの方法があります。1つは突然変異です。

3つ目の方法は組換えで、これらのウイルスが同じ細胞に感染して遺伝物質を交換し、子孫がそのウイルスを持つようになる場合です。その可能性もあります。しかし、ある研究では、1200種類のウイルスをチェックしましたが、正しい方法で組み換えが行われたものはゼロでした。つまり、1200個に1個、あるいは0個と1200個というところでしょうか。いずれにしても、このケースでは、組み換えによってこのようなものが出現したということは、極めて珍しいことなのです。

Jayanta Bhattacharya 52:35

つまり、組み合わせというのは、何のウイルスかわからない別のウイルスと組み換えなければならないということだと思います。

Reid Sheftall 52:41

のようになります。ところで、組換えができるウイルスは限られていますよね。

Jayanta Bhattacharya 52:47

そうですね。そのためには、何らかの方法で、その1つの小さな配列の中だけで組換えを行わなければなりません。

Reid Sheftall 52:53

私が言いたいのは、この間にあるはずだということです。読むことができる法案には、1200種類のウイルスが含まれていると言われていますが、そのうちの1つは、牡牛座と組み替えることができます。彼らはそれらをすべてチェックしました。

今日は、少なくとも、私が読んだものでは、切断部位を恐れて貼るのに適したものはないと言っていましたが、1200個以上あります。彼が言うには、つまり、ラボから来たものだという思い込みから抜け出すために何かを調べるたびに、それがネガティブな結果になるということです。

というわけで、「恐れ」についての情報をまとめてみました。グレートバリントン宣言に関連して、ロックダウンやその他のことについて、あなたが何を言わなければならなかったのかを聞きたいと思っています。私はそのことについて多くのことを知っていますが、私自身もそのことについて言いたいことがあります。そして、機械が出てきて、細胞の膜に付着し、感染します。

そして、これらの腕がウイルスを追跡し、細胞の近くに引っ張っていきます。もちろん、細胞壁はすべてマイナスに帯電しています。そのため、これらの物質はお互いにあまりくっつきません。

そして、タンパク質の中にあるメッセンジャーRNAを安定化させることで、ウイルスを細胞内に取り込み、もちろん、機械をハイジャックします。さて、ここで少し話を戻します。恐怖と切断部位について言いますと、これらの粒子は細胞から放出される準備をしています。これらの粒子は、もしあなたがそこにいるならば、その中にあるものです。この5つのタンパク質には、フーリンの切断部位があります。

このタンパク質は、プロテアーゼが切断しやすい場所を持っているのです。いずれにしても、恐れをなして切断部位を確保したウイルス粒子は、S1ピースをすべて切り落とすことで、未来の機械を準備し、すぐに別の細胞に入り込むことができるのです。そう、H2受容体を見つけたりするのではなく、このような複雑な作業を行うのです。

これが融合を早める理由です。また、信じられないかもしれませんが、スパイクタンパク質の切断を恐れることで、変異株やウイルス粒子が、増殖した細胞に触れている別の細胞に入り込み、抗体に触れることなく別の細胞の細胞質に入り込むことができます。

そのため、常に裏口から入ってくるようなものです。そうすると、融合がおかしくなります。融合が進むと、ウイルス量が急速に増加します。これは、仕事を妨げる抗体がないからです。相手の細胞に入り込むだけですからね。ちょっと話を続けますね。この細胞に入り込もうとしているウイルス粒子を見てください。

もし、ウイルス粒子が細胞から細胞へと移動して、ACE2受容体などを探す必要がないとしたら、想像できるでしょう。驚くべきことです。

さて、恐怖部位と切断部位が非常に重要である理由はここにあります。ここにはS1S2サイトが見えます。融合の初速度に35倍の差があります。SARSのタラとMERSを比較したフーリンの切断部位を見てみましょうか。そうです。MERSはSARSのcov oneよりもはるかに優れています。

ここでは、MERSがSARSのcov oneよりも優れていること、そしてSarge twoはMERSよりも35倍も速いことがわかります。このように、大きな違いがあるのです。これがヒトからヒトへの感染のカギです。膨大なウイルス量を持っているからこそ、他の人に感染させることができるのです。そうです。

繰り返しになりますが、プロリン、アルギニン、アルギニン、アラニンと書かれているのが面白いですね。ここからが恐怖であり切断部位ですが、実際の切断はアルギニンとセリンの間で行われます。1段階下がるわけですが、これが重要な理由は何なのか、私にはわかりません。推測しているだけなので、止められてしまうかもしれません。しかし、私は推測するつもりはありません。私がそれをする理由はありません。

Jayanta Bhattacharya 57:20

推測することは、ちょっとした楽しみでもあります。私にとっては。それは乾いたサインです。

Reid Sheftall 57:23

誰かに、ああ、あの輪っかの形が変わったんだと思われたくないんです。だから切りやすいんだよ」とか言われたくないんです。それは私の憶測ですから。そして、それが間違っているからといって笑われてしまう。そして、私はすべてを失ってしまうのです。

Jayanta Bhattacharya 57:39

信用を失います。I

Reid Sheftall 57:40

憶測だと言っているので、私の信頼性ということです。しかし、これまで私が言ってきたことはすべて正しいので、私は議論の力を失っています。中間段階がないということについてですが 中間段階があったという証拠はありません。自然な進化では起こりえません。研究室で作られたものでなければなりません。それには、次のことが関係しています。

Jayanta Bhattacharya 58:01

研究室から釈放されたと思っていた私は、もうひとつの論点として、時間との関係を考えてみました。時間がかかりました。

Reid Sheftall 58:19

人から人へと移動することができず、何ヶ月もかかってしまいました。

Jayanta Bhattacharya 58:24

問題はそこではありません。SARS1型の場合、すぐには感染しないと捜査官が判断するまでに、どのくらいの時間がかかったのでしょうか？ああ、繰り返しになりますが、すぐにはわかりませんでしたよね？だって、私は読んだことがあると思ったんだもの。しばらく時間がかかりました。

Reid Sheftall 58:40

でも、ジェイ、それはその段階で止まっていました。人から人への感染は起こらなかったのですか？

Jayanta Bhattacharya 58:46

そうですね、わかりません。問題は、コウモリから人間に感染するための中間段階で、その中間ウイルスを見つけるのに何ヶ月もかかったということです。

Reid Sheftall 58:56

そうなんですね。中間宿主であるカニクイザルを見つけるのに、どのくらいの時間がかかったのでしょうか？はい、その通りです。SARSの場合は4ヶ月に1回の割合で、9ヶ月かかりました。MERSの場合。では28ヶ月。

Jayanta Bhattacharya 59:08

ヶ月です。そうですね、。20ヶ月経った今、20ヶ月経っても見つからないなんて、どうなっているんだ？しかし、これは

Reid Sheftall 59:21

しかし、ここがポイントです。たとえ見つかったとしても、です。なぜなら、中間宿主とウイルスが人間から人間へと移動する間には時間がないからです。うん、そうですね。だから

Jayanta Bhattacharya 59:36

今、2つの独立した2つの状態があります。コウモリからヒトへのジャンプと、ヒトからヒトへのジャンプがあるわけですよね。

Reid Sheftall 59:43

人間から人間への移動は瞬時に起こります。つまり、ウイルスが適切な方法で変異して、他の人に感染するのを待っているような時代はなかったのです。

Jayanta Bhattacharya 59:57

ええ、他にはないでしょうね。

Reid Sheftall 59:59

もしも、もしも、もしも、もしも、もしも、もしも、もしも、もしも、もしも、もしも、もしも、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、。そして、その人たちはみんな待っています。そして最後にウイルスの一つ。

Jayanta Bhattacharya 1:00:13

そうですね、そうなるかもしれませんね。また、悪魔の証明のような精神で、かもしれませんが。もしこれがもっと前に起こっていたら、もし開始日がもっと早かったら、私たちが思っているよりももっと時間があるということです。

では、あなたはまだ

Reid Sheftall 1:00:28

見つかりますか？1,000個のサンプルで見つけられるのですか？それは

Jayanta Bhattacharya 1:00:32

クマです。ああ、いや、わかっています。I got I got the argument. そうですね。だから、あなたが行かなければならないようなものはありません。実際に見ることができるかどうか、そこを見てみてください。そして、あなたは見ない……見ないんです。

Reid Sheftall 1:00:42

どこにも中間段階はありません。醜いユーザーのために。研究室で作られ、誰かに刺されても、そこに視力が残っていれば、その物は初日に人間から人間になることができるということに同意するのですね。それがフーリン cleavage siteの要点です。そうです。これは決定的な証拠のようなものですね。しかし、あなたが実際に指摘したように、他のウイルスにも存在するのです。

しかし、組換えの実験をしてみましたが、組換え可能なものは見つかりませんでした、組換えサイトが怖くてできないのです。つまり、1200のうちの1つです。

しかし、とにかく、研究室で挿入された尿の切断部位についての論理は、3つの塩基が1つまたは4つのヌクレオチドで満たされたコドンから 20個のアミノ酸があり、64個になります。アルギニンには6つの可能性があることがわかりました。

SARS2型のウイルスのCGGに2回連続で含まれているものは、SARS2型では3%しか発生していません。他のものは、SARS2にもっとよく見られます。わかるでしょう？つまり、あなたが言い出したことは、絶対に正しいのです。アルギニン、そして切断部位は、CGGによってコード化されています。

Jayanta Bhattacharya 1:02:00

私の友人の微生物学者たちは、実験室で行われていると確信していて、いつもこの証拠を引用しています。

Reid Sheftall 1:02:07

これは絶対です。もしあなたがサイトを主張しているのであれば、それはとても重要なことです。

しかし、彼らはどうでしょうか？彼らは9000の背後にある論理を引用しましたか？サンプル？ああ、それは

Jayanta Bhattacharya 1:02:15

その議論を聞いたのは初めてです。

Reid Sheftall 1:02:17

パンデミックの発生に必要なステップが急増する可能性があるということは、第一原理に戻ると、「パンデミックになるために実際に必要なステップは何か」ということになります。そして、そのステップの一つ一つが満たされていなければ、深刻な問題が発生するということですね。

人々はこの問題を先に進めすぎていますが、後戻りはしていません。コウモリが人間に感染してから、その人間が他の人間に感染させるまでに時間が必要だということを知っていますが、これは非常に困難なステップです。ハンターウイルスの場合、尿が人に入ってその人が死んでしまうこともありますからね。

しかし、その人が他の人に感染させた例はありません。あるいは、私たちは

Jayanta Bhattacharya 1:03:11

本当に悪いことをしているかどうかを調べています。

Reid Sheftall 1:03:14

ハントは恐ろしいものでした。ああ、狂ったように人が死ぬんだ。もちろん、すべての行を読むわけではありませんし、何ページもコピーしています。

しかし 2018年のピーター・ダツィクによるこのDARPA助成金の提案書を読むと、彼は白黒で、つまりあからさまに白黒で綴っています。我々はコウモリに新しいキメラ多価、組換えスパイクタンパク質を接種します。このようなものを作って、コウモリに注射するのです。つまり、彼らは同時にワクチンも作ろうとしていたのです。

Jayanta Bhattacharya 1:03:51

彼らは提案としてこれを行っていましたが、DARPAはその提案を却下しました。

Reid Sheftall 1:03:57

そうですね、あまりにも危険だからですね。そうですね、私が言うところの「ゲイン＆ファンクション」が詰まっていますね。リセットします。そう

Jayanta Bhattacharya 1:04:05

実際、トニー･ファウチが、何が機能向上であり、何が機能低下でないかを戦術的に判断していると主張しているのを見たことがあります。あなたの考えに共感します。

Reid Sheftall 1:04:16

技術的なものをお見せしましょうか？もちろんです。早速ですが。さて、ここでは「流出リスクが高いと判断された現場では、コウモリを集中的にサンプリングする」と書かれています。SARSコロナウイルスの高いスピルオーバーリスクとは、人間に感染する可能性の高いウイルスを保持しているということです。そう、スピルオーバー・リスクですね。それをコウモリ型SARSコロナウイルスのバックボーンに挿入します。

これはSARSコロナウイルスではなく、コウモリのSARSコロナウイルスの骨を使用しており、二重使用や機能獲得の懸念が免除されます。つまり、ちょっとした抜け道があるということです。SARSコロナウイルスではなく、コウモリの骨を使えば、二重使用や機能獲得の懸念が免除されます。

しかし、もちろん、それは

Jayanta Bhattacharya 1:05:08

それでも危険ですよね？それは、もしそれが行われたとしても、まだ人間に感染する可能性があるからですよね。

Reid Sheftall 1:05:13

信じられないかもしれませんが、彼らはこのバックボーンを使ってウイルスを作ることができ、好きなスパイクを付けたり、好きなものを付けたりすることができます。カロライナにある国連大学のラルフ・バレットの研究を見てみると、彼はスパイクタンパク質をリバースエンジニアリングして別のウイルスに入れたり、あらゆる種類のものを作ることに長けています。

2010年頃からラルフ・マリクと交流があり、細胞培養では育たないウイルスを彼に送っています。彼女は2010年頃からラルフ・マリクと交流があり、彼女が細胞培養で育てられないウイルスを彼に送り、彼がそれをジュースにして細胞培養で育てています。

そして、彼女は彼女をあそこに連れて行きました。そして、彼はその方法を彼女に教えたのです。恐怖の開裂部位を挿入する方法ですが、実験室で恐怖の開裂部位を挿入することについて、14の論文か何かがありました。

彼女はそのうちの1つを書いたのです。ええ、だから彼らはそれが

Jayanta Bhattacharya 1:06:11

ここでは、本当に無害なカミソリのようなものが起こっているようですね。最も可能性の高い説明は何でしょうか？

Reid Sheftall 1:06:20

私は納得しましたか？

Jayanta Bhattacharya 1:06:21

私は小麦としてのあなたが好きですが、あなたは私がすでに向かっていた方向を確認するような新しい情報を見せてくれたわけではありません。

Reid Sheftall 1:06:28

ああ、君はそれを理解したと思うよ。あなたは、自分がそれに傾いていると言ったことを覚えています。

しかし、もしあなたが、私が「あなたを説得する」と言ったときに、特にあなたのことを言っているのではなく、ゲームに慣れていない人やまったくの中立的な立場の人だったら、どうするかということです。そうではありませんか？その人たちを納得させることができると思いませんか？

Jayanta Bhattacharya 1:06:44

つまり、説明するのはとても難しいことなんです。確かに、声高に主張しない限りはそうですね。また、動機もありますよね？動機は、私たちがしたいことであり、そもそも機能を獲得した理由の全てです。動機としては、危険なウイルスが人間から動物から人間へと飛び移る可能性はどれくらいあるのでしょうか？そして、そのジャンプに必要な変異の数がわかれば、次のパンデミックが起こるまでの時間がわかるというわけです。

そうすれば、次のパンデミックが発生するまでの時間がわかります。また、パンデミックから身を守るためのワクチンやその他のメカニズムを事前に準備することができ、なぜこれほど早くワクチンの候補ができたのかが説明できます。

Reid Sheftall 1:07:31

その通りです。ワクチンのリリースは、配列が決定してから12日後に行われました。

Jayanta Bhattacharya 1:07:37

リリースされました。その通りです。私は 2020年3月の時点では、ワクチンができるまでに10年かかるとは思っていませんでしたので、皆さんにお伝えしたいと思います。

Reid Sheftall 1:07:52

繰り返しになりますが、これらのページの一つ一つは、あなたが言ったように提案ですが、彼らが何をしてきたかを示しています。そのための決定的な証拠を一瞬だけお見せします。

Reid Sheftall 1:08:06

ヒト化マウスとは、ヒトのACE2受容体を付けたマウスで、マウスを使ってヒトの細胞に入るかどうかを調べることができます。ノースカロライナ大学のチームは、ハイエンドでローリスクなウイルスの大規模なサンプルのスパイクタンパク質をリバースエンジニアリングして、これらのウイルススパイク糖タンパク質を合成すると書いてありますね。そうです。合成されたスパイクタンパク質は、ヒトの細胞受容体であるh2に結合するものがバックボーンに挿入されるということです。

つまり、人間のACE2受容体を介して侵入できるものを見つけると、背中から人に飛び移るウイルスがすでにできあがっているということです。そうです。SARSのような病気を引き起こす能力を評価するために、ヒト化したマウスに接種したと書かれています。言いたくはありませんが、これは一種の

Jayanta Bhattacharya 1:09:10

モノクル治療法やワクチンの有効性。

Reid Sheftall 1:09:14

は、モノクローナル療法が効くかどうかを研究したいのです。

Jayanta Bhattacharya 1:09:17

つまり、そもそも機能的な研究をするための議論は、まさに今、一番下に下線を引いたものです。つまり、次のパンデミックが起こる前にその原因を突き止め、ワクチンを用意しておけば、パンデミックで人々が死ぬのを防げるということです。

Reid Sheftall 1:09:38

そうですね、それがこの問題の一部だと思います。確かに。私が証明できない限り、彼らに邪悪な動機を与えたくはありませんが、ここでは奇妙なことがたくさん起こっていると言えるでしょう。つまり、これを見てください。これはスパイクの三量体をナノ粒子に組み込むという話です。 あるいはアライグマ痘ウイルスのベクターをコウモリに投与するという話です。

最近、ナノ粒子という言葉を聞いたことがあると思いますが、これはメッセンジャーRNAワクチンで使用しているものです。メッセンジャーRNAの周りに小さな脂質のナノ粒子を置くことで、細胞膜と融合して細胞内に入り込むことができるんですね。ちょっとした決定的な証拠をお見せしましょう。

もしよろしければ、この件をまとめたいと思います。これはピーター・ダツィクです。誰かが彼にツイートを送ったのですが、彼はそれを否定して、真実ではないと言っています。SARS関連のコロナウイルスについては、50以上の新規株を発見し、スパイクタンパク遺伝子の配列を決定し、ヒトの細胞に結合するものを特定し、組換えウイルスを使用し、ヒト化マウスでSARSのような症状を確認するなど、大きな進展がありました。

Jayanta Bhattacharya 1:10:57

彼が言っているのは、マウスの中のマウス、つまりSARSのような兆候をマウスで見ているのだとわかりました。

Reid Sheftall 1:11:03

つまり、人間の目がいい。SARSのような恐ろしい呼吸器系の病気を引き起こすかどうかを調べています。そう、マウスの細胞に入り込むことでね。つまり、基本的にはキラーウイルスを作っているわけです。そして、ワクチンのモノクローナル抗体に反応しないものもあることを示しています。

Jayanta Bhattacharya 1:11:23

そうですね。このツイートを見たのは初めてです。

Reid Sheftall 1:11:27

これは、提案です。しかし、これは、我々がそれを実行しているということです。

そしてこれは

Jayanta Bhattacharya 1:11:31

は、「こうだ」ということです。科学界以外ではあまり知られていないことですが、助成金の提案書を書いている人へのアドバイスとして、私のキャリアでもそうしてきましたが、うまくいくと確信していることをやってみてはいかがでしょうか。

そうすれば、助成金を獲得できる可能性が高くなるからです。そうしないと、批判されて、できなくなってしまうからです。自分ができることを人々に示す最も簡単な方法は、実際にやってみせることであり、それによって助成金を得て、その研究を続けることができるのです。つまり、提案書が作成される前に、彼らがすでにどれくらい進んでいたかは誰にもわからないのです。

Reid Sheftall 1:12:07

今では、アメリカでの機能獲得研究のモラトリアムについて、知っている人もいるでしょう。

Jayanta Bhattacharya 1:12:13

2017 2014 2014. そして、その後、彼らは基本的に

Reid Sheftall 1:12:16

海外に移して中国で行うようになりました。yaczikが2018年にその助成金の提案をした理由は 2014年にeco Health Allianceに支給された、海外に移すための5年間のNIHの助成金がなくなったからです。5年しかありませんでした。

2019年に終了する予定だったんですね。そう。彼はDARPAにあと14年か何かを要求していたということでしょうか？ええ、だから今DARPAに提案したのですが、あなたが言ったように、とても重要なことですが、彼らはそれを断ったのです。あまりにも危険だと判断されたのです。読んでいて怖くなりますよね。つまり、彼はタンパク質でコウモリを膨らませ、コウモリを飛ばそうとしているのです。なるほど。

Jayanta Bhattacharya 1:12:58

2012年にMarc Lipsitch氏とDerrick Smith氏の間で討論会が行われました。ハーバード大学の疫学者であるディジェリドゥー・マーク・リプシッチ教授は、このように仕事の機能を高めることは、研究室からの情報漏えいの可能性があるため危険であると主張していました。

彼は、セキュリティの高い研究所でも研究室の漏洩が起きていたという、実に興味深い歴史を記録しています。つまり、1つのミスを犯して病気になり、研究員が辞めてしまい、それが外に漏れてしまうということです。その通りですね。不可能ではありません。

今までになかったことのようにはいきません。その

Reid Sheftall 1:13:39

法です。SARS、1は北京の研究室から、中国SARS1はあちこちから、リークされています。ああ、それに中国の武漢研究所は研究室のリークについて非常に粗末な歴史を持っています。あなた

Jayanta Bhattacharya 1:13:53

これは、彼らだけではなく、多くの人が知っていることだと思います。つまり、これは彼らに限ったことではありませんよね。しかし、難しいですよね。あなたが生活のためにこの仕事をしているときでさえ、私はそう思うのです。絶対にミスをしないように、常に気をつけていなければなりません。

もちろん、それが必要なことなのですがね。

Reid Sheftall 1:14:12

繰り返しになりますが、それは爪につくような微細なもので、外に出たときには気づかないものです。だからこそ、簡単に漏れてしまうのです。証拠もあるし、過去にも漏れたことがありました。ここで話を進めましょう。隠蔽工作もまた、この事件の非常に興味深い部分です。

つまり、Lancet誌に掲載されたラボリーク仮説を全面的に否定する声明に署名した手紙がなく、27人の科学者が署名したのです。ピーター・ダベックがその手紙を作成したことが判明したとき、この件を隠蔽しようとしている人たち以外の人たちにとっては、大きな明らかな失敗だったのです。

Jayanta Bhattacharya 1:14:56

1つだけ。NIHが実際に資金提供した論文があることを知ったトニー・ファウチが部下に送った情報公開メールでは、この種の研究へのNIHの関与や支援があったことを強く示唆していますが、それはおそらくすべきではなかったでしょう。また、Daz ack氏、Fauci氏、Farrar氏、その他数名を招いて国際会議を開催しましたが、それ以来、何人かのウイルス学者が、「神経学者がラジャスタンの何人かに会って、5050 6040でした。ラボのリーク2を反転させます。ああ、いや、これは陰謀論だ。ただのラボリークだと思うなら、私はいいですよ。それはそれは印象的でした。

Reid Sheftall 1:15:45

そうですね。ええ、その通りです。それがこのスライドの目的です。つまり、Francis Collinsは2020年の4月に理論を否定しているのです。

あなたが素晴らしい仕事をしていたとき、これは非常に初期の段階で、彼らはあなたの知っている、これらの主要な人々に設定されています、彼らがこのすべてに関与していることは私の心を揺さぶります、そして、最後に、コリンズがファウチに送った電子メールがあなたたち3人を解任したとき、私はただ、実際にこのようなことが起こりうるとは思いませんでした。つまり、フランシス・コリンズは、かつては世界的な巨人だったのです。

Jayanta Bhattacharya 1:16:26

私は彼を尊敬しています 私の人生のほとんどが彼の人生のように感じられます。ええ、彼は素晴らしい人です。彼は科学界の巨人であり、このような行動を取るのは正しいことです。彼のキャリアがこのような形で終わってしまうのは本当に残念です。

Reid Sheftall 1:16:37

そうですね。私の考えでは、とても悲しいことです。信じられないような強力な隠蔽の証拠があります。

例えば、クリステン・アンダーソンはカリフォルニア州にあるスクリップスの遺伝学者のような指導者ですが、メールの中で、実験室で作られた可能性が60～70%あると話していて、その中には正しくない配列が含まれているようです。

そして、ロバート・ゲーリーをはじめとする遺伝学者たちが、「この遺伝子の中には、自然進化では起こり得ないような場所がある」と言ったのです。その論文を書いたのは、その2日後の午前3時ですよ。真夜中の会議でね。

Jayanta Bhattacharya 1:17:31

私は微生物学の専門家ではありませんし、遺伝学者でもありませんが、専門家である人々を納得させられないような理由で、論文を否定しているように思えます。

Reid Sheftall 1:17:52

そうですね。そして、繰り返しになりますが、私も専門家ではありません。

しかし、数学的に意味をなさないものを目にしたとき、私の耳が刺激され、それは私にとって非常に奇妙なものに見えます。隠蔽工作などについては、私たちはかなり確信していました。確かに、私たち二人が持っている理論は研究室から来たものです。

しかし、クリスチャン・アンダーソンは、すべての配列を注意深く見なければ、いくつかの特徴がエンジニアに見える可能性があると言っています、つまり、Talon郡がそうだと言っているのです。そして、「今日の議論の結果、イーディ、ボブ、マイク、そして私の全員が、このゲノムは進化論から予想されるものと矛盾していると考えていることをお伝えしておきます」と言っています。

彼はファウチにこう言っています。「これは正しくない。研究室で作られたもののようですね。そうです。もちろん、ファウチはすでに知っていたでしょうし、エコ・ヘルス・アライアンスの全員が知っていたと思います。

つまり、ピーターは、自分たちが本当に悪いように見えるからこそ、これほどまでに理論と戦っているのです。彼らはこの殺人的なものを作り、それが流出した後、何百万人もの人々がそのために死んだのです。

しかし、これはSARSの近縁種の起源であり、論文と呼ばれるもので、午前3時の電話会議の2日後に発表されたものです。そしてもちろん、その後の2年間で、この人たちはファウチから莫大な資金を得て研究を行いました。これは不思議なことですね。

Jayanta Bhattacharya 1:19:22

印象的なのは、もうひとつの点は、2月120日という日付ですね。つまり、現時点では、基本的に、これらの人々、つまりファウチのような友人たちは、実際にパンデミックを管理するためのGBDのようなアプローチに全面的に賛同しているのです。パニックにならないでください。そうです。社会を混乱させないように、弱者を守るように。それが彼らの今のモットーです。

Reid Sheftall 1:19:45

そうですね。マスクもしないでください。ええ、これは本当に初期の段階です。想像してみてください、あなたについて話す準備ができていますか？

Jayanta Bhattacharya 1:19:58

楽しくて、夜更かししたくないんだよね、君のために。安心してください。

Reid Sheftall 1:20:05

私は簡単に一晩中起きていられます。外科医として1000回はやっていますが、利益はありません。しかし、私も魅力を感じています。あと少しであなたの話に戻れると思うと楽しみです。

これも私を驚かせたことの一つですが、やはり数学的には意味がありませんでした。Ivor Cumminsが映画を作ったので、彼の映画の中でこのグラフを使ったのですが、次のスライドでは、CDCのような主要な医療関係者が予測した感染症死亡率を、皆さんが知っているように、実に密接に予測しています。そこで、ニール・ファーガソンの感染症予測や感染症死亡率の導出に基づいて、モデルがスウェーデンでの死亡者数を予測した場合と、実際に起こった場合を比較してみると、どれほどの乖離があるかがわかります。

Jayanta Bhattacharya 1:21:03

このことについては、実際に多くのことをお伝えすることができます。このインペリアル・カレッジのモデルは、ニール・ファーガソン氏がインペリアル・カレッジの疫学者です。Neil Ferguson氏はImperial Collegeの疫学者で、基本的に同じモデリングインフラを使って疫学を予測してきた実績があります。

彼が行っているのは、基本的には既製品のモデルを使って、それを適応させて何が起こるかを予測し 2020年3月頃に、もし何もしなかったらどうなるかを予測しています。これらのモデルは、エージェントベースのモデルと呼ばれており、基本的には、互いに影響し合う小さな人間をシミュレートしたものとなっています。

ある人は感染し、ある人は相互作用すると病気が伝染し、病気になり、死ぬか回復するかして、いくつかの団結力を持つことになります。さて、問題は、モデルを実行するためには、病気について、その感染経路について、人々がどのように相互作用するかについて、多くのことを知っていなければならないということです。2020年3月、私たちは何も知らないし、ニール・ファーガソンも何も知らないわけです。そこで彼は、他の伝染病を対象とした以前のバージョンのモデルから構築したパラメータの束をモデルに投入しました。

例えば、感染致死率などです。感染致死率と症例致死率は区別されています。症例とは、医療機関を受診した人のうち、病気にかかっていることがわかっている人のことです。症例死亡率とは、医療機関を受診した人のうち、何人が病気にかかって実際に死亡したかということです。

分子は死亡者数、分母は病気になった人の数で、時間を追って調べます。感染致死率とは、感染したすべての人のことで、医療機関に来なかった人も含みます。致死率は、実際に現れた患者数の何倍にもなる可能性があります。

実際、初期のパンデミックでは、死亡者数が分子に含まれていたことがわかっています。症例死亡率と感染症死亡率は非常に異なる数字ですが、これらのモデルには感染症死亡率が必要です。Neil Ferguson氏は、感染致死率が実際にどうなっているのか、何の証拠もないのにモデルを作っています。

彼は1%に近い値を想定しています。このモデルのもう一つの特徴は、過剰な予測をしていることです。お互いに影響し合うことはないでしょう。そうでしょう？これは論理的なことのように思われますが、おそらく論理的に聞こえるでしょう、これを聞いている皆さん、私はあなたに影響を与えるつもりはありません、なぜならあなたはプノンペンにいて、私はパロアルトにいるのですから。

だから、お互いに影響を与えることはないのです。そうですよね？それは理にかなっています。これはモデルでも同じです。例えば、人を遠ざけておけば、物理的に近くにいないという理由で、自動的に病気が広がらないようになります。

ある日、あなたは

Reid Sheftall 1:24:06

数週間、あるいは1週間続くでしょう。

Jayanta Bhattacharya 1:24:08

それが問題なんです。現実の世界のトレンドはこのようにはいきません。リアルワールドのロックダウンは、実際には、仕事を失わないラップトップクラスのように、ある特定のクラスの人々だけが、お互いに離れていたり、長い間身を守ったりすることができます。

例えば、その他の社会の人々は、まだ仕事をしたり、お互いに交流したりする必要があります。働かなくてもいい人たちは、人と人とのつながりの必要性があるような気がしますが。モデルには入っていないんですよね。実際の現場での人々の関わり方は、モデルには含まれていません。

あくまでも理論です。モデルをスウェーデンに当てはめてみると、モデルをロックダウンしない限り、膨大な数の死者が出ることが予測されます。ロックダウンをしたバージョンとしないバージョンの2つを走らせると、ロックダウンでは誰も相互作用しないので、多くの人が助かり、死亡者は出ませんでした。これが予測です。問題は、実際に何が起こったかということです。ここにあるように、非常に異なっていました。

実際の予測は、予測とは全く異なる傾向があることがわかりました。実際に、スウェーデンで起こったことの現実は、右のようなものでした。

つまり、これは本質的にモデルに対する反論なんですね。科学の世界では、モデルがあれば、理論があれば、理論を持つことは全く問題ないことです。しかし、その理論を否定したときに、現実の世界ではうまくいかないような予測をしてしまうと、それがこの

Reid Sheftall 1:25:29

です。リチャード・ファインマンの言葉を2枚のスライドに掲載していますが、それがよくわかります。とにかく、この問題を見事に表現しています。彼のモデルでは、感染症の死亡率が高ければ高いほど、人々が互いにぶつかり合うことになるのは明らかです。しかし、モデルの中の人々をモデリングすることは、例えば、使うことができますよね。これは、私が初期の段階で問題を発見したときに得た数字です。

これは当時の数字で、誰が3.4%と言ったのか、イタリア厚生省は7.2%と言ったのか、ということです。最近読んだ本によると、一時は11ポイントくらいあると思っていたようですが

Jayanta Bhattacharya 1:26:13

しかし、Jayanta Bhattacharya 1:13:13 イタリアだったかもしれませんね。つまり、彼らのケースはすべて高齢者なんですね。

しかも、死亡率が非常に高いのです。イタリアの医療機関にやってくる人々の10人に1人は死んでいるということですね。驚くことではありません。初期のパンデミックでは、人工呼吸をしたり、いろいろなことをしていました。世界保健機関（WHO）がH1N1,H2N1,H2N2の初期に示したように、これらの数字はこれらの機関が示した数字なのです。私が今年の有病率調査にたどり着いたのは、H1N1では州がゼロでしたが、ほぼ1年後には有病率調査が行われました。つまり、1年から3年後に発表されるようになったのです。

Reid Sheftall 1:27:02

すごいですね。つまり、数ヶ月というのは、間違った数字だったのですね。

Jayanta Bhattacharya 1:27:05

その通りです。h1の場合は、40倍どころか、何百倍も高いことがわかりました。つまり、いくつものケースがあるということです。

実際には、h1の感染致死率は1%程度であることが判明しました これはどういうことですか？ええ、つまり、それは

Reid Sheftall 1:27:28

実際にはもっと小さかったのです。

Jayanta Bhattacharya 1:27:30

つまり、それだけの問題に何年もかかってしまったんです。それで、彼は論文を発表したんです。初期の見積もりはこんな感じでしたね。

私はH1 N1の研究をしていたので、それを思い出していたのですが、その時は血清浸透率ではなく、H1についてでした。ウイルスは人から人へとエアロゾルによって拡散しますが、特に症例を特定するための検査リソースがあまりない状況では、なぜ私たちが予想しているよりもずっと広範囲に拡散しなかったのだろうかと考えました。

Reid Sheftall 1:28:10

その通りです。私は、タッカー・カールソン、ショーン・ハニティ、アンダーソン・クーパー、クリス・クオモに手紙やメールを書いて、こう言いました。人々を恐怖に陥れ、死と破壊をもたらすロックダウンを行わせようとしているのです。トランプ氏は3月15日に「ロックダウンをすることを考えていますが、心配するな、イースターの日曜日までには終わるだろう」と言っていたからです。

彼は、「覚えているか？覚えているよ。なんてこった、これは大惨事になるぞ。そうでしょう？

Jayanta Bhattacharya 1:28:52

ロックダウンの前夜、私は上司とちょっとした議論をしました。上司は実は医療政策の仕事をしているのですが、ロックダウンについては？私たちが一時的にその道を歩むことはありえないと思っていましたが、一旦その道に入ってしまうと、方法はありません。終着点はありません。短期間のロックダウンをして、それを解除するようなことはありません。そんなことはあり得ないのです。

Reid Sheftall 1:29:17

そうですね。さらに、ロックダウンがうまくいかない物理学的な理由もすぐに説明できます。

Jayanta Bhattacharya 1:29:24

のようになります。では、ニールのように理論に戻ってみましょう。Neil Ferguson、このモデルですよね？Neil Fergusonモデルの理論は、実はモデルの文脈の中でも、病気は消えていないのです。

あなたはロックダウンしました。確かに、今は患者数が減っています。しかし、もっともっと免疫力の高い集団がまだ存在していて、いずれは患者が出てくることになります。症例を永遠に回避できるわけではありません。ロックダウンしている間に症例を回避して、モデルの理論の隅を開くだけで、実際には、実際には、ロックダウン自体は特に効果的ではないと思います。

現実には、ロックダウン自体は特に効果的ではないと思います。ですから、私たちのことは置いておいて、今月の理論の話をしましょう。理論やモデルの文脈ではなく、ケースを遅らせるだけで、止めたり防いだりすることはできません。

Reid Sheftall 1:30:08

曲線を平らにしても、面積は変わらず、さらに伸びていくだけです。

Jayanta Bhattacharya 1:30:12

曲線の積分値がほぼ同じになるまで、正しい値を入力してください。

Reid Sheftall 1:30:16

とにかく、このおかしな数字を目にしたとき、主に手術をしていると、例えば国内最高の心臓手術チームと、平凡な平均的心臓手術チームでは、数字があまり変わらないことに気がつきました。イタリアが7.2で、ドイツが3.0という数字を見て、イタリアの人たちは電話で「おい、お前ら何やってんだ、俺たちはお前らの2倍の人を失っているんだぞ」とか、何か問題があるのではないかと思ったのです。だから、選択バイアスがかかっていることはわかっていました。分子や分母の数え方に何か問題があるに違いないと思ったのです。

私は疫学者ではありませんからね。だから、このようなバラバラの割合を得るには数学的な問題があると思っていたのです。そして、もちろん、どちらも選択バイアスをかけていたことがわかったのです。無症候性の人々を正しく数えていなかったのです。そう、あなたが調査したときはそうだったでしょう？あなたが調査をしたときの数字として話してみませんか？

Jayanta Bhattacharya 1:31:17

LA郡では感染者数が患者数の40倍、サンタクララ郡では感染者数が患者数の50倍となっており、両調査で示唆された感染症死亡率とプロットは約2%でした。この点については十分に注意する必要があります。

私たちがサンプリングしたのは、地域社会に住む人々ですが、地域社会に住む人々とは？つまり、多くの死者が出ている老人ホームの人々は対象としていないのです。実際、感染症による死亡率はもっと高いと思います。なぜなら、複数の合併症を持つ高齢者の場合、ウイルスの性質や免疫反応の性質上、死亡率が高くなるからです。一方、人口が若い地域では、感染しても死亡する可能性が低いという特徴があります。そして、それがまさにポイント2%であることがわかりました。

この地域に住む人々では。私たちは2020年の4月にいます。99.8%の生存率で、この急な年齢勾配がありますね。つまり、高齢者は若年者よりも死亡する確率が高いのです。20歳以下の死亡者はいませんでした。

もうひとつの発見は、抗体を持っている人のほぼ3分の1以上が、感染症の記憶がないということです。嗅覚や味覚の喪失を含む症状の長いリストを調べましたが、何もありませんでした。これが意味するのは、あなたがこのウイルスに感染し、幅広い臨床症状を持っていたということです。その結果、多くの人に風邪のような症状が現れます。そして、それで終わりです。不幸にも少数の人は、この致命的なウイルス性サイトカイン、ストーム、さらには肺炎を発症し、命を落とすことになります。

そして、世間の注目はそのことばかりで、その下にある巨大な氷山には目を向けないのです。

Reid Sheftall 1:33:25

肺炎にかかって病院に行ったような人を数えています。肺炎にならずに病院に行った人は、その何倍もいるのです。それが、この数字が大きくずれている理由なのでしょうか？そう考えていました。そこで私は、3月の初旬か中旬、12日くらいには この問題を解決するために、邪魔になるクルーズ船を見つけました。

私は疫学者ではありませんので、私の考えが正しいかどうか教えてください。しかし、あなたが本当にやりたいことは、小さな町のような孤立した集団の中で、一人一人をテストすることです。人が行き来しない隔離された場所で、クルーズ船のためのすべてのものが良いものです。孤立しています。海の上ですからね。そこで、あるクルーズ船が出発しました。

Jayanta Bhattacharya 1:34:15

ダイヤモンド・プリンセスです。そうです。

Reid Sheftall 1:34:17

ええ、私はそのスペルを書きました。私はそれを綴りました。うん、ここでダイヤモンド・プリンセス。そうです。これを書き出したのは、私がこのことを理解しようとした方法をあなたに批評してもらいたかったからです。しかし、この情報を得たのは2020年の3月にさかのぼります。

これがすべての情報で、私がどのようにしてこの数字を導き出したかの論理です。これで何人の人が亡くなったのかは分かりませんでした。7人から13人の間だったと思います。

この期間に明らかに7人が亡くなっています。COVIDに感染した人は、COVIDに感染してからどれくらい生きたのか、もし死んでしまったら、平均日数は18日だったんです。そして90パーセンタイルは33日だったので、3ヶ月後に亡くなった人は数えないようにしたいと思っていました。

90日というのは、例えば90パーセンタイルをはるかに超えています。ほら、これでも使っているんですよ。しかし、基本的に私が行ったのは、感染症の致死率で、もし、船に3711人が乗っていて、そのうち712人が病気になったとします。あるいは、申し訳ありませんが、712人が陽性反応を示しました。

そこで私は、死亡者数を陽性者数で割って、IFRを算出しようとしました。つまり、7人であれば1%。13人だと1.8%になります。

しかし、それはまだ話の半分にもなっていません。なぜなら

Jayanta Bhattacharya 1:35:59

私はそれをCFRと呼んでいますよね。これは、検査で陽性と判定された人たちのことです。

Reid Sheftall 1:36:04

陽性と判定された人たちのうち、ほとんどの人は症状がありませんでした。ああ、そうなんですか？そうですか？

Jayanta Bhattacharya 1:36:10

彼らはどうだったのでしょうか？私はその話を知らないのですが、彼らはそうしたのでしょうか？ボートに乗っている全員をテストするのでしょうか？

Reid Sheftall 1:36:13

でも、そうなんですよ。私はそこから非常に大きな結論を導き出したので、それについてもあなたの承認を得たいと思っています。

しかし、ちょっと見せてください。全員を検査した後に陽性と判定された乗客は567人、乗務員は145人で、乗務員の平均年齢は36歳、乗客の平均年齢は69歳でした。さて、COVIDで人が死ぬはずの窓際で確実に死んだ7人。もし彼らが感染したら。みんな70代、80代だ。全員が7人だったんですね。うん。さて、ここで私がすぐに導き出した結論をいくつか挙げてみましょう。

ところで、約400人は全く症状がありませんでした。これは、私たちが持っていた、発症した人の数を数えていないという説と同じです。

さて、とにかく興味深いのはここからです。興味深いことに、なぜみんな船で感染しなかったのでしょうか？なぜなら、彼らはイワシのように詰め込まれているからです。そうでしょ？そう、クルーズ船。3711人のうち712人が感染したということを考えてみてください。つまり、多くの人がいわゆる免疫力を持っているということです。

Jayanta Bhattacharya 1:37:32

申し訳ありませんが、保護が必要です。とはいえ

Reid Sheftall 1:37:35

クルーズ船に乗る前から

ジャヤンタ・バタチャーリャ 1:37:37

あなたがここで書いたことの一つは、その後の証拠が矛盾しているということです。つまり、無症候性の人がウイルスを拡散させる可能性があるということです。

Reid Sheftall 1:37:46

できるのか、できないのか、どちらでしょう？最終的には、意見の相違があるのでしょうか？私は、無症候性の人がウイルスを広げることはできないと思います。

Jayanta Bhattacharya 1:37:55

つまり、たくさんの証拠があるということです。主に接触者を追跡するような研究から得られています。私が最も説得力があると思うのは、これらの接触追跡調査が家の中に広がっていることです。症状が出ていないのに、同じ家の何人の人が病気になったのか、ということです。時には外部から感染した人を必ずしも排除しないこともあります。

例えば、家族が外部から感染した場合、その人のためにはなりませんし、遺伝子配列を調べたりもしません。しかし、このような証拠は、無症状の人が同じ家に住んでいる人に感染する割合は低いことを示唆しているように思えます。一方、症状のある人の場合は、同じような接触率や研究結果から、5人に1人、20%に1人の割合で、症状のある人が同じ家に住む人に感染すると言われていますが、驚くほど低いですよね。

Reid Sheftall 1:39:03

では、もう1度数字を教えてください。3%

Jayanta Bhattacharya 1:39:07

私が見た最新の研究では、無症状の人が同じ家にいる人に感染した場合、その人に広がるという結果が出ています。

一方、症状のある人は20% 同じ家にいる人が使っている、ということですね。

Reid Sheftall 1:39:19

無症状の人のウイルス量は、症状のある人のウイルス量がAで病気になるほど大きくないということに同意しますか？

Jayanta Bhattacharya 1:39:29

ええ、そうですね。ウイルス量には違いがあると思いますが、それは感染拡大の可能性に現れていると思います。私は、ゼロか小さいかという問題ではないと思っています。拡散する確率は小さいと思います。しかし、それはある。ゼロではない……ゼロではありません。

Reid Sheftall 1:39:44

やってみました。グラフにしてみました。後で出てくると思いますが、そのグラフに問題があると思うので、ぜひ見てもらいたいと思います。しかし、私はそれをしました。すぐにお見せしますよ。ただ、この話の続きをしたいのですが、これは私にとって非常に興味深いことなので、もし私がどのようにしているのか興味があれば、ぜひご覧ください。

Jayanta Bhattacharya 1:39:58

ジョニー、ジョニーとエドがダイヤモンド・プリンセスをインスタント・ニュースで分析しているのを見たら、あなたはジョニーが考えていることと同じことを考えていたと思いますよ。

Reid Sheftall 1:40:09

さて、彼はどうだったのでしょうか？彼は、ロックダウンをしないように、介入しようとしたのでしょうか？私は、その狂った数字が一般の人々をも脅かすのではないかと恐れていました。彼は

Jayanta Bhattacharya 1:40:20

つまり、具体的に彼に聞いてみないとわからないのですが、感染拡大を防ぐために隔離することについてはどう考えていたのでしょうか？わかりませんね。つまり、彼はこの病気が広がることをとても心配していたと思います。

しかし、彼は感染による死亡率はわからないとはっきり言っていて、ダイヤモンドプロセスに基づく幅広い可能性があると言っていました。実際に何人の人が死んだか、何人の人が影響を受けたかを見ることができる、浮いているような町があるわけです。

さらに、他の証拠もあるので、もっと高くなっていたかもしれません。だから、もっと高かったかもしれません。ジョン・イネスが2020年3月にこの統計記事を書いたとき、彼は「手術を解決するための作業が必要だ」と言っていました。致死率は非常に重要であることがわかっていません。私たちは適切な方針を立てました。

Reid Sheftall 1:41:21

はい、そうですね。とにかく、2666人の乗客がいて、平均年齢は69歳から1045歳です。乗務員の平均年齢は36歳です。もちろん、乗組員は誰も死んでいません。しかし、適切な時期に死亡した8人の乗客はすべて70代と80代で、これはもちろん、あなたがずっと言ってきたことと同じです。これは、あなたがずっと言ってきたことと同じです。

Jayanta Bhattacharya 1:41:52

それは指数関数的なものです。はい、そうです。つまり、7歳になるごとに、感染症の致死率が2倍になるということです。つまり、これはオミクロン以前の 2020年のデータに基づいた、血清浸透率調査の結果です。つまり、あなたが50歳であれば、ということです。

これは経験則ですが、正確な数字は異なるかもしれませんが、この点については非常に近いと言えます。50歳で2%、99.8%の生存率を達成するには、7年後に57歳になると2倍の5ポイント4,さらに7年後には64.8というように、下がると半分になります。つまり、年齢に強く依存した指数関数的なリスクの増加となります。さらに、他の合併症があると、この曲線は上下に変化します。しかし、年齢は唯一の最も重要なリスク要因です。

Reid Sheftall 1:42:59

ですよね。しかし、もし誰かが本当に肥満であれば、もう少し高くなるでしょう。

Jayanta Bhattacharya 1:43:03

そうですね。病的な肥満は、7歳年をとるようなものだと思います。感染症の致死率が2倍になるわけですね。すごいですね。

Reid Sheftall 1:43:08

なるほど、興味深いですね。とても興味深いですね。

そして、それは真実です。それは

Jayanta Bhattacharya 1:43:12

私は、非常に大きな文献を非常にシンプルなルールで特徴づけているのです。だから、人々は「ああ、君はこれを間違っている」と言うでしょう。しかし、これは非常に単純なルールであり、多くの文献を特徴づけることができると思います。

Reid Sheftall 1:43:24

とても興味深いですね。では、私の論理をお見せしましょう。私は以前、数字を考えていました。しかし、やはりクルーズ船の乗客は高齢者に強く偏っています。

これをやってみて、アメリカにはこんなに若い人がいるのに、イタリアは高齢者が多く、日本もそうだということに驚いたのを覚えています。もちろん、日本人もたくさん乗っていますよ。

しかし、この船の乗客は、船内の平均年齢よりも25歳ほど若いのです。そうですか、失礼しました、船の乗客は出身国の平均年齢より25歳も高いのですね。実際の数字を把握していないので、大まかにはすべてが大まかです。しかし、アメリカの人口に占める69歳以上の割合を調べてみました。すると、15%と出ました。

私は全年齢の感染症死亡率を求めているので、なんとか年齢を除外しなければなりませんでした。つまり、何かを切り捨てなければならないのです。しかし、私がどんなロジックを使ったかをお見せしましょう。インターネットで調べてみると、昔、アメリカのことが書かれていました。アメリカの中央年齢は46歳。そして、標準偏差は13です。

つまり、ボートに乗っていたグループは、標準偏差2の膝上だったのです。なるほど。そして、死亡者の平均は80歳以上で、これは平均よりほぼ3標準偏差上でした。平均年齢は2歳で、87歳の人がいたので死亡者数は3人でした。彼らは今、平均して死亡しているので、約3.5で割って死亡数を年齢で補正する必要があります。ということになると思いました。

本当のIFRを計算するには、712を7から13ではなく、2から4で割らなければなりません。というのも、まだ何人の人が亡くなったのかよくわからないので、計算してみたのです。

Jayanta Bhattacharya 1:45:22

つまり、2対4では把握しきれていないということですね？そうです。つまり、712人以外にも感染者がいるということです。私たちが知らなかっただけです。

Reid Sheftall 1:45:29

そのようですね。いや、712人しかいありませんでした。そうですか。

Jayanta Bhattacharya 1:45:31

あなたが何をしようとしているのか、わかりました。努力しています。あなたは、私が考えていたこととは違うことをしています。そう、あなたの。あなたが言っていることは？もし、この病気がもっと若い人たちを苦しめていたとしたら、という質問です。

Reid Sheftall 1:45:44

船に乗っていた人よりも若い人が罹患していたら？そうです。昔ながらの代表者ですね。だからこそ、私はアメリカの平均年齢を調べたのです。いつまでもやっていてはいけないと思ったのです。ええ、いや、それは納得です。つまり、年齢は46歳。そして、標準偏差は13です。ベルカーブがどのくらい急なのかを知りたかったんです。そうですね、9つ下の46ですね。

Jayanta Bhattacharya 1:46:04

基本的に必要なのは、年齢別の死亡率です。ダイヤモンド・プリンセスのデータでは、残念ながら年齢別の死亡率を教えてくれませんでした。ガイ、それは

Reid Sheftall 1:46:16

得るのはとても難しく、いくつかの大まかな仮定を立てなければなりませんでした。しかし、これはかなり正確だと思います。

というのも、もし平均より2標準偏差上のものを見た場合、つまり年齢分布を見た場合、平均より2標準偏差上のものを見た場合、それは毎日の大きな違いです。そこで私は頭の中でちょっとした計算をして、これらの死亡者数を3.5で割らなければならないと考えました。

考えてみてください。アメリカ人の平均的なサンプルの712人で、平均年齢が46歳だとすると、その中で死ぬ人は7人よりずっと少ないはずです。老人はそんなに多くはいませんからね。だから、3.5倍に減らさなければならないと考えたんです。それで、2対4の712人になりました。つまり、この時点で得られたのは、ポイント2,8の2.56という感染症死亡率だったわけです。

Jayanta Bhattacharya 1:47:13

そうです。そうです。つまり、そのようなことだと思います。大体の目安になるということですね？ええ、かなりいいですね。

これは

Reid Sheftall 1:47:23

ざっくりとした推測ですが なぜなら、ベルカーブを使って数学的に計算したからです。すべての年齢層の死亡までの平均期間は18日で、90パーセンタイルは33日です。船内でウイルスが急速に広がったことを考えると、この結論でいいのかどうか、ぜひ教えていただきたいところです。COVIDに感染して死亡した可能性が高いのは8人です。

私が8人としたのは、彼らが2月1日頃から「ちょっと待って」までの情報を取っていたからです。2月1日からというのは、最初の発病者を発見して、その人を横浜のドックに隔離したということです。それから約30日後には全員が解放され、さらに数名が亡くなりました。

しかし、彼らは33人の外にいた。もし3人ほどが33日を大幅に超えていたら、5月か4月くらいには死んでいたでしょうね。なるほど、そうですね。死亡までの平均日数が18日で、90パーセンタイルが33日であることとは一致しませんね。

そこで私は、これらの人々はおそらくCOVID感染では死亡していないと考えました。これも仮定の話です。18日と33日という数字を使うためには、いつ感染したのかを把握しておく必要があります。それを知るには、彼らが調査をしたときに、これがあったんです。ポジティブなものは60日で検出され、ポジティブなものは後から検査されました。つまり、超高速で船内に広がるということです。もしそうでなければ、何人もの人を検査した日があったはずです。

もし、まだ船内でゆっくりと広がっていたとしたら。陽性者が出ない日もあったでしょう。しかし、彼らは毎日検査した人数と同じだけの割合の陽性反応を得たのです。ついて来れるか？ええ すごく早いですね。そして2,3日のうちに完全に船を通しました。そうでなければ、まだ感染していない人を検査して、その日のうちに陽性者がゼロになっていたでしょう。

Jayanta Bhattacharya 1:49:58

それはそうと、1月に船上でPCR検査ができるようになりましたか？20? というか、それはすごいですね。実際に。

Reid Sheftall 1:50:05

どうやってやったのか、さっぱりわかりません。私にはわかりませんでした。

Jayanta Bhattacharya 1:50:11

ええ、どうやってテストをしたのかを知るのは興味深いことですね。というのも、PCRの仕様はちょうどその頃、1月23日だったと思います。日付を見ると

Reid Sheftall 1:50:24

日本だったかな？私はカンボジアにいるので、昨日のことのように覚えています。そしてこれは、こちらでは大きなニュースです。アメリカ人の女性が機内で立ち往生していて、「家に帰りたいのに、家に帰してくれない」と訴えていたのを覚えています。それを昨日のことのように覚えています。なぜなら、それはちょっと愚かで、遅すぎるように思えたからです。今は。彼らはこの恐ろしい出来事の準備をしているのです。

この女性は、5日前に家に帰れなかったことを心配していました。そして、彼女はそれを国際的な大ニュースにしています。

しかし、私はジャッキーのことを覚えています、今の日本人は福島に問題が発生したときに 信じられないかもしれませんが、10人くらいの防護服を着て、背中に赤い十字をつけた人たちが、福島の人たちを検査しているのを見たのを昨日のことのように覚えています。彼らはそれに飛びついたのです。彼らがどんな方法で人々をテストしたのかは知りませんが、順番にテストしたのかもしれませんね。

Jayanta Bhattacharya 1:51:12

それでは、「8」について言わせてください。つまり、あなたがおっしゃったように、症状が長引いて33日後に90パーセンタイルの人がいたとしても、10%の人はまだ死ぬ可能性があるということです。しかし、COVIDが原因で死亡したのか、それともCOVID以外の原因で死亡したのかという問題は、いまだに残っています。

Reid Sheftall 1:51:37

この件については、信じられないほど言いたいことがたくさんありますが、彼らは狂ったように膨らませていると思います。しかし、それは後で説明します。

しかし、私は本当に、聞いてください、2666人もの人が船に乗っていて、その多くが70代、80代ですよね。2666人のうち、例えば2ヶ月後に何かの原因で誰かが死ぬ可能性がどのくらいあるのかは分かりませんが、2人か3人だったとしても不思議ではないと思います。

Jayanta Bhattacharya 1:52:05

そうですね、つまり、その可能性はありますが、ポイントは可能性の幅があるということです。

Reid Sheftall 1:52:09

ええ、ここにはたくさんの仮定があります。そして、私はほとんどすべての決断において、範囲に対処しています。

しかし、あっという間に広まったという論理は、本当に正しいと思います。なぜなら

Jayanta Bhattacharya 1:52:18

いや、今わかっていることを考えれば、完全に同意できることだと思います。そうでしょう？風通しの良さは非常に重要ですよね。しかし、このようなクルーズ船では、本当に狭い環境であることは理解しています。

Reid Sheftall 1:52:32

そこではイワシのようですね。そうなんです。

Jayanta Bhattacharya 1:52:35

非常に大きな割合を占めていても不思議ではないと思います。あなたがおっしゃったことで、重要なことがあります。全員が病気になったわけではないのです。そう、それは

Reid Sheftall 1:52:43

このことは、免疫力が備わっていることを物語っていますよね。つまり、なぜ全員が病気にならないのでしょうか？脆弱性があったのでしょうか？そうですね。

Jayanta Bhattacharya 1:52:52

それはとても興味深いですね。

Reid Sheftall 1:52:53

そうですね。最初の10日間で何度も何度も被害に遭い、船の上ではかなりの被害を受けましたが、被害に遭わなかったということは、彼らは守られているということです。ちょっと話が飛躍してしまいますが。

しかし、免疫力は完全に無視されています。専門家と呼ばれる人たちの間では、病気にならないための免疫力はあっても、免疫力が備わっているかどうかはわかりません。そして、それはアメリカの人口のかなりの部分を占めています。換気の悪い老人ホームを見れば、30%はいると思います。老人ホームでは2,3人の人がCOVIDを発症します。

そして、1週間病気になり、死んでしまうんですよね？私はアメリカ中を旅しました。老人ホームにいる人の中には、非常に重い病気にかかっている人もいるのですが、その人たちはCOVIDにかからずに死にました。その説明は、その人たちが免疫力を持っていたから、でなければ、老人ホームのみんなが死ぬことになっていたから、としか言いようがありません。皆、年老いて病気になっているのですから。と考える。

Jayanta Bhattacharya 1:53:51

例えば、第一次世界大戦における東アジアの経験を理解したいのであれば、東アジアの多くの国では死亡率が非常に低かったということに注目してください。地球上で最も古い人口を持つ国のひとつである日本では、第一次世界大戦中の死亡率が高かったのです。第一次世界大戦中の死亡率は信じられないほど低かったのです。

Reid Sheftall 1:54:20

その理由は何でしょうか？

Jayanta Bhattacharya 1:54:22

しかし、第一波の時のパンデミックの経験が、東アジアとヨーロッパやアメリカで異なることを、何らかの理論なしにどう説明するのかわかりません。ヨーロッパでは、異なる国が異なるロックダウン・ポリシーを採用していましたが、いずれも非常に高い割合を示していました。

Reid Sheftall 1:55:00

アメリカでは、ノースダコタ州とサウスダコタ州のように、政治的に大きく異なる州でも、グラフは同じです。ノースダコタ州では大量の強制労働と大規模なロックダウンが行われ、サウスダコタ州ではほとんど行われませんでしたが、この2つの州のグラフはほとんど同じになっています。

Jayanta Bhattacharya 1:55:22

病気には何の効果もありませんよね。しかし、効果はあります。潰すという意味では、かなりの効果があります。命を潰したり

Reid Sheftall 1:55:28

信じられないような医学的な影響などをリストアップしてみました。いずれにしても、私がカンボジアにいるのは、ここで慈善事業を行い、子供たちに手術をしているからです。それで、私はずっとここにいました。最初の年、カンボジアでは何人の人が亡くなったか知っていますか？一人も死にませんでした。このような国では、人々はお互いに重なり合って暮らしているのです。

Jayanta Bhattacharya 1:55:59

そうですね。ロックダウンは本当の法律ではありません。

Reid Sheftall 1:56:03

いいえ、何もありません。死亡者はゼロです。これは信じられないことです。もちろん、お隣のベトナムでもそうです。何が原因かというと、これらの人々が何年もの間、香港や中国からコロナウイルスに感染していたという事実以外には、何か類似点があるはずです。

Jayanta Bhattacharya 1:56:33

生物学的な文献には、その証拠となるものがいくつか掲載されています。しかし、私はその最初の波のように思います。

例えば、UAE（国連人口基金）に所属する幼い子供を持つ親の感染率は低く、幼い子供を持たない、あるいは幼い子供に接していない同年代の大人の感染率は低いという証拠がありました。教師は何らかの保護を受けているようですが、特に若い人はそうですね。

他のウイルスやその他のものにさらされた人たちは、生来の防御機能を持っているようですが、生来のものではありません。ただ、特別だからではなく、相互に保護されているからだと思います。少なくとも私が読んだ生物学の知識では、完全な保護ではなかったと思いますが、少なくともいくつかの保護を提供していたのではないでしょうか。

Reid Sheftall 1:57:37

そうですね。その理由は、母親が小さな子供を持っているからではないかと思うのです。小さな子供は常に風邪をひいているので、母親は事故が少なく、何らかの方法で守られていたのです。小さな子供たちはいつも風邪をひいていますからね。小さい頃、3週間に1回は風邪をひいていたのを覚えていますか？大人になってからは、免疫力を高めるために風邪をひかなくなります。

しかし、幼い子供たちは、その風邪のコチコチを常に母親に与えているのです。だからこそ、母親はSARSから守られたのです。そういう理屈なんですか？ええ、そうです。とにかく、この話をまとめて、早く次の話に入りたいと思います。年齢、平均年齢、標準偏差が、アメリカの公正な分布の基準からずれていたので、調整しました。その結果、2.56という数字になりました。そして私は、これはおそらく正しい数字だと言いました。

そこで私は、範囲の代わりに8を使いました。2年、8年、2.56年という点を取り除いたのです。

Jayanta Bhattacharya 1:58:45

つまり、私がいいと思っていたことに非常に近いものがあると思います。アメリカでは、ポイント3とポイント5の間といったところでしょうか。

Reid Sheftall 1:58:56

つまり、3点と2点ということですね。85歳でクルーズに参加するということは、それなりに健康でなければならないはずです。そして、1% 2.16%という数字になったのです。そう、それが私の肉です。

Jayanta Bhattacharya 1:59:20

血清有病率の研究を基にした文献では、この点については議論があります。ですから、あなたの推定値は、Johnny neediesが発見した結果とほぼ同じです。しかし、これを見て、質の高い血清有病率の研究はすべて、充実した研究インフラを持つ地域で行われる傾向があり、IFRSも高くなる傾向がある、と言う人もいます。

しかし、ここでの重要なポイントは、さらに重要なことですが、具体的な数字として、感染症死亡率は、人々が出した推定値に比べて、桁違いに低く、低いということです。また、年齢の勾配があり、それを調整しようとして苦労しました。

Reid Sheftall 2:00:21

これは、大規模な保証宣言をしたときのあなたのアイデアですよね？

Jayanta Bhattacharya 2:00:25

これについては面白いことに、素晴らしいヴィンテージガレージは、実は斬新なアイデアでも何でもないということです。パンデミックや100年にわたる呼吸器系の義務化に対処してきた方法なのです。ですから、ロックダウンは斬新で、あなたの推定値は大体あっていると思います。

これは 2020年3月という同じ時期に、同じデータセットを使ってJohnny neediesが計算した結果を見る機会があれば、ということです。彼が書いた記事がStat Newsに掲載されていますが、そこには不確実性について書かれています。

しかし、ほぼ同じ数字を得ていますが、その不確実性を強調して、「いいですか、本当にわからないんですよ」と言っています。Johnnyとneediesが書いたstat newsは、Googleで検索すれば出てきますよ。

実際、私は2020年3月にウォール・ストリート・ジャーナル紙に同じようなことを試みました記事を書きました。また、イタリアなどの限られたデータを見ると、ダイヤモンド・プリンセスの計算もあったように思います。つまり、不確実性の観点から、あなたの言うとおりに計算するのです。わーい。

Reid Sheftall 2:01:35

面白いですね。地獄ですね。さてさて、これは何でしょう？ああ、そうだ、これだ。そう、これです。これはCDCが2020年の9月にこの数字を出した時のものです。私は彼らが来たと言いましたが、遅すぎました。

彼らはすでにロックダウンをしていたからです。なぜなら、CDCは、ご存知のように、CDCは1年中、驚くほどではなく、あらゆることについて間違っていたからです。この件に関しても間違っていました。彼らは3.4%か3.4%と言っていました。忘れました。しかし、この数値はまだ高すぎます。

しかし、少なくともこれは

Jayanta Bhattacharya 2:02:17

私はこれが適切な範囲だと思います。これでいいのでしょうか？そうです。

Reid Sheftall 2:02:22

気に入ってもらえたようですね。

Jayanta Bhattacharya 2:02:24

気に入っています。問題は、70歳以上の人口の割合と、統合しなければならない人口の割合がどのくらいか、ということだと思います。アメリカでは10%を掛けなければならないんですよね？しかし、待たなければなりません。もし、非常に非常に若い人口であれば、IFRは低くなります。もしあなたが非常に高齢な人口であれば、もし私がそれ以上高いとしたら、それは事実です。

例えば、アフリカ大陸全体の死亡者数が少ないのは、65歳以上の人口が全体の3%しかいないからなのです。高齢者の多い国やアフリカでは、若い国に比べて死亡率が高いのです。もし、あなたが理解したいのであれば、例えば、各国がどのような状況にあるのかを説明するための1つの変数を選ぶのであれば、その国がどのくらい若いのかを尋ねるのではないでしょうか？

Reid Sheftall 2:03:12

キャンベルの話に戻りますが、カンボジアでは死亡者がゼロでしたが、これは非常に若い人口です。貧しい時代には子供を持つことができなかったカップルが、今では子供を持つようになっています。ああ、経済は良くなったよ。だから、このあたりではたくさんの子供が生まれています。

そしてまた、平均年齢が非常に低いのです。もう1つの特徴は、ここでは非常に貧しい人々が多いのですが、彼らは非常にスリムな傾向があります。アメリカの貧困層のように太っているわけではありませんが、カンボジアの貧困層の人々は、野菜を常に食べています。だから、カンボジアの高齢者はとても健康的です。

もし彼らが60歳で建設作業をしている男性だったら。私もあんな風になりたいと思いました。それが感染率の低さにつながっているのかもしれません。ベトナムでは、人々はとても健康で、特にアメリカに比べて多くの人々が本当にスリムです。それも要因の一つでしょう。国民の年齢が若いことと、平均的に非常にスリムであることです。

Jayanta Bhattacharya 2:04:34

つまり、OBCは関係ないと思いますが、実年齢が重要なのです。それは、CDCの数字を見てもわかると思いますが、3と10万から5と100になっているのです。若い人と年配の人の間には、合計で1,000以上の差があるということです。

Reid Sheftall 2:04:57

驚きました、信じられません。本当に

Jayanta Bhattacharya 2:05:00

これこそが重要なことだと思います。このCDCの数字を見て、私はこう言ったのを覚えています。「これでようやく正しいことがわかりました。H Badianがどのようなものか、ようやくわかったようです。なぜ彼らは、学校を閉鎖するように勧めるなど、行動を起こさないのでしょうか。その代わりに、この病気で死亡するリスクが最も高い高齢者を保護することに力を注いでいるのです。

Reid Sheftall 2:05:22

そうですね、、正直なところ、私も理解していません。当時、私はただ頭の中で考えていただけでした。つまり、「ああ、これは止めた方がいい」とは思わなかったのです。だって、弱っているお年寄りに働きかければいいんだから。そして、なぜか結論が出なかったのです。

Jayanta Bhattacharya 2:05:39

私は医療政策と医療経済を生業としていますが、あらゆる場所で常にトレードオフが存在しています。収穫の少ないものに力を注げば、その試みによって実際に人々を傷つけることになるでしょう。つまり、このようなトレードオフについて常に考えなければならないのです。医療政策では、私が最初に行った微生物学とは異なり、これは私の専門分野だと思います。

Reid Sheftall 2:06:07

おお、いいですね。よかったですね。米国では、死亡数を過大評価するインセンティブが非常に多かったため、死亡数が大幅に過大評価されていたと思いますが、その理由は、COVIDで死亡した場合、メディケアがより多くの金額を支払っていたからです。9月だったかな、夏の終わり頃のことを覚えていますか？誰かがCDCのデータを見て、COVIDが唯一の診断だった人は6%しかいないことを発見しました。

Jayanta Bhattacharya 2:06:41

そうですね。それはちょっと危険なことでしたね。それは誤解を招く恐れがあります。では、その女性は？ああ、そうですね。

私が思うに、私はあなたに、観客が知っているように、そして私が知っているように、あなたが死亡証明書を記入するとき、それは常に、芸術です。もし誰かが糖尿病を患っていて、糖尿病のために冠動脈疾患になって、心臓発作を起こして、そこにいて、肺の中で回復して、肺が水で満たされ始めて、肺炎になって、死んだとします。

では、何が彼らを殺したのでしょうか？糖尿病、冠状動脈疾患、心臓発作、肺炎？何が、何が、実際にその原因だったのか、あなたはそこに座っていますか？私は外に出ようと必死になることはありません。しかし、私の妻がそうであるように、彼女は医師です。

そして、それは芸術のようなもので、あなたは知らないでしょう。何が主な死因なのかを判断するのは、あなたの臨床的な判断であって、自動的に指定できるアルゴリズムではないのです。COVIDの文脈では、実際には強い動機付けがありました。

疫学的な理由から、人々が知りたがっていたのは、死亡したときに何人がCOVIDに罹患していたかということであり、COVIDが原因で何人が死亡したかということとは異なります。また、あなたがおっしゃったように、経済的な理由も非常に大きかったですね。

そこでメディケアは、COVID患者を治療する病院に20%のボーナスを支払うことにしました。というのも、パンデミックの初期段階では、COVID患者のために病院を空けておくと、病院は多額の損失を被ることになるからなのです。

そこで、患者さんのホームケアをしてくれた人にはボーナスを出そう、ということになりました。それこそ20%の絆で、最後まで大金を手にすることができるのです。このように、COVID患者をすべて把握することには、非常に強い動機付けがありました。私が住んでいるサンタクララ郡では、死亡診断書を見て、COVIDに感染した人と受けていない人を比較して、25%くらいかなと言っていました。オーバーカウント？そうですね。

Reid Sheftall 2:08:47

私は聞きました。カリフォルニア州オークランドの郡はどこですか？

Jayanta Bhattacharya 2:08:50

ええ、アラメダ Alameda St.を20%引いたものです。

つまり、驚くべきことなんです。その数字が出てくるような気がするんです。ジョニー、君にはこれが必要なんです。私はずっと彼の名前を出し続けています。なぜなら、私は彼の研究から多くのことを学んだからです。彼は、疫学的な手法を用いてこのオーバーアカウントを推定した非常に興味深い論文を発表しました。彼が発見したのは、貧しい国では数が少なく、豊かな国では数が多いということでした。なるほど。

ということは、もしかしたらカンボジアではそれ以上のことが起こっているのかもしれませんね。

Reid Sheftall 2:09:21

そうですね、そうかもしれませんね、自慢話とかそういうのもあるかもしれませんね。しかし、それはまったくの推測です。

しかし、私がしたことは、6%は馬鹿げているということを知ったときでした。なぜなら、確かに、併存疾患があって、ひどい肺炎にかかって肺炎で死んだとしたら、それはCOVIDの死であり、COVIDのせいなのですから。確かに、そうですね。。しかし、COVIDのせいではないと思われる原因で亡くなった人の例もたくさんありました。例えば、CDCでデータをまとめた人に手紙を書いたことがあるんです。

彼は親切にも、これらの人々が実際に何で亡くなったのか、COVIDの陽性診断がついていたのかどうかを送ってくれました。自殺、はしごからの転落、屋根からの転落、毒殺、自動車事故、殺人、末期がん、ホスピスにいる人がCOVIDに陽性反応を示した場合などですね。そしてそれをCOVIDと呼ぶのです。死です。それは間違っていると思いますよ。ええ、そうです。

Jayanta Bhattacharya 2:10:33

つまり、それを実現する芸術はないのです。それは、COVIDではありません。

Reid Sheftall 2:10:36

その通りです。しかし、このビデオをご覧になったことがあるかどうかわかりませんが、イリノイ州の公衆衛生責任者の女性のビデオをご覧になったことがあるでしょうか。

彼女はそこでこう言っています。「たとえ明確な別の死因があったとしても、例えば末期がんでホスピスにいる人がいたとしても、明確な別の死因があれば、COVIDの陽性反応が出たとしても、それはCOVIDによる死亡とみなします。彼女はビデオの中でそう言っています、いつでも送りますよ。しかし、あの子は。

Jayanta Bhattacharya 2:11:09

私はそれを信じています。世界保健機関（WHO）などで推奨されているのは、「COVIDがどれだけ普及しているかを知りたいので、基本的にはすべての症例をカウントしてほしい」ということなんです。これは良い動機付けになります。お金のためだけではなく、論理的にすべてを数えなければならないという意味でも。

Reid Sheftall 2:11:32

しかし、私が思うに、すでに話したように、COVIDに罹患している人の中には、全く症状のない人が非常に多いのです。そして、最初に発症した人の中には、肺がんや心臓病、脳卒中、肺塞栓症など、何か他の病気で亡くなる人がいるのではないでしょうか。

そして、あなたはそれを分子に入れていると言いますが、感染症死亡率を計算する際に分子に入れるべきではありません。それが私の頭の中にあるのです。だから、問題があると思うんです。序盤の分子と分母、どちらも感染致死率が下がるはずなのに、分子が小さくなれば下がるし、分母が大きくなれば下がる、ということです。

そこで、これらの数値をすべて入力して、COVIDとは関係ないと思われるものを完全に削除しました。控えめに言っても、これはとんでもなく低い数字になることはわかっていましたから。COVIDが死に至るまで悪化させた可能性のある人、例えば腎不全、脳血管障害、心不全などです。

私はそれらをすべてCOVID Dasに数えました。心臓外科の知識では、進行した心疾患を持つ人の90%が1年以内に90%の心臓疾患で死亡することを知っていますが、COVIDテストが陽性の人たちは、どのみち死ぬのですから、それらは本当にCOVIDが原因なのです。ええ、ええ、多くの人がそうです。

しかし、私はそれを全部入れて足し算してみました。すると、当時の16万3千人ではなく、5万1千人になっていたのです。まあ、本当に愛されているんですね、私

Jayanta Bhattacharya 2:13:12

その過剰な見積もりは、私が望んでいる以上のものではないかと思います。しかし、方向性としては完全に同意できると思います。

Reid Sheftall 2:13:23

そうだ、もう一つ教えてあげよう、この話から先に進めるから。あなたがこれに同意するとは思いませんでした。しかし、数字を見てみると、はしごから落ちた人や、とにかくここが問題なんだとわかります。PCRテストでは約5%の偽陽性率がありますよね？そうですね。

Jayanta Bhattacharya 2:13:42

偽陽性とは何を意味するのか、はっきりさせておきましょう。私は偽陽性の問題があると信じていますが、それは伝統的なものではありません。

つまり、検査が陽性であっても、ウイルスやウイルス断片を持っていない場合があるのです。PCR検査の仕組みは、皆さんはもうご存知だと思いますが、私は皆さんにお伝えしているのではなく、聴衆の皆さんにお伝えしているのですが、CETAの一部に特異的にマッチするプライマーを少し入れて、RNAウイルスのDNAバージョンを作ります。

そして、酵素のようなものがあって、基本的にウイルスがそこにあって、プライマーがくっついていれば、ウイルス物質や遺伝子物質の量を2倍にして、それをもう一度やります。つまり、最初は2コピー、次に4コピー、そしてMCC、最終的には光のように検出できるほどの量になるのです。また、プライマーが付着することを知っていれば、長いウイルス配列が付着していても、その小さな部分が天然痘の小さな部分のコピーを作ることができます。

PCRテストでは、3つの異なるものに対する3つの異なるプライマーとして機能します。 スパイクタンパク質です。そうすると、もしウイルスの火種がなければ、プライマーは何も結合していないので,0倍を2回、2倍を2回繰り返しても0のままです。

そのため、PCR検査では、陽性と判定されます。たとえウイルスの断片だけであっても、例えば、ウイルス全体ではなく、ほんの少しのウイルスがあったとしても、その小さな断片があれば、陽性と表示されるのです。そこにあるウイルス物質は、偽陽性ではなく、不感症でもなく、ウイルス物質を誤って表示しているのです。

しかし、偽陽性、私はこれを機能的な偽陽性と呼んでいますが、偽陽性とは、あなたが陽性であっても、あなたは感染しておらず、他の人に危険を及ぼすことはないということです。人々はこれらの研究を行いましたが、彼らが行ったのは、例えば、あなたが陽性で、240になるまでに40回、あるいは40回の倍増を要したとします。

陽性になるまでに。つまり、最初からほんの少しのバイオ素材があったということです。40の2倍というのは非常に大きな数字ですから、2倍、2倍、2倍。そして、彼らは元のバイオ素材を使って、それを細胞に感染させようとします。

そして、もし30回以上の倍加が必要であれば、35回の倍加を細胞に感染させることはできないだろうということがわかりました。

Reid Sheftall 2:16:24

そして、鼻咽頭の粘液か何かですね。

Jayanta Bhattacharya 2:16:28

そのため、機能的な偽陽性率は、実際には5%よりも高いと思います。

Reid Sheftall 2:16:32

ああ、そうですね。そのことについて話しているのではありません。これは問題です。

彼らは新しいケースと呼んでいますが、これは死を引き起こした可能性があります。そして、その人は2ヶ月前に来て回復していました。そうでしょ？小さな破片が粘液の中に長い間留まることがあるからです。綿棒で拭いて、小さな断片を取り出して、それを増殖させて、新しいケースと呼んでいるのです。狂っています。ああ、それは無理だよ 君はそれで傷つくことはありません。

そして、どこにもウイルスを与えることはできません。ちょっとしたヌクレオチドのジャンクです。しかし、ここで私が言いたいのは、逆に教訓があると思いませんか？具体的には、他の別のウイルスとの混同があったのではないかということです。

Jayanta Bhattacharya 2:17:12

そのような偽陽性は少ないと思いますよ。非常に低いと思いますよ。なぜなら、その

Reid Sheftall 2:17:17

これは本当に偽陽性でしょうね。ウイルスの断片を探していて、それが見つかったのですから、陽性でしょう。ええ、偽です。

Jayanta Bhattacharya 2:17:26

他のウイルスと交差した、交差した、反応した、あるいは他のウイルスに陽性であることを認識しているような偽陽性は、5%よりずっと低いと思います。ええ、そうだと思います。

Reid Sheftall 2:17:38

この部分は捨ててもいいんです。しかし、先ほどの偽陽性の話ですが、これは非常に大きな問題で、多くの人がこれに感染しています。彼らはそれを知りません。喉の奥にその断片があるのです。症状のない人を検査して、新たな症例として呼んでいるのです。申し訳ありません。

Jayanta Bhattacharya 2:18:01

しかし、これはコストがかかることなのです。公衆衛生上のメリットは何もありません。

Reid Sheftall 2:18:15

そう、それが「COVID」の大きな特徴です。PCR検査で陽性になっただけの人たちは、COVID COVIDのせいで何の関係もないのですから。

Jayanta Bhattacharya 2:18:26

ウイルスの断片が含まれているかもしれませんが、実際には誰かに感染させる危険性はありません。

Reid Sheftall 2:18:32

そうですね。そして、あなたも死ぬことはありません。ウイルスのヌクレオチド断片が原因で死ぬことはありません。

Jayanta Bhattacharya 2:18:36

ええ、そうですね。これは残念なことですが、公衆衛生機関の哲学としては、私たちは問題ありません。

しかし、私たちはそれでいいと思っています。たとえリスクがなくても、すべての患者を捕まえたいがために、人々を少しの間隔離することがあるのです。偽陽性よりも偽陰性の方がはるかにコストがかかると考えていますが、正味のところ、これほど多くの偽陽性があって、それが有益であったかどうかは明らかではありません。むしろ、有害である可能性が高いと思います。「偽陽性は気にしない」という方針が、多くの有害な方針につながったのだと思います。

Reid Sheftall 2:19:16

ええ、それはとてもいい指摘ですね。私はそれを考えたことがありませんでした。

しかし、私は分子を膨らませるという観点から見ていただけなので、さらに10%減りました。お互いに10%以上だと思っているようですね。そう、COVIDで死んでいく人たちですね。そうなんですか？PCR検査に基づいています。

Jayanta Bhattacharya 2:19:34

はい、違います。私は、4万6,000人という数字に満足しているわけではありません。なぜなら、私は、もっと、もっと、そうしたいからです。しかし、推定値を算出する時点では、そのような情報はありませんでした。つまり、方向性が重要なのだと思います。

私たちは間違いなく過大評価していました。

Reid Sheftall 2:19:54

確かにもっと低くて、25%が正確だと思うのですね。

Jayanta Bhattacharya 2:19:58

私が見た慎重な監査では、米国では25%とされていました。なるほど。それは

Reid Sheftall 2:20:04

それは、あなたの体内にある小さな遺伝物質の一部を測定しているだけだという事実を考慮してのことです。

Jayanta Bhattacharya 2:20:11

鼻の中の？いや、それはまた別の質問ですね。だから、私はもっとやりたいと思っています。、それが方法だと思います。

Reid Sheftall 2:20:18

あまりにも高すぎると思います。そうですね、さて、この件はすぐに片付けてしまいましょう。私の人生の中で、このようなことを聞いたのは初めてでした。

Jayanta Bhattacharya 2:20:30

あなたはとても……つまり、私は書きました。…..読んで教えてあげましょう。私は2020年7月に論文を書きました。on the futility of contact tracing」というタイトルでした。ええ、あなたがここで言っているような議論では、すでに猫はバッグから出ています。2020年4月には袋から出ていました。ロサンゼルス郡の2.5%、4%が感染した時点で、すでに手遅れです。この病気は、ゼロにすることはできません。

このように考えた人たちは、頭の片隅にHIVを思い浮かべています。この病気は無症状では広がりません……申し訳ありませんが、この病気は連絡先を追跡する方法で広がります。隔離して、隔離して、隔離して、隔離して、隔離して、隔離して、隔離して、隔離して、隔離して、隔離して、隔離して、隔離して、隔離して、隔離して、隔離して。

つまり、このようなことができるのです。ここで、あなたは

Reid Sheftall 2:21:17

体液です。ウイルスの中を歩いているわけではないのです。

Jayanta Bhattacharya 2:21:21

そうですね。皮肉なことに、接触者を追跡する大規模な軍隊がありますが、患者の波が押し寄せてくるとすぐに、病気になってから2週間後の人に接触するのです。2週間前に接触したロッドには、この病気がすでに広がっていることになります。

これが合理的なアプローチだとなぜ考えたのか、私にはわかりません。そして、その結果、人々は検査を受けないことを決めたのです。友達に密告したくないから。自分が病気であることはわかっています。友達を裏切りたくないし、みんなにも言いたくない……つまり、それが人々の頭の中で結びついてしまっているのです。あるいは、「ああ、知ってるよ。あの男は嫌いだ。ジョニー。私はジョニーの隣にいたと言うつもりです。ええ、その通りです。

Reid Sheftall 2:22:09

でもね、もう1ミリ秒くらいかけてもいいんじゃないかな？そして、それはあまりにも多すぎます。これはとても馬鹿げたことです。

つまり、彼らは昨年の夏に起きた暴動や略奪、デモをすべて覚えていたんですよ。500人もの人が歩いているのに、どうやって見分けるんですか？今のように、もちろん屋外ではありますが、彼らは屋内に入って何かをしていたのですか？困ったもんだ、契約できないのでしょうか？でも、正直に言うと、1月下旬にはできなかったと思いますよ。

Jayanta Bhattacharya 2:22:36

読み込みが終わっているような状態で、遅すぎたと思います。オーストラリアやニュージーランドでは、ウイルスが発生したのは夏でした。そこでは患者がほとんどいませんでした。夏はウイルスの感染効率が低いと考えられています。そこでは、接触者の追跡がうまくいったのですが、それは患者数が十分に少なかったからです。ヨーロッパとアメリカでは しかし 2020年1月のVARKでは遅すぎました。

Reid Sheftall 2:23:06

遅すぎましたね。しかし、オーストラリアでもうまくいったのか、実行可能なのか、本当に深く考えなければなりませんね。

Jayanta Bhattacharya 2:23:14

でも、これを見てください。彼らが達成したのは、基本的にCOVIDをゼロにすることでした。そして、何度も何度もロックダウンを繰り返した結果、地球上のどの場所よりもロックダウンに費やした日数が多かったのです。

Reid Sheftall 2:23:24

今、彼らは病気になっても回復するだけの十分な免疫力を持っていません。

Jayanta Bhattacharya 2:23:32

これは、彼らの人口にとって非常に良いことだと思います。つまり、ワクチンは重篤な病気を防ぐことはできても、感染を防ぐことはできないということです。これが、「なぜ隔離する必要があるのか」という議論の一つですが、私は、このモデルは再現性がないと思います。しかし、私はこのモデルは再現できないと思います。

これでは、オーストラリアは特に良い状況にはありません。その話は後にしましょう。私も同意します。

Reid Sheftall 2:23:56

人命の損失はもちろんですが、確かに生活の損失、そしてロックダウンによってもたらされるすべての損害は、救った人の数を圧倒しています。そんなことはありません。

Jayanta Bhattacharya 2:24:09

それについては疑問の余地はありません。そこで、オーストラリアの戦略を参考にしてみましょう。

Reid Sheftall 2:24:14

そのような場所で。とんでもない話ですよね。さて。

Jayanta Bhattacharya 2:24:16

その身勝手さについて考えてみましょう。なぜなら、オーストラリアではワクチンが効くかどうかをテストすることができませんし、実際には効かない場所が必要になるケースはほとんどないからです。オーストラリアではワクチンが効くかどうかを試すことはできません。これが、この文脈で成功したゼロ・コード・コード・ポリシーの本質的な姿なのです。

Reid Sheftall 2:24:45

それはとてもいい指摘ですね。それが出てきましたね。今です。経験と一致しなければ、理論を捨てなければならないという話ですね。私はこれが大好きです。リチャード・ファインマンの好きな言葉は、物理学の人ですね。これは絶対に正しい。初めて読みました。

Jayanta Bhattacharya 2:25:04

私はあなたがきっと読んでいると思います……あなたは冗談を言っているMr.Fineman。素晴らしい作品ですね。

Reid Sheftall 2:25:07

私は高校時代、あまり読書家ではありませんでした。読んだことがありませんでした。大学に入ってからは 私の母は私より先にそれを手に入れました。

Jayanta Bhattacharya 2:25:13

もし、彼がこれを見ていたら、読んでみてください。陽気でファンタスティックな、つまり、素晴らしいキャラクターとして見つけてくださいね。

Reid Sheftall 2:25:20

ええ、面白いですよね。この本の一番最初のシーンを覚えていますが、彼の妹がラジオで何かをしていて、エラーを騙していました。ものすごく面白いですよね。とにかく、まず最初に、間違った推測を経験することに同意しないかどうかを推測します。

少年よ、それはそこで多くのことを語っています。このシンプルな言葉こそが、科学の鍵なのです。あなたの推測がどんなに美しくても、あなたがどんなに賢くても、あなたの名前が何であっても、経験と一致しなければ、それは間違っているのです。それが全てなのです。

これを実際に使ってみたらどうでしょう。症例数と時間、死亡者数と時間のグラフを見れば、集団でのロックダウンをすぐに反証できる。なぜなら、銃の部品のカーブには変化があるはずだからです。ロックダウンが効いたとき、マットが上昇する途中でゆっくりとした低い傾斜になるはずですよね？

そう、ロックダウンが効くなら、ずっと完璧な曲線を描いているわけにはいかない。なぜなら、ロックダウンはどこにも低い傾斜をつけなかったことになるからです。私の言っていることがわかりますか？何を言っているのか、すぐにお見せします。私の説明が間違っているかもしれませんが。

しかし、いよいよロックダウンの話になります。医学界や疫学界のメンバーは、なぜこのようなことがうまくいかないことを理解していなかったのでしょうか？私とあなたは、最初から第一原理のようなもので理解していたと思います。そして、他の人たちはこの現象を止められありませんでした。私は、テレビを見ている人が私の記事を読むのを手伝うようにしています。

Jayanta Bhattacharya 2:26:55

根本的な問題は、私たちが技術的な不気味の谷の中にいるようなものだと思います。2009年にはロックダウンは想像できなかったでしょう。なぜなら、ロックダウンの被害に遭わないラップトップクラスはなかったからです。ロックダウンの原因となったズームはありませんでしたから、「じゃあ、社会全体が家にいて安全に過ごせるようにしよう」という考えは、最初から馬鹿げていたのです。社会の大半は家にいて安全に過ごすことができません。家族を養わなければならないのではなく、人間が必要とするものを提供しなければならないのです。

Reid Sheftall 2:27:31

給料をもらっているのに、その給料をカットしてしまう。インドのように、彼らはどうするのでしょうか？

Jayanta Bhattacharya 2:27:36

インドでは、ロックダウンの前夜、大都市で働く1000万人の移民労働者が、手弁当で生活していました。彼らは買ったお金で路上で食べ物を売り、次の日に食べ物を売って自分たちを養っていました。

彼らは出稼ぎに来ていたのです。故郷の村は100キロ、200キロ、300キロも離れていて、すぐに戻るように命じられました。そして、閉鎖命令が出てから1日以内に、帰路のトランジットで1000人が亡くなりました。ムンバイなどで販売できるかどうかで生計を立てていた人たちは、基本的に立ち止まるように言われたのです。

これは、大多数の人々の生活状況を考慮していない、残酷な政策でした。豊かな国では、やはり区分けされていますよね。つまり、ズームで代替可能な仕事に就いている人が3分の1,そうでない人が3分の2ということです。3分の1の人たちが政策をコントロールしているのです。

このアイデアは、とても魅惑的で、まるで、人を残して人を遠ざければ、他の病気の感染が止まるかのようです。しかし、絶対的に厳しい措置を取らない限り、人間には不可能なのです。それでも、Zがまた戻ってくる可能性に直面することになり、何度も隔離されることになります。

そしてまた。もう1つ、人々の頭の片隅にあったと思われる、すべきでなかったことがあります。このウイルスには動物由来のリザーバーがあります。コウモリやウイルスの骨格など、ウイルスのあらゆる部分が動物由来です。

実際、このウイルスは多くの動物に感染しています。。ミンク、犬、猫などです。アメリカでは、ホワイトテール・ジカの調査はゼロです。ほんの数ヶ月前、80%のシロイワカガミがSARS、Cov、2つの抗体を持っていることが判明しました。

つまり、このような病気を根絶することはできないのです。しかし、人々の頭の片隅には、「ブロック化すれば、この病気をゼロに近づけることができる」という考えがあったのではないでしょうか。トニー・ファウチが今でもこのことについて話しているのを聞いたことがあります。

Reid Sheftall 2:29:55

があれば、数学的には可能でした。

Jayanta Bhattacharya 2:29:59

a ありえない、ありえない、食べるだけでなく、根絶できる病気の基準のどれにも当てはまらない。そうですよね？

Reid Sheftall 2:30:08

なぜなら、たとえすべての人がその病気から守られたとしても、他の動物に感染していれば、毎日人が生まれてくるからです。つまり、地球の表面から消えることはないというのが、別の見方です。

Jayanta Bhattacharya 2:30:24

ええ、正確ですね。

Reid Sheftall 2:30:27

あなたが言ったことは、インドから来た男の中で貧しい人々がトラブルを抱えていて、わざわざこの村に戻ってロックダウンなどをしなければならず、多くの人が死んでしまったということです。ここでも同じことが起こりました。飛んできた人が大勢の人を感染させて20人くらい死んだときに、結局ここでもロックダウンが行われました。路上に屋台を出して、油やオイルなどを売っている人たちがたくさんいます。

しかし、その人たちは絶対に一瞬でお金がなくなってしまいました。しかも、家にはお腹を空かせた3人の子供がいるんです。この人たちは毎晩通りで自転車を全部止めて、子供を食べさせられるように数ドルくれと言ってきたんです。悲しいことです。恐ろしいことだ」。3月

Jayanta Bhattacharya 2:31:11

2021年の3月、国連が発表した報告書がありました。それによると、南アジアでは22万人の子どもたちが飢餓や予防接種の省略によって死亡したと推定されています。封鎖期間中、子供の予防接種を怠ったためです。

Reid Sheftall 2:31:34

隔離の医学的影響と経済的影響のリストを見つけました。何人の人が餓死すると言っていたかというと、1億4千万人です。

Jayanta Bhattacharya 2:31:49

1億4千万人、Jayanta Bhattacharya 2:00:00と、まだまだ少ない数字ですが、それでも、1千万人が飢え死にし、1億人が1日2ドル以下の収入で貧困に陥るということです。つまり、あなたの質問、あなたの答えは、この政策を決定した人たちの専門性が非常に狭かったということだと思います。そして、基本的にその専門知識を持っていないとコメントすることができないようになっていました。疫学者、ウイルス学者、免疫学者でなければ、コメントすることはできません。

Reid Sheftall 2:32:18

権威から外れてしまいます。

Jayanta Bhattacharya 2:32:20

は専門知識を持っていません。必要な専門家は、ロックダウンは医学的介入ではなく、社会全体の社会政策としてのロックダウンなのです。そして、このような社会政策によって引き起こされる損害の程度を完全に理解するための専門知識を、これらの専門家は持っていません。

Reid Sheftall 2:32:40

彼らが頼りにしていたのは、数学を押し付けていただけで、その結果を考慮することはできませんでした。

Jayanta Bhattacharya 2:32:45

そう、彼らは結果がどうなるかを知らなかったのです。そして、結果がどうなるかを教えてくれる専門知識を持った人たちを、あたかもその専門知識が重要ではないかのように押しのけてしまったのです。

Reid Sheftall 2:33:02

そうですね。外科医として、私は多くの女性と接していますが、かつて一般外科を担当していたときには、例えば乳房にしこりを感じて来院する女性がいました。保険に加入していない女性は、マンモグラフィー検査を受けることをためらいます。

私は彼らを責めるつもりはありません。彼らは子供を第一に考え、子供を養いたいと思っているからです。だから、この話を聞いたとき、仕事で保険に入っていた女性たちが、もう保険に入れなくなるのかと思ったわ。さらに、夫も仕事を失ったので、家族はあまりお金を持っていないでしょう。そのような女性たちが検査を受けることになるのです。そして、3年後にはこのことが原因で死ぬことになるのです。

Jayanta Bhattacharya 2:33:42

学校を閉鎖しましたよね。インドではガーナで初めて再開されましたが、フィリピンでは2年連続で学校を休んでいる子供たちがいます。封鎖期間中に生まれた子供は、日の目を見たことがないのです。アメリカでは シェー・セッションと呼ばれるものがありますが、これは特に女性の労働力参加率を大きく低下させるものでした。

その理由は簡単です。ロックダウンの間、もしあなたに子供がいて、子供がズームスクールに通わなければならなかったら、誰かが家にいなければならなかったからです。ええ、そうです。彼女たちは辞めました。子供と一緒に家にいられるように仕事を辞めた女性たちです。私にとっては、これはある意味、私が今まで見てきた中で最も逆行した政策の1つで、「トリクルダウン疫学」と呼んでいます。

これは本質的に再分配の一形態であり、貧困層、労働者階級、弱者がこの病気の疫学的負担を負うように求められているのに対し、比較的裕福なラップトップクラスの人々は、他の人々を見下して、「なぜ家で安全に過ごしていないのか」と言っているようなものです。

Reid Sheftall 2:34:56

貧困層ではない家庭ではどうでしょうか。中流以下の層でも、多くの人がこのような状況の中で子供の教育を維持するための十分な資金を持っていませんでした。そのため、子供たちは学校でさらに遅れをとり、家庭教師をつけることになったのです。あるいは、私立学校の資金をすべて得られなかった学校に入れたのかもしれません。

Jayanta Bhattacharya 2:35:22

中にはそういった学校もありました。しかし、多くの学校は営業を続けていました。

つまり、何が起こったかというと、まさに今あなたが言ったように、彼らは雇用したのです。面白いことに、お金持ちの人たちは、仕事に行かなくてもいい先生を雇って、給料をもらっていましたが、このポッドの家庭教師として雇うことができました。金持ちの子供たちは教育を受けることができますが、貧しい子供たちは基本的に何も受けられず、学習損失が甚大な学校のアルゴリズムのようなものを受けただけです。

Reid Sheftall 2:36:02

1年前に行方不明になっただけなのに。

Jayanta Bhattacharya 2:36:06

医療経済学の文献には、ある州は必要な学校教育の年数を延長し、別の州はそれを維持するという実験が行われました。その結果、より多くの学校教育を必要とする州は、それが4050年代、40代、50代になっても変わらないことがわかりました。

学校教育を必要とした州では、子供たちはより長く学校に通い、生涯にわたって追跡調査することができます。追加の1年を学ばなかった州と比較して、他の州ではすぐに退学してしまうなど、必要な追加の1年を学ばなかったためにすぐに退学してしまうのですが、追加の1年の学校教育を受けた子供たちは、より長く、より健康で豊かな生活を送ることができるのです。

私たちがしてきたことは、子供たちの世代を、より短く、貧しく、健康ではない人生に委ねてしまったということなのです。その結果、JAMA Pediatrics誌に発表されたある試算によると、春の学校閉鎖だけで、子供たちに550万年もの人生の損失を与えているそうです。

Reid Sheftall 2:37:07

最初の2,3ヶ月間は成功していましたが、その間にスクリーンを使っていました。

Jayanta Bhattacharya 2:37:10

去年の短い短いロックダウンでは、550万個が均等に分配されました。なんてことでしょう。だから、私たちはエコーを見ることになるでしょう。私たちは、うまくいけば今後数年のうちに社会政策でこの問題の一部に対処しなければならないでしょう。しかし、そうしなければならないでしょう。なぜなら、この政策によって、世代間の不平等を生み出してしまったからです。

Reid Sheftall 2:37:31

こんなことになるとは思いもしませんでした。大学卒業後に1年間休学するようなものだと思っていましたが、そうではありませんでした。なぜなら、その時点ですでに教育を受けているからです。

Jayanta Bhattacharya 2:37:40

つまり、子供にとっては早期投資が重要なのです。子供にとって、早期投資は絶対に重要です。もし、それを奪ってしまったら、教育を受ける権利を奪ったことになり、そこから回復するのは非常に困難です。つまり、私が言いたいのは、非常に多くの子供たちがダメージを受け、それを回復するのは非常に困難だということです。

Reid Sheftall 2:38:02

そうですね。なんてことでしょう。それは考えたことがありませんでした。恐ろしいですね。見てみましょう。そうそう、これはちょっとした物理学の話で、ロックダウンがうまくいかないことを理解するのに役立ったんですが、それ以外にも、健康保険を失った人や仕事が崩壊した人を知っていました。

しかし、ロックダウンがうまくいかないのには理由があります。ですから、誰かが「ロックダウンによって病院の圧力が少し軽減された」と言っても、私は「いや、あれは何もしていない」と言います。そんなことはありません。Jr.を取ることよりも愚かなことは、「College」であり、「COVID」を持っていても、それに気づかないことです。でしょう？風邪の症状も出ているのに、家に帰っておばあちゃんのところに閉じこもることを強要するなんて。そんなバカな話があるか？本当にもっと馬鹿な方法を思いつかないのでしょうか。

Jayanta Bhattacharya 2:38:56

つまり、経済学や医療政策で常に問われるのは、代替案は何かということだと思います。もし代替案がなければ、合理的に「これをやらなければならない」と言うことができるでしょう。つまり、圧倒的な病院システムを奪うことができるということです。まず第一に、アメリカのほとんどの病院システムは、ほとんどのパンデミック病に対して圧倒されていませんでした。

私は覚えています。

Reid Sheftall 2:39:27

2017年2018年を覚えていますか？ひどいインフルエンザのシーズンでしたね。

そして、病院の廊下にいる人々は ICUのベッドにいたはずなんです。そして、彼らはただ

Jayanta Bhattacharya 2:39:39

病院の過密状態のようなことが起こるかもしれません。しかし、データを見ると、アメリカの多くの地域ではそのようなことは起きていませんでした。

Reid Sheftall 2:39:45

ほとんどありませんでした。ニューヨークにはJavits Centerがありました。それを覚えていますか？ええ、本当にびっくりしました。トランプ大統領は、2隻の医療船をマーシーシップスに乗り込ませましたが、患者が集まらなかったため、1週間か7週間で引き返して帰ってしまいました。

Jayanta Bhattacharya 2:40:01

パンデミック期間中の実際の健康状態や病院のセンサスデータを見ると、国のほとんどの地域では、このことを理解するのにそれほど必要ではないかもしれません。しかし、癌や癌の手術、糖尿病の管理、外来患者の診察、検診などの通常の治療を受ける患者の数は大幅に減少しました。

Reid Sheftall 2:40:40

外来診療では、検診や定期的な予防医療のために、病院に行きます。

Jayanta Bhattacharya 2:40:43

また、病院や診療所、外来診療所も閉鎖されていました。つまり、必要不可欠なものを除いて、人々を受け入れることができなかったのです。

Reid Sheftall 2:40:56

緊急性のない手術のモラトリアムです。例えば、乳房の生検などです。私は、乳房の話に何度も戻りますが、これは本当に心に残ります。

Jayanta Bhattacharya 2:41:05

例えば、ステージ4の乳がんにかかった女性が、もっと早くに発見されるべきだったというようなことですね。

Reid Sheftall 2:41:08

今年の全死因死亡率は高いのでしょうか？I

Jayanta Bhattacharya 2:41:12

そう思います。つまり、これはロックダウンの反響のようなものだと思うのです。つまり、このような処置は重要ではないと、医療専門家として判断したのです。1年間、どうやってそこから回復するのか、私にはわかりません。私はそこから信頼性を回復したいと思っています。

Reid Sheftall 2:41:27

ちょっと考えてみてください。女性の8人に1人が乳がんになりますが、COVIDで亡くなる人は何人いますか？なぜ1000人もの人が発見できないのでしょうか？

Jayanta Bhattacharya 2:41:35

私たちは、がんや心臓病のように、非常に短い期間で解決しなければならないと思っています。少なくともCOVIDと同じくらい重要な公衆衛生上の優先事項がたくさんあるのに、2年間も重要でないと判断してしまったのです。そこからどうやって立ち直るのか、私には理解できません。さて、私は以下のように尋ねません。

Reid Sheftall 2:41:52

そうすれば、お互いに納得できるでしょう。そして、私たちはそのすべてについて、データによって完全に裏付けられています。

このようなことが行われたのには、何か悪意のある理由があったのでしょうか？それとも、昔ながらの愚かな行為だったのでしょうか？つまり、その理由は何だったのでしょうか？

Jayanta Bhattacharya 2:42:06

私が思うに、それは主にパニックだと思います。私は、自分が何をしているのかわからないし、何かに執着したり、厳しいことを言ったりするのは好きではありません。私はただ、子供以外の物事に依存しているので、そうではありません。つまり、あなたが説明できることの多くは、人々がその代替品を理解していなかっただけだからです。

私はただ、代替政策とは何かという考えが好きなのですが、もしオーバーフローが心配ならば、病院にサージキャパシティを構築することもできたでしょうし、もっと安く、ジャビットセンターで行ったように、大規模に行うこともできたはずです。

そうでしょう？もう一つの大きな選択肢は、いずれ話題になると思いますが、「大枝宣言」です。もし入院を防ぎたいのであれば、高齢者を感染から守ります。つまり、老人ホームを保護し、入院する可能性の高い人たちを保護するのです。

このような人たちは、病院が混雑する原因となる可能性が高いのです。地域社会での感染拡大を食い止めれば、病院を守ることができるという理論でした。しかし、それは失敗に終わりました。そうでしょう？抜歯を試みましたとしても、実際には高齢者を守ることはできませんでした。入院や死亡は相変わらず続いています。

このように、信じられないほど短絡的な政策であり、主にパニックに基づいて作られたものだと思います。私が思うに、もう一つのことは

Reid Sheftall 2:43:28

なぜ最初からIFRを取得しなければならないのか、ということですね。それには完全に同意します。人々は怖くなってロックダウンしてしまったのです。3億6,500万人のうちの5%が……なんてこった、これは

Jayanta Bhattacharya 2:43:41

膨大な数ですね。もうひとつは、中国の経験が、多くの医学界のリーダーたちの心に大きな影響を与えたということです。彼らは病気を克服したのですから、私たちにもできるはずです。イタリアでは、大聖堂に棺桶を並べて机を並べる光景を目にしました。私たちはそれを避けたいのです。中国のようにしましょう。

Reid Sheftall 2:44:07

のようになりました。私も同じことを考えましたが、ここにあるスライドコレクションには、噴水プールでパーティーをしている人たちの写真があります。ロックダウンが終わった後、人々は「ワオ、ロックダウンは本当に効果的だ。私たちもそうすべきだ。私の言っていることが分かりますか？今おっしゃったことは本当にその通りです。

しかし、私が思うに、これは憶測であって、実際にはそうではありません。

Jayanta Bhattacharya 2:44:29

実際に証拠があるわけではありません。例えば、トニー・ファウチとNIHの他の人々との間で交わされたフロイドのメールのやり取りを見てみると、パンデミックの初期に代表団が中国に行った後、世界保健機関（WHO）の代表団にアメリカ人を参加させるためにあらゆる工作をしたようですが、彼は戻ってきて、「我々は非常に難しい決断をしなければならない」と書いています。

どのような決断なのかは具体的には書かれていませんが、「ロックダウン・ワオ」の話からも明らかなように、LEDによる法案のロックダウンを決定したリーダーたちの考えには、中国での経験が非常に重要な役割を果たしたと思います。

Reid Sheftall 2:45:13

これが本当かどうかはわかりませんが、中国では、フルパーティの写真を世界に向けて発信しています。つまり、グーグルで検索して、彼を見ることができますよね？いや、もしかしたら、中国がその写真を流出させたかったのかもしれません。中国人は非常に狡猾で、政府や中国の人々は無計画に何かをすることはありません。

私はこちらに住んでいて学んだのですが、これらの国が経済的に破綻するようにわざと送り出して、市場シェアや出荷方法のシステム全体を手に入れようとしていると思いますか？その年は、中国が工場をオープンにして商品を生産し、すべての船がそこから商品を調達しなければならなかったから、仕事が少し変わったんです。そんなことがあると思いますか？そして、彼らはわざと送り出しているのでしょうか？

Jayanta Bhattacharya 2:46:07

わからないですね。もしかしたら、これに加えて、本当に致命的な出来事があったと人々に思わせるための情報収集のような作戦だったのかもしれませんが、私はそのような説明には魅力を感じません。

Reid Sheftall 2:46:22

これはとても政治的なことなので、そのような話にはしたくありませんでした。そして、そのような話はしたくありません。

Jayanta Bhattacharya 2:46:28

ただ、私にはわからないのです。もしあなたが政治学を専攻しているのであれば、そのような活動をした場合に何が起こるのかを予測するのは非常に難しいと思います。非常に危険なことだと思います。

私が誰かにアドバイスするとしたら、そのようなことは助言しません。それは、倫理的に良くないと思うからではなく、長期的にどのような結果になるのか、もしかしたら自分の国がもっとダメージを受けるかもしれないということを推測するのは嫌だからです。だから、そういうことにはあまり興味がありません。

というのも、アルケミスト・レイザーを使った説明でもいいのですが、中国はロックダウンがうまくいくと思っていて、それを試し、うまくいったように見えました。西洋は中国を見て、うまくいったようだと言い、この中国の政策を支持するパンデミック計画を1世紀にわたって全面的に採用してきました。

Reid Sheftall 2:47:20

しかし、これには問題があります。この写真をご覧になれば、私が何を言っているのかお分かりになるでしょう。たとえロックダウンを信じていても、ワークロックアウトでは病気は治りませんよね？専門家とかによると、想定通りに働く曲線を平らにするだけだとわかっています。だから、みんなをプールに肩を並べて入れて、高い台の上で歌う人たちと一緒に水を弾ませる。

もし、そこにいる数人が「COVID」を持っていたら、またあそこで野火のように広がっていたでしょう。この話には何か問題があります。….ロックダウンがゼロにしなかったCOVID……彼らはロックダウンを信じている人間ですらない。いや、そんなことはしないでしょう。

彼らはただ

Jayanta Bhattacharya 2:48:04

食べるために知っているのです。

Reid Sheftall 2:48:06

ああ、そうですね、こういう言い方をしましょう。このようにして、COVIDの数字はどんどん上昇していきましたが、その中でもプールパーティがあったのです。

Jayanta Bhattacharya 2:48:13

つまり、私はあなたに同意します。ゼロになる可能性はありませんでした。しかし、COVIDの議論に大きな影響を与えた人々がまだ存在しています。もっと早くロックオンしていれば、あるいはもっと早くロックオンしていれば、私たちはここにいたでしょうし、もしロックダウンに合意していれば、変な言い方ですが、今でもそうかもしれませんね。

Reid Sheftall 2:48:37

彼らはそれを知っています。どの程度のロックダウンを行ったとしても、それは大失敗で、問題はもっと行わなかったことだと言われています。

Jayanta Bhattacharya 2:48:46

私たちは十分なことをしありませんでした。

つまり、「真のスコットランド人はいない」という誤謬に注目してみるといいでしょう。問題は、私たちが十分にロックダウンしなかったということです。私たちは真のロックダウンを実際に経験したことがありません。そして、もし経験していれば、私たちは大丈夫だったのです。

Reid Sheftall 2:49:02

なぜそれが不可能なのか、次の2枚のスライドでお見せします。とにかく、これはExcelからウイルスが放出されている図ですよね。しかし、ウイルスの直径はわずか100ナノメートルで、これは可視スペクトルの中で最も短い波長よりも短いため、着色されていることがわかります。つまり、ウイルスは本当に目に見えないのです。ウイルスの直径は1/4なのですから。この下の極紫は、400ナノメートルとすると、たったの100ナノメートルです。

つまり、可視光線が跳ね返らないので、本当に見えないということです。光の顕微鏡では見ることができません。光の顕微鏡では見ることができず、電子顕微鏡でしか見ることができませんが、それでも目に見えないということは、可視光線に含まれていないということです。電子は約1.5メートルの波長を持っています。電子をウイルスに反射させて画像を得ることができるのですが、これは以前にも見たことがありますよね？ああ、すごいぼやけた画像だ。

しかし、これはこのようなウイルスを扱うナノスケールの問題であり、量子力学の問題をニュートン物理学で解決するのと同じように、巨視的な解決法では解決できません。二重スリット実験をご覧になったことがある方なら、お分かりになると思います。

片方のスリットを塞いでも、そこから波が出てくることが理解できないのです。ニュートンの論理ですよね？そしてこれが、数学やロックダウンなどを使おうとする人の問題点です。ナノスケールのウイルスで問題を解決することはできません。だからこそ、ロックダウンや数学は最初からうまくいく見込みがなかったのです。私はそう考えていました。

Jayanta Bhattacharya 2:50:56

それは面白いですね……あなたは物理学者なのでしょうか、それともあなたが正しいのでしょうか。私は、もっと社会学的な観点から考えていました。

しかし、彼らは人間ではありません。これらのロックダウンは、人間が人間であることを意味するものとは一致しない、人間らしくないことを人々に求めているのです。そうでしょう？人間は、お互いに共同生活をするものだと思います。伝達性の高い単一の呼吸器系ウイルスの蔓延を阻止するために、長期間にわたってそのコミュニティを実質的に絶つことを求めることは、愚かなことだと私はいつも思います。

ジョンズ・ホプキンス大学のグループが発表したメタ分析によると、ロックダウンをした場合としなかった場合の実世界での比較を行い、第一波でどれだけの命が救われたかという興味深い研究があります。その結果、非常に少ないことがわかりました。2%程度が、私の死を防いでくれたのです。

Reid Sheftall 2:51:58

COVID。ええ、その研究については聞きました。そして、私はまだ彼らが間違っていると思うことをお伝えします。その理由は後ほどお話ししますが、私はあれが役に立たなかったと思います。痛い目にあった人の数を比較しなければなりません。

Jayanta Bhattacharya 2:52:11

それが問題なんです。彼らはそこにはいません。

この推定値は、COVIDによる死亡をどれだけ回避できたかというものです。彼らは、ロックダウン自体がないとは言っていないのでは？ああ、ロックダウンによってね。だから、基本的にはゼロだと言っています。COVIDに関しては、ロックダウンによって救われた命はほぼゼロであることに同意しますが、副次的な被害は甚大です。

Reid Sheftall 2:52:28

私が言っているのは巻き添え被害のことではありません。なぜなら、ロックダウンによってビタミンDのレベルが下がってしまったからです。それがCOVIDによる死を招くことになるんですね。ええ、それを考慮したかどうかはわかりませんが、そうではありません。ダメージですね。

Jayanta Bhattacharya 2:52:44

ああ、そうですね。これは、研究の研究のメタ分析だったのですか？そうではなくて、問題は、そうなのでしょうか？ええ、そうです。

つまり、あなたが言いたいのは、予期しない波及効果があって、それがもう1つの波及効果をもたらす可能性があるということです。不足していると、隔離状態になりますよね。看護師は子供の面倒を見なければならないので、家にいなければなりませんよね。

病院ではスタッフが不足しており、それが原因で死亡者が出ています。このような、社会のような、相互につながった網の目のようなものがあるわけですが、ある一本の糸を引き上げれば、良い結果が得られると言うのは、そもそも非常識なことなのです。

Reid Sheftall 2:53:24

そうですね。さて、私は政治家が意図しない結果を予測できないことに気づきました。彼らは多くの政策の意図しない結果を、そう呼んでいると思います。彼らはいつもそのような間違いを犯しています。

しかし、これらの医師たちは、このような事態になることを予測できたはずです。病院で働いている彼らは、保険に加入していない患者がどうなるかを知っています。保険に加入できないのです。その他の問題もありますよね。

つまり、あなたは経済学者ですが、私の考えが正しいかどうか教えてください。食料の流通システムを崩壊させれば、経済的な落ち込みのために十分な食料を得るのがやっとの国では、多くの人々がそれによって餓死することになります。

そして

Jayanta Bhattacharya 2:54:04

何千万人もの人々が餓死しているのですから、もしものことがあってもおかしくはありません。

Reid Sheftall 2:54:09

経済の専門家たちは、トランプ氏やこの問題が始まった人たちに、「ロックダウンをしてはいけない、世界中で人々が飢え死にしてしまう。世界中で人々が餓死し、3人に1人が乳がんになると言われています。

Jayanta Bhattacharya 2:54:22

年後です。実際の経験から言うと、私は2020年の半ばにトランプ大統領とプリント副大統領と一緒に訪問することができました。トランプ大統領は、トニー・ファウチやデボラ・バークスといった人たちから、インペリアル・カレッジのモデルやその他の推定に基づいて 2020年3月にロックダウンしなければ、数ヶ月以内にアメリカで200万人が死ぬだろうというアドバイスを受けていたようです。

そして彼は、そのアドバイスに基づいてロックダウンを行ったのですね。彼は私に尋ねましたが、当時の私の主なアドバイスは、「いや、私はこれまで大統領を訪問したことはないし、おそらくこれからもないだろう」というものでした。繰り返しになりますが、これは本当に名誉なことでした。私はこの件について、どうやって大統領に話しかけるべきか、何を提示すべきか、一生懸命考えました。

そこで私は、学校を開くことが本当に重要であるという証拠を提示しました。また、死亡者数を減らしたいのであれば、高齢者を保護することが重要であるという考えを示し、米国と米国外のLockDown armについて説明しました。彼は、それには反応してくれました。しかし彼は、経済を停止させることで200万人の命を救ったということについては、非常にこだわっていました。

私は彼に、それは本当だとは思えないと言わなければなりませんでした。それはとても悲しいことでした。なぜなら、彼はトニー・ファウチやデボラ・ブルックスのようなアドバイザーにミス・アドバイスされていたと思うからです。彼らは、ロックダウンが実際に生活を守る能力を誤解していました。

Reid Sheftall 2:55:54

ああ、そうですね、私たちはただ……つまり、何から何まで言っているわけではないのです。

Jayanta Bhattacharya 2:56:03

2020年ですか？いや、これは、つまり、これは違うんです。

Reid Sheftall 2:56:09

私はタッカー・カールソンに手紙を書き、こう言いました。「これは大変なことになるので、あなたのオフィスで3分間だけ話をさせてください。

Jayanta Bhattacharya 2:56:20

Foxの視聴者は、他のほとんどの人たちよりも情報に精通していました。

Reid Sheftall 2:56:25

でも、もしあなたが、つまり、私は全くの無名で、あなたはそうではありません。しかし、もしあなたがそうであったなら、私はロックダウンが始まる前にFoxに出演して、こう言いました。

Jayanta Bhattacharya 2:56:53

パンデミックが始まったとき、私は論文を書いたこともなければ、テレビに出たこともありませんでした。一度だけ出演したことがあります。私がやっていたのは、論文を書いたり、他の科学者と話したりすることでした。ですから、そのような公的な主張をした経験はほとんどありません。

しかし、パンデミックの間、私が見たのは、特に初期の段階で、あなたが言っているような声があったということです。ロックダウン自体が有害であることは、すべての人ではなく、特定の人にとっては確かなことですが、その声はかき消されてしまいました。

Foxは実際にそのような声を許容していましたが、アメリカの他の会議のほとんどは、他の声を徹底的にプラットフォームから排除していました。そして、悪者扱いされました。例えば、私についてのヒット記事を書いている記者や、ジョニーの中傷キャンペーンなどに直面しました。

つまり、あのような場で公の立場に立ち、反対意見を持つことはとても難しいことだったのです。つまり、ロックダウンが正しいことではないと人々に思わせるような反対意見を実際に言ったり、やったりするのは、とても難しい時代だったのです。

Reid Sheftall 2:58:21

この数週間であなたのことを知りましたが、あなたの態度や性格、そして優しい性格が伝わってきました。だからこそ、あのような紹介文を書いたのです。あなたがこの件で苦労してきたことを知っていたからです。なぜなら、スコット・アトラスのことを知っているからです。

スコットのことはよく知っています。つまり、彼は信じられないくらい叩かれていたんです。彼はCNNのエリン・バーネットやHost に「君は神経放射線科医なのに、なぜ君の話を聞かなければならないんだ？私は、「どういうことだ」と思いました。

Jayanta Bhattacharya 2:59:01

彼女は、スタンフォード大学で神経放射線学のチーフを務めていました。

Reid Sheftall 2:59:05

スタンフォード大学の教授たちは、このようなことを望んでいたのですね。

Jayanta Bhattacharya 2:59:09

スタンフォード大学の教授たちは、Jayanta Bhattacharya氏のように、私の同僚である100人の同僚たちが手紙を書いて、彼が手洗いを信じていないことを非難しました。彼は、彼らが自分の意見を間違って伝えているとは思っていませんでした。それはそれはひどいものでした。記事を読む

Reid Sheftall 2:59:27

読んでください。ええ、私はあなたと彼の間で、彼をとても尊敬しています。つまり、スタンフォードでも、頭のいい人たちがいると思うのですが？

Jayanta Bhattacharya 2:59:38

そうですね、多くはニュースでの賢さだと思います。あの手紙を書いたスタンフォードの多くの人々は、彼がトランプに助言しているという事実が気に入らなかったのだと思います。そして、その事実が気に入らなかったのです。

Reid Sheftall 2:59:48

彼が間違っているという事実が気に食わないのか、あるいは、彼がトランプ大統領になったことに嫉妬しているのでしょうか。

Jayanta Bhattacharya 2:59:51

をトランプにしました。彼らはトランプを嫌っていて、そのうちの何人かは望んでいます。

しかし、これだけは言っておきたいのですが、彼らがToに書いた手紙には、彼の見解について、基本的に彼が科学を誤魔化していると書かれていて、手洗いに反対しているようなことが書かれていました。それはナンセンスです。彼は手洗いに反対したことはありません。彼は、ウイルスが感染するほど深刻ではないとは言っていませんでした。

つまり、彼は、重点的な保護や老人ホームの改善を強く主張していたのです。子供たちがより普通の生活を送れるように、学校を開くことを強く主張しました。彼らにとっては、大統領に政策面で助言することがいかに難しいかということについて、何の洞察もありませんでした。 スコットは、新任の無月経放射線技師長であり、過去10年間、スタンフォード大学で最高レベルの医療政策の助言を行ってきました。

彼には、彼らが持っていない多くの経験があったのです。それなのに、彼らは基本的に、後部座席で運転するような、ありふれた仕事をしていたのです。そして、率直に言って、それはアメリカがとった政策にダメージを与え、結局、スタンフォード大学内での市民的な会話の可能性を壊してしまったと思います。今でもそうですが、見ていて胸が張り裂けそうになります。

Reid Sheftall 3:01:23

本当にひどいですよね。胸が張り裂けそうになる、という言葉がぴったりですね。ただただ醜いだけです。これを書いているのは、著名な学者である博士と、教授の方々です。私は、彼らがそこまでのことをするとは信じられませんでした。

Jayanta Bhattacharya 3:01:44

今でも信じられません。ええ、それは

Reid Sheftall 3:01:47

信じられません。本当に。さあ、見てみましょう。それでは

Jayanta Bhattacharya 3:01:51

タイミングを見計らって……2時に何かを持ってきました。そうすると、私たちができることは、これをパート1とし、その後にパート2を開催することです。そうすれば、あなたも少しは休めるでしょう。ああ、君には申し訳ないことをしました。

Reid Sheftall 3:02:05

さて、ロックダウンを終えて、次のステップに進みましょう。

Jayanta Bhattacharya 3:02:08

しましょう。最後までやりましょう。

Reid Sheftall 3:02:09

私は、「ロックダウンをしていますが、これはとんでもないアイデアです。機能しないだけでなく、雇用や医療保険、貯蓄の喪失など、より多くの死と破壊を引き起こすでしょう。私はそれをTucker Carlsonに書きましたが、連絡はありませんでした。

Jayanta Bhattacharya 3:02:24

あなたは知っていますか？彼らは先

Reid Sheftall 3:02:29

私はただ、この件で私を驚かせたもう一つのことを言っていただけです。彼らは最初からそれを理解することができませんでした。しかし、データが入ってきた時点で、はっきりしたはずなんです。彼らは何もしていません。あんなに平坦な曲線はありません。銃の部品が不調だったときには、みんな同じように上がっていたんですよ。

Jayanta Bhattacharya 3:02:50

つまり、これは地域的な季節病なのです。つまり、それが重要なのです。

Reid Sheftall 3:02:53

北ダコタ州と南ダコタ州では、同じ曲線を描いていますが、一方では数学を使っていますが、もう一方では使っていません。 次の1枚。この男が作っていたのは

Reid Sheftall 3:03:06

ロックダウンするとカーブが平らになるということを主張していました。どのカーブもこのようにはなりませんでした。これが起こるためには、例えば、log

Jayanta Bhattacharya 3:03:17

ログスケールは、その日のローンチを見てみましょう。ガレージセールを見てください。これはただのナンセンスです。馬鹿げていますよね。

そしてまあ、これはこれはトランプ大統領が得ていたアドバイスのようなもので、100万人の命が救われると言っているようなものです。そうでしょ？そうです。それはそれで絶対にナンセンスです。統計的な証拠は何もありません。1,100,000 10,000.

Reid Sheftall 3:03:42

そうですね。、そんな馬鹿げたことはありません。では。

Jayanta Bhattacharya 3:03:45

2ヶ月後、123ヶ月後のことを考えてみましょう。1つの3月、4月、5月に。

Reid Sheftall 3:03:52

しかし、その形さえも現実的ではありません。というのも、次のグラフでお見せしましょう。

これはイギリスの国民健康保険からの実際のデータです。この曲線の形を見てください。ロックダウンはこの日に開始されました。確かにラグはありますが、効果が現れ始めるまでに必要な日数がありますよね？正確な日数は分かっていません。21日という人もいれば、23日という人もいます。何でもいいです。

Jayanta Bhattacharya 3:04:22

なぜそんなに時間がかかるのかというと、ロックダウンは本来の役割を果たしていて、ロックダウンした瞬間から先に進むのを防ぐことができるからです。そうでしょ？すぐに効果が現れてくるはずです。

Reid Sheftall 3:04:33

ええ、事例ですね。ええ、これは死です。少しですが。しかし、私が言っていることをお見せしましょう。原理は同じですからね。

そして、もう少しだけお見せしましょう。仕事をするのに必要な時間がどれだけあっても、私はそこで日数を推測しただけです。グリーンアローが来たら……この曲線の傾きを変えなければ、何もできなかったことになります。

私と一緒に？同意してくれるか？ああ

Jayanta Bhattacharya 3:04:56

完全にその通りですね。これは

Reid Sheftall 3:04:57

ヨーロッパのさまざまな国の曲線を見ても、ロックダウンを使用しなかった国を選ぶことはできません。言い換えれば、カーブやデータを見ても、どの国がロックダウンを使ったのかわからないということです。

そして、リチャード・ファインマンの言葉を思い出すのです。「経験に合わないから、理論が間違っています。それがすべてなんです。ああ、私の言っていることがわかるでしょう？つまり、この中のどれかがわかりますか？

Unknown Speaker 3:05:33

してないよ？できません。これは、これは

Reid Sheftall 3:05:35

本当の殺人者です。なぜなら、ロックダウンはすぐに終わります。しかし、これをお見せしましょう。Jay. これをリアルタイムで見たことを覚えています。

私は毎晩テレビでクオモ知事を見ていたので、首を傾げていました。カーブを平らにすることについて話しています。人工呼吸器についても、彼がそのようなことを続けていたことを覚えています……あの夜、私はカンボジアで見ていました。見て、見て、何が起きているのかを。私はある意味で彼に同情しました。彼は入ってきたデータを説明しようとしているからです。

この人たちが一番病気になっていたのです。これは、ロックダウンそのものです。働いていない人が一番病気になっています。旅行に行っていない人が一番病気になっていましたし、非重要業務従事者が一番病気になっていました。

つまり、ロックダウンされていた人たちは、必要不可欠な従業員として、トラックに乗ってゴミを拾いに行ったり、どんな仕事をしていたか覚えていますよね？彼らは病気になりませんでした。病気になったのは必須ではない従業員たちです。この人たちが一番病気になっているのです。そう、彼らは家にいて命を救ってきたのです。

Jayanta Bhattacharya 3:06:43

これについては、すでに皆さんが読まれていると思いますが、ここで強調しておきたいことがあります。概念的なミスは莫大な結果をもたらしました。ゼロだけではありませんでした、そうですね、実際に、ここですね。問題となったのは、クオモ知事がCOVIDに感染した患者を看護師に送り返したことです。

Reid Sheftall 3:07:07

なんという災難でしょう。

Jayanta Bhattacharya 3:07:08

なぜ彼はそんなことをしたのでしょうか？彼は、希少資源は病院のベッドであるという考えに基づいて行動していたのです。もし彼が、希少資源は弱者、つまり高齢者の保護であるという考えに基づいて活動していたら、絶対にあんなことはしなかったでしょうね。

パンデミックをどう管理するかという理論が間違っていたために、彼はあのような決断をしてしまい、壊滅的な損失、生死に関わる損失、壊滅的な命の損失を招いてしまったのです、そして私たちはニューヨークに住む人々のことを知っています。

Reid Sheftall 3:07:43

それが大きな要因となりました。私は、彼がベッドを節約しようとしているようには考えていませんでしたが、そのためにニューヨークで何人の人が死んだと思われているかを読んだことを覚えています。

その後、他の3,4人の知事も同じことをしたんですよね？ミシガンやヤの知事もやったのでは？

Jayanta Bhattacharya 3:08:03

同じこと、同じことが何度も繰り返されていますが、それは、命を守るためには、乏しい資源を可能な限り節約するしかないと考えたからです。それは、病院が圧迫されてしまうことです。病院が圧迫されないようにしなければなりません。最適化理論のように、間違った目標に対して最適化すると、最適ではない結果になってしまいますよね。ここでは基本的にそれが起きているのですね。

Reid Sheftall 3:08:34

その通りです、あなたはそうなるでしょう。ある目標を最適化しようとすると、別の部分にダメージを与えることになります。

Jayanta Bhattacharya 3:08:42

あなたは外科医ですからね。つまり、あなたの仕事においても、最も重要なことに集中したいと思っているのです。例えば、どこで出血しているのでしょうか。例えば、どこで血が出ているのでしょうか。

Reid Sheftall 3:08:53

驚くべきことですが、本当に、彼がそれが合理的なことだと考えていたとは信じられません。なぜなら、彼は

Jayanta Bhattacharya 3:08:59

彼はバラエティに富んでいて、サイズも大きかったのです。

Reid Sheftall 3:09:03

老人ホームに入ると、まだCOVIDが残っていて、老人ホームの人たちに感染する可能性があるからです。

Jayanta Bhattacharya 3:09:08

彼のせいではありません。疫学者が、制約条件として重要なのは病院のベッドであると彼に伝えたことが原因でした。

Reid Sheftall 3:09:17

ワオ。この話は何度もしましたね。癌検診が行われなかったり、化学療法が中止されたりしたことを調べました。心臓発作が起きても救急車を呼ばなかったのは、病院に行くのが怖かったからだと思います。

Jayanta Bhattacharya 3:09:31

そうですね、もし心臓発作で亡くなる人がいたら、自宅で心臓発作を起こした人は

Reid Sheftall 3:09:38

病院に行くのが怖いから、救急車を呼ばないと聞いていますが、病院に行く準備をするためのコードです。これもサブオプですね。それは、ほとんど別のサブオプのミスです……彼らは間違ったことをしようとしています……彼らは統計を頭の中で混乱させてしまいました。

なぜなら、私の数字が低すぎるかどうかは別として、分子を少し下げなければならないからです。アメリカでは、心疾患で亡くなる人の数が一番多いんですよ。癌はまだしも、癌検診を受けていないのは大きいと思います。

これは大きな問題です。乳がんに限らず、大腸がんで亡くなる人の原因は、2年後に肝臓に転移しているかもしれないポリープを見逃してしまうことにあるんですよね。うん。ここにもう少し何かあるか見てみましょう。ああ、これはチャットだ。ああ、これはどこかで読んだことがあるような、恐ろしい内容だ。救急外来での児童虐待が増えました。35%.

Jayanta Bhattacharya 3:10:43

通常、児童虐待はよほどのことがない限り、学校で取り上げられますよね。子供たちは何を知っているかというと、学校で早くから取り上げられているのです。だから、そうなんです。

Reid Sheftall 3:10:53

防ぐことができます。もし学校が彼をモニタリングしていたら、こんなことはしなかったと思いますか? そうですね。

Jayanta Bhattacharya 3:11:00

その通りです。児童保護サービスは、まさにこのような事態を防ぐために活動しているのです。そして何が起こったかというと、児童虐待の報告が実際に減ったのです。なぜでしょう？拾われなかったからです。児童虐待が減少したわけではありません。ERの数字を見ればわかるでしょう。子供のために。つまり、私たちが見たことを考えると、本当に心が痛みます。

Reid Sheftall 3:11:23

考えてもみてください、親が子供を救急病院に連れて行くのはとても恥ずかしいことですよね。足をひねってらせん骨折したり、強く叩いて気絶させたりしたからです。

Jayanta Bhattacharya 3:11:39

家庭内暴力でも同じようなことがあったと思いますが、どうでしょうか？ああ、そうですね。つまり、弱者を保護する社会システムを破壊すれば、弱者は被害を受けるということです。それが基本的なルールです。なぜそれがわからなかったのかはわかりませんが、私たちはこれまでにそのことを学んできたと思います。

Reid Sheftall 3:12:03

失業などの経済的な問題があって、みんなが家にいたり、一日中顔を見合わせていたりすると、家の中で虐待が起こるんです。経済的な問題を抱えた人々は、1億人とも4千万人とも言われる餓死者を出すことになるかもしれません。

Jayanta Bhattacharya 3:12:21

ええ、2億4千万人にはなりませんでしたが。8,000万人のオーダーではないと思います。ありがとうございます。しかし、つまり、なんでもいいんです。

Reid Sheftall 3:12:28

重要なのは、ウイルスのそれよりもはるかに多いということです。そうですね、私は

Jayanta Bhattacharya 3:12:32

それは、桁違いのことだと思います。さて、経済学者が、これはロックダウンではありません。

これはウイルスの恐怖、あるいはウイルスの恐怖なのです。私はそれはナンセンスだと思います。ロックダウンするかしないかは政策的な決定であり、別の政策もありました。ウイルスのせいでこのような事態になったのかという質問は間違っています。正しい質問は、何ではなく、これを避けることができる他の代替ポリシーがあったのかということです。そして、その答えは「イエス」です。そして、排除すること、そこに置くこと、そう、そうすることです。

Reid Sheftall 3:13:02

洗濯？そのような言い方はしたくありません。しかし、何もしないというのは、私たちができることではありません。

Jayanta Bhattacharya 3:13:06

弱者を守ることができたかどうか、ということです。

Reid Sheftall 3:13:09

は何もしないよりはマシですが、ちょっと考えてみてくださいということです。2017年2018年で、ですね。79,400人がインフルエンザで亡くなりました。

そして、私たちはロックダウンしませんでした。無症状の人を検査することもしませんでした。そういったことは一切しませんでした。多くの人がインフルエンザで亡くなりました。病気になって、病院の廊下で治療を受けたのです。しかし、政策の結果として起こったこれらの死は、すべて引き起こしたわけではありません。

Jayanta Bhattacharya 3:13:47

2000年にさかのぼると、そうですね。そこで私たちは、基本的に「ボバル・アイコン」を採用しました。つまり、貧しい国では、多くの貧しい国の経済がグローバル経済に適合するように再編成されたということです。これは非常に有益な効果があり、過去20年間で10億人が貧困から脱却しました。

さて、カンボジアを見てください。全く別の場所のように見えますね。私が最後に訪れたのは90年代の半ばでした。

私の理解では、それに比べて近代化されていて、人間の幸福に大きな恩恵を与えていると思います。一晩で、私たちは指を鳴らして、「いや、その約束を破るつもりだ」と言いました。そして、10億人の人々を貧困から救うことにつながった経済的な結びつきが、一夜にして断たれてしまったのです。

指を鳴らすだけで、1億人の人々が2日分の収入にも満たない悲惨な貧困状態に陥ってしまったのです。基本的には、世界経済の一部である私たちが恩恵を受けることができないため、あなた方に約束した経済の恩恵は受けられないということです。

それはすべてなくなりました。なぜなら、私たちは恐れているからです。なぜなら、世界の主要地域の一部から経済が停止しても、世界の貧しい地域に影響を与えないようなふりをすることはできないからです。世界には、相互につながっているものとそうでないものがありました。

Reid Sheftall 3:15:21

特に、あなたがおっしゃるように、今日では、私たちはとても相互につながっています。アメリカの経済について何か言っていましたが、くしゃみをすると1人が風邪をひきます。地球の反対側では誰かが風邪をひいています。くしゃみ以上のことが起きています。

これは災難でしたね。ええ、つまり、これは

Jayanta Bhattacharya 3:15:37

本当に、つまり、本当に。

Reid Sheftall 3:15:39

このような事態になることを予測できなかったことが信じられません。では、早速ですが、これをお見せしましょう。これはオックスフォードから出てきたものです。これによると、ロックダウンはそれ自体だけで、結果ではなく、ロックダウンが長かった国の方が死亡率が高いのです。そう、致死率が高いのです。

これはオックスフォード大学の論文です。繰り返しになりますが、私が言った「それ自体が終わったこと」に戻ると、ロックダウンは人を殺します。だからこそ、ジョンズ・ホプキンス大学の研究では、イーブンポイントが2%だったことに驚きました。

つまり、それは

Jayanta Bhattacharya 3:16:17

彼らが見ているのは、COVIDによる死亡者数だと思いますよ。つまり、すべての原因による死亡率は見ておらず、その他の副次的な害も効果的に見ていないのです。そうでしょう？彼らは明確にそう言っています。そうです、そうです。

Reid Sheftall 3:16:36

とにかく、状況はひどかったのです。さて、ここにスライドがあります。皆さんにお見せしたいと思います。

これは8月の終わりに近いものになりますが、私はこのようなもので終わりたいと思っています。見てみましょう。そう、これは次のトピックの前です。ですから、これを最後のスライドにしましょう。いいですか？さて、武漢で話していたことは、こんな感じでした。

意味がありません。ロックダウンが効果的だと信じていても、街中の人がプールで遊んでいて、エンターテイメントや歌手やコメディアンがここにいる。なぜなら、ロックダウンは病気を治すものではないからです。10回ほど話しましたが、ロックダウンが効果的だと思っていても、広がりを遅らせることはできないのです。しかし、中国はこのようなことをどうやって正当化するのでしょうか？これは、中国でのロックダウンの1ヵ月後のことです。

Jayanta Bhattacharya 3:17:24

武漢。つまり、これは問題を解決したかのような、本質的な自慢話のようなものでした。

Reid Sheftall 3:17:32

その通りです。しかし、これではすぐに問題が再発してしまいます。

つまり、解決したかどうかは、ゼロになったかどうかで決まるのですが、ロックダウンでゼロになることはありません。それはない

Jayanta Bhattacharya 3:17:45

そのようにはいきません。あなたは私がそれを知っているということですね？そうですね。

Reid Sheftall 3:17:48

彼らは解決したと思っていたかもしれません。ええ、わかりました。だから、必ずしもそうではなくて、少し落ち込んではいたけれど、私が言っているようなことをしたわけではなくて、もしもの時のために私を必要としていなかったのです。

Jayanta Bhattacharya 3:18:00

あなたはロックダウンが効くと思っているようですが、実際にはあなたの真の信者だとしましょう。ここの病気を見てください。オーストラリアの友人からもメッセージをもらいました。私がテレビに出てオーストラリアの話をすると、「なんでオーストラリアの話をするんだ？

今は普通の生活をしているのに、なんでそんなことを言うんでしょうか？ロックダウンの間、彼らは普通の生活をしていました。なぜなら、彼らは何度も何度も何度も病気を克服したと思っていたからです。彼らは病気を克服したと語りました。

Reid Sheftall 3:18:27

はい、その通りです。そして、もうひとつ気になることがあります。

私はフロリダ出身なので、フロリダでの活動には満足していますが、たまにフロリダでは、他の地域とは少し違った活動をしています。しかし、たまにフロリダはちょっとした不調を起こします。パンデミック（世界的大パンデミック）で起こることとして知られているように、パンデミックの波は、医薬品以外のものとは関係ありません。ウイルスは普通に人々の間を駆け巡ると思います。

つまり、これらのグラフを見てみると、たとえ小さな不具合が並行して起こっていても、ウイルスはやるべきことをやるだけなのです。ああ、フロリダは恐ろしいことになっていると思う。症例は大きく外れています。あなたは間違っています、フロリダはまさに間違ったことをしているのです。

私は2週間待つつもりです。つまり、主よ、私は

Jayanta Bhattacharya 3:19:12

つまり、私たちがウイルスをコントロールしているような錯覚に陥っていたとしても、十分に強力なロックダウンを行えば、その力を多少なりとも変えることができるかもしれませんが、ウイルスの進路を永久に変えることはできないでしょう。これは地域的、季節的なウイルスです。私たちが期待できる最善の方法は、弱者を守ることだと思います。

例えば、大規模な津波が発生した場合、そうですね、実際にはワクチンが重要な役割を果たすと思います、この話は次回にしますが、ワクチンは弱者を守るために本当に重要な役割を果たすと思います。早期に良い治療法があったからこそ、弱者を守るための手段が増えたのだと思います。私たちは早期に優れた治療法を手に入れることができ、それに伴って保護することができました。つまり、できることはたくさんあると思うのです。

Reid Sheftall 3:20:03

できることはたくさんあると思います。イベルメクチンやヒドロキシクロロキンについては、非常に多くの議論があります。しかし、弱い立場にある人たちを対象に、予防的に投与することで、効果が得られるのであれば、それはそれでいいと思います。

Jayanta Bhattacharya 3:20:18

モノクローナル抗体のような議論のあるものは、多様性がありませんね。だから、私には

Reid Sheftall 3:20:23

テキサスでは、しばらくするとモノクローナル抗体が手に入らなくなると聞きました。なんか変なこと書いてありましたね。なぜ彼も制限されているの？うん、変ですね。いずれにせよ、第2部ではワクチンの話をたくさんすることになるでしょうね。

ワクチンについては人々が本当に心配しているからね。そのためにも、多くの人に見てもらいたいんです。ああ、これが今夜の最後のスライドになるかもしれません。そして、あなたは会議の準備をすることができます。彼は2時だと言っていました。

今何時なのかもわからないよ。

Jayanta Bhattacharya 3:20:52

はい、2時です。私の時間です。

私は駆けつけなければなりません。すみません。読ませていただきました。信じられないような内容でした。聴衆は疲れているだろうし、まるで私たちがかなり長い時間話していたかのようです。後で再会して、話の続きをしませんか？

Reid Sheftall 3:21:09

もちろんです。来週末でなくてもいいので、いつがいいかメールで教えてくれませんか？あなたが遅い場合は？ええ、もちろんです。そうしてくれると助かります。それと、投稿する前にこれを送りますので、見たい方は見てください。欲しいですか？

Jayanta Bhattacharya 3:21:22

でも、いやいや、驚きがあって楽しかったですよ。素晴らしいですね。

Reid Sheftall 3:21:25

そうですね、びっくりしてみましょう。

Jayanta Bhattacharya 3:21:27

私たちが同じことを考えていたことに気付きましたか？

Reid Sheftall 3:21:31

はい、そうですね。だからこそ、私はそのことを恐れていたのです。というのも、Great Barrington宣言には、もちろん私も署名しました。

私はそれにとても同意しています。信じられないような内容ですよね。だから、意見が合わないことはないと思っていました。しかし、私たちはそれを見つけるでしょう。I

Jayanta Bhattacharya 3:21:50

つまり、私はあなたから学んだと思うのです。細かいところでは、そう思うところもあるかもしれませんが、それはそれで普通のことだと思います。根本的な疑問、哲学がここにありますよね。ゼロにするためのロックダウンの考え方とか。対 対

Reid Sheftall 3:22:05

ゼロは意味がありません。このようなものでは、ゼロにすることはできませんし、排除することもできません。通常のコードの動物のものだからなおさらかもしれません。ニコルさんはゼロにできますか？それは無理だと思います。

Jayanta Bhattacharya 3:22:20

ええ、そうですね。そうします。また連絡します。そして、次回のスケジュールを決めましょう。いいですね。待ちきれません。そして、ありがとうございました。ありがとうございました。あなたと話す機会を与えてくれてありがとう。ええ、ちょうど来たところです。

Reid Sheftall 3:22:29

ここにいます。とても楽しんでいます。来週末が待ち遠しいですね。では

Jayanta Bhattacharya 3:22:33

こんばんは。さよなら、さよなら。

Reid Sheftall 3:22:38

以上、Jane Bhattacharya、J.Bhattacharya博士でした。素晴らしく、謙虚で、本当に素晴らしい人です。来週の放送に向けて、この記事をシェアしてください。ワクチンについての部分は、ほとんどがそうです。ジェイと私は、スタンフォード大学から同じ部屋でライブプレゼンテーションを行うことについて話し合ってきました。

私たちは質問に答えて、できる限り皆さんのお役に立ちたいと思っています。1ヶ月半後に私がカリフォルニアに戻ったときには、そのようなことができるでしょう。しかし、J.Bhattacharya博士のパート2を楽しみにしていてください。

彼は素晴らしい人です。ご視聴ありがとうございました。では