rwmalonemd.substack.com/p/forum-conversation-norman-fenton
次の デービッド・マークスによる ノーマン・フェントンへのインタビューは、 パンデミック・データがいかにビッグ・ファーマと政府の思惑のために歪められてきたかについて包括的な概要を示している。これは、 Children’s Health Defenseが立ち上げたばかりの新しいウェブサイト、 「コミュニティ・フォーラム 」からの ものである。この作品に加え、フォーラムでは 、 変化のための提唱や組織化に関する多くの有益な記事と情報が掲載される予定である。
CHDと著者の許可を得て転載している。
コミュニティ・フォーラムとの独占インタビューで、英国のベテラン危機管理教授で数学者のノーマン・フェントンが、科学者、政府機関、主流メディアによるパンデミックデータの操作が、いかに破壊的な結果をもたらす誤ったシナリオを支えているかを説明しています。
デービッド・マークス著
フォーラム
ノーマン・フェントン、「フォーラム・カンバセーション」へようこそ。 この数年間に あなたが行った分析は 、 パンデミック時に実際に何が起こったのかについて、驚くべき洞察を与えてくれます。 その前に、医療データなど、専門外の情報を評価する際に、どのように知識を適用しているのか、教えてください。
フェントン
私は長年、さまざまな医学領域の臨床専門家と集中的に共同研究を行ってきました。例えば、COVID危機の前には、英国工学・物理科学研究評議会の助成を受けた大規模プロジェクトの研究責任者を務めていました。私たちのグループでは 、慢性疾患の予後や診断の意思決定を改善するために、利用可能な知識や専門知識をデータと 組み合わせるベイズ統計学的手法を使用しています。
関節リウマチ、糖尿病、慢性心不全、骨盤底筋症候群、多発性硬化症など、特定の疾患に関するデータを分析し、臨床医と協力して観測データの因果関係の説明を決定し、意思決定支援システムに取り入れることができるようにしました。例えば、外傷の分野では、外科医と協力して、手足を切断するかどうかの意思決定パラメーターを改善するのに役立ちました。
このような分析には、膨大な関連データベースがないため、比較的少ない利用可能データと経験豊富な臨床医の視点を組み合わせる必要があるのです。私たちは、臨床医と協力して、適切な意思決定を行うために必要な知識を効果的に引き出すためのフレームワークを構築しています。そして、入手可能な生データをもとに実用的な因果関係モデルを設計し、医療行為に携わる人々にガイダンスを提供します。
解析のあらゆる面をチェックするために、臨床医の力を借りています。病理医や疫学者とともに数値の把握に努めましたが、COVIDパンデミックに関する情報には、医学的な知識はあまり必要ではありません。それよりも重要なのは、公開されているデータのみを使用することで、政府や主要メディアが押し付けるCOVIDのシナリオの多くの決定的な欠点を明らかにすることができたことです。
フォーラム
COVIDウイルスの検査に関する初期データの把握に、ベイズ解析はどのように適用されたのでしょうか？
フェントン
ベイズ解析の使い方の良い例として、質問に答えるというものがあります。私はSARS-CoV-2（COVID）ウイルスを持っているのか、それとも持っていないのか？特に、無症状であれば、どの程度の確率でウイルスに感染している可能性があるのか？この問いに正しく答えることが、最初の問い合わせの焦点でした。
ある時、一般集団の中で、無症状の人の1000人に1人がウイルスに感染している可能性があるというデータがあったとします。もちろんそのようなデータは確認されたことはなく、感染率は時間と共に変化しますが、ベイズの推論を説明するために使います。
もし、私がPCR検査を受けて陽性だったとしても、体調が悪いわけではないのであれば、本当にウイルスに感染しているかどうかを知りたいと思うでしょう。言い換えれば、もし私が無症状でもウイルスを持っている千人に一人の人間であれば、検査の精度を知りたいと思うでしょう。PCR検査の信頼性については、信頼できる研究はありませんでしたが、一般の人々はこれらの検査が非常に正確であることを保証されていました。仮に、ウイルスを持っていない人が陽性となる確率が100分の1、つまり偽陽性率が1%だったとしましょう。逆に言えば、私がウイルスを持っていなければ、99%の確率で陰性になります。このような情報から、ほとんどの人は陽性反応が出たら、ほぼ間違いなくCOVIDに感染していると考えていました。しかし、そうではありません。
無症状の人が1万人集まって検査を受けることを考えてみてください。無症状者の1000人に1人がウイルスに感染していると仮定すると、1万人のうち本当にウイルスに感染しているのは約10人ということになります。また、この真性感染者が検査で陽性となったと仮定しましょう。そうすると、1万人弱の9990人はウイルスを持っていないことになります。しかし、PCR検査の偽陽性率が1%であることから、これらの人々のうち約100人が誤って陽性となることになります。つまり、合計110人が陽性と判定され、そのうち実際に発病するのは10人であることが分かっているのです。つまり、陽性と判定された人が実際にウイルスに感染している確率は10%に近いということです。つまり、感染率と検査精度を合理的に仮定すれば、命に関わる決定や義務の基準として使われているPCR検査は、無症状の人が陽性と判定された場合、99%の不正確さであったということになります。
混乱は、ウイルスの症状がなくても、PCR検査で偽陽性になる可能性は1%に過ぎないという誤った仮定にあります。信頼できるデータに基づくより正確な計算が示すように、明らかにそうではありません。これらの確率が等しいと仮定 することは、転置条件の誤謬として知られて います。法廷では、DNAの証拠が誤って解釈されることを、検察の方針と呼びます。これらの矛盾した数値は重要な疑問を投げかけるべきでした。それほど複雑なものではないのです。分かりにくい形で提示されることもありますが、よく知っている科学者はこのデータを無視したのです。
フォーラム
その比較データの結果は、他の研究でも確認されているのでしょうか？
フェントン
ケンブリッジ大学の研究では、無症状の学生数千人を対象に、数週間にわたってプール型PCR検査でウイルスを検査しました。その結果、陽性と判定された学生は非常に少なかったのです。実際、この期間中に行われました10,394件の検査のうち、陽性となったのは43件だけでした。
しかし、一般集団のPCR検査とは異なり、彼らは陽性となった同じサンプルのそれぞれについて、2回目の確認検査を行ったのです。この検査は、より信頼性が高く、承認された基準で、確認のために2つの陽性反応が必要であり、どちらかが陰性であれば、プールされたサンプルの中に誰も感染していないことを意味するのでした。その結果、陽性と判定された43検体のうち36検体が、その後再検査を行ったところ陰性でした。つまり、最初の検査で陽性となった無症状の学生の84%はウイルスに感染しておらず、非常に高い精度であることが確認されたのです。
フォーラム
ケンブリッジの研究を分析した際の反響はいかがでしたか？政策に何らかの影響を与えたはずです。
フェントン
私たちはデータを適切にモデル化し、無症状者集団の偽陽性率と真の基礎感染率について、より良い予測を得ることができました。 私たちは報告書を書き、 データ解析の同僚に精力的にレビューしてもらい、さまざまな医学出版物に送りました。 しかし、どの雑誌でも査読段階まで進まなかったので、私たちはショックを受けました。研究者の関心が薄い、あるいは研究対象外であるとして却下された最初の報告書でした。ケンブリッジの研究の分析は、最も寛容な基準を持ち、盗用でなければ何でも掲載するプレプリントサーバーにさえ拒否されました。
フォーラム
これは非常に悔しい思いをされたのではないでしょうか。この理不尽な対応をどう説明したのでしょうか？
フェントン
誰も、無症状検査の非常に大きな割合で偽陽性が出たことを認めたり、暴露したりしたがりませんでした。PCR検査の偽陽性率が1%未満であることは確実ですから、私たちが見たことは事実であるはずがないと主張する人もいました。彼らは、COVIDパンデミックの原動力となるシナリオと矛盾するため、私たちが示したことの文脈でそれを見ようとはしませんでした。彼らの信念は、すべてのパンデミック政策の原動力となった誤謬に基づいていたのです。
私たちは、症例数が指数関数的に増加することを示そうとしたことがわかります。私たちが示したことを単純に推定すると、より多くの人、特に無症状の人を多く検査すれば、より多くの症例を示すように見えますが、その多くは実際には偽陽性であったということです。これでは、ロックダウンや義務化、そして後にワクチン接種の議論に役立たないでしょう。ロックダウンが緩和され、完全に健康で何の症状もない人々が仕事に復帰するようになったとき、彼らはまだPCRテストを受けなければなりませんでした。また、その後のワクチン接種の制限政策や主張も、偽陽性の割合が非常に高かったことに基づいています。
フォーラム
パンデミックの当初は、国民を守るための最善の方法をテストし、検討するための理論的根拠があったように思います。メディアは中国の街角で死体袋を見せ、もし何かしなければ、どこでも同じことが起こるという暗示をかけました。
フェントン
COVID-19ウイルスに感染した場合、どの程度の確率で死亡するかという感染致死率について、適切な分析を行いました。感染率と致死率のデータは、公開されているすべての研究から集めました。
パンデミックの初期には、PCR検査を受けるのは重症の入院患者であり、COVID症例として確認された最大のグループであったことを考慮し、利用可能なすべてのデータをまとめてメタ分析を行いました。この数字がいかに間違って報告されているかは明らかでした。COVIDと確定診断された患者の大半が病院に入院している場合、COVIDで死亡する確率は実際よりもはるかに高くなるように思われますが、これは限られたグループに焦点を合わせているためです。この発見は、高度なデータ分析ではなく、常識的なものです。
私たちの研究では、感染率（感染者の割合）は、発表されているよりも高いという結論に達しました。しかし、重要なのは、感染致死率（ウイルスに感染した場合に死亡する可能性）は、報告されているよりもはるかに低いということです。時が経つにつれ、正確な致死率は私たちの研究成果や他の研究の結論を裏付けるものになりました。死亡率は決して高くはなく、そのほとんどが他の予備軍でした。しかし、ここでもまた、この研究は事実上無視されたのです。
フォーラム
政府や保健当局は、既往症を持つ患者が入院や死亡の最も高いリスク群に入ることを認めています。それをどのように考慮したのですか？
フェントン
これについては、非常に良いデータを集めることができました。情報の自由に基づく要請を通じて、最初の2年間の英国での議論の余地のない数字を入手しました。死亡診断書で正式にCOVIDと分類された13万6千人のうち、約5千人、わずか5%が、少なくとも1つの他の併存疾患を持たなかったのです。この中で、20歳未満の子供は3人だけでした。
パンデミックの初年度にCOVIDでICUに入室したすべての子どもたち（約250人）の病院記録を詳細に調べた研究があります。そして、その数を調べ始めると、最終的に死亡した子どもは38人であることがわかりました。そのうち8人はCOVIDが原因でした。他の子どもたちはPCR検査が陽性だったものの、癌のような非常に深刻な症状でICUに入院していた子どもたちでした。そして、COVIDが死因とされました8人のうち、少なくとも7人は生命を脅かすような既往症があったのです。つまり、英国で20歳未満の子供たちがCOVIDで死亡した場合、実際には別の原因で死亡していることが明らかになったのです。少なくともこの分析では、最初の1年間は、COVIDで死亡する若者のリスクはゼロに近づいています。
フォーラム
インフルエンザと併発症で死亡した人の割合を、COVID-19の同様の統計と比較して、例年の数字を分析したことはあるのでしょうか？
フェントン
COVID-19が始まると、それまで簡単に入手できたインフルエンザのデータの多きますが、突然入手困難になったり、入手できなくなったりしたのは興味深いことです。比較の材料になるはずのインフルエンザのデータを入手しようとしましたが、あまりうまくいきませんでした。確かに逸話的な知識はあります。高齢者はインフルエンザや肺炎の合併症で亡くなることが多いというのは、昔から言われていることで、COVIDで高齢者をハイリスクグループとみなしてきた理由の一つでもあります。
COVIDが登場した2020年の2月から3月にかけて、正真正銘の過剰死亡のピークがありました。それが実は、高齢者に関して行われた非常に不適切な医療判断によるものであったことが、今になって判明しています。 不適切な人工呼吸器装着など、間違った治療をしていたことだけではありません。私の同僚たちは、入院中の高齢者患者をケアハウスに移し、そこでCOVIDが野火のように広がったことが破滅的であったことに今更ながら気づいたのです。 その後、新型のCOVIDウイルスによる死亡が増加したのは、不適切な管理と適切な治療の欠如が関係していると思われます。
フォーラム
COVID-19のウイルスは、実際に危険性や致死性が高かったのか、それともパンデミックが進むにつれて、ますますそうなっていったのか、データから明らかになるのでしょうか？
フェントン
当初は危険な状態に見えましたが、それがどの程度製造されたものなのか、あるいは高齢者の破滅的な誤操作によるものなのかは、いまだにわかりません。初期については断言できませんが、いわゆる、その後の大波が大きく誇張されていたことを示す非常に強い指標があります。例えば、イギリスでは、2020年の冬から始まった第二波は、COVIDの患者数や死亡者数が第一波よりもはるかにひどいとされていました。
ここでも、数字だけを見るのではなく、その数字の出所を理解することが重要です。 COVIDの症例数、入院数、死亡数の詳細のみを発行 している英国政府のCOVIDダッシュボードのみを考慮 し、それらがまだPCR検査に依存していると認識すれば、第一波よりもはるかに大きなピークが 見られます。このデータは、致命的な状態の再来を警告するために繰り返し使用されました。
私たちは、英国における他の重要な独立した指標を調べました。 国民健康保険サービスのCOVIDトリアージダッシュボードでは、 COVIDの症状を持つ患者に特化した緊急通報と対応を監視していました。 これは、COVIDの症状が悪化したため、救急サービスに電話して救急車を呼ぶことを余儀なくされた人たちのことです。この数字は、疑わしい検査結果ではなく、真の医療緊急事態を反映しています。
このグラフは、ウイルスが最初にヒットした2020年の早い時期に、本物のピークがあったことを明確に示しています。しかし、2020年から2021年の冬にかけては、通常のインフルエンザのシーズンと非常によく似た緊急通報の増加の波紋が見られるだけです。
つまり、最初の増加は、新しい強力なインフルエンザの変異株が誤って管理されたことで説明できるのです。しかし、政府が主張する規模の拡大は立証できず、COVIDトリアージダッシュボードの追加データは、その膨らんだ数字と矛盾するものです。
不十分で欠陥のある試験
フォーラム
ワクチン試験の中心的な欠陥と思われる点を理解するのに役立ちそうですか？
フェントン
私は臨床試験を行ったことがありません。臨床試験のデータを見たことがあるだけで、臨床試験の専門家ではありません。私の経験と専門は、主に観察臨床試験の結果を判断することです。しかし、ファイザーの主なワクチン試験には、明らかに多くの問題があり、それが今になって明らかになりました。
ファイザーの臨床試験は、ワクチンの緊急使用許可を可能にした95%の有効性の主張の基礎となったものです。すべての無作為化比較試験と同様に、この試験は二重盲検、プラセボ対照試験であるはずでした。アルゼンチンで行われた最大規模の試験では、22,000人の非感染者にワクチンとプラセボを同数ずつ投与し、22,000人には生理食塩水を投与しました。プラセボ群では、接種していないことが判明するなど、あらゆる種類のプロトコル違反があったことが分かっています。
そのうちのかなりの人数が脱落するか、ワクチン接種しました。95%の有効性は、注射後のCOVID症例がプラセボ群で162例、ワクチン群でわずか8例という事実に基づいています。しかし、疑わしいが未確認の症例は、ワクチン群とプラセボ群の間でほぼ均等に多数発生しています。また、症状のあるワクチン接種者のうちPCR検査を受けた者の数は、症状のあるプラセボ群に比べ不釣り合いなほど少なかったのです。
また、ファイザー社は2回目の接種前にCOVIDを発症した参加者を除外しました。そのような患者は143人でした。不正の多くは、参加者数が最も多かったアルゼンチンの1施設で発生し、そのほぼ全員が締め切り間際に募集されたものでした。また、この試験では安全性のアウトカムが検証されておらず、現在までのところ、ワクチン群の方がプラセボ群よりも全体的に死亡が多く記録されていることも重要な点です。
アルゼンチンに限らず、ワクチン展開後に行われた多くの大規模観察試験では、ワクチンを接種した人が2週間以内にコロナウイルスに感染した場合、未接種者と分類されました。この判断の背景には、ワクチンが効果を発揮するのに少なくとも2週間かかるという偏った根拠があったのです。この誤判定は世界的に受け入れられるようになり、あらゆるところでデータを歪めてしまったのです。
つまり、このような観察研究では、最初からデータに信じられないようなバイアスがかかっているのです。さらに、ファイザー社の試験でもそうでしたが、観察研究では、ワクチンを接種した人のうち、接種していない人に比べて不釣り合いに少ない人数が定期的な検査を受けなかったことが分かっています。行われたのはすべて、ワクチン展開を正当化し、その後の投与を行うためでした。
フォーラム
医薬品の臨床試験では、さまざまな国の結果を足し算して組み合わせたのでしょうか？また、もしアルゼンチンの数値が削除されていたら、結果はより決定的なものにならなかったのでしょうか？
フェントン
ファイザーの試験は、期限直前に大量採用されたアルゼンチンでの試験なしには、目標に達しなかったでしょう。95%の有効性という数字を得るために設定されたという状況証拠があります。
フォーラム
このように効果が喧伝されるようになってから間もなく、いわゆるブレイクスルーケースという言葉が聞かれるようになりました。しかし、その言葉も、すべてのケースがブレークスルー・ケースであることが明らかになり、すぐに消えてしまったようです。
フェントン
彼らは私たちに嘘を売りつけました。 ワクチンを打てばCOVIDに感染しないし、感染させることもできないと言われました。 今、私たちは、ワクチンを接種していない人よりも、ワクチンを何度も接種した人の方が、何度もCOVIDに感染していることが分かっています 。各年齢層で、ワクチンを接種した人は接種していない人に比べてCOVIDにかかる確率が不釣り合いに高いという数字が出ているのです。
フォーラム
パンデミックに伴い、ワクチン接種の定義が変更されました。データ評価にどのような影響を及ぼしましたか？
フェントン
用語の定義が変化しているにもかかわらず、接種回数がゼロから5回まででグループを分けたデータがあるのです。COVIDにかかるワクチン接種者の数を最小限に抑えようとする協調的な努力は止められませんでした。今では、ワクチンが感染を止めないことは広く認められており、他のすべての分析が歪んだ結果に基づいていたことを示す実際の統計も確認されています。しかし、ワクチンが推進されていた頃、データの解釈に反論する専門知識を持つ私たちは、疎外されたり無視されたりしました。非論理的な狂気が広く受け入れられるように、物語が組み立てられていたのです。
ワクチン未接種者を疎外するために膨らませたワクチン接種者数
フォーラム
ワクチン接種者の数を膨らませようとする動きがまだあります。ワクチン未接種者を疎外しようとするあからさまな試みも、誤ったデータに基づいているのでしょうか。
フェントン
ワクチン未接種の人の本当の割合は、大きな問題です。英国国家統計局（ONS）は、2022年5月にワクチン未接種者（一度も予防接種を受けたことがない人）は成人人口の8%に過ぎないという奇妙な主張をしました。英国健康安全局は、ワクチン未接種の成人人口を20%近くとする、より信頼できるデータを持っており、これは控えめな数字なので、それが真実でないことは分かっています。これは控えめな数字で、30%に近いかもしれません。ワクチン未接種者という高い数字を使えば、より正確な人口サンプルが得られますし、どの年齢層でも、ワクチン接種者の方がCOVID患者が多いことがわかります。
フォーラム
英国健康安全局の数値の方が信頼性が高いというのは、どうしてですか？
フェントン
まず、ONSのデータは、英国人口の非常に代表性の低い部分集合をベースにしています。2011年の国勢調査でカウントされ、かつ2019年に一般開業医に登録された人たちだけを含んでいます。その分類では、イングランドの成人人口が約4900万人から約3900万人に減少します。つまり、約1,000万人の大人が欠落しているわけです。これも国勢調査が正しいという前提で、より良い推計をすれば、この足りない人口は1600万人近くとなり、膨大な数になります。そして、この行方不明者のかなりの割合がワクチン未接種であることは確かです。
2011年以降に生まれた子どもたちを無視しても、大量の移民が流入しているのです。そして、開業医に登録していない人たちは、医師から予防接種を受けるように圧力をかけられていないのです。あからさまに偏ったサンプルで、代表的なものではありません。
英国健康安全 局は、COVIDを含むすべての予防接種の記録を持っているはずのNational Immunisation Management Serviceに完全に基づいたデータを持って います。このデータは、記録の重複により過剰にカウントされてしまうという問題がありますが、ワクチン未接種の人数が少なくなるようなバイアスはかかっていません。彼らの数字から、2022年5月には、成人人口の20%弱がワクチン未接種でした。
フォーラム
この数値は公表されているのでしょうか？
フェントン
BBCは 最近、”Unvaccinated “（ワクチンを接種しない人）というドキュメンタリーを 制作 しました。 成人人口の8%というONSの数字を使い、この小さなグループを、自分たちの無知を納得させる必要のある奇妙なはみ出し者として紹介したのです。興味深いのは、ワクチンに対する考え方を理解するために、 公共放送局STVの依頼で ICM調査を行ったことを 明らかにすることで、プロデューサーは自分たちと矛盾していることです。 これは、コロナワクチン接種プログラムについて、英国で行われた最大の詳細な調査でした。このサンプリングでは、2570人のうち664人が未接種であり、ほぼ26%で、他のすべての推定値を上回っていました。しかし、このプログラムには、疑いを許せない点がありました。
古典的な統計学者であろうと、ベイズ的な分析をしたいのであろうと、どのように数字を計算しても、主流のシナリオが示すよりも、未接種者の人口が多いという結果になります。正確な数字を用いると、症例や効果の分析が劇的に変化するのです。
COVID-19ワクチンは効かない
フォーラム
ワクチンは感染阻止に有効であると宣伝されました。その逆を示すデータや研究は無視されましたが、現在では、コロナワクチンが感染を減少させることが示されたことがないことを認めています。
フェントン
さらに 悪い ことに、ワクチン接種率の高さが感染率の高さに関係していることを示すデータもあるのです。 カナダのノバスコシア州政府に情報 公開請求したところ、ジェシカ・ローズが図にした データが 公開されました。それは、このように非常に明白な関係を示していました。
フォーラム
ワクチン接種とCOVIDの患者数を比較したもう一つの国がドイツでしたね。そこではどうだったのでしょうか？
フェントン
コロナワクチンを擁護する意見のひとつに、文化や医療制度が大きく異なる国同士の数字を比較するのは難しいというものがあります。これは部分的には正しいのですが、ドイツとその個々の州を見ると、同じ規制があり、誰もが等しくワクチンの摂取を奨励されているので、これは要因ではありません。
ドイツの 7日間のCOVID症例とコロナワクチン接種 率のデータを比較しました。 ワクチン接種者の割合の地域差を分析することができました。例えば、旧東ドイツの一部では政府に対して懐疑的で、ワクチン接種率がかなり低くなっていることが確認されました。
それぞれの地域について、症例密度とワクチン摂取量をプロットすると、症例密度の高い地域はワクチン摂取量の多い地域でもあるという顕著な相関が見られました。COVIDの症例が少ない地域は、ワクチンの接種率が最も低くなっています。
特にベルリンは、他の地域に比べてワクチン接種を受けた人の割合が62%以上と非常に高く、このことがはっきりと表れています。そして、この地域はCOVIDの感染者が多い地域でもあるのです。もちろん、このデータは検査で確認された症例に基づく数字ですが、私が申し上げたように、私は検査については懐疑的です。とはいえ、事実上無視されている、かなり驚異的な発見です。
COVID-19ワクチンと死亡率
フォーラム
ワクチンの接種によって入院や死亡が抑えられるということが、公的な発表で強調されるようになりました。そのような研究はあったのでしょうか？
フェントン
繰り返しになりますが、これは複雑な分析ではありません。ある国のワクチン接種率をCOVID死亡率に対してプロットすると、明らかな傾向が見られます。もしワクチンが効いていれば、ワクチン接種率の高い国ほどCOVIDによる死亡率が低くなるはずです。
しかし、実際には 、COVID死亡率が最も低い国は、基本的にワクチン接種率が非常に低いアフリカの国々なのです。 アフリカの国々は他の地域に比べて平均年齢が低いので、その影響もありますが、比較可能な国の中でも、ワクチン接種率が高い国は死亡率が高いのです。 例えばオーストラリアは現在、COVIDの死亡率が世界で最も高く、96%がワクチン接種を受けていると主張しています。変動要因はありますが、ワクチンを接種した集団がCOVIDで死亡する確率が低いという相関関係がないことは確かです。
フォーラム
しかし、パンデミックが後退しても、患者数、入院者数、死亡者数は依然として物語を牽引しています。
フェントン
数字の集め方や分析方法に明らかな問題があるにもかかわらず、症例数は、信頼性の低い検査や狭い患者グループに適用される検査によってもたらされています。いずれにせよ、検査をすればするほど、より多くの症例や入院が見つかり、もちろん、COVIDとして分類される死亡例も増えます。症例が大量に捏造されるため、その後のデータは役に立ちません。入院や死亡は事実ですが、COVIDの症例の多くは事実ではありません。また 、誰が見ても明らかなように、実際にCOVIDにかかって死亡した人のほとんどは、COVIDによって死亡しているのではなく、COVIDと関連性の中で死亡しているのです 。
私たちは早くから情報操作が多いことに気づき、歪みのない数字を見ることから始めなければならなかったのです。
フォーラム
先生のグループは、全死因死亡率に注目した最初の研究者の一人で、いくつかの興味深い異常があることを認識されていました。
フェントン
ワクチンの安全性を本当に理解 したいのであれば、全死因死亡率を分析する必要があります。私たちが最初に英国のワクチンプログラムのONSデータを見たとき、非常に奇妙な相関関係があることがわかりました。
信じられないことに、ONSのデータによると、ワクチンが発売されると、ワクチン未接種者の間でCOVID以外の原因による死亡が著しく増加しました。この2つの統計は無関係のはずです。 この異常事態を説明する最も有力な方法は、 ワクチン接種直後に死亡していた人の多くがワクチン未接種に分類されていたことです。この誤分類を調整しても、ワクチンが全死因死亡率を下げるという証拠は得られず、むしろ、特に若年層で上昇させる可能性があるという証拠があります。これは大きな懸念であり、直ちに介入すべきことでした。
フォーラム
また、ワクチンによる死亡例や重篤な合併症も確認されていますが、これらの数字も無視されています。VAERS[Vaccine Adverse Event Reporting System]のようなデータベースは確認されましたか？
フェントン
2022年6 月の時点で、 VAERSデータベースに表示される有害事象は130万件を超えていましたが、この システムは過少報告の欠陥があることが広く認められています。 この低い数字でも、コビッドワクチンが原因で約3万人の死亡と16万5千人以上の入院があったことが分かっています。VAERSがデータを記録し始めてから過去のすべての年において、コビッド以前のすべてのワクチン接種によって報告された死亡者数の合計は約10,000人でした。つまり、過去30数年間の報告で、他のすべてのワクチンによる死亡と比較して、2年間でコビッドワクチンによる死亡が3倍も報告されているのです。これは明らかにコロナワクチンプログラムを中止し、再評価を行うシグナルとして受け取られるべきですが、再びこの数字は否定されることになります。
COVID-19の予防接種状況別患者数（2021年12月17日～2022年5月5日）。グラフNorman Fenton。
フォーラム
問題が報告されていない数百万人のワクチン接種者に比べれば、取るに足らない数だという議論はどうでしょうか。
フェントン
反応を示した人々や死亡した人々にとって、それは些細なことではありません。リスクと利益に関する最も重要な疑問は解決されていませんし、ワクチンの危険性を疑問視するデータはうまく抑圧されています。私たちがいくつかの数字から知っていることは、検証可能なリスクと疑問のある利益が存在するということです。主要メディアで報道されていることとは裏腹に、尊敬する臨床の同僚たちは、ワクチン接種を支持する論拠がますます少なくなってきていると私に教えてくれました。また、ウイルス学者の間では、新しい変異株は危険性が低いという声も上がっています。もちろん、ワクチン接種の推進を止めることになるため、このこともあまり報道されていません。
フォーラム
このワクチン接種の圧力は、幼い子どもたちにも衰えませんね。乳幼児に使用するための試験データは公開されたのでしょうか？
フェントン
乳幼児へのワクチン接種については、安全性を確認するための適切な試験を行うには、信頼できる数字を得るために何年もかかるでしょう。しかし、10代の若者がワクチンによって深刻な合併症を引き起こしたという逸話があります。そして、この情報は、20歳未満の人がウイルスに感染することによる合併症のリスクが低いことが知られていることと合わせて考えることができます。繰り返しになりますが、リスクとベネフィットの関係は適用されていません。
フォーラム
パンデミックが沈静化しつつあるように見えますが、あなたや他の人が分析したデータが、対応の見直しに考慮される兆しは見えていますか？何らかの目覚めがあるのでしょうか？
フェントン
ここ数週間で、ウイルスの致死性とワクチンの安全性と有効性の両方について、主流のシナリオが誇張されているという認識が広まりました。 その結果、英国では確かに、最新のワクチンブースターへの参加率が以前のものよりずっと低くなっています。しかし、ワクチンによる死傷者のデータに関しては、いまだに極端な検閲が行われており、ワクチンによる死傷者や遺族の話を聞くことさえ嫌われています。
私が懸念しているのは、ワクチンの長期的な安全性について、本当のところはわからないのではないかということです。なぜなら、対照群（ワクチンを接種していない人たち）を排除する試みが、これほどまでに徹底して行われているからです。現在、最もワクチン接種率の高い国々で、過剰な死亡率の増加が見られます。しかし、ワクチン未接種者がワクチン接種者に比べてどれだけ多いかについての正確で十分なデータがないため、主流派のシナリオは、ワクチン以外のあらゆる可能性のある原因を示唆しています。
特に、Long-COVIDが問題の主要な原因であるという考え方が広まっています。これは、COVIDが衰弱し、致死的であるという主張を強化し、ワクチン接種継続の必要性をさらに裏付けるものだからです。 この仮説は、ワクチン接種者と非接種者のLong-COVIDを比較した正確なデータがあれば、容易に検証することができます。しかし、そのようなデータは収集されていないことがわかりました。