Open Science Sessions: How flawed data has driven the narrative
2022年1月4日 – Norman Fenton ロンドン大学クイーン・メアリー校リスク情報管理学教授、重要システムのリスク管理を専門とするアジェナ社取締役を務める。数学者である彼は現在、重要な意思決定、特にデータと知識を組み合わせた因果的、確率的モデル（ベイジアンネットワーク）を用いた不確実性の定量化に重点を置いています。これは多くの異なる応用領域に適用されていますが、最近では、法律と法医学（彼は主要な刑事および民事事件の鑑定人を務めています）、健康（彼は慢性的な健康状態のための改良型意思決定支援ツールを開発する主要な共同プロジェクトを主導しました）に適用されています。2020年3月以降、ノーマンはCovidデータの分析に積極的に取り組み、これが一般に公開される方法の問題点を明らかにしています。
PANDA内部で毎週開催されるオープンサイエンスセッションでは、様々な多様な分野の国際的な第一人者が、科学、研究、政策について発表する機会を提供しています。これらのセッションは、魅力的なオープンディスカッションやディベートへとつながり、科学者たちが理解を深め、新しいアイデアを生み出すきっかけとなっています。
0:16
さて、今日はノーマン・フェントン教授をお招きしました。ロンドン大学クイーン・メアリー校のリスク情報管理の教授であり、重要なシステムのリスク管理を専門とするエギナ社のディレクターでもあります。数学の理学士号、理学修士号、博士号を取得されています。
現在は、重要な意思決定、特にベイジアンネットワーク、そしてビッグデータではなくスマートデータとして要約されるアプローチに焦点を当てています。ノーマンのリスクマネジメントの専門知識が応用されている分野の例としては、健康、また法律や法医学があります。そして2020年3月から、ノーマンはCOVID-19で集めたデータにその知見を応用しています。本日は、フローデータがどのように物語を動かしてきたかについてお話しいただきます。
それでは、ノーマンさん、ありがとうございました。
Norman Fenton 1:05
お招きいただきありがとうございます。私はこの22ヶ月間、ほとんどずっとCOVIDのデータを見てきました。そのほとんどの期間、私はCOVIDの物語を推進するために統計が使用されていること、ロックダウンやワクチン接種を正当化する証拠がないことを懸念してきました。
COVIDが一部の人が主張するように致死的であったとしても、またワクチンが主張するように安全で効果的であったとしても、ロックダウンやワクチンパスポート、強制接種が課す市民の自由や移動の自由に対する重大な侵害を正当化するとは思えないからです。
しかし、このプレゼンテーションでお見せするように、COVIDが主張されるほど致死的ではなく、ワクチンが主張されるほど安全で有効でないことを理解するのに、優れた統計的スキルは必要ありません。そして、同じ分析をするのに十分な資格を持ち、実際にはそれほど時間がかからない人たちが、この件に関して沈黙を守っているのは非常に残念なことだと思います。
この講演は3つのパートに分かれています。まず 2020年3月以降の私の個人的な研究の旅について、いくつかの文脈を整理することから始めます。それは学術的な尊敬から始まった旅ですが、多くの主流メディアによる検閲と中止で終わっています。
そして、主流の学術界とソーシャルメディアの多くが、COVIDのほぼすべての公式データの根本的な問題を浮き彫りにしています。そして最後に、ワクチンの有効性と安全性に関する主張の問題点を明らかにし、特に国家統計局が発表した最新データに対する我々の継続的な分析に焦点を当てます。
そして、全死因死亡率に焦点を当てることで、最終的に公式のシナリオを崩すことができると考えています。私の研究グループは、因果関係ベイジアンネットワーク・モデリングを用いた定量的リスク評価を専門としており、また、この手法を用いて医学的意思決定を改善することを目的とした学際的な大規模プロジェクトの主任研究者でもありましたので、最初からCOVIDデータの分析に参加することは必然的なことだったのです。
そして最初の数カ月間、私たちはベイズ型因果関係モデリングの手法を応用し、公開されているデータを使ってCOVIDリスクのさまざまな側面に光を当てていきました。そこで、致死率のケースで観察される非常に大きな国ごとの違いを説明し、予測するための因果関係モデルを開発しました。
この段階での私たちの研究は、専門誌に掲載され、メディアでも広く報じられました。この初期の研究で、私たちは、本当の愛情を理解するために必要な要件として、無作為抽出試験を最初に要求しました。
さて、当時、私たちは、ゴールドスタンダードとされるPCR検査がいかに侵襲的で不正確なものであるかということに気づいていませんでした。そして、今にして思えば、健康な人を無作為に検査することを推奨したことは、破滅的な誤りであったと考えています。そして何カ月も前から、私たちは無症状の人に対するすべての検査を中止するよう求めてきました。
私たちは、感染率は広く報告されているよりも高いものの、致死率は低いことを明らかにしました。そして、この観察はもちろん、かなり正確であることが判明しました。つまり、この病気は報告されているよりもはるかに致死率が低いということを、危機の初期に示したのです。しかも、それは効果的な早期治療プロトコルが利用できるようになる前のことでした。
そこで、COVIDの危険因子と症状について幅広く調査し、多くの臨床パートナーと協力して、すべてのを包括的な因果関係モデルに組み込み、個人向けの症状追跡・リスク評価アプリにパッケージ化しました。そうです。ウェブと携帯電話用に実装されており、誰でもそこにアクセスすることができます。
COVIDの危険因子に関する報告書の欠陥を暴き出します。民族性がCOVIDリスクにどの程度影響を与えるかを調べました。そして、症状の追跡に関する広範な研究を行いました。おそらく、これらの研究はすべて好評を博し、専門誌に掲載されたのですが、それは公式のシナリオに真剣に異議を唱えるものではなかったからです。
Norman Fenton 5:46
しかし 2020年9月から、COVIDの物語全体が、COVIDの症例とPCR検査の陽性を同一視するという根本的に欠陥のあるアプローチによって推進されていることが明らかになりました。特に、無症状者の大量検査が導入されたことで、それが問題になってきました。
そこで私は、ブログやツイッターで、必然的に増加する症例数、つまり政府のウェブサイトに掲載されているプロットを、実施された検査数の増加を考慮せずに表示することの問題を指摘し始めたのです。この時、2つの数字を分ける行為は、誤報の破壊的行為であることを知りました。なぜなら、人々は私のことを陰謀論者、ハイライトなどと呼び始め、そんなことをした私をクイーン・メアリーからクビにしろと要求してきたのですから。
Norman Fenton 6:48
そして、私たちが政府のデータの欠陥を暴露し始め、主張も最初はPCR結果の偽陽性の問題に焦点を当てると、事態はさらに悪化しました。
そして2021年初頭から、私たちはワクチンの有効性と安全性の主張について懸念を示し始めました。そしてこの研究はどれも出版されず、レビューすらされませんでした。
そして、med archiveやarchiveのようなプレプリントサーバーにさえ拒否されましたが、これはある種前代未聞のことです。だから、私たちのレポートはすべて、ResearchGateかブログにしか掲載されなくなったのです。また、YouTubeにアップした私のビデオで議論されているものは、これらの問題は現在ではすべて削除されています。
私は現在、動画のアップロードを禁止されているのです。検閲の唯一の例外は、イベルメクチンの有効性に関するベイズメタ解析の結果を要約した手紙をAmerican Journal of therapeuticsに掲載することができなかったということです。
Norman Fenton 8:00
では、データの根本的な問題とは何でしょうか？まず、定義から始めましょう。COVIDの症状がないフレッドが検査で陽性となり、PCR検査がうまくいったとしましょう。彼はそのまま何の症状も出さず、13日後に交通事故で重傷を負い、病院に運ばれてから2週間後に死亡します。
しかし、もちろんFredはCOVID入院とCOVID死亡のCOVID症例に分類されます。では、コビッドワクチンを接種したジェーンをみてみましょう、13日後です。検査はPCR陽性で、彼女は症状が出ています。
彼女はCOVIDです。しかしジェーンは14日経過しているので ワクチン未接種のCOVID症例に分類されます。ピーターはコビッドワクチンを接種し、その翌日に副反応で死亡した場合、ピーターはワクチン未接種COVID死亡に分類されます。
そして、重要な指標を用意しました。問題は、すべての評価指標がCOVID症例の定義、COVID症例数、入院数、死亡数によって左右されることです。たとえ症例の定義が誰もが納得するものであったとしても、これらの重要な指標が知らされないということは、中核となるデータが根本的に誤解を招くということです。
しかし、もちろん、事態はさらに深刻です。PCR検査で陽性となった人は症例と定義されるため、症例にはさまざまなクラスの人々が含まれます。PCR検査では偽陽性が出ることがあるので、ウイルスに感染していない人が陽性となるケースも、これらのクラスの人々に含まれます。つまり、これらはすべて偽陽性なのです。もちろん、これらの人々を含めるべきかどうか、多くの人が疑問視していますが、これらはすべて真の陽性です。
さて、偽陽性率の本当の意味とその解釈については、重要な誤解があります。そこで、これらを解消しておきましょう。では、無症状の人が、検査で陽性になったとします。そして、1%の偽陽性率があるとします。
では、なぜ1031人と100人のウイルスを持っていない人は陽性にならないのでしょうか？さて、ほとんどの人は、陽性となった人はウイルスを持っている可能性が高いと考えますが、すべては基礎となる感染症に左右されますよね？そこで、検査時に、無症状者の1000人に1人が本当にウイルスを持っていると仮定してみましょう。
つまり、1万人の無症状者を想像すると、約10人が本当にウイルスに感染していることになります。しかし、もちろん、1%の偽陽性率があるので、ウイルスを持っていない人のうち約100人は陽性となります。ですから、本当にウイルスを持っています10人が陽性と仮定すると、合計110人の陽性者のうち、ウイルスを持っているのは10人だけということになります。つまり、陽性と判定されたとしても、ウイルスに感染している可能性は10%未満ということになります。
Nick 11:28
陽性です。
Norman Fenton 11:31
さて、偶然にも、無症状者の偽陽性問題の程度を示す、非常に確かな実データがあります。そしてそれは、実はこの仮説の例とそれほど大きな違いはないのです。ケンブリッジ大学の研究では、無症状のXを対象に厳格な検査が行われました。私たちがこの研究をモニターしていた昨年の冬には、1週間あたり平均約5000人の無症状者が、約2～5の孔径で検査を受けています。つまり、この期間中に1万個以上の～がテストされたことになります。
そして43人。ポーズ、合計で陽性と判定されました。ここで、43の世論調査の各サンプルが確認テストにかけられ、43の世論調査のうち6つだけが陽性であると仮定すると、それぞれの世論調査で1人の個人が存在することになりますね。つまり、偽陽性の確率は約3分の1と非常に低いのですが、それでも陽性と判定された人が実際に偽陽性である可能性は非常に高いのです。つまり、40%以上、80%以上が偽陽性ということになります。
もちろん、陽性と確認されました6人がそのまま発症したかどうかもわかりません。また、たとえ症状が出たとしても、確認検査がPCR検査であったため、偽陽性であった可能性があります。PCR検査には多くの問題点があることは広く知られていますが、ここでは繰り返しませんが、ほとんどの人がその問題点を認識しています。
あまり知られていないのは、PCRの偽陽性特性の報告の違いの最大の原因は、単に確定結果を宣言する前に確証検査が実施されることを想定した確率であるかどうかということです。だから、例えば、単一のPCR検査のための偽確率は、実際には0.5%である場合。
そして、すべての陽性結果は、発表されたように陽性を確認する前に、2番目のテストが必要な場合は、テストが独立していると仮定すると、両方のテストが偽陽性であるプロパティは0.5ごめんなさい、0.5、ああ、2 5%です。これは実に低い偽陽性率です。つまり 2020年の初夏のように検査対象者が少なく、確認検査ができる余裕があれば、ほぼ間違いなく偽陽性はゼロになるということです。
そして実際、当時そう主張していた人たちは、これで偽陽性率がナント5%もあり得ないことを証明したわけです。当初は期待されていたにもかかわらず、現在では確認検査がほとんど行われていないとは。つまり、ケンブリッジ大学の研究は例外に過ぎないのです。
つまり、無症状者のPCR陽性結果のほとんどは、本当に偽陽性であると結論付けることができるのです。2021年3月、私の同僚であるマーティン・ニルも、灯台の研究所が陽性患者を標的遺伝子プール1つに基づいて分類していることを発見しました。
つまり、ある週には、分類された症例の50%が偽陽性であったということです。定義やデータの不備がもたらす影響の例を挙げると、陽性と判定された人のうち41%は症状が進行していないのです。そして 2020年1月から2021年12月までは4%、わずか4%です。
イングランドの病院でCOVID死亡と分類された合計990,000人以上の死のうち、4440人は、少なくとも1つの主要な基礎疾患を持たない人々でした。これはPHSのウェブサイトにも掲載されています。もちろん、そのほとんどはCOVIDが原因で入院したのではなく、COVIDを発症して入院したのです。
Norman Fenton 16:32
COVID入院と分類された人のうち、最大68%が入院後に感染症を発症していることが分かっています。そして2020年全体では、18歳以下の子どものCOVIDによる入院は合計5830件で、前年よりも少ないフローで入院しています。
そして、そのうちの251人がICUに入院し、28人が亡くなっています。しかし、この人たちが症例記録を見直した結果、28人のうち8人だけがCOVIDが原因であろうと確認されたのです。しかも、8人全員が併存疾患を記録しており、そのうち7人は生命を脅かすような状態だったのです。
しかし、入院死亡例が誇張されていることを示す最も明白な実証的証拠は、政府のコロナ・ウイルス・ダッシュボードのウェブサイトで報告されている毎日の数字、つまり111番、999番のオンラインのCOVIDトライアド通話の総数と比較すればわかるでしょう。
NHS（英国保健医療局）のダッシュボードで報告された救急車の出動件数はこちらです。さて、この件にほとんど関心が払われていないことに、私は驚きを禁じえません。そして、この証拠に反対する論者は皆無です。
つまり 2020年の春に明確なパンデミックが起こることがわかるのです。しかし、それ以降の小さな季節的なピーク以上のものはありません。
このデータに対する最も重大な反論は、このデータには救急車の999番通報がすべて含まれていない、というものです。ロンドンを含む特定の地域ではそうです。しかし、999コールをすべて含む地域のデータを調べたところ、パターンはまったく同じでした。
そこで、私の講演の最後は、ワクチンの有効性と安全性に関するデータに焦点を当てます。COVIDの症例と被接種者の定義に問題があるため、ワクチンの有効性が実証された結果も損なわれています。有効性を決定するのは、ワクチン接種者と非接種者の症例間の比較だからです。
この大規模観察研究では、症例と被接種者の定義に欠陥があったため、ワクチン未接種者に対する検査戦略が全く異なるという事実によって、さらに大きな問題が生じた。基本的に、無症状のワクチン未接種者は定期的に検査を受けていました。よく無症状である一方、ワクチン接種者はそうではありませんでした。
ですから、ワクチン接種者を検査しなければ、その中から症例が見つかることはないのは明らかです。一方、未接種者を継続的に検査していれば、多くの偽陽性を含む多くの症例が見つかるでしょう。1ヶ月経っても、Lancetはこの研究の欠陥を強調する我々の迅速回答レターを掲載していません。
ノーマンフェントン 19:59
さて、私は私たちが行ったデータ分析作業に焦点を当てるつもりです。ワクチン死亡率に関する最新の洞データですが、この論文で報告されているように、文脈や尺度として、私はワクチン効果に関する英国のデータを取り巻く論争にも触れたいと思います。これは別の報告書からの表で、死亡率です。私たちが取り組んでいる死亡率とは別の報告書です。
これは、イギリスの健康安全局とも呼ばれるPublic Health Englandからのものです。そして今、ほぼ同じ時期に発行されています。ここにあるのは 2021年41週までの年齢別データです。そして、これは報告書から実際の表2をスクリーンショットしたものです。しかし、30歳以上の各年齢区分で、COVID感染率はワクチン未接種者より完全接種者の方がはるかに高いのです。
さて、この棒グラフでもっとはっきりわかると思うが、これは報告書にはなかったものです。しかし、この報告書は、ステイブリッジ・ビーグルホール教授のような著名な科学者の憤慨を引き起こし、このデータは私を含む世界中の陰謀論者の餌になっていると主張し、彼の怒りの正当化の理由は、このデータがNIMSを使っているからだと言いました。
これは予防接種に関する国家免疫管理サービスのデータで、信頼性が低く、代わりにONSのデータを使うべきだが、これでは異なる結果が得られると述べた。しかし、以前の報告書では、両方のデータセットに大きな問題があり、実際、RNsのデータセットはワクチン未接種者の数を過小評価していたことが示されています。
いずれにせよ、症例と完全なワクチン接種者の定義が不明確で、簡単に操作できるため、私はワクチンの有効性に関するいかなる主張も全く信用できなくなりました。私の考えでは、ワクチンの総合的なリスク・ベネフィットを測定する唯一の簡単で客観的な方法、すなわちワクチン未接種者とワクチン接種者の全死因死亡率を比較することに焦点を当てることがより重要です。
もちろん、副反応はワクチン接種後すぐに起こる可能性が最も高いからです。COVIDが主張されているように致死的で、ワクチン接種が主張されているように有効であれば、COVIDによる死亡はワクチン未接種者と接種者ではもっと多いはずだからです。
しかし一方で、もしワクチンが最も安全な主張であるならば、COVID以外の死亡については、ワクチン未接種者に比べてワクチン接種者の副反応による死亡はほんの少し多くなるはずです。だから、ワクチン未接種者の死亡とワクチン接種者の死亡を合計すると、すべての原因による死亡の合計が得られ、正味の効果はワクチン未接種者の死亡が少なくなるはずです。
そしてもちろん、これはCOVID症例やCOVID関連死を構成するものを定義する問題を完全に回避しています。そして、これらの定義はもちろん、さまざまな物語に合うように簡単に操作することができる定義です。
もちろん、各年齢層や、場合によっては特定のリスクを持つ人々のカテゴリーについて、この分析を行う必要があります。そうすることで、どのグループに対してワクチンのメリットがリスクを上回るのかがわかり、誰がワクチン接種を受ける必要があるのか、十分な情報を得た上での意思決定に役立てることができるのです。
ちなみに、全死因死亡率を測定する場合、死亡率データをワクチン接種の有無で年齢別に分類する必要があります。だから、集計されたデータだけを見れば、うん。そうなんです。すみません、どなたかが質問しています。
Nick 24:40
続けてください。オーケー。
Norman Fenton 24:45
そうですね、集計データだけを見ると、必然的にワクチン接種者の死亡率が高くなりますが、もちろん、それはシンプソンズのパラドックスの一例に過ぎないのです。さて、私たちが分析したこの報告書の以前のバージョンでは、関連する分類されたデータは提供されていませんでした。しかし、私たちが情報の自由を要求し、報告書の著者と直接話し合った結果、ONSは今回のバージョンにいくつかの年齢別データを盛り込みました。しかし、この若年層の年齢区分はあまりに粗いものでした。
そこでデータを分析すると、ここに10歳から59歳の年齢層で少なくとも1回以上の予防接種を受けた人に対する未接種の人を週ごとにプロットしたものがあります。少なくとも1回は接種していることがわかるが、死亡率はワクチン接種者の方がはるかに高いことがわかります。これは、年齢による交絡の可能性が高い。実際、高齢者の各グループでは、ワクチン接種者の死亡率がワクチン未接種者より低いという主張を裏付けるようなデータになっています。
しかし、この年齢層に対する最初のワクチン接種の展開がピークを迎えるのと全く同じ時期に起こる、この奇妙なピークを知っています。そして即座にこのピークはCOVIDによる死亡とは無関係であり、その時点では最小でした。1779年の年齢層でも同じようなパターンがあり、やはりこの年齢層のロールアウト作品と同じ時期に奇妙なピークが発生します。先ほど見てきた若い年齢層とは異なる時期です。また、80歳以上でも同じパターンがあり、彼らは早くから予防接種を受けているので、このピークも早くから出ています。
Norman Fenton 26:47
そして、それが何の関係もないことを示すために。死亡率の奇妙なピークはCOVIDとは関係ないのです。ここに69歳、6960歳から69歳までの年齢層のプロットがありますが、他の年齢層でもCOVID以外の死亡率に類似しています。また、ピークがあるのは、バックの展開と一致しており、実際に初回接種の割合を示しています。
さて、このような決してそのような正常は、この次の例が示すように、ワクチン接種者と非接種者の実際の死亡率データが同一であっても、データの報告に非常に単純なシフトがあるときに必然的にこのように発生することが判明しました。そこで、あるワクチンを1,000万人の集団に数週間かけて導入したとします。しかし、そのワクチンは実はプラセボで何の効果もない。
そして、毎週、死亡率が10万人あたり50人で一定だとすると、このようなベータ値が表示されることになります。つまり、ワクチン接種者数は毎週増加します。
そして、ワクチン接種者の死亡数は増加し、毎週ワクチン未接種者の死亡数は減少しますが、もちろん、死亡率は変わりません。10万人あたり50人でまだ一定だ。さて、これから私がやること、それは死亡報告に1週間の遅れを導入することです。
第1週の死亡者数は第2週、第3週の写真で報告されることになるので、これらの死亡者数を1行だけ下にずらします。それぞれのケースで、他のすべては同じままです。それで、死亡率がどうなるか見てみましょう。そうすると
Norman Fenton 29:15
プラセボ・ワクチンは奇跡的に、プラセボを接種した人の死亡率が上がり始めたように見えますね。まあ、そうでない人たちの場合は 死亡率は上昇し、実際にプログラムのピークと同時にピークに達します。しかし、未接種者は常に死亡率が高いのです。
これをプロットしてみると、IRSのデータとの類似点が見えてきます。さて、たまたまですが、私たちが調べた特定の国税庁のデータセットには、1週間の遅れと死亡報告がありません。そのため、異常事態を説明するものではありません。
しかし、ワクチン接種後すぐに死亡した場合、例えば、ワクチン接種と同じ週に死亡した場合、誤ってワクチン未接種と分類される可能性があると考えられます。そして、その効果は、死亡報告の1週間の遅れと同じであることがわかりました。ここに見られるように、死亡報告の遅れと死亡報告のパターンはまったく同じで、単に新しくワクチンを接種した人の死亡を誤って分類することから得られます。その証明は、こちらのウェブサイトにあります。
しかし、ONSのデータには他にも根本的な異常があります。つまり、COVID以外の死亡率を見てみると、ワクチン接種者の異なるカテゴリーについて、これは80歳以上のグループですが、他の年齢層についても同じことが言えます。
これは80歳以上のグループで、他の年齢層でも同じです。RNはワクチン接種者を3つのカテゴリーに分けています。ええ、でもこれらはCOVIDでない死亡例ですから、何かおかしいはずです。21日目以降の1回目の投与はかなり致命的で、2回目の投与はCOVID以外のすべての病気に対する一種の奇跡の治療法のようですが、実際にはすべて、生涯、生涯死亡率、この場合は約214に収斂されるはずです。しかし、それらはすべてそれとはかけ離れています。つまり、これは……すみません、そうなんです、明らかに何かが根本的に間違っているんです。
つまり、他にも問題があるのです。例えば、RNsのデータは 2011年の国勢調査で登録され 2019年にGPに登録されたイングランド人の集合なんですね。だから毎週、前の週の死亡者数だけ人口が減るはずで、そうなっているのがわかると思いますが、4月の9日からそうなっているんです。そこにエラーはありませんが、私たちは一貫して、不思議なことに人口に追加されました1万人を持っているの初期の週にあった前ではありません。
では、このような奇妙なデータが観測された本当の理由は何なのでしょうか？私たちは、ワクチン接種者から非接種者まで、またワクチン接種者の3つの異なるカテゴリー内しかし、体系的な誤分類があることはほぼ確実だと考えており、ワクチン接種を受けた水を体系的に過小評価していることもほぼ確実だと考えています。
つまり、ワクチン接種のための組織的な自己選択という主張も検討しました。バターマン・ニールは、死期が近い末期患者がワクチン接種を受けず、健康な人々がワクチン接種を選択するという考え方です。しかし、ほとんど証拠がなく、裏付けも十分ではありません。
それを瞬時にシミュレーションしようとすると、実に非現実的な仮定が必要になるのです。そして、この自己選択バイアスが英国で起こったという証拠はほとんどありません。実際、それどころか、最もリスクの高い人が各年齢層でワクチン接種を優先するという証拠がたくさんあるのです。
Norman Fenton 33:58
COVID以外の死亡率について、生命表による死亡率からの誤分類の偏差を調整すると、以前とは全く異なるプロットが得られます。これは60歳から69歳のグループですが、他のグループも同じようなものです。
これはもちろん、重症者が優先的にワクチン接種を受けたことが主な原因であり、そうでなければその年の後半に起こったかもしれない死亡を、単に早めるだけのように見えるのです。COVIDの死亡率データに関連した調整を行ったところ、ワクチン接種の直後に接種者がピークに達するという同様のパターンが得られました。
つまり、基本的に、ONSのデータは、これらの異常を考慮すると、ワクチンが全死因死亡率を減少させるという証拠にはならず、むしろ、最も脆弱な人々の短期的な増加を引き起こすかもしれない、ということになります。もちろん、安全性に関する長期的なデータもありませんから、被接種者にとっては事態が悪化する可能性があります。
というのも、やや偏ったファイザー社の無作為化対照試験でさえ、ワクチン接種者の全死因死亡率が低いという証拠はなく、このような結果に驚くべきでもないのです。実際、ワクチン接種を受けた人の方が数人多かったのですが、これはもう最新の情報ではないのでしょうか。しかし、プラセボ群では15人だったのに対し、食事療法では21人のワクチン接種者がいました。もちろん、この結果は統計的に有意ではありません。
しかし、繰り返しになりますが、もしワクチンが想定された通りの働きをしているのであれば、これは予想外のことなのです。昨日、ちょっとしたお楽しみとして、またプレゼンテーションの期待として、人口100人あたりのワクチン接種数を、世界各国の人口100万人あたりの死者数に対してプロットしてみました。さて、ここで結果に影響を与える交絡因子が複数あることは明らかです。このことは、最新の、そして私たちのブログ記事で広く議論されています。
しかし、もしワクチンが安全で効果的であれば、このようなパターンが見られると予想されます。しかし、実際には、予防接種がほとんどなく、COVIDによる死亡率がほぼゼロの国が非常に多く、このように全く異なるランダムなパターンが得られているのです。
これらの国々を世界地図にプロットしてくれたマーティンに感謝します。とても興味深いですね。結論として 2020年夏以降のCOVIDの症例、入院、死亡に関するすべての公式データ、およびワクチン効果に関するほとんどの主張は、大規模に誇張されているのです。
実際、公式の数値はほとんど信用できません。そして、今後のロックダウンを確実に避けるべきデータには、今、十分な疑義があると私は考えています。国税庁のデータで管理費の異常を調整した後、ワクチンがすべての原因の死亡率を減少させるという信頼できる証拠を提供するものではありません。
そして逆に、ワクチン接種後まもなく、人々は死亡リスクの増加にさらされる可能性があるようです。ワクチン接種者と非接種者の全死因死亡率に注目すれば、COVIDデータの流れの問題やその限界をすべて回避し、リスクが利益を上回るという証拠がないことを示すことができます。つまり、全死因死亡率は、ワクチン接種の義務化を回避し、私たちの自由を取り戻すための鍵となるのです。
38:11
ありがとうございました。ノーマンさん、ありがとうございます。素晴らしかったです。すみません、途中でインターネットが切れてしまいました。お邪魔じゃないかな？そうですか ありがとうございます。質問です。そうですね それで何か質問は？どなたか？
38:32
あ、Nickが手を挙げてる。うん。
Nick 38:36
フェントン教授、どうもありがとうございました。私は南アフリカで、生命保険の死亡率を見ると、所得による影響が非常に大きいことを知っています。生命保険の引受クラスを見ると、高所得者の死亡率の比率は1/5です。
これは年齢別の話なので、年齢による交絡はありません。最低所得者層の1/5です。ですから、イギリスでの効果がどの程度あるのか、正確にはわかりません。英国や米国に所得に応じた引受という慣習があるのかどうか、あまりよくわかりません。
しかし、少なくとも南アフリカや他の国々では、全死因死亡率に注目しても、非常に強い交絡効果があるように思います。また、そのようなことを提案された方はいらっしゃいますか？
Norman Fenton 40:05
素晴らしい……素晴らしい指摘だと思います。そして、面白いことに、昨日のパブのデータに関連した私たちのブログ記事で、私たちは所得について言及しなかったのです。
しかし、私はそのことに気づいていません。つまり、年齢区分のデータでさえ入手が困難であることを考えると、貧困を引き起こすことになるのですが、政府統計から所得、区分のデータを入手するチャンスはないのです。だから、観察研究以外は、つまり、それが重要なんです。マーティンは手を振っていますか？そうです。そうです
40:48
ええ、私は通常、その答えに一刺しできると思います。私たちの論文には、死亡率に関する究極のセクションがあると思います。NickとUKビューインスペクターは、発表したデータの根拠となる注意事項や説明を、親切にも作成してくれました。
そして、死亡率の違いに関する社会人口統計学的な理由についても、いくつか書いてくれています。つまり、ワクチン未接種の人が頻繁に死亡しているのは、おそらく貧しい人々がワクチンの摂取を避けている少数民族の出身だからであり、また、伝統的に健康状態が悪いことと関連している可能性があるということなのです。
そこで、私たちはそのデータ（私はデータソースとして「ons」を使っています）を見てみました。そして、平均以下の収入しか得られていないと思われる人たちと、少数民族の人たちの分布を調べました。
もちろん、その分布はアフリカの答えほど広くはないでしょう。しかし、しかし、ONS、彼自身のデータを使っても、その主張を裏付けるようなものは見つかりませんでした。
実際、無線データで見つけたのですが、私がかなり驚いたのは、長年教えられてきた支援関係の出身者は、実は平均寿命が低いということです。そして、データでは平均寿命が伸びていました。バングラデシュやパキスタンの伝統的なコミュニティから来た人たちは、先住民族の白人コミュニティよりも長生きしているのです。
だから、意味がないんです。そうなんです。何十年もの間、私たちは逆のことを言われてきましたから。また、予防接種を避けているコミュニティでは、貧しい人たちの予防接種率も高いそうです。そうでしょう？だから、本当の回避はワクチンALAなんですね。小さな違いはあるかもしれませんが、ばらつきを説明するほどではありません。
42:58
さて、全体的なデータです。それはちょっとショックだったようです。私は、保険数理的な意味で、死亡率データをかなり牽引しているものと思っていましたが、この研究ではそうではありませんでした。過去の研究しかし、そのようなことはありませんでした。ですから、ホワイトハウスが何十年にもわたって行ってきたことを疑わざるを得ませんでした。
Nick 43:16
OK、それは素晴らしいです。もっとたくさん質問があります。しかし、私はむしろ列の後ろに行き、他のみんなにこの質問をさせるつもりです。
そして
43:24
ありがとう、Nick。リチャード、エミリー
バート・ジェラルド 43:26
こんにちは
43:29
皆さん、明けましておめでとうございます。ノーマン、本当に素晴らしいプレゼンテーションでした。私はこの2年間、この講演をずっと追ってきて、そして今、初めてあなたにお会いして、衝撃を受けました。このプレゼンテーションの録音版を、あらゆるプラットフォームで共有する必要があります。あなたの名前を広めるのに、アカデミック・プレスに頼ることはできないのです。
私たちが代わりにやらなければならないのです。それから、確定症例という定義がありますが、これはどこにも存在しません。確認された事例というのは、その事例が有効であるかのように語られますが、それはどこにも存在しません。しかし、それは決して確認された事例ではありません。そして、事実上、これらのケースと呼ばれるものはすべて偽陽性のPCR結果です。
このことは、最初からわかっていたことです。この事は、同僚のマイク・イーガンが、全ての物語に疑問を投げかけ、政府が最初から嘘をついていたのだと結論づけた原因の一つです。したがって、ここには下心があるのです。
あなたが正しく言及したファイザー社のオリジナルの研究では、ワクチン接種群の死亡率が上昇したという事実は、それが真実であることを意味します。なぜなら、彼らはすべてのデータを管理し、そしてその管理を放棄しているからです。
しかし、この研究は、実際に予防接種が死亡率を増加させるということを教えてくれるはずです。また、アメリカの生命保険会社の幹部が、過去1年間に労働年齢層の全死因死亡率が40%上昇したと報告していることから、私の見解では、これはほぼ確実に予防接種が有効であると思われます。ありがとうございます。こんにちは、私の番です。
45:38
はい、すみませんマーク。私は、通常の方が返信するのかと思っていました。
Norman Fenton 45:41
、YouTubeにアップロードされるとすぐに、YouTubeにアップロードされるのは非常に困難なことなのです。しかし、こういったものを主流にするのは難しいんですよね。
47:03
ジョー・ローガンに出演することを勧めた人がいましたね。とにかく、マークは
47:11
マーク1秒前に？さて、リチャード、アメリカの日光療法士がノーマンをテレビ番組に推薦したり、アメリカのテレビ番組に出演させる手助けをすることは可能でしょうか？何かお手伝いできることはありますか？
47:27
そうですね、アメリカの医師だけでなく、他の人脈を通じてでも。ええ、普通は絶対にそうすべきです。私にメールを送ってください。チャットに私のメールをアップします。オーケー。
47:38
OK、ありがとうございます。オーケー。ありがとう、リチャード。Hedmark すみません。
Bart Gerardo 47:43
こんにちは、fuzzer uffington？まず第一に、私は本当に非常にあなたが話す聞くことがうれしいですが、私はかなり長い間、あなたのビデオを押してかなりそれをプッシュしてきました。実際に。
最初のポイントは、非常に興味深いのは、私が1年ほど前からパンダに言っていたメッセージを、あなたが思いついたということです。そのメッセージとは、「ワクチンは効かない」というものでした。
私は免疫学という全く異なるアプローチからこのメッセージに取り組みました。なるほど、免疫学の立場からすると、正確な科学はうまくいかないということですね。統計学的な見地から、それを証明し始めているのは喜ばしいことです。
実は、ヒト免疫学の分野しかし、他の研究者がそれを実証しているのです。もう1つのポイントは、Claire Craigも111と999の滝について言及していることです。4月のことですが、インフルエンザのパンデミックシーズンが非常に短いのに、2波、時には3波もあるというのは、私にとっては大きな相違点でした。なぜなら、もし第一波があり、その後、感受性の高い人たちが枯渇したら、その人たちはどこから来るのでしょうか？そうですね。
そして、非常に早い段階で、私は、あなたが言っていることは、ワクチンによる死亡とCOVIDによる死亡が混同されている、ということだと思います。そこで質問なのですが、私はSteve Kircheとそのチーム、そしてJessica Roseと一緒に仕事をしています。
私たちはさまざまな角度からこの問題に取り組んできました。スピロのポンプタイは、過剰死亡についても彼の分析結果を提供してくれました。私は以前から500人程度を想定していましたが、おそらく100万回投与あたり500〜800,000,800人の死者が出ていると思われます。
あなたの番組を見たところ、1回だけ修正したようですが、最初の2週間か3週間は桁外れだったようです。また、その数値がどの程度になるか推定する方法はあるのでしょうか？そうですね もう1つあれば最高ですね。
Norman Fenton 50:38
正直に言います。私は、私はいくつかの困難を持っている私はいくつかの小道具を持っています？というのも、これまで見てきたすべての研究は、過剰死亡を基準としており、過剰死亡の定義や仮定を使用していましたから、異議を唱えることができると思います。
過剰な死亡が何であるかを特徴づけるのは非常に難しいので、それが私の問題です。しかし、それ以外の問題は、つまり、それは明白な方法だということです。その点では賛成です。この数字は、定義が曖昧なため、まだ少し違和感があります。
というのも、この概念があまりに稚拙だからです。しかし、人によって定義が異なります。何年前に戻ればいいんです？また、季節性をどのように取り入れるか。あまりにも多くの変数があるため、私は完全に把握したことがありません。完全に納得したことはないんです。しかし、あなたの
バート・ジェラルド 51:53
全体的な深さのアプローチ。そうそう、ワクチン接種済みと未接種の差で調整するということですね。だから、その差を計算する方法があるんです。
Norman Fenton 52:06
ええ、大丈夫でした。私たちは生命表の値を使っているのです。そうですね、そう言えると思います。そして、それに影響を与えるのです。私たちは、もしそれ以上の数値があれば、過剰な死亡が発生すると仮定しているのです。
しかし、私たちがやっていることでさえ、その根拠を問われる可能性があるということが懸念されるのです。
私が言いたいのは、Cernerの感覚では、私たちはやっていると言えるのですが、しかし、それは挑戦可能だということです。そして、それは非常に難しいことです。ワクチンによる実際の死亡者数について、あなたが引用した数字を受け入れてもらうのは、非常に難しいことです。
だから、私が注目しているのは、もしCOVIDが主張するような致死的なワクチンなら、もしワクチンが安全で効果的なら、ワクチン未接種者とワクチン接種者で死亡率が高くなるのは間違いないはずで、もしその証拠がないのなら、それだけでワクチン義務化を止めるのに十分だという考えなんですね。これが私が主張したいことです。
53:39
ありがとう、ノーマン。ジョシュ
53:45
ああ、ハイ、ごめん、画面には映らないよ。そんなことできるような環境にないんです。ええと、講演をどうもありがとうございました。ノーマン、いつも聞くたびに新しいことを学ばせてもらっています。
聞いてください。Nickの話について2つ思うことがあります。年齢による交絡が過大評価または誇張する傾向があるのに対して、そのような交絡はワクチン接種者の死亡率を過小評価する傾向があることを指摘しておく必要があります。
つまり、もしワクチンの死亡率への効果を見出すことができたとしたら。所得の交絡は、交絡させればさせるほど、悪化させるだけです。だから、より保守的な推定値になるのです。何も見つからなかったのに、実は何かあったということになれば、複合的な問題です。では、マイク、ここで質問です。
Norman Fenton 54:54
確認することができます。 では、Nick、あなたはその仮定をしていたのですか？それはあなたが効果について同様に仮定していたでしょう。
Nick 55:03
そうです、100%そうです。そうでなければ、効果を誇張することになります。
Norman Fenton 55:11
そうですね。そうです。ありがとうございます。ああ ジョシュ？ごめんなさい。私の興味本位で そうだね
55:15
確かに、問題ありません。次に、全死因死亡率に焦点を当てます。そして、それを実行するのです。そして、分類の間違いがあるため、万能ではないことがわかりました。
そして、ジョン・D.のこの記事を見たかどうか分かりませんが、彼らが望む物語に合うように数字を作り上げている証拠を示しているのです。なるほど このデータセットにはワクチン接種と未接種の死亡率の年齢別内訳が載っています。しかし、それは単なるでたらめです。全く信頼性がありません。ですから、全死因死亡率に焦点を当てるにはどうしたらいいのか、それが今、重要なポイントなのです。
Norman Fenton 56:01
データセットに異常があるという事実が重要なのですから、それはまだいいことだと思います。、控えめな仮定をしたとしても、ワクチン接種者の全死因死亡率が有意に増加したという証拠にはなりません。だから、私たちは、この差、あるいは私たちが示している差について、正確な数字を得る必要があるのです。
つまり、彼らは明らかにデータを操作しています。明らかにデータの重要な部分を難読化しています。そこにあるべきでないものを隠しているのです。そうですね そして、そのようなことをしても、私たちは明らかな異常を明らかにすることができます。最も控えめな仮定でさえ、ワクチンがすべての原因による死亡を減少させている、または著しく減少させているという証拠がないことは、十分な事実です。
私たちは、先ほど言ったような問題から、様々なグループに対する実際の死亡率を正確に算出することができません。しかし、現時点で言えることは、ワクチンを接種した人の全死因死亡率が減少したという証拠はないということです。そして、現段階で必要なことはそれだけです。つまり、ワクチンパスポートを義務化することは正当化されないということです。なるほど。
57:42
を差し込むのにちょっとだけ時間を取ろう。申し訳ありません。来週の私の講演の話をしたいのですが。来週、オープンサイエンスについて話すので、みんな友達を誘って来てほしい。ありがとうございました。COVIDの病的状態に対する感受性とワクチンの有害事象。
Norman Fenton 58:08
ありがとうございます。ResearchGateの表記では、もちろん、ジョシュは私たちの仕事の共同著者であることが明確ではなかったので、私は、誰もが知っていることを確認するために感謝すべきです。
58:21
ありがとうございます、判事。マーク、あなたはそう少し何かを言うつもりですか？そうでなければ？
バートジェラルド 58:26
いいえ、私はちょうど残念なことに、ワクチンがそのようなカルトであるという事実についてコメントしていた、私はどうやら彼らは完全にではないことを示すだけで、あまり確信していません。だから私は、スティーブ・カーツと一緒に、起こっている災害をできるだけ多く証明しようとしているのです。
つまり、統計的に証明できないことは理解していますし、もう1年もやっています。しかし、現実には……この一年で起こった大災害があるのです。それを明らかにすることによってのみ、私たちはこれを止めることができるのです。あるいは、ああ、効率が悪いからダメなんだと言って止めるかもしれません。しかし、そうではありません。
Norman Fenton 59:27
しかし、そうではないでしょう？なぜ必要なのでしょう？さて、ソースが開示されましたが、効果的であることが証明されていないことがわかります。しかし、あなたがおっしゃっている災害という点では、なぜ、副作用の話をしないのでしょうか？私は今、ますます多くの人からメールやウェブサイトを通じて、副作用の話やそれが家族の複数の人に影響を与えていることを教えてもらっています。
このような個人的な体験談を持つVAERS以外の中心的な情報源が必要なので、誰に送ればいいのか知りたいのです、そうですか？どれもこれも、ほら、イギリスでは禁止されているんですよ。
検証されたストーリーでさえも、宣伝にはなりません。一方、60歳以下の人がCOVIDで死亡した場合は、できる限り報道します。しかし、検証された、つまりワクチン接種による死亡例については、そのような個人的なストーリーは一切取り上げられません。
まず、それらを入手し、公の場に出すのです。そうすれば、統計的な議論をするよりも、はるかに大きなインパクトを与えることができます。