ウイルスそのものではなく、COVIDパンデミックへの介入で過剰死亡率が急増
米国と北米における全死亡率の詳細な地理的・時間的データを分析したカナダの研究者らは、そのデータが既存のパンデミックウイルス拡散モデルと整合しないと結論付けました。この研究結果は、パンデミック対策政策と、欠陥のある危険な医療処置が2020年の死亡率の急上昇を引き起こしたことを示唆しています。
カナダの非営利団体「Correlation : Research in the Public Interest」の研究者らは、こうした介入の結果、主に高齢者や貧困層の人々が死亡したと述べた。
パンデミックの初期から画期的な全死亡率研究の著者であるジョセフ・ヒッキー博士、デニス・ランコート博士、クリスチャン・リナード博士は、2020年3月から5月と6月から9月の「最初の」パンデミックのピークと「夏」のパンデミックのピーク時に、北半球のいくつかの場所で全死亡率データを分析しました。
356ページに及ぶ論文で、研究チームはヨーロッパの大部分と米国の主要地点から集めたデータを、米国の州や郡、そして米国の郡とほぼ同様のヨーロッパの「国土統計単位」など、さまざまな地理的スケールで分析した。
研究者たちは、これらの地域における実際の全死亡率と、標準的な疫学モデルで測定された伝染性パンデミックウイルスの全死亡率の予測値を比較した。その結果、モデルの欠陥を考慮しても、結果は予想とは大きく異なることが判明した。
研究者らは、今回の研究結果は、過剰死亡のパターンは初期の過剰死亡急増を分析する大半の研究者が想定していたような「人から人への接触で広がる新型で毒性のあるウイルス（SARS-CoV-2）」では説明できないという「強力な証拠」を示していると述べた。
彼らはこう書いている。
これは、新型コロナウイルス感染症の流行期における過剰死亡は、蔓延するウイルス性呼吸器疾患が原因であるというパラダイムが誤りであることを意味します。このパラダイムは、北半球の2つの大陸における、年齢と虚弱性を調整した過剰死亡率の高解像度の地理時間的変動に関する実証的観測によって反証されています。
「むしろ、超過死亡率は完全に医原性であり、いわゆるパンデミック対応によって誘発されたものであるようだ。」
著者らは、他の研究論文でも詳述しているように、大きな生物学的ストレス、パニック状態で行われた危険な医療、肺炎や呼吸器疾患の適切な治療の失敗を引き起こした一連の複雑なロックダウン関連政策が、パンデミック中の全死亡率のピークの初期に過剰な死亡を引き起こしたという仮説を立てた。
隣接する管轄区域も同様の超過死亡率を示すはずだったが、実際にはそうではなかった。
2020年3月11日に世界保健機関がCOVID-19をパンデミックと宣言した直後、一部の管轄区域では超過死亡率の大きなピークが見られ、他の管轄区域では見られませんでした。管轄区域が互いに隣接していて、人口密度が高く、毎日かなりの数の人が行き来していたにもかかわらずです。
研究者らは、2020年初頭の最初のピーク時の超過死亡率に「高度な地理的異質性」があることを発見した。これは、同様の隣接地域では同様の結果が出るだろうという標準的な疫学モデルの予測に反する。
例えば、彼らはドイツ西部の国境地帯とオランダ、フランス、ベルギーを分析しました。これらの地域は人口密度、人口構成、そして地域間の交通量が非常に似通っているため、これらの地域では超過死亡率も同様の結果になるだろうという仮説が立てられました。
しかし、ドイツでは西部国境地域での超過死亡率がほとんどなかったのに対し、フランス、ベルギー、オランダでは超過死亡率が高かった。
「国境の両側で死亡率に大きな差があるという事実は、政策や対策に何らかの原因がある可能性を示唆しています」と筆頭著者のヒッキー氏はディフェンダー誌に語った。「人々が国境を越えて移動しているため、ウイルスは国境で止まることはないでしょう。そして、ウイルスは非常に感染力が強いと言われています。」
研究者らはまた、米国のニューヨーク、ロサンゼルス、サンフランシスコやイタリアのミラノ、ローマなど、国内の人口構成、医療制度、大規模空港が類似する都市を比較し、超過死亡率に大きな違いがあることを発見した。
世界中の空港ハブへの人々の移動とウイルス拡散を考慮した標準的な大規模空間疫学モデルであれば、これらの異なる場所でのウイルスのより均等な拡散を予測できたはずだとヒッキー氏は述べた。これは、パンデミック発生直後に施行された渡航制限を考慮しても当てはまるだろう。
しかし、死亡率データによれば、ニューヨークなど一部の地域では超過死亡率が急上昇しているのに対し、サンフランシスコなど他の地域ではそうではないことが示された。
超過死亡率のピークの時期は予想と一致しなかった
研究者らはまた、各国において超過死亡率のピークは非常に異なっており、場所によってはピークが高く、場所によっては低いものの、ピークは同時に発生したことを発見した。これらの知見は、COVID-19の標準的な死亡率モデルの予測とも矛盾している。
例えば、イタリアの複数の管轄区域を対象とした分析では、超過死亡率に大きなばらつきがあることが判明しました。北西部と中部では7倍もの差がありましたが、超過死亡率のピークはイタリア全土で同時に発生していました。この傾向は、超過死亡率のピークが高かったすべてのヨーロッパ諸国で同様でした。
つまり、疫学モデルが予測するように、ウイルスが大きな空港がある大都市中心部から徐々に地方へと広がるのではなく、都市部と地方中心部で同時にピークが訪れたということだ。
ヒッキー氏は、典型的なモデルには欠陥があり、人口の多様性を十分に考慮していないと述べた。しかし、もしモデルを現実世界で見られる地域差や人口差をすべて考慮するように調整すれば、結果は場所によってより異質なものになるだろう。しかし、実際には、全死因死亡率のピークには高い同期性が見られた。
死亡率の上昇は貧困率の上昇と関連している
研究者たちはまた、「郡間格差」の分析を通じて、裕福な地域と隣接する貧しい地域の間に大きな格差があることを発見した。彼らは一人当たり所得などを含む社会経済的脆弱性指標を検証した。
最も大きな格差の一つは、隣接しているマンハッタンとブロンクス区の間に見られました。ブロンクス区のように貧困率が高く、非白人住民が多い地域では、隣接するマンハッタン区よりも死亡率がはるかに高かったのです。ロンドンの他の行政区でも同様の格差が見られました。
「例外的に大きなFピーク（第一ピーク期の超過死亡率）は、貧困層や社会経済的に脆弱な地域にサービスを提供する大規模な公的資金による病院がある地域、貧困地域が裕福な地域に近接している地域で発生しており、ニューヨーク市のブロンクス区や、英国ロンドンのブレント区とウェストミンスター区がその例だ」と研究者らは記している。
ウイルス拡散に関する従来の疫学モデルでは、感染性ウイルスの蔓延時に、より密集した生活環境に住む人々の超過死亡率が高くなると予測されています。しかし、超過死亡データは大きなばらつきを示しました。密集した生活環境に住む人々の超過死亡率が高い地域もあれば、低い地域もありました。
研究者らは、病院、介護施設、自宅など、施設の所在地別に死亡状況も分析しました。その結果、超過死亡率の高い地域では、病院での死亡が不均衡に多く発生していることが分かりました。一方、超過死亡率の低い地域では、自宅での死亡が通常よりも多く発生していました。
一般的なウイルス拡散パラダイムでは、超過死亡率の分布を説明できなかったことを踏まえ、超過死亡率の高い場所の病院での死亡者数が多いことは、医療介入が死亡者数を押し上げたという仮説を裏付けている、と研究者らは主張している。
例えば、ヒッキー氏は、COVID-19の最初の数ヶ月の「混乱期」には、人工呼吸器などの対策が未検証の形で適用されていたと述べた。人工呼吸器は頻繁に使用され、時には2人が同じ人工呼吸器を装着されることもあった。通常の人工呼吸器よりもリスクの高い「麻酔器」が使用されていた。
ヒッキー氏はまた、人々をロックダウンし、隔離し、検査を強制するなどの対策を講じたパンデミック政策の生物学的ストレスが、大規模な人口に大きなストレスを課したと主張していると述べた。
このストレスによって免疫システムの効率が低下し、肺炎を発症しやすくなり、しかも治療せずに放置される事態となりました。これが最初のピーク期における過剰死亡の主な要因でした。
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