1954年、悔悟ながら、作家でタバコ業界のロビイスト、ダレル・ハフは、「統計の秘密言語」を解読する方法を一般の人々に教えることを目的として、ベストセラーの本「統計と嘘をつく方法」を書きました。

ハフ氏は序文の中で、「平均と関係、傾向とグラフは必ずしも見かけとは限らない」と書いている。彼は付け加えました:「それらの中には目に見える以上のものがあるかもしれませんし、かなり少ないかもしれません。」

約70年後、「よく包まれた統計」が「センセーショナル、膨張、混乱、過度単純化」を行うことができるというハフの勧告は、これまで以上に関連性が高いようです。関連する現代の例では、COVIDワクチン開発者の「見出しにはふさわしい」、自社製品の「95%の有効性」に関する誤解を招く主張以上のものを見る必要はありません。BMJアソシエイト・エディターのピーター・ドシ氏らが数ヶ月間にわたり確認してきたように、これらの有効性データは主に統計上のまやかしです。

ワクチンの有効性に関するメーカーの主張が誤解を招く理由は何ですか?　ファイザーとモデルナは、より現実世界の重要性を持つデータを解析する別の方法があるという事実を、一般の人々と共有することを拒否しました。

絶対リスク低減と呼ばれる統計（何らか「保護」を行う場合、個人のリスクが下がるパーセンテージポイントの数）を調べると、 両社のCOVIDワクチンは、COVID症状(臨床試験のエンドポイント究極目標)を経験するリスクを1%未満に減らすのがやっとです。これは、人々が最も関心を持つ可能性が高い実用的な数値です。

訳者注：上記の絶対リスクに関して、説明補足します。このことは以前　数字のマジックで説明済みですが、一般人は騙されやすい。例えば、ファイザー試験では、ワクチンとプラセボ群に44,000人の参加者が均等に分裂したと仮定すると、プラセボ群の0.74%が病気になったが、ワクチン接種された参加者の0.04%しか病気を受け取らなかった。相対的なリスク低減は、これら2つの発生率の差(0.7%)として計算されます。プラセボ値(0.74%)で割ると、人々が予防接種を受けた場合、COVID-19の95%を回避できるという結論に達した。しかし、同じデータを見る別の方法があります:絶対的な言い方でのリスクの減少は、すでに非常に低いリスクである0.74%から0.04%の最小限のリスクまで、わずか0.7%です。したがって、リスク低減率は、0.7%です。何もしなくても、99.26％はセーフなことを考えれば何も騒ぐことは無い。このあたりが製薬業界のfroudと言われる所以でしょう。何かこの集団催眠は宇宙戦争の時と似ています。

COVID症状を発症するリスクに対する注射の現実世界の影響が僅かであることを知っていれば、誤解を招く「95%効果的な」教条に振り回された人の多くは、ワクチンを拒否することに決めたかもしれません。- 実際に非常に安全でなく、場合によっては致命的な？製品となれば。

残念ながら、16歳以上の人々に対する11月の有効性の主張に加え、今度はファイザーはCOVID注射が「12〜15歳に対して100%有効である」と発表しました。この発表は、米国食品医薬品局(FDA)が青年期市場に対するファイザーの無認可ワクチンの認可を予定する段階を設定します。

COVIDが子供や青年に脅威を与えることはめったにありませんが、すでに子供たちを実験的なショットから遠ざけることを計画しているかもしれませんが、ファイザーの最新の壮大な眉唾な主張を受け取るかも知れません。

絶対リスクと相対リスク

11月、FDAがファイザーのCOVIDワクチンに対して最初の緊急使用承認(EUA)を発行する直前に、ピーター・ドシはファイザーとモデルナの有効性の結果は、企業が相対的なリスクデータからそれらを導き出しただけに劇的に見えたと国民に警告しました。

絶対的なリスクは、単に説明すれば「結果が発生する可能性」です。相対リスクは「健康イベントのリスクを、あるグループのと、別のグループの間で比較します。」

ファイザーはFDAに対し、ワクチングループの8人(約22,000人)のボランティアが、プラセボ群の22,000人のボランティアのうち162人に対し、COVID-19のPCRで確認された症例を示したと語った。モデルナも同様の症例を報告しました – ワクチン群の15,000人のうち5人とプラセボ群の15,000人中90人。

1つの計算を行うと、ファイザーの臨床試験数は、「絶対的な用語のリスク低減はわずか0.7%ですが、0.74%(プラセボ群)のリスクに対して非常に低い0.04%(ワクチン群)の最小リスク」と示しました。(2 つのグループ間の差である 0.7 を 0.74 で割るのは、宣伝された”95% 有効” の数値を生成した数学的な計算です。）

ファイザー試験で8件対162件のPCRで確認されたCOVID症例は、普通な読者にとって大きな違いのように聞こえるかもしれませんが、ピーター・ドシは、その後、ファイザーがCOVIDのPCR確認症を行わなかった3,400人以上の個人を除外して分析を歪めたという事実を国民に警告しました。個人はワクチングループとプラセボグループにほぼ均等に分かれています。

ドシがBMJに書いたように、「確認された症例の20倍の疑いがあり、このカテゴリーの疾患は陽性PCR検査結果がなかったという理由だけで無視することはできません。確かに、これは理解することがますます緊急になります。

疑わしい症例と確認された症例の両方を考慮すると、ドシ氏は95%の相対的リスク数値を19%に下げるだろうと指摘した。

2019年、COVID以前の論文「患者に証拠を伝える方法」(COVID後のブログで引用)の著者は、相対的なリスクは、特にCOVIDワクチンやその他多くの医療介入の場合のように、「絶対的なリスクが非常に小さいとき」、グループ間の「違いの認識を誇張することができる」と説明しました。

他の研究者は、「根本的な絶対的リスク」(および相対的に提示された効果を「過大評価」する傾向)の隠蔽は、相対的なリスクデータの「大きな弱点」であることに同意します。これらの理由から、多くの研究者は、一方だけのリスク対策は「他方なしでは解釈できない」と主張しています。

2017年に書いているヨーロッパの研究者は、「全体像」を提供し、両方の措置を伝えることの重要性について詳しく説明し、相対的なリスクデータだけでは誤解を招く可能性があります。

「治療の効果を示す上で相対的なリスクが使われると、実際よりも治療が良く見える。例えば、ある治療は、介入が死亡率を0.002%から0.001%に低下させると死亡率を50%減少させ、臨床的関連性を改善すると主張することができる」

リスク低減..またはリスクの激化?

ワクチン分野では、相対的なリスクベースの有効性統計に焦点を絞った微妙な副産物は、後者はしばしば安全性に関する有意義な議論を疎外することである。

ファイザーが若年期の若者に対して100%の有効性を発表したことは、このような目標を達成することを意図しているようで、現在報告されている4,178人のCOVIDワクチン後の死亡(5月3日まで)から米国に拠点を置くワクチン有害事象報告システム(VAERS)に注目を集めています。

ヨーロッパでは、COVIDワクチンの結果も同様に驚くべきものでした:EudraVigilanceデータベースには、4つの緊急認可ショット(ファイザーバイオンテック、モデルナ、ヤンセン/ジョンソン、ジョンソン、アストラゼネカ)の1つで注射された後、8,430人の死亡(4月24日まで)と354,000人以上の負傷者がリストされています。

公式データベースへの報告を補完し、何千人もの個人がソーシャルメディアにCOVIDワクチン傷害の話を投稿しました。Facebookは最近、12万人を超えるフォロワーを持つCOVID-19ワクチン被害者と家族のためのグループを削除しました。- グループは「週に10,000人以上のフォロワーを獲得していました」。同社の行動は、ワクチンリスクに関するオンライン議論を抑制し、「誤った情報」として名誉毀損するための恥知らずのビッグテックの取り組みの一環です。

COVIDワクチンの危険性の高まりの証拠に注目を集める、 物理学者で医師のリチャード・フレミング, 博士, M.D., J.D.は、最近、炎症や血液凝固のリスクの増加だけでなく、認知症や他の神経疾患に関連するタンパク質凝集の気になるタイプを説明しました。

フレミングはバイデン政権に対し、COVIDショットの「実証された有効性があるかどうか」を直ちに再評価するよう求めた。フレミングの見解では、企業自身のデータは、注射に「統計的に有意な利益がない」と「COVIDを止めることにゼロの違いを作る」ことを示しています。

口答え

ハフは「統計と嘘をつく方法」の最後の章で、一般の人々にもっと見識を深め、偽の統計に「話を戻し」、「裏向きに」するように奨励しました。この目的のために、彼は5つの簡単な質問をすることを勧めましたが、そのすべてがCOVIDワクチンの有効性と安全性に関するワクチン業界の包括的な発表を精査し、規制当局の集団免疫に関する移動目標声明を精査するのに役立ちます。

1. 「誰がそう言うの?この質問には、研究者の偏見、あいまいな発言の使用、「好ましいデータの選択と不利な抑制」などの現象を評価し、不適切な措置に依存することが含まれます。
2. 「彼はどうやって知っているのですか?この質問の評価には、偏ったサンプリングまたは不適切なサンプリング、小さなサンプルサイズ、低い応答率(これらの欠陥を隠蔽しようとする研究者の試みを含む)の検討が含まれます。
3. 「何が足りないのか?研究者は無意味な平均に頼っているのか、それとも調査結果を文脈化していないのか。
4. 「誰かが話題を変えましたか?ハフは「あることはあまりにも頻繁に別のものとして報告される」と指摘した。
5. 「それは理にかなっていますか?この最後の質問で、ハフは、多くの欠陥のある統計(特に医療分野)は「数字の魔法が常識の停止をもたらすためだけにある」と警告しました。

子どもの健康防衛委員長のロバート・F・ケネディ・ジュニアが1月に指摘したように、「ワクチン接種後の監視システムにプラセボ群がないことは、私利私欲の医薬品や規制当局が偶然のせいにして傷害を過小評価することを容易にする」。ケネディは、「偶然といってもCOVIDワクチン接種者に非常に致命的であることが判明している」と付け加えた。

BMJのドシは、ワクチンメーカーが不適切にデータを除外し、研究プロトコルから逸脱(そして偏差を隠す)し、非公式に盲目の研究グループを使用し、生データ(納税者が資金を提供した場合でも)を自分たちに保持していることを示しています。

一般の人々がこの「戦略的な誤魔化し」と致命的な「偶然」に反対する1つの方法は、ドシのような厳格な質問者のリードに従い、報告された結果の「信頼性と意味」をあらゆる段階で問い合わせすることです。