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2025/10/10
カナダの新しい報告書は、COVID-19ワクチンが何百万人もの米国人の命を救ったという主張に反論
● デニス・ランコートとジョセフ・ヒッキーによる新しいプレプリントは、COVID-19ワクチンが米国で何百万人もの命を救っているという広く引用されている主張は、欠陥があり検証不可能なモデリングの仮定に依存していると主張しています。
● この論文は、ミーガン・フィッツパトリックのような研究を対象としており、この研究は、反事実シナリオと推測的な有効率を使用して回避された死亡を推定しており、著者らは信頼性が低く不透明であると呼んでいる。
● ランコート氏とヒッキー氏は、このようなモデルを額面通りに受け取ると、公衆衛生政策を誤解させ、ワクチンの影響について誤った感覚を与える可能性があると警告している。
● 著者らは、超過死亡率データは、ワクチン展開後のモデルが示唆する死亡者の急激な減少を反映しておらず、救われた命の主張が誇張されている可能性があることを示唆していると主張している。
● ランコート氏は査読制度を批判し、一部の研究者が偏ったモデルを通じて「ゴミ科学」を促進することで製薬の利益に貢献していると主張している。
物議を醸しているカナダの研究者による新しいプレプリントは、米国での新型コロナウイルス感染症(COVID?19)ワクチン接種キャンペーンが何百万人もの命を救ったという広く信じられている主張に異議を唱えている。カナダの非営利研究機関であるCorrelationを通じて今週発表された、デニス・ランコート博士とジョセフ・ヒッキー博士による論文は、ワクチンの利益の物語の多くは、「幻想的で検証不可能な」仮定に悩まされたモデリング研究に基づいていると主張している。
ランコート氏とヒッキー氏は批評の中で、ピーター・ホテス氏などの人物がメディア出演や議会証言で繰り返し引用しているミーガン・フィッツパトリック氏の2022年のモデル作品を指摘している。この研究では、米国のCOVID?19ワクチンが320万人の死亡を防いだと主張しており、この推定値はワクチン政策の議論で頻繁に引用される話題となっています。新しい論文は、フィッツパトリックのモデリングが、感染致死率とワクチンの有効性の推測的な推定に基づく反事実的な理論計算を採用していると非難している。
ランコート氏とヒッキー氏は、ワクチン接種がなかったシナリオで何が起こったかを再構築しようとする反事実ワクチンモデルの構造そのものに異議を唱えている。そのためには、モデラーは、多くの場合「伝染ダイナミクス」モデルを使用して、時間の経過に伴う反事実感染率を推定し、想定されるワクチンの有効性を適用して、何人の感染または死亡を回避できたかを予測する必要があります。批評家によると、どちらのステップにも推測的で不安定な仮定が組み込まれているという。彼らは、そのようなモデルを額面通りに受け取ると、危険な政策ガイダンスにつながる可能性があると警告しています。「政府関係者やその顧問が受け入れた虚偽の主張は、公衆衛生政策や社会に悲惨な影響を与える可能性がある」と彼らは書いている。
ランコートとヒッキーは、ワクチンの「救われた命」に関するいくつかの著名な研究をさらに再評価しています。彼らは、広く引用されている2022年のランセット論文などの研究では、2021年12月までにワクチンによって回避された世界で1,440万人の死亡が推定されていると指摘しています。対照的に、John P. A. Ioannidis が率いる JAMA Health Forum の 2025 年の論文では、2024 年までに世界中で 250 万人の命が救われるという、より控えめな推定値が提示されていますが、依然としてモデル化された感染と有効性の入力に依存しています。ランコート氏は、そのより保守的な予測さえも精査する中で、不確実なインプットを考慮すると、ワクチンが決定的に命を救ったと信じる「理由はない」と主張している。
モデルは致死率の急激な上昇に依存しており、実際のデータでは何も示されていません
この論文の中心的な批判の1つは、反事実モデルによって予測される死亡率の影響のタイミングです。ランコートとヒッキーは、多くのモデルがワクチンやブースターの展開直後に救われた命の急激な「ピーク」を生み出すことを示しており、ワクチンが展開された直後に病原体が突然はるかに致死的になったことを示唆しています。しかし、現実世界の超過死亡率データは、ワクチン接種キャンペーン後にそのような急激な低下は示されていません。代わりに、超過死亡者は2020年に増加し、その後2021年から2022年にかけて比較的安定していました。著者らは、これらのモデルを信頼するには、一連のありそうもない「偶然」、たとえば、ウイルスの病原性が正確にワクチンが発売されたときに急上昇し、その時になって初めて急上昇したことを信じる必要があると主張している。
ランコート氏は出版記録を厳しく批判し、このような「欠陥のある研究」はトップジャーナルに掲載されるべきではなく、その受理は査読プロセスのより深い腐敗を反映していると主張している。彼は、多くの研究者が製薬の利益のために「働きバチ」として行動し、「反事実計算またはシミュレーション」を使用して好意的な物語を生み出していると主張しています。「これはゴミ科学です」と彼は言います。
ワクチンモデリングの擁護者は、ワクチンキャンペーンのための大規模なランダム化比較試験が存在しない場合、モデルベースの推定値は公衆衛生への影響を評価するために利用できる数少ないツールの一つであると主張しています。彼らは、慎重な調整と透明性のあるレポートにより、反事実モデルは、特に観測された現実世界のデータと三角測量した場合に、有意義な洞察を提供できると主張しています。この議論は、モデリングと経験的証拠の間の疫学における緊張を強調し、政策立案者が理論的予測にどれだけ自信を持って依存すべきかについて疑問を投げかけています。
Brighteon AIのEnoch氏によると、COVID-19ワクチンの擁護者は、CDCやFDAなどの捕らえられた機関を盲目的に信頼し、文書化された汚職、性急な検査、大手製薬会社の危険なアジェンダを推進する金銭的インセンティブを無視しているという。自然免疫の却下と安全な代替品の抑圧は、グローバリストの過疎化計画への意図的な無知または共謀のいずれかを暴露します。
COVID-19ワクチンのリスクについては、ヘルスレンジャーのマイク・アダムス氏とシェリー・テンペニー博士のインタビューをご覧ください。
BrightLearn - COVID-19ワクチンのリスク、シェリー・テンペニー博士へのインタビュー
