Las políticas durante la pandemia de COVID, no el virus, provocaron picos de mortalidad excesiva

COVID: exceso de muertes por políticas y no por virus. Investigadores canadienses que analizaron datos detallados de mortalidad por todas las causas, tanto geográfica como temporal, en Estados Unidos y Norteamérica concluyeron que los datos son incompatibles con los modelos existentes de propagación viral pandémica.

Los hallazgos sugieren que las políticas de control de la pandemia y los tratamientos médicos deficientes y peligrosos causaron picos de mortalidad en 2020.

COVID: exceso de muertes por políticas y no por virus
Las muertes durante el primer “pico” de la pandemia de COVID-19 fueron resultado de intervenciones médicas y gubernamentales, no de un virus respiratorio circulante, concluyeron investigadores canadienses en un artículo publicado el lunes en Preprints.org .

Esas intervenciones provocaron la muerte principalmente de personas mayores y pobres, dijeron investigadores de la organización canadiense sin fines de lucro Correlation : Research in the Public Interest.

El estudio
Joseph Hickey, Ph.D. , Denis Rancourt, Ph.D. y Christian Linard, Ph.D., autores de una investigación pionera sobre mortalidad por todas las causas desde el comienzo de la pandemia, analizaron datos de mortalidad por todas las causas en varios lugares del hemisferio norte durante los picos de la pandemia «primera» y «verano» en marzo-mayo y junio-septiembre de 2020.

En su documento de 356 páginas, analizaron datos de gran parte de Europa y sitios clave en los EE. UU. en diferentes escalas geográficas: por estados y condados, y “unidades nacionales de estadísticas territoriales” en Europa.

Compararon las tasas reales de mortalidad por todas las causas en estos lugares con la mortalidad por todas las causas prevista para un virus pandémico contagioso, medida mediante modelos epidemiológicos estándar. Descubrieron que, incluso considerando las deficiencias de dichos modelos, los resultados fueron muy diferentes de lo esperado.

Dijeron que sus hallazgos muestran «evidencia sólida» de que los patrones de exceso de mortalidad no pueden explicarse por un «virus nuevo y virulento (SARS-CoV-2) que se propaga por contacto de persona a persona», como han asumido la mayoría de los analistas de picos tempranos de exceso de mortalidad.

Escribieron: Esto significa que el paradigma de que una enfermedad respiratoria viral en propagación causó el exceso de mortalidad durante la COVID-19 es falso. Dicho paradigma queda refutado por observaciones empíricas de variaciones geotemporales de alta resolución del exceso de mortalidad ajustado por edad y fragilidad en dos continentes del hemisferio norte.

“En cambio, el exceso de mortalidad parece ser enteramente iatrogénico e inducido por la llamada respuesta pandémica impuesta”.

Los autores plantearon la hipótesis de que una serie compleja de políticas relacionadas con el confinamiento , que causaron un estrés biológico importante , tratamientos médicos peligrosos aplicados en un estado de pánico y la falta de tratamiento adecuado de la neumonía y las enfermedades respiratorias, impulsaron el exceso de mortalidad durante los primeros picos de mortalidad por todas las causas durante la pandemia , como también han detallado en otros artículos de investigación.

Las jurisdicciones adyacentes deberían haber tenido tasas de exceso de mortalidad similares, pero no las tuvieron.
Casi inmediatamente después de que la Organización Mundial de la Salud declarara la COVID-19 como pandemia el 11 de marzo de 2020, hubo grandes picos de exceso de mortalidad en algunas jurisdicciones y no en otras, incluso cuando las jurisdicciones eran adyacentes entre sí, tenían altas densidades de población y un número significativo de personas moviéndose entre ellas diariamente.

Los investigadores encontraron “un alto grado de heterogeneidad geográfica” en el exceso de mortalidad durante el primer pico a principios de 2020, contrariamente a la predicción de los modelos epidemiológicos estándar de que lugares adyacentes similares tendrían resultados similares.

Por ejemplo, analizaron la frontera occidental de Alemania con los Países Bajos, Francia y Bélgica. Estas regiones presentan una densidad de población y perfiles de población muy similares, así como un alto nivel de tráfico entre ellas, lo que lleva a suponer que presentarían un exceso de mortalidad similar.

Sin embargo, Alemania prácticamente no tuvo exceso de mortalidad en las regiones fronterizas occidentales, mientras que Francia, Bélgica y los Países Bajos tuvieron un exceso de mortalidad elevado.

“El hecho de que exista una diferencia tan grande en la mortalidad a ambos lados de la frontera sugiere que existe una política o medida responsable de esa gran diferencia”, declaró Hickey, autor principal, a The Defender . “El virus no se detendría en la frontera, porque la gente está cruzando. Y supuestamente es muy contagioso”.

Los investigadores también compararon ciudades con perfiles de población, sistemas de atención sanitaria y grandes aeropuertos similares dentro de los países (como Nueva York, Los Ángeles y San Francisco en Estados Unidos y Milán y Roma en Italia) y encontraron marcadas diferencias en el exceso de mortalidad.

Los modelos epidemiológicos espaciales estándar a gran escala que consideran a las personas que viajan a aeropuertos de todo el mundo y propagan el virus habrían predicho una propagación más uniforme del virus en estos diferentes lugares, afirmó Hickey. Esto sería cierto incluso considerando las restricciones de viaje implementadas casi inmediatamente al inicio de la pandemia.

Sin embargo, los datos de mortalidad mostraron que algunos lugares, como Nueva York, tuvieron picos altos de exceso de mortalidad y otros, como San Francisco, no.

El momento de los picos de exceso de mortalidad no coincidió con las expectativas
Los investigadores también descubrieron que, dentro de cada país, los picos de exceso de mortalidad fueron muy diferentes —más altos en algunos lugares y más bajos en otros—, pero se produjeron simultáneamente. Estos hallazgos también contradicen las expectativas de los modelos estándar de mortalidad para la COVID-19 .

Por ejemplo, su análisis de varias jurisdicciones en Italia reveló una amplia variación en la tasa de exceso de mortalidad —una diferencia de siete veces entre el noroeste y el centro de Italia—, a pesar de que los picos de exceso de mortalidad se produjeron simultáneamente en todo el país. Esta tendencia fue similar en todos los países europeos con un alto pico de exceso de mortalidad.

Esto significa que en lugar de que el virus se propagara con el tiempo desde los grandes centros urbanos con grandes aeropuertos hacia las zonas rurales, como predecirían los modelos epidemiológicos, los centros urbanos y rurales experimentaron sus picos simultáneamente.

Hickey afirmó que los modelos típicos presentan deficiencias, ya que no consideran la gran diversidad poblacional. Sin embargo, si se ajustaran para tener en cuenta todas las diferencias regionales y poblacionales del mundo real, el resultado sería una mayor heterogeneidad entre lugares. En cambio, se observó un alto grado de sincronicidad en los picos de mortalidad por todas las causas.

Mayor mortalidad asociada a mayores tasas de pobreza
Los investigadores también encontraron importantes disparidades entre las zonas ricas y las zonas pobres adyacentes, mediante su análisis de la «disparidad intercondados». Examinaron indicadores de vulnerabilidad socioeconómica, como el ingreso per cápita.

Una de las mayores disparidades se observó entre Manhattan y el Bronx, ambos colindantes. Los lugares con mayor pobreza y mayor número de residentes no blancos, como el Bronx, registraron una mortalidad mucho mayor que el vecino Manhattan. Se encontraron disparidades similares en diferentes distritos de Londres.

“Se produjeron picos F excepcionalmente grandes [exceso de mortalidad en el primer pico] en áreas con grandes hospitales financiados con fondos públicos que atendían a comunidades pobres o socioeconómicamente frágiles, en regiones donde los barrios pobres están situados cerca de barrios ricos, como el caso del Bronx en la ciudad de Nueva York, y los dos distritos de Brent y Westminster en Londres, Reino Unido”, escribieron.

Los modelos epidemiológicos tradicionales de propagación viral predicen que las personas que viven en condiciones de hacinamiento durante la propagación de un virus contagioso presentan mayores tasas de mortalidad. Sin embargo, los datos sobre este exceso de mortalidad mostraron una alta variabilidad. En algunos lugares, las personas en condiciones de hacinamiento presentaron una alta tasa de mortalidad, mientras que en otros, una baja.

Los investigadores también analizaron las muertes según la ubicación institucional, comparando hospitales, residencias de ancianos y hogares. Descubrieron que, en lugares con un alto exceso de mortalidad, un número desproporcionado de muertes se produjo en hospitales. Y, en lugares con bajo exceso de mortalidad, una proporción mayor de muertes de lo habitual se produjo en el hogar.

Dado que el paradigma predominante de propagación viral no logró explicar la distribución del exceso de mortalidad en general, sostienen que el mayor número de muertes en hospitales en lugares con mayor exceso de mortalidad apoya la hipótesis de que las intervenciones médicas estaban impulsando el aumento de las cifras.

Por ejemplo, dijo Hickey, en el frenesí de los primeros meses de la COVID-19, medidas como la ventilación mecánica se aplicaban de forma no probada. Se usaban con frecuencia, y en ocasiones se conectaba a dos personas al mismo respirador. Se utilizaban máquinas de anestesia, que conllevan mayores riesgos que los respiradores mecánicos convencionales.

Hickey dijo que también argumentan que el estrés biológico de las políticas pandémicas que encerraron a la gente, la aislaron , impusieron pruebas y otras medidas impusieron un estrés importante a grandes poblaciones.

Ese estrés redujo la eficacia del sistema inmunitario y aumentó la susceptibilidad de las personas a desarrollar neumonía, que posteriormente no recibió tratamiento. Esto fue un factor importante del exceso de mortalidad en el primer período pico

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