Políticos y expertos internacionales piden el cese inmediato de la aplicación de inyecciones de ARNm.

The New York Times acusó a Ladapo de difundir “ información errónea ”. The Washington Post dijo que tenía un patrón de hacer “ afirmaciones desacreditadas ” y FactCheck.org lo acusó de basarse en “ ciencia defectuosa ”.

La compleja cuestión médica del impacto de la vacuna contra la COVID-19 en la mortalidad por todas las causas en la sociedad sigue siendo motivo de profunda incertidumbre. “¿Crees que habría habido menos muertes en general si no hubiéramos tenido una vacuna?”

Parte I: La ilusión de la certeza: deconstruyendo las afirmaciones sobre la eficacia de las vacunas
La afirmación de que “existe evidencia clara” de que los beneficios de las vacunas contra la COVID-19 superan sus daños” ejemplifica una simplificación excesiva y peligrosa de realidades médicas complejas.

Esta afirmación, a menudo propagada por verificadores de datos subvencionados y narrativas dominantes globalistas, no reconoce las limitaciones fundamentales de nuestra comprensión actual ni los fallos metodológicos inherentes a gran parte de la investigación existente.

El estándar de oro que falta: ensayos controlados aleatorios (ECA)
En la medicina basada en la evidencia, los ensayos controlados aleatorios (ECA) realizados correctamente que miden la mortalidad por todas las causas son el criterio de referencia para determinar el impacto general de una intervención. En el caso de las vacunas contra la COVID-19, ningún ensayo de este tipo ha demostrado un beneficio en la mortalidad por todas las causas.

Los ensayos originales no fueron diseñados ni potenciados para detectar diferencias en la mortalidad por todas las causas, y los períodos de seguimiento fueron demasiado breves para captar los efectos a largo plazo. Sin esta evidencia crucial, las afirmaciones de un beneficio claro son, en el mejor de los casos, prematuras y, en el peor, engañosas.

Las trampas de los estudios observacionales
En ausencia de datos sólidos de ensayos controlados aleatorios, los verificadores de datos suelen recurrir a estudios observacionales. Sin embargo, estos estudios están plagados de posibles sesgos que constantemente sobreestiman los beneficios y subestiman los daños:

Distorsión de la selección: el sesgo del usuario saludable y los efectos dependientes del tiempo inflan los beneficios aparentes de la vacuna y enmascaran los daños potenciales debido a las diferencias inherentes en los grupos vacunados y las condiciones cambiantes del estudio.

Clasificación errónea temporal: el sesgo de supervivencia y la categorización errónea del estado de vacunación en los primeros períodos posteriores a la inyección inflan artificialmente las estimaciones de eficacia y subestiman los daños potenciales.

Sesgo de clasificación: los errores de clasificación del estado de vacunación se producen en una sola dirección: los vacunados suelen clasificarse erróneamente como no vacunados. Esto da lugar a que las infecciones y los daños en los vacunados se atribuyan erróneamente al grupo no vacunado, sobrestimando los beneficios y subestimando los daños.

Sesgo de notificación: la subnotificación sistemática de eventos adversos posteriores a la vacunación debido a factores como la falta de reconocimiento, la desestimación de posibles causas relacionadas con la vacuna o el miedo a las repercusiones profesionales conduce a una subestimación de los riesgos de la vacuna y a una exageración de su seguridad.

Sesgo de publicación: la publicación y promoción preferencial de estudios que muestran efectos positivos de las vacunas, junto con la supresión o no publicación de estudios que no muestran ningún efecto o muestran efectos negativos, sesga el conjunto de evidencia y la percepción pública.

El espejismo del modelaje
Los verificadores de datos a menudo recurren a estudios de modelos para respaldar afirmaciones dramáticas de vidas salvadas, lo que agrava los problemas de los estudios observacionales:

Amplificación de errores: pequeñas imprecisiones en los datos de entrada o en las suposiciones conducen a proyecciones extremadamente inexactas.

Simplificación excesiva: las dinámicas complejas del mundo real se reducen a ecuaciones que pueden no captar matices cruciales.

Sesgo de confirmación: los modelos pueden ajustarse inadvertidamente (o deliberadamente) para producir resultados esperados o deseados.

Falta de falsabilidad: a diferencia de los experimentos controlados, muchas predicciones de modelos no son verdaderamente comprobables.

Exceso de confianza: Los números que parecen precisos crean una falsa sensación de certeza.
En conclusión, los estudios de modelización a menudo utilizan sobreestimaciones de los beneficios obtenidos a partir de estudios observacionales para crear modelos simplificados en exceso que amplifican aún más esos beneficios sobreestimados. Al extrapolarlos a millones de personas, producen estimaciones poco realistas que nunca pueden verificarse mediante una experimentación científica adecuada.

Es probable que la magnitud del beneficio de las vacunas contra la COVID-19 sea mucho menor que la que muestran los estudios de observación y modelado. Para determinar el efecto neto de las vacunas, se deben considerar cuidadosamente tanto los daños conocidos como los daños potenciales pero desconocidos frente a este beneficio incierto.

Parte II: Evaluación de la evidencia del daño
Dada la magnitud incierta y probablemente sobreestimada de los beneficios, es fundamental considerar los posibles daños de las vacunas contra la COVID-19. La opinión experta de Malhotra de que las vacunas pueden haber resultado en una pérdida neta de vidas para la sociedad es justificable y defendible sobre la base de varios estudios y sus implicaciones lógicas.

Reanálisis de datos de ensayos clínicos
Un nuevo análisis de los ensayos clínicos originales de las vacunas de ARNm contra la COVID-19 reveló un aumento de la tasa de eventos adversos graves de 1 en 800. Los eventos adversos graves se definen como muerte, hospitalización o discapacidad prolongada, la mayoría de las cuales ciertamente reducirían la expectativa de vida.

Teniendo en cuenta que se han administrado miles de millones de dosis en todo el mundo, esto sugiere que millones de personas pueden haber sufrido daños graves inducidos por las vacunas. Esta tasa es órdenes de magnitud superior a la tasa generalmente aceptada de daños graves provocados por otras vacunas (aproximadamente 1-2 por millón ).

Estudios observacionales y hallazgos de autopsias
La alta tasa de daños graves identificados en los ensayos clínicos ha sido corroborada por estudios observacionales de sistemas de vigilancia en los EE. UU. y la Unión Europea.

Además, los estudios de autopsia han confirmado que un porcentaje significativo de las muertes ocurridas dentro de los 30 días posteriores a la vacunación contra la COVID-19 fueron causadas por la vacuna, lo que demuestra inequívocamente que las vacunas pueden causar la muerte.

Vale la pena señalar que, si bien los estudios observacionales sobreestiman sistemáticamente los beneficios, subestiman simultáneamente los daños debido a factores como el sesgo del usuario saludable, el sesgo de publicación, el sesgo de informe y el sesgo de clasificación.

Una investigación del Congreso mostró que muchos de los asesores de la FDA y los CDC que recomendaron la vacuna tenían vínculos financieros con compañías farmacéuticas que desarrollaban vacunas contra el rotavirus.

Tendencias de mortalidad a nivel de población
Si las vacunas contra la COVID-19 ofrecieran más beneficios que daños, esperaríamos ver una disminución del exceso de muertes en poblaciones altamente vacunadas después de 2021 en comparación con 2020.

Sin embargo, casi todos los países con una alta tasa de vacunación con ARNm experimentaron un exceso de mortalidad mayor en 2021 que en 2020, contrariamente al patrón típico posterior a una pandemia. Este elevado exceso de muertes ha persistido más allá de 2021, lo que genera inquietud sobre el impacto continuo de las vacunas.

Un estudio publicado en Science, Health Policy and the Law detectó contaminación de ADN en las vacunas contra la COVID-19 , en niveles tres o cuatro veces superiores a los límites reglamentarios. El estudio se sumó a los hallazgos previos de otros investigadores que también fueron la base de las preocupaciones de Ladapo. Dicha contaminación podría ser motivo de retirada del mercado.

Además, desde 2022, es menos probable que las vacunas contra la COVID-19 tengan un efecto beneficioso en la mortalidad general, dado que las variantes se han vuelto menos letales , la mayoría de la población se ha infectado y la eficacia de las vacunas parece haberse reducido considerablemente.

Sin embargo, es probable que el daño grave causado por las vacunas siga siendo constante, lo que sugiere un empeoramiento de la relación daño-beneficio con el tiempo.

Parte III: Análisis actual de daños y beneficios
Si bien aún persiste la incertidumbre sobre la posibilidad de un ensayo clínico de la vacuna contra la COVID-19 que pruebe la hospitalización o la mortalidad por cualquier causa, podemos intentar un análisis informal de daños y beneficios utilizando los datos existentes:

Un nuevo análisis de los ensayos clínicos encontró que, dentro del ensayo clínico original, la tasa de eventos adversos graves en los vacunados fue mayor que la protección ofrecida contra la hospitalización por COVID-19.

Utilizando los datos de observación de la Agencia de Seguridad Sanitaria del Reino Unido sobre la efectividad de las vacunas y la tasa de daños graves de los ensayos clínicos, descubrieron que, para las personas mayores de 90 años (el grupo de mayor riesgo), vacunar a 7000 personas evitaría una hospitalización por COVID-19 que requiere oxígeno pero causa alrededor de siete eventos adversos graves.

La relación beneficio-daño se torna cada vez más desfavorable para los grupos de edad más jóvenes según los datos de la Agencia de Seguridad Sanitaria del Reino Unido: los menores de 45 años necesitan casi un millón de vacunas para prevenir una hospitalización.

Consideraciones éticas en la vacunación continua
Incluso si la introducción inicial de las vacunas contra la COVID-19 ofreciera un beneficio neto en términos de mortalidad (lo cual sigue siendo incierto), es mucho menos probable que ofrezcan un beneficio neto hoy y en el futuro.

Sin un ensayo clínico adecuado, no sabremos con certeza cuál es el verdadero balance entre daños y beneficios. Seguir ofreciendo una intervención profiláctica con un perfil de daños y beneficios desconocido y potencialmente negativo es poco ético.

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Conclusión: el llamado a la reevaluación
La naturaleza compleja del análisis de riesgos y beneficios de las vacunas de ARNm subraya la necesidad de una investigación científica rigurosa y continua y de un diálogo abierto y honesto sobre los impactos de las intervenciones médicas a gran escala.

La posición de que las vacunas contra la COVID-19 pueden haber tenido un impacto negativo neto es justificable en función de la evidencia disponible y las importantes incertidumbres que persisten.

En respuesta a estas preocupaciones se creó The Hope Accord , una petición de la que Malhotra y los autores de este artículo son co-firmantes fundadores, que exige la suspensión de las vacunas contra la COVID-19 y el retorno a los principios éticos fundamentales que se abandonaron durante la pandemia.

Decenas de miles de personas ya han firmado el Acuerdo, lo que refleja la creciente preocupación por el uso continuo de estas vacunas sin datos de seguridad exhaustivos.

Invitamos a todos los que comparten nuestras preocupaciones a unirse a nosotros para firmar el Acuerdo de la Esperanza y apoyar una reevaluación exhaustiva de las políticas de vacunación contra la COVID-19.

Para concluir, la compleja cuestión médica del impacto de la vacuna contra la COVID-19 en la mortalidad por todas las causas en la sociedad sigue siendo motivo de profunda incertidumbre. En este contexto, el veredicto inequívoco de Full Fact demuestra un preocupante nivel de arrogancia en la interpretación científica.

Además de las 38.190 muertes después de la inyección COVID-19 informadas a VAERS hasta el 29 de noviembre, Hulscher también señaló estudios recientes que, tomados en su conjunto, dijo, proporcionan suficiente evidencia para desencadenar un retiro del mercado

Cuando se les contactó acerca de su veredicto científicamente inválido, Full Fact mantuvo la confianza en su posición, citando los mismos estudios de modelos sintéticos y datos de observación poco confiables de su artículo original.

Este caso ilustra una preocupación más amplia: las organizaciones que verifican datos suelen simplificar excesivamente cuestiones médicas complejas y presentan certezas que no existen. El público merece una evaluación más rigurosa y veraz de esas cuestiones científicas complejas.

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