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Eyal Shahar

Eyal Shahar 博士是流行病学和生物统计学公共卫生领域的名誉教授。 他的研究重点是流行病学和方法学。 近年来,Shahar 博士还对研究方法做出了重大贡献,尤其是在因果图和偏差领域。

过度死亡 以色列

以色列新冠疫情的真实记录

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一位美国记者曾写道,不明原因的超额死亡与“疫情大流行的情况”有关。 这些情况是以色列和其他地方的官员造成的:恐慌、散布恐慌、封锁、正常生活中断、强制接种疫苗——及其所有后果,包括死亡。 这些在之前的大流行中都没有发生过

未接种疫苗的瑞典

“接种疫苗”的瑞典:对被洗脑的批评者的回应

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当我在 Excel 文件中看到 2020 年至 2021 年冬季浪潮期间瑞典与以色列的新冠死亡率与通常的比率相同,并且没有任何统计数据表明以色列避免了新冠死亡时,我感到惊讶。 我预计会看到一些迹象表明,接种疫苗的以色列比未接种疫苗的瑞典表现更好。

平庸的疫苗

高效疫苗如何变成平庸疫苗——或更糟

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在估计疫苗有效性时,“健康疫苗接种者”现象的含义被称为混杂偏差。 对接种疫苗的人和未接种疫苗的人的新冠死亡率进行天真的比较,即使经过年龄调整,也会产生严重的误导,因为后者本来就有更高的死亡风险。 他们较高的新冠死亡率(如果不是全部的话)至少部分与未接种疫苗无关。 他们只是病情较重的人。

有效新冠疫苗的幻觉

造成有效新冠疫苗幻想的偏见

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新冠疫苗为何对体弱者和老年人如此有效? 他们不是。 为了理解其中的原因,我们必须与观察性研究中复杂的偏差作斗争,因为我们没有具有死亡率终点的随机试验。

以色列死亡

以色列避免了数千人因新冠病毒死亡:科幻小说

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封锁是徒劳和有害的,强制戴口罩是徒劳的,Covid 疫苗是微不足道的、徒劳的,或者更糟,而有影响力的疫苗有效性研究至少包含一个主要缺陷,甚至可能更多。 当当代被洗脑的 Covid 科学家被具有好奇心的新一代科学家所取代时,这些真理将成为常识。

淡化不利影响

淡化助推器的不利影响

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淡化。 对于任何威胁官方 Covid 叙述的事物,这都是一种得心应手的武器。 淡化怀疑的声音,淡化不确定性,淡化相互矛盾的数据。 我最近描述了一个来自丹麦的后者的典型例子。 这是另一个来自以色列的,它给了我们双重机会。

丹麦

封锁和疫苗:丹麦的教训

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如果疫苗对死亡非常有效,为什么丹麦的超额死亡率比上一个流感年高得多? 为什么在大流行的第一个年份(没有疫苗),当病毒比 Omicron 毒性强得多时,它比瑞典的超额死亡率高得多? 与瑞典不同,没有“死亡率赤字”来解释。

美国下落不明的超额死亡之谜

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疾病预防控制中心和其他官员将这些死亡称为“间接大流行死亡”。 他们不是。 如果像以前的流感大流行一样处理 Covid 大流行,那么这些死亡中的大多数都不会发生——没有散布恐惧、没有封锁、没有象征性的面具,也没有扰乱正常生活。

Covid 科学的审查:三个例子

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通过一小部分被拒绝的信件来表明审查制度并不容易。 拒绝消息仅包含样板文本,并且编辑受到一个显而易见的论点的保护:鉴于提交的内容很多,他们需要做出艰难的选择。

以色列

第三剂在以色列的短期死亡率

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具有如此规模死亡率的疫苗并不“安全”——至少根据适用于流感疫苗和其他疫苗的公共卫生标准。 根据对严重不良事件的估计,它也不是“安全的”

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