本文由 Timothy Kelly 博士共同撰写。
介绍
“你认为如果我们没有疫苗，总体死亡人数会减少吗？”
这个问题是 Steven Bartlett 在接受 Bartlett 播客采访时向 Aseem Malhotra 博士提出的 CEO日记对此，马洛特拉博士的回答很简单：“是的。”
事实核查组织 Full Fact 做出了判决 Malhotra 的回答中声称： “错误。有明显证据表明疫苗挽救的生命远多于其造成的损失。”
虽然我们感谢 Full Fact 对这一重要问题的关注，但他们的判决为时过早，因为医学界尚未最终确定真正的答案。
第一部分：确定性的幻觉——解构疫苗有效性的主张
“有明确证据表明”新冠疫苗利大于弊“的说法，是对复杂医学现实的危险过度简化。这一说法经常被事实核查人员和主流叙事所宣扬，却未能认识到我们目前理解的根本局限性以及现有研究中固有的方法缺陷。
缺失的黄金标准：随机对照试验 (RCT)
在循证医学中，正确开展的 RCT 测量全因死亡率是确定干预措施总体影响的黄金标准。对于 Covid-19 疫苗，没有此类试验证明全因死亡率有益。最初的试验并非旨在或旨在检测全因死亡率的差异，而且随访期太短，无法捕捉长期影响。如果没有这一关键证据，声称疫苗有明显益处充其量是过早的，最坏的情况是误导。
观察性研究的陷阱
在缺乏可靠的 RCT 数据的情况下，事实核查人员通常会求助于观察性研究。然而，这些研究充满了潜在的偏见，它们总是高估益处，低估危害：
选择扭曲： 健康用户偏见和时间依赖效应会夸大疫苗的表面益处，并掩盖由于接种疫苗群体固有差异和研究条件变化而产生的潜在危害。
时间错误分类： 幸存者偏差和注射后早期疫苗接种状况的错误分类人为地夸大了功效估计并低估了潜在危害。
分类偏差： 疫苗状态分类错误是单向的，接种疫苗者经常被错误地归类为未接种疫苗者。这导致接种疫苗者的感染和危害被错误地归因于未接种疫苗的群体，高估了益处并低估了危害。
报告偏差： 由于缺乏认识、忽视疫苗相关的潜在原因或害怕职业影响等因素，系统性地漏报接种疫苗后的不良事件，导致低估疫苗风险并高估安全性。
出版偏见： 优先发表和宣传显示疫苗有积极作用的研究，加上压制或不发表显示疫苗无作用或有负面影响的研究，扭曲了整体证据和公众的看法。
建模幻象
事实核查人员经常依靠建模研究来支持挽救生命的惊人说法，这加剧了观察性研究的问题：
- 误差放大： 输入数据或假设的微小误差都会导致预测极其不准确
- 简单化： 复杂的现实世界动态被简化为可能无法捕捉关键细微差别的方程式
- 确认偏差： 模型可能会被无意（或故意）调整以产生预期或期望的结果
- 缺乏可证伪性： 与受控实验不同，许多模型预测无法真正测试
- 过度自信： 看起来精确的数字会给人一种虚假的确定感
总之，建模研究经常使用从观察性研究中得到的高估收益来创建过于简单的模型，这些模型经过调整后会进一步放大这些被高估的收益。通过对数百万进行推断，它们得出了不切实际的估计值，而这些估计值永远无法通过适当的科学实验来验证。
新冠疫苗带来的益处可能远小于观察性和建模研究所描述的效果。要确定疫苗的净效应，必须仔细考虑已知危害和潜在但未知的危害，以应对这种不确定的益处。
第二部分：评估损害证据
鉴于疫苗的益处不确定且可能被高估，考虑新冠疫苗的潜在危害至关重要。Malhotra 博士的专家意见是，疫苗可能导致社会净生命损失，根据各种研究及其逻辑含义，这一意见是合理且站得住脚的。
临床试验数据的重新分析
A 再分析 mRNA 新冠疫苗的原始临床试验显示，严重不良事件发生率增加到 19/1。严重不良事件定义为死亡、住院或长期残疾，其中大多数肯定会缩短预期寿命。考虑到全球已接种数十亿剂疫苗，这意味着数百万人可能遭受了严重的疫苗危害。这一比率比其他疫苗通常接受的严重危害率高出几个数量级（大约百万分之一到二分之一).
观察性研究和尸检结果
临床试验中发现的严重伤害率很高，这已得到以下因素的证实： 观察研究 远离美国和欧盟的监控系统。此外， 尸检研究 已证实接种新冠疫苗后30天内发生的死亡病例中，有相当一部分是由疫苗引起的，明确证明了疫苗可致死。
值得注意的是，虽然观察性研究始终高估了益处，但同时也低估了由于健康用户偏见、出版偏见、报告偏见和分类偏见等因素造成的危害。
人口死亡率趋势
如果新冠疫苗带来的益处大于危害，我们预计 19 年后，疫苗接种率较高的人群的超额死亡人数将比 2021 年有所下降。然而，几乎所有 mRNA 疫苗接种率较高的国家都经历了 更高的超额死亡率 2021 年的死亡人数比 2020 年多，这与大流行后的典型模式相反。这些超额死亡人数一直持续到 2021 年以后，引发了人们对疫苗持续影响的担忧。
此外，自 2022 年以来，鉴于变异毒株的出现，新冠疫苗对总体死亡率带来益处的可能性已降低 不那么致命大部分人口已被感染，疫苗效力显现 大大减少了然而，疫苗造成的严重危害可能仍然存在，这意味着随着时间的推移，危害与收益的比值会不断恶化。
第三部分：当前的危害-效益分析
尽管没有针对全因住院或死亡率的新冠疫苗临床试验仍存在不确定性，但我们可以使用现有数据尝试进行非正式的危害效益分析：
- 重新分析 临床试验发现，在最初的临床试验中，接种疫苗的人发生严重不良事件的概率高于预防新冠肺炎住院的概率
- 利用英国健康保障局 观测数据 根据疫苗有效性和临床试验的严重危害率，他们发现，对于 90 岁以上的人群（最高风险人群），为 7,000 人接种疫苗可以避免一例需要吸氧的新冠住院病例，但会导致约 19 起严重不良事件
- 根据以下因素，对年轻群体而言，获益与损害的比率变得越来越不利： UKHSA 数据45 岁以下的人需要接种近一百万剂疫苗才能避免一次住院
继续接种疫苗的伦理考量
即使最初引入的 Covid-19 疫苗提供了净死亡率效益（这仍不确定），但它们现在和未来提供净效益的可能性要小得多。如果没有适当的临床试验，我们仍然无法确定真正的弊端-效益平衡。继续提供具有未知且可能产生负面弊端-效益的预防性干预措施是不道德的。
结论：呼吁重新评估
mRNA 疫苗风险-效益分析的复杂性凸显了持续、严谨的科学调查和对大规模医疗干预的影响进行公开、诚实对话的必要性。基于现有证据和仍然存在的重大不确定性，Malhotra 博士认为 Covid-19 疫苗可能产生净负面影响的立场是合理的。针对这些担忧， 希望协议 创建了这份请愿书。马洛特拉博士和本文作者是这份请愿书的创始共同签署人，该请愿书呼吁暂停使用新冠疫苗，并恢复在疫情期间被抛弃的基本伦理原则。
数以万计的个人已经签署了该协议，反映出人们对在没有全面安全数据的情况下继续使用这些疫苗的担忧日益增加。我们邀请所有与我们有着同样担忧的人加入我们签署协议 希望协议 并支持对 Covid-19 疫苗政策进行彻底重新评估。
总而言之，新冠疫苗对全社会全因死亡率的影响这一复杂医学问题仍存在很大不确定性。在这种背景下，Full Fact 的明确裁决表明其在科学解释方面存在令人担忧的傲慢。当被问及其科学上无效的裁决时，Full Fact 对自己的观点充满信心，并引用了其原始文章中相同的合成模型研究和不可靠的观察数据。这个案例表明了一个更广泛的担忧：事实核查组织经常过度简化复杂的医学问题，并在不存在的情况下给出确定性。公众应该得到对这些复杂科学问题更严格、更真实的评估。
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