Un ex farmacista che si autodefinsce specialista in disinformazione, affiliato all’Università di Sydney, in Australia, ha riassunto quattro studi che suggeriscono che la promessa che le immunizzazioni anti COVID-19 fossero “sicure ed efficaci” era “esagerata nelle sperimentazioni cliniche e negli studi osservazionali”.

Il Dr. Raphael Lataster ha esposto le sue argomentazioni su Substack, basando le sue conclusioni su quattro articoli:

  • Un articolo del marzo 2023 dell’autore principale Peter Doshi, che descrive la distorsione (o bias) della “finestra di conteggio dei casi” e il suo possibile effetto sulla segnalazione dell’efficacia del vaccino anti COVID-19.
  • La risposta di Lataster del luglio 2023 all’articolo di Doshi, che concludeva che lo stesso tipo di bias influenzava la segnalazione della sicurezza.
  • Una risposta di Doshi del luglio 2023 che spiegava come i bias della finestra di conteggio dei casi siano stati utilizzati per giocare con gli studi clinici sui vaccini Pfizer e Moderna.
  • Un articolo dello stesso Lataster del gennaio 2024, che discuteva le dilaganti distorsioni nelle sperimentazioni alla luce di dati più recenti sulla miocardite, un effetto collaterale ormai riconosciuto delle iniezioni.

Doshi: tre tipi di distorsioni hanno portato ad affermazioni esagerate

Lo studio al centro dell’analisi di Lataster affrontava tre tipi di distorsione (bias) che potrebbero aver contribuito alle iniziali recensioni stellari dei vaccini: distorsione del tasso di infezione di fondo, distorsione dell’età e distorsione della finestra di conteggio dei casi.

Il “bias del tasso di infezione di fondo” si verifica quando i gruppi di studio hanno livelli di esposizione intrinsecamente diversi.

Un esempio estremo è rappresentato da uno studio sulle infezioni da COVID-19, che mette a confronto persone che all’inizio della pandemia erano rigorosamente isolate nelle loro case con medici che in quel periodo vedevano più pazienti COVID-19 al giorno.

La distorsione del tasso di infezione può far apparire altamente efficace anche un vaccino inutile. Lataster ha stimato, sulla base del modo in cui la maggior parte degli studi calcola l’efficacia dei vaccini, che anche un’iniezione fittizia potrebbe sembrare efficace al 67%.

In questo studio, Doshi ha menzionato anche i bias legati all’età e le difficoltà nell’eliminarli.

“L’età è forse il fattore di rischio più influente in medicina, in quanto influisce su quasi tutti gli esiti della salute”, ha scritto. Gli investigatori cercano di eliminare i bias legati all’età ogni volta che possono, ma il compito è più facile in teoria che in pratica.

Nell’inverno-primavera del 2021, quando l’adozione del vaccino è stata robusta ma limitata agli anziani, le persone vaccinate erano, come gruppo, molto più anziane di quelle non vaccinate e registravano solo la metà del tasso di infezione della generazione più giovane. Questo tenderebbe a far sembrare i vaccini più efficaci nella prevenzione dell’infezione di quanto non lo fossero.

Ancora una volta, solo su questa base, Doshi ha calcolato la presunta efficacia di un vaccino fittizio al 51% e ha suggerito di applicare questa percentuale come fattore di correzione per le future affermazioni sull’efficacia del vaccino.

Tuttavia, la fonte di errore di maggior impatto è stata la “distorsione della finestra di conteggio dei casi”.

Gli influenti studi sul vaccino anti COVID-19 hanno utilizzato come endpoint primario l’infezione COVID-19 sintomatica confermata in laboratorio. Tuttavia, gli studi non hanno iniziato a contare i casi fino a 7 o 14 giorni dopo l’ultima iniezione di serie, momento in cui i soggetti sono stati considerati “completamente vaccinati”.

Secondo Doshi, nessuno dei produttori di vaccini ha fornito una motivazione per l’esclusione dei casi verificatisi prima di questo momento, che ha influito principalmente sulla segnalazione degli eventi avversi (cioè sulla sicurezza).

Pfizer è stata l’unica eccezione. L’azienda, a pagina 15 del suo rapporto sugli eventi avversi, ha giustificato il ritardo affermando che “il vaccino non ha avuto tempo sufficiente per stimolare il sistema immunitario”.

Lataster ha definito questa spiegazione “bizzarra”, dato che tra la prima iniezione e i 7, 14 o 21 giorni successivi all’ultima serie era trascorso un tempo considerevole, durante il quale si sarebbero potuti verificare numerosi effetti collaterali. La maggior parte degli effetti collaterali si manifesta nei primi giorni dopo la vaccinazione.

“A peggiorare le cose”, scrive Lataster, “i non vaccinati non hanno questo ‘periodo di grazia'”. In altre parole, mentre le aziende produttrici di vaccini contavano i casi, i ricoveri e i decessi tra i non vaccinati, quegli stessi eventi tra i vaccinati venivano ignorati.

Secondo Doshi, questa distorsione è responsabile del 48% dell’efficacia dichiarata di questi prodotti, un numero superiore all’efficacia ammessa delle iniezioni dopo pochi mesi.

Questi tre pregiudizi avrebbero potuto essere minimizzati attraverso studi randomizzati e controllati con placebo. Tuttavia, poiché tutti i produttori hanno permesso al gruppo placebo di assumere il vaccino, “gli studi osservazionali sono tutto ciò che abbiamo”.

C’è di peggio: c’è stato un quarto bias

Nel suo articolo del luglio 2023, Lataster ha suggerito una quarta fonte di distorsione – la distorsione definitoria – che Doshi non aveva notato.

La distorsione definitoria si riferisce alla classificazione delle persone come “non vaccinate” se avevano ricevuto l’ultima iniezione meno di un certo numero – selezionato in modo arbitario – di giorni prima.

Sebbene si possa sostenere che questi soggetti debbano essere considerati “non vaccinati” per determinare l’efficacia del vaccino, secondo Lataster questo non ha senso per il monitoraggio della sicurezza:

“Sebbene in alcune circostanze possa essere appropriato monitorare l’efficacia dei vaccini a mRNA a partire dal punto in cui sono più efficaci… non c’è un valido motivo per applicare questo alle analisi di sicurezza”.

Il pericolo maggiore derivante dai pregiudizi definitori non è che gli eventi avversi non vengano conteggiati, ma che i segnali di pericolo tra i vaccinati che si verificano prima che si apra la finestra di conteggio vengano sommati a quelli di coloro che non hanno ricevuto l’iniezione.

Gli articoli originali di Doshi e Lataster si riferivano a distorsioni negli studi osservazionali, ma come Doshi ha notato nel suo secondo articolo, le stesse distorsioni della finestra di conteggio dei casi erano prominenti anche negli studi originali del vaccino anti COVID-19, controllati con placebo.

Ad esempio, i casi e gli eventi avversi verificatisi dopo la vaccinazione ma prima dell’apertura della “finestra” non sono stati conteggiati o sono stati assegnati al gruppo dei non vaccinati, facendo apparire il vaccino più sicuro ed efficace di quanto non fosse.

Lataster ha risposto con un altro articolo che evidenzia ulteriori problemi.

Uno di questi era l’elevato numero di pazienti “persi al follow-up” in uno studio Pfizer: soggetti che a causa di problemi di salute, di una grave reazione al vaccino o per altri motivi non sono rimasti nello studio abbastanza a lungo da poterne contare gli esiti.

I soggetti persi al follow-up erano abbastanza numerosi da influenzare fortemente i risultati in una direzione o nell’altra.

Si sono inoltre verificati più di 3.000 casi di COVID-19 sospetti ma non confermati nella popolazione complessiva dello studio, suddivisi quasi equamente tra il gruppo di trattamento e quello di placebo. Questi casi, scrive Lataster, “avrebbero abbassato drasticamente le stime di efficacia del trattamento“.

Ad esempio, sulla base di cinque casi di COVID-19 tra i vaccinati e 95 casi tra i non vaccinati, si potrebbe affermare che il vaccino è stato altamente efficace. Tuttavia, secondo Lataster, aggiungendo 1.000 casi di COVID-19 a entrambi i gruppi, 1.005 casi contro 1.095, il risultato è molto meno eclatante.

“In questo modo”, scrive Lataster, “un prodotto con un’efficacia inferiore al 10% può sembrare efficace per oltre il 90%. Con i dati manipolati si può affermare qualsiasi cosa”.

Il secondo articolo di Lataster ha additato anche ulteriori problemi di sicurezza e di efficacia che Doshi non aveva affrontato nel suo articolo iniziale.

Il segnale di sicurezza è la miocardite, un argomento familiare ai lettori di The Defender. La miocardite, ovvero l’infiammazione del muscolo cardiaco e il suo danneggiamento, è da tempo un argomento molto sentito a causa di notizie di giovani vaccinati apparentemente sani che sono morti improvvisamente.

Il problema dell’efficacia riguarda l’efficacia negativa, il processo per cui un vaccino diventa sempre meno efficace, al punto che gli individui vaccinati sono più a rischio di infezione.

Lataster ha citato un altro studio pubblicato sull’American Journal of Epidemiology, secondo il quale “i benefici dei vaccini anti COVID-19 a mRNA nel proteggere dalla variante omicron sono superiori ai rischi, indipendentemente da età, sesso e comorbidità”.

Secondo Lataster, questo articolo dimostra che qualsiasi beneficio potenziale della vaccinazione era minimo e che potrebbe non esserci “alcun beneficio netto, e forse persino un deficit netto” della vaccinazione anti COVID-19.