Nota dell’editore: il dottor Madhava Setty, redattore scientifico senior di The Defender, ha esposto il suo punto di vista su come discutere dei vaccini COVID-19 durante un’intervista del 22 agosto con Joe Martino nel podcast scientifico, The Pulse. Di seguito la prima parte dell’intervista.
Come possiamo avere conversazioni rispettose con persone che non la pensano allo stesso modo sui vaccini COVID-19?
In un video di presentazione per The Pulse, una piattaforma mediatica canadese indipendente, il dottor Madhava Setty, redattore scientifico senior di The Defender, ha condiviso l’approccio che utilizza quando parla con altri medici professionisti.
Setty ha detto di essere stato ispirato a creare la presentazione dalle molte persone, soprattutto genitori, che gli hanno chiesto consigli su come discutere i potenziali pericoli della vaccinazione dei bambini con i loro coniugi, ex coniugi e medici di base.
“Questi genitori erano disperati e tristemente mal equipaggiati per addentrarsi nella posizione altamente prevenuta e indifferente di un colosso medico”, ha detto Setty.
Il punto migliore per iniziare una conversazione sui vaccini COVID-19 è rappresentato dai dati delle sperimentazioni cliniche di Pfizer, ha detto Setty.
Nel video, Setty mostra come i media mainstream e indipendenti possono distorcere i fatti.
Quindi analizza i risultati degli studi clinici di Pfizer e mostra come i dati avrebbero dovuto portare la Food and Drug Administration (FDA, Agenzia Federale per il Controllo degli Alimenti e dei Medicinali) statunitense a concludere che la vaccinazione a mRNA di Pfizer non risultava sicura da utilizzare su centinaia di milioni di persone negli Stati Uniti.
Come i media possono distorcere i dati
Per illustrare come i media distorcono i fatti, Setty ha iniziato con l’esempio di un titolo di prima pagina provocatorio del 7 febbraio apparso su The Exposé: “Il vaccino Covid-19 della Pfizer aumenta il rischio di morte dei bambini del 5100% secondo The Office for National Statistics (l’Ufficio per le Statistiche Nazionali)”.
Secondo The Exposé, “I bambini tra i 10 e i 14 anni, a cui avevano somministrato almeno una dose del vaccino Covid-19, avevano 10 volte più probabilità di morire durante il periodo tra il gennaio e l’ottobre 2021, mentre i bambini a cui avevano somministrato una seconda dose avevano 52 volte più probabilità di morte”.
Esaminando i dati grezzi utilizzati per generare il grafico riportato nell’articolo, Setty ha sottolineato che al momento della raccolta dei dati, i bambini tra i 10 e i 14 anni non vaccinati erano molto più numerosi (oltre un milione) di quelli vaccinati (circa 4.000).
I gruppi a confronto sono di dimensioni molto diverse e un limitato numero di decessi nel gruppo relativamente ristretto di bambini vaccinati “avrà un effetto enorme sul tasso di mortalità” in quel gruppo, ha detto Setty.
I dati inoltre non indicavano la causa del decesso dei bambini. Pertanto, i quattro decessi dei bambini a cui avevano somministrato due dosi avrebbero potuto risultare del tutto estranei al vaccino, frutto di incidente d’auto o di suicidio.
“Questo è un esempio di come i media indipendenti siano stati fuorvianti con questo tipo di titoli, ma non sono gli unici”, ha detto Setty. “Ora guardiamo come si è comportato il media mainstream”.
Setty ha citato un esempio di distorsione dei dati da parte dei media tradizionali — nel giugno 2021, l’Associated Press (AP) ha pubblicato questo articolo: “Quasi tutti i decessi per COVID negli Stati Uniti avvengono ora tra i non vaccinati”.
“Penso che tutti noi lo ricordiamo perché questo è stato ripreso sulle piattaforme mainstream da Rochelle Walensky, che era la direttrice dei CDC [Centers for Disease Control and Prevention] e da … Anthony Fauci, il direttore del NIAID [National Institute of Allergy and Infectious Diseases, Istituto Nazionale di Allergia e Malattie Infettive]”, ha detto Setty.
“Erano precisi, dicevano che il 96-99% dei decessi per COVID avveniva nei non vaccinati e dobbiamo capire che questo era l’inizio di una campagna di comunicazione che diceva che sarebbe stata una ‘pandemia dei non vaccinati'”.
Setty ha notato che si trattava di un notevole aumento rispetto ai dati dello studio clinico di Pfizer, che riportava un’efficacia del 90% contro la malattia da COVID-19 grave.
Walensky e Fauci hanno affermato che il 99% dei decessi causati dal COVID-19 era avvenuto tra persone non vaccinate, “un’affermazione enorme sull’efficacia del vaccino”. Non è corretto dire: “Beh, 90 rispetto 99 — è solo il 9% di differenza”.
In realtà non è questo il modo di interpretare quei dati, perché l’efficacia del vaccino si basa sul confronto del rapporto tra chi soccombe a questi esiti tra i non vaccinati rispetto ai vaccinati”.
Dato che l’efficacia è un parametro, ha spiegato Setty, un’efficacia in aumento dal 90% nella sperimentazione clinica Pfizer — che è 9 volte più efficace del placebo nel prevenire il COVID-19 grave — al 99%, secondo Walensky e Fauci… ciò lo rende 99 volte più efficace nel prevenire il decesso.
“Si tratta di un fattore 11 volte superiore a quanto dichiarato dagli studi clinici, ed è per questo che ero scettico su questo tipo di commenti”.
Setty ha chiesto cosa penserebbe l’opinione pubblica quando si sente dire che il 99% dei decessi dovuti al COVID-19 riguarda persone non vaccinate.
Poiché ci è stato comunicato il numero totale di decessi e non il tasso di incidenza dei decessi da COVID-19 in base allo stato di vaccinazione — presumiamo che i due gruppi di persone confrontati siano più o meno della stessa dimensione, ha detto Setty.
Se i gruppi erano della stessa dimensione, allora “se il 99% dei decessi avviene nei non vaccinati, significa che il vaccino sta funzionando incredibilmente bene”.
Ma i due gruppi non erano della stessa dimensione.
All’epoca, i CDC non stavano riportando il tasso di incidenza dei decessi per COVID-19 in base allo stato di vaccinazione. Allora, in che modo ha calcolato l’AP che “quasi tutti i decessi per COVID negli Stati Uniti sono avvenuti in persone non vaccinate”?
I dati provengono dagli Stati Uniti. I decessi riportati non risalgono al periodo in cui è stato pubblicato l’articolo: gli Stati Uniti stavano sommando i decessi di un periodo della durata di sei mesi, dal 1° gennaio 2021 alla fine di giugno 2021.
Secondo Setty, l’AP è stata incompleta nel suo reportage e quando le persone hanno letto l’articolo o sentito le dichiarazioni di Walensky e Fauci, “hanno dato per scontato che stessero parlando di ciò che stava accadendo in quel momento, durante le ultime due settimane, quando circa il 50% della popolazione di questo Paese, a quel punto, era completamente vaccinata”, ha detto Setty.
Ma la realtà è che la maggior parte dei decessi di quei sei mesi di tempo si è verificata a gennaio e febbraio, quando una percentuale molto piccola della popolazione statunitense era completamente vaccinata.
Setty ha mostrato i dati dello stato del Colorado. Il grafico (sotto) a sinistra mostra i decessi settimanali per COVID-19 da gennaio a giugno, mentre il grafico a destra mostra la percentuale di popolazione dello stato del Colorado vaccinata durante lo stesso periodo.
Chiaramente, il gruppo di persone non vaccinate era molto più numeroso del gruppo di persone vaccinate quando si è verificata la maggior parte dei decessi.
“Quello che voglio dire è che se si sommano tutti i dati, si arriva sicuramente a un numero enorme di morti tra i non vaccinati”, ha detto Setty. “Perché?” “Perché la maggior parte delle persone, quando si stavano verificando i maggior numero di decessi, non era vaccinata”.
“È questo il problema in cui ci imbattiamo”, ha detto Setty. “Quando non siamo diligenti nella nostra indagine e ci limitiamo ad ascoltare quello che ci viene detto”.
In questo caso, il tasso di incidenza dei decessi per COVID-19 avrebbe dovuto essere riportato per 100.000 persone, in modo da poter vedere quale fosse il tasso di incidenza nel gruppo dei non vaccinati rispetto a quello dei vaccinati”, ha spiegato Setty.
“Ci sono molte alterazioni dei fatti che sono accadute in questo caso. I numeri sono corretti, ma guardate come l’Associated Press, Fauci e Walensky hanno presentato i dati. Non sono stati chiari, e mi sarei aspettato ben di più dai nostri responsabili della sanità pubblica”.
Iniziamo con i dati della sperimentazione clinica di Pfizer
Il punto migliore per iniziare una conversazione sui vaccini COVID-19 è rappresentato dai dati della sperimentazione clinica di Pfizer, ha detto Setty.
I dati della sperimentazione clinica sono dettagliati e ampiamente citati e sono stati pubblicati sul New England Journal of Medicine nel dicembre 2020.
Il vaccino COVID-19 di Pfizer-BioNTech è stato il più utilizzato negli Stati Uniti e il primo vaccino COVID-19 a cui è stata concessa l’Autorizzazione per Uso in stato di Emergenza per gli adulti, gli adolescenti e successivamente per i bambini.
“Questo è il punto da cui partire, perché è da qui che le nostre autorità sanitarie hanno fatto pressione per promuovere il vaccino e per persuaderci a farcelo somministrare”, ha detto Setty.
Setty ha riassunto come vengono condotte le sperimentazioni cliniche. In questo caso, i 43.448 partecipanti sono stati divisi in due gruppi di pari dimensioni, simili per età e comorbilità. Il gruppo di trattamento ha ricevuto due iniezioni del vaccino Pfizer, mentre il gruppo placebo ha ricevuto due iniezioni di soluzione salina.
Gli sperimentatori hanno aspettato di vedere quante persone in ciascun gruppo si sono ammalate di COVID-19 e hanno confrontato le percentuali in ciascun gruppo.
“Sulla base di ciò, si calcola la cosiddetta ‘efficacia del vaccino'”. Setty ha aggiunto che è importante capire che “l’efficacia del vaccino è una funzione del rischio relativo”.
Esaminare il rischio relativo rispetto al rischio assoluto
Per spiegare il rischio relativo rispetto al rischio assoluto, Setty ha utilizzato l’esempio della lotteria.
Diciamo che la probabilità di vincere alla lotteria comprando un biglietto è di 1 su un milione. Se si acquistano 2 biglietti, la possibilità di vincere è ora di 2 su un milione.
Quanto aumentano le possibilità di vincere alla lotteria se si acquista il secondo biglietto? È: 2/1.000.000 – 1/1.000.000 = 1/1.000.000 = 0,0001%.
Questo è il vantaggio assoluto che si ottiene acquistando un secondo biglietto della lotteria.
“Qual è l’efficacia dell’acquisto di un secondo biglietto?”. Chiese Setty.
È: 1 – (probabilità di vincita con 1 biglietto/ probabilità di vincita con 2 biglietti) = 1 – ½ = 50%. Questo è il vantaggio relativo che si ottiene acquistando un secondo biglietto della lotteria.
“Se vendi biglietti della lotteria, parlerai del vantaggio del rischio assoluto o del vantaggio del rischio relativo?”. Chiese Setty. “È chiaro che parlerebbe del vantaggio relativo di avere un secondo biglietto, non del vantaggio assoluto”.
Rispondendo all’analisi, Joe Martino, che ha condotto il podcast, ha dichiarato:
“Sono stati fatti dei sondaggi, [i quali chiedevano] quali sono le probabilità che una persona vaccinata o non vaccinata finisca in ospedale? Molti dicevano che, se non si era vaccinati, c’era tra il 30, 40, 50, 60, 70, l’80% di possibilità di finire in ospedale.
“Ma la realtà è che, sia per i vaccinati sia per i non vaccinati, la probabilità è inferiore all’1%. Quindi c’è stata un’enorme distorsione dei fatti”.
Setty è d’accordo: “Quei grandi numeri sull’efficacia, li attribuiamo al rischio di andare effettivamente in ospedale rispetto al rischio assoluto, che è… quello che vogliamo conoscere”.
Quanti partecipanti alla sperimentazione clinica hanno sofferto di malattia da COVID grave?
Setty è passato all’argomento successivo, affermando che siamo tutti d’accordo sul fatto che l’efficacia del vaccino Pfizer contro la malattia da COVID-19 grave è stata del 90%.
“Ma per scavare più a fondo dobbiamo chiederci: “Quante di queste 40.000 persone nello studio clinico hanno effettivamente sviluppato una malattia da COVID-19 grave?””.
Setty ha detto di aver posto questa domanda a molti medici praticanti. “Era il 10%, cioè 4.000 persone? Era l’1%, cioè 400 persone? Era lo 0,5%?”.
Nessuno dei medici a cui si è rivolto conosceva il numero e quando glielo ha detto, sono rimasti “almeno lievemente turbati, fino a sbalorditi”.
Chiedetevi: quante persone sono state colpite da malattia da COVID-19 grave nella sperimentazione clinica di Pfizer?
La risposta: 10.
Nove nel gruppo placebo e uno nel gruppo vaccinato.
È vero, si tratta di un’efficacia del 90% contro la malattia da COVID-19 grave, ha detto Setty.
Tuttavia, “dobbiamo essere un po’ più cauti sulla base dei 10 risultati”, ha detto. “Abbiamo deciso di distribuire questo vaccino a centinaia di milioni di persone. Ha senso?”
Qual’è “il numero considerato necessario per vaccinare”?
Setty ha anche sollevato la questione del “numero necessario per vaccinare”, una metrica raramente discussa dai produttori di vaccini, dai media tradizionali o dai CDC.
Per sapere “quanto sia qualitativo il vaccino, dobbiamo conoscere quante persone devono essere vaccinate per prevenire un singolo caso di COVID-19 grave”, ha detto Setty.
Setty ha spiegato come calcolare questo numero e come, sulla base dei dati degli studi clinici di Pfizer, sia necessario vaccinare 2.500 persone per prevenire un caso di COVID-19 grave.
Ciò significa che il gruppo dei non vaccinati aveva un rischio relativo 9 volte superiore a quello dei vaccinati, ma la riduzione del rischio assoluto per un individuo è solo dello 0,04%.
Questo è importante, ha detto Setty, perché “quando cerchiamo di prendere una decisione personale sull’opportunità di vaccinarci o meno, dobbiamo considerare il rischio rispetto al beneficio”.
“Dovresti vaccinarti?”, ha chiesto. “Dipende”.
Se non ci fossero rischi associati al vaccino, avrebbe senso vaccinarsi per ottenere il minimo beneficio.
Ma qual è il rischio di un evento avverso grave rispetto a un caso grave di COVID-19? Chiese Setty.
Esiste un rischio associato alla somministrazione del vaccino a base di mRNA di Pfizer? Setty ha approfondito la questione, attenendosi solo ai dati degli studi clinici di Pfizer.
Ci sono eventi avversi comuni che derivano dal vaccino, come un braccio dolorante, febbre o malessere per alcuni giorni, ha spiegato.
Ma per avvicinarsi maggiormente ad un confronto equo, Setty ha considerato solo gli eventi avversi gravi. In questo modo, il rischio di contrarre un evento avverso grave per via della vaccinazione di Pfizer può essere confrontato con il rischio di contrarre un evento avverso grave con il COVID-19 se si rifiuta la vaccinazione di Pfizer.
La definizione di evento avverso grave, secondo la FDA (e seguita da Pfizer nel suo studio clinico), è quando l’esito per il paziente è: morte, evento che mette in pericolo la vita del paziente, ospedalizzazione (iniziale o prolungata), disabilità o danno permanente e anomalia congenita/difetto alla nascita.
Qual è stato il rischio di un evento avverso grave nel gruppo vaccinato nello studio clinico?
Dalla Tabella S3 (nell’Appendice Supplementare), sono stati registrati 126 eventi avversi gravi nel gruppo dei 21.262 vaccinati. Questo 0,6%, ovvero 6 su mille.
Il numero di persone da vaccinare per prevenire un caso grave di COVID-19 è di 2.500, il che comporta 15 eventi avversi gravi (6/1000 x 2500 = 15).
“Se stiamo eseguendo un confronto equo, questo indica chiaramente che probabilmente non dovremmo vaccinarci”, ha detto Setty. “Non vi sto dando consigli medici, non sto diffondendo disinformazione, sto solo dicendo che questo è ciò che i numeri hanno mostrato: Il rischio di contrarre un evento avverso grave è molto più alto rispetto alla prevenzione del COVID-19 grave. Quindici eventi avversi gravi, contro un caso grave di COVID”.
Martino ha chiesto: “Ci si aspetta che questo stesso rapporto si verifichi una volta che viene distribuito su milioni di persone?”.
Setty ha detto che è impossibile rispondere a questa domanda, perché una sperimentazione clinica non fa che approssimare ciò che accadrà nel mondo reale. Questo è “il motivo per cui abbiamo un sistema di farmacovigilanza, in cui i produttori di vaccini sono tenuti a segnalare questo tipo di eventi avversi alla FDA”, ha detto Setty.
“Il punto qui, che è eccellente… è: dato questo numero, avremmo dovuto andare avanti? Io dico di no”.
Perché così tanti eventi avversi gravi nel gruppo placebo?
Scavando più a fondo nei dati dello studio, Setty ha dichiarato: “Ci atteniamo a un documento [la documentazione dello studio clinico di Pfizer] che entrambe le parti dovrebbero essere in grado di ritenere valida”.
“Come è stato autorizzato questo prodotto?”, ha chiesto Setty, visto che 6 eventi avversi ogni 1.000 vaccinati è un numero così elevato.
Il motivo è questo: Nel gruppo placebo si sono verificati 111 eventi avversi gravi, pari allo 0,5%. Questo dato è vicino al tasso dello 0,6% nel gruppo di trattamento.
Quindi il tasso di eventi avversi gravi nel gruppo di trattamento non è stato molto superiore a quello del gruppo placebo.
Setty si è chiesto come sia possibile che il tasso di eventi avversi gravi sia così elevato nel gruppo placebo. In qualità di anestesista, ha dichiarato di aver iniettato personalmente almeno 20.000 persone con una soluzione salina senza aver mai assistito a un grave evento avverso.
“Questo non è mai successo”, ha detto, riferendosi al numero di eventi avversi riportati nel gruppo placebo nello studio di Pfizer. “Forse con un antibiotico, con un farmaco, ma mai con la soluzione fisiologica. Nemmeno una volta in 20 anni di carriera”.
Il gruppo placebo dovrebbe mostrare il tasso di fondo nella popolazione generale di persone che hanno subito eventi avversi gravi, come definito dalla FDA.
“È possibile che 5 persone su 1.000 in un periodo di 6-8 settimane siano finite in ospedale per qualsiasi motivo?”.
Nella Tabella S3 non c’era una granularità sufficiente per conoscere le caratteristiche dei partecipanti che hanno manifestato eventi avversi gravi per spiegare questo numero elevato.
Lo studio era in doppio cieco, il che significa che sia gli sperimentatori sia i partecipanti non dovevano sapere chi aveva ricevuto il vaccino e chi il placebo.
Setty ha detto che sarebbe “un’accusa enorme” sostenere che gli sperimentatori potessero aver falsificato i numeri per nascondere gli effetti deleteri del vaccino.
Ma questa è l’accusa mossa da Brook Jackson.
La sperimentazione clinica effettuata da Pfizer non comportava che i partecipanti fossero in cieco, sostiene l’informatore
Brook Jackson era un direttore regionale impiegato presso l’organizzazione di ricerca, Ventavia Research Group, una delle società che conduceva la sperimentazione clinica di Pfizer.
L’autrice ha dichiarato al BMJ “che la casa farmaceutica ha falsificato i dati, ha informato i pazienti su cosa gli stesse venendo iniettato, ha impiegato vaccinatori non adeguatamente formati e ha tardato a monitorare gli eventi avversi segnalati nello studio centrale di fase III di Pfizer”.
Questo accadeva già durante la sperimentazione clinica, ma è stato reso noto al pubblico solo quasi un anno dopo, ha detto Setty.
Se gli sperimentatori sono stati informati su cosa stavano somministrando, “hanno visto chi riceveva cosa”, ha detto. “Questa è un’accusa enorme, perché in sostanza invalida l’intero processo”.
Se gli sperimentatori sanno chi riceve il trattamento e chi il placebo, “è molto facile manipolare i dati”, ha detto Setty.
Dobbiamo credere a Jackson? Chiese Setty. Cosa abbiamo a disposizione oltre al tasso stranamente alto dello 0,5% di eventi avversi gravi nel gruppo placebo?
Questo è “un esempio di come dobbiamo guardare più a fondo, al di là dei titoli e di ciò che dice il New York Times o Fauci”, ha detto Setty. “Guardiamo con più attenzione a ciò che sappiamo”.
Memorandum per Autorizzazione per Uso in Emergenza — Pfizer-BioNTech
Questo ci porta alla Tabella 2. “Efficacy Populations, Treatment Groups as Randomized” (a pagina 18) dell’ Emergency Use Authorization Memorandum, presentato da Pfizer al Vaccines and Related Biological Products Advisory Committee (VRBPAC, Comitato Consultivo per i Vaccini e i Prodotti Batteriologici Correlati) della FDA.
Il VRBPAC è il gruppo che consiglia la FDA sull’autorizzazione all’uso di un nuovo vaccino.
“È un’informazione incredibilmente importante che non ottiene ampio riconoscimento”, ha dichiarato Setty.
La tabella mostra, man mano che la sperimentazione procede, la popolazione valutabile nel gruppo placebo e nel gruppo di trattamento (etichettato come “BNT162b2” nella tabella, il farmaco di Pfizer), rivelando quante persone hanno abbandonato o sono state escluse dalla sperimentazione in vari momenti.
Ci sono molte ragioni per cui una persona può ritirarsi da una sperimentazione clinica, ha spiegato Setty. Le persone possono morire, decidere di non continuare o non presentarsi a un appuntamento.
Alcune persone possono essere rimosse dallo studio in caso di errore nella somministrazione del placebo o del trattamento.
Ci sono “tanti motivi diversi per cui le persone si ritirano e ci aspettiamo che se lo studio è in cieco, se gli sperimentatori sono in cieco, circa lo stesso numero di persone sia nel gruppo del vaccino sia in quello del placebo si ritirerà dallo studio”, ha detto Setty. “Come mai? Perché il trattamento che ricevono è lo stesso”.
Per la maggior parte delle fasi dello studio Pfizer, circa lo stesso numero di persone in ciascun gruppo ha abbandonato o è stato escluso.
Tuttavia, in un momento critico della sperimentazione, ossia entro sette giorni dalla somministrazione della seconda dose, qualcosa è cambiato.
“A differenza di tutte le altre fasi dello studio, 311 persone hanno abbandonato il gruppo del vaccino rispetto alle 60 del gruppo placebo”, ha detto Setty. “Ciò significa che un numero 5 volte maggiore di persone ha abbandonato il gruppo del vaccino”.
“Perché?”, chiese. “Pfizer afferma che ciò è dovuto a ‘importanti deviazioni dal protocollo’. Quali sono queste ‘importanti deviazioni del protocollo’? Non ce lo dicono”, ha detto Setty.
“La FDA l’ha chiesto? No, non l’ha fatto”, ha aggiunto.
Quante possibilità ci sono che si tratti di una coincidenza?
La coincidenza potrebbe spiegare la disparità nel numero di persone che hanno abbandonato il gruppo del vaccino rispetto al gruppo del placebo?
“La risposta è assolutamente sì, non si possono escludere le coincidenze”, ha detto Setty. “Ma è qui che dobbiamo essere più attenti… Quali sono le possibilità che questo possa essere accaduto per coincidenza?”.
Per determinarlo, Setty ha utilizzato il Fisher Exact Test, lo stesso test usato per determinare se un intervento medico sta avendo un effetto o se gli effetti osservati sono dovuti al caso.
In base al Fisher Exact Test, “la possibilità che ciò sia accaduto per coincidenza è inferiore a 1 su 100.000”, ha dichiarato Setty.
“E se questo non bastasse, guardate cosa è successo diversi mesi dopo nella sperimentazione pediatrica”.
Setty ha fatto riferimento alla Tabella 12 (pagina 59) dell’Emergency Use Authorization Memorandum, presentato da Pfizer nell’ottobre 2021 per richiedere l’autorizzazione per i bambini dai 5 agli 11 anni d’età.
“È successo di nuovo nei bambini, e qui vediamo che allo stesso punto della sperimentazione, ora c’era un numero 6 volte maggiore di bambini che sono stati ritirati dallo studio, dopo aver ricevuto la seconda dose”, ha detto Setty. “Entro sette giorni dalla seconda dose”.
È una coincidenza o è successo qualcosa? Gli sperimentatori non erano in cieco? Cosa è successo ai bambini che sono stati ritirati dalla sperimentazione dopo la seconda dose?
Cosa è successo agli adulti che sono stati ritirati dalla sperimentazione dopo la seconda dose?
“Non lo sappiamo”, ha detto Setty. “Ci saremmo aspettati che la FDA si ponesse la domanda: “Che cosa è successo?”. Ma non l’ha fatto”.