Friday 5/28/2021 438 分析口罩有效性和危害性的两篇论文 加州要大奖鼓励打疫苗了 疫苗有效性对比分析论文 DS跟外星人的合作 神秘51区

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疫情

全世界

今天全球确诊人数已经1亿7013 万了,死亡人数已经353万。

今日新增确诊50万人,新增死亡1.2万 人,这是每日新增人数的曲线变化:

美国

美国CDC官方报道,  今日新增病例2.2万,新增死亡615。确诊人数已达3304万,死亡人数59万。

疫苗:

加州今天新增确诊4864例,死亡新增170例。

疫苗:

Alameda今天新增确诊64例 ,死亡人数新增3例。Dublin新增2例。

疫苗:

今天新闻周刊出了一篇报道,标题就够让人掉下巴的,【华盛顿报告 2020 年没有流感死亡人数

华盛顿州在秋季和冬季报告了零流感死亡,揭示了 COVID-19 预防措施对公共卫生的影响。

“今年确实是流感的历史最低点,”华盛顿大学医学传染病专家 Nandita Mani 博士对K5说。

根据华盛顿卫生部的数据,自去年 12 月的最后一周以来,该州没有出现过阳性的流感检测。在流感季节的头几个月,流感得到了避免,因为与往年相比,更多的人呆在家里、戴了防护口罩并更频繁地洗手。

“在此之前,我们中的许多人会在感觉有点不舒服的时候去上班,或者我们会看到我们的家人。这是一个很好的提醒,如果你生病时呆在家里,你不能传播感染,”玛尼对 K5 说。

她补充说,学校是接触流感的主要来源。但是对于远程学习的学生,这种常见疾病传播的可能性要小得多。

零病例率是该州 COVID-19 安全措施对遏制传染病传播产生影响的早期信号。华盛顿州州长、民主党人杰伊·英斯利 (Jay Inslee) 于去年 11 月下令全面实施 COVID-19 限制措施,包括对公共场所的限制和要求居民始终戴口罩的命令。

措施已见成效。据州长网站称,截至周三,整个华盛顿州都处于该州恢复路线图计划的第三阶段为了达到这一标准,各县必须保持每 100,000 名居民 14 天平均新发 COVID-19 病例不超过 200 例,并保持每 100,000 人 7 天平均新住院人数不超过 5 例。】

流感病毒和covid病毒同样都是新冠病毒,这说法也就白痴能信吧?流感病人哪里去了?肯定是算进新冠病人里去了。

我突然希望大家打的疫苗也都是流感疫苗了,这总好过不可预知的副作用好。

今日话题

戴口罩有用吗?

这个问题我去年很早的时候研究过,除非是N95医疗口罩,并加上全套防护服,才能避免感染新冠病毒,一般的工业用N95口罩只能防尘,不防病毒,医疗口罩那就更差了,而用布做出来的面罩则只是给人一种安慰感。这些是从口罩的纤维密度和病毒的大小对比很容易就能得出的结论。

我之前应该是跟大家分享过一个斯坦福的论文,里边提到口罩不仅无用,还会带来各种各样的健康问题。

今天这个论文被小明拿出来解读了一下:

小明除了解读这篇论文,他还解读了另一篇论文

论文的摘要里写道:【“摘要:……虽然缺乏支持口罩功效的科学证据,但已经确定了不利的生理、心理和健康影响。有假设认为口罩会损害安全性和有效性,应避免使用。目前的文章全面总结了在 COVID-19 时代戴口罩的科学证据。 …

4 戴口罩的长期健康后果:长期戴口罩的做法极有可能对健康造成破坏性后果。长时间的缺氧-高碳酸血症会损害正常的生理和心理平衡,使健康恶化,并促进现有慢性疾病的发展和进展(10 篇参考文献)。

结论:…… 戴口罩已被证明对生理和心理产生重大不利影响。这些包括缺氧、高碳酸血症、呼吸急促、酸度和毒性增加、恐惧和压力反应的激活、应激激素升高、免疫抑制、疲劳、头痛、认知能力下降、易患病毒和传染病、慢性压力、焦虑和沮丧。戴口罩的长期后果会导致健康恶化、慢性病的发展和发展以及过早死亡。”】

唉,无用的东西被所谓的科学家和关心人民疾苦的政府狠命推动,而真正能救命的便宜的药物却被描述成副作用天大、而遭媒体和社交平台全面封杀,这是怎样的一个世界?

加州州长重赏打疫苗者

我们加州面临被罢免的州长Newsom昨天推出了新政策,要重赏之下必有勇夫了。

看到没?打疫苗可以抽大奖哦。从5月27日开始去打疫苗的,每人得50块购物卡,六四和6月11日两个周五还会抽奖,奖金高达5万美元。

【对于公民义务和自我保护不足以强制接种疫苗的加州人,州长加文纽森提供了另一个接种疫苗的理由:冷酷的现金。 

今天下午,纽森宣布了一项 1.165 亿美元的“Vax for the Win”计划,这是该国最大的接种彩票计划。这笔钱将分配给数十名幸运的加利福尼亚人:15 万美元 将在 6 月 15 日随机抽取的“大奖现金奖”获奖者中 每人获得 50,000 美元,30 名“30 人星期五”获奖者将每人获得 50,000 美元。 6月4日和6月11日开奖。 

剩余的 1 亿美元将在接下来的 200 万加州人之间分配 50 美元的零售礼品卡,以完成他们的疫苗接种方案。 

“这些都是真正的激励措施,”州长在新闻发布会上说。“这是一个向那些不仅在我们前进过程中寻求接种疫苗的人,而且还向那些已接种疫苗的人表示感谢的机会。”

根据最新的州疫苗数据,加州 12 岁以上的人中有一半多一点已经完全接种了疫苗。另有 13% 的人接受了两次射击中的一次。 

这仍然导致超过 1200 万加州人未接种疫苗。

接种疫苗的百分比因种族和收入而异。在生活在最健康邮政编码前四分之一的加利福尼亚人中,76.6% 的人至少接种过一剂。在该州“健康场所”指数中最不健康的季度中,该份额仅为 52.1%。

“一些加州人在第一天还没有准备好接种 COVID-19 疫苗,这没关系。该计划旨在鼓励那些需要额外支持的人接种疫苗并帮助保护加州的安全,”加州公共卫生部主任 Tomás Aragón 博士在一份声明中说。 

州财政部发言人 HD Palmer 表示,彩票资金最初将来自该州的紧急行动账户,但将通过该州数十亿美元的联邦救济资金拨款来偿还。 】

这是深层政府要赶在某个时间点需要让打疫苗的人数达到某个高度吗?

【州长纽森宣布了一项 1.165 亿美元的 COVID-19 疫苗激励计划,其中包括 10 名中奖者的 1500 万美元彩票。在 6 月 15 日之前接种疫苗和已经接种疫苗的加州人可以赢得大奖。】

冲着他们的的邪恶过往,我咋觉得背后生寒呢?

今晚在饭桌上说起这事儿,又跟帅哥吵了一架。他是不相信药物治疗的,又谜一样相信疫苗的作用,我只能说主流媒体的宣传攻势太强大了,一般人抵御不了。我把这个消息转发到朋友圈,打过疫苗的朋友们还很高兴,有可能赢钱哦。

柳叶刀上疫苗有效性论文

说起疫苗的有效性,我今天看到一篇柳叶刀的论文,论文标题很有意思,“大象不在屋子里”。“大象在屋子里”,是一个俗语,表示被大家忽视或者规避讨论的一个大问题。反过来啥意思?问题不存在?还是说不能再忽视下去了?

论文研究了好几种疫苗的数据,试图得出它们的有效性。

【大约有96种COVID-19疫苗处于临床开发的各个阶段。

1 目前,我们有四项研究的中期结果(在辉瑞– BioNTech BNT162b2 mRNA疫苗,

2 美国国立卫生研究院[NIH] mRNA-1273疫苗,

3 阿斯利康–牛津ChAdOx1 nCov-19疫苗,

4 和Gamaleya GamCovidVac [Sputnik V]疫苗)

5 以及通过美国食品和药物管理局 (FDA) 简报文件(关于 Pfizer-BioNTech、

6 Moderna–NIH,

7 和强生[J&J] Ad26.COV2.S疫苗)。

8 此外,这些结果的摘录已经通过新闻稿和媒体进行了广泛的传播和辩论,有时甚至具有误导性。

9尽管注意力集中在疫苗效力上,并比较了有症状病例的减少情况,但是,全面了解疫苗的效力和效力并不像看起来那样简单。根据效果大小的表达方式,可能会出现完全不同的图片(附录)。】

【NNV 越低,RRR 越高,疫苗效力越好。详细信息在附录 (p 3) 中。RRR=相对风险降低。NNV=接种疫苗所需的数量。NIH=美国国立卫生研究院。】

【疫苗功效通常报告为相对风险降低(RRR)。它使用相对风险(RR),即使用和不使用疫苗的发作率之比,表示为1-RR。按已报告的疗效进行排序可将辉瑞– BioNTech的相对风险降低95%,将Moderna–NIH降低94%,将Gamaleya降低90%,将强生公司降低67%,将阿斯利康–牛津疫苗降低67%。但是,应将RRR与COVID-19感染和生病的背景风险相对应,COVID-19在不同人群之间并随时间而变化。尽管RRR仅考虑可以从疫苗中受益的参与者,但绝对风险降低(ARR)是考虑整个人群,绝对风险降低(ARR)是使用和不使用疫苗的发作率之间的差异。ARR往往会被忽略,因为与RRR相比,它们产生的效果要小得多】

ARR还可以用来估算疫苗的有效性,这是接种疫苗(NNV)所需的数量,以防止再有1例COVID-19成为1 / ARR。NNV的观点不同:Moderna–NIH为76,阿斯利康–牛津为78,Gamaleya为80,强生为84,辉瑞– BioNTech疫苗为117。解释在于疫苗效力与整个研究中COVID-19的不同背景风险的结合:辉瑞– BioNTech为0·9%,Gamaleya为1%,Moderna–NIH为1·4%,1·8%强生公司的疫苗,阿斯利康-牛津疫苗的1·9%。

ARR(和NNV)对背景风险敏感-风险越高,效力越高-正如强生疫苗对集中确认病例与所有病例相比的分析所证明的那样:8 分子和分母都发生变化,RRR不变(66–67%),但是未接种疫苗的组中攻击率增加三分之一(从1·8%到2·4%)意味着减少了四分之一在NNV中(从84到64)。

从进行研究和呈现结果的方式中可以吸取很多教训。仅使用RRR并省略ARR,就会引入报告偏倚,这会影响疫苗功效的解释。10在交流疫苗功效时,特别是对于公共卫生决策(例如选择要购买和部署的疫苗类型),全面了解数据的实际情况非常重要,并确保根据提供疫苗试验结果的综合证据进行比较同样重要的是,在上下文中,而不仅仅是查看一项汇总指标。应该通过对研究结果的详细理解来适当地告知此类决定,要求获得完整的数据集以及独立的审查和分析。

不幸的是,通过不同的研究方案,包括主要终点(例如什么被认为是COVID-19病例,何时评估),安慰剂的类型 ,研究人群,研究期间COVID-19的背景风险,暴露持续时间以及研究内和研究之间进行分析的人群的不同定义,以及终点的定义和功效的统计方法等,都使得基于当前可用的试验(中期)数据比较疫苗变得更加困难。重要的是,在研究人群中具有给定功效的疫苗在另一组具有不同水平背景风险的COVID-19的人群中是否具有相同的功效,还有待解决的问题。这不是一个微不足道的问题,因为各国之间的传播强度各不相同,受公共卫生干预措施和病毒变体等因素的影响。据报道,疫苗有效性的唯一迹象是使用辉瑞– BioNTech产品的以色列大规模疫苗接种运动。尽管设计和方法与随机试验完全不同,2 达根和同事11报告的RRR为94%,与第三阶段试验的RRR(95%)基本相同,但ARR为0·46%,这意味着NNV为217(当ARR为0·84%时)而在第三阶段试验中,NNV为119)。这意味着,在现实生活中,预防1例COVID-19的病例可能需要比相应临床试验中预测的病例多接种1·8倍。

不协调的3期临床试验不符合公共卫生要求;旨在通过通用协议解决公共卫生相关问题的平台试验将允许根据通用标准和统一评估做出决定。这些对功效的考虑基于测量预防轻度至中度COVID-19感染的研究。它们的设计目的并不是为了预防住院,严重疾病或死亡,也不是为了防止感染和传播。评估疫苗的适用性必须考虑所有指标,并涉及安全性,可部署性,可用性和成本。】

而且文章里RRR和NNV什么的,似乎很影响人们对实验数据的理解,有人就分享了这些数据的定义。

相對危險比(Relative Risk, RR)

用於隨機對照試驗(RCT)與世代研究(cohort study)中,也稱為相對風險。各組之事件發生率(event rate)為研究追蹤過程中各組發生某一事件之人數占該組總人數之百分比,而試驗組事件發生率(Experimental Event Rate, EER)與對照組中事件發生率(Control Event Rate, CER)之比值(EER/CER)就稱之為相對危險比(RR)。以附表為例:EER = a/a+b,CER = c/c+d,則RR = EER/CER = (a/a+b) / (c/c+d)。RR的95%信賴區間若沒有包含1,則代表兩組之間有顯著的差異。

相對風險下降率(Relative risk reduction, RRR)

為試驗組與對照組發生事件率下降的比率,即∣EER-CER∣/ CER = ARR/CER。當outcome event發生的可能性很低時,此一指標容易高估治療療效。因此,一般在RCT中較傾向以NNT或ARR來表示療效。例如:對照組10,000人中最後罹病的人數為2人(0.02%),而治療組中最後罹病之人數為1人(0.01%),則RRR = ((2-1) / 2) x 100% = 50%。此意味著某一項藥物可以降低罹病率50%,但實際上它只降低了0.02%-0.01% = 0.01% 而已。和絕對風險下降率(ARR)相同的是,如果這是一項無效的治療,那麼此一差額為負值,是相對風險上升率(Relative risk increase, RRI)。

絕對風險下降率(Absolute risk reduction, ARR)

有時也稱為風險差,為試驗組與對照組事件發生率差的絕對值,即試驗組事件發生率(Experimental Event Rate, EER)減去對照組中事件發生率(Control Event Rate, CER)的絕對值(ARR=∣EER-CER∣)。如果這是一項有效的治療,那麼此一差額為正值,發生不良事件之風險下降。反之,如果這是一項無效的治療,那麼此一差額為負值,是絕對風險上升(absolute risk increase, ARI)。

摘錄自 “實證醫學常用統計“

我自己打开这个链接去看了其他几个相关术语的定义:

【益一需治數(Number needed to treat, NNT)

為減少一個不良結果所需治療的人數;NNT = 1/ARR。此一數值越低,表示療效越大。但是到底此值多少,才能顯示此治療之療效可以接受,則必須估算threshold number needed to treat。不同疾病有不同之threshold number needed to treat。相對於益一需治數(NNT)是害一需治數(Number needed to harm, NNH),即使用實驗性方法導致一個病患被傷害的人數;NNH=1/ARI。】

这里的NNT就相当于论文里的NNV。

结合定义一看,这篇论文似乎表明这些疫苗的有效性并不大,因为各疫苗的ARR值很小:【辉瑞– BioNTech为0·9%,Gamaleya为1%,Moderna–NIH为1·4%,1·8%强生公司的疫苗,阿斯利康-牛津疫苗的1·9%】,而且需要注射疫苗的人数(NNV)也跟疫苗有关。

所以是深层政府的走狗们就用RRR数据来糊弄像帅哥这样的聪明人?

不止是我这样想了,有别人也这么解读,甚至还推论出大疫情并不存在:

今日分享

神秘的美国51区

我在五天前(23号)那天在日全食一节跟大家分享过美国通过坠落的UFO跟外星人合作的项目,今天马脸姐在她的节目中详细讲解了这个MJ12.

猪妹的视频:

今天她提到的拜登视频我一早就看到了,还分享到了自己的电报频道。拜登这位演员很卖力啊,努力表现一位时不时痴呆的老人形象,现在还加上了恋童行为。

不过被洗脑洗得厉害的,还是不认可川普,只认拜登。在Yankee体育场中,两位爱国者要拉个“川普赢了”的条幅,被赶出场外,就有观众也跟着管理人员骂。

打赏作者 

码字不易,谢谢鼓励。一杯茶水钱,胜似千千万


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