Az első hanganyag a Természetes intelligencia: Koronatanúk, Tilos rádión elhangzott adása. Sokat beszélgettünk benne az angol adatokról, amik látszólag egyszerre bizonyítják azt, hogy a Covid oltások rosszak, és azt is, hogy jók.
1×
0:00
-1:01:49
Az adás után felvettünk még egy órányi ráadást is Tamással. Főleg a Pfizer/BioNTech klinikai kísérletéről beszéltünk: mi derül ki az oltás biztonságosságáról? És a többlethalálozásokról is szó esett. Ezt hallhatjátok a második hangfelvételen.
Műsorvezetők: Pintér Gergő és Molnár Botond.
Rajz: Cseh András
Most rendhagyó módon először közzétesszük a hangfelvételeket, mert a második órányi anyagot nem hallhatták a Tilos rádión élőben, és ezt szeretnénk mihamarabb elérhetővé tenni. (Időigényes a kapcsolódó linkek összegyűjtögetése, de ezt a napokban pótoljuk, frissítjük hamarosan az oldalt a leírással is. A feliratkozók erről a frissítésről nem fognak külön emailt kapni.
Frissítés: 2024.09.25. Kigyűjtöttem a linkeket. Ha valami kimaradt, szóljatok nyugodtan.)
ELSŐ HANGFELVÉTEL:
00. óra 00. perc: Bevezetés. Elküldtük az újabb hibajavítási kérelmet. Vendégünk Ferenci Tamás biostatisztikus, téma: válaszai a nyílt kérdéseinkre.
00. óra 11. perc: A tudomány a plakáton. Bizonytalankodás sugallása, leplezése, beismerése. Tudományba vetett hit. Az orvosod árnyal? Anekdota. Gyakorlati következmények. Anekdota cáfolás anekdotával.
00. óra 18. perc: Az oltottak vagy az oltatlanok haltak-e meg nagyobb eséllyel? Angol összhalálozási adatok oltottsági státusz szerint, többlethalálozások. Nem alkalmas módszer. Mi látszik az angol adatokból? Ellentmondás. Kétféle adatközlés az oltottakról: egyben és pontos oltottsági státusz szerint csoportokra bontva.
Saját ábra, a kétféle angol adatok egy ábrán bemutatva. A színes vonalak a pontos oltottsági státusz szerinti adatok, a fekete az ltatlanok adatait mutatja egyben, ömlesztve (“ever vaccinated”):
00. óra 23. perc: Betelefonál egy hallgató. AstraZeneca. Vérrög, oltásmellékhatás. Népességszintű adatok. Hiányzó bekezdés. Nem is. Mit sugall a kérdés? Más csoportok. Egy fiktív példa. A végső, zavaró tényezők szerint csoportokra bontott nézet a jó, nem az egyben nézett. Külön-külön kell nézni az oltatlanok csoportjait, nem egyben. Az oltás jó-nem jó. A harmadik szint.
00. óra 33. perc: Egészséges oltott hatás, negatív egészséges oltott hatás (Healthy Vaccine Effect, Negative Healthy Vaccine Effect). Ha rossznak mutatja a statisztika az oltást, akkor rossz a statisztika. Ha jónak mutatja az oltást, akkor jó a statisztika. Fordítva is működik. 2013, 2019 Tamás cikksorozata a zavaró tényezőkről (confounding), egészséges oltott hatásról. Média, hatóság, tudomány.
00. óra 40. perc: Az angol adatok fejlődése. Kevesebb az oltott covid halott! De mennyiből? Zavaró tényezők fokozatos kizárása: életkor, oltottsági státusz. Miért állt meg az angol adatok fejlődése? Teljes lakosság szintű kutatás nehézségei. Kutatás kritika: nem növel, csökkenti. Szar? Kettős mérce? Kimaradt zavaró tényezők. Irreális eredmény? A 31. tényező. Nem jó adatok nem jó bizonyítékok. Maguk helyén jó. Az ltás mellett szóló kutatások a médiában.
00. óra 00. perc: Bevezetés. Duda Ernővel félbemaradt kérdések (írásos válasza). A Pfizer/BioNTech klinikai kísérlete. Számok helyretétele. Interpretáció. Fertőzés elleni védelem, enyhe Covid elleni védelem, súlyos Covid elleni védelem. Tiszta fogalmazás jóindulat. Irreleváns okok. Különös figyelmet igénylő súlyos nemkívánatos események (Serious adverse events of special interest).
00. óra 14. perc: Melyik szám a nagyobb? Pénzfeldobás. Minta, sokaság, 50 %, véletlen ingadozás, nem szignifikáns, bizonytalanság, konfidencia intervallum. Megtudtuk? Tényadat? 95 % nagy vagy kicsi? Fenyegetettség. Előny / hátrány mérleg. Hol vannak az adatok? Egyben vagy külön nézve. Aggasztó vagy megnyugtató jelzés. Covid lépték.
00. óra 27. perc: Abbahagyott kísérlet. Mit kellett volna csinálni? Folytatni? 2 hónap az semmi? Kumulál. 2 hónap alatt mi derült ki? Mikor lehet tudni, hogy mik az oltás tulajdonságai? Mi az egyensúly? Emberiség és tudomány szempontja. Etikai kérdés. (Nem 59 kontra 39, hanem utólag megnéztük: 52 kontra 33 eset. Lásd lenti kép).
00. óra 40. perc: A tudomány és az egyének érdekei. Megnéztük! Két görbe. Idővel egyre biztosabb. Eldobom az agyam. Körbejárunk. Hatékonyságban: helyettesítő végpont. Részhalmaz.
00. óra 47. perc: Többlethalálozás, nyílt kérdések. Tamás írásos válasza. Nem fog kiderülni. Kiugró dolog vagy sem? Mi a megbízható információ? Miben különbözik 2020 és 2022? Mi lett volna ha? Dánia. Eszközök. Tényleges Covid áldozatok. Tesztelés. Biztos hogy nem az oltás miatt? Elmaradt influenza?
00. óra 58. perc: Lassú búcsú. Nem alkalmas módszerekből következtetések. Megnyugtató vagy aggasztó adatok? Mi határozza meg a nyugodtság szintjét?
Az Európai Gyógyszerügyönkség beszámolója az engedélyezéskor a Pfizer/BioNTech klinikai kísérletéről: Comirnaty Assessment report, letölthető pdf.
A jó hatékonyságot (95%-os) az ENYHE COVID-hoz kötött eseteknél mérték (tünetes megbetegedés). 8 eset a Pfizerrel oltott csoportban, 162 eset a placeboval oltott csoportban.
Részlet a kutatásból (“Serious adverse events of special interest” részt kell nézni):
A Pfizer/BioNTech kísérletének kiértékelése amúgy az Európai Gyógyszerügynökségtől, 2020 decemberében:
“Our thorough evaluation means that we can confidently assure EU citizens of the safety and efficacy of this vaccine and that it meets necessary quality standards." [...] said Emer Cooke, Executive Director of EMA.”
(Tehát: .... Magabiztos biztosítás a biztonságról)
Köszönöm a sok érdekes kommentet! Külön örülök hogy Te is folytattad az interjút itt Tamás! :)
(Most nincs időm részleteiben reagálni rájuk, bocs.)
Szerintem a komment szekció nem egy alkalmas hely arra, hogy totálisan meggyőzzön bárki bárkit is, de azért hasznos: megismerhetjük a másik gondolatait, annak forrásait.
ÉS! Szerintem van egy közös pont, amiben talán mindenki egyetérthet. Ez az angol adatokra, és a Pfizer/BioNTech klinikai kísérletére is igaz:
NEM DERÜL KI BELŐLÜK EGYÉRTELMŰEN, HOGY AZ OLTÁS BIZTONSÁGOS. ÉS PERSZE: AZ SE, HOGY VESZÉLYES.
Ezt jól gondolom, hogy ebben a kis lépésben mindannyian egyetértünk? Jelentéktelennek tűnik talán, de szerintem ez már egy fontos közös pont lehet.
www.ncbi.nlm.nih.gov › pmc › articles › PMC8057721 “COVID-19 vaccine efficacy and effectiveness—the elephant (not) in the room”
Lancet Microbe. 2021 Jul;
COVID-19 vaccine efficacy and effectiveness—the elephant (not) in the room
A vakcina hatékonyságát általában relatív kockázatcsökkentésként (RRR) jelentik. A relatív kockázatot (RR) használja – azaz a támadások arányát vakcinával és anélkül –, amelyet 1–RR-ben fejeznek ki. A jelentett hatékonyság szerinti rangsor a Pfizer–BioNTech 95%-os, a Moderna–NIH 94%-os, a Gamaleya 91%-os, a J&J 67%-os és az AstraZeneca–Oxford vakcinák 67%-os relatív kockázatcsökkenését adja. Az RRR-t azonban a fertőzés és a COVID-19 betegséggel való megbetegedésének háttérkockázatával kell szemlélni, amely populációnként és időnként változó. Bár az RRR csak azokat a résztvevőket veszi figyelembe, akiknek haszna származhat az oltásból, az abszolút kockázatcsökkentés (ARR), amely az oltással és anélkül történő támadási arányok különbsége, a teljes populációra vonatkozik. Az ARR-eket általában figyelmen kívül hagyják, mert sokkal kevésbé lenyűgöző hatásméretet adnak, mint az RRR-ek: 1,3% az AstraZeneca–Oxford, 1,2% a Moderna–NIH, 1,2% a J&J, 0,93% a J&J a Gamaleya, és 0,84% a Pfizer–BioNTech vakcinák esetében.
Az ARR-t az oltás hatékonyságának becslésére is használják, amely az oltáshoz szükséges szám (NNV), hogy megelőzzük még egy COVID-19-eset 1/ARR-ként. Az NNV-k más perspektívát kínálnak: 81 a Moderna–NIH, 78 az AstraZeneca–Oxford, 108 a Gamaleya, 84 a J&J és 119 a Pfizer–BioNTech vakcinák. A magyarázat a vakcina hatékonyságának és a COVID-19 különböző háttérkockázatainak kombinációjában rejlik a vizsgálatok során: 0,9% a Pfizer-BioNTech, 1% a Gamaleya, 1,4% a Moderna-NIH, 1,8% a J&J, és 1,9% az AstraZeneca–Oxford vakcinák esetében.
Köszönöm a sok érdekes kommentet! Külön örülök hogy Te is folytattad az interjút itt Tamás! :)
(Most nincs időm részleteiben reagálni rájuk, bocs.)
Szerintem a komment szekció nem egy alkalmas hely arra, hogy totálisan meggyőzzön bárki bárkit is, de azért hasznos: megismerhetjük a másik gondolatait, annak forrásait.
ÉS! Szerintem van egy közös pont, amiben talán mindenki egyetérthet. Ez az angol adatokra, és a Pfizer/BioNTech klinikai kísérletére is igaz:
NEM DERÜL KI BELŐLÜK EGYÉRTELMŰEN, HOGY AZ OLTÁS BIZTONSÁGOS. ÉS PERSZE: AZ SE, HOGY VESZÉLYES.
Ezt jól gondolom, hogy ebben a kis lépésben mindannyian egyetértünk? Jelentéktelennek tűnik talán, de szerintem ez már egy fontos közös pont lehet.
www.ncbi.nlm.nih.gov › pmc › articles › PMC8057721 “COVID-19 vaccine efficacy and effectiveness—the elephant (not) in the room”
Lancet Microbe. 2021 Jul;
COVID-19 vaccine efficacy and effectiveness—the elephant (not) in the room
A vakcina hatékonyságát általában relatív kockázatcsökkentésként (RRR) jelentik. A relatív kockázatot (RR) használja – azaz a támadások arányát vakcinával és anélkül –, amelyet 1–RR-ben fejeznek ki. A jelentett hatékonyság szerinti rangsor a Pfizer–BioNTech 95%-os, a Moderna–NIH 94%-os, a Gamaleya 91%-os, a J&J 67%-os és az AstraZeneca–Oxford vakcinák 67%-os relatív kockázatcsökkenését adja. Az RRR-t azonban a fertőzés és a COVID-19 betegséggel való megbetegedésének háttérkockázatával kell szemlélni, amely populációnként és időnként változó. Bár az RRR csak azokat a résztvevőket veszi figyelembe, akiknek haszna származhat az oltásból, az abszolút kockázatcsökkentés (ARR), amely az oltással és anélkül történő támadási arányok különbsége, a teljes populációra vonatkozik. Az ARR-eket általában figyelmen kívül hagyják, mert sokkal kevésbé lenyűgöző hatásméretet adnak, mint az RRR-ek: 1,3% az AstraZeneca–Oxford, 1,2% a Moderna–NIH, 1,2% a J&J, 0,93% a J&J a Gamaleya, és 0,84% a Pfizer–BioNTech vakcinák esetében.
Az ARR-t az oltás hatékonyságának becslésére is használják, amely az oltáshoz szükséges szám (NNV), hogy megelőzzük még egy COVID-19-eset 1/ARR-ként. Az NNV-k más perspektívát kínálnak: 81 a Moderna–NIH, 78 az AstraZeneca–Oxford, 108 a Gamaleya, 84 a J&J és 119 a Pfizer–BioNTech vakcinák. A magyarázat a vakcina hatékonyságának és a COVID-19 különböző háttérkockázatainak kombinációjában rejlik a vizsgálatok során: 0,9% a Pfizer-BioNTech, 1% a Gamaleya, 1,4% a Moderna-NIH, 1,8% a J&J, és 1,9% az AstraZeneca–Oxford vakcinák esetében.
+++
Erről miért nem beszél a biostatisztikus úr?