pfizer
En una publicación de blog del 12 de noviembre de 2021,1 la Dra. Maryanne Demasi revisa cómo los beneficios de las vacunas antiCOVID-19 se han exagerado y tergiversado por las compañías farmacéuticas a través de medios poco críticos. En el pasado, Demasi ha dado muchas conferencias sobre cómo las compañías farmacéuticas combinaron los riesgos absolutos y relativos de los medicamentos con estatinas.2

Demasi fue una presentadora muy reconocida de noticias científicas en la televisión australiana, hasta que realizó un informe sobre los peligros de las conexiones Wi-Fi y los teléfonos móviles. A raíz de la controversia que generó, la despidieron a ella y a 11 miembros de su personal, además, el episodio se retractó.3 Eso sucedió en 2016. Hoy, Demasi es una de los pocas periodistas profesionales que busca y publica la verdad sobre el COVID-19.

Reducción del riesgo absoluto vs. relativo

En la publicación que realizó Demasi, se destaca uno de los trucos que más utilizan: combinar la reducción del riesgo absoluto y relativo. Como señaló Demasi, AstraZeneca y el ministro de salud de Australia, Greg Hunt, afirmaron que la vacuna de AstraZeneca ofrecía "protección al 100 %" contra la muerte por COVID-19. ¿Cómo consiguieron este número? Demasi explica:4
"En el ensayo5 de 23 848 personas, hubo una muerte en el grupo placebo y ninguna en el grupo vacunado. Una muerte menos de un total de una, de hecho, fue una reducción relativa del 100 %, pero la reducción absoluta fue del 0.01 %".
De manera similar, se dijo que la vacuna antiCOVID de Pfizer tenía una efectividad del 95 % contra la infección, pero esto también es la reducción relativa del riesgo, no la reducción absoluta. La reducción absoluta del riesgo de la vacuna de Pfizer fue de un escaso 0.84 %.

Cabe destacar que muy pocas personas se infectaron al comienzo. Solo 8 de las 18 198 personas que recibieron la vacuna desarrollaron síntomas de COVID (0.04 %) y 162 de los 18 325 del grupo de placebo (0.88 %).

Debido a que su riesgo de contraer COVID era muy bajo al comienzo, incluso si la vacuna pudiera reducir su riesgo absoluto en un 100 %, aún sería insignificante en términos del mundo real.

De acuerdo con Gerd Gigerenzer, director del Harding Center for Risk Literacy en el Max Planck Institute, solo citar la reducción relativa del riesgo es un "pecado" contra la comunicación transparente, ya que puede usarse como una "táctica deliberada para manipular o persuadir a las personas". Demasi también cita a John Ioannidis, profesor de la Universidad de Stanford, quien le dijo:6
"Esto no solo sucede con las vacunas. Durante muchas décadas, la reducción del riesgo relativo [RRR] ha sido la forma dominante de comunicar los resultados de los ensayos clínicos. Casi siempre, la RRR se ve mejor que las reducciones de riesgo absoluto".
Demasi continúa:7
"Cuando se le preguntó si había alguna justificación para engañar al público acerca de los beneficios de la vacuna para fomentar que las personas la recibieran, el profesor Ioannidis rechazó la idea.

'No entiendo cómo pueden conseguir que la acepten con información engañosa. Estoy totalmente a favor de aumentar la aceptación, pero deben incluir información completa, de lo contrario, tarde o temprano, la información incompleta dará lugar a malentendidos y será contraproducente', dice Ioannidis.

La forma en que las autoridades han comunicado el riesgo al público tal vez haya engañado y distorsionado la percepción de todas las personas sobre el beneficio de la vacuna y los pocos daños. Esto, en esencia, viola las obligaciones éticas y legales del consentimiento informado".
Las autoridades sanitarias de Estados Unidos tergiversaron los datos

Las autoridades sanitarias de Estados Unidos, como las de Australia, son culpables de tergiversar los datos al público. En febrero de 2021, la directora de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, Rochelle Walensky, coescribió un artículo de JAMA8 donde declaró que "Los ensayos clínicos demostraron que las vacunas autorizadas para su uso en los Estados Unidos son muy efectivas contra la infección por COVID-19, enfermedades graves y muerte".

Por desgracia, "se registraron muy pocas muertes en los ensayos controlados en ese momento para llegar a esa conclusión", escribe Demasi.9 Esta observación la hizo el profesor Peter Doshi, editor asociado de la revista The BMJ, durante el Panel de Expertos del Senador Ron Johnson sobre Mandatos Federales de Vacunas, el 1 de noviembre de 2021.10 Durante esa mesa redonda, Doshi declaró lo siguiente:
"Los ensayos no mostraron ningún descenso en las muertes, incluso para las muertes por COVID. Las personas que afirmaron que los ensayos demostraron que las vacunas eran muy efectivas para salvar vidas, estaban equivocadas. Ya que los ensayos nunca demostraron eso".
De hecho, el seguimiento de seis meses del ensayo de Pfizer tuvo 15 muertes en el grupo de la vacuna y 14 muertes en el grupo de placebo. Después, durante la fase de etiqueta abierta, cuando Pfizer decidió eliminar el grupo de placebo al ofrecer la vacuna real a todas las personas que la quisieran, ocurrieron otras cinco muertes en el grupo de la vacuna.

Dos de esos cinco habían estado en el grupo de placebo y se habían vacunado en la fase de etiqueta abierta. Por lo que al final, tenemos 20 muertes en el grupo de la vacuna, en comparación con 14 en el grupo de placebo. También tenemos el hecho sospechoso de que dos de los participantes del placebo murieron de manera repentina después de recibir la vacuna real.

La forma en la que se expresa la magnitud del efecto importa

Como se señaló en un artículo de Lancet de julio de 2021,11 "Entender completamente la eficacia y efectividad de las vacunas es más complicado de lo que parece. Dependiendo de cómo se exprese la magnitud del efecto, puede surgir una imagen muy diferente".

Los autores señalan que la reducción del riesgo relativo (RRR, por sus siglas en inglés) es algo que de verdad se debe "considerar en el contexto de los efectos secundarios y al enfermarse con COVID-19, y que varía entre las poblaciones y con el tiempo". Por eso la cifra absoluta de reducción del riesgo es tan importante:12
"Aunque la RRR considera solo a los participantes que podrían beneficiarse de la vacuna, la reducción del riesgo absoluto (ARR, por sus siglas en inglés), que es la diferencia entre las tasas de incidencia con y sin vacuna, considera a toda la población.

La ARR también se utiliza para derivar un cálculo de la efectividad de la vacuna, que es la cantidad de personas que se necesita para vacunar (NNV, por sus siglas en inglés) y prevenir un caso más de COVID-19 como 1/ARR. La NNV aporta una perspectiva diferente: 81 para la vacuna de Moderna-NIH, 78 para la de AstraZeneca-Oxford. 84 para la de J&J y 119 para la de Pfizer- BioNTech.

La explicación radica en combinar la efectividad de la vacuna y los diferentes efectos secundarios del COVID-19 en los estudios: 0.9 % para la vacuna Pfizer-BioNTech. 1.4 % para la de Moderna-NIH, 1.8% para la de J&J y 1.9 % para la vacuna de AstraZeneca-Oxford.

La ARR (y NNV) son sensibles a los efectos secundarios (cuanto mayor es el riesgo, mayor es la efectividad), como lo demuestran los análisis de la vacuna de J&J en casos confirmados, en comparación con todos los casos: tanto el numerador como el denominador cambian, la RRR no cambia (66-67 %), pero el aumento de un tercio en las tasas de ataque en el grupo sin vacunar (de 1.8 % a 2.4 %) se traduce en una disminución de un cuarto en la NNV (de 84 a 64).

Al utilizar solo la RRR y omitir la ARR, se introduce el sesgo de notificación, lo que afecta la forma en que se interpreta la efectividad la vacuna.

Cuando se informa la efectividad de las vacunas, en especial para decisiones de salud pública, como elegir el tipo de vacunas para comprar y utilizar, es importante tener en cuenta lo que en realidad demuestran los datos y garantizar que las comparaciones se basen en la evidencia combinada que coloca los resultados de los ensayos de vacunas en contexto y no solo en una medida de resumen".
Los autores enfatizan que la comparación de la efectividad de las vacunas antiCOVID se complica aún más por el hecho de que utilizan diferentes protocolos de estudio, incluyendo diferentes placebos. Incluso difieren en su criterio de valoración principal, es decir, lo que consideran un caso de COVID y cómo y cuándo se realiza el diagnóstico, entre otros.
"Aún desconocemos si una vacuna con una efectividad determinada en la población de estudio tendrá la misma efectividad en otra población con diferentes niveles de efectos secundarios de COVID-19", señalan los autores.
Uno de los mejores ejemplos del mundo real es Israel, donde la reducción del riesgo relativo fue del 94 % al principio y la reducción del riesgo absoluto del 0.46 %, lo que se traduce en una NNV de 217. En el ensayo de fase 3 de Pfizer, el valor absoluto de la reducción del riesgo fue del 0.84 % y la NNV 119.13 Como señalaron los autores:14
"Esto significa que, en la vida real, se necesitaría vacunar alrededor de 1.8 veces más personas para prevenir un caso de COVID-19, diferente de lo que se predijo en el ensayo clínico correspondiente".
Los anticuerpos específicos del SARS-CoV-2 representan un peligro para las personas con obesidad

En noticias relacionadas, un estudio reciente,15 publicado en el International Journal of Obesity, advierte que "la mayoría de los anticuerpos específicos del SARS-CoV-2 en pacientes con COVID-19 y con obesidad son autoinmunes y sin neutralizar".

En términos sencillos, si tiene problemas de obesidad, corre el riesgo de desarrollar problemas autoinmunológicos si contrae la infección natural. También tiene un mayor riesgo de sufrir una infección grave, ya que los anticuerpos que produce no son del tipo neutralizante que mata al virus. Como explican los autores:16
"La infección por SARS-CoV-2 induce anticuerpos neutralizantes en todas las personas delgadas, pero solo en unos pocos pacientes obesos con COVID-19. La infección por SARS-CoV-2 también induce más anti-MDA [malondialdehído, un marcador de estrés oxidativo y peroxidación lipídica] y más anticuerpos autoinmunológicos anti-AD [antígenos proteicos derivados de adipocitos] en pacientes delgados que en pacientes con obesidad, en comparación con controles sin infectar.

Sin embargo, los niveles séricos de estos anticuerpos autoinmunológicos siempre son más altos en los pacientes obesos con COVID-19 que en los delgados. Es más, también analizamos el vínculo de anticuerpos anti-MDA y anti-AD con la proteina c reactiva (PCR) sérica y encontramos una relación positiva entre la PCR y los anticuerpos autoinmunológicos.

Nuestros resultados destacan la importancia de evaluar la calidad de la respuesta de anticuerpos en pacientes obesos con COVID-19, en especial la presencia de anticuerpos autoinmunológicos e identificar biomarcadores de degradación de la auto-tolerancia. Esto es esencial para proteger a esta población vulnerable que tiene un mayor riesgo de tener malos resultados con la infección por SARS-CoV-2, en comparación con los controles delgados".
Ahora, estos hallazgos se aplican a las personas con obesidad que desarrollan la infección natural, pero hace que uno se pregunte si lo mismo aplica a la vacuna antiCOVID. Si los anticuerpos que se producen en respuesta al virus real son autoanticuerpos, ¿las personas con obesidad también desarrollarán autoanticuerpos en lugar de anticuerpos neutralizantes en respuesta a la vacuna antiCOVID?

Para entender mejor, un autoanticuerpo es un anticuerpo que se dirige contra una o más de sus proteínas. La causa de muchas enfermedades autoinmunes son los autoanticuerpos que atacan sus propios tejidos u órganos.

Por lo tanto, esta no es una preocupación menor: ver cómo el ARNm en las vacunas antiCOVID (y la proteína Spike del SARS-CoV-2, que es contra lo que su cuerpo produce anticuerpos) se distribuye y se acumula en varios órganos.17,18

El estado de Vermont reporta casos de COVID a pesar de la tasa de vacunación más alta

En este punto, hay mucha evidencia que demuestra que las vacunas antiCOVID no funcionan. La protección tan mínima que obtiene se desvanece en unos pocos meses y puede colocarlo en una situación peor que antes. Vemos datos con este efecto en diferentes lugares.

En los Estados Unidos, podemos analizar a Vermont.19 Con una tasa de vacunación del 72 %, lo que representa la tasa más alta con su "esquema de vacunación completo" en el país, según ABC News.20 Sin embargo, los casos de COVID están en aumento.

Los datos de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos demuestran que Vermont tenía la 12ª tasa más alta de casos de COVID al 9 de noviembre de 2021. Durante los siete días anteriores, los casos habían aumentado un 42 %. Sin embargo, no pudo deberse a un aumento en las pruebas, ya que el promedio semanal de pruebas solo había aumentado en un 9 %.

Además, durante esa primera semana de noviembre, la tasa de ingreso hospitalario de pacientes con su esquema de vacunación completo aumentó en un 8 %, mientras que la tasa de ingreso de los que aún no lo tienen completo disminuyó en un 15 %.

Los datos de la asistente médica, Deborah Conrad, demuestran que las personas vacunadas tienen una probabilidad nueve veces mayor de ingresar al hospital que las personas sin vacunar.

Tenga en cuenta que no se le considera con su "esquema de vacunación completo" hasta dos semanas después de su segunda dosis. Si recibió la segunda dosis hace una semana e ingresa al hospital con síntomas de COVID, se lo cuenta como persona sin vacunar. Esta manipulación de la realidad hace que sea muy difícil interpretar los datos, pero incluso con esta manipulación es más que obvio que las vacunas no funcionan.

En general, la tasa de casos en Vermont es MUCHO más alta ahora que en el otoño de 2020, cuando nadie había recibido la "vacuna". De acuerdo con el comisionado de salud de Vermont, el Dr. Mark Levine, el aumento ocurre entre las personas sin vacunar de 20 años y los niños de 5 a 11 años, lo cual es una curiosa coincidencia, al ver cómo las vacunas se implementan para niños de 5 a 11 años.

El Dr. Levine le atribuye la culpa a la variante delta que es muy infecciosa, pero la variante ya existía desde hace meses. El primer caso de la variante delta en Vermont se identificó a mediados de mayo de 2021.21 Sin duda, ¿no habría tomado seis meses para que esta variante más infecciosa avanzara y causara un aumento sin precedentes?

Sin embargo, el Dr. Levine da dos pistas cuando admite que Vermont tiene una de las tasas más bajas de inmunidad natural en los Estados Unidos y que la protección disminuye en las personas que recibieron la vacuna antiCOVID a principios o mediados de año. El repunte de casos entre las personas con su esquema de vacunación completo aumentó un 31 % durante la primera semana de noviembre.22

Las personas con su esquema de vacunación completo tienen una probabilidad nueve veces mayor de ingresar al hospital

Los datos de la asistente médica, Deborah Conrad, presentados por el abogado Aaron Siri23 el 17 de octubre de 2021, demuestran que las personas vacunadas tienen una probabilidad nueve veces mayor de ingresar al hospital que las personas sin vacunar.

La clave, sin embargo, estaba en lo que contaban como personas vacunadas. En lugar de incluir solo a las personas que recibieron la vacuna dos semanas o más antes de ingresar al hospital, contaron a las que recibieron una o más dosis como personas vacunadas, independientemente de cuando fueron vacunadas. ¡Esto nos da un número más preciso! Como lo explicó Siri:24
"Tras su preocupación, la asistente médica, Deborah Conrad, convenció a su hospital para que analizara el estado de vacunación contra el COVID-19 de cada paciente que ingresara a su hospital. El resultado fue impactante.

Tal como lo pensó la Deborah, su hospital atiende a una comunidad en la que menos del 50 % de las personas recibieron la vacuna antiCOVID-19, sin embargo, durante el mismo período de tiempo, se documentó que casi el 90 % de las personas que ingresaron al hospital estaban vacunadas.

Admitieron a estos pacientes por una variedad de razones, que incluyen infecciones por COVID-19, entre otras. Lo más preocupante es que había muchas personas jóvenes, muchas que presentaron eventos de salud inusuales o inesperados y muchas que ingresaron meses después de recibir la vacuna".
A pesar de estos hallazgos preocupantes, las autoridades de salud ignoraron a Deborad cuando trató de explicarlo. A mediados de julio de 2021, el bufete de abogados de Siri también envió cartas formales a los CDC, al Departamento de Salud y Servicios Humanos y a la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos, en nombre de Deborah,25 y también los ignoraron.
"Esto resalta la importancia de nunca permitir la coerción y los mandatos del gobierno cuando se trata de procedimientos médicos", escribe Siri.26
Ahora, uno de los detalles más impactantes extraídos de la recopilación de datos de Deborah, que Siri no dejó en claro, pero que Steve Kirsch destaca en una publicación reciente es que:27
"La única forma de obtener ese número es si las personas vacunadas tienen una probabilidad 9 veces mayor de ingresar al hospital que las personas sin vacunar. En términos matemáticos, es imposible obtener esos números de otra manera. Eso es todo. Punto final. A esto se le conoce como una 'verdad inconveniente'".
De hecho, a medida que tengamos más acceso a la información, más pruebas tendremos en contra de vacunas antiCOVID. Por desgracia, las personas que nos presionan parecen empeñadas en ignorar todos y cada uno de los datos que no respaldan su postura.

Lo peor es que parece que nuestras autoridades de salud manipulan de forma intencional los datos y las estadísticas para presentar una imagen falsa de seguridad y efectividad. No hay manera de defender estas tácticas que son indefendibles, y las personas que creen en la narrativa oficial sin investigar lo hacen bajo su propio riesgo.

Fuentes y Referencias