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giovedì 7 marzo 2019

NUOVO STUDIO DANESE DICE CHE NON VI E’ CORRELAZIONE TRA TRIVALENTE ED AUTISMO: ATTENZIONE AI LORO DATI!!!

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NUOVO STUDIO DANESE DICE CHE NON VI E’ CORRELAZIONE TRA TRIVALENTE ED AUTISMO: ATTENZIONE AI LORO DATI!!!

Il nuovo studio danese MMR mostra che il tasso di autismo di 1 su 100 CDC dovrebbe precipitarsi in Danimarca!

COPENHAGEN, Danimarca: è tardi. Sto prendendo una pausa per scrivere. E, la sera prima di un'audizione del Congresso, abbiamo un altro " studio danese " che sarà invariabilmente tutto il discorso di domani. 

Peccato che nessuno legga (o capisca) i dettagli di questi studi che sono finanziati e studiati da società di vaccini (questo è finanziato dalla Fondazione Novo Nordisk e completato dalla ricerca del produttore di vaccini danese Statens Serum Institut). 


Da una nota del profilo Facebook di Salvatore Morelli.

Non voglio annoiarvi con quanto costantemente questo particolare produttore di vaccini abbia contribuito a pubblicare studi fasulli usati qui negli Stati Uniti per dimostrare che "i vaccini non causano l'autismo", ma è una lunga e sordida storia . Quindi, farò sei punti veloci sul motivo per cui questo studio non cambia nulla riguardo al dibattito (ma sarà sicuramente usato da Paul Offit e altri per "sbattere la porta" ancora una volta): 

1. Abbiamo ancora studiato solo un singolo vaccino. Anche se i bambini ricevono 11 vaccini e l'MMR non viene somministrato prima dei 12 mesi, molto dopo molti altri vaccini. Ecco la tabella:



Guarda. I media diranno, ancora e ancora, "dimostra che i vaccini non causano l'autismo". No, non lo è. Se provi che Vioxx provoca attacchi di cuore, questo non significa che tutti i farmaci causino attacchi di cuore ... Sigh. 



2. I dati più interessanti dello studio non verranno mai trattati: perché il tasso di autismo in questo studio è solo 1 su 100? 
Qui negli Stati Uniti siamo a 1 su 36! I ricercatori del CDC non dovrebbero correre in Danimarca per capire perché il loro tasso di autismo è molto più basso del nostro? Per ogni 1.000 bambini danesi, solo 10 hanno autismo. Ma qui negli Stati Uniti ne abbiamo 28 per 1.000, questo è il 177% in più di autismo! Pensavo che Paul Offit voleva che tutti credessero che il tasso di autismo fosse lo stesso ovunque? Cosa dà?




La mia personale teoria sul motivo per cui i danesi hanno un tasso di autismo più basso (ed è solo una teoria): non danno il vaccino contro l'epatite B. Nessun bambino in questo studio ha ricevuto quel vaccino, e recentemente i cinesi hanno mostrato che il vaccino Hep B causa danni cerebrali nei topi
Personalmente ritengo che sia una parte enorme del problema. (Anche i danesi non somministrano vaccino contro l'influenza o vaccino contro l'influenza del rotavirus, il requisito di vaccinazione molto inferiore dei bambini danesi rispetto ai bambini americani NON è menzionato da nessuna parte nello studio). 



3. Abusano della parola "non vaccinato" e anche i media lo faranno.
Gli autori dello studio gettano la parola "non vaccinati" ma, almeno nello studio, chiariscono che questo significa SOLTANTO "non ha ricevuto l'MMR". Detto diversamente, i bambini hanno ricevuto OGNI ALTRO vaccino. Guarda come la gente cerca di dire che questo è uno studio vaccinato contro non vaccinato. Non lo è. Ecco un esempio:






4. Questo non ci dice nulla circa l'adiuvante di alluminio come innesco per eventi di attivazione immunitaria.
Come molti di voi che seguono la mia scrittura sanno, ho scritto un intero libro sulla scienza emergente che mostra come l'adiuvante di alluminio usato nei vaccini stia probabilmente innescando eventi di attivazione immunitaria nel cervello dei bambini e, in alcuni bambini vulnerabili, causando l'autismo. Puoi leggere la maggior parte di questa scienza qui .
Esiste una differenza enorme tra l'epidemiologia su larga scala (come questo studio danese) e il crescente corpo della scienza BIOLOGICA che mostra, chiaramente e inequivocabilmente, che l'adiuvante di alluminio usato nei vaccini causa danni cerebrali negli animali da laboratorio. Ovviamente, questo studio non fa nulla per dimostrare o confutare questo crescente corpo di scienza pubblicata. Niente.

5. Il registro nazionale in Danimarca è inaffidabile, secondo la scienza pubblicata.
Meno di due anni fa è stato pubblicato uno studio che mostra le incongruenze del registro nazionale danese, che è il set di dati usato in questo studio. Intitolata, la copertura vaccinale MMR danese è notevolmente superiore a quella riportata , lo studio ha osservato:

Conducendo una revisione delle cartelle cliniche in 19 pratiche generali selezionate casualmente con un totale di 1.712 bambini di età compresa tra 18 e 42 mesi, abbiamo riscontrato una copertura vaccinale MMR1 significativamente più alta (94%) rispetto a quella stimata attraverso i dati basati sul registro (86%). 
Questo risultato è sorprendente, soprattutto se si considera che le cifre ufficiali sulla vaccinazione nazionale si basano su questi dati basati sul registro e si fondono con dati simili delle altre quattro regioni. Più della metà dei bambini non vaccinati secondo i dati del registro (55%) erano stati infatti vaccinati secondo le cartelle cliniche.

Il nostro studio ha anche rivelato che le discrepanze identificate tra i dati registrati e le cartelle cliniche erano dovute principalmente a errori amministrativi nel sistema di registrazione che coinvolgono la pratica generale e la regione. Nella maggior parte dei casi, i medici generici utilizzavano il codice univoco corretto per la vaccinazione MMR1, ma gli errori amministrativi si sono verificati nel processo di rimborso e hanno quindi influenzato i dati basati sul registro.
Ovviamente, se i dati utilizzati nello studio sono inaffidabili, come questo sembra mostrare ...

6. Infine, e questo è in realtà il punto più importante, ma anche il più confuso: lo studio non tiene conto di "Healthy User Bias"
Questo è il punto più importante e più confuso, ed è lo stesso trucco usato da Lewin Group durante lo studio MMR di alcuni anni fa, ho scritto su questo qui . Fortunatamente, il mio sito web preferito, Vaccine Papers, ha discusso l'abuso di "HUB", quindi li userò per spiegarlo prima:
"Un bias corretto per l'utente (HUB) è un problema serio negli studi sulla sicurezza del vaccino. L'HUB viene creato quando le persone con problemi di salute evitano la vaccinazione. Quando ciò accade, i soggetti non sani e non vaccinati vengono usati come controlli. Di conseguenza, il gruppo vaccinato ha una salute migliore all'inizio. La migliore salute dei vaccinati è erroneamente attribuita al vaccino. Il vaccino ottiene credito per migliorare la salute, quando in realtà sta causando danni ".

Lasciami provare a spiegare. Un ipotetico ragazzo danese ("Kid B") ha un fratello maggiore con autismo. Kid B ottiene tutti i suoi vaccini prima dell'MMR (non somministrato fino a 15 mesi in Danimarca) e all'età di 12 mesi questo bambino danese non sta bene, manca tutte le sue pietre miliari (ricorda, suo fratello ha l'autismo, è probabilmente molto più a rischio, ma ha ottenuto i suoi colpi finora.) I genitori ora sono davvero preoccupati, quindi saltano il vaccino MMR. Smettono di vaccinare. Ma è troppo tardi, continua a sviluppare l'autismo. Ma non ha mai avuto l'MMR. In questo studio, dimostra che "l'MMR non causa l'autismo".

Prendilo? I genitori evitavano l'MMR perché lo stava già facendo male. Ma diventa i dati che questi autori vogliono maggiormente trovare: un bambino con un fratello con autismo, che non ha avuto l'MMR, che ha ancora l'autismo. Se non si tiene conto di questo pregiudizio per gli utenti sani.
Questo punto è così importante e così confuso che darò a Vaccine Papers una possibilità in più:
Gli studi sulla sicurezza dei vaccini sono in genere confronta i risultati di salute in persone vaccinate e non vaccinate. Per ottenere risultati accurati, i due gruppi devono essere "abbinati", nel senso che hanno caratteristiche di salute e stile di vita simili. I gruppi di confronto sono semplici se i ricercatori hanno il controllo su chi ottiene il vaccino e chi no. Se i ricercatori non hanno questo controllo (noto come studio "osservativo"), è impossibile assicurare che i gruppi siano abbinati. Le differenze di gruppo risultanti possono causare distorsioni che distorcono gravemente il risultato dello studio. Una corrispondenza inadeguata può causare uno studio totalmente sbagliato.

La maggior parte degli studi sulla sicurezza dei vaccini sono osservazionali e, di conseguenza, non includono il controllo da parte del ricercatore dell'esposizione al vaccino. Ad esempio, gli studi vengono spesso eseguiti con "dati amministrativi", che sono dati sanitari raccolti da compagnie assicurative o governi. I ricercatori possono utilizzare i dati amministrativi per confrontare i risultati di salute in persone vaccinate e non vaccinate. Un grosso problema è che le persone vaccinate e non vaccinate non sono abbinate. Le differenze critiche includono: 
1) Le persone sane hanno maggiori probabilità di scegliere di essere vaccinate. Le persone con malattie croniche o problemi di salute tendono a evitare il rischio di vaccinazione. 
2) Le persone che scelgono la vaccinazione tendono ad avere altri comportamenti di "ricerca della salute", come avere una dieta migliore e fare esercizio fisico, o ottenere regolari screening e test medici.
Queste differenze creano "pregiudizio dell'utente sano" (HUB) o "effetto utente sano" negli studi sui vaccini. Gli studi sul vaccino antinfluenzale sembrano essere fortemente influenzati da una sana inclinazione dell'utente. Le persone che ricevono il vaccino antinfluenzale hanno una mortalità significativamente più bassa (50% più bassa) e una salute migliore durante la stagione NON influenzale (cioè in estate). Questo non è plausibilmente dovuto al vaccino; piuttosto perché le persone che scelgono di ricevere il vaccino antinfluenzale hanno una salute al basale migliore e un comportamento più "alla ricerca della salute". Il dott. Peter Doshi della Johns Hopkins University descrive il problema di bias degli utenti in buona salute nel British Medical Journal:
"Almeno dal 2005, i ricercatori non-CDC hanno sottolineato l'apparente impossibilità che i vaccini influenzali possano prevenire il 50% di tutti i decessi per tutte le cause quando si stima che l'influenza causi solo il 5% circa di tutti i decessi invernali.14 15 Quindi, come potrebbe questi studi - entrambi pubblicati su riviste ad alto impatto e peer reviewed e condotti da ricercatori accademici e governativi con finanziamenti non commerciali - sbagliano? Si consideri uno studio che il CDC non cita, che ha rilevato una vaccinazione influenzale associata a una riduzione del 51% di probabilità di morte in pazienti ospedalizzati con polmonite (28 su 352 [8%] soggetti vaccinati sono morti rispetto a 53 morti tra 352 [15%] soggetti non vaccinati ) .16 Sebbene i risultati siano simili a quelli degli studi che CDC cita, un aspetto insolito di questo studio era che si concentrava sui pazienti al di fuori della stagione influenzale, quando è difficile immaginare che il vaccino possa portare qualche beneficio. E gli autori, gli accademici di Alberta, in Canada, lo sapevano: lo scopo dello studio era dimostrare che il fantastico vantaggio che si aspettavano e che trovavano - e che altri hanno trovato, come i due studi che cita CDC - è semplicemente non plausibile e probabilmente il prodotto dell'effetto "utente sano" (in questo caso, la propensione a persone più sane ad avere maggiori probabilità di essere vaccinati rispetto a persone meno sane). Altri hanno continuato a dimostrare questo pregiudizio per essere presenti in altri studi sui vaccini influenzali.17 18 Un pregiudizio per gli utenti sani minaccia di rendere non credibili gli studi osservazionali, su cui poggia il caso scientifico dei funzionari ,.-Dott. Doshi di Johns Hopkins U., 2013 lo scopo dello studio era di dimostrare che il fantastico vantaggio che si aspettavano e che trovavano - e che altri hanno trovato, come i due studi che cita CDC - è semplicemente non plausibile, e probabilmente il prodotto dell'effetto "utente sano" (in questo caso, una propensione a persone più sane ad avere maggiori probabilità di essere vaccinati rispetto alle persone meno sane). Altri hanno continuato a dimostrare questo pregiudizio per essere presenti in altri studi sui vaccini influenzali.17 18 Un pregiudizio per gli utenti sani minaccia di rendere non credibili gli studi osservazionali, su cui poggia il caso scientifico dei funzionari ,.-Dott. Doshi di Johns Hopkins U., 2013 lo scopo dello studio era di dimostrare che il fantastico vantaggio che si aspettavano e che trovavano - e che altri hanno trovato, come i due studi che cita CDC - è semplicemente non plausibile, e probabilmente il prodotto dell'effetto "utente sano" (in questo caso, una propensione a persone più sane ad avere maggiori probabilità di essere vaccinati rispetto alle persone meno sane). Altri hanno continuato a dimostrare questo pregiudizio per essere presenti in altri studi sui vaccini influenzali.17 18 Un pregiudizio per gli utenti sani minaccia di rendere non credibili gli studi osservazionali, su cui poggia il caso scientifico dei funzionari ,.-Dott. Doshi di Johns Hopkins U., 2013 una propensione per le persone più sane ad avere maggiori probabilità di essere vaccinati rispetto alle persone meno sane). Altri hanno continuato a dimostrare questo pregiudizio per essere presenti in altri studi sui vaccini influenzali.17 18 Un pregiudizio per gli utenti sani minaccia di rendere non credibili gli studi osservazionali, su cui poggia il caso scientifico dei funzionari ,.-Dott. Doshi di Johns Hopkins U., 2013 una propensione per le persone più sane ad avere maggiori probabilità di essere vaccinati rispetto alle persone meno sane). Altri hanno continuato a dimostrare questo pregiudizio per essere presenti in altri studi sui vaccini influenzali.17 18 Un pregiudizio per gli utenti sani minaccia di rendere non credibili gli studi osservazionali, su cui poggia il caso scientifico dei funzionari ,.-Dott. Doshi di Johns Hopkins U., 2013

Il bias dell'utente in buona salute è un tipo specifico di "bias di selezione". Il bias di selezione è ben noto. Ad esempio, un manuale di epidemiologia e statistica comunemente usato afferma quanto segue:

" Risultati di bias di selezione quando i soggetti sono autorizzati a selezionare il gruppo di studio in cui vogliono essere inseriti. Se i soggetti sono autorizzati a scegliere il proprio gruppo di studio, coloro che sono più istruiti, più avventurosi o più attenti alla salute potrebbero voler provare un nuovo terapia o misura preventiva. Le differenze successivamente rilevate possono essere parzialmente o interamente dovute a differenze tra i soggetti piuttosto che all'effetto dell'intervento. Quasi tutti i metodi non casuali di assegnazione di soggetti a gruppi di studio possono produrre bias di selezione. "(Enfasi nell'originale) 

Epidemiologia, Biostatistica e Medicina preventiva , Jekel et al, 3a ed., 2007, pagina 70
Ricercatori del CDC Studiano il pregiudizio degli utenti sani
Nel 1992, i ricercatori del CDC Dott. Paul Fine e Robert Chen hanno pubblicato un documento importante che descrive le prove dell'HUB negli studi sul vaccino DPT e sulla sindrome della morte improvvisa del lattante (SIDS). Hanno derivato un modello matematico per calcolare la forza di HUB. Il loro articolo afferma:

" ... gli individui predisposti a SIDS o encefalopatia sono relativamente improbabili a ricevere la vaccinazione DPT. Gli studi che non controllano adeguatamente questa forma di "confusione per indicazione" tenderanno a sottovalutare i rischi reali associati alla vaccinazione. ”

E
" Confondendo ... è un problema generale per gli studi di reazioni avverse agli interventi profilattici, in quanto possono essere trattenuti da alcuni individui proprio perché sono già ad alto rischio di eventi avversi. ”

E
" Se tali studi devono dimostrarsi utili , devono includere sforzi faticosi per controllare tali fattori nella loro progettazione, analisi e interpretazione. Se questo è possibile, tutto può essere aperto alla discussione. La difficoltà di farlo è indiscutibile. " (enfasi aggiunta)

Quindi, una semplice domanda su questo nuovo studio MMR: la parola (s) "Healthy User Bias" è ovunque nello studio? No, certo che no (esegui una ricerca per parola), perché questa non è un'epidemiologia reale, questa è un'epidemiologia aziendale che genera un titolo la sera prima di un'audizione del Congresso, e probabilmente funzionerà. Non tengono conto di Healthy User Bias in una situazione in cui tale comportamento avrà un impatto enorme sui risultati. Senza di esso, i dati sono davvero privi di significato. Gli autori si avvicinano a questo argomento nella conclusione, ma non gli danno quasi l'attenzione che un epidemiologo di vaccino onesto sa che merita:






Come hai già imparato, "HUB" avrà un impatto enorme sui risultati, specialmente quando solo l'1% dei soggetti ha la cosa per cui stai misurando (autismo). Ma perché lasciare che i dettagli si intromettano in una buona storia?
I miei detrattori amano sottolineare che io non sono uno scienziato, quindi come oso scrivere questi saggi parlando di scienza? Quindi, ecco un ottimo post sul blog di questo studio di uno scienziato, il dott. James Lyons-Weiler. Se hai un amico che è un epidemiologo, li invierei a questo link:


Circa l'autore
JB Handley è l'orgoglioso padre di un bambino con autismo. Lui e sua moglie hanno co-fondato Generation Rescue, un'organizzazione benefica nazionale per l'autismo, nel 2005. Ha trascorso la sua carriera nel settore del private equity e ha conseguito la laurea con lode presso la Stanford University. Il suo primo libro, How to End the Autism Epidemic , è stato pubblicato nel settembre 2018 da Chelsea Green Publishing. Il libro ha venduto più di 50.000 copie, è stato un NPD Bookscan e Publisher's Weekly Bestseller, ha battuto la Top 40 su Amazon e ha più di 400 recensioni a cinque stelle: Kindle, Kindle e Audible disponibili su Amazon .

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