お注射には効能がなかったとする主張するが出回っている。実は方々でそういった主張がされているのだが、ここにご紹介する記事はまったく新しい専門領域の論文であって、私には興味津々であった。「チェコの研究結果はお注射が何の効能も示さなかったことを指摘」と題されており、最近（4月18日）発行されたものだ（注１）。
早速この記事を仮訳し、読者の皆さんと共有しようと思う。
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副題：新型感染症用のお注射での失敗 ― その１
お注射戦争に関する他の記事はこちら。 RTE地域コミュニテイーはこちら。
上の画像はチェコ共和国のパラツキー大学オロモウツ校の教員である4人の応用数学者が書いた論文の表題を示す。これらの人たちは私と同じ専門分野の人たちだ。
私は2021年の当初から「お注射の有効性はゼロという仮説」（ZVEH）を主張しており、2021年の末までに何本かの論文を出版した：
今後1~2年で生活のストレスが少しでも減ったならば、私はチェコスロバキアに飛んで、この論文の研究者の皆さんにビールを奢るかも知れない（Fürst
et al, 2024)。本稿ではこれらの著者のグループを「チェコ・チーム」と呼ぶことにする。
これは新型感染症のための疑似お注射に関する研究においてもっとも素晴らしい瞬間のひとつである。われわれはこの瞬間を生かすことを怠ってはならない。重大な間違いがないと仮定すると（そして、彼ら
の研究結果が私の他のすべての研究と一貫しているかどうかは必ずしも確かではないが）、この論文は過去数年間に私がこの疑似お注射について言ってきた事柄の多くを報告している。
この研究を埋もれさせないでいただきたい！これは主要な研究としてブックマークを付けるべきであり、この記事を保存し、
友人たちに送信することが可能だ。
私の知る限りでは、「お注射の有効性」（VE）を主張するデータでふたつの主要な統計的なバイアス、もしくは、トリック（誤分類バイアス）のひとつを初めて適切に説明してくれたマーティン・ニールとノーマン・フェントンの両氏に脱帽する。
数値は何処に？ノーマン・フェントンとマーティン・ニール著：
チェコの人口レベルでのお注射データに関する新たな研究によると、お注射の安全性や有効性は認められない。
チェコ共和国からの新しいデータと論文：220万人分の個人の健康記録から収集されたチェコ共和国からの予防接種プログラムに関する人口レベルでの新データはFürstらによって分析され、彼らの分析は・・・にて発表することが受理された。
二日前 ― いいね124 ― コメント24 ― マーティン・ニールとノーマン・フェントン
チェコ・チームが見出した事柄の概要：
チェコ・チームは概要を述べる前に次のような事柄を強調している：
（Photo-3の5項目について仮訳を示すと、）
強調事項：
▪ふたつの独立したデータに基づいて分析。データの大きさは総数で約220万人分。
▪新型感染症を予防するお注射を受けたグループと受けなかったグループの全死因死亡率（ACM）
▪最近接種したグループではACMが一貫して低く、新型感染症の枠外でも同じ傾向。
▪健康な接種者のバイアスはデータを可視化する。
▪このバイアスは観察研究においては新型感染症用のお注射の効果を過剰に評価する。
注：著者が述べている「健康な接種者のバイアス/効果」（HVE）は私が何度も書いてきた「健康なユーザーのバイアス」（HUB）と本質的に同じである。
チェコ・チームの論文が強調している事項はかなり控えめだ。お注射の懐疑論者はこの研究を他の人たちにも回覧する義務があると思うが、それはこの分析は、まさに、誠実な統計学者であるならば誰でもが行うことができた筈であるし、何時でも行うべきであったと考えるからだ。上記の科学的な発言から、次のように解釈するのが妥当であろう：「データを注意深く調べてみると、新型感染症のお注射は人々が死を回避するのを助けるという主要な仕事には完全に失敗したことを示しているようだ。」
ニールとフェントンはチェコ・チームによる主要な観察結果を（1）健康な接種者の効果（HVE）と（2）お注射の誤分類バイアスとの組み合わせであるとして正しく要約している。
UVE（訳注：何の略語であるかは不明だが、VEのことかも知れない）と誤分類とのメカニズムが一緒に働くと、接種者は安全ではないお注射のせいで自然に重篤な状態に陥ったり、死亡率が高くなったりするが、再分類という単純な行為によって、この増加した死亡率の負担はお注射を接種しなかった群に容易に転嫁され、接種を受けた群は比較的健康に見え、お注射が効果的に安全であるかのように見えるのである。
明確に言うと、
1.
HVEを巡る議論：肯定的なVEが認められることからお注射は何となく成功であると見える。だが、この肯定的なVEはより健康な人たちが接種を受けたという事実を反映しているに過ぎないようだ。
2.
誤分類の議論：HVEの補正に失敗すると、VEが適度に存在することになる。最近お注射を受けた人たちの接種状況を誤って分類すると、お注射の未接種の人たちの死亡率が過大評価され、接種者の死亡率が過小評価される。こうして、控えめなVEでさえもが目覚ましいVEに見えるようになる。
まさに、これは2023年を通して私が見舞われた一連の病気（そして、今もなお100%完全に回復したとは感じられない）に遭遇する前、昨年の2月から5月にかけて、私が連載記事で提起していた議論である。マーティンとニールはHVEに焦点を定めた私の見解やチェコ・チームの見解とはまだ異なっている。しかしながら、英国のデータはHVEの欠如を示す点で異常であるか（英国の裕福なエリートの多くを占める金融セクターはほとんどの国よりも、少なくとも部分的に、事前に警告されていたと私は複数の関係者から聞いている）、あるいは、彼らは議論を誤っていると私は考える。私はこの記事で、そして、それに続く記事においても詳細を調べるために最善を尽くす積りだ。これまで書いてきたように、HVEやHUBについて効果レベルを正確に掴むことは歴史的に見て困難であり、製品や期間、年齢、地理的な人口統計によって異なる可能性がある。（そう、この課題は統計データのより良い収集方法によって是正される可能性もあるのだが、これは中央集権的な公衆衛生機関は人々の健康よりもむしろ権力を重視することがあることを示すひとつの兆候である）。
いずれにせよ、誤分類バイアスは「有効性の低下」を示していると主張するチャートの姿を変え得るような、まさに手が届きそうな低い枝になっている果実であり、実際には「誤分類バイアスの低下」に過ぎないという点では誰もが同意しているようだ。今のところ、ニール/フェントン・グループ、チェコ・チーム、そして私自身の視点の違いは、上記のふたつの範疇のバイアスは相対的に重要だということだけだと思う。幸いなことには、大局的に見れば、重要なのはふたつのバイアスが一緒になって、その重み（他の多くの変数に加えて、接種からの時間的近さによって変化する）には関係なく、VEが完全に欠如していることを示している。個人的には、複数のバイアスを完璧に解きほぐすという困難な作業はお注射の効果に関して錯覚を計画するに当たっては重要な側面であったのではないかと思う。
なお、これら8つの記事のうちのひとつ目では、私は「健康なユーザーのバイアス」（HUB）は著者らが採用している「健康な接種者のバイアス」（HVE）とはやや異なるとしているが、それを包含するものと定義している。これらの用語は100%同一ではないが、実際には非常に近いため、読者の皆さんはそれらを同じものとして扱うことが可能だ。科学文献では広く普及していることやそれを測定することが比較的簡単な仕事であることから、（HUBではなく）単にHVE言語を使用することはよくある。また、全体として、HVEとHUBの観測値はほぼ同じになる傾向があるため、HVEに焦点を当ててもその価値が失われることはほとんどない。
ZVEHの事例を提示：
本章は疑似お注射のデータで観察された有効性がゼロを示す統計事例を示す。後続の章では統計データの読み方に自信のない人たちのために簡単な説明をしたいと思う。
ニールとフェントンが記したコメントに注目していただきたい：
われわれは、読者の皆さんもご存知の通り、お注射に関する観察データは「安っぽいトリック」によって誤った分類選択バイアス効果に苦しんでいることを強く、そして、繰り返して主張してきた。現在までに本件に関して圧倒的な証拠が挙げられており、問題を要約した組織的な評論を書き、出版のために提出した（プレプリントはこちらからアクセスが可能）。
われわれは観測データには多くの選択バイアスが潜んでいる可能性が高いと考える。つまり、安っぽいトリックは唯一ではないのである。他のバイアスは、おそらく、異なる時期に、異なる群において、異なる程度で作用する。一部の年齢層はHVEによってバイアスがかかっている可能性があるが、他のより脆弱な年齢層にはUVEバイアスと誤分類バイアスの両方が含まれ、相互に影響し合っている可能性がある。また、英国のデータでは未接種である人たちの割合が当局によって過小評価されており、お注射が接種されてはいない人たちの死亡率が体系的に過大評価され、お注射を受けた人たちの死亡率が過小評価されているという既知の問題が存在する。
「安っぽいトリック」というラベルはまさにそのことについて話しているからこそ、ありがたいことだ。私が見てきたデータが増えれば増えるほど、お注射の支持者たちは（a）ある研究から次の研究へとさまざまなゲームをしている専門家であり、矛盾を認識するのに十分な時間をかけて証拠全体を見ることを厭わない他の専門家のせいで崩壊していく、（b）混乱を解明することができない非専門家であるかのどちらかであることが明らかになった。われわれは安っぽい魔術ショーを見ていたのだが、観客にはそのことを解明する十分な時間はなかった。
ニールやフェントン、私、ならびに、他の人々がまとめた議論について懐疑的な人たちもいるであろう。だが、われわれが提案するバイアスを修正しても、効果的な製品が効果がないように見えることはない！したがって、分析結果の間に矛盾がある限り、これは通常の論理によって正しさの推定をわれわれに有利な方向へと押しやってくれる筈だ。
ここで、チェコ・チームがまとめた2021年と2022年の全死因死亡率（ACM）を追跡するグラフについて考えてみよう：
（下部に示されているように）お注射の接種済みの群のACMが上昇傾向にあることに注意していただきたい！お注射の支持者は、ますます好都合になっている「免疫逃避変異株」の破滅警告、等、ウイルスの病原性について議論を組み立てるかも知れないが、お注射が未接種の群にも同じ議論が当てはまる筈である。しかしながら、お注射が未接種の人たちのACMは減少の傾向にある。実際、この減少傾向は新型感染症による死亡率のピークと想定される波を突き抜け、「プライマリー・コース」の群のACM頻度を下回ることさえもある！
ニール、フェントン、および、共著者ら（Neil
et al, 2022）は、この統計的に誤った分類が新型感染症以外の死亡率の予防において明らかに強大なVEをもたらすことを指摘することによってACMの違いを実質的なVEに帰することの不合理さを示唆した！
別の考えとしては、ある群がお注射をすると、行動をまったく変えなかった人たちの死亡率は一時的に急上昇するが、それは3週間だけだと考えることができる。
ニールとフェントンの見解は、お注射安全性データリンク（VSD）が若者たちの群においては銃撃や自殺、さらには自動車事故による死亡を必然的に含んでおり、新型感染症以外の原因に対する実質的なVEを表わしているという私の観察と驚くほど似ている。もしも裕福で教養のある人たちが本当にこの効果を信じているとしたら、彼らは、毎朝、新しい予防接種で目覚めるのではないか？！
前にも書いたように、
好奇心に駆られて、mRNAや脂質ナノ粒子でやる気満々の人たちの死亡頻度がもっともらしく（もっともらしく??）減少する可能性があると想像しながら、私は死因について少し調べてみた。残念なことには、CDCの死因データは年齢層が一致しない（これらのデータは腹立たしいほどに標準的でない）。しかし、18歳から44歳までの死因をかなり正確に把握でき、より小さな年齢層をいくつか見つけた。特に、米国の若年成人の死因として最も多いのは、（1）事故（主に自動車事故）、（2）自殺、（3）殺人のみっつである。私はこれを「肉体的な死のトリオ」または「PDT」と呼ぶことにする。実際、20歳から24歳の年齢層では、これらが全死亡率の78%を占める。このデータを使用し、人口統計をどのように分割するかについて控えめに推定してみたところ、18〜44歳の年齢層ではPDTによる死亡率は約50%である。
次に、上のグラフでこの年齢層に注目していただきたい。
お注射がこの年齢層で新型感染症以外の要因による死亡率を64%も減らすことができるとすれば、その64%（絶対値）の数字の少なくとも14%分はPDT全体の数字から来ていることを意味する。50%のうちの14%は全PDT死亡者の28%に相当する！
単一のタンパク質を作ろうとする（そして、その過程で同じくランダムにアミノ酸鎖を作る）実験的なバイオ製剤が発散する傾向や実質的には的外れの効果は実質的なVEの主張とはうまく適合せず、これらは誤った分類に関するフェントンの議論と完全に一致する。これについては分子と分母（死亡者数/お注射以降の日数）が最近お注射を受けた人についてどのようにして誤解を招き、異なった範疇に不適切に分類されるのかを明らかにすることを目的としており、私はこの点で共鳴した。
接種後14日間の患者は未治療と見なすべきだと主張する人たちは（あらゆる歴史や理性に反して）感染者（または死亡者）と「人数ｘお注射に費やした日数」の分類の両方にこの原則を適用しなければならない。そうとでもしなければ、上記に示したように、彼らの方法論は（生理食塩水のような）不活性剤が非常に効果的であると示すことになる。明らかに、それは何の意味もなさない。定義を分割することは「有効性の低下」というわずか3年ほど前に怪しげにでっち上げられた言葉の出現を計画させる。「有効性の低下」の話はまさにわれわれが信じる「バイアスの衰退」のモデルに当てはまるのである。
チェコ・チームは誤分類の証拠を見つけたのか?
そう。そう、その通りだ。接種状況別に分類されたACMに関する彼らのチャートのひとつを以下に示す：
論文から引用すると：
一見すると、数値はお注射が死亡を防ぐのに非常に効果的であることを示唆しているかも知れない。しかしながら、図 1は新型感染症関連の死亡率ではなく、全死因死亡率を示している。研究期間中の全死亡者のうちで新型感染症関連の死因はわずか約14%（死亡者269,000人中で37,000人）であったため[7,8]、お注射が全死因死亡率にそのような影響を与えることはあり得ない。新型感染症の感染強度が高い時期と低い時期を別々に分析すると、この知見はさらに逆説的になるのである（図 2）。
これはVSDデータに驚くほどよく似ている。問題は、われわれは誤分類バイアス、HVE、あるいは、その両方を議論しているのかどうかということだ。
異なったデータの並べ替えでは異なったバイアスが起こる：
一般大衆はこのようなレベルの高い統計的なトリックについて深く学習し、探求する気はない（しかし、統計学者にとってこれは決して理解するのには高過ぎるようなレベルではない）。応用定量分析の専門家としての私は、とてもじゃないが、彼らを責めることはできない！われわれ一人一人が高度な技術的スキルのすべてを学ぶことを要求されたならば、世界はすぐにでも停止してしまうであろう。誠実な仕事をし、それを促進するかどうかはある程度までは訓練を受けた数学者や統計学者にかかっている。これは重要な点だ。
われわれが見てきたのはさまざまな方法で提示された研究とデータの要約である。主要なバイアスはデータの並べ替えや要約の方法に大きく関わっている。
初期のレトロスペクティブ分析に対するマーク・リーダーの批判を思い出していただきたい（Dagan
et al, 2021）。この分析では情報打ち切りの対象となる輪番コーホートの組み合わせ（rolling
cohort pairing）が用いられた。このようなデータ打ち切りは誤分類やHVEバイアスを悪化させる可能性があるが、他のバイアスがない場合でさえも、リーダーは不活性または効力がゼロの生理食塩水溶液さえもが新型感染症の症例や死亡を防ぐのに非常に効果的であるかのように見せかけること（あるいは、人々が銃弾をかわすのを助け、自動車事故を避けるのを助け、癌を治すのを助け、ガラガラヘビに噛まれること、等を避けるのを助けること）が可能であることを示した。
誤分類バイアスは個人のお注射の接種データが母集団全体にわたって存在する場合に関与する。
お注射の接種状況が感染者数や死亡者数について誤って分類されるかも知れない可能性を母集団全体にわたって調べることによって回避することができるならば、HVEを検査することは可能である。これは、実際に米国のデータに完全に適合することが分かる！
オーっと、これは米国における2019年の郡別の死亡率との相関関係だ。奇しくも、これは健康/富裕層/教育を受けたユーザーのバイアスと同等であることを示している。しかし、このグラフに適合し、米国のすべての郡にも適合し、これは2019年の郡別の死亡率の差を厳密に予測せしめ、世帯収入の中央値がお注射の接種後の新型感染症による死亡者数をも同様に厳密に予測させた。
もっと多くの実証が必要か？
軍事データ請負業者のSAIC （= Science
Applications International Corp）が独自のお注射データをオンラインに投稿し、すぐにそれを削除したという話を思い出していただきたい。私がそのデータを分析したところ、短期的にはマイナスのVEが続き、その後、VEはゼロに向かって横這いになることが示されていた。
そして、もう一度新型感染症による死亡率の全体像を見ると：
「どれほど悪かったのか？」についてお注射が登場する前と後で健康や教育、富の状態に関して同じように追跡した場合、「もっと悪かったのかも」と言うだけでは十分ではない。
もっと簡略にしよう：
体と感染性病原体（たとえそれがウィルス、あるいは、ウィルス様粒子、細菌、その他の病原体であろうとも）との境界である粘膜で起こる感染を防ぐために筋肉内注射が行われるとは誰も予想してはいなかった筈だ。
新型感染症の重症化の主な原因であると主張する一部の研究者たちはトランスフェクション（＝遺伝子を細胞内に送り込んで増殖させること)によって体を刺激し、スパイクタンパク質を産生させることが人々の健康を維持するのに良い方法であるとして提案すべきではなかった。
お注射の試験は誰も後押しをするべきではなかった。これらのお注射は成功の証として臨床試験群の間で病気を代理試験することについてさえも調整されてはいなかった。人体実験や治験データのごまかし、政治的操作の歴史をふんだんに持っている製薬会社の言葉は独立した懐疑的な精神の持ち主たちとの徹底した議論なしには鵜呑みにするべきではない。良く言って、ハウス・オブ・カードは絶えず揺れ動いていた。
安全信号を定義することや安全信号分析の意図的な欠如には誰もが注意を払うべきであった。
新しい遺伝子技術を過去のお注射の接種結果が、たとえそれが本物であろうと、操作されたものであろうと、これらの疑似お注射に使用された遺伝子のトランスフェクション技術の結果と関係があるかのように扱うべきではなかった。
チェコ・チームによる分析に関しては誠実な保健数理士ならば誰でもが提案するであろうこと、つまり、質の高い健康保険データを活用することを実践した。ドイツの大手医療保険会社の責任者は 2021年8月に私が発表した推定と完璧に一致するお注射と死亡率との関連性を示す数十万件のインタビューに関する詳細な分析を発表したが、その後彼は解雇されたことを思い出していただきたい。保険会社にはデータを理解し、侵害されにくいデータベースを保持するという動機が与えられている。もしも危険なバイオ医薬品プログラムを推進する体制が整っていたとしたら、その動機とデータを扱う人材の組み合わせを突破することは難しいであろう。
確認内容と一貫性：
複雑な環境における理論を真にテストする目標は複数のテストから得られた結果や分析の形式における一貫性にある。私が見てきた限りでは、すべての証拠は統計的バイアスフィルターによって説明することが可能で、お注射の有効性はゼロであるという仮説とうまく一致する。だが、お注射に関する実質的な有効性の理論についてこれと同じことは言えない。
おそらくは、これこそが全世界が文化戦争とデータの解釈をめぐって意見の相違を解決するためにお互いに話し合うことを妨げるその他の感情的気晴らしとの組み合わせに追い込まれた理由なのである。（お注射の）効力に関する錯覚は機能している（コミュニケーションが行われている）社会では持続することはできなかったであろう。
これで全文の仮訳が終了した。
この引用記事の著者は統計学がどれだけ真理を追究することが出来るのかについて説得力のある見解を示してくれた。統計学についてはまったくの素人である私はそんな印象を感じた。率直に言って、私には難解な部分が何カ所かあった。だが、むしろ、「統計学はここまで出来るの？」といった驚きを覚えながら、著者が描写する統計学の世界に引き込まれて行った。
彼の政治的には最強と思われる指摘は実に圧巻である。新型感染症用のお注射の有効性はゼロであったと言う。もしも世界中が自由闊達なコミュニケーションに完全に解放されていたならば、新型感染症の大流行で数多くの人達があのような災難に見舞われることはなかったであろうと暗に述べている。
その一方で、「誠実な仕事をし、それを促進するかどうかはある程度までは訓練を受けた数学者や統計学者にかかっている。これは重要な点だ」とも指摘。「この分析は、まさに、誠実な統計学者であるならば誰でもが行うことができた筈であるし、何時でも行うべきであったと考える」と言い切っている点が実に興味深い。
誠実な仕事をする統計学者の目には最近数年間の社会は「安っぽい魔術ショーを見ていたのだが、観客にはそのことを解明する十分な時間はなかった」と映った。われわれ一般大衆はこの魔術ショーの観客であったことは言うまでもない。
統計学者だけではなく、医者や研究者、ジャーナリストらを含めて、新型感染症の恐怖が世界中で喧伝され、集団免疫を獲得するために人々の行動には厳しい制約が課され、社会全体が行動の自由を奪われた当時、多くの専門家は当局側の筋書きに反することになりそうな論文や記事を出版することには大きな抵抗を感じたことであろうし、そうすることは控えざるを得なかったと推測される。
後知恵になるが、ここに引用したような統計学者の見解がもっと早く、方々から、そして、世に広く紹介されていたならば、さらには、そうすることについてもっと寛容な社会であったならば、お注射のせいで世界中で1700万人もが命を奪われることはなかったに違いない。さらには、日本ではお注射を7回も受けるような人たちはいなかったに違いない。製薬企業の金儲けが科学をハイジャックした代価は余りにも大きい！
参照：
注１：Czech Study
Points to Zero Vaccine Effectiveness: By Mathew Crawford, Rounding
the Earth Newsletter, Apr/18/2024
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