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2020年XNUMX月からXNUMX月にかけてのヨーロッパと米国における死亡率のパターンは、新型感染ウイルスの人から人への感染によって引き起こされたものとは一致しません。 

むしろ、「最初のピーク期（2020年XNUMX月～XNUMX月）の過剰死亡は、病院や介護施設における虚弱者や脆弱な人々への虐待によって引き起こされた、制度的かつ医原性のものである」 コリレーションの新しい報告書は次のように結論づけている。.

言い換えれば、真のパンデミックは病理学の問題ではなく、政策の問題だった。

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13月XNUMX日、 相関カナダの非営利研究機関は、「新型コロナウイルス感染症流行期における全死亡率の時空間的変化からみた疾病蔓延仮説への制約ジョセフ・ヒッキー、デニス・G・ランコート、クリスチャン・リナードが執筆した「Correlation」という論文が18月400日にPreprints.orgに掲載されました。数百ものグラフを含むXNUMXページに及ぶ長編です。「Below Lies are Unbekoming」は、Correlationの報告書を質疑応答形式で要約しています。

新型コロナウイルスによる死亡者急増の真の原因は「ウイルス」ではなく病院

By 嘘は許されない

2020年初頭、新型コロナウイルスが研究所や生鮮市場から発生したとされる世界的な危機の引き金となったという報道に、世界は動揺した。世界保健機関（WHO）が11年2020月19日にパンデミック宣言を発したことでさらに強調された公式見解は、COVID-XNUMXを、容赦なく人々を襲い、病院を圧倒し、無差別に命を奪う、容赦ない伝染病原体として捉えた。

しかし、デニス・ランコートと彼のチームが綿密に実証しているように、 画期的な研究しかし、この説は厳密な科学的検証によって崩れ去る。彼らの分析は27の質問と回答にまとめられており、驚くべきパターンを明らかにしている。超過死亡率はウイルス拡散の予測された動向とは一致せず、むしろ積極的な医療介入と密接に相関していたのだ。. 

地理的な理屈に反し、宣言直後からヨーロッパと北米で同時多発的に死​​亡者が急増した。それ以前には目立った超過死亡はなかった。アジアからの航空便が集中するローマなどの都市では死亡率は低かったが、医療システムが拡充されたニューヨークのブロンクスでは壊滅的な被害を受けた。

ランクールの作品は「伝染を超えて「ウイルス学の教義に異議を唱える」というこの発言は、皮肉な事実を強調している。「ニューヨークで人工呼吸器を装着した患者の88％が死亡した」が、その死因はウイルスではなく、人工呼吸器や高用量の薬物療法などの治療法によるものだった。

このような証拠にもかかわらず、多くの人は、「ランコート証言「兵器化されたウイルス」という概念に固執する人々はいるが、ランコートはこの考えを科学的に支持できないと論破している。この研究は、医原性の危害を改めて認識させる。死亡率の危機を引き起こしたのは、病原体の蔓延ではなく、病院のプロトコルだったのだ。

ランコートの調査結果の意味については、「パンデミックはありましたか？' そして 'パンデミックなし」は、COVID-19の一連の出来事を、制度的攻撃の物語として再構築する。ロックダウン、恐怖キャンペーン、実験的な治療法などは、「最後のパンデミック'は生物学的ストレスを誘発し、脆弱な人々を致命的な医療パイプラインに送り込んだ。

地理的な不均一性 - 死亡率が高い地域 ロンバルディア 隣接するヴェネト州ではそうではなかったものの、ウイルス感染モデルはランクール氏が指摘するように、均一な感染拡大を予測する上で「見事に失敗した」ため、このモデルは当てはまらない。むしろ、特に大規模医療センターに近い貧困地域における社会経済的な脆弱性が、積極的な介入と相まって初めて致命的となったのだ。

「ケア」へのアクセスが危険にさらされるというこのパラドックスは、より多くの薬がより良い結果をもたらすという前提に疑問を投げかける。ランクール氏の厳密なデータは、高死亡率地域で「自宅から病院へ死者が移った」ことを示し、中央集権的な医療対応への懐疑論を招いている。真のパンデミックは、病理学の問題ではなく、政策の問題だったのだ。

おかげで ジョセフ・ヒッキー, デニスランクール クリスチャン・リナードについては、以下を参照: '本日発表された、新型コロナウイルス感染症による死亡率超過に関する最新の大規模調査：感染や拡散はなく、不必要な害があっただけであることが実証されました'。

目次

飛行機のアナロジー

飛行機の墜落事故が全国で数千人の死者を出していると聞かされたと想像してみてください。当局は、謎の「エンジン故障病」が空港から空港へと蔓延していると発表し、緊急措置を講じます。主要空港の整備士を大幅に増員し、実験的な修理技術を導入し、軽微な問題でも発生したすべての飛行機に徹底的な整備手順を義務付けます。

では、調査の結果、新しい緊急プロトコルを導入した空港でのみ航空機の墜落事故が発生し、通常の整備手順を継続した空港では墜落事故が発生していないことが判明したと想像してみてください。また、墜落事故は緊急発表前ではなく直後に発生し、国際線が最も多く発着する空港では、小規模な地方空港よりも墜落事故が少ないことも判明するでしょう。さらに重要なのは、航空機の墜落は通常の運航中ではなく、積極的な整備手順が実施されている最中に発生していたということです。

これは基本的に、研究者がCOVID-19の死亡率に関して発見したことだ。つまり、「治療法」はどんな病気よりもはるかに致命的だったようで、過剰な死亡は主に、自然な病気の蔓延のパターンに従うのではなく、積極的な医療介入が実施された場所と時に発生した。

1分間のエレベーター解説

この研究は、2020年初頭のヨーロッパと北米における死亡パターンを分析し、衝撃的な事実を発見しました。超過死亡は、ウイルスの蔓延時に予想されるパターンとは異なっていたのです。WHOが11年2020月XNUMX日にパンデミックを宣言した直後、隣接する人口集団を徐々に感染拡大していくのではなく、遠隔地で同時に大規模な死亡増加が発生しました。それ以前は、事実上、超過死亡は発生していませんでした。

さらに明らかになったのは、病院の収容能力を大幅に拡大し、人工呼吸器などの積極的な治療を行った地域では死亡率が壊滅的な水準に達したのに対し、同様の保守的な医療アプローチをとった地域では比較的影響が少なかったことです。中国からの航空便が最も多い都市では死亡率が低い傾向にあったのに対し、国際的な感染リスクが低い地域では死亡率が急上昇しました。

研究者らは、ニューヨークで人工呼吸器を装着した患者の88%が死亡し、実験段階の薬剤の組み合わせが危険な用量で使用され、死亡率の高い地域では自宅から病院へ死亡者が移されたことを明らかにした。地理的パターン、時期、そして医療介入との相関関係から、これらの超過死亡はウイルスの蔓延ではなく、パンデミックへの対応そのもの、特に病院での積極的な治療とロックダウンによるストレスによって引き起こされたことを示唆している。

これは、2020年に起こったことに関する私たちの理解全体が間違っており、善意による医療介入によって救われた人よりもはるかに多くの人々が亡くなったことを意味します。

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フォローすべき研究スレッド：病院での医原性死亡、人工呼吸器の死亡率の歴史、および研究について調べる ストレスによる免疫抑制 封鎖中。

12ポイントの要約

1. ウイルス拡散の地理的不可能性： 本研究では、2020年初頭の超過死亡が、感染症の蔓延という論理に反する極めて不均一な地理的パターンで発生したことが明らかになった。一部の地域では死亡率が通常の200%以上上昇した一方で、人口、空港、人口構成が類似する近隣地域では、ほとんど影響が見られなかった。この不均一なパターンは国境を越え、隣接する国々の間にも広がり、自然なウイルス伝播とは相容れない地理的分布を生み出している。

2. 同期したタイミングは自然な病気の蔓延と矛盾する： 欧州と北米における死亡者数の急増は、驚くべき同期性を示しました。いずれも11週間以内に発生し、特にWHOが2020年XNUMX月XNUMX日にパンデミックを宣言した直後に発生しました。ウイルスは数週間前から蔓延していたとの主張にもかかわらず、この日以前には、どこでも有意な超過死亡は発生していませんでした。このタイミングパターンは、感染症の伝播から予想される緩やかな地理的拡大ではなく、政策発表に対する協調的な対応に似ています。

3. 航空旅行のパターンと死亡パターンは一致しない 特にアジアからの国際航空便が最も多い都市や地域では、超過死亡率は最小限に抑えられる傾向にあったのに対し、国際的な接続性が低い地域では壊滅的な死亡率に見舞われた。ローマはミラノよりも中国からの便数が多かったにもかかわらず、死亡率は18分のXNUMXに低かった。ロサンゼルスとサンフランシスコはニューヨークよりもアジアからの接続性が多かったにもかかわらず、ニューヨークを壊滅させたような死亡率の破滅的状況は回避できた。これは、ウイルスが国際的な旅行を通じて拡散するという根本的な前提と矛盾している。

4. 病院の介入は死亡率と相関している： ICU収容能力を大幅に拡大し、積極的な医療介入を実施した地域では死亡率が最も高かったのに対し、保守的な医療アプローチを維持した地域では死亡率の上昇を回避できました。医療システムの拡大と死亡率の相関関係は、疾患の重症度ではなく、積極的な治療が死亡率を左右したことを示唆しています。病院収容能力を急増させ、実験的なプロトコルを採用した地域では、異なる治療アプローチを採用した同様の地域と比較して、一貫して死亡率が高かったことが示されました。

5. 人工呼吸器は非常に致命的であることが判明 病院は、機器不足のため、しばしば実験的な手法を用いて、前例のない数の患者に人工呼吸器を装着しました。ニューヨーク市の病院では、人工呼吸器を装着した患者の死亡率は88%、高齢者では97%に達しました。麻酔器を人工呼吸器として使用するなど、未検証の方法で行われた人工呼吸器の使用では、標準的な人工呼吸器を使用した場合の死亡率が70%であるのに対し、37%にも達しました。通常の医療行為をはるかに超える人工呼吸器の積極的な使用は、過剰死亡の大きな要因となったと考えられます。

6. 危険な薬物の組み合わせが広く使用されていた： 病院ではヒドロキシクロロキンとアジスロマイシンの併用が広く行われ、その用量は安全基準をはるかに超えることが多く、時には通常の10倍にも達しました。これらの併用は致命的な心臓合併症の重大なリスクを伴い、スペインにおけるアジスロマイシンの消費量は400年2020月にXNUMX%以上増加しました。さらに、ミダゾラムなどの鎮静剤の処方率が通常よりもはるかに高く、重症患者の回復の遅延と死亡率の上昇につながりました。

7. 貧困は大規模な医療センターの近くでのみ危険になった： ニューヨーク市やロンドンのような地域では、社会経済的脆弱性が死亡率を強く予測する一方で、貧困レベルが同程度かそれ以上である他の多くの地域では、超過死亡率は最小限に抑えられています。このことから、貧困とマイノリティであることが、想定される疾患の一般的なリスク要因というよりも、積極的な治療を実施する大規模な病院システムへのアクセスと相まって、特に危険な状況になるというパターンが生まれています。

8. 自宅から施設への死亡の移行： 死亡率の高い地域では、自宅ではなく病院や介護施設での死亡率が劇的に増加したのに対し、死亡率の低い地域では自宅での死亡率が増加しました。この通常の死亡場所のパターンの逆転は、施設でのケアが保護的ではなく危険なものとなり、医療施設への近接性がこの期間の死亡リスクを低下させるのではなく、むしろ増加させたことを示唆しています。

9. ストレスが原因の病気が呼吸器疾患による死亡の原因となる可能性 ロックダウン措置、社会的隔離、そして恐怖キャンペーンは、前例のない生物学的ストレスを生み出し、免疫機能を抑制し、自身の呼吸器系細菌による細菌性肺炎にかかりやすくしました。このストレス誘発性肺炎モデルは、死亡例が呼吸器系の性質を持ちながら、感染症の伝播パターンではなく政策発表に起因していた理由、そして死亡例が感染症への曝露ではなく社会経済的ストレス要因と相関していた理由を説明しています。

10. コンピュータモデルは見事に失敗しました: 科学モデルは、国際空港を有するほぼすべての主要都市で、2020年XNUMX月までに大規模な感染拡大が発生し、接続人口全体に比較的均等に分布すると予測していました。しかし実際には、国際的に接続性の高い多くの都市は大きな影響を受けず、一方で死亡者は予測された感染拡大パターンとは無関係な特定のホットスポットに集中しました。この予測モデルの大きな失敗は、ウイルス感染に関する根本的な仮定が誤っていたことを示唆しています。

11. 政策対応は死亡率に先行するものではなく、死亡率に追随するものである。 各国のロックダウンのタイミングは、死亡率の急上昇に先行するのではなく、むしろその急上昇と正確に相関しており、これは政策対応が健康危機に対応するのではなく、むしろ引き起こしたことを示唆している。イタリアのロックダウンは9月15日に始まり、その週に死亡者数が急増した。スペインの23月XNUMX日のロックダウンは、直後の死亡率上昇に先行し、英国のXNUMX月XNUMX日のロックダウンは、死亡率の急上昇が始まった時期と一致している。このタイミングは、制度的な対応が死亡率危機を引き起こしたことを示唆している。

12. パンデミックへの対応全体が問題だった可能性 証拠は、積極的な医療介入、実験的な治療、制度的なパニック、ロックダウンによるストレス、そして脆弱な人々を危険な治療プロトコルに誘導した体系的な検査プログラムが、COVID-19に起因する過剰死亡率を生み出したことを示唆しています。データは、自然発生的なパンデミックへの対応ではなく、宣言されたパンデミック対応自体が、医原性（治療に起因する）死亡とストレス誘発性疾患を通じて、死亡率の破滅を引き起こしたことを示しています。

27の質問と回答

1. この研究調査の主な目的は何でしたか?

この研究の目的は、2020年初頭の超過死亡のパターンが、科学者が呼吸器系ウイルスの蔓延から予測するパターンと一致するかどうかを検証することだった。研究者らは、2020年XNUMX月からXNUMX月にかけての欧州と米国の詳細な死亡記録を分析し、前例のない数の人々がいつ、どこで死亡したかを調査した。彼らは、新型コロナウイルスが人から人へと感染し、これらの死を引き起こしているという公式の説明が、実際にデータに合致するかどうかを検証したかった。

この研究では、高解像度の地理データと時間データを用いて、2大陸における死亡パターンの包括的な全体像を構築しました。郡、地域、さらには市区レベルでの死亡率を分析することで、研究者たちはウイルス拡散説を裏付ける、あるいは反証する特定のパターンを特定することができました。彼らの目標は、パンデミック宣言の発令から数ヶ月間という極めて重要な時期に実際に何が起こったのかを理解する上で役立つ、エビデンスに基づく分析を提供することでした。

2. 「P スコア」とは何ですか? また、死亡率を理解する上でなぜ重要ですか?

Pスコアは、死亡率が前年の予測値と比較してどの程度高かったか（または低かったか）を測るものです。これは、基準値からの死亡者数の増加を示すパーセンテージと考えてください。ある地域で通常週100人の死亡者がいるのに、突然150人の死亡者が出た場合、Pスコアは50%になります。この指標は、地域間の人口年齢や健康状態の違いを自動的に考慮するため、若くて健康な人口と高齢で病状の重い人口を公平に比較​​できます。

Pスコアは、通常の季節変動や人口動態の違いを除外しながら、あらゆる事象が死亡率に及ぼす真の影響を明らかにするため、非常に重要です。人口規模の異なる集団を比較する際に誤解を招く可能性のある、生の死亡数とは異なり、Pスコアは超過死亡の相対的な強度を示します。これにより、研究者は異常な死亡の真のホットスポットを特定し、地方の郡から大都市圏まで、全く異なる地理的地域間で事象の深刻度を比較することが可能になります。

3. 研究者はどの期間に焦点を当てましたか、またその理由は何ですか?

研究者たちは主に2020年11月から2020月に焦点を当て、この期間を「第一ピーク期」と名付けました。これは、世界保健機関（WHO）が2020年XNUMX月XNUMX日にパンデミックを宣言した直後、死亡者数が急増した時期だからです。また、XNUMX年XNUMX月からXNUMX月を「夏のピーク期」と名付け、時間の経過とともにパターンがどのように変化したかを調べました。これらの特定の期間が選ばれたのは、新型コロナウイルスによって引き起こされたとされる超過死亡率の最初の波を捉えていたためです。

このタイミングは重要です。なぜなら、研究者たちはワクチンなどの重要な医療介入が利用可能になる前に何が起こったのかを、宣言されたパンデミックへの即時の対応のみに焦点を当てて調査できるからです。2015年から2019年を比較基準とすることで、異常な死亡パターンがいつ始まり、どのように変化したかを正確に特定することができました。この期間を用いることで、死亡が自然感染する感染症と一致するパターンを辿ったのか、それとも死亡率の急上昇を他の要因が説明できるのかを分析することもできます。

4. 研究者たちは、各国における死亡者数の急増の時期について何を発見したのでしょうか?

研究者らは、欧州と米国全土での死亡者数の急増が驚くべき同期で発生していることを発見した。いずれも約11週間以内に発生しており、注目すべきは、2020年XNUMX月XNUMX日のWHOによるパンデミック宣言以前には発生していないことだ。イタリア、スペイン、英国、米国の各州など、遠く離れた国々では、地理的な位置、気候、人口密度が大きく異なっているにもかかわらず、すべてこの狭い期間内に死亡率のピークを迎えた。

この同期は予想外でした。なぜなら、ウイルスが大陸を越えて人から人へと自然に拡散していたとしたら、様々な人口や交通網を経て徐々に拡散していくため、タイミングにははるかに大きなばらつきが予想されるからです。パンデミックの公式発表前にはどこでも大きな死亡者数の急増が見られなかったという事実と、発表直後にピークが密集していたという事実は、自然なウイルス拡散以外の何かがこれらの死亡パターンを引き起こしていたことを示唆しています。このタイミングパターンは、有機的な感染症の伝播というよりも、協調的な対応や政策変更によるものとより一致しています。

5. 2020 年の最初の数か月間に、死亡率は地域によってどのように異なりましたか?

死亡率のばらつきは極端で、地理的にも不均一であり、予想される感染拡大のパターンとは異なっていました。一部の地域では死亡率が200%以上上昇した一方で、人口や特徴が類似する近隣地域では、超過死亡率はほぼゼロでした。例えばヨーロッパでは、スペイン、イタリア、イギリスといった西欧諸国で死亡率が急増したのに対し、主要空港や都市部を抱える東欧諸国では、同時期に超過死亡は実質的にゼロでした。

このパッチワークのようなパターンは、非常に地域的なレベルにまで及んでいました。アメリカ合衆国のいくつかの郡では、死亡率が通常の2倍、3倍に達した一方で、隣接する郡は影響を受けていませんでした。死亡率が最も高かったのは、特に経済的に恵まれない人々を診ている大規模病院のある特定の都市部で多く見られました。このパターンは、伝染病に見られるような緩やかな地理的拡散を示すのではなく、むしろ、自然感染というよりもむしろ地域の制度的要因に関連していると思われる、明確な死亡率のホットスポットのようでした。

6. 人口が似ている近隣諸国を比較したとき、研究者はどのようなパターンを発見したのでしょうか?

研究者たちは、ウイルスが自然発生的に蔓延していたならば同様の状況であったはずの隣国間で、死亡率に劇的な差があることを発見した。最も顕著だったのはドイツ西部国境沿いの対照的な状況で、ドイツの地域では超過死亡率が非常に低かったのに対し、隣接するフランス、ベルギー、オランダの地域ではヨーロッパで最も高い死亡率を記録した。これらの地域は人口密度が高く、仕事や商業のために国境を越えた人々の往来が日常的に多く、人口動態や医療制度も類似している。

このパターンは、感染症の蔓延における論理に反する。感染症の蔓延においては、相互の交流が活発な隣接地域では感染率と死亡率が同程度になるはずだと予想される。研究者らは、この期間中、一部の渡航制限にもかかわらず、相当数の国境を越えた往来が継続していたことを記録し、ウイルスが政治的境界線をこれほど厳密に尊重するとは考えにくいとしている。同様のパターンは他のヨーロッパの国境沿いや米国の州間でも見られ、超過死亡の地理的分布は、自然な感染症伝播ではなく、政治的または行政的要因によって左右されていることを示唆している。

7. なぜ研究者たちはミラノとローマ、ニューヨークとロサンゼルスを比較したのでしょうか?

これらの都市比較は、国際航空旅行や人口特性といった要因が死亡率の劇的な違いを説明できるかどうかを検証するために設計されました。ミラノとローマはどちらもイタリアの主要都市であり、大規模な国際空港を有し、人口構成、医療制度、年齢構成も類似しています。しかし、ローマは中国やアジアからの直行便をミラノよりも多く運航しているにもかかわらず、危機的な状況においてミラノ地域の死亡率はローマ地域の18倍にも達しました。

同様に、ロサンゼルスとサンフランシスコは中国からの航空便がニューヨーク市よりもはるかに多く、アジア系住民の人口もニューヨーク市よりも多かったにもかかわらず、ニューヨーク市は壊滅的な死亡率に見舞われたのに対し、西海岸の都市は比較的影響を受けなかった。この比較は、ウイルスがアジアからの航空旅行で到達し、地域社会を通じて自然拡散したという説を覆すものである。もしそれが真実であれば、想定される感染源に最も直接的にさらされていた都市が最も大きな打撃を受けるはずだったが、実際には逆の結果となった。これらの比較は、死亡率の決定要因はウイルスの輸入ではなく、地域要因、特に医療処置プロトコルにあったことを強く示唆している。

8. ピーク時に人々がどこで亡くなっていたかについて、この調査では何が明らかになりましたか?

調査では明確なパターンが明らかになりました。超過死亡率の高い地域では、自宅ではなく病院や介護施設での死亡率が異常に高く、超過死亡率の低い地域では自宅での死亡率が上昇しているのです。これは、多くの人が自宅で亡くなるという通常のパターンとは逆転しています。死亡率が最も高い州や郡では、2019年の同時期と比較して、医療施設での死亡率が劇的に増加しました。

高死亡率地域における施設死亡への移行は、医療施設自体が、単に外部からの感染症の患者を治療しただけでなく、超過死亡率の増加に何らかの影響を与えた可能性を示唆している。高い死亡率と高い病院死亡率の相関関係、そして低死亡率地域における在宅死亡の増加は、この時期、医療機関への近接性と医療機関との交流が、予防要因というよりもむしろリスク要因であった可能性を示唆している。

9. コンピュータモデルはパンデミックの拡大をどのように予測したのか、そして実際に何が起こったのか？

科学者がパンデミックの蔓延を予測するために使用したコンピュータモデルは、2020年31月までに国際空港を有するほぼすべての主要都市と地域で大規模な感染拡大が発生し、ヨーロッパ諸国全体で感染率が38～XNUMX%に達すると予測しました。これらのモデルは、航空旅行のパターンと人口の混合に基づいており、病気は相互に関連する人口を通じて比較的均等に広がり、農村部は都市部より数週間遅れて感染が拡大するものの、依然として高い死亡率を維持すると予測しました。

実際に起こったことは全く異なっていました。多くの主要都市や、国際的なつながりが強い国全体では、超過死亡率は最小限に抑えられましたが、死亡は予測された感染拡大パターンとは相関しない特定のホットスポットに集中していました。モデルは、極端な地理的な偏在、死亡者数の急増の緊密な同期、そして最も国際的なつながりを持つ都市の一部が実質的に影響を受けなかったという事実を予測できませんでした。モデル予測と現実のこの不一致は、死亡が自然拡散する感染性因子によって引き起こされたのではないことを示唆しています。

10. 病院と集中治療室は超過死亡にどのような役割を果たしたのでしょうか?

病院、特に集中治療室は、圧倒的な感染症の無実の犠牲者というよりも、超過死亡の主因となっていたようだ。集中治療室の収容能力を大幅に拡大し、積極的に患者を集中治療室に受け入れた地域では死亡率が最も高かったのに対し、より保守的なアプローチをとった地域では死亡率がはるかに低かった。例えば、イタリアのロンバルディア州では、数百床の集中治療室のベッドを新たに増設し、COVID-19と診断された患者に体系的に人工呼吸器を装着させた結果、壊滅的な死亡率に見舞われた。一方、人口動態は似ているものの治療法が異なる近隣地域では、死亡率ははるかに低かった。

ICUの拡張と死亡率の相関関係は、医療対応自体が致命的であった可能性を示唆しています。通常の病院運営を維持し、集中治療室の収容能力を増強しなかった地域では、概して死亡者数の急増は回避されました。この傾向は、ホットスポット地域における超過死亡の主な要因は、疾患の重症度ではなく、積極的な医療介入であった可能性を示唆しています。データは、この時期に医療システム、特に集中治療室との接触が重大なリスク要因となったことを示しています。

11. 機械的人工呼吸器とは何ですか、そしてなぜこの時期にそれが危険だったのでしょうか?

機械的人工呼吸器は、患者が自力で十分に呼吸できない場合に、気道にチューブを挿入し、機械を用いて肺に空気を強制的に出し入れする治療法です。適切な状況下では命を救うことも可能ですが、人工呼吸器関連肺炎（肺の感染症）や、圧力と人工呼吸パターンに起因する人工呼吸器誘発性肺障害など、深刻なリスクを伴います。通常の状況下でも、人工呼吸器を装着した患者の死亡率は、患者の状態に応じて20～76%の範囲です。

パンデミック初期には、人工呼吸器が通常よりもはるかに積極的に使用され、一部の病院ではCOVID-88と診断された患者の88%に人工呼吸器を装着しました。ニューヨーク市の病院では、人工呼吸器を装着した患者の97%が死亡し、そのうち70%は高齢患者でした。機器不足により、重症患者向けに設計されていない麻酔器（死亡率はXNUMX%）の使用や、専門家からの警告にもかかわらずXNUMX台の人工呼吸器を複数の患者で分割して使用するなど、検証されていない方法が使用されたことで、状況はさらに悪化しました。このような人工呼吸器の積極的かつ実験的な使用は、超過死亡の大きな要因となった可能性が高いと考えられます。

12. 患者の治療にどのような薬剤が使用されていましたか? また、そのリスクはどのようなものでしたか?

死亡率の上昇に寄与した薬剤は、主に10つのカテゴリーに分けられると思われます。アジスロマイシンと併用されたヒドロキシクロロキンと、ミダゾラムなどの様々な鎮静剤です。通常マラリア治療に使用されるヒドロキシクロロキンは「狭い治療係数」を有しており、有効な用量と毒性のある用量の差が小さいことを意味します。パンデミックの間、病院は通常よりもはるかに高い用量、時には通常のXNUMX倍もの用量を使用しており、致命的な心臓障害や神経系の損傷を引き起こす可能性がありました。

ヒドロキシクロロキンと抗生物質アジスロマイシンの併用は特に危険でした。どちらの薬剤も心拍リズムに影響を与える可能性があり、併用すると心不全と死亡のリスクが著しく高まりました。この併用療法を広く使用していたスペインでは、2020年XNUMX月にアジスロマイシンの消費量が通常のXNUMX倍以上に増加しました。さらに、人工呼吸器を装着した患者を落ち着かせるために一般的に使用されるミダゾラムなどの鎮静剤が、通常よりもはるかに高い割合で処方され、重症患者の回復遅延、せん妄の増加、死亡率の上昇と関連付けられています。これらの薬剤は、適切な安全対策が講じられずに、実験的に使用されることが多かったのです。

13. 貧困や人種などの社会経済的要因は死亡率とどのように関係しているのでしょうか?

この研究では、社会経済的脆弱性と死亡率の間に強い相関関係が見られましたが、これは特定の地理的ホットスポットにおいてのみ見られ、すべての地域に当てはまるわけではありませんでした。ニューヨーク市周辺では、貧困率、マイノリティ人口の割合、過密な居住環境、言語障壁の増加に伴い、死亡率が劇的に上昇しました。ニューヨーク市で最も貧しい行政区であるブロンクス区は、全米で最も高い死亡率を記録しました。しかし、社会経済的状況が同等かそれよりも悪い他の多くの地域では、過剰死亡はほとんど、あるいは全く見られませんでした。

これは難問を提起する。貧困とマイノリティであることが単に病気そのもののリスク要因であるならば、貧困地域全体で死亡率が高くなると予想されるが、実際にはそうはならなかった。社会経済的脆弱性は、大規模な病院システムと積極的な医療介入が存在する地域でのみ、高い死亡率を予測した。これは、貧困とマイノリティであることが、特定の種類の医療へのアクセスと相まって特に危険な状態となり、病気への曝露や転帰全般に対する保護要因とはならないことを示唆している。

14. WHOがパンデミックを宣言した直後に死者が出たことの意味は何でしょうか？

このタイミングは特筆すべきものです。なぜなら、世界保健機関（WHO）がパンデミックを宣言した11年2020月XNUMX日以前には、事実上、世界各地で超過死亡は発生していなかったにもかかわらず、その直後から複数の大陸で死者数が急増し始めたからです。もし致死性のウイルスが数週間、あるいは数ヶ月にわたって自然発生的に集団に蔓延していたとしたら、宣言に先立って死者数は徐々に増加していくと予想され、今回の宣言は単に既に発生していた危機を認識したに過ぎません。

むしろ、データは、宣言が死亡危機に対応するどころか、むしろ引き起こした可能性を示している。これは、宣言そのもの、そしてそれが促した政策や医療対応が、超過死亡の主因であった可能性を示唆している。死亡者数の急増が、病気の蔓延という生物学的なタイムラインではなく、政治的宣言と同期していたことは、自然な感染症のプロセスではなく、行政的・制度的要因が死亡パターンを左右していたことを示唆している。

15. なぜウイルスは科学者が予想した通りには広がらなかったのでしょうか?

感染症の蔓延に関する科学モデルは、ウイルスが接触パターン、交通網、人口密度に基づいて集団内を移動し、予測可能な方法で地理的かつ時間的に広がる感染の波を引き起こすと予測しています。モデルは、相互接続された集団間で同様の感染率を予測し、国際空港を有するすべての主要都市が2020年初頭までに深刻な影響を受けると予測しました。また、感染地域内でも、各地区の相互接続性と人口動態に基づき、感染ピークの時期は地域によって異なると予測しました。

実際に起こったことは、これらの予測をすべて覆すものでした。死亡率のパターンは、交通網とは無関係に極めて地理的に不均一であり、広大な地域にわたってピークのタイミングが同一であり、地域間の接続パターンに関わらず、地域内での死亡率のピークのタイミングは均一でした。例えば、スペイン国内のすべての地域で、人口密度や接続パターンが大きく異なっているにもかかわらず、死亡率のピークが同時に発生しました。このような多様な地理的・人口動態的条件における同期は、感染症の自然発生的な蔓延とは相容れず、生物学的伝播ではなく、協調的な政策対応や制度的変化が死亡率のパターンを左右したことを示唆しています。

16. ブロンクス区で何が起こり、アメリカで最も高い死亡率を記録したのでしょうか?

ブロンクス区は、複数の要因が重なり、高死亡率という最悪の状況を生み出しました。ニューヨーク市で最も貧しい自治区であり、喘息などの基礎疾患の罹患率が高いこと、言語の壁を抱えるマイノリティ人口が多いこと、そしてSBHヘルスシステムという大規模な「セーフティネット」病院が収容能力を大幅に拡大し、積極的に患者を治療していることなどが挙げられます。SBHは50週間で患者受け入れ能力を500%、集中治療室の収容能力をXNUMX%以上増強すると同時に、ヒドロキシクロロキン、アジスロマイシン、ミダゾラムといった死亡率の高い薬剤を大量に購入しました。

ブロンクス区はニューヨーク市の行政区の中で最も高いCOVID検査率を記録しており、より多くの住民が診断を受け、その後積極的な病院治療を受けたことを意味します。脆弱な人口構成、その人口層に特化した病院の収容能力の拡大、危険な治療法の積極的な使用、そして高い検査率の組み合わせにより、医療機関を受診することが極めて危険な状況が生まれました。これは、恵まれない地域における善意に基づく医療サービスの拡充が、危機の間、意図せずして利益よりも多くの害をもたらした可能性があることを示す悲劇的な例です。

17. 航空旅行のパターンは、死亡率が高い場所とどのような関係があるのでしょうか?

驚くべきことに、航空旅行のパターンと死亡率の相関性はほとんど、あるいは全く見られず、ウイルスが国際的な旅行を通じて拡散したという説に反論しています。ローマはミラノよりも中国からの直行便がはるかに多く到着していましたが、ミラノ地域の死亡率はローマの18倍も高くなっていました。同様に、ロサンゼルスとサンフランシスコはニューヨーク市よりもアジアからの便が多く、アジア系人口も多かったにもかかわらず、ニューヨークが壊滅的な被害を受けた一方で、超過死亡率は最小限に抑えられました。

航空旅行による曝露と死亡率の間に相関関係が見られないことは、死亡原因がアジアから持ち込まれたウイルスによるものであるという根本的な仮説を覆すものです。もし国際旅行が病気の主な媒介要因であったならば、最も曝露の大きい都市や地域が最も早く、最も深刻な打撃を受けるはずでした。しかし、データは、死亡率を決定づける上で、国際的な交通網や想定されるウイルス曝露よりも、地域的な要因、特に医療処置の手順や病院の方針の方がはるかに重要であったことを示唆しています。

18. 研究者たちは春と夏の死亡パターンにどのような違いを発見したのでしょうか?

春（3月～5月）と夏（6月～9月）の死亡パターンは、地理的にも特徴的にも大きく異なっていました。春の死亡は米国北東部の州と西ヨーロッパ諸国、特に大規模な病院システムを有する都市部に集中していました。夏の死亡は主に米国南部の州、特にメキシコ国境とミシシッピ川沿いの郡で発生しており、これらの地域は都市部の病院の集中よりも農村部の貧困が特徴でした。

人口動態の相関関係も期間によって大きく変化しました。春の死亡は、人口密度の高さ、主要医療センターへの近接性、特定の社会経済的脆弱性といった都市特性と相関していました。一方、夏の死亡は、農村部の貧困、異なる民族集団、そして全く異なる地理的地域と相関していました。この劇的なパターンの変化は、同じウイルスが異なる集団に影響を与えたのではなく、各期間で異なる原因が作用していたことを示唆しています。単一の感染因子が原因であれば、期間を通してより一貫した地理的・人口動態的パターンが期待されるはずです。

19. 「生物学的ストレス」とは何ですか？また、それがどのように死亡に寄与した可能性がありますか？

生物学的ストレスとは、心理的、社会的、環境的圧力に対する身体の物理的反応を指し、免疫機能を抑制し、感染症、特に細菌性肺炎に対する感受性を高める可能性があります。パンデミック初期には、ロックダウン措置、社会的孤立、恐怖を煽るキャンペーン、そして医療の混乱により、多くの人々、特に高齢者や介護施設などの施設に入所している人々に、かつてないレベルのストレスが生じました。

このストレス誘発性の免疫抑制により、他者からの感染を必要とせずとも、自身の呼吸器系細菌を介して細菌性肺炎を発症しやすくなる可能性がある。研究者らは、COVID-19に起因するとされる死亡者の多くは、実際にはロックダウンや制度的対応による極度のストレスによって引き起こされた細菌性肺炎であった可能性があると提唱している。これは、死亡が社会経済的脆弱性（ストレスは貧困層により深刻な影響を与える）と相関関係にあること、そして死亡が自然な感染パターンではなく政策発表と同期して発生したことを説明するだろう。

20. なぜ大きな空港がある地域では死亡率が低いのに、他の地域では死亡率が高いのでしょうか?

空港規模と死亡率の間に相関関係がないことは、航空旅行を通じたウイルスの持ち込みが死亡原因であるという説と矛盾する。ロサンゼルス、サンフランシスコ、アトランタ、そしてドイツのいくつかの都市といった都市の主要国際空港の多くは、超過死亡率が最小限に抑えられた地域に就航していた。一方、空港が小規模であったり、国際的な接続性が低い地域では、死亡率が壊滅的な水準に達していた。航空旅行がウイルスの主な持ち込み経路であったとすれば、このパターンは意味をなさない。

データはむしろ、地域の医療政策と制度的対応が死亡率の結果を決定づけたことを示唆している。病院の収容能力を拡大し、人工呼吸器を積極的に使用し、実験的な薬物療法を実施し、脆弱な人口層にサービスを提供する大規模なセーフティネット病院を有していた地域では、空港へのアクセスに関わらず高い死亡率を経験した。より保守的な医療アプローチを維持した地域では、国際的な感染リスクが高かったにもかかわらず、死亡率の大幅な上昇は回避された。これは、疾病の輸入ではなく、医療介入戦略が地域の死亡率の結果を決定づける主要な要因であったことを示している。

21. 死亡者急増のタイミングにロックダウン政策はどのような役割を果たしたのでしょうか？

死亡者数の急増のタイミングは、予想される感染拡大のタイムラインよりも、国家レベルのロックダウンの実施時期と顕著に相関している。イタリアは9年2020月15日に初の国家レベルのロックダウンを実施し、その週に死亡率がピークに達した。スペインのロックダウンは23月XNUMX日に開始され、翌週に死亡率が急増した。英国のロックダウンはXNUMX月XNUMX日に開始され、同週から死亡率の増加が始まった。

ロックダウンの実施と死亡率の急上昇の間にこの密接な相関関係があることは、既存の健康危機への対応というよりも、政策対応自体が死亡率の増加を引き起こした可能性を示唆しています。ロックダウンに伴うストレス、通常の医療の中断、組織内のパニック、そして積極的な医療介入が、超過死亡率を生み出す条件を作り出した可能性があります。もし死亡が単に自然な病気の蔓延の結果であるならば、死亡率のピークがロックダウンの決定を促すはずであり、データに見られるような逆のパターンは見られません。

22. 死亡率の高い地域と低い地域では、治療法はどのように異なっていましたか?

死亡率の高い地域では、ICUの大規模な拡張、広範囲にわたる人工呼吸器の導入、実験的な薬物療法など、積極的かつ実験的な医療アプローチが一貫して採用されました。北イタリアではICUの収容能力が100%以上拡大し、COVID-88と診断された患者のXNUMX%に人工呼吸器が装着されました。ニューヨーク市も同様にICUの収容能力を増強し、実験的な人工呼吸器を導入しました。スペインでは高用量のヒドロキシクロロキンの併用療法が広く使用されました。これらの地域では鎮静剤の使用も増加し、より多くの患者を積極的な治療プロトコルに誘導するための体系的な検査プログラムも実施されました。

対照的に、死亡率の低い地域では、より保守的な医療アプローチが維持されました。隣接するイタリアのヴェネト州は、入院よりも在宅ケアに重点を置き、ロンバルディア州よりもはるかに低い死亡率を達成しました。多くのドイツ、東ヨーロッパ諸国、そして米国の州は、人口動態やウイルスへの曝露状況が類似していたにもかかわらず、病院の収容能力を増強したり、積極的な実験的治療を実施したりしなかったため、死亡率の急増は回避されました。この傾向は、疾患の重症度ではなく、治療プロトコルが地域の死亡率を決定づけたことを強く示唆しています。

23. 病院での治療が有益よりも有害であった可能性があることを示唆する証拠は何ですか?

複数の証拠が、病院での治療が死亡率上昇の主な原因であることを示しています。まず、特定の治療法における死亡率は極めて高く、ニューヨークの病院では人工呼吸器を装着した患者の88%が死亡し、実験的な人工呼吸器を用いた場合の死亡率は最大70%に達しました。

第二に、使用された薬剤は危険な量であることが多く、ヒドロキシクロロキンの投与量は通常の10倍になることがあり、使用された薬剤の組み合わせは致命的な心臓合併症を引き起こすリスクがあることが知られていました。

第三に、積極的治療と死亡率の地理的相関関係は顕著である。ICUの収容能力を劇的に拡大し、実験的なプロトコルを実施した地域では死亡率が上昇したが、保守的な地域では過剰死亡が回避された。

第四に、死亡時期を見ると、治療プロトコルが実施される前ではなく実施された後に死亡が始まっていることがわかります。

最後に、死亡率の高い地域で自宅での死亡から病院での死亡に移行したことは、医療を求めることが保護的ではなく危険になったことを示唆しています。

証拠は、善意ではあるものの積極的な医療介入によって、この期間中に救われた人よりも多くの人が亡くなった可能性が高いことを示しています。

24. なぜ研究者たちは、死亡はウイルスの蔓延によるものではないと考えているのでしょうか?

研究者らは、ウイルスによる疾患の蔓延とは相容れないが、制度的原因と一致する複数のパターンを特定した。

まず、極端な地理的不均一性（一部の地域では死亡者数が急増している一方で、近隣の同様の地域では影響が見られなかった）は、自然な病気の伝染では説明できない。

第二に、死亡ピークの同期が生物学的伝播のタイムラインに従うのではなく、政治的発表の直後に起こることは、死亡が疾病主導ではなく政策主導であることを示唆している。

第三に、想定される曝露要因（飛行機旅行、人口密度、国際的な接続性）と死亡率の結果との間に相関関係がないこと、これはウイルス拡散理論と矛盾しています。

第4に、積極的な医療介入と死亡率の相関関係は、感染による原因ではなく、医原性（治療による）原因を示唆しています。

最後に、脆弱性要因が特定の医療アプローチによる特定の地理的場所での死亡のみを予測することを示す人口統計パターンは、感染症ではなく制度的要因が結果を決定したことを示しています。

全体的な証拠は、自然な病気の蔓延ではなく、制度的および医療システムによって引き起こされた死亡のパターンを示しています。

25. 研究者たちは、この過剰死亡についてどのような別の説明を提案しているのでしょうか?

研究者らは、超過死亡は主に医原性、つまりウイルスの蔓延ではなく、医療処置と医療機関の対応によって引き起こされたと提唱している。彼らは、積極的かつしばしば実験的な医療介入（人工呼吸器、高用量の薬剤併用、鎮静剤）、危険な治療プロトコルにつながる医療機関のパニック、そしてストレス誘発性の細菌性肺炎の組み合わせが、死亡率の大惨事を引き起こしたと示唆している。

具体的には、ロックダウン措置と恐怖キャンペーンによって深刻な生物学的ストレスが生じ、免疫系が抑制され、自身の呼吸器系細菌による細菌性肺炎にかかりやすくなったと提唱している。ストレスを受けた人々が医療機関を受診すると、危険な人工呼吸器や実験的な薬剤の組み合わせを含む積極的な治療プロトコルに遭遇し、しばしば致命的となった。これが、死亡率が予想される感染パターンではなく、病院でのやり取り、社会経済的ストレス要因、そして医療機関の収容能力と相関していた理由を説明できる。これらの死亡は実際に発生し、呼吸器系疾患に関連したものであったが、ウイルスの蔓延ではなく、宣言されたパンデミックへの対応によって引き起こされた。

26. これらの調査結果は、パンデミックを理解する上でどのような意味を持つのでしょうか?

これらの調査結果は、現在のパンデミックモデルと対応策が根本的に欠陥を抱えており、それらが対処しようとしている疾患よりも潜在的に危険である可能性があることを示唆しています。もし超過死亡が主に自然な疾患の蔓延ではなく、制度的な対応によって引き起こされたのであれば、積極的な医療介入、ロックダウン政策、そしてパニックに駆られた治療プロトコルは、本来防ぐはずだった大惨事そのものを生み出した可能性があります。

本研究は、疫学的思考において、報告された感染症の発生が自然な感染プロセスであるという前提から、制度的・医療的対応がどのように死亡率の危機を引き起こしたり悪化させたりする可能性があるかを検証するという、大きなパラダイムシフトが必要であることを示唆しています。医療システムのキャパシティ、治療プロトコル、社会経済的ストレス、政策対応といった要因が、感染症の特性よりも死亡率のより重要な決定要因となる可能性があることを示唆しています。これは将来のパンデミックへの備えに重大な意味を持ち、医療介入の劇的な拡大よりも、より保守的で積極的ではない対応の方が多くの命を救う可能性があることを示唆しています。

27. この研究は、富、貧困、医療へのアクセスの関係について何を示唆しているのでしょうか?

この研究は、憂慮すべきパラドックスを明らかにしている。死亡率が最も高かったのは、資金が潤沢で収容能力の高い病院システムを有する裕福な地域に近い貧困地域だったのだ。この傾向は、裕福なマンハッタンに隣接するブロンクス区、そしてブレント区やウェストミンスター区といったロンドンの行政区で顕著に表れている。これらの地域には、恵まれない人々を支援するために、慈善活動に熱心な裕福な住民の資金援助を受けた大規模な「セーフティネット」病院があった。しかし、これらの病院は、致命的となるような積極的な実験的治療の場となってしまったのだ。

これは、恵まれないコミュニティに医療アクセスを提供しようという善意の努力が、危機の際に意図せずして更なるリスクを生み出した可能性があることを示唆しています。充実した医療施設を備えた裕福な地域に住む貧困層は、そのような医療インフラのない地域に住む貧困層よりも大きな危険に直面しました。データは、この期間中、積極的な医療介入へのアクセスが有益というよりも危険であったことを示しており、医療アクセスの拡大がより良い健康状態につながるという従来の想定が覆されたことを意味します。これは、医療の「公平性」、そして医療システムのキャパシティ拡大が常に脆弱な人々の利益にかなうのかどうかという、深遠な疑問を提起します。