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胖崽動漫 支那分裂五十国 美国爹监督
ノーコロナ余裕です
「死ねば重症化しない」というのは、「重症化」という中間転帰だけを見て、死亡というより深刻な転帰を無視する詭弁です。
例えば、ワクチン群で100人中5人が重症化し1人が死亡、未接種群で100人中10人が重症化し5人が死亡だったとします。このとき「死亡した人は重症化に数えないから重症化率だけでは意味がない」と言うなら、研究では通常、
重症化
入院
ICU入室
人工呼吸器使用
死亡
「重症化または死亡」の複合エンドポイント
などを組み合わせて評価します。
実際、このJAMA論文は死亡だけではなく、入院や救急・外来受診なども含めてワクチン有効性を評価しており、死亡したから有効性が過大評価されるという設計にはなっていません。
さらに、もし本当に「ワクチン接種者は感染後すぐ死亡してしまい、重症化する前に亡くなった」のであれば、
接種群で死亡率が高い
全死因死亡率も高い というデータが繰り返し観察されるはずです。
しかし、大規模コホート研究やメタ解析では、そのような傾向は一般的には確認されていません。むしろ、高齢者やハイリスク群では入院・重症化・死亡のいずれも低下するという結果が一貫して報告されています。
つまり、「死ねば重症化しない」という主張は、研究デザインへの実質的な批判ではなく、言葉遊びに近いレトリックと言えます。科学的に検証するなら、「接種群で死亡が増えている」というデータを示す必要がありますが、その主張を裏付ける信頼できる証拠は現在のところ示されていません。
勝手に大成功でしたとか言ってるだけでみんな信用してないw
小保方の論文が通用するレヴェルで改竄されてるはず。
ワ○チンを打つと心筋にスパイクタンパクが蓄積する
みんな寿命だ、と言われて切り捨てられただけ。
コロナワクチン接種は、集団として見れば全死因死亡率を上げたとは認められておらず、むしろCOVID-19による死亡を減らすことで、総死亡リスクを下げた可能性が高い、というのが現在の主流評価です。
大規模研究では、たとえばフランスの18～59歳約2,800万人を最長4年追跡した全国コホート研究で、mRNAワクチン接種者に全死因死亡率の上昇は見られず、COVID-19関連死亡は大きく低下していました。研究は「長期的な全死因死亡リスク増加を支持しない」と結論しています。
WHOも、実社会データは一貫してワクチンが重症化と死亡を減らすことを示している、としています。CDCも同様に、ワクチンは重症化・入院・死亡を防ぐと説明しています。
もちろん「接種者の死亡率が低い」という観察研究には、健康な人ほど接種しやすい、医療アクセスが良い人ほど接種しやすい、未接種群に社会経済的・健康上の偏りがある、というバイアスがあります。したがって、単純に「接種者の全死因死亡が低い＝全部ワクチン効果」とは言えません。しかし、複数国・複数設計の研究、公的監視、安全性データを合わせても、ワクチンが全死因死亡を大きく増やしたという整合的な証拠は出ていません。
副反応については、心筋炎、アナフィラキシー、血小板減少を伴う血栓症など、まれだが実在するリスクは認められています。ただし、それらは頻度・年齢層・ワクチン種類がかなり限定的で、集団全体の全死因死亡率を押し上げる規模とは評価されていません。
要するに、現在の科学的合意はこうです。
「COVID-19ワクチンにはまれな重大副反応はある。しかし、人口レベルではCOVID-19による死亡・重症化を減らす利益が大きく、全死因死亡率を増加させたという主張は支持されていない。」
代表例であるフランスの約2,800万人を対象とした全国コホート研究では、年齢、性別、社会経済状況、41種類の基礎疾患などを詳細に調整し、さらに**傾向スコア重み付け（Inverse Probability Weighting）や陰性対照アウトカム（Negative Control Outcomes）**を用いて残存交絡を評価しました。また、Immortal Time Biasを避けるために追跡開始時点も工夫されており、こうした厳密な解析を行った後でも、ワクチン接種者で全死因死亡率の上昇は認められませんでした。
さらに、米国退役軍人省（VA）の研究では、観察研究のバイアスをさらに減らすためにActive Comparator Designが採用されました。この手法では、接種者と未接種者を比較するのではなく、COVID-19ワクチン接種者と、同じ時期にインフルエンザワクチンなど他の推奨ワクチンを接種した人を比較します。これにより、健康意識や医療機関へのアクセス、ワクチン接種行動などの違いを最小限に抑えることができ、Healthy Vaccinee Biasの影響を大幅に軽減できます。このような厳格な研究デザインを用いても、COVID-19ワクチンによって主要心血管イベントや全体的な死亡リスクが増加するという証拠は示されませんでした。
このように、現在の科学的評価は、Healthy Vaccinee Biasの存在自体は認めつつも、それを統計学的手法や研究デザインによって可能な限り制御した大規模研究においても、「COVID-19ワクチンが全死因死亡率を増加させた」という証拠は得られていないという点で一致しています。むしろ、高齢者や基礎疾患を持つ人を中心にCOVID-19による重症化・死亡を減少させる利益が、まれな重篤副反応のリスクを大きく上回るというのが、現在の医学・公衆衛生分野における科学的コンセンサスです。
その理由は、感染によって全身に強い炎症が起こるだけでなく、食欲低下や脱水、長期臥床による筋力低下（サルコペニア・廃用症候群）、認知機能の悪化、心不全や腎疾患など基礎疾患の増悪が連鎖的に生じるためです。回復したように見えても身体機能が元の水準まで戻らず、フレイル（虚弱）が進行し、その後の生活能力や生命予後に長期的な影響を及ぼすことが少なくありません。
このため、老年医学では感染症は高齢者の健康状態を一段階悪化させる「転機（health trajectory changer）」と考えられています。つまり、高齢者は「感染症そのもので亡くなる」だけでなく、「感染症をきっかけとして身体機能が低下し、その後に老衰や心血管疾患などで亡くなる」ケースも多いのです。
こうした知見を踏まえると、コロナ禍で65歳以上の死亡が増加した背景は、COVID-19感染による直接死亡だけではなく、感染後の長期的な健康悪化、医療逼迫や受診控え、活動量低下や社会的孤立によるフレイル進行などが複合的に重なった結果と理解されています。
一方で、「COVID-19による死亡を老衰に偽装したため老衰死亡が増えた」という主張を裏付ける信頼できる科学的証拠はありません。現在の科学的コンセンサスは、老衰死亡の増加は超高齢化に加え、感染症やコロナ禍の間接的影響によって高齢者の身体機能や予備力が低下したことを反映している、というものです。これは日本だけでなく、世界各国の人口統計学・老年医学・疫学研究とも整合する見解です。
その理由は主に以下の4点です。
世界有数の超高齢社会 日本は65歳以上、とくに75歳以上・85歳以上の人口割合が世界最高水準です。感染症そのもののリスクが高いだけでなく、フレイルや認知症、複数の慢性疾患を抱える人が非常に多く、感染症の影響を受けやすい集団が大きいという特徴があります。
医療・介護への依存度が高い 日本は長寿社会である一方、多くの高齢者が外来診療、リハビリ、介護サービス、デイサービスなどを利用しています。コロナ禍では医療逼迫や受診控え、介護サービスの縮小が起こり、慢性疾患管理や身体機能維持が難しくなりました。
行動制限によるフレイル進行 外出や社会参加が減少すると、筋力低下、低栄養、認知機能低下、社会的孤立が進みます。高齢者ではこれらが死亡リスクを押し上げることが多く、日本でもパンデミック中のフレイル増加が報告されています。
感染症が「最後の一押し」になりやすい 高齢者ではCOVID-19だけでなく、肺炎やインフルエンザなどの感染症も、その後数か月から1年にわたり死亡リスクを高めます。COVID-19は肺や心血管系への影響も加わるため、この傾向がより顕著でした。
つまり、日本では**「感染症が流行した」こと自体よりも、「超高齢社会」という人口構造が感染症の影響を何倍にも増幅した**と考えられます。
そのため、コロナ禍で高齢者の死亡が増えたことは、単にCOVID-19による直接死亡だけでは説明できません。超高齢化、感染症、医療・介護への負荷、受診控え、身体活動や社会参加の低下が相互に作用した結果と理解するのが現在の科学的コンセンサスです。
この意味では、日本社会はもともと「高齢者の健康が医療・介護・社会参加というインフラによって支えられている社会」であり、コロナ禍はその脆弱性を浮き彫りにした出来事だったと言えます。
その理由は複数あります。
リハビリへの参加が難しくなる 認知症では指示の理解や記憶が難しくなり、運動を継続したり、新しい動作を学習したりする能力が低下します。
活動量が低下しやすい 意欲低下（アパシー）や見当識障害により、自発的に体を動かす機会が減り、筋肉がさらに減少しやすくなります。
栄養状態が悪化しやすい 食事を忘れる、食べ方が分からなくなる、嚥下機能が低下するなどにより、筋肉の回復に必要な栄養を十分に摂れないことがあります。
感染症や入院の影響を受けやすい 入院や感染をきっかけにせん妄や認知機能の悪化が起こり、そのままADL（日常生活動作）が回復しないケースも少なくありません。
そのため、感染症 → 入院 → 筋力低下（サルコペニア） → 認知症がリハビリを妨げる → フレイル進行 → 要介護・死亡リスク上昇という悪循環が生じやすくなります。
これはコロナ禍でも重要な問題でした。感染そのものだけでなく、外出自粛やデイサービスの利用減少、リハビリの中断などが重なり、認知症のある高齢者では身体機能の回復がさらに難しくなったことが多く報告されています。
つまり、認知症は単なる「物忘れ」の病気ではなく、高齢者が感染症やサルコペニアから回復する力（レジリエンス）を低下させる重要な要因であり、超高齢社会の日本では、コロナ禍の死亡リスクを高めた背景の一つと考えられています。
その理由は複数あります。
リハビリへの参加が難しくなる 認知症では指示の理解や記憶が難しくなり、運動を継続したり、新しい動作を学習したりする能力が低下します。
活動量が低下しやすい 意欲低下（アパシー）や見当識障害により、自発的に体を動かす機会が減り、筋肉がさらに減少しやすくなります。
栄養状態が悪化しやすい 食事を忘れる、食べ方が分からなくなる、嚥下機能が低下するなどにより、筋肉の回復に必要な栄養を十分に摂れないことがあります。
感染症や入院の影響を受けやすい 入院や感染をきっかけにせん妄や認知機能の悪化が起こり、そのままADL（日常生活動作）が回復しないケースも少なくありません。
そのため、感染症 → 入院 → 筋力低下（サルコペニア） → 認知症がリハビリを妨げる → フレイル進行 → 要介護・死亡リスク上昇という悪循環が生じやすくなります。
これはコロナ禍でも重要な問題でした。感染そのものだけでなく、外出自粛やデイサービスの利用減少、リハビリの中断などが重なり、認知症のある高齢者では身体機能の回復がさらに難しくなったことが多く報告されています。
つまり、認知症は単なる「物忘れ」の病気ではなく、高齢者が感染症やサルコペニアから回復する力（レジリエンス）を低下させる重要な要因であり、超高齢社会の日本では、コロナ禍の死亡リスクを高めた背景の一つと考えられています。
例えば、COVID-19や肺炎をきっかけにすると、
感染症 → 食欲低下・低栄養
低栄養 → サルコペニア（筋肉量減少）
サルコペニア → 転倒・骨折リスク増加
骨折・安静 → さらに筋力低下・フレイル進行
認知症 → リハビリや栄養管理が難しくなる
心不全や腎機能低下 → 運動耐容能や回復力が低下
糖尿病 → 感染や創傷治癒に悪影響
社会的孤立・うつ → 活動量や食事量が低下
といったように、一つの問題が次の問題を引き起こし、悪循環が形成されます。
このため、高齢者では**「何が直接の死因だったか」だけでは健康状態を十分に説明できません**。死亡診断書には「肺炎」「老衰」「心不全」など一つの死因が記載されますが、その背景には、感染症、フレイル、認知症、慢性疾患、低栄養、運動不足、社会的孤立などが複雑に絡み合っていることが少なくありません。
コロナ禍では、この複雑なネットワーク全体が影響を受けました。感染そのものに加え、医療逼迫、受診控え、介護サービスの縮小、リハビリの中断、外出機会の減少などが重なり、高齢者の健康状態全体が悪化しやすい状況になりました。
そのため現在の科学的コンセンサスでは、コロナ禍における高齢者死亡の増加は単一の原因ではなく、感染症と超高齢社会が持つ複雑な健康ネットワークへの影響が重なった結果と理解されています。これは、高齢者医療でいう「多疾患併存（multimorbidity）」や「内在的能力（intrinsic capacity）の低下」という考え方とも一致しています。
背景には、高齢者医療と死亡統計に対する理解の違いがあります。
高齢者では、死亡は「一つの原因」で起こることよりも、感染症、フレイル、認知症、心不全、腎機能低下、低栄養などが連鎖して最終的に亡くなることが非常に多くあります。そのため、死亡診断書には最終的な直接死因として「老衰」が記載されることがあっても、その数か月前にはCOVID-19や肺炎、転倒、入院などが健康状態を大きく悪化させていた可能性があります。
一方、一部の反ワクチン論者は、
「COVID-19で亡くなったなら、老衰が増えるのはおかしい」
という前提で統計を見ることがあります。しかし老年医学では、
「COVID-19がきっかけとなって身体機能が低下し、その後回復できず老衰に至る」
という経過は珍しくありません。これは「死因の偽装」ではなく、高齢者の病態そのものです。
また、コロナ禍では感染だけでなく、医療逼迫、受診控え、リハビリ中断、社会的孤立なども重なり、老衰やフレイルの進行を促したと考えられています。したがって、老衰死亡の増加は「COVID-19死亡を付け替えた」と解釈するより、感染症とコロナ禍の間接的影響が高齢者の予備力を低下させた結果と考える方が、人口統計学・老年医学・疫学の知見と整合します。
つまり、この議論は「統計をごまかしたかどうか」というより、高齢者では一つの出来事がその後の健康や死亡に長期的な影響を与えるという老年医学の視点を持つかどうかの違いが大きいと言えます。
老年医学、公衆衛生学、疫学では、高齢者の健康を**「複雑系（complex system）」**として捉えます。感染症、フレイル、認知症、栄養、運動、医療アクセス、社会参加などが相互作用し、その結果として死亡リスクが決まるという考え方です。
一方で、ある一つの分野を専門とする研究者は、どうしても自分の専門領域を中心に考える傾向があります。例えば、
病理学者は病変を重視する。
分子生物学者は分子メカニズムを重視する。
免疫学者は免疫反応を重視する。
これらはそれぞれ重要ですが、「社会全体で高齢者がなぜ多く亡くなったか」という問いに対しては、それだけでは十分ではありません。
コロナ禍はまさに、感染症、生物学、医療提供体制、介護、人口構造、社会行動が同時に関わる問題でした。そのため、単一の原因だけで説明しようとすると、全体像を見誤る可能性があります。
例えば、「老衰が増えた」という事実だけを見て「COVID-19とは無関係だ」と結論づけるのは、高齢者医療の知見とは整合しません。高齢者では、感染症がフレイルやサルコペニア、認知症、慢性疾患の悪化を通じて、その後の老衰や死亡につながることが広く知られているからです。
ですから、議論の際には相手の立場ではなく、
「高齢者では感染症、フレイル、認知症、医療アクセス、社会的孤立などが相互に影響し、死亡リスクを増幅するという老年医学・疫学の知見を考慮しているか」
という点に着目するのが建設的です。ここを考慮しているかどうかで、コロナ禍の高齢者死亡の解釈は大きく変わります。
判断するための生活の要素が多すぎる気もする。
経済状況は、高齢者の健康に直接・間接の両方で影響する重要な因子です。そして他の要因と相互作用して影響を増幅します。
例えば、
物価上昇や収入減少 → 栄養状態の悪化（タンパク質摂取不足など）
経済的不安 → 外出や社会参加の減少
介護サービスやリハビリ利用の抑制
医療費負担への不安 → 受診控え
家族の介護力低下や介護離職
精神的ストレスの増加 → 睡眠や活動量の低下
これらはそれぞれ独立しているわけではなく、
経済状況 × 医療アクセス × 栄養 × 運動 × 社会参加 × 慢性疾患 × 認知症
のように互いに影響し合います。
そのため社会疫学では、高齢者の健康は**生物学的要因だけでなく、「社会的決定要因（Social Determinants of Health: SDOH）」**によっても大きく左右されると考えられています。所得、教育、住環境、社会的つながり、医療へのアクセスなどは、感染症の流行時には特に重要になります。
つまり、コロナ禍の高齢者死亡を理解するには、
感染症だけではなく、医療、介護、経済、社会参加、栄養、慢性疾患などが相互に影響し合うシステム全体を考える必要がある
というのが現在の科学的コンセンサスです。日本のような超高齢社会では、この複雑な相互作用が死亡リスクに与える影響が特に大きいと考えられています。
高齢者は、
体温調節機能の低下
発汗機能の低下
のどの渇きを感じにくい
心疾患・腎疾患などの基礎疾患
利尿薬などの薬剤の影響
などにより、若年者より暑さに弱い特徴があります。
さらに、酷暑の影響は熱中症だけではありません。研究では、
心血管疾患（心筋梗塞・心不全）
脳卒中
腎障害
呼吸器疾患
による死亡も増えることが知られています。
コロナ禍ではこれに加えて、
外出自粛で体力・筋力が低下していた
マスク着用による暑さへの負担（特に屋外活動時）
エアコン使用をためらう高齢者（電気代への不安など）
デイサービスや地域活動の減少により、体調変化を周囲が気づきにくくなった
といった要素も重なり、感染症対策と暑熱対策が必ずしも両立しない場面がありました。
つまり、コロナ禍の高齢者死亡は、
COVID-19感染 ＋ 医療・介護への影響 ＋ フレイル・サルコペニアの進行 ＋ 認知症や慢性疾患 ＋ 社会的孤立 ＋ 経済状況 ＋ 酷暑などの環境要因
が相互に作用し、それぞれの影響を増幅した結果として理解するのが、現在の老年医学・疫学・社会疫学の考え方です。
このような「複数のリスク因子が重なり合い、互いの影響を強める」という視点が、高齢者の健康を考える上では非常に重要になります。
仮にワクチン接種がCOVID-19による重症化・死亡を減らす保護因子として働いたとしても、それは高齢者死亡に影響する数多くの要因の一つです。
つまり、コロナ禍の高齢者死亡リスクは、
COVID-19感染
超高齢化
フレイル・サルコペニア
認知症
慢性疾患
医療逼迫・受診控え
介護・リハビリの中断
社会的孤立
経済状況
酷暑などの環境要因
ワクチン接種（保護因子）
といった複数の要因が同時に作用した結果として決まります。
そのため、ワクチンの保護効果が存在したことと、高齢者死亡が増えたことは矛盾しません。
例えば、大雨で川が氾濫しそうなときに堤防を高くしたとします。堤防は被害を減らしますが、豪雨が非常に大きければ浸水は起こり得ます。その場合、「浸水したのだから堤防は役に立たなかった」とは言えません。同様に、ワクチンはリスクを下げる一因であって、他の強いリスク要因をすべて打ち消せるわけではありません。
実際、ワクチン接種後も高齢者死亡がみられたのは、高齢者がもともと非常に脆弱な集団であり、感染だけでなく、フレイル、慢性疾患、医療・介護への影響、社会的要因などが重なっていたためです。大規模疫学研究では、こうした背景要因を考慮した上で、接種群の方がCOVID-19による重症化や死亡のリスクが低かったことが繰り返し示されています。
したがって、現在の科学的な見方は、
ワクチンは高齢者を取り巻く多くのリスクの中で、COVID-19に対する保護因子の一つとして機能した。しかし、高齢者死亡はそれ以外の多数の生物学的・医療的・社会的要因との相互作用によって決まるため、ワクチンだけで全体の死亡動向を説明することはできない。
というものです。これは、老年医学・疫学・公衆衛生学の考え方と一致しています。
きちんと死亡率で比較しないと意味ないわ
ワクチン集団接種やめたら、感染拡大もおこらなくなったしな
コロナワクチンやめた国から、コロナ騒動はおわっていった
コロナワクチンうった、終えている日本で多死社会がおわらない調査もやったほうがいいわな
コロナ感染でもコロナワクチンでも、ダメージをうける。これを数年のうちに何度もくりかえしてしまった。
４，５か月ごとに。大規模接種→感染拡大の波。
心臓や血管にダメージが蓄積した結果かと想像しているが。
健康な人間がさくっと抗体もって、感染ブロック要員として機能させるのが正解だったろうね
長いこと、マスクと社会的隔離で、集団免疫みたいな構築されなかったのが行政の悪意でしかなかった。
これによって感染拡大もつづくことになり、コロナワクチン推進が継続された。
ワクチンに本当に効果があったら、数回でおわってるわな。ぜんぶウソ
「ワクチン集団接種をやめたら感染拡大が終わった」
これは時系列だけでは因果関係を示せません。2022年以降は、変異株の変化（特にCOVID-19のオミクロン株）、自然感染による免疫の蓄積、ワクチンによる免疫、治療薬の普及などが同時に起こりました。どれか一つだけを原因とすることはできません。
「ワクチンをやめた国から騒動が終わった」
実際には、多くの国は「ワクチンをやめた」のではなく、高齢者やハイリスク者を中心とした定期接種へ移行しました。感染症対策そのものが終了したわけではありません。
「4～5か月ごとに接種→感染拡大を繰り返した」
これは逆向きの因果を見ている可能性があります。多くの国では、感染拡大が予想される時期や流行後に追加接種が実施されました。したがって、「接種の後に流行した」という時系列だけでは、「接種が流行を起こした」とは言えません。
「心臓や血管へのダメージが蓄積した」
感染でも心血管系への影響が起こることは、多数の研究で確認されています。一方、ワクチンでは稀な心筋炎などの副反応が知られていますが、人口レベルでは感染による心血管リスクの方がはるかに大きいという結果が繰り返し報告されています。
「健康な人だけ感染して集団免疫を作ればよかった」
この考え方は、超高齢社会では大きな問題があります。日本は高齢者人口が非常に多く、感染は家庭、病院、介護施設へ容易に広がります。また、高齢者では感染後数か月～1年にわたり死亡リスクが上昇することも知られています。「健康な若者だけが感染する」という前提は、現実には成立しません。
「ワクチンに効果があるなら数回で終わったはず」
これは、ワクチンの目的を誤解しています。COVID-19ワクチンは、特にオミクロン株以降は感染を完全に防ぐことよりも、重症化・入院・死亡を減らすことが主な効果でした。したがって、「流行が続いた＝ワクチンは無効」という結論にはなりません。
さらに、以前お話ししたフランスの約2,800万人を4年間追跡した研究は、この議論への重要な反証になります。
相手は「入院ではなく死亡率で比較しろ」と言っていますが、その研究は全死因死亡率を評価しています。もし「ワクチンで心臓や血管が傷み、多くの人が早死にした」という仮説が正しければ、全死因死亡率にその影響が現れるはずです。しかし、そのような人口レベルの死亡増加は確認されませんでした。
つまり、相手の主張は多くが時系列の一致を因果関係とみなしていることに依拠しています。一方、疫学では、感染状況、人口構造、年齢、基礎疾患、変異株、医療体制などの交絡因子を調整した上で評価します。そのような大規模研究の積み重ねからは、「ワクチン接種が人口レベルで全死因死亡を増加させた」という結論は支持されていません。
ひでえスレ潰し。
薬害、副作用の報告が膨大な量が蓄積されている。
出血だの、免疫異常だの、心停止。
超高齢者で次の日あたりしんでいたとしても、入院にはいたらないだろうし。
コロナワクチンだけではないとおもうが、おかしな免疫をつけたことによる副作用もあるだろう、
死亡数の増加がすべてを物語っている。
因果関係の証明されていない。それは医学的な視点、論点であって、数字はウソはつかない。
日本のコロナ対策は失敗した。
若い人、健康な高齢者は３，４回でやめたということで、障害をもつことがふせげたんだろう。
打てば確実に、心臓にmRNAやスパイクタンパクが届いて、ダメージをあたえる。あらゆる内臓にも到達する。
あれはワクチンじゃない。遺伝子薬剤の実験でしかなかった。
今回JAMA Network Open COVID-19 Vaccine Effectiveness Studyに掲載された研究は、2025～2026年シーズンにおけるCOVID-19ワクチンの有効性を評価した大規模な疫学研究です。この研究は、呼吸器感染症ワクチンの評価で広く用いられている**test-negative design（検査陰性対照デザイン）**を採用し、COVID-19様症状で医療機関を受診した人を対象に、PCR等で陽性だった患者と陰性だった患者のワクチン接種状況を比較しました。
その結果、2025～2026年ワクチンは、COVID-19による救急・外来受診を約50%、入院を約55%減少させる効果が推定されました。この結果は、オミクロン株流行以降もワクチンが重症化予防に有効であることを示すものであり、近年の他の大規模研究と概ね一致しています。
この研究が特に注目された理由は、当初は米国CDCの定期報告（MMWR）への掲載が見送られたものの、その後、査読を経てJAMA Network Openに正式掲載されたことです。そのため、「CDC長官によって阻止された研究」として話題になりましたが、最終的には国際的な査読を経た学術論文として公表されています。
また、この研究結果は単独で存在するものではありません。フランス約2,800万人を対象とした全死因死亡率研究や、米国退役軍人を対象としたActive Comparator Design研究など、多様な研究デザインによる大規模疫学研究でも、COVID-19ワクチンは重症化・入院・死亡リスクを低下させ、人口レベルで死亡を増加させたという証拠は認められていないという一貫した傾向が報告されています。
つまり、このJAMA論文の意義は、「新しい結論を示した」ことよりも、異なる研究デザイン、異なる集団、異なる流行時期であっても、COVID-19ワクチンの重症化予防効果が再現されたことにあります。疫学では、このように独立した複数の大規模研究で同じ方向の結果が得られることが、科学的コンセンサスを支える重要な根拠と考えられています。
「コロナワクチン接種後の重症例や死亡は、「医学的に証明されていない」」という話
これは調査分析が必要だろう。時間がかかる。
しかし、これをすりかえて、ワクチンと死亡には因果関係が証明されていないという主張はウソがはいっているというか
ウソでしかない。
今回おきたことは薬害事件そのもの。
感染予防効果、重症予防効果、心筋炎も防げる、
赤ちゃんや妊婦にもメリットのほうがまさっている。
このあたりのウソはきちんと修正されたのかね。AIはおしえてくれるのか
効果はありまーす。なぜなら重症例の増加とか確認できないから。
コロナワクチン副作用で病院にいったら、拒絶されたみたいな話もきく。
コロナワクチン接種者かどうか、都合がわるければ排除することも可能だろう。
実際、重症例防止として数字をだしてきても、接種の有無の未確認の数字がかなりおおく入っている。
都合のいい数字をつかった分析は、コロナワクチンの有効性の証明にはならない。
コロナの致死率、感染者数、にたようなものに検査陽性数、抗体保有率
どれもまともに調査されたことがない。PCR陽性を感染者としていたのもコロナ騒動のウソのひとつだわね
おそろしい感染率になったり、死んだあとに、PCR検査してコロナ死。
恐怖のウィルスになった。コロナワクチンうたせるための演出。
コロナ騒動を維持し、コロナワクチンを推進するために、医療サイドがつくりだしてきた数字。
茶番がおこなわれた。そういったやらかした連中の数字をベースに「コロナワクチンは効果がありまーす」
コロナワクチンは３か月ごとにうってもいいかもしれない。
こういうこともやっていた。ただの人体実験だ。
行政や医師や研究者がウソをつきはじめたら終わりだよ。そうして薬害事件という歴史がつくられた。
論理構造を整理すると、
PCRは信用できない。
感染者数も信用できない。
COVID死亡も信用できない。
行政統計も信用できない。
医師も研究者も信用できない。
だからワクチン研究も信用できない。
となっています。
この状態でアゴラの記事は信用できるとか言うのは矛盾ですがな
なんかリストになってるがそのとおりだろ
医師が信頼されているのは、本当に病気かどうか診断できるから。
PCR陽性だけで診断していたというわけではないだろうが、
こういったワクチン押しの統計につかわれる数字はPCR陽性がベースあるとおもうし、
感染者がへっただの入院患者がへっただのコロナ死でも
ほとんどの数字がいいかげんなものでしかない。
全国でコロナワクチン一斉大規模接種中に、感染拡大おこしたこともあった。
わかりやすいケースが３回くらいあっただろうか。コロナワクチンがんばって、感染拡大おこすなんて本末転倒。
誰もが２，３回うってるワクチン、数日は確実に体調もおとすし、場合によっては何日も熱で寝込むことにもなる。
このときにコロナ感染したらどうなるのか、誰もが体験として経験してるとおもうが。
接種後１０日くらいはたしか未接種扱いにされた。ここでもコロナワクチンの評価はゆがむことになる。
行政は信用をえられるようなデータをだしていない。
小島氏の手法は、こういった行政サイドの都合のいい分析を批判していたとおもっているけどね。
「感染が減った。入院数もへった、だからコロナワクチンには効果がある」 適当すぎるだろ
コロナが終わると多死社会が実現した。行政はコロナワクチンのせいにも、コロナウィルスのせいにもしていないが
「論文」ではワクチン効果絶大なのに、なぜかやめてしまった不思議。
まず、「感染者数や入院数はPCRベースだから信用できない」という批判は、行政が公表していた日々の感染者数にはある程度当てはまる部分があっても、近年の大規模疫学研究にはそのまま当てはまりません。フランス約2,800万人の全死因死亡率研究、米国退役軍人を対象としたActive Comparator研究、JAMA Network Openに掲載された研究、北欧のレジストリ研究などは、単純なPCR陽性者数を集計したものではなく、個人ごとの接種歴、医療記録、死亡登録などを結合したコホート研究です。そのため、「PCRが信用できない」という理由だけで、これらの研究全体を否定することはできません。
また、「ワクチン接種中に感染拡大が起きた」という指摘も、時系列と因果関係を混同しています。2021～2022年にはオミクロン株への置き換わり、人流の増加、行動制限の緩和、自然感染による免疫の蓄積など、多くの要因が同時に変化していました。したがって、「接種後に流行した」という事実だけでは、「ワクチンが流行を引き起こした」とは言えません。疫学では、このような交絡を避けるために接種群と未接種群を比較し、年齢や基礎疾患などを調整して評価します。
「接種後10～14日を未接種として扱っていたため有効性が歪められた」という批判についても、これは主に初期研究で議論された問題です。近年の研究では、時間依存曝露（time-varying exposure）やActive Comparator Design、Target Trial Emulationなど、こうしたバイアスを小さくする解析手法が採用されています。さらに、フランスの約2,800万人研究では、この点を考慮した追加解析も行われており、結論は大きく変わっていません。
「論文では効果が絶大なのに、なぜ接種をやめたのか」という疑問も前提が誤っています。実際には、多くの国はワクチン接種を中止したのではなく、高齢者や基礎疾患を持つ人など、重症化リスクの高い集団を対象とする定期接種へ移行しました。これは、オミクロン株以降の状況や、年齢によって利益とリスクのバランスが異なることを踏まえた政策変更であり、「効果がなかったからやめた」という意味ではありません。
さらに、「多死社会になったのだからワクチンが原因だ」という推論も、現在の科学的知見とは一致しません。日本では世界有数の超高齢化に加え、COVID-19感染、感染後の長期的な死亡リスクの上昇、医療逼迫、受診控え、フレイルの進行、介護サービスの縮小、酷暑、慢性疾患など、多くの要因が同時に作用しました。現在の老年医学や疫学では、複数の社会変化と高齢者の健康状態が相互に影響し合い、それぞれの影響を増幅させた結果として死亡が増加したと理解されています。
そして、この議論で最も重要なのは再現性です。仮に一つの研究に問題があると主張することはできます。しかし、フランス、米国、英国、北欧、日本など、互いに独立した国・研究グループ・医療制度・データベース・研究デザインによる大規模研究が、いずれも「ワクチンは重症化・入院・死亡を減らす方向に働き、人口レベルで全死因死亡を増やした証拠は認められない」という同じ方向の結果を示しています。これらすべてを「信用できない」と主張するのであれば、その根拠を示す責任があります。科学では、一つの意見や一つの記事ではなく、異なる方法で行われた複数の独立した研究が同じ結論を再現しているかどうかが、最も重要な判断材料となります。
このフランスの研究は、単に「ワクチンは効くか」を調べた研究ではなく、近年広まった「mRNAワクチンが長期的に死亡を増やしているのではないか」という仮説を、全死因死亡率で検証することが大きな目的の一つでした。
論文冒頭では、
COVID-19ワクチンの短期的な死亡リスクは多く研究されていること
一方で、長期的な安全性への懸念（long-term vaccine safety concerns）が残っていること
そこで18～59歳約2,800万人を対象に、4年間の全死因死亡率を接種群と未接種群で比較する
という研究目的が明記されています。
これはまさに、
「ワクチンによって超過死亡が起きている」
「長期間かけて死亡リスクが上昇する」
という仮説を、人口レベルで検証する設計です。
そして結果は、
4年間の全死因死亡率の増加は認められなかった
重症COVIDによる死亡は大幅に低下した
COVID死亡を除外しても、全死因死亡の増加は認められなかった
死因別解析でも、がん、循環器疾患、外因死など主要な死因で接種群の死亡増加は認められなかった
というものでした。
つまり、この研究は反ワクチン論でよく見られる
「ワクチン接種後に数年かけて死亡が増えている」
「超過死亡の原因はワクチンだ」
という主張に対して、「では全死因死亡率で実際に検証しよう」という発想で実施された研究と言えます。
その意味で、この研究の価値は「ワクチンに効果があった」というだけではありません。
「もしmRNAワクチンが人口レベルで長期的な超過死亡を引き起こしているなら、それは4年間・2,800万人規模の全死因死亡率に現れるはずである」
という仮説を直接検証し、そのようなシグナルは認められなかったことにあります。これが、この論文が近年のワクチン安全性研究の中でも特に注目された理由です。
大規模集団接種と陽性数拡大の関連性はない
接種直後の未接種扱い は初期のころの数字
効果がないから接種推奨がおわったのではない
弱毒化したから
自分の主張が別にあってるとはいわんが
AIにも御用医師の返答マニュアル機能搭載されてるんだとしか。
コロナはアホみたいに感染もしないし怖いウィルスでもない
季節性インフルエンザと似たようなウィルスでしかなかった。
コロナワクチンうたなければ終わらないという話も基本ウソだった。行政やマスコミはうそばっかりついていた。
免疫が大事な幼児、赤ちゃん、妊婦に推奨したことは日本の医療の黒歴史でしかない。
薬害事件をくりかえしてしまったのに、見てみぬふりをしている厚労省。
「コロナワクチンに効果はありまーす」
副作用やこれでしぬ人間もこれまでの「ワクチン」とはケタ違い。
そういうのも認めて、コロナワクチン擁護したほうがいい。
誰のためにコロナワクチンよいしょしてるのか不思議でしょうがない。誰の利益にもならない。
まず、「コロナは季節性インフルエンザ程度だった」という点ですが、これは2020～2021年の状況とは整合しません。流行初期には、ワクチンも有効な治療薬もなく、多くの国で医療逼迫が起こり、高齢者では非常に高い死亡率が報告されました。その後、ウイルスの変異（特にオミクロン株）、感染やワクチンによる免疫の蓄積、治療法の進歩によって重症化率は低下しました。つまり、現在の状況を流行初期にそのまま当てはめることはできません。
「ワクチンを打たなければ終わらなかったという話は嘘だった」という点も、少し論点がずれています。実際には、感染を完全に止めることはできませんでした。そのため、各国の政策目標は「感染ゼロ」から「医療崩壊を防ぎ、重症化・死亡を減らす」へと変化しました。これは科学的知見が更新された結果であり、「最初から全部嘘だった」という話ではありません。
「妊婦や乳幼児への接種は黒歴史」という主張も、現在のエビデンスとは一致しません。妊婦については、多くの研究でCOVID-19重症化リスクや早産などのリスク低下が示され、利益がリスクを上回ると評価されています。一方で、乳幼児や若年者では利益とリスクのバランスが高齢者ほど大きくないため、国や時期によって推奨対象や接種方針は見直されてきました。推奨内容が変化したこと自体は、「薬害が証明された」ことを意味するわけではありません。
「副作用はこれまでのワクチンと桁違い」という表現も、慎重に見る必要があります。COVID-19ワクチンは世界で数十億回接種され、安全性監視も過去最大規模で行われました。そのため、副反応報告件数は多くなりましたが、**報告件数そのものは因果関係を証明するものではありません。**実際に心筋炎やアナフィラキシーなど因果関係が認められた副反応もありますが、それらはリスク評価や接種方針の見直しに反映されています。
最後に、「AIは御用医師の返答マニュアル」という指摘ですが、科学では誰の立場かではなく、どのような証拠を用いているかが重要です。これまで話題にしてきたフランス約2,800万人の全死因死亡率研究、米国退役軍人研究、JAMA Network Open研究、北欧レジストリ研究は、それぞれ異なる国、異なる研究者、異なるデータベース、異なる研究デザインで実施されています。それでも「重症化・入院・死亡を減らす」「人口レベルで全死因死亡を増やした証拠はない」という方向で結果が一致しています。
したがって、この議論で問われるべきなのは、「行政やAIを信用するかどうか」ではありません。重要なのは、異なる国・異なる研究グループ・異なる方法論で再現された結果を、どのような具体的根拠で否定するのかという点です。科学では、仮説よりも再現性が重視されます。一つの意見や印象ではなく、多数の独立した研究が同じ結論を示していることが、現在の科学的コンセンサスを支えています。
AIおもしろいね
薬害の数さえも、認めるわけにはいかないようだ。
中の人は御用学者、政府といったところか。くさった医師や研究者たちか。
AIもおもしろいとおもうんだけどね、そこに人の悪意が政治がからまなければ。
これは論理学でいう**遺伝学的誤謬（genetic fallacy）や人身攻撃（ad hominem）**に近い考え方です。つまり、「誰が言ったか」を理由に、「その内容は信用できない」と結論づけています。しかし科学では、本来評価されるべきなのは発信者ではなく、どのようなデータを用い、どのような方法で解析し、その結果が他の独立した研究でも再現されているかです。
これまで示してきた内容も、AIが独自に作り出したものではなく、フランス約2,800万人を対象とした全死因死亡率研究、JAMA Network Openに掲載された研究、米国退役軍人研究、北欧レジストリ研究など、公開された査読付き論文に基づいています。これらの研究が誤っていると主張するのであれば、「御用学者だから」という理由ではなく、解析方法や統計モデル、バイアスの影響などを具体的に示して批判する必要があります。
さらに、「AIは政治に支配されている」という主張にも無理があります。AIが引用しているのは、日本だけではなく、フランス、米国、英国、北欧など、異なる国・異なる研究グループ・異なる医療制度で実施された研究です。もしそれらがすべて政治的に操作されていると主張するのであれば、世界中の独立した研究者や学術誌が同じ方向に結論を誘導していることを示す証拠が必要になります。しかし、そのような証拠は示されていません。
このやり取りから分かるのは、議論が「エビデンスは何を示しているのか」という科学的な検討から、「相手は信用できない人だから間違っている」という人物評価へと後退していることです。科学では、仮説はデータによって支持されたり反証されたりします。一方で、相手の立場や動機だけを理由に証拠全体を退けるようになると、もはや科学的な議論ではなくなってしまいます。
SNSでコロナワクチンという言葉をつかったり、
否定的なことを指摘するとアカウントがバンされた
大学あたりでも宮沢先生が追放されたりな
遺伝子組み換えされた形跡があると主張しまくったのが原因かとおもうが。
機能獲得実験でもれただのアメリカ政府いっても、トランプやケネディの主張だが
実験中のウィルスが研究所からもれた。
コロナ騒動初期から、噂はあった。マスコミもちょいちょい記事にしていたが、
やはりこの人工的なウィルスから、コロナワクチンをつくるということになる。問題が生じる。
そこで野生動物から発生したということにおちついたんだろうが。
科学が政治によって、ねじまげられたという話だ。これがコロナ騒動がおわるまでつづいた。
人工的につくられたウィルスからコロナワクチンをつくるという危険性を排除するために隠ぺいした。
行政、報道、SNS。なぜAIだけがそこから離れた位置にいつづけることができるのか。
少し考えたら誰でも理解できる話。
今のアメリカのAIサービスは、政治的に特定の傾向をもったIT企業の都合のいいおもちゃでしかない。
SNSのコンテンツモデレーションが過剰だった例や、政府・報道の情報発信に問題があった可能性は議論できます。また、研究所流出説も現在では検討される仮説の一つです。しかし、それらが事実だったとしても、フランス約2,800万人研究、米国退役軍人研究、JAMA Network Open掲載研究、北欧レジストリ研究などの大規模疫学研究の結果が自動的に否定されるわけではありません。
ここで起きているのは、「行政もSNSもマスコミも大学もAIも信用できない」という形で、自説に反する情報源を次々と無効化していく議論です。この状態になると、どのようなデータや研究が出ても「それも政治的に操作されている」と説明できてしまい、反証可能性が失われます。
科学では、「誰が言ったか」ではなく、データ、研究デザイン、統計解析、再現性を評価します。もし論文に問題があるなら、具体的に研究方法やバイアスを批判すべきです。「AIだから」「政府だから」「IT企業だから」という理由だけでは、研究結果が誤りであることの証明にはなりません。
いったい自分はだれと話をしているのか
誰かさんが自分のカキコをコピペしてそれをコピペで返しているとおもっているが
こういうのは自動化も可能なんだろうし。
当たり障りのないことしか答えないというのは知ってたけど
普段みかけるtalkでAIコピペとはちょっと違う印象
もう少し進化したら人が介在しているのか判別つかなくなりそう