3/ Notice a pattern: a year of “high” mortality is followed by a year of lower/similar.
Pattern disrupted in 2017/2018, severe flu season. Should have been lower/similar to 2016/17.
Estimated flu deaths: 61,000
4/ Fit separate regression lines to 4 “high flu years” and 3 “low flu years” (until pattern disrupted).
Excellent fit for both (r^2=0.99), though few observations.
Used the equations to predict for 2017-18, 2018-19, 2019-2020.
5/ Previous pattern suggests that both 2017-18 and 2019-20 should have been “low”. (2018-19 should have been “high”.)
Therefore, predictions from “low years” is preferred.
6/ Model estimates:
2017-18: excess 42,000 (CDC estimated 61,000 flu deaths)
2019-20: excess 254,000 (reported COVID death: ~210,000)
Translating to weeks of “normal” deaths, as suggested by @MLevitt_NP2013 : ~ 4.7 weeks.
Unaccounted excess: ~44,000
7/ Next is deliberation (rounded numbers):
What is the split between excess deaths due to COVID and lockdown/panic?
Is it 44,000? (=254,000-210,000)
Some COVID deaths have been missed, but overcounting (death “with COVID”) likely much more common, given liberal coding guidelines
8/ Therefore, true COVID deaths < 210,000 reported.
Research will tell how many. For now, assume ~85%:
True COVID deaths: ~180,000 (70% of excess)
Lockdown/panic deaths: ~75,000 (30% of excess)
9/ Estimated COVID deaths 2019-20 vs. estimated flu deaths 2017-18:
180,000/60,000 = 3.
COVID: 3 x more severe in the US than recent severe flu year. Order of magnitude seems reasonable given IFR & R0
Lockdown/panic made it 4+ more severe.
The toll in flu year 2020-21? By Oct
10/ And what happened in Sweden, without lockdown & panic?
1/ Important question: Once infected, what is the effect of vaccination status on death/severity?
Here is relevant statistics from Israel data.
Disturbing observations on the early period after 1st dose.
2/ Table shows rate of death & severe disease, since the vaccination campaign began.
Notice that risks are higher in vaccinated than unvaccinated. That’s misleading. At any time, vaccinated were older than unvaccinated (and older, on average, in sequential vaccination groups.)
3/ The phenomenon is called confounding. Illustrated in a causal diagram. All comparisons are not valid. They don’t estimate effects.
1. מדוע נמחקת הנורמה שאין לכפות על הפרט, ישירות או בעקיפין, התערבות רפואית?
2. מדוע נמחקת נורמת החיסיון הרפואי לפיה מידע מזהה על טיפול/היעדרו שייך בלעדית לפרט?
3. מדוע אישר ה-FDA בנוהל חירום (בניגוד לסטנדרט מעקב) חיסון לאוכלוסייה שאינה בסיכון חריג? (מקובל לגמרי אישור בנוהל חירום לאוכלוסייה בסיכון.)
4. מדוע התקשורת בארץ ובעולם לא מציגה לציבור הערכות שיעורי תמותה בקבוצות גיל צרות, במקום לדווח אנקדוטות?
5. האם חסינות לאחר חיסון (באמצעות זיהוי חלבון הספייק) תגן בפני מוטציות באותה אפקטיביות של חסינות נרכשת לאחר הידבקות?
6. מה קורה במערכת החיסון כאשר נדבקים בסמוך לחיסון הראשון ומערכת החיסון מזהה בו זמנית את הנגיף ואת חלבון הספייק שלו על תאי גוף? האם יש תגובת-יתר חיסונית?
יש יותר מידי משתנים בתמונה, מכדי לומר משהו בוודאות. למשל: אפשרות הידבקות בעת החיסון, פגיעות-יתר בימים שלאחר החיסון הראשון, התפרצויות בבתי אבות שדעכו (קשורות לחיסון?), מהלך גלים שונה טבעית בגילאים שונים (מסיבות לא תמיד ברורות). trajectory שונה (מלכתחילה) של קשים-חדשים צעירים.
השרשור מוקדש לדסק...
6/4. המאמר לא עסק בשבדיה, והסביר לקורא בפתיח איך אפשר ללמוד על מגמות מגפה בכל מדינה. איזכור של שבדיה בסוף. zman.co.il/98406/
12/4. התברר שיש בעייה בדיווחים של וורלד-או-מיטר על שבדיה. הסברתי את הבעייה, והפניתי לאתר השבדי הרשמי. zman.co.il/100319/
3/5. בהתאמה לפוסט הקודם, כל המאמר מסתמך על האתר הרשמי השבדי. מוצג גרף החולים החדשים, בו נצפית עצירת שלב ההתפרצות haaretz.co.il/opinions/.prem…
3/6. לא טענתי שהתשובה איננה בגרף החולים החדשים. נהפוך הוא. בצטוט "התשובה בגרפים".
המשפט המלא: "התשובה בגרפים. לא במספר החולים שאובחנו אתמול, לא במספר המתים שדווח הבוקר, ולא באף מספר מצטבר"
יש במאמר דיון על גרף החולים החדשים (שבו נצפתה עצירה ושיא ממושך). zman.co.il/115716/