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Study on Vaccine Adverse Reactions
Il, ehm, come potete vedere davanti a voi su questo
schermo, ehm, è il
risultato, il risultato principale del nostro studio.
Ehm, mostra dai dati, ehm, ufficiali danesi
che abbiamo p-per, ehm, richiesto per lo studio.
Mostra ogni lotto e quante, ehm, quante
reazioni avverse
erano presenti in ogni lotto.
Potete vedere che lungo l'asse Y, l'asse verticale,
e lungo l'asse, ehm, orizzontale, potete vedere
quanto erano grandi i lotti. Come potete vedere dal grafico,
ehm,
alcuni di questi lotti sono molto piccoli, altri sono molto
grandi.
E
in questo caso, se, ehm, supponiamo di vedere un
vaccino normale, un vaccino davvero buono, qualcosa che fosse prodotto in modo molto
costante, vedremmo una linea quasi perfetta.
Una linea quasi perfetta. Se invece, producessimo
un vaccino davvero orribile, il peggiore che potessimo concepire,
noi
non vedremmo alcuna linea. Vedremmo solo punti sparsi.
Ehm, in questo caso ne vediamo tre.
Non una, ma tre linee, e sono in realtà quasi
perfette.
Il problema è che ovviamente, ehm, è, è
qualcosa che è completamente al di fuori della categoria di ciò che dovremmo aspettarci
di vedere nei dati sugli eventi avversi. Questa è la scoperta principale
di questo studio. Ma qualcosa che è anche molto preoccupante è che
questo mostra un sistema, mostra una struttura
nei dati.
Le reazioni avverse, gli errori, ehm, di produzione
sono, per natura, casuali, ma questo mostra una struttura.
Non sappiamo ancora perché, ehm, ma ovviamente stiamo
studiando questo, questo problema. Ci sono tre diversi
tipi di lotti, e ogni lotto dà un altro, ehm, un
rischio. E quello, quello,
quello blu comporta il più alto rischio di mortalità.
E nessuno sapeva in anticipo quale lotto avrebbe
ricevuto. Nessuno sapeva che c'era questa differenza
tra questi lotti. Nessuno lo sapeva.
Ma l'EMA riceve campioni di ogni lotto, e può
analizzarli e vedere se sono identici o meno.
Ed è il suo lavoro, perché il suo compito è proteggerci
da, ehm, errori commessi dall'industria farmaceutica.
E questo è anche qualcosa che, in una seconda lettera all'EMA,
affronteremo
di sicuro. Ehm, così come le questioni riguardanti
la contaminazione, ehm, da DNA di batteri nei,
nei vaccini, così come, ehm, le questioni che, ehm,
Joachim ha menzionato riguardo all'esistenza di due database con
eventi, ehm, avversi. Ehm, ehm, com'è possibile che l'
EMA non ci abbia mai avvertiti
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Original transcript (English)
The, um, as you can see in front of you on this screen, uh, is the result, the main result of our study. Uh, it shows from the, uh, official Danish data that we queried f-for, uh, for the study.
It shows each batch and how many, um, how many adverse reactions were present in each batch. You can see that along the Y-axis, the vertical axis, and along the, uh, horizontal axis, you can see
how big were the batches. As you can see from the graph, um, some of these batches are very small, some of them are very big. And
in this case, if we, uh, assume that we would see a normal vaccine, a really good vaccine, something that was very consistently produced, we would see a near perfect line. One near perfect line. If we, on the other hand, produced a really horrible vaccine, the worst one we could possibly conceive,
we would see no line. We would see just scattered dots. Um, in this case, we see three. Not one, but we see three lines, and they are actually near perfect.
The problem with this is that it's obviously, uh, it, it's something that is completely outside the category of what we should expect to see in adverse, adverse data. That's the main finding of this study. But something that is also very troubling is this shows a system, it shows a structure
in the data. Adverse reactions, error, uh, errors in production are, by nature, they're random, but this shows structure. We do not know yet why, uh, but we're obviously researching this, this issue. There are three different
types of batches, and every batch gives another, uh, a risk. And the, the, the, the blue one gives the highest mortality risk. Um, and nobody knew upfront which batch you would get. Nobody knew that there was this difference
between these batches. Nobody knew. But the EMA gets samples of every batch, and they can test it, and they can see whether or not they, they are identical. And that's their job, because their job is to protect us from, uh, mistakes made by pharmaceutical industry.
And that is also something that in a second letter to the EMA we are going to address, be sure of that. Uh, as are the things as contamination, uh, by DNA of bacteria in the, in the vaccines, as, uh, are the things that, uh,
Joachim mentioned about are there two databases with adverse, uh, events. Um, um, how come that the, uh, EMA never warned us
