L’exactitude de toute donnée prétendant montrer l’efficacité ou l’innocuité du vaccin covid 19 dépend essentiellement de l’exactitude de quatre mesures : (1) les personnes classées comme atteintes de la maladie ; (2) statut vaccinal ; (3) décès signalés; et (4) la population vaccinée et non vaccinée (ce que l’on appelle les « dénominateurs »). Des erreurs dans l’un de ces éléments pourraient saper les allégations d’efficacité ou d’innocuité du vaccin. Nous avons précédemment identifié des anomalies dans les décès ONS du gouvernement britannique par les données sur l’état de la vaccination (ensemble de données ONS) - en particulier que certains décès survenus peu de temps après la vaccination sont classés à tort comme des décès non vaccinés. Dans cet article, nous identifions un autre problème qui semble expliquer les anomalies dans les données de l’ONS : le nombre total de décès signalés par l’ONS est nettement inférieur à ce à quoi nous nous attendions par rapport à d’autres ensembles de données gouvernementales, même en tenant compte du fait que l’ONS n’utilise qu’un sous-ensemble de données. la population. Pour les décès non-covid et covid respectivement, le nombre de décès signalés pour la catégorie de vaccination dans les 21 jours suivant la première dose correspond presque parfaitement au nombre de décès qui seraient attendus s’ils étaient survenus au cours de la troisième semaine seulement. Ainsi, pour les décès covid et non covid, les deux semaines de décès après la première vaccination semblent avoir été omises de l’ensemble de données de l’ONS. Ce schéma se répète dans tous les groupes d’âge de plus de 60 ans. Divers facteurs auraient pu entraîner l’omission de décès au cours des 14 premiers jours dans l’ensemble de données de l’ONS, notamment une mauvaise catégorisation, des retards de déclaration et des erreurs de traitement ou de transcription des données. L’ensemble de données est donc corrompu, rendant toute inférence sur l’efficacité ou l’innocuité du vaccin qui dépend des données, sans objet. En conséquence, l’ONS devrait retirer publiquement son ensemble de données et demander la rétractation de toute réclamation faite par d’autres qui se fonde sur celui-ci.
The accuracy of any data purporting to show covid 19 vaccine effectiveness or safety is critically dependent on the accuracy of four measurements: (1) people classified as having the disease; (2) vaccination status; (3) reported deaths; and (4) the population of vaccinated and unvaccinated (the so called ‹ denominators ›). Errors in any of these could undermine claims of vaccine effectiveness or safety. We have previously identified anomalies in the UK Government’s ONS deaths by vaccination status data (ONS dataset)-specifically that some deaths occurring shortly after vaccination are being wrongly classified as unvaccinated deaths. In this paper we identify a further problem that appears to explain anomalies in the ONS data: the total deaths reported by ONS are significantly lower than we would expect compared to other government datasets, even allowing for the fact that the ONS use only a subset of the population. For both non-covid and covid deaths respectively the number of deaths reported for the within 21 days of first dose vaccination category tally almost perfectly with the number of deaths that would be expected should they have occurred in the third week alone. Thus, for both covid and non-covid deaths, the two weeks of post first vaccination deaths appear to have been omitted from the ONS dataset. This pattern is repeated in all age groups over 60. A variety of factors could have led to deaths in the first 14 days being omitted in the ONS dataset, including miscategorisation, reporting lags and data handling or transcription errors. The dataset is therefore corrupted, making any inferences about vaccine efficacy or safety that are reliant on the data, moot. Accordingly, the ONS should publicly withdraw their dataset and call for the retraction of any claims made by others that are based upon it.