Written by Durante la pandemia di COVID-19, politici, scienziati e organizzazioni dei media hanno diffamato le persone non vaccinate, incolpandole di prolungare la pandemia sostenendo politiche che vietassero ai No-Vax di accedere ai luoghi pubblici, alle aziende e ai propri luoghi di lavoro. Oggi, uno studio sottoposto a revisione paritaria, pubblicato la scorsa settimana su Cureus, mostra che il rapporto chiave dell’aprile 2022 del Dott. Davis Fisman (utilizzato per giustificare politiche draconiane di segregazione dei non vaccinati) si basava sull’applicazione di modelli matematici imperfetti, senza alcun supporto scientifico. Fisman, epidemiologo dell’Università di Toronto, è stato l’autore principale dello studio dell’aprile 2022, pubblicato sul Canadian Medical Association Journal (CMAJ), che secondo, gli autori, dimostrava che le persone non vaccinate rappresentavano un rischio sproporzionato per quelle vaccinate. Fisman ha lavorato come consulente per i produttori di vaccini Pfizer, Seqirus, AstraZeneca e Sanofi-Pasteur. Ha inoltre fornito consulenza al governo canadese sulle sue politiche contro il COVID-19 e, recentemente, è stato scelto per dirigere il nuovo Istituto per le pandemie dell’Università di Toronto. Il messaggio chiave dello studio era: “Se scegli di non essere vaccinato, stai creando rischi per coloro che ti circondano”.
La stampa ne era entusiasta.Il Parlamento canadese utilizzò tale documento per promuovere restrizioni per le persone non vaccinate. Tuttavia, nel nuovo studio, pubblicato la scorsa settimana, i dottori Joseph Hickey e Denis Rancourt, mostrano che il modello “infetto-guarito (SIR)” di Fisman, utilizzato per trarre le sue conclusioni, aveva un difetto evidente in uno dei suoi parametri chiave: la frequenza di contatto. Quando hanno adattato quel parametro, il modello ha prodotto una serie di risultati contraddittori. Uno mostrava che la segregazione delle persone non vaccinate avrebbe potuto aumentare la gravità dell’epidemia tra i vaccinati. L’esatto opposto di ciò che Fisman pretendeva di mostrare. Hickey e Rancourt, ricercatori del Canada’s Correlation: Research in the Public Interest, hanno concluso che senza dati empirici affidabili, i modelli sono “intrinsecamente limitati” e non dovrebbero essere usati come base per la politica.