LA SUPUESTA MORTALIDAD DEL COVID-19 ESTÁ ENORMEMENTE SOBRESTIMADA

por Damian Rafal & coll.

Resumen

ANTECEDENTES: ¿Qué significan los datos presentados en las tablas de los CDC “Deaths involving coronavirus”? La única información objetiva es: “xxx miles de personas han muerto y han sido probablemente infectadas con Covid-19”. Pero, ¿cuántas de estas personas seguirían viviendo con seguridad si no fuera por Covid-19? El objetivo de este trabajo es presentar el método matemático-lógico que permite revelar el número real de víctimas letales de Covid-19 en los Estados Unidos.

MÉTODOS: Las ideas para las soluciones son totalmente originales, matemático – lógicas; se utilizaron estimadores construidos por nosotros. Los datos calculados suelen estar ligeramente redondeados, ya que la presentación del método es el objetivo principal del artículo.

RESULTADOS: Sólo hasta cerca del 10% de los reportados como víctimas de Covid-19, en los Estados Unidos en 2020, murieron por complicidad de Covid-19 y todo el resto habría muerto en el mismo (o casi idéntico) tiempo de todos modos (también sin Covid-19) porque sus muertes resultaron sólo de la estructura normal de edad de las muertes en los Estados Unidos, creando la edad media esperada de la muerte en el año dado.

INTERPRETACIÓN: El número oficial de víctimas de Covid-19 es en su gran mayoría “el doble recuento” de los que morirían de todos modos en el mismo tiempo incluso sin Covid-19. El análisis “ex post” es necesario para descubrir el número real de muertes debidas a Covid-19.

FINANCIACIÓN: Ninguna

Introducción

Parece que no hay un ensayo correcto que analice la mortalidad real por Covid-19 para descubrirla. ¿Qué significan los datos presentados en las tablas de los CDC “Deaths involving coronavirus”? La única información objetiva es: “xxx miles de personas han muerto y han sido probablemente infectadas con Covid-19”. Pero, ¿cuántas de estas personas seguirían viviendo con seguridad si no fuera por el Covid-19? La principal razón resumida de las muertes es el “envejecimiento” = el avance de la edad y todas las enfermedades (condiciones) cuya frecuencia y efectos mortales están muy fuertemente correlacionados con ella (lo que significa, con la debilidad general del organismo); las fuentes de esas condiciones están en el propio cuerpo o un progreso de la condición necesita mucho tiempo y el avance de la edad. A continuación, hay muertes provocadas por causas totalmente externas como diferentes lesiones. Las infecciones tienen una acción agobiante (los efectos mortales están fuertemente correlacionados con la debilidad general del organismo/edad). La mortalidad infantil es otro grupo bastante importante de causas de muerte. El punto clave que hay que recordar es que el número de enfermedades crónicas y la esperanza de vida también están fuertemente correlacionados. El objetivo de este documento es mostrar cómo calcular el número real de víctimas mortales de Covid-19.

/La posible influencia de los diagnósticos erróneos (por ejemplo, Covid-19 en lugar de gripe) no se tiene en cuenta en este análisis./

Métodos

Las ideas para las soluciones son totalmente originales, matemáticas – lógicas. También hubo que resolver una serie de conjeturas lógicas. En primer lugar se calculó cuál debería ser la edad media de fallecimiento en el mismo año en un grupo similar (al que se supone que muere por Covid-19) si no se infectara nadie. A continuación, se calculó la esperanza de vida media posterior de las personas de todo el grupo de “muertos por Covid-19”, si seguían vivos. En los cálculos se utilizaron ampliamente las bases de datos de los CDC, del NSC y de otras instituciones, así como la Tabla de Vida. Se utilizaron estimadores construidos por nosotros. Para entender los procedimientos de los cálculos y sus consecuencias, el lector debe seguir la resolución y las explicaciones que se dan a continuación. Los datos obtenidos se redondean además con delicadeza. En general, el método está en algunos lugares ligeramente simplificado para perseguir los cálculos, porque no todos los datos más detallados estaban disponibles y porque la presentación de la idea es el objetivo principal de este artículo, sin embargo todavía no puede influir significativamente en el resultado final de este análisis.

Procedimiento detallado y resultados

La edad media de los fallecidos oficialmente por Covid-19

No se pueden encontrar datos concretos, aparte de la edad media de 78 años en los primeros datos [1]. ¿Podríamos utilizar los rangos de edad conocidos y luego representarlos en una tabla de vida? Comprobémoslo con la edad media (en un año) de la muerte en la sociedad. El crecimiento de la población (con un gran papel de la inmigración de personas móviles) hizo que sorprendiera mucho menos que la esperanza de vida (78,5, el Banco Mundial 2018). El número de muertes se “acelera” en un rango de edad, por lo que si utilizamos los rangos de edad y calculamos, basándonos en el “número de vidas” [2], la mediana* de las edades de los que mueren en los rangos de edad y luego multiplicamos cada mediana por el volumen de un subgrupo [3-p.25] (cuando hay diferencias entonces se calcula por separado para hombres y mujeres) entonces recibimos el siguiente resultado:

Medias* para los rangos de edad: <1, 1-4, 5-14, 15-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55-64, 65-74, 75-84, 85+ :

M: 0.5, 2.4, 11.4, 21.3, 30.40, 40.50, 51, 60.75, 70.65, 80.55, 91

W: 0.5, 2.5, 10.5, 21.2, 30.85, 40.65, 51, 60.80, 70.85, 80.85, 92,05

[10.46 + (4.9 + 4.09) + (36.32 + 24.27) + (463.23 + 170.09) + (1257.07 + 549.96) + (2164.16 + 1201.21)

  • (5041.2 + 3138.85) + (13846.44 + 8938.33) + (22625.45 + 16671.86) + (28603.31 + 26917.15) + (30773.01
  • 49300.23)] /2854,838 (número total de muertes, en miles) = 74,17 (años)

Pero en el sitio wonder.cdc.gov -Underlying Cause of Death podemos obtener los datos agrupados por “Single-Year Ages”, además de elegir el año 2019 y calcularlo para recibir 73,78 años. 73,78 no es 74,17 (para 2019) por una parte porque los subgrupos-medios son más altos que los promedios. …Para el propósito de este análisis tomamos la edad media teórica (asumiendo la ausencia de Covid-19) de la muerte, en la sociedad en el año 2020, para ser 74,0 [se incrementó fuertemente de 2018 a 2019 -por 0,5 años (envejecimiento de la sociedad), por lo que un próximo aumento debe frenar y hacer hasta cerca de 74,0 años]. [4]. …Se aconseja obtener la estimación/anticipación más precisa mediante un estudio demográfico detallado con tasas de mortalidad.

La edad media teórica de los que forman el grupo de “muertes por Covid-19” la estimamos de manera similar, a partir de las cuotas de los subgrupos de edad (los datos de los CDC – principios de enero de 2021) trazados en una tabla de vida, para recibir 76,6 años (sobre la base de las medianas), el resultado sólo por alrededor de 0,05 años más que si se basa en los datos anteriores de mayo de 2020 [1]. Para recibir una mejor aproximación debería multiplicarse a continuación por 73,78/74,17 para recibir 76,2 años. Pero los porcentajes del subgrupo de mayor edad (85+) son los siguientes 31,05% (el grupo de “muertes por Covid-19”) frente al 31,65% (el normal en 2019, una vez descontadas las muertes por lesiones) [3]. De las comparaciones podemos ver que los porcentajes de la mayoría de los subgrupos en el rango de edad de 0 a 64 años son menores en el grupo de “muertes con Covid-19”. Pero los porcentajes que “faltan” en los subgrupos de menor edad no se distribuyen proporcionalmente en los subgrupos de mayor edad (65++); el subgrupo de mayor edad (85+) no ha aumentado, sino que ha disminuido un poco su proporción (¡!) = ese subgrupo está infraponderado en aproximadamente un 1,6%, por lo que es muy probable que haya disminuido su edad media de fallecimiento. La revisión negativa estimada para todo el grupo es de 0,1 años; se basa en la suposición de que la diferencia entre la edad media teórica de la muerte en ese subgrupo [2] y la edad de 85 años disminuye proporcionalmente a la disminución de la cuota del subgrupo, por lo que, de hecho, el valor de 0,1 debería ser el máximo. Pero también puede haber perturbaciones no identificadas y ocultas en otro subgrupo de mayor edad, por lo que para ser muy cuidadosos deducimos subjetivamente 0,1 más para recibir los 76,0 años finales. …Sin embargo, sería una ayuda si los datos necesarios se dieran oficialmente.

Cuántos de los estadounidenses “muertos por Covid-19” tenían en realidad su fecha de muerte acelerada

a) Al principio hay que calcular cuál sería la edad media de un fallecido en un grupo casi idéntico* (como el que se supone que murió por Covid-19) pero si nadie estuviera infectado y por tanto sin muertes relacionadas con Covid-19 (*CTINI). La edad media de fallecimiento en EE.UU. en el año 2020 (AD), ya tomada, asumiendo la ausencia de Covid-19, es de 74,0 años. Pero este valor debe revisarse al alza debido a algunos factores. Las lesiones mortales acortan la vida de una persona y su impacto es único porque no son derivados de un estado de salud ya “no muy lejano a la muerte”. Cualquier muerte debida, por ejemplo, a un accidente mecánico excluye asumir la participación causal de Covid-19, por lo que la edad media de fallecimiento para nuestro grupo debe excluir el impacto de las lesiones en su sentido amplio. En los datos de CDC.gov denominados “Leading Causes of Deaths” y ver hay algunos grupos de causas que no dependen directamente del envejecimiento del organismo.

-Accidentes (lesiones no intencionadas): 167127 casos en 2018 /(los datos de 2019 no están disponibles entonces todavía)

-Las autolesiones intencionadas (suicidios): 48344

-Agresiones: 18830

Profundizando en ello (datos de 2018, importados en enero de 2021 de la web: https://injuryfacts.nsc.org), podemos ver que hay algunas subcategorías relativas a “Accidentes”, con diferentes estructuras de edad de sus víctimas.

  • “Intoxicación” 19,9 por 100.000 (muertes por 100.000 habitantes)

-Accidentes de tráfico” 12,4 por 100.000

  • “Caídas” 11,2 por 100.000 (antes de que el sitio lo revisara a 12,0 en febrero de 2021)

-Asfixia” 1,6 por cada 100.000

-Ahogamiento” 1,1 por cada 100.000

-Incendios/humo” 0,9 por cada 100.000

-Asfixia mecánica” 0,4 por 100.000

Calculamos la contribución negativa de ‘Envenenamiento’- (P) a la edad media de la muerte (AD) de la siguiente manera. La proporción de todas las muertes “accidentales” en la estructura de las muertes en Estados Unidos es de 0,0589 y la proporción de la categoría “Envenenamiento” en las muertes “accidentales” es de 0,37 (0,0589 x 0,37 = 0,0218). Lo calculamos utilizando el siguiente estimador construido por nosotros [43,5 = la edad media de una víctima de envenenamiento mortal (estimación)]:

(1 – 0,0218) x (AD + P) + 0,0218 x 43,5 = AD

0,9782 x 74 +0,9782 x P + 0,9483 = 74

72,3868 + 0,9782 x P = 73,0517

P = 0.6649 /0.9782 = 0.68

La categoría “Envenenamiento” tiene su impacto negativo en la edad media de fallecimiento en EE.UU. en unos 0,70 años. Los cálculos de la influencia de las categorías menos importantes en EE.UU.: ‘Suicidios’, ‘Accidentes de moto’ y ‘Agresiones’ dan para nuestro grupo 0,45, 0,40 y 0,25 años respectivamente. ‘Ahogamiento’, ‘Asfixia’, ‘Incendios’/’Humo’ y ‘Asfixia mecánica’ son minucias y suman el 0,10 año adicional. Hay una categoría importante en la que la edad media de la víctima es significativamente superior a la edad media de la muerte en la sociedad = “Caídas”. Hemos estimado (Injuryfacts.nsc.org o [3]) que la edad media de las víctimas de “caídas” es de 80 años. La proporción de todas las muertes “accidentales” en la estructura de las muertes en EE.UU. es de 0,0589 y la proporción de la categoría “Caídas” en todas las muertes “accidentales” es de 0,22. Así que de nuevo: 0,0589 x 0,22 = 0,013.

(1 – 0,013) x (AD + F) + 0,013 x 80,0 = AD

0,987 x 74 + 0,987 x F + 1,04 = 74

73,038 + 0,987 x F = 72,96

F = – 0.078 /0.987 = – 0.079

Hay otras causas menores de “lesiones evitables” (Accidentes) con su cuota total del 9% (Injuryfacts), pero sus estructuras de edad no se dan allí, por lo que tomamos 0,10 años como su influencia en la edad media de la muerte (puede verificarse por otra fuente [3-p.40]).

También hay muertes debidas a errores médicos evitables como eventos de drogas, errores durante las operaciones y eventos postoperatorios. Pero no permiten hacer ninguna revisión significativa de la edad media de la muerte para nuestro grupo, porque esas muertes no deberían afectar a personas con un estado de salud estándar, sino a aquellas que son en su mayoría ancianas y en un estado peor y por lo tanto buscan cuidados intensivos. Además, las opiniones sobre su número son muy diferentes entre sí. Podría haber hasta unos 50 mil muertos al año (= extraoficialmente, por lo que el valor es mucho mayor), pero también hay opiniones de que los datos oficiales son más objetivos y sólo hay 5 mil de todas las “complicaciones de la atención médica y quirúrgica” mortales al año [3-p.40], por lo que de un tipo de lesión probablemente debería haber 1-2 mil. Estimamos (subjetivamente) que la revisión necesaria debido a este factor es de cero a 0,20 años, y tomamos 0,1 para el análisis posterior.

Todavía hay factores que revisarán notablemente al alza la edad media de fallecimiento de nuestro grupo (CTINI), pero estos factores están asociados principalmente a los rangos de edad más bajos. Podemos consultar la “tabla de vida actuarial” [2] para ver que los factores de los rangos de edad más bajos se “consumen” en su gran mayoría en el rango de edad de 0 a 1 años. El impacto negativo de la mortalidad infantil (defectos congénitos, bajo peso al nacer, complicaciones del parto a término y el resto de causas) sobre la esperanza de vida es de 0,56 años. Como era de esperar, el peso de este subgrupo de edad en el grupo de “muertes por Covid-19” es casi nulo (más de 70 veces menos que en todas las muertes de la sociedad [3] = 0,01% frente a 0,73%. Pero del segundo valor hay que restar las lesiones clásicas -principalmente los casos de “asfixia mecánica” (Injuryfacts), para no repetirlo. Da: 0.73 – 0.04 = 0.69%

[1 – (0,0069 – 0,0001)] x (AD + I) + (0,0069 – 0,0001) x 0,5 = AD

0,9932 x 74 + 0,9932 x I + 0,0034 = 74

73,4968 + 0,9932 x I = 73,9966

I = 0.4998 /0.9932 = 0.5032

Es necesario un ajuste adicional al alza de la edad media de fallecimiento esperada para nuestro grupo si la estructura de edad de las muertes del grupo de “muertes que implican Covid-19” (DIC) se ve alterada por los déficits de las cuotas de los subgrupos de edad más bajos cuando se comparan con las cuotas normales después de restar las muertes debidas a “lesiones” -Estas personas, que mueren a la edad de un rango de edad más bajo, crean este impacto negativo del rango de edad en la edad media de fallecimiento en el año; ese impacto disminuye con la disminución del % de personas que mueren a la edad de este rango de edad. …Comparamos las cuotas de los subgrupos de edad del grupo DIC (principios de enero de 2021) con sus cuotas normales en todas las muertes de la sociedad [3]. A continuación, corregimos los segundos valores deduciendo todas las muertes debidas a “lesiones” (Injuryfacts y [3]). A continuación, calculamos los valores preliminares por los que la edad media de fallecimiento en nuestro grupo debería revisarse adicionalmente al alza.

las acciones del subgrupo 01-14: 0,02% frente al 0,32% (0,20% tras la corrección)

[9,17 /2854,84 y (9,17 – 3,82) /2615,80].

las cuotas del subgrupo de 15 a 24 años: 0,16% frente al 1,04% (0,27% tras la corrección)

[29,77 /2854,84 y (29,77 – 22,58) /2615,80].

las cuotas del subgrupo de 25 a 34 años: 0,72% frente al 2,07% (0,81% tras la corrección)

[59,18 /2854,84 y (59,18 – 38,12) /2615,80].

las cuotas del subgrupo de 35 a 44 años: 1,92% frente a 2,91% (1,83% tras la corrección)

[82,99 /2854,84 y (82,99 – 35,19) /2615,80]

las cuotas del subgrupo de 45-54 años: 4,97% frente a 5,62% (4,85% tras la corrección)

[160,39 /2854,84 y (160,39 – 33,58) /2615,80].

las cuotas del subgrupo de 55 a 64 años: 12,20% frente al 13,13% (13,00% tras la corrección)

[374,94 /2854,84 y (374,94 – 34,69) /2615,80].

las cuotas del subgrupo de 65 a 74 años: 21,70% frente al 19,46% (20,38% tras la corrección)

las cuotas del subgrupo de 75 a 84 años: 27,24% frente al 24,10% (25,48% tras la corrección)

Hay diferencias de cuota considerables en los subgrupos de 01 a 14 y de 15 a 24 años, pero a continuación se producen sólo delicadas. Las muertes debidas a anomalías congénitas tienen una cuota del 5% en la franja de edad de 1 a 19 años y las afecciones (principalmente el cáncer y las enfermedades cardíacas) desempeñan un papel muy pequeño [5].

Estas revisiones preliminares debidas a los déficits de las cuotas de los subgrupos se calculan de la siguiente manera (el ejemplo para el subgrupo de 15 a 24 años)

[1 – (0,0027 – 0,0016)] x (75,75 + S) + (0,0027 – 0,0016) x 20,85 = 75,75

0,9989 x (75,75 + S) + 0,0229 = 75,75

75,6667 + 0,9989 x S = 75,7271

S = 0.0604 /0.9989 = 0.0605

/75,75 = la edad media de fallecimiento (en 2019) una vez deducido el impacto negativo de las “lesiones”; 20,85 = la edad media teórica de fallecimiento en el subgrupo (= la mediana menos 0,4)/

Si faltan algunos porcentajes en los subgrupos inferiores, significa que están distribuidos a continuación en los subgrupos de mayor edad. Por ejemplo, el déficit total en el rango de edad de 0 a 24 años es 0,72 + 0,18 + 0,11 = 1,01%, por lo que el siguiente porcentaje del 0,72% (el subgrupo de 25 a 34 años) debemos compararlo no con el 0,81% de la derecha, sino con 0,81 /(1 – 0,0101) = 0,82% …y además comparamos el 1,92% no con el 1,83% de la derecha, sino con el 1,85%, etc.

La suma de las revisiones preliminares (RP) debidas a las acciones modificadas dentro del rango de edad de 1 a 64 años es

0.1256 + 0.0605 + 0.0455 – 0.0245 – 0.017 + 0.1478 = 0.3379

La suma total de RP (para el rango de edad de 0 a 64 años) incluye además la revisión debida a la “mortalidad infantil” (que es en gran parte similar a las “lesiones”):

0.5032 + 0.3379 = 0.8411

…Lo que ocurre con el rango de edad de 65+ años se explica en la página siguiente.

¡Pero lo que importa es la suma de las revisiones finales! La participación de los subgrupos de edad más bajos en las muertes puede ser un poco menor en el grupo de “muertes con Covid-19” (DIC) que en la sociedad, debido también a la discreción del personal médico. Pero el factor de las auténticas “muertes por Covid-19”, que disminuye la edad media de la muerte en el grupo DIC, es lo que produce la presión dirigida a la baja (por la edad), por lo que deberíamos eliminar el efecto de este factor en la revisión para el grupo CTINI a continuación. -Si no fuera por esa disminución de la edad media de fallecimiento, entonces los déficits de las cuotas de los subgrupos de menor edad podrían ser aún mayores y, por tanto, las revisiones deberían ser aún mayores. Para calcular el impacto puro (la suma de las revisiones finales) de los déficits de los subgrupos de edad en el grupo CTINI debemos ajustar la edad media de fallecimiento en el grupo DIC al valor más alto de: ‘75,95 más la propia suma de revisiones finales’, una aproximación bastante buena en este caso es ‘75,95 más la suma preliminar de revisiones’ (75,95 = 74 +1,95; 1,95 -impacto de las lesiones). Las cuotas iniciales de los subgrupos más bajos se esperan/suponen (con el ajuste) para mantener las proporciones con las cuotas de los siguientes subgrupos del rango de edad 01-64. Esas cuotas se recalculan/disminuyen de la siguiente manera S x 76,00 /(75,95 + 0,84). Teóricamente, deberíamos recalcular de esta manera todas las cuotas del rango de edad 0-84, pero el último rango resumido y abierto (85++), que significa “el resto” = ‘100% menos la suma de todas las cuotas anteriores’, recibe una cuota ajustada mayor y su edad media de fallecimiento también sube. …Da las siguientes cuotas:

0,02%, 0,16%, 0,71%, 1,90%, 4,92%, 12,07% (dentro de la franja de edad de 01 a 64 años).

A continuación, al calcular la suma de las revisiones “definitivas” también debemos hacer la corrección (una forma simplificada es: x 75,75/75,95) debido a que tomamos (para 2020) el aumento de la edad media de fallecimiento, en 0,2 años.

La suma total de las revisiones recalculadas, basadas en el rango de edad de 0 a 64 años, es de 0,88 años. A continuación, tomamos finalmente 0,85 por la franja de edad de 65 años o más (las explicaciones se dan en la página siguiente*). [El 0,85 es el más alto de los valores posibles].

/*Los déficits terminan antes de la franja de edad de 65 años o más, por lo que el aumento de la proporción de los subgrupos de mayor edad podría ser también el resultado de auténticas muertes por Covid-19. Si no lo fueran, entonces la continuación de las revisiones (empezando por el cálculo de la suma de las revisiones preliminares), hasta el final, da el resultado final = 0,80. Pero si el aumento de los porcentajes (dentro del rango de 65+) fuera puramente el resultado de las muertes genuinas por Covid-19, entonces para dejar ese sobrepeso (21,70% frente a 20,77% y 27,24% frente a 25,97% – los porcentajes de la derecha se recalculan como se explica en la página anterior) deberíamos disminuir estos porcentajes más que proporcionalmente: ‘S x 76 /(75. 95 + 0,84 + X)’ = algunas de las cuotas de los subgrupos inferiores no disminuirían y otras aumentarían ligeramente [con el ajuste en dos fases: primero habría que aumentar proporcionalmente las cuotas (x 1,0221) y sólo entonces habría que ejecutar el ajuste a 75,95+0,84], por lo que el valor de 0,84 sólo cambiaría muy delicadamente. |En tal variante debería ajustarse primero la edad media de la muerte en el grupo DIC debido a que se movería un poco de las muertes del rango de edad de 65 a 84 años, pero el cambio sería vsimbólico, porque cuanto más cerca de los 76 años esté la edad media de un subgrupo, más pequeño puede ser el valor de ajuste (hacia cero; con el mismo % de diferencia).

/Los errores médicos evitables similares a las lesiones no se incluyen en los cálculos anteriores porque se desconoce su estructura de edad exacta y su efecto potencial es muy pequeño e inseguro./

[Si tuviéramos un gran subgrupo de fallecidos (en un año determinado) y su estructura de edad fuera muy similar (casi idéntica) a la de todas las muertes (después de eliminar todas las lesiones y la mortalidad infantil) y el subgrupo tuviera (antes de todas las muertes) un estado de salud de edad estándar, entonces ningún factor de muerte nuevo podría ser común exclusivamente en ese subgrupo; ¡cualquier asesino nuevo y común debería haber disminuido considerablemente la edad media de la muerte! No puede haber un ajuste mayor (que el calculado anteriormente), porque decir que “un hombre de 70 años” viviría aún más ya significaría que Covid-19 “elige” matar a los más fuertes/fuertes].

…Así, el valor total del ajuste hacia arriba para nuestro grupo (CTINI) es

(0,70 + 0,45 + 0,40 + 0,25 + 0,10 – 0,10 + 0,10)* + 0,10** + 0,85 = 2,90 año

/*el valor resumen anterior se revisa al alza en 0,05 porque finalmente los datos disponibles para 2019 muestran que el número de heridos-muertos aumentó en algún %; **evaluado subjetivamente/

Por tanto: 74,0 + 2,9 = 76,9 años

……

Sin embargo, también hay un factor que a su vez podría obligar a ajustar a la baja la edad media de fallecimiento (para el grupo CTINI). Se trata del factor del estado de salud.

La proporción de personas sin una enfermedad crónica cae a su mínimo a los 75 años, y a continuación, a los 85 años esta proporción es la misma (no cae más), según los datos canadienses (CIHI.ca 2011). Hay estudios [6,7] según los cuales las personas que no abusan del alcohol +no fuman +son físicamente activas +se alimentan de forma saludable viven una media de 9-10 años más de lo que es la media de Estados Unidos, estando libres, en su mayoría, de afecciones crónicas. En otros países desarrollados se observó un efecto similar [8,9]. …El CDC ha revisado (se ha observado a principios de abril de 2021) el número medio de afecciones subyacentes a 4,0 para el 94% con afecciones en el grupo de “muertes con Covid-19” (el número de afecciones y la esperanza de vida están fuertemente correlacionados -¡por favor, lea la parte de la Discusión!) Sin embargo, nuestras suposiciones anteriores deben ser revisadas. -El pequeño porcentaje de personas sin afecciones en el grupo de “muertes con Covid-19” podría haber sido, en gran parte, el resultado de tener en cuenta afecciones como la obesidad y la hipertensión, que son extremadamente comunes en los Estados Unidos [10,11,12]. Además, de hecho, las personas con 0 afecciones tienen una esperanza de vida, de media, un poco mayor que las personas con 1 afección [13]. …Pero, ¿cuál debería ser el número medio de afecciones en el grupo de la sociedad estadounidense con la misma estructura de edad (el grupo comparativo)? Ese número no podría ser notablemente menor (y por tanto el estado de salud medio no podría ser mejor) en el grupo de “muertes con Covid-19” que en el grupo comparativo porque ese grupo es realmente enorme y Covid-19 no puede infectar selectivamente y luego matar a las personas con menor número de afecciones (= más sanas). Sin embargo, este número podría ser mayor debido a la muerte por Covid-19 de personas más débiles ya infectadas. Si una persona tiene unas pocas afecciones (de la lista del Almacén de Afecciones Crónicas) entonces lo que importa mucho para la esperanza de vida es el número puro de afecciones [13].

Un número medio potencialmente aumentado, por un valor limitado, de afecciones CCW (por ejemplo, 3,5 frente a 3,0 …si un poco menos de 3,0 fuera la norma para el grupo comparativo) tendría un efecto menos negativo en la esperanza de vida que tener el mismo número inicial y luego aumentado por todos (el teórico 3,5, porque prácticamente una persona no puede tener 3,5 afecciones, sino 3 o 4), en la proporción 8,5 a 10 aquí (estimación aproximada sobre la base de la “Tabla 1” y la “Tabla 2” [13]). Podríamos procesar y extrapolar los datos de las tablas, con la ayuda de una tabla de vida, para estimar el tiempo que habría que deducir (A) de una edad media de muerte para un individuo estadístico de 59 años si entonces viviera con las afecciones (3,5) durante 24 años, y el tiempo que habría que deducir de una edad media de muerte para un individuo estadístico de 67 años, si entonces viviera con el número de afecciones durante 19 años, es de 1,1 años. Según la guía de datos británica [14], el % de aumento bruto de los pacientes multimórbidos se mantiene estable desde los 55 hasta los 85 años, y a continuación el % se ralentiza rápidamente. Al mismo tiempo, en los EE.UU., la prevalencia de condiciones crónicas 2+, 3+ y 4+ (no totalmente de CCW pero las proporciones clave son similares) en un grupo de una edad media de 55 años (45-65) es ya aproximadamente: 77%, 62% y 47%, respectivamente, de la existente a los 65+ años según otra directriz [15]. Podríamos concentrarnos en el 4+ condicionado, porque los valores resumidos inferiores están siempre muy por delante y el 3 es más bien neutro aquí, en el hecho de que la esperanza de vida actuarial a los 65 años es de 19,4 años [2], e inicialmente en la edad media de una víctima potencial de Covid-19, para corregir el resultado para nuestro grupo (CTINI) siguiente (D).

0,47 + [4 /(84,4 – 55)] x (1 – 0,47) = 0,542 …así:

0,542 x [(76 – 59) /24] x (A=1,45) + 0,53 x [(76 – 55) /29,4] x 0,5 x [(10,5* /9,0) x (9,0 /19)] x 1,10 =

0,5567 + 0,115 = 0,6717 (año) …D1 = 0,6717 x 0,85

/D1 -el valor aproximado en el que el aumento ejemplar del número de CCW debería haber disminuido la edad media de la muerte (a 76 años) en el grupo de “muertes con Covid-19″/

/*10,5 es la distancia entre 76 y 65,5; 65,5 = (76 – 55) x 0,5 + 55/

Sin embargo, el resultado hasta ahora para nuestro grupo (CTINI) es de 76,9 años, lo que significa que nuestro grupo tendría un tiempo ligeramente mayor para que las condiciones crónicas muestren su efecto negativo [76,9 > 76 + 0,67] y, por lo tanto, el resultado preliminar debería estar ligeramente más cerca de 0,7 años. …Cualquier resultado preliminar debería multiplicarse por el mencionado 0,85, por lo que finalmente obtendríamos alrededor de 0,575.

/El valor anterior de 0,575 años es el resultado de nuestro ejemplo. El estimador se basa en algunas suposiciones menores y en 21 afecciones de la lista 2008-CCW, por lo que, de hecho, describe la influencia negativa en la edad media de la muerte de aumentar el número medio de afecciones de >3,0 a >3,5, en >0,5 (porque hay más afecciones que las de la lista 2008-CCW)./

b) Dado que las personas del grupo de “muertes con Covid-19” fueron supuestamente asesinadas por Covid-19 (muertes aceleradas), significa que sin su “intervención” estas personas deberían seguir viviendo. Por lo tanto, calculamos la esperanza de vida media posterior de las personas de todo el grupo DIC si estuvieran vivas. Trazamos su estructura de edad de fallecimiento más la proporción de mujeres y hombres en la “Tabla de vida actuarial” [2]. Inicialmente nos basamos en los valores medianos de los subgrupos de edad y luego, teniendo en cuenta las ponderaciones de esos subgrupos de edad, calculamos el resultado inicial para todo el grupo. Los cálculos, muy cuidadosos, dan un resultado de 12,25 años, pero hay que ajustarlo al alza porque la edad media de fallecimiento, para el grupo DIC, se ajustó a la baja de 76,6 a 76,0, lo que da 12,65 años; y también hay que revisarlo al alza porque nuestro grupo está formado por los que no pudieron morir (si se incluyeran en el grupo) por causas totalmente externas. Para cada categoría mencionada debemos calcular el efecto potencial de disminución de la duración de la vida (X) que sigue existiendo, después de formar por los fallecidos el grupo de “muertes por Covid-19”. Por ejemplo, hay muchas personas en ese grupo con edades comprendidas entre los 45 y los 75 años que podrían ser importantes en número de víctimas de “Envenenamiento” letal. El cálculo es la suma de los parciales (Xn) para los diferentes rangos de edad (incluyendo los 75++ también):

1,0 x [78,5 + Xn x (Sn /SN) /(Cn /CN)] – 0,0218 x (Pn /PN) x LE = 78,5

Xn x (Sn /SN) /(Cn /CN) = 0,0218 x (Pn /PN) x LE

Xn = LE x 0,0218 x (Pn /PN) x (Cn /CN) /(Sn /SN)

Xn -el efecto potencial de disminución de la duración de la vida para un rango de edad ‘n’ en el grupo de “muertes por Covid-19” (DIC)

Pn -el número de víctimas de envenenamiento en un rango de edad “n”, PN -el número de todas las víctimas de envenenamiento (en el año)

Cn -el número de personas en un rango de edad ‘n’ del grupo DIC; CN -el tamaño de todo el grupo DIC.

Sn, SN -lo mismo que arriba (C) pero en toda la sociedad

LE -la esperanza de vida (media) de una víctima de un rango de edad ‘n’ o al menos la esperanza de vida a la edad media

78,5 -la esperanza de vida en EEUU según el Banco Mundial (2018)

/El valor imputado de 0,0218 en el estimador anterior supone que el porcentaje de personas que mueren en el año dado por la lesión (‘Envenenamiento’ en este ejemplo) es similar al porcentaje de personas que mueren, en absoluto, por la lesión. La diferencia sería muy pequeña y los resultados recibidos a continuación son tan escasos que esta suposición no puede influir en el resultado final del análisis de forma significativa, mientras que nos ahorra tiempo./

Debemos repetir el mismo tipo de cálculos con todas las categorías mencionadas (en la parte -a-). A continuación, hay que sumar los resultados de las distintas categorías. Todos los datos necesarios, relativos a los rangos de edad de las víctimas de los diferentes tipos de lesiones, se encuentran en las tablas y gráficos de https://injuryfacts.nsc.org. Los cálculos dieron los siguientes valores finales (en el mismo orden que en la parte -a-) para sumar:

0.25 + 0.2 + 0.15 + 0.05 + 0.05 + 0.05 + 0.05 + 0.05** = 0.85

Si hubiera algún “valor D” (por favor, vuelva al final de la parte -a-) tendríamos que calcular

(76,9 – D) /76,9 = R

(76,0 + 12,65 + 0,85) x R – 76,0 = ALE

/ALE – esperanza de vida ajustada, suponiendo que se mantiene la proporción de salud/

/Si “D” significara aumentar la edad media de la muerte, habría que añadirla a 77,0/

Dado que todo el grupo de “muertes por Covid-19” es enorme (tamaño =363 mil) el estado de salud de las personas que pronto formaron el grupo DIC (justo antes de infectarse), podría haber sido, en promedio, sólo

a) muy similar a …o

b) peor que el del grupo comparativo

/El grupo comparativo es el grupo de la sociedad estadounidense con la misma estructura de edad (que la del grupo DIC) y con el estado de salud estándar, con esta estructura.

…Supongamos (por un momento) que el valor D es Cero (significa que suponemos, por un momento, que el estado de salud de las personas que pronto formarán el “grupo de muertes por Covid-19” es, en promedio, idéntico al del grupo comparativo), por lo que tomamos el valor de 12,65 + 0,85 = 13,50 años para el análisis posterior. …¿Pero por qué, por ejemplo, para la edad de 76 años una persona aún viva debería vivir, por término medio, más de 11 años más (“tabla de vida”)? Porque algunas personas mueren siendo (mucho) más jóvenes, y cualquier persona de 76 años es la que tiene la suerte de seguir viviendo. Los que murieron siendo más jóvenes reducen la “duración de la vida” media y los que aún viven la aumentan. La “duración media de la vida” y la “duración media resumida de la vida esperada a una edad determinada” son iguales sólo al nacer.

c) ¿Cuáles son las conclusiones hasta ahora y qué sigue?

-Si el 100% de las personas murieran por “envejecimiento” (el grupo CTINI), la edad media de fallecimiento debería ser de unos 76,9 años. Algunas personas tuvieron su peor estado de salud incluso a los 90 años o más, mientras que al mismo tiempo algunas personas tuvieron su peor estado de salud posible a los 60 años o menos. …Covid-19 debería acelerar la muerte de las personas.

-Al mismo tiempo, si Covid-19 mató a todas las personas del grupo de “muertes con Covid-19”, entonces significa que sin la “intervención” del virus todos ellos deberían seguir vivos, ¡durante los próximos 13,50 años de media! También significa que cada muerte individual genuina relacionada con Covid-19 acortó la vida personal de su víctima, de media, en 13,50 años*

/*con nuestra suposición temporal de que el estado de salud de las personas que pronto formarán el grupo DIC (justo antes de infectarse) será, en promedio, idéntico (o simplemente muy similar) al del grupo comparativo/

/¡/Es absurdo creer que Covid-19 mata selectivamente, a edades típicas de la gente para morir (= con una estructura de edad de las muertes similar a la normal), sólo a titanes de la salud que, de otro modo, vivirían hasta una edad media de 89,50 años !

-Las personas del grupo de “muertes con Covid-19” murieron a una edad media de unos 76,0 años, no de 76,9, por lo que existe la laguna de 0,9 años (si se toman exactamente 76,0 y 76,9) causada probablemente por los efectos letales de Covid-19, que es un factor de acortamiento de la vida.

/No tenemos en cuenta la posible influencia de los diagnósticos erróneos, por ejemplo, Covid-19 en lugar de la gripe).

La contribución media aproximada esperada de una sola muerte genuina relacionada con Covid-19 al tamaño de esta brecha es la siguiente

[13,50 – (LEWII – 76,9)*] x 1 /N

/’N’ es el tamaño de todo el grupo = 363.000/

/LEWII -esperanza de vida sin impactos de lesiones y mortalidad infantil/

/*Cada muerte genuina de Covid-19 acortó la vida de su víctima, por término medio, en 13,50 años (en una variante con un estado de salud estándar), pero no frente a la edad media de la muerte en el año dado para el grupo CTINI, sino frente a la edad media esperada de la muerte de una persona en absoluto (por tanto, no en un año dado); el primer valor es más bajo debido a los procesos demográficos actuales, por ejemplo, la inmigración de personas móviles más jóvenes./

Podemos contabilizar los impactos negativos de las diferentes lesiones en la esperanza de vida media al nacer con el estimador

1,0 x (78,5 + P) – 0,0218 x LE = 78,5

78,5 + P – 0,0218 x 37,54 = 78,5

P = 0,0218 x 37,54 = 0,8184

/LE -esperanza de vida a la edad de 43,5 años (43,5 = la edad media de una víctima de intoxicación letal) [2]/

Todos los resultados son (el orden es el mismo que en la parte -a-)

0.80 + 0.5 + 0.45 + 0.3 + 0.2 + 0.1 + 0.15 + 0.15** = 2.65

El impacto negativo de la mortalidad infantil sobre la esperanza de vida media al nacer es de 0,54 años [2]. Sin lesiones (para no repetirlas): 0,56 x 69 /73 = 0,53. …Por lo tanto:

[13,50 – (LEWII – 76,9)] x 1 /N = [13,5 – (81,7 – 76,9)] x 1 /N = 8,70 x 1 /N

La contribución total de Covid-19 al tamaño de la brecha no puede ser mayor que la propia brecha. Contemos exactamente

C x 8,7 /N = 0,9

/’C’ es el número de muertes reales/genuinas relacionadas con Covid-19/

C = 0,9 x (N /8,7) = 37,55

C /N = 0,9 /8,7 = 0,1034 (= 10,34%)

/’C/N’ -la proporción de muertes reales relacionadas con Covid-19 en el grupo de “muertes con Covid-19” en EE.UU./

Por lo tanto, si el estado de salud de las personas que pronto formarán el grupo de “muertes con Covid-19” era, por término medio, idéntico al del grupo comparativo, entonces sólo un 10% de los del grupo oficial de DIC murieron por complicidad con Covid-19 y todos los demás ya estaban en estado terminal y habrían muerto en el mismo (o casi idéntico*) tiempo de todos modos, también sin la infección por Covid-19, porque sus muertes sólo fueron el resultado de la estructura de edad normal de las muertes en Estados Unidos y de causas/condiciones ya existentes antes de Covid-19, lo que creó la edad media real de la muerte. [Sin embargo, es posible, de forma estrictamente condicional, que algunos de los restantes (alrededor del 90%) fallecieran antes por un número de días (o incluso semanas); pero este número debe ser (de media) muy bajo para no dar lugar a una influencia notable de sobrestimación, ya incorporada en el número de muertes recién calculado, visible en las estadísticas anuales. Este número es el máximo (>37 mil aquí) con el supuesto de que ese 90% no tiene sus muertes antes en absoluto -se puede explicar más a petición (= el factor de “saltos” de algunas fechas de muerte a través de la frontera entre los años, de 2021 a 2020, produciendo una sobreestimación oculta, aunque bastante limitada, del resultado].

/Se puede añadir que la edad media (a largo plazo) de las supuestas víctimas de la gripe es algunos años inferior a la de Covid-19./

……

Pero, ¿cuál sería el resultado si el estado de salud de las personas que pronto formarán el grupo de “muertes por Covid-19” fuera significativamente peor (el número medio de afecciones fuera mayor) que el del grupo comparativo, con la misma estructura de edad? Si el número medio de afecciones era mayor en >0,5 (de la lista de CAC) entonces la edad media de fallecimiento en el grupo CTINI, según el ejemplo del final de la parte -a-, no sería de 76,9 sino de aproximadamente (76,9 – 0,575) = 76,325 años. Entonces “la laguna” podría ser sólo de 0,325 años.

(76.9 – 0.575) /76.9 = R = 0.9925

(76,0 + 12,65 + 0,85) x 0,9925 – 76,0 = ALE = 12,83

12.83 – (81.7 x 0.9925 – 76.325) = 8.0677

C = 0,325 x (N /8,05) = 14,66

C /N = 0,325 /8,05 = 0,0404 (= 4,04%)

Por lo tanto, si el estado de salud de las personas que pronto formarán el grupo DIC* fuera significativamente peor que el del grupo comparativo, entonces, con su* edad media de fallecimiento muy elevada (76 años), ¡la proporción de muertes reales relacionadas con Covid-19 sería aún más baja! …Pero la segunda variante es casi imposible, porque ese 4% debería ser el principal contribuyente para que todo el grupo de DIC tuviera su número medio de afecciones subyacentes aumentado, por lo que las personas de ese 4% deberían tener, en promedio, incluso 15 afecciones. …Por lo tanto, pensamos que el estado de salud de ambos grupos debería ser más bien similar entre sí y el resultado superior debería ser mucho más cercano a la realidad. …Por el trabajo de DuGoff EH et al. sabemos que si una persona tiene unas cuantas afecciones de la lista CCW, lo que importa mucho para la esperanza de vida es su número puro; las principales causas de muerte por enfermedad crónica dan algunas diferencias en la esperanza de vida a los 67 años, pero las diferencias disminuyen considerablemente con la morbilidad y/o con el aumento de la edad [13].

El ‘bucle intrínseco’

Algunos de los pacientes con otras enfermedades no reciben ayuda inmediata porque el acceso al tratamiento de las enfermedades que más contribuyen a las muertes (cardiología, oncología y enfermedades pulmonares) ha empeorado con la pandemia en muchos países. Algunas de las clínicas de los hospitales se han cerrado debido a los brotes revelados de Covid-19. También hay personas que tienen miedo de ir a un especialista o al hospital por su temor a infectarse allí con Covid-19 (pánico). Cubrir la cara con una mascarilla permite la creación de una peligrosa concentración de microorganismos y un usuario estadístico de mascarillas probablemente no la cambie con la suficiente frecuencia para limitar ese problema; además, las mascarillas disminuyen las concentraciones de O2- y aumentan las de CO2- debajo de ella. Quedarse en casa significa limitar la actividad física, lo que es negativo para la salud en general. Cuando un número de personas mueren por estas razones antes de lo que lo harían en caso contrario, reducen la edad media de la muerte que debe utilizarse en el análisis. El papel de estos factores irá creciendo con el tiempo.

Gripe y neumonía

El número de casos de gripe reportados, incluso hasta el 90-95%, disminuyó en el mundo en el año 2020. Este hecho ya era visible desde el inicio de la aparición de Covid-19 [16]. Tal vez un número de casos de gripe fueron tratados como Covid-19 en ese año debido a la limitada fiabilidad de las pruebas, o tal vez haya otra explicación.

El recuento conjunto de los casos letales de Covid-19, gripe y neumonía sin Covid-19 es necesario porque al observar los datos de los CDC: “Deaths involving coronavirus disease” podemos ver que prácticamente todos los casos de “Deaths involving Covid-19 and Pneumonia” son además víctimas letales de Covid-19. Además, en el Reino Unido, cuando la gripe, la neumonía y el Covid-19 figuraban juntos en un Certificado Médico de Causa de Muerte (MCCD), sin una autopsia, casi el 96% de estas muertes se contabilizaron como muertes por Covid-19, según el análisis [17].

Discusión

En los EE.UU., más del 62%, alrededor del 48%, el 34%, el 23% y el 15% de las personas de más de 67 años tienen, respectivamente, 3+, 4+, 5+, 6+ y siete o más condiciones de la lista CCW (de incluidos en 2008), pero sólo >2% tienen diez o más [13]. Alguna información útil añade el estudio de rand.org: “Multiple Chronic Conditions in the United States” también [18]. Pero la prevalencia de 2+, 3+ y 4+ afecciones crónicas es aproximadamente: 2,4 veces, cinco veces y cerca de diez veces, respectivamente, mayor a la edad de 65+ años que a la de 20-44; al mismo tiempo, si se compara con un grupo de 45-64 años, esta prevalencia es aproximadamente 1,3, 1,6 y 2,1 veces, respectivamente, mayor a la edad de más de 65 años [15].

El número de enfermedades crónicas y la esperanza de vida están fuertemente correlacionados; el número medio de enfermedades crónicas tendría que ser ≥ 10,0 (!) para disminuir la esperanza de vida a 80 años para una mujer estadounidense de 75 años aún viva, lo que significa acortar la vida restante a cinco años; al mismo tiempo, una mujer de 75 años con “sólo” 5,0 enfermedades crónicas debería vivir, por término medio, hasta los 87 años, lo que es un año menos que la media de una mujer de 75 años en los Estados Unidos [13]. El descenso marginal de la esperanza de vida aumenta con una afección crónica adicional cuando el número de afecciones es bajo, pero este descenso comienza con valores bajos -las primeras afecciones suman un efecto mucho menor sobre la esperanza de vida que las siguientes; al mismo tiempo, las afecciones seleccionadas dan diferencias en la esperanza de vida a los 67 años, pero las diferencias disminuyen considerablemente con la morbilidad y/o con el aumento de la edad [13]. La clara relación entre el número de comorbilidades y la esperanza de vida ha sido descubierta también por otros autores [19].

…Ahora se dice que Covid-19 puede causar incluso accidentes cerebrovasculares agudos e infartos de miocardio agudos en sí mismo [por ejemplo, 20,21]. En lo que respecta a las diferentes afecciones crónicas posiblemente mortales, la mayoría de ellas tienen una edad media avanzada muy similar de un fallecido. Esa edad es significativamente menor sólo debido a las condiciones como: VIH (<60 años), neoplasia maligna de cuello uterino (60 años), obesidad y enfermedades hepáticas crónicas (>60 años) [3-p.39-40].

El limitado número medio de afecciones en el grupo de “muertes por Covid-19” desmiente la teoría de que este grupo tenía un estado de salud significativamente peor que el estándar. Además, un mayor aumento selectivo del número medio de afecciones crónicas sólo podría disminuir la proporción de muertes reales por Covid-19 en las “muertes relacionadas con Covid-19” anunciadas oficialmente, ¡porque “la laguna” se colapsaría más rápido que la esperanza de vida potencial!

El hecho de que una persona muera con Covid-19 no significa en absoluto que Covid-19 la mate. Asumir de antemano que una persona es víctima de Covid-19 sólo porque ha muerto con Covid-19 o con un resultado positivo en la prueba PCR es una tontería y no tiene ningún valor, casi tan tonto como decir que si alguien que lleva gafas ha muerto, entonces llevar gafas le ha matado.

Conclusiones

a) El análisis “ex post” es necesario para descubrir el número real de muertes debidas a Covid-19.

b) El número oficial de “muertes por Covid-19” es principalmente el resultado del doble recuento de aquellos que morirían de todas formas en el mismo (o casi idéntico) tiempo, también sin la infección por Covid-19, porque el Covid-19 empezó a acompañar a las personas que ya estaban en estado terminal… o donde no había ningún Covid-19 sino sólo resultados positivos de la prueba PCR. Así que en los EE.UU. en el año 2020 no hubo 363.000 “muertes con Covid-19”, sino sólo hasta 40.000 de eso. El resto de las muertes deben ser tratadas como atribuidas erróneamente a Covid-19.

c) La mortalidad genuina por Covid-19 es muy cercana a cero (si se basa en las pruebas de anticuerpos).

d) Casi ninguna de las muertes excesivas de un año a otro se debe a Covid-19. Las principales razones del exceso de muertes son probablemente:

-el empeoramiento del acceso al tratamiento de otras enfermedades distintas del Covid-19

-el miedo de algunos pacientes a acudir a un especialista o al hospital (pánico)

  • “muertes por desesperación”.

e) Se puede suponer que una de las razones importantes por las que las cifras oficiales de “muertes por Covid-19” están enormemente sobreestimadas es que incluyen a aquellos que sólo han tenido un resultado positivo en la prueba de PCR (incluso 2 meses antes de la muerte, como en EE.UU. o en el Reino Unido).

f) Es necesario el recuento conjunto de los casos letales de Covid-19 + gripe + neumonía sin Covid-19.
g) La aparición de Covid-19 en el año 2020 (teniendo en cuenta la fuerte desaparición simultánea de la gripe) hizo que no aumentara considerablemente el número de muertes anuales por infecciones víricas respiratorias (en comparación con los años anteriores). Por lo tanto, también significa que la limitación de la presencia de Covid-19 no debería tener ningún efecto de disminución considerable en el número de muertes anuales (+ la gripe debería recuperarse entonces).

h) El análisis para el año 2020 es muy informativo. Los análisis posteriores pueden, de hecho, incorporar también algunos problemas de salud producidos por las vacunas, e incluso los efectos de las mutaciones de Covid-19 -si son forzadas por las vacunas.

Notas

1) Si la construcción de alguna estimación no está clara para el lector, se explicará en detalle si se solicita. Sólo el estimador del final de la parte -a- está un poco simplificado y el resto es de máxima precisión.

2) El nuevo documento del CDC apareció [22]. No lo utilizamos porque no parece muy creíble. El número de “muertes relacionadas con Covid-19” fue revisado hasta 378 th. (comparado con los datos de principios de enero de 2021 -363), pero la edad media estimada de un fallecido subió en casi 0,5 años. Sólo sería posible si los añadidos 15º murieran a una edad media de casi 90 años. Además, el CDC da un número mucho mayor de todas las muertes en la sociedad (2020 frente a 2019) y la edad media de la muerte disminuyó. Si los datos fueran reales significaría que el “bucle intrínseco” y las “muertes por desesperación” mataron a >450 miles de personas adicionales, en 2020. Pero creemos que los datos preliminares son en gran parte el resultado de una simple adición de manera imprudente.

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