Nell’operazione covid è stato applicato, estremizzandolo, il vasto bagaglio di trucchi e manipolazioni accumulati in decenni di medicina volta al profitto. Fenton e Martin hanno mostrato come sia stato possibile fare figurare una efficacia dei “miracolosi” vaccini covid, mentre sono inefficaci e hanno addirittura efficacia negativa, mediante un “cheap trick”, un trucchetto contabile dozzinale, che consiste nell’attribuire alla categoria dei non vaccinati gli esiti avversi (infezione, ricovero, terapia intensiva, morte) che avvengono in un primo periodo dopo gli inoculi (Neil M, Fenton N, McLahan S. The extent and impact of vaccine status miscategorisation on covid-19 vaccine efficacy studies). Il trucco è stato illustrato da Fenton anche nel convegno “Prospettive dell’Organizzazione mondiale della sanità: da enti di orientamento a governo mondiale?”, organizzato dalla Commissione Medico Scientifica Indipendente, ospitato dal Senato, piazza Montecitorio, 19 aprile 2024.
E’ un trucco da due soldi moralmente; e lo è sul piano tecnico per degli epidemiologi e statistici di alto livello come loro. Il profano può avere difficoltà a comprenderne il meccanismo. Qui mostro come possa essere capito con esempi più semplici. Nel chiarirlo a me stesso mi sono imbattuto in un contesto più ampio, che è un esmpio della pratica per la quale principi elementari e fondamentali vengono dolosamente calpestati per ottenere “scienza inversa” (“Scienza inversa”: un concetto da opporre alla parola tappabocca “scienza”). Cioè pezze d’appoggio pseudoscientifiche ad operazioni politiche preordinate.
Bradford Hill, uno dei padri della moderna biostatistica, mostra, in un libro la cui prima edizione è del 1936 (Principles of medical statistics. Oxford University Press, 1955. Cap XV, common fallacies and difficulties), come sia possibile fare figurare come efficace un vaccino privo di efficacia:
A further fallacy in the comparison of the experiences of inoculated and uninoculated persons lies in neglect of the time during which the individuals are exposed first in one group and then in the other. Suppose that in the area considered there were, on January 1st., 1954, 300 inoculated persons and 1000 uninoculated persons. The number of attacks are observed within these two groups over the calendar year and the annual attack-rates are compared. This is a valid comparison so long as the two groups were subject during the calendar year to no additions or withdrawals. But if, as often occurs in practice, persons are being inoculated during the year of observation the comparison becomes invalid unless the point of time at which they enter the inoculated group is taken into account.
Suppose on January 1st, 1954, there are 5000 persons under observation, none of whom are inoculated; that 300 are inoculated on April 1st 1954, a further 600 on July 1st, and another 100 on October 1st. At the end of the year there are, therefore, 1000 inoculated persons and 4000 still uninoculated. During the year there were registered 110 attacks amongst the inoculated persons and 890 amongst the uninooulated. If the ratio of recorded attacks to the population at the end of the year is taken, then we have rates of 110/1000 = 11·0 per cent. amongst the inoculated and 890/4000 = 22·3 per cent. amongst the uninoculated, a result apparently very favourable to inoculation. This result, however, must be reached even if inoculation is completely valueless, for no account has been taken of the unequal lengths of time over which the two groups were exposed.
None of the 1000 persons in the inoculated group were exposed to risk for the whole of the year but only for some fraction of it; for a proportion of the year they belong to the uninoculated group and must be counted in that group for an appropriate length of time.
The calculation should be as follows (presuming, for simplicity, that one attack confers no immunity against another):-
All 5000 persons were uninoculated during the first quarter of the year and therefore contribute (5000 x ¼) years of exposure to that group. During the second quarter 4700 persons belonged to this group – i.e. 5000 less the 300 who were inoculated on April 1st – and they contribute ( 4700 x ¼) years of exposure to the uninoculated group. During the third quarter 4100 persons belonged to this group – i.e. 4700 less the 600 who were inoculated on July 1st – and they contribute (4100 x ¼) years of exposure. Finally in the last quarter of the year there were 4000 uninoculated persons – i.e 4100 less the 100 inoculated on October let-and they contribute (4000 x ¼) years of exposure. The “person-years” of exposure in the uninoculated group were therefore (5000 x ¼) + (4700 x ¼) + (4100 x ¼) + (4000 x ¼) =4450, and the attack-rate was 890/4450 = 20 per cent. – i.e. the equivalent of 20 attacks per 100 persons per annum. Similarly the person-years of exposure in the inoculated group are (0 x ¼)+ (300 x ¼) + (900 x ¼) + (1000 x ¼) =550, for there were no persons in this group during the first three months of the year, 300 persons during the second quarter of the year, 900 during the third quarter, and 1000 during the last quarter. The attack-rate was, therefore, 110/550 = 20 per cent., and the inoculated and uninoculated have identical attack-rates. Neglect of the durations of exposure to risk must lead to fallacious results and must favour the inoculated. The figures are given in tabulated form (Table XXXIV).
Fallacious Comparison.– Ratio of attacks to final population of group. Inoculated 110/1000= 11·0 per cent. Uninoculated 890/4000 = 22·3 per cent.
True Comparison.– Ratio of attacks to person-years of exposure. Inoculated 110/(300 x l) + (900 x l) + (1000 x l) = 20 per cent. Uninoculated 890/(5000 x l) + (4700 x l) +(4100 x l) + (4000 x l) = 20 per cent.
This example is an exaggerated form of what may (and does) happen in practice if the time-factor is ignored. Clearly even if the time-factor is allowed for, interpretation of the results must be made with care. If the inoculated show an advantage over the uninoculated it must be considered whether at the point of time they entered that group the incidence of the disease was already declining, due merely to the epidemic swing. But that is another point.
Si può estremizzare l’esempio immaginando che in una popolazione di 1000 persone che subisca una mortalità annuale, dovuta a una malattia infettiva, di 50 morti ogni 1000 persone all’anno, una quota di 100 persone venga vaccinata, con un placebo, la sera del 31 dicembre. Per quell’anno si potrà fare figurare che i 50 morti siano avvenuti tutti tra i non vaccinati, e che il vaccino, del tutto inefficace, abbia quindi un’efficacia del 100%, nessun vaccinato essendo deceduto. Le bugie hanno le gambe corte, e i 100 vaccinati mostreranno gradualmente avere una mortalità uguale ai non vaccinati l’anno successivo: l’artefatto evidenziato da Fenton e Martin si riduce e scompare in pochi mesi; che corrispondono alla asserita “perdita di efficacia” della versione ufficiale, quando in realtà l’efficacia non c’è mai stata.
“Qui recta prava faciunt” e “nigra in candida vertunt”. Lo swapping
Il cheap trick svelato da Fenton e Martin è un esempio di swapping. La tecnica viziosa dello scambiare di posto bene e male. Chi è in una posizione di potere pratica lo “swapping” almeno dai tempi della moglie di Putifarre, che nella Genesi accusa Giuseppe di avere tentato di violentarla non essendo riuscita a sedurlo. Nell’800 vi fu la vicenda di Cristiano Lobbia, deputato onesto che avendo denunciato la corruzione viene accoltellato e, essendo riuscito a difendersi, viene fatto condannare per simulazione (Lupacchini O. In pessimo Stato, 2014). Nel dopoguerra nella Sicilia di Bernardo Mattarella, al tempo degli omicidi politici, si usava fare passare le vittime per assalitori e i sicari per vittime (Casarrubea G. “Fra’ Diavolo” e il governo nero. “Doppio Stato” e stragi nella Sicilia del dopoguerra. 1998). In seguito Impastato fu dipinto come un eversore stragista dopo essere stato assassinato.
Lo swapping è usato anche per fare figurare un’efficacia spuria degli screening tumorali:
Lo swapping viene usato sia nelle manipolazioni giudiziarie sia in quelle della ricerca biomedica. Un altro aspetto in comune tra le attività fraudolente dei camici bianchi e quelle delle toghe dello Stato; oggi intrecciate fra loro come serpenti su un bastone (Il livello Scarantino, palazzo Zanardelli e la strage covid in Lombardia orientale).
(Speculum cerretanorum, XIV sec. In P. Camporesi In Libro dei vagabondi. Testi di “furfanteria”. 2003)
L’esempio di Bradford Hill riguarda la distinzione tra “rischio” e “rate”, tra incidenza cumulativa e tasso di incidenza. Un concetto la cui storia mostra la tensione tra scienza “pascaliana”, disinteressata e razionale, e scienza come strumento retorico asservito a interessi particolari. Il primo a evidenziare il concetto fu, nel 1838, Farr, un pioniere dell’epidemiologia (Morabia ed. A history of epidemiologic methods and concepts. Springer, 2004). Farr partì dall’osservazione che
“Phthisis is more dangerous than cholera; but cholera, probably, excites the greatest terror.”
Quasi tutti i tubercolotici morivano, con un rischio di mortalità del 90-100%, mentre più della metà dei colerosi guarivano. La durata media della malattia era di 2 anni per la tbc e di 7 giorni per il colera. Farr formalizzò la differenza, distinguendo tra rischio di morte, una proporzione, una probabilità, data dal rapporto tra morti e numero degli ammalati, e quella che chiamò “forza di mortalità”, il rapporto tra morti e persone-tempo. La TBC mostrava elevato rischio di morte, ma la sua forza di mortalità era bassa: meno di 1 morte per 100 pazienti per settimana. Mentre il colera, pur avendo un rischio di morte di poco più della metà, aveva una forza di mortalità molto più elevata, di 46 morti per 100 pazienti per settimana.
La distinzione di Farr ha anche il pregio di connettere la paura del pubblico a indici quantitativi oggettivi. Paura che nel covid è stata sollecitata ad arte per provocare uno stampede, ciò che era già riportato in letteratura come “pseudoepidemics“ “hysteria epidemic”, “mass sociogenic illness”, “moral panic” (Boss LP. Epidemic Hysteria: A Review of the Published Literature. Epidemiologic Reviews, 1997; Shoewalter E. Hystories. Hysterical Epidemics and Modern Culture. Columbia U Press, 1997; Bagus et al. COVID-19 and the Political Economy of Mass Hysteria. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2021; Weir E Mass Sociogenic Illness. CMAJ, 2005; Maki DG. Through a glass darkly – Nosocomial Pseudoepidemics and Pseudobacteremias. Arch Intern Med 1980; Weinstein RA, Stamm WE. Pseudoepidemics in Hospital. Lancet, 1977; Bartholomew RE, Wessely S. Protean Nature of Mass Sociogenic Illness. British Journal of Psychiatry, 2002). Stampede che ha poi alimentato la falsa epidemia, in un circolo vizioso, inducendo a cercare cure e ad accettare rimedi che erano volti a giustificare lo stato di eccezione e ad autoalimentarlo. Ai falsi ideologici, alla disinformazione e alle manipolazioni epidemiologiche, si è premesso a Bergamo un falso materiale: si è ottenuta una “fenocopia” materiale di un’epidemia di spaventosa gravità con mezzi iatrogeni, clinici, politici (e forse anche tossici): Il livello Scarantino, palazzo Zanardelli e la strage covid in Lombardia orientale.
Nel divampare di una epidemia, con uno sbalzo di decessi in pochi giorni, la distinzione tra rischio di morte e forza di morte non è molto rilevante. Ma si è comunque compiuta l’operazione concettuale opposta a quella di Farr. Invece di applicare indici statistici che dessero un quadro fedele, che separassero fattori biologici oggettivi e paure, si è voluto fare un uso ingannevole, grossolanamente falso della statistica. La paura suscitata con la fenocopia di pestilenza in Lombardia orientale nel 2020 è servita da innesco. Non solo è stata inventata un’epidemia, gonfiando una delle tante ondate di ILI. Ma è stata inventata una epidemia-chimera, con attributi tra loro incompatibili; inclusa l’elevatissima forza di mortalità, da incubo, surrettiziamente attribuita al virus, e allo stesso tempo il permanere nel tempo e negli anni di una epidemia tanto, asseritamente, virulenta; una combinazione che non si dà in natura (v. sotto, legge di Farr). Si sarebbe dovuto avvisare che gli indici di mortalità del covid risultavano del genere di quelli dell’influenza e delle ILI, come scienziati del massimo livello, Ioannidis, hanno mostrato dall’inizio. E si sarebbe pertanto dovuta considerare la strage d’inizio come un’anomalia che imponeva spiegazione. Invece si sono adottati gli indici di mortalità elevatissimi dolosamente ottenuti in Lombardia come rappresentativi del covid, contro l’evidenza.
Alberto Sordi in “Tutti a casa” interpreta l’8 settembre come un passaggio dei tedeschi dalla parte degli americani. Questo adattare l’evidenza all’ipotesi, i dati a premesse fisse trascurando ipotesi alternative, nonostante spicchino come immediate e perentorie, è un esempio di quel ragionamento antibayesiano che accomuna la scienza corrotta e la magistratura corrotta che l’appoggia. Mentre l’impostazione bayesiana è antidoto alla narrazione, al costruire una storia ad hoc che giustifichi una tesi preordinata.
La lucida distinzione di Farr rimase trascurata fino agli anni ‘70 del Novecento. E’ oggi pienamente accettata e universalmente applicata; dopo essere stata contestata, anche in tempi recenti (Vandenbrouke JP. Continuing controversies over “risks and rates”- more than a century after William Farr’s “On prognosis”. A history of epidemiologic methods and concepts. Cit.). Resta un alone di confusione, che si riflette nei numerosi sinonimi coi quali si indicano i due indici. (Vandenbrouke JP, Pearce N. Incidence rates in dynamic populations. International Journal of Epidemiology, 2012). Confusione in Italia complicata dall’assenza di un equivalente in italiano di un vocabolo generico e di uso comune, “rate”, per indicare la frequenza di un fenomeno nel tempo e le sue variazioni nell’andamento. C’è “tasso” ma è poco usato, e ancor meno definito di “rate”, che, mostrano gli auotori citati, a volte viene usato in maniera impropria anche in lingua inglese.
E’ indicativo che per avere distinto la forza di mortalità dalla mortalità cumulativa furono attaccati sia Farr, sia Florence Nightingale (Continuing controversies, cit.). Nightingale è la figura storica, una donna, e neppure medico, che meglio incarna quell’unione celebrata come sublime tra umanità e scienza tanto citata a proposito delle attività mediche; predicata, attribuendosela, soprattutto da quelli che mentre si presentano come scienziati e filantropi prostituiscono la scienza per togliere la borsa a la vita. La scienza, come strumento, dovrebbe essere sottomessa all’etica; ma incapsulata, impermeabilizzata dall’etica, che non dovrebbe venire a contatto diretto con la pratica scientifica e quindi interferirvi. Accade il contrario. La scienza viene usata per negare l’etica (e per negare la razionalità), ponendola a fonte suprema di verità e di bene; mentre si manipolano il processo scientifico e i suoi risultati con pretesti pseudoetici.
A Farr si deve anche un altro concetto fondamentale, che è stato trascurato e oggi viene censurato: le epidemie insorgono, e si estinguono – siamo nella prima metà dell’800, quando ancora non si conoscevano la microbiologia e l’immunologia – con un andamento simile a quello della curva a campana, la gaussiana, ovvero a componente esponenziale. Decadono naturalmente, spontaneamente. Tanto che è possibile prevederne la fine. Non crescono a dismisura e permangono, come nei filmacci apocalittici e nella propaganda covid. Un principio che è chiamato “legge di Farr” (Santillana M et al. Relatedness of the Incidence Decay with Exponential Adjustment (IDEA) Model, “Farr’s Law” and Compartmental Difference Equation SIR Models. Heneghan, C, Jefferson T. COVID-19: William Farr’s way out of the Pandemic. Centre for evidence based medicine, Oxford. 11 aprile 2020).
“First formulated in 1840 and ignored in every epidemic hysteria since, including the hysterics involving SARS and Ebola, Farr’s has been proven to be a trustworthy map in tracking new “epidemics” (Kirkpatrick DP. Why Are We Ignoring Farr’s Law of Epidemics? Coronavirus Should be Gone by This Summer. 10 mar 2020). Una delle tante acquisizioni che sono state buttate via col covid per dare spazio a una narrazione ufficiale allucinata, volta a giustificare misure liberticide e iatrogene. E a imporre il principio orwelliano che la salute non è un’entità naturale, né un diritto, ma la danno i preparati quotati Borsa, come i vaccini del cheap trick, previa sottomissione alla “scienza” e al suo braccio secolare il governo (L’esproprio della salute da parte della medicina dei banchieri). Farr fu malamente zittito dalla medicina ufficiale quando previde la fine spontanea di una epidemia di peste bovina. Che si avverò. La stessa sorte che è toccata al Nobel per la chimica Levitt, esperto di modelli matematici, che ha presentato argomenti simili per il covid. In uno swapping, si censurano voci come quelle di Fenton, Ioannidis, Levitt e molti altri ricercatori di riconosciuto valore, e si dà invece spazio e credito a soggetti radicalmente inaffidabili, competenti ma corrotti, come Ferguson, dell’Imperial college, istituto legato ai servizi inglesi MI5, da dove proveniva quel Crisanti che i nostri magistrati si sono dati, senza apparenti valide ragioni, come consulente per la strage covid iniziale; ripetendo quel che fece Cossiga per Moro con Pieczenick, emissario dei mandanti (Il livello Scarantino, palazzo Zanardelli e la strage covid in Lombardia orientale). Le precedenti previsioni catastrofiste sballate di Ferguson erano già state prese ad esempio paradigmatico di cattiva modelizzazione (Kitching RP et al. Use and abuse of mathematical models: an illustration from the 2001 foot and mouth disease epidemic in the United Kingdom; Rev. sci. tech. Off. int. Epiz., 2006). O si dà spazio a soggetti inadeguati anche tecnicamente, come quelli che imperversano sui media, a partire dalla tv di Stato, che non hanno difficoltà nel diffondere il falso, sia perché disonesti, sia perché non sanno di cosa parlano, sia per la soddisfazione che traggono dall’essere elevati a maestri e guide.
Farr, che commise anche errori, mostra come l’onestà sia componente integrante del lavoro dello scienziato. E come non ci siano sostituti ad essa. Farr ricorda la lucidità di Manzoni nel descrivere la follia della peste – e la stolidità vile dei magistrati nell’epidemia. Entrambi privi delle conoscenze odierne sulla biologia delle malattie infettive e sulle epidemie, conoscenze che erano di là da venire, ma animati da sincero spirito umanitario e solido buon senso.
Bradford Hill, uno dei padri della moderna biostatistica, è anche l’autore dei criteri, che portano il suo nome, per inferire una causalità da studi osservazionali. Criteri pure oscurati, la causalità in medicina venendo ormai proclamata per dogma, come è avvenuto col covid. Il suo libro – l’esempio sull’efficacia spuria dei vaccini è presentato tra il paradosso di Simpson e il floating numerator – è pure esemplare: nell’esporre i principi della statistica ne mostra in continuazione, insieme all’importanza, limiti e insidie, e non si stanca di mettere in guardia contro di esse. Oggi invece la statistica è la liturgia la cui celebrazione conferisce onniscienza e infallibilità.
Il caso qui considerato mostra anche come l’ideologia corrente, della “evidence based medicine”, che esalta il dato e la sua ricerca, porti a negare la conoscenza acquisita, i priors. Il patrimonio di conoscenze scientifiche pregresse sulle epidemie, dall’andamento epidemiologico alle manifestazioni cliniche al loro trattamento, è stato spazzato via, per imporre una narrazione strampalata (la Svezia, che ha applicato le conoscenze note, ha fatto molto meglio). Occorrono i dati, validi, e la loro corretta interpretazione; ma occorrono anche le conoscenze pregresse, raccolte e stabilite a volte da molti decenni e addirittura da secoli.
I concetti alla base del cheap trick non sono di immediata comprensione dal pubblico. Tanto più mentre impazza il frastuono propagandistico, che ormai ha fatto di medicina e scienza entità para-religiose, alle quali abbandonarsi senza critica, ciechi alle contraddizioni e ai conflitti di interesse. La scienza può essere fonte di un latinorum non verificabile dalla massa dei cittadini. E’ nella sua natura presentare quadri diversi da quelli del senso comune e a volte con esso contrastanti (Wolpert L. The unnatural nature of science. 1992 – Cromer A. Uncommon sense. The heratical nature os science. 1993). Se si approfondiscono le descrizioni scientifiche ci si trova in ambienti “strani”, che respingono come innaturali, e dai quali ci si allontanerebbe, come da fantasie strampalate, se non fossero utili e preziosi come modelli del reale. Ciò vale anche per il pensiero critico sulle scelte politiche. Altre volte la difficoltà è data non dalla profondità dei singoli concetti ma dall’unione innaturale di concetti naturali. Così noi abbiamo un’idea di cosa sia la scienza e cosa sia il crimine. Ma è difficile rendersi conto che sono divenute unite in un’unica entità, come è accaduto.
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15 aprile 2025
Blog de Il Fatto
Commento al post di P. Gentilini “Anch’io ho contribuito a ‘Critica della Ragione Pandemica’, un libro per riflettere su cos’è stato Covid-19”
@ Patrizia Gentilini: Lo immortal time bias nella valutazione dei vaccini è descritto come fallacia – con esemplare chiarezza – in Principles of medical statistics, 1955, autore Bradford Hill, uno dei padri della evidence based medicine ( Lo swapping e altri trucchi nelle frodi mediche ). E’ una delle conoscenze acquisite, consolidate, che sono state azzerate dalla “ragione pandemica” dietro all’etichetta covid. Dalla legge di Farr, 1838, sul decorso delle epidemie naturali (Lo swapping, cit.) al trattamento generale delle affezioni respiratorie di natura infettiva ( Lo knock-on dell’operazione covid in Lombardia orientale ). Nell’ambito di una manipolazione generale, comune in medicina, che è lo “antibayesianesimo”, il rifiuto di considerare i priors, quello che già si sa sullo stato delle cose, a favore del “narrativismo”, il presentare una storia, persuasiva sul piano comunicativo, per quanto improbabile ed errata agli occhi di chi conosce i prior ( Il ragionamento anti-bayesiano ).
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1 dicembre 2025
Blog de Il Fatto
Commento al post di P. Gentilini “Vaccini Covid, ecco perché considero convincente la tesi degli errori statistici sulla mortalità”
Fenton e Neil lo chiamano “cheap trick”. La possibilità di far figurare efficacia vaccinale anche all’acqua fresca “if the time-factor is ignored” è descritta in un libro di biostatistica del 1956, 1° ed. 1936, per principianti*. Una delle manipolazioni della medicina odierna è ignorare i prior, le conoscenze acquisite, solide, di base. “Agnotologia” con la quale è stata creata la babele del covid, es.**.
Uno degli effetti di questa “scienza” e delle complicità politiche con le quali si intreccia:
FDA scientists had determined that “at least 10 children have died after and because of receiving Covid-19 vaccination.” Prasad [FDA vaccine chief] wrote that the true number is “certainly an underestimate” and that “the real number is higher”.
“It is horrifying to consider that the US vaccine regulation, including our actions, may have harmed more children than we saved,” he wrote.
He also noted that healthy children at extremely low risk from Covid had been “coerced” into vaccination under Biden-era mandates, some of which he said “were harmful”***.
*Lo swapping e altri trucchi nelle frodi biomediche. Sito menici60d15
**Neil, Engler. Vascular Symptoms Caused by COVID-19 are Utterly Unique and Unusual… Just Like Every Other Respiratory Pathogen Ever. 24 nov 2025. “Where are the numbers”, sito di Fenton e Neil, gli stessi che hanno svelato il cheap trick confermato dagli italiani.
***M. Demasi. A reckoning is underway at the FDA. 30 nov 2025.