アイク/カウフマン：英国ムーンショット作戦
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始めてください。
良いですか？
-- はい
戻ってきてくれましたね。
ムーンショット作戦です、どこから行きますか？
まず最初に、ありがとうございます、私と共にこれを。
これについて見つけたんですが、英国でした。
非常に重要だと思うんです。
これは最初のことですよ、実際の証拠を得たのは、政府から直接的にですね。
近い将来に何を計画してるのか、正確にです。
これは英国医療ジャーナルに発表されており、
そこで見つけたんですが。
ムーンショット作戦とは基本的に、
計画で、私が思うに、
ボリス・ジョンソンがCOVID検査を増加させるものですね。
想像し難いスケールにまでです。
事実として、彼らは2021年までに、全人口を検査するつもりです。
毎週ですよ。
これには多くの含みがあり、
これを議論したいのです。
しかし、思うに、これが人口にどう影響するかという理解が、本当に役に立つと思います、
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検査について明確にするのにですね。
特に偽陽性率です。多くの人が話していますが。
わかったんですよ、
人々には一般的な概念が無いんです、正確にその意味が。
そしてこの状況にどう適用できるかですね。
ですから、少々のレッスンをしたいのです、これについて。
そして、これを適用します、
ムーンショット作戦にです。
これによって正確にどの程度の人が影響を受けそうかをです。
ここでスクリーンを共有しましょう。
ここにあるのは、
スライドショーですね。
見つかりますかね。。。
これです。
これがガイドになりますね、
私のレッスンの。
OK。
で、
検査それ自体について、少々話しますが、
本当に正確な検査ではないのです。
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なぜなら、何らかの医療状態に対する新たな診断検査を開発する場合、
有効性研究というのが必要になるんです。
言い換えれば、その検査が有効かですね。
これをするには、黄金標準と比較します。
このケースの場合はウイルス性の疾患ですから、
黄金標準としては、実際のウイルス粒子の存在です。
しかし、彼らはPCRを比較していません、一度も。
いかなる黄金標準ともです。
ですから、この検査のエラー率はわからないんです、全くです。
ですから、偽陽性率は計算できません。
エラー率が必要になりますからね。
言い換えれば、
本当にウイルス性疾患を起こした何人が、検査で陽性になるかです。
これは一度も研究されていません。
ですから問題があるんですよ、この話題全体を通して。
ですから、何らかの仮想的な数字を使います。
実際の数字など無いんですから。
言い換えれば、
COVID19の確実な診断など無いんです。
例えば、そういう検死も無いですね、
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顕微鏡で何らかの物を見つけ、
100%確実だ、COVID19だ、などと。
彼らは誰についても、ウイルス粒子の存在を検査していません。
ただし、2,3人のあちこちの人はありますね、公開論文のための。
しかし、大きなスケールでは決してです。
ですから、実際にはわからないんです、何人がこの病気なのか。
そして検査のエラー率もわかりません。
ですから、ここで用いるのは政府の数字です、
英国政府です。
これらの見積りを出してますから。
単に彼らの数字を使って計算してみましょう、その意味を。
で、彼らがこの文書を出しています。
一番下に政府科学部署へのリファレンスがあります。
ここで言うことは、
ほかのウイルスに関する過去の研究、他のPCR検査から、
エラー率の範囲としては。。。失礼偽陽性率は、
0.8%から4.0%だと。
しかし、彼らが言うには、平均値あるいは中間値が、
2.3%だと。
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ですから、彼らが言うには、この数字を基本的には偽陽性率として使うのだと。
で、ほとんどの人はこう思うでしょう、偽陽性の意味としては、
検査陽性になった人がいて、
その人達の2.3%は、実際には陽性では無いと思うことでしょう。
しかし、そういう意味ではないんです。
本当の意味としては、実際には病気を持っていない人達の中で、
何人が陽性になったかということです。
ですから、比較的まれな病気を持っていたとします。
例えば、
人口の1%に影響するようなものですね。
ですから、100人に1人です。
この意味としては、100人のうち99人には病気がなく、
その中の2.3%が陽性になるんです。
約二人ですね。
ですから、わかりますね。
100人に一人のようなマレな病気であっても、
2.3%の偽陽性率だと、
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3人が陽性になりますが、
そのうちの一人しか実際には病気ではないんです。
そういった分析を見ていってほしいんです。
で、こちらは政府からのいくつかの数字です、
計算式に入れようと思っているものですね。
これはONSからのものです。
（国家統計オフィス）
これもまた、もちろん見積もりですよ。
しかし、彼らには、いくつかの記事を書いた他の科学者によって信頼されてるプロトコルを使ってます。
ですから、この数字を使いましょう。で、彼らが言うには、私の見つけた最も直近の週では、
9/13から9/19の週ですね。
500人に一人がCOVID19だと。
人口の0.2%です。
そして、夏にはより少なかったんですね、
2000人に一人です。
0.05%ですね。
ですから、これら二つの数字を使い、
その意味を見てみましょう。
例えばとして、1万人の人にですね。
で、秋の数字を使ってみます。
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1万人のボランティアを募ります、検査を受けてもらうんですね。
さて、わかってることは、
秋の率としては、500人に一人ですね。
ですから、1万人の中に20人が実際に感染しているわけです。
では、どの位の偽陽性になるでしょうか？
1万人の中の病気ではない他の人達は、9.980人ですね。
ほとんどグループ全体です。
その中の2.3%は230人になります。これが偽陽性になるんです。
ですから、本当に病気の人は20人しかいないのに、
しかし、250人になるんですよ、陽性になるのは。
ですから、ニュースヘッドラインとしては、
250人が新たに感染したと。
しかし実際には20人だけなんです。
さて、このステップをさらに進めると。。。
なぜなら、ほとんどの人がこの質問をすると思います、彼らの医師に。
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「もし私が陽性になった場合、本当に病気である確率は？」
これを計算できますね。
実際に病気の人の人数（20人）を、
陽性の人数で割るんです、これは250人です。
で、ご覧のように、わずか8%なんです。
秋に陽性になった場合で、本当に病気である確率としては。
非常に低いですね。
ですから、基本的にこれが、
誇張されているわけですね、12.5倍にです。
感染数が12.5倍になるわけです。
で、戻って同じ分析を夏についてしてみます。
より小さいですね、約1/4になります。つまり、
500人に一人から、2000人に一人になるわけです。
この数字を使ってみると、検査陽性のうちの実際の病人は2%なんです。
これはおおよそ50倍もの誇張ですよ。
ですから、この検査結果を報道した場合には、
夏においては、
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サマーイベントをキャンセルするなどの政治的判断がされるんですが、
誇張されてるんですよ、実際の感染数が。
この検査の数字が正確であると信じても、約50倍なんです。
ですから、本当にこれは大衆を恐れさせますね。
ほとんど何でも従わせられるんです。
で、これ言いましょう、
後に撤回されたんですが、一つの公開論文があったんですが、
これもまた偽陽性率を見積もろうとしたわけです。
ここで見積もられたのは、
80%ですよ。
で、この80%を適用すると、
500倍の増加になるわけです。
偽陽性の数がですね。
で、実際の数字はわからないもんですから、
これらの数字を使ってみましたが、
これらの数字は、実際のエラー率を大きく低く見積もられていると思いますね。
で、これを適用したいのですが、
2021年の計画にです。
これは、
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ムーンショット作戦として計画されているものです。
こちらに英国医療ジャーナルの記事があります。
先に言及したものです。
極めて興味深いことに、
公開日付を見てください。
（2020/9/11）
これが偶然なのか確信が持てませんが。
しかし、ともあれ。。
さて、ムーンショット作戦の計画がありますね。
検査を増加させるのです、秋の間にです。
そして、2021年までには、
「完全展開」と呼ばれることになります。
これは基本的に毎日1000万回の検査です。
そして一週間で英国全体の人口をカバーするものです。
これは約6700万から6800万です。
さて、最も直近の数字を使ってみると、
9月のものですが、
ここでの患者数としては、500人に一人が実際の病気です。
すると、1000万人につき2万人です。
これでも小さな数ですよね。
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しかし、作り出される偽陽性者を見てみると、
わかるわけです、ほとんど23万人だと。
偽陽性がです。
ですから、彼らが言うには基本的に、毎日一千万人ですから、
新たな感染者数が25万人です。
ただし、実際の感染者は2万人です。
ですから、お話ししているのは、
25万人の人が。。。
失礼、毎日23万人の人が、
誤ってレッテル貼りされるわけです、
この病気を持ってると。しかし、実際には健康なんです。
これは極めて多いですね。
これにより、毎週150万人が偽陽性になります。
43人に一人の割合です。
ですから、2021年では毎週、
43人に一人がCOVID陽性として間違ったレッテルを貼られるわけです。
実際には完全に健康なのにです。