I slutten av juli fikk jeg en e-post fra George Gooding via kontaktskjemaet i denne bloggen. Han hadde noen innvendinger til en av mine bloggposter. Her vil jeg gjengi hans e-post i sin helhet, og kommentere og svare på hans påstander fortløpende.
George Gooding skriver:
Hei, jeg leste denne her og har noen korrigeringer: https://tjomlid.com/2021/06/19/10-grunner-til-at-covid-fornektere-fremstar-som-idioter/
Har du ikke lest min bloggpost "10 grunner til at covid-fornektere fremstår som idioter" kan du gjerne gjøre det før du fortsetter å lese denne.
Goodings første innvending mot bloggposten min starter med et sitat fra bloggposten, før han kommer med sitt argument:
"I Norge er det i skrivende stund registrert 129.095 tilfeller av smitte, og 790 dødsfall. Det gir en CFR på 0,6%. Hvis over 90% av disse smittede er falske positive, slik at det egentlig er bare rundt 13.000 relle smittetilfeller, øker dødeligheten til 6% – hele 60 ganger mer dødelig enn influensa! […] Man kan altså ikke både hevde at de fleste covid-tester er falske positive, og at covid-19 ikke er mer dødelig enn influensa, med mindre man samtidig mener at tall på døde er rent lureri."
Du beholder de 790 dødsfallene, til tross for at du skisserer at 90 prosent av testene i eksempelet er falske positive. Men disse "dødsfallene" er basert på at personen har vært avlevert positiv prøve innen 30 dager før de døde. Hvis 90 prosent av prøvene er falske positive, vil det også gjelde de som er registert døde av/med/etter positive virusprøve, og antallet "døde" vil da også senkes med 90 prosent. Disse tallene krever ingen klinisk etterprøving av hvorvidt personen faktisk døde av covid-19 forårsaket av viruset, kun hvorvidt de ble innlagt og døde innen 30 dager etter en positiv virusprøve.
Gooding sier ikke direkte at han selv tror de fleste PCR-testene er falske positive, og han ønsker her bare å adressere det han mener er en logisk inkonsistens i argumentet mitt. Men ut fra helheten av det han skriver i e-posten sin, og som jeg skal gå gjennom etterhvert, er det mye som tyder på at Gooding er kritisk til smittetallene. Derfor starter jeg med å redegjøre litt for troverdigheten til PCR-testene.
Argumentet om "enorme antall falske positive PCR-tester" er et argument som har vært brukt mye siden pandemien startet. Det såkalte "casedemic"-argumentet, hvor det hevdes at dette ikke er en reell pandemi av smittede personer verden over, men en pandemi av positive PCR-tester - som altså ikke nødvendigvis representerer reelt smittede.
Men om det er mange falske positive PCR-tester, må det samme gjelde for registrerte covid-dødsfall, hevder Gooding. Hvis vi ikke kan stole på testene, vet vi heller ikke om de registrerte covid-dødsfallene egentlig var forårsaket av covid-19.
Denne påstanden har jeg gått gjennom mange ganger før i ulike bloggposter, og her skal jeg kort gjenta noen av poengene som viser at "casedemic-promotørene" nødvendigvis tar feil. La meg først starte med PCR-testene og deres nøyaktighet.
- PCR-testene er svært nøyaktige og gir, når de brukes riktig, få falske positive.
Påstanden om et høyt antall falske positive skyldes det faktum at andel falske positive henger nøye sammen med forutgående smitterisiko. Er det nesten ingen smittede i en testgruppe, vil også andel falske positive gå i taket. Er det derimot en viss mengde smitte i befolkningen og de som testes, synker andel falske positive dramatisk.
Risiko for falske positive senkes ytterligere ettersom en positiv test sees i kontekst av et større bilde. Hvis pasienten ikke har noen symptomer, og ikke har vært i nærkontakt med smittet person, men likevel får en positiv PCR-test (kanskje med høy Ct-verdi), anbefales en ny test.
Når man utfører en slik test to ganger, synker risikoen for falsk positiv til så godt som null. - Man kunne (spesielt før massevaksinering) se en tydlig korrelasjon mellom antall positive PCR-tester for SARS-CoV-2-smitte, og antall sykehusinnleggelser. Hvis over 90% av PCR-testene er falske positive, ville det ikke finnes en slik tydelig sammenheng.
- Man kan se en klar sammenheng mellom antall positive PCR-tester for SARS-CoV-2-smitte og sykehusinnleggelser i separate geografiske regioner. Hvis 90% av PCR-testene er falske positive, ville det ikke være noe forskjell i ulike deler av landet med ulikt smittetrykk, f.eks. i Oslo og Narvik.
- Det er også en sammenheng mellom andel positive tester (av alle som testes) og sykehusinnleggelser. Hvis de fleste positive tester var feil, ville ikke denne sammenhengen være gjeldende.
- Andelen positive tester endrer seg også over tid. Hvis de fleste positive tester var falske positive, ville man ikke se noen stor variasjon i positive tester over tid, slik man faktisk gjør. Hvis de fleste positive tester var falske, ville altså ikke det faktiske smittetrykket i samfunnet påvirke andelen positive tester mer enn marginalt.
Hva så med påstanden om at andel falske positive PCR-tester vil være like høy hos folk som har dødd av covid-19, som i testing i den generelle befolkning?
Vel, dette faller også på sin egen urimelighet all den tid det er strenge kriterier for hvordan et covid-dødsfall journalføres. Mens en vanlig covid-test kan være en falsk positiv, uten at dette nødvendigvis avdekkes, så skal det svært mye til for at et dødsfall registreres på feil grunnlag. Her vil nemlig en lege fylle ut en dødsattest hvor det ligger en faglig vurdering til grunn for om covid-19 regnes som underliggende dødsårsak eller bare en medvirkende dødsårsak. Hvordan dette foregår kan du lese mer grundig om i denne artikkelen fra Faktisk.no.
Det er altså ikke riktig at alle som dør etter å ha avlagt en positiv koronatest de siste 30 dager registreres som covid-dødsfall, og det er litt sjokkerende at Gooding kan påstå dette i slutten av juli 2021, når det har vært skrevet mye om dette i snart et års tid.
Med andre ord holder mitt poeng vann. Hvis koronamotstandere hevder at over 90% av koronatester er falske positive, så vil det likevel ikke gjelde dødsfallene. Fordi ved dødsfall ser man på et totalt symptombilde i tillegg til testing, og det registreres bare som covid-dødsfall hvis det er mest sannsynlig ut fra en faglig vurdering og et klinisk symptombilde.
Dermed er det fortsatt slik at hvis koronamotstandere mener falske positive tester blåser opp tallene på smittede, ja, så sier de samtidig at dødeligheten fra covid-19 er minst ti ganger høyere enn det man opererer med offisielt. Og dermed også ekstremt mye mer dødelig en for eksempel influensa. De skyter seg selv i foten.
Gooding fortsetter:
Det er høyst usannsynlig at 90 prosent av prøvene er falske positive, men man må være klar over hva en positiv prøve faktisk innebærer, nemlig kun påvist RNA av viruset i kroppen til personen (hvis prøven har fungert riktig og ikke er blitt kontaminert). FHI har stadfestet hele tiden at en positiv PCR-prøve ikke er det samme som å påvise "smitte", fordi det påviser kun viruset RNA, uansett om viruset er dødt/inaktivt.
Det er riktig at en positiv PCR-test ikke nødvendigvis kan påvise om en person har en aktiv virusinfeksjon. FHI skriver selv på sine nettsider:
Personer som har gjennomgått covid-19 kan skille ut virusrester i 2-3 måneder etter gjennomgått infeksjon (vanligvis 20 dager etter symptomstart). Det betyr at et positivt svar kan representere gjennomgått og ikke lenger smittsom infeksjon. De første 3 månedene etter gjennomgått infeksjon bør det derfor sjeldent tas ny PCR.
Ved mistanke om resmitte etter 3 måneder kan det tas ny test, men resultatet bør fortsatt tolkes med forsiktighet.
Men nettopp fordi de vet dette vil det også i veldig liten grad gjennomføres en ny test så kort tid etter en tidligere positiv test. Og hvis man får en positiv test, så er det svært sannsynlig at vedkommende har vært smittet tidligere, uten at det da ble avdekket. Kanskje fordi vedkommende var asymptomatisk, eller bare ikke testet seg fordi de trodde det var en forkjølelse. Uansett er da dette en person som enten er eller nylig har vært smittet.
Man har ikke RNA fra SARS-CoV-2 i kroppen uten å ha vært eksponert for viruset. Om vedkommende er smittsom eller ikke, er ikke relevant for denne diskusjonen. Her ser vi bare på antall personer som har vært smittet, eller som har dødd av covid-19. Og ved alvorlig sykdom eller død sees det altså i sammenheng med et totalt klinisk bilde, ikke bare om personen har avlagt en positiv covid-test tidligere.
Goodings poeng er kanskje at en positiv PCR-test ikke kan avdekke om en person har blitt syk med covid-19. Det er også teknisk sett korrekt, men det er få friske personer som aldri har hatt noen symptomer som velger å teste seg. Og man må anta at andelen som ble syke, altså utviklet symptomer på covid-19, lå stabilt, slik at selv om noen av testene bare avdekker asymptomatisk smitte, så gir endring i tallene over tid likevel et riktig bilde av tilstanden i befolkningen.
La oss fortsette med Goodings e-post:
På Debatten for en stund tilbake ble det avslørt at man i Norge bruker en Ct-grense på 45 for PCR-testene, som er langt utover det mange eksperter lenge har anbefalt at man bruker for å angi noe som ligner på "smitte" (de fleste mener man bør sette en øvre grense en sted mellom 30-35).
Jeg fikk nesten trippelsidig hjerneinfrakt da jeg leste dette. Er det mulig å fortsatt påstå dette i juli 2021? Spesielt hvis man faktisk så denne episoden av Debatten på NRK? Gud bedre.
Kanskje det ikke finnes teskjeer små nok her, men la meg forsøke å forklare dette enda en gang: Ja, man kjører gjerne 40 eller 45 sykluser i disse PCR-testene. For hver syklus dobles mengden genmateriale, så jo flere sykluser man må kjøre for å påvise viruset, dess mindre virus finnes i prøven. En lav Ct-verdi betyr altså litt forenklet "mer smitte". En høy Ct-verdi betyr at det har vært lite genmateriale fra viruset å spore, og sjansen for en falsk positiv øker.
Men det betyr ikke at man leser av resultatet etter den 40. eller 45. syklus! Det er ikke slik PCR-testing foregår. Man kjører 40 eller 45 sykluser, men så ser man ved hvilke syklus signalet er "kraftig nok" til at det tyder på en positiv test. Dette såkalte Ct-tallet kan være eksempelvis 23 eller 27 eller 30 eller 35, helt uavhengig av om man har kjørt 45 sykluser totalt.
De aller fleste positive tester har et Ct-tall så lavt at det er irrelevant om man kjørte 35 eller 45 sykluser totalt, fordi "signalet" dukker opp ved lavere antall sykluser, altså et lavere Ct-tall. Man kunne kjørt 100 sykluser uten at det vil påvirke andel positive tester.
Og dette forklarer jeg jo i teskje-modus i bloggposten som Gooding har kontaktet meg angående!
(Husk også at det ikke er noen direkte korrelasjon mellom Ct-verdi og hvor syk en pasient er eller kan bli. Virusmengden vil endre seg over tid, så Ct-tallet man får avhenger også hvor i sykdomsforløpet man testes. Det kan også avhenge litt av tilfeldigheter og hvor mye virus man får med seg på vattpinnen. Men det vil i så fall gi utslag i form av falske negative, ikke falske positive.)
Han skriver videre:
Så selv om det ikke er snakk om en "falsk positiv", så kan det være snakk om en ubrukelig positiv prøve som kun påviser at personen hadde ubetydelig mengde med viruset i kroppen, uansett om viruset var nedkjempet og ikke i stand til å replikere seg og smitte personen. Vi aner ikke hvor stor andel av de positive prøvene innebærer det man medisinsk vil kalle "smitte" for man har aldri publisert data om Ct-verdiene man nådde for hver prøve, og da hvor sannsynlig det er snakk om reell smitte.
Ja, i teorien kan man hevde dette. Men i praksis er det slik at folk primært tester seg hvis de har symptomer, eller vet de har vært i nærkontakt med en bekreftet smittet person. Dermed synker andelen falske positive, eller positive tester som bare skyldes "spor av RNA" i kroppen til nesten null.
Jeg må igjen minne på at tallene på positive PCR-tester korrelerer med antall innlagte på sykehus, noe som altså tyder på at selv om det alltid vil være noen "falske positive", uansett hvordan man velger å definere disse, så er ikke de spesielt relevante i tolkningen av bruk av PCR-testing i å kartlegge utbredelsen av smitte på et gitt tidspunkt i pandemien.
Gooding fortsetter:
La oss si at en eldre pasient på sykehjem får påvist viruset RNA i kroppen, men at viruset ikke er aktivt og at de har T-celleimmunitet eller at viruset ikke hadde stor nok mengde til å klare å replikere seg og smitte personen. Den pasienten dør deretter av andre årsaker innen 30 dager. Denne personen blir da registrert som et "koronadødsfall". Det er slike "dødsfall" som vil falle bort dersom man omdefinerer hva man mener er en "positiv" prøve.
Vel, nei. Det er altså feil, som tidligere forklart. Det er ikke en positiv test alene som avgjør om et dødsfall registreres som et koronadødsfall. Spør en hvilken som helst lege som har gjort dette, så vil du fort finne ut at dette er feil.
Han skriver videre:
Du kan ikke bare ta 90 prosent av den ene delen av brøken i dette tilfellet, for det vil måtte brukes på begge sider av brøken siden disse to går hånd i hånd.
Nei. Som tidligere forklart er det altså feil. En falsk positiv hos en ellers frisk pasient er noe helt annet enn en falsk positiv hos en død pasient. Ergo skal ikke tallet endres lineært i begge regnestykkene. Ja, i brøken for covid-dødsfall skal den kanskje ikke endres i det hele tatt. Det tallet står fast, og dermed gjør poenget mitt også det.
Gooding går videre i min bloggpost og siterer:
"Finner man positivt signal på en syklus (Ct-tall) over 35, vil man normalt anbefale ny test. Over 37 regnes som «inkonklusiv», altså ikke en positiv (eller negativ) test. Man må gjøre den på nytt. Og de aller fleste positive tester har en lavere Ct-verdi enn dette, slik at selv om man reduserte antall sykluser totalt til f.eks. 35 eller 30 ville fortsatt de aller fleste tilfeller av koronasmitte fanges opp."
Hva er din kilde på dette? Hva er poenget med å kjøre 40-45 sykluser hvis man likevel mener at alt over 37 er inkonklusivt? Hvor har du det fra at man konkluderer at alt over 37 er inkonklusivt? Hvor har du det fra at de aller fleste positive tester har en lavere Ct-verdi enn dette? Disse tallene har aldri blitt publisert noe sted, iallefall ikke i Norge. Tall fra andre land viser at en betydelig andel av "positive" hadde frafalt dersom man brukte de grensene du skisserer.
Min kilde ga jeg i bloggposten "Covidfilmen 2020 – en søvndyssende halvtime med løgner" hvor jeg siterte fra Tidsskrift for Den norske legeforening hvor vi kan lese:
Ved PCR er antall sykluser som kjøres avhengig av PCR-test, prøvemateriale og instrumentering. Vi benytter en SARS-CoV-2-spesifikk semikvantitativ PCR-test der alle prøvene blir kjørt i 40 sykluser før resultatene blir avlest. CT-verdi viser til den syklusen hvor man først påviser et signal som er signifikant høyere enn bakgrunnsstøy og verdien er omvendt proporsjonal med mengde virus-RNA i prøven.
Siden sensitiviteten til PCR-test øker med økt antall sykluser, øker også risiko for falske positive signaler. For å avdekke dette blir alle prøver analysert i duplikat og prøver med avvikende resultater kjøres på nytt. Alle prøver med CT-verdi over 37 svares inkonklusiv og det bes om nye prøver.
Jeg viser også til Oslo Universitetssykehus som sier at alle tester med en Ct-verdi over 35 analyseres om igjen.
FHI skriver også selv på sine nettsider i en artikkel om "Testkriterier for koronavirus":
Ved dagens smittesituasjon er sannsynligheten høy for at en positiv prøve er korrekt også i de tilfellene der personen ikke har symptomer eller kjent eksponering, og behøver ikke bekreftes av ny prøve. Dersom prøveresultatet likevel framstår som usannsynlig, bør det vurderes å ta ny test for å bekrefte/ avkrefte funnet. Ved svakt positivt resultat (ct-verdi over 33) hos asymptomatisk person uten økt smitterisiko, kan en ny PCR og eventuelt antistoffundersøkelse bidra til å avklare hvor i sykdomsforløpet personen befinner seg.
Dersom testresultatet er negativt, og det fortsatt er sterk klinisk mistanke om covid-19, bør det tas ny prøve av personen. Sannsynligheten for et falskt negativt analyseresultat bør vurderes ut ifra om personen er kjent nærkontakt, den kliniske mistanken, tid siden symptomdebut og CT verdien.
Husk at for hver syklus skjer en dobling av virusmaterialet. Så dette er ikke en lineær skala. Ved en Ct-verdi på 33 har man dobbelt så mye virusmateriale som en Ct-verdi på 32, og dermed fire ganger så mye som 31, og åtte ganger så høyt som 30. Eller for å snu på det: Hvis man når cut-off-grensen (positiv test) ved en Ct-verdi på 32, så startet man med dobbelt så mye virusmateriale i prøven som om man når cut-off-grensen først ved Ct-verdi 33, da den 33. syklus har doblet mengden virusmateriale på nytt.
For hver økning i Ct-tall på 3,3, blir den resulterende virusmengden ti ganger så høy. Et Ct-tall på 30 viser altså ti ganger mer virusmateriale enn en Ct-verdi på 26,7. Eller motsatt: Et utslag (positiv test) ved et Ct-tall på 30 betyr at man hadde ti ganger mindre opprinnelig virusmateriale i den opprinnelige prøven enn hvis man fikk utslaget ved Ct-verdi 26,7.
Sprangene mellom de ulike Ct-tallene er altså store, så hvis FHI anbefaler retesting ved Ct-verdi over 33, vil det bety en betydelig sikkerhetsmargin sammenlignet med et Ct-tall på 37. Risikoen for falske positive er således svært små.
Denne cutoff-grensen for hva som regnes som en positiv test er heller ikke absolutt. Det er en faglig vurdering, noe Regine Barlinn ved Oslo Universitetssykehus forklarer til Faktisk.no:
Regine Barlinn ved OUS sier at de bare gir ut resultatet i enten «påvist» eller «ikke påvist». Hun vil ikke gi et eksakt svar på hvilken Ct-verdi som regnes som «for høy» hos dem:
– Vi har ikke en fast grense, men analyserer alle tester med Ct-verdi over 35 om igjen med annen ekstraksjonsmetode. Hvis kurvene ser fine ut, kan vi godta verdier over det.
I tillegg til Ct-verdier, tolkes også nemlig kurvene som maskinen skriver ut. Kurvene kan fortelle om det er funnet virus i prøven eller ikke.
Ifølge Barlinn gjøres det også en kontroll som sier om reaksjonene har gått riktig for seg. Ved usikre resultater analyseres prøven på nytt. Det kan også bli bedt om en ny prøve.
Vil du vite mer om dette, kan du også lese min bloggpost "Faktasjekk: «Mikrobiolog advarer mot mRNA-injeksjoner og bruk av PCR-tester»" hvor jeg går enda mer grundig gjennom dette.
Gooding lurer også på hva min kilde er for at de fleste positive PCR-tester har en Ct-verdi under 35, eller for den saks skyld under 30. Jeg finner ingen norske kilder på dette da Gooding har rett i at man ikke publiserer Ct-verdiene i forbindelse med tester (ettersom de ikke alene er grunnlaget for vurdering av positiv vs negativ test og dermed er ganske meningsløse isolert sett), men i ulike studier har man kartlagt dette. Her er noen kilder:
- Tysk studie fra Journal of Infenction, "The performance of the SARS-CoV-2 RT-PCR test as a tool for detecting SARS-CoV-2 infection in the population". Her ble 162.457 individer testet, og 2,6% hadde positive PCR-tester for koronavirussmitte. Her fant man at Ct-verdien i gjennomsnitt lå på 29,6 hos asymptomatiske (!) og på bare 25,5 hos symptomatiske (altså syke) personer.
- En annen tysk studie fra Journal of Clinical Virology, "Analysis of cycle threshold values in SARS-CoV-2-PCR in a long-term study". Her ble 65.878 personer testet. 1,7% var positive for SARS-CoV-2. I snitt lå Ct-verdi på rundt 25.
- En studie fra Qatar publisert i Journal of Infection and Public Health, "Can the cycle threshold (Ct) value of RT-PCR test for SARS CoV2 predict infectivity among close contacts?". Her så man på alle som ble testet i juli 2020 og fulgte opp alle positive tilfeller, 2308 personer, for å se om et var noen sammenheng mellom Ct-verdi og risiko for å smitte andre. Hos disse fant man en gjennomsnittlig Ct-verdi på 24,05, og mer enn 75% av de smittede hadde en Ct-verdi under 30. (De fant for øvrig at risikoen for å smitte nærkontakter var 1.5 ganger høyere hvis Ct-verdien lå under 30 sammenlignet med de som hadde en Ct-verdi over 30.)
Det er vel nærliggende å anta at norske tall bør være ganske like det man har funnet i spesielt de tyske studiene, så selv med en cut-off på 30 sykluser ville de aller fleste positive tester fanges opp. Og med en cut-off-verdi på f.eks. 35, vil det tilsvarende være svært liten andel av testene som nærmer seg dette Ct-tallet og som likevel regnes som positive.
Ergo er argumentet med at en cut-off på 33, 35 eller 37 gir alt for mange falske positive ikke gyldig når man forholder seg til faktiske data.
Vi går videre i eposten fra Gooding:
"Får man en positiv test med et høyt Ct-tall, men ikke har vært i nærkontakt med noen smittet eller hatt symptomer, vil man gjerne anbefale ny test."
Hvor har du dette fra? Er det slik det faktisk fungerer i praksis? De aller, aller fleste som testes er aldri i nærheten av en klinisk vurdering, og de som analyserer prøvene har ingen anelse om personen har vært i nærkontakt med en smittet eller hva slags symptomer de har. Så hvordan kunne det fungert slik du påstår, og hva er kilden din på at det foregår slik? Jeg har aldri lest noe som tyder på at det er sånn det foregår.
Kildene for dette er gitt lenger oppe i denne bloggposten.
Det er riktig at de som tester eller analyserer prøvene neppe vet om personen har vært i nærkontakt med en smittet, eller har symptomer på covid-19 selv. Men det er kun disse personene som i det store og hele har vært anbefalt å teste seg. Det er nok få som har testet seg helt uten grunn, spesielt med alle skrekkhistoriene om hvor forferdelig det er å få stukket disse vattpinnene langt opp i "hjernen".
Myndighetene har aldri anbefalt at alle skal gå og teste seg for sikkerhets skyld, og dermed vil det i all hovedsak være de med symptomer eller mistanke om smitte, og de som har hatt nærkontakt med smittet, som tester seg. Da faller altså andel falske positive betydelig sammenlignet med om man testet alle helt blindt.
Faktisk.no har forklart dette i flere artikler, for eksempel her: "10 spørsmål og svar om PCR-testene"
Gooding fortsetter:
"Men hvorfor døde 600.000 flere slike amerikanere av dette i 2020/2021 enn i 2016/2017 eller 2018/2019?"
Her skisseres en overdødelighet som ikke kan dokumenteres. Antallet "koronadødsfall" er, som tidligere forklart, veldig løst definert og det er ingen garanti eller nødvendighet at det har vært noen klinisk vurdering inne i bildet før det registreres slik. Mange åpenbart falske koronadødsfall har blitt oppdaget senere (trafikkulykker osv.), og rettet opp, men bare når de oppdages. "600.000 flere i 2020/2021 enn i..." har du ikke støtte for å si.
Her tror jeg ikke Gooding forstår hva "overdødelighet" betyr. Det har ingenting med covid-19 å gjøre - som jo er hele poenget.
Overdødelighet er et mål på hvor mange som har dødd i en periode sammenlignet med en tilsvarende tidligere periode. Så når man i USA ser at nesten 600.000 flere har dødd i mars 2020 til februar 2021, sammenlignet med snittet for de samme månedene i f.eks. fem foregående år, så er det overdødelighet.
Poenget mitt er at hvis man hevder at disse ikke døde av covid-19, så blir det naturlige spørsmålet: Men hva døde de av da? Det har jeg ikke sett noen covid-fornektere kunne svare på, ei heller Gooding.
Han skriver videre:
Det er ikke et 1:1 forhold mellom den empiriske overdødeligheten registrert for 2020 og antall registrerte koronadødsfall, så jeg vet ikke hva du vil frem til ved å være så skråsikker om tall du overhodet ikke kan være skråsikker på. Det er mange sammenfallende effekter her som gjør det vanskelig å finne ut hvor mange som faktisk døde av viruset kontra smitteverntiltak, eller helt andre forhold (f.eks. ekstrem vinter i Russland). Det kan ha vært flere enn de offisielle tallene, det kan ha vært færre, men i og med problemene med hvordan de registrerer dette her som nevnt over, så er det sannsynlig at i mange land (f.eks. OECD-land) at tallene er overdrevne. Hvor mye, er vanskelig å si. I underutviklede land er tallene åpenbart det motsatte.
Gooding forstår altså ikke konseptet overdødelighet, så da faller denne diskusjonen flatt til jorden.
Men for de som er nysgjerrig på de faktiske data for overdødelighet i ulike land, så kan dere se på følgende forskningsartikkel: Tracking excess mortality across countries during the COVID-19 pandemic with the World Mortality Dataset hvor dette også er grafisk gjengitt:
Her er dødstall for 2015-2019 gitt i grå farge, dødstall for 2020 i rød farge, og 2021 i blå farge.
Du kan også kikke på data fra Eurostat, eller The Economist sin oversikt, denne forskningsartikkelen publisert i BMJ, eller statistikkene hos OurWorldInData, eller Financial Times som har en løpende oppdatert graf.
Dette er så pass utbredt i så mange land, og korrelerer med hvor mye koronasmitte de har hatt, at det krever en enorm øvelse i virkelighetsfornektelse å hevde at dette nok egentlig kan forklares med ting som "ekstrem vinter i Russland".
Gooding nærmer seg slutten, og siterer først fra min bloggpost, før han kommer med sin innvending:
"Samtidig er det jo fristende å spørre hvorfor indere plutselig kremerer 4-5 ganger flere lik enn normalt, og hvorfor elven Ganges plutselig fylles med lik, hvis dødsfallene bare er fiktive…?"
Hvis du leser gjennom den artikkelen om India igjen, vil du kanskje oppdage at du har feiltolket den. De skriver at antall lik som er kremert *påfølgende covid-19 protokoller* er 4-5 ganger større enn de offisielle tallene som myndighetene har gått ut med – ikke at dødstallene er 4-5 ganger større "enn normalt". Hva fasit egentlig er vet jeg ikke, men du har lest denne artikkelen feil.
Det er riktig at det i artikkelen jeg viste til om kremeringer i India står:
A senior state health official said the increase in numbers of cremations had been due to bodies being cremated using COVID protocols "even if there is 0.1% probability of the person being positive".
Men Gooding behandler dette litt for lettvint. I India er minst 80% av befolkningen hinduer, og de kremerer alltid sine døde, som regel innen 24 timer etter dødsfallet. Hvis da antall kremeringer i India øker med 4-5 ganger, skal det godt gjøres å hevde at dette ikke egentlig gjenspeiler en tilsvarende økning i dødstall.
Det er ikke slik at man plutselig begynte å kremere flere lik enn normalt fordi covid-tiltak tilsa dette. Dette er døde personer som nesten alle uansett ville blitt kremert veldig kjapt, og uten en reell økning i dødsfall ville man derfor heller ikke sett en så stor økning i antall kremasjoner.
Jeg skrev min bloggpost, som Gooding kritiserer, i juni 2021. I slutten av juli 2021 ble det publisert en forskningsartikkel som forsøkte å finne ut hva de reelle dødstallene i India har vært i løpet av pandemien:
The analysis, from the Center for Global Development, a think tank in Washington, D.C., looks at the number of "excess deaths" that occurred in India between January 2020 and June 2021 — in other words, how many more people died during that period than during a similar period of time in 2019 or other recent years.
Drawing death data from civil registries and other sources, the report came up with three estimates for undercounts. The conclusion is that between 3.4 and 4.7 million more people died in that pandemic period than would have been predicted. That's up to 10 times higher than the Indian government's official death toll of 414,482.
Så når Gooding skriver at "hva fasit egentlig er vet jeg ikke", så er nok det riktig. Men det at Gooding ikke vet fasiten, betyr ikke at ikke eksperter verden over har estimert dødstallene i India til å ligge langt over de offisielle tallene - nå også i denne siste artikkelen fra Center for Global Development. Og fasiten synes å være at det er enda verre enn det jeg hevdet i juni. Dødeligheten i India i vårens covid-bølge der var ikke bare 4-5 ganger høyere enn offisielle tall, men kanskje ti ganger høyere.
Vil Gooding da akseptere at denne overdødeligheten tyder på at covid-pandemien faktisk har tatt svært mange liv, helt uavhengig av PCR-tester? Eller vil han hevde at dette sikkert egentlig bare skyldes en "ekstremt varm vår" eller "mye fyllekjøring akkurat i april 2021"?
Gooding skriver videre om New York:
Og vi så i New York og andre steder at mediene rapporterte om "uvanlige" ting, f.eks. massegraver o.l. som om det var noe nytt, mens så er jo sannheten at dette er ting som alltid har vært der, bare at det ble ekstra mye brukt under pandemien i fjor. I New York-tilfellet tror jeg det var snakk om at man i noen uker hadde en kraftig økning i antall lik som skulle i massegravene de har for folk som ikke har råd til gravplass, mens mediene latet som om det var et helt nytt fenomen med massegraver.
Dette skrev jeg om i bloggposten om Covid-filmen, og det er riktig at det har vært begravet folk på Hart Island i rundt 150 år. Men i 2020 ble det begravet mer enn dobbelt så mange som normalt der, i kjølvannet av det store covid-utbruddet i byen.
Gooding kan kanskje flisespikke på at noen medier ikke var tydelige på at massegraven i seg selv ikke var ny, men det tar ikke bort poenget med at den enorme økningen i dødsfall likevel viste en overdødelighet som kan knyttes til covid-19, uavhengig av hva man måtte mene om PCR-tester og annet.
Borgermesteren i New York, Bill de Blasio, skrev selv i april 2020 at "The virus is taking a horrific toll. We're losing hundreds of neighbors every day."
Goodings siste ord er:
Medienes fremstilling av virkeligheten er ofte ganske misvisende, det vet jeg at du vet stemmer i andre sammenhenger, men på enkelte områder er du aggressivt mediekonformist.
mvh George
Ja, jeg vet at medias fremstilling av virkeligheten ofte er misvisende. Jeg har tross alt skrevet en hel bok hvor jeg kritiserer media sin krisemaksimering og sensasjonisme. I tillegg til at av de snart 2000 bloggpostene her inne, er en betydelig andel av dem basert på nettopp kritikk av noe som har vært skrevet i en av landets aviser eller fremmet i et TV-program.
Men det betyr ikke at man kan avfeie en artikkel på det grunnlag alene. Man må sjekke fakta. Og i begge tilfellene Gooding drar frem hvor han mener at media har fremstilt virkeligheten feil angående covid, så er det altså ikke feil likevel. Det er Gooding selv som ikke har satt seg godt nok inn i sakene han kommenterer. Det er Gooding som ikke har vært kritisk nok, og som dermed tar feil.
Det gjør han også om både PCR-tester, statistikk og alt annet han kritiserte i sin epost til meg. Det er merkverdig at noen kan være så engasjert i et tema og likevel ikke ha klart å sette seg inn i saken i løpet av nesten halvannet år hvor det er publisert så mye god informasjon.
Men sånn er det gjerne når det blir viktigere å være kontrær enn å forholde seg til fakta og forskning.
