COVID: Lo scandalo della frode delle cartelle cliniche elettroniche: #EMRgate
#EMRgate: Lo scandalo dei dati EMR non verificabili e il suo legame con Surgisphere e OHDSI
#EMRgate—è un hashtag che sta esplodendo su X in questi giorni, legato direttamente all'articolo di Ah Kahn Syed (o @Jikkyleaks). In sintesi, #EMRgate si riferisce a uno scandalo sistemico nella gestione dei dati delle cartelle cliniche elettroniche (Electronic Medical Records, EMR), dove studi osservazionali—spesso usati per "dimostrare" efficacia di vaccini o farmaci—si basano su dataset non auditabili, potenzialmente sintetici o manipolati da entità pharma-affiliate. È visto come un "Surgisphere 2.0": non un caso isolato del 2020, ma un framework strutturato che erode la fiducia nella ricerca medica.
Cos'è #EMRgate in breve?
- Origini: Nasce da critiche a piattaforme come OHDSI, TrinetX e OpenSafely, che aggregano EMR da milioni di pazienti (es. 80 milioni negli USA via TrinetX) per studi "real-world evidence". Il problema? I dati sono "federati" (analizzati su server remoti senza download), de-identificati ma non accessibili per verifica indipendente. Questo permette—secondo i critici—di generare output "su misura" per narrative pro-pharma, senza prove di pazienti reali.
- Parallelo con Surgisphere: Nel 2020, Surgisphere fornì dati "da 96.000 pazienti COVID" per studi su Lancet e NEJM che affossarono l'idrossiclorochina—dati inventati, ritrattati dopo indagini. Influenzò politiche WHO e trial globali. Oggi, #EMRgate accusa OHDSI & co. di replicare lo schema: dati non verificabili + conflitti (pharma finanzia) + no condivisione IPD (individual patient data), violando ICMJE 2016.
Aggiornamenti recenti da X (ottobre 2025)
La discussione è calda, con @Jikkyleaks come fulcro (oltre 200 post taggati #EMRgate da agosto). Ecco i punti salienti dagli ultimi thread:
- Dati "sintetici" e manipolati: Tool OHDSI come "White Rabbit" e "Rabbit in a Hat" sono accusati di creare dataset malleabili da dati reali "skimmati" senza consenso esplicito (es. NHS UK a TPP, società con legami Cina). Esempio: Uno studio taiwanese (agosto 2025) usa TrinetX per "59.423 pazienti per braccio" su HPV—numeri sospetti (età media 25, rischi CV al 3% in giovani), senza verifica.
- Casi specifici:
- PEDSnet: Red flag per studi EMR su vaccini COVID in bambini—no audit, risultati pro-pharma.
- TrinetX: Accesso a dati USA da Taiwan; account X cancellato post-esposizione.
- HCQ studi: OpenSafely (Ben Goldacre) e OHDSI-IQVIA mostrarono "no beneficio" con coorti impossibili (es. 300.000 su combo rara), dati bloccati.
- Reazioni: Ricercatori come @jsm2334 (UPenn) ignorano o deviano; @grok è taggato per analisi (es. "sarebbe felony?"). Community spinge per ritrattazioni (2.000+ paper a rischio) e indagini legali (#OHDSIgate, #PennGate).
| Aspetto | Surgisphere (2020) | #EMRgate (2025) |
|---|---|---|
| Dati | Inventati (96k pazienti) | Sintetici/non auditabili (milioni via OHDSI/TrinetX) |
| Impatto | Ritrattazioni Lancet/NEJM; stop trial HCQ | Studi vaccini "efficaci al 96% vs. infezione"—impossibili post-Delta |
| Conflitti | CEO Desai, no verifica | Pharma (Janssen, IQVIA) cura dati; no IPD sharing |
| Conseguenze | Indagini, erosione fiducia | Chiamate a felony (FDCA, fraud); hack NHS espone bugie privacy |
Implicazioni per vaccini e ricerca
#EMRgate mina studi osservazionali su vaccini mRNA (es. "95% vs. long COVID in bimbi")—se dati non verificabili, "frode vizia tutto" (US v. Throckmorton). Non tutti gli studi sono falsi (RCT restano solidi), ma opacità favorisce bias: pharma genera "real-world" pro-prodotto, governi citano per mandati. Soluzioni? Condivisione obbligatoria IPD, audit indipendenti (es. IAEA-style), decentralizzazione dati.
Lo scandalo cresce—su X, engagement alto (es. 94k views su thread TrinetX).
Vedi:
L'inferno farmaceutico sulla Terra: l'odissea di Surgisphere
Come ogni studio osservazionale che dimostra l'efficacia del vaccino COVID ora sembra una ripetizione della frode Surgisphere
Ho dovuto interrompere i miei programmi per questo fine settimana quando su Twitter è scoppiato qualcosa che ha svelato quello che potrebbe essere il più grande scandalo farmaceutico di tutti i tempi.
E tutto è nato da questa domanda posta dal divertente ed enigmatico Jurassic Carl:
Segue una versione opportunamente didascalica del famoso dipinto di Litovchenko che raffigura Caronte che trasporta le anime attraverso il fiume Stige, come si incontra nella mitologia greca, ad esempio nell'Odissea di Omero .
Naturalmente, la maggior parte delle persone saprà che Ade è il dio degli inferi e non esattamente un bravo ragazzo da venerare. Ecco perché tutti questi termini vengono bevuti da chi vuole davvero attaccarti con il loro simbolismo demoniaco. E non è proprio il genere di cose che si vorrebbe vedere in medicina.
Il che ha reso OHDSI ( Odissea , capito?) così inquietante quando abbiamo visto tutti i nomi che avevano dato ai suoi derivati qualche tempo fa ... "Coniglio Bianco", "Coniglio nel Cappello" e ADE alla fine dell'intera pipeline. Tutta roba molto soffice in realtà, se vi piacciono le cose degli inferi greci.1.
Che diavolo è OHDSI?
Devo intervenire subito per spiegare cos'è l'OHDSI, così potrete capire il resto della storia, che è un vero e proprio scoglio. L'OHDSI è un'organizzazione o un framework che si suppone abbia lo scopo di gestire i dati sanitari provenienti da più istituzioni, in modo che i ricercatori possano utilizzarli per ricerche oneste.
In generale, quando si va in ospedale si porta con sé un sacco di dati sanitari utili, come età, etnia, storia farmacologica, storia medica, storia familiare, fumo, ecc. ecc. In teoria possiamo usare tutte queste informazioni provenienti dai miliardi di persone che entrano in ospedale per vedere quali farmaci e fattori di rischio potrebbero influenzare gli esiti sulla salute.
Sembra una buona idea, vero? Purtroppo ogni ospedale ha il proprio database e di solito non comunicano tra loro. Quindi, un modo per aggirare il problema è usare campi e linguaggi comuni (come il modello OMOP sopra menzionato) e provare a far comunicare i database tra loro.
Ma in questo processo è necessaria un'approvazione etica per analizzare i tuoi dati, perché non hai acconsentito alla loro condivisione con persone che non conosci, come il gruppo affiliato a Jeffrey Epstein nel Regno Unito che elabora i tuoi dati personali tramite la Cina , giusto?
Ottenere l'approvazione etica per analizzare dati sanitari in più Paesi contemporaneamente è praticamente impossibile, ed è così che abbiamo smascherato Surgisphere, attualmente il più grande scandalo di frode medica della storia.
E non dovete credermi quando dico che raccogliere dati da più sistemi in più Paesi è praticamente impossibile: ascoltate chi ci prova. Secondo Lora Frayling2dal Simulacrum dal nome inquietante ma basato sul NHS, lo fingono. Nelle sue parole
“I processi di rilascio dei dati possono essere inefficienti, richiedere molto tempo e talvolta non realizzabili”
Si noti la presenza dei partner per l'ISU nella diapositiva sopra, tra cui NHS Digital (collegata a HDRUK, l'organizzazione di skimming dei dati guidata da Ben Goldacre) e UKHSA.
Quando la situazione si fa troppo dura, fingi finché non riesci a farcela con i dati sintetici.
Sì, è vero. I dati non sono reali. Certo, dati reali potrebbero entrare nel sistema, ma cosa ne esca dopo che il "Bianconiglio" e il "Coniglio nel cappello" se ne sono occupati è un mistero.
E chi c'è dietro tutto questo?
Farmaceutica, ovviamente. Non lo nascondono nemmeno.
Se vuoi unirti a queste persone e alla loro "collaborazione sui dati", puoi farlo: ovviamente devi fare i salti mortali per farlo e provenire da un istituto approvato (dove l'industria farmaceutica tiene i cordoni della borsa e può controllare cosa fai).
Unisciti al viaggio (presumibilmente negli inferi)...
Già che siamo qui con tutta questa storia greca, vale la pena notare che questi ragazzi hanno scelto il Caduceo come simbolo. Se non sapete distinguere il Caduceo dall'Asclepio, dovreste leggere l'articolo di Clare Craig su Substack.3Basti dire che Caduceo = cattivo, Asclepio = buono. Naturalmente, le aziende farmaceutiche tendono a scegliere il caduceo come logo.
Il che credo si colleghi bene al tema di "Ade" [alzo gli occhi al cielo]
Quindi cosa c'entra questo con Surgisphere? Praticamente tutto, in realtà.
Surgisphere e la truffa dei Big Data
Surgisphere avrebbe dovuto essere una delle prime incarnazioni di questa idea, secondo cui un enorme archivio di dati avrebbe potuto essere utilizzato per generare dati sanitari a scopo di ricerca. A prima vista, sembrava una sorta di società fittizia, e non avrebbe potuto gestire la quantità di dati a cui diceva di avere accesso, ma il capo dell'azienda era un tipo tosto che girava il mondo raccontando alla gente quanto fosse fantastico tutto questo.
Quasi tutto ciò che riguarda Surgisphere (registrato come QuartzClinical ) è stato rimosso da Internet, ma ecco l'archivio Crunchbase dei suoi dipendenti.
Avrebbero dovuto gestire un archivio dati così vasto (milioni di pazienti, tanto che hanno scoperto 98.000 ricoverati in ospedale con COVID ). Tutto questo presumibilmente gestito da un solo medico. Mi dispiace, ma non è successo.
Nonostante ciò, Sapan Desai è stato accolto con clamore in tutto il mondo, compresa Brisbane nel 2018, che ha esaltato la straordinarietà di questo archivio dati, facendogli vincere "il premio internazionale per la qualità dell'assistenza sanitaria conferito dalla Federazione Ospedaliera Internazionale nel 2015" . Peccato essermi perso la conferenza.
Nonostante i sorrisi, si è rivelato un impostore totale e non abbiamo idea di come verificare il set di dati che gli è stato servito su un piatto d'argento (da qualcuno, non sappiamo ancora chi). Era totalmente inventato, ma lui lo ha venduto al mondo come vero. E se non ci fossimo lamentati, avrebbe potuto farla franca.
Ma non l'ha fatto. Per chi volesse ripercorrere la storia, Chris Martenson ha praticamente radunato i guerrieri di internet in un video che ha portato alla scomparsa e alla denuncia di Desai. Potreste riconoscere alcuni dei giocatori (ovviamente censurati in seguito).
La conclusione della frode Surgisphere è questa
La frode di Surgisphere è potuta verificarsi perché:
(1) gli autori hanno affermato di utilizzare dati di cartelle cliniche elettroniche (EHR) che non potevano essere verificati o verificati e si sono rifiutati di rilasciare i dati per l'ispezione pubblica.
(2) si sono avvalsi del sostegno di grandi istituzioni per sostenere la loro autenticità, ma queste istituzioni erano a loro volta in conflitto con gli enormi pagamenti farmaceutici.
Era la ricetta per un disastro e tutto ciò che serviva perché accadesse di nuovo era la stessa ricetta.
E, come previsto, non abbiamo dovuto aspettare a lungo. Ma prima di entrare nel dettaglio, devo spiegare il problema della trasparenza dei dati.
Il problema della trasparenza dei dati
Se si vuole condurre uno studio, in particolare per promuovere un farmaco (che per sua natura significa pubblicizzare un beneficio), è necessario disporre di dati verificabili. Altrimenti, le aziende farmaceutiche possono semplicemente affermare che i loro farmaci funzionano e fare fortuna con una frode.
In uno studio clinico randomizzato controllato (RCT) registrato, è in realtà molto difficile per le aziende farmaceutiche barare. Questo perché il software utilizzato per i partecipanti allo studio è bloccato e dovrebbe essere hackerato. Esistono naturalmente altri modi per barare , ma non è semplice.
Tuttavia, gli studi osservazionali (in cui gli istituti esaminano i risultati degli interventi dopo l'evento piuttosto che in uno studio controllato) sono molto vulnerabili alla manipolazione dei dati, perché ora ci si affida semplicemente all'integrità delle persone che raccolgono i dati, senza alcuna barriera software bloccata che impedisca loro di frodare apertamente o di manipolare inconsciamente i dati per favorire un'idea preconcetta. Un buon esempio è il recente studio scozzese sulla vaccinazione contro l'HPV , che si affermava avesse dimostrato un impatto del vaccino contro l'HPV, ma gli autori hanno distorto i dati includendo donne anziane nel gruppo non vaccinato, che rappresenta il principale fattore di rischio per lo sviluppo del cancro cervicale.
Per contrastare questo problema, l'ICJME nel 2016 ha chiesto la piena trasparenza dei dati
La proposta recitava come segue:
L'ICMJE propone di richiedere agli autori di condividere con altri i dati deidentificati dei pazienti (IPD) alla base dei risultati presentati nell'articolo (incluse tabelle, figure e appendici o materiale supplementare) entro e non oltre 6 mesi dalla pubblicazione.
Ne seguì una reazione negativa e nel giro di un anno la proposta fu annacquata in "gli autori devono segnalare una proposta di condivisione dei dati e pubblicare una dichiarazione sulla condivisione dei dati". Che schifo.
Ciò significava che le proposte del 2016 erano state totalmente ignorate e che avevano dato un assegno in bianco alle aziende farmaceutiche, perché nessuno studio sarebbe stato obbligato a rilasciare i propri dati per l'ispezione pubblica, come richiesto dalla proposta del 2016.
La truffa dell'idrossiclorochina di OpenSafely
Per un ulteriore colpo di ironia, la persona che si è espressa più apertamente a favore dell'apertura e della trasparenza dei dati dei processi è stato Ben Goldacre. È stato così schietto su questo punto che ha venduto libri sull'argomento e rilasciato interviste fino al 2016.
Ma qualcosa cambiò subito dopo, quando fu nominato a capo dell'HDRUK con Nicole Junkermann, affiliata a Epstein, nel consiglio di amministrazione e gli fu assegnata una posizione di rilievo all'Università di Oxford (sede accademica dell'industria dei vaccini del Regno Unito).
HDRUK era un istituto fondato dal Ministro della Salute del Regno Unito (Matt Hancock) e dal Servizio Sanitario Nazionale (NHS) per raccogliere i dati sanitari dei pazienti del Servizio Sanitario Nazionale del Regno Unito (senza il loro esplicito consenso) a fini di ricerca. Era collegato a un archivio supervisionato da Ben Goldacre chiamato OpenSafely, gestito da Oxford, che avrebbe dovuto essere utilizzato dai ricercatori per lo stesso scopo, ovvero consentire loro di accedere ai dati a livello di paziente.
Potreste notare che i partner sono interessanti: Nuffield/Oxford è la sede del vaccino Astrazeneca e TPP è un'azienda cinese che gestisce il software in cui il vostro medico di base digita. EMIS è un'altra azienda di cartelle cliniche.
Opensafely può quindi prendere i tuoi dati sanitari e farne ciò che vuole, anche elaborarli in Cina.
La prima cosa che OpenSafely ha fatto è stata pubblicare un articolo durante il COVID che, come quello di Surgisphere, cercava di dimostrare che l'idrossiclorochina non era efficace contro il COVID. Solo che, opportunamente, ometteva il fatto che la popolazione studiata aveva un tasso di mortalità per COVID inferiore alla metà di quello del resto del Regno Unito durante quel periodo, pari allo 0,2%.
In quel documento c'era un lungo elenco di conflitti di interesse, ma l'ironia peggiore era la Dichiarazione sulla Condivisione dei Dati, per la quale quattro anni prima Goldacre era stato il più convinto sostenitore della piena trasparenza dei dati. Ma no, questi dati non sono visibili. Fidatevi di noi: l'idrossiclorochina non funziona (quando invece funzionava chiaramente, con un tasso di mortalità così basso).
Per quanto riguarda i parallelismi con il documento Surgisphere (che è riuscito a bloccare tutti i test condotti in tutto il mondo sull'idrossiclorochina nel COVID), questo documento di Goldacre, che soddisfaceva i criteri necessari per creare un documento fraudolento sopra elencati, ha contribuito a impedire qualsiasi possibilità di ripresa della ricerca sull'idrossiclorochina.
Ma c'era un altro articolo ancora peggiore. Era l'articolo di Lane, scritto dalla prima autrice Jennifer Lane, una specializzanda ortopedica altrimenti sconosciuta.
Pubblicato sulla stessa rivista (Lancet Rheumatology) dell'articolo di Goldacre OPENsafely e che avanza un'affermazione impossibile:
L'affermazione impossibile era che loro (intendendo Jennifer Lane come prima autrice, senza alcuna formazione formale nella ricerca) avevano trovato una coorte di quasi un milione di utilizzatori di idrossiclorochina da 14 database nel mondo, di cui un terzo (oltre 300.000 persone) assumeva anche azitromicina.
Il risultato dello studio è stato che l'idrossiclorochina e l'azitromicina aumentano il rischio di morte.
Il problema era che la combinazione di idrossiclorochina e azitromicina non è utilizzata come trattamento per l'artrite reumatoide o per qualsiasi altra patologia . L'intero studio non aveva alcuna base su cui basarsi per trovare una coorte di 300.000 persone, a prescindere dai database internazionali.
E no, non potete vedere i dati. E indovinate chi li ha forniti? L'OHDSI . È scritto nella loro dichiarazione di non condivisione dei dati (che sembra condividere i dati, ma non è così perché i dati a livello di paziente sono bloccati).
In effetti, questo studio era così impossibile, al di fuori dei 300.000 consumatori di droga combinati, che è stato corredato da un'appendice di 136 pagine . Appendici di questa lunghezza si trovano in pratica solo negli studi farmaceutici e non verrebbero mai prodotte da un singolo ricercatore che lavora, nemmeno come parte di un gruppo clinico. In questo caso, i coautori del gruppo sono per lo più legati al gruppo OHDSI, con personaggi di spicco come Patrick Ryan che ha curato i dati per Jennifer Lane e con una forte influenza da parte di IQVIA , il più grande curatore di dati medici al mondo e gestore dei dati per numerosi studi sui vaccini. I conflitti e i riconoscimenti sembrano un elenco di nomi noti dell'industria farmaceutica e la prima autrice probabilmente non aveva idea di cosa le stessero presentando. L'articolo è pieno di "scritto e curato da aziende farmaceutiche".
Quindi, per riassumere cosa significa l'esistenza di questi documenti simili a Surgisphere
I set di dati curati sono creati da entità collegate alle aziende farmaceutiche che acquisiscono dati sanitari autentici (senza consenso esplicito)
I nuovi dati vengono sintetizzati da OHDSI o Opensafely (entrambi utilizzando gli stessi modelli) sulla base dei dati di input esistenti, ma con la possibilità di manipolarli secondo necessità
I set di dati NON vengono MAI resi pubblici per l'ispezione (condivisione dei dati)
Gli articoli sono pubblicati da importanti istituti che sono solitamente finanziati da interessi farmaceutici e sembrano essere autentici
Per chi preferisce questa versione pittorica...
E per qualche ragione i tre gruppi che erano decisi a dimostrarvi che l'idrossiclorochina non funzionava (quando sapevamo che invece funzionava ) erano:
Surgisphere (falso provato),
OPENsafely (dati trattenuti) e
OHDSI-IQVIA (dati trattenuti).
Tutte queste organizzazioni avevano due cose in comune:
(1) gli autori hanno affermato di utilizzare dati di cartelle cliniche elettroniche (EHR) che non potevano essere verificati o verificati e si sono rifiutati di rilasciare i dati per l'ispezione pubblica.
(2) si sono avvalsi del sostegno di grandi istituzioni per sostenere la loro autenticità, ma queste istituzioni erano a loro volta in conflitto con gli enormi pagamenti farmaceutici.
Il gran finale - Penn e tutto il resto
La realizzazione di quanto sopra è stata portata alla ribalta da questo articolo pubblicato di recente, che apparentemente afferma che il vaccino mRNA COVID (in particolare Pfizer) ha prevenuto il "COVID lungo" nei bambini del 95%. Ecco il titolo
Se avete seguito attentamente il mio articolo, dovreste aver capito che l'etichetta "Efficacia nel mondo reale" è un cliché tipico delle pubblicazioni di tipo OHDSI.
Da notare che si tratta dello stesso Patrick Ryan di cui si è parlato in precedenza nell'articolo di Jennifer Lane e che lavora per Janssen (ovvero Johnson & Johnson, una delle più grandi aziende farmaceutiche al mondo).
Quindi, questo articolo dell'Università della Pennsylvania è un altro set di dati curato dall'OHDSI?
Certamente.
E a parte affermare che i vaccini COVID hanno prevenuto il “COVID lungo” utilizzando dati che non ci è permesso vedere4….
Lo studio stesso ha affermato che il motivo per cui il "COVID lungo" è stato prevenuto dai vaccini anti-COVID è che i vaccini anti-COVID hanno un'efficacia del 96% nel prevenire l'infezione. Ecco i loro dati.
Naturalmente non c'è alcuna possibilità che ciò sia reale.
Nemmeno i dati "accumulati" del CDC sono riusciti a superare il 50% correggendo i dati e, cosa più importante, l'intero dogma dei "vaccini COVID prevengono l'infezione" è stato distrutto quando il CDC ha pubblicato lo studio del Massachusetts che ha dimostrato che i vaccini non prevenivano l'infezione.
La maggior parte delle persone ricorderà che all'epoca la narrazione si spostò da "previene l'infezione" a "previene la morte", in parte a seguito dello studio del Massachusetts che dimostrò che non vi era stata alcuna riduzione del tasso di infezione nei vaccinati durante l'epidemia del "Delta".
Sembra però che l'OHDSI non abbia ricevuto il promemoria, perché i suoi dati sono stati pubblicati nel 2024 e dichiaravano un'efficacia del 96% nella prevenzione delle infezioni, un risultato mai raggiunto da nessuna parte .
Quindi non era possibile.
Ciò significherebbe che per ogni persona vaccinata che conosci e che ha contratto il COVID, ci sarebbero 24 persone vaccinate che conosci e che non hanno mai contratto il COVID.
Nessuno conosce un gruppo di persone del genere: l'affermazione è palesemente falsa.
Ma ci dice una cosa davvero molto importante.
Vedete, esiste un famoso principio giuridico (ad esempio, US contro Throckmorton ) noto come "La frode vizia ogni cosa". Significa che se qualcuno mente su qualcosa, o usa informazioni false che spaccia per vere, allora cade la presunzione che qualsiasi informazione derivata da ciò sia anch'essa falsa (o fraudolenta).
E questo vale per TUTTI gli studi osservazionali utilizzati per affermare che i vaccini contro il COVID hanno prevenuto l'infezione.
Tutti quanti.
Ciò vale per lo studio di Yong Chen dell'Università della Pennsylvania citato sopra, risalendo fino al primo studio che fingeva che i vaccini COVID prevenissero l'infezione (efficacia citata al 92%) condotto da Dagan in Israele .
Tenete presente che questo studio è stato ampiamente smentito dal Prof. Mark Reeder, ma dimostra fino a che punto gli interessi investiti siano disposti a spingersi per creare studi basati su dati che sostengono essere reali ma che non possono essere verificati da nessuno in modo indipendente.
Quindi, cosa hanno fatto i ricercatori della UPenn quando è stato fatto loro notare che i loro dati non erano verificabili, non erano credibili e, poiché erano stati curati da Pharma tramite OHDSI, erano quasi certamente spazzatura a livello di Surgisphere?
Eliminano i loro account
O, peggio ancora, ignorare e deviare. Il peggior esempio di tutto questo lo dobbiamo a Jeffrey Morris, coautore dell'articolo di Yong Chen "Efficacia del 96% contro le infezioni" e coautore di numerosi articoli che promuovono "l'efficacia nel mondo reale" dei vaccini COVID (tutti basati su dati selezionati e non verificabili). Il suo istituto, l'Università della Pennsylvania, è un noto pozzo senza fondo per l'industria farmaceutica e ospita Drew Weissman, il co-inventore di quella tecnologia che non è mai stata testata ma che eri costretto ad adottare per mantenere il tuo lavoro, anche se non funzionava. Ma sono sicuro che sia solo una coincidenza.
Ciò che non è una coincidenza è l'uso dell'analogia di Alice nel Paese delle Meraviglie quando l'intero set di dati è stato sottoposto alla "Sintesi dei dati del Coniglio Bianco"
La risposta a cui è stata condannata da Grok , l'intelligenza artificiale di Twitter, spiega la controversia e la risposta derisoria
OHDSI e sintesi dei dati: il post menziona "White Rabbit" e "Rabbit in a Hat", strumenti utilizzati nella suite OHDSI (Observational Health Data Sciences and Informatics) per la profilazione e la mappatura dei dati. Questi strumenti fanno parte di un framework progettato per gestire e analizzare i dati sanitari osservazionali all'interno del Common Data Model OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership). Aiutano a comprendere e trasformare i dati sorgente in un formato standardizzato per l'analisi.
Controversia sulla privacy e l'integrità dei dati: l'utente @Jikkyleaks esprime scetticismo sull'integrità dei dati utilizzati negli studi finanziati dalle aziende farmaceutiche, suggerendo che questi set di dati potrebbero essere curati o manipolati. Questo scetticismo si inserisce in una discussione più ampia sulla privacy dei dati e sulla trasparenza nella ricerca medica, dove l'accesso ai dati grezzi per la verifica indipendente è spesso limitato.
Confronto con gli scandali medici: il post traccia un parallelo con gli scandali storici sui dati medici, come quello che ha coinvolto Google DeepMind e i dati dei pazienti del Servizio Sanitario Nazionale (NHS), suggerendo che problemi simili potrebbero presentarsi con i set di dati utilizzati dall'OHDSI. Questo confronto evidenzia preoccupazioni su come i dati sanitari vengono gestiti, condivisi e potenzialmente utilizzati impropriamente da terze parti, richiamando episodi passati in cui la privacy dei dati dei pazienti è stata compromessa .
Ma la polemica su Twitter è irrilevante.
What this all means is that ALL the observational studies that were relied upon by public authorities to reinforce the false claim that the COVID vaccines prevented infection (and therefore the results of infection) must be considered fake unless their data is open to public scrutiny. Ora, questo è un problema, perché tutti quegli studi sono stati utilizzati da ogni imputato in ogni caso di obbligo vaccinale nei tribunali, e ogni decreto governativo che ha imposto l'obbligo vaccinale per motivi di lavoro si è basato proprio su quelle pubblicazioni.
Come possiamo scoprire se questi studi sono falsi?
Sarà necessaria un'azione governativa o legale, perché sono tutti nascosti dietro gli stessi accordi di "non condivisione" dei dati.
I peggiori trasgressori sono coloro che soddisfano i due criteri sopra elencati, ma lo ripeto ancora una volta:
(1) gli autori hanno affermato di utilizzare dati di cartelle cliniche elettroniche (EHR) che non potevano essere verificati o verificati e si sono rifiutati di rilasciare i dati per l'ispezione pubblica.
(2) si sono avvalsi del sostegno di grandi istituzioni per sostenere la loro autenticità, ma queste istituzioni erano a loro volta in conflitto con gli enormi pagamenti farmaceutici.
Ne aggiungerò un terzo
(3) gli autori sono affiliati direttamente o indirettamente con OPENsafely, OHDSI o IQVIA e/o non hanno mai verificato i loro dati con pazienti reali
Questi criteri comprendono la maggior parte, se non tutti, degli studi osservazionali su cui si sono basati i tribunali e il governo per imporre obblighi vaccinali alla popolazione e per sostenere le false affermazioni delle aziende farmaceutiche.
Ogni documento che soddisfa questi criteri deve poter essere verificato in modo indipendente e, se ritenuto fraudolento, devono esserci conseguenze penali.
In caso contrario, ci avvicineremo rapidamente alla discesa nell'inferno farmaceutico.
Non me ne vado in pace.
[Nota: per chi è su Twitter la conversazione si svolge sotto gli hashtag #OHDSI , #EMRgate , #OHDSIgate , #PennGate e probabilmente qualche altro]
Se vuoi davvero addentrarti in questa tana del Bianconiglio, Fee's Garden ne fornisce un'analisi completa qui
Ci sono altri articoli come questo pezzo storico .
La dichiarazione sulla condivisione dei dati mostra un fenomeno comunemente noto come gatekeeping. I ricercatori indipendenti o coloro che non sono affiliati a un'università che riceve finanziamenti dall'industria farmaceutica possono vedersi impedire l'accesso ai dati nel caso in cui scrivano un articolo che dimostri la falsità delle affermazioni. Nel caso dei dati OHDSI, al ricercatore non sarebbe consentito accedere ai dati dei singoli pazienti, che potrebbero essere confrontati con quelli di una persona reale, quindi l'intero set di dati potrebbe essere fraudolento e non ci sarebbe modo di verificarlo. Questa dichiarazione sulla condivisione dei dati non vale quindi gli elettroni spesi per redigerla.
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