Houston, abbiamo un problema

Sette degli undici principali codici di classificazione internazionale delle malattie monitorati dal Centro nazionale per le statistiche sanitarie degli Stati Uniti mostrano tendenze di forte aumento a partire dalla prima settimana di aprile 2021, con una crescita eccezionale più robusta che durante il periodo della pandemia di Covid-19. Questa data di inizio non è una coincidenza, in quanto coincide anche con un punto di svolta chiave per quanto riguarda un intervento specifico sul sistema corporeo nella maggior parte della popolazione statunitense. Questi sette marcati aumenti della mortalità persistono in modo allarmante anche adesso.

Il seguente lavoro è il risultato di migliaia di ore di rilevamento dinamico dei dati e di ricerca da parte del suo autore. Il lettore dovrebbe qui anticipare un viaggio che lo porterà attraverso i metodi e le metriche che servono a identificare questo problema, insieme a una valutazione deduttiva dei potenziali meccanismi causali dietro di esso. Alternative come causa che includono un meccanismo in particolare, cioè l’embargo dall’essere consentito come spiegazione, e nemmeno la semplice menzione in alcuni forum.

Alla fine di questo processo, ci ritroveremo con una conclusione inevitabile. Uno che minaccia il tessuto stesso e il futuro della politica sanitaria negli Stati Uniti per i decenni a venire.

Avvisi di tempesta

Il 21 marzo 2021, un mio mentore, amico e socio in affari di lunga data, un uomo di 68 anni altrimenti in buona salute, ha subito inaspettatamente una cascata autoimmune che ha finito per arrestare il pancreas, il fegato, i reni e, infine, il cuore. Aveva appena ricevuto la sua seconda dose del vaccino Pfizer il giovedì precedente. Carl cadde rapidamente in coma e poi morì il 26 marzo. 

Il 29 maggio 2021, un segnale piuttosto strano ha iniziato a svilupparsi nei miei normali modelli di monitoraggio del Covid-19. Il cambiamento che mi ha allertato risiedeva all’interno della grandezza del gruppo di codici di morte ICD “Sintomi, segni e risultati clinici e di laboratorio anormali, non classificati altrove (R00-R99)” (vedi tabella nell’Allegato D e anche cliccando qui ). In questo periodo e come risultato di questa osservazione, ho iniziato a tenere traccia dei decessi R00-R99, insieme ad altri undici codici di morte ICD-10, decessi per cause non naturali (suicidio, overdose, aggressione, ecc.) E infine una statistica chiamato “Eccesso di decessi per cause naturali non Covid”. Mentre il lettore esamina le tendenze calcolate presenti all’interno di ciascuna di queste categorizzazioni di morte, dovrebbe notare che questa è stata davvero una decisione sia preveggente che sana.

Il 1° dicembre 2021, partecipando a un incontro di lavoro presso il complesso medico del cliente, passando per la struttura ho notato che la loro ampia sala d’attesa del reparto di oncologia era gremita di pazienti. Questa fila di persone in attesa dei loro appuntamenti oncologici si è riversata nel corridoio e infine nell’atrio dell’edificio. Sebbene sia stato tentato a prima vista di far passare tutto questo a causa del fatto che i pazienti e i loro medici “restavano al passo con gli screening differiti” e/o “l’effetto sui giorni/ore d’ufficio limitati dal Covid”, le mie precedenti lezioni di osservazione mi suggerivano di sospendere un’inferenza del genere istintiva, almeno fino a quando i dati del CDC – National Center for Health Statistics (tre fonti di punti elenco di seguito) non sarebbero stati dimostrati nei successivi mesi. Anche questa si è rivelata una decisione saggia.

Non è semplicemente la natura probatoria e affidabile dei dati che uno ha ottenuto, ma anche la relativa dinamica nel modo in cui i dati cambiano in un periodo di tempo significativo o critico, che consente al ricercatore astuto di trarre un’inferenza chiave.

Il lettore dovrebbe notare che ci sono pochi stravaganti trucchi euristici accademici impiegati all’interno dei modelli presentati in questo articolo. Piuttosto, ho scelto di impiegare una buona tenacia vecchio stile, curiosità, duro lavoro, deduzione logica e un fiuto esperto per la strategia, i sistemi e la risoluzione dei problemi. All’interno dei miei modelli, cerco di derivare questa inferenza confrontando i modelli di cambiamento dinamici (non statici) attraverso un ampio insieme di punti dati confrontati in modo differenziale e intervallo critico nel tempo trascorso, al fine di guidare il processo di deduzione di questo articolo. Questo è ciò che faccio professionalmente all’interno dei mercati e per le aziende e le nazioni dopo tutto. Identifico e sviluppo una strategia per affrontare sfide eccezionali. La mia motivazione nello scrivere questo articolo, tuttavia, è semplice. Non cerco reddito, abbonati, potere, carica, notorietà, una vittoria politica, vendite di libri, né una nuova carriera. Sono semplicemente costretto a stare nel divario per coloro che non hanno voce – coloro che sono vittime dell’attuale arroganza politica e della sua lunga ombra di oscurità.

Detto questo, descriviamo brevemente le fonti di dati utilizzate in questi modelli. Tutti i dati utilizzati nelle analisi presentate in questa serie di articoli tripartiti derivano principalmente dalle tre risorse e collegamenti seguenti. Nel presente documento, sono indicati collettivamente come dati MMWR (CDC Morbidity and Mortality Weekly Report), poiché questi database vengono aggiornati come parte del processo di segnalazione settimanale CDC.

  1. Centro statunitense per il controllo e la prevenzione delle malattie: conteggio settimanale dei decessi per Stato e cause selezionate, 2014-2019
  2. Centro per il controllo e la prevenzione delle malattie degli Stati Uniti: conteggio provvisorio settimanale dei decessi per stato e cause selezionate, 2020-2022 (si noti che il termine “provvisorio” in relazione a questo file ha un impatto solo sulle prime quattro o sei settimane di questi dati per la maggior parte. La curva del cono può essere vista qui per il calo del 17 agosto 2022. Non lasciare che nessuno ti dica che i dati del 2021 e del 2022 sono inaffidabili perché sono provvisori (se abbiamo un’emergenza dobbiamo fare affidamento su questi dati)
  3. Centro statunitense per il controllo e la prevenzione delle malattie: Wonder: Provisional Mortality Statistics, dal 2018 al mese scorso – Query di Constraint Engine 

Nell’ambito del processo di tracciamento di questi dati di segnalazione MMWR, entro ottobre 2020 è diventato chiaro che la mortalità in eccesso per cause naturali non Covid (vedi Allegato E) era leggermente elevata rispetto alla sua tendenza storica, ma era comunque conforme ai modelli annuali di arrivo dei decessi stagionali. Un grafico di novembre 2020 raffigurante questo può essere osservato facendo clic qui . Ricorda questa forma di arrivo piuttosto nominale di decessi per cause naturali non Covid in seguito, poiché è il “cane” holmesiano che non abbaia.

Nonostante il fatto che molte malattie non siano stagionali, la realtà è che gli esseri umani sono davvero esseri stagionali. Tendiamo a morire più comunemente nei mesi invernali (emisfero settentrionale) di dicembre e gennaio di ogni anno. Tali tendenze di mortalità tendono a formare modelli familiari nel corso degli anni. Questi modelli e tendenze sono quindi utili come comparativi per individuare condizioni anomale, come le pandemie . Era ragionevole presumere nell’ottobre del 2020, tuttavia, che questo leggero aumento della mortalità non Covid fosse effettivamente il risultato del danno sistemico che l’infezione da SARS-CoV-2 e la proteina spike del virus possono produrre nel corpo umano. Un ex Covid ha ritardato la morte, se vuoi.

Tuttavia, entro la terza settimana di MMWR del 2022, all’interno di questo gruppo di mortalità non Covid ha iniziato a manifestarsi un modello di eccezione dirompente, in forte contrasto con il solo periodo di pandemia del 2020 (per non parlare del periodo dal 2014 al 2019), e infine uno che non poteva più essere smentito (vedi un grafico di esempio cliccando qui ). All’interno di questi primi grafici è diventato chiaro per me che la carnagione della mortalità negli Stati Uniti, il chi, quando e perché – era cambiata sostanzialmente dall’inizio del 2021 alla fine del 2021 e all’inizio del 2022. In effetti, un punto di svolta potrebbe persino essere stimato, stabilendo quando si è verificato questo cambiamento ( 3 – 10 aprile, MMWR Settimana 14 del 2021) – una data cruciale per quanto riguarda questo nuovo modello di arrivo della mortalità. 

Tuttavia, alla fine del 2021 era diventato ampiamente chiaro che i cittadini statunitensi non stavano solo morendo di Covid-19 in eccesso, ma ora stavano anche morendo per qualcos’altro, e a un ritmo che alla fine è diventato superiore a quello del Covid stesso.

Identificazione del problema (metodologia impiegata e risultati osservati)

In un precedente articolo , abbiamo delineato per il lettore quegli elementi caratteristici che rendono eccezionale un problema che deve affrontare una nazione o una società. Questi sono i problemi che chiamo problemi ACAN, o sfide che presentano caratteristiche di Asimmetria – Complessità – Ambiguità – Novità. Come il lettore noterà di seguito, la sfida relativa all’eccesso di mortalità per cause naturali non Covid presenta tutte le caratteristiche richieste di un problema ACAN. Asimmetria in termini di aumento improvviso dei tumori, gruppi di età che muoiono in numero maggiore o disparità tra i tassi di vaccinazione di coorte e le infezioni osservate. Complessità in termini di distribuzione vulnerabile di Yule-Simpson delle morti in eccesso nei loro vari codici ICD-10. Ambiguità in termini di motivazioni politiche alla base delle pratiche ufficiali di tracciamento dei dati sanitari e lacune Nelsoniane nelle informazioni. E infine, novità in quanto siamo di fronte a una sfida per la quale la nostra comunità epidemiologica non si è preparata.

Per molti versi la sfida davanti a noi ora potrebbe essere scoraggiante quanto il Covid-19 e la stessa risposta alla pandemia. Tutto questo ovviamente dipende da come emergono le tendenze illustrate in questo articolo. Nella mia esperienza, la crescita accelerata non continua mai per sempre e ci sono sempre circostanze attenuanti e conseguenze non intenzionali che servono a confondere il futuro. Il lettore dovrebbe tenerlo a mente mentre visualizza i grafici e le inferenze qui presenti. Dovremmo sempre mantenere la speranza di fronte a una tempesta. Questo era ovviamente un buon consiglio all’inizio della pandemia come lo è ora.

Per un diagramma di flusso di dati e derivazione dettagliato, che delinea l’origine dei dati, la gestione e la modifica, alla linea di base della prima derivata, il suo livellamento, la serie di calcoli e come vengono compensati i punti di rischio coinvolti, in altre parole, come i grafici in questo articolo sono assemblati: fare clic sull’icona della miniatura del diagramma di flusso a destra.

Indipendentemente da ciò, i dati sono derivati ​​dalle fonti 1 e 2 sopra e la formula di base per la derivazione della mortalità per causa naturale non Covid è semplice, proprio come sembra.

ENCNCM = Mortalità per tutte le cause – Morti per cause non naturali – COVID-19 (U071, UCoD) – Riferimento di morte di base (BOY 2014 – EOY 2019)

Il problema

Allegato A – Dieci gruppi di decessi ICD-10 separati che sommano i decessi per cause naturali non Covid in eccesso (grafico in alto).

La serie di grafici nell’Allegato A a destra costituisce un insieme di grafici rapidi (chiamati “Variation Against Trend” o grafici IVA) che mantengo nei miei database e monitoro ogni settimana (insieme ad altri fattori come il ritardo di segnalazione, l’effetto pull forward , eccetera.). Ho iniziato a notare un potenziale problema che iniziava a fondersi in relazione a molte di queste linee di tendenza rappresentate, alla fine del 2021 e all’inizio del 2022. Tuttavia, prima che potesse essere riportato qualcosa di statisticamente significativo, i dati richiedevano tempo sufficiente per la coda dei decessi statistici dalla “micidiale” variante Delta per cancellare dai dati di segnalazione settimanale MMWR (le tre fonti elencate in precedenza). Anche questo processo è stato ritardato dall’”aggiornamento del sistema” del CDC, iniziato il 3 giugno 2022 e ancora non completamente completato (vedi annuncio CDC pertinente ).

Al momento della pubblicazione di questo articolo, 9.290 record di decessi pubblicati nell’aggiornamento MMWR del 2 giugno sono mostrati come redatti quattro settimane dopo e rimangono ancora mancanti dai dati. Altri 13.245 decessi sono stati riclassificati dal CDC principalmente da cancro e morte cardiaca, ad altri codici come Alzheimer, reni o decessi respiratori, come si può vedere in parte all’interno di questo grafico . È difficile immaginare uno scenario che spieghi questa manomissione di dati di 52.000 record nelle settimane più a rischio (settimane MMWR da 4 a 20) del 2022, in quanto non costituisce un offuscamento dannoso dei dati sulla mortalità dei cittadini statunitensi. In qualità di ex ufficiale dell’intelligence e stratega per le nazioni che devono affrontare alcune sfide di corruzione piuttosto difficili, sono uno scettico del potere.

Tieni presente che i grafici in questo articolo non riflettono nemmeno l’aggiunta dei record di morte in cortocircuito del CDC redatti per le settimane MMWR dalla 4 alla 20 del 2022.

Nonostante questa carenza di dati sui decessi, sette dei grafici IVA dell’ICD-10 raffigurati a destra descrivono tendenze che dovrebbero instillare enorme preoccupazione nella mente di qualsiasi professionista, in termini di mortalità dei cittadini statunitensi dopo la settimana MMWR 14 del 2021. Per comprendere perché questa settimana è di fondamentale importanza, fare clic sul grafico 1: data di flessione critica nelle dosi di vaccino ed esaminare l’allegato B: confronto di arrivo tra dosi e Morti (sotto) – entrambe descritte in dettaglio nella Parte 2 di questa serie di articoli. L’allineamento delle date critiche all’interno di questi grafici non è solo fondamentale nella nostra argomentazione, ma è anche proibitivo.

I grafici di particolare interesse, li ho evidenziati con uno sfondo giallo ed elencati di seguito. Questi includono i grafici che mostrano un netto aumento della mortalità dopo la settimana MMWR 14 2021. In particolare, lo sono

  • Eccesso causa naturale non Covid, 5+ sigma
  • Cancro e linfomi, 9+ sigma
  • Altre condizioni respiratorie, 2 sigma
  • Nefrite/sindrome nefrosica, 4 sigma
  • Setticemia, 2 sigma
  • Malattie cardiache e disturbi, 2 sigma
  • Tutti gli altri ICD-10 hanno registrato i decessi per cause naturali, 4 sigma

Per quanto riguarda questi codici ICD-10 selezionati, ho cercato di evidenziare solo quelli che hanno mostrato una netta differenza tra i loro modelli di arrivo durante il periodo della pandemia del 2020 e quel periodo dopo la settimana MMWR 14 2021. Sebbene ci siano effettivamente aumenti dei decessi incombenti all’interno degli altri codici ICD-10, tali aumenti sembravano essere plausibilmente conformi agli stessi modelli di arrivo anche per il 2020. In altre parole, sembravano essere fortemente legati al Covid nelle loro dinamiche, sia prima che dopo l’inflessione della Settimana 14 2021.

Particolarmente preoccupanti sono quei decessi che si riferiscono a sistemi di regolamentazione dell’intero organismo in contrapposizione a organi o cause specifiche. In altre parole, cancro e linfomi, cuore, miocardite/pericardite/disturbi neurologici, lesioni al fegato e ai reni, ecc. Non sono solo i canarini nella miniera di carbonein termini di patologia, ma può anche servire a indicare che un’interruzione sistemica pervasiva è in gioco all’interno della fisiologia umana del cittadino medio statunitense, specialmente nelle ultime 71 settimane. Questi sono i gruppi di morte che mostrano la tendenza più netta all’aumento dopo la settimana 14 2021 di MMWR. Vorrei sinceramente sbagliarmi in questo e sarei la persona più felice sulla Terra se trovassi un difetto critico nei dati o nella metodologia sottostanti che sono serviti per confutare tutto. Sfortunatamente, dopo mesi passati a sfidare il mio lavoro da ogni angolazione che potevo concepire, e aspettando pazientemente che il CDC/NCHS aggiustasse i loro sistemi e processi di reporting MMWR, temo purtroppo di non sbagliarmi. Da qui la necessità di questo articolo.

Per quanto impegnativi siano i grafici della mortalità in eccesso e dell’IVA, prima di esaminare tre serie particolari di mortalità in eccesso, esaminiamo per un momento anche la logica convincente alla base della data di inflessione della settimana 14 MMWR 2021. Questa data è una questione critica di preoccupazione per un motivo non da poco. La sua derivazione non è un caso. La “Schema di confronto di dosi e decessi”, Allegato B di seguito, ne illustra il motivo.

Allegato B – La data di inflessione MMWR Settimana 14 2021 corrisponde anche alla velocità più rapida nelle dosi di vaccino somministrate all’interno della popolazione statunitense. La linea rossa è Mortalità in eccesso per cause naturali non Covid, estratta dai dati dietro l’Allegato E di seguito.

Il rischio di flessione in tre grafici

Tre grafici in particolare suscitano la massima preoccupazione in quanto indicativi di un’interruzione della salute sistemica a livello di popolazione. Si tratta di decessi per neoplasie maligne e linfomi in eccesso (C00-C97 – Allegato C), sintomi, segni e risultati clinici e di laboratorio anormali, decessi non classificati altrove (R00-R99 – Allegato D) e infine, ma soprattutto, eccesso non Covid Morti per cause naturali (Allegato E). Le tendenze dell’ICD-10 di questi tre grafici rispetto alla linea di base storica sono illustrate di seguito. Si prega di notare che stiamo valutando l’andamento del livello di picco dei dati R00-R99 nell’Allegato C, e non il fatto che questo codice ICD agisca come un secchio che impoverisce la disposizione (quindi il normale aumento netto nelle settimane successive sul lato destro del grafico). Lascerò questi tre grafici qui, per il tuo esame e la tua considerazione, prima di avventurarmi nella Parte 2 di questa serie di articoli, in cui congettureremo sulle potenziali cause di questo innegabile problema in termini di salute e mortalità dei cittadini statunitensi.

Allegato C – Cancri e linfomi sono saliti a un livello 9+ sigma dalla settimana MMWR 14 2021. Questa condizione non esisteva durante il periodo della pandemia di Covid 2020. Al fine di alleviare il rischio in termini di incertezza del ritardo, ho scelto una funzione di ritardo che sgonfia di proposito le ultime 3 settimane di questo aumento della categoria di morte. Eppure anche questa cautela produce una linea di tendenza spaventosamente ripida. Naturalmente teniamo in sospeso questo periodo, salvo qualche eccezione nella segnalazione di questo gruppo ICD. (Vedi PFE nota )
Allegato D – Il secchio di attesa temporaneo per questa categoria di risultati clinici anomali, difficili da determinare e decessi dispari mostra un forte aumento nel suo picco settimanale (aumento del 64% da dicembre 2020 al 23 aprile 2022). Notare la data di inizio di questo aumento. Coincide con una data di inizio critica illustrata nel nostro prossimo articolo. Il lettore dovrebbe notare che 21.400 decessi in questo codice di attesa ICD non sono stati assegnati alla loro disposizione finale ICD-10 (la grassezza della curva beige rispetto al riferimento dell’indice verde) – molto probabilmente con conseguente miocardite depressa, pericardite e i conteggi dei decessi conduttivi per il 2022. L’ingrasso e l’arrotondamento di questa curva nelle ultime settimane su questo grafico indicano che il secchio non è stato curato dal CDC/NCHS come in passato. Ciò costituisce l’offuscamento dei dati critici durante un periodo di rischio estremo, un periodo che richiede informazioni chiare sulla salute e sulla mortalità.

Questo occultamento di fatto di 21.400 record di morte (all’interno del gruppo di codici R00-R99), è indipendente dai 22.535 record che sono stati rimossi dai dati di morte del 2 giugno 2022 e devono ancora essere ricollocati nel database o sono stati riassegnati a non- codici ICD minacciosi.

Ciò significa un totale di 43.935 potenziali decessi per miocardite, cancro, pericardite, nefrosi, fegato e/o linfoma che non sono ancora stati inseriti nei dati su cui questo articolo sta dando l’allarme.

Questo è il 7% dei decessi totali per il periodo in questione, e forse dal 15 al 25% di questi dati di tendenza dei gruppi ICD-10 altamente preoccupanti – mancanti. Anche in assenza di questi dati, tuttavia, le tendenze che ne derivano sono allarmanti.

Infine, concludiamo con il grafico più importante di tutti: il grafico che indica le morti che non derivano da incidenti, suicidio, dipendenza, aggressione, abuso, depressione o Covid-19. Il grafico della mortalità per cause naturali non Covid in eccesso che abbiamo iniziato a monitorare il 29 maggio 2021. Quello che ho chiamato allora, il “Che diavolo è questo?” grafico. Come si può vedere, abbiamo perso 349.000 americani più giovani a causa di qualcosa oltre a Covid e morte non naturale, nel periodo dal 3 aprile 2021 al 13 agosto 2022. L’attuale tasso di mortalità in questa categorizzazione ICD è di circa 5.000 – 8.000 a settimana (il database mostra una media settimanale di cinque settimane più recente di 7.887 decessi – ovviamente soggetti a ritardo) – che supera la maggior parte delle settimane della pandemia stessa di Covid (salvo i periodi di punta assoluta).

Ormai, se tutti questi eccessi di mortalità fossero davvero un residuo dello stesso Covid-19, avrebbero già dovuto iniziare a diminuire. Purtroppo non solo non si stanno riducendo, in molti casi sono ancora in aumento.

Allegato E – Eccesso di decessi per cause naturali non Covid sono ai massimi storici alla settimana 32 del MMWR del 2022. 349.000 cittadini statunitensi sono morti per qualche fattore aggiuntivo dalla settimana 14 del MMWR del 2021. L’attuale tasso di mortalità in eccesso rappresenta un cinque settimane media di 5+ sigma in eccesso (copertura conservativa per lag). La curva verde sfumata è il tasso di percentuale di vaccinazione completa per settimana, storicamente negli Stati Uniti. (Vedi PFE nota )

Di conseguenza, e senza ombra di dubbio, abbiamo stabilito che in questo momento esiste un problema in termini di salute e mortalità dei cittadini statunitensi. Uno che è differenziato dallo stesso Covid-19 ed è iniziato nella seria settimana MMWR 14 del 2021. Il nostro prossimo compito, e ciò che sarà spiegato nelle parti 2 e 3 di questa serie di articoli, è utilizzare queste e altre distribuzioni di arrivo osservate per vagliare il meccanismo o i meccanismi causali alla base di questo trend relativo alla mortalità negli Stati Uniti.

Avendo già compiuto progressi significativi sul secondo e terzo articolo, non vediamo l’ora di pubblicare per il lettore il nostro prossimo articolo della serie, “Houston, conosciamo i meccanismi (parte 2 di 3)”.

Riferimenti

  • Centro statunitense per il controllo e la prevenzione delle malattie: conteggio settimanale dei decessi per stato e cause selezionate, 2014-2019; https://data.cdc.gov/NCHS/Weekly-Counts-of-Deaths-by-State-and-Select-Causes/3yf8-kanr
  • Centro statunitense per il controllo e la prevenzione delle malattie: conteggio provvisorio settimanale dei decessi per stato e cause selezionate, 2020-2022; https://data.cdc.gov/NCHS/Weekly-Provisional-Counts-of-Deaths-by-State-and-S/muzy-jte6
  • Centro statunitense per il controllo e la prevenzione delle malattie: Wonder: Provisional Mortality Statistics, dal 2018 al mese scorso; https://wonder.cdc.gov/controller/datarequest/D176;jsessionid=5E04864E989106BB6376CAC90A74
  • Centro statunitense per il controllo e la prevenzione delle malattie: conteggio provvisorio settimanale dei decessi per stato e cause selezionate, 2020-2022; https://data.cdc.gov/NCHS/Weekly-Provisional-Counts-of-Deaths-by-State-and-S/muzy-jte6
  • Centro statunitense per il controllo e la prevenzione delle malattie: Wonder: Provisional Mortality Statistics, dal 2018 al mese scorso; https://wonder.cdc.gov/controller/datarequest/D176;jsessionid=5E04864E989106BB6376CAC90A74
  • Si noti che il Pull Forward Effect (PFE) viene avviato in un unico momento (Settimana 14 2021), al fine di chiarire cosa sta accadendo nei calcoli. Ciò non influisce sull’eventuale numero di morti in eccesso, né sull’argomento addotto. Si può osservare l’effetto Pull Forward che si manifesta nella linea beige immediatamente precedente a questa data – e osservare anche che il PFE assunto all’interno del nostro modello è molto inferiore alla sua realtà in quel momento. Il PFE si assottiglia a zero nelle successive 130 settimane dopo la sua data di inizio, quindi con il passare del tempo diventa sempre meno il calcolo complessivo della morte in eccesso. Il suo principio è contenuto nel seguente esperimento mentale. Se prendi 100 persone di tutte le età e in un anno uccidi le 20 persone più anziane di quel gruppo, il tasso intrinseco di morte per quel gruppo sarà più basso per il prossimo decennio, rispetto al precedente, perché la popolazione disponibile di coloro che hanno maggiori probabilità di morire si è esaurita per il breve termine. Questo rischio in congettura è citato e valutato per la conservazione nel diagramma di flusso in precedenza nella prima sezione di questo articolo. Inoltre, si noti che il PFE è quasi trascurabile come contributo all’argomento entro la metà del 2022.

Fonte database Italia

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