El tercer periodo. Discurso de Tomáš Fürst sobre la COVID-19 en el Parlamento checo

Por Tomáš Fürst

El año pasado, las elecciones generales en la República Checa las ganó Andrej Babis, una versión claramente checa de Donald Trump. Y empezaron a pasar cosas. Durante la audiencia de confirmación del gobierno, Babis, con su inimitable mezcla de dialecto checo-eslovaco, afirmó que toda la respuesta a la covid bajo su anterior gobierno había sido un error, que los supuestos expertos lo habían engañado y que las “maravillosas” vacunas proporcionadas por la Unión Europea no resultaron ser tan buenas después de todo.

Poco después de esta revelación, Jindrich Rajchl, abogado y diputado por un partido gubernamental más pequeño, organizó una conferencia titulada “Tres años desde la covid”. La gran sala de la Cámara estaba completamente llena de público. Me invitaron a hacer lo que he estado haciendo durante los últimos cinco años: hablar de datos. Esto es lo que dije (he añadido explicaciones en cursiva para los lectores españoles).

Buenas tardes, damas y caballeros, quisiera agradecer a Jindřich la organización de este seminario, gracias por la invitación y mi reconocimiento a los demás panelistas por su valentía y perseverancia.

Hoy —o mejor dicho, ya el miércoles pasado, con el comentario del primer ministro Andrej Babiš de que deberíamos haber seguido el camino sueco— comienza el tercer periodo de nuestra lucha contra la COVID-19. El primer periodo consistió en una pérdida de cordura global. Llamé al segundo periodo el Gran Silencio de la COVID-19, cuando muchos de los implicados —llamémosle jugadores— esperaban fervientemente que se olvidara su juego del primer periodo. El último periodo —así lo espero firmemente— consistirá en catarsis y lecciones aprendidas. Esperemos que no se necesiten horas extra.

Durante la pérdida de cordura causada por la COVID-19, todos los pilares fundamentales de las sociedades occidentales fallaron.

El poder ejecutivo falló, restringiendo de forma arbitraria, absurda y contraproducente los derechos y libertades fundamentales de las personas.

El poder legislativo falló, observando pasivamente y emitiendo repetidamente cheques en blanco al ejecutivo en forma de recurrentes estados de emergencia. El poder judicial falló, el cual (con la excepción de un panel del Tribunal Supremo Administrativo) se negó a defender la ley natural y, en cambio, como en regímenes totalitarios anteriores, se refugió en un formalismo legal servil.

Los medios de comunicación fallaron de forma inesperada y repulsiva, encabezados por los medios de comunicación públicos, que en lugar de informar verazmente al público y escudriñar a quienes ostentan el poder, mintieron por orden política.

Los médicos fracasaron, pues en lugar de tratar a los enfermos, cerraron sus consultas o sirvieron al complejo farmacéutico-industrial como si fueran su departamento de ventas.

Y, como tantas otras veces en el pasado, a la cabeza de la marcha hacia una nueva esclavitud desfilaron los científicos financiados por el Estado, quienes, por orden política, vistieron el covidismo con el manto de la ciencia.

La COVID llegó en el siglo XXI, en el mismo siglo que muchos afirman será el siglo de los datos. Sin embargo, si algo demostró esta crisis, es que nuestra capacidad para recopilar datos supera con creces nuestra capacidad para trabajar con ellos de forma significativa. Y como trabajar con datos me ha llevado (de forma algo involuntaria) a unirme a los disidentes de la COVID-19, quiero contarles varias historias fascinantes sobre la COVID-19 que están escritas en los datos, pero que aún no se han comprendido en su totalidad.

Los modelos matemáticos son un arma de destrucción masiva.

Gran parte de la represión de la COVID-19, tanto aquí como en el extranjero, se basó en modelos predictivos. Antes de la votación sobre la prórroga del estado de emergencia, el Instituto de Información y Estadística de Salud (UZIS) presentó a los diputados esta predicción (diapositiva 16). Esta diapositiva contiene muchas historias interesantes que merecen ser exploradas con más detalle.

El gráfico está en checo, pero su interpretación es sencilla. El eje horizontal muestra el tiempo en meses desde julio de 2020 hasta abril de 2021. El eje vertical muestra el número de nuevos casos de COVID-19 por día (es decir, pruebas PCR positivas) en la República Checa. Los puntos amarillos representan datos reales y la curva roja es la “predicción” del modelo del Ministerio de Salud. La “predicción” se realizó aproximadamente en la época de la flecha negra. El texto azul dice “el efecto de las contramedidas, desarrollo peligroso evitado” (no tiene sentido en checo; la traducción es literal). La advertencia en cursiva al final de la diapositiva se explica a continuación.

En primer lugar, es necesario comprender que todos los modelos de propagación de epidemias eran variantes de un juego de computadora llamado SIR (Susceptible-Infectado-Recuperado). Este videojuego se basa en el modelo de un gas perfectamente mezclado. Las personas se modelan como bolas que chocan aleatoriamente entre sí. Si una bola infectada choca con una bola susceptible, surgen dos bolas infectadas. Una bola infectada eventualmente se convierte espontáneamente en una recuperada. Y eso es todo. No hay noción de espacio en el modelo: no hay ciudades, escuelas ni fábricas, nadie duerme, nadie come, etc. En esencia, es un modelo de una simple reacción química que tiene lugar en un recipiente cerrado lleno de un gas ideal. No tiene casi nada en común con la realidad de un virus desconocido propagándose en el espacio y el tiempo en una sociedad que reacciona de diversas maneras a la nueva situación.

Además, todos los modelos SIR se comportan de manera similar: producen una sola ola de infecciones. Pero cuando tienen lugar múltiples olas en la realidad, los expertos en lugar de abandonar el modelo por considerarlo refutado, empiezan a tener algo así como alucinaciones idealistas y a afirmar que es la realidad la que se desvía del modelo debido a nuestra “gestión de la epidemia”.

Un problema fundamental de estos modelos es el sobreajuste. Los modelos tienen varios controles (parámetros libres) que se pueden ajustar hasta que el modelo se comporte exactamente como su autor desea. Un profesor, entonces, muestra a unos desafortunados diputados (cuya última formación en matemáticas fue en el instituto) un gráfico cuyos parámetros se ajustaron para que coincidan con los datos anteriores. Los pobres diputados no tienen ninguna posibilidad de comprender que se trata de un puro sobreajuste: que los parámetros del modelo se ajustaron después de conocer los datos reales. Por lo tanto, la concordancia entre el modelo y la realidad en el pasado no dice nada en absoluto sobre la calidad de las predicciones. Si les dijera qué números salieron en la lotería la semana pasada, ¿me creerían si pudiera predecir correctamente cuáles saldrán la semana que viene?

Observen la discreta advertencia escrita en letra pequeña debajo del gráfico, que indica que el modelo no está diseñado para realizar predicciones. Sin embargo, en la parte superior, se muestra una predicción en negrita.

Además, la predicción es claramente absurda: el modelo predijo que el número de nuevos infectados alcanzaría los 37.000 casos diarios para finales de marzo de 2021, es decir, unos 370 casos por cada 100.000 habitantes. Desde el inicio de la epidemia hasta ese momento, nunca había ocurrido en ningún lugar del mundo que el número de nuevos casos confirmados superara los 170 casos por cada 100.000 habitantes. Por lo tanto, la predicción era completamente irreal, pero cumplió su propósito. Los diputados, asustados, aprobaron otro estado de emergencia.

Además, observen la flecha negra que sugiere que la discrepancia entre la predicción y la realidad se debió, de alguna manera, al efecto de las medidas adoptadas por el gobierno. Puedo asegurarles a los oyentes que nada de esto se deduce ni de los datos reales ni del modelo. Al contrario, la ola de covid de primavera ya había alcanzado su punto máximo a finales de febrero. El confinamiento estricto que comenzó en marzo no pudo haber cambiado nada.

¿Qué lección se desprende de todo esto? No intenten predecir el comportamiento futuro de sistemas que no comprenden mediante modelos matemáticos. Sigamos los datos, no los ingenuos juegos de computadora.

(En una ocasión escribí, por cierto, un extenso artículo sobre esto para el Brownstone Institute).

Una lección importante de esta catástrofe de modelización se aplica particularmente al problema del cambio climático, donde estamos cometiendo el mismo error. Hemos apostado el futuro de toda la civilización a la predicción de un modelo matemático, porque la hipótesis de que el clima se está calentando catastróficamente debido a las emisiones humanas de CO₂ no es otra cosa que la predicción de un modelo matemático. Durante la pandemia, la realidad fue misericordiosa y nos mostró lo absurdo de los modelos predictivos en cuestión de semanas. Con los modelos climáticos, tuvimos que esperar décadas antes de que se hiciera evidente que las catastróficas predicciones de los alarmistas sobre el calentamiento global eran erróneas.

A día de hoy, sabemos casi nada sobre la eficacia real de los productos de ARNm.

En la República Checa, administramos casi 19 millones de dosis de “vacunas” contra la COVID-19; a nivel mundial, varios miles de millones. La mayoría eran productos genéticos experimentales. Los CDC incluso tuvieron que cambiar la definición de vacuna para que estos productos se ajustaran a ella. Es fascinante que aún no comprendamos qué sabemos y qué no sabemos sobre la eficacia de estos productos.

Los medios de comunicación nos inculcaron que las “vacunas” de ARNm tenían una eficacia del 95 %. ¿De dónde salió esa cifra y qué significaba? Provenía de un estudio aleatorizado con unos 20 000 participantes en cada grupo. La infección sintomática fue el criterio de valoración. En el grupo activo, 8 personas enfermaron; en el grupo placebo, 162. Así, la vacuna redujo el riesgo de infección sintomática del 0,88 % al 0,04 %, es decir, en un 0,84 %; sí, en menos de un punto porcentual. Por motivos de marketing, esto se comunicó al público de la siguiente manera: 0,84 de 0,88 es el 95 %, ¿verdad?. El público asumió que esto significaba que el 95 % de las personas vacunadas estaban protegidas de la infección. Esto es prácticamente lo contrario de la realidad. Todos los principios de la medicina basada en la evidencia indican que informar sobre la reducción del riesgo de forma tan engañosa es inaceptable.

Más tarde supimos que Pfizer utilizó una sustancia completamente diferente en el estudio de registro. El ensayo clínico se realizó con una sustancia pura producida en laboratorio, pero la vacunación masiva utilizó una sustancia producida por cultivos bacterianos. Estas “vacunas” están contaminadas con ADN bacteriano y endotoxinas. Por lo tanto, no podemos afirmar nada sobre la seguridad y eficacia de las “vacunas” de ARNm basándonos en el estudio de registro; se trataba de una sustancia diferente.

El estudio de registro se llevó a cabo durante el reinado de la variante de Wuhan del virus, que se había extinguido para el momento de la vacunación masiva. Por lo tanto, tampoco sabíamos nada sobre la eficacia de la “vacuna” contra otras variantes.

Además, el British Medical Journal informó de un alarmante caso de mala conducta científica en el ensayo de registro de Pfizer.

Tras quedar claro que las vacunas no previenen la infección (a más tardar en el verano de 2021), la clase dirigente cambió de opinión: las vacunas pueden no prevenir la infección ni la transmisión, pero sí previenen la enfermedad grave, la hospitalización y la muerte. Sin embargo, nunca vimos pruebas convincentes de esta afirmación, ya que no se investigó en ensayos aleatorizados. Pero disponemos de abundantes datos de observación, así que deberíamos saberlo, ¿no? Los medios de comunicación estaban llenos de informes que indicaban que solo morían los no vacunados. Sin embargo, examinamos cuidadosamente los datos y exigimos repetidamente la publicación de conjuntos de datos completos. Finalmente, lo logramos y resumimos los hallazgos en un único estudio que mostró muchos aspectos fascinantes de toda la campaña de vacunación.

(En este punto, debo informar a mis lectores españoles que repetí extensamente en la Cámara lo que escribí para el Brownstone Institute aquí. ¡Los lectores de BI parecen estar mejor informados que los miembros del Parlamento checo!)

Este estudio demuestra que es casi imposible determinar la efectividad de las vacunas únicamente observando a la población. Las personas vacunadas y las no vacunadas son simplemente personas completamente diferentes. Pero desde 2021, ya no se realizan estudios aleatorizados. Sin embargo, solo los estudios aleatorizados pueden revelar la verdadera efectividad de las vacunas. Después de vacunar a miles de millones de personas con un producto genético experimental, aún no sabemos prácticamente nada sobre la verdadera efectividad de los productos frente a criterios de valoración clínicamente relevantes. No podemos descartar que la efectividad fuera negativa.

¿Y la lección? Nuestra capacidad para recopilar datos ha superado con creces nuestra capacidad para realizar inferencias, predicciones y decisiones correctas. Aún queda mucho trabajo por delante, y cuanto antes empecemos, mejor. Las autoridades checas finalmente han publicado datos récord sobre muertes (hasta ahora solo en mujeres), incluyendo las causas de muerte. Por fin podemos intentar estimar la verdadera efectividad de las vacunas contra la COVID-19. Sería positivo que esto se hiciera de forma más sistemática, y no solo por nosotros —un grupo de entusiastas—, por las noches y de forma gratuita.

Más historias detectivescas escritas en los datos de la COVID-19

A principios de 2022, la fertilidad de las mujeres checas comenzó a disminuir inesperadamente. Desde el nivel de 1,83 hijos por mujer en 2021, la Tasa Global de Fecundidad (TGF) comenzó a disminuir aproximadamente un diez por ciento anual, hasta que a finales de 2025 cayó por debajo de 1,3. Mientras los medios de comunicación y el establishment de la COVID-19 sostenían que esto no tenía nada que ver con las vacunas y que Putin era el culpable, exigimos datos con insistencia. Finalmente, obtuvimos los datos y publicamos un estudio único a nivel mundial que demostraba que las mujeres vacunadas contra la COVID-19 tenían, por alguna razón, aproximadamente un tercio menos de hijos de lo que correspondería a su proporción en la población. En otras palabras, si las mujeres vacunadas tuvieran hijos al mismo ritmo que las no vacunadas, no se habría producido ninguna disminución de la fertilidad. Los datos confirmaron que la vacunación está fuertemente asociada a la disminución de fertilidad. Esto no es una hipótesis, es un hecho. La gran pregunta sigue siendo si esta asociación es causal, es decir, si la vacunación realmente previene la concepción mediante algún mecanismo, o si es meramente conductual; es decir, si las mujeres vacunadas, por alguna razón, dejaron de desear tener hijos. Esto debe investigarse.

(Aprovecho para hacer saber a mis lectores españoles, que también en el caso de este misterio, los lectores del Brownstone Institute, una vez más, estuvieron informados antes que el gobierno checo).

Durante mucho tiempo, buscamos datos sobre los informes de eventos adversos de las vacunas contra la COVID-19. Cuando finalmente los obtuvimos, demostramos que el número de eventos adversos notificados difería fundamentalmente entre lotes. Los primeros lotes de vacunas que llegaron a principios de 2021 presentaron un número increíblemente alto de eventos adversos, mientras que los lotes posteriores simplemente presentaron un número elevado de informes. Estos datos probablemente apuntan a la inestabilidad en el proceso de fabricación, y es necesario averiguar qué sucedió.

Y podría seguir así durante varias horas más.

¿Qué es lo que sigue?

Entonces, ¿qué es lo que sigue? En muchos lugares del extranjero, el tercer período ya ha comenzado. En Estados Unidos, se produjo un cambio de régimen, que en gran medida fue una reacción a la tiranía de la COVID-19. La salud pública estadounidense está experimentando la mayor y más inspiradora transformación de los últimos 100 años. Se están llevando a cabo investigaciones en Gran Bretaña, Australia, Canadá, Nueva Zelanda y muchos otros países; incluso en Alemania se están empezando a avanzar. En Eslovaquia están ocurriendo muchas cosas. Es inconcebible que nuestro país siga siendo el único que se niega a jugar en el tercer periodo. Supongo que el gobierno entrante lo comprende.

Tenemos una oportunidad única para aprender de esta repentina y global pérdida de cordura y para realizar cambios sustanciales en las siguientes áreas.

En salud pública, debemos retomar los principios de la Medicina Basada en la Evidencia, es decir, la interconexión del criterio médico, la libre voluntad de un paciente verazmente informado y los datos de estudios de alta calidad no manipulados. Debemos limitar el papel de diversos grupos de presión, como la Cámara Médica Checa y la Sociedad Checa de Vacunología. Es hora de abandonar la OMS, descentralizar radicalmente todo el sistema sanitario y devolver la toma de decisiones a los médicos tratantes.

En educación, debemos centrarnos en fomentar el razonamiento correcto, el pensamiento lógico, fomentar el diálogo y, especialmente, enseñar a trabajar con datos. El sistema educativo occidental ha fracasado claramente, porque las personas con pensamiento independiente y crítico constituyeron una clara minoría en la sociedad durante la crisis de la COVID-19.

Sobre todo en ciencia e investigación, es necesario reducir radicalmente la dependencia tóxica de la investigación académica de la financiación estatal. Cuando el Estado se vuelve loco, algo que ocurre con frecuencia en Europa Central, la pérdida de razón se transmite inmediatamente, a través de la financiación, al ámbito de la investigación. Los científicos no son tontos y comprenden rápidamente lo que quienes les pagan quieren oír. La academia, en lugar de permanecer como un oasis de razón, libertad y búsqueda de la verdad, marchó a la cabeza de la procesión de locos y vistió la locura de la covid con un manto de legitimidad científica. Lo vimos en el pasado con el fascismo y el comunismo, y lo mismo ocurrió durante el covidismo. La locura del calentamiento global es otro ejemplo.

Este país, en mi opinión, necesita una plataforma que nos ayude a comprender qué sucedió realmente durante la covid y por qué. No pido una comisión de investigación, porque estas suelen estar compuestas por partidos, lo que no conduce a la comprensión, sino a luchas internas partidistas. Probablemente sería más razonable nombrar un Comisionado del Gobierno para comprender la era de la covid y dejar que él o ella organice la plataforma de forma independiente.

Debemos comprensión, catarsis y lecciones aprendidas a las miles de personas que dejamos morir durante la covid y a sus familiares y seres queridos. Se lo debemos a nuestros hijos, cuya educación, vida social y salud mental alteramos significativamente. Se lo debemos a las decenas de miles de personas cuya salud se vio perjudicada por la aplicación forzada, imprudente e indiscriminada de una “vacuna” genética experimental. Y se lo debemos a quienes acertaron durante esos cinco años tragicómicos, pero fueron censurados, perseguidos y acosados.

Muchos de ellos están sentados en esta sala y, junto conmigo, esperan que hoy realmente estemos entrando en la recta final de nuestro partido contra la locura de la covid. Todavía tenemos la oportunidad, al menos, de empatar este partido. Pero si ni siquiera intentamos comprender qué sucedió y por qué, será una derrota aplastante. Y se repetirá en futuros partidos; el primero de ellos contra el equipo de los alarmistas del calentamiento global, que ya están calentando en los vestuarios.

Gracias por su atención. Manténganse sanos y alegres.

Sobre el autor

Tomas Fürst es profesor de Matemáticas aplicadas en la Universidad Palacky (República Checa). Tiene formación en modelado matemático y ciencia de datos. Es cofundador de la Asociación de Microbiólogos, Inmunólogos y Estadísticos (SMIS), que ofrece al público checo información veraz y basada en datos sobre la epidemia del coronavirus. También es cofundador de la revista "samizdat" dZurnal, que se centra en desenmascarar la mala conducta científica en la ciencia checa.