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https://i.imgur.com/arzxAzN.png
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https://i.imgur.com/DMPQyd3.png
https://x.com/sakura2922/status/2099727790841180572
体が磁石になるってのもあったような
そんなのいいから>>130はどうやったら反証できるの？
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0264410X25005705
ご反証をどうぞ
5ギガの電波を受信してしまうという主張もあったよ
何でもスマホの電波を脳に直接受信して真実に目覚めたとかだった
コロナ禍の時、近所に反ワク団体の活動家がいたようで、月に1～２回荒唐無稽な反ワクビラがポストに投函されていたよ
要約してよ
相手の主張を正しく反証したい場合は、要約ではなく「相手が提示した原文の根拠やデータ」に対して直接反論するのが鉄則です。
そもそも意味分かってる？
>>130の反証可能性を聞いてるんだけど
どうぞチャレンジを
馬鹿がAI使ってもろくなことにならない
日本における癌の罹患および死亡の最新の推移は以下の通りです。 [1, 2]
* 年齢調整率（高齢化の影響を除いた率）：
罹患率は2010年代後半ごろまで増加したのち、現在は横ばい傾向です。
死亡率は1990年代半ばをピークに減少傾向にあります。 [1]
ターボ癌とは何だったのか？
実際には
コロナ感染による死者14万人超え
ワクチンでは多めに見積もって2人
少子化の加速は婚姻の減少でした。
* 2016年（平成28年）：婚姻率 5.0（婚姻件数：約62.1万組）
* 2017年（平成29年）：婚姻率 4.8（婚姻件数：約60.7万組）
* 2018年（平成30年）：婚姻率 4.7（婚姻件数：約58.6万組）
* 2019年（令和元年）：婚姻率 4.8（婚姻件数：約59.9万組）
* 2020年（令和2年）：婚姻率 4.3（婚姻件数：約52.6万組）※コロナ禍で大幅減
* 2021年（令和3年）：婚姻率 4.1（婚姻件数：約50.1万組）
* 2022年（令和4年）：婚姻率 4.1（婚姻件数：約50.5万組）
* 2023年（令和5年）：婚姻率 3.9（婚姻件数：約47.5万組）※戦後最少を記録
* 2024年（令和6年）：婚姻率 4.0（婚姻件数：約48.5万組）※2年ぶりの増加
日本における癌の罹患および死亡の最新の推移は以下の通りです。 [1, 2]
* 年齢調整率（高齢化の影響を除いた率）：
罹患率は2010年代後半ごろまで増加したのち、現在は横ばい傾向です。
死亡率は1990年代半ばをピークに減少傾向にあります。 [1]
4億3000万回打ったのに…
ターボ癌とは何だったのか？
反ワクが あの世逝き と言えば
https://www.afpbb.com/articles/-/3385872
反ワクが あの世逝き と言えば
https://www.bbc.com/japanese/57965936
もし、ノーベル賞のmRNAコロナワクチンの未知の薬害を
見つけることができれば 名声を上げることができますが、
130億回接種しても、5年経っても、世界中の研究者が血眼
で探しても、発見できませんでした。
実際には
「治験後進国」日本 世界の新薬の7割が使えず
国際評価 「下から2番目」
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO80348150Y4A420C2TL5000/
世界で生まれる画期的な新薬の7割が日本で治療に使えない事態となっている。薬の実用化に必要な臨床試験（治験）の体制に課題がある。製薬会社や医療機関が必要な数の被験者を即座に集めることができず、欧米に比べて長期化しやすい。治験の費用もかさむため、国際共同治験の対象国から外される例もある。国内の患者の不利益となっている。
「因果関係が証明されていなくても、被害者に認定し幅広く救済する」という世界で類を見ない人道的な仕組みが、結果として反ワクチン運動や陰謀論の根拠として利用されてしまう矛盾が生じています。
日本の予防接種健康被害救済制度などは、「医学的因果関係」までは求めず、補償金の支給を認める手厚い救済制度（法的な無過失責任・人道支援の思想）を採用しています。しかし、これがネット上などで「国がワクチンの危険性を公式に認めた」「これほど多くの被害者が出ている」といった極端な主張にすり替えられるケースが後を絶ちません。
## 1. 「救済の基準」と「科学の基準」のズレ
* 制度の目的： 万が一の副反応リスクに対して、社会全体で被害者を支えるための「人道的・政策的」な基準です。
* 科学の基準： 統計的なデータや医学的検証によって、本当にその物質が原因かを突き止める基準です。
* 悪用のされ方： 反ワクチン団体などは、この2つの違いを無視（または意図的に混同）し、「国が因果関係を認めて認定した＝ワクチンが原因で病気になったことが科学的に証明された」と宣伝に利用します。
## 2. メディアやSNSによる情報の切り取り
救済制度の認定件数や、申請が出されたという事実だけが「ワクチンの有害性を示す証拠」として拡散されやすい現状があります。なぜその制度が手厚く作られているのかという背景や前提が削ぎ落とされ、白か黒かの二元論に落とし込まれてしまうためです。
## 3. 社会的信頼の揺らぎ
医療や行政に対する不信感がある層にとって、こうした救済認定のニュースは「ほら見ろ、やっぱり隠されていた真実があったんだ」という認知バイアス（確証バイアス）を強化する材料になってしまいます。
------------------------------
手厚い救済制度は、ワクチン接種という社会防衛策に協力した個人を守るための仕組みです。しかし、その善意の制度が科学的デマや過度な不安を煽るツールとしてハックされている現状は、公衆衛生上の大きな課題となっています。
コロナ感染での死亡者14万人超え
ワクチンでは多めに見積もって2人
ワクチンと科学的に因果関係があると認定された死亡例は0件ですが
因果関係が否定できないとされた例が2例ということです。
「千人」はあくまで手厚い救済制度での認定ですので下記のような
偶然の死が殆どと思われます。
ワクチンを接種した直後の数日間に、因果関係とは無関係に「偶然の突然死」が発生してタイミングが合ってしまう確率は、1回の接種あたり「約10万分の1〜数万分の1」という規模になります。 [1]
日本の総人口や年間の自然死亡率を基に、統計的な確率（まぎれ込みの確率）を計算すると以下のようになります。
## 統計的な確率のシミュレーション
例として、「ワクチン接種後3日以内」に、日常生活の中で偶然に発生する突然死（心疾患、脳血管疾患、原因不明の突然死など）と重なる確率を考えます。
* 日本の年間死亡者数：約150万人（1日あたり約4,100人が何らかの理由で亡くなっています）。
* そのうち突然死とされる割合：日本の統計では、年間約7万〜10万人（1日あたり約200〜270人）が突然死（急性心不全や脳卒中など）で亡くなっていると推計されています。
* 1日あたりの突然死の確率：日本の総人口（約1億2000万人）で割ると、個人が「ある特定の1日」に偶然突然死する確率は 約50万分の1〜60万分の1 です。
* 接種後3日間に広げた場合：3日間のいずれかで偶然突然死が起きる確率は、約15万分の1〜20万分の1 になります。
## 日本全体の「回数」で見た場合
これまでに日本国内で行われたコロナワクチンの総接種回数は4億回以上に達しています。
仮に、偶然タイミングが合ってしまう確率を「20万分の1」とし、総接種回数を「4億回」と仮定して単純計算すると、約2,000件は「ワクチンを打ったあと3日以内に、偶然の突然死のタイミングが重なって亡くなる人が統計学的に必ず現れる」ことになります。 [1]
くやしかったら下手な歌詠んでないで、
千人が間違いなくワクチンで死んだって証拠を持ってくればいいんじゃないですかねえ
専門家が責任もって千人以上認定している
お前らみたいな悪党が制度を悪用してコロワクで死んだことを認めてないだけ
「因果関係が証明されていなくても、被害者に認定し幅広く救済する」という世界で類を見ない人道的な仕組みが、結果として反ワクチン運動や陰謀論の根拠として利用されてしまう矛盾が生じています。
日本の予防接種健康被害救済制度などは、「医学的因果関係」までは求めず、補償金の支給を認める手厚い救済制度（法的な無過失責任・人道支援の思想）を採用しています。しかし、これがネット上などで「国がワクチンの危険性を公式に認めた」「これほど多くの被害者が出ている」といった極端な主張にすり替えられるケースが後を絶ちません。
## 1. 「救済の基準」と「科学の基準」のズレ
* 制度の目的： 万が一の副反応リスクに対して、社会全体で被害者を支えるための「人道的・政策的」な基準です。
* 科学の基準： 統計的なデータや医学的検証によって、本当にその物質が原因かを突き止める基準です。
* 悪用のされ方： 反ワクチン団体などは、この2つの違いを無視（または意図的に混同）し、「国が因果関係を認めて認定した＝ワクチンが原因で病気になったことが科学的に証明された」と宣伝に利用します。
## 2. メディアやSNSによる情報の切り取り
救済制度の認定件数や、申請が出されたという事実だけが「ワクチンの有害性を示す証拠」として拡散されやすい現状があります。なぜその制度が手厚く作られているのかという背景や前提が削ぎ落とされ、白か黒かの二元論に落とし込まれてしまうためです。
## 3. 社会的信頼の揺らぎ
医療や行政に対する不信感がある層にとって、こうした救済認定のニュースは「ほら見ろ、やっぱり隠されていた真実があったんだ」という認知バイアス（確証バイアス）を強化する材料になってしまいます。
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手厚い救済制度は、ワクチン接種という社会防衛策に協力した個人を守るための仕組みです。しかし、その善意の制度が科学的デマや過度な不安を煽るツールとしてハックされている現状は、公衆衛生上の大きな課題となっています。
ではその「専門家」を、屏風の中から出してください？
あんま理論で責めると反発で病状が悪化する
SNSなどでのデマは、麻疹(はしか)感染の合併症である免疫健忘を当てはめたものと考えられます。
• 特異的な免疫反応: ワクチンは新型コロナウイルスに特化して免疫（抗体やT細胞）を誘導する仕組みであり、自然治癒や他の感染症に対する免疫系を破壊したり低下させたりすることはありません。
• 公的機関の見解: 国内外の医学・免疫学会においても、新型コロナワクチンが他疾患への免疫力を下げるという事実は否定されています。
ワクチンと免疫に関するポイント
• 免疫の仕組み: ワクチンは特定のウイルスや細菌に対してのみ働き、身体に備わっている本来の自然免疫や他の病原体に対する免疫機能に悪影響を及ぼすものではありません。
• 副反応と一時的な体調変化: 接種後に発熱や倦怠感などの副反応が一時的に現れることはありますが、それは免疫が正常に反応している証拠であり、免疫力が低下している状態とは異なります
他のスレもあるから早く仕事しろゴミカス
これがお前の本職だろｗ
https://talk.jp/boards/poverty/1793627134
科学的根拠の無い通称ワクチン後遺症の多くは、科学的根拠のある新型コロナ後遺症を当てはめている。
新型コロナの後遺症の影響は「計り知れないほど大きい」
https://www.nature.com/articles/s41577-023-00904-7
COVID-19の長期的な影響について分析したのは、イギリスの名門大学インペリアル・カレッジ・ロンドンで免疫学の教授を務めるダニー・アルトマン氏ら。研究チームによると、COVID-19を発症した人の10％が持続的な後遺症を患っており世界中で最大4億人がロングCOVIDに苦しめられており、これを支援する必要があると述べました。
ロングCOVIDの症状は多岐にわたり、息切れ・倦怠感・喘鳴・運動後の倦怠感・ブレインフォグなどの症状が特に知られています。しかし、実際には他にも約200種類の症状がロングCOVIDに関連しており、語彙力の低下・不眠症・皮膚の発疹・新しいアレルギーの発症などが存在する。
この研究では、ロングCOVIDの患者は心臓・肺・脳・神経系に損傷の兆候が見られ、免疫系に病気の兆候が見られることが判明しています。
アルトマン教授らによる研究は、大規模な縦断的調査データを分析し、ロングCOVIDの影響を調べるというコホート研究です。研究の被験者となった患者には、数年間にわたってMRI検査や健康診断、認知機能検査などが行われていたため、COVID-19感染前と感染後のデータを比較することができています。
ワクチン打って 平均寿命は世界一
打って損することはない
費用対効果がないという判断です
医学の推奨に従いましょう
科学的根拠の無い通称ワクチン後遺症の多くは、科学的根拠のある新型コロナ後遺症を当てはめている。
新型コロナの後遺症の影響は「計り知れないほど大きい」
https://www.nature.com/articles/s41577-023-00904-7
COVID-19の長期的な影響について分析したのは、イギリスの名門大学インペリアル・カレッジ・ロンドンで免疫学の教授を務めるダニー・アルトマン氏ら。研究チームによると、COVID-19を発症した人の10％が持続的な後遺症を患っており世界中で最大4億人がロングCOVIDに苦しめられており、これを支援する必要があると述べました。
ロングCOVIDの症状は多岐にわたり、息切れ・倦怠感・喘鳴・運動後の倦怠感・ブレインフォグなどの症状が特に知られています。しかし、実際には他にも約200種類の症状がロングCOVIDに関連しており、語彙力の低下・不眠症・皮膚の発疹・新しいアレルギーの発症などが存在する。
この研究では、ロングCOVIDの患者は心臓・肺・脳・神経系に損傷の兆候が見られ、免疫系に病気の兆候が見られることが判明しています。
アルトマン教授らによる研究は、大規模な縦断的調査データを分析し、ロングCOVIDの影響を調べるというコホート研究です。研究の被験者となった患者には、数年間にわたってMRI検査や健康診断、認知機能検査などが行われていたため、COVID-19感染前と感染後のデータを比較することができています。