Nauji JK vyriausybės duomenys rodo, kad COVID vakcinos nužudo daugiau žmonių, nei išgelbėja

Visų prašiau: parodykite man mirtingumo dėl visų priežasčių duomenis, įrodančius, kad vakcinos yra saugios. Pagaliau gavau keletą duomenų. Jie gauti iš JK vyriausybės ir yra siaubingi. Tikrai siaubingi.

Originalus straipsnis paskelbtas 2022 m. g egužės 5 d. stevekirsch.substack.com.

Steve Kirsch. Išversta padedant www.DeepL.com/Translator. Be pataisymų.

---

Apžvalga

Nauji Jungtinės Karalystės vyriausybės duomenys leidžia analizuoti duomenis taip, kaip anksčiau negalėjome. Ši nauja analizė aiškiai rodo, kad COVID vakcinos visose amžiaus grupėse nužudo daugiau žmonių nei išgelbsti. Kitaip tariant, jų neturėtų naudoti niekas. Kuo jaunesni esate, tuo mažiau prasmės.

Duomenis ir metodiką gali patvirtinti kiekvienas. Rezultatai aiškiai rodo, kad COVID vakcinų naudojimas turėtų būti nedelsiant sustabdytas.

Nė vienos šalies visuomenės sveikatos priežiūros institucija nesileis į oficialų pokalbį su mumis, kad pagrįstų savo rekomendacijas dėl vakcinų ar paaiškintų, kuo ši analizė neteisinga. Įdomu, kodėl?

Ką rodo duomenys

Štai analizės rezultatas, kuriame lyginami neskiepyti asmenys, palyginti su žmonėmis, kuriems 2 dozės buvo įskiepytos bent prieš 6 mėnesius. Manau, kad ši analizė yra konservatyvi ir tikrieji skaičiai yra blogesni dėl sezoninių mirtingumo dėl visų priežasčių svyravimų.

Tai reiškia, kad jei jums 25 metai, vakcina nužudo 15 žmonių kiekvienam žmogui, kurį išgelbėja nuo mirties nuo COVID. Kuo jaunesni nei 80 metų, tuo beprasmiškesnė vakcinacija. Langeliai su * reiškia, kad vakcina iš tikrųjų sukėlė daugiau COVID atvejų nei neskiepytieji.

Vyresnių nei 80 metų JK duomenys buvo per daug supainioti, kad būtų naudingi. Kol neturime šių duomenų, neatsakinga teikti rekomendacijas.

Toliau aprašau, kaip galite patys tai apskaičiuoti pagal JK duomenis.

Pasidalykite šiuo rezultatu visose savo socialinės žiniasklaidos platformose. Vienas naudotojas per mažiau nei 24 valandas “Twitter” gavo 10 000 “patinka” paspaudimų, o jis turėjo tik 2 000 sekėjų. Todėl “Twitter” visam laikui sustabdė jo paskyrą. Taigi tikriausiai nėra gera idėja dalytis “Twitter”. Pasak “Twitter”, “sveikatos apsaugos pareigūnai mano, kad COVID-19 vakcinos yra saugios daugumai žmonių”, todėl bet kokie JK vyriausybės duomenys, rodantys, kad jie meluoja, yra “Twitter” bendruomenės standartų pažeidimas.

Įvadas

Vienas mano draugas neseniai atsiuntė man nuorodą į Jungtinės Karalystės vyriausybės Nacionalinio statistikos biuro mirtingumo duomenis nuo 2021 m. sausio 1 d. iki 2022 m. sausio 31 d. Anksčiau šių duomenų nebuvau matęs, todėl juos išanalizavau.

Tai, ką radau, buvo absoliučiai stulbinama, nes tai atitiko VAERS rizikos ir naudos analizę pagal amžių, kurią buvau atlikęs 2021 m. lapkričio mėn.

Kur gauti JK vyriausybės šaltinio duomenis

Vyriausybės duomenys yra archyvuoti čia. Norite atsidaryti skaičiuoklę ir pažvelgti į skaičiuoklės skirtuką, pažymėtą 6 lentele.

Pirminį šaltinį taip pat galite pasiekti adresu: https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsandmarriages/deaths/datasets/deathsbyvaccinationstatusengland, kurį matote puslapio viršuje.

Bet kuriuo atveju spustelėkite žalią mygtuką, pažymėtą “xlsx”, kad gautumėte skaičiuoklę (spreadsheet), tada eikite į skirtuką “6 lentelė”:

Norėdami ją vizualizuoti, žiūrėkite šį tviterį.

Pastaba: duomenys yra tik iš Anglijos, o ne visos Jungtinės Karalystės.

Kur gauti mano duomenų analizę

Aš anotavau JK šaltinio duomenis ir juos galite atsisiųsti čia. Taip lengviau suprasti, kas vyksta. Visus pradinius duomenis ir mano formules ACM santykiams apskaičiuoti bei rizikos ir naudos analizei atlikti galite pamatyti skirtuke 6 lentelė.

Viskas matoma visiems matomoje vietoje. Tada nukopijavau vertes į skirtukus Summary (Santrauka) ir Exec Summary (Vykdymo santrauka).

Metodika

Palyginau žmonių, kurie buvo paskiepyti 2 skiepais ne mažiau kaip prieš 6 mėnesius, mirtingumą dėl visų priežasčių (ACM) su neskiepytųjų mirtingumu. Šešių mėnesių laikotarpis yra minimalus priimtinas laiko tarpas, per kurį galima stebėti tipiško “visiškai paskiepyto” asmens rezultatus.

Deja, Jungtinės Karalystės pateikti duomenys nėra tinkami naudoti, kad būtų galima atlikti tinkamą rizikos ir naudos analizę. Tinkamoje analizėje lyginamos dvi vienodos grupės, kurių vienintelis skirtumas yra tas, kad viena grupė gavo intervenciją, o kita – ne. Kiekvienas kiekvienos grupės asmuo turėtų būti pradėtas stebėti sausio 1 d. ir baigtas stebėti po metų.

Jungtinės Karalystės duomenys šiam tikslui visiškai netinkami, nes kiekvienoje eilutėje pateikiami skirtingų žmonių duomenys, gauti skirtingais mėnesiais ir pradėti skirtingu laiku. Tai subtilus, bet labai svarbus dalykas.

Taigi, mūsų tikslas šioje analizėje – pabandyti išgauti duomenis iš šio duomenų rinkinio, kad gautume tinkamiausią geriausią tikrojo skaičiaus įvertį.

Duomenų santrauka

Šioje toliau pateiktoje santraukoje (kurią įdėjau į skirtuką Summary tab, esantį 6 lentelės skirtuko dešinėje) pateikiami mirtingumo dėl visų priežasčių rodikliai 100 000 žmogaus metų kiekviename amžiaus tarpsnyje, taip pat pateikiamas rizikos ir naudos santykis.

Čia pateikiama kiekvieno stulpelio legenda:

1. A: amžiaus intervalas

2. B: ACM rodiklis nevakcinuotiems

3. C: vakcinuotų asmenų ACM rodiklis

4. D: rizikos ir naudos apskaičiavimas, kuris yra # dėl vakcinos prarastų gyvybių, nesusijusių su KOVID, / # dėl vakcinos išsaugotų gyvybių, nesusijusių su KOVID. Tai vienintelis geriausias rodiklis intervencijos naudojimui pagrįsti. Kuo šis skaičius didesnis, tuo intervencija mažiau prasminga. Reikšmė >1 reiškia, kad intervencija niekada neturėtų būti naudojama. Langeliai su * reiškia, kad dėl vakcinos iš tikrųjų įvyko daugiau COVID atvejų nei neskiepytųjų. Pastaba: norėdami pamatyti duomenis, naudotus šiam skaičiui apskaičiuoti, turite peržiūrėti visą skaičiuoklę. To negalite padaryti iš šiame ekrane pateiktos duomenų suvestinės.

5. E: Vakcinuotų/ACM nevakcinuotų, t. y. C stulpelis / C stulpelis B. Reikšmė >1 reiškia, kad intervencija niekada neturėtų būti taikoma, nes ji kainuoja gyvybes. Kaip paaiškinsime toliau, tai yra grubus intervencijos veiksmingumo matas.

6. F: mirčių nuo ACM dėl COVID %, t. y. visų mirčių nuo ACM, kurias sukėlė COVID, dalis.

Duomenys aiškiai rodo, kad bet kokią mirtingumo naudą, kurią gaunate vartodami vakciną ir sumažindami mirties nuo COVID riziką, daugiau nei atsveria mirtingumas, kurį prarandate dėl pačios vakcinos. Tai nėra nauja. Tai sakau nuo 2021 m. gegužės mėn. Tačiau dabar pagaliau radau duomenų, pagal kuriuos galėčiau tai patikimai apskaičiuoti.

Bendrovės “Pfizer” 3 fazės tyrimo metu skiepytųjų grupėje ACM padidėjo 40 %. Apskaičiuota, kad kiekvienam nuo COVID išgelbėtam žmogui jie nužudė 7 žmones!

Per “Pfizer” 3 fazės tyrimą vakcinos grupėje iš viso mirė 21 žmogus, o placebo grupėje – 15 žmonių.

Žinoma, šis 40 % padidėjęs mirtingumas dėl visų priežasčių (21/15=1,4) buvo atmestas kaip statistiškai nereikšmingas. Nors tai tiesa, tai nereiškia, kad neturėtume atkreipti dėmesio į šį skaičių.

Tačiau dabar, remdamiesi JK duomenimis, žinome, kad 3 fazės tyrimo rezultatas nebuvo statistinis atsitiktinumas. Tikrai ne.

Iš tikrųjų, jei pažvelgsime į rizikos naudą, pamatysime, kad išgelbėjome 1 gyvybę nuo mirties nuo KOVID (1 mirtis nuo KOVID gydymo grupėje, palyginti su 2 mirtimis nuo KOVID placebo grupėje = 1 išgelbėta gyvybė), tačiau buvo 7 perteklinės mirtys ne nuo KOVID (20 – 13).

Taigi “Pfizer” tyrimas parodė, kad kiekvienam nuo COVID išgelbėtam žmogui teko 7 mirtys. Tačiau skaičiai buvo per maži, kad būtų galima labai pasitikėti šiuo įverčiu.

Vis dėlto teigčiau, kad Pfizerio tyrimas buvo geriausias atvejis, nes:

1. Tyrime dalyvavo neįprastai sveiki žmonės, kurie mirė 10 kartų rečiau nei gyventojai (JAV vidutinis metinis mirtingumas yra 1 %, tačiau per 6 mėnesius 22 000 žmonių, vartojusių placebą, mirė tik 15 žmonių, t. y. 0,1 %).

2. Jie galėjo atsikratyti visų, kuriems pasireiškė reakcija į pirmąją dozę, jų neskaičiuodami.

Vis dėlto svarbiausia yra tai, kad Pfizer tyrimo nužudytų ir išgelbėtų žmonių santykis 7:1 ir ACM santykis 1,4 atitinka hipotezę, kad vakcina nužudo daugiau žmonių nei išgelbsti.

Mano ACM rizikos ir naudos įvertinimas naudojant VAERS

Tai iš rizikos ir naudos skaičiavimo, kurį atlikau 2021 m. lapkričio 1 d., naudodamas VAERS duomenis, kad apskaičiuočiau # žmonių, nužudytų nuo vakcinos (V), ir # žmonių, kurie galėtų būti išgelbėti nuo COVID (C), jei jie pasiskiepytų vakcina ir jos efektyvumas būtų 90 % per 6 mėnesius (nes žinojome, kad laikui bėgant jis silpnėja ir variantai keičiasi), santykį. Žinoma, tai buvo konservatyvus naudos įvertinimas, bet taip buvo todėl, kad norėjau įsitikinti, jog užpuolimo atveju stoviu ant tvirto pagrindo.

Taigi dabar žinome, kad mano VAERS skaičiavimai apytiksliai atitinka faktinius JK duomenis, pateiktus 1 paveiksle. Kadangi mano analizė buvo sąmoningai konservatyvi, daugelis skaičių yra mažesni už faktinius.

Tai dar vienas pavyzdys, kad žmonės, teigiantys (be įrodymų), jog VAERS duomenys yra per daug “nepatikimi, kad juos būtų galima naudoti”, klysta. Jei jie tokie nepatikimi, kaip jie taip gerai sutapo su realiais Jungtinės Karalystės rezultatais?

Atkreipkite dėmesį, kad VAERS tuomet parodė lygiai tą patį efektą, kurį ką tik sužinojome iš šių Jungtinės Karalystės duomenų: kuo jaunesnis esi, tuo beprasmiškiau skiepytis.

Mūsų stulpelis V:C mažėja su amžiumi (nuo 6:1 iki 1,8:1) lygiai taip pat, kaip mažėja E stulpelis (nuo 1,9:1 iki 1:1 tame pačiame intervale) 2 pav.

Argi tai ne įdomus “sutapimas”? Jie vienas nuo kito skiriasi 3 kartus.

Patvirtinimas iš kitų

Vargu ar esu vienintelis žmogus, pastebėjęs, kad COVID vakcinos nužudo daugiau žmonių, nei išgelbsti. Kituose straipsniuose nurodoma, kad naudos nėra arba ji neigiama.

Pavyzdžiui, žr:

1. 99,6 proc. mirčių nuo COVID balandžio 10-17 d. Kanadoje buvo tarp visiškai paskiepytų žmonių, o taip gali atsitikti tik tuo atveju, jei paskiepytieji turi didesnį AKM nei neskiepytieji, nes Kanadoje yra tik 86 proc. skiepijimo lygis. Tai sunku kam nors paaiškinti.

2. Visiškai paskiepytų asmenų bendras mirtingumas 6 kartus didesnis nei neskiepytų (2021 m. spalio 30 d.)

3. Atlikus tolesnį tyrimo dalyvių stebėjimą nustatyta, kad “jokio poveikio bendram mirtingumui nebuvo

4. Horowitzas: “Vakcinacijos programa, kuri buvo pradėta taikyti nuo skiepų, yra viena iš svarbiausių, nes ji buvo pradėta taikyti nuo skiepų, kurie buvo taikomi nuo skiepų: mRNA šūvių nesėkmė matoma visiems atviromis akimis

Atkreipkite dėmesį, kad Danijos dokumente (iš anksto paskelbtame “Lancet” žurnale), remiantis klinikinių tyrimų duomenimis, nustatyta bendra nulinė mirtingumo dėl visų priežasčių nauda. Tai, žinoma, optimistiškesnis rezultatas nei JK skaičiai, tačiau vakcinų gamintojų problema yra ta, kad JK skaičiai parodė, jog iki 38 % mirčių buvo nuo KOVID, taigi, jei vakcinos iš tikrųjų veiktų ir būtų saugios, būtų matoma didžiulė ACM nauda, o jūs nepastebėjote nieko.

Kodėl mes įpareigojame skiepyti vakciną, kurios ACM nauda lygi nuliui? Nė vienas visuomenės sveikatos pareigūnas nenori atsakyti į klausimus apie tai.

Kuo ši analizė skiriasi nuo ankstesnių darbų

Čia naudojamame duomenų rinkinyje yra ir KOVID, ir ne KOVID mirčių pagal amžių. To anksčiau neturėjome.

Tai leidžia mums pirmą kartą patvirtinti duomenis, kaip paaiškinsime kitame skyriuje. Tai labai svarbu, nes, kaip jau minėjau, mūsų turimi duomenys nėra tinkami naudoti tinkamai rizikos ir naudos analizei atlikti, todėl turime išgauti artimiausius turimiems pagrįstiems duomenims.

Šie duomenys yra išsamesni nei dažniau cituojamose Jungtinės Karalystės sveikatos apsaugos agentūros santraukose ir leidžia mums atlikti patikimą įvertinimą.

Kodėl pasirinkau tik 6 mėn. 2-osios injekcijos eilutę

Kaip nurodžiau anksčiau, pateikti duomenys nėra idealūs, kad būtų galima atlikti tinkamą rizikos ir naudos analizę, nes jie nėra dviejų grupių stebėjimas nuo tos pačios pradžios iki tos pačios pabaigos, o vienintelis grupių skirtumas yra intervencija.

Taigi turime daryti viską, ką galime.

Svarbu atlikti pasirinktų duomenų patikrinimus, kad įsitikintume, jog mūsų pasirinkti duomenys nėra supainioti.

Visų pirma, mirštamumo dėl visų priežasčių (angl. all-cause mortality, ACM) rodikliai, susiję su mirtimis ne nuo KOVID, skiepytose grupėse turėtų būti tokie patys, kaip ir neskiepytose grupėse, jei tai visiškai saugi vakcina; šios vakcinos atveju jie tikrai turėtų būti didesni, nes, kaip žinome iš VAERS; turime daugiau nei 10 būdų, rodančių, kad ši vakcina gerokai padidina jūsų mirtingumą nuo KOVID ne nuo KOVID.

Todėl bet kuriuo atveju, kai neskiepytų asmenų ACM yra mažesnis nei neskiepytų asmenų bet kurioje amžiaus grupėje, duomenys yra nepatikimi (arba sugadinti, arba smarkiai supainioti, pvz., dėl sezono). Šių duomenų neįmanoma “pakoreguoti”, nes nežinome, koks buvo mėnesio derinys. Tai pastebėjo ir kiti; neturėdami galimybės pakoreguoti duomenų, gauname nesąmoningus rezultatus.

Kadangi norime palyginti nevakcinuotus su baziniais visiškai vakcinuotais 2 dozėmis, turime 3 eilutes, iš kurių galime rinktis. Akivaizdžiausias kandidatas pasirinkti eilutę, kurioje 2-oji vakcina buvo atlikta bent prieš 6 mėnesius. Tai artimiausias sezoninis atitikimas neskiepytiems asmenims, kurių didžiausia dalis yra sausio-gegužės mėnesiais.

Galime pažvelgti į neskiepytą ACM, kad galėtume patikrinti sveiką protą, ir jis praeina. Skiepytųjų ne-COVID ACM yra didesnis, kaip ir tikėjomės. Kitos eilutės nerodo, kad jos yra per daug susipainiojusios, kad jas būtų galima naudoti, ir neįmanoma jų “pakoreguoti”, nes neturime tam reikalingų duomenų.

Panašiai negalime įtraukti 1 dozės duomenų, nes jie yra pernelyg sumaišyti ir neatitinka mūsų tinkamumo patikros. Jei būtume turėję Pirmosios dozės duomenis bent prieš 7 mėnesius, tikriausiai būtume galėję naudoti tuos duomenis. Tačiau mums nebuvo pateikti šie duomenys, todėl negalime jų naudoti.

Taigi dėl šios priežasties daugiausia dėmesio skyriau 2 dozėms >6 mėnesių eilutėje, nes ji išlaikė sveiko proto patikrą visiems jaunesniems nei 80 metų amžiaus žmonėms.

Jei ignoruočiau sveiko proto patikrinimą ir įtraukčiau visus JK ataskaitoje pateiktus duomenis apie paskiepytus asmenis, tuomet vakcinos yra nuostabios gyvybės gelbėtojos, bet TIK jei esate 25 metų ar vyresni. Vakcina apsaugo jus nuo mirties nuo vėžio, autoavarijų ir t. t. Ypač jei esate vyresnio amžiaus. Tai tarsi jaunystės fontanas pagyvenusiems žmonėms, jei tai padarysite. Tai visiškai neatitinka tikrovės, kai laidojimo namų direktoriai, pavyzdžiui, Johnas O’Looney, negalėjo patikėti, kiek skambučių sulaukia apie mirusius pagyvenusius žmones, kai buvo pradėti skiepai. Esmė paprasta: Tai, kas pasakyta, yra labai paprasta: šiukšlių duomenys įeina, šiukšlių duomenys išeina.

Taigi, jei naudojate kitus duomenis, prieš naudodami juos bet kokiems skaičiavimams, turite įsitikinti, kad duomenys tinkamai pataisyti. To padaryti neįmanoma, nes neturime išsamių duomenų, kad galėtume tinkamai pakoreguoti. Tačiau jei manote, kad klystu, galite paskelbti savo normalizavimą ir parodyti mums tikslesnius skaičiavimus nei tai, ką čia padariau aš.

Štai išsamesnis paaiškinimas apie sumaišymą dėl išgyvenusiųjų šališkumo, kuris paaiškina, kodėl šie duomenų rinkiniai nėra sukurti mūsų tikslams.

Ar mano sveiko proto patikrinimas gali būti klaidingas, nes vakcina iš tikrųjų gali apsaugoti jus nuo mirties nuo visų ligų, taip pat ir nuo nelaimingų atsitikimų? Neįmanoma. VAERS būtų tuščias, jei šis vaistas sumažintų nepageidaujamų reiškinių skaičių, o gydytojai praneštų apie pagyvenusius žmones, išgydytus nuo ligų. Vietoj pranešimų apie nepageidaujamus įvykius gydytojai po skiepijimo teiktų pranešimus apie naudingus įvykius (BER).

Apie šį tariamą “jaunystės šaltinio” poveikį rašiau 2021 m. lapkričio 12 d.

Ar vyresni nei 80 metų asmenys turėtų pasiskiepyti?

Mano atlikta VAERS analizė teigė, kad ne.

Visi anekdotiniai duomenys iš slaugos namų, gauti iš informatorių, sako, kad ne (žr. 53-59 skaidres). Tai apima Abrien Aguirre Oahu, Sunnycrest slaugos namus Kanadoje, Johno O’Looney patirtį ir balzamuotojų patirtį, kai daugumoje balzamuojamų kūnų buvo pastebimi vakcinos sukelti kraujo krešuliai.

Remiantis kreivių nustatymu, tai neatrodo gerai ir pagyvenusiems žmonėms (žr. šį skaitytojo komentarą).

Šiame straipsnyje naudotas JK duomenų rinkinys buvo per daug supainiotas, kad jį būtų galima naudoti, nes ne COVID ACM rodiklis skiepytiems buvo mažesnis nei skiepytiems, todėl jis neatitiko sveikumo patikros.

Taigi, jei man būtų virš 80 metų, nesiskiepyčiau, kol nematyčiau patikimų, savarankiškų duomenų, rodančių aiškią naudą iš kelių nepriklausomų šaltinių. Ar pastaruoju metu matėte ką nors panašaus?

ACM santykis ir rizikos ir naudos analizė

Dabar, kai jau išsiaiškinome pagrindinius dalykus, noriu išsamiau paaiškinti, kuo skiriasi ACM santykis nuo rizikos ir naudos skaičiaus ir kodėl turėtume sutelkti dėmesį į pastarąjį.

Pavyzdžiui, Toby Rogersas apskaičiavo, kad nuo COVID vakcinos nužudome 117 vaikų už kiekvieną vaiką, kurį galėtume išgelbėti nuo mirties nuo COVID 5-11 metų amžiaus grupėje.

Čia, dar vyresnėje grupėje (10-14 metų), nustatėme, kad šis rodiklis yra 1600 prie 1. Problema, susijusi su šiuo jaunu amžiaus tarpsniu, yra ta, kad mirčių yra tiek mažai, kad yra daug statistinio triukšmo, nes vardiklis yra labai mažas (artimas 0). Tačiau Jungtinės Karalystės duomenys aiškiai parodė, kad skiepyti jaunesnius nei 20 metų vaikus yra beprotybė. Ginčytis, ar tai 117, ar 1600, yra tas pats, kas perstatyti denio kėdes Titanike. Tiesiog pasakykite “ne”.

Štai paprastas pavyzdys, iliustruojantis skirtumą tarp ACM santykio ir rizikos ir naudos analizės:

1. Tarkime, kad per metus tam tikroje amžiaus grupėje paprastai miršta 100 žmonių iš 100 000.

Turime vakciną, kuri išgelbsti 1 žmogaus gyvybę, bet nuo jos miršta 10 žmonių. Tai prasta intervencija, nes ji nužudo 10 kartų daugiau žmonių, nei išgelbėja.

2. Tačiau jei palygintume abiejų grupių ACM rodiklius, neskiepytųjų grupėje turėtume 100, o skiepytųjų grupėje – 109 mirusius žmones. Taigi ACM santykis būtų tik 1,1, t. y. 10 % didesnis. Tačiau rizikos ir naudos santykis yra 10:1 didesnis už riziką nei naudą.

3. Todėl reikia žiūrėti į rizikos ir naudos santykį, o ne į kiekvienos grupės ACM santykį.

Bandymai tai paneigti

Profesorius Džefris Morisas (Jeffrey Morris) savo tinklaraščio įraše “JK mirties duomenų artefaktai: “Stragglers”, kurie vėluoja gauti vakcinos dozę, yra atrinkta grupė, kuriai būdinga didesnė mirties rizika”.

Deividas Vilsonas, dar žinomas kaip “Debunk the Funk”, pacitavo Moriso straipsnį, kai paprašiau jo paneigti šį straipsnį. Jokių kitų paaiškinimų nepateikė.

Morisas teigia, kad vėluojančių skiepytis žmonių mirtingumas yra didesnis.

Antrosios dozės žmonėms galima pasirinkti vieną iš trijų variantų:

1. >6 mėnesiai (“greičiausiai”)

2. Prieš 21 dieną – prieš 6 mėnesius (“vidurinysis”)

3. prieš <21 dieną (“atsiliekantieji”)

Atspėkite, kurią eilutę pasirinkau analizei? Tuos žmones, kurie buvo greičiausi, o ne atsilikėlius.

Tiek apie rankų mostelėjimo bandymą paneigti. Manęs tai nesužavėjo. Man nepadarė įspūdžio Debunk the Funk, nepadarė įspūdžio ir Morriso analizė.

Tinkamas “debunk” argumentas yra tas, kad kadangi JK duomenys nėra tinkami rizikos ir naudos skaičiavimui, rezultatai nebus tikslūs. Taip, tai tiesa, ir aš su tuo sutinku. Aš tik bandžiau atlikti geriausią įvertį.

Taigi jei norite mane paneigti, parodykite, kaip, naudodami lygiai tokį patį duomenų rinkinį, galite gauti tikslesnį “tikrosios” vertės įvertį. Esu skeptiškai nusiteikęs, kad kas nors gali tai padaryti, bet esu atviras, jei man bus parodytas geresnis būdas.

Mano rezultatas labai atitinka kitus man žinomus patikimus nepriklausomus duomenų taškus. Tačiau matau, kaip kiti gali sukurti FUD apie čia pateiktą rezultatą, sakydami “pažiūrėkite ten”. Mano kontrargumentas jų argumentui yra toks: prašau parodyti mums TIKSLINGĄ būdą, kaip reikėjo naudoti šiuos duomenis, kad būtų galima atlikti geriausią įvertinimą.

Jūs galite padaryti blogiau nei ši analizė; tai paprasta

Pavyzdžiui, ši lentelė iš Morriso straipsnio taip pat yra iš Jungtinės Karalystės duomenų rinkinio, ir ji rodo, kad jums daug geriau, jei pasiskiepijote.

Problema yra ta, kad mirčių skaičius, kuris sudaro vos 20 % mirčių skaičiaus be vakcinos (kaip pažymėta šioje lentelėje), neatitinka tikrovės, pavyzdžiui, iki 21 karto padidėjusio sportininkų mirčių skaičiaus (2021 m. sausio mėn. palyginti su 2022 m. sausio mėn.), kurį matome akivaizdžiai. Niekas nesugebėjo paaiškinti sportininkų duomenų, net profesorius Glenas Pyle’as. Vyriausybės duomenimis galima manipuliuoti, o sportininkų mirčių duomenimis manipuliuoti negalima, nes jie yra vieši. Kuriuo labiau pasitikite? Aišku, kad tais duomenimis, kurie yra viešai matomi.

Be to, JK duomenų 3 lentelėje rašoma, kad jei buvote paskiepytas COVID vakcina, jūsų mirtingumas nuo ACM be COVID vakcinos yra beveik perpus mažesnis nei neskiepytų asmenų (palyginkite E23 ir E31).

Kitaip tariant, remiantis JK vyriausybės duomenimis, vakcina yra jaunystės šaltinis, nes ji sumažina jūsų ne COVID ACM 2 kartus. Tai tiesiog neįtikėtina. Nėra tokio veikimo mechanizmo, kuris galėtų tai padaryti, ir galima tikėtis, kad VAERS ataskaitose (ir atskirų gydytojų ataskaitose) visi duomenys visose kategorijose bus mažesni nei ankstesnių vakcinų, o ne ištisai viršijantys normas.

Be to, jei COVID vakcinos 2 kartus sumažintų ne COVID ACM, vyriausybė tai skelbtų nuo stogų kaip stebuklingą vaistą nuo visų ligų. Taip nėra. Jie tyli. Ką tai jums sako? Tai sako, kad JK vyriausybė yra pakankamai protinga, kad suprastų, jog duomenys supainioti ir negalima daryti tokių vertinimų: negalima sakyti, kad tai saugu, ir negalima sakyti, kad tai pavojinga.

Aukščiau pateiktas 5 paveikslas taip pat neatitinka didelio visiškai paskiepytų asmenų mirčių skaičiaus Kanadoje, didžiulio skaičiaus VAERS pranešimų, atskirų gydytojų pranešimų apie 100 ir daugiau kartų padidėjusį nepageidaujamų reiškinių skaičių po skiepijimo, Facebook grupių, kuriose yra šimtai tūkstančių nukentėjusių nuo vakcinos, didžiulio sportininkų mirčių šuolio, 75 % UCSF/Marin radiologų, kurie atsisakė stiprinamosios vakcinos, ir t. t.

Apribojimai

Štai keletas apribojimų naudojant Jungtinės Karalystės duomenis, kuriuos su malonumu pateikė Martinas Kulldorfas (Martin Kulldorff), iš kurių svarbiausias yra pirmasis.

Ar tai verčia mane abejoti rezultatais? Ne. Specialiai pasirinkau tokią eilutę, kokią pasirinkau, kad kuo labiau sumažinčiau šiuos klaidinančius veiksnius. Šie apribojimai reiškia, kad mano rezultatai yra konservatyvūs (nes dėl skiepytų asmenų sezoniškumo iškraipymo padidėja jų neskiepytų asmenų AKM). Taip pat turime per daug realių patvirtinimo taškų, kurių nebūtų galima paaiškinti, jei vakcina būtų buvusi naudinga (žr. mano klausimų sąrašą).

1. Sezoniškumas: Anglijoje mirtingumas dėl visų priežasčių yra labai sezoniškas, kaip ir mirtingumas nuo COVID bei skiepijimų nuo COVID. Dėl to analizėje atsiranda iškraipymų. 2021 m. pradžioje yra daug daugiau neskiepytų asmenų, o 2021 m. pabaigoje ir 2022 m. sausio mėn. yra daug daugiau D2 6+ mėn. asmenų. Norint pakoreguoti šį nuokrypį, kad ir kokia kryptimi jis būtų, būtina pakoreguoti kalendorinį laiką. Priklausomai nuo duomenų, tai galima padaryti įvairiais būdais. Atkreipkite dėmesį, kad šis nuokrypis skirtingai veikia skirtingų amžiaus grupių rezultatus tiek dėl to, kad vakcinos išplatinimas priklausomai nuo amžiaus grupės skyrėsi, tiek dėl to, kad sezoninio mirtingumo modeliai gali skirtis priklausomai nuo amžiaus.

2. Neigiamas COVID veiksmingumas: neigiamas mirtingumo nuo COVID veiksmingumas 30-34 m. ir 40-44 m. amžiaus grupėse (* eilutėse) gali atrodyti prieštaraujantis intuicijai, tačiau yra tikėtinas paaiškinimas. Tas pats reiškinys buvo pastebėtas neseniai Niujorko valstijoje atliktoje vaikų COVID vakcinų analizėje. Šio tyrimo metu vakcina buvo veiksminga, apsaugant nuo simptominio COVID per pirmąsias kelias savaites po skiepijimo, tačiau 5-11 metų vaikams po septynių savaičių veiksmingumas buvo neigiamas, todėl paskiepytųjų nuo COVID buvo daugiau nei nepaskiepytųjų. Tikėtina, kad tai galima paaiškinti tuo, jog vakcina per pirmąsias kelias savaites suteikia laikiną apsaugą, todėl po 7 savaičių lyginame neskiepytus vaikus, turinčius didelį natūralų imunitetą nuo persirgtų COVID, ir skiepytus vaikus, turinčius mažesnį natūralų imunitetą. Šis reiškinys bus pastebimas bet kurios vakcinos, kuri suteikia tik trumpalaikę apsaugą, atveju, ir jis taip pat gali turėti įtakos mirtingumo nuo COVID statistiniams duomenims. Tarkime, kad vakcina neužkerta kelio mirtims nuo COVID, o tik atideda jas vėlesniam laikui. Tuomet gali būti pastebima vakcinos nauda praėjus 0-6 mėnesiams po skiepijimo, bet vakcinos žala praėjus 6-12 mėnesių po skiepijimo. Kai bendrovės “Pfizer” ir “Moderna” vakcinas vertino tik kelis mėnesius, tai suteikia neišsamią ir galimai klaidinančią informaciją apie vakcinų veiksmingumą. Tas pats pasakytina ir tada, jei vertiname tik vėlesnį, pavyzdžiui, 6-12 mėn. po vakcinacijos, kaklaraiščio intervalą. Yra būdų, kaip išspręsti šią problemą, tačiau nesu pakankamai susipažinęs su angliškais duomenimis, kad žinočiau, ar iš jų galima tai išgauti.

3. Ankstesnė COVID infekcija: Neskiepytą grupę sudaro du pogrupiai, (i) asmenys, kurie pasveiko nuo COVID ir turi natūralų imunitetą COVID, kuris yra pranašesnis už vakcinos sukeltą imunitetą, ir ii) asmenys, kurie niekada nesirgo COVID. Žmonėms, turintiems natūralų imunitetą, skiepai nuo COVID ligos duoda labai nedidelę naudą, jei apskritai duoda, ir jie neturėtų būti skiepijami. Norint nustatyti, ar skiepijimas yra naudingas tiems, kurie anksčiau nebuvo užsikrėtę COVID infekcija, būtina palyginti skiepytus asmenis, kurie anksčiau nebuvo užsikrėtę COVID infekcija, su neskiepytais asmenimis, kurie anksčiau nebuvo užsikrėtę COVID infekcija.

4. Rizikos rodikliai: Nors verta apskaičiuoti abu rodiklius, sutinku, kad rizikos ir naudos santykis yra svarbesnis vakcinos veiksmingumo rodiklis nei skiepijimo ir neskiepijimo ACM rodikliai. Vis dėlto geriausias metrikas vakcinoms vertinti yra ne rizikos santykis, o priskiriama rizika. T. y. kiek mirčių išvengiama dėl vakcinos arba kiek mirčių sukelia vakcina, skaičiuojant kiekvienam 1 000 žmonių, kurie gauna vakciną, arba kiekvienam 1 000 000 žmonių.

Ar gali būti, kad pagrindiniai Jungtinės Karalystės duomenys yra klaidingi?

Visada bus tyrimų, prieštaraujančių kitiems tyrimams.

Visada pasitaikys sukompromituotų duomenų šaltinių, dar vienas nesenas pavyzdys – DMED duomenys.

Visada bus iš pažiūros patikimų duomenų šaltinių, kurie nėra tokie patikimi, kaip atrodo iš pirmo žvilgsnio:

Mūsų darbas – atrinkti patikimus duomenis nuo nepatikimų. Tai darome naudodami daugybę nepriklausomų įrodymų iš patikimų šaltinių ir atlikdami naudojamų duomenų patikimumo patikrinimus.

Mano rezultatai sutapo su kitais man žinomais duomenimis, todėl esu pakankamai patenkintas duomenų kokybe, pavyzdžiui, rizika ir nauda mažėjo didėjant amžiui taip, kad atitiko mano lūkesčius.

“Parodykite man DUOMENIS”

Prisimenate filmą “Džeris Magvairas”, kuriame Rodas Tidvelas pataria Džeriui, kad norint jį išlaikyti kaip klientą, viskas, ką Džeris turi padaryti, tai “Parodyk man pinigus!”?

To paties turėtume prašyti CDC, bet vietoj pinigų turėtume prašyti: “Parodykite man DUOMENIS!”

Kodėl CDC nerodo mums reikalingo ACM tyrimo?

Jei norime sužinoti, ar šios vakcinos mažina mirčių skaičių, turime pamatyti retrospektyvinį tyrimą, kuriame būtų atrinkta po 100 000 asmenų kiekvienoje grupėje, atrinktoje 2020 m. gruodžio 1 d., prieš vakcinas išplatinant visuomenei.

Viena grupė skiepijasi visomis vakcinomis. Kita grupė visiškai vengia skiepų.

Tada kiekvienoje grupėje vertiname mirčių nuo COVID ir be COVID skaičių ir, kaip ir anksčiau, apskaičiuojame rizikos ir naudos analizę.

Tai duomenys, kuriuos noriu matyti. Kur jie yra? Niekas nesugebėjo man jų parodyti. Niekas.

O be šių duomenų niekas bet kokio amžiaus neturėtų skiepytis ar rekomenduoti skiepytis.

Aš eisiu dar toliau ir pasakysiu:

1. CDC neatsakingai slepia šiuos duomenis nuo visuomenės.

2. Neatsakinga, kad medikų bendruomenė nereikalauja šių duomenų.

3. Neatsakinga, kad medikų bendruomenė skatina ką nors skiepytis, nematydama šių duomenų, ypač atsižvelgiant į nerimą keliančius VAERS ir kitų šaltinių duomenis.

Santrauka

Remdamiesi šiais naujais JK vyriausybės duomenimis, galime įvertinti tikrąjį rizikos ir naudos santykį kiekvienai amžiaus grupei. Visoms grupėms jis yra neigiamas. Kuo jaunesni esate, tuo mažiau prasmės skiepytis vakcina.

Esmė tokia: pagaliau viešai prieinami visiems matomi duomenys, kurie aiškiai parodo, kad mūsų vyriausybės viešai žudo mus šiomis vakcinomis ir įpareigojimais skiepytis.

Buvo naudojami išsamūs duomenys, kuriuos pateikė Jungtinės Karalystės vyriausybė, ir skaičiavimai yra paprasti. Mūsų atrinkti duomenys yra konservatyvus tikrosios vertės įvertis. Vienintelis būdas paaiškinti rezultatus yra tas, kad vakcinos nužudo daugiau žmonių nei išgelbsti.

Apgailėtina, kad medikų bendruomenė, prieš rekomenduodama vakcinas, net nepaprašė pateikti šių duomenų. Jie iki šiol toliau kiša galvą į smėlį ir nereikalauja susipažinti su ACM duomenimis.

Dalinkitės šiuo straipsniu ir padėkite mums paskleisti informaciją.

---

Šis tekstas pasirodė 2022 m. g egužės 5 d. pavadinimu „New UK government data shows the COVID vaccines kill more people than they save“ svetainėje stevekirsch.substack.com .

Išversta padedant www.DeepL.com/Translator. Be pataisymų.

Šis tekstas yra licencijuojamas pagal „Creative Commons Attribution 4.0“ tarptautinę licenciją. Nesivaržykite kopijuoti ir dalintis.