Steve Kirsch: Ptám se všech: Ukažte mi údaje o úmrtnosti ze všech příčin (ACM), které dokazují, že vakcíny jsou bezpečné. Konečně jsem nějaké údaje získal. Pocházejí od britské vlády a jsou zdrcující. Opravdu zdrcující.

Přehled

Nové údaje britské vlády nám umožňují analyzovat data způsobem, který jsme dříve nemohli. Tato nová analýza jasně ukazuje, že vakcíny COVID ve všech věkových skupinách více lidí zabijí, než zachrání. Jinými slovy, neměl by je používat nikdo. Čím mladší jste, tím menší smysl to má.

Data a metodiku může ověřit kdokoli. Výsledky jasně ukazují, že vakcíny COVID by měly být okamžitě zastaveny.

Pokud vakcíny skutečně fungují, proč tedy žádná vláda nikde na světě nepředložila řádnou analýzu rizik a přínosů, která by ukázala opačný výsledek?

Pokud vakcíny fungují, proč všechny linie na obrázku 6 níže ukazují, že dávky 1 a 2 vakcín více lidí zabijí, než zachrání?

Ani jeden orgán veřejného zdravotnictví v jakékoli zemi s námi nevede rozhovor, aby zdůvodnil svá doporučení ohledně očkování tím, že předloží analýzu rizik a přínosů všech příčin podobnou té, kterou jsem zde vypočítal. Zajímalo by mě proč?

Co ukazují data

Zde je výsledek analýzy porovnávající neočkované děti a děti očkované dvěma dávkami podanými nejméně před 6 měsíci. Domnívám se, že tato analýza je konzervativní a skutečná čísla jsou horší než tato vzhledem k sezónním výkyvům úmrtnosti ze všech příčin.

Údaje ukázaly, že ve většině věkových kategorií vakcína snižuje pravděpodobnost úmrtí na COVID, ale zvyšuje pravděpodobnost úmrtí z jiných příčin. První účinek byl menší než druhý, takže vakcíny jsou nesmyslné.

Pokud je vám například 25 let, vakcína zabije 15 lidí na každého, koho zachrání před úmrtím na COVID. Pod 80 let, čím jste mladší, tím je očkování nesmyslnější.

Buňky na obrázku 1 s * znamenají, že očkovaní měli více úmrtí na COVID než neočkovaní. Tento jev se označuje jako „negativní účinnost vakcíny“. Nebylo to překvapivé, protože jsme tvrdili, že vakcíny poškozují imunitní systém.

Při překročení 80 let byly údaje ze Spojeného království příliš zmatené na to, aby byly užitečné. Dokud nebudeme mít tyto údaje k dispozici, je nezodpovědné vydávat doporučení.

Níže popisuji, jak si to můžete sami vypočítat z údajů Spojeného království.

Sdílejte tento výsledek na všech sociálních sítích. Jeden uživatel získal na Twitteru 10 000 lajků za méně než 24 hodin, a to měl jen 2 000 sledujících. Twitter proto jeho účet trvale pozastavil. Takže pravděpodobně není dobrý nápad sdílet ho na Twitteru. Podle Twitteru „zdravotníci považují vakcíny COVID-19 za bezpečné pro většinu lidí“, a proto jakékoli údaje britské vlády, které ukazují, že lžou, jsou porušením komunitních standardů Twitteru.

Úvod

Jeden z mých přátel mi nedávno poslal odkaz na údaje o úmrtnosti z britského vládního úřadu Office of National Statistics za období od 1. ledna 2021 do 31. ledna 2022. Tato data jsem předtím neviděl, a tak jsem je analyzoval.

To, co jsem zjistil při analýze dat, bylo naprosto ohromující, protože to odpovídalo analýze rizik a přínosů VAERS podle věku, kterou jsem provedl v listopadu 2021.

Správný způsob provedení analýzy rizik a přínosů

Chcete-li prokázat, že vakcíny jsou prospěšnou intervencí, bylo by ideální provést randomizovanou studii. Tu jsme provedli a výsledky ukázaly, že na jeden zachráněný život díky vakcíně COVID připadá 7 úmrtí navíc. Více o tom později. Ale čísla byla příliš malá na to, abychom si mohli být jisti, že se nejedná o statistický šum.

Vzhledem k tomu, že všechny studie jsou nyní nezaslepené, co potřebujeme vidět je retrospektivní studie odpovídajících osob se 100 000 v každé skupině vybraných 1. prosince 2020, než se vakcíny rozšířily na veřejnost.

Jedna skupina jde cestou plného očkování. Druhá skupina se očkování zcela vyhýbá.

Poté se podíváme na počet úmrtí v důsledku COVIDu a bez COVIDu v každé skupině a vypočítáme analýzu rizika a přínosu, jak jsme to udělali dříve. Vzhledem k tomu, že každá skupina je téměř totožná s výjimkou intervence, je srovnání spravedlivé.

To je to, co chceme vidět.

Údaje britského ONS jsou zcela odlišné (jak vysvětlíme níže) a neexistuje žádný jasný způsob, jak tyto údaje použít pro naši studii.

Kde získat zdrojová data vlády Spojeného království

Vládní data jsou archivována zde. Otevřete si tabulku a podívejte se na záložku tabulky označenou jako Tabulka 6.

Přístup k původnímu zdroji je možný také na adrese ZDE, kterou najdete v horní části stránky.

V obou případech klikněte na zelené tlačítko s nápisem „xlsx“, abyste získali tabulku, a poté přejděte na kartu „Tabulka 6“:

Chcete-li si to představit, podívejte se na tento tweet.

Poznámka: Údaje jsou pouze z Anglie, nikoli z celého Spojeného království. Navíc vychází z osob v Anglii, které byly a) registrovány při sčítání lidu v roce 2011 a b) registrovány u praktického lékaře v roce 2019.

Kde získáte mou analýzu dat

Zdrojová data Spojeného království jsem opatřil poznámkami a můžete si je stáhnout zde. Snadněji tak zjistíte, o co se jedná. Všechna původní data a mé vzorce pro výpočet poměrů ACM a analýzu rizik a přínosů si můžete prohlédnout na kartě Tabulka 6.

Vše je všem na očích. Z karty Tabulka 6 jsem pak zkopíroval hodnoty na karty Souhrn a Provedení.

Interpretace dat

Údaje jsou uvedeny v tabulce 6:

Definice jednotlivých řádků jsou uvedeny na kartě Definice tabulky.

Souhrnně řečeno, sledují lidi, kteří tráví čas v jednotlivých řádcích na základě jejich nového statusu. Takže třikrát očkovaná osoba, která byla očkována před více než 21 dny, stráví čas v každém řádku, případně s výjimkou „Druhá dávka, nejméně před 6 měsíci“, kterou by mohla přeskočit, pokud se nechala posílit před šestiměsíční čekací dobou. Pokud tedy čekali 7 měsíců, než se nechali posílit, stráví v této kategorii pouze měsíc. Pokud by se lidé rozhodli, že nejsou dostatečně rizikoví na to, aby se nechali boostovat, nasbírali by čas v kategorii 2., 6+.

To tedy znamená, že pokud jsou vakcíny tak smrtící, jak tvrdíme, bude přínos vakcíny proti COVIDu v kategorii

Naopak, kdybyste si vybírali data, která by podpořila vaši zlovolnou antivaxerskou misi, poslední místo, kde byste očekávali silný signál, je 6 měsíců po druhé dávce, protože většina lidí zabitých vakcínou byla zabita během 30 dnů po očkování, jak je vidět z tohoto grafu z openvaers:

Kromě toho bude ACM (úmrtnost ze všech příčin) bez COVIDu ve skupině neočkovaných velmi vysoká (protože vrcholí v 1. čtvrtletí, kdy většina lidí přispívala do této skupiny); to bude pracovat proti vám. A co se týče účinnosti, všichni víme, že tyto vakcíny časem slábnou, takže v té době ještě bude zbývat hodně ochrany.

Pro 2. dávku, skupinu 6m+, máme tedy:

1. Nízká pravděpodobnost úmrtí v důsledku očkování
2. ACM u očkovaných bude přirozeně nižší v důsledku sezónnosti (nejnižší ve 3. čtvrtletí).
3. Vysoká ACM u neočkovaných (která dosahuje vrcholu v 1. čtvrtletí).
4. Zhoršená, i když v té době stále působivá ochrana vakcínou.

Stručně řečeno, všechny tyto čtyři hlavní faktory působí proti vám, pokud jste zlý odpůrce vakcín. Byl by to naprosto nejhorší řádek, který byste zkoumali, abyste dokázali svůj názor. Mnohem pravděpodobnější je prokázat, že vakcíny jsou účinné.

Což znamená, že pokud se vám podaří prokázat, že v této řadě je silný signál proti vakcínám, je to opravdu silné, protože to musí být řada s nejslabším argumentem proti vakcínám.

Přesně o to se zde tedy snažíme: na základě údajů ze Spojeného království dokázat, že existuje velmi silný signál nebezpečí na tom nejtěžším místě, kde ho lze nalézt.

Kvalita dat

Kvalita údajů je zde silně vychýlena ve prospěch toho, aby vakcína vypadala účinně.

Velmi podceňují podíl neočkovaných a směšně věří v přesnost NIM a záznamů praktických lékařů.

Fenton a jeho tým o údajích ONS rozsáhle psali a měli speciální přístup, který jejich poznatky potvrdil. Nikdo nebyl schopen Fentonovy analýzy zpochybnit:

1. Problémy s chybnou kategorizací v údajích ONS a
2. Chybějící úmrtí v důsledku očkování.

Dalším velkým problémem těchto údajů je, že ukazují, že pokud jste zemřeli, procento úmrtí v souvislosti s COVIDem se pohybovalo od 10 % u velmi mladých až po více než 40 % u starších osob, pokud jste nebyli očkováni. To je nemožně vysoké číslo. V roce 2020 v USA, kdy nebyli očkováni všichni, bylo % úmrtí v souvislosti s COVIDem 15 %. Čísla v databázi ONS prostě nedávají smysl.

Data nejsou k dispozici pro volné použití výzkumnými pracovníky; předtím, než vám bude povoleno nahlížet do dat, musíte ONS předem sdělit, čeho se vaše studie týká, a ONS musí schválit každou publikaci, kterou chcete provést. Pokud tedy zjistíte něco špatného, nemůžete o tom mluvit. To není transparentnost vlády. Je to pravý opak.

Údaje a zprávy ONS zpracovává tým vedený Vahé Nafilyanem a Charlotte Berminghamovou. Ti jsou hlavními autory tohoto článku z 23. března 2022, který tvrdí, že to byl COVID (a ne vakcíny), který způsoboval kardiovaskulární problémy u mladých lidí. Zde je to, co napsali:

V prvním týdnu po očkování došlo ke snížení rizika úmrtí ze všech příčin a v každém z týdnů 2 až 6 po očkování ani v celém šestitýdenním období po očkování nedošlo k žádné změně. Analýzy podskupin podle pohlaví, věku, typu vakcíny a poslední dávky rovněž neprokázaly žádnou změnu rizika úmrtí v prvních šesti týdnech po očkování.

To nemůže být pravda, protože to neodpovídá žádné realitě, kterou jsem kdy viděl. Takže je to další příklad toho, že údaje ONS jsou VELMI zkreslené, aby byly příznivé pro vakcínu.

To znamená, že by mělo být téměř nemožné najít v údajích cokoli negativního, i kdybyste si vybírali, protože podle autorů je vakcína naprosto bezpečná a masivně účinná.

Normálně byste pak hledali na místě, které je nejpříznivější pro podporu hypotézy proti vakcínám.

Je tedy ohromující, že na posledním místě, kde by někdo očekával signál, najdeme velmi silný signál. Zde jsme jej našli ve všech věkových skupinách do 80 let bez výjimky. To se nemůže stát náhodou. Vybrali jsme přesně stejný řádek pro každou věkovou skupinu a vybrali jsme nejhorší možný řádek. To nelze vysvětlit, ať se snažíte sebevíc. Mělo by to silně favorizovat vakcínu jako bezpečnou a účinnou, přesto jsme zjistili přesný opak. To je ohromující.

Také článek ze Substacku, All-Cause Mortality by Vaccination Status, je vynikající a poskytuje širokou škálu grafů, které jsou obzvláště názorné a ukazují, že vakcíny nejsou tak bezpečné, jak se tvrdí. Stačí se podívat na černý odkaz, který zde představuje neočkované.

Řádky nad linií 1x jsou kohorty, kde je vakcína nesmyslná. Zkrátka, postupem času je stále zřejmější, že vakcíny jsou katastrofou.

V závěru článku se uvádí:

Všechny tyto údaje jsou velmi znepokojivé. Špatně fungující vakcína by přesto měla mít alespoň malý pozitivní účinek. Nefunkční vakcína by neměla mít žádný účinek. Přesto vidíme negativní účinek ve všech věkových skupinách jak u 1, tak u 2 dávek podaných „alespoň před 21 dny“, a to ve většině případů je negativní účinek poměrně velký. Skutečnost, že tento vzorec je konzistentní a předvídatelný, což znamená, že plynule přechází z měsíce na měsíc a z věkové skupiny do věkové skupiny, dodává tomuto vzorci ještě větší důvěryhodnost.

Je to skvělé čtení.

Metodika

Porovnával jsem úmrtnost ze všech příčin (ACM) u lidí, kteří se nechali očkovat alespoň před 6 měsíci, s neočkovanými, protože v této řadě by bylo nejobtížnější prokázat signál proti vakcinaci.

Naším cílem v této analýze nebylo získat konečná čísla. Později popíšeme správný způsob provedení analýzy rizik a přínosů. Naším cílem bylo ukázat, že vakcíny jsou nebezpečné, i když se podíváte na řádek, který je nejméně pravděpodobný.

Shrnutí údajů

Níže uvedený přehled (který jsem umístil na záložku Souhrn, která se nachází napravo od záložky Tabulka 6) ukazuje míru úmrtnosti ze všech příčin na 100 000 osobo-roků pro každé věkové rozmezí a také poměr rizika a prospěchu.

Zde je legenda k jednotlivým sloupcům:

1. A: věkové rozmezí řádku
2. B: Míra ACM (úmrtnosti ze všech příčin) u neočkovaných osob
3. C: Míra ACM pro očkované
4. D: Výpočet rizika a přínosu, což je počet životů neztracených v důsledku očkování / počet životů zachráněných v důsledku očkování. Jedná se o jedinou nejlepší metriku pro zdůvodnění použití intervence. Čím větší je toto číslo, tím menší smysl intervence dává. Hodnota >1 znamená, že intervence by se nikdy neměla použít. Buňky s * znamenají, že vakcína skutečně způsobila více případů COVIDu než neočkovaní. Poznámka: pro zobrazení údajů použitých k výpočtu tohoto čísla je třeba zobrazit celou tabulku. Nelze to provést ze souhrnných údajů na této obrazovce.
5. E: ACM očkovaných/ACM neočkovaných, tj. sloupec C/sloupec B. Hodnota >1 znamená, že zásah by se neměl nikdy použít, protože stojí životy. Jedná se o hrubé měřítko účinnosti intervence, jak vysvětlíme níže.
6. F: % úmrtí na ACM způsobených COVIDem, tj. podíl všech úmrtí na ACM, která byla způsobena COVIDem.

Údaje jasně ukazují, že jakýkoli přínos pro úmrtnost, který získáte díky vakcíně a snížení rizika úmrtí na COVID, je více než kompenzován úmrtností, kterou ztratíte díky vakcíně samotné. To není nic nového. Je to něco, co říkám už od května 2021. Ale nyní jsem konečně našel přímé vládní údaje, kde jsem to mohl prokázat pro všechny věkové kategorie do 80 let.

Ve studii fáze 3 společnosti Pfizer byl ve skupině očkovaných osob zaznamenán 40% nárůst ACM. Odhaduje se, že na každého člověka, kterého zachránili před COVIDem, připadá 7 mrtvých!

Ve studii fáze 3 společnosti Pfizer bylo zaznamenáno celkem 21 úmrtí ve skupině s vakcínou a 15 úmrtí ve skupině s placebem.

Toto 40% zvýšení úmrtnosti ze všech příčin ve studii (21/15=1,4) bylo samozřejmě odmítnuto jako statisticky nevýznamné. To je sice pravda, ale to neznamená, že bychom tomuto číslu neměli věnovat pozornost.

Nyní však na základě údajů z Velké Británie víme, že výsledek studie fáze 3 nebyl statistickou náhodou. Vůbec ne.

Pokud se podíváme na rizika a přínosy, zjistíme, že jsme zachránili 1 život před úmrtím na COVID (1 úmrtí na COVID v léčené skupině oproti 2 úmrtím na COVID ve skupině s placebem = 1 zachráněný život), ale došlo k nadbytečným 7 úmrtím na jiné příčiny než na COVID (20 – 13).

Studie společnosti Pfizer tedy ukázala, že na každého člověka, kterého jsme zachránili před COVIDem, jsme zabili 7 lidí. Čísla však byla příliš malá na to, aby bylo možné tomuto odhadu přisoudit vysokou důvěru.

Nicméně tvrdím, že proces se společností Pfizer byl nejlepším případem, protože:

1. Do studie byli zařazeni abnormálně zdraví lidé, kteří umírali 10x méně než populace (v USA je průměrná úmrtnost 1 % ročně, ale v placebové větvi s 22 000 pacienty došlo za 6 měsíců k pouhým 15 úmrtím, což je 0,1 % úmrtnost).
2. Dokázali se zbavit všech, kteří měli reakci na první dávku, aniž by je započítali.

Nejdůležitější však je, že poměr zabitých a zachráněných osob ve studii společnosti Pfizer je 7:1 a poměr ACM 1,4 odpovídá hypotéze, že vakcína více lidí zabije, než zachrání.

Můj odhad rizika a přínosu ACM pomocí VAERS

Toto je z výpočtu rizika a přínosu, který jsem provedl 1. listopadu 2021 na základě údajů VAERS, abych vypočítal poměr počtu lidí, kteří zemřeli na následky vakcíny (V), a počtu lidí, kteří by mohli být zachráněni před COVIDem (C), pokud by si vzali vakcínu a ta měla 90% účinnost po dobu 6 měsíců (protože jsme věděli, že v průběhu času slábne a varianty se budou měnit). Samozřejmě to byl konzervativní odhad přínosu, ale to proto, že jsem se chtěl ujistit, že v případě napadení stojím na pevné půdě.

Nyní tedy víme, že mé výpočty VAERS přibližně odpovídají skutečným údajům Spojeného království na obrázku 1. Protože moje analýza byla záměrně konzervativní, jsou mnohá čísla menší než skutečná.

To je další příklad toho, že lidé, kteří tvrdí (bez důkazů), že údaje VAERS jsou příliš „nespolehlivé“, se mýlí. Pokud jsou tak nespolehlivá, jak to, že se tak dobře shodují s výsledky z reálného světa ve Velké Británii?

Všimněte si, že VAERS tehdy ukázal přesně stejný efekt, který jsme se právě dozvěděli z údajů z Velké Británie: čím mladší jste, tím nesmyslnější je očkování.

Náš sloupec V:C se s přibývajícím věkem snižuje (z 6:1 na 1,8:1), stejně jako se snižuje sloupec E (z 1,9:1 na 1:1 ve stejném rozsahu) na obrázku 2.

Není to zajímavá „náhoda“? Jsou od sebe vzdáleny na trojnásobek.

Potvrzení od ostatních

Nejsem zdaleka jediný, kdo si všiml, že vakcíny COVID více lidí zabíjejí, než zachraňují. Další články neukazují buď žádný přínos, nebo negativní přínos.

Podívejte se například na:

1. 99,6 % úmrtí na COVID v Kanadě bylo mezi plně očkovanými osobami v období od 10. do 17. dubna, což se může stát pouze v případě, že očkovaní mají větší ACM než neočkovaní, protože v Kanadě je pouze 86% proočkovanost. To je pro někoho těžko vysvětlitelné.
2. Plně očkovaní mají 6x vyšší celkovou úmrtnost než neočkovaní (30. října 2021)
3. Sledování účastníků studie nezjistilo „žádný vliv na celkovou úmrtnost“.

4. Horowitz: Selhání záběrů mRNA je k vidění pro všechny s otevřenýma očima

Všimněte si, že dánský článek (předem publikovaný v časopise Lancet) prokázal na základě údajů z klinických studií celkově nulový přínos pro úmrtnost ze všech příčin. To je jistě optimističtější než čísla z Velké Británie, ale problémem pro výrobce vakcín je, že čísla z Velké Británie ukázala až 38 % úmrtí na COVID, takže pokud by vakcíny skutečně fungovaly a byly bezpečné, viděli byste obrovský přínos ACM a neviděli jste nic.

Proč nařizujeme vakcínu s nulovým přínosem pro ACM? Žádný úředník z oblasti veřejného zdravotnictví nechce na tyto otázky odpovídat.

V čem se tato analýza liší od předchozích prací

Údaje britského ONS jsou podrobnější než v častěji citovaných souhrnech britské Agentury pro zdravotní bezpečnost, které byly vypracovány před 1. dubnem 2022, kdy přestaly vykazovat stav očkování. Tato zpráva obsahuje jak úmrtí na očkování COVID, tak úmrtí bez očkování COVID podle věku a je v ní obrovské množství podrobností. To jsme před únorem 2022 neměli.

Nic takového nemáme k dispozici ani od CDC.

To mi umožňuje ověřit data, jak vysvětluji v následující části.

Proč jsem si vybral 2. dávku, pouze v řádku 6 měsíců

Existují tři důvody, proč jsem pro srovnání s neočkovanými vybrala druhou dávku v šestiměsíčním řádku:

1. Je to nejtěžší řádek, protože k většině úmrtí po očkování dochází do 30 dnů po očkování. Takže pokud se mi podaří prokázat, že vakcína je nebezpečná pro tuto řadu, je to prostě ohromující. Neočekáváte žádné nadměrné úmrtí na ACM, které by nebylo způsobeno vakcínou, od lidí, kteří jsou 6 měsíců od poslední dávky vakcíny.
2. Údaje v tomto řádku důsledně splňovaly velmi jednoduchý test správnosti, který umožňuje spravedlivé srovnání (popsané níže).
3. Vakcíny byly v tomto řádku stále účinné v prevenci úmrtí na COVID, např. ve věku 50-54 let byla stále 50% účinnost při snižování počtu úmrtí na COVID, což je v souladu s tvrzením vlády o účinnosti (64 úmrtí na COVID delta u očkovaných vs. 127 úmrtí na COVID u neočkovaných).

Takže mě nikdo nemůže obvinit z „podvádění“. To je nejtěžší řádek, který se v mém případě dá udělat.

Jeden z komentátorů vyslovil domněnku, že každý, kdo je v tomto kbelíku, musí být nemocný, což vysvětluje vyšší ACM, který není v systému COVID. To je omyl. Kdokoli nemocný by se do kbelíku ani nedostal. Byli by zabiti COVIDem nebo dvěma dávkami dávno před vstupem do kbelíku 6 měsíců od injekce COVID. Pokud se do tohoto kbelíku dostali, jsou tito lidé super zdraví.

Test příčetnosti

Míra úmrtnosti ze všech příčin (ACM) u úmrtí bez vakcinace v kohortách očkovaných by měla být u naprosto bezpečné vakcíny stejná jako u neočkovaných; u této vakcíny by měla být určitě vyšší, jak víme z VAERS; máme více než 10 způsobů, které ukazují, že tato vakcína významně ZVYŠUJE úmrtnost ze všech příčin bez COVIDu.

Všimněte si, že řada lidí tvrdí, že profesorka Christine Stabell Bennová uvedla, že vakcína může pozitivně ovlivnit vaši ACM. I když by to teoreticky mohla být pravda pro dokonalou vakcínu, nikdo, koho znám, mě neupozornil na žádnou skutečnou vakcínu, která by měla tuto vlastnost „fontány mládí“ pro cokoli jiného než pro nemoc, pro kterou byla vakcína určena. Bobby Kennedy Jr. se dvacet let snažil, aby se o tom vedla debata, a nikdo ho nevyzval. Zejména všechny vakcíny COVID mají stejné problémy se zvyšováním ACM. Sami to můžete velmi jasně vidět na obrázku 6 výše. Všechny věkové kategorie, dávky 1 a 2. ACM je u všech horší.

Proto kdykoli je ACM bez COVIDu nižší u očkovaných než u neočkovaných v dané věkové kohortě, je řádek nespolehlivý (buď poškozený, nebo vážně zmatený, např. sezónou). Toho si všimli i jiní; bez možnosti upravit data dostáváme nesmyslné výsledky. Úprava o zkreslení je obrovský úkol a byla by předmětem útoků „manipulace s daty“, což by otevřelo další úroveň útoku. Rezignovali jsme tedy na to, že naše analýza bude používat data, která nemusíme normalizovat. Druhá dávka, šestiměsíční řada, vyhovovala našim účelům.

Když pominu kontrolu zdravého rozumu a zahrnu všechny údaje o očkovaných ve zprávě Spojeného království, pak jsou vakcíny úžasnou záchranou života, ale POUZE pokud je vám 25 let nebo více. Vakcína vás ochrání před smrtí na rakovinu, autonehodou atd. zejména pokud jste starší. Pokud to uděláte, je to pro starší lidi jako fontána mládí. Což vůbec neodpovídá realitě, kdy ředitelé pohřebních ústavů, jako například John O’Looney, nemohli uvěřit, kolik telefonátů dostávali od starších lidí, kteří zemřeli, když se očkování rozšířilo. Pointa je jednoduchá: Všude se objevují špatné údaje.

Zde je podrobnější vysvětlení zmatení v důsledku zkreslení přežitím, které vysvětluje, proč tyto soubory dat nejsou konstruovány pro naše účely.

Mohla by se moje kontrola příčetnosti mýlit, protože vakcína vás skutečně dokáže ochránit před úmrtím na všechny nemoci a také před nehodami? Velmi nepravděpodobné. VAERS by byl prázdný, kdyby tento lék snižoval počet nežádoucích účinků a lékaři by hlásili vyléčení starších lidí z nemocí. Místo hlášení o nežádoucích událostech by lékaři po očkování podávali hlášení o prospěšných událostech (BER).

O tomto údajném efektu „fontány mládí“ jsem psal 12. listopadu 2021.

V konečném důsledku je analýza dat ošemetná, takže pokud chcete získat věrohodné výsledky, je důležité provést kontrolu správnosti.

Měli by se nechat očkovat lidé starší 80 let?

Moje analýza VAERS říká, že ne.

Neoficiální údaje z domovů důchodců od oznamovatelů hovoří proti (viz slajdy 53 až 59). Patří sem Abrien Aguirre na Oahu, pečovatelský dům Sunnycrest v Kanadě, zkušenosti Johna O’Looneyho a zkušenosti balzamovačů, kde většina balzamovaných těl má prokazatelné krevní sraženiny způsobené vakcínou.

Podle křivek to nevypadá dobře ani pro starší lidi (podrobnosti viz tento komentář čtenáře).

Soubor dat z Velké Británie použitý v tomto článku byl příliš zmatený, než aby mohl být použit, protože míra ACM u neočkovaných osob starších 80 let byla nižší než u očkovaných osob, takže nevyhověl kontrole přípustnosti.

Všechny neoficiální údaje, které jsem slyšel, jsou silně negativní, ale údaje ONS ukazují, že vakcíny COVID jsou fontánou mládí a snižují riziko úmrtí na všechny příčiny na polovinu.

Kdyby mi bylo více než 80 let, nenechal bych se očkovat, dokud bych neviděl spolehlivé a konzistentní údaje, které by z více nezávislých zdrojů prokázaly jasný přínos. Viděl jste něco takového v poslední době?

Pokud jsem očkován, mám pokračovat v očkování, nebo ne?

Vezměte si, že 75 % lidí na radiologickém oddělení Marin/UCSF dostalo výjimku z náboženského vyznání, takže si nemuseli vzít posilující dávku..

Pomůže vám to? Nečtou údaje ONS. Vidí pacienty s 1, 2 a 3 dávkami vakcíny.

Opakovaně vidíme, že každá injekce zvyšuje riziko vedlejších účinků a úmrtí.

Je to jako položit otázku: „První kulka, kterou jsem si vpálil do mozku, mě nezabila. Mám to zkusit znovu?“

Poměr ACM (úmrtnosti ze všech příčin) vs. analýza rizik a přínosů

Nyní, když už máme základy za sebou, chci podrobněji vysvětlit rozdíl mezi poměrem ACM a poměrem rizika a přínosů a proč bychom se měli zaměřit právě na tento poměr.

Toby Rogers například odhadl, že na každé dítě, které bychom mohli zachránit před úmrtím na COVID ve věkovém rozmezí 5 až 11 let, připadá 117 mrtvých dětí v důsledku očkování proti COVIDu.

Zde, v ještě starší kohortě (10 až 14 let), jsme zjistili, že je to 1600 ku 1. Problémem tohoto mladého věkového rozmezí je, že je zde tak málo úmrtí, že je zde velký statistický šum, protože jmenovatel je tak malý (blízko 0). Údaje z Velké Británie však jasně ukázaly, že očkování dětí mladších 20 let je šílené. Hádat se, zda je to 117 nebo 1600, je jako přeskupovat lehátka na Titaniku. Prostě řekněte „ne“.

Zde je jednoduchý příklad, který ilustruje rozdíl mezi poměrem ACM a analýzou rizik a přínosů:

1. Předpokládejme, že v určité věkové skupině běžně umírá 100 osob na 100 000 obyvatel ročně.
2. Máme vakcínu, která zachrání 1 život na osobu, ale 10 jich zabije. To je mizerný zásah, protože zabije 10krát více lidí, než zachrání.
3. Pokud bychom však porovnali míru výskytu ACM v obou skupinách, měli bychom 100 mrtvých v neočkované skupině a 109 mrtvých v očkované skupině. Poměr ACM by tedy byl pouze 1,1, což představuje 10% nárůst. Poměr rizika a přínosu je však 10:1, což je více rizika než přínosu.

Proto je třeba sledovat poměr rizika a přínosu, nikoli poměr ACM jednotlivých skupin.

Pokusy o vyvrácení tohoto tvrzení

Daniel Wilson alias „Debunk the Funk“ citoval Morrisův článek (UK death data artefacts: „opozdilci“, kteří odkládají dávky vakcíny, jsou vybranou skupinou s vyšším rizikem úmrtí), když jsem ho požádal, aby tento článek vyvrátil.. Žádné jiné vysvětlení neposkytl.

Morris tvrdí, že lidé, kteří se nechají očkovat pozdě, mají vyšší úmrtnost. Je to proto, že úmrtnost v kategorii opozdilců stoupá, když je k dispozici nová dávka, jak je vidět z obrázku 6.

Souhlasím s tímto pozorováním, ale je to způsobeno problémem nesprávné klasifikace, nikoliv problémem zdravých lidí, kteří jdou na vakcínu. Norman Fenton na to upozornil jako první a nikdo nebyl schopen jeho analýzu napadnout (viz problémy s chybnou kategorizací v datech ONS a chybějícími úmrtími na očkování).

Pozorování, že ACM stoupá v zaostávající skupině, je vlastně ve prospěch mého tvrzení, že vakcíny jsou nebezpečné, protože by měl klesat.

Důvodem, proč by měla klesnout v zaostávající skupině, je to, že nemocní ve Velké Británii byli upřednostňováni pro každou novou injekci a ti, kteří byli blízko smrti, dostali injekce, aby je zachránily před strašlivou smrtí na COVID. Takže ti nejnemocnější byli z kategorie Dávka 2 odstraněni jako první, což by mělo způsobit, že linie Dávka 2 ACM klesne níže. Namísto toho to šlo opačným směrem. Proč? Protože úmrtí po injekci Dávka 3 zařadili do kategorie Dávka 2, protože chtěli skrýt všechna úmrtí spojená s novou novou dávkou a museli je někam přesunout.

I kdybyste věřili Morrisovu argumentu, v kategorii, kterou jsem vybral, je nejtěžší vidět signál: tito lidé přežili COVID a přežili dvě očkování po dobu delší než 6 měsíců, takže jejich ACM by měla být mnohem nižší než u průměrné neočkované osoby. V podstatě lidé v této kategorii dostali předčasně dvě kulky a stále žijí.

Tolik k pokusu o vyvrácení.,

Můj výsledek se velmi shoduje s dalšími spolehlivými nezávislými údaji, které znám. Pokud mě chcete vyvrátit, ukažte nám, jak s použitím přesně stejného souboru dat můžete získat přesnější odhad „skutečné“ hodnoty. Jsem skeptický, že to někdo dokáže, ale jsem otevřený tomu, aby mi někdo ukázal lepší způsob. A ukažte nám, jak se Fenton ve svém článku o chybné klasifikaci dopustil chyby, protože to zatím nikdo nedokázal.

Ukázalo se, že tabulka 6 nebyla tou nejlepší tabulkou.

Podívejte se na obrázek 6 výše. Po startovacím období se všechna data ustálí a všechny křivky dávky 1 a dávky 2 vykazují vyšší ACM než u neočkovaných. Není potřeba žádné vybírání třešniček ani test příčetnosti. Surová, nedotčená data.

To je tedy nezávislý pohled na data, který názorně ukazuje, že „jéje, tyhle vakcíny zabíjejí více lidí, než zachraňují„, protože všechny linie pro Dávku 1 a Dávku 2 jsou nad hranicí neočkovaných. To se těžko někomu vysvětluje.

Můžete udělat horší analýzu než tuto, to je snadné

Například tato tabulka z Morrisova článku pochází také ze souboru dat Spojeného království a ukazuje, že jste na tom mnohem lépe, pokud se necháte očkovat.

Problémem je, že míra úmrtnosti, která je tak nízká jako 20 % míry úmrtnosti bez vakcinace (jak je uvedeno v této tabulce), neodpovídá realitě, jako je například až 21násobný nárůst úmrtí sportovců (leden 2021 vs. leden 2022), který můžeme vidět na vlastní oči. Nikdo nedokázal vysvětlit údaje o sportovcích, dokonce ani profesor Glen Pyle. Zatímco s vládními údaji lze manipulovat, s úmrtími sportovců manipulovat nelze, protože jsou veřejná. Čemu věříte více? Jednoznačně těm údajům, které jsou veřejně přístupné.

Také v tabulce 3 údajů z Velké Británie se uvádí, že pokud jste byli očkováni vakcínou COVID, máte téměř poloviční úmrtnost ACM (ze všech příčin) bez COVIDu než neočkovaní (srovnejte E23 s E31).

Jinými slovy, podle údajů britské vlády je vakcína fontánou mládí, protože sníží váš ne-COVIDovou úmrtnost ze všech příčin (ACM) dvakrát. To prostě není uvěřitelné. Neexistuje žádný mechanismus účinku, který by to dokázal, a dalo by se očekávat, že všechna hlášení VAERS (a hlášení jednotlivých lékařů) budou ve všech kategoriích nižší než u předchozích vakcín, a ne mimo tabulky.

Kdyby vakcíny COVID navíc dvakrát snížily ne-COVIDOvou ACM, vláda by to vykřikovala ze střech jako zázračný lék na všechny nemoci. Není tomu tak. Mlčí. Co vám to říká? Říká vám to, že vláda Spojeného království je dost chytrá na to, aby si uvědomila, že údaje jsou zmatené a že nelze provádět taková hodnocení: nelze říci, že je to bezpečné, a nelze říci, že je to nebezpečné.

Výše uvedený obrázek 5 je také v rozporu s vysokou mírou úmrtí plně očkovaných v Kanadě, obrovským počtem hlášení VAERS, zprávami jednotlivých lékařů o 100x a více nárůstu nežádoucích účinků po očkování, facebookovými skupinami se statisíci obětí očkování, obrovským nárůstem úmrtí sportovců, 75 % radiologů na UCSF/Marin, kteří odmítli posilovací dávku, atd.

Omezení

Zde jsou uvedena některá omezení použití údajů ze Spojeného království, která nám poskytl Martin Kulldorff, z nichž nejdůležitější je první.

Mám kvůli tomu pochybovat o výsledcích? Ne. Řadu jsem vybral speciálně proto, abych tyto matoucí faktory minimalizoval. Tato omezení znamenají, že mé výsledky jsou konzervativní (protože sezónní zkreslení očkovaných zvyšuje jejich ne-COVID ACM). Máme také příliš mnoho reálných potvrzovacích bodů, které by nebylo možné vysvětlit, pokud by vakcína byla prospěšná (viz můj seznam otázek).

1. Sezónnost: V Anglii je úmrtnost na všechny příčiny vysoce sezónní, stejně jako úmrtnost na COVID a očkování proti COVIDu. To způsobuje zkreslení analýzy. Na počátku roku 2021 je mnohem více neočkovaných osob, zatímco v pozdějších částech roku 2021 a v lednu 2022 je mnohem více osob D2 6+ měsíců. Aby bylo možné toto zkreslení upravit, ať už jde jakýmkoli směrem, je nutné provést úpravu o kalendářní čas. V závislosti na údajích to lze provést různými způsoby. Všimněte si, že toto zkreslení ovlivňuje výsledky pro různé věkové skupiny různě, a to jednak proto, že zavádění vakcíny se lišilo podle věkových skupin, jednak proto, že sezónní vzorce úmrtnosti se mohou lišit podle věku.
2. Negativní účinnost na COVID: Negativní účinnost na úmrtnost na COVID ve věkových skupinách 30-34 a 40-44 let (řádky s *) se může zdát protichůdná, ale existuje pravděpodobné vysvětlení. Stejný jev byl pozorován v nedávné analýze vakcín COVID u dětí ve státě New York. V této studii byla vakcína účinná v prevenci symptomatického COVIDu během prvních několika týdnů po očkování, ale u dětí ve věku 5-11 let byla účinnost po sedmi týdnech negativní, takže u očkovaných bylo více COVIDu než u neočkovaných. Pravděpodobným vysvětlením je, že vakcína poskytuje dočasnou ochranu během prvních několika týdnů, takže po sedmi týdnech porovnáváme neočkované děti s vysokým podílem přirozené imunity z prodělaného COVIDu s očkovanými dětmi s nižším podílem přirozené imunity. Tento jev se projeví u každé vakcíny, která poskytuje pouze krátkodobou ochranu, a potenciálně by mohl ovlivnit i statistiky úmrtnosti na COVID. Předpokládejme, že vakcína nezabrání úmrtí na COVID, ale pouze je odloží na pozdější dobu. Pak může být přínos vakcíny pozorován 0-6 měsíců po očkování, ale poškození vakcíny 6-12 měsíců po očkování. Pokud společnosti Pfizer a Moderna hodnotily vakcíny pouze po dobu několika měsíců, poskytují tím neúplné a potenciálně zavádějící informace o účinnosti vakcín. Totéž platí, pokud se podíváme pouze na následný interval remise např. 6-12 měsíců po očkování. Existují způsoby, jak tento problém překonat, ale nejsem dostatečně obeznámen s anglickými údaji, abych věděl, zda je lze z nich získat.
3. Předchozí infekce COVID: Skupina neočkovaných se skládá ze dvou podskupin,(i) osoby, které se zotavily z COVIDu, a mají tedy přirozenou imunitu vůči COVIDu, která je lepší než imunita navozená očkováním, a (ii) osoby, které COVID nikdy neměly. U osob s přirozenou imunitou je přínos vakcíny na onemocnění COVID mizivý, pokud vůbec nějaký, a neměly by být očkovány. Pro zjištění, zda osoby bez předchozí infekce COVID mají z očkování prospěch, je nutné porovnat očkované osoby bez předchozí infekce COVIDu s neočkovanými osobami bez předchozí infekce COVIDu.
4. Metriky rizik: Souhlasím s tím, že míra rizika/prospěchu je relevantnějším ukazatelem účinnosti vakcíny než míra ACM u očkovaných a neočkovaných. Nejlepší metrikou pro hodnocení vakcín však není poměr rizika, ale přičitatelné riziko. To znamená, na každých 1 000 lidí, kteří dostanou vakcínu, nebo na každých 1 000 000, kolika úmrtím vakcína zabrání nebo kolik úmrtí je způsobeno vakcínou.

Mohou být základní údaje Spojeného království chybné?

Vždy se najdou studie, které jsou v rozporu s jinými studiemi.

Vždy budou existovat kompromitující zdroje dat, dalším nedávným příkladem jsou data DMED.

Vždy budou existovat zdánlivě důvěryhodné zdroje dat, které nejsou tak důvěryhodné, jak se na první pohled zdají.

Ano, jak jsem poznamenal v části výše, poskytnuté údaje ONS nebyly ideální.

Naším úkolem je oddělit spolehlivé údaje od nespolehlivých. Toho dosahujeme tak, že používáme více nezávislých důkazů z důvěryhodných zdrojů a provádíme kontrolu správnosti použitých údajů.

Moje výsledky se shodovaly s jinými údaji, které znám, takže jsem s kvalitou údajů poměrně spokojen, např. riziko/přínos se snižovaly s rostoucím věkem způsobem, který odpovídal mým očekáváním.

„Ukažte mi DATA”

Celá moje analýza má jediný účel, a to zdůraznit, že lze zcela oprávněně tvrdit, že tyto vakcíny nic neřeší a v horším případě situaci zhoršují. V tomto přesvědčení nejsem zdaleka sám. Když nám ukážete jiné řádky v údajích ONS, ukáže se jiný výsledek, ale nezpůsobí to, že červený praporek zmizí.

Jediný způsob, jak překonat červený praporek, na který jsem poukázal, je provést PRAVIDELNOU analýzu.

Vzpomeňte si na film Jerry Maguire, kde Rod Tidwell radí Jerrymu, že aby si ho udržel jako klienta, stačí, když mu řekne: „Ukaž mi peníze!„?

Všichni bychom měli žádat CDC o totéž, ale místo peněz bychom je měli žádat: „Ukažte mi DATA!“

Proč nám CDC neukáže studii ACM, kterou potřebujeme? Konkrétně:

Chceme vidět dvě srovnatelné skupiny, jednu, která podstoupila intervenci, a druhou, která ji nepodstoupila, a zjistit, kdo z nich na konci ročního období obstojí.

Kde je ta studie? Údaje existují.

Existuje důvod, proč neexistuje řádná studie. Protože by všem jasně ukázala, že by se nikdo neměl nechat píchat.

Bez zhlédnutí této studie a podkladových dat by nikdo v jakémkoli věku neměl očkování podstoupit ani ho doporučit.

Půjdu ještě dál a řeknu:

1. Je nezodpovědné, že CDC tyto údaje skrývá před veřejností.
2. Je nezodpovědné, že lékařská komunita nepožaduje tyto údaje.
3. Je nezodpovědné, aby lékařská komunita někoho nabádala k očkování, aniž by se s těmito údaji seznámila, zejména ve světle alarmujících údajů VAERS a dalších zdrojů.

Souhrn

Na základě těchto nových údajů britské vlády můžeme odhadnout skutečný poměr rizika a přínosu pro každou věkovou skupinu. Pro všechny skupiny je záporný. Čím jste mladší, tím méně má smysl se nechat očkovat. Názorně to ukazuje obrázek 6. Všechny křivky pro dávky 1 a 2 jsou nad linií neočkovaných.

Jasně ukazuje, že naše vlády nás veřejně zabíjejí těmito vakcínami.

Použitá data jsou plně vykázané údaje přímo od vlády Spojeného království a matematika je jednoduchá. Řádek, který jsem použil, nebyl normalizován ani upravován. Byl to ten nejtěžší řádek, kterým jsem chtěl dokázat svůj názor. Jediný způsob, jak vysvětlit výsledky, je, že vakcíny zabíjejí více lidí, než zachraňují. Ale můžete se podívat i na obrázek 6.

Tento výsledek by měl přinejmenším vyvolat vážné pochybnosti o narativu, že vakcíny jsou bezpečné a účinné. Vzal jsem soubor dat, který byl jasně zkreslený tak, aby ukazoval pozitivní výsledek očkování, a našel jsem v něm skrytý obrovský negativní signál výběrem dat, která měla ukazovat opak. Nebyly použity žádné triky. To by nemělo být možné, pokud by vakcína byla skutečně bezpečná.

Potřebujeme vidět řádnou analýzu údajů a potřebujeme ji vidět hned.

Lékařská komunita nikdy nepožadovala, aby před doporučením vakcín byla provedena řádná studie rizik a přínosů. Dodnes strkají hlavu do písku a nepožadují vidět údaje ACM. Je to politováníhodné.

Dokud neuvidíme údaje a studie a nepotvrdíme, že jsou vakcíny bezpečné a účinné, neměly by se používat.

(Poznámka InfoVojna: Pre obrázky, tabuľky a grafy kliknite na zdroj článku uvedený ako preklad nižšie)

Zdroj: stevekirsch.substack.com
Preklad: David Formánek & otevrisvoumysl.cz