Ik vraag het al een hele tijd aan iedereen: toon mij de gegevens over de sterfte door alle oorzaken die bewijzen dat de vaccins veilig zijn. Ik heb eindelijk wat gegevens gekregen. Het is van de Britse regering en het is verwoestend. ECHT verwoestend, schrijft Steve Kirsch.
7-5-2022
Overzicht
Nieuwe gegevens van de Britse regering stellen ons in staat de gegevens te analyseren op een manier die wij vroeger niet konden. Deze nieuwe analyse laat duidelijk zien dat de COVID-vaccins voor alle leeftijdsgroepen meer mensen doden dan ze redden. Met andere woorden, ze zouden door niemand gebruikt mogen worden. Hoe jonger u bent, hoe minder zin het heeft.
Iedereen kan de gegevens en de methodologie valideren. De resultaten maken duidelijk dat de COVID-vaccins onmiddellijk moeten worden stopgezet.
Geen enkele volksgezondheidsinstantie in welk land dan ook wil on the record een gesprek met ons hebben om hun aanbevelingen voor vaccins te rechtvaardigen of uit te leggen hoe deze analyse fout is. Ik vraag mij af waarom?
Wat de gegevens laten zien
Hier is het resultaat van de analyse.
Figuur 1. Uit de risico/baten-bepaling van de Britse gegevens blijkt dat voor alle leeftijden de vaccins meer mensen doden dan ze redden. Een waarde van 15 betekent dat we 15 mensen doden door het vaccin om 1 leven van COVID te redden. Dit komt van het tabblad Exec Summary van de spreadsheet.
Dit betekent dat als u 25 jaar oud bent, het vaccin 15 mensen doodt voor elke persoon die het redt van de dood door COVID. Onder de 80, hoe jonger u bent, hoe onzinniger vaccinatie is. De cellen met * betekenen dat het vaccin in feite meer COVID-gevallen veroorzaakte dan bij de ongevaccineerden.
Boven de 80 waren de Britse gegevens te warrig om bruikbaar te zijn. Zolang wij die gegevens niet hebben, is het onverantwoord om een aanbeveling te doen.
Ik beschrijf hieronder hoe u dit zelf kunt berekenen uit de gegevens van het VK.
Deel dit resultaat alstublieft op al uw sociale media platforms.
Inleiding
Een van mijn vrienden stuurde mij onlangs een link naar de sterftegegevens van het Office of National Statistics van de Britse regering van 1 januari 2021 tot 31 januari 2022. Ik had deze gegevens nog niet eerder gezien, dus heb ik ze geanalyseerd.
Wat ik vond was absoluut verbluffend, want het kwam overeen met de VAERS risico-batenanalyse per leeftijd die ik in november 2021 gedaan had.
Waar kunt u de brongegevens van de Britse regering krijgen?
De regeringsgegevens zijn hier gearchiveerd. U moet de spreadsheet openen, en kijken naar het tabblad met tabel 6.
U kunt ook de originele bron raadplegen op: https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsandmarriages/deaths/datasets/deathsbyvaccinationstatusengland die u bovenaan de bladzijde ziet.
Waar vindt u mijn analyse van de gegevens
Ik heb de Britse brongegevens geannoteerd en kunt ze hier downloaden. Dat maakt het gemakkelijker om te zien wat er aan de hand is. U kunt alle originele gegevens en mijn formules voor de berekening van de ACM ratio’s en de risico-batenanalyse zien op het tabblad Tabel 6.
Het is allemaal duidelijk zichtbaar voor iedereen. Vervolgens heb ik de waarden gekopieerd naar de tabbladen Samenvatting en Exec Samenvatting.
Methodologie
Ik heb de alle oorzaken mortaliteit (ACM) vergeleken van mensen die minstens 6 maanden geleden 2 injecties hebben gekregen met de ongevaccineerden. Het tijdsbestek van 6 maanden biedt een minimaal redelijke “uitloop” om de resultaten voor de typische “volledig gevaccineerde” persoon te observeren.
Samenvatting van de gegevens
Deze samenvatting hieronder (die ik op het tabblad Samenvatting heb gezet, dat rechts van het tabblad Tabel 6 staat) toont de percentages van de sterfte aan alle oorzaken per 100.000 persoonsjaren voor elke leeftijdsgroep en toont ook de risico-batenverhouding.
Figuur 2. Een samenvatting van de berekeningen aan de hand van de gegevens van het VK. Dit staat in het tabblad Samenvatting van mijn spreadsheet.
Hier is de legende voor elke kolom:
• A: leeftijdsbereik voor de rij
• B: ACM percentage voor ongevaccineerden
• C: ACM percentage voor gevaccineerden
• D: Risico-baten berekening, die is # niet-COVID levens verloren door het vaccin / # COVID levens gered door het vaccin. Dit is de beste maatstaf om het gebruik van een interventie te rechtvaardigen. Hoe groter dit getal is, hoe minder zin de interventie heeft. Een waarde >1 betekent dat de interventie nooit gebruikt mag worden. De cellen met * betekent dat het vaccin in feite meer COVID-gevallen veroorzaakte dan de ongevaccineerden. Opmerking: u moet de volledige spreadsheet bekijken om de gegevens te zien die gebruikt zijn om dit getal te berekenen. U kunt dat niet doen vanuit de samenvattende gegevens op dit scherm.
• E: ACM van gevaccineerden/ACM van ongevaccineerden, d.w.z., kolom C/kolom
B. Een waarde >1 betekent dat de interventie nooit gebruikt zou mogen worden, omdat zij levens kost. Dit is een ruwe maatstaf voor de doeltreffendheid van een interventie, zoals wij hieronder uitleggen.
• F: % van de ACM-doden ten gevolge van COVID, d.w.z. de fractie van alle ACM-doden die door COVID veroorzaakt werden.
Uit de gegevens blijkt duidelijk dat elk sterftevoordeel dat u krijgt door het vaccin te nemen en uw risico op overlijden door COVID te verlagen, meer dan gecompenseerd wordt door de sterfte die u verliest door het vaccin zelf. Dit is niet nieuw. Het is iets wat ik al sinds mei 2021 zeg. Maar nu heb ik eindelijk de gegevens gevonden waar ik het mee kon berekenen.
In de Pfizer fase 3 proef was er een toename van 40% in ACM in de gevaccineerde groep. Zij doodden naar schatting 7 mensen voor elke persoon die zij van COVID redden!
In de Pfizer fase 3 proef waren er in totaal 21 sterfgevallen in de vaccingroep en 15 in de placebogroep.
Deze toename van 40% van het totale sterftecijfer in de proef (21/15=1,4) werd natuurlijk afgedaan als niet statistisch significant. Hoewel dat waar is, betekent dat niet dat we geen aandacht aan het getal moeten besteden.
Maar nu weten we, op basis van de gegevens uit het VK, dat het resultaat in de fase 3 proef geen statistische toevalstreffer was. Helemaal niet.
In feite, als wij naar het risicovoordeel kijken, zien wij dat wij 1 leven gered hebben van het sterven aan COVID (1 COVID-dode in de behandelingsgroep vs. 2 COVID-doden in de placebogroep= 1 leven gered), maar er waren 7 extra niet-COVID-doden (20 – 13).
De Pfizer proef toonde dus aan dat voor elke persoon die wij van COVID redden, wij 7 mensen doodden. De aantallen waren echter te klein om een groot vertrouwen in deze puntschatting te stellen.
Ik zou echter willen stellen dat de Pfizer proef een best case was, omdat:
1. In de proef werden abnormaal gezonde mensen opgenomen, die 10X minder snel stierven dan de bevolking (er is een gemiddeld sterftecijfer van 1% per jaar in de VS, maar er waren slechts 15 sterfgevallen in de 22.000 placebo-arm in 6 maanden, dat is een sterftecijfer van .1%)
2. Zij konden iedereen die een reactie op de eerste dosis had, wegstrepen zonder hen te tellen
Het belangrijkste punt is echter dat de Pfizer proef doden:redden verhouding van 7:1 en de ACM verhouding van 1,4 in overeenstemming is met de hypothese dat het vaccin meer mensen doodt dan het redt.
Mijn ACM risico/baten-raming met behulp van VAERS
Dit is van een risico/baten berekening die ik op 1 november 2021 gemaakt heb, waarbij ik de VAERS gegevens gebruikt heb om de verhouding te berekenen van het aantal mensen dat gedood wordt door het vaccin (V) tot het aantal mensen dat gered zou kunnen worden door COVID (C), als zij het vaccin zouden nemen en het 90% werkzaamheid zou hebben over 6 maanden (omdat wij wisten dat het in de loop van de tijd minder werd en dat de varianten zouden veranderen). Natuurlijk was dat een conservatieve schatting van het voordeel, maar dat is omdat ik er zeker van wilde zijn dat ik op vaste grond stond als ik aangevallen zou worden.
Nu weten we dus dat mijn VAERS-berekeningen ongeveer overeenkomen met de werkelijke Britse gegevens in figuur 1. Aangezien mijn analyse opzettelijk voorzichtig was, zijn veel van de getallen kleiner dan de werkelijke.
Dit is weer een voorbeeld dat mensen die (zonder bewijs) beweren dat de VAERS-gegevens te “onbetrouwbaar zijn om te gebruiken” het mis hebben. Als ze zo onbetrouwbaar zijn, hoe kwamen ze dan zo goed overeen met de echte Britse resultaten?
Merk op hoe dat VAERS toen precies hetzelfde effect liet zien dat wij zojuist uit deze VK-gegevens hebben geleerd: dat hoe jonger u bent, hoe onzinniger het is om u te laten vaccineren.
Onze kolom V:C neemt af naarmate u ouder wordt (van 6:1 tot 1,8:1), net zoals kolom D hierboven afneemt (van ~6:1 tot 1:1) in de tabel hierboven.
Is dat geen interessant “toeval”?
Bevestiging van anderen
Ik ben lang niet de enige die opmerkt dat de COVID-vaccins meer mensen doden dan redden. Andere artikelen laten ofwel helemaal geen voordeel zien, ofwel een negatief voordeel.
Kijk bijvoorbeeld eens naar:
1. Volledig gevaccineerd 6x hoger totaal sterftecijfer dan niet-gevaccineerd (30 oktober 2021)
2. Follow-up van deelnemers aan de proef vond “geen effect op de totale mortaliteit
3. Horowitz: Het falen van de mRNA prikken is te zien voor iedereen met open ogen
Merk op dat het Deense paper (voorgepubliceerd in de Lancet) een algemeen voordeel van nul opleverde voor de mortaliteit door alle oorzaken, gebaseerd op klinische proefgegevens. Dat is zeker optimistischer dan de cijfers uit het VK, maar het probleem voor de vaccinmakers is dat uit de cijfers van het VK bleek dat tot 38% van de sterfgevallen het gevolg was van COVID, dus als de vaccins werkelijk werkten en veilig waren, dan zou u een enorm ACM voordeel zien en u zag niets.
Waarom leggen wij dan een vaccin op met een ACM-voordeel van nul? Geen enkele ambtenaar van volksgezondheid wil daar vragen over beantwoorden.
Wat deze analyse anders maakt dan eerder werk
De hier gebruikte dataset bevat zowel COVID als niet-COVID sterfgevallen per leeftijd. Dat hebben wij nog niet eerder gehad.
Daardoor kunnen wij, voor het eerst, de gegevens valideren, zoals wij in het volgende hoofdstuk uitleggen.
Kortom, de gegevens waarover wij in deze dataset beschikken zijn gedetailleerder dan in de vaker geciteerde overzichten van het UK Health Security Agency.
De sanity check
Het is belangrijk om de gegevens te controleren om verwarringsproblemen te voorkomen, aangezien dit geen gerandomiseerde proef was.
In het bijzonder zouden de percentages van de sterfte door alle oorzaken (ACM) voor NIET-COVID sterfgevallen in de gevaccineerde cohorten dezelfde moeten zijn als de percentages voor de ongevaccineerden voor een volkomen veilig vaccin; voor dit vaccin zou het zeker hoger moeten zijn, zoals wij uit VAERS weten.
Telkens wanneer de niet-COVID ACM lager is voor de gevaccineerden dan voor de ongevaccineerden in om het even welk leeftijdscohort, zijn de gegevens onbetrouwbaar (ofwel corrupt, ofwel ernstig verward). U zult zien dat het lager is voor de meeste rijen in de gegevens die de Britse regering presenteert. Dat is onmogelijk. Het toont aan dat de gegevens onbetrouwbaar zijn. Anderen hebben dit ook opgemerkt.
Dit is de reden waarom ik deze dataset zo goed vind: hij heeft de niet-COVID ACM, zodat wij hem kunnen controleren op juistheid.
De sanity checkis de reden waarom ik mij concentreerde op de rij met 2 doses >6 maanden, omdat die deze eenvoudige sanity check meer consequent doorstaan heeft dan enige andere rij.
Als u de sanity check negeert en alle gegevens voor de gevaccineerden in het VK-rapport opneemt, dan zijn de vaccins wonderbaarlijke levensredders, maar ALLEEN als u 25 jaar of ouder bent. Het vaccin zorgt ervoor dat u niet sterft aan kanker, auto-ongelukken, enz. vooral als u bejaard bent. Het is als een fontein van jeugd voor ouderen als u dat doet. Wat helemaal niet strookt met de werkelijkheid, waar begrafenisondernemers zoals John O’Looney niet konden geloven hoeveel telefoontjes hij kreeg toen de vaccins uitkwamen.
Hier is een meer diepgaande uitleg over de verwarring door de bias van de overlevenden, die verklaart waarom deze gegevensreeksen niet voor onze doeleinden geconstrueerd zijn.
Alle gegevens die wij gebruikt hebben voldeden aan onze eenvoudige criteria voor een gezondheidscontrole.
Zou mijn “sanity check” fout kunnen zijn, omdat het vaccin er inderdaad voor kan zorgen dat u niet aan alle ziekten sterft, en ook niet aan ongelukken? Nope. VAERS zou leeg zijn als dit middel bijwerkingen verminderde en artsen zouden melden dat bejaarden van ziekten genezen waren. In plaats van meldingen van ongewenste voorvallen, zouden artsen Beneficial Event Reports (BER) indienen na vaccinatie.
Ik heb over dit vermeende “fontein der jeugd” effect geschreven op 12 november 2021.
Moeten mensen boven de 80 de prik krijgen?
Mijn VAERS-analyse zei nee.
De anekdotische gegevens uit verpleeghuizen van klokkenluiders zeggen allemaal nee (zie dia’s 53 tot 59). Dit omvat Abrien Aguirre op Oahu, het verpleeghuis Sunnycrest in Canada, en de ervaring van John O’Looney, en de ervaring van balsemers waar de meeste lichamen die gebalsemd worden verraderlijke bloedklonters hebben, veroorzaakt door het vaccin.
Op grond van de fitting van de kromme ziet het er niet goed uit voor de ouderen, voor geen van beide (zie dit lezerscommentaar voor details).
De Britse dataset die in dit artikel gebruikt is, was te verward om te gebruiken, omdat het niet-COVID ACM-percentage voor de gevaccineerden lager was dan voor de gevaccineerden, dus het voldeed niet aan de sanity check.
Dus als ik ouder dan 80 was, zou ik de prik niet nemen voordat ik betrouwbare, zelfconsistente gegevens zag die een duidelijk voordeel aantonen uit meerdere onafhankelijke bronnen. Hebt u daar de laatste tijd iets van gezien?
ACM verhouding vs. risico/batenanalyse
Nu we de grondbeginselen uit de weg hebben, wil ik meer in detail uitleggen wat het verschil is tussen de ACM ratio en het risico/batengetal, en waarom we ons op het laatste moeten concentreren.
Toby Rogers heeft bijvoorbeeld geschat dat wij 117 kinderen doden door het COVID-vaccin voor elk kind dat wij zouden kunnen redden van het sterven aan COVID in de leeftijdscategorie van 5 tot 11 jaar.
Hier, in een nog jonger cohort (10 tot 14), vonden wij dat het 1600 tegen 1 is. Het probleem met deze jonge leeftijdsgroep is dat er zo weinig sterfgevallen zijn, dat er veel statistische ruis is omdat de noemer zo klein is (dicht bij 0). Maar de Britse gegevens hebben duidelijk aangetoond dat het inenten van kinderen jonger dan 20 jaar krankzinnig is. Ruziën over de vraag of het 117 of 1600 is, is als het herschikken van de dekstoelen op de Titanic.
Hier is een eenvoudig voorbeeld om het verschil te illustreren tussen de ACM ratio en de risico-batenanalyse:
1. Stel dat 100 mensen per 100.000 normaal per jaar sterven in een bepaalde leeftijdsgroep.
2. Wij hebben een vaccin dat 1 leven per persoon redt, maar er 10 doodt. Dat is een beroerde ingreep, want het doodt 10 keer meer mensen dan het redt.
3. Maar als wij de ACM-percentages van de twee groepen vergelijken, zouden wij 100 in de ongevaccineerde groep hebben en 109 doden in de gevaccineerde groep. De ACM verhouding zou dus maar 1,1 zijn, een toename van 10%. Maar de risico-batenverhouding is 10:1 meer risico dan voordeel.
Dus daarom is de risico-batenverhouding het getal waarnaar men moet kijken, en niet de verhouding van de ACM’s van elke groep.
“Toon mij de GEGEVENS”
Herinnert u zich de film Jerry Maguire nog, waarin Rod Tidwell Jerry aanraadt dat om hem als klant te houden Jerry alleen maar “Show me the money!” hoeft te doen?
Wij zouden allemaal hetzelfde aan de CDC moeten vragen, maar in plaats van geld, zouden wij hun moeten vragen om “Laat me de GEGEVENS zien!”
Waarom laat de CDC ons niet de ACM studie zien die wij nodig hebben?
Aangezien de klinische proeven niet geblindeerd waren, zouden wij een retrospectieve studie moeten hebben van gematchte personen met 100.000 in elke groep, geselecteerd op 1 december 2020, voordat de vaccins aan het publiek uitgerold worden, als wij willen weten of deze vaccins het aantal sterfgevallen verminderen.
De ene groep is de vaccin-route gegaan. De andere groep schuwt de vaccin helemaal.
U kijkt dan naar het aantal COVID vs. niet-COVID sterfgevallen in elke groep en u berekent de risico-batenanalyse zoals we eerder deden.
Dat zijn de gegevens die ik wil zien. Waar zijn ze? Niemand heeft het mij kunnen laten zien.
En zonder die gegevens zou niemand van welke leeftijd dan ook de prik moeten krijgen of die aanbevelen.
Ik ga nog verder en zeg:
1. Het is onverantwoordelijk van de CDC om die gegevens voor het publiek verborgen te houden.
2. Het is onverantwoordelijk van de medische gemeenschap om niet te eisen dat zij die gegevens te zien krijgt.
3. Het is onverantwoordelijk van de medische gemeenschap om iemand aan te moedigen zich te laten vaccineren zonder die gegevens te zien, vooral in het licht van de alarmerende gegevens in VAERS en andere bronnen.
4. Als de vaccins heilzaam zijn, hoe verklaart u dan deze nieuwe analyse van de Britse gegevens?
Samenvatting
Op basis van deze nieuwe gegevens van de Britse regering kunnen wij eindelijk een echte risico-batenverhouding berekenen voor elke leeftijdsgroep. Voor alle groepen is die negatief. Hoe jonger u bent, hoe minder zin het heeft om het vaccin te nemen.
Waar het op neerkomt is dit: eindelijk zijn de gegevens in het openbaar en in het volle zicht beschikbaar, waaruit duidelijk blijkt dat onze regeringen ons publiekelijk met deze vaccins en vaccinmandaten om zeep hebben geholpen.
De analyse van de gegevens is ook niet aan te vallen. Het zijn volledig gerapporteerde gegevens, rechtstreeks van de Britse regering, en de wiskunde is rechttoe rechtaan. De enige manier om de resultaten te verklaren is dat de vaccins meer mensen doden dan ze redden.
Het is betreurenswaardig dat de medische wereld zelfs nooit om deze gegevens gevraagd heeft voordat zij de vaccins aanbeval. Zij blijven tot op de dag van vandaag hun kop in het zand steken en eisen niet dat zij de gegevens van de ACM (alle oorzaken sterfte) zien.
0 reacties :
Een reactie posten