I VACCINI HANNO AUMENTATO IL RISCHIO DI MORIRE DI COVID

I dati sugli ospedali per anziani negli Stati Uniti dimostrano chiaramente che i vaccini COVID sono stati un disastro per gli anziani; hanno aumentato il rischio di morire a causa del COVID. Sto per analizzare più dettagliatamente questo studio del database "gold standard" dei CDC che dimostra che i vaccini sono stati un enorme fallimento. Non c'è modo di presentare questa situazione in modo positivo.

AUTHOR: STEVE KIRSCH

Figura 1. I dati sugli ospedali per anziani negli Stati Uniti dimostrano che i vaccini sono stati un enorme fallimento. La linea arancione rappresenta il rischio di morire a causa del COVID. Si tratta di un rapporto di probabilità rispetto alle probabilità del 6 dicembre 2020, che è il punto esatto prima dell'introduzione dei vaccini. La scelta del punto di riferimento influenza solo dove OR=1 (la legenda a destra). Qualunque altro punto mostrerebbe la stessa curva esatta. Come puoi vedere, il rapporto di probabilità di morire (morti a causa del COVID:sopravvissuti all'infezione da COVID) aumenta rispetto alla tendenza dopo le dosi primarie e le dosi di richiamo. L'unico fattore che ha ridotto le morti da COVID è stato quando Omicron è diventato il ceppo predominante alla fine del dicembre 2021. I vaccini sono stati un grosso errore perché hanno significativamente depotenziato il sistema immunitario delle persone. Le barre blu rappresentano i casi di COVID solo per dimostrare che il rischio di morte non è correlato all'andamento dei casi in aumento o in diminuzione. Questo è stato aggiunto al grafico per smentire le affermazioni del Professor Morris secondo cui il tasso di mortalità aumenta quando i casi diminuiscono. Non è vero. Come puoi chiaramente vedere da questo grafico, il tasso di mortalità è aumentato a partire dal 14 febbraio 2021, dopo che i casi si erano stabilizzati.

Sommario esecutivo

I dati sugli ospedali per anziani negli Stati Uniti rappresentano il livello "gold-standard" di registrazione di ciò che è accaduto nelle case di riposo dopo l'introduzione del vaccino COVID.

Il segnale proveniente da questi dati è chiaro e inequivocabile: sia la serie primaria che i richiami dei vaccini COVID hanno aumentato il rischio di morire a causa del COVID. I vaccini bivalenti non hanno assolutamente fatto nulla per gli anziani (almeno non hanno peggiorato la situazione, ma non l'hanno migliorata).

Le due cose che hanno ridotto il tasso di mortalità per infezione (IFR) sono state:

1. L'immunità naturale (tutti avevano avuto COVID una o più volte).

2. L'arrivo del ceppo Omicron molto meno letale come ceppo dominante alla fine di dicembre 2021.

Possiamo vedere entrambi questi effetti molto chiaramente nei dati mostrati nella Figura 1 sopra.

Ecco perché i CDC non stanno promuovendo questo database come prova dell'efficacia dei vaccini. Nessuno nel campo a favore dei vaccini sta facendo lo stesso, nonostante il fatto che questi dati siano stati pubblici da 2 anni ormai.

Poiché nessuno dal loro lato ha voluto analizzare i dati, ho pensato che sarebbe stata una buona idea se qualcuno dal nostro lato desse un'occhiata.

Il motivo per cui non hanno mai scritto su questo per dimostrare il loro caso è che mostra l'opposto. I cosiddetti "diffusori di disinformazione" avevano ragione fin dall'inizio: il vaccino ha chiaramente aumentato significativamente il rischio che una persona anziana contragga il COVID per circa 4 mesi. Questo è un grosso problema perché era il momento in cui si supponeva che il vaccino fosse più efficace (poiché ora sappiamo grazie alle richieste FOIA che la FDA sapeva che la protezione del vaccino diminuiva dopo 4 mesi).

Gli ufficiali sanitari sostenevano che il vaccino potesse ridurre il rischio di morte di 10 volte. Ecco qui, in questo tweet dell'autorità sanitaria del governo australiano NSW Health del 17 agosto 2021:

I dati di cui non ci hanno mai parlato (i dati sugli ospedali per anziani negli Stati Uniti) raccontano una storia completamente diversa: hanno fatto l'opposto e aumentato il rischio di morte fino a 1,6 volte in più.

I tentativi di attaccare la mia analisi finora sono affrontati qui. Sono deboli argomenti senza alcun supporto probatorio. In nessun momento nessuno ha mai giustificato le proprie argomentazioni con numeri derivati dai dati. Nessuno degli attaccanti pubblicherà la loro "corretta" analisi di questi dati o le loro indagini che mostrano anomalie.

Il fatto è che questi sono dati "gold standard". Non si può essere più "vicini alla fonte" di così. C'erano oltre 2 milioni di registrazioni da analizzare provenienti da oltre 15.000 strutture di assistenza agli anziani negli Stati Uniti. Si tratta di numeri consistenti e l'entità dell'effetto è stata enorme.

Il valore p esatto di Fisher per il picco di 1,7 OR il 28/02/21 è 2,6e-109 e lo Z-score per il rapporto delle probabilità è 23,53. In altre parole, questa differenza non è avvenuta perché ho selezionato un risultato o è avvenuta per caso. È stata causata da qualcosa. Se non è stato il vaccino, cosa ha causato questa differenza statisticamente significativa nel tasso di morte dal virus (era lo stesso ceppo di prima dell'introduzione dei vaccini).

Altrettanto importante è che Apple Valley Village aveva un tasso di mortalità da COVID del 0% prima dell'introduzione del vaccino: 26 infezioni e nessuna morte. Appena 3 settimane dopo la settimana delle vaccinazioni, hanno avuto 90 infezioni da COVID che hanno portato a 28 morti da COVID. La mia ipotesi può spiegare facilmente questo. La loro no. Quindi puoi gettare tutta la confusione che vuoi sui dati degli ospedali per anziani, ma il punto è che questa singola testimonianza è molto potente perché è verificabile nel database e con i dipendenti, ma non si può spiegare come il tasso di mortalità in questa casa di riposo sia improvvisamente peggiorato almeno di 9 volte dopo l'introduzione dei vaccini che avrebbero dovuto migliorare il tasso di mortalità di 10 volte. Questo è un cambiamento del 70X. Ecco perché il Professor Morris semplicemente ignora questo perché non può spiegarlo. In scienza, non puoi ignorare i dati che non ti piacciono. Devi essere in grado di spiegarli o ammettere che non puoi. Morris non fa né l'uno né l'altro.

Non trovi strano che questi dati siano stati pubblicamente disponibili da due anni e nessun sostenitore dei vaccini li abbia analizzati e li stia presentando come "prova" che i vaccini funzionano?

A questo punto, la comunità medica ha una scelta: abbracciare i dati e ammettere di aver sbagliato o cercare di combatterli.

La storia non guarderà con favore i tentativi di ignorare questi dati.

La prima regola dei buchi: se ti trovi in un buco, smetti di scavare.

Sono in un grande buco. Cosa faranno adesso?

Disponibilità dei dati:

Codice: Puoi trovare tutto nel mio repository Github qui.

Dati degli ospedali per anziani: Puoi scaricare i dati dal mio repository o direttamente da CMS.

Ora, dove sono i repository di coloro che hanno analizzato questi dati? Non esistono per quanto ne so. Come è possibile? Perché non possiamo vedere il loro lavoro?

Documenti chiave:

La preparazione per il COVID-19 nelle case di riposo mostra che la politica in vigore dal 20 novembre 2020 in poi era quella di testare tutti i nuovi ingressi nelle case di riposo e chiunque avesse sintomi. Ho verificato che questa pratica è stata seguita parlando con le persone che lavorano nelle case di cura per anziani. Quindi l'affermazione secondo cui le persone trasferite nelle case di riposo non sono state testate non ha supporto probatorio.

I richiami sono stati introdotti a partire dal 20 settembre 2021. Vedi: Le case di riposo si stanno impegnando per somministrare i richiami del vaccino COVID-19.

Il richiamo bivalente è stato disponibile negli Stati Uniti quasi un anno dopo, il 1 settembre 2022.

Le case di riposo, sede del 40% delle morti da COVID-19 negli Stati Uniti, dimostrano che le case di riposo sono il punto focale del vaccino. Se non funziona lì, è un fallimento.

Ciò che ho trovato

Tutto è riassunto nel sommario esecutivo all'inizio.

Il punto chiave è che, in generale, quando confrontati con i tassi di mortalità da infezione pre-vaccino, le probabilità di morte sono aumentate per mesi dopo che i vaccini sono stati somministrati quando "avrebbero dovuto" diminuire drasticamente. In particolare, le probabilità di morte (morte da COVID:sopravvissuti al COVID) sono aumentate dopo il vaccino. Lo stesso vale per la riduzione assoluta del rischio; è diminuita, il che significa che i vaccini hanno aumentato il rischio di morte. In breve, il vaccino ha peggiorato le cose. Il punto di riferimento scelto (la settimana precedente all'introduzione del vaccino) è irrilevante; tutte le pendenze sono andate nella direzione sbagliata. Non c'è alcun dubbio su questo. Questo è un enorme fallimento del vaccino.

Inoltre, il virus è mutato in Omicron che non sta uccidendo nessuno. I richiami sono sciocchi. Dovrebbero vergognarsi di spingerli quando chiaramente non c'è un problema.

Possono queste analisi essere sbagliate? Potrebbe il vaccino aver salvato vite?

No. Aneddoti come quello di Apple Valley Village (menzionato sopra) sono inspiegabili.

Lo studio clinico di fase 3 di Pfizer ha avuto più morti per tutte le cause nel gruppo di trattamento rispetto al gruppo del placebo, ma i numeri erano troppo piccoli per essere statisticamente significativi. Quindi gli studi non forniscono alcuna visibilità sul "beneficio" della morte.

Ci sono molte altre persone che hanno evidenziato problemi con i vaccini, tra cui questo incredibile video di John Beaudoin e i 1.200 articoli che ho scritto sul mio Substack.

Perché è successo ciò?

Esiste una base biologica per cui il vaccino può peggiorare le cose? Sì!

Il vaccino danneggia il tuo sistema immunitario. Vedi questo articolo di Igor Chudov per uno studio clinico condotto su bambini con un sistema immunitario sano.

Articoli precedenti

Vedi:

I dati sugli ospedali per anziani negli Stati Uniti dimostrano chiaramente che i vaccini COVID hanno reso gli anziani PIÙ suscettibili di morire di COVID. Oops!

Il Professore dell'UPenn Jeffrey Morris cerca di screditarmi e fallisce...terribilmente, molto male.

I tentativi di screditare i dati e/o l'analisi

Ecco i tentativi di screditare la mia analisi di questi dati. In nessun momento nessuna di queste persone indica l'analisi "corretta" che mostra che i dati dimostrano che i vaccini hanno ridotto il tasso di mortalità. Né uno degli attacchi ha effettivamente numeri. Sono tutti attacchi basati su affermazioni prive di supporto probatorio. L'attacco è in grassetto, le risposte seguono.

Stai selezionando il periodo dell'analisi in modo tendenzioso. Il punto di riferimento per il calcolo di OR e ARR è completamente arbitrario. Ho semplicemente scelto il punto più logico: la settimana che termina il 6/12/20, che è appena prima che i vaccini fossero disponibili pubblicamente per gli anziani. Scegli qualsiasi altro punto e vedrai che l'OR aumenta e l'ARR diminuisce. È un attacco sciocco.

Questo è un CFR, non un IFR. Tecnicamente vero, ma praticamente parlando, questo è il valore più vicino all'IFR che si possa ottenere nella vita reale. Se ti fa piacere, sostituisci tutte le occorrenze di IFR con CFR. Non cambia nulla. Le case di riposo erano tenute a testare tutti i pazienti che entravano per il COVID e testavano chiunque avesse sintomi. Queste regole erano in vigore molto prima dell'introduzione dei vaccini.

I rapporti delle probabilità possono essere instabili. Sì, ma non in questo caso.

Apple Valley Village (AVV) è stata selezionata in modo tendenzioso. Non è tipica. Prima di tutto, ho informazioni privilegiate solo da 5 case di riposo. Quindi l'ho scelta tra le 5 perché era una delle 3 in cui avevo informazioni privilegiate. Inoltre, avevano abbastanza morti da COVID per renderla interessante. Ed era in uno stato in cui avevo accesso ai registri delle morti. Quindi AVV è stata l'unica casa di riposo in cui avevo una vista completa a 360 gradi di un caso "interessante": 1) nel database degli ospedali per anziani, 2) avevo accesso ai registri delle morti, 3) avevo accesso interno a un dipendente e 4) avevo abbastanza casi. Quindi, per selezionare in modo tendenzioso, devi iniziare con un mucchio di ciliegie. Ne avevo 5, ma solo 1 con tutte le informazioni. Non è stato scelto in modo tendenzioso. E comunque, anche se avessi avuto le stesse informazioni per tutte le 15.000 strutture, tutte dovrebbero essere spiegabili. Quando ho chiesto al Professor Morris di spiegare il mio esempio del mondo reale, ha rifiutato di offrire una spiegazione e invece mi ha accusato di "selezione tendenziosa". È così che funziona la scienza? Quando non puoi spiegare l'osservazione, accusi l'altro di selezione tendenziosa? Non riescono a spiegare questi dati; non si adattano alla loro ipotesi. Questo è il problema.

Il tuo IFR è fasullo perché le persone potevano essere trasferite nella casa di riposo senza essere testate. La preparazione per COVID-19 nelle case di riposo mostra che la politica in vigore il 20 novembre 2020 e successivamente era quella di testare tutti i nuovi ingressi nelle case di riposo e chiunque avesse sintomi. Quindi l'affermazione che le persone trasferite nelle case di riposo non siano state testate è priva di supporto probatorio.

Le infezioni sono diminuite drasticamente dopo l'introduzione dei vaccini. Se le infezioni stanno diminuendo, il tasso IFR può sembrare essere falsamente gonfiato. Sì, è vero se non si effettua un offset temporale dei casi per corrispondere alle morti. Ho fatto una correlazione incrociata tra i casi ritardati (usando il mese corrente e i 2 mesi precedenti) e ho ottenuto un r = 0,996 utilizzando pesi 0,2, 0,6 e 0,2 progettati appositamente per non "adattarsi eccessivamente" ai dati. Con questa correzione dei casi, i tassi dei casi possono essere in aumento o in diminuzione e l'IFR sarà relativamente stabile.

Quando i tassi dei casi sono bassi, il calcolo dell'IFR può essere inaccurato perché i rapporti possono essere ovunque se le infezioni sono basse; la legge dei grandi numeri non si applica più. La mia analisi si concentra sui dati aggregati degli Stati Uniti in cui questo non è un problema. I valori p sono ridicolmente piccoli e l'entità dell'effetto è enorme. E per le dosi primarie e di richiamo, c'era una chi

ara causa ed effetto. Tutto sembrava come ci aspettavamo che fosse. Se hai un problema specifico che esclude i dati, devi mostrarmi esattamente qual è con dati e statistiche, non un argomento basato su affermazioni prive di supporto probatorio.

Non capisci la probabilità. Allora perché non mostri la tua analisi dei dati?

Non hai divulgato l'avvertenza elencata sul sito web di CMS riguardo al motivo per cui le infezioni possono essere superiori ai casi. L'avvertenza contiene argomenti basati su affermazioni prive di supporto probatorio che sono in conflitto con ciò che so essere il caso, ad esempio, le case di riposo testano i nuovi residenti per il COVID. Potrebbero esserci alcune eccezioni, ma il peso della prova è sugli sfidanti per dimostrare che questo effetto è sia reale che significativo. Gli argomenti basati su affermazioni prive di supporto probatorio non sono sufficienti.

I casi avvengono prima delle morti. Devi metterli in offset per calcolare un IFR accurato. Se i casi stanno diminuendo, il ritardo temporale fa sembrare esagerato l'OR calcolato nella stessa settimana (lo fa sembrare più letale anche quando non lo è. L'ho fatto. Se pensi che l'abbia fatto male, mostraci la tua analisi.

Perché ti concentri sui dati degli Stati Uniti? Come spieghi i dati in Svezia? Tentativi di cambiare argomento non funzioneranno.

Alcune strutture non hanno segnalato morti. Dove sono le prove di ciò? Ci sono certamente strutture che non hanno segnalato morti, ma potrebbe essere perché non ce ne sono stati. Dove è la prova che questo attacco cambia l'esito?

Il test PCR non è accurato. Sì, lo è, ma quel bias ha uniformemente influenzato tutte le relazioni e non puoi screditare questa analisi modellando questo effetto. Se puoi, mostra l'analisi.

Non tutti sono stati testati per il COVID. Concordo. Solo i casi sintomatici sono stati testati. Questo non cambia i risultati. Se lo fa, mostracelo.

Alcuni siti hanno avuto più morti che casi. Se li filtri, non cambia l'esito.

Se vuoi leggere la critica del Professor Morris con le sue stesse parole, puoi trovarla qui. Ecco le risposte rapide a ciascun punto.

Ho bisogno solo di una misura coerente dell'IFR. Il fatto che alcuni casi e morti non siano segnalati è irrilevante. La direzionalità è ciò che conta.

L'IFR è sceso quando è arrivato Omicron. Scende anche costantemente all'aumentare delle infezioni e dell'immunità naturale delle persone. C'è anche un effetto di sopravvivenza: i più vulnerabili muoiono. Non vi è alcuna evidenza che collega il vaccino al lento calo dell'IFR. Se fosse stato il vaccino, sarebbe sceso poco dopo l'iniezione e non è così.

Guardo solo ai periodi successivi al vaccino primario e al richiamo. Questi non sono stati scelti in modo tendenzioso. Queste sono le aree di interesse. Se il vaccino funzionasse, vedresti un effetto immediato che si esaurisce dopo 4 mesi. Non c'è alcun beneficio lì.

Ora ritardo i casi con un r = 0,996 tra i casi ritardati e le morti. Il ritardo è di 0, 1 settimana e 2 settimane e dà quel valore r.

Il vaccino avrebbe dovuto abbassare l'OR al di sotto della linea di tendenza. È andato nella direzione sbagliata. Non è necessario alcun tentativo di interpretazione. È ovviamente un problema.

L'immunità naturale e il bias di sopravvivenza stanno costantemente abbassando la linea di tendenza mostrata. Omicron è arrivato rapidamente e puoi vederlo immediatamente abbassare la linea OR alla fine del 2021.

Smetto di considerare l'effetto della vaccinazione perché 1) dopo il vaccino, i tassi sono aumentati e 2) c'è stato uno studio recentemente condotto che ha confermato che il vaccino danneggia il tuo sistema immunitario e 3) lo studio della Cleveland Clinic ha confermato che più vaccini ricevi, più il tuo sistema immunitario si indebolisce, spiegando così i tassi più elevati di COVID nei vaccinati. Se hai una spiegazione migliore per 2 e 3, faccela sapere.

Ho trovato i suoi argomenti privi di dati o numeri a supporto. E non è riuscito completamente a spiegare AVV; non ha nemmeno cercato.

Gli ho anche chiesto di inviarmi il suo aneddoto di un caso di successo in cui l'IFR nella casa di riposo è sceso di 9 volte o più. Mi piacerebbe vederlo. Dopotutto, dovrebbero essercene centinaia di case simili. Può nominarne una?

Il governo del NSW ha promesso che l'OR sarebbe sceso come un pallone di piombo

Come indicato sopra, l'autorità sanitaria del NSW ha dichiarato che il rischio di morte si riduce di 10 volte. Mi piacerebbe vedere come l'OR della morte scende a 0,1 dopo il vaccino. Dove sono i dati?

Dove è la loro analisi dei dati Medicare del CMS?

Questi sono dati di livello oro. Dovrebbero pubblicizzarli. Sono stati disponibili per 2 anni. Nulla. Non una parola. Nessuno lo ha toccato. È praticamente un terzo rail per la narrazione.

Il 40% delle morti da COVID è avvenuto nelle case di riposo degli Stati Uniti, quindi questa è la principale categoria demografica da esaminare. I dati c'erano. Perché li hanno ignorati?

Se c'è un beneficio in termini di mortalità, dov'è la curva del beneficio post-vaccinazione e perché è mantenuta nascosta?

Dove è la loro curva del rapporto di probabilità di morte da COVID post-vaccino?

Non l'ho vista da nessuna parte.

Ho chiesto al Professor Morris il corretto IFR dato che afferma che il mio è sbagliato. Non è stato in grado di fornirlo.

Se non conosce i numeri corretti, come può sapere che i miei numeri sono sbagliati?

Sommario

I vaccini hanno peggiorato le cose per la stessa popolazione che si supponevano aiutare.

Ecco perché nessuno ha mai pubblicato un'analisi favorevole dei dati sulle case di riposo degli Stati Uniti, anche se sono stati disponibili per 2 anni.

I vaccini non dovrebbero essere utilizzati da nessuno, soprattutto da coloro che hanno un sistema immunitario compromesso. Danneggiano il sistema immunitario. Le persone con un sistema immunitario compromesso avranno un sistema immunitario ancora più compromesso.

Quando la comunità medica ammetterà di aver commesso un enorme errore?

REFERENCE AND LINKS:

https://twitter.com/NSWHealth/status/1427540870082015256?s=20

https://kirschsubstack.com/p/apple-valley-village-health-care

https://github.com/skirsch/R-projects/tree/main/nursing

https://data.cms.gov/covid-19/covid-19-nursing-home-data

https://web.archive.org/web/20210113161323/https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/hcp/long-term-care.html

https://www.cbsnews.com/news/covid-19-vaccine-booster-shots-nursing-homes/

https://www.cidrap.umn.edu/covid-19/nursing-homes-site-40-us-covid-19-deaths

https://rumble.com/v2tyuxe-coquin-de-chien-massachusetts-legislators-presentation-john-beaudoin.html

https://www.igor-chudov.com/p/pfizers-covid-vaccine-causes-vaids

https://kirschsubstack.com/p/us-nursing-home-data-shows-clearly