Steve Kirsch tem pedido a todos: "Mostrem-me os dados de mortalidade por todas as causas que comprovem a segurança das vacinas". Ele finalmente conseguiu alguns dados. São do governo do Reino Unido e são devastadores. "REALMENTE devastadores", disse ele.

Novos dados do governo do Reino Unido nos permitem analisar os dados de uma forma que não podíamos antes. Essa nova análise mostra claramente que as vacinas contra a Covid matam mais pessoas do que salvam, em todas as faixas etárias. Em outras palavras, elas não devem ser usadas por ninguém. Quanto mais jovem você for, menos sentido isso faz.

“A questão principal é esta: finalmente, os dados estão disponíveis publicamente e à vista de todos, o que mostra claramente que os nossos governos têm-nos matado publicamente com estas vacinas e mandatos de vacinação.” – Steve Kirsch

Qualquer pessoa pode validar os dados e a metodologia. Os resultados deixam claro que as vacinas contra a Covid devem ser suspensas imediatamente.

Nenhuma autoridade de saúde pública em qualquer país terá uma conversa com Kirsch e sua equipe de especialistas em segurança de vacinas para justificar suas recomendações de vacinação ou explicar como essa análise está errada. "Por quê?"

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By Steve Kirsch

O que os dados mostram

Aqui está o resultado da análise.

Isso significa que, se você tem 25 anos, a vacina mata 15 pessoas para cada pessoa que salva da Covid. Abaixo dos 80, quanto mais jovem você for, mais absurda é a vacinação. As células com * significam que a vacina, na verdade, causou mais casos de Covid do que entre os não vacinados.

Acima de 80, os dados do Reino Unido estavam confusos demais para serem úteis. Até termos esses dados, é irresponsável fazer uma recomendação.

Descrevo abaixo como você pode calcular isso a partir dos dados do Reino Unido.

Conheça

Um dos meus amigos me enviou recentemente um link para os dados de mortalidade do Escritório de Estatísticas Nacionais do governo do Reino Unido, de 1º de janeiro de 2021 a 31 de janeiro de 2022. Eu não tinha visto esses dados antes, então os analisei.

O que eu descobri foi absolutamente impressionante porque era consistente com o Análise de risco-benefício do VAERS por idade que fiz em novembro de 2021.

Onde obter dados de origem do governo do Reino Unido

Os dados do governo são arquivado aqui. Você deseja abrir a planilha e olhar a guia da planilha chamada Tabela 6.

Você também pode acessar a fonte original em: conjunto de dados do ONS, Mortes por estado de vacinação, Inglaterra, que você pode ver no topo da página.

Em ambos os casos, clique no botão verde denominado “xlsx” para obter a planilha e vá para a aba “Tabela 6”:

Para visualizá-lo, veja este tweet.

Observação: os dados são somente da Inglaterra, não de todo o Reino Unido.

Onde obter minha análise dos dados

Anotei os dados de origem do Reino Unido e você pode baixá-lo aquiIsso facilita a visualização do que está acontecendo. Você pode ver todos os dados originais e minhas fórmulas para calcular os índices de ACM e a análise de risco-benefício na aba Tabela 6.

Está tudo à vista de todos. Em seguida, copiei os valores para as abas Resumo e Resumo Executivo.

Metodologia

Comparei a mortalidade por todas as causas ("MCA") de pessoas que tomaram duas doses há pelo menos seis meses com a de pessoas não vacinadas. O período de seis meses fornece uma "pista" mínima razoável para observar os resultados para a pessoa "totalmente vacinada" típica.

Resumo dos dados

Este resumo abaixo (que coloquei no Guia Resumo que fica à direita da aba Tabela 6) mostra as taxas de mortalidade por todas as causas por 100,000 pessoas-ano para cada faixa etária e também mostra a relação risco-benefício.

Aqui está a legenda para cada coluna:

1. A: faixa etária para a linha
2. B: Taxa de ACM para não vacinados
3. C: Taxa de ACM para vaxxed
4. D: Cálculo de risco-benefício, que é # vidas não relacionadas à Covid perdidas devido à vacina / # vidas relacionadas à Covid salvas pela vacina. Esta é a melhor métrica para justificar o uso de uma intervenção. Quanto maior for esse número, menos sentido a intervenção faz. Um valor >1 significa que a intervenção nunca deve ser usada. As células com * significam que a vacina, na verdade, causou mais casos de Covid do que os não vacinados. Observação: você precisa visualizar a planilha completa para ver os dados usados ​​para calcular esse número. Não é possível fazer isso a partir dos dados resumidos nesta tela.
5. E: ACM de vaxxed/ACM não vaxed, ou seja, Coluna C/ Coluna
   B. Um valor >1 significa que a intervenção nunca deve ser usada, pois está custando vidas. Esta é uma medida grosseira da eficácia de uma intervenção, como explicaremos a seguir.
6. F: % de mortes de ACM devido à Covid, ou seja, a fração de todas as mortes de ACM que foram causadas pela Covid.

Os dados mostram claramente que qualquer benefício em termos de mortalidade que você obtenha ao tomar a vacina e reduzir o risco de morte por Covid é mais do que compensado pela mortalidade que você perde com a própria vacinaIsso não é novidade. É algo que venho dizendo desde maio de 2021. Mas agora finalmente encontrei os dados que me permitem calcular isso de forma confiável.

No ensaio clínico de Fase 3 da Pfizer, houve um aumento de 40% na incidência de ACM no grupo vacinado. Estima-se que eles mataram 7 pessoas para cada pessoa salva da Covid!

De acordo com o relatório Ensaio de Fase 3 da Pfizer, havia um total de 21 mortes no grupo da vacina e 15 mortes no grupo do placebo.

Esse aumento de 40% na mortalidade por todas as causas no estudo (21/15 = 1.4) foi, obviamente, descartado por não ser estatisticamente significativo. Embora isso seja verdade, não significa que não devamos prestar atenção ao número.

Mas agora, com base nos dados do Reino Unido, sabemos que o resultado do ensaio de Fase 3 não foi um acaso estatístico. De jeito nenhum.

Na verdade, se analisarmos o risco-benefício, vemos que salvamos 1 vida de morrer de Covid (1 morte por Covid no grupo de tratamento vs. 2 mortes por Covid no grupo placebo = 1 vida salva), mas houve 7 mortes não relacionadas à Covid em excesso (20 – 13).

Assim, o estudo da Pfizer mostrou que, para cada pessoa que salvamos da Covid, matamos 7 pessoas. No entanto, os números eram muito pequenos para que pudéssemos ter muita confiança nessa estimativa pontual.

No entanto, eu diria que o teste da Pfizer foi o melhor caso porque:

1. O estudo incluiu pessoas anormalmente saudáveis ​​que morreram a uma taxa 10 vezes menor do que a população (há uma taxa média de mortalidade de 1% nos EUA por ano, mas houve apenas 15 mortes no braço de placebo de 22,000 em 6 meses, o que representa uma taxa de mortalidade de 1%).
2. Eles conseguiram se livrar de qualquer um que tivesse uma reação à primeira dose sem contá-los

O ponto mais importante, porém, é que a proporção de mortes:salvamento do estudo da Pfizer de 7:1 e a proporção de ACM de 1.4 são consistentes com a hipótese de que a vacina mata mais pessoas do que salva.

Minha estimativa de risco/benefício de ACM usando VAERS

Isto é de um cálculo de risco/benefício que fiz em 1º de novembro de 2021 usando os dados do VAERS Para calcular a razão entre o número de pessoas mortas pela vacina (V) e o número de pessoas que poderiam ser salvas da Covid (C) se tomassem a vacina e ela tivesse 90% de eficácia ao longo de 6 meses (já que sabíamos que ela diminuiria com o tempo e as variantes mudariam). Claro, essa foi uma estimativa conservadora do benefício, mas isso porque eu queria ter certeza de que estaria em terreno sólido se fosse atacado.

Então agora sabemos que meus cálculos do VAERS correspondem aproximadamente aos dados reais do Reino Unido na Figura 1. Como minha análise foi deliberadamente conservadora, muitos dos números são menores que os reais.

Este é mais um exemplo de que as pessoas que afirmam (sem evidências) que os dados do VAERS são "muito pouco confiáveis ​​para serem usados" estão erradas. Se são tão pouco confiáveis, como correspondem tão bem aos resultados reais do Reino Unido?

Observe como o VAERS mostrou exatamente o mesmo efeito que acabamos de aprender com esses dados do Reino Unido: quanto mais jovem você for, menos sentido faz se vacinar.

Nossa coluna V:C diminui à medida que você envelhece (de 6:1 para 1.8:1), assim como a coluna E diminui (de 1.9:1 para 1:1 no mesmo intervalo) na Figura 2.

Não é uma "coincidência" interessante? A diferença entre eles é de um fator de 3.

Confirmação de outros

Não sou a única pessoa a observar que as vacinas contra a Covid matam mais pessoas do que salvam. Outros artigos não demonstram nenhum benefício ou apenas um benefício negativo.

Por exemplo, confira:

1. 99.6% das mortes por Covid no Canadá ocorreram entre pessoas totalmente vacinadas entre 10 e 17 de abril O que só pode acontecer se os vacinados tiverem uma ACM maior do que os não vacinados, visto que a taxa de vacinação no Canadá é de apenas 86%. É difícil para qualquer um explicar isso.
2. Totalmente vacinados apresentam mortalidade geral 6 vezes maior do que os não vacinados (Outubro de 30, 2021)
3. O acompanhamento dos participantes do estudo não encontrou 'nenhum efeito na mortalidade geral'

4. Horowitz: O fracasso das vacinas de mRNA está à vista de todos com os olhos abertos

Observe que o Jornal da Dinamarca (pré-publicado na Lancet) mostrou um benefício geral de mortalidade zero por todas as causas com base em dados de ensaios clínicos. Isso é certamente mais otimista do que os números do Reino Unido, mas o problema para os fabricantes de vacinas é que os números do Reino Unido mostraram que até 38% das mortes foram por Covid. Portanto, se as vacinas realmente funcionassem e fossem seguras, veríamos um enorme benefício na ACM, e não vimos nada.

Por que estamos exigindo uma vacina com benefício zero para a ACM? Nenhuma autoridade de saúde pública quer responder a perguntas sobre isso.

O que torna esta análise diferente de trabalhos anteriores

O conjunto de dados usado aqui contém mortes por Covid e por outras causas, por idade. Nunca tínhamos isso antes.

Isso nos permite, pela primeira vez, validar os dados, como explicaremos na próxima seção.

Em suma, os dados que temos neste conjunto de dados são mais detalhados do que os mais frequentemente citados Resumos da Agência de Segurança Sanitária do Reino Unido.

A verificação da sanidade

É importante fazer verificações de integridade nos dados para evitar problemas de confusão, já que este não foi um estudo randomizado.

Em particular, as taxas de mortalidade por todas as causas ("MCA") para mortes NÃO relacionadas à Covid nas coortes vacinadas devem ser as mesmas que as taxas para os não vacinados com uma vacina perfeitamente segura; certamente devem ser maiores para esta vacina, como sabemos pelo VAERS, eu garanto. Temos mais de 10 maneiras de demonstrar que esta vacina AUMENTA significativamente sua MCA não relacionada à Covid.

Portanto, sempre que o ACM não relacionado à Covid for menor para vacinados do que para não vacinados em qualquer faixa etária, os dados não são confiáveis ​​(corrompidos ou seriamente confusos). Você verá que ele é menor para a maioria das linhas dos dados apresentados pelo governo do Reino Unido. Isso é impossível. Isso mostra que os dados não são confiáveis. Outros notei isso também.

É por isso que gosto tanto deste conjunto de dados: ele tem o ACM não relacionado à Covid, então podemos verificar sua integridade.

A verificação de sanidade é a razão pela qual me concentrei na linha de 2 doses > 6 meses porque ela passou nessa verificação de sanidade simples de forma mais consistente do que qualquer outra linha.

Se você ignorar a verificação de sanidade e incluir todos os dados sobre os vacinados no relatório do Reino Unido, então as vacinas são salva-vidas maravilhosas, mas SOMENTE se você tiver 25 anos ou mais. A vacina evitará que você morra de câncer, acidentes de carro, etc., especialmente se você for idoso. É como uma fonte da juventude para os idosos se você fizer isso. O que não condiz em nada com a realidade onde diretores de funerárias como John O'Looney não conseguiam acreditar em quantas ligações estavam recebendo quando as vacinas foram lançadas.

Aqui está um explicação mais aprofundada da confusão devido ao viés do sobrevivente o que explica por que esses conjuntos de dados não são construídos para nossos propósitos.

Todos os dados que usamos atenderam aos nossos critérios simples de verificação de sanidade.

Será que meu teste de sanidade pode estar errado, já que a vacina é capaz de evitar que você morra de todas as doenças e também de acidentes? Não. O VAERS estaria vazio se este medicamento reduzisse os eventos adversos e os médicos relatassem a cura de idosos. Em vez de relatórios de eventos adversos, os médicos estariam preenchendo Relatórios de Eventos Benéficos ("BER") após a vacinação.

Eu escrevi sobre esse suposto efeito “fonte da juventude” 12 2021 em novembro.

Pessoas com mais de 80 anos devem tomar a vacina?

My Análise VAERS disse não.

O método da dados anedóticos de lares de idosos de denunciantes dizem que não (ver slides 53 a 59). Isso inclui Abrien Aguirre em Oahu, o asilo Sunnycrest no Canadá e a experiência de John O'Looney, e experiência de embalsamadores onde a maioria dos corpos embalsamados apresentam coágulos sanguíneos reveladores causados ​​pela vacina.

Com base no ajuste de curva, não parece bom para os idosos, nem para eles (veja isto comentário do leitor para mais detalhes).

O conjunto de dados do Reino Unido usado neste artigo estava muito confuso para ser usado, pois a taxa de ACM não relacionada à Covid para os vacinados era menor do que para os vacinados, portanto não atendia à verificação de sanidade.

Então, se eu tivesse mais de 80 anos, não tomaria a vacina até ver dados confiáveis ​​e consistentes, de várias fontes independentes, mostrando um benefício claro. Viu algum desses recentemente?

Razão ACM vs. análise de risco/benefício

Agora que entendemos o básico, quero explicar com mais detalhes a diferença entre o índice ACM e o número risco/benefício e por que este último é o que devemos focar.

Por exemplo, Toby Rogers estimou que matamos 117 crianças por causa da vacina contra a Covid para cada criança que podemos salvar de morrer de Covid na faixa etária de 5 a 11 anos.

Aqui, em uma coorte ainda mais jovem (10 a 14 anos), descobrimos que a proporção é de 1600 para 1. O problema com essa faixa etária jovem é que há tão poucas mortes que há muito ruído estatístico, já que o denominador é muito pequeno (próximo de 0). Mas os dados do Reino Unido mostraram claramente que vacinar crianças com menos de 20 anos é uma loucura. Discutir se é 117 ou 1600 é como reorganizar as cadeiras do convés no Titanic.

Aqui está um exemplo simples para ilustrar a diferença entre o índice ACM e a análise de risco-benefício:

1. Suponha que 100 pessoas em cada 100,000 morram por ano, normalmente em uma determinada faixa etária.
2. Temos uma vacina que salva 1 vida por pessoa, mas mata 10. Essa é uma intervenção ruim porque mata 10 vezes mais pessoas do que salva.
3. Mas se compararmos as taxas de ACM dos dois grupos, teríamos 100 no grupo não vacinado e 109 mortos no grupo vacinado. Portanto, a taxa de ACM seria de apenas 1.1, um aumento de 10%. Mas a relação risco/benefício é 10:1 a mais de risco do que de benefício.

É por isso que a relação risco-benefício é o número a ser observado, não a proporção de ACMs de cada grupo.

Tentativas de desmascarar isso

O professor Jeffrey Morris tem a explicação em seu blog: “Artefatos de dados sobre mortalidade no Reino Unido: “Retardatários” que atrasam as doses da vacina são um grupo seleto com maior risco de morte. "

David Wilson, também conhecido como "Debunk the Funk", citou o artigo de Morris quando pedi que ele o desmascarasse. Nenhuma outra explicação foi fornecida.

Morris afirma que pessoas que se vacinam tarde têm maiores taxas de mortalidade.

Para quem recebeu a segunda dose, você pode escolher uma das três opções:

1. >6 meses atrás (o “mais rápido”)
2. 21 a 6 meses atrás (o “meio”)
3. <21 dias atrás (“os retardatários”)

Adivinhe qual fileira eu escolhi para a análise? As pessoas que foram mais pontuais, não as retardatárias.

E lá se foi a tentativa de desmascarar a teoria com gestos. Não fiquei impressionado.

A melhor maneira de desmascarar meu artigo é apontar que, se eu tivesse escolhido outras linhas, o resultado teria sido diferente. É verdade. Selecionei a linha que escolhi porque ela passou em um teste básico de sanidade. Mas e se houver um fator de confusão que indique que o teste de sanidade que usei (que parece razoável) esteja, de fato, errado?

Estou confiante de que estou certo porque o resultado é muito consistente com outros dados independentes e confiáveis ​​que conheço. Mas consigo entender como outros podem criar FUD (medo, incerteza e incerteza) sobre o resultado aqui, dizendo "olhe ali". Minha resposta ao argumento deles é: "você está desviando a atenção para outro lugar em vez de explicar por que essa análise está errada".

Por exemplo, esta tabela do artigo de Morris também é do conjunto de dados do Reino Unido e indica que você estará muito melhor se tomar a vacina.

O problema é que taxas de mortalidade tão baixas quanto 20% da taxa de mortalidade de pessoas não vacinadas (conforme observado nesta tabela) não correspondem à realidade. Além disso, a Tabela 3 dos dados do Reino Unido afirma que, se você foi vacinado contra a Covid, você tem quase metade da taxa de mortalidade por ACM não relacionada à Covid em comparação com pessoas não vacinadas (compare E23 com E31). Em outras palavras, a vacina é uma fonte da juventude porque reduzirá sua ACM não relacionada à Covid em um fator de 2. Simplesmente não é crível. Não há mecanismo de ação que possa fazer isso e os relatórios do VAERS seriam menores do que os das vacinas anteriores.

A Figura 5 acima não explica Alta taxa de mortes totalmente vacinadas no Canadá, o grande número de relatórios do VAERS, relatórios de médicos individuais, grupos do Facebook com centenas de milhares de vítimas da vacina, etc.

Quem está certo?

Sempre haverá estudos que contradizem outros estudos.

Sempre haverá peças de dados aparentemente credíveis que não são credíveis, como observado em este artigo de Joel Smalley:

Nosso trabalho é separar os dados confiáveis ​​dos não confiáveis. Fazemos isso usando diversas evidências independentes de fontes confiáveis.

“Mostre-me os DADOS”

Lembre-se do filme Jerry Maguire, onde Rod Tidwell aconselha Jerry que, para mantê-lo como cliente, tudo o que Jerry precisa fazer é “Mostre-me o dinheiro!"?

Todos nós deveríamos pedir a mesma coisa ao CDC, mas em vez de dinheiro, deveríamos pedir para eles “Mostrarem-me os DADOS!”

Por que o CDC não está nos mostrando o estudo da ACM que precisamos?

Como os ensaios clínicos não foram cegos, não podemos usar esses dados. Em vez disso, precisamos de um estudo retrospectivo de indivíduos pareados, com 100,000 em cada grupo selecionados em 1º de dezembro de 2020, antes do lançamento das vacinas ao público, se quisermos saber se essas vacinas estão reduzindo as mortes.

Um grupo segue a rota da vacinação completa. O outro grupo a rejeita completamente.

Em seguida, você analisa o número de mortes por Covid em comparação a outras causas em cada grupo e calcula a análise de risco-benefício, como fizemos anteriormente.

Esses são os dados que eu quero ver. Onde estão? Ninguém conseguiu me mostrar.

E sem esses dados, ninguém de qualquer idade deveria tomar a vacina ou recomendá-la.

Vou ainda mais longe e digo:

1. É irresponsável por parte do CDC manter esses dados ocultos do público.
2. É irresponsável da comunidade médica não exigir ver esses dados.
3. É irresponsável da comunidade médica encorajar alguém a se vacinar sem ver esses dados, especialmente à luz dos dados alarmantes do VAERS e de outras fontes.
4. Se as vacinas são benéficas, como você explica essa nova análise dos dados do Reino Unido?

Resumo

Com base nesses novos dados do governo do Reino Unido, podemos finalmente calcular uma relação risco-benefício real para cada faixa etária. Para todos os grupos, ela é negativa. Quanto mais jovem você for, menos sentido faz tomar a vacina.

O ponto principal é este: finalmente, os dados estão disponíveis publicamente e à vista de todos, mostrando claramente que nossos governos têm nos matado publicamente com essas vacinas e mandatos de vacinação.

A análise de dados também não é passível de ataque. São dados totalmente reportados diretamente do governo do Reino Unido e a matemática é simples. A única maneira de explicar os resultados é que as vacinas matam mais pessoas do que salvam.

É lamentável que a comunidade médica nunca tenha sequer solicitado esses dados antes de recomendar as vacinas. Eles continuam até hoje escondendo a cabeça na areia e não exigem ver os dados da ACM.

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Rhoda Wilson

Embora antes fosse um hobby que culminou na escrita de artigos para a Wikipédia (até que as coisas deram uma guinada drástica e inegável em 2020) e alguns livros para consumo privado, desde março de 2020 me tornei pesquisador e escritor em tempo integral em reação à dominação global que se tornou evidente com a chegada da covid-19. Durante a maior parte da minha vida, tentei conscientizar a população sobre o fato de que um pequeno grupo de pessoas planejava dominar o mundo em benefício próprio. Não havia como eu ficar sentado em silêncio e simplesmente deixá-los fazer isso depois que fizessem seu movimento final.

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