De nouvelles données du gouvernement britannique montrent que les vaccins contre la COVID tuent plus de personnes qu’ils n’en sauvent

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J’ai demandé à tout le monde : Montrez moi les données sur la mortalité toutes causes confondues prouvant que les vaccins sont sûrs. J’ai finalement obtenu des données. C’est du gouvernement britannique et c’est dévastateur. VRAIMENT dévastateur.

Steve Kirsch


Mortality in Ukraine Over the Last 25 years: How Many Deaths Could Have  Been Avoided | VoxUkraine

Aperçu

Les nouvelles données du gouvernement britannique nous permettent d’analyser les données d’une manière que nous ne pouvions pas auparavant. Cette nouvelle analyse montre clairement que les vaccins contre la COVID tuent plus de personnes qu’ils n’en épargnent pour tous les groupes d’âge. En d’autres termes, ils ne devraient être utilisés par personne. Plus vous êtes jeune, moins cela a de sens.

N’importe qui peut valider les données et la méthodologie. Les résultats montrent clairement que les vaccins contre la COVID devraient être arrêtés immédiatement.

Aucune autorité de santé publique dans aucun pays n’aura une conversation avec nous pour justifier ses recommandations en matière de vaccins ou expliquer en quoi cette analyse est erronée. Je me demande pourquoi?

Ce que montrent les données

Voici le résultat de l’analyse.

Graphique 1. La détermination du rapport bénéfice/risque à partir des données britanniques montre que pour tous les âges, les vaccins tuent plus de personnes qu’ils n’en sauvent. Une valeur de 15 signifie que nous tuons 15 personnes du vaccin pour sauver 1 vie de la COVID. Il s’agit de l’onglet Résumé exec de la feuille de calcul.

Cela signifie que si vous avez 25 ans, le vaccin tue 15 personnes pour chaque personne qu’il sauve de la COVID. En dessous de 80 ans, plus vous êtes jeune, plus la vaccination est absurde. Les cellules avec * signifient que le vaccin a en fait causé plus de cas de COVID que les non-vaccinés.

Au-dessus de 80, les données britanniques étaient trop confuses pour être utiles. Tant que nous n’aurons pas ces données, il est irresponsable de faire une recommandation.

Je décris ci-dessous comment vous pouvez calculer cela vous-même à partir des données britanniques.

Veuillez partager ce résultat sur toutes vos plateformes de médias sociaux.

Introduction

Un de mes amis m’a récemment envoyé un lien vers les données de mortalité de l’Office of National Statistics du gouvernement britannique du 1er janvier 2021 au 31 janvier 2022. Je n’avais jamais vu ces données auparavant, alors je les ai analysées.

Ce que j’ai trouvé était absolument stupéfiant parce qu’il était conforme à l’analyse risques-avantages du VAERS par âge que j’avais faite en novembre 2021.

Où obtenir les données sources du gouvernement britannique

Les données gouvernementales sont archivées ici. Vous souhaitez ouvrir la feuille de calcul et regarder l’onglet de la feuille de calcul intitulé Tableau 6.

Vous pouvez également accéder à la source originale à l’adresse suivante: https://www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsandmarriages/deaths/datasets/deathsbyvaccinationstatusengland que vous pouvez voir en haut de la page.

Dans les deux cas, vous cliquez sur le bouton vert intitulé « xlsx » pour obtenir la feuille de calcul, puis allez dans l’onglet « Tableau 6 »:

Pour le visualiser, consultez ce tweet.

Remarque: Les données proviennent uniquement de l’Angleterre, pas de tout le Royaume-Uni.

Où obtenir mon analyse des données

J’ai annoté les données sources du Royaume-Uni et vous pouvez les télécharger ici. Cela permet de voir plus facilement ce qui se passe. Vous pouvez voir toutes les données originales et mes formules pour calculer les ratios ACM et l’analyse risque-bénéfice dans l’onglet Tableau 6.

Tout est à la vue de tous. J’ai ensuite copié des valeurs dans les onglets Résumé et Résumé exécutif.

Méthodologie

J’ai comparé la mortalité toutes causes confondues (MCA) chez les personnes qui ont reçu 2 injections il y a au moins 6 mois avec les personnes non vaccinées. Le délai de 6 mois fournit une « piste » minimale raisonnable pour observer les résultats pour la personne « complètement vaccinée » typique.

Résumé des données

Ce résumé ci-dessous (que j’ai mis dans l’onglet Résumé qui se trouve à droite de l’onglet Tableau 6) montre les taux de mortalité toutes causes confondues pour 100 000 années-personnes pour chaque tranche d’âge et montre également le rapport risque-bénéfice.

Graphique 2. Un résumé des calculs à partir des données britanniques. Ceci est indiqué dans l’onglet Résumé de ma feuille de calcul.

Voici la légende de chaque colonne :

  1. A : tranche d’âge de la ligne
  2. B: Taux ACM pour les non-ventilés
  3. C: Taux d’ACM pour vaxxed
  4. D: Calcul du risque-bénéfice qui est # vies non COVID perdues en raison du vaccin / # de vies COVID sauvées par le vaccin. Il s’agit de la meilleure mesure pour justifier l’utilisation d’une intervention. Plus ce nombre est grand, moins l’intervention a de sens. Une valeur >1 signifie que l’intervention ne doit jamais être utilisée. Les cellules avec * signifient que le vaccin a en fait causé plus de cas de COVID que les non-vaccinés. Remarque: vous devez afficher la feuille de calcul complète pour voir les données utilisées pour calculer ce nombre. Vous ne pouvez pas le faire à partir des données récapitulatives sur cet écran.
  5. E : ACM de vaxxed/ACM unvaxed, c’est-à-dire colonne C/colonne
    B. Une valeur >1 signifie que l’intervention ne doit jamais être utilisée car elle coûte des vies. Il s’agit d’une mesure grossière de l’efficacité d’une intervention, comme nous l’expliquons ci-dessous.
  6. F : % des décès dus à la COVID, c’est-à-dire la fraction de tous les décès liés à la MCA causés par la COVID.

The data clearly shows that any mortality benefit you get from taking the vaccine and lowering your risk of death from COVID is more than offset by the mortality you lose from the vaccine itself. This isn’t new. It is something I have been saying since May, 2021. But now I finally found the data where I could calculate it reliably.

In the Pfizer Phase 3 trial, there was a 40% increase in ACM in the vaccinated group. They killed an estimated 7 people for every person they saved from COVID!

In the Pfizer Phase 3 trial, there were a total of 21 deaths in the vaccine group and 15 deaths in the placebo group.

This 40% increase in the all-cause mortality in the trial (21/15=1.4) was of course dismissed as not statistically significant. While that is true, that doesn’t mean we shouldn’t pay attention to the number.

But now, based on the UK data, we know that the result in the Phase 3 trial wasn’t a statistical fluke. Not at all.

In fact, if we look at the risk benefit, we see that we saved 1 life from dying from COVID (1 COVID death in the treatment group vs. 2 COVID deaths in the placebo group= 1 life saved), but there were 7 excess non-COVID deaths (20 – 13).

So the Pfizer trial showed that for every person we saved from COVID, we killed 7 people. However the numbers were too small to place a high confidence in this point estimate.

However, I’d argue that Pfizer trial was a best case because:

  1. The trial enrolled abnormally healthy people who died at a 10X lower rate than the population (there is a 1% US average death rate per year, yet there were just 15 deaths in the 22,000 placebo arm in 6 months which is a .1% death rate)
  2. They were able to get rid of anyone who had a reaction to the first dose without counting them

The most important point though is that the Pfizer trial killed:save ratio of 7:1 and the ACM ratio of 1.4 is consistent with the hypothesis that the vaccine kills more people than it saves.

My ACM risk/benefit estimate using VAERS

This is from a risk/benefit computation I did on November 1, 2021 using the VAERS data to compute the ratio of the # of people killed from the vaccine (V) to the # of people who might be saved from COVID (C) if they took the vaccine and it had 90% effectiveness over 6 months (since we knew it waned over time and variants would change). Of course that was a conservative estimate of the benefit, but that’s because I wanted to make sure I was on solid ground if attacked.

So now we know that my VAERS calculations approximately match the actual UK data in Figure 1. Since my analysis was deliberately conservative, many of the numbers are smaller than the actuals.

This is another example that people who claim (without evidence) that the VAERS data is too “unreliable to use” are wrong. If it is so unreliable, how did it match the real world UK results so well?

Figure 3: Risk-benefit analysis from VAERS

Note how that VAERS showed exactly the same effect back then that we just learned from this UK data: that the younger you are, the more nonsensical getting vaccinated is.

Our V:C column decreases as you get older (from 6:1 down to 1.8:1) just like column E decreases (from 1.9:1 to 1:1 over the same range) in Figure 2.

Isn’t that an interesting “coincidence”? They are within a factor of 3 of each other.

Confirmation from others

I’m hardly the only person noting that the COVID vaccines kill more people than they save. Other articles show either no benefit at all or a negative benefit.

For example, check out:

  1. 99.6% of COVID deaths in Canada were among fully vaccinated people between April 10-17 which can only happen if the vaccinated have a great ACM than the unvaccinated since there is only an 86% vaccination rate in Canada. This is hard for anyone to explain.
  2. Fully Vaccinated 6x Higher Overall Mortality Than Non-Vaccinated (October 30, 2021)
  3. Follow-up of trial participants found ‘no effect on overall mortality’Figure 4. Table from the Denmark paper published as a preprint in the Lancet
  4. Horowitz: The failure of the mRNA shots is on display for all with open eyes

Notez que l’article du Danemark (pré-publié dans le Lancet) a montré un bénéfice global nul en termes de mortalité toutes causes confondues sur la base des données des essais cliniques. C’est certainement plus optimiste que les chiffres britanniques, mais le problème pour les fabricants de vaccins est que les chiffres britanniques ont montré que jusqu’à 38% des décès étaient dus à la COVID, donc si les vaccins fonctionnaient réellement et étaient sûrs, vous verriez un énorme avantage ACM et vous ne voyiez rien.

Pourquoi rendons-nous obligatoire un vaccin sans bénéfice ACM?? Aucun responsable de la santé publique ne veut répondre à des questions à ce sujet.

Qu’est-ce qui rend cette analyse différente des travaux précédents

L’ensemble de données utilisé ici contient à la fois les décès LIÉS à la COVID et les décès non liés à la COVID par âge. Nous n’avons jamais eu cela auparavant.

Cela nous permet, pour la première fois, de valider les données comme nous l’expliquons dans la section suivante.

En bref, les données que nous avons dans cet ensemble de données sont plus détaillées que dans les résumés plus fréquemment cités de la Health Security Agency du Royaume-Uni.

Le contrôle de santé mentale

Il est important de vérifier la santé mentale des données pour éviter les problèmes de confusion, car il ne s’agissait pas d’un essai randomisé.

En particulier, les taux de mortalité toutes causes confondues (MCA) pour les décès NON LIÉS à la COVID dans les cohortes vaxxées devraient être les mêmes que les taux pour les personnes non vaccinées pour un vaccin parfaitement sûr; il devrait être plus élevé à coup sûr pour ce vaccin comme nous le savons de VAERS, je le garantis. Nous avons plus de 10 façons de montrer que ce vaccin AUGMENTE considérablement votre MCA non COVID.

Par conséquent, chaque fois que la MCA non COVID est plus faible pour les vaccinés que pour les non vaccinés dans n’importe quelle cohorte d’âge, les données ne sont pas fiables (corrompues ou gravement confondues). Vous constaterez qu’il est plus bas pour la plupart des lignes des données présentées par le gouvernement britannique. C’est impossible. Cela montre que les données ne sont pas fiables. D’autres l’ont remarqué aussi.

C’est la raison pour laquelle j’aime tant cet ensemble de données: il a l’ACM non COVID afin que nous puissions le vérifier mentalement.

Le contrôle de santé mentale est la raison pour laquelle je me suis concentré sur la rangée de 2 doses >6 mois parce qu’il a passé ce simple contrôle de santé mentale plus régulièrement que toute autre ligne.

Si vous ignorez le contrôle de santé mentale et incluez toutes les données pour les vaccinés dans le rapport britannique, alors les vaccins sont de merveilleux sauveurs de vie, mais SEULEMENT si vous avez 25 ans ou plus. Le vaccin vous empêchera de mourir d’un cancer, d’accidents de voiture, etc., surtout si vous êtes âgé. C’est comme une fontaine de jouvence pour les personnes âgées si vous faites cela. Ce qui ne correspond pas du tout à la réalité où les directeurs de salons funéraires comme John O’Looney ne pouvaient pas croire combien d’appels il recevait lorsque les jabs se sont déroulés.

Voici une explication plus approfondie de la confusion due au biais des survivants qui explique pourquoi ces ensembles de données ne sont pas construits pour nos besoins.

Toutes les données que nous avons utilisées répondaient à nos critères simples de vérification de la santé mentale.

Ma vérification mentale pourrait-elle être erronée parce que le vaccin est en fait capable de vous empêcher de mourir de toutes les maladies et aussi des accidents? Non. Le VAERS serait vide si ce médicament réduisait les événements indésirables et que les médecins signalaient que les personnes âgées étaient guéries de la maladie. Au lieu de rapports d’événements indésirables, les médecins déposeraient des rapports d’événements bénéfiques (BER) après la vaccination.

J’ai écrit sur ce supposé effet de « fontaine de jouvence » le 12 novembre 2021.

Les plus de 80 ans devraient-ils se faire vacciner?

Mon analyse VAERS a dit non.

Les données anecdotiques des maisons de retraite des lanceurs d’alerte disent toutes non (voir les diapositives 53 à 59). Cela inclut Abrien Aguirre à Oahu, la maison de soins infirmiers Sunnycrest au Canada, et l’expérience de John O’Looney, et l’expérience des embaumeurs où la plupart des corps embaumés ont des caillots sanguins révélateurs causés par le vaccin.

Basé sur l’ajustement de la courbe, il n’a pas l’air bon pour les personnes âgées, pour l’un ou l’autre (voir ce commentaire du lecteur pour plus de détails).

L’ensemble de données britannique utilisé dans cet article était trop confus pour être utilisé car le taux d’ACM non COVID pour les vaccinés était inférieur à celui des vaccinés, de sorte qu’il ne répondait pas au contrôle de santé mentale.

Donc, si j’avais plus de 80 ans, je n’obtiendrais pas la photo jusqu’à ce que je voie des données fiables et cohérentes montrant un avantage clair de plusieurs sources indépendantes. Vous avez vu tout cela ces derniers temps?

Ratio ACM vs analyse risque/bénéfice

Maintenant que nous avons les bases à l’écart, je veux expliquer plus en détail la différence entre le ratio ACM et le nombre risque/bénéfice et pourquoi ce dernier est ce sur quoi nous devrions nous concentrer.

Par exemple, Toby Rogers a estimé que nous tuons 117 enfants du vaccin contre la COVID pour chaque enfant que nous pourrions sauver de la mort de la COVID dans la tranche d’âge de 5 à 11 ans.

Ici, dans une cohorte encore plus jeune (10 à 14 ans), nous avons constaté qu’il est de 1600 pour 1. Le problème avec cette jeune tranche d’âge est qu’il y a si peu de décès, qu’il y a beaucoup de bruit statistique puisque le dénominateur est si petit (proche de 0). Mais les données britanniques ont clairement montré que la vaccination des enfants de moins de 20 ans est insensée. Se demander si c’est 117 ou 1600, c’est comme réorganiser des chaises longues sur le Titanic.

Voici un exemple simple pour illustrer la différence entre le ratio ACM et l’analyse risque-bénéfice :

  1. Supposons que 100 personnes pour 100 000 meurent par an normalement dans un groupe d’âge particulier.
  2. Nous avons un vaccin qui sauve 1 vie par personne, mais en tue 10. C’est une mauvaise intervention parce qu’elle tue 10 fois plus de personnes qu’elle n’en sauve.
  3. Mais si nous comparons les taux d’ACM des deux groupes, nous aurions 100 dans le groupe non vacciné et 109 personnes décédées dans le groupe vacciné. Ainsi, le ratio ACM ne serait que de 1,1, soit une augmentation de 10%. Mais le risque / bénéfice est 10: 1 plus de risque que de bénéfice.

C’est pourquoi le rapport bénéfice/risque est le nombre à examiner, et non le ratio des MCA de chaque groupe.

Tentatives de démystification

Le professeur Jeffrey Morris a l’explication dans son article de blog, « UK death data artefacts: « Stragglers » who delay vaccine doses a select group with higher death risk. »

David Wilson, alias « Debunk the Funk », a cité l’article de Morris lorsque je lui ai demandé de démystifier cet article. Aucune autre explication n’a été fournie.

Morris affirme que les personnes qui vaccinent tard ont des taux de mortalité plus élevés.

Pour les personnes recevant une deuxième dose, vous pouvez choisir parmi l’une des trois options suivantes :

  1. >6 mois (le « plus rapide »)
  2. il y a 21 à 6 mois (le « milieu »)
  3. <il y a 21 jours (« les retardataires »)

Devinez quelle ligne j’ai choisie pour l’analyse ? Les gens qui ont été les plus prompts, pas les retardataires.

Voilà pour la tentative de démystification en agitant la main. Je n’ai pas été impressionné.

La meilleure façon de démystifier mon article est de souligner que si j’avais choisi d’autres lignes, le résultat aurait été différent. C’est vrai. J’ai sélectionné la ligne que j’ai faite parce qu’elle a passé un test de santé mentale de base. Mais que se passe-t-il s’il y a un facteur de confusion selon lequel le test de santé mentale que j’ai utilisé (qui semble raisonnable) est, en fait, faux?

Je suis convaincu que j’ai raison parce que le résultat est très cohérent avec d’autres points de données indépendants fiables que je connais. Mais je peux voir comment d’autres peuvent créer FUD à propos du résultat ici en disant « regardez là-bas ». Mon argument contraire à leur argument est « vous détournez l’attention ailleurs au lieu d’expliquer pourquoi cette analyse est fausse ».

Par exemple, ce tableau de l’article de Morris provient également de l’ensemble de données britannique, et il indique que vous êtes bien mieux loti si vous avez le vax.


Graphique 5. Tableau de l’article morris

Le problème est que les taux de mortalité qui sont aussi bas que 20% du taux de mortalité non dévasté (comme indiqué dans ce tableau) ne correspondent pas à la réalité. En outre, dans le tableau 3 des données britanniques, il est indiqué que si vous avez été vacciné contre la COVID, vous avez près de la moitié du taux de mortalité non COVID ACM en tant que non vacciné (comparez E23 avec E31). En d’autres termes, le vaccin est une fontaine de jouvence car il réduira votre MCA non COVID d’un facteur 2. Ce n’est tout simplement pas crédible. Il n’y a pas de mécanisme d’action qui puisse le faire et les rapports VAERS seraient inférieurs aux vaccins précédents.

La figure 5 ci-dessus n’explique pas le taux élevé de décès complètement vaccinés au Canada, le grand nombre de rapports VAERS, les rapports de médecins individuels, les groupes Facebook avec des centaines de milliers de victimes de vaccins, etc.

Qui a raison ?

Il y aura toujours des études qui contredisent d’autres études.

Il y aura toujours des éléments de données apparemment crédibles qui ne le sont pas, comme indiqué dans cet article: L’homme mort parleONS manipule les chiffres ENCORE ??L’ONS a récemment publié ce rapport – Risque de décès suite à une infection par le SRAS-CoV-2 ou à la vaccination contre la COVID-19 chez les jeunes en Angleterre: une étude de série de cas autocontrôlée. Ils ont conclu : Il n’y a aucune preuve d’une association entre la vaccination contre la COVID-19 et un risque accru de décès chez les jeunes…Lire la suiteil y a 23 minutes · 8 J’aime · 1 commentaire · Joël Smalley

Notre travail consiste à trier les données fiables des données non fiables. Pour ce faire, nous utilisons plusieurs éléments de preuve indépendants provenant de sources crédibles.

« Montrez-moi les DONNÉES »

Rappelez-vous le film Jerry Maguire où Rod Tidwell conseille à Jerry que pour le garder comme client, tout ce que Jerry a à faire est de « Montrez-moi l’argent! »?

Nous devrions tous demander la même chose au CDC, mais au lieu d’argent, nous devrions leur demander de « Montrez-moi les DONNÉES! »

Pourquoi le CDC ne nous montre-t-il pas l’étude ACM dont nous avons besoin?

Étant donné que les essais cliniques n’ont pas été mis en aveugle, nous ne pouvons pas utiliser ces données. Au lieu de cela, ce que nous devons voir, c’est une étude rétrospective des individus appariés avec 100 000 dans chaque groupe sélectionné le 1er décembre 2020 avant que les vaccins ne soient déployés au public si nous voulons savoir si ces vaccins réduisent les décès.

Un groupe suit la voie du vax complet. L’autre groupe évite complètement le vax.

Vous examinez ensuite le nombre de décès liés à la COVID par rapport aux décès non liés à la COVID dans chaque groupe et calculez l’analyse risques-avantages comme nous l’avons fait précédemment.

Ce sont les données que je veux voir. C’est où? Personne n’a pu me le montrer.

Et sans ces données, personne de n’importe quel âge ne devrait obtenir le jab ou le recommander.

J’irai même plus loin et dirai :

  1. Il est irresponsable de la part du CDC de garder ces données cachées à la vue du public.
  2. Il est irresponsable de la part de la communauté médicale de ne pas exiger de voir ces données.
  3. Il est irresponsable pour la communauté médicale d’encourager quiconque à se faire vacciner sans voir ces données, en particulier à la lumière des données alarmantes du VAERS et d’autres sources.
  4. Si les vaccins sont bénéfiques, comment expliquez-vous cette nouvelle analyse des données britanniques ?

Résumé

Sur la base de ces nouvelles données du gouvernement britannique, nous pouvons enfin calculer un véritable rapport risque-bénéfice pour chaque groupe d’âge. Pour tous les groupes, c’est négatif. Plus vous êtes jeune, moins il est logique de prendre le vaccin.

L’essentiel est le suivant : enfin, les données sont accessibles au public à la vue de tous, ce qui montre clairement que nos gouvernements nous ont tués publiquement avec ces vaccins et ces mandats de vaccination.

L’analyse des données n’est pas non plus attaquable. Il s’agit de données entièrement rapportées directement par le gouvernement britannique et le calcul est simple. La seule façon d’expliquer les résultats est que les vaccins tuent plus de gens qu’ils n’en sauvent.

Il est déplorable que la communauté médicale n’ait jamais demandé ces données avant de recommander les vaccins. Ils continuent à ce jour à garder la tête dans le sable et à ne pas exiger de voir les données de l’ACM.

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One thought on “De nouvelles données du gouvernement britannique montrent que les vaccins contre la COVID tuent plus de personnes qu’ils n’en sauvent

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