Důkaz, že vaše vláda manipuluje s daty, aby zakryla smrtelnost očkování proti COVID-19

OD THE EXPOSÉ ON 30. SRPNA 2022

Navzdory rozšířeným neoficiálním a výzkumným důkazům o závažných onemocněních a úmrtích úzce spojených s injekcemi COVID-19 byla jejich souvislost s úmrtností na COVID zamítnuta jako vzácná a náhodná, protože v oficiálních údajích o úmrtnosti nebyly zřejmé komplexní statistické důkazy.

Od Dr. Wilsona Sy.

Nedávný dokument [1] řeší tuto hádanku identifikací systémové chyby v datech v konvenci podávání zpráv, která zakrývá bezprostřední fatální dopad injekcí COVID-19, kde byla značná „vakcinační“ úmrtí nesprávně připisována „neočkovaným“.

Nedávno Deborah Birxová, koordinátorka Bílého domu Coronavirus Task Force (WHCTF), která stanovila strategie pro včasné reakce USA na COVID zkopírované velkou částí světa, veřejně posteskla nad špatnou kvalitou údajů o COVID v USA a řekla [2] „To byla pandemie poháněná spíše domněnkami a vnímáním než daty a vědou“.

O zdravotnických agenturách také řekla: „Údaje pro zveřejnění, nikoli údaje pro změnu implementace.“ To znamená, že údaje o COVID nejsou shromažďovány za účelem informování, vedení a provádění politických změn, ale za účelem řízení veřejného vnímání, což by mohlo znamenat, že údaje mohou být zmanipulovány za účelem uvedení veřejnosti v omyl, jak bude ukázáno níže.

Oficiální tvrzení, že „politika následuje vědu“ je opakem reality: „věda následuje politiku“, tj. politika je nejprve podpořena později falešnou vědou a manipulovanými daty. Datoví analytici si možná neuvědomují, že by mohli napomáhat a napomáhat dezinformacím zveřejňováním zavádějících statistik manipulovaných dat. Poskytujeme důkazy o dramatických důsledcích chyby v hlášení údajů o COVID [3] specifikované americkým CDC.

CDC definuje „stav očkování“ jako 14denní prodlevu od poslední injekce COVID s odůvodněním, že trvá nejméně 14 dní, než injekce vstoupí v platnost. Například „průlomový případ“ osoby „očkované primární sérií“ je specifikován:

„Případ s očkováním s primární sérií: SARS-CoV-2 RNA nebo antigen detekovaný ve vzorku z dýchacích cest odebraném ≥ 14 dní po prokazatelném dokončení primární série vakcíny COVID-19 schválené nebo schválené FDA.“

Takto shromážděná data nejsou nezpracovaná data, ale zmanipulovaná data, protože upravená data mohou zkreslit interpretaci výsledků. Upravená data jsou na první pohled chybou v datech, protože přijetí časové prodlevy 14 dnů, i když je široce přijímáno, nebylo odůvodněno vědeckým výzkumem ani diskusí o jeho potenciálu být zavádějící.

Z vědeckého hlediska je pojem „stav očkování“ v hrubých datech zcela zbytečný; vše, co je potřeba, je jednoduše zaznamenat „Datum injekce“ [4]. Bylo nemožné vědecky určit, kdy injekce skutečně začnou účinkovat, když je to již předem posouzeno podle „stavu očkování“ shromážděných údajů.

Důležitý rozdíl mezi nezpracovanými daty a zmanipulovanými daty v tomto případě pochází ze skutečnosti, že nežádoucí příhody a úmrtí se často vyskytovaly brzy po injekcích COVID, mnohem méně než 14 dní, jak uvádí databáze CDC’s Vaccine Adverse Event Reporting System (VAERS). od OpenVAERS [5] ukazuje.

Údaje VAERS, které jsou závislé na dobrovolných hlášeních, a proto jsou podhodnocené a neúplné, jasně ukazují existenci okamžitého smrtelného účinku injekcí COVID, s největší pravděpodobností za méně než 14 dní. Tento důkaz byl ignorován jako nereprezentativní kvůli nedostatečnému počtu úmrtí ve srovnání s velkým počtem injekcí.

Důkazy však ukazují, že 14denní zpoždění má matoucí a významný dopad na definice „stavu očkování“, což by mohlo mít důležité důsledky. Pokud například někdo zemře bezprostředně po boosteru od společnosti Pfizer, pak by údaje nebyly hlášeny jako smrt posílené osoby, ale jako smrt osoby s dvojnásobnou dávkou. Zaznamenaná data by maskovala smrtelné účinky boosteru, protože smrt by nebyla přičítána boosteru.

Citovaný dokument [1] zkoumal tuto chybu v datech a ukázal, že je jasně patrná v datech COVID a že chyba v datech má podstatný dopad na statistiky úmrtnosti na COVID a na naše hodnocení bezpečnosti injekcí COVID.

Tento článek si klade za cíl pouze popsat způsob analýzy, shrnout hlavní zjištění a naznačit, jak datová chyba výrazně zkresluje pohled na bezpečnost a průběh pandemie COVID-19. Hlavním účelem je vyzvat ostatní, aby opakovali podobné studie a hledali další podrobnosti o naší metodě v původním článku [1].

Datové soubory vyžadující jak počty populací, tak úmrtí podle injekčních dávek nebo „stavu očkování“ nejsou často dostupné. Naštěstí existuje malé množství takových údajů pro populaci 8,2 milionu v Novém Jižním Walesu (NSW) v Austrálii od začátku září 2021 do 2. července 2022 [6].

Tento soubor dat NSW je však ještě více zkreslený [7], protože osoba může být považována za „neočkovanou“ až 21 dní po první injekci. Údaje budou naznačovat, že mnoho lidí zemřelo během tohoto 21denního okna, ale všichni byli klasifikováni jako úmrtí „neočkovaných“.

Naše metoda k odhalení chyby v datech analyzuje nárůsty a poklesy v populacích různých dávek, jak je uvedeno v následující tabulce. Po první velké injekční kampani v NSW po dobu několika týdnů se populace s dvojitou dávkou (druhý sloupec) zvýšila o několik milionů na úkor populace s jednou dávkou i bez dávky (záporná čísla jsou v závorkách).

Dva žluté sloupce zvýrazňují datovou anomálii: nové počty úmrtí u „očkovaných“ se zdají neuspořádané a potenciálně chybné (šedé sloupce), s některými vzkříšeními (mimo Velikonoce) populace s jednou a dvojitou dávkou.

Nová úmrtnost „neočkovaných“ je pro zmenšující se populaci trvale vysoká. Proč by měla ubývající „neočkovaná“ populace mít systematicky velký počet nových úmrtí?

Během tohoto období se „neočkovaná“ populace snížila o více než milion osob, které dostaly jednu nebo dvě dávky injekce, populace s dvojitou dávkou vzrostla o více než tři miliony, zatímco populace s jednou dávkou utrpěla čistou ztrátu asi dvou milionů.

Když je kombinovaná populace s jednou a dvěma dávkami vynesena do grafu proti novým úmrtím u pacientů bez dávky, je na následujícím obrázku pozorována velmi vysoká korelace (>98 %). Počátkem roku 2022 byl propad v kombinované populaci osob s jednou a dvojitou dávkou způsoben příchodem přeočkování, kdy se populace se třemi dávkami rychle zvýšila, čímž se snížil počet osob s dvojitou dávkou.

Vzorec datové anomálie se vyskytl v každé následující injekční kampani od první posilovací dávky (třetí dávka) a poté po druhou posilovací dávku (čtvrtá dávka). Empirické důkazy pro tyto následné kampaně jsou popsány v původním článku [1].

Všechny zkoumané údaje naznačují, že injekce COVID mají systémově významný a okamžitý smrtelný dopad v souladu s důkazy ve zprávě OpenVAERS citované výše.

Významný počet úmrtí během 14–21 dnů po injekcích nebyl hlášen jako způsobený injekcemi nebo s nimi související, ale spíše hlášený jako úmrtí na COVID u těch, kteří tyto injekce ještě nedostali. Shromážděné údaje o COVID vedly ke dvěma nepravdivým a zavádějícím tvrzením o podpoře injekčních kampaní.

• Nové injekce byly bezpečné a byly spojeny s několika hlášenými úmrtími;
• Nové injekce byly nutné kvůli „ubývání“ předchozích injekcí s rychle rostoucím počtem úmrtí na COVID.

Pravda je přesně opačná: nové injekce nebyly bezpečné a byly spojeny s mnoha úmrtími, ale byly neprávem připisovány těm, které ještě neměly být aplikovány, což pro ty, kteří se bojí prvního bodnutí, vytvořilo iluzi smrtelného moru a následně iluzi „ubývání“ nebo „nové varianty“ pro „očkované“, aby dostali více úderů.

Je pravděpodobné, že bezprostřední zkušenosti zdravotnických pracovníků, kteří jsou svědky bezprostředních následků injekcí COVID, mohou nedůvěřovat oficiálním zprávám a opustit průmysl spíše než riskovat vlastní zdraví tím, že se podřídí „očkovacím mandátům“.

Zpočátku toto schéma fungovalo úžasně, aby podpořilo příjem miliard dávek mezi světovou populací, ale v poslední době začalo selhávat, protože se ukázalo, že většina úmrtí na COVID byla mezi „očkovanými“. Proč?

Při zohlednění větších „očkovaných“ než „neočkovaných“ populací nedávná data stále ukazují, že „očkovaní“ mají mnohonásobně vyšší pravděpodobnost úmrtí než „neočkovaní“.

Důvodem je to, že se poměry těchto dvou populací ustálily, přičemž bylo podáno relativně málo prvních dávek, a proto do značné míry ustalo chybné připisování úmrtí „neočkovaným“.

Nové injekce byly podávány „očkovaným“ jako přeočkování. Úmrtí z těchto nových injekcí lze nyní připsat pouze „očkované“ populaci. Při srovnání úmrtnosti „očkovaných“ versus „neočkovaných“ bylo vidět, že riziko úmrtí „očkovaných“ prudce stoupá, protože tato úmrtí již nelze přiřadit „neočkovaným“.

Pokud by schéma navyšování počtu úmrtí „neočkovaných“ mělo pokračovat, pak je nutný nábor více „neočkovaných“, aby dostali první rány. Možná, že kampaň proti „váhavosti ohledně očkování“, uzákonění „pověření k očkování“ a doporučování dětských injekcí jsou všechny pokusy, aby systém pokračoval v aplikaci injekcí „neočkovaným“.

Protože však tyto pokusy selhaly při přeměně dostatečného množství „neočkovaných“, aby mohli přijímat injekce COVID, riziko úmrtnosti na COVID mezi „očkovanými“ v oficiálních údajích viditelně vzrostlo. Jednoduchým řešením pro vylepšenou optiku, alespoň dočasně, je snížit počty úmrtí na COVID tím, že je vyřadíme jako úmrtí bez COVID, což je snadné vzhledem k nejednoznačné definici „úmrtí na COVID“.

Vedlejším důsledkem tohoto schématu byla silná korelace mezi novými injekcemi COVID a rychlým nárůstem úmrtí bez COVID, což bylo nakonec vidět v údajích o úmrtnosti ze všech příčin [8]. Toto pozorování řeší hádanku vznesenou v nedávném článku PSI [9] o datech ONS, která se zdají být přesnější v malých vzorcích než ve velkých vzorcích [10]. Zde se vysvětluje, že čím dále jsou data, tím jsou čísla úmrtnosti „neočkovaných“ kvůli chybě v datech nafouknutější a zkreslenější.

Na závěr jsme ukázali, že v oficiálním sběru dat existuje na první pohled chyba v datech. Rozvinuli jsme hypotézu Occamovy břitvy, že letalita injekcí COVID, která není oficiálně uznána, může vysvětlit několik důležitých, ale záhadných pozorování.

Doporučujeme ostatním, aby tuto chybu v datech urychleně prošetřili. Další podrobnosti naleznete v [1].

Reference

[1] Sy, W, Chyba v hlášení dat na první pohled zkreslující statistiky úmrtnosti na COVID-19,
https://www.academia.edu/85597731/Data_reporting_flaw_in_plain_sight_distorting_COVID_19_mortality_statistics

[2] Data Igoe, M. Deborah Birx, USA horší než to, co jsem našel v zámoří, Devex 15. července
2022, (viz video, uvozovky v 11.32 a 8.16 min); dostupné na: https://www.devex.com/news/deborah-birx-us-covid-19-data-was-horší-než-what-i-found-overseas-103640 [3] Centra

pro kontrolu nemocí a Prevence, Průlomové vyšetřování a hlášení případů COVID-19 (aktualizováno 23. června 2022), https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/php/hd-breakthrough.html#report (přístup 15. srpna 2022) .

[4] Yamamoto, K, Nežádoucí účinky vakcín COVID-19 a opatření k jejich prevenci. Virology Journal 2022, 19(100), https://virologyj.biomedcentral.com/track/pdf/10.1186/s12985-022-01831-0.pdf

[5] OpenVAERS, VAERS COVID Vaccine Mortality Reports, https://www .openvaers.com/covid-data/mortality (vstup 15. srpna 2022).

[6]  COVID-19 v Austrálii ,  https://www.covid19data.com.au/  (vstup 10. srpna 2022).

[7] NSW Health, ZAOSTŘENO NA Očkování mezi případy COVID-19 v ohnisku delty NSW Období hlášení: 16. června až 7. října 2021, (viz str. 9),  https://www.health.nsw.gov.au/ Infectious/covid-19/Documents/in-focus/covid-19-vaccination-case-surveillance-051121.pdf

[8] Australian Bureau of Statistics,  Provisional Mortality Statistics ,  https://www.abs.gov.au/statistics/health/causes-death/provisional-mortality-statistics/latest-release  (přístup 26. srpna 2022).

[9] Kirsch, S, Proč by údaje UK ONS neměly být používány k ospravedlnění veřejné politiky,  https://principia-scientific.com/why-uk-ons-data-shouldnt-be-used-to-justify-public -politika/

[10] Sy W, Riziko úmrtnosti injekcí COVID-19: důkazy z Nového Jižního Walesu a Anglie,

Academic.edu , https://www.academia.edu/83924771/Mortality_risk_of_COVID_19_injections_evidence_from_New_South_Wales_and_England

ZDROJ: The Exposé https://expose-news.com/2022/08/30/gov-manipulating-data-hide-covid-vaccine-deaths/