למרות הוכחות אנקדוטיות ומחקריות נרחבות למחלות קשות ומוות הקשורות באופן הדוק לזריקות קוביד-19, הקשר שלהן לתמותה מקוביד מוכרז כנדיר ומקרי, מכיוון שראיות סטטיסטיות מקיפות לא היו ברורות בנתוני התמותה הרשמיים. ד"ר ווילסון סי מקור מוביל אותנו אל האמת
מאמר שפורסם לאחרונה [1] פותר את הפאזל הזה על ידי זיהוי פגם מערכתי בנתונים באמנת הדיווח שמטשטש את ההשפעה הקטלנית המיידית של זריקות קוביד-19, שבהם מקרי מוות משמעותיים של "חיסון" יוחסו בטעות ל"לא מחוסנים".
לאחרונה, דבורה בירקס, מתאמת כוח המשימה לקורונה של הבית הלבן (WHCTF), שקבעה את האסטרטגיות לתגובות מוקדמות לנגיף בארה"ב שהועתקו על ידי רוב העולם, קוננה בפומבי על האיכות הירודה של נתוני הקורונה בארה"ב ואמרה [2] "זה הייתה מגיפה שמונעת על ידי הנחות ותפיסות, במקום נתונים ומדע".
על סוכנויות בריאות היא אמרה גם: "נתונים לפרסום, לא נתונים לשינוי יישום." כלומר, נתוני קוביד נאספים, לא כדי ליידע, להנחות וליישם שינויי מדיניות, אלא כדי לנהל את התפיסה הציבורית, מה שעלול לגרום לכך שמידע עשוי לעבור מניפולציות כדי להטעות את הציבור, כפי שיוצג להלן.
הטענה הרשמית ש"מדיניות עוקבת אחרי המדע" היא הפוכה מהמציאות: "מדע עוקב אחר המדיניות" כלומר, המדיניות נתמכת תחילה במדע מזויף ובנתונים שעברו מניפולציות. מנתחי נתונים עשויים שלא להבין שהם יכולים לסייע במידע מוטעה על ידי פרסום סטטיסטיקות מטעות של נתונים שעברו מניפולציות. אנו מספקים ראיות להשלכות הדרמטיות של הפגם בדיווח נתוני הקורונה [3] שצוין על ידי הCDC האמריקאי.
הCDC מגדיר "סטטוס חיסון" בפיגור של 14 יום מהזרקת הקוביד האחרונה, עם הרציונל שלוקח לפחות 14 ימים עד שהזריקה תיכנס לתוקף. לדוגמה, "מקרה פורץ דרך" של אדם "מחוסן בסדרה ראשונית" מצוין על ידי:
"מקרה מחוסן עם סדרה ראשונית: SARS-CoV-2 RNA או אנטיגן שזוהה בדגימת נשימה שנאספה ≥14 ימים לאחר השלמת אימות של הסדרה הראשית של חיסון נגד קוביד-19 שאושר או אושר על ידי הFDA."
נתונים כאלה שנאספו אינם נתונים גולמיים אלא נתונים שעברו מניפולציה מכיוון שהנתונים המותאמים עלולים לעוות את הפרשנות של התוצאות. הנתונים המתואמים הם פגם בנתונים לעין, מכיוון שאימוץ של פיגור זמן של 14 יום, למרות שהוא מקובל, לא הוצדק על ידי מחקר מדעי או על ידי ויכוח על הפוטנציאל שלו להטעות.
מבחינה מדעית, המושג "סטטוס חיסון" מיותר לחלוטין בנתונים הגולמיים; כל מה שצריך זה פשוט לרשום את "תאריך ההזרקה" [4]. אי אפשר היה לקבוע באופן מדעי מתי הזריקות באמת נכנסות לתוקף כאשר זה כבר הוכרע מראש לפי "סטטוס החיסונים" של הנתונים שנאספו.
ההבחנה החשובה בין נתונים גולמיים לנתונים שעברו מניפולציה, במקרה זה, נובעת מהעובדה שאירועים חריגים ומקרי מוות התרחשו לעתים קרובות זמן קצר לאחר הזרקות נגיף הקורונה, הרבה פחות מ-14 ימים, כפי שדיווח מסד הנתונים מה VARES . [5]
נתוני VAERS, המסתמכים על דיווחים וולונטאריים ולכן מדווחים בחסר ואינם שלמים, מראים בבירור את קיומה של השפעה קטלנית מיידית של זריקות קוביד, ככל הנראה תוך פחות מ-14 ימים. עדות זו זכתה להתעלמות כלא מייצגת בגלל לא מספיק מקרי מוות בהשוואה למספר הגדול של זריקות.
עם זאת, הראיות מראות שלפיגור של 14 יום יש השפעה מבלבלת ומשמעותית על ההגדרות של "סטטוס חיסון", שיכולות להיות לה השלכות חשובות. לדוגמה, אם מישהו מת מיד לאחר מאיץ של פייזר, הנתונים לא ידווחו כמוות של אדם מבוסטר, אלא כמוות של אדם שהוזרק פעמיים. הנתונים המתועדים יסוו את ההשפעות הקטלניות של המאיץ מכיוון שהמוות לא ייוחס לבוסטר.
המאמר המצוטט [1] חקר את הפגם בנתונים והראה שהוא ניכר בבירור בנתוני ה-קוביד וכי לשגיאת הנתונים יש השפעה מהותית על סטטיסטיקת התמותה מקוביד ועל ההערכה שלנו לגבי הבטיחות של זריקות נגיף הקורונה.
מאמר זה נועד רק לתאר את שיטת הניתוח, לסכם את הממצא העיקרי ולציין כיצד ליקוי הנתונים מעוות באופן משמעותי את ההשקפה על בטיחות והתנהלות מגיפת קוביד-19. המטרה העיקרית היא לעודד אחרים לשכפל מחקרים דומים ולחפש פרטים נוספים על השיטה שלנו במאמר המקורי [1].
מערכי נתונים הדורשים גם מספרים עבור אוכלוסיות וגם מקרי מוות לפי מינוני הזרקה או "סטטוס חיסון" אינם זמינים לעתים קרובות. למרבה המזל, יש כמות קטנה של נתונים כאלה עבור אוכלוסייה של 8.2 מיליון בניו סאות' ויילס (NSW) באוסטרליה, מתחילת ספטמבר 2021 עד 2 ביולי 2022 [6].
עם זאת, מערך הנתונים של NSW מעוות עוד יותר [7], מכיוון שאדם עשוי להיחשב "לא מחוסן" עד 21 ימים לאחר ההזרקה הראשונה. הנתונים יראו כמצביעים על כך שאנשים רבים מתו בתוך חלון זה של 21 יום, אך כולם סווגו כמקרי מוות של "לא מחוסנים".
השיטה שלנו לחשיפת פגם הנתונים מנתחת את העליות והירידות באוכלוסיות של מינונים שונים כפי שמוצג בטבלה הבאה. לאחר מסע ההזרקות הגדול הראשון ב- NSW במשך מספר שבועות, גדלה אוכלוסיית המינון הכפול (עמודה שניה) במיליונים בודדים, על חשבון האוכלוסיות במינון בודד וגם של אוכלוסיות ללא מינון (מספרים שליליים נמצאים בסוגריים).
שתי העמודות הצהובות מדגישות חריגה בנתונים: ספירות המוות החדשות של "המחוסנים" נראות לא מסודרות ועלולות להיות שגויות (עמודות אפורות), עם כמה תחיית המתים (מחוץ לחג הפסחא) של אוכלוסיות במינון יחיד וכפול.
מקרי מוות חדשים עבור "לא מחוסנים" גדלים באופן עקבי, וזאת עבור אוכלוסייה שמצתמצמת. מדוע לאוכלוסיית ה"לא מחוסנת" המתמעטת יהיו מספרים גדולים באופן שיטתי של מקרי מוות חדשים?
במהלך תקופה זו, האוכלוסייה ה"לא מחוסנת" פחתה ביותר ממיליון אנשים שקיבלו מנה אחת או שתיים של זריקה, האוכלוסייה במינון כפול גדלה בלמעלה משלושה מיליון, בעוד שאוכלוסיית המנות החד ספגה הפסד נקי של כשני מיליון.
כאשר האוכלוסייה המשולבת במינון אחד ושני מזוממות כנגד מקרי המוות החדשים במנותחים ללא מינון, נצפה מתאם גבוה מאוד (>98%) באיור הבא. בתחילת 2022, הצניחות באוכלוסייה המשולבת של אנשים במינון יחיד וכפול, נבעה מהגעת זריקות דחף, כאשר אוכלוסיית שלושת המינונים גדלה במהירות, והפחיתה את המינונים הכפולים.
דפוס החריגות בנתונים התרחש בכל מסע הזרקות עוקב מהבוסטר הראשון (המנה השלישית) ולאחר מכן לבוסטר השני (המנה הרביעית). העדויות האמפיריות לקמפיינים הבאים מתוארים במאמר המקורי [1].
כל הנתונים שנבדקו מצביעים על כך שלזריקות קוביד יש באופן מערכתי השפעה קטלנית משמעותית ומיידית בהסכמה לראיות של דו"ח OpenVAERS שצוטט לעיל.
מספרים משמעותיים של מקרי מוות בתוך 14-21 יום לאחר ההזרקות דווחו כלא שנגרמו או שלא קשורים לזריקות, אלא דווחו כמוות מקוביד של אלה שטרם קיבלו את הזריקות הללו. נתוני הקוביד שנאספו הובילו לשתי טענות שגויות ומטעות שהניעו את מסעות ההזרקה.
הזריקות החדשות היו בטוחות וקשורות למקרי מוות שדווחו מעטים;
הזריקות החדשות היו הכרחיות, בגלל "דעיכת" ההזרקות הקודמות עם עלייה מהירה במספר מקרי המוות מקוביד.
האמת היא בדיוק הפוכה: זריקות חדשות היו לא בטוחות וקשורות למקרי מוות רבים, אך יוחסו בטעות לאלו שטרם הוזרקו, ויצרו אשליה של מגפה קטלנית עבור החוששים לקבל את הזריקה הראשונה ולאחר מכן אשליה של "דעיכה". או "גרסאות חדשות" ל"מחוסנים" כדי לקבל יותר זריקות.
בתחילה, תוכנית זו עבדה נפלא כדי להניע את קליטתם של מיליארדי מנות בקרב אוכלוסיות העולם, אך בתקופה האחרונה היא החלה להיכשל מכיוון שהתברר כי רוב מקרי המוות מנגיף הקורונה היו בין "המחוסנים". למה?
בהתאמה לאוכלוסיות "מחוסנות" גדולות יותר מאוכלוסיות "לא מחוסנות", נתונים עדכניים עדיין מראים כי ל"מחוסנים" יש סיכוי גבוה פי כמה למות מאשר ל"לא מחוסנים".
הסיבה היא שהפרופורציות של שתי האוכלוסיות התייצבו, כאשר מנות ראשונות מועטות יחסית ניתנו ולכן ייחוס שגוי של מקרי מוות ל"לא מחוסנים" נפסק ברובו.
זריקות חדשות ניתנו ל"מחוסנים" כמחזקות. מקרי מוות מהזריקות החדשות הללו ניתן לייחס כעת רק לאוכלוסיות ה"מחוסנות". בהשוואת תמותה "מחוסנים" לעומת "לא מחוסנים", נראה שהסיכון למות עבור "המחוסנים" עולה בחדות, מכיוון שלא ניתן היה להפנות עוד את מקרי המוות הללו ל"לא מחוסנים".
אם התוכנית של ניפוח מקרי מוות של "לא מחוסנים" הייתה נמשכת, אזי יש צורך בגיוס של "לא מחוסנים" נוספים כדי לקבל דקירות ראשונות. אולי קמפיין נגד "הססנות חיסונים", חקיקת "מנדט חיסונים" והמלצה על זריקות לילדות הם כולם ניסיונות לשמור על התוכנית להזריק "לא מחוסנים".
עם זאת, מאז ניסיונות אלה לא הצליחו להניע מספיק "לא מחוסנים" כדי לקבל זריקות קוביד, סיכון התמותה של קוביד בקרב "המחוסנים" טיפס באופן ניכר בנתונים הרשמיים. פתרון פשוט לשיפור אופטיקה, לפחות באופן זמני, הוא להפחית את ספירת המוות מקוביד, על-ידי הרחקתן כמקרי מוות שאינם מקוביד, דבר שקל לעשות, בהתחשב בהגדרה המעורפלת של "מוות מקוביד".
תוצאה נלווית של התכנית הייתה מתאם חזק בין זריקות קוביד חדשות ועלייה מהירה במקרי מוות שאינם מקוביד, שבסופו של דבר ניתן לראות בנתוני התמותה מכל הסיבות [8]. תצפית זו פותרת חידה שהועלתה במאמר PSI לאחרונה [9] על נתוני ONS, שנראה מדויק יותר בדגימות קטנות ולא בדגימות גדולות [10]. ההסבר כאן הוא שככל שהנתונים הולכים אחורה, כך מספרי התמותה של ה"לא מחוסנים" מנופחים ומעוותים יותר בגלל פגם הנתונים.
לסיכום, הראינו שקיים פגם בנתונים לעין באיסוף נתונים רשמי. קידמו את השערת סכיני הגילוח של Occam לפיה הקטלניות של זריקות קוביד, שאינן מוכרות רשמית, יכולה להסביר כמה תצפיות חשובות, אך תמוהות.
אנו מעודדים אחרים לחקור את פגם הנתונים הזה בדחיפות. לפרטים נוספים ראה [1].
מקורות:
[1] Sy, W, נתונים בדיווח על פגם בראייה ברורה המעוות את סטטיסטיקת התמותה מ-קוביד-19,
https://www.academia.edu/85597731/Data_reporting_flaw_in_plain_sight_distorting_COVID_19_mortality_statistics
[2] Igoe, M. Deborah Birx: נתוני קוביד-19 בארה"ב היו 'גרועים יותר ממה שמצאתי מעבר לים', Devex 15 ביולי
2022, (ראה סרטון, ציטוטים ב-11.32 ו-8.16 דקות); זמין בכתובת:
https://www.devex.com/news/deborah-birx-us-covid-19-data-was-worse-than-what-i-found-overseas-103640
[3] מרכזים לבקרת מחלות ומניעתן, חקירה ודיווח על פריצת מקרים של חיסון נגד קוביד-19 (עודכן ב-23 ביוני 2022), https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/php/hd-breakthrough.html #report (נגישה ב-15 באוגוסט 2022).
[4] Yamamoto, K, השפעות שליליות של חיסוני קוביד-19 ואמצעים למניעתם. 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 (נגישה ל-15 באוגוסט 2022).
התפרצות תקופת דיווח: 16 ביוני עד 7 באוקטובר 2021, (ראה עמוד 9),
https://www.health.nsw.gov.au/Infectious/covid-19/Documents/in-focus/covid-19-vaccination-case-surveillance-051121.pdf [8] הלשכה האוסטרלית לסטטיסטיקה, תמותה זמנית סטטיסטיקה, https://www.abs.gov.au/statistics/health/causes-death/provisional-mortality-
סטטיסטיקות/הגרסה האחרונה (נגישה ב-26 באוגוסט 2022). [9] Kirsch, S, מדוע אין להשתמש בנתוני ONS בבריטניה כדי להצדיק מדיניות ציבורית,
https://principia-scientific.com/why-uk-ons-data-shouldn-beused-to-justify-public-policy/ [10] Sy W, סיכון תמותה של זריקות COVID-19: עדויות מניו סאות' ויילס ואַנְגלִיָה, Academic.edu https://www.academia.edu/83924771/Mortality_risk_of_COVID_19_injections_evidence_f
rom_New_South_Wales_and_England
