La CMS (Centers for Medicare & Medicaid Services ℹ️) publie chaque semaine les données relatives aux maisons de repos. Si l’on analyse ces données de différentes manières, la conclusion est toujours la même : les vaccins ont été un désastre, augmentant le taux de mortalité dû au COVID.

Synthèse

Cet article est très important. Peut-être l’article le plus important que j’ai écrit à ce jour.

En bref, j’ai analysé les données officielles américaines sur les maisons de retraite, qui constituent l' »étalon-or » ℹ️, et j’ai accordé au vaccin tout le bénéfice du doute en les analysant dans les « meilleures conditions », lorsque le vaccin correspond au variant, et peu de temps après l’administration du vaccin, de manière à ce que la protection ne s’estompe pas avant qu’un rappel soit nécessaire. Si le vaccin avait fonctionné comme on le prétendait, on aurait dû observer une baisse considérable du taux de létalité de l’infection ℹ️ (IFR) et ces données auraient fait l’objet d’une couverture médiatique dans tous les grands médias du monde.

Ce n’est pas le cas, car les données montrent clairement le contraire : une augmentation spectaculaire de l’IFR après la vaccination ; il a presque doublé : Odds ratio ℹ️ (OR)=1,75.

Il n’y a aucun moyen pour eux d’expliquer cela. C’est pourquoi le CDC (Centres pour le contrôle et la prévention des maladies ℹ️) n’a jamais fait référence à ces données, bien qu’elles soient disponibles depuis des années.

Si ces données pouvaient être analysées d’une manière favorable au vaccin, ils l’auraient fait.

Vous n’avez donc même pas besoin de lire mon analyse ni même d’être d’accord avec quoi que ce soit ; le simple fait qu’ils n’aient rien dit au cours des deux années qui se sont écoulées depuis que ces données ont été mises à disposition pour la première fois au sujet de LA SEULE donnée « de référence » la plus importante vous montre CLAIREMENT que les données n’étayent pas leur récit.

Résumé analytique

Nous disposons enfin des données de base « de référence » que personne ne peut contester et qui montrent que les vaccins contre le COVID ont été un désastre pour les personnes âgées, la population même qu’ils étaient censés protéger.

La source de ces données ? Des rapports hebdomadaires sur les infections et la mortalité provenant de plus de 15 000 maisons de retraite américaines qui étaient tenues de communiquer leurs chiffres à Medicare ℹ️ (alias CMS).

Ce qui rend cette étude si importante, c’est qu’environ 40 % des décès dus à l’infection par le virus du COVID ont eu lieu dans des maisons de repos. Les données sur les infections et les décès liés au virus du COVID dans les maisons de retraite sont donc le « Saint-Graal ℹ️« . On ne peut pas faire mieux.

Nous avons établi l’analyse de manière à ce que le variant corresponde au vaccin, et nous avons limité notre analyse aux quelques mois suivant la vaccination, avant que l’immunité ne commence à s’estomper. Nous avons donc préparé le vaccin pour qu’il réussisse. Nous avons fait tout notre possible pour trouver le signal d’efficacité le plus fort possible.

Donc, si ces données sont mauvaises, tout est fini. Il n’y a pas d’endroit où se cacher.

Et les données sont mauvaises. Vraiment mauvaises. Il serait difficile d’analyser ces données et de montrer que c’est un succès.

La CMS a commis une grave erreur en rendant publiques les données du COVID sur les maisons de retraite aux États-Unis et en permettant à toute personne désireuse de connaître la vérité d’en faire l’analyse. La transparence des données signifie que la vérité est à la vue de tous. C’est très mauvais pour le narratif.

J’ai donc fait ce que tout « diffuseur de fausses informations » respectable ferait : j’ai téléchargé les données et je les ai analysées.

J’ai analysé les données à l’aide de trois méthodes différentes (voir ma feuille de calcul Excel) que j’ai jugées équitables et objectives, et les résultats étaient cohérents. Si les vaccins étaient vraiment efficaces, l’IFR (Taux de létalité de l’infection) dans les mois suivant la vaccination (après une période d’attente) aurait dû chuter, mais il a augmenté de 20 %.

En outre, une analyse des établissements pour personnes âgées en Irlande a corroboré les résultats de mon analyse : les taux de mortalité dans les maisons de retraite ont grimpé en flèche juste après le lancement des vaccins.

Les données de la CMS montrent que les vaccins ont été un désastre pour les personnes âgées de trois manières différentes :

1. Taux de mortalité à court terme de 25 % ou plus : Les personnes sont mortes instantanément ou peu de temps après l’injection. Par exemple, au Annandale Care Center🔗, MN, 8 personnes sont mortes le jour de l’injection. L’établissement ne dispose que de 60 lits, mais à l’époque, il était moins de la moitié de sa capacité (29 lits). C’est donc énorme. Le taux de mortalité le jour même de l’injection est de 28 % si tout le monde a été vacciné et il est plus élevé si tout le monde n’a pas été vacciné. C’est extrêmement dangereux. Mais tous les établissements ne reçoivent pas le même lot, c’est pourquoi le taux de mortalité le jour même peut être très élevé dans un établissement et plus faible dans d’autres. Remarque : l’Annandale Healthcare Center a fait l’objet d’un article dans la presse. Il s’agit d’un établissement beaucoup plus grand, mais qui n’est pas celui que je viens de décrire, alors soyez prudent lorsque vous vérifiez les faits.
   
2. La probabilité de mourir du COVID à court terme est jusqu’à deux fois plus élevée et le risque d’attraper le COVID est également plus élevé : Le système immunitaire des résidents ayant été affaibli par le vaccin, ils ont contracté le COVID et en sont morts en nombre record. Par exemple, au Apple Valley Village Health Care Center🔗 (AVV) dans le Minnesota, 90 cas de COVID ont été recensés au cours des trois premières semaines de janvier 2021, et au moins 28 personnes sont décédées des suites de ces infections. Pourtant, durant toute l’année 2020, il n’y a eu que 27 cas de COVID et pas un seul décès dû à cette maladie. Chez AVV, on est passé d’un rapport décès/infection de 0:27 (avant le vaccin) à 28:90 en seulement 3 semaines, juste après l’administration du vaccin, à la fin du mois de décembre 2020. Même établissement. Même variant du COVID. Pourquoi le taux d’infection et de létalité (IFR) de COVID était-il si radicalement différent avec l même variant, le même établissement et la même population de résidents ? J’ai voulu connaître la réponse à cette question, mais les responsables d’AVV ont refusé de répondre à mes appels. C’est pourtant ce que l’on observe dans d’autres endroits. La seule chose qui ait un sens, c’est qu’il s’agisse du vaccin, parce que cela correspond à tous les critères. Aucune autre hypothèse n’a été avancée. La bonne nouvelle, c’est que le doublement de l’IFR du COVID semble être temporaire, car l’IFR n’était que de 20 % plus élevé dans les mois qui ont suivi l’administration des vaccins.
   
3. Le risque de mortalité globale a augmenté de 34 % au cours des années qui ont suivi la vaccination : Les vaccins ont affaibli de façon permanente (ou du moins à long terme) le système immunitaire de tous les bénéficiaires, jeunes et vieux, de sorte qu’ils meurent à un taux global plus élevé après la vaccination. À petite échelle, on peut le constater avec les décès d’Apple Valley, par exemple (voir la section Apple Valley ci-dessous). À plus grande échelle, on peut le constater dans tous les cas de surmortalité signalés, comme les gros titres de la BBC ℹ️ selon lesquels le Royaume-Uni connaît sa plus forte surmortalité depuis 50 ans ou cet article montrant que les personnes de 35 à 44 ans meurent maintenant à un rythme 34 % plus élevé qu’auparavant. Il s’agit là d’un changement considérable. Comment les autorités médicales peuvent-elles être incapables d’en expliquer la cause et d’y remédier ? C’est simple : elles n’ont pas le droit d’incriminer le vaccin, de sorte que le mystère restera à jamais entier. Et elles ne révéleront jamais le statut vaccinal des enfants qui meurent, car cela constituerait une violation de la vie privée. En revanche, si vous n’êtes pas vacciné et que vous mourez, les médias sont libres d’en faire état. Avez-vous remarqué que pour toutes ces morts subites et ces arrêts cardiaques, ils ne disent jamais « …et il n’était pas vacciné ».

La seule bonne nouvelle est que le nombre d’infections par le virus du COVID a diminué, ce qui signifie que le nombre de décès dus au virus COVID a diminué, entraînant une forte baisse de la mortalité toutes causes confondues. Cela peut-il être dû au fait que le vaccin réduit le risque d’infection ? Oui, c’est possible. Mais nous disposons d’excellentes études, comme celle de la Cleveland Clinic, qui montrent que le vaccin a l’effet inverse, c’est-à-dire qu’il augmente le risque de contracter le COVID. Et dans les maisons de retraite où nous avons pu valider les données d’un initié, nous avons appris que les taux de COVID et d’IFR ont augmenté de façon spectaculaire juste après le vaccin ; cet établissement ne peut pas être considéré comme un « coup de chance ». L’hypothèse la plus probable est donc que le virus s’est tout simplement éteint de lui-même (et nous constatons que les taux de cas de COVID fluctuent dans le temps et que les taux les plus élevés ont été enregistrés par rapport à la période précédant la vaccination, ce qui concorde avec les études (comme celle de la clinique de Cleveland) selon lesquelles le vaccin a aggravé la situation).

La plus grande surprise que j’ai eue en consultant les données a été l’énorme variation de l’IFR, même au cours du même mois de l’année, entre les établissements, même ceux où le nombre de cas est élevé (où l’on s’attendrait à trouver les chiffres les plus cohérents). Cela suggère que les lots de vaccins sont variables ou qu’il se passe quelque chose d’autre. Certains lots de vaccins vous rendent très susceptible de contracter le COVID et/ou de mourir peu de temps après l’injection, tandis que d’autres lots sont des ratés.

Si la variabilité des lots a un impact négatif sur les résultats, il ne semble pas que cela fonctionne dans l’autre sens, c’est-à-dire que certains lots de vaccins améliorent les résultats. Je n’entends que des histoires négatives. Lorsque je demande que l’on me cite le nom d’établissements ayant connu des succès, je n’entends que des grillons.

Avant d’entrer dans l’analyse, voici quelques-uns des commentaires que j’ai reçus à propos de cet article

« Excellent. C’est un article vraiment important. Dans un monde sain, ce serait la fin de la partie. C’est criminel. »

– Clare Craig

« Vous avez raison. »

– Norman Fenton

Il y en a eu beaucoup d’autres, mais vous voyez l’idée.

Mais voici le point essentiel : mon analyse n’a même pas besoin d’être correcte. Le fait même que PERSONNE n’ait jamais publié d’analyse de ces données montrant que les vaccins réduisaient l’IFR après le déploiement du vaccin dans les maisons de retraite en décembre 2020 vous dit tout ce que vous avez besoin de savoir.

Si le vaccin fonctionnait, nous verrions des dizaines d’articles de ce type.

Note à l’attention des vérificateurs de faits : votre guide pour démystifier cet article

Il suffit de remplir tous les points de cette liste de contrôle.

1. Calculez l’OR réel pour le COVID = décès:survivant pour la période immédiatement avant le vaccin par rapport à la période après le déploiement du vaccin. J’ai obtenu 1,75 comme le montre ma feuille de calcul Excel. Veuillez montrer vos données et vos formules comme je l’ai fait.
   
2. Montrez-nous une ou plusieurs analyses des données de Nursing Home Medicare publiées dans la littérature médicale évaluée par les pairs et montrant que les vaccins ont RÉDUIT L’IFR après leur administration ou ont abouti à une valeur OR <1.
   
3. Si de tels documents n’existent pas, vous devez expliquer pourquoi il n’y en a pas, car les données sont accessibles au public depuis le 21 juillet 2021.
   
4. Expliquez ce qui s’est passé à Apple Valley Village (voir ci-dessous). Si ce n’est pas le vaccin, quelle en est la cause ? Ce n’est certainement pas le fruit du hasard, alors comment expliquer les observations qui sont toutes vérifiables par des tiers (ou des données de tiers).

Méthodes d’analyse

Ma feuille de calcul Excel comporte des onglets avec 3 analyses différentes :

1. Les Odds ratio (rapport des cotesℹ️) global entre les morts et les vivants
   
2. Variation du Odds ratio depuis le début de l’année
   
3. Avant ou après le vaccin Odds ratio
   
4. Changement dans les valeurs mensuelles de l’IFR
   

Toutes ces analyses montrent que le vaccin a été un échec total. Au cours de la période qui a suivi la vaccination, vous aviez simplement plus de chances de mourir si vous aviez reçu le vaccin contre le colis COVID.

L’analyse s’est attachée à montrer que le vaccin augmentait le risque de mourir du COVID. Une fois que vous avez démontré cela, c’est fini. Les trois analyses sont cohérentes. Elles ont toutes montré que l’IFR était environ 20 % plus élevé après la vaccination. J’ai calculé une valeur p pour l’analyse n° 3 et elle était de 3e-16, il est donc peu probable que cela soit dû au hasard.

Mais le vaccin lui-même a tué un grand nombre de personnes, comme le montre le taux de mortalité le même jour dans des endroits comme Annandale, où 8 personnes sont mortes le même jour.

La seule bonne nouvelle est que le nombre d’infections a baissé, ce qui signifie que les décès dus au COVID ont baissé, ce qui a entraîné une baisse de la mortalité toutes causes confondues. Mais cela est plus probablement dû au fait que le virus s’est éteint de lui-même grâce à l’immunité collective pour le variant actuel qu’à tout ce que le vaccin aurait pu faire puisque le vaccin ne protège pas contre l’infection ou la mort ; il fait l’inverse.

Limites

1. Les données de Medicare ne précisent pas le statut vaccinal des personnes décédées du COVID. Toutefois, cela n’a pas d’importance. Dans presque toutes les maisons de retraite, les taux de vaccination étaient de 90 % ou plus. Le statut d’individus spécifiques n’a pas d’importance puisque l’IFR doit chuter de façon spectaculaire après le déploiement des vaccins si ces derniers permettent de prévenir les décès dus au COVID. Le statut vaccinal des individus n’est donc pas pertinent. Cette analyse aurait été encore plus évidente si nous avions disposé de ces données, mais, comme par hasard, Medicare ne les recueille pas. Je me demande bien pourquoi.
   
2. Il existe un faible pourcentage (<1%) de maisons de repos où le nombre de décès dus au COVID dépasse le nombre d’infections dues à COVID. Il y a plusieurs raisons à cela, qui sont expliquées dans la section FAQ de la page de la CMS. Certaines de ces infections ne sont pas diagnostiquées au moment du décès, d’autres sont des transferts en provenance d’un autre établissement. Mais pour les transferts, dans l’analyse globale, cela n’a pas d’importance car ils disparaissent tous puisque les chiffres globaux ne sont pas spécifiques à l’établissement. De telles erreurs sont aléatoires et affectent toutes les données de la même manière. Il n’y a pas d’explication rationnelle au fait que cet effet soit « sélectif » et n’affecte que les mois pré-vaccinaux ou post-vaccinaux. Quiconque s’appuie sur cet argument doit réellement présenter des données montrant que l’incidence de ce phénomène n’a pas été distribuée de manière aléatoire et qu’elle a fait une différence matérielle dans les chiffres finaux. Personne n’est en mesure de le faire, si bien qu’ils s’appuient sur des arguments « à la main » pour rejeter les données. Cela s’est produit dans moins de 0,6 % des entrées. J’ai analysé les données de plusieurs manières différentes, de sorte que s’il y avait eu un quelconque signal de succès pour le vaccin, je l’aurais trouvé.
   
3. Voir ce document qui énumère les limites de l’étude.
   
4. Il existe des problèmes de qualité des données. Par exemple, un site peut avoir saisi par erreur 90 au lieu de 9. Je n’ai pas examiné l’ensemble des 1M d’entrées pour détecter ces erreurs. Il peut donc y avoir des erreurs qui modifient les résultats dans un sens ou dans l’autre. C’est précisément la raison pour laquelle je ne me suis pas contenté d’une seule méthode d’analyse, mais j’ai également envisagé des méthodes susceptibles de réduire l’effet des données erronées, comme l’analyse des effets par site et le comptage du nombre de sites qui se sont améliorés par rapport à ceux qui se sont détériorés. Des paramètres peuvent être définis pour limiter les valeurs maximales qu’un site donné peut apporter au total au cours d’un mois donné. La valeur par défaut est de 200/100 (voir les colonnes Y et Z). Vous pouvez augmenter ou diminuer ces paramètres pour voir l’impact des problèmes de qualité des données sur les résultats. En fait, quel que soit le choix de ces paramètres d’assurance qualité, le vaccin reste un désastre. Il devait en être ainsi, car si les vaccins étaient sûrs et efficaces, Apple Valley Village ne s’expliquerait pas.
   

En raison des limites et par souci de prudence, il est important d’étudier les anecdotes individuelles lorsque des données complètes peuvent être obtenues directement auprès des personnes qui ont travaillé dans l’établissement afin de vérifier ce qui s’est passé.

C’est pourquoi des données telles que celles d’Apple Valley Village sont si utiles, car nous savons avec certitude ce qui s’y est passé et cela valide ce que les chiffres nous disent ; l’expérience de cette seule installation ne permet à personne d’expliquer si les vaccins sont sûrs et s’ils réduisent le taux de mortalité dû au COVID (c’est-à-dire s’ils abaissent l’IFF).

C’est la raison pour laquelle aucune personne travaillant dans ce centre ne répond à mes appels. Ce qui s’est passé dans cet établissement ne peut pas être expliqué si les vaccins sont sûrs, s’ils ont réduit l’IFR et s’ils n’ont tué personne. Je dispose des dossiers de décès, des dossiers complets de Medicare du HHS (Département de la Santé et des Services sociaux des États-Unis ℹ️) et des données publiées par la CMS sur les maisons de retraite, ainsi que des témoignages d’initiés qui travaillent et ont travaillé dans cet établissement.

Par conséquent, quiconque prétend que les limitations rendent les données totalement inutilisables vous manipule et doit au minimum expliquer le cas d’Apple Valley Village, qui correspond parfaitement à ce que disent les données sur les maisons de retraite.

Rapport des Odds ratio

Il se trouve dans l’onglet IFR de la feuille de calcul.

Je calcule simplement le nombre de morts : vivants pour la période après le vaccin (février 2021 à mai 2021) et le divise par le nombre de morts : vivants pour la période avant le vaccin (juin 2020 à fin janvier 2021). J’ai combiné tous les chiffres des 15 000 maisons de retraite sans aucune omission.

Mort = mort du COVID

Vivant = ayant contracté le COVID mais ayant survécu, c’est-à-dire # infecté par le COVID – # mort du COVID.

Le rapport est simplement Mort/Vivant. Le rapport de Odds ratio est défini comme suit : (probabilité après la vaccination)/(probabilité avant la vaccination).

Si le vaccin fonctionne comme promis, le rapport sera nettement inférieur à 1.

Si le vaccin ne fait rien, le rapport sera de ~1 (en supposant que le même variant soit en circulation, ce qui est vrai pour la période restreinte que j’ai utilisée).

Si le vaccin aggrave la situation et augmente le risque de décès, le rapport sera >1.

Le rapport était de 1,75, ce qui est un désastre. C’est un énorme signal d’alarme.

Il s’agit en fait d’un coup d’arrêt et nous n’avons pas besoin de faire quoi que ce soit d’autre. Vous pouvez arrêter de lire ici. Nous avons terminé.

Rapports de Odds ratio depuis le début de l’année

Si les données sont corrompues, les chiffres globaux peuvent être suspects. J’ai donc décidé d’accorder au vaccin le bénéfice du doute et de calculer les choses pour chaque lieu séparément afin que chaque lieu ait exactement le même poids.

Par exemple, même si les chiffres globaux étaient mauvais (ce qui est le cas), il se peut que nous ayons deux fois plus de maisons de retraite où l’IFR s’est considérablement amélioré par rapport à la situation actuelle.

J’ai calculé les probabilités de décès par rapport aux probabilités de survie (décès par COVID vs. infection par COVID) pour deux périodes :

1. Du début des données (6/1/20) jusqu’à l’introduction du vaccin (1/3/21)
   
2. Du début des données (6/1/20) jusqu’au 4/4/21.
   

J’ai ensuite pris le rapport de 2 sur 1 pour calculer un Odds ratio.

Il s’agit d’une méthode très prudente qui donne au vaccin les meilleures chances d’être efficace. En effet, il est plus probable d’ajouter des infections que des décès. Ainsi, les rapports de cotes calculés au point 2 devraient presque toujours être inférieurs puisque vous ajouterez plus souvent des nombres de personnes vivantes que de personnes décédées.

J’ai calculé un seul rapport de cotes par établissement. C’est la grande différence avec le calcul effectué dans la section précédente.

Si le chiffre est >1, la situation de l’établissement s’est détériorée. Si le chiffre est <1, l’établissement s’est amélioré.

Si le vaccin avait fonctionné comme promis, la plupart des établissements auraient affiché un chiffre <1.

Ce n’est pas le cas : La moitié des établissements s’est améliorée, l’autre moitié s’est détériorée.

Cela pourrait donc être interprété par certaines personnes comme « OK, cela signifie que le vaccin n’a pas aggravé la situation ! ».

Mais ce n’est pas le cas, car je m’attendais à ce que le nombre de probabilités depuis le début de l’année s’améliore dans 90 % des établissements si rien n’avait changé.

Permettez-moi d’expliquer pourquoi.

Supposons que l’IFR soit de 10 %. Et disons que chaque établissement n’a eu qu’UN seul nouveau cas au cours de la période incrémentielle. Il y a 9 chances sur 1 que nous ayons plus de survivants que de victimes. Ainsi, pour chaque établissement, nous verrions 9 établissements s’améliorer pour chaque établissement qui se dégrade.

Le fait qu’il y ait le même nombre d’établissements où la situation s’est améliorée et d’établissements où elle s’est détériorée est donc un énorme signal d’alarme.

Pour y voir encore plus clair, j’ai également limité mes décomptes aux établissements qui présentaient un niveau minimum de changement. Plus le niveau minimum est élevé, plus il y a de chances que cela se produise dans une maison de repos où l’IFR s’est aggravé.

En clair, cela signifie que s’il y avait un « signal minimal détectable » après la vaccination pour savoir si le vaccin améliorait ou aggravait la situation, il y avait jusqu’à 4 fois plus de chances (cote de 4:1) que cela se produise dans une maison de retraite où la situation s’est détériorée.

Vous trouverez les tests que j’ai effectués ici :

En résumé, beaucoup plus d’établissements ont vu leur situation se dégrader que s’améliorer, et plus l’écart par rapport à la valeur 1 est important, plus la disparité est grande.

Les chiffres en rouge représentent le rapport de cotes. En d’autres termes, si une maison de retraite présentait un changement mesurable significatif par rapport à la « normale » après le déploiement du vaccin, il y avait plus de 4 chances sur 1 que ce changement soit fortement négatif plutôt que positif.

En bref, le vaccin est un désastre.

Rapports de cotes avant-après

Il s’agit de la même analyse que dans la section précédente, mais les deux périodes ne se chevauchent pas, c’est-à-dire les probabilités au premier trimestre 2021 / les probabilités au deuxième trimestre 2020.

1. Depuis le début des données (6/1/20) jusqu’à l’introduction du vaccin (1/3/21)
   
2. Du 1/3/21 au 4/4/21 (il s’agit du changement, il n’y a donc pas de chevauchement).
   

Je m’attendais à un signal beaucoup plus fort et c’est ce que j’ai obtenu.

L’OR était de 1,75 pour tout changement par rapport à 1 :

Plus l’écart est important, plus il est probable qu’il soit négatif. Par exemple, si le RC d’une maison de retraite est > 5 ou < 0,2, il est 3,15 fois plus probable que le risque de décès augmente.

En bref, toutes choses égales par ailleurs, vous aviez presque deux fois plus de chances de trouver un établissement dont l’état se détériorait que de trouver un établissement dont l’état s’améliorait.

Une fois de plus, le vaccin a été désastreux : les établissements étaient beaucoup plus susceptibles de se dégrader.

Analyse IFR

Pour l’analyse IFR, je suis revenu à l’agrégation de toutes les données. Ainsi, au lieu de compter le nombre d’établissements où l’IFR s’est amélioré ou détérioré, j’additionne tous les nombres d’infections et de décès et je calcule le rapport de cotes avant/après.

C’est simple à comprendre.

J’ai calculé l’IFR global pour la période précédant le vaccin.

J’ai calculé l’IFR global sur la période après le vaccin.

C’est tout.

Si le vaccin a fonctionné, le nouvel IFR devrait être nettement inférieur.

Or, ce n’est pas le cas. L’IFR a augmenté. Cela vous surprend-il ?

Cela signifie que si vous contractez le COVID juste après avoir été vacciné, vous avez 1,6 fois plus de chances de mourir (calculez à partir de .278/.171).

J’ai également vérifié si cette différence était statistiquement significative à l’aide d’un test exact de Fisher sur (cas moins décès) vs décès :

>>> analyze(511163, 90467, 21952, 6117, "IFR")
Statistiques pour IFR 511163 90467 21952 6117
Valeur p unilatérale 9.978816028816743e-189
Odds ratio= 1.5744658622418792
ConfidenceInterval(low=1.52889659236017, high=1.621221062478143)

Encore une fois, ce résultat est statistiquement très significatif (valeur p de 1e-188) et il semble très probable que le vaccin augmente votre risque de décès de 50 % ou plus.

En bref, le risque de décès est multiplié par 1,6, et non réduit comme on vous l’a dit.

C’est ce que disent les données.

Une étude irlandaise confirme la même augmentation de la mortalité

En Irlande, différents établissements ont été vaccinés à différents moments et, dans tous les cas, le nombre de décès a grimpé en flèche pendant les 30 jours qui ont suivi l’administration des vaccins, tout comme aux États-Unis. Voici les données agrégées, qui sont stupéfiantes : une augmentation de 469 % des décès au cours des deux mois où les vaccins ont été administrés (et c’est la même chose pour chaque maison de retraite individuellement, ce que vous verrez si vous cliquez sur l’étude).

Autres anecdotes

Il est difficile de trouver des anecdotes positives après l’introduction des vaccins.

Mais il est facile de trouver des anecdotes négatives.

Une augmentation de 35 % de la mortalité est énorme. Si les vaccins ont fonctionné, comment expliquer cela ?

Ou comment 33 % des résidents sont morts du COVID juste après l’introduction des vaccins. Si le vaccin a fonctionné, ce n’est tout simplement pas possible parce que : 1) ils étaient tous vaccinés et 2) l’IFR pré-vaccinale pour les personnes vivant dans des maisons de retraite est d’environ 17 %. Un taux de mortalité de 33 % en un mois n’est pas le fruit du hasard.

Les 22 personnes de Basingstoke sont toutes décédées en janvier 2021 du COVID, alors qu’elles étaient toutes vaccinées. Cette situation est très similaire à celle de l’AVV, où aucun décès dû au COVID n’a été signalé à la CMS jusqu’à ce que les vaccins soient administrés, et où l’IFR est passé de 0 à près de 30 %. Il s’agit d’un bond impossible à réaliser si les vaccins n’en sont pas la cause.

Je ne suis pas la première personne à avoir remarqué qu’après l’introduction des vaccins, il y a eu de nombreux cas de décès par COVID chez des personnes ayant reçu des injections.

Consultez cet article du 25 février 2021

Centre de soins de santé Apple Valley Village (AVV) : Un exemple

Cet exemple est important car personne ne peut expliquer ce qui s’est passé si le vaccin n’en est pas la cause.

Ce qui s’est passé :

1. L’établissement compte 178 lits. Le taux d’occupation moyen en 2020 était de 147.
   
2. Les résidents ont été vaccinés les 28 et 29 décembre.
   
3. Le dimanche 3 janvier, les employés ont été invités à reprendre le travail immédiatement pour faire face à tous les décès inattendus survenus juste après l’introduction du vaccin.
   
4. 0 décès dû au COVID avant le vaccin (malgré 27 cas de COVID) rapporté à CMS en 2020
   
5. Juste après le lancement du vaccin, 90 cas de COVID ont été recensés en seulement 3 semaines (à partir du 4 janvier 2021), entraînant un total de 28 décès dus au COVID ! Il s’agit d’une augmentation stupéfiante de l’IFR au sein d’un même établissement et cela s’est produit juste après la vaccination. Une coïncidence ? Examinez les données relatives à l’Irlande.
   
6. Au début du mois de janvier 2021, 140 lits étaient occupés. Trois semaines plus tard, ce nombre était de 93, soit une réduction de près de 50 personnes.
   
7. Il y a eu 50 décès toutes causes confondues à l’AVV en janvier. Il s’agit du nombre de décès le plus élevé jamais enregistré dans cet établissement au cours d’un mois. À titre de comparaison, en janvier 2019, il n’y a eu que 5 décès au total.
   
8. Selon les dossiers de Medicare, 246 personnes sont décédées à AVV en 2021. Il n’y a eu que 98 décès en 2019.

La raison pour laquelle cet établissement est important est la suivante :

1. Je dispose de données provenant d’initiés sur ce qui s’est passé.
   
2. Je dispose des données de la CMS sur les maisons de retraite
   
3. J’ai les dossiers complets de toutes les personnes décédées.
   
4. Je dispose des données complètes de Medicare (du HHS) qui ne sont pas accessibles au public.
   
5. J’ai les noms de toutes les personnes décédées dans ces maisons.

Il n’y a pas d’autre hypothèse qui corresponde aux données que la suivante :

1. Le vaccin a tué des résidents,
   
2. Le vaccin a augmenté la probabilité pour les résidents de contracter le COVID et de mourir,
   
3. Le vaccin a considérablement augmenté l’IFR pour le même variant qui ne tuait personne auparavant.

Le vaccin peut entraîner une mortalité élevée parmi les personnes vaccinées pendant des années. Nous l’avons vu dans les données VAERS où, pour tous les autres vaccins, les décès sont regroupés à proximité du moment de l’injection. Mais pour les vaccins contre le COVID, les pics se poursuivent pendant des années.

Cet effet apparaît très clairement dans les données de référence de Medicare (tirées du HHS), où les pics et les creux sont plus élevés qu’auparavant. Le pic le plus élevé a été de 50 décès et s’est produit en janvier 2021, juste après le lancement des vaccins. Il s’agit d’un record absolu pour cet établissement.

Il s’agit d’une preuve irréfutable tirée de la base de données de l’assurance-maladie, qui n’est pas accessible au public. Vous voyez les hauts et les bas après l’introduction des vaccins ? Le pic se situe à 50 en janvier 2021, juste après l’introduction du vaccin (REMARQUE : la légende est légèrement décalée). Il n’y a jamais eu autant de décès en un mois. Si le vaccin n’est pas en cause, qu’est-ce qui l’est ? J’ai essayé de poser la question, mais personne n’a voulu me rappeler. Je suppose que c’est ainsi que les choses se passent.

Nombre mensuel moyen de décès, toutes causes confondues, à l’AVV :

• 2019 : 8.2
• 2020 : 13.6
• 2021 : 20.5
• 2022 : 20.1
• 2023 : 20.4

Comme vous pouvez le constater, la nouvelle est inquiétante : le nombre de décès par mois n’est pas revenu au taux de référence.

Voici les chiffres de la mortalité toutes causes confondues depuis 2019 (il s’agit de décès toutes causes confondues) :

Les décès dus au COVID sont encore plus stupéfiants. Presque tous les décès sont survenus dans une période de 3 semaines après l’administration du vaccin contre le COVID. Ce graphique serait encore plus spectaculaire si l’axe des abscisses était exprimé en mois et non en années. Vous verriez cette barre géante juste après l’administration du vaccin. C’est trop important pour être considéré comme une « anecdote » et nous savons, grâce à un initié, qu’il y a eu une panique dans l’établissement après l’administration des vaccins en raison de tous les décès.

Mes calculs sont-ils erronés ?

Je serais heureux de corriger toute erreur, mais jusqu’à présent, tous les commentaires ne sont que des attaques ad hominem ℹ️. Si je me trompe, veuillez indiquer l’erreur et la ou les valeurs correctes.

Les mathématiques peuvent-elles être utilisées pour réfuter l’argument de la « sécurité et de l’efficacité » ?

Cette question est ouverte au débat. Apparemment, le courant de pensée dominant est à peu près le suivant :

L’analyse statistique et le monde entier de la preuve mathématique, lorsqu’ils sont appliqués au vaccin contre le COVID, sont considérés comme de la « désinformation » si et seulement si le résultat de l’analyse réfute ce que la communauté médicale dominante prétend être vrai.

Poursuites pénales

Enfin, des poursuites pénales devraient être engagées contre l’AVV et d’autres maisons de retraite qui ont administré la deuxième injection de la série primaire après s’être rendu compte que la première injection tuait les gens. Le personnel de la maison de retraite a un devoir de diligence et il était évident pour le personnel d’AVV que les gens mouraient en masse après la première injection. À leur décharge, aucun membre du personnel ni aucun résident n’était tenu de se faire vacciner.

Pourtant, alors qu’ils savaient que la piqûre était mortelle, ils ont ouvert la deuxième injection de la série initiale aux résidents.

Il s’agit d’une négligence criminelle et des personnes doivent être emprisonnées pour que cela ne se reproduise plus.

La loi PREP (Loi sur la préparation du public et la préparation aux situations d’urgence🔗) ne protège que contre la responsabilité civile. Ce comportement est criminel. Ces personnes ne sont pas protégées et doivent être inculpées.

J’ai l’intention de déposer une plainte auprès des autorités compétentes dans les plus brefs délais.

Il suffira d’une condamnation pénale pour que tout change. N’importe quel avocat du gouvernement fédéral, de l’État ou du gouvernement local peut porter ces accusations. Le fait de dire « je ne faisais qu’obéir aux ordres » n’exonère pas ces personnes de leur responsabilité, pas plus que la loi PREP.

Bien entendu, le Congrès pourrait tout simplement rédiger une loi exonérant tout le monde de toute responsabilité pénale. Après tout, il semble que l’objectif soit de protéger le vaccin, et non le public.

L’enjeu est de taille : 40 % des décès dus au COVID sont survenus dans des maisons de repos

L’ensemble de données sur les maisons de repos de la CMS (Centers for Medicare & Medicaid Servicesℹ️) que j’ai utilisé ici est très important car une grande partie des décès dus au COVID se sont produits dans des maisons de repos au moment de la mise en œuvre du vaccin :

Où en est leur analyse ?

Si les données de la CMS ℹ️ sur les maisons de retraite prouvent que les vaccins ont effectivement réduit le nombre de décès dus au COVID, où se trouve l’analyse ? Je n’ai trouvé aucune preuve de cela et j’ai examiné ces données de différentes manières, y compris de manière très peu conventionnelle.

Si le vaccin n’a pas tué les gens, comment expliquer le taux de mortalité de 28% à Annandale le jour même de l’injection ?

Si j’ai tort, pourquoi les personnes qui soutiennent cette thèse ne publient-elles pas leur analyse et n’amènent-elles pas la communauté médicale à s’aligner derrière elle ? J’aimerais que ce soit le cas, car nous aurions alors une cible facile pour faire tomber tout le château de cartes en discréditant leur analyse.

Pour plus d’informations

Les certificats de décès confirment que le centre de santé Apple Valley Village a connu un décès massif en janvier 2021 – TrialSiteNews

Ils ont obtenu les certificats de décès et ont confirmé que les chiffres correspondaient. Les graphiques sont stupéfiants.

Les certificats de décès confirment que le centre de santé d’Apple Valley Village a connu un décès massif en janvier 2021.
Ashmedai substack qui a obtenu des certificats de décès correspondant aux données que j’ai trouvées.

Données sur les maisons de retraite en Irlande
La même chose s’est produite en Irlande : une augmentation instantanée de 468 % au cours de la période de deux mois pendant laquelle les vaccins ont été distribués. Il est impossible d’expliquer ce phénomène si les vaccins n’y sont pour rien.

Fil de discussion Twitter sur Apple Valley (Ashmedai)
Beaucoup de graphiques.

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Résumé

Les données de la CMS sont des données de référence. Il n’y a rien de mieux que cet ensemble de données : c’est le plus grand public cible, les données sont entièrement rapportées par établissement, il y a plus d’un million de rapports de données et les données sont fournies au niveau de l’enregistrement. Les données ne sont pas parfaites, elles ne le sont jamais, mais ces données sont vraiment « ce qu’il y a de mieux ». Vous ne pouvez pas faire mieux. C’est ce qu’il y a de mieux.

Il s’agit également de l’analyse du « meilleur cas » où le vaccin devrait fonctionner de manière optimale et où l’IFR du COVID devrait avoir chuté comme une pierre. Voici pourquoi : au début de l’année 2021, les États-Unis étaient encore sous lecoup du variant original, de sorte que le vaccin correspondait au variant. Au lieu de chuter comme promis, l’IFR a augmenté de façon spectaculaire. Le vaccin a été un échec total. Il a eu l’effet inverse. Non seulement vous pouviez mourir de l’injection elle-même, mais elle augmentait la probabilité d’attraper le COVID et la probabilité de mourir du COVID. En bref, tout s’est aggravé.

Le vaccin contre le COVID n’a pas amélioré les résultats en matière de santé.

Il semble également qu’il y ait eu un énorme problème d’assurance de qualité avec les lots. Certains établissements ont enregistré un taux de mortalité instantanée ou quasi instantanée « incroyablement élevé », tandis que d’autres n’ont signalé aucun problème. On ne peut pas avoir un taux de décès le jour même de 25 % dans un établissement et un taux de décès le jour même de 0 % dans un autre établissement s’il n’y a pas de problème d’assurance de qualité avec les lots.

Les établissements de soins qui ont enregistré un taux de mortalité élevé après la première dose n’auraient jamais dû proposer la deuxième dose à leurs résidents. Ils devraient être tenus pour pénalement responsables d’avoir ignoré leur devoir de protéger leurs résidents.

Cette analyse modifiera-t-elle le comportement de quiconque ? Non, ils l’ignoreront comme ils l’ont toujours fait parce qu’ils ne peuvent pas y répondre. Cela ne ferait qu’attirer l’attention du public sur tous les préjudices qu’ils ont causés.

Mais j’ai pensé que vous deviez connaître la vérité.