Há um artigo circulando no The Expose que faz uma afirmação explosiva : há uma variação estatisticamente significativa na taxa de mortalidade das vacinas Covid-19 por número de lote.
(Artigo de Karl Denninger republicado em Market-Ticker.org )
O que originalmente chamou minha atenção foi a quantidade de lotes sendo intencionalmente distribuídos para certas pessoas para matá-los - em outras palavras, certos lotes de vacinas Covid-19 foram envenenados para todos os efeitos . Isso era extremamente improvável, então decidi contestar o caso. O que descobri, entretanto, foi interessante e profundamente perturbador.
Os lotes são muito grandes, especialmente quando você está lidando com 200 milhões de pessoas e 400 milhões de doses. Assumindo que os lotes não são atribuídos preferencialmente a certas coortes (por exemplo, um vai para todas as casas de repouso, etc), as reações adversas devem ser normalmente distribuídas entre os lotes; se não forem uma dessas coisas, é quase certo que seja verdade:
Agora vamos falar sobre VAERS. Você pode obter os dados públicos dele, mas o VAERS intencionalmente torna difícil discernir as diferenças nos resultados dos lotes. Porque? Porque eles separam as especificações do vax (o fabricante, número do lote, etc.) em um arquivo diferente. Isso significa que simplesmente carregá-lo no Excel não adianta nada e tentar correlacionar e combinar as duas tabelas no próprio Excel é problemático devido ao tamanho extremo dos arquivos - na verdade, o Excel explodiu aqui quando tentei fazê-lo. Mas isso é um problema externo de exportação de dados; internamente, dentro do HHS, certamente não é difícil para eles fazerem correlações.
Na verdade, o objetivo do VAERS é encontrar essas correlações antes que as pessoas se confundam com o tamanho e impedir que isso aconteça.
Vamos voltar um pouco na história. VAERS surgiu porque na década de 1970 os produtores do tiro DTP tiveram um problema de controle de qualidade. Alguns lotes tinham ingredientes ativos demais e outros quase nenhum. Isso causou uma tonelada de reações negativas por parte das crianças que receberam as injúrias e os pais foram processados . O seguro de responsabilidade ameaçava se tornar unobtanium (nossa, você imagina, depois de transar com um bando de crianças que tinham que tomar injeções obrigatórias? ) E, assim, os fabricantes retiraram o jab de DTP e ameaçaram retirar todas as vacinas do mercado.
O Congresso respondeu a essa ameaça de pânico intencional semeada pela indústria farmacêutica dando imunidade às empresas de vacinas e estabelecendo um sistema de tributação e arbitragem, basicamente, para pagar as famílias caso fossem apodrecidas por vacinas. Em vez de forçar os culpados a comerem os ferimentos e mortes que causaram, o Congresso isentou os fabricantes das consequências de sua própria negligência e socializou as perdas com um pequeno imposto sobre cada tiro.
Parte disso foi VAERS. Nós sabemos VAERS subestima eventos adversos porque ela enquanto ela é supostamente “obrigatória” é sujeito a julgamento clínico e há um viés selvagem contra acreditando que estes jabs, ou qualquer jab para essa matéria, tem efeitos colaterais ruins. Além disso, há nem uma penalidade civil ou criminal de qualquer tipo por falta de relatório. Agora sabemos que algumas pessoas que tiveram efeitos colaterais graves com as vacinas de Covid-19 apareceram nas redes sociais depois de ir ao médico e, em seguida, tentaram encontrar seu próprio registro, o que é muito fácil de fazer se você souber o número do lote por meio de o seu cartão, o que aconteceu e a data em que o evento aconteceu - o médico nunca o arquivou. Isso realmente não me surpreende, já que preencher esses laudos leva muito tempo e o médico não é pago pelo governo ou qualquer outra pessoa, então mesmo sem preconceito haverá aqueles que simplesmente não farão o trabalho a menos que haja são penalidades severas por não fazê-lo. Na verdade, não há penalidades de espécie alguma. A subnotificação não tem um limite confiável, mas as estimativas são de que apenas algo entre 3% e 10% dos eventos adversos reais entram no banco de dados. Isso mesmo - na melhor das hipóteses, a taxa de eventos adversos é dez vezes maior do que você encontra no VAERS.
Mas agora fica interessante porque as exportações do VAERS, ao que parece, também foram estabelecidas, seja deliberadamente ou por coincidência, para tornar difícil para as pessoas comuns encontrar uma correlação futura entre ferimentos ou morte e o número de lote da vacina .
OBSERVE QUE ESTA EXATA CIRCUNSTÂNCIA - QUE OS FABRICANTES TIVERAM PROBLEMAS DE CONTROLE DE QUALIDADE ORIGINALMENTE - É A MOTIVO DO VAERS. VOCÊ PENSARIA QUE SE O CONGRESSO ESTIVESSE REALMENTE INTERESSADO EM RESOLVER O PROBLEMA, ESTE SERIA O TIPO MAIS FÁCIL DE MONITORAR E SERIA RELATÓRIO REGULARMENTE. VOCÊ TAMBÉM ACHA QUE HAVIA FORTES PENALIDADES CIVIS E MESMO PENALIDADES POR NÃO RELATAR EVENTOS ADVERSOS.
Você estaria errado; os dados estão em duas tabelas e não estão correlacionados à medida que o VAERS os libera e não há nenhum relatório rápido e fácil em seu site que agrupe eventos em uma base comparativa por número de lote. Embora seja possível fazer esse tipo de análise em sua página da web, não é fácil.
(Além disso, e isso também frustra intencionalmente a análise, o VAERS não mantém registro nem relatórios sobre o número de disparos administrados por lote , tornando a norma para algum denominador estável literalmente impossível. Se você acha que é um acidente, tenho uma ponte à venda. É muito bela ponte .)
Mas, gafanhoto, tenho Postgres. Na verdade, se você está lendo este artigo, é porque eu o tenho e sei como programar contra ele; este blog está, de fato, armazenado no Postgres.
O Postgres, como todos os bancos de dados, é muito bom em pegar algo que pode estar relacionado a uma chave estrangeira e correlacioná-lo. Na verdade, esse é um dos principais pontos fortes de um banco de dados. O SQL, que presumo que o VAERS também usa, não é maravilhoso?
Então, fiz exatamente isso com os dados encontrados aqui para 2021.
E ... você não vai gostar.
Tendo carregado a tabela base e as tabelas do fabricante relacionadas pelo VAERS-ID, executei esta consulta:
karl => selecione vax_lot (vaers_vax), count (vax_lot (vaers_vax)) de vaers, vaers_vax onde vaers_id (vaers) = vaers_id (vaers_vax) e morreu = 'Y' e vax_type = 'COVID19 ′ e vax_manu (vaers_vax) =' MODERNAu (vaers_vax) 'agrupar por vax_lot (vaers_vax) ordem por contagem (vax_lot (vaers_vax)) desc;
Isso diz:
Selecione o lote, e conte as ocorrências desse lote, a partir dos dados VAERS onde o ID do relatório está na tabela de pessoas que tiveram uma reação ruim, dita reação ruim foi que morreram, onde a vacina é uma vacina Covid-19 e onde o fabricante é MODERNA. Ordene os resultados pela contagem das mortes por lote em ordem decrescente.
vax_lot | count
-----------------+-------
039K20A | 87
013L20A | 66
012L20A | 64
010M20A | 62
037K20A | 49
029L20A | 48
012M20A | 46
024M20A | 44
027L20A | 44
015M20A | 43
025L20A | 42
026A21A | 41
013M20A | 41
016M20A | 41
022M20A | 41
030L20A | 40
026L20A | 39
007M20A | 39
013A21A | 36
011A21A | 36
031M20A | 35
032L20A | 35
010A21A | 33
011J20A | 33
030A21A | 33
028L20A | 32
011L20A | 32
004M20A | 32
025J20-2A | 31 << - O que é isso? (veja abaixo)
041L20A | 31
011M20A | 31
031L20A | 30
032H20A | 29
030M20A | 28
042L20A | 27
Unknown | 27
006M20A | 27
012A21A | 25
002A21A | 25
043L20A | 24
032M20A | 24
023M20A | 23
040A21A | 23
027A21A | 23
017B21A | 22
036A21A | 20
unknown | 19
020B21A | 19
047A21A | 19
006B21A | 18
044A21A | 17
038K20A | 17
048A21A | 15
003A21A | 15
014M20A | 15
031A21A | 15
031B21A | 15
021B21A | 15
025A21A | 14
007B21A | 14
003B21A | 14
001A21A | 13
038A21A | 13
025B21A | 13
001B21A | 12
046A21A | 12
027B21A | 11
045A21A | 11
038B21A | 11
025J20A | 11
002C21A | 11
016B21A | 11
036B21A | 11
039B21A | 10
002B21A | 10
018B21A | 10
019B21A | 10
008B21A | 10
029K20A | 10
029A21A | 10
028A21A | 9
047B21A | 9
001C21A | 9
044B21A | 8
045B21A | 8
009C21A | 8
048B21A | 8
026B21A | 8
UNKNOWN | 7
039A21A | 7
040B21A | 7
046B21A | 7
032B21A | 7
038C21A | 6
030m20a | 6
027C21A | 6
008C21A | 6
006C21A | 6
004C21A | 6
047C21A | 6
007C21A | 5
025C21A | 5
042B21A | 5
043B21A | 5
025J202A | 5 << - Igual ao anterior?
052E21A | 5
003C21A | 5
030B21A | 5
030a21a | 5
016C21A | 5
017C21A | 5
N/A | 5
SEM LOTE # AVAILA | 5
037A21B | 5
037B21A | 5
024m20a | 4
031l20a | 4
003b21a | 4
026a21a | 4
041B21A | 4
005C21A | 4
033C21A | 4
035C21A | 4
021C21A | 4
040a21a | 4
041C21A | 4
006D21A | 4
022C21A | 4
037k20a | 4
048C21A | 4
03M20A | 3
008B212A | 3
039k20a | 3
024C21A | 3
016m20a | 3
038k20a | 3
025b21a | 3
033B21A | 3
026C21A | 3
Moderna | 3
033c21a | 3
014C21A | 3
… ..
Existem 547 entradas de lotes únicos que têm uma ou mais mortes associadas a eles. Alguns dos números de lote estão no formato errado ou ausentes, como você também pode ver. Isso não é incomum e, na verdade, implica a falha comum em fazer as coisas direito quando as pessoas preenchem a entrada. Por exemplo, “Moderna” nos resultados acima claramente não é um número de lote. Não fiz nenhuma tentativa de “higienizar” o conjunto de dados a esse respeito e, muito claramente, nem mesmo o VAERS, mesmo meses após o fato, com seu “suposto” acompanhamento dos relatórios.
Mas há uma super-representação selvagem nas mortes de apenas alguns lotes; na verdade, menos de 50 lotes são responsáveis por todos os lotes onde mais de 20 mortes associadas se acumularam e, das 547 entradas únicas, menos de 100 são responsáveis por todos aqueles com mais de 10 mortes .
E a Pfizer?
vax_lot | count
-----------------+-------
EN6201 | 117
EN5318 | 99
EN6200 | 97
EN6198 | 89
EL3248 | 86
EL9261 | 84
EM9810 | 82
EN6202 | 75
EL9269 | 75
EL3302 | 69
EL3249 | 67
EL8982 | 67
EN6208 | 59
EL9267 | 58
EL9264 | 57
EL0140 | 54
EN6199 | 54
EJ1686 | 51
EL9265 | 50
EL1283 | 48
ER2613 | 48
EN6204 | 47
EN6205 | 45
EK9231 | 43
EL3246 | 43
EN6207 | 41
EN6203 | 41
ER8732 | 40
EL1284 | 39
EL0142 | 38
EJ1685 | 38
ER8737 | 37
EN9581 | 36
EN6206 | 35
EP7533 | 35
EL9262 | 34
EL9266 | 33
EL3247 | 32
ER8727 | 28
EP6955 | 27
ER8730 | 26
EW0150 | 25
EK5730 | 24
EP7534 | 24
EM9809 | 22
EK4176 | 22
EH9899 | 21
EW0171 | 21
unknown | 20
ER8731 | 19
ER8735 | 18
EW0172 | 18
EL9263 | 17
EW0151 | 15
ER8733 | 15
EW0158 | 14
EW0164 | 14
EW0162 | 14
EW0169 | 14
ER8729 | 13
ER8734 | 13
Unknown | 13
EW0153 | 13
EW0167 | 12
EW0168 | 10
EW0161 | 10
EW0182 | 9
SEM LOTE # AVAILA | 8
EW0181 | 8
EW0186 | 8
ER8736 | 8
EW0191 | 8
FF2589 | 7
EW0173 | 6
EW0175 | 6
FA7485 | 6
EW0177 | 6
FD0809 | 6
301308A | 6
EW0170 | 6
FC3182 | 6
EW0217 | 6
EK41765 | 5
EW0196 | 5
EW0176 | 5
EW0183 | 4
EN 5318 | 4
el3249 | 4
EW0178 | 4
EW0179 | 4
EW0187 | 4
FA6780 | 4
FA7484 | 4
EN 6207 | 4
A Pfizer tem 395 números de lote exclusivos associados a pelo menos uma morte e, novamente, há alguns que são obviamente falsos. Mas, novamente, distribuição normal uma ova; há uma super-representação selvagem com um lote, EN6201, sendo associado a 117 mortes e menos de 20 estão associados a mais de 50 .
Para sorrisos e risadas, vamos dar uma olhada na distribuição de idade para 039K20A - o pior lote de Moderna.
karl => selecione avg (age_yrs) de vaers, vaers_vax onde vaers_id (vaers) = vaers_id (vaers_vax) e vax_type = 'COVID19 ′ e vax_manu (vaers_vax) =' MODERNA 'e vax_lot (vaers_vax) =' 039K20A 'e não é age_vax) nulo;
média
———————
51,4922202119410700
(1 linha)
Ok, então a idade média das pessoas que tiveram aquela foto, tiveram uma reação ruim (e tiveram uma idade válida na tabela) é 51.
Que tal para 030A21A qual teve 33 mortes?
karl => selecione avg (age_yrs) de vaers, vaers_vax onde vaers_id (vaers) = vaers_id (vaers_vax) e vax_type = 'COVID19 ′ e vax_manu (vaers_vax) =' MODERNA 'e vax_lot (vaers_vax) =' 030A21A 'e não é nulo;
média
———————
61.1097014925373134
(1 linha)
Bem, aí vai o argumento de que espetamos todos os idosos em asilos com o resultado realmente desagradável e eles morreram, mas não foi causado pelo jab e o segundo lote, que teve uma taxa muito mais baixa, todos foram para os braços dos mais jovens e é por isso que eles não morreram. Uh, não, na verdade, quando se trata da idade das pessoas que foram atingidas nessas duas instâncias, é o contrário; o segundo lote, que foi menos mortal, teve reações adversas em pessoas mais velhas, em média, embora menos morreram - e significativamente também (por volta de 10 anos).
Além disso, não existe uma correlação sólida entre os lotes “ruins” e o primeiro relato de problemas. O pior absoluto da Moderna teve um relatório ruim nos primeiros dias de janeiro. Mas - outro lote de sua vacina com apenas 172 notificações contra ela (1/20 a taxa das piores para o total de eventos adversos) teve seu primeiro relatório de evento adverso em 6 de janeiro .
O que é normalmente distribuído? Quando as pessoas morreram.
Que merda real está acontecendo aqui? Você vai tentar me dizer que o CDC, o NIH e o FDA não sabem disso? Posso sugar esses dados para um banco de dados, executar 30 segundos de consultas e identificar instantaneamente uma taxa de mortalidade e risco extremamente elevada associada a certos números de lote quando a distribuição dessas associações deveria ser normal, ou pelo menos algo próximo a isso, em todos os lotes produzidos e usados? Em seguida, procuro encontrar a explicação "limpa" potencial óbvia (o lote de maior taxa de mortalidade poderia ter ido para pessoas mais velhas) e ela simplesmente não está lá quando olhamos para todos os relatórios de eventos adversos. Tenho lotes de Moderna com a mesma idade média de pessoas que morreram dez vezes o número de mortes associadas.
Então eu olho para a data relatada de morte e…. está razoavelmente perto de uma distribuição normal. Portanto, não, não foram todos aqueles velhos mortos de uma vez no primeiro mês. Tanto para essa explicação tentada.
Oh, se você estiver interessado, o grupo mais desagradável estava literalmente em todos os lugares em termos de estados relatando eventos adversos contra ele; não, eles também não os concentraram em um estado ou região.
A distribuição do resultado não é “meio próxima” quando a maioria dos lotes tem um número de um único dígito de mortes associadas.
Também não é interessante que, ao remover o sinalizador de “morto”, o mesmo tipo de correlação apareça ? Ou seja, há muitos lotes com quase nada relatado contra eles. Para Moderna, na primeira página de resultados (~ 85 lotes), há uma diferença de mais de três vezes no total de eventos adversos. O pior lote, 039K20A com 87 mortes , não é apenas o pior para as mortes; ele também tem mais de 4.000 relatórios de eventos adversos totais contra ele. Para contexto, se você detalhar algumas centenas de entradas nesse relatório, o número total de eventos adversos contra outro lote, 025C21A número 417 com cinco mortes.
Você realmente vai tentar me dizer que um jab produzido em massa e distribuído tem uma taxa de eventos adversos cerca de dez vezes entre dois lotes e dezessete vezes a taxa de mortalidade entre os mesmos dois , você não pode explicar isso por "pessoas mais velhas ficando um lote e não o outro ”e isso não é uma indicação gritante de que algo que não pode ser explicado como um acaso aleatório ocorreu?
Aqui, nas fotos, já que alguns de vocês precisam ser atingidos na cabeça por uma merda de gravata de ferrovia antes de acordar:
Essas são as mortes da Pfizer por sorteio, da pior para a melhor . Parece normal para você? Lembre-se, zero mortes em um determinado lote não ocorre, pois não está no sistema.
E quanto a eventos adversos de todos os tipos?
(Sim, existem números de lote inválidos, especialmente no segundo gráfico, com muitos “1s”. O lado esquerdo, entretanto, é o que é. )
Existe um problema muito maior. Dê uma olhada no gráfico da Moderna sobre a mesma coisa. Primeiro, mortes:
E AE's….
São empresas diferentes!
Quer notícias ainda piores?
JANSSEN, que é uma tecnologia totalmente diferente, tem a mesma curva.
O que temos aqui pessoal?
Existe algo inerente à produção das “instruções”, independentemente de como são entregues, que resulta em um resultado não determinístico dentro de um lote de jabs que não foi controlado, talvez porque não seja compreendido DESDE QUE NUNCA FIZEMOS ISSO ANTES DO HOMEM OU DA BESTA e se der errado você está fodido?
Os médicos foram instruídos a parar de relatar? Observe que o HHS pode emitir tal ordem de acordo com a Lei PREP e não há revisão judicial se o fizerem. Eles fizeram?
Isso exige uma explicação. Três empresas diferentes, todas usando proteínas de pico, duas usando uma tecnologia diferente da terceira, todas as três fazendo com que o corpo produza o pico em vez de entregá-lo diretamente e todas as três têm uma distorção selvagem de alguns lotes que mancham as pessoas para a esquerda e para a direita enquanto os outros, estatisticamente, não ferram as pessoas .
Próxima pergunta, que o VAERS não consegue responder: Existe uma diferença de eficácia entre os lotes que ferram as pessoas e os que não o fazem?
Já terminamos de ser estúpidos? Estatisticamente, todos os eventos adversos de qualquer tipo estão em um punhado de lotes, independentemente da marca. O resto gera alguns resultados ruins, enquanto um número muito pequeno de lotes gera uma grande porcentagem dos danos. E não, isso não está vinculado à faixa etária (portanto, quem entendeu primeiro também); alguns dos piores têm distribuições de idades médias inferiores a lotes com taxas de eventos adversos mais baixas. Também não está vinculado a quando usado, uma vez que um dos “melhores” lotes tem um primeiro relatório de AE logo no início de janeiro - assim como os lotes “ruins”.
A única coisa que essas três vacinas têm em comum é que todas as três dependem do corpo humano para produzir a proteína spike que é então atacada pelo sistema imunológico e produz anticorpos; nenhum deles introduz diretamente a substância agressora no corpo. O mecanismo de indução é diferente entre as formulações J&J e Pfizer / Moderna, mas ambas apresentam o mesmo problema. O diferencial mostrado nos dados está muito além da explicação razoável em relação à coorte administrada e a idade média da pessoa relatada para o conjunto completo de eventos (não apenas mortes) não se correlaciona com o risco elevado em um determinado lote, portanto, claramente não está relacionado com a idade da pessoa atingida (por exemplo, “certos lotes foram todos para asilos desde que nasceram.
Algo está muito errado aqui, pessoal e as pessoas que executam o VAERS, ou não estão olhando de propósito, sabem muito bem que está acontecendo e não estão dizendo nada sobre isso de propósito - muito menos segregar os dados de tal forma que a leitura casual de seus downloads vença. para encontrá-lo - ou o vi imediatamente e suprimiu o relatório propositalmente .
Se essas firmas não estivessem imunes a processos civis e até criminais como resultado do que Biden e Trump fizeram, a ordem do demandante estaria se arrastando meses atrás .
" isso deveria ser enfiado na bunda de cada político, junto com cada pessoa no CDC, NIH e FDA. Eles sabem que isso está acontecendo; demorei alguns minutos para analisar e encontrar isso."
Que diabos está acontecendo aqui?
ESTES TIROS DEVEM SER RETIRADOS AGORA até que o que aconteceu seja totalmente explicado e, se aplicável, a responsabilidade seja obtida pelos feridos ou mortos como resultado. Se o embargo de relatórios for provado, e é perfeitamente possível que seja o caso, todos os envolvidos devem ir para a prisão agora e todo o programa deve ser permanentemente descartado.
NÃO HÁ EXPLICAÇÃO RAZOÁVEL PARA ESSES DADOS QUE REDUZEM PARA A CHANCE OCASIONAL.
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