Потребителски вход

Запомни ме | Регистрация
Постинг
10.11.2021 12:18 - Ъъъ, това не е теория на конспирацията – 5% от партидите за производство на ваксини причиняват 100% от смъртните случаи от ваксини
Автор: zahariada Категория: Новини   
Прочетен: 508 Коментари: 1 Гласове:
3

Последна промяна: 10.11.2021 12:19

Постингът е бил сред най-популярни в категория в Blog.bg Постингът е бил сред най-популярни в Blog.bg
 Ъъъ, това не е теория на конспирацията – 5% от партидите за производство на ваксини причиняват 100% от смъртните случаи от ваксини

11/07/2021 / От редактори на новини / 


image

Има  статия, която се разпространява от  The Expose,  която прави  експлозивно  твърдение:  Има изключително статистически значимо изкривяване на смъртността от ваксини Covid-19  по брой партиди.

(Статия от Карл Денингер, препубликувана от Market-Ticker.org )

Това, което първоначално привлече вниманието ми, беше тълпата с шапки от  станиол  , която крещеше за партиди, които  умишлено се  раздават на определени хора, за да ги убият — с други думи, определени партиди ваксини Covid-19 бяха за всички намерения и цели  отровени . Това беше  крайно  малко вероятно, така че реших да го опровергая и да нанеса няколко дръжки за метла върху главите на шапките от станиол. Това, което открих обаче, беше едновременно интересно  и дълбоко обезпокоително.

Много са доста големи, особено когато имате работа с 200 милиона души и 400 милиона дози. Ако приемем, че партидите не са преференциално разпределени на определени кохорти (напр. един отива във всички старчески домове и т.н.),  нежеланите реакции трябва да бъдат нормално разпределени между партидите; ако не са едно от тези неща почти със сигурност е вярно:

  • Има сериозен проблем с качеството на производството или сте произвели нещо, без да разбирате как ще работи в тялото и по този начин не сте успели да контролирате нещо, което трябва да направите,   за да завършите с възпроизводими резултати.  Тоест,  някои  партиди са добре, други са замърсени, имат твърде много или твърде малко от активната съставка в тях, някои произвеждат диво повече шипове протеин от други в тялото, когато се инжектират и т.н.
  • Много по-лошо е,  че партидите са умишлено разделени, за да се получат различни резултати . Това предполага някакво злобно намерение, като например убиване на хора на различна основа  или  че производителите провеждат  неразрешени експерименти на масова основа  сред населението като цяло, тъй като те знаят какво има във всяка партида и  умишлено  променят съдържанието.
  • Може би най-лошото от всичко е, че  докладите  сега  се потискат умишлено, процентът на наранявания и смъртност  не се е променил  и има много с един от двата горепосочени проблема, но той умишлено не се съобщава, тъй като е бил открит почти незабавно и доставчиците на здравни услуги са били  насочени  да не съобщават нищо сериозно (напр. смърт), свързано с ударите.

Сега да поговорим за VAERS. Можете да вземете публичните данни от него,  но VAERS умишлено затруднява разпознаването на разликите в резултатите от партидите.  Защо? Тъй като те отделят спецификата на вакса (производител, партиден номер и т.н.)  в различен файл.   Това означава, че простото зареждането му в Excel не ви носи никаква полза и опитът да се съпоставят и съпоставят двете таблици в самия Excel е проблематичен поради екстремния размер на файловете - всъщност това взриви Excel тук, когато се опитах да го направя. Но това е външен проблем за експортиране на данни; вътрешно, в рамките на HHS, със сигурност  не им е  трудно да правят корелации.

Всъщност целта на VAERS е  да намери споменатите корелации,  преди хората да се прецакат в размера  и да спрат това да се случи.

Нека се върнем малко назад в историята. VAERS се появи, защото през 70-те години на миналия век производителите на DTP кадъра  имаха проблем с контрола на качеството.   Някои партиди имаха твърде много активна съставка в тях,  а други нямаха почти никакви.  Това предизвика  глупости тон  на лоши реакции от деца, които са ги заловили Ябс  и родителите съдени . Застраховката „Гражданска отговорност“ заплашваше да стане необичайна (а, разбирате ли, след като прецакате куп деца,  които трябваше да правят задължителни ваксини ? ) и по този начин производителите дръпнаха DTP и заплашиха да изтеглят  всички  ваксини от пазара.

Конгресът отговори на тази заплаха от  умишлена  паника, посята от фармацевтичната индустрия,  като даде имунитет на фирмите за ваксини  и създаде данъчна и арбитражна система, по принцип, за да плаща на семействата, ако бъдат прецакани от ваксини.  Вместо да принуждават виновните да изядат причинените от тях наранявания и смърт, Конгресът освободи производителите от последствията от собствената им небрежност  и социализира загубите с малък данък за всеки изстрел.

Част от това беше VAERS. Знаем,  че  VAERS подценява нежеланите събития, защото макар да се твърди, че е „задължителен“,  той подлежи на клинична преценка  и има диво пристрастие  срещу  вярването, че тези удари или който и да  е  удар в този смисъл има лоши странични ефекти. Освен това няма  нито  гражданска, нито наказателна санкция  от какъвто и да е вид  за недеклариране. Вече  знаем, че  някои хора, които са имали лоши странични ефекти от ударите на Covid-19, са се появили в социалните медии, след като са отишли ​​на лекар и след това са се опитали да намерят собствен запис, което е доста лесно да се направи, ако знаете номера на партидата от вашата карта, какво се е случило и датата на събитието — техният лекар никога не го е подавал.   Това наистина не ме учудва, тъй като подаването на тези доклади отнема доста време  и лекарят не получава заплащане за това  от правителството или някой друг, така че дори  без  пристрастия ще има такива, които просто няма да свършат работата,  освен ако  няма са тежки наказания за това.  Всъщност няма никакви санкции.   Заниженото отчитане няма надеждна граница на това, но оценките са, че само някъде между 3% и 10% от действителните нежелани събития попадат в базата данни. Точно така - в най-добрия  случай честотата на нежеланите събития е десет пъти по-висока  от тази, която откривате във VAERS.

Но сега става интересно, защото изглежда, че износът на VAERS също е създаден, умишлено или случайно  ,  за да затрудни обикновените хора  да намерят бъдеща връзка между нараняване или смърт и партида на ваксините .

ОТБЕЛЕЖЕТЕ, ЧЕ ТОЧНОТО ОБСТОЯТЕЛСТВОТО — ЧЕ ПРОИЗВОДИТЕЛИТЕ СА ИМАЛИ ПРОБЛЕМИ КОНТРОЛ НА КАЧЕСТВОТО ПЪРВОНАЧАЛНО — Е ЗАЩОТО СЪЩЕСТВУВА VAERS. ЩЕ СИ МИСЛИШ, ЧЕ АКО КОНГРЕСЪТ ВЪЩЕСТВЕН СЕ ИНТЕРЕСУВА ОТ РЕШАВАНЕТО НА ПРОБЛЕМА, ТОВА ЩЕ ДА Е НАЙ-ЛЕСНИЯТ НЕЩО ЗА МОНИТОРИНГ И ЩЕ ДА СЕ ОТЧИТА РЕДОВНО. СЪЩО ЩЕ СИ МИСЛИТЕ, ЧЕ ИМА СТРОГИ ГРАЖДАНСКИ И ДОРИ НАКАЗАТЕЛНИ НАКАЗАНИЯ ЗА НЕСЪОБЩАНЕ НА НЕЖЕЛАНИ СЪБИТИЯ.

Ще сгрешите; данните са в  две  таблици и не са корелирани,  тъй като VAERS ги пуска  и на сайта им няма бързо и лесно отчитане, което да групира събития на  сравнителна база  по номер на партиди. Въпреки че е възможно да се направи този вид анализ от тяхната уеб страница,  това не е лесно.

(Освен това, и това  също  умишлено обезсърчава анализа,  VAERS не поддържа нито записи, нито отчети за броя на приложените удари на партида , което прави нормирането до някакъв стабилен знаменател буквално невъзможно. Ако смятате, че това е инцидент, имам мост за продажба.   Това е много хубав мост .)

Но, скакалец, имам Postgres. Всъщност, ако четете тази статия, това е защото и аз я имам,  и знам как да програмирам срещу нея; този блог всъщност се съхранява в Postgres.

Postgres, както всички бази данни, е много добър в вземането на нещо, което може да бъде свързано с чужд ключ и да го корелира. Всъщност това е една от основните силни страни на базата данни. SQL, който предполагам, че използва и VAERS, не е ли прекрасен?

Така че направих точно това с данните, намерени тук за 2021 г.

И….. няма да ви хареса.

След като заредих основната таблица и таблиците на производителя, свързани с VAERS-ID, изпълних тази заявка:

karl=> изберете vax_lot(vaers_vax), count(vax_lot(vaers_vax)) от vaers, vaers_vax където vaers_id(vaers) = vaers_id(vaers_vax) и died="Y" и vax_type="COVID19′ и vaers"MONAX " група по vax_lot(vaers_vax) ред по брой(vax_lot(vaers_vax)) desc;

това гласи:

Изберете партидата и пребройте случаите на тази партида от данните на VAERS, където идентификационният номер на доклада е в таблицата на лицата, които са имали лоша реакция, каза, че лошата реакция е, че са починали, където ваксината е ваксина срещу Covid-19 и където производителят е МОДЕРНА. Подредете резултатите по  броя на смъртните случаи на партида в низходящ ред.

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  — Какво е това? (виж по-долу)
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  — Същото като горното?
052E21A | 5
003C21A | 5
030B21A | 5
030a21a | 5
016C21A | 5
017C21A | 5
N/A | 5
NO LOT # 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
…..

Има 547 уникални лота, които имат една или повече смъртни случаи, свързани с тях. Някои от номерата на партидите са в грешен формат или липсват, както можете да видите. Това не е необичайно и всъщност предполага обикновения неуспех да се оправят нещата, когато хората попълват въвеждането. Например “Moderna” в горните резултати очевидно не е партида. Не съм правил опит да „санизирам“ набора от данни в това отношение  и, съвсем ясно, нито VAERS дори месеци след факта с техните „предполагаеми“ последващи действия върху докладите.

Но има диво свръхпредставяне на смъртни случаи само на няколко партиди; всъщност по-малко от 50 партиди отчитат всички партиди, където са натрупани повече от 20 свързани смъртни случая и от 547 уникални вписвания по-малко от 100 отчитат всички тези с повече от 10 смъртни случая .

Нормално разпределение  дупето ми .

Какво ще кажете за  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
NO LOT # 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

Pfizer  има 395 уникални номера на партиди, свързани с поне една смърт и, отново, има няколко, които очевидно са фалшиви.  Но отново, нормално разпределение  дупето ми;  има диво свръхпредставяне с една партида, EN6201, която се свързва със 117 смъртни случая  и по-малко от 20 са свързани с повече от 50 .

За усмивки и кикот нека погледнем разпределението по възраст за  039K20A — най-лошата партида на Moderna.

karl=> изберете avg(age_yrs) от vaers, vaers_vax, където vaers_id(vaers) = vaers_id(vaers_vax) и vax_type="COVID19′ и vax_manu(vaers_vax)="MODERNA" и vax_lot(vaers"0A_vax не е възрастта) нула;
средно
———————
51,4922202119410700
(1 ред)

Добре, значи средната възраст на хората, които са получили тази инжекция, са имали лоша реакция (и имат валидна възраст в таблицата), е 51.

Какво ще кажете за  030A21A който имаше 33 смъртни случая?

karl=> изберете avg(age_yrs) от vaers, vaers_vax, където vaers_id(vaers) = vaers_id(vaers_vax) и vax_type="COVID19′ и vax_manu(vaers_vax)="MODERNA" и vax_lot(vaers"0"3_vax не е възрастта) нула;

средно
———————
61,1097014925373134
(1 ред)

Ами върви аргументът, че набихме всички стари хора в старческите домове с  наистина лошия резултат  и те загинаха,  но това не беше причинено от убождането  и втората партида, която имаше много по-нисък процент,  всичко отиде в ръцете на младите хора  и затова не са умрели. Ъъъ, не, всъщност когато става дума за възрастта на хората, които са били наръгани в тези два случая, е обратното; втората партида, която беше  по-малко смъртоносна,  имаше лоши реакции  средно при  по-възрастните хора, но по-малко починали - и значително (с 10 години).

Освен това няма солидна връзка между „лошите“ партиди и първия доклад за проблеми. Абсолютно най-лошото от Moderna имаше лош отчет през първите дни на януари. Но – друга част от тяхната ваксина със само 172 доклада срещу нея (1/20-та от най-лошия процент на общите нежелани събития)  получи първия си доклад за нежелани събития на 6 януари .

Какво  е  нормално разпределено?  Когато хората умряха.

image

Какво  всъщност  става тук? Ще се опитате да ми кажете, че CDC, NIH и FDA не знаят за това? Мога да всмуквам тези данни в база данни, да изпълня 30 секунди заявки срещу нея  и незабавно да идентифицирам силно повишена смъртност и риск, свързани с определени номера на партиди,  когато разпределението на тези асоциации  трябва да е нормално или поне нещо близко до него,  във всички произведени и използвани партиди? След това гледам да се опитам да намеря очевидното потенциално „чисто“ обяснение (много по-високата смъртност може да е отишла при по-възрастните хора) и просто го няма, когато се разглеждат всички доклади за нежелани събития. Имам партиди Moderna със същата средна възраст на починали,  но десет пъти броят на свързаните смъртни случаи.

След това гледам  съобщената дата на смъртта  и... неговото разумно близко до нормалното разпределение.   Така че не, не всички тези стари хора бяха убити наведнъж през първия месец. Толкова за  този  опит за обяснение.

О, ако се интересувате, най-отвратителната партида беше буквално навсякъде по отношение на държавите, докладващи неблагоприятни събития срещу него; не, те също не са ги концентрирали в един щат или регион.

Разпределението на резултатите не е „донякъде близко“,  когато повечето от партидите имат едноцифрен брой свързани смъртни случаи.

Не е ли   интересно също, че когато се премахне флагът „мъртъв” се  появява същият вид корелация ? Тоест, има много партиди, срещу които почти  нищо не се  съобщава. За Moderna  в рамките на първата страница с резултати  (~85 лота) има повече от  три пъти  разлика в общите нежелани събития. Най  -лошата  партида, 039K20A с  87 смъртни случая , е не само най-лошата за смъртни случаи; освен това има повече от 4000 общи съобщения за нежелани събития срещу него. За контекст, ако разгледате няколкостотин записа в този отчет  за общия брой нежелани събития срещу друга партида, 025C21A номер 417 с  пет  смъртни случая.

Наистина ли ще се опитате да ми кажете, че масово произведен и разпространен удар  има приблизително десет пъти честота на нежелани събития между две партиди и седемнадесет пъти смъртността между същите две , не можете да го обясните с „възрастните хора получават една партида, а не другата” и това не е  крещящ  знак, че се е случило нещо,  което не може да се обясни като случаен случай  ?

Ето, на снимки, тъй като някои от вас трябва да бъдат ударени наопаки с  шибана железопътна вратовръзка,  преди да се събудите:

image

Това са смъртните случаи на  Pfizer  по жребий,  най-лошите към най-добрите . Изглеждаш ли ти нормален? Не забравяйте, че  нула смъртни случаи в дадена партида не се появява,  тъй като не е в системата.

Какво ще кажете за нежелани събития от всякакъв вид?

image

(Да, има невалидни номера на партиди, особено във втората графика, с много „1s”. Лявата страна обаче  е това, което е. )

Има много по-голям проблем. Вижте диаграмата на Moderna за същото нещо. Първо, смъртни случаи:

image

И AE....

image

Това са различни фирми!

Искате ли още по-лоши новини?

JANSSEN, която е напълно различна технология, има същата крива.

Какво имаме тук бе хора?

Има ли нещо, присъщо на производството на „инструкциите“, независимо от това, че те са доставени, което води до недетерминиран резултат в рамките на партида удари, за които не се контролира, може би защото не е разбрано, ОТ НИКОГА НЕ СМЕ ПРАВИЛИ ТОВА ПРЕДИ В ЧОВЕК ИЛИ ЗВЯР и ако се обърка, си ****те?

Казано ли е на лекарите   да спрат да докладват?  Имайте предвид, че HHS може да издаде такава заповед съгласно Закона за PREP и няма съдебен контрол, ако го направят.   Нали?

Това изисква обяснение. Три различни фирми,  всички които използват шипове протеини,  две използват различна технология от третата,  и трите  карат тялото да произвежда шипа,  вместо да го доставя директно,  и и трите  имат диво изкривяване от няколко партиди, които насочват хората наляво и надясно,  докато другите статистически  не прецакат хората .

Следващият въпрос, на който VAERS не може да отговори: Има ли разлика в ефективността между партидите, които прецакват хората, и тези, които не го правят?

Свършихме ли вече с глупави? Статистически всички нежелани събития  от всякакъв вид  са в шепа партиди, независимо от марката. Останалите генерират  няколко  лоши резултата, докато много, много малък брой партиди генерират огромен процент от вредата. И не, това не е обвързано с възрастовите скоби (следователно кой също го получи първи); някои от най-лошите имат средни възрастови разпределения, които са по  - малки от партидите с  по-нисък  процент на нежелани събития. Също така не е обвързан с това,  когато се използва,  тъй като една от „по-добрите“ партиди има отчет за първи AE точно в началото на януари — както и „лошите“ партиди.

Единственото общо между трите ваксини е, че и трите разчитат на човешкото тяло да произвежда шиповия протеин, който след това се атакува от имунната система и произвежда антитела; нито един от тях не въвежда директно вредното вещество в тялото. Механизмът на индукция е различен между формулировките на J&J и Pfizer/Moderna, но и двете показват същия проблем. Разликата, показана в данните, е извън разумното обяснение, свързана с дозата на кохортата и средната възраст на докладваното лице за пълния набор от събития (не само смъртни случаи) също не корелира с повишен риск в дадена партида, така че очевидно не е свързана до възрастта на лицето, което е убодено (напр. „някои партиди всички отидоха в старчески домове, откакто бяха първи.

Нещо много  не е  наред тук, хора и хората, управляващи VAERS, или не гледат нарочно, знаят дяволски добре, че се случва и не казват нищо за това  нарочно  - няма значение разделяне на данните по такъв начин,  че случайният преглед на изтеглянията им да спечели. не го намеря —  или го видя веднага  и нарочно потисна докладването .

Ако тези фирми не бяха  имунизирани  от гражданско и дори  наказателно  преследване в резултат на това, което Байдън и Тръмп направиха  , барът на ищеца щеше да пълзи нагоре преди месеци .

Това трябва да бъде забито в задника на всеки политик, заедно с всеки един човек в CDC, NIH и FDA. Те знаят, че това се случва; отне ми  минути, за  да анализирам и да намеря това.

Какво по дяволите става тук?

ТЕЗИ КАРТРИ ТРЯБВА ДА БЪДАТ ИЗТЕГЛЕНИ СЕГА, докато случилото се бъде напълно обяснено  и, ако е приложимо, се получи отговорност  за ранените или убитите в резултат. Ако се докаже ембаргото на доклади и е напълно възможно това да е така, всички замесени трябва да влязат в затвора сега и цялата програма трябва да бъде  окончателно  прекратена.

НЯМА РАЗУМНО ОБЯСНЕНИЕ ЗА ТЕЗИ ДАННИ, КОИТО СВЕДЯТ ДО СЛУЧАЙНА СЛУЧАЙНА.

Прочетете повече на:  Market-Ticker.org




Гласувай:
3



Спечели и ти от своя блог!
1. krumbelosvet - Ъ Ъ Ъ Ъ Ъ
11.11.2021 05:45
Ко й туй нещу ъ ъ ъ ъ? Код за достоверност? Откога туй нещу?
цитирай
Търсене

За този блог
Автор: zahariada
Категория: Политика
Прочетен: 39742208
Постинги: 21940
Коментари: 21633
Гласове: 31017
Архив
Календар
«  Март, 2024  
ПВСЧПСН
123
45678910
11121314151617
18192021222324
25262728293031