Steve Kirsch hat alle gefragt: „Zeigen Sie mir die Daten zur Gesamtmortalität, die die Sicherheit der Impfstoffe belegen.“ Endlich hat er einige Daten bekommen. Sie stammen von der britischen Regierung und sind verheerend. „WIRKLICH verheerend“, sagte er.

Neue Daten der britischen Regierung ermöglichen uns eine bisher nicht mögliche Datenanalyse. Diese neue Analyse zeigt deutlich, dass die Covid-Impfstoffe in allen Altersgruppen mehr Menschen töten als retten. Mit anderen Worten: Sie sollten von niemandem verwendet werden. Je jünger man ist, desto weniger Sinn macht es.

„Unterm Strich ist es so: Endlich sind die Daten öffentlich zugänglich und zeigen deutlich, dass unsere Regierungen uns mit diesen Impfstoffen und Impfvorschriften öffentlich umgebracht haben.“ – Steve Kirsch

Jeder kann die Daten und die Methodik validieren. Die Ergebnisse machen deutlich, dass die Covid-Impfungen sofort gestoppt werden sollten.

Keine einzige Gesundheitsbehörde in irgendeinem Land will sich öffentlich mit Kirsch und seinem Team von Impfstoffsicherheitsexperten unterhalten, um ihre Impfempfehlungen zu rechtfertigen oder zu erklären, warum diese Analyse falsch ist. „Ich frage mich, warum?“

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Von Steve Kirsch

Was die Daten zeigen

Hier ist das Ergebnis der Analyse.

Das bedeutet: Wenn Sie 25 Jahre alt sind, tötet der Impfstoff 15 Menschen für jeden Menschen, den er vor dem Tod durch Covid bewahrt. Unter 80 Jahren, je jünger Sie sind, desto unsinniger ist die Impfung. Die Zellen mit * bedeuten, dass der Impfstoff tatsächlich mehr Covid-Fälle verursacht hat als die Ungeimpften.

Bei Werten über 80 waren die britischen Daten zu uneinheitlich, um aussagekräftig zu sein. Solange uns diese Daten nicht vorliegen, ist es unverantwortlich, eine Empfehlung abzugeben.

Im Folgenden beschreibe ich, wie Sie dies anhand der britischen Daten selbst berechnen können.

Einführung

Einer meiner Freunde hat mir kürzlich einen Link zu den Sterbedaten des britischen Office of National Statistics vom 1. Januar 2021 bis zum 31. Januar 2022 geschickt. Ich hatte diese Daten vorher noch nicht gesehen und habe sie daher analysiert.

Was ich herausfand, war absolut verblüffend, denn es stimmte mit der VAERS-Risiko-Nutzen-Analyse nach Altersgruppen überein, die ich im November 2021 durchgeführt hatte.

Wo Sie die Quelldaten der britischen Regierung erhalten

Die Regierungsdaten sind hier archiviert . Öffnen Sie die Tabelle und sehen Sie sich das Tabellenblatt mit der Bezeichnung Tabelle 6 an.

Sie können auch auf die Originalquelle zugreifen unter: ONS-Datensatz, Todesfälle nach Impfstatus, England , die Sie oben auf der Seite sehen können.

In beiden Fällen klicken Sie auf die grüne Schaltfläche mit der Aufschrift „xlsx“, um die Tabelle zu erhalten, und gehen dann zur Registerkarte „Tabelle 6“:

Um es sich vorzustellen, sehen Sie sich diesen Tweet an.

Hinweis: Die Daten stammen nur aus England, nicht aus dem gesamten Vereinigten Königreich.

Wo bekomme ich meine Datenanalyse?

Ich habe die britischen Quelldaten kommentiert; Sie können sie hier herunterladen . Dadurch wird der Zusammenhang übersichtlicher. Alle Originaldaten sowie meine Formeln zur Berechnung der ACM-Kennzahlen und der Risiko-Nutzen-Analyse finden Sie in Tabelle 6.

Es ist alles für jeden gut sichtbar. Anschließend habe ich die Werte in die Registerkarten „Zusammenfassung“ und „Exec-Zusammenfassung“ kopiert.

Methodik

Ich habe die Gesamtmortalität („ACM“) von Personen, die vor mindestens sechs Monaten zwei Impfungen erhalten haben, mit der von Ungeimpften verglichen. Der sechsmonatige Zeitraum bietet einen angemessenen Mindestzeitraum, um die Ergebnisse für die typische „vollständig geimpfte“ Person zu beobachten.

Zusammenfassung der Daten

Die folgende Zusammenfassung (die ich auf der Registerkarte „Zusammenfassung“ rechts neben der Registerkarte „Tabelle 6“ eingefügt habe) zeigt die Gesamtmortalitätsraten pro 100,000 Personenjahre für jede Altersgruppe und zeigt auch das Nutzen-Risiko-Verhältnis.

Hier ist die Legende für jede Spalte:

1. A: Altersbereich für die Zeile
2. B: ACM-Rate für Ungeimpfte
3. C: ACM-Rate für Geimpfte
4. D: Risiko-Nutzen-Berechnung: Anzahl der durch die Impfung verlorenen Nicht-Covid-Leben / Anzahl der durch die Impfung geretteten Covid-Leben. Dies ist die beste Kennzahl zur Rechtfertigung einer Intervention. Je höher diese Zahl, desto weniger sinnvoll ist die Intervention. Ein Wert >1 bedeutet, dass die Intervention niemals durchgeführt werden sollte. Die mit * gekennzeichneten Zellen bedeuten, dass die Impfung tatsächlich mehr Covid-Fälle verursacht hat als die Ungeimpften. Hinweis: Sie müssen die vollständige Tabelle anzeigen, um die zur Berechnung dieser Zahl verwendeten Daten anzuzeigen. Dies ist nicht über die Zusammenfassungsdaten auf diesem Bildschirm möglich.
5. E: ACM von geimpft/ACM ungeimpft, d. h. Spalte C/ Spalte
   B. Ein Wert >1 bedeutet, dass die Intervention niemals angewendet werden sollte, da sie Menschenleben kostet. Dies ist ein grobes Maß für die Wirksamkeit einer Intervention, wie wir weiter unten erläutern.
6. F: % der ACM-Todesfälle aufgrund von Covid, d. h. der Anteil aller ACM-Todesfälle, die durch Covid verursacht wurden.

Die Daten zeigen eindeutig, dass der durch die Impfung erzielte Überlebensvorteil und die damit einhergehende Senkung des Sterberisikos durch Covid-19 die durch die Impfung selbst bedingte Sterblichkeit mehr als aufhebt . Das ist nichts Neues. Ich sage das schon seit Mai 2021. Doch nun habe ich endlich die Daten gefunden, mit denen ich das zuverlässig berechnen konnte.

In der Phase-3-Studie von Pfizer kam es in der geimpften Gruppe zu einem Anstieg der ACM um 40 %. Für jeden Menschen, den sie vor Covid retteten, töteten sie schätzungsweise 7 Menschen!

In der Phase-3-Studie von Pfizer gab es insgesamt 21 Todesfälle in der Impfstoffgruppe und 15 Todesfälle in der Placebogruppe.

Dieser 40%ige Anstieg der Gesamtmortalität in der Studie (21/15 = 1.4) wurde natürlich als statistisch nicht signifikant abgetan. Das stimmt zwar, heißt aber nicht, dass wir dieser Zahl keine Beachtung schenken sollten.

Doch nun wissen wir auf Grundlage der britischen Daten, dass das Ergebnis der Phase-3-Studie kein statistischer Zufall war. Ganz und gar nicht.

Wenn wir den Nutzen-Risiko-Faktor betrachten, stellen wir fest, dass wir 1 Leben vor dem Tod durch Covid gerettet haben (1 Covid-Todesfall in der Behandlungsgruppe gegenüber 2 Covid-Todesfällen in der Placebogruppe = 1 gerettetes Leben), es gab jedoch 7 zusätzliche Todesfälle ohne Covid-Anzeichen (20 – 13).

Die Pfizer-Studie zeigte, dass für jeden Menschen, den wir vor Covid gerettet haben, sieben Menschen starben. Die Zahlen waren jedoch zu gering, um dieser Punktschätzung hohes Vertrauen zu verleihen.

Ich würde jedoch argumentieren, dass die Studie von Pfizer der beste Fall war, weil:

1. An der Studie nahmen ungewöhnlich gesunde Menschen teil, deren Sterberate zehnmal niedriger war als die der Bevölkerung (in den USA beträgt die durchschnittliche Sterberate pro Jahr 10 %, in der Placebogruppe mit 1 Teilnehmern gab es jedoch innerhalb von 15 Monaten nur 22,000 Todesfälle, was einer Sterberate von 6 % entspricht).
2. Sie konnten jeden loswerden, der auf die erste Dosis reagierte, ohne ihn zu zählen

Der wichtigste Punkt ist jedoch, dass das Tötungs-Rettungs-Verhältnis von 7:1 im Pfizer-Versuch und das ACM-Verhältnis von 1.4 mit der Hypothese übereinstimmen, dass der Impfstoff mehr Menschen tötet als rettet.

Meine ACM-Risiko-Nutzen-Abschätzung mit VAERS

Dies stammt aus einer Risiko-Nutzen-Abwägung, die ich am 1. November 2021 anhand der VAERS-Daten durchgeführt habe. Ich berechnete das Verhältnis der durch den Impfstoff verursachten Todesfälle (V) zur Anzahl der Personen, die durch die Impfung vor Covid-6 gerettet werden könnten (C), vorausgesetzt, sie würden sich impfen lassen und die Wirksamkeit über sechs Monate 90 % betragen (da wir wussten, dass die Wirksamkeit mit der Zeit nachlässt und sich die Virusvarianten verändern würden). Natürlich war dies eine konservative Nutzenabschätzung, aber ich wollte sichergehen, dass ich im Falle eines Angriffs abgesichert bin.

Wir wissen jetzt also, dass meine VAERS-Berechnungen in etwa mit den tatsächlichen britischen Daten in Abbildung 1 übereinstimmen. Da meine Analyse bewusst konservativ war, sind viele der Zahlen kleiner als die tatsächlichen Werte.

Dies ist ein weiteres Beispiel dafür, dass diejenigen, die (ohne Beweise) behaupten, die VAERS-Daten seien zu „unzuverlässig für eine Verwendung“, Unrecht haben. Wenn sie so unzuverlässig sind, wie konnten sie dann so gut mit den realen Ergebnissen in Großbritannien übereinstimmen?

Beachten Sie, dass VAERS damals genau denselben Effekt zeigte, den wir gerade aus diesen britischen Daten gelernt haben: Je jünger man ist, desto unsinniger ist es, sich impfen zu lassen.

Unsere V:C-Spalte nimmt mit zunehmendem Alter ab (von 6:1 auf 1.8:1), genau wie Spalte E in Abbildung 1.9 abnimmt (von 1:1 auf 1:2 im gleichen Bereich).

Ist das nicht ein interessanter „Zufall“? Sie liegen im Bereich von 3.

Bestätigung durch andere

Ich bin nicht der Einzige, der bemerkt, dass die Covid-Impfstoffe mehr Menschen töten als retten. Andere Artikel zeigen entweder überhaupt keinen Nutzen oder einen negativen Nutzen.

Schauen Sie sich zum Beispiel Folgendes an:

1. 99.6 % der Covid-Todesfälle in Kanada betrafen zwischen dem 10. und 17. April vollständig geimpfte Personen Dies kann nur passieren, wenn die ACM der Geimpften höher ist als die der Ungeimpften, da die Impfrate in Kanada nur 86 % beträgt. Das ist für jeden schwer zu erklären.
2. Vollständig geimpfte Personen haben eine sechsmal höhere Gesamtsterblichkeit als nicht geimpfte Personen (Oktober 30, 2021)
3. Nachuntersuchung der Studienteilnehmer ergab „keine Auswirkungen auf die Gesamtmortalität“

4. Horowitz: Das Scheitern der mRNA-Impfungen ist für alle Augen offenkundig.

Es ist anzumerken, dass die dänische Studie (vorab in The Lancet veröffentlicht) basierend auf klinischen Studiendaten insgesamt keinen Nutzen hinsichtlich der Gesamtmortalität aufzeigte. Das ist sicherlich optimistischer als die britischen Zahlen, doch das Problem für die Impfstoffhersteller besteht darin, dass in Großbritannien bis zu 38 % der Todesfälle auf Covid-19 zurückzuführen waren. Wären die Impfstoffe also tatsächlich wirksam und sicher, hätte man einen enormen Nutzen hinsichtlich der Gesamtmortalität feststellen müssen – was jedoch nicht der Fall war.

Warum schreiben wir eine Impfung vor, die keinerlei Nutzen für die ACM hat? Kein Beamter des öffentlichen Gesundheitswesens möchte Fragen dazu beantworten.

Was unterscheidet diese Analyse von früheren Arbeiten?

Der hier verwendete Datensatz enthält sowohl Covid- als auch Nicht-Covid-Todesfälle nach Alter. Das hatten wir bisher nicht.

Dies ermöglicht uns erstmals die Validierung der Daten, wie wir im nächsten Abschnitt erläutern.

Kurz gesagt, die Daten in diesem Datensatz sind detaillierter als die in den häufiger zitierten Zusammenfassungen der britischen Gesundheitsbehörde (UK Health Security Agency) enthaltenen Daten.

Der Sanity-Check

Da es sich nicht um eine randomisierte Studie handelte, ist es wichtig, die Daten auf ihre Plausibilität zu prüfen, um Störfaktoren zu vermeiden.

Insbesondere sollten die Gesamtmortalitätsraten („ACM“) für NICHT-Covid-Todesfälle in den geimpften Kohorten die gleichen sein wie die Raten für die Ungeimpften bei einem absolut sicheren Impfstoff; sie sollten für diesen Impfstoff mit Sicherheit höher sein, wie wir von VAERS wissen, das garantiere ich. Wir haben über 10 Möglichkeiten, die zeigen, dass dieser Impfstoff Ihre Nicht-Covid-ACM signifikant ERHÖHT.

Daher sind die Daten immer dann unzuverlässig (entweder fehlerhaft oder stark verfälscht), wenn die Gesamtmortalität (ACM) – unabhängig von der Altersgruppe – bei Geimpften niedriger ist als bei Ungeimpften. In den von der britischen Regierung präsentierten Daten ist sie in den meisten Zeilen niedriger. Das ist unmöglich und beweist die Unzuverlässigkeit der Daten. Auch andere haben dies festgestellt.

Aus diesem Grund gefällt mir dieser Datensatz so gut: Er enthält das Nicht-Covid-ACM, sodass wir eine Plausibilitätsprüfung durchführen können.

Die Plausibilitätsprüfung ist der Grund, warum ich mich auf die Reihe mit den 2 Dosen >6 Monaten konzentriert habe, da sie diese einfache Plausibilitätsprüfung zuverlässiger bestanden hat als jede andere Reihe.

Ignoriert man die Plausibilitätsprüfung und bezieht alle Daten der Geimpften aus dem britischen Bericht ein , dann sind Impfungen zwar wunderbare Lebensretter, aber nur für Menschen ab 25 Jahren. Die Impfung schützt vor dem Tod durch Krebs, Verkehrsunfälle usw., insbesondere im höheren Alter. Für Senioren ist sie wie ein Jungbrunnen. Das entspricht jedoch überhaupt nicht der Realität: Bestatter wie John O'Looney konnten kaum fassen, wie viele Anrufe sie nach Einführung der Impfungen erhielten.

Hier folgt eine detailliertere Erklärung der Verzerrung durch den Survivorship Bias, die erklärt, warum diese Datensätze für unsere Zwecke nicht erstellt wurden.

Alle von uns verwendeten Daten erfüllten unsere einfachen Kriterien zur Plausibilitätsprüfung.

Könnte meine Vernunftprüfung falsch sein, weil der Impfstoff tatsächlich in der Lage ist, den Tod durch alle Krankheiten und auch Unfälle zu verhindern? Nein. VAERS wäre leer, wenn dieses Medikament Nebenwirkungen reduzieren würde und Ärzte über die Heilung älterer Menschen berichten würden. Anstelle von Berichten über Nebenwirkungen würden Ärzte nach der Impfung Berichte über positive Ereignisse („BER“) einreichen.

Ich habe am 12. November 2021 über diesen angeblichen „Jungbrunnen“-Effekt geschrieben.

Sollten sich über 80-Jährige impfen lassen?

Meine VAERS-Analyse sagte Nein.

Die Erfahrungsberichte von Whistleblowern aus Pflegeheimen sprechen alle dagegen (siehe Folien 53 bis 59). Dazu gehören die Erfahrungen von Abrien Aguirre auf Oahu, des Pflegeheims Sunnycrest in Kanada sowie die Erlebnisse von John O'Looney und von Bestattern , bei denen die meisten einbalsamierten Leichen verräterische Blutgerinnsel aufweisen, die durch den Impfstoff verursacht wurden.

Auf Grundlage der Kurvenanpassung sieht es für ältere Menschen nicht gut aus, für beide (siehe dazu den Leserkommentar ).

Der in diesem Artikel verwendete britische Datensatz war zu verwirrend, um verwendet zu werden, da die ACM-Rate ohne Covid für die Geimpften niedriger war als für die Geimpften und daher die Plausibilitätsprüfung nicht bestanden hat.

Wenn ich also über 80 wäre, würde ich mich erst impfen lassen, wenn ich zuverlässige, in sich schlüssige Daten aus mehreren unabhängigen Quellen vorläge, die einen klaren Nutzen belegen. Haben Sie in letzter Zeit etwas davon gesehen?

ACM-Verhältnis vs. Risiko-Nutzen-Analyse

Nachdem wir nun die Grundlagen geklärt haben, möchte ich den Unterschied zwischen dem ACM-Verhältnis und der Risiko-Nutzen-Zahl genauer erläutern und erklären, warum wir uns auf Letztere konzentrieren sollten.

Toby Rogers schätzte beispielsweise, dass wir durch die Covid-Impfung 117 Kinder töten, für jedes Kind im Alter von 5 bis 11 Jahren, das wir vor dem Tod durch Covid bewahren könnten .

Hier, in einer noch jüngeren Kohorte (10 bis 14), stellten wir fest, dass es 1600 zu 1 ist. Das Problem bei dieser jungen Altersgruppe ist, dass es so wenige Todesfälle gibt, dass es aufgrund des kleinen Nenners (nahe 0) zu viel statistisches Rauschen gibt. Die britischen Daten zeigten jedoch deutlich, dass die Impfung von Kindern unter 20 Jahren unsinnig ist. Sich darüber zu streiten, ob es 117 oder 1600 sind, ist wie das Umstellen der Liegestühle auf der Titanic.

Hier ist ein einfaches Beispiel, um den Unterschied zwischen dem ACM-Verhältnis und der Risiko-Nutzen-Analyse zu veranschaulichen:

1. Angenommen, in einer bestimmten Altersgruppe sterben normalerweise 100 von 100,000 Menschen pro Jahr.
2. Wir haben einen Impfstoff, der pro Person ein Leben rettet, aber zehn tötet. Das ist eine lausige Intervention, denn sie tötet zehnmal mehr Menschen, als sie rettet.
3. Vergleicht man jedoch die ACM-Raten der beiden Gruppen, so ergibt sich eine Todesrate von 100 in der ungeimpften Gruppe und von 109 in der geimpften Gruppe. Das ACM-Verhältnis läge also nur bei 1.1, also um 10 % höher. Das Risiko-Nutzen-Verhältnis ist jedoch 10:1 höher als der Nutzen.

Aus diesem Grund ist das Nutzen-Risiko-Verhältnis die Zahl, auf die man achten sollte, und nicht das Verhältnis der ACMs der einzelnen Gruppen.

Versuche, dies zu entlarven

Professor Jeffrey Morris liefert die Erklärung in seinem Blogbeitrag „ Artefakte in den britischen Sterbedaten: ‚Nachzügler‘, die Impfdosen verzögern, eine ausgewählte Gruppe mit höherem Sterberisiko “.

David Wilson, auch bekannt als „Debunk the Funk“, zitierte Morris‘ Artikel, als ich ihn bat, diesen Artikel zu widerlegen. Eine weitere Erklärung wurde nicht gegeben.

Morris behauptet, dass die Sterberate bei Menschen, die sich spät impfen lassen, höher sei.

Für Personen, die die zweite Dosis erhalten haben, können Sie aus drei Optionen wählen:

1. >6 Monate her (am schnellsten)
2. Vor 21 bis 6 Monaten (die „Mitte“)
3. <vor 21 Tagen („die Nachzügler“)

Raten Sie mal, welche Reihe ich für die Analyse ausgewählt habe? Die Leute, die am schnellsten waren, nicht die Nachzügler.

So viel zum abwehrenden Versuch, die Wahrheit zu widerlegen. Ich war nicht beeindruckt.

Der beste Weg, meinen Artikel zu entkräften, besteht darin, darauf hinzuweisen, dass das Ergebnis anders ausgefallen wäre, wenn ich andere Zeilen gewählt hätte. Das stimmt. Ich habe die Zeile ausgewählt, weil sie einen grundlegenden Plausibilitätstest bestanden hat. Was aber, wenn es einen Störfaktor gibt, der besagt, dass der von mir verwendete Plausibilitätstest (der vernünftig erscheint) tatsächlich falsch ist?

Ich bin überzeugt, dass ich Recht habe, da das Ergebnis sehr gut mit anderen mir bekannten, zuverlässigen, unabhängigen Daten übereinstimmt. Ich verstehe aber, wie andere hier FUD über das Ergebnis verbreiten, indem sie sagen: „Schauen Sie dort drüben.“ Mein Gegenargument: „Sie lenken die Aufmerksamkeit ab, anstatt zu erklären, warum diese Analyse falsch ist.“

Diese Tabelle aus Morris‘ Artikel stammt beispielsweise ebenfalls aus dem britischen Datensatz und zeigt, dass Sie mit der Impfung deutlich besser dran sind.

Das Problem ist, dass Sterberaten von nur 20 % der Sterberate Ungeimpfter (wie in dieser Tabelle angegeben) nicht der Realität entsprechen. Tabelle 3 der britischen Daten zeigt außerdem, dass die Sterberate durch andere Krankheiten bei Covid-Geimpften fast halb so hoch ist wie bei Ungeimpften (vgl. E23 mit E31). Anders ausgedrückt: Die Impfung soll ein Jungbrunnen sein , weil sie die Sterberate durch andere Krankheiten um die Hälfte senkt. Das ist schlichtweg unglaubwürdig. Es gibt keinen Wirkmechanismus, der das bewirken kann, und die VAERS-Berichte wären niedriger als bei früheren Impfstoffen.

Abbildung 5 oben erklärt nicht die hohe Sterberate vollständig geimpfter Personen in Kanada , die große Anzahl von VAERS-Meldungen, Berichte einzelner Ärzte, Facebook-Gruppen mit Hunderttausenden von Impfopfern usw.

Wer hat Recht?

Es wird immer Studien geben, die anderen Studien widersprechen.

Es wird immer scheinbar glaubwürdige Daten geben, die sich als nicht glaubwürdig erweisen, wie Joel Smalley in diesem Artikel feststellt :

Unsere Aufgabe besteht darin, die zuverlässigen von den unzuverlässigen Daten zu trennen. Dazu verwenden wir mehrere unabhängige Beweise aus glaubwürdigen Quellen.

„Zeig mir die DATEN“

Erinnert ihr euch an den Film Jerry Maguire, in dem Rod Tidwell Jerry rät, dass Jerry ihn nur als Kunden behalten müsse, wenn er „ Zeig mir das Geld! “ sage?

Wir sollten alle dasselbe von der CDC verlangen, aber statt Geld sollten wir sie bitten: „Zeigen Sie mir die DATEN!“

Warum zeigt uns das CDC nicht die ACM-Studie, die wir brauchen?

Da die klinischen Studien nicht verblindet waren, können wir diese Daten nicht verwenden. Stattdessen benötigen wir eine retrospektive Studie mit jeweils 100,000 Personen, die am 1. Dezember 2020 vor der öffentlichen Einführung der Impfstoffe ausgewählt wurden, um herauszufinden, ob diese Impfstoffe die Todesfälle reduzieren.

Eine Gruppe setzt auf die vollständige Impfung. Die andere Gruppe lehnt die Impfung vollständig ab.

Anschließend betrachten Sie die Zahl der Covid-Todesfälle im Vergleich zu den Nicht-Covid-Todesfällen in jeder Gruppe und berechnen die Risiko-Nutzen-Analyse, wie wir es zuvor getan haben.

Das sind die Daten, die ich sehen möchte. Wo sind sie? Niemand konnte sie mir zeigen.

Und ohne diese Daten sollte sich niemand, egal welchen Alters, impfen lassen oder es empfehlen.

Ich gehe sogar noch weiter und sage:

1. Es ist unverantwortlich von der CDC, diese Daten vor der Öffentlichkeit zu verbergen.
2. Es ist unverantwortlich von der medizinischen Gemeinschaft, diese Daten nicht einzusehen.
3. Es ist unverantwortlich von der medizinischen Gemeinschaft, irgendjemanden zu einer Impfung zu ermutigen, ohne diese Daten zu kennen, insbesondere angesichts der alarmierenden Daten in VAERS und anderen Quellen.
4. Wenn die Impfstoffe nützlich sind, wie erklären Sie dann diese neue Analyse der britischen Daten?

Zusammenfassung

Auf Grundlage dieser neuen Daten der britischen Regierung können wir endlich ein echtes Nutzen-Risiko-Verhältnis für jede Altersgruppe berechnen. Für alle Gruppen ist es negativ. Je jünger man ist, desto weniger Sinn macht die Impfung.

Unterm Strich lässt sich sagen: Endlich sind die Daten öffentlich zugänglich und zeigen deutlich, dass unsere Regierungen uns mit diesen Impfstoffen und Impfvorschriften öffentlich umgebracht haben.

Auch die Datenanalyse ist nicht angreifbar. Es handelt sich um vollständig gemeldete Daten der britischen Regierung, und die Berechnung ist eindeutig. Die Ergebnisse lassen sich nur dadurch erklären, dass die Impfstoffe mehr Menschen töten als retten.

Es ist bedauerlich, dass die medizinische Gemeinschaft diese Daten nicht einmal angefordert hat, bevor sie die Impfstoffe empfohlen hat. Sie stecken bis heute den Kopf in den Sand und verlangen nicht, die ACM-Daten einzusehen.

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Rhoda Wilson

Während es früher ein Hobby war, das im Schreiben von Artikeln für Wikipedia gipfelte (bis die Dinge 2020 eine drastische und unleugbare Wendung nahmen) und einigen Büchern für den privaten Konsum, bin ich seit März 2020 hauptberuflich als Forscher und Autor tätig – als Reaktion auf die globale Machtübernahme, die mit dem Auftreten von Covid-19 deutlich sichtbar wurde. Die meiste Zeit meines Lebens habe ich versucht, das Bewusstsein dafür zu schärfen, dass eine kleine Gruppe von Menschen plante, die Welt zu ihrem eigenen Vorteil zu erobern. Ich würde auf keinen Fall stillschweigend zusehen und sie einfach machen lassen, sobald sie ihren letzten Schritt getan hatten.

Siehe vollständige Biografie