Több tízmillió életet mentettek meg a Covid-oltások? Trükköző kutatók és pénzelőik...
Eredeti cikk:
Translated with www.DeepL.com/Translator (free version)
Fordította: www.DeepL.com/Translator
Did Covid Vaccines Save Tens of Millions of Lives?
BY Roger Koops TIMEJune 24, 2022 PRINT
Did the introduction of Covid vaccines reduce mortality?
Csökkentette-e a Covid vakcinák bevezetése a halálozást?
A Lancet című, mára már megkérdőjelezhető orvosi folyóirat egy nemrégiben megjelent előzetese azt állítja, hogy a Covid vakcina 2020 decemberi bevezetése valóban több tízmillió halálesetet előzött meg világszerte.
A tanulmányt a londoni Imperial College Azra Ghani által vezetett kutatócsoportja nyújtotta be. Finanszírozásában többek között a Global Alliance for Vaccines Initiative (GAVI), a Bill és Melinda Gates Alapítvány, a Rhodes Trust, az Egészségügyi Világszervezet (WHO) és mások támogatták. Dr. Ghani a HSBC, a GlaxoSmithKline és a WHO tanácsadójaként tevékenykedik, és más Imperial College-os kollégáihoz hasonlóan több mint két éve a lezárásások-rettegések és az oltás pártján áll.
Ez a háttér önmagában elég ahhoz, hogy gyanakodni kezdjek bármiben is, ami ebből a dokumentumból származik. De szeretném megvizsgálni a dokumentum tartalmát.
Először is, ahogy a cím egyértelműen jelzi, ez egy „matematikai modellezés” tanulmány volt. Tudományos szempontból a matematikai modellezéssel kapcsolatos tanulmányok egy „vélemény” cikknek felelnek meg. Ennek az az oka, hogy az eredmény megértéséhez nemcsak a bemeneteket, hanem az algoritmusokat is meg kell érteni.
És, amint azt 2020 óta világosan láthattuk, a matematikai modellek általában TÉVESEK. Ezek csak eszközök.
Tehát mi a baj ezzel a cikkel? Még az algoritmusokat sem kell ismernem, mert a bemenetek rosszak!
1. A halandóság előrejelzése
A legkirívóbb jellemző az, hogy szinte lehetetlen megjósolni a halálozást (akár a jövőben, akár a múltban), különösen a gyakori légúti vírusok esetében. Megjósolhatjuk, hogy az idősek (75 év felettiek) egy bizonyos százaléka, akiknek több társbetegségük is van, valószínűleg el fog pusztulni egy olyan légúti vírusban, mint a Covid, de nem tudjuk megjósolni, hogy kik és mikor. Néhányan, akik a halálozás szempontjából elsődleges jelölteknek tűnnek, túlélhetik, míg mások, akik egészségesebbnek tűnnek, eleshetnek.
Ennek ellenére a Covid okozta halálozás előrejelzése tényleges adatokon, nem pedig modellezésen alapul. Az Imperial College által bemutatott matematikai modellek mindig is vadul TÉVESEK voltak.
Még az olyan, már kialakult betegségek esetében is, mint a rák, a halálozás előrejelzése trükkös dolog lehet. Ezért adnak becsléseket a túlélésre vonatkozóan a diagnózis stádiuma és a kezelések alapján, de ezek csak becslések.
Semmilyen körülmények között sem állítja egyetlen orvosi szakember sem, hogy a sugárkezeléssel évente X számú életet mentünk meg a rákból. Írhatnék egy olyan programot is, amely megjósolja a halálozást az alapján, hogy milyen cipőt visel valaki, vagy milyen autót vezet.
Például a fiatalabb emberek hajlamosabbak lehetnek egy bizonyos típusú tornacipő viselésére, és mivel a fiatalabbak a legkevésbé valószínű, hogy Covidban halnak meg, kiszámíthatnám, hogy az ilyen típusú tornacipő viselése életeket ment meg.
Az életek megmentése szinte mindig téves érv.
2. Más tényezők figyelmen kívül hagyása
A. Természetes immunitás
Mire a vakcinákat 2020 decemberében bevezették, a világ nagyon nagy százalékán már megjelent a Covid. A szeroprevalencia-vizsgálatokból tudjuk, hogy az eredeti vírus legalább 2019 közepe óta keringett. Azt is tudjuk, hogy a természetes immunitás bizonyítottan erősebb, mint bármilyen rövid távú, vakcinával kiváltott immunitás. Így a lakosság nagyon nagy százalékában már működött a védettség egy kiválóbb formája, a természetes immunitás.
B. Betegségirtás
Mire a vakcinákat 2020 decemberében bevezették, a súlyos megbetegedésre és halálra legérzékenyebb emberek már áldozataivá váltak a betegségnek. Azok az idős emberek, akik 2020 folyamán megfertőződtek és túlélték, már természetes immunitással rendelkeztek. Mint minden éves fertőző betegségjárvány esetében, itt is előfordulnak magas halálozási arányú évek, majd kevésbé súlyos évek, egyszerűen azért, mert a legérzékenyebbek korán elpusztulnak, míg a többiek tovább élnek.
C. A népesség fogékonysága
A vizsgált írás teljesen figyelmen kívül hagyja a népesség halálozási hajlamának hatalmas gradiensét (szóródását). A fiatalabbaknál az elmúlt két évben végig nagyon alacsony volt a fertőzés okozta halálozás.
A matematikai modellek a halálozási fogékonyság azonos szintjét feltételezik minden populációban. Ez a feltételezés, mint tudjuk, tévedés, és teljesen haszontalanná teszi bármelyik „modelljüket”.
D. A betegség súlyosságának csökkenése a változatokkal
Mire a vakcinák 2020 decemberében bevezetésre kerültek, már megjelentek a következő változatok („Delta”). A vírusok természetes evolúciós pályája a kisebb halálosság felé halad. A fokozott átvihetőség minden bizonnyal lehetséges, mivel ezek inkább a túlélő vírusok.
Ha ezt hozzávesszük ahhoz a tényhez, hogy a vakcinákat csak a Covid eredeti kiindulási vírusának (részleges) kezelésére tervezték, akkor a vakcina még csak nem is kerül be az egyenletbe...
E. A kezelések javulása
Mire a vakcinákat 2020 decemberében bevezették, az orvosok világszerte megtanulták, hogyan kezeljék a Covid legsúlyosabb eseteit. Az emberek túlnyomó többségénél még mindig enyhe megbetegedést tapasztaltak, és nem voltak nagy veszélyben, de a súlyosabb eseteket hatékony kezelésekkel és az olyan veszélyes eljárások elhagyásával, mint a gépi lélegeztetés, kezelni lehetett.
3. Adatfelhasználás
A. Túlhalálozás mint marker
A modell feltételezése az, hogy a „Túlhalálozási” adatok közvetlenül korrelálnak a Covid-járvánnyal, holott ez valójában helytelen feltételezés. Az egész világon a Covid-halandóság csak kisebb szerepet játszik a teljes halandóságban. Így számos más tényező is szerepet játszhat a halandóság értelmezésében. Ahhoz azonban, hogy bármi értelme legyen, a halálozási statisztikákat korcsoportok és a Covid okozta halálozásra leginkább hajlamos személyek szerint kell szétbontani.
B. Megbízhatatlan adatok használata
Ma már tudjuk, hogy a Covid miatt bekövetkezett halálesetek tényleges számát túlbecsülték, mivel a Covid jelentését előnyben részesítették a valódi okokkal szemben, valamint a PCR-t használták meghatározó kritériumként.
Tudjuk, hogy egy személy teljesen felépülhetett a Covidból, és a Covidtól független betegségben halt meg, de mivel pozitív PCR volt a kórtörténetében, Covid okozta halálesetként jegyezték fel.
Lehet, hogy soha nem fogjuk megtudni, hogy valójában hányan haltak meg a Covidtól, mert az adatok annyira elmosódtak, és olyan nagy volt a politikai befolyás. Ez sajnálatos, mert ez azt jelenti, hogy valószínűleg továbbra is visszaéléseket fogunk látni a megbízhatatlan számokkal, az elmúlt két és fél év intézkedéseivel kapcsolatban.
Nem hiszem, hogy bárkinek is hiteles tudósnak kell lennie ahhoz, hogy teljesen átlássa a fent idézett jelentésben rejlő tévedéseket. Ha én lennék ennek a cikknek a bírálója, azzal a megjegyzéssel küldeném vissza: dobja ezt a cikket a kukába.
(...)
Comments