Steve Kirsch les ha estado pidiendo a todos: «Muéstrenme los datos de mortalidad por todas las causas que demuestren la seguridad de las vacunas». Por fin consiguió algunos datos. Son del gobierno del Reino Unido y son devastadores. «Realmente devastadores», dijo.

Los nuevos datos del gobierno del Reino Unido nos permiten analizar la información de una forma que antes no podíamos. Este nuevo análisis muestra claramente que las vacunas contra la COVID-19 matan a más personas de las que salvan, en todos los grupos de edad. En otras palabras, nadie debería usarlas. Cuanto más joven seas, menos sentido tiene.

En resumen, por fin, los datos están disponibles públicamente y a la vista de todos, lo que demuestra claramente que nuestros gobiernos nos han estado matando públicamente con estas vacunas y mandatos de vacunación. – Steve Kirsch

Cualquiera puede validar los datos y la metodología. Los resultados dejan claro que las vacunas contra la COVID-19 deben suspenderse de inmediato.

Ninguna autoridad de salud pública de ningún país tendrá una conversación con Kirsch y su equipo de expertos en seguridad de las vacunas para justificar públicamente sus recomendaciones de vacunas o explicar por qué este análisis es erróneo. "¿Por qué?"

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By steve kirsch

Lo que muestran los datos

Aquí está el resultado del análisis.

Esto significa que, si tienes 25 años, la vacuna mata a 15 personas por cada persona que salva de morir de COVID-80. Por debajo de los XNUMX años, cuanto más joven seas, más absurda es la vacunación. Las celdas con * indican que la vacuna causó más casos de COVID-XNUMX que en las personas no vacunadas.

Por encima de 80, los datos del Reino Unido eran demasiado confusos para ser útiles. Hasta que tengamos esos datos, es irresponsable hacer una recomendación.

A continuación describo cómo puedes calcularlo tú mismo a partir de los datos del Reino Unido.

Introducción

Uno de mis amigos me envió recientemente un enlace a los datos de mortalidad de la Oficina de Estadísticas Nacionales del gobierno del Reino Unido del 1 de enero de 2021 al 31 de enero de 2022. No había visto estos datos antes, así que los analicé.

Lo que encontré fue absolutamente sorprendente porque era consistente con lo que Análisis de riesgo-beneficio de VAERS por edad que realicé en noviembre de 2021.

Dónde obtener los datos fuente del gobierno del Reino Unido

Los datos del gobierno son archivado aquí. Desea abrir la hoja de cálculo y mirar la pestaña de la hoja de cálculo denominada Tabla 6.

También puede acceder a la fuente original en: Conjunto de datos ONS, Muertes según estado de vacunación, Inglaterra, que puedes ver en la parte superior de la página.

En cualquier caso, haga clic en el botón verde denominado “xlsx” para obtener la hoja de cálculo y luego vaya a la pestaña “Tabla 6”:

Para visualizarlo, vea este tweet.

Nota: Los datos corresponden únicamente a Inglaterra, no a todo el Reino Unido.

¿Dónde obtener mi análisis de los datos?

Anoté los datos fuente del Reino Unido y puede descargarlo aquíEsto facilita la comprensión de lo que ocurre. Puede consultar todos los datos originales y mis fórmulas para calcular los ratios de ACM y el análisis de riesgo-beneficio en la pestaña Tabla 6.

Todo está a la vista de todos. Luego copié los valores en las pestañas Resumen y Resumen de ejecución.

Metodología

Comparé la mortalidad por todas las causas (MCA) de las personas que recibieron dos dosis hace al menos seis meses con la de las personas no vacunadas. El plazo de seis meses proporciona un margen de maniobra razonable para observar los resultados en la persona típica completamente vacunada.

Resumen de los datos

Este resumen a continuación (que puse en el Pestaña Resumen que se encuentra a la derecha de la pestaña Tabla 6) muestra las tasas de mortalidad por todas las causas por cada 100,000 personas-año para cada rango de edad y también muestra la relación riesgo-beneficio.

Aquí está la leyenda de cada columna:

1. A: rango de edad para la fila
2. B: Tasa de ACM para no vacunados
3. C: Tasa de ACM para vacunados
4. D: Cálculo de riesgo-beneficio, que consiste en la cantidad de vidas no relacionadas con la COVID-1 perdidas debido a la vacuna / la cantidad de vidas relacionadas con la COVID-XNUMX salvadas gracias a la vacuna. Esta es la mejor métrica para justificar el uso de una intervención. Cuanto mayor sea este número, menos sentido tendrá la intervención. Un valor >XNUMX significa que la intervención nunca debería utilizarse. Las celdas con * indican que la vacuna causó más casos de COVID-XNUMX que en las personas no vacunadas. Nota: Debe ver la hoja de cálculo completa para ver los datos utilizados para calcular esta cifra. No puede hacerlo desde el resumen de datos en esta pantalla.
5. E: ACM de vacunados/ACM no vacunados, es decir, Columna C/Columna
   B. Un valor >1 significa que la intervención nunca debería utilizarse, ya que está costando vidas. Esta es una medida aproximada de la efectividad de una intervención, como explicamos a continuación.
6. F: % de muertes de ACM debido a Covid, es decir, la fracción de todas las muertes de ACM que fueron causadas por Covid.

Los datos muestran claramente que cualquier beneficio en la mortalidad que se obtenga al tomar la vacuna y reducir el riesgo de muerte por Covid es más que compensado por la mortalidad que se pierde por la propia vacunaEsto no es nuevo. Es algo que vengo diciendo desde mayo de 2021. Pero ahora por fin encontré los datos que me permiten calcularlo con fiabilidad.

En el ensayo de fase 3 de Pfizer, se observó un aumento del 40 % en la ACM en el grupo vacunado. ¡Se estima que mataron a 7 personas por cada persona que salvaron de la COVID-XNUMX!

En el  Ensayo de fase 3 de Pfizer, hubo un total de 21 muertes en el grupo de la vacuna y 15 muertes en el grupo placebo.

Este aumento del 40 % en la mortalidad por todas las causas en el ensayo (21/15 = 1.4) se descartó, por supuesto, por no ser estadísticamente significativo. Si bien esto es cierto, no significa que debamos ignorar la cifra.

Pero ahora, basándonos en los datos del Reino Unido, sabemos que el resultado del ensayo de fase 3 no fue una casualidad estadística. En absoluto.

De hecho, si analizamos el riesgo-beneficio, vemos que salvamos 1 vida de morir por Covid (1 muerte por Covid en el grupo de tratamiento frente a 2 muertes por Covid en el grupo placebo = 1 vida salvada), pero hubo 7 muertes adicionales no causadas por Covid (20 – 13).

El ensayo de Pfizer demostró que por cada persona que salvamos de la COVID-7, matamos a siete. Sin embargo, las cifras eran demasiado pequeñas para tener una alta confianza en esta estimación puntual.

Sin embargo, yo diría que el ensayo de Pfizer fue el mejor de los casos porque:

1. El ensayo incluyó a personas anormalmente sanas que murieron a una tasa 10 veces menor que la población (hay una tasa de mortalidad promedio en Estados Unidos del 1% por año, pero hubo solo 15 muertes en el grupo de placebo de 22,000 en 6 meses, lo que es una tasa de mortalidad del 1%).
2. Pudieron deshacerse de cualquiera que tuvo una reacción a la primera dosis sin contarlos.

Sin embargo, el punto más importante es que la relación muertes:salvaciones del ensayo de Pfizer de 7:1 y la relación ACM de 1.4 son consistentes con la hipótesis de que la vacuna mata a más personas de las que salva.

Mi estimación de riesgo/beneficio de ACM utilizando VAERS

Esto es de un Cálculo de riesgo/beneficio que realicé el 1 de noviembre de 2021 utilizando los datos de VAERS Calcular la proporción entre el número de personas fallecidas por la vacuna (V) y el número de personas que podrían salvarse de la COVID-90 (C) si se vacunaran y tuvieran una efectividad del 6 % durante XNUMX meses (ya que sabíamos que esta disminuía con el tiempo y que las variantes cambiarían). Claro que era una estimación conservadora del beneficio, pero quería asegurarme de estar en terreno firme en caso de un ataque.

Ahora sabemos que mis cálculos de VAERS coinciden aproximadamente con los datos reales del Reino Unido en la Figura 1. Dado que mi análisis fue deliberadamente conservador, muchos de los números son menores que los reales.

Este es otro ejemplo de que quienes afirman (sin pruebas) que los datos del VAERS son demasiado "poco fiables para su uso" se equivocan. Si son tan poco fiables, ¿cómo coincidieron tan bien con los resultados reales del Reino Unido?

Observe cómo VAERS mostró entonces exactamente el mismo efecto que acabamos de aprender de estos datos del Reino Unido: que cuanto más joven eres, más absurdo es vacunarse.

Nuestra columna V:C disminuye a medida que usted envejece (de 6:1 a 1.8:1) al igual que la columna E disminuye (de 1.9:1 a 1:1 en el mismo rango) en la Figura 2.

¿No es una coincidencia interesante? Están a una distancia de 3 entre sí.

Confirmación de otros

No soy el único que señala que las vacunas contra la COVID-19 matan a más personas de las que salvan. Otros artículos muestran que no tienen ningún beneficio o que tienen un beneficio negativo.

Por ejemplo, echa un vistazo a:

1. El 99.6% de las muertes por Covid en Canadá se produjeron entre personas completamente vacunadas entre el 10 y el 17 de abril. Esto solo puede ocurrir si los vacunados tienen un ACM mayor que los no vacunados, ya que la tasa de vacunación en Canadá es solo del 86%. Esto es difícil de explicar.
2. La mortalidad general en personas completamente vacunadas es seis veces mayor que en personas no vacunadas (30 de Octubre, 2021)
3. El seguimiento de los participantes del ensayo no encontró "ningún efecto sobre la mortalidad general"

4. Horowitz: El fracaso de las vacunas de ARNm queda a la vista de todos con los ojos abiertos

Tenga en cuenta que Papel de Dinamarca (Prepublicado en The Lancet) mostró un beneficio general nulo en la mortalidad por cualquier causa, según datos de ensayos clínicos. Sin duda, esto es más optimista que las cifras del Reino Unido, pero el problema para los fabricantes de vacunas es que las cifras del Reino Unido mostraron que hasta el 38 % de las muertes se debieron a la COVID-XNUMX. Por lo tanto, si las vacunas realmente funcionaran y fueran seguras, se observaría un enorme beneficio en la ACM, pero no se observó nada.

¿Por qué estamos imponiendo una vacuna sin ningún beneficio en el ACM? Ningún funcionario de salud pública quiere responder preguntas al respecto.

¿Qué hace que este análisis sea diferente a trabajos anteriores?

El conjunto de datos utilizado aquí contiene muertes por COVID y por otras causas, por edad. No teníamos esta información antes.

Esto nos permite, por primera vez, validar los datos como explicamos en la siguiente sección.

En resumen, los datos que tenemos en este conjunto de datos son más detallados que los citados con más frecuencia. Resúmenes de la Agencia de Seguridad Sanitaria del Reino Unido.

La comprobación de cordura

Es importante realizar comprobaciones de cordura en los datos para evitar problemas de confusión, ya que este no fue un ensayo aleatorio.

En particular, las tasas de mortalidad por todas las causas (MCA) para las muertes no relacionadas con la COVID-10 en las cohortes vacunadas deberían ser iguales a las de los no vacunados con una vacuna perfectamente segura; sin duda, deberían ser más altas para esta vacuna, como sabemos por el VAERS, lo garantizo. Tenemos más de XNUMX métodos que demuestran que esta vacuna aumenta significativamente la MCA no relacionada con la COVID-XNUMX.

Por lo tanto, siempre que el ACM no relacionado con la COVID-19 sea menor para los vacunados que para los no vacunados en cualquier cohorte de edad, los datos no son fiables (ya sea por estar corruptos o gravemente distorsionados). Verá que es menor en la mayoría de las filas de los datos presentados por el gobierno del Reino Unido. Eso es imposible. Demuestra que los datos no son fiables. Otros También noté esto.

Esta es la razón por la que me gusta tanto este conjunto de datos: tiene el ACM no relacionado con Covid, por lo que podemos comprobar su validez.

La comprobación de cordura es la razón por la que me concentré en la fila de 2 dosis >6 meses porque pasó esta comprobación de cordura simple de manera más consistente que cualquier otra fila.

Si ignora la comprobación de cordura e incluye Todos los datos del informe de los vacunados en el Reino UnidoEntonces, las vacunas son una salvación maravillosa, pero SOLO si tienes 25 años o más. La vacuna evitará que mueras de cáncer, accidentes de tráfico, etc., especialmente si eres mayor. Es como una fuente de la juventud para los mayores si haces eso. Lo cual no concuerda en absoluto con la realidad donde... Los directores de funerarias como John O'Looney no podían creer la cantidad de llamadas que recibían cuando comenzaron las vacunas..

Aquí hay un explicación más detallada de la confusión debida al sesgo de supervivencia lo que explica por qué estos conjuntos de datos no están construidos para nuestros propósitos.

Todos los datos que utilizamos cumplieron nuestros sencillos criterios de comprobación de cordura.

¿Podría mi comprobación de cordura estar equivocada porque la vacuna realmente puede evitar que mueras de todas las enfermedades y también de accidentes? No. El VAERS estaría vacío si este medicamento redujera los eventos adversos y los médicos informaran de la curación de las personas mayores. En lugar de informes de eventos adversos, los médicos presentarían Informes de Eventos Beneficiosos (BER) después de la vacunación.

He escrito sobre este supuesto Efecto “fuente de la juventud” en 12 2021 noviembre.

¿Deberían vacunarse los mayores de 80 años?

My Análisis VAERS dijo que no.

El elemento  Los datos anecdóticos de los hogares de ancianos provenientes de denunciantes dicen que no. (véanse las diapositivas 53 a 59). Esto incluye a Abrien Aguirre en Oahu, el hogar de ancianos Sunnycrest en Canadá y la experiencia de John O'Looney, y experiencia de los embalsamadores donde la mayoría de los cuerpos que están siendo embalsamados tienen coágulos de sangre reveladores causados ​​por la vacuna.

Basado en ajuste de curvas, no pinta bien para los mayores, porque tampoco (ver esto) Comentario del lector para más detalles).

El conjunto de datos del Reino Unido utilizado en este artículo era demasiado confuso para su uso debido a que la tasa de ACM sin Covid para los vacunados era menor que la de los vacunados, por lo que no cumplió con la verificación de cordura.

Entonces, si tuviera más de 80 años, no me vacunaría hasta ver datos fiables y coherentes que mostraran un claro beneficio, obtenidos de múltiples fuentes independientes. ¿Has visto algo así últimamente?

Relación ACM vs. análisis riesgo/beneficio

Ahora que ya nos sacamos de encima los conceptos básicos, quiero explicar con mayor detalle la diferencia entre la relación ACM y el número riesgo/beneficio y por qué es este último en lo que deberíamos centrarnos.

Por ejemplo, Toby Rogers estimó que Matamos a 117 niños por la vacuna contra el Covid por cada niño que podríamos salvar de morir de Covid en el rango de edad de 5 a 11 años.

Aquí, en una cohorte aún más joven (de 10 a 14 años), encontramos que la proporción es de 1600 a 1. El problema con este rango de edad tan joven es que hay tan pocas muertes que hay mucho ruido estadístico, ya que el denominador es muy pequeño (cercano a 0). Pero los datos del Reino Unido demostraron claramente que vacunar a niños menores de 20 años es una locura. Discutir si es 117 o 1600 es como reorganizar las tumbonas del Titanic.

A continuación se presenta un ejemplo sencillo para ilustrar la diferencia entre la relación ACM y el análisis riesgo-beneficio:

1. Supongamos que normalmente mueren 100 personas por cada 100,000 habitantes al año en un determinado grupo de edad.
2. Tenemos una vacuna que salva una vida por persona, pero mata diez. Es una intervención pésima porque mata diez veces más personas de las que salva.
3. Pero si comparamos las tasas de ACM de ambos grupos, tendríamos 100 en el grupo no vacunado y 109 fallecidos en el grupo vacunado. Por lo tanto, la razón de ACM sería solo de 1.1, un aumento del 10 %. Sin embargo, la relación riesgo/beneficio es 10:1 mayor que el beneficio.

Por eso es que el número a mirar es la relación riesgo-beneficio, no la relación de los ACM de cada grupo.

Intentos de desacreditar esto

El profesor Jeffrey Morris tiene la explicación en su publicación de blog: “Artefactos en los datos de mortalidad del Reino Unido: Los "rezagados" que retrasan las dosis de la vacuna son un grupo selecto con mayor riesgo de muerte.."

David Wilson, alias "Desmitifica el Funk", citó el artículo de Morris cuando le pedí que lo desmintiera. No ofreció ninguna otra explicación.

Morris afirma que las personas que se vacunan tarde tienen tasas de mortalidad más altas.

Para las personas que reciben la segunda dosis, pueden elegir una de estas tres opciones:

1. Hace más de 6 meses (el “más rápido”)
2. Hace 21 a 6 meses (el “medio”)
3. <Hace 21 días (“los rezagados”)

¿Adivina qué fila elegí para el análisis? La de los más puntuales, no la de los rezagados.

Hasta ahí llegó el intento de desacreditarla con gestos. No me impresionó.

La mejor manera de desacreditar mi artículo es señalar que si hubiera elegido otras filas, el resultado habría sido diferente. Es cierto. Seleccioné la fila que elegí porque pasó una prueba de cordura básica. Pero ¿qué pasa si existe un factor de confusión que indica que la prueba de cordura que utilicé (que parece razonable) es, de hecho, errónea?

Estoy seguro de tener razón porque el resultado es muy consistente con otros datos independientes fiables que conozco. Pero entiendo cómo otros pueden generar miedo, incertidumbre y duda sobre el resultado diciendo "mira allá". Mi réplica a su argumento es: "Estás desviando la atención a otra parte en lugar de explicar por qué este análisis es erróneo".

Por ejemplo, esta tabla del artículo de Morris también proviene del conjunto de datos del Reino Unido, e indica que es mucho mejor para usted recibir la vacuna.

El problema es que las tasas de mortalidad, que son tan bajas como el 20% de la tasa de mortalidad de los no vacunados (como se indica en esta tabla), no se corresponden con la realidad. Además, en la Tabla 3 de los datos del Reino Unido, se indica que si se ha vacunado contra la COVID-23, la tasa de mortalidad por ACM no relacionada con la COVID-31 es casi la mitad que la de los no vacunados (compare EXNUMX con EXNUMX). En otras palabras, la vacuna es... fuente de la juventud Porque reducirá tu ACM no relacionada con la COVID-2 al doble. Es simplemente increíble. No existe un mecanismo de acción que pueda lograr eso y los informes del VAERS serían inferiores a los de las vacunas anteriores.

La figura 5 anterior no explica La alta tasa de muertes por vacunación completa en Canadá, la enorme cantidad de informes de VAERS, informes de médicos individuales, grupos de Facebook con cientos de miles de víctimas de las vacunas, etc.

¿Quién tiene la razón?

Siempre habrá estudios que contradigan otros estudios.

Siempre habrá datos aparentemente creíbles que no lo son, como se señala en Este artículo de Joel Smalley:

Nuestro trabajo consiste en distinguir los datos fiables de los dudosos. Para ello, utilizamos múltiples pruebas independientes de fuentes fiables.

“Muéstrame los DATOS”

¿Recuerdas la película Jerry Maguire donde Rod Tidwell le aconseja a Jerry que para conservarlo como cliente todo lo que Jerry tiene que hacer es “¡Muéstrame el dinero!"?

Todos deberíamos pedirle lo mismo a los CDC, pero en lugar de dinero, deberíamos pedirles que "¡Muéstreme los DATOS!".

¿Por qué los CDC no nos muestran el estudio ACM que necesitamos?

Dado que los ensayos clínicos no fueron ciegos, no podemos utilizar esos datos. En su lugar, necesitamos un estudio retrospectivo de individuos emparejados, con 100,000 en cada grupo, seleccionados el 1 de diciembre de 2020, antes de la distribución de las vacunas al público, si queremos saber si estas vacunas están reduciendo las muertes.

Un grupo opta por la vacunación completa. El otro la evita por completo.

Luego, observa el número de muertes por Covid frente a las muertes por otras causas en cada grupo y calcula el análisis de riesgo-beneficio como hicimos antes.

Esos son los datos que quiero ver. ¿Dónde están? Nadie me los ha podido mostrar.

Y sin esos datos, nadie, de ninguna edad, debería vacunarse ni recomendarlo.

Iré aún más lejos y diré:

1. Es irresponsable que los CDC mantengan esos datos ocultos a la vista del público.
2. Es irresponsable que la comunidad médica no exija ver estos datos.
3. Es irresponsable que la comunidad médica aliente a alguien a vacunarse sin ver estos datos, especialmente a la luz de los datos alarmantes del VAERS y otras fuentes.
4. Si las vacunas son beneficiosas, ¿cómo se explica este nuevo análisis de los datos del Reino Unido?

Resumen

Con base en estos nuevos datos del gobierno del Reino Unido, finalmente podemos calcular una verdadera relación riesgo-beneficio para cada grupo de edad. Para todos los grupos, es negativa. Cuanto más joven sea, menos sentido tiene vacunarse.

La conclusión es la siguiente: por fin, los datos están disponibles públicamente y a plena vista de todos y muestran claramente que nuestros gobiernos nos han estado matando públicamente con estas vacunas y mandatos de vacunación.

El análisis de datos tampoco es cuestionable. Se trata de datos completos, reportados directamente por el gobierno del Reino Unido, y los cálculos son sencillos. La única explicación de los resultados es que las vacunas matan a más personas de las que salvan.

Es deplorable que la comunidad médica ni siquiera solicitara estos datos antes de recomendar las vacunas. A día de hoy, siguen escondiendo la cabeza y no exigen ver los datos del ACM.

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Si bien antes era una afición que culminaba en escribir artículos para Wikipedia (hasta que la situación dio un giro drástico e innegable en 2020) y algunos libros para consumo personal, desde marzo de 2020 me he convertido en investigador y escritor a tiempo completo como reacción a la toma de control global que se hizo evidente con la llegada de la COVID-19. Durante la mayor parte de mi vida, he intentado concienciar sobre la posibilidad de que un pequeño grupo de personas planeara apoderarse del mundo para su propio beneficio. No iba a quedarme de brazos cruzados y dejar que lo hicieran una vez que dieran el paso definitivo.

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