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政府が新型コロナワクチンによる死亡を隠すためにデータを操作している証拠
2022年10月15日、エクスポーズ
新型コロナ注射と密接に関連した重篤な疾患や死亡に関する逸話や研究証拠が広く存在するにもかかわらず、公式の死亡率データでは包括的な統計的証拠が明らかでないため、新型コロナ死亡率との関連はまれで偶然のものとして退けられてきた。
ウィルソン・サイ博士
最近の論文[1]は、新型コロナ注射の直接的な致命的影響を覆い隠す報告規則における体系的なデータの欠陥を明らかにすることによって、このパズルを解いている。
最近、世界の多くが真似た米国の新型コロナ初期対応の戦略を設定したホワイトハウス・コロナウィルス・タスクフォース(WHCTF)のコーディネーター、デボラ・ビルクスは、米国の新型コロナデータの質の低さを公に嘆き、「データや科学ではなく、仮定と認識によって引き起こされたパンデミックだった」[2]と述べています。
保健機関について、彼女はこうも言っています。"出版のためのデータであって、実施変革のためのデータではない" つまり、新型コロナのデータは、政策変更を知らせ、導き、実施するためではなく、国民の認識を管理するために収集されており、以下に示すように、国民を欺くためにデータが操作される可能性があることを意味します。
「政策が科学に従う」という公式の主張は、現実とは正反対である。「科学は政策に従う」すなわち、政策はまず偽の科学と操作されたデータによって後から支持される。データ分析者は、操作されたデータの誤解を招くような統計を発表することで、誤報を幇助している可能性があることに気づいていないかもしれない。我々は、米国CDCが指定した新型コロナデータ報告[3]の欠陥がもたらす劇的な結果についての証拠を提供する。
CDCは「ワクチン接種状況」を最後の新型コロナ注射から14日間の遅れと定義しており、注射が効果を発揮するのに少なくとも14日間かかるという根拠がある。例えば、「一次シリーズを接種した」人の「ブレイクスルー症例」は、次のように規定されています。
「一次予防接種を受けた者 新型コロナウイルス RNAまたは抗原が、FDA認可または承認された新型コロナワクチンの一次シリーズを検証可能に完了してから14日以上後に採取された呼吸器検体で検出された場合 "とある。
このように収集されたデータは生データではなく、操作されたデータであり、調整されたデータは結果の解釈を歪める可能性があるからである。調整済みデータは、14日というタイムラグの採用が広く受け入れられてはいるが、科学的調査やミスリードの可能性に関する議論によって正当化されていないため、データの欠陥が見え隠れしているのである。
科学的には、「接種状況」という概念は生データには全く不要であり、単に「注射した日」を記録すればよいのである[4]。収集されたデータの「接種状況」によってすでに事前判断されている以上、実際にいつ注射が効いたのかを科学的に判断することは不可能だったのです。
この場合、生データと操作されたデータの重要な違いは、OpenVAERS[5]が報告するCDCのワクチン有害事象報告システム(VAERS)データベースが示すように、新型コロナワクチン注射後すぐに、14日よりはるかに短い期間で有害事象や死亡が頻繁に発生している事実からきています。
VAERSのデータは、自発的な報告に依存しているため、報告数が少なく不完全ですが、新型コロナ注射の即時致死効果の存在を明確に示しており、14日以内である可能性が最も高いです。この証拠は、多数の注射に比べ死亡者数が少ないため、代表的でないとして無視されてきた。
しかし、14日間のタイムラグが「接種状況」の定義に混乱と大きな影響を与えることを示す証拠があり、これは重要な影響を及ぼす可能性がある。例えば、ファイザー社のブースターを受けた直後に死亡した人がいた場合、そのデータはブーストした人の死亡ではなく、二重接種した人の死亡として報告されることになります。この場合、死亡がブースターに起因しないため、記録されたデータはブースターの致死効果を覆い隠してしまうことになります。
引用論文[1]はこのデータの欠陥を調査し、新型コロナのデータには明らかに明らかであり、このデータエラーが新型コロナ死亡率統計と新型コロナ注射の安全性の評価に大きな影響を与えることを示しています。
この記事は、単に分析方法を説明し、主な発見を要約し、データの欠陥がいかに安全性に関する見解と新型コロナパンデミックの実施を大きく歪めているかを示すことを意図している。主な目的は、他の人に同様の研究を再現するように促し、原著論文[1]にある我々の方法の更なる詳細を求めることである。
注射の投与量や「ワクチン接種の状況」に応じて、人口と死亡の両方の数字を必要とするデータセットは、あまり利用できません。幸いなことに、オーストラリアのニューサウスウェールズ州(NSW)の人口820万人について、2021年9月初旬から2022年7月2日までの少量のそうしたデータが存在します[6]。
しかし、このNSWのデータセットは、最初の注射から21日後まで「未接種」とみなされる可能性があるため、さらに歪んでいます[7]。この21日間の間に多くの人が死亡しているにもかかわらず、すべて「ワクチン未接種者」の死亡と分類されていることを示唆するデータが示されることになる。
私たちは、次の表に示すように、投与量の違いによる人口の増減を分析し、データの欠陥を明らかにする方法をとっている。NSW州で最初の大規模な注射キャンペーンが数週間にわたって行われた後、2回接種の人口(2列目)は数百万人増加し、1回接種の人口と未接種の人口が犠牲になった(括弧内は負の数)。
黄色の2列はデータの異常さを強調している。「ワクチン接種者」の新規死亡数は無秩序で誤りの可能性があり(灰色の列)、1回接種者と2回接種者の集団が復活(イースター外)しているようにみえる。
「ワクチン未接種者」の新規死亡者数は、人口が減少している割には一貫して多い。なぜ、減少している「ワクチン未接種」集団の新規死亡者数が系統的に多いのだろうか?
この期間、「ワクチン未接種」人口は1回または2回注射を受けた人が100万人以上減り、2回注射を受けた人は300万人以上増え、1回注射を受けた人は約200万人の純減に見舞われた。
1回投与と2回投与を合わせた人口と未投与の新規死亡者数をプロットすると、次の図のように非常に高い相関(98%以上)が見られる。2022年初頭、1回投与と2回投与を合わせた人口が急減したのは、ブースター注射が登場し、3回投与人口が急増し、2回投与が減少したためである。
このデータ異常のパターンは、最初のブースター(3回目の投与)から、その後の2回目のブースター(4回目の投与)までのすべての注入キャンペーンで発生している。これらの後続のキャンペーンに関する経験的証拠は、原著論文[1]に記載されています。
調査したすべてのデータは、新型コロナ注射が全身的に重大かつ即時の致死的影響を持つことを示唆しており、上に引用したOpenVAERS報告書の証拠と一致している。
注射後14~21日以内の相当数の死亡は、注射が原因、または注射に関連したものではなく、その注射をまだ受けていない人の新型コロナ感染症による死亡として報告されています。収集された新型コロナ感染症データは、注射キャンペーンを推進するための2つの誤った、誤解を招く主張につながった。
・新しい注射は安全で、死亡例もほとんど報告されていない。
・新型コロナ感染症の死亡者数が急増し、これまでの注射が「衰退」したため、新しい注射が必要になった。
真実は正反対である。新しい注射は安全ではなく、多くの死と関連しているが、まだ注射されていない人に誤って起因し、最初の注射を受けることを恐れる人に致命的な疫病の幻想を与え、その後、「ワクチン接種」を受けた人にさらに注射を受けるよう「衰え」または「新しい亜種」の幻想を与えるのである。
新型コロナ注射の直接的な結果を目の当たりにした医療従事者の実体験が、公式報告を信用せず、「ワクチン義務化」に服従して自らの健康を危険にさらすよりも、この業界から去っていく可能性があるのだ。
当初、この計画は世界の人口に数十億回分の摂取を促すために素晴らしく機能したが、最近になって、新型コロナによる死亡者のほとんどが「ワクチン接種者」であることが明らかになり、失敗し始めている。なぜか?
「ワクチン接種者」の人口が「非接種者」の人口より多いことを調整しても、最近のデータでは、「ワクチン接種者」は「非接種者」よりも数倍も死亡しやすいことが示されている。
その理由は、2つの集団の割合が安定し、初回投与が比較的少なくなったため、死亡の誤った原因を「ワクチン未接種者」に帰することがほとんどなくなったためである。
ワクチン接種を受けた人たちには、ブースターとして新しい注射が打たれている。これらの新しい注射による死亡は、現在では「ワクチン接種済み」の集団にのみ起因するものである。「ワクチン接種者」と「ワクチン未接種者」の死亡率を比較すると、「ワクチン接種者」の死亡リスクは急上昇していることがわかるが、これはこれらの死亡を「ワクチン未接種者」になすりつけることができなくなったからである。
もし「ワクチン未接種者」の死亡を煽る計画を続けるなら、より多くの「ワクチン未接種者」に最初の予防接種を受けるよう勧誘する必要がある。おそらく、「ワクチン接種のためらい」に対するキャンペーン、「ワクチン接種の義務化」の立法化、小児注射の推奨などは、すべて「未接種者」への注射のスキームを継続させるための試みであろう。
しかし、これらの試みが十分な数の「未接種者」を新型コロナ注射を受け入れるように変えることに失敗して以来、「ワクチン接種者」の新型コロナ死亡リスクは公式データで目に見えて上昇しているのである。少なくとも一時的には、新型コロナ感染症による死亡を非新型コロナ感染症による死亡と見なして、新型コロナ感染症による死亡数を減らすという簡単な解決策があるが、これは「新型コロナ感染症による死亡」の定義があいまいであるため、簡単に実行できる。
この計画の副次的な結果として、新たな新型コロナ注射と非新型コロナ死亡の急増との間に強い相関関係が生じ、最終的には全死因死亡率のデータで確認されることになった[8]。この観察により、最近のPSIの記事[9]で提起されたONSデータに関する謎が解けた。ONSデータは、大きなサンプルよりも小さなサンプルでより正確に見える[10]。ここでの説明は、データを遡れば遡るほど、データの欠陥により「ワクチン未接種者」の死亡率が膨れ上がり、歪んでしまうというものである。
結論として、我々は公式のデータ収集の中にデータの欠陥が見え隠れしていることを明らかにした。我々は、公式には認められていない新型コロナ注射の致死性が、いくつかの重要だが不可解な観察結果を説明できるというオッカムのカミソリ仮説を展開した。
我々は、このデータの欠陥を早急に調査するよう他の人々に勧めます。詳細については、[1]を参照してください。
【参考文献】
[1] Sy, W, Data reporting flaw in plain sight distorting COVID-19 mortality statistics(COVID-19の死亡率統計を歪めている。
https://www.academia.edu/85597731/Data_reporting_flaw_in_plain_sight_distorting_COVID_19_mortality_statistics
[2] Igoe, M. Deborah Birx: US COVID-19 data was ‘worse than what I found overseas’, Devex 15 July
2022, (See video, quotes at 11.32 and 8.16 min); available at: https://www.devex.com/news/deborah-birx-us-covid-19-data-was- worse-than-what-i-found-overseas-103640
[3] Centers for Disease Control and Prevention, COVID-19 Vaccine Breakthrough Case Investigation and Reporting (Updated June 23, 2022), https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/php/hd-breakthrough.html#report (accessed 15 August 2022).
[4] Yamamoto, K, Adverse effects of COVID-19 vaccines and measures to prevent them. Virology Journal 2022, 19(100), https://virologyj.biomedcentral.com/track/pdf/10.1186/s12985-022-01831-0.pdf
[5] OpenVAERS, VAERS COVID Vaccine Mortality Reports, https://www.openvaers.com/covid-data/mortality (accessed 15 August 2022).
[6] COVID-19 in Australia, https://www.covid19data.com.au/ (accessed 10 August 2022).
[7] NSW Health, IN FOCUS Vaccination among COVID-19 cases in the NSW Delta outbreak Reporting period: 16 June to 7 October 2021, (see p.9), https://www.health.nsw.gov.au/Infectious/covid-19/Documents/in-focus/covid-19-vaccination-case-surveillance-051121.pdf
[8] Australian Bureau of Statistics, Provisional Mortality Statistics, https://www.abs.gov.au/statistics/health/causes-death/provisional-mortality-statistics/latest-release (accessed 26 August 2022).
[9] Kirsch, S, Why UK ONS data shouldn’t be used to justify public policy, https://principia-scientific.com/why-uk-ons-data-shouldnt-be-used-to-justify-public-policy/
[10] Sy W, Mortality risk of COVID-19 injections: evidence from New South Wales and England,
Academic.edu , https://www.academia.edu/83924771/Mortality_risk_of_COVID_19_injections_evidence_from_New_South_Wales_and_England