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Analisi CDC: masse degli effetti collaterali più gravi - senza intervento ufficiale
14 febbraio 2023
dalDott. Hans Joachim Kremer
Tempo di lettura di 12,7 minuti
Il CDC statunitense ha finalmente rilasciato l'analisi del segnale. Nonostante la metodologia non ottimale, dimostrano i maggiori rischi dei vaccini Covid. I decessi e gli eventi tromboembolici in particolare avrebbero dovuto portare al ritiro immediatamente dei vaccini già nell'estate 2021. Apparentemente, le autorità hanno dovuto seguire le linee guida politiche e nascondere i problemi sotto il tavolo. Come puoi mai fidarti di nuovo di queste autorità?
Sempre più difese dell'Imfluenzer si stanno sgretolando. Non solo nell'eventualità della massa aumentata di morte dalla morte calcolata dello stesso CDC si sono fatti strada dall'inizio del 2022 , ma è anche chiaro da tempo che queste sono dovute essenzialmente alle persone vaccinate . La prossima volta, secondo il CDC è stato costretto dal Freedom of Information Act (FOIA) a divulgare la propria analisi del segnale dei set di dati VAERS. I dati del CDC sono disponibili dall'inizio di gennaio, in fondo all'articolo di Epoch Times .

In realtà, le autorità americane ed europee, così come i produttori, sono obbligate a svolgere e pubblicare regolarmente tali analisi dei segnali dei database di vaccinovigilanza. Almeno la pubblicazione è stata precedentemente negata. Ora è chiaro: il CDC conosceva i dati e la loro natura esplosiva entro agosto 2022 al più tardi. Ma molto probabilmente già nella tenuta del 2021.

In ogni caso, il CDC ha eseguito analisi di sproporzionalità (DPA). La FDA, a sua volta, ha effettuato il data mining Bayesiano, ma senza pubblicarlo finora. Secondo il CDC, queste analisi avrebbero dovuto portare a risultati molto simili.

Ho già presentato i principi di un DPA due volte su TKP ( a luglio e agosto 2022 ). Si prende l'incidenza di un determinato evento in relazione a tutte le segnalazioni su un prodotto target (per so dire "test". Questa incidente viene quindi confrontata con le corrispondenti incidenti dello stesso database escludendo il prodotto target (controllo). Di conseguenza, gli outlier, cioè le sproporzioni, possono essere riconosciuti e valutati statisticamente.

Le linee guida pertinenti non specificano condizioni al contorno precise per il gruppo di confronto. L'elevata selettività e una certa somiglianza storica o medica dei dati risiedono nella logica della questione. Elevata selettività significa: nessuna sovrapposizione se possibile. Tuttavia, per il confronto con i vaccini COVID-19, il CDC ha selezionato tutti gli eventi come "vaccini non COVID-19" dal 2009 al luglio 2022; cioè con sovrapposizione completa da metà dicembre 2020. In case of vaccinia COVID-19, sarebbe stato particolarmente facile contare ogni sovrapposizione contando ad es. B. perché escludendo entro la fine del 2019.

Si considerino anche le date del 2009 con un G'schmäckle, perché sono statis contati i pessimi dati dei vaccini contro l'influenza suina (principalmente di Pandemrix). Qualsiasi altro punto di partenza avrebbe ridotto il "peso" di questi vaccini particolarmente incompatibili.

Le analisi standard di tali database generalmente soffrono di "diluizione", i. H. i codici utilizzati sono spesso differentitiati nelle sottospecie più piccole. E proprio allora che c'è un grande rischio che il numero di casi marcati al di sotto della soglia di rilevamento. Avrebbe senso riassumere i termini in termini di alto livello , ma qui non è stato fatto.

Tuttavia, queste critiche non dovrebbero nascondere il fatto che anche il DPA subottimale al CDC fornisce risultati così devastanti che sembra incomprensibile che questi vaccini possano ancora essere utilizzati.

I dati impostati e la loro valutazione
I set di dati sono disponibili separatamente per fasce di età (da 5 a meno di 12 anni, da 12 a meno di 18 anni, oltre 18 anni) per tutti gli eventi al di sopra di una certa “significanza” non definita con precisione; anch'essi distinti in gravi e non gravi. Solo il numero di date in base al prodotto target e al controllo e ai denominatori associati, le tabelle riportano anche i rapporti di tasso proporzionale (PRR) nonché i limiti di confidenza del 95% e un valore χ²-( chi quadrato ). C'è una serie di tabelle per i singoli prodotti del modRNA, davanti al lore e al numero dei modRNA.

Poi diciamo somma dei due prodotti modRNA di Pfizer-BioNTech e Moderna, sempre relativi ai vaccinati maggiori di 18 anni provenienti dagli USA, ma senza considerare i prodotti bivalenti e il grado di gravità. Questi due prodotti sono stati vaccinati molto più frequentemente, sono ancora disponibili e sono abbastanza simili nei loro profili di effetti collaterali. Il vaccino vettore di Janssen tendeva ad essere ancora più pericoloso, ma veniva vaccinato molto meno frequentemente; fonte di AstraZeneca non è mai stato approvato negli USA.

In linea di principio, ci sono due modi per valutare o ordinare i dati. O si procedura nel modo classico, per so dire, e si ordina in base all'intervallo di confidenza inferiore al 95% (LCL). La logica è: se questo >1, allora c'è un segnale. Più alto è, più chiaro è il segnale. Se l'LCL è ben al di sopra di 1, si può parlare di causalità...