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スティーブ・カーシュ氏は皆にこう問いかけてきた。「ワクチンの安全性を証明する全死亡率データを見せてくれ」。ついに彼はデータを手に入れた。英国政府から提供されたもので、衝撃的な内容だ。「本当に衝撃的だ」と彼は言った。

英国政府の新たなデータにより、これまで不可能だった方法でデータを分析できるようになりました。この新たな分析は、あらゆる年齢層において、COVIDワクチンは命を救うよりも多くの命を奪っていることを明確に示しています。言い換えれば、誰もワクチンを使うべきではありません。年齢が若ければ若いほど、その意味は薄れていくのです。

「肝心なのは、ついに、政府がワクチン接種とワクチン接種義務化によって私たちを公然と殺してきたことを明確に示すデータが公に公開されたということです。」 - スティーブ・キルシュ

データと方法論は誰でも検証できます。結果は、COVIDワクチン接種を直ちに中止すべきであることを明確に示しています。

どの国の公衆衛生当局も、 キルシュ氏と彼のワクチン安全性専門家チーム 公式にワクチン推奨の正当性やこの分析の誤りを説明することは求められていない。「なぜだろう？」

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By スティーブキルシュ

データが示すもの

分析の結果は次のとおりです。

つまり、25歳の場合、ワクチン接種によってCOVID-15による死亡を80人防ぐごとに、ワクチン接種によってXNUMX人が死亡することになります。XNUMX歳未満では、年齢が若いほど、ワクチン接種は無意味になります。*印の付いたセルは、ワクチン接種によって実際には未接種者よりも多くのCOVID-XNUMX症例が発生したことを意味します。

80を超えると、英国のデータはあまりにも複雑で役に立たない。そのデータが得られるまで、推奨を行うのは無責任だ。

英国のデータからこれを自分で計算する方法については、以下で説明します。

イントロダクション

最近、友人の一人が、1年2021月31日から2022年XNUMX月XNUMX日までの英国政府国家統計局の死亡率データへのリンクを送ってくれました。私はこのデータをこれまで見たことがなかったので、分析してみました。

私が見つけたものは本当に驚くべきものでした。 2021年XNUMX月に実施した年齢別のVAERSリスクベネフィット分析.

英国政府のソースデータの入手先

政府のデータは ここにアーカイブされていますスプレッドシートを開いて、「表 6」というラベルの付いたスプレッドシート タブを確認します。

元のソースには、ONSデータセットからアクセスすることもできます。 イングランドにおけるワクチン接種状況別の死亡者数ページの上部に表示されます。

どちらの場合でも、「xlsx」というラベルの付いた緑色のボタンをクリックしてスプレッドシートを取得し、「表6」タブに移動します。

それを視覚的に表すには、 このつぶやき.

イングランド。
ワクチン接種状況別死亡データセット。表6. 全死因、COVID-19、COVID-19以外の年齢別死亡率（100万人年あたり）。
すべての年齢層（*10～14歳を除く：死亡者数が少なすぎる。「エラーバー」が広すぎる）。https://t.co/fuKiimFqJU
すべての原因。 pic.twitter.com/7d4ciM9Sr4

— OS（@OS51388957） 2022 年 3 月 22 日

注: データは英国全体のものではなく、イングランドのみのものです。

データの分析はどこで入手できますか

私は英国のソースデータに注釈を付け、 ここからダウンロードできますこれにより、何が起こっているのかがより明確になります。表6のタブでは、すべての元データと、ACM比率とリスクベネフィット分析を計算するための私の計算式を確認できます。

誰でも一目でわかるように表示されています。次に、値を「概要」タブと「実行概要」タブにコピーしました。

方法論

少なくとも2ヶ月前に6回のワクチン接種を受けた人と未接種者の全死亡率（ACM）を比較しました。6ヶ月という期間は、典型的な「完全ワクチン接種」を受けた人の転帰を観察するための最低限の合理的な「期間」を提供します。

データの要約

以下の要約（私が [概要]タブ 表 6 タブの右側にあるこの図には、各年齢層における 100,000 人年あたりの全死亡率とリスク ベネフィット比が示されています。

各列の凡例は次のとおりです。

1. A: 行の年齢範囲
2. B: 未接種者のACM率
3. C: ワクチン接種を受けた人のACM率
4. D: リスクベネフィットの計算。ワクチン接種によって失われた非COVID感染者の数 / ワクチン接種によって救われたCOVID感染者の数。これは介入の正当性を示す最良の指標です。この数値が大きいほど、介入は意味をなさなくなります。値が1より大きい場合、介入は絶対に行わないでください。*印の付いたセルは、ワクチン接種によって実際にCOVID感染者数が未接種者よりも多く発生したことを意味します。注：この数値の計算に使用されたデータを確認するには、スプレッドシート全体を表示する必要があります。この画面の概要データからは確認できません。
5. E: ワクチン接種済みのACM/ワクチン未接種のACM、つまり列C/列
   B. 値が1より大きい場合、その介入は人命を奪うため、決して使用すべきではないことを意味します。これは、以下で説明するように、介入の有効性を示す大まかな指標です。
6. F: Covid による ACM 死亡の割合、つまり、すべての ACM 死亡者のうち Covid によって引き起こされた割合。

データは、ワクチン接種によってCOVID-19による死亡リスクが軽減されることで得られる死亡率のメリットは、 ワクチン自体による死亡率の低下を相殺して余りあるこれは新しい話ではありません。2021年XNUMX月からずっと言っていたことです。しかし今、ようやく信頼できる計算ができるデータを見つけました。

ファイザー社の第3相試験では、ワクチン接種群のACMが40%増加しました。COVID-7から救われたXNUMX人に対して、推定XNUMX人が死亡したことになります。

 ファイザーの第3相試験、合計で ワクチン群で21人死亡、プラセボ群で15人死亡.

試験における全死亡率の40%の上昇（21/15=1.4）は、もちろん統計的に有意ではないとして却下されました。確かにそれは事実ですが、だからといってこの数字に注意を払うべきではないということではありません。

しかし今、英国のデータに基づいて、第3相試験の結果は統計的な偶然ではなかったことが分かりました。全く違います。

実際、リスクベネフィットを見ると、新型コロナウイルス感染症による死亡から1人の命が救われた（治療群の新型コロナウイルス感染症による死亡1人 vs. プラセボ群の新型コロナウイルス感染症による死亡2人＝救われた命1人）が、新型コロナウイルス感染症以外の原因による死亡は7人（20人 - 13人）も超過していたことがわかります。

ファイザー社の試験では、新型コロナウイルス感染症から救った7人につき、XNUMX人が死亡したことが示されました。しかし、この推定値に高い信頼性を置くには、数値が小さすぎます。

しかし、私はファイザーの裁判が最良のケースだったと主張します。その理由は次のとおりです。

1. この試験には、人口の10分の1の死亡率で異常に健康な人々が登録されました（米国の年間平均死亡率は15％ですが、22,000人のプラセボ群では6か月間でわずか1人の死亡があり、死亡率はXNUMX％です）。
2. 彼らは最初の投与に反応を示した人を数えることなく排除することができた。

しかし最も重要な点は、ファイザーの治験における死亡者数と救命者数の比率が 7:1 であり、ACM 比率が 1.4 であることは、ワクチンが救う人よりも多くの人を殺すという仮説と一致している点です。

VAERSを使用したACMのリスク/ベネフィットの推定

これは 1年2021月XNUMX日にVAERSデータを使用して行ったリスク/ベネフィット計算 ワクチン接種によって死亡した人数（V）と、ワクチン接種後に90ヶ月間で6%の有効性があった場合にCOVID-XNUMXから救われる可能性のある人数（C）の比率を計算するためです（有効性は時間の経過とともに弱まり、変異株も変化すると分かっていたため）。もちろん、これは効果の控えめな見積もりでしたが、攻撃を受けた際に確固たる基盤を確保したかったからです。

これで、私の VAERS 計算が図 1 の実際の英国データとほぼ一致することがわかりました。私の分析は意図的に保守的であったため、多くの数値が実際よりも小さくなっています。

これは、VAERSデータは「信頼性が低すぎて使えない」と（証拠もなく）主張する人々が間違っていることを示すもう一つの例です。もしVAERSのデータがそれほど信頼性が低いのであれば、なぜ英国の実際の結果とこれほどよく一致したのでしょうか？

VAERS が当時、この英国のデータから学んだことと全く同じ効果を示していたことに注目してください。つまり、年齢が若ければ若いほど、ワクチン接種を受けることは無意味であるということです。

図 6 の E 列が減少する (同じ範囲で 1:1.8 から 1:1.9 へ) のと同様に、V:C 列は年齢が上がるにつれて減少します (1:1 から 1:2 へ)。

面白い「偶然」だと思いませんか？ 両者の差は3倍以内です。

他者からの確認

新型コロナウイルスワクチンは救う人よりも殺す人の方が多いと指摘しているのは、私だけではないはずです。他の記事では、全く効果がないか、マイナスの効果しか示されていません。

たとえば、次のものをご覧ください。

1. カナダにおけるコロナによる死亡者の99.6%は、10月17日からXNUMX日の間にワクチン接種を完了した人々であった。 カナダのワクチン接種率はわずか86%であるため、ワクチン接種を受けた人のACMが未接種者よりも優れている場合にのみ、このような状況は起こり得ます。これは誰にとっても説明が難しいことです。
2. ワクチン接種を完了した人は、未接種者より死亡率が6倍高い （10月30、2021）
3. 試験参加者の追跡調査で「全体の死亡率への影響はなかった」ことが判明

4. ホロウィッツ氏：mRNA注射の失敗は、目を開けたすべての人に明らかだ

なお、 デンマークの新聞 （ランセット誌に先行掲載）は、臨床試験データに基づくと、全死亡率へのベネフィットは全体でゼロであると示しました。これは確かに英国の数字より楽観的ですが、ワクチンメーカーにとっての問題は、英国の数字では死亡者の最大38%がCOVID-XNUMXによるものだったことです。もしワクチンが実際に有効で安全であれば、ACM（ワクチン接種による健康被害に対する医療保険制度）に大きなベネフィットが見られるはずなのに、実際には何も見られなかったのです。

ACM のメリットがゼロのワクチンをなぜ義務付けるのでしょうか? 公衆衛生当局の職員は誰もそのことについての質問に答えたがりません。

この分析が以前の研究と異なる点

ここで使用したデータセットには、年齢別の新型コロナウイルス感染症による死亡者数と非新型コロナウイルス感染症による死亡者数の両方が含まれています。これはこれまでありませんでした。

これにより、次のセクションで説明するように、初めてデータを検証できるようになります。

つまり、このデータセットのデータは、より頻繁に引用される 英国保健安全保障庁の要約.

健全性チェック

これはランダム化試験ではなかったため、交絡の問題を避けるためにデータの妥当性チェックを行うことが重要です。

特に、ワ​​クチン接種を受けた集団における新型コロナウイルス感染症以外の死亡の全原因死亡率（ACM）は、完全に安全なワクチンであれば未接種者と同じになるはずです。VAERSのデータから、このワクチンの場合は確実にACMが高くなるはずです。保証します。このワクチンが新型コロナウイルス感染症以外のACMを大幅に増加させることを示す10以上の方法があります。

したがって、どの年齢層においても、ワクチン接種を受けた人の非COVID-19 ACMが未接種者よりも低い場合、そのデータは信頼できない（破損しているか、深刻な交絡がある）と言えます。英国政府が提示したデータでは、ほとんどの行でACMが低いことが分かります。これはあり得ないことです。データが信頼できないことを示しています。その他 これに気づいた.

私がこのデータセットをとても気に入っている理由は、非 Covid ACM が含まれているため、健全性チェックができるからです。

健全性チェックのため、私は 2 回投与 > 6 か月の行に焦点を絞りました。この行は、他のどの行よりも一貫してこの単純な健全性チェックに合格したからです。

健全性チェックを無視して 英国におけるワクチン接種者に関するすべてのデータワクチンは素晴らしい命の恩人ですが、それは25歳以上の場合に限ります。ワクチン接種は、特に高齢者にとって、がんや交通事故などでの死亡を予防します。そうすることで、高齢者にとって若返りの泉のような効果が得られます。しかし、これは現実とは全く相容れません。 ジョン・オルーニーのような葬儀屋の責任者は、ワクチンが配布されたときにどれほど多くの電話がかかってくるか信じられなかった。.

ここにあるのです 生存者バイアスによる交絡のより詳細な説明 これが、これらのデータセットが私たちの目的のために構築されていない理由です。

私たちが使用したすべてのデータは、単純な健全性チェックの基準を満たしていました。

ワクチンは実際にあらゆる病気や事故による死亡も防ぐことができるので、私の正気の判断は間違っているのでしょうか？いいえ。もしこの薬が有害事象を減らし、医師が高齢者の病気が治癒したと報告すれば、VAERSは空っぽになるでしょう。医師は有害事象報告の代わりに、ワクチン接種後に有益事象報告（BER）を提出するはずです。

私はこれについて書いたことがある 「若返りの泉」効果 12 11月2021に。

80歳以上の人もワクチン接種を受けるべきでしょうか？

My VAERS分析 いいえと言った。

私達の 介護施設や内部告発者からの逸話データはすべて否定している （スライド53～59参照）。これにはオアフ島のアブリエン・アギーレ、カナダのサニークレスト老人ホーム、ジョン・オルーニーの経験などが含まれます。 エンバーマーの経験 防腐処理されている遺体のほとんどには、ワクチンが原因となった明らかな血栓が付着している。

に基づく カーブフィッティング高齢者にとっても、どちらにとっても、良い状況ではないようです（この 詳細は読者コメントをご覧ください).

この記事で使用された英国のデータセットは、ワクチン接種を受けた人の非コロナACM率がワクチン接種を受けた人よりも低かったため、健全性チェックを満たさず、使用するには混乱が大きすぎました。

だから、もし私が80歳を超えていたら、複数の独立した情報源から明確な効果を示す、信頼性が高く一貫性のあるデータが得られるまで、ワクチン接種は受けないだろう。最近、そんなデータを見たことがある？

ACM比率とリスク/ベネフィット分析

基本的な説明が終わったので、ACM 比率とリスク/ベネフィットの数値の違い、そしてなぜ後者に注目すべきなのかを詳しく説明したいと思います。

例えば、トビー・ロジャースは次のように推定した。 コロナワクチンで117人の子供が死亡している。コロナで命を落とす可能性から救える子供XNUMX人につき 5歳から11歳までの範囲です。

さらに若いコホート（10～14歳）では、1600対1という結果が出ました。この若い年齢層の問題は、死亡者数が非常に少ないため、分母が非常に小さい（0に近い）ため、統計的なノイズが多くなることです。しかし、英国のデータは、20歳未満の子供にワクチン接種を行うのは無謀であることを明確に示しています。117対1600のどちらなのかを議論するのは、タイタニック号のデッキチェアを並べ替えるようなものです。

ACM 比率とリスク便益分析の違いを説明する簡単な例を以下に示します。

1. 通常、特定の年齢層では 100 人あたり 100,000 人が年間に死亡するとします。
2. 一人当たり1人の命を救うワクチンがあるが、10人を殺している。救う人の10倍の人を殺していることになるので、これはひどい介入だ。
3. しかし、100つのグループのACM発生率を比較すると、ワクチン未接種グループでは109人、接種グループでは1.1人の死亡者が発生します。つまり、ACM比は10となり、10%の増加にとどまります。しかし、リスクとベネフィットは1:XNUMXで、リスクがベネフィットを上回っています。

そのため、各グループの ACM の比率ではなく、リスクとベネフィットの比率が注目すべき数値となります。

これを覆そうとする試み

ジェフリー・モリス教授はブログ記事で次のように説明しています。「英国の死亡データ：ワクチン接種を遅らせる「遅れ者」は死亡リスクが高い特定のグループに設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」

「Debunk the Funk」ことデイビッド・ウィルソンは、この記事の誤りを暴くよう私が依頼した際、モリスの記事を引用しました。それ以外の説明はありませんでした。

モリス氏は、ワクチン接種が遅れた人の死亡率は高くなると主張している。

2 回目の接種を受ける方は、次の 3 つのオプションから 1 つを選択できます。

1. 6か月以上前（「最も迅速」）
2. 21～6ヶ月前（「中間」）
3. 21日前（「落伍者たち」）

私が分析対象としてどの列を選んだか、当ててみてください。遅れてきた人ではなく、最も早く到着した人たちです。

軽く流すような反証の試みはここまでだ。感心しなかった。

私の論文を論破する最良の方法は、もし私が他の行を選んでいたら結果は違っていただろうと指摘することです。確かにその通りです。私がその行を選んだのは、基本的な妥当性テストに合格したからです。しかし、私が用いた妥当性テスト（一見妥当に思えますが）が実際には間違っているという交絡因子があったらどうでしょうか？

この結果は、私が知る他の信頼できる独立データポイントと非常に一致しているため、私は自分の考えが正しいと確信しています。しかし、他の人々が「あちらを見て」と言って、この結果についてFUD（不安や恐怖）を煽ろうとする様子も理解できます。彼らの主張に対する私の反論は、「あなたはこの分析がなぜ間違っているのかを説明する代わりに、注意を他の場所に逸らしている」というものです。

たとえば、モリス氏の記事にあるこの表も英国のデータセットからのものであり、ワクチン接種を受けたほうがずっと良い結果になることを示しています。

問題は、ワクチン未接種者の死亡率の20%程度という低い死亡率（この表に示されている）が現実と一致していないことです。また、英国のデータの表3には、COVIDワクチン接種を受けた場合、非COVID-23のACM死亡率は未接種者のほぼ半分になると記載されています（E31とEXNUMXを比較）。つまり、ワクチンは 若者の泉 なぜなら、COVID-2以外のACMがXNUMX分のXNUMXに減少するからです。全く信じられません。そのような作用機序は存在せず、VAERSの報告値は以前のワクチンよりも低くなるはずです。

上の図5では説明されていない カナダにおけるワクチン接種完了後の死亡率の高さ膨大な数のVAERS報告書、個々の医師による報告書、数十万人のワクチン被害者がいるFacebookグループなど。

右は誰ですか？

他の研究と矛盾する研究は常に存在します。

一見信頼できるように見えるデータでも、実際には信頼できないものは常に存在する。 ジョエル・スモーリーによるこの記事:

私たちの仕事は、信頼できるデータと信頼できないデータを選別することです。信頼できる情報源から得た複数の独立した証拠を用いてこれを行います。

「データを見せてください」

映画「ジェリー・マグワイア」を思い出してください。ロッド・ティドウェルがジェリーに、彼を顧客として維持するためには、ジェリーがしなければならないことは「金を見せろ！"？

私たちは皆、CDCに同じことを要求すべきですが、お金ではなく、「データを見せてください！」と求めるべきです。

CDC はなぜ私たちに必要な ACM の研究を示してくれないのでしょうか?

臨床試験は非盲検化であるため、そのデータは利用できません。これらのワクチンが死亡率を低下させているかどうかを知りたいのであれば、ワクチンが一般公開される前の100,000年1月2020日に、各群XNUMX万人ずつをマッチングさせた後ろ向き研究が必要です。

一方のグループはワクチン接種を全面的に受けます。もう一方のグループはワクチン接種を一切避けます。

次に、各グループにおける新型コロナウイルスによる死亡者数と非新型コロナウイルスによる死亡者数を調べ、先ほど行ったようにリスクとベネフィットの分析を計算します。

それが私が見たいデータです。どこにあるのでしょうか？誰も見せてくれませんでした。

そしてそのデータがなければ、年齢を問わず誰もワクチン接種を受けるべきではなく、推奨すべきでもない。

さらにこう言います。

1. CDC がそのデータを一般の目に触れないように隠しておくのは無責任だ。
2. 医療界がこのデータを見せようとしないのは無責任だ。
3. 特にVAERSやその他の情報源の驚くべきデータを考慮すると、このデータを見ずに誰かにワクチン接種を勧めるのは医療界の無責任です。
4. ワクチンが有益であるならば、英国のデータのこの新たな分析をどのように説明するのでしょうか?

製品概要

英国政府のこの新たなデータに基づき、各年齢層における真のリスクベネフィット比をようやく計算できるようになりました。すべての年齢層において、リスクベネフィット比はマイナスです。年齢が若いほど、ワクチン接種のメリットは少なくなります。

肝心なのは、ついに私たちの政府がこれらのワクチンとワクチン接種義務化によって私たちを公然と殺してきたことを明確に示すデータが公に利用可能になったということです。

データ分析自体も批判の余地はありません。英国政府から直接報告された完全なデータであり、計算も単純明快です。この結果を説明する唯一の方法は、ワクチンが救うよりも多くの人を死なせているということです。

医療界がワクチンを推奨する前に、このデータさえ求めなかったのは嘆かわしいことです。彼らは今日に至るまで、現実から目を背け、ACMのデータを見せるよう求めようとしません。