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Evidencia de que su gobierno está manipulando datos para ocultar las muertes por vacunas COVID

A pesar de la evidencia anecdótica y de investigación generalizada de enfermedad grave y muerte estrechamente asociada con las inyecciones de COVID-19, su vínculo con la mortalidad por COVID se ha descartado como raro y casual, porque la evidencia estadística completa no ha sido obvia en los datos oficiales de mortalidad

Noticias 16 de octubre de 2022 Impacto España Noticias Impacto España Noticias
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OCULTAR DATOS

Un artículo reciente [1] resuelve este rompecabezas al identificar una falla sistémica de datos en la convención de informes que oculta el impacto fatal inmediato de las inyecciones de COVID-19, donde las muertes sustanciales por "vacunas" se han atribuido erróneamente a los "no vacunados".

Recientemente, Deborah Birx, coordinadora del Grupo de Trabajo de Coronavirus de la Casa Blanca (WHCTF), quien estableció las estrategias para las respuestas tempranas de COVID en los Estados Unidos copiadas por gran parte del mundo, lamentó públicamente la mala calidad de los datos de COVID de los Estados Unidos y dijo [2] "Fue una pandemia impulsada por suposiciones y percepciones, en lugar de datos y ciencia".

Sobre las agencias de salud, también dijo: "Datos para publicación, no datos para el cambio de implementación". Es decir, los datos de COVID se recopilan, no para informar, guiar e implementar cambios de política, sino para gestionar la percepción pública, lo que podría significar que los datos pueden manipularse para engañar al público, como se mostrará a continuación.

La afirmación oficial de que "la política sigue a la ciencia" es lo opuesto a la realidad: "la ciencia sigue la política", es decir, la política es apoyada primero más tarde por ciencia falsa y datos manipulados. Los analistas de datos pueden no darse cuenta de que podrían estar ayudando e instigando la desinformación al publicar estadísticas engañosas de datos manipulados. Proporcionamos evidencia de las dramáticas consecuencias de la falla en los informes de datos de COVID [3] especificada por los CDC de EE. UU.

Los CDC definen el "estado de vacunación" como un retraso de 14 días desde la última inyección de COVID, con la justificación de que la inyección tarda al menos 14 días en surtir efecto. Por ejemplo, un "caso de avance" de una persona "vacunada con una serie primaria" se especifica mediante:

"Caso vacunado con una serie primaria: ARN o antígeno del SARS-CoV-2 detectado en una muestra respiratoria recolectada ≥14 días después de completar de manera verificable la serie primaria de una vacuna COVID-19 autorizada o aprobada por la FDA".

Dichos datos recopilados no son datos brutos, sino datos manipulados porque los datos ajustados pueden distorsionar la interpretación de los resultados. Los datos ajustados son un defecto de datos a simple vista, porque la adopción de un desfase de 14 días, aunque ampliamente aceptada, no ha sido justificada por la investigación científica o por el debate sobre su potencial para inducir a error.

Científicamente, el concepto de "estado de vacunación" es totalmente innecesario en los datos brutos; todo lo que se necesita es simplemente registrar la "Fecha de inyección" [4]. Ha sido imposible determinar científicamente cuándo las inyecciones realmente surten efecto cuando ya está prejuzgado por el "estado de vacunación" de los datos recopilados.

La distinción importante entre datos brutos y datos manipulados, en este caso, proviene del hecho de que los eventos adversos y las muertes han ocurrido con frecuencia poco después de las inyecciones de COVID, mucho menos de 14 días, como muestra la base de datos del Sistema de Notificación de Eventos Adversos de Vacunas (VAERS) de los CDC informada por OpenVAERS [5].

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Los datos de VAERS, que dependen de informes voluntarios, por lo tanto, no reportados e incompletos, muestran claramente la existencia de un efecto letal inmediato de las inyecciones de COVID, muy probablemente en menos de 14 días. Esta evidencia ha sido ignorada como no representativa debido a las muertes insuficientes en comparación con el gran número de inyecciones.

Sin embargo, la evidencia muestra que el retraso de 14 días tiene un impacto confuso y significativo en las definiciones de "estado de vacunación", que podría tener ramificaciones importantes. Por ejemplo, si alguien muere inmediatamente después de un refuerzo de Pfizer, entonces los datos no se informarían como la muerte de una persona impulsada, sino como la muerte de una persona de doble dosis. Los datos registrados enmascararían los efectos letales del refuerzo, ya que la muerte no se atribuiría al refuerzo.

El artículo citado [1] ha investigado esta falla de datos y ha demostrado que es claramente evidente en los datos de COVID y que el error de datos tiene un impacto sustancial en las estadísticas de mortalidad por COVID y en nuestra evaluación de la seguridad de las inyecciones de COVID.

Este artículo pretende simplemente describir el método de análisis, resumir el hallazgo principal e indicar cómo la falla de datos distorsiona significativamente la visión sobre la seguridad y la conducción de la pandemia de COVID-19. El objetivo principal es instar a otros a replicar estudios similares y buscar más detalles de nuestro método en el artículo original [1].

Los conjuntos de datos que requieren tanto números para las poblaciones como muertes según las dosis de inyección o el "estado de vacunación" a menudo no están disponibles. Afortunadamente, hay una pequeña cantidad de tales datos para una población de 8,2 millones en Nueva Gales del Sur (NSW) en Australia, desde principios de septiembre de 2021 hasta el 2 de julio de 2022 [6].

Sin embargo, este conjunto de datos de NSW está aún más distorsionado [7], ya que una persona puede considerarse "no vacunada" hasta 21 días después de la primera inyección. Se mostrará que los datos sugieren que muchas personas murieron dentro de esta ventana de 21 días, pero todas fueron clasificadas como muertes de "no vacunados".

Nuestro método para exponer el error de datos analiza los aumentos y disminuciones en las poblaciones de diferentes dosis como se muestra en la siguiente tabla. Después de la primera gran campaña de inyección en Nueva Gales del Sur durante varias semanas, la población de dosis doble (segunda columna) aumentó en unos pocos millones, a expensas de las poblaciones de dosis única y no dosificadas (los números negativos están entre paréntesis).

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Las dos columnas amarillas resaltan una anomalía de datos: los nuevos recuentos de muertes para los "vacunados" parecen desordenados y potencialmente erróneos (columnas grises), con algunas resurrecciones (fuera de Pascua) de las poblaciones de dosis simples y dobles.

Las nuevas muertes para los "no vacunados" son consistentemente grandes, para una población en disminución. ¿Por qué la disminución de la población "no vacunada" debería tener sistemáticamente un gran número de nuevas muertes?

Durante este período, la población "no vacunada" se redujo en más de un millón de personas que recibieron una o dos dosis de inyección, la población de dosis doble aumentó en más de tres millones, mientras que la población de dosis única sufrió una pérdida neta de aproximadamente dos millones.

Cuando la población combinada de una y dos dosis se traza contra las nuevas muertes en la no dosificada, se observa una correlación muy alta (>98%) en la siguiente figura. A principios de 2022, la caída en la población combinada de personas de dosis única y doble, se debió a la llegada de las vacunas de refuerzo, cuando la población de tres dosis aumentó rápidamente, reduciendo la dosis doble.

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El patrón de anomalía de los datos se ha producido en cada campaña de inyección posterior desde el primer refuerzo (tercera dosis) y luego hasta el segundo refuerzo (cuarta dosis). La evidencia empírica para estas campañas posteriores se describe en el artículo original [1].

Todos los datos examinados sugieren que las inyecciones de COVID tienen sistemáticamente un impacto letal significativo e inmediato de acuerdo con la evidencia del informe OpenVAERS citado anteriormente.

Un número significativo de muertes dentro de los 14-21 días posteriores a las inyecciones no se informaron como causadas por, o relacionadas con, las inyecciones, sino más bien como muertes por COVID de aquellos que aún no han recibido esas inyecciones. Los datos de COVID recopilados llevaron a dos afirmaciones falsas y engañosas para impulsar las campañas de inyección.

Las nuevas inyecciones fueron seguras y se asociaron con pocas muertes reportadas;
Las nuevas inyecciones fueron necesarias, debido a la "disminución" de las inyecciones anteriores con un número cada vez mayor de muertes por COVID.

La verdad es todo lo contrario: las nuevas inyecciones eran inseguras y se asociaban con muchas muertes, pero se atribuían erróneamente a las que aún no se habían inyectado, creando la ilusión de una plaga mortal para los temerosos de recibir la primera inyección y, posteriormente, una ilusión de "menguante" o "nuevas variantes" para que los "vacunados" recibieran más pinchazos.

Es probable que las experiencias de primera mano de los trabajadores de la salud que presencian las consecuencias inmediatas de las inyecciones de COVID puedan desconfiar de los informes oficiales y abandonar la industria en lugar de arriesgar su propia salud al someterse a "mandatos de vacunación".

Inicialmente, este esquema ha funcionado maravillosamente para impulsar la absorción de miles de millones de dosis entre las poblaciones mundiales, pero en los últimos tiempos ha comenzado a fallar porque se ha hecho evidente que la mayoría de las muertes por COVID se encontraban entre los "vacunados". ¿Por qué?

Ajustando las poblaciones "vacunadas" más grandes que las poblaciones "no vacunadas", los datos recientes aún muestran que los "vacunados" tienen varias veces más probabilidades de morir que los "no vacunados".

La razón es que las proporciones de las dos poblaciones se han estabilizado, con relativamente pocas primeras dosis administradas y, por lo tanto, la atribución errónea de muertes a los "no vacunados" ha cesado en gran medida.

Se han administrado nuevas inyecciones a los "vacunados" como refuerzos. Las muertes por estas nuevas inyecciones ahora solo pueden atribuirse a las poblaciones "vacunadas". En una comparación de mortalidad "vacunados" versus "no vacunados", se ha visto que el riesgo de morir para los "vacunados" aumenta considerablemente, porque esas muertes ya no se pueden atribuir a los "no vacunados".

Si el esquema de inflar las muertes de los "no vacunados" continuara, entonces es necesario reclutar a más "no vacunados" para recibir los primeros pinchazos. Tal vez hacer campaña contra la "vacilación de la vacuna", legislar "mandatos de vacunación" y recomendar inyecciones infantiles son todos intentos de mantener el esquema para inyectar a los "no vacunados".

Sin embargo, dado que esos intentos no han logrado convertir suficientes "no vacunados" para aceptar inyecciones de COVID, el riesgo de mortalidad por COVID entre los "vacunados" ha aumentado visiblemente en los datos oficiales. Una solución simple para mejorar la óptica, al menos temporalmente, es reducir los recuentos de muertes por COVID, desviándolos como muertes no COVID, lo cual es fácil de hacer, dada la definición ambigua de "muerte por COVID".

Una consecuencia colateral del esquema ha sido una fuerte correlación entre las nuevas inyecciones de COVID y un rápido aumento de las muertes no COVID, que finalmente se observa en los datos de mortalidad por todas las causas [8]. Esta observación resuelve un enigma planteado en un artículo reciente de PSI [9] sobre los datos de ONS, que parece más preciso en muestras pequeñas que en muestras grandes [10]. La explicación aquí es que cuanto más atrás van los datos, más inflados y distorsionados son los números de mortalidad de los "no vacunados" debido a la falla de los datos.

En conclusión, hemos demostrado que existe una falla de datos a simple vista en una recopilación de datos oficial. Hemos avanzado la hipótesis de la navaja de Occam de que la letalidad de las inyecciones de COVID, no reconocida oficialmente, puede explicar varias observaciones importantes, pero desconcertantes.

Alentamos a otros a investigar esta falla de datos con urgencia. Para más detalles, véase [1].

1. https://www.academia.edu/85597731/Data_reporting_flaw_in_plain_sight_distorting_COVID_19_mortality_statistics

2. https://www.devex.com/news/deborah-birx-us-covid-19-data-was-

3. https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/php/hd-breakthrough.html#report

4.https://virologyj.biomedcentral.com/track/pdf/10.1186/s12985-022-01831-0.pdf

5. https://www.openvaers.com/covid-data/mortality

6. https://www.covid19data.com.au/

7. https://www.health.nsw.gov.au/Infectious/covid-19/Documents/in-focus/covid-19-vaccination-case-surveillance-051121.pdf

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