3,44 Millionen und es werden immer mehr… Blut-, Herz-, Autoimmunerkrankungen nach COVID-19 Impfung

Eine neue Woche und 39.885 neue Meldungen zu Nebenwirkungen sind in der Datenbank der WHO, die an der University of Uppsala geführt wird, erfasst worden. Ingesamt umfasst die Datenbank nun 3.437.944 Meldungen, die eine Nebenwirkung, die sich nach Impfung eingestellt hat, zum Gegenstand haben. Dabei fällt uns in den letzten Wochen auf, dass die Zahl der Nebenwirkungen, die der Datenbank gemeldet werden, obschon die Anzahl der Impfungen / Gentherapien die ihren Weg in Oberärme finden, zurückgeht, eher steigt als fällt. Ob dies darauf zurückzuführen ist, dass Nachmeldungen erfolgen oder die Leute in Uppsala vor einem Berg von Meldungen sitzen, den sie derzeit abzuarbeiten versuchen, das wissen wir nicht. Der Fakt an sich ist interessant.

Unter den 3.437.944 Meldungen finden sich mittlerweile 20.271 Meldungen, die den Tod eines Menschen zum Gegenstand haben. Das ergibt eine Sterberate bezogen auf Meldungen von 0,6% und somit eine deutlich höhere Letalität als sie für SARS-CoV-2/Omikron gemeldet wird. Aber natürlich finden sich in Datenbanken wie der der WHO keine Kausalitäten. Die Daten, die dort erfasst werden, die werden dort erfasst , damit sie erfasst wurden. Sie zeigen, so die offizielle Lesart, die immer dann vorgebracht wird, wenn etwas aus der Datenbank nach draußen dringt, eigentlich nur, dass die Aufsichtsbhörden und die Regierungen und die WHO und alle, die so unglaublich um die Gesundheit der Bevölkerung besorgt sind, dass sie derzeit alles unternehmen, um große Teile der nämlichen Bevölkerung zu verarmen, dass diese Aufsichtsbehörden usw. ihre Aufsicht ganz ernst nehmen und Daten sammeln, Daten, auf die man dann verweisen kann, mit der Behauptung, dass für den Fall, dass COVID-19 Impfungen / Gentherapien mit Nebenwirkungen einhergehen würden, man diese Nebenwirkungen in der Datenbank erfassen, erkennen und Alarm schlagen würde. Ganz bestimmt!

Bislang gibt es jedoch, so die offizielle Lesart, nichts zu vermelden. Alles ist ganz normal, so wie die 284 verschiedenen Formen einer Infektion, die sich nach Impfung / Gentherapie einstellen, normal sind. Sie sehen:

  • Urinary tract infection (4500)
  • Vaccine breakthrough infection (3718)
  • Infection (3492)
  • Lower respiratory tract infection (1754)
  • Ear infection (1419)
  • Herpes virus infection (1059)
  • Viral infection (943)
  • Upper respiratory tract infection (657)
  • Localised infection (493)
  • Fungal infection (492)
  • Kidney infection (485)
  • Respiratory tract infection (460)
  • Bacterial infection (459)
  • Candida infection (449)
  • Infectious mononucleosis (431)
  • Eye infection (428)
  • Skin infection (377)
  • Injection site infection (335)
  • Staphylococcal infection (290)
  • Vulvovaginal mycotic infection (263)
  • Vaccination site infection (250)
  • Epstein-Barr virus infection (240)
  • Epstein-Barr virus infection reactivation (224)
  • Varicella zoster virus infection (216)
  • Coronavirus infection (200)
  • Infection susceptibility increased (158)
  • Streptococcal infection (127)
  • Vaginal infection (127)
  • Superinfection (125)
  • Escherichia infection (124)
  • Fungal skin infection (116)
  • Cytomegalovirus infection (109)
  • Oral fungal infection (102)
  • Gastrointestinal infection (99)
  • Cardiac infection (96)
  • Clostridium difficile infection (96)
  • Lymph gland infection (80)
  • Urinary tract infection bacterial (75)
  • Rhinovirus infection (68)
  • Wound infection (64)
  • Eyelid infection (61)
  • Respiratory syncytial virus infection (59)
  • Helicobacter infection (57)
  • Borrelia infection (55)
  • Escherichia urinary tract infection (53)
  • Pseudomonas infection (52)
  • Klebsiella infection (51)
  • Disseminated Bacillus Calmette-Guerin infection (47)
  • Device related infection (46)
  • Soft tissue infection (46)
  • Cytomegalovirus infection reactivation (45)
  • HIV infection (45)
  • Skin bacterial infection (45)
  • Viral upper respiratory tract infection (44)
  • Dermatitis infected (42)
  • Abdominal infection (40)
  • Large intestine infection (40)
  • Oral infection (39)
  • Beta haemolytic streptococcal infection (38)
  • Febrile infection (35)
  • Enterococcal infection (34)
  • Postoperative wound infection (34)
  • Blister infected (33)
  • Campylobacter infection (33)
  • Disseminated varicella zoster virus infection (33)
  • Papilloma viral infection (33)
  • Parainfluenzae virus infection (33)
  • Infection reactivation (32)
  • Tinea infection (25)
  • Human herpesvirus 6 infection (23)
  • Respiratory tract infection viral (23)
  • Pneumococcal infection (22)
  • Post procedural infection (22)
  • Amniotic cavity infection (21)
  • Gastric infection (21)
  • Genital infection fungal (21)
  • Prostate infection (21)
  • Central nervous system infection (20)
  • Spinal cord infection (18)
  • Uterine infection (17)
  • Eye infection viral (16)
  • Legionella infection (16)
  • Adenovirus infection (15)
  • Aspergillus infection (15)
  • Enterobacter infection (15)
  • Enterovirus infection (15)
  • Eye infection bacterial (15)
  • Coxsackie viral infection (14)
  • Haemophilus infection (14)
  • Systemic infection (14)
  • Groin infection (13)
  • Haematoma infection (13)
  • Hepatic infection (13)
  • Nosocomial infection (13)
  • Pancreas infection (13)
  • Root canal infection (13)
  • Infection in an immunocompromised host (12)
  • Streptococcal urinary tract infection (12)
  • Diabetic foot infection (11)
  • Nail infection (11)
  • Pleural infection (11)
  • Wound infection staphylococcal (11)
  • Ear infection viral (10)
  • Eye infection toxoplasmal (10)
  • Gastrointestinal viral infection (10)
  • Infection parasitic (10)
  • Parvovirus B19 infection (10)
  • Urinary tract infection enterococcal (10)

Nichts zu sehen.

Dafür, dass derjenige, der nichts sehen will, auch nichts sieht, dafür sorgt in der Datenbank der WHO eine sehr eigenwillige Form der Datenerfassung, die ohne jede Form der Datenbereinigung einhergeht, denn viele Diagnosen werden unter unterschiedlichen Bezeichnungen erfasst [das haben wir in der Vergangenheit an Beispielen deutlich gemacht], so dass es weitgehend ausgeschlossen ist, den Daten der WHO alle Geheimnisse, die in ihnen verborgen liegen, zu entlocken.

Um überhaupt etwas mit diesen Daten anfangen zu können, muss man sich eine Methode überlegen, mit der es möglich ist, Auffälligkeiten in der Häufigkeit der Meldungen diskret und kontinuierlich zu erfassen. Wir haben uns eine solche Methode überlegt und können auf Grundlge dieser Methode auch diese Woche feststellen, dass

  • Bluterkrankungen,
    • darunter vor allem: Lymphadenopathie,
  • Herzerkrankungen,
    • darunter vor allem Myokarditis und Perikarditis,
  • Autoimmunerkrankungen,
    • darunter vor allem das Guillain-Barré-Syndrome,
  • und COVID-19

nach Impfung / Gentherapie überproportional häufig als Nebenwirkung gemeldet werden, so dass man davon ausgehen muss, dass sich die entsprechenden Erkrankungen als FOLGE der COVID-19 Impfung / Gentherapie einstellen. Derzeit sehen wir zudem ein Signal bei Herzerkrankungen, denn die Gesamtzahl der Herzerkrankungen steigt schneller an als die Gesamtzahl von Myokarditis und Perikarditis, so dass es noch eine weitere Herzerkrankung geben muss, die sich überproportional häufig nach COVID-19 Impfung / Gentherapie einstellt, von dieser verursacht wird:






Eine überproportionale Zunahme ist ein Indikator, der die Annahme einer Kausalität zwischen COVID-19 Impfung / Gentherapie und der entsprechenden Nebenwirkung in einem so hohen Ausmaß bestätigt, dass man kaum von etwas anderem als einer Kausalität ausgehen kann. Dass dem so ist, dafür sorgt die Methode, die wir anwenden. Wir standardisieren zunächst die speziellen Meldungen auf die Gesamtzahl der Meldungen und vergleichen das Ergebnis mit einem Erwartungswert, der sich einstellt, wenn man annimmt, dass COVID-19 Impfung / Gentherapie und gemeldete Nebenwirkung unabhängig voneinander sind. Ein überproportionales Wachstum fasst die Tatsache, dass eine spezielle Meldung, die z.B. Myokarditis zum Gegenstand hat, häufiger als erwartet erfolgt und dass diese Häufigkeit der Meldung im Zeitverlauf immer häufiger, die Abweichung zum Erwartungswert immer größer wird.



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