Der nächste Beleg dafür, dass COVID-19 „Impfstoffe“ töten

Wie lange muss man einen Widerspenstigen unter Wasser halten, bis er von seiner Behauptung, er könne unter Wasser atmen, abrückt?

Wie viele Eingriffe benötigt ein aus seiner Sicht im falschen Körper Geborener, wie sehr muss er zum chrirurgischen Flickenteppich zerstückelt werden, bevor er einsieht, dass man Chromosome nicht ändern kann?

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Wie viele Belege dafür, dass COVID-19 Impfstoffe / Gentherapien für viele „Geimpfte“ als Sterbebeschleuniger, nicht etwa als Schutz vor vorzeitigem Tod gewirkt haben, sind noch notwendig, ehe auch nur ein Polit-Darsteller, der für eine, wenn nicht die größte Gesunheitskatastrophe moderner Gesellschaften verantwortlich ist, diese Verantwortung übernimmt?

Muss man die Verantwortlichen erst in Haft mit sich selbst nehmen, damit sie bereit sind, den Gedanken, dass sie für Tod und Krankheit verantwortlich sind, zuzulassen?

Wie auch immer man diese Fragen beantwortet, die Feststellung, dass wir es derzeit mit einer Klasse von Polit-Darstellern und ihren (medialen) Lakaien zu tun haben, die in einer Weise die Interessen derer, die sie angeblich repräsentieren, mit Füßen treten, die es bislang in der Geschichte, abgesehen von der ein oder anderen feudalen Eskapade nicht gegeben hat, steht am Ende.

Heute nun ergänzen wir zu den vielen Belegen, die wir bereits zum Thema „Tod durch COVID-19 Impfung / Gentherapie“ veröffentlicht haben, einen weiteren Beleg, den Steve Kirsch in seinem Substack-Account veröffentlicht hat. Die Analysen, die Kirsch präsentiert, basieren auf Daten des US-amerikanischen Medicare. Daten zu rund 114.000 „Versicherten“ wurden Kirsch zugespielt, Daten, die den Zeitpunkt der ersten, zweiten, dritten und, wer es bis dahin überlebt hat, vierten Dosis eines angeblichen COVID-19 „Impfstoffes“ mit dem Zeitpunkt des Versterbens des jeweiligen Geimpften verknüpfen. Und was auf den ersten Blick gut aussieht, ist auf den zweiten ein Problem, denn der Datensatz sieht so aus:

Die Frage, die uns alle interessiert, ob nämlich COVID-19 Impfung / Gentherapie mit einem erhöhten Sterberisiko einhergeht, sie ist auf Basis dieser Daten nicht direkt beantwortbar, schon weil ein Vergleich mit Ungeimpften nicht möglich ist, weil zum Ausgangszeitpunkt alle ungeimpft waren und über Zeit ein Wechsel aus der Kategorie der Ungeimpften in die der Geimpften stattfindet, und das ist nur eines der Probleme.

Man benötigt also eine Methode, um auf Basis der Sterbemuster, die sich für „COVID-19 Geimpfte“ finden, etwas darüber aussagen zu können, wie sich die Spritzbrühen auf die Überlebenswahrscheinlichkeit der Geimpften auswirken. Kirsch macht sich mit der Strategie seiner Auswertung eine alte statistische Methode zunutze, die z.B. im Zusammenhang mit Untersuchungen dazu, wie viel Menschen lügen/betrügen, eingesetzt werden. Offensichtlich werden Leute, die lügen, auf die Frage, ob sie lügen, eher keine wahrheitsgemäße Angabe machen. Ergo kann man sie in ein experimentelles Setting stecken, das so modelliert ist, dass die Probanden am Ende einer Aufgabe vor der Frage stehen, ob sie zu ihren eigenen Gunsten betrügen/lügen oder nicht, wobei sie diese Entscheidung unter Ausschluss jeder Form von Aufsicht treffen. Stellt man z.B. ein paar Hundert Probanden vor diese Frage, dann kann man die Ergebnisse des entsprechenden Experiments mit einer Normalverteilung (In diesem Fall eine F-Verteilung) vergleichen und aus den Abweichungen von dieser Normalverteilung den Anteil derjenigen bestimmen, die gelogen/betrogen haben müssen.

Steve Kirsch geht analog vor.
Sein Ausgangspunkt ist die Saisonalität des Todes, d.h. z.B.: in Wintermonaten sterben mehr Menschen als in Sommermonaten. Betrachtet man wöchentliche Sterberaten über ein Jahr verteilt, dann erhält man eine Abbildung wie die folgende für das Jahr 2021:

Figure 2. This is the weekly death counts summed over all US states for 2021. This is essentially the control graph. This was created using a visualization on the CDC website using this dataset. Epidemiologists are very familiar with this effect. There are no surprises here. The deaths drop for the first 11 weeks of the year then stabilize. The peak is 81K, the trough is 50K so there is a 39% combined drop from peak to trough. Quelle: Steve Kirsch

Die Verteilung oben gibt das an, was man an Entwicklung erwarten würde, wenn ein vermeintlicher COVID-19 Impfstoff KEINEN Effekt auf die Sterbewahrscheinlichkeit hat. Wird z.B. im Dezember / Januar mit einer Massenimpfung begonnen, dann findet diese Massenimpfung zu einem Zeitpunkt statt, zu dem es normalerweise einen Rückgang in der Sterbehäufigkeit gibt, wie dies oben für das Jahr 2021, das Jahr, dessen Daten Kirsch im folgenden auswerten wird, dargestellt ist. Betrachtet man nun alle diejenigen, die im ersten Quartal 2021 ihre erste COVID-19 Spritze erhalten haben, dann können sich theoretisch drei Resultate einstellen.

  • Die Sterbehäufigkeit steigt an, d.h. die erste Dosis COVID-19 Impfstoff / Gentherapie erhöht das Sterberisiko.
  • Die Sterbehäufigkeit verläuft flach, steigt nicht an, d.h. die erste Dosis COVID-19 Impfstoff / Gentherapie hat keinerlei Effekt auf das Sterberisiko.
  • Die Sterbehäufigkeit geht zurück, d.h. die erste Dosis COVID-19 Impfstoff / Gentherapie verringert das Sterberisiko.

Die folgende Abbidlung, die Kirsch für gegen Influenza-Geimpfte errechnet hat – alle Abbildungen beziehen sich auf Personen, die 80 Jahre alt oder jünger sind – zeigt eine Entwicklung für einen Impfstoff, der sich überhaupt nicht auf die Sterbewahrscheinlichkeit auswirkt, dessen Wirkung, wenn man so will, verpufft.

Quelle: Steve Kirsch

Betrachtet man dagegen die Sterbe-Entwicklung, die sich nach der ersten Dosis COVID-19 Impfstoff / Gentherapein einstellt, dann ergibt sich die folgende Abbildung:

Figure 4. This shows days until death from Shot #1 where shot #1 was given in Q1 2021 to Medicare recipients under 80. Every single day is a dot on this graph. What is supposed to happen is the line is supposed to slope DOWNWARD due to seasonality. If nothing “bad” is going on, this should look like a weighted moving average of Figure 2 (using the weights in Figure 3). As you can see, the slope goes the wrong way. Note that the increase in risk is still present after 2 years from the initial value at day 50, but at least it’s not getting any worse over time. NB: The graph drops off starting at 660 days out because we run out of months to die (since the shot is given in Q1 and the person must die before Feb 1, 2023). Quelle: Steve Kirsch

Jeder Punkt gibt einen Tag, zu dem die auf der y-Achse angegebene Anzahl von Menschen im Datensatz von Kirsch als verstorben erfasst wurde, an. Wie man sieht, steigt die Anzahl der Verstorbenen unmittelbar nach der ersten Dosis COVID-19 Impfstoff / Gentherapie steil an, nach ungefähr 25 bis 30 Tagen geht die Steigung zurück, bleibt aber für rund 365 Tage vorhanden. D.h.: Ein Jahr nach der ersten COVID-19 „Impfung / Gentherapie“ haben Erstgeimpfte ein – verglichen mit der normalen Verteilung der Sterbehäufigkeit – erhöhtes Sterberisiko. Ab dem ersten Jahr bleibt das Sterberisiko konstant. Dass es zum Ende der Darstellung stark abfällt, hat damit zu tun, dass wir uns dem Ende des Beobachtungszeitraums, den Kirschs Daten umfassen, nähern, d.h. es ist niemand mehr da, der noch sterben kann.

Die Abbildung oben zeigt ein durch den ersten COVID-19 Impf-Schuss deutlich erhöhtes Sterberisiko.
Die nächste Abbildung zeigt denselben Verlauf für den zweiten COVID-19-Schuss.

 

Figure 7. This chart is days till death from Shot #2 given that shot #2 was delivered in 2021. Since most of the shot #2 were delivered in Q1 2021, you should see a strong downward slope here as well. You don’t. The slope goes the wrong way for shot #2 too. That’s inexplicable. Quelle: Steve Kirsch

Und auch für den dritten COVID-19-Schuss verläuft die Entwicklung der Sterbehäufigkeit in die falsche Richtung: Es sterben mehr, nicht weniger, wie zu erwarten wäre, wenn die COVID-19 Spritzbrühen einen positiven Effekt hätten.

Figure 8. Shot #3 delivered in 2021. Most people in Medicare got their booster in October 2021, so we’d expect the slope to go down after 60 days. That doesn’t happen. The slop remains flat which is problematic. Quelle: Steve Kirsch

Kirsch wertet hier Daten aus, die auf der Ebene von Individuen den Zeitpunkt der COVID-19 Impfung / Gentherapie [erste, zweite, dritte oder vierte] mit dem Zeitpunkt des Todes in Zusammenhang bringen. Das höhere Sterberisiko, das im Vergleich zum Verlauf der Sterblichkeit in 2021 gezeigt werden kann, ergibt sich somit ausschließlich für „Geimpfte“. Ein weiterer Beleg dafür, dass COVID-19 Impfstoffe / Gentherapien töten.

Sie tun es z.B. dadurch, dass sie Herzerkrankungen verursachen. Die folgende Abbildung zeigt Herzerkrankungen (Cardiac events, y-Achse) im Zeitverlauf ab dem Zeitpunt der COVID-19 Impfung / Gentherapie [erste, zweite, dritte oder vierte]. Unmittelbar nach dem COVID-19 Schuss stellt sich eine erhöhte Anzahl schwerer Herzerkrankungen ein, die über rund zwei Monate fortdauert. Würden sich COVID-19 Impfstoffe / Gentherapien nicht auf die Wahrscheinlichkeit, ein schweres Herzleiden zu entwickeln, auswirken, die Kurve verliefe mehr oder mindere parallel zur x-Achse.

Figure 12. Cardiovascular events (ICD10 codes I2xxx-I5xxx) should occur evenly over time if the vaccines are safe. The fact that this graph is not flat is a HUGE problem. NOBODY can explain that. This graph is standalone self-explanatory. No control group needed on that one. The y value at x=365 is .037%. So all events over 365 days were normalized to a percentage for this plot. Sp 4.5% of the total number of cardiac events in the ICD10 categories above within 365 days of a jab occurred on the day of the injection. Quelle: Steve Kirsch

Damit ist einmal mehr ein sehr schlüssiger Beleg dafür erbracht worden, dass COVID-19 Impfstoffe / Gentherapien TÖTEN bzw. schwere Erkrankungen zur Folge haben.

Er reiht sich ein in die Reihe der bereits vorhandenen Belege. Hier eine Auswahl dieser Belege:

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9Comments

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  1. 4
    Ich glaube auch an den Osterhasen

    Steve Kirsch? Da geht dem Faktenchecker das Herz auf und man kann wieder mal so richtig ad hominem hetzen. Wir MSM-Zwangskonsumenten wissen bereits – Steve Kirsch ist „umstritten“. Am Ende hat er auch noch Trump gewählt. Und weil dem so ist, sind seine Daten nicht vertrauenswürdig. Punkt – Aus – Basta! Die Alten sind doch nur aus Boshaftigkeit gestorben, um die gute Spritze zu diskreditieren.
    In diesem Zusammenhang noch eine Frage an den Klimawandel – wann wird der endlich so schlimm, dass im Sommer endlich mehr Menschen sterben als im Winter? Ich bin daher dafür, alle Spritzkampagnen nur noch im Sommer durchzuführen und das Ergebnis dem Klimawandel zuzuordnen. Das wäre dann eine klassische Win-Win-Situation.

  2. 5
    Kai I.

    Eine kleine Anmerkung zu den in den Abbildungen wiedergegebenen Quantitäten:
    Bildet man überschlagsweise das Integral über die im Beobachtungszeitraum Verstorbenen, so kommt man z.B. auf ca. 750.000 Verstorbene nach dem ersten Shot (ca. 750 Tage x ca. 1000 Sterbefälle pro Tag). Das ist natürlich nicht vereinbar mit einer Auswertung von den im Text angegebenen lediglich 114.000 Versicherten-Datensätzen. Tatsächlich beziehen sich die Streudiagramme lt. Kirsch auf eine wesentlich größere Gesamtheit:
    „Note that the scatter plots below were produced from a much larger set of Medicare records than the ones you can download. The plots from the records I received are included in the Excel spreadsheet and are consistent with the plots in this article which are the higher quality plots (and which contain dose 2 and 3 plots).“
    Das ist leider eine sehr unbefriedigende Aussage. Es bleibt in seinem gesamten Text offen, auf Grundlage wievieler Datensätze Kirsch seine Streudiagramme produziert hat und ob er über diese Datensätze überhaupt verfügen konnte.
    Auch wenn ich vollkommen überzeugt bin, daß die Schlußfolgerungen Kirschs korrekt sind, muß ich sagen, daß eine solche Vorgehensweise ausgesprochen ärgerlich ist und sogenannten „Fact-Checkern“ Steilvorlagen bietet.

  3. 6
    Daniel

    Also irgendwie war es doch alles mehr Plan als Pandemie…
    Diese groteske Panikmache,
    die panische Schauen auf Inzidenzen die nur dazu dienten zu verschleiern das permanent mind. über 95% der Bevölkerung KEIN Corona hat,
    diese weltweit orchestrierte Panikmache,
    groteske „Schutzmaßnahmen“ wo man den ganzen Tag im Büro zusammen arbeiten durfte aber nicht nach Feierabend auf einer Parkbank sitzen durfte,
    ein „Lockdown“ der nur zum größtenteils nur Freizeit, Urlaub und Spaßinstitutionen betraf….
    Aber ich muss ehrlich zugeben …
    in den ersten 3-4 Wochen 2020 hatte ich auch ein mulmiges Gefühl,
    Aber der erste sogenannte Lockdown stank schon so etwas zum Himmel….
    ab dann hatte mich die stümperhafte Maßnahmenpandemie mit ihren Queerbeet Laiendarstellern nicht mehr erreicht.
    Aber wo die Angstmache auf fruchtbaren Boden traf….mit den Leuten konnte man nicht mehr reden…..

    • 7
      Hirsch

      Zuerst hieß es bei Corona, alle raus aus dem Büro ins HomeOffice, nach der Energiekrise hieß es, enger zusammenrücken im Büro und sich gegenseitig warm halten und Fenster zu!

      Wer mir mit sowas kommt, kann in Zukunft quatschen wie er will, es interessiert mich nicht mehr!

      Und der die MSM und die Politik andächtig anbetende naive GrünUnmensch dankt den beiden erstgenannten für die Lösungsfindung!

Bitte keine Beleidigungen, keine wilden Behauptungen und keine strafbaren Inhalte ... Wir glauben noch an die Vernunft!

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