Erst haben sie behauptet, COVID-19 Shots würden vor Ansteckung und Übertraguung von SARS-CoV-2 schützen.
Es war eine Lüge.
Dann haben Sie behauptet, COVID-19 Shots hätten keine unmittelbaren Nebenwirkungen und keine Langzeitfolgen.
Eine weitere dicke Lüge.
Die letzte Verteidigungslinie, die verblieben ist, um nicht zugeben zu müssen, dass man Milliarden Menschen mit nutzlosen und gefährlichen Spritzbrühen traktiert und Pharmafia-Unternehmen mit Steuergeld gemästet hat, besteht in der Behauptung: COVID-19 Shots schützten vor schwerer Erkrankung und Tod.
Die Studie, die wir heute diskutieren, zeigt, dass COVID-19 Shots mit Nichten vor dem Sterben bewahren, und sie zeigt vor allem, dass alle Beobachtungsstudien, die Ungeimpfte mit Geimpften verglichen haben, nicht reliabel und nicht valide sind. Und dass sie das nicht sind, dass man aus diesen Beobachtungsstudien nichts schließen kann, das liegt am Healthy Vaccinee Effect (HVE) – ein Effekt, der sich daraus ergibt, dass sich überwiegend diejenigen Hysterisierten haben COVID-19 Shots setzen lassen, die in keinerlei Gefahr standen, an COVID-19 zu versterben.
Nehmen wir den Einwand, dass zu Beginn der Verabreichung experimenteller Spritzbrühen die besonders „vulnerablen Gruppen“ mit der Spritzbrühe versorgt wurden. Das ist richtig, für die Analyse aber uninteressant, denn a) ist der kurzzeitig bestehende Effekt der Vorab-„Impfung“ von vulnerablen Gruppen und – nicht zu vergessen – den zumeist sehr gesunden jungen und mittelalten Menschen, die im Gesundheitsbereich arbeiten, in der Anzahl zu gering, als dass er die nachfolgend berichtete Analyse beeinflussen könnte. Zum anderen haben wir mit unseren eigenen Analysen bereits mehrfach gezeigt, dass der Schutz vulnerabler Gruppen durch COVID-19 Shots heftig in die Hose gegangen ist, denn es sind genau diese vulnerablen Gruppen, die im Anschluss an COVID-19 Shots an COVID-19 verstorben sind:
Damit bestätigt die Arbeit, die wir heute besprechen, unsere eigenen Analysen. Zeit, die Autoren einzuführen, die mit ihrer pfiffigen Arbeit zeigen, dass COVID-19 Shots keinerlei nachweisbaren Effekt auf Sterblichkeit haben:
Die vier Autoren arbeiten mit tschechischen Daten. Es ist ihnen gelungen, zwei Datensätze tschechischer Krankenversicherer zu erhalten, die rund 21% der tschechischen Bevölkerung umfassen, insgesamt Daten für 2.190.399 Tschechen, Daten zu Alter, Geschlecht, Datum der jeweiligen COVID-19 Impfung, Todesdatum, sofern der Versicherte verstorben ist.
Diesen üppigen Datensatz stratifzieren die Autoren anhand der folgenden Merkmale:
ungeimpft
COVID-19 Shot:
1. Dosis liegt weniger als vier Wochen zurück
1. Dosis liegt mehr als vier Wochen zurück
2. Dosis liegt weniger als vier Wochen zurück
2. Dosis liegt mehr als vier Wochen zurück
3. Dosis liegt weniger als vier Wochen zurück
3. Dosis liegt mehr als vier Wochen zurück
4 oder mehr Dosen
Für jede dieser Gruppen zählen die Autoren nun die Anzahl der Verstorbenen für drei Zeiträume aus:
den gesamten Beobachtungszeitraum Juni 2021 bis May 2022
die Phase geringer COVID-19 Sterblichkeit von Juni 2021 bis September 2021 – in dieser Zeit ist in Tschechien kaum jemand mit oder an COVID-19 verstorben;
die Phase hoher COVID-19 Sterblickeit von Oktober 2021 bis Mai 2022 – in dieser Zeit wurden in Tschechien rund 10.000 Tote, die mit oder an COVID-19 verstorben sind, gezählt
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Das Ergebnis der Auszählung findet sich in der folgenden Abbildung auf 100.000 Personenjahre standardisiert [das erklärt die Diskrepanz zwischen der Anzahl der Toten und der Höhe der Balken!]. Die Darstellung ist auf Personen über 60 Jahre beschränkt, da rund 86% der Tode in der Altersgruppe der 60+jährigen gezählt wurden.
Ein schöne Art der Darstellung, die indes ein seltsames Muster ergibt. Die Sterblichkeit scheint vier Wochen nach egal der wie vielten „Impfung“ mit einem COVID-19 Shot zuzunehmen, während sie innerhalb der vier Wochen nach dem COVID-19 Shot generell am geringsten ist.
Doch der Reihe nach.
Stellen Sie sich vor, jemand macht eine Beobachtungsstudie, in der er die Sterblichkeit von Geimpften und Ungeimpften vergleicht. Er wird mit dieser Studie ein Artefakt produzieren, und zwar aus drei Gründen:
Die standardisierte Sterblichkeit unter Ungeimpften ist in Zeiten, in denen kaum jemand an COVID-19 verstirbt, höher als in den (meisten) Impfgruppen. Diese höhere Sterblichkeit, die NICHTS mit COVID-19 zu tun hat, wird darauf zurückgeführt werden, dass die ungeimpfte Gruppe eben ungeimpft geblieben ist.
Noch dramatischer wird es jedoch in Zeiten hoher Sterblichkeit an oder mit COVID-19. Zunächst ist keinerlei schützender Effekt einer COVID-19 Gentherapie feststellbar. Wenn COVID-19 Spritzbrühe vor Tod an COVID-19 schützen würde, dann müsste der Abstand der „Geimpften-Balken“ zum Balken der Ungeimpften beim Wechsel von Zeiten geringer COVID-19 Sterblichkeit zu Zeiten hoher COVID-19 Sterblichkeit und GRÖSSER werden. Das Gegenteil ist der Fall: er wird geringer. In Zeiten hoher COVID-19 Prävalenz sterben somit proportional mehr „Geimpfte“ als Ungeimpfte. Würden die COVID-19 Brühen einen Schutz gewähren, müsste es umgekehrt sein.
Damit nicht genug: In Zeiten hoher COVID-19 Sterblichkeit, mit oder an, schießt die Sterblichkeit unter denen, deren letzte Spritzung mehr als vier Wochen zurückliegt, massiv in die Höhe. Das wäre nicht der Fall, wenn COVID-19 Spritzbrühen Schutz vor COVID-19 Versterben bieten würden.
Wie kann man ein solches Ergebnis erklären?
Mit einer einfachen Überlegung.
Diejenigen, die sich mit Spritzbrühe vor COVID-19 schützen lassen, sind gesundheitlich fitter als diejenigen, denen man ob ihrer Hinfälligkeit, keine COVID-19 Spritzbrühe mehr verpassen will. Nicht vergessen, es geht hier um alte Menschen von 60+Jahren.
Mit jeder Spritzrunde separieren sich diejenigen, um deren Gesundheit es schlechter bestellt ist von denen, die noch mehr auf dem Damm sind. Erstere verzichten auf eine weitere Spritzung, letztere haben immer noch nicht genug.
Der Ausdünnungswettberwerb sorgt dafür, dass in Beobachtungsstudien, die Gespritzte mit Ungespritzen vergleichen, Gruppenselektion, generell gesündere und damit weniger von Tod bedrohte Menschen lassen sich gegen COVID-19 spritzen, der Wirksamkeit der COVID-19 Shots zugeschrieben wird. Offenkundiger Unfug, ein klassisches statistisches Artefakt.
Wie dieser Prozess von Statten geht, zeigt die folgende Abbildung (unterer Teil):
Mit dem Einsatz von Boostern steigt die Sterblichkeit unter denen, die auf einen Booster verzichten und gleicht sich der Ungeimpfter an. Die Gruppe der „Grundimmunisierten“ teilt sich ab Einsatz von Boostern in diejenigen, die zu hinfällig sind, als dass sie einen weiteren COVID-19 Shot überstehen und diejenigen, die man weiter traktieren kann. Die Booster-Gruppe besteht somit aus relativ gesünderen Alten, die ein geringeres Sterberisiko haben, als die in der Gruppe der „Grundimmunisierten“ [primary course] Verbliebenden.
Und so mancher Forscher, die mit Beobachtungsdaten zur Effektivität von COVID-19 Shots forscht, wird diese Selbstselektion als Beleg für die Effektivität von COVID-19 Shots fehlinterpretieren.
Ein statistisches Artefakt geht um die Welt und jeder Beleg dafür, dass COVID-19 Shots vor Tod an COVID-19 schützen, fehlt weiterhin.
Der Vollständigkeit halber: Rund 82% der in Tschechien „Geimpften“ wurden mit Pfizer/Biontechs BNT162b2/Comirnaty traktiert.
Überlassen wir den Autoren das letzte Wort:
„On two independent datasets, we demonstrated a paradoxical pattern of strong association between COVID vaccination status and ACM [All Cause Mortality], even in periods when almost no COVID-related deaths were present in the population. Vaccinated individuals (especially those shortly after vaccination) exhibit much lower ACM than the unvaccinated, even in low-COVID periods. This pattern cannot be explained by the true effectiveness of the vaccines in preventing COVID-related deaths. We have demonstrated that the observed association can be explained by the HVE (a bias in which individuals of poorer health have a lower probability of taking up the vaccine/its further dose) and present a very simple model of HVE, which well replicates the pattern observed in the real data.“
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