11 Gennaio 2022 Pubblicato da Marco Tosatti

Marco Tosatti

Cari amici e nemici di Stilum Curiae, mi sembra importante sottoporre alla vostra attenzione su questo studio, mentre il Presidente del Consiglio, in Conferenza Stampa, continua a mentire spudoratamente («Gran parte dei problemi che abbiamo oggi dipende dal fatto che ci sono dei non vaccinati».Siamo stati tra i primi ad adottare l’obbligo di vaccino per tutta una serie di categorie ma per il premier «ora la circolazione del virus mette di nuovo sotto pressione i nostri ospedali, soprattutto per l’effetto sulla popolazione non vaccinata». Quindi dal premier arriva «l’ennesimo invito a tutti gli italiani che non si sono vaccinati a farlo, anche con la terza dose». L’obbligo dei vaccini per gli over 50 «lo abbiamo fatto sulla base dei dati, essenzialmente, che ci dicono che chi ha più di 50 anni corre maggiori rischi, le terapie intensive sono occupate per i due terzi dai non vaccinati»). Lo studio dimostra cose sgradevoli per i vaccinisti, e per coloro che della produzione e smercio del siero genico hanno fatto l’affare (e la truffa) del secolo. Buona lettura. L’articolo proviene dalla newsletter di Steve Kirsch.

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Questo è il collegamento allo studio originale.

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Un nuovo studio di big data su 145 paesi mostra che i vaccini COVID peggiorano le cose (casi e morti)

Mi è sfuggito questo studio. Anche ai media tradizionali, per qualche motivo. Ma questo studio è ancora un’altra analisi indipendente che è difficile da confutare: siamo stati ingannati dal CDC, FDA e NIH.

La prossima volta che vedete l’ufficiale sanitario della vostra contea, il presidente Biden o Boris Johnson, perché non chiedere loro se possono trovare un errore in questo studio di Kyle A. Beattie intitolato Worldwide Bayesian Causal Impact Analysis of Vaccine Administration on Deaths and Cases Associated with COVID-19: A BigData Analysis of 145 Countries (la versione PDF è qui).

Lo studio ha trovato che i vaccini COVID causano più casi di COVID per milione (+38% negli USA) e più morti per milione associate a COVID (+31% negli USA).

L’abstract dice:

L’impatto causale statisticamente significativo e schiacciantemente positivo dopo la distribuzione del vaccino sulle variabili dipendenti morti totali e casi totali per milione dovrebbe essere altamente preoccupante per i responsabili politici. Essi indicano un marcato aumento dei casi e dei decessi legati al COVID-19, dovuto direttamente al dispiegamento di un vaccino che è stato originariamente venduto al pubblico come la “chiave per riconquistare le nostre libertà”. L’effetto dei vaccini sul totale dei casi per milione e la sua bassa associazione positiva con il totale delle vaccinazioni per cento indica un impatto limitato dei vaccini sulla riduzione dei casi associati al COVID-19.

Questi risultati dovrebbero incoraggiare i politici locali a prendere decisioni politiche basate sui dati, non sulla narrativa, e basate sulle condizioni locali, non sui mandati globali o nazionali. Questi risultati dovrebbero anche incoraggiare i politici a cominciare a cercare altre vie d’uscita dalla pandemia a parte le campagne di vaccinazione di massa.

In altre parole, ci hanno mentito

I vaccini stanno peggiorando la situazione, non migliorandola. Questo è il motivo per cui non ci stiamo tirando fuori dal buco. I vaccini obbligatori stanno rendendo questo

Questo non è certo il primo studio che arriva a queste conclusioni. Questi studi, tutti fatti indipendentemente, hanno trovato la stessa cosa – più si vaccina, peggio stanno le cose.

Il documento Lyons-Weiler The Lyons-Weiler paper

Lo studio di Harvard The Harvard study

Lo studio tedesco  https://stevekirsch.substack.com/p/new-study-from-germany-confirms-higher

Lo studio danese (che dimostra che il Dr. James aveva ragione; bisogna aumentare ogni 30 giorni per mantenere la protezione. https://stevekirsch.substack.com/p/new-study-shows-vaccines-must-be

I dati del governo tedesco (questo è da The Expose) https://dailyexpose.uk/2022/01/02/german-gov-data-suggests-fully-vaccinated-developing-ade/

L’80% dei morti per COVID nel Regno Unito sono vaccinati https://dailyexpose.uk/2022/01/08/bbc-forgot-to-tell-you-4-in-5-covid-deaths-triple-vaccinated/

Lancet: l’89% dei nuovi casi di COVID nel Regno Unito sono completamente vaccinati https://principia-scientific.com/lancet-89-of-new-uk-covid-cases-among-fully-vaxxed/

La risposta a questo nuovo studio da parte delle autorità sanitarie è prevedibile

Penso di aver capito lo schema e posso ora prevedere con sicurezza come le autorità sanitarie di tutto il mondo reagiranno a questo risultato sbalorditivo: lo ignoreranno. Invece, renderanno obbligatori i vaccini per tutti, di ogni età, al più presto. Ho ragione?

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Ecco l’abstract integrale, nella nostra traduzione:

I politici e i conduttori dei notiziari mainstream hanno promesso al pubblico che il lancio del vaccino COVID-19 in tutto il mondo avrebbe ridotto i sintomi, e quindi i casi e i decessi associati al COVID-19. Mentre questo lancio del vaccino è ancora in corso, c’è una grande quantità di dati pubblici disponibili che permettono un’analisi dell’effetto del lancio del vaccino sui casi e i decessi legati al COVID-19. Questo trattamento di politica pubblica ha prodotto l’effetto desiderato?

Un modo per rispondere a questa domanda può iniziare con l’implementazione di un’analisi causale bayesiana che confronti i periodi pre e post-trattamento. Questo studio ha analizzato i dati COVID-19 pubblicamente disponibili da OWID (Hannah Ritchie e Roser 2020Hannah Ritchie, Lucas Rodés-Guirao, Edouard Mathieu, e Max Roser. 2020. “Pandemia di Coronavirus (COVID-19)”. Our World in Data.) utilizzando il pacchetto R CausalImpact (Brodersen et al. 2015Brodersen, Kay H., Fabian Gallusser, Jim Koehler, Nicolas Remy, and Steven L. Scott. 2015. “Inferring Causal Impact Using Bayesian Structural Time-Series Models”. Annals of Applied Statistics 9: 247-74. https://doi.org/10.1214/14-aoas788.) per determinare l’effetto causale della somministrazione dei vaccini su due variabili dipendenti che sono state misurate cumulativamente durante tutta la pandemia: i morti totali per milione (y1) e i casi totali per milione (y2). Dopo aver eliminato tutti i risultati dai paesi con p > 0,05, c’erano 128 paesi per y1 e 103 paesi per y2 da analizzare in questo modo, comprendendo 145 paesi unici in totale (avg. p < 0,004).

I risultati indicano che il trattamento (somministrazione del vaccino) ha una propensione forte e statisticamente significativa ad aumentare causalmente i valori in y1 o y2 oltre a quello che ci si sarebbe aspettato senza trattamento. y1 ha mostrato un rapporto aumento/diminuzione di (+115/-13), che significa 89. 84% dei paesi statisticamente significativi ha mostrato un aumento dei decessi totali per milione associati a COVID-19 dovuto direttamente all’impatto causale dell’inizio del trattamento. y2 ha mostrato un rapporto aumento/diminuzione di (+105/-16), il che significa che l’86,78% dei paesi statisticamente significativi ha mostrato un aumento dei casi totali per milione di COVID-19 dovuto direttamente all’impatto causale dell’inizio del trattamento. Gli impatti causali del trattamento su y1 vanno da -19% a +19015% con un impatto causale medio di +463,13%. Gli impatti causali del trattamento su y2 vanno da -46% a +12240% con un impatto causale medio di +260,88%. L’ipotesi 1 Null può essere respinta per una grande maggioranza di paesi.

Questo studio ha successivamente eseguito analisi correlazionali sui risultati dell’impatto causale, le cui variabili di effetto possono essere rappresentate come y1.E e y2.E rispettivamente, con le variabili numeriche indipendenti di: giorni trascorsi dall’inizio dell’introduzione del vaccino (n1), dosi di vaccinazione totali per cento (n2), marche/tipi di vaccino totali in uso (n3) e le variabili categoriche indipendenti continente (c1), paese (c2), varietà di vaccino (c3). Tutte le variabili categoriche hanno mostrato valori positivi di Wilcoxon signed rank statisticamente significativi (avg. p: < 0,001) (y1.E V:[c1 3,04; c2: 8,35; c3: 7,22] e y2.E V:[c1 3,04; c2: 8,33; c3: 7,19]). Questo dimostra che la distribuzione di y1.E e y2.E non era uniforme tra le categorie. La correlazione Spearman tra n2 e y2.E è stata l’unica variabile numerica che ha mostrato risultati statisticamente significativi (y2.E ~ n2: ρ: 0,34 CI95%[0,14, 0,51], p: 4,91e-04). Questa bassa correlazione positiva significa che i paesi con tassi di vaccinazione più alti non hanno valori più bassi per y2.E, anzi, leggermente il contrario. Tuttavia, le ragioni specifiche di queste differenze tra paesi, continenti e tipi di vaccino sono inconcludenti e dovrebbero essere studiate ulteriormente quando saranno disponibili più dati. Ipotesi 2 La nullità può essere rifiutata per c1, c2, c3 e n2 e non può essere rifiutata per n1 e n3.

L’impatto causale statisticamente significativo e schiacciantemente positivo dopo lo spiegamento del vaccino sulle variabili dipendenti morti totali e casi totali per milione dovrebbe essere molto preoccupante per i politici. Essi indicano un marcato aumento dei casi e dei decessi legati al COVID-19, dovuto direttamente al dispiegamento di un vaccino che è stato originariamente venduto al pubblico come la “chiave per riconquistare le nostre libertà”. L’effetto dei vaccini sul totale dei casi per milione e la sua bassa associazione positiva con il totale delle vaccinazioni per cento indica un impatto limitato dei vaccini sulla riduzione dei casi associati al COVID-19. Questi risultati dovrebbero incoraggiare i politici locali a prendere decisioni politiche basate sui dati, non sulla narrativa, e basate sulle condizioni locali, non sui mandati globali o nazionali. Questi risultati dovrebbero anche incoraggiare i politici a cominciare a cercare altre vie d’uscita dalla pandemia oltre alle campagne di vaccinazione di massa.

Alcune variabili che potrebbero essere incluse nelle analisi future potrebbero includere il lotto di vaccino per paese, il grado di prevalenza di precedenti anticorpi contro SARS-CoV o SARS-CoV-2 nella popolazione prima dell’inizio della somministrazione del vaccino, e l’impatto causale dell’ivermectina sulle stesse variabili utilizzate in questo studio.

“La falsità affligge naturalmente l’informazione storica. Ci sono varie ragioni che lo rendono inevitabile. Una di queste è la partigianeria per le opinioni e le scuole. Se l’anima è imparziale nel ricevere l’informazione, le dedica la parte di indagine critica che merita, e la sua verità o falsità diventa così chiara. Se invece l’anima è infettata dalla partigianeria per una particolare opinione o setta, accetta senza un attimo di esitazione le informazioni che le sono favorevoli. Il pregiudizio e la partigianeria oscurano la facoltà critica e precludono l’indagine critica. Il risultato è che le falsità vengono accettate e trasmesse” (Muhammad ibn Khaldun al-Hadrami 1379, 1-2Muhammad ibn Khaldun al-Hadrami, Abu Zayd ‘Abd ar-Rahman ibn. 1379. Muqaddimat Ibn Khaldun Li-Kitab Al-‘ibar Wa-Diwan Al-Mubtada’ Wa-Al-Khabar Fi Ayyam Al-‘Arab Wa-Al-‘Ajam Wa-Al-Barbar, Wa-Man ‘asarahum Min Dhawi Al-Sultan Al-Akbar. Misr : al-Mataba’ah al-Bahiyah al-Misriyah. http://archive.org/details/McGillLibrary-rbsc_isl_kitab-al-ibar_muqaddimah_d167l2361900z-16098.).

– Ibn Khaldun, 1379 d.C.

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Tag: kirsch, siero, studio, vaccini

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