Wer Kaplan-Meier für Schnuller versteht, was der "Bauch" eines Kaplan-Meier-Diagramms aussagt. Kürzlich wurde mir eine italienische Studie gegeben, in der eine ähnliche Grafik gezeigt wurde. Auch hier lautete die Schlussfolgerung, wie bei Nivel, dass die Impfstoffe keine Sterblichkeit verursacht hatten und die Übersterblichkeit bei den Ungeimpften zu verzeichnen war. Wir schauen uns zunächst den italienischen Ansatz an und vergleichen dann die Ergebnisse mit dem Nivel-Bericht.
Kaplan-Meier 1: Italien
Italienische Studie: COVID-19-Impfung nicht mit einem Anstieg der Sterblichkeit oder ausgewählter PVR-SAEs-Inzidenz verbunden.
Machen wir uns um nichts Sorgen? Sind Impfstoffe absolut sicher? Das zeigt sich nach Ansicht von Experten an allem: an der Situation in Neuseeland zum Beispiel (die ich hier B. ChatGPT) und eine gründliche, von Fachleuten begutachtete, akademische Forschung aus Italien entscheidend wäre. Die Daten stammen aus den italienischen demografischen Datenbanken und Datenbanken der Krankenhausaufenthalte für den Zeitraum vom 2. Januar 2021 bis zum 31. Juli 2022.
Die Forscher dieses von Experten begutachteten Artikels in Impfstoffe | kam wie Nivel zu dem Schluss, dass die Sterblichkeit bei geimpften Personen nicht höher sei als bei ungeimpften Personen. 1zeigten im Vergleich zu Ungeimpften kein erhöhtes Risiko für Todesfälle aller Ursachen, Nicht-COVID-Todesfälle oder PVR-SAEs Ein Blick auf die Kaplan-Meier-Grafik macht deutlich, dass es darüber möglicherweise etwas zu verhandeln gibt.
Sie haben eine Reihe von Komorbiditäten, einschließlich Covid-19, korrigiert, schreiben aber am Ende am Ende des Stärken und Schwächen:
“… Es kann zu Störungen aufgrund des Healthy Vaccinee-Effekts kommen, bei dem von geimpften Personen erwartet wird, dass sie weniger riskantes Verhalten zeigen."2Aufgrund des gesunden Impfeffekts kann es zu Verwirrungen kommen, wobei von geimpften Personen erwartet werden kann, dass sie weniger riskante Verhaltensweisen annehmen Es steht wirklich so drin, seht gefährlich. Das schien mir und meiner belesenen Freundin keine korrekte Erklärung zu sein bestätigte, dass. Und trotzdem wird uns diese Grafik präsentiert:
Auffällig ist, dass diese Grafik in einem Bericht gezeigt wird, der zeigen soll, dass die Impfung nicht zu Mortalität oder schwerwiegenden Nebenwirkungen führt. Anscheinend geht das nicht, ohne sich auf den Unterschied zu den weniger gesunden Ungeimpften zu stützen. Dieser Unterschied wird als positiv für Impfungen erklärt.
Erst nach etwa 7 Monaten sehen wir ein stabiles Verhältnis in geraden Linien. Und sie verlaufen parallel zueinander: überhaupt kein Unterschied! Aber die ersten 7 Monate, dieser "HVE-Bauch", zählen in die Berechnungen, weil nur die Summen nach eineinhalb Jahren verglichen werden. Dann erhalten Sie Nivel-ähnliche Ergebnisse. Das Fazit der Italiener liegt daher auf der Hand:
"Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die COVID-19-Impfung nicht mit einem Anstieg der Sterblichkeit oder der Inzidenz ausgewählter PVR-SAEs verbunden war. Weitere Forschung ist erforderlich, um die langfristige Sicherheit von COVID-19-Impfstoffen zu bewerten."
Ganz offensichtlich, wenn man den "Ungesunden Nicht-Geimpften-Effekt" mit einbezieht. Dann kommen die Geimpften immer besser weg.
Diese Studie nutzt den ungesunden Nicht-Geimpften-Effekt, um die Sicherheit von Impfstoffen zu beweisen. Etwas, wovor in der Literatur explizit gewarnt wird (z.B. im Übersterblichkeitsbericht von Meester/Jacobs).
"In den kommenden Jahren sind weitere Forschungsarbeiten erforderlich, um die langfristig Sicherheit von COVID-19-Impfstoffen."
So ist es...!
Rote Fahnen für den Enthusiasten
Die Tabellen enthalten weitere besorgniserregende Anzeichen, die einer weiteren Untersuchung bedürfen. Sie hätten in diesem Forschungsbericht etwas mehr Aufmerksamkeit erhalten sollen, der jedoch das Ziel hatte, mögliche Schäden (SAEs) aufzudecken.
Ich werde es hier kurz zusammenfassen. Für alle, die nachsehen wollen: In der Tabelle unten sind die entsprechenden Zellen gelb markiert.
- Bei Personen, die 1 Impfung erhalten hatten, lag die Zahl der Todesfälle bei 1,74 %
- Bei den Personen, die 2 Impfungen erhalten hatten, lag die Zahl der Todesfälle bei 3,52 %
„COVID-19-Impfung nicht mit erhöhter Sterblichkeit verbunden“…? Vielleicht aus folgenden Gründen:
- Mit 3 und mehr Injektionen: 0,65 % Todesfälle
[Ich gehe davon aus, dass der Unterschied zwischen 1 und 2 Injektionen nicht darauf zurückzuführen ist, dass 1-Impfungen nur wenige Wochen hatten und 2-Impfungen viel mehr Zeit zur Verfügung hatten (Menschen arbeiten normalerweise mit Personenjahren). Es scheint, dass Menschen, die Schuss 2 ohne signifikante Nebenwirkungen überlebten, auch viel weniger empfindlich auf diese späteren Impfungen reagierten. AT]
- Menschen mit SARS-CoV-2: 1,11 % Todesfälle
- Personen, die nicht infiziert waren: 2,18 % Todesfälle
Doppelt so viele Todesfälle unter den Nichtinfizierten!? Warum also impfen, könnte man sagen.
- Janssen und AstraZeneca zeigten eine 2- bis 5-mal höhere Sterblichkeitsrate als andere Impfstoffe.
- Janssen und AstraZeneca zeigten 2- bis 5-mal so viele schwerwiegende Nebenwirkungen wie andere Impfstoffe.
Wie konnten diese Impfstoffe überhaupt auf den Markt kommen?
- Von den Personen, die 1 Dosis erhielten, entwickelten 0,25 % eine Myokarditis (1 von 400! Unwahrscheinliche Zahlen... Ich habe es richtig gelesen, nicht wahr?)
- Von den Personen mit 2 Dosen bekamen 0,38 % eine Myokarditis (etwa 1 von 300!)
- Bei 3 oder mehr Injektionen: 0,09 %
[Spätere Dosen wurden möglicherweise nur von Personen eingenommen, die bei den ersten beiden Dosen keine Beschwerden verspürten. Und ältere Menschen sind viel weniger anfällig für Myokarditis. AT]
Die gleiche Frage: Die "Power" der Studien reichte aus, um Nebenwirkungen zu signalisieren, die in diesem Ausmaß auftreten. Was ist da schief gelaufen? Wo waren die Regulierungsbehörden, die FDA, die EMA, die MEB?
Tabelle 2 im italienischen Bericht | ||
| Todesfälle nach COVID-19-Impfstoffstatus | ||
| Gesamte Stichprobe | 316.315 Menschen | |
| Nicht geimpft | 56.494 | 4,23 % Todesfälle |
| ≥1 Dosis | 259.821 | 1,29 % Todesfälle |
| 1 Dosis | 15.832 | 1,74 % Todesfälle |
| 2 Dosen | 51.684 | 3,52 % Todesfälle |
| ≥3 Dosen | 192.305 | 00,65% Todesfälle |
| Sterbefälle nach Infektionsstatus | ||
| Nicht infiziert | 207.721 | 2,18 % Todesfälle |
| Infiziert mit SARS-CoV-2 | 108.594 | 1,11 % Todesfälle |
| Sterbefälle nach Alter | ||
| 0-29 Jahre alt | 76.044 | 00,03 % Todesfälle |
| 30-59 Jahre | 141.563 | 00,26 % Todesfälle |
| 60 Jahre oder älter | 98.708 | 5,42 % Todesfälle |
| Sterbefälle nach Geschlecht | ||
| Frauen | 161.727 | 1,80 % Todesfälle |
| Männer | 154.588 | 1,84 % Todesfälle |
| Todesfälle nach Impfstofftyp | ||
| BNT162B2 | 118.037 | 1,84 % Todesfälle |
| mRNA-1273 | 41.646 | 1,64 % Todesfälle |
| ChAdOx1 nCoV-19 | 2.235 | 3,27 % Todesfälle |
| JNJ-78436735 | 549 | 4,37 % Todesfälle |
| NVX-CoV2373 | 147 | 00,0% Todesfälle |
| Gemischt | 97.207 | 00,41% Todesfälle |
| Potenziell impfstoffbedingte schwerwiegende unerwünschte Ereignisse (PVR-SAEs) | ||
| Gesamte Stichprobe | 316.315 | 0,66% PVR-SAE's |
| Niet-gevaccineerden | 56.494 | 0,97% PVR-SAE's |
| ≥1 Dosis | 259.821 | 0,60% PVR-SAE's |
| 1 Dosis | 15.913 | 0,88% PVR-SAEs |
| 2 Dosen | 52.067 | 1,57% PVR-SAE's |
| ≥3 Dosen | 191.841 | 0,31% PVR-SAE's |
| Der naare Infektionsstatus von PVR-SAE | ||
| Nicht infiziert | 207.721 | 0,72% PVR-SAE's |
| Geïnfecteerd | 108.594 | 0,56% PVR-SAE's |
| PVR-SAE's naar leeftijd | ||
| 0-29 Jahre alt | 76.044 | 0,02% PVR-SAE's |
| 30-59 Jahre | 141.563 | 0,20% PVR-SAE's |
| 60 Jahre oder älter | 98.708 | 1,83% PVR-SAE's |
| PVR-SAE's naar geslacht | ||
| Frauen | 161.727 | 0,54% PVR-SAE's |
| Männer | 154.588 | 0,79% PVR-SAE's |
| PVR-SAE's pro Impftyp | ||
| BNT162B2 | 118.135 | 0,82% PVR-SAEs |
| mRNA-1273 | 41.657 | 0,52% PVR-SAEs |
| ChAdOx1 nCoV-19 | 2.304 | 4,30% PVR-SAE's |
| JNJ-78436735 | 551 | 1,63% PVR-SAE's |
| NVX-CoV2373 | 147 | 0,68% PVR-SAE's |
| Gemischt | 97.027 | 0,26% PVR-SAE's |
| Myokardinfarkt naar COVID-19-vaccinstatus | ||
| Totaal steekproef | 316.315 | 0,15% Myokardinfarkt |
| Nicht geimpft | 56.494 | 0,12% Myokardinfarkt |
| ≥1 Dosis | 259.821 | 0,16% Myokardinfarkt |
| 1 Dosis | 15.862 | 0,25% Myokardinfarkt |
| 2 Dosen | 51.816 | 0,38% Myokardinfarkt |
| ≥3 Dosen | 192.143 | 0,09% Myokardinfarkt |
| Hartstilstand naar COVID-19 vaccinstatus | ||
| Gesamte Stichprobe | 316.315 | 00,15% Herzstillstand |
| Nicht geimpft | 56.494 | 0.39% Herzstillstand |
| ≥1 Dosis | 259.821 | 00,10% Herzstillstand |
| 1 Dosis | 15.832 | 0.16% Herzstillstand |
| 2 Dosen | 51.688 | 0.27% Herzstillstand |
| ≥3 Dosen | 192.301 | 00,05% Herzstillstand |
| Wichtigste Ergebnisse nach COVID-19-Impfung und Infektionsstatus | ||
| Nie infiziert | 207.721 | 2,18 % Todesfälle, 0,72 % PVR-SAEs |
| Infiziert vor der Impfung | 33.815 | 2,39 % Todesfälle, 0,79 % PVR-SAEs |
| Infizierte nach der Impfung | 97.374 | 1,21 % Sterbefälle, 0,61 % PVR-SAEs |
| Angepasste Hazards (HR)-Verhältnisse für Tod und PVR-SAEs weisen auf geringere Risiken für geimpfte Personen im Vergleich zu ungeimpften Personen hin. | ||
Kaplan-Meier 1I: Niederlande
Nivel-Bericht: Übersterblichkeit während der COVID-19-Pandemie – Befragung von Menschen mit und ohne COVID-19-Impfung
Im viel diskutierten Nivel-Bericht gibt es zwei Messpunkte: den ersten nach 3 Monaten und den zweiten nach 12 Monaten nach der Impfung. Die Entwicklung pro Tag oder pro Woche tritt in der Studie nicht auf. Vergessen? Nicht wichtig?
Das erste Quartal wird jedoch separat analysiert. Rechnen sie in den ersten drei Monaten vielleicht mit tödlicheren Nebenwirkungen? Dann sollten Sie sie nicht mit erhöhten Erwartungen wegkorrigieren. Sie möchten so etwas richtig finden.
In den meisten Altersgruppen rechnen die Nivel-Forscher mit einer etwas höheren Sterblichkeit in den ersten 3 Monaten als im Referenzzeitraum. Bei den Geimpften nur etwas höher und wir lesen nicht, warum das so ist, wird es mit Korrekturen und Gewichtungen zu tun haben.
Für Ungeimpfte ist die Sterblichkeitserwartung daher höher als im Referenzzeitraum. Dies sieht nach einem Versuch aus, den Healthy-Vaccinee-Effekt zu korrigieren: die erwartete zusätzliche Sterblichkeit bei Menschen, die die Impfung nicht erhalten haben, z. B. weil ihr Todesdatum näher rückte, wird entfernt. Nach drei Monaten wird diese Zeit vorbei sein, mögen sie gedacht haben. Aber ist das so? Das hätten sie in ihren Daten sehen können. Und selbst dann hätten sie anstelle der Monate 1-3 und 1-12 vielleicht besser die Monate 4-12 gemeldet. Andernfalls werden sie die HVE zu Unrecht zugunsten der Sicherheit der Impfungen einbeziehen.
Wenn Sie eine HVE erwarten, können Sie eine mögliche Sterblichkeit durch Impfung nicht durch einen Vergleich mit ungeimpften Personen feststellen. Dies ist nur möglich, wenn die Studienpopulation sorgfältig zusammengestellt wird, was bei der Beobachtungsforschung einfach nicht der Fall ist.
Für den Zeitablauf schauen wir uns eine der Kaplan-Meier-Grafiken (71-81 Jahre) von Bram Bakker an, Kapitel 6 des Meester-Jacobs-Berichts.
Mit den gestrichelten Linien habe ich eine Weile angedeutet, wo die Linien gerade verlaufen. In den ersten Wochen, eigentlich gleich am ersten Tag, ist der Unterschied wirklich riesig, wie Herman Steigstra hat hier gerechnet.
Erst nach ca. 1 Jahr (zweite vertikale gestrichelte Linie) bleibt die Situation stabil. Erst dann beginnt sich ein kontinuierliches Sterberisiko abzuzeichnen, zu dem Sie vielleicht etwas zu sagen haben. Aber Hier endet auch der Forschungszeitraum des Nivel-Berichts...
Nivel betrachtete zwei Momentaufnahmen: nach 3 Monaten und nach 12 Monaten (gekennzeichnet durch die gestrichelten Linien). Erst nach 12 Monaten gibt es einen kontinuierlichen Trend. Bis zu 12 Monaten werden die Unterschiede pro Tag geringer und das kann nicht durch die Impfungen verursacht worden sein. Die Unterschiede stehen auch nicht im Einklang mit den Trends bei der Covid-Sterblichkeit.
Die blauen und grünen gestrichelten Linien habe ich nach oben kopiert. Das Grün stimmt nicht mit dem Rot nach dem Schalten überein, was wir in Italien gesehen haben. Die Ungeimpften sterben hier immer mehr. Das wird mit der Alterskohorte zu tun haben, denn das ist bei Menschen in den Fünfzigern der Fall, wie wir im vorherigen Artikel gesehen haben.
Die blaue Linie stimmt fast mit der orangefarbenen Linie überein. In der ersten Periode haben wir gesehen, dass die Auswahl auf der Gesundheit basierte. Es ist sehr gut möglich, dass die Menschen, die nicht sofort starben, nicht so gesund waren wie die Geimpften. Trotzdem ist die Sterblichkeit genau die gleiche. Das würde bedeuten, dass sich die Impfung negativ auf diese Gruppe auswirkt: Gesunde Geimpfte haben die gleiche Sterblichkeitsrate wie die ungesünderen Ungeimpften.
Noch auffälliger ist, dass Nivels "Bauch" viel tiefer ist als der in Italien. In Italien, so scheint es, litten sie nicht unter Wartezeiten, Nichteinwilligungen und anderer Datenverschmutzung. Das könnte also "reines" HVE dort sein. Basierend auf dieser Grafik können wir vielleicht etwas mehr über die Zusammensetzung dieser Bäuche in den niederländischen Daten sagen, was zu den erstaunlichen Ergebnissen des Nivel-Berichts führte. Wenn wir die "reine" HVE abziehen, was bleibt dann an Datenverschmutzung übrig, insbesondere aufgrund des Problems der Wartezeit? Auch das hat Herman weiterentwickelt.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Nivel nur das gemessen hat, was der italienischen Studie zugrunde liegt: der Healthy Vaccinee-Effekt, den sie wegkorrigieren wollten, und obendrein das administrative Chaos. Sie kommen also zu ähnlichen Schlussfolgerungen.
Enthält der Bericht etwas über die HVE? Sicher:
- Im Durchschnitt ist die geimpfte Gruppe gesünder als die ungeimpfte Gruppe, zum Beispiel, weil schwer kranke Menschen, die kurz vor dem Tod stehen, nicht mehr geimpft werden.
- Dies deutet darauf hin, dass der Grund für die Nichtimpfung mit einem höheren Sterberisiko verbunden sein kann. Selbst nach Berücksichtigung bestimmter Merkmale stellten wir jedoch fest, dass die Übersterblichkeit bei den Ungeimpften/Unregistrierten viel höher war als bei den Geimpften. Es gibt noch viele Merkmale, die wir nicht berücksichtigt haben.
Wie Maurice bereits bemerkte: Fettleibigkeit und Rauchen wurde nicht korrigiert.
Und dann mach einfach weiter so...
Was halten wir davon?
Die Tatsache, dass es Wissenschaftler gibt, die weiterhin mit dieser Art von Daten und dieser Methodik in staatlich finanzierten Studien arbeiten, um die Sicherheit von Impfstoffen zu beweisen, ist besorgniserregend. Es ist ein statistischer Trugschluss: Ein unmissverständlicher HVE wird auf die Impfstoffsicherheit umgestellt, und die wissenschaftliche Elite schaut zu.
Menschen, die am Ende ihres Lebens den Impfstoff nicht mehr erhalten haben und ungeimpft verstorben sind, werden einbezogen, um ein geringeres Sterblichkeitsrisiko für geimpfte Personen zu zeigen, ganz zu schweigen von anderen gesundheitlichen Problemen bei ungeimpften Personen. Das produziert nicht nur Desinformation, sondern schadet allem, was mit Wissenschaft, Instituten und Regierungen (und mit dem Gesundheitswesen) zu tun hat.
P.S.
Nivels Erwartungen sind - wie berichtet wurde - ärgerlich schlampig. Sie werden auf 2 Dezimalstellen gerundet. Zum Beispiel wird eine 3-Monats-Erwartung von 0,01 % Sterblichkeit bei ungeimpften Personen (18-35 Jahre) berechnet. Auf den ersten Blick entspricht dies genau dem Bezugszeitraum, auf dem diese Erwartung beruht: ebenfalls 0,01 %. Aber das ist der gerundete Prozentsatz von 15 Todesfällen unter 223.552 jungen Menschen. Das sind 0,0067 %. Indem sie diesen Prozentsatz mit 0,01 % angeben, setzen sie den Standard 50 % höher als das, was beobachtet wurde. Ich konnte keine Rechtfertigung dafür finden. Könnte es wirklich Unachtsamkeit sein? Wenn es um so kleine Zahlen geht, dann melden Sie pro 100.000, nicht pro Hundert, oder? Bleibt nur zu hoffen, dass diese Rundungen nicht in den Berechnungen gelandet sind...
Das sind natürlich nur kleine Zahlen... 0,01 % würden in dieser Studie 22 Todesfälle bedeuten, nicht 15 Todesfälle von Studenten und jungen Eltern. Eine Differenz von 7. Aber gerechnet auf die gesamte niederländische Bevölkerung ist das eine Differenz von mehr als 100 jungen Menschen. Ich kann mir nicht vorstellen, dass Drogen in der Vergangenheit damit durchgekommen sind. Sorglos, nach Ehrlichkeit der zweite Kernbegriff in der Leitlinien für wissenschaftliche Integrität.
Beglaubigungsschreiben
- 1zeigten im Vergleich zu Ungeimpften kein erhöhtes Risiko für Todesfälle aller Ursachen, Nicht-COVID-Todesfälle oder PVR-SAEs
- 2Aufgrund des gesunden Impfeffekts kann es zu Verwirrungen kommen, wobei von geimpften Personen erwartet werden kann, dass sie weniger riskante Verhaltensweisen annehmen
Wenn sowohl NIVEL als auch diese italienischen Forscher weiterhin an der Schlussfolgerung festhalten, dass es eine hohe (nicht-covid) Übersterblichkeit bei ungeimpften Menschen gibt, sollte dies ein Grund für eine eingehende Untersuchung der Erklärung sein.
Nehmen wir an, dass die durch HVE und Datenverschmutzung verursachte Verzerrung tatsächlich zu gering ist, um die Schlussfolgerungen zurückzunehmen. Dann könnte die Übersterblichkeit aufgrund von Nicht-Covid-Ursachen bei ungeimpften Personen das Ergebnis einer verspäteten oder falschen Versorgung sein, speziell für diese Gruppe. Es gibt Anekdoten von Ärzten, die sich weigerten, ungeimpfte Patienten zu behandeln. Sie mussten sich erst impfen lassen. Wenn sich herausstellt, dass es sich um ein strukturelles Phänomen handelt, ist das sehr ernst. Einige (rachsüchtige) Ärzte werden geimpften Menschen Vorrang eingeräumt haben, aber ich kann mir nicht vorstellen, dass dies in großem Maßstab passiert ist. Welche anderen Erklärungen könnte es geben, die speziell auf die Gruppe der Ungeimpften zutreffen?
Die Forschung stammt aus dem letzten Jahr und Nivel hält immer noch an absurden Zahlen fest, so dass "wenn..." Sie können es weglassen, fürchte ich.
Ich sehe keinen Grund anzunehmen, dass die durch HVE und Datenverschmutzung verursachte Verzerrung zu gering ist, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Sie sind einfach zu groß, so dass keine Schlüsse gezogen werden können.
Dem stimme ich voll und ganz zu. Diese Schlussfolgerungen sind unhaltbar. Es ist lächerlich, dass sie sich daran halten.
Aber wenn sie nicht zugeben wollen, dass sie falsch liegen, werden sie immer noch eine fundierte Erklärung finden müssen.
Diese Woche traf sich ein Familienmitglied mit einem jungen Arzt in der Sprechstunde. "Wir wollen nicht zwei Injektionen bei unserem Baby, sondern nur die am meisten getestete "altmodische", denn beim letzten Mal wurde das Baby durch zwei Injektionen sehr krank." Der Arzt sagte: "Was für ein Unsinn, weil man sowieso nicht weiß, welcher Schuss ist, was macht das für einen Unterschied?" "50% Wahrscheinlichkeit, dass es diese neue Impfung war, also wenn das Baby jetzt nicht sehr krank wird, wissen wir es (fast) sicher" "Übrigens, es wurde dem Lareb gemeldet". Der Arzt bekam eine sehr böse Haltung und fing an zu zwingen, natürlich gab es keine Flugblätter. Die Berechnung war für diesen Arzt zu kompliziert. Natürlich hat sich das Baby für eine altmodische Aufnahme entschieden, die Prof. Capel ist nicht negativ darüber, geh nach Hause. Immer noch sehr angespannte Eltern, weil es auch nicht ohne Risiko ist... Dem Baby geht es gut, aber die Beziehung zur Kinderklinik wird nie in Ordnung sein. Und das ist nicht ohne Risiko, denn Menschen werden sofort als "Impfgegner" abgetan.
Am Montag, den 2. September 2019, startete in Italien ein Populationsscreening.
Im ganzen Land wurden Blutproben für eine Studie zu Herzkrankheiten entnommen.
Diese Proben wurden selbstverständlich aufbewahrt.
Später stellte sich heraus, dass ein erheblicher Teil dieser Proben Antikörper gegen das Sars-Cov-2-Virus enthielt.
Angesichts der Inkubationszeit und der Notwendigkeit, die Krankheit zu durchlaufen und Antikörper zu produzieren, muss dieses Visier im Sommer im ganzen Land vorhanden gewesen sein.
Bergamo war eine Psyop.
Dann können Sie natürlich mit dieser Art von Artikeln rechnen.
Ich dachte übrigens, dass viele italienische Ärzte ihre Fehler einsehen und sich tatsächlich dagegen wehren.
Die ungesunde Wirkung von Nicht-Geimpften wurde bereits auf andere Weise untersucht.
Bei einer großen Gruppe von Personen wurde untersucht, ob sie in den 5 Jahren vor 2020 behandelt oder in ein Krankenhaus eingewiesen wurden.
Es war bekannt, ob diese Personen danach geimpft worden waren.
Es stellte sich heraus, dass die Wahrscheinlichkeit, dass Ungeimpfte im Krankenhaus behandelt worden waren, um 16 % und die Wahrscheinlichkeit, ins Krankenhaus eingewiesen zu werden, um 3 % höher war.
Das ist eine schöne Frage! Die Impfstoffe wirken daher auch rückwirkend.
Könnten Sie trotzdem den Link zu dieser Studie finden?
https://jdee.substack.com/p/primary-clinical-outcomes-for-a-single-90d