Vorhersage der Impfmortalität: ein erstes Modell

Wenn die Impfung wirklich ein dominierender Faktor für die ungeklärte (Nicht-Covid-) Übersterblichkeit wäre, sollte es auch möglich sein, eine gewisse Vorhersagbarkeit der Impfsterblichkeit auf der Grundlage aufschlussreicher Regeln zu finden. Es gibt bereits mehrere Analysen, die Zusammenhänge zwischen der Anzahl der Impfungen und der beobachteten Übersterblichkeit gezeigt haben. Ich versuche seit August 2021, das mit Diagrammen anzukurbeln. Nachfolgend finden Sie einige dieser Diagramme, die bis jetzt, Ende November 2021, aktualisiert wurden.

Eine Bayes'sche Analyse nach Altersgruppen wurde in der Studie von Meester und Aukema.

Was bereits im Sommer 2021 auffiel, war die übermäßige Sterblichkeit, insbesondere in der Gruppe der 65- bis 80-Jährigen. Später wurde ein Muster deutlich: Nach dem Anstieg der Übersterblichkeit stieg das Todesplateau, nach dem der Anstieg wieder einsetzte, wieder Monate nach Beginn der Booster-Kampagne. Dieses Muster war der Impfkurve sehr ähnlich – aber es lagen Monate dazwischen. Inzwischen wurde der Zeitraum von fünf Monaten (manchmal 4-6 Monaten) an mehreren Orten auf der Welt nachgewiesen. Steve Kirsch signalisierte eine 5-monatiger Zeitabstand zwischen Impfperioden und abnormem Anstieg der Mortalität. Unterstützt wurde er dabei von Professor Norman Fenton. Kirsch schaute sich die Daten der CDC (dem Rivm der USA) an.

In einem Substack analysiert John Dee, ob diese Beobachtung auch auf Großbritannien zutrifft. Er tut dies mit einem anerkannten statistischen Modell, ARIMA. Und tatsächlich, rund zwanzig Wochen nach der Impfkampagne sieht er: eine "unerklärliche" Übersterblichkeitswelle.

Wenn Covid das Risiko erhöht, z. B. an einer ischämischen Herzerkrankung zu erkranken, dann wäre ein Zeitraffer von 6 Monaten zwischen Spike-Protein-Exposition und Tod mit der zugrunde liegenden Pathologie vereinbar, die zu einem solchen Tod führen könnte.
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Es ist bemerkenswert, dass die 6-monatige Nachbeobachtung der ursprünglichen Pfizer-Studie für Erwachsene vier Todesfälle durch Herzstillstand in der geimpften Gruppe zeigte, verglichen mit nur einem in der Placebogruppe.
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Australien kann als Kontrollgruppe für Europa dienen, da Australien seit dem Frühjahr 2021 kein vorheriges Covid als Grund für den Anstieg der Sterblichkeit und des Krankenhausdrucks hatte. Die Ergebnisse dieser Kontrollgruppe deuten darauf hin, dass die Ursache für diesen Anstieg der Todesfälle, insbesondere bei jungen Menschen, etwas sein muss, das mit Australien, Europa und den USA gemeinsam ist. Hypothetisch bleibt ein separater Faktor, der nichts mit Covid zu tun hat und weltweit auftritt, eine Möglichkeit. Die Daten, die die Hypothese widerlegen würden, dass diese Todesfälle und Krankenhausaufenthalte mit der Einführung des Impfstoffs zusammenhängen, werden seltsamerweise nie weitergegeben.

Die Hart-Gruppe

(Einige Referenzen finden Sie am Ende dieses Beitrags)

Die Steigstra-Methode

Nachdem ich Herman Steigstra kontaktiert hatte, ignorierte ich selbst den numerischen Teil. Mit seinem statistischen Hintergrund konnte er aufzeigen, wie die Dinge verbessert werden können und seitdem stehen wir in engem Kontakt.

Was wir jetzt getan haben, ist nicht zu versuchen, in den möglichen Korrelationen wieder Bedeutung zu finden. Im Umkehrschluss: Wir wollten den beobachteten Verlauf der ungeklärten Übersterblichkeit so gut wie möglich mit wenigen Formeln nachbilden, so dass sie die Übersterblichkeitslinie mit der Eingabe der Anzahl der Impfungen ziehen. Sie könnten dies dann als Prognosemodell unter unveränderten Bedingungen verwenden, obwohl es fast nie welche gibt.

Unser Verdacht war, dass wir die Sterblichkeitsschwankungen nicht auf der Grundlage anderer genannter Optionen wie Lockdowns, Long-Covid, Angstkampagnen erklären können.

Herman Steigstra machte sich an die Arbeit an den kurz- und langfristigen Auswirkungen der Impfung, die auch die Untersterblichkeit nach Corona-bedingten Sterblichkeitsspitzen berücksichtigt. Wir sahen auch eine steigende Baseline, aber dafür brauchte es keine separate Regel: Sie entsteht spontan in der Prognose durch die Stapelung der langfristigen Effekte. Die Grafik, die letztendlich resultierte, lautet wie folgt:

Die gestrichelte Linie folgt dem Sterblichkeitsverlauf bemerkenswert gut. Natürlich ist die Kausalität nicht bewiesen, aber die Impfungen scheinen ein ziemlich zuverlässiger Prädiktor für die Übersterblichkeit zu sein.

In der obigen Grafik ist die gestrichelte Linie anhand einiger Funktionen mit den Impfungen pro Woche und der Corona-Übersterblichkeit als Eingabe eingezeichnet:

• eine Sterblichkeitsrate von 1:4.000 in den ersten zwei Wochen nach Studienbeginn
• eine Sterblichkeitsrate von 1:3.000 in den ersten zwei Wochen nach der Auffrischungsimpfung
• eine Langzeitsterblichkeitsrate von 1:5.500 (4 Monate oder mehr)
• Nach Corona-Übersterblichkeitsspitzen verteilt sich die zu erwartende Untersterblichkeit auf zwei Monate

Das Berechnungsmodell teilt die Übersterblichkeit jeder Woche teilweise auf die kommenden Monate auf. Dadurch verschiebt sich der Peak auch leicht in die Zukunft. Die endgültige ausgewiesene Übersterblichkeit stimmt daher nicht zu 100 % mit den CBS-Zahlen überein.

Warum das Frühjahr 2022 nicht der Prognose folgt

Wo die Prognose abweicht, ist im Zeitraum Febr-Mai 2022. Bedenken Sie, dass der Ausgangswert (100 %, linke Achse) dort aufgrund der traditionellen Grippesaison höher eingeschätzt wird. Schließlich lässt sich nie im Voraus genau sagen, in welchen Wochen die Grippewelle stattfinden wird. Im Februar/März gab es kaum eine Grippe, aber diese Welle kam später in diesem Jahr. Dieses Tal und dieser Gipfel können ein Ergebnis davon sein.

Sie wird durch die grippefreien Wintermonate verstärkt, die mit der Untersterblichkeit aufgrund des Delta-Peaks zusammenfielen. Es sieht aus wie ein ganzes Loch in der Grafik, aber wir hätten es noch tiefer erwarten sollen. Diese wird daher teilweise mit anderer Sterblichkeit gefüllt, die praktisch unabhängig von der früheren Übersterblichkeit ist. Dann kam die Grippewelle, ebenso unabhängig von der Prognose. Die Prognose stimmt also nicht mit. Das scheint uns eine plausible Erklärung für die große Abweichung im Frühjahr 2022 zu sein.

Syndrome

Wir sind keine Mediziner, aber nach dem, was wir in den letzten Jahren gelernt haben, können typische Nebenwirkungen auf verschiedene Perioden zurückgeführt werden. Es ist zielorientiertes und assoziatives Denken, aber Sie müssen trotzdem Hypothesen für die Forschung bilden. Eine akute Herzinsuffizienz aufgrund einer Entzündung ist eine Todesursache, die innerhalb weniger Wochen auftreten kann. Genauso wie Schwindel, der zu einem tödlichen Sturz oder Unfall führt. Ischämische Erkrankungen haben einen längeren, konstruktiven Charakter. Immunprobleme, die auch Krebserkrankungen begünstigen können, verlaufen langsamer und zeigen sich auch über einen viel längeren Zeitraum. Sie wird je nach Altersgruppe variieren und vielleicht auch saisonal sein, als Reaktion auf Konfrontationen mit Viren. Es ist Spekulation, solange es keine detaillierten Todesdaten gibt. Eine Datenbank mit Todesursachen und Todesdaten sowie Impfdaten könnte diese Spekulationen leicht entlarven. Dies hätte schon viel früher zu gezielten Hypothesen und Forschungen führen müssen. Das ist bisher nicht geschehen.

Mit ein paar einfachen Rechenregeln lässt sich die ungeklärte Übersterblichkeit also erstaunlich gut allein anhand von Impfungen rekonstruieren, unter Berücksichtigung von Untersterblichkeitseffekten, denn Impfschäden setzen sich auch in Zeiten der Untersterblichkeit fort.

Was gibt es zu gewinnen? Impfbereitschaft!

Die Impfbereitschaft ist stark beschädigt. Durch das Feilschen und die inkonsistente Kommunikation hat sich die Impfbereitschaft bei vielen in Impfmisstrauen verwandelt. Dieser Schaden kann nur repariert werden, wenn transparent nachgewiesen wird, dass diese Corona-Injektionen aus falschen Gründen an die falschen Zielgruppen eingeführt und verabreicht wurden.

Wie Regierungen und Pharmaunternehmen das für sich lösen werden, weiß ich nicht. Es wird immer deutlicher, dass sie sich in die Nester vorgearbeitet haben. Es ist unwahrscheinlich, dass die "sichere und wirksame" Geschichte dieser "Impfstoffe" lange in der Luft gehalten werden kann. Wenn die offizielle Kommunikation über diese Impfstoffe genauso positiv bleibt wie über die konventionellen Impfstoffe, dann wurden sie auch verworfen.

Nur durch Transparenz kann gezeigt werden, dass Impfstoffe, sofern sie medizinisch wissenschaftlich fundiert und lange sorgfältig getestet werden, tatsächlich sicher und dennoch notwendig sein können. Alles erfordert eine gründliche Neubewertung des Nutzens und der Notwendigkeit von Impfungen im Allgemeinen, mit transparenten Beweisen (die es in der Regel gibt) und der Rolle der pharmazeutischen und medizinischen Industrie bei der Förderung und sogar der Notwendigkeit von Medikamenten.

Siehe auch den Twitter-Thread von Herman Steigstra:

https://stevekirsch.substack.com/p/this-one-graph-tells-you-everything
https://jdee.substack.com/p/vaccines-and-death-part-2
https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average
https://www.hartgroup.org/the-impact-of-synthetic-spike-protein