El año pasado me lancé a los datos de la CBS del Reino Unido, la ONS (Office for National Statistics). Las tablas contienen cifras detalladas. Sin embargo, sobre la base de recuentos duros, generaron datos estandarizados por edad (ASMR) que no se pudieron entender y no se pudieron calcular. En algunos grupos, me encontré con más personas vacunadas que población. Luego comencé a trabajar con otra base de datos (NIMS) yo mismo e ignoré ASMR. Después de todo, solo necesita eso si va a sumar grupos de edad. En el caso de una enfermedad fuertemente discriminatoria por edad como Covid-19, esto tiene un propósito secundario: un promedio general. Pero principalmente se trata de las cohortes de edad.
El exceso de mortalidad es ahora un tema global y los estadísticos reales dedican mucho tiempo a ello. A pesar de insistir en volver a trabajar con los datos de la ONS, solo esperé un poco. Y de hecho: resulta ser datos dudosos y sospechosos de nuevo. Varias subpilas y blogs le han prestado atención. La siguiente es la traducción de un artículo que es fácil de seguir y llega al corazón de una de mis subpilas favoritas: Boriquagato. Al final, otra posdata. Pero entonces debes haber leído la reseña de el gato malo.
Los nuevos datos del Reino Unido en EE.UU. están disponibles y son peores que antes
Esto no fue una solución, fue un detrimento adicional
el gato malo feb 23
En mayo, la Oficina de Estadística del Reino Unido (ONS) dejó de informar el número de muertes por todas las causas por estado de vacunación. En respuesta a una serie de críticas serias, incluso llegaron a admitir que sus datos no eran adecuados para su propósito y de muy baja calidad para evaluar la efectividad de las vacunas y sus resultados.
Una de las principales quejas fue confiar en un censo antiguo para determinar el número de personas no vacunadas tomando ese censo obsoleto y restando el número de personas pinchadas de él.
Esto causa una grave subestimación del número de personas no vacunadas. La población ha aumentado desde entonces [y el registro no cubría a toda la población de todos modos]. Como resultado, los malos resultados (como las muertes) de esta población más grande se atribuyen a un grupo demasiado pequeño.
Y eso a su vez significa que el porcentaje de malos resultados por persona o por año se vuelve más alto de lo que realmente es. [10 muertes entre una población de 5.000 es dos veces más grave que 10 muertes entre 10.000 personas, la mitad de las cuales no están registradas].
Las comparaciones pierden su validez porque el riesgo básico está muy inflado. [Esto es coherente con Mis hallazgos en mayo de 2022, ed.]
Es un problema enorme y persistente con su metodología y un problema que se han propuesto resolver actualizando al censo de 2021. Nada menos que Sarah Caul de la propia ONS ha descrito esta actualización y las razones de la misma. (Curiosamente, uno de ellos fue incluir información de un 4º refuerzo y estos datos no parecen aparecer en ninguna parte de la nueva versión).
En particular, tenía muchas preguntas sobre el número de personas no vacunadas, porque si usaba un número mejor (como UK HSA) las señales se invertían masivamente y quedaba claro que las vacunas, basadas en la estratificación por edad, estaban relacionadas con tasas de mortalidad mucho más altas por todas las causas.
Este parecía un momento muy sospechoso para dejar de informar.
Mi expectativa era que estos datos borrarían la señal negativa para la mortalidad por todas las causas debido a las vacunas. Sería demasiado grande para esconderse.
Bueno, tenía razón a medias. Era demasiado grande, pero parecen haber hecho todo lo posible para ocultarlo. El nuevo conjunto de datos ONS (disponible aquí) es francamente peor que antes. No han resuelto el problema de los recuentos demasiado bajos, sino que lo han aumentado. Estos datos parecen altamente manipulados y contienen suposiciones tan improbables / imposibles que no estoy seguro de cómo llamarlo aparte de una tergiversación deliberada.
Esto no es un barrido limpio. Esta es una operación de lavado de dinero.
Veamos:
Comenzamos aquí en la Tabla 1. He seleccionado todas las muertes por causas para diciembre.
La principal afirmación de estos datos es que las vacunas están asociadas con menos muertes por todas las causas. 944.9 muertes por 100k años-persona en comparación con 1026.7 en personas nunca vacunadas. Pero esta afirmación se basa en una manipulación de datos verdaderamente hercúlea.
- Cuando calculamos la proporción simple de muertes por 100.000 años-persona, obtenemos 206 para los no gevaxt frente a 1113.6 para los gevaxt por siempre. Gevaxt es más de 5 veces más alto. Esto no significa que sea erróneo afirmar que gevaxt es mejor sobre una base estandarizada por edad. Las personas no vacunadas son más jóvenes y, por lo tanto, tienen tasas de mortalidad esperadas más bajas. Pero sí significa que el ajuste de edad hace todo el trabajo aquí y que el resultado es tan bueno como esa suposición / modelo.
- Peor aún, si calculamos la suposición sobre el porcentaje de ever-gevaxt versus never gevaxt comparando años-persona, llegamos a su suposición central sobre el tamaño de la población no gevaxed: 15.2% de la población total. Y eso es increíblemente bajo. No hay datos en ninguna parte del Reino Unido que se parezcan remotamente a esto. Y esta suposición estropea todos los demás aspectos de este análisis hasta el punto de una inversión extrema.
Según la HSA (Agencia de Seguridad Sanitaria) del Reino Unido, este número es absurdamente bajo. No hay un solo grupo de la sociedad británica menor de 50 años que haya sido tan fuertemente vacunado. Algunos han tratado de afirmar que el Datos de UKHSA no se puede comparar con estos datos de ONS porque es un subconjunto, pero encuentro esta objeción poco convincente por varias razones:
- este es un gran subconjunto que comprende la mayoría de la población del Reino Unido
- los datos son de MUCHA mejor calidad, ya que provienen de contar registros médicos reales en lugar de inferir / asumir el número de personas no vacunadas que representan el riesgo básico utilizado para todas las comparaciones.
- El subgrupo incluido en él excluye desproporcionadamente a los inmigrantes muy jóvenes y más recientes. Parece probable que esto subestime el número de personas no vacunadas en relación con toda la población.
- necesitamos verificar estas afirmaciones de la ONS de alguna manera y esta me parece la más autorizada. tal vez no sea exacto, pero sospecho que es de mucha mayor calidad y menos propenso a errores que la estimación de la ONS, que se ve progresivamente peor. es el que se utiliza para medir la mayoría de los casos de enfermedad en el Reino Unido.
Para evitar (en la medida de lo posible) los problemas de la corrección de edad opaca del ONS y obtener una imagen más detallada, cambiaré a los datos estratificados por edad. Desafortunadamente, casi todos estos datos se presentan (quizás a propósito) en un embrollo bayesiano donde se desglosan por estado de vacunación como si fuera algún tipo de variable independiente, cuando no lo es. Todos los que han recibido 3 dosis han tenido alguna vez 2 y 1 y han pasado por ese estrato de riesgo. Esto crea un "truncamiento izquierdista", donde solo los más sanos (y menos sacrificados) alcanzan la dosis 3.
[Ook dit is exact de methode die ikzelf vorig jaar heb gebruikt en waardoor ik om mijn ogen kreeg van statistici die zelf ook niet konden uitleggen waarom het fout was. Het moest gewoon in ASMR, zo zie je hoe dogma’s parten spelen. Beroepsblindheid.] Red.
La única excepción real es la Tabla 5, que contiene muy pocos datos, pero sigue siendo instructivo de ver, ya que podemos ver cuántos % de muertes por estrato de edad ocurrieron en el gevaxten frente al sin adornos. El problema con estos datos es que dan muertes por estado, pero no un recuento de personas o años. Esto parece una omisión extraña, dado que ocurre en muchas otras partes de los datos y claramente tienen estos datos disponibles (y los datos son parte del tipo de juegos de "esconder la pelota" inherentes a estos datos). Pero todavía podemos calcular el porcentaje de muertes en cada grupo. Si luego usamos los datos de UKHSA para estimar el tamaño del grupo, podemos obtener algunos cocientes de riesgo.
Estos se ven bastante mal para las vacunas. La mortalidad por todas las causas es mayor en todos los grupos. (Tuve que fusionar 80-9 y 90+ en un grupo porque UKHSA informa la vacunación de esa manera y no hay granularidad por encima de 80)
Esto no se parece en nada a los datos que ONS está tratando de transmitir. Muestra un riesgo mucho mayor de muerte entre las personas vacunadas si usamos estadísticas de población más plausibles. ¿Es esto 100% exacto? No. Pero es lo suficientemente bueno como para darnos una intuición de que no todo está bien y qué truco se muestra aquí.
ONS proporciona los datos sobre años personales basados en la estratificación por edad en la Tabla 2 y también los ajusta a la edad a pesar de esta estratificación. Desafortunadamente, ya no proporcionan "nunca vacunado" vs. "nunca vacunado" y lo dividen en las malas cohortes bayesianas que ahora son familiares. A diferencia de mayo, ya no proporcionan suficientes datos para evaluar el período de 21 días después de cada pinchazo.
Esto parece ser una omisión grave, ya que ese período en mayo mostró un riesgo mucho mayor para muchos.
Si valoramos (e ignoramos este problema) sus datos ASMR (tasa de mortalidad por edad por 100.000 habitantes) estratificados y basados en la consideración de Bayes:
Literalmente puede ver cómo el riesgo se empuja hacia atrás y fuera de las categorías. 1 dosis es extremadamente negativa porque no tiene a dónde ir. 2 dosis tienen una fuerte señal negativa, pero de repente una tercera lo hace efectivo? (por cierto, solo en 40-79)
Esto parece biológicamente inverosímil. Si una vacuna no puede enseñarle a resistir una enfermedad, entonces más vacunas probablemente no puedan. La idea de que hay que mantener los anticuerpos altos estimulando constantemente nunca se ha basado en hechos. Parece implicar que no puede recordar la reacción e incluso repetirla 6 meses después de la vacunación. Nada de eso pasó la prueba del olfato. Lo más probable es que estos sean solo juegos estadísticos.
Basado en qué Alberta admitió accidentalmente, puede ver lo malo que puede ser, pero si deja de aumentar y redefine "vacunado", la señal puede salir. Toda esta idea es como "extender y fingir" usando juegos de matemáticas.
Incluso si esta señal fuera real, también implica que cualquiera que llegue a la categoría de "refuerzo" probablemente ya haya tomado toda una gama de riesgos más altos y, por lo tanto, es una cohorte despejada de la que se han eliminado los más débiles. Esto en sí mismo haría problemáticas las afirmaciones sobre el funcionamiento de d3.
Pero hay otra razón para dejar de lado estos datos y las afirmaciones: el riesgo básico para las personas no objetivo parece enormemente exagerado y esto no solo no se remedió en la nueva versión, sino que incluso se acentuó.
Vea esta comparación entre los tamaños de población anteriores y los nuevos:
El uso del "nuevo conteo" de alguna manera aseguró que cada grupo de edad, excepto 80+, contuviera aún menos personas no gevaxed.
Los márgenes fueron significativos y si nos acercamos a ese efecto vemos esto:
En los grupos intermedios, con edades comprendidas entre 40 y 79 años, que está en el corazón de la "efectividad informada para los refuerzos", el tamaño de la cohorte de individuos no gevaxed disminuyó en un promedio de 10.4% entre mayo y diciembre de 2022.
Cualquiera que piense que 1 de cada 10 personas que lo hicieron sin un jab hasta mayo de 2022 ha decidido recibir el jab, levante la mano.
No conozco a un solo adulto en toda mi red social que haya tomado esa decisión. ¿Alguien?
Esto parece increíblemente inverosímil y literalmente no se encuentra en ninguna parte de otros datos del Reino Unido o en ningún registro anecdótico que haya escuchado.
Estas cifras son fantasiosas y estos datos son una herramienta para atribuir erróneamente las muertes por todas las causas a los no inflados al subestimarlas aún más.
El efecto de esto es profundo.
Cuando se utilizan los datos de la UKHSA, los cocientes de riesgos se duplican aproximadamente y todos están por encima de 1 (un cociente de riesgos de 1 = ningún efecto).
Aquellos de 50 a 59 años que, según la descripción, tenían un 37% menos de probabilidades de morir por todas las causas, ahora tienen un 25% más de probabilidades de morir. 80+ salta de un beneficio del 4% a un aumento del 88% en el riesgo de muerte.
Pero, ¿qué tan preciso es esto? Eso es difícil de decir, pero probablemente lo suficientemente bueno para este tipo de análisis crudo. Los datos de UKHSA se ven mucho mejor y probablemente se dirigen hacia un número demasiado bajo de no gevaxs, así que creo que nos dan una pista bastante buena, especialmente cuando está claro que Estados Unidos está jugando juegos tontos con los denominadores y moviéndolos a niveles improbables para hacer desaparecer las tendencias que no les gustan.
Si los Estados Unidos están en lo correcto y la UKHSA está equivocada, entonces el grupo fuera de la UKHSA debe haber sido vacunado a tasas increíblemente altas en comparación con lo que se considera ampliamente como el "grupo representativo" del Reino Unido en términos de salud. Ni siquiera me queda claro que esto sea matemáticamente posible, pero no tengo los datos para hacer el análisis. (si alguien sabe dónde puedo conseguirlo, por favor hágamelo saber).
Igor miró esto y vio lo mismo.
Su conclusión de que los individuos no aplanados están subestimados en aproximadamente un 50% (lo que significa que el grupo es aproximadamente 2 veces más grande como se afirma) es muy similar a la mía.
Su uniformidad es realmente sorprendente.
... y así terminamos de nuevo en "simplemente no hay forma de confiar en una afirmación de vacunación hecha con estos datos de la ONS".
Todo indica que se trata de una manipulación masiva que se suprimió después de mayo para encontrar una manera de manipular aún más los datos antes de liberarlos, porque la antigua manipulación era insuficiente para ocultar una señal cada vez más mala.
Las tasas de vacunación son altamente inverosímiles y parecen subestimar en gran medida a los no vacunados para duplicar el riesgo básico que se les atribuye. Sorprendentemente, esto todavía no es suficiente para hacer que 1 o 2 pinchazos parezcan efectivos y si aplicamos el riesgo básico reducido a eso, empeoraría aún más.
Esto no fue una aclaración de los datos o la introducción de mejores prácticas, sino un último intento de manipular los datos y así ocultar una debacle.
Podemos discutir sobre los datos de UKHSA y su comparabilidad y cuán precisos son los supuestos, pero son datos reales de registros médicos frente a una cifra calculada del ONS y nada más parece coincidir con los datos de la ONS, ni siquiera el OWID, que es conocido por contar en exceso las vacunas.
Para creer que esto es efectivo para el reforzado, debe aceptar los siguientes principios:
- Las vacunas que no funcionan como un "curso completo" de dosis doble de repente se vuelven efectivas como refuerzo.
- El problema con la manipulación bayesiana es pequeño y la duración de las dosis simples y dobles y especialmente los períodos claramente peligrosos en los 21 días posteriores a la inyección es lo suficientemente pequeña como para no revertir la relación de riesgo. (No lo es, puedes verlo aquí)
- que los Estados Unidos no juegan juegos con estandarización de edad (podría, pero no probado)
- que Estados Unidos calcula correctamente el porcentaje de personas no vacunadas, a pesar de que sus datos no coinciden con los de otros, especialmente los de UKHSA, que utilizan un método mucho más confiable de conteo en comparación con el modelado.
- que la base de datos de UKHSA aquí no es un proxy razonablemente bueno que sea conservador en lugar de exagerado al contar a los no vacunados, pero de alguna manera subestima masivamente a los individuos pinchados y sobreestima a los no vacunados en ~ 2X.
- y que desde finales de mayo hasta finales de diciembre de 2022, ~ 10% de los que rechazan la inyección en los principales grupos de edad decidieron vacunarse, o que el recuento obsoleto utilizado por la ONS en realidad contaba el número de personas en el Reino Unido demasiado alto.
Lo siento chicos, pero este es un puente demasiado lejos para aceptarlo y ya no es plausible.
Nada sobre este análisis, o las afirmaciones que lo sustentan, parece ser cierto o incluso lógico. Nada de esto es consistente con otros datos.
Creo que están jugando los mismos juegos que los CDC y poniendo el crimen de datos bayesianos encima de eso.
Tenía muchas esperanzas en este conjunto de datos como una forma de obtener los legendarios datos de "mortalidad por todas las causas por estado vaxx", pero tengo que admitir que esto es solo basura, no apto para su propósito y probablemente manipulado para ir en contra de él. Los gatopales™ Martin Neil y Norman Fenton parecen haber tenido razón sobre ONS todo el tiempo. Véanse las notas 6 a 11. AQUÍ).
Estos son datos erróneos, posiblemente a propósito, no pasan ninguna prueba de espionaje, se volvieron más, no menos malolientes, e incluso ajustes rudimentarios para alinearlos con datos de mayor calidad invierten en gran medida la supuesta señal para la efectividad del amplificador, en sí misma una increíble inversión de resultados de doble dosis.
Simplemente no veo ningún punto en trabajar con eso de esa manera.
Otra razón para Ya no se puede confiar en los reguladores y las agencias gubernamentales y Requisitos de datos abiertos.
"Eso no nos pasa a nosotros..."
¿Realmente?
Si la CBS del Reino Unido juega un peek-a-boo con los datos de mortalidad y vacunación, refuerza mi idea de que no podemos esperar información pura de nuestra propia CBS. El turbio alboroto hasta ahora solo ha confirmado aún más esa idea. Vea también los tweets ocasionalmente angustiados de Ruben van Gaalen. Que ese hombre no haya renunciado mientras tanto ...
El portavoz de CBS, @rubenivangaalen, elogia el informe de ONS analizado anteriormente, enfatizando nuevamente la ofuscación de datos con ASMR:
El portavoz de CBS, @rubenivangaalen, pone en perspectiva la gravedad del exceso de mortalidad entre 40-50 personas: 12 muertes inexplicables por semana, particularmente entre 40-50 años, clasifica como "numéricamente un grupo pequeño en comparación con los ancianos."
(Menciona 650 muertes en 2022, que es 12.5 por semana. Principalmente personas de 40-50 años. Inexplicable, sin investigación. Eso es un desastre nacional).
Puede haber escapado a la atención de Rubén que en los ancianos, incluso en todos los mayores de 50 años, todos mueren. Todo. Esto es muy diferente para las personas menores de 50 años. Para cuando mueren, casi nunca entran en la categoría de 50 minutos.
Esa no es una declaración para un estadístico ... ¿Qué le están haciendo a esas personas de todos modos, la tumba que cavaron para sí mismos aún no es lo suficientemente profunda?
Cri-mi-neel.
Ruben van Gaalen absorbe todos los golpes y críticas. Y así mantiene la gestión de CBS (los funcionarios responsables en última instancia) fuera del viento. Se le pagará extra por ese papel (ingrato) además de su salario normal, en el contexto de una recompensa consciente o algo así.
Hola Antón,
Misschien ook interessant voor jou.
Ik doe mee aan een VASCO onderzoek van RIVM. Het onderzoek volgt een groep mensen die wel en niet gevaccineerd zijn in het kader van Corona. Ook hier lijkt de Propaganda voor de wetenschap te gaan. Hier de link die ik op 01-03-2022 kreeg. Onderaan blijkt volgens RIVM dat de Vaccins (willekeurig welk bijzonder genoeg) behoorlijk effectief zijn tegen verdere verspreiding.
Quote:
We hebben gegevens gebruikt van de periode juli 2021 en augustus 2022, een periode waarin de deltavariant en omikronvariant dominant waren. Gegevens van 3409 VASCO deelnemers met corona en 4.123 huisgenoten zijn hiervoor gebruikt. We vonden dat tijdens de omikron periode primaire vaccinatie (eerste tweede vaccinaties) 45% en boostervaccinatie 64% bescherming geven tegen overdracht van corona naar huisgenoten. Dit betekent dat als iemand ondanks boostervaccinatie toch besmet raakt met het coronavirus, diegene een ruim twee keer lagere kans heeft om het coronavirus door te geven aan zijn of haar huisgenoten dan iemand met corona die niet gevaccineerd was.
Eindquote:
Er werd nooit gevraagd in de enquêtes naar levensomstandigheden.
Zoals: Bevind u zich vaak in OV (CO₂ PPM 750-1700 op een rustige winterdag 20 tot 24 graden C in OV.)
Is uw huis goed geventileerd?
Wel of je contact hebt gehad e.d.
Er is ook een “Wetenschappelijk” onderzoek via een link beschikbaar.
Oh ja, men spreekt van 3.409 bevraagden en 4.123 huisgenoten. De huisgenoten hebben zelf niets ingevuld in de enquêtes, dus die info is herleid via vragen, en ook hebben die geen bloed opgestuurd voor onderzoek. Ik heb 2x bloed opgestuurd omdat ik wilde weten of ik Corona had gehad. Ik had in 2021 Corona antilichamen in mijn bloed. Maar ik had ook een vaccin gehad. Dat was meteen mijn 1e en laatste (dus 2x zeggen we dan in rotterdam) Ik heb zowel Delta in 2021 als Omicron in 2022 gehad, beide geheel ander verloop dan de gewoonlijke griep die ik gewend ben.(weinig weerstand door stress) Van de griep had ik meer last, Corona gaf meer vermoeidheid maar ook met een weekje doorstaan. Begin 2023 heb ik weer bloed opgestuurd, maar het kost ze mogelijk maanden om het resultaat door te geven. Als ik dan weer antilichamen heb, is het zeker niet van de Vaccins.
Ze onderzoeken zich suf terwijl ze de belangrijkste antwoorden binnen handbereik hebben.