Prédire la mortalité due à la vaccination : un premier modèle

Si la vaccination était vraiment un facteur dominant dans la surmortalité inexpliquée (non-covid), il devrait également être possible de trouver une certaine prévisibilité de la mortalité vaccinale basée sur des règles perspicaces. Il existe déjà plusieurs analyses qui ont montré des corrélations entre le nombre de vaccinations et la surmortalité observée. J’essaie de booster cela avec des graphiques depuis août 2021. Voici quelques-uns de ces graphiques mis à jour à présent, fin novembre 2021.

Une analyse bayésienne par groupe d’âge a été reprise dans le étude de Meester et Aukema.

Ce qui a déjà attiré l’attention à l’été 2021, c’est la mortalité excessive, en particulier dans le groupe 65-80. Plus tard, une tendance est devenue claire: après l’augmentation de la surmortalité, le plateau de la mortalité, après quoi l’augmentation a recommencé, à nouveau des mois après le début de la campagne de rappel. Ce schéma était très similaire à la courbe de vaccination – mais il y avait des mois entre les deux. Pendant ce temps, le terme de cinq mois (parfois de 4 à 6 mois) a été signalé dans plusieurs endroits du monde. Steve Kirsch a signalé un Intervalle de 5 mois entre les périodes de vaccination et l’augmentation anormale de la mortalité. Il a reçu le soutien du professeur Norman Fenton. Kirsch a examiné les données du CDC (le RIVM des États-Unis).

Dans une sous-pile, John Dee analyse si cette observation s’applique également au Royaume-Uni. Il le fait avec un modèle statistique reconnu, ARIMA. Et en effet, une vingtaine de semaines après la campagne de vaccination, il voit : une vague « inexpliquée » de surmortalité.

Si covid augmente le risque, par exemple, de cardiopathie ischémique, alors un intervalle de temps de 6 mois entre l’exposition à la protéine de pointe et la mort serait compatible avec la pathologie sous-jacente qui pourrait conduire à un tel décès.
[...]
Il convient de noter que le suivi de 6 mois de l’essai original de Pfizer pour les adultes a montré quatre décès par arrêt cardiaque dans le groupe vacciné contre un seul dans le groupe placebo.
[...]
L’Australie peut servir de groupe de contrôle pour l’Europe car l’Australie n’avait pas de Covid antérieur comme raison de l’augmentation de la mortalité et de la pression hospitalière depuis le printemps 2021. Les résultats de ce groupe témoin indiquent que la cause de cette augmentation du nombre de décès, en particulier chez les jeunes, doit être quelque chose de commun avec l’Australie, l’Europe et les États-Unis. Hypothétiquement, un facteur distinct sans rapport avec le Covid et survenant dans le monde reste une possibilité. Les données qui réfuteraient l’hypothèse selon laquelle ces décès et hospitalisations sont liés à l’introduction du vaccin ne sont étrangement jamais partagées.

Le groupe Hart

(Certaines références sont au bas de cet article)

La méthode Steigstra

Après avoir contacté Herman Steigstra, j’ai moi-même ignoré la partie numérique. Grâce à son bagage statistique, il a pu montrer comment les choses peuvent être améliorées et nous sommes en contact étroit depuis.

Ce que nous avons fait maintenant, c’est de ne pas essayer de trouver à nouveau un sens dans les corrélations possibles. Inversement: Nous avons voulu recréer au mieux l’évolution observée de la surmortalité inexpliquée avec quelques formules, afin qu’elles tracent la droite de surmortalité avec l’entrée du nombre de. Vous pouvez ensuite l’utiliser comme modèle de prévision dans des circonstances inchangées, bien qu’elles ne soient presque jamais là.

Nous soupçonnions que nous ne serions pas en mesure d’expliquer les fluctuations de mortalité en fonction d’autres options mentionnées, telles que les confinements, les long-covid, les campagnes d’anxiété.

Herman Steigstra s’est mis au travail sur les effets à court et à long terme de la vaccination, qui prend également en compte la sous-mortalité après les pics de mortalité dus au coronavirus. Nous avons également constaté une augmentation de la base de référence, mais cela ne nécessitait pas de règle distincte: cela se produit spontanément dans le pronostic en empilant les effets à long terme. Le graphique qui en a finalement résulté est le suivant :

La ligne pointillée suit remarquablement bien le cours de la mort. Bien sûr, la causalité n’a pas été prouvée, mais les vaccinations semblent être un prédicteur assez fiable de la surmortalité.

Dans le graphique ci-dessus, la ligne pointillée est tracée sur la base de quelques fonctions avec les vaccinations par semaine et la surmortalité corona en entrée:

• un taux de mortalité de 1:4 000 au cours des deux premières semaines suivant la série de base
• un taux de mortalité de 1:3 000 au cours des deux premières semaines suivant les rappels
• un taux de mortalité à long terme de 1:5 500 (4 mois ou plus)
• Après les pics de surmortalité corona, la sous-mortalité attendue est répartie sur deux mois

Ce que fait le modèle de calcul, c’est diviser en partie la surmortalité de chaque semaine au cours des prochains mois. En conséquence, le pic est également légèrement décalé vers le futur. La surmortalité finalement indiquée n’est donc pas de 100 % selon les chiffres du CBS.

Pourquoi le printemps 2022 ne suit pas les prévisions

Là où le pronostic s’écarte, c’est dans la période février-mai 2022. Rappelez-vous que la ligne de base (100%, axe de gauche) a été estimée plus élevée là-bas en raison de la saison grippale traditionnelle. Après tout, il n’est jamais possible de dire à l’avance dans quelles semaines la vague de grippe aura lieu. Il n’y a pratiquement pas eu de grippe en février/mars, mais cette vague est arrivée plus tard cette année. Cette vallée et ce pic peuvent en être le résultat.

Elle est renforcée par les mois d’hiver sans grippe qui ont coïncidé avec la sous-mortalité due au pic du delta. Cela ressemble à une fosse entière dans le graphique, mais nous aurions dû nous y attendre encore plus profondément. Celle-ci est donc partiellement comblée par d’autres formes de mortalité qui sont pratiquement indépendantes de la surmortalité antérieure. Puis vint la vague de grippe, tout aussi indépendante du pronostic. Donc, le pronostic ne va pas avec cela. Cela nous semble une explication plausible de l’écart important au printemps 2022.

Syndromes

Nous ne sommes pas des professionnels de la santé, mais d’après ce que nous avons appris ces dernières années, les effets secondaires typiques peuvent être attribués à différentes périodes. Il s’agit d’une pensée orientée vers un but et associative, mais vous devrez toujours formuler des hypothèses pour la recherche. L’insuffisance cardiaque aiguë due à l’inflammation est une cause de décès qui peut survenir en quelques semaines. Tout comme les étourdissements qui entraînent une chute mortelle ou un accident. Les maladies ischémiques ont un caractère plus long et constructif. Les problèmes immunitaires, qui peuvent également donner plus de chances au cancer, ont une évolution plus lente et se présenteront également sur une période beaucoup plus longue. Il varie selon le groupe d’âge et peut également dépendre de la saison, en réponse à des confrontations avec des virus. C’est de la spéculation tant qu’il n’y a pas de décès détaillés. Une base de données des causes de décès et de décès et des dates de piqûre pourrait facilement démystifier ces spéculations. Cela aurait dû conduire à des hypothèses et des recherches ciblées beaucoup plus tôt. Cela ne s’est pas produit jusqu’à présent.

Avec quelques règles de calcul simples, la surmortalité inexpliquée peut donc être reconstruite étonnamment bien sur la base des seules vaccinations, en tenant compte des effets de sous-mortalité car les dommages vaccinaux se poursuivent également en période de sous-mortalité.

Qu’y a-t-il à y gagner? Volonté de vacciner!

La volonté de vacciner a été grandement endommagée. En raison du marchandage et de la communication incohérente, la volonté de vaccination de nombreuses personnes s’est transformée en méfiance à l’égard de la vaccination. Ces dommages ne peuvent être réparés qu’en prouvant de manière transparente que ces injections corona ont été introduites et administrées aux mauvais groupes cibles pour des motifs erronés.

Comment les gouvernements et les sociétés pharmaceutiques vont résoudre ce problème par eux-mêmes, je ne sais pas. Il devient de plus en plus clair qu’ils ont eux-mêmes travaillé dans les nids. Il est peu probable que l’histoire « sûre et efficace » de ces « vaccins » puisse être maintenue longtemps dans l’air. Si la communication officielle reste aussi positive sur ces vaccins que sur les vaccins conventionnels, ils ont également été rejetés.

Ce n’est que par la transparence qu’il peut devenir clair que les vaccins, à condition qu’ils soient médicalement et scientifiquement étayés et testés avec soin pendant une longue période, peuvent effectivement être sûrs et encore nécessaires. Tout nécessite une réévaluation approfondie de l’utilité et de la nécessité des vaccinations en général, avec des preuves transparentes (qui sont généralement là) et du rôle de l’industrie pharmaceutique et médicale dans la promotion et même la nécessité de médicaments.

Voir aussi le fil Twitter de 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