Maintenant que le coronavirus a pratiquement disparu et que le rôle joué par les vaccins devient de plus en plus clair, il est temps de faire le point. Combien d’années de vie ont été perdues à cause du coronavirus ? Et quelle protection ces vaccins ont-ils réellement fournie ? Ce sont toutes des questions auxquelles nous essayons de répondre ici.
De afgelopen jaren hebben we veel gepubliceerd over corona. In het begin richtten we ons met name op ziekenhuisopnames, reproductiegetallen en later op oversterftecijfers. De laatste jaren gaat het steeds meer over de rol die de vaccins hierin gespeeld hebben. Dat het vaccin niet de 95% bescherming bood die ons beloofd was, werd wel snel duidelijk, maar nauwkeurigere conclusies konden niet worden afgeleid uit de beschikbare cijfers. Tot 23 februari, toen CBS… Dat komt zo. Tijd voor een eindafrekening.
We hebben alle conclusies uit de afgelopen maanden op een rijtje gezet.
1. Kernpunten
- De aanpassingen aan de sterfteverwachting (2)
- Sterfte aan corona zelf kostte 11.000 levensjaren (3)
- Het CBS meldt inmiddels 5X zoveel overlijdens “wegens corona” als de GGD. De GGD-cijfers worden inmiddels internationaal geaccepteerd (4).
- De kans om aan corona te overlijden was 25% hoger gedurende de eerste 4 weken na vaccinatie (5).
- Van de effecten op de langere termijn zijn geen data gepubliceerd (6).
- De registratie van gevaccineerden in CIMS lijkt tot 25% achter te lopen. Mede hierdoor vallen berekeningen voor de VE zeer veel gunstiger uit. Het RIVM concludeert hieruit zelfs dat het vaccin ook bescherming geeft tegen overlijden aan andere oorzaken (6).
- De gemiddelde bescherming van de vaccins was rond de 40%: van -25% in de eerste 4 weken tot maximaal 60% in de zomer wanneer er geen corona is. Voor Omikron lijkt het vaccin uitgewerkt en zelfs de kans op corona groter te maken (7).
- In 2021 en 2022 was de gemiddelde leeftijd voor oversterfte 5 jaar lager dan in 2020, het eerste corona jaar. Dat zou in beide jaren neer komen op 75.000 verloren levensjaren. Er zijn slechts sterke aanwijzingen dat het vaccineren hiervoor verantwoordelijk was (8).
- Het sterftepatroon voor de seizoenen 2022/23 en 2023/24 is gewijzigd vergeleken met oude patronen. Gedurende de winter veel meer meersterfte dan in de zomer. Het lijkt op een soort turbo-griep (8).
- Vaccinatie lijkt ziekenhuisopname nauwelijks te voorkomen, we zien geen extra daling in de eerste maanden van 2021, maar wel in maart 2021 een vertienvoudiging voor patiënten onder de 80 jaar. Hier lijkt het fenomeen “met corona” een dominante rol te spelen (9).
- De intelligente lockdown zou volgens EZ een negatief saldo opleveren van 520.000 QALY’s en een kostenpost van € 100 miljard. Het is vooralsnog volstrekt onduidelijk op welke wijze ons dit iets heeft opgeleverd (10).
- Aanbevelingen en discussie (11)
Betere cijfers moeten betrouwbaardere analyses opleveren. Tot die tijd zullen we het moeten doen met deze bevindingen. In die zin is het dus eigenlijk een tussenbalans.
We gaan deze conclusies hierna bespreken, maar willen eerst een aantal basisbegrippen uit de doeken doen. Als we de cijfers goed willen interpreteren, dan moeten we weten wat we moesten verwachten als er geen corona zou zijn geweest.
2. Baseline
Als we van een bepaalde week weten hoeveel overlijdens er zijn geweest en of dat meer of minder was dan verwacht, dan moeten we daarvoor een verwachtingswaarde weten. Als we dat voor een heel jaar bepalen, noemen we dat een baseline. Tot 2020 berekende het RIVM dat op basis van de gemiddelde sterfte over de 5 voorgaande jaren. Via een slimme procedure werden griepgolven verwijderd uit de berekeningen. Verder nam het RIVM aan dat de sterfte door het jaar heen verloopt via een sinus-golf, die in de winter 20% hoger is dan in de zomer. Die extra seizoenssterfte is verklaard en geaccepteerd. De aanname is verder dat een jaar met hogere sterfte gecompenseerd wordt in het jaar daarna. Een redelijke veronderstelling!
Om te beoordelen of een afwijking van de baseline betekenisvol is, wordt er ook een bandbreedte getoond. Dat is een interval waarvan RIVM aangeeft dat 95% van de weekcijfers daarbinnen zal vallen als er geen griep heerst. Een eventuele griepgolf zal daar dus bovenuit gaan steken.
À partir de 2021, cependant, le coronavirus laisserait une marque significative après une mortalité due au coronavirus d’environ 20 000 en 2020. La CBS est venue à la rescousse et a calculé une nouvelle base de référence basée sur les taux de mortalité des années 2010-2019. La tendance a été étendue aux années corona, en tenant compte de la croissance démographique (vieillissement, baby-boom, etc.). Naviguer sur la base de conjectures, mais c’est un bon compromis. Cependant, CBS a remplacé l’onde sinusoïdale fluide par la moyenne hebdomadaire de ces 10 années précédentes, provoquant des bosses et des nids-de-poule dans la ligne de base. Les vagues de grippe ont également été incluses dans le calcul de la bande passante, ce qui signifie qu’elle était beaucoup plus large, surtout en hiver qu’au moment de la RIVM. Mais à part cela, la méthode de calcul était correcte.
Fin 2023, nous avons effectué une analyse approfondie de la précision des calculs de l’ECS sur la base des données de base de l’ECS : la pyramide des âges et la mortalité par âge et par an. De cette façon, nous avons pu déterminer une probabilité de mortalité pour chaque âge, et si vous la multipliez ensuite par le nombre d’habitants par âge et par an, vous pouvez calculer la base de référence avec une assez grande précision. Les résultats ont été publiés dans un article paru dans ResearchGate (en anglais seulement). Voici un exemple de graphique :
Voor 3 verschillende leeftijden zien we als blokjes de werkelijke sterftekans en de streepjeslijn is dan de trend door de jaren 2010-2019. Belangrijk is de constatering dan we in een decennium dus kennelijker iets gezonder zijn geworden. Voor 80 jaar neemt de overlijdenskans af van 6,5% naar 5,3%. De vraag is natuurlijk hoever we die rechte lijn door mogen trekken naar de toekomst.
De veronderstelling dat deze lijn eigenlijk een glooiende curve moet zijn of vanaf 2020 opeens een knik gaat vertonen en horizontaal gaat lopen, is net zo verdedigbaar als de veronderstelling dat de daling nog wel even doorgaat. Zeker is dat de lijn niet tot het jaar 2100 recht zal zijn, want dan zouden er geen 80-jarigen meer overlijden. Over enkele jaren zal het antwoord op deze vraag duidelijker gaan worden.
Wat we in elk geval hebben kunnen vaststellen, is dat de door ons gevonden prognose voor de baseline voor de corona jaren vrij nauwkeurig overeenkomt met die van het CBS.
Als verloop door het jaar heen adopteren we de methode van het RIVM: een sinus, waarbij de waarde in de winter 20% hoger is dan in de zomer. De bandbreedte baseren wij op de statistische onzekerheid die hoort bij deze weekcijfers en niet op basis van wat we in werkelijkheid zien (voor statistici: een Poisson verdeling).
Vanaf 2024 neemt het RIVM de taak van het CBS met terugwerkende kracht tot juli 2022 weer over en nu ontstaat er een probleem. Het RIVM rekent nog steeds met het gemiddelde over de afgelopen 5 jaar en dus wordt nu de oversterfte in die jaren meegenomen in de prognose. Er was elk jaar rond de 10% oversterfte, dus is ook de prognose met 10% naar boven bijgesteld. En minstens even vreemd is de verhoging van de bandbreedte. Door de steeds sterkere schommelingen in de sterftecijfers is die inmiddels aangegroeid tot 14% in de zomer. Onverklaarde sterfte in de zomer valt nu dus volgens het RIVM weer binnen hun bandbreedte, terwijl deze sterfte in tegenstelling tot de gangbare seizoenssterfte nooit is verklaard of geaccepteerd.
In deze grafiek zien we als blauw interval de bandbreedte volgens ons eigen model en in groen de door RIVM aangepaste bandbreedte:
We zien in juli 2022 en juli 2023 duidelijk de stapvormige verhogingen en ook het steeds breder worden van de bandbreedte, om ervoor te zorgen dat 95% van de cijfers erbinnen blijft. De blauwe band is dus gebaseerd op onze eigen methode, die gemiddeld gezien vrijwel overeenkomt met die van het CBS.
3. Oversterfte en ondersterfte
Als het aantal overlijdens in een bepaalde week uitsteekt buiten de bandbreedte, spreken we van surmortalité. De getalsmatige afwijking ten opzichte van de baseline noemen we dan meersterfte. Dans le langage courant, cette surmortalité est également appelée surmortalité, ce qui prête à confusion. Ainsi, lorsqu’on dit qu’il y a une surmortalité, cela signifie parfois qu’il y a plus de décès par rapport à la valeur de référence, ce que nous appelons la « surmortalité ».
Dans le graphique ci-dessus, nous voyons que la ligne de mortalité noire se trouve en dehors de la zone bleue depuis la mi-octobre 2023 et qu’il y a donc eu une surmortalité continue depuis cette date, même au niveau hebdomadaire.
Si la surmortalité sous la ligne de base, il y a un Sous-mortalité. Cela se produit principalement après qu’il y ait eu une vague de grippe, mais nous le voyons également après la première vague de coronavirus. Nous avons également décrit cet effet dans notre ResearchGate (en anglais seulement) article.
La mortalité lors d’une épidémie a un « effet d’attraction » sur les 18 mois suivants et est donc déduite des 18 mois suivants. Si nous incluons ce calcul dans un graphique, il ressemble à ceci :
La ligne noire est la sous-mortalité accumulée lors de la première vague et nous voyons que cette mortalité revient effectivement à cette « sous-mortalité de référence » plus basse. La surmortalité ne se produit que pendant la vague de chaleur en août et à partir de la deuxième vague en septembre. Nous constatons également que la surmortalité a atteint un pic en décembre 2020, puis a commencé à diminuer, à nouveau vers la « sous-mortalité après surmortalité » accumulée.
Ce qu’il est important de comprendre, c’est que le total de 14 500 personnes décédées du coronavirus en 2020, selon CBS, sont mortes en moyenne 9 mois plus tôt. Presque tous les défunts souffraient d’au moins une maladie sous-jacente, qui comprenait souvent l’obésité et le diabète. Cela a donc pris environ 11 000 ans de vie. Nous tiendrons compte de ce chiffre dans le projet de loi final.
4. Corona selon RIVM et CBS
L’Institut national de la santé publique et de l’environnement (RIVM) et Statistics Netherlands (CBS) ont tous deux suivi le nombre de décès dus au coronavirus. L’Institut national de la santé publique et de l’environnement (RIVM) a recueilli les chiffres auprès du Service municipal de santé (GGD) et Statistics Netherlands (CBS) a analysé les données fournies par le médecin légiste sur les certificats de décès. En raison de l’énorme charge de travail lors de la première vague, le GGD a eu une sous-déclaration pendant 5 semaines et cela a hanté le GGD pendant longtemps car « le GGD a des chiffres incomplets ». Ces chiffres ont été remplacés par les chiffres de CBS.
En novembre 2020, le Une ligne directrice de l’OMS dans laquelle il indique que tout décès dans lequel le SARS-CoV-2 peut avoir joué un rôle doit être compté comme un décès dû à la COVID-19. Et c’est là que ça tourne mal. Voir ce graphique :
Vanaf november 2020 zien we het aantal overlijdens wegens covid-19 (rode vlak) steeds groter worden in vergelijking tot de meersterfte (blauwe lijn). In maart 2021 was er ondersterfte en zelfs dan claimt het CBS dat 20% van de sterfte toe te schrijven was aan covid-19.
Het CBS telt 55.000 overlijdens aan covid-19, terwijl de GGD het op 17 maart 2024 houdt op 22.986. Dat laatste aantal zien we ook op de site van OWID en zelfs de QUI meldt het. Ook de gezondheidsraad heeft dit bevestigd. Het is dus vreemd dat het CBS en daarmee de overheid zelf zich nog steeds beroept op de CBS-cijfers. Lees hierover dit artikel: Desinformatie van CBS?
Daar waar mogelijk zullen we dus de GGD-cijfers tonen, maar we ontkomen er niet aan om ook de CBS-cijfers te gebruiken.
5. 23 februari 2024
Een datum die een aparte kop verdient, want op die datum publiceerde het CBS de cijfers die nodig zijn om de rol van de vaccins goed te kunnen berekenen: Statut vaccinal Covid et mortalité. Cette publication a été publiée dans le but d’expliquer le rôle du délai de carence. À l’origine, les 2 à 4 premières semaines après la première vaccination étaient considérées comme « non vaccinées » car la protection du vaccin n’était pas encore à son plein potentiel. Bien que le vaccin disparaisse de l’organisme après quelques heures, il faudrait des semaines au système immunitaire pour générer une réponse adéquate. Bien sûr, c’est une supposition étrange, si en même temps il était déclaré que le vaccin disparaîtrait de l’organisme après seulement quelques heures. Dans l’article en question, on a montré des graphiques censés montrer qu’à plus long terme, l’inclusion ou non de ces 4 semaines ne jouerait guère de rôle.
Maar (wellicht onbedoeld) bevatten de tabellen die er in dit artikel werden getoond ook precies de cijfers waarnaar we op zoek waren: overlijdens gescheiden naar vaccinatiestatus én het exacte effect in de eerste vier weken. Hans Verwaart was de eerste die erover publiceerde.
Dit resulteerde op 2 maart in de eerste analyse: CBS a révélé l’efficacité du vaccin met deze grafiek als eerste resultaat:
De twee belangrijkste lijnen zijn de groene en de blauwe. Groen is het percentage overlijdens aan alle oorzaken dat exact 1 prik heeft gehad. Blauw is het percentage overlijdens aan corona met eveneens exact 1 prik. Als het vaccin geen enkele bescherming zou geven, dan zouden de twee lijnen samenvallen. Als het 100% bescherming zou geven, dan zouden we geen enkel overlijden aan corona zien, want je bent dan beschermd. Als het vaccin enige bescherming zou geven, dan zou de blauwe lijn onder de rode moeten liggen en dat gebeurde niet: hij ligt er altijd boven en dat betekent dus dat je in de eerste 4 weken na vaccinatie zelfs een ca. 25% grotere kans mourir du coronavirus que les non-vaccinés et c’est choquant. Nous l’emporterons avec nous jusqu’à la facture finale.
Il n’est pas encore possible de déterminer quelle sera la situation après ces 4 semaines en raison d’un manque de données. Des études observationnelles indiquent qu’un plus grand nombre de vaccinations augmente la susceptibilité au Covid.
6. Couverture vaccinale
Een essentiële factor bij het berekenen van de effectiviteit van het vaccin is de vaccinatiegraad. Mark Kaptein vertelde ons eind december 2020 dat het zojuist ontwikkelde vaccin ons een bescherming zou bieden van 95% en dat een vaccinatiegraad van 60% voldoende zou zijn om de epidemie te bedwingen. Claims die achteraf onjuist bleken te zijn. Zelfs een vaccinatiegraad van 90% was onvoldoende en het vaccin gaf geen enkele bescherming tegen verspreiding. De cijfers in het 23 februari artikel bevestigen het.
Het RIVM registreert de gevaccineerden in hun registratiesysteem CIMS. Daarbij duiken meteen twee problemen op: een deel van de gevaccineerden gaf geen toestemming om de gegevens te registreren en het lijkt er ook sterk op dat er een achterstand ontstond bij de verwerking van de gegevens.
Gelukkig kunnen we deze gegevens nu reconstrueren met behulp van de CBS-cijfers en we publiceerden de resultaten in dit artikel: Het levenselixer van CBS met daarin deze grafiek:
De blauwe lijn is de (voor leeftijd gecorrigeerde) vaccinatiegraad volgens het RIVM. De zwarte lijn is de gereconstrueerde vaccinatiegraad op basis van het percentage gevaccineerden bij de algemene sterftecijfers, dus niet alleen corona. We zien dat deze tot eind februari gelijklopen, maar dat er daarna tot juli een steeds groter wordend gat ontstaat. In mei 2022 komen de lijnen weer bij elkaar.
Dat betekent dus dat in die maanden een deel van de overlijdens van gevaccineerden ten onrechte als ongevaccineerd wordt beschouwd, omdat deze niet in het CIMS-systeem voorkomen.
Het verschil, het gele vlak, kan daarom beschouwd worden als een “Levenselixer”, want als je deze achterstand buiten beschouwing laat en kritiekloos de RIVM-cijfers aanhoudt, dan lijken gevaccineerden minder kans op overlijden te hebben, aan welke oorzaak dan ook. Een vaccinatiegraad van 88% werd bereikt.
Op 6 maart 2024 presenteerde het RIVM dit feit met veel trots: vaccineren verkleinde de kans te overlijden tot wel een factor 3. We nemen het mee bij de eindafrekening.
7. Wat is nu de VE?
Omdat het CBS alle benodigde cijfers publiceerde die nodig zijn om de VE (Vaccinatie Effectiviteit) te berekenen, kunnen we nu deze grafiek laten zien.
We zien hier de gemiddelde VE voor iedereen die tenminste de eerste vaccinatie heeft gehad. Tot maart 2021 een negatieve bescherming, die in april is hersteld en aangroeit tot 50%. In juni (als er vrijwel geen corona meer is) wordt het maximum bereikt van bijna 70%.
Bij de komst van de Delta variant in november, lijkt het vaccin bijna uitgewerkt met een VE van 25%. Tegelijk met de Delta-variant werd er geboosterd en klom de VE weer heel even op tot 70%, om bij de komst van de Omikron variant tot rond de 0% te dalen. Falende vaccins?
Gevaccineerden worden dan dus vaker getroffen door corona dan ongevaccineerden. Ook dit nemen we mee naar de eindafrekening.
Een overzicht van alle conclusies uit het CBS-artikel staat in De eerste 4 maanden van de coronavaccinaties.
8. Vaccinatieschade
Depuis avril 2021, nous constatons que la surmortalité ne s’explique plus par les décès dus au covid-19. La différence entre la surmortalité et la mortalité due au covid-19 peut être considérée comme une surmortalité nette. La détermination des causes de cette surmortalité nette (aussi appelée surmortalité inexpliquée) fait l’objet de discussions depuis quelques années. Les dommages causés par les vaccins sont les plus fréquemment mentionnés, mais niés par au moins autant. Les soins différés ont également été beaucoup mentionnés au début, mais plus la récupération est retardée, moins elle devient improbable. Et une conséquence indirecte de mesures et peut-être donc d’un mode de vie malsain pourrait également être possible. Récemment, le ministre Dijkstra a également ajouté la chute d’échelles de cuisine comme cause possible.
Il n’en reste pas moins qu’il est presque impossible de le déduire directement des chiffres. Le groupe des personnes non vaccinées est devenu beaucoup trop petit pour cela : environ 10 % ne sont pas vaccinés. Comme la surmortalité est également d’environ 10 %, une différence de 1 % fournit déjà une cause apparente de l’effet élixir pensé par RIVM.
Mais n’y a-t-il pas d’indices ? Il y en a certainement, à quatre reprises. La première est décrite dans notre ResearchGate (en anglais seulement) publication. Dans celui-ci, nous avons montré ce graphique :
Ici, nous voyons le nombre total cumulé de décès en 2019 sous la forme d’une ligne bleue. La moitié des décès ont moins de 82 ans et l’autre moitié a plus de 82 ans. Ce point est marqué sur le graphique par un cercle bleu.
Si nous représentons la surmortalité en 2020 dans le même graphique (qui est presque entièrement attribuable au coronavirus), nous voyons également que la moitié d’entre eux ont moins de 82 ans. Cependant, beaucoup moins de personnes de moins de 65 ans meurent : le coronavirus touche principalement les personnes âgées de plus de 65 ans.
Als we hetzelfde doen voor de twee jaren waarin gevaccineerd werd, 2021 en 2022, dan zien we dat de hele curve 5 jaar naar links is verschoven (er is een flinke sterfte in de leeftijd rond de 50 jaar). Zeker in 2022 was corona vrijwel verdwenen, dus hier moet een andere oorzaak te vinden zijn. Wat deze oorzaak ook is, het heeft gemiddeld 5 levensjaren per overlijden gekost. Bij een oversterfte van 15.000 zijn dat dus 75.000 levensjaren, heel wat meer dan de 11.000 aan corona zelf. Dat nemen we mee bij de eindafrekening. Een uitgebreidere beschrijving is te vinden is deze post.
Een tweede aanwijzing vinden we bij de booster van 2022. Deze grafiek is beschreven in deze post en dit artikel: Is oversterfte een keuze ?
We zien hier de meersterfte van wel en niet gevaccineerden als respectievelijk rode en groene lijnen. Tot medio september lopen deze gelijk op: vaccinatie voorkwam niet het overlijden tijdens de hittegolf. De sterfte aan corona (streepjeslijn) is rond de 10% daarvan en vrijwel verwaarloosbaar t.o.v. de sterfte aan overige oorzaken. Maar op het moment dat er werd gevaccineerd (blauwe lijn) gingen de twee lijnen uit elkaar lopen. Eind november verscheen de griep en die maakte meer slachtoffers bij de gevaccineerden dan bij de ongevaccineerden: 10% extra meersterfte. Het gevolg van de vaccinatie?
Een derde aanwijzing was er al bij het begin van vaccineren.
Nous avons montré une partie de ce graphique au début de l’article : la sous-mortalité après la surmortalité (la ligne noire). Après la première vague, la sous-mortalité prévue est soigneusement surveillée. À la fin de la deuxième vague, cette tendance a également commencé (la ligne pointillée) mais s’est inversée à la hausse dès que la vaccination a pris de l’ampleur.
La sous-mortalité n’a tout simplement pas été atteinte et il y avait donc déjà une surmortalité d’environ 30 par jour pendant une période apparente de sous-mortalité. Les soins différés et les étapes de cuisine semblent tomber en tant que cause possible. La vaccination semble toujours être le candidat en tête, mais ces chiffres ne peuvent malheureusement pas être utilisés comme preuves juridiques. Nous l’inclurons dans la facture finale !
Een laatste aanwijzing is het sterk veranderde sterftepatroon. In deze grafiek zien we de meersterfte in het seizoen 2023/24 in vergelijking tot de griepgolf van 2018.
Daar waar de griepgolf eigenlijk niet langer duurde dan een week of 6 (overigens net zo lang als de eerste coronagolf) begon de meersterfte in 2023 al in september en duurt nog steeds voort. Het lijkt wel een soort turbo-griep. Lees ook deze post hierover. Voor 2022/23 zaken we hetzelfde patroon. Het heeft er de schijn van dat de werking van het immuunsysteem is verstoord. Voer voor immunologen! We nemen het mee.
9. Ziekenhuisopnames
Vaccinatie zou ook (ernstig) ziek worden voorkomen werd ons gezegd. Maar in het eerste kwartaal van 2021 zagen we iets merkwaardigs. Ondanks dat de oversterfte snel afnam en de vaccinatiegraad toenam, zagen we het aantal ziekenhuisopnames wegens corona juist toenemen. Direct werd met de vinger naar de ongevaccineerden gewezen, want juist zij bezetten nu de bedden die niet meer voor anderen beschikbaar waren. Dit is de grafiek die erbij hoorde:
We zien hier het aantal ziekenhuisopnames per dag als een oranje lijn. Tot januari 2021 liep deze tamelijk gelijk op met het aantal overlijdens. Maar vanaf februari 2021 stagneert de lijn en vanaf maart stijgt zelfs het aantal ziekenhuisopnames weer tot bijna het niveau op de top van de meersterfte, terwijl er geen oversterfte meer was.
Laten we het eens opsplitsen naar leeftijd. De 80+ groep werd als eerste gevaccineerd vanaf eind januari 2021. De meersterfte was inmiddels al “vanzelf” gehalveerd en we hebben ook gezien dat de bescherming de eerste 4 weken negatief was (dit terzijde).
We zien hier dat opnames voor 80+ ook al snel daalden vanaf januari, nog voordat er werd gevaccineerd. Vaccinatie zou ziekenhuisopname moeten voorkomen, maar we zien juist een vertraging in de afname van het aantal opnames. Niet echt het beeld waarop we hoopten. Maar we zien ook geen stijging gelukkig.
Maar waar kwam die stijging dan wel vandaan? Dat moeten dan de andere leeftijden zijn en dat zien we inderdaad in deze grafiek, van de 70-79 jaar groep. Die stijgt opeens vanaf maart, terwijl de oversterfte volledig verdwenen is.
De vraag rijst natuurlijk meteen: heeft dit met de in maart gestarte vaccinatie te maken? Het antwoord lijkt “NEE”, want als we de andere veel later gevaccineerde leeftijden erbij halen, dan zien we exact hetzelfde verloop. Hier als voorbeeld het aantal ziekenhuisopnames van twee leeftijdscohorten in verhouding tot het aantal opnames voor de 80+ groep:
Voor beide groepen zien we het aantal ziekenhuisopnames het 3-5-voudige worden in vergelijking tot het aantal opnames voor 80+. Pas in de zomer neemt dat weer af. Als we ziekenhuisopnames in mei vergelijken met het aantal overlijdens dan lijken er 10 maal zoveel opnames te zijn geweest als je zou kunnen verwachten uit het aantal overlijdens.
Lees meer hierover in het artikel Voorkwam vaccinatie ziekenhuisopnames? De factor 10 kwam ook uit het onderzoek onder een kleine groep huisartsen: De Omerta van de dokter. In beginsel zou elke opname wegens covid-19 moeten gaan onder verwijzing van de huisarts. Het blijkt dat slechts 10% daarmee verklaard kan worden, de overige 90% is kennelijk geregistreerd als corona na interne verwijzing binnen het ziekenhuis zelf en is dus opgenomen geweest wegens een andere aandoening. We nemen ook dit mee bij de eindafrekening.
10. Intelligente lockdown
Ook daarover is veel discussie geweest. Het ministerie van EZ berekende dat deze maatregelen 6 maal zoveel levensjaren zouden kosten als dat die zouden redden. Jan van der Zanden schreef er een goede samenvatting over. Met de huidige inzichten over het vermeende effect van de maatregelen is zelfs dit nog een zeer optimistische schatting. Desondanks zijn de maatregelen doorgezet en hebben onze economie rond de € 100.000.000.000 gekost en hebben zeer veel maatschappelijk leed veroorzaakt. Een evaluatie van de kosteneffectiviteit is ook te lezen in: Vaccins : protection à zéro, norme budgétaire dépassée d’un facteur 20. Komt bij de eindafrekening.
11. Het kan beter
Deze analyses zijn met name verricht door de eerste auteur van dit artikel en dat kan uiteraard beter, zeker met betere cijfers. Daarvoor is in principe een team van duizenden deskundigen aanwezig bij RIVM en CBS, maar daarvan is eigenlijk niet meer vernomen dan pogingen om de oorspronkelijke aanname te ondersteunen: het vaccin zou “Veilig en effectief” zijn. Het wachten is nog steeds op een objectieve verwerking van de cijfers die ons vertrouwen zou kunnen geven. Ook het herwinnen van vertrouwen in de wetenschap, daar waar het beeld blijft hangen dat ons maar een klein deel van de waarheid werd verteld.
De tabel die onder punt 8 staat (cumulatieve distributiecurve van sterfte over de jaren 2019-2022) laat oa het volgende zien:
Relativement parlant, plus de personnes âgées sont mortes en 2020 qu’en 2019. Le fait que vous voyiez que relativement moins de jeunes sont morts en 2020 (par rapport à 2019) est le résultat du graphique qui est défini sur une échelle cumulative (0-100 %). C’est-à-dire que ce graphique ne peut pas dire qu’en chiffres absolus, moins de jeunes sont également décédés en 2020 qu’en 2019. C’est un détail... Ce qui compte, c’est que vous voyiez le champ de bataille (celui où la ligne de 2020 va être plus raide que la ligne de 2019) si clairement dans ce graphique, c’est-à-dire qu’entre 65 et 80 ans en 2020, les gens sont morts beaucoup plus durement/plus vite qu’en 2019. Ce fait s’inscrit exactement dans mon rapport sur les dommages iatrogènes infligés par les médecins chez lesquels les patients atteints d’embolie pulmonaire (une maladie qui survient principalement chez les personnes âgées), c’est-à-dire une maladie respiratoire grave dans laquelle des caillots se coincent dans vos artères pulmonaires de sorte que vous ne pouvez plus absorber d’oxygène, et pour lesquels le traitement consiste en une anticoagulation, n’ont pas été traités avec un traitement anticoagulant salvateur, mais ont été considérés (seulement) positifs au Covid, après quoi la ventilation a été commencée et l’anticoagulation thérapeutique a été omise. Mon exemple concerne l’embolie pulmonaire, mais il existe également d’autres maladies respiratoires qui ont une symptomatologie similaire à celle du covid et qui surviennent principalement chez les personnes âgées (par exemple, l’emphysème pulmonaire, un certain nombre de formes de cancer, la pneumonie), mais qui ont un traitement différent de celui du covid (y compris la dexaméthasone, où les médecins ont découvert des mois après mars 2020 que ce médicament empêchait miraculeusement la mort en cas de « covid » ou était-ce de l’emphysème/cancer ???)
Mijn interpretatie roept de vraag op of corona uberhaupt van invloed is geweest op de oversterfte in 2020. Wat overigens niet wil zeggen dat corona niet bestaat. Ook griep is een ziekte die gepaard gaat met verhoogde stolbaarheid, en waar artsen in het verleden goed naar keken (dus mensen met griep EN longembolie vaststelden omdat beide ziektebeelden acuut behandeld moeten worden met beademing EN antistolling, en niet alleen met beademing).
Voor volledigheid: hier een artikel van mezelf waarin je kunt zien dat infectieuze ziekten gepaard gaan met een hoge (tot 35-voudig-verhoogde) kans op longembolie: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22487204/
En hier een deel van mijn melding over dat artsen nalatig zijn geweest in het vaststellen van longembolie ttv de eerste golf in maart-april 2020: https://maartenleeflang.blogspot.com/2024/05/uitstapje-32-over-medische-nalatigheid.html
Fantastique Willem, merci. Je vais le lire.
Cher William, j’ai lu votre 2ème lien. C’est ahurissant. Après tout ce que tout penseur égoïste a soupçonné pendant toutes ces 4 ou 5 années et a finalement vu se confirmer, il s’avère que cela a été bien pire. C’est embarrassant.
Het eerste wat dan als reflex in me opkomt is “waarom hadden mensen niet het lef?” (om ergens tegenin te gaan, om de logica te volgen, om een antithese te stellen, wat dan ook). Ik heb heel grote bewondering voor hoe je het hele proces beschreven hebt (was al begonnen aan wat je op blogspot hebt gepubliceerd) en dat geeft iets inzicht in dit “waarom”, maar ik blijf zitten met de vraag “waarom conformeerde vrijwel iedereen zich, en zo lang, en ook nu nog?”
Misschien lijkt het alleen op terugkijken wat ik nu doe, maar kunnen we zonder het antwoord op die vragen wel “het narratief eindelijk loswrikken” en eerlijkheid, logica en oprechtheid terughalen?
Nous avons parfois peur de l’avenir avec l’IA et les bots, mais si les gens se comportent déjà comme des bots et ne font que suivre les procédures et/ou ramper derrière...
Réflexion après coup : une IA (nourrie avec les bonnes données) qui raisonnait médicalement analytiquement aurait pu diagnostiquer une embolie pulmonaire.
Très intéressant.
Bon aperçu de l’état actuel des choses ! Bien sûr, il ne s’agit pas d’un véritable règlement de comptes. Tout au plus, un examen à mi-parcours.
Cependant, nous devons œuvrer à un règlement définitif des conséquences de la pandémie pour les Pays-Bas. Surtout maintenant qu’il semble de plus en plus que la pandémie a été causée par l’homme ('Lablek') et n’a pas d’origine naturelle, il est très important de nommer précisément les coupables et (si possible) de les traiter durement.
Pour réaliser une véritable facture finale, il faut suivre les étapes suivantes :
1. La détermination la plus précise possible de tous les dommages subis à la suite de la crise du C19 et de la lutte contre celle-ci.
Non seulement la surmortalité, mais la mortalité totale due au C19 (également la mortalité par substitution). Idem pour la maladie.
2. Établir des attentes concernant les effets des dommages pour les années à venir (2024 et au-delà).
Pour ce faire, il faudrait consulter la littérature de recherche en ce qui concerne le développement de la population, les maladies, la mortalité et la durée de vie prévue dans les années à venir.
3. Mettre à jour l’analyse coûts-avantages de la crise du C19 (CBA)
En d’autres termes, il ne s’agit pas seulement de mettre à jour l’analyse coûts-avantages du « confinement intelligent » (voir point 10 de l’article), mais aussi de cartographier les coûts et les avantages de la politique par la suite, ainsi que d’estimer les attentes de la politique dans les années à venir.
4. Différencier les coûts/avantages pour les groupes de parties responsables.
5. Planifier des actions politiques et juridiques pour établir les revendications et traiter les coupables dans le pays et à l’étranger, ainsi que pour indemniser les victimes.
Au point 5, vous pouvez également inclure la création et l’organisation de tribunaux populaires.
En partie compte tenu de l’ampleur énorme des dégâts causés par la crise du C19, il me semble qu’il s’agit d’un plan d’action ambitieux pour un mouvement social « ascendant ».
De toute façon, cette enquête parlementaire ne fonctionnera pas...