Mercola : entièrement vaxxé 9 fois plus susceptible d'être hospitalisé

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La science et les données de la pandémie sont déformées au-delà de la reconnaissance de la même manière que les alarmistes du réchauffement climatique l'ont fait avec l'alarmisme du changement climatique. Bien qu'il ait été exposé à maintes reprises, cela n'a jamais servi à les ralentir ou à nettoyer leur acte. À son tour, cela expose la nature prédatrice mesquine de la pseudo-science Technocrate. Éditeur TN

L'HISTOIRE EN UN COUP D'IL

> L'une des astuces les plus couramment utilisées pour donner l'impression qu'un médicament est plus efficace qu'il ne l'est dans le monde réel consiste à amalgamer la réduction du risque absolu et relatif. Alors qu'AstraZeneca affichait une réduction relative de 100 %, la réduction absolue était de 0.01 %. Pour l'injection de Pfizer, la réduction du risque relatif était initialement de 95 %, mais la réduction du risque absolu n'était que de 0.84 %.

> Dans l'essai d'AstraZeneca, seulement 0.04 % des personnes du groupe vaccin et 0.88 % du groupe placebo étaient infectées par le SRAS-CoV-2. Lorsque le risque d'infection de fond est aussi faible, même une réduction du risque absolu de 100 % devient presque sans signification

> La recherche montre que la majorité des anticorps spécifiques au SRAS-CoV-2 chez les patients obèses COVID-19 sont auto-immuns et non neutralisants. Cela signifie que si vous êtes obèse, vous risquez de développer des problèmes auto-immuns si vous contractez l'infection naturelle. Vous courez également un risque plus élevé de contracter une infection grave, car les anticorps que votre corps produit ne sont pas du type neutralisant qui tue le virus. La même chose est-elle vraie pour les anticorps fabriqués en réponse au jab COVID ?

> À près de 72 %, le Vermont a le taux le plus élevé de résidents « entièrement vaccinés » du pays, mais les cas de COVID atteignent soudainement de nouveaux sommets. Au cours de la première semaine de novembre 2021, les cas ont augmenté de 42%. Le taux d'admission à l'hôpital pour les patients complètement vaccinés a augmenté de 8 %, tandis que le taux d'admission pour ceux qui n'étaient pas complètement vaccinés a diminué de 15 %. Les autorités sanitaires locales attribuent la flambée à la variante delta hautement infectieuse, ce qui serait étrange si vrai, puisque le premier cas delta au Vermont a été détecté à la mi-mai

> Les données de l'assistante médicale Deborah Conrad montrent que les personnes vaccinées - en comptant toute personne ayant reçu une ou plusieurs injections, quel que soit le temps écoulé depuis l'injection - sont neuf fois plus susceptibles d'être hospitalisées que les non vaccinées

Dans un article de blog du 12 novembre 2021,1 Maryanne Demasi, Ph.D., examine comment les avantages des injections de COVID-19 ont été exagérés par les sociétés pharmaceutiques et déformés au public par des médias non critiques. Elle a déjà donné de nombreuses conférences sur la façon dont les sociétés pharmaceutiques ont amalgamé les risques absolus et relatifs des statines.2

Demasi était une présentatrice scientifique australienne respectée à la télévision ABC jusqu'à ce qu'elle produise un rapport Catalyst sur les dangers du Wi-Fi et des téléphones portables. À la suite de la controverse que cela a soulevée, elle et 11 membres de son personnel ont été licenciés et l'épisode s'est rétracté.3 C'était en 2016. Aujourd'hui, Demasi est l'un des rares journalistes professionnels à rechercher et à publier la vérité sur COVID-19.

Réduction du risque absolu ou relatif

Dans son article, Demasi met en évidence l'une des astuces les plus couramment utilisées dans le livre - confondre la réduction des risques absolus et relatifs. Comme l'a noté Demasi, AstraZeneca et le ministre australien de la Santé, Greg Hunt, ont affirmé que l'injection d'AstraZeneca offrait une « protection à 100 % » contre la mort du COVID-19. Comment ont-ils obtenu ce numéro ? Demasi explique :4

« Dans le procès5 sur 23,848 100 sujets… il y a eu un décès dans le groupe placebo et aucun décès dans le groupe vacciné. Un décès de moins sur un total, c'était en effet une réduction relative de 0.01 %, mais la réduction absolue était de XNUMX %.

De même, le vaccin COVID de Pfizer serait efficace à 95 % contre l'infection, mais il s'agit également de la réduction du risque relatif, pas de la réduction absolue. La réduction du risque absolu pour le tir de Pfizer était un maigre 0.84%.

Il convient de noter qu'un nombre incroyablement faible de personnes ont été infectées en premier lieu. Seuls 8 des 18,198 0.04 vaccinés ont développé des symptômes de COVID (162 %) et 18,325 des 0.88 XNUMX du groupe placebo (XNUMX %).

Étant donné que votre risque de COVID était minuscule au départ, même si le tir était capable de réduire votre risque absolu de 100%, il serait toujours insignifiant en termes réels.

Selon Gerd Gigerenzer, directeur du Harding Center for Risk Literacy à l'Institut Max Planck, ne citer que la réduction relative des risques est un « péché » contre une communication transparente, car cela peut être utilisé comme une « tactique délibérée pour manipuler ou persuader les gens. " Demasi cite également John Ioannidis, professeur à l'université de Stanford, qui lui a dit :6

« Cela ne se produit pas uniquement pour les vaccins. Pendant de nombreuses décennies, la RRR [réduction du risque relatif] a été le moyen dominant de communiquer les résultats des essais cliniques. Presque toujours, le RRR est plus beau que les réductions de risque absolu.

Demasi continue :7

« Lorsqu'on lui a demandé s'il était justifié d'induire le public en erreur sur les avantages du vaccin pour encourager son adoption, le professeur Ioannidis a rejeté l'idée.

« Je ne vois pas comment on peut augmenter l'adoption en utilisant des informations trompeuses. Je suis tout à fait favorable à l'augmentation de l'adoption, mais cela nécessite d'utiliser des informations complètes, sinon, tôt ou tard, des informations incomplètes entraîneront des malentendus et se retourneront contre eux», déclare Ioannidis.

La façon dont les autorités ont communiqué les risques au public a probablement induit en erreur et déformé la perception du public des avantages du vaccin et minimisé les inconvénients. Ceci, en substance, est une violation des obligations éthiques et légales du consentement éclairé. »

Les autorités sanitaires américaines ont déformé les données

Les autorités sanitaires américaines, comme celles de l'Australie, sont coupables d'avoir déformé les données auprès du public. En février 2021, la directrice des Centers for Disease Control and Prevention, Rochelle Walensky, a co-écrit un article du JAMA.8 qui a déclaré que « des essais cliniques ont montré que les vaccins autorisés aux États-Unis sont très efficaces contre l'infection au COVID-19, les maladies graves et la mort ».

Hélas, "il y avait trop peu de décès enregistrés dans les essais contrôlés à l'époque pour arriver à une telle conclusion", écrit Demasi.9 Cette observation a été faite par le professeur Peter Doshi, rédacteur en chef adjoint du BMJ, lors du groupe d'experts du sénateur Ron Johnson sur les mandats fédéraux pour les vaccins, le 1er novembre 2021.10 Au cours de cette table ronde, Doshi a déclaré que :

« Les essais n’ont pas montré de réduction des décès, même pour les décès dus au COVID… Ceux qui ont affirmé que les essais ont montré que les vaccins étaient très efficaces pour sauver des vies avaient tort. Les essais ne l'ont pas démontré.

En effet, le suivi de six mois de l'essai de Pfizer a montré 15 décès dans le groupe vaccin et 14 décès dans le groupe placebo. Ensuite, pendant la phase ouverte, après que Pfizer a décidé d'éliminer le groupe placebo en offrant le vaccin à tous ceux qui le voulaient, cinq autres décès sont survenus dans le groupe vaccin.

Deux d'entre eux appartenaient à l'origine au groupe placebo et avaient été vaccinés lors de la phase ouverte. Donc, au final, ce que nous avons, ce sont 20 décès dans le groupe vaccin, contre 14 dans le groupe placebo. Nous avons également le fait suspect que deux des participants au placebo sont décédés subitement après avoir obtenu la vraie affaire.

Comment vous exprimez l'importance de la taille de l'effet

Comme indiqué dans un article du Lancet de juillet 2021,11 « comprendre pleinement l'efficacité et l'efficacité des vaccins est moins simple qu'il n'y paraît. Selon la façon dont la taille de l'effet est exprimée, une image tout à fait différente peut émerger. »

Les auteurs soulignent que la réduction du risque relatif doit vraiment "être considérée dans le contexte du risque d'être infecté et de tomber malade avec COVID-19, qui varie entre les populations et au fil du temps". C'est pourquoi le chiffre absolu de réduction du risque est si important :12

« Bien que le RRR ne considère que les participants qui pourraient bénéficier du vaccin, la réduction du risque absolu (ARR), qui est la différence entre les taux d'attaque avec et sans vaccin, considère l'ensemble de la population…

L'ARR est également utilisé pour dériver une estimation de l'efficacité du vaccin, qui est le nombre nécessaire pour vacciner (NNV) pour prévenir un autre cas de COVID-19 en tant que 1/ARR. Les NNV apportent une perspective différente : 81 pour le Moderna-NIH, 78 pour l'AstraZeneca-Oxford… 84 pour le J&J et 119 pour les vaccins Pfizer-BioNTech.

L'explication réside dans la combinaison de l'efficacité du vaccin et des différents risques de fond de COVID-19 d'une étude à l'autre : 0.9% pour le Pfizer-BioNTech… 1.4% pour le Moderna-NIH, 1.8% pour le J&J et 1.9% pour l'AstraZeneca-Oxford vaccins.

L'ARR (et le NNV) sont sensibles au risque de fond - plus le risque est élevé, plus l'efficacité est élevée - comme l'illustrent les analyses du vaccin J&J sur les cas confirmés au niveau central par rapport à tous les cas : le numérateur et le dénominateur changent, le RRR ne change pas (66-67%), mais l'augmentation d'un tiers des taux d'attaque dans le groupe non vacciné (de 1.8% à 2.4%) se traduit par une diminution d'un quart du NNV (de 84 à 64)…

En utilisant uniquement les RRR et en omettant les ARR, un biais de déclaration est introduit, ce qui affecte l'interprétation de l'efficacité du vaccin.

Lors de la communication sur l'efficacité des vaccins, en particulier pour les décisions de santé publique telles que le choix du type de vaccins à acheter et à déployer, il est important d'avoir une image complète de ce que les données montrent réellement et de s'assurer que les comparaisons sont basées sur les preuves combinées qui mettent les résultats des essais vaccinaux dans le contexte et pas seulement en regardant une mesure récapitulative, est également important.

Les auteurs poursuivent en soulignant que la comparaison de l'efficacité des injections de COVID est encore entravée par le fait qu'ils utilisent une variété de protocoles d'étude différents, y compris différents placebos. Ils diffèrent même par leur critère d'évaluation principal, c'est-à-dire ce qu'ils considèrent comme un cas de COVID, et comment et quand le diagnostic est posé, et plus encore.

« Nous nous retrouvons avec la question sans réponse de savoir si un vaccin avec une efficacité donnée dans la population étudiée aura la même efficacité dans une autre population avec différents niveaux de risque de fond de COVID-19 », notent les auteurs.

L'un des meilleurs exemples concrets de ceci est Israël, où la réduction du risque relatif était de 94 % au départ et une réduction du risque absolu de 0.46 %, ce qui se traduit par un NNV de 217. Dans l'essai de phase 3 Pfizer, le la réduction du risque était de 0.84% et le NNV 119.13 Comme le notent les auteurs :14

"Cela signifie que dans un contexte réel, 1.8 fois plus de sujets pourraient avoir besoin d'être vaccinés pour éviter un cas de plus de COVID-19 que prévu dans l'essai clinique correspondant."

Les anticorps spécifiques du SRAS-CoV-2 présentent un danger pour les obèses

Dans l'actualité connexe, une étude récente15 publié dans l'International Journal of Obesity avertit que « la majorité des anticorps spécifiques au SRAS-CoV-2 chez les patients atteints de COVID-19 souffrant d'obésité sont auto-immuns et non neutralisants ».

En clair, si vous êtes obèse, vous risquez de développer des problèmes auto-immuns si vous contractez l'infection naturelle. Vous courez également un risque plus élevé de contracter une infection grave, car les anticorps que votre corps produit ne sont pas du type neutralisant qui tue le virus. Comme l'expliquent les auteurs :16

« L'infection par le SRAS-CoV-2 induit des anticorps neutralisants chez tous les patients maigres, mais seulement chez quelques patients obèses COVID-19. L'infection par le SRAS-CoV-2 induit également des anticorps auto-immuns anti-MDA [malondialdéhyde, un marqueur du stress oxydatif et de la peroxydation lipidique] et anti-AD [antigènes protéiques dérivés des adipocytes] plus chez les patients maigres que chez les patients obèses par rapport aux témoins non infectés.

Les taux sériques de ces anticorps auto-immuns, cependant, sont toujours plus élevés chez les patients obèses que chez les patients maigres COVID-19. De plus… nous avons également évalué l'association des anticorps anti-MDA et anti-AD avec la CRP sérique et avons trouvé une association positive entre la CRP et les anticorps auto-immuns.

Nos résultats soulignent l'importance d'évaluer la qualité de la réponse en anticorps chez les patients atteints de COVID-19 souffrant d'obésité, en particulier la présence d'anticorps auto-immuns, et d'identifier des biomarqueurs de la dégradation de l'auto-tolérance. Ceci est crucial pour protéger cette population vulnérable à un risque plus élevé de répondre mal à l'infection par le SRAS-CoV-2 que les contrôles maigres. »

Maintenant, ces résultats s'appliquent aux personnes obèses qui développent l'infection naturelle, mais on peut se demander s'il en va de même pour le jab COVID. Si les anticorps produits en réponse au virus réel sont principalement des auto-anticorps, les personnes obèses développeront-elles également des auto-anticorps au lieu de neutraliser des anticorps en réponse au vaccin COVID ?

Pour plus de clarté, un auto-anticorps est un anticorps dirigé contre une ou plusieurs protéines de votre propre corps. De nombreuses maladies auto-immunes sont causées par des auto-anticorps qui ciblent et attaquent vos propres tissus ou organes.

Ce n’est donc pas une mince affaire, vu comment l’ARNm dans les injections COVID (et la protéine de pointe SARS-CoV-2 ultérieure, contre laquelle votre corps produit des anticorps) se distribue dans tout votre corps et s’accumule dans divers organes.17,18

Cas COVID du Vermont malgré le taux de vaccination le plus élevé

À ce stade, il existe une quantité écrasante de preuves montrant que les tirs COVID ne fonctionnent pas. Le peu de protection dont vous bénéficiez diminue clairement en quelques mois et peut vous laisser pire qu'avant. Nous voyons des données à cet effet provenant d'un certain nombre d'endroits différents.

Aux États-Unis, nous pouvons maintenant regarder le Vermont.19 Avec près de 72% de vaccinés, il a le taux le plus élevé de résidents "complètement vaccinés" du pays, selon ABC News,20 pourtant, les cas de COVID atteignent soudainement de nouveaux sommets.

Les données des Centers for Disease Control and Prevention des États-Unis montrent que le Vermont avait le 12e taux de cas de COVID le plus élevé du pays au 9 novembre 2021. Au cours des sept jours précédents, les cas avaient augmenté de 42%. Cela ne pouvait cependant pas être dû à une augmentation des tests, car la moyenne hebdomadaire des tests administrés n'avait augmenté que de 9% pendant cette période.

De plus, au cours de cette première semaine de novembre, le taux d'admission à l'hôpital des patients complètement vaccinés a augmenté de 8 %, tandis que le taux d'admission de ceux qui n'étaient pas complètement vaccinés a en fait diminué de 15 %.

Gardez à l'esprit que vous n'êtes pas considéré comme « complètement vacciné » avant deux semaines après votre deuxième injection. Si vous avez reçu votre deuxième dose il y a une semaine et que vous vous retrouvez à l'hôpital avec des symptômes de COVID, vous êtes compté comme non vacciné. Cette manipulation grossière de la réalité rend très difficile l'interprétation des données, mais même avec cette manipulation, il est plus que évident que les vaccins échouent.

Dans l'ensemble, le taux de cas au Vermont est BEAUCOUP plus élevé qu'à l'automne 2020, lorsque personne n'avait reçu le « vaccin ». Selon le commissaire à la santé du Vermont, le Dr Mark Levine, la flambée se produit principalement chez les personnes non vaccinées dans la vingtaine et les enfants âgés de 20 à 5 ans – une curieuse coïncidence, vu comment les vaccins sont en cours de déploiement pendant 11 à 5 ans. vieux.

Levine attribue la poussée à la variante delta hautement infectieuse, mais le delta existe déjà depuis des mois. Le premier cas de delta au Vermont a été identifié à la mi-mai 2021.21 Sûrement, il n'aurait pas fallu six mois pour que cette variante la plus infectieuse fasse le tour et provoque un pic sans précédent ?

Deux indices sont donnés par Levine, cependant, lorsqu'il admet que a) le Vermont a l'un des taux d'immunité naturelle les plus bas des États-Unis et b) la protection diminue parmi ceux qui ont reçu le vaccin COVID du début au milieu de l'année. Les cas révolutionnaires parmi les personnes complètement vaccinées ont augmenté de 31% au cours de la première semaine de novembre.22

Les vaxxés complets sont neuf fois plus susceptibles d'être hospitalisés

Par coïncidence, les données de l'assistante médicale Deborah Conrad, présentées par l'avocat Aaron Siri23 Le 17 octobre 2021 montre que les personnes vaccinées sont neuf fois plus susceptibles d'être hospitalisées que les non vaccinées.

La clé, cependant, était dans ce qu'ils considéraient comme vaccinés. Plutôt que d'inclure uniquement ceux qui avaient été vaccinés deux semaines ou plus avant d'être hospitalisés, ils ont simplement compté ceux qui avaient reçu une ou plusieurs injections, quel que soit le moment, comme étant vaccinés. Cela nous donne une comptabilité honnête, enfin! Comme expliqué par Siri :24

« Une assistante médicale inquiète, Deborah Conrad, a convaincu son hôpital de suivre attentivement le statut vaccinal COVID-19 de chaque patient admis dans son hôpital. Le résultat est choquant.

Comme Mme Conrad l'a détaillé, son hôpital dessert une communauté dans laquelle moins de 50 % des personnes ont été vaccinées contre le COVID-19, mais pourtant, au cours de la même période, environ 90 % des personnes admises dans son hôpital ont été documentées comme ayant reçu ce vaccin.

Ces patients ont été admis pour diverses raisons, y compris, mais sans s'y limiter, les infections au COVID-19. Ce qui est encore plus troublant, c'est qu'il y avait de nombreuses personnes qui étaient jeunes, beaucoup qui ont présenté des événements de santé inhabituels ou inattendus, et beaucoup qui ont été admises des mois après la vaccination.

Malgré ces découvertes troublantes, les autorités sanitaires ont ignoré Conrad lorsqu'elle a tendu la main. À la mi-juillet 2021, le cabinet d'avocats de Siri a également envoyé des lettres officielles au CDC, au département de la santé et des services sociaux et à la Food and Drug Administration des États-Unis au nom de Conrad,25 et ceux-ci ont également été ignorés.

"Cela souligne à nouveau l'importance de ne jamais autoriser la coercition et les mandats du gouvernement en ce qui concerne les procédures médicales", a-t-il ajouté. Siri écrit.26

Maintenant, l'un des détails les plus choquants glanés de la collecte de données de Conrad, que Siri n'a pas précisé, mais que Steve Kirsch met en évidence dans un récent article sur la sous-pile, c'est que :27

« La seule façon d'obtenir ces chiffres est de savoir si les personnes vaccinées sont 9 fois plus susceptibles d'être hospitalisées que les non vaccinées. Il est mathématiquement impossible d'obtenir ces chiffres d'une autre manière. Période. Arrêt complet. C'est ce qu'on appelle une "vérité qui dérange".

En effet, plus nous avons accès à des données, plus il semble que ces clichés COVID soient mauvais. Malheureusement, ceux qui les poussent semblent déterminés à ignorer toutes les données qui ne soutiennent pas leur position.

Pire encore, il semble que les données et les statistiques soient intentionnellement manipulées par nos autorités sanitaires pour présenter une fausse image de la sécurité et de l'efficacité. Toutes ces tactiques sont indéfendables à ce stade, et les personnes qui croient au récit officiel sans faire leurs propres recherches le font à leurs risques et périls.

 Sources et références

À propos de l’auteur

Patrick Wood
Patrick Wood est un expert de premier plan et critique sur le développement durable, l'économie verte, l'Agenda 21, l'Agenda 2030 et la technocratie historique. Il est l'auteur de Technocracy Rising: The Trojan Horse of Global Transformation (2015) et co-auteur de Trilaterals Over Washington, Volumes I and II (1978-1980) avec le regretté Antony C. Sutton.
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