Steve Kirsch

Le professeur Morris a écrit un article avec deux tableaux montrant que le taux de mortalité après vaccination n’est pas uniforme. Confirmation supplémentaire que les vaccins causent un grand nombre de décès.

Résumé

Les données contenues dans deux graphiques de l’article du professeur Jeffrey Morris de l’UPenn montrent clairement que les vaccins entraînent de nombreux décès. La vaccination est administrée et le taux de mortalité commence à augmenter. Réessayez... La vaccination est administrée, le taux de mortalité commence à augmenter, mais cette fois d’une quantité moindre. C’est dose-dépendant! Si le vaccin est totalement sûr, le taux de mortalité ne devrait pas changer à chaque dose : il devrait être pratiquement identique.

Cela signifie que les pics de décès du VAERS ne sont pas dus à une « surdéclaration », comme le CDC et le professeur Morris l’ont faussement affirmé: ce sont de véritables décès excédentaires.

Ces gens doivent sortir de leur tour d’ivoire et parler à de vrais médecins qui sont inondés de blessures et de morts. Les données que nous observons ne soutiennent pas l’affirmation selon laquelle les vaccins sont sûrs, et il s’agit simplement d’une « surdéclaration ».

Pourquoi tout le monde déciderait-il immédiatement de ne déclarer que le vaccin COVID et non aucun autre vaccin? Personne n’a jamais expliqué cela et présenté de preuves. Je montre que les preuves montrent que les vaccins COVID sont en fait sous-déclarés 5 fois!

Dans cet article, je vais expliquer ce que montrent les données mises en évidence par Morris, et aborder également chacune des attaques de Morris sur cet article.

Introduction

Lisez cet article de Jeffrey Morris, professeur à UPenn. Sa spécialité est la biostatistique, mais dans ses temps libres, il écrit des articles dans lesquels il essaie d’exposer mon travail et le travail d’autres qui essaient de répandre la vérité.

Son article contient un cadeau caché pour moi qu’il n’a jamais remarqué.

Jetez un coup d’œil à ces deux graphiques ci-dessous et regardez la colonne avec le marqueur rouge. Pensez-vous que les chiffres augmentent? ... et plus ? ... Et plus haut ? Cette colonne représente le nombre quotidien de décès.

Point le plus important:

Si la vaccination est un non-événement, tous les chiffres de cette colonne devraient être approximativement les mêmes, puisque le décès est un événement aléatoire.

Au lieu de cela, le nombre de décès par jour augmente presque de façon monotone au fil du temps (à une exception près dans le deuxième graphique). Par exemple, le jour 1, nous avons 1 137 décès, mais le jour 14, nous avons 2 660 décès. C’est une augmentation de 2,3 fois en seulement 14 jours!!! C’est une énorme augmentation. Morris n’a jamais expliqué comment cela peut se produire avec un vaccin sûr.

Morris n’a jamais remarqué que le nombre de décès augmente juste après la vaccination parce qu’il est payé pour ne pas voir de données qui contredisent le récit du gouvernement. C’est clair pour tous mes abonnés, mais Jeffrey ne le voit pas du tout. Le schéma est difficile à expliquer si les vaccins sont sûrs.

Ce qui est pire, c’est le fait que vous pouvez répéter exactement le même schéma si vous répétez la procédure (dose 2). La deuxième fois, les chiffres n’augmentent pas autant, ce qui suggère que l’effet dépend de la dose (ce qui est un signe certain de causalité).

Qu’est-ce qui se passe?

Il n’y a en fait que deux explications possibles à ces données. Ou:

1. Le vaccin réduit IMMÉDIATEMENT votre risque de mourir de toutes causes confondues d’un facteur de deux, puis l’effet s’estompe avec le temps et revient à la « normale » après environ 14 jours.
OU

2. Le vaccin a un schéma de destruction qui augmente progressivement et culmine quelque temps après le jour 14, puis retombe à la normale (avant de remonter plus tard et d’atteindre un deuxième pic après 5 mois, comme je l’explique dans cet article).

Pour clarifier laquelle des deux affirmations est vraie, d’autres données de la présentation originale de Renz sont nécessaires :

Ainsi, le taux de mortalité culmine après 17 jours, puis revient au niveau de référence de la mortalité totale. Ce graphique montre également 2 fois la valeur maximale (de 150 à 300).

Donc, tant que le professeur Morris ne peut pas fournir une autre explication à l’augmentation monotone des décès qui est en corrélation avec le moment de la vaccination, CHAQUE FOIS QUE LA VACCINATION EST ADMINISTRÉE, NOUS DEVRIONS SUPPOSER QUE LA VACCINATION EST À L’ORIGINE DE L’AUGMENTATION.

Il m’a envoyé une réfutation, mais il a évité d’expliquer comment les décès augmentent, atteignent un pic, puis reviennent à la normale. Une omission commode.

Si le professeur Morris était un scientifique honnête, il devrait immédiatement demander l’arrêt des vaccinations. Mais il ne le fait pas, parce qu’il n’est pas une personne honnête (parmi nous) et refuse de s’engager dans une discussion enregistrée. C’est comme ça.

Pourquoi le CDC n’a jamais publié ces données au public

Le CDC n’a jamais publié les données CMS ou SSA parce qu’il serait trop difficile pour le CDC de les expliquer, et donc ils les gardent cachés au public, car leur travail est de protéger le public des informations qui pourraient causer une hésitation dans la vaccination.

Moi, d’un autre côté, je voulais vraiment les publier parce que c’est mon travail d’exposer la corruption et la vérité, parce que c’est ce que les « super-propagateurs de désinformation » sont censés faire.

La seule question à laquelle le professeur Jeffrey Morris et le Dr David Gorski ne veulent pas répondre

Je leur ai demandé à tous les deux de confirmer ou d’infirmer mon article sur le signal de sécurité « mortel », qui n’a jamais été remarqué par le CDC.

Tous deux ont refusé de le faire. C’est un calcul simple. Je le sais parce que, avant de leur demander, je les ai donnés à deux statisticiens, et tous deux ont confirmé mon travail sans aucun problème. J’ai demandé à un troisième homme, William Briggs, de faire le calcul aussi. Il a dit : « Pourquoi s’embêter ? Il est évident que les critères sont remplis. »

Lisez l’article de Briggs sur la stupidité des masques, en particulier son article sur l’étude très acclamée sur les masques au Bangladesh. Briggs l’a dit en un mot. J’ai été tellement impressionné qu’il y a environ un an, lorsque j’ai lu son travail pour la première fois, je lui ai envoyé 100 $.

Mais le professeur Jeffrey Morris sur les masques ? Voici la désinformation qu’il répand, qui n’est pas scientifiquement prouvée:

Les masques ne devraient pas être un gros problème. De nombreuses données et le bon sens suggèrent que les masques (en particulier les masques N95 ou chirurgicaux), lorsqu’ils sont portés correctement, réduisent quelque peu le risque d’exposition et de transmission, en particulier dans les espaces intérieurs fermés et bondés pendant les périodes de taux d’infection élevés dans la population. Les gens devraient être encouragés à porter des masques dans de tels environnements.

C’est ça. Ce n’est certainement pas vrai, comme Briggs et moi l’avons déjà soutenu.

J’ai également interrogé Briggs sur les débats. Je lui ai dit que le professeur Morris m’avait dit que les vrais scientifiques ne débattent pas, ils publient simplement des articles dans la littérature pour résoudre des désaccords ou envoient des documents écrits dans les deux sens.

Briggs a déclaré que la science progresse par le débat et qu’il n’a personnellement jamais hésité à relever un défi, mais personne ne veut débattre avec lui. Je me demande pourquoi?  Astuce : Lisez certains de ses articles et vous comprendrez rapidement.

Ces deux gars (Morris et Gorski) refusent d’approuver mon travail ou de s’engager dans un débat. Même quand je leur ai offert une compensation pour leur temps.

Cela dit à peu près tout ce que vous devez savoir sur la mesure dans laquelle ces personnes sont convaincues de leurs croyances.

Attaques contre cet article

Peter Yim a écrit qu’il peut y avoir un « biais de patient sain » car les personnes en meilleure santé sont plus susceptibles d’être vaccinées. Cependant, il s’agit d’une série de cas autocontrôlés, car tous les participants sont « en bonne santé » dans les statistiques parce qu’ils ont tous été vaccinés. Nous n’examinons quand ils meurent que par rapport à la vaccination. On pourrait également soutenir que les personnes plus malades seraient plus susceptibles de se précipiter pour se faire vacciner afin de se protéger de la mort, ce qui serait le biais inverse. Mais comme je l’ai dit, puisqu’il n’y a pas de groupe témoin, il n’y a pas de biais ici : on regarde simplement la courbe de réponse d’un seul groupe dans le temps et on ne compare pas deux cohortes.

Quant à l’argument « corrélation n’est pas causalité », nous avons ici tous les éléments pour satisfaire aux critères de causalité de Bradford-Hill. Mais si vous ne pensez pas que le vaccin en était la cause, vous devrez expliquer ce qui aurait pu causer l’effet.

Les attaques de Morris

Il a affirmé que je :

1. Négligence de « l’effet de vaccination saine », où le risque de décès est plus faible avec la première vaccination parce que les personnes qui sont sur le point de mourir ne sont généralement pas vaccinées à ce moment-là.

2. Il a omis d’expliquer que les taux de mortalité à 14 jours pour le vaccin COVID étaient les mêmes que pour le vaccin contre la grippe. Il affirme que cela prouve que les différences dans les résultats du VAERS sont toutes dues à une surdéclaration.

J’aborderai ces deux arguments :

1. Bien sûr, les personnes qui sont sur le point de mourir ne se font généralement pas vacciner. Nous avons affaire à des gens dont nous ne savons pas quand ils mourront. C’est une distribution de Poisson, ce qui signifie qu’elle est complètement aléatoire un jour donné. En d’autres termes, si vous vous limitez aux personnes en bonne santé, ces personnes en bonne santé meurent à un rythme complètement aléatoire (ce qui dépend un peu de la saison). L'« effet vacciné sain » se produit lors de la réalisation d’une étude comparant un groupe vacciné à un groupe témoin, comme dans cet article. Comme nous ne comparons pas deux cohortes, le biais n’est pas pertinent.

Morris dit que dans les 14 jours suivant l’administration du vaccin COVID (par exemple, la seringue n ° 1), autant de personnes meurent qu’après avoir reçu le vaccin contre la grippe, si vous suivez tous les décès. Par conséquent, le vaccin COVID n’est pas plus dangereux que le vaccin contre la grippe. Dans la présentation, 1,17 personne de plus a été vaccinée avec le vaccin COVID, et il y a eu 29,7 000 décès contre 25,4 000 décès (grippe en 2020). 29,7/25,4=1,17 suggère que le taux de mortalité est exactement le même pour les deux vaccins. En bref, il semble que tous les décès pour les deux vaccins sont simplement des « taux de mortalité de fond pour toutes les causes de décès » et il n’y a absolument rien à voir ici et les deux vaccins sont complètement sûrs.

Le point 2 est le point où Morris lève son drapeau. Il soutiendrait que c’est la preuve incontestable qu’il a raison. Voyez-vous la faiblesse de son argumentation? La plupart des gens ne seraient pas capables de le faire, alors il exige la victoire. C’est pourquoi il déteste le débat. Il aime écrire des messages unilatéraux où l’autre partie est incapable de réfuter ce qui vient d’être dit.

Une explication possible peut être trouvée dans le texte rouge sur la diapositive Medicaid ci-dessus. Il déclare: « CMS estime que seulement 48% de toutes les vaccinations ont été enregistrées ». Les gens ont été vaccinés en dehors du système CMS parce que les vaccinations étaient gratuites. Donc, quand les gens sont allés à la pharmacie pour se faire vacciner, il n’y avait aucune raison de faire une entrée dans le système d’assurance-maladie parce que la vaccination était gratuite. Ces vaccinations n’ont donc jamais été enregistrées dans la base de données de Medicare. Ces personnes étaient considérées comme « non vaccinées » dans le système Medicare, de sorte qu’il n’y avait que la moitié du nombre de décès qui auraient été enregistrés par une requête telle que « décédé 14 jours après la vaccination ».

La diapositive 21 nous donnera un aperçu plus approfondi de cette question. Cela montre essentiellement que nous n’avons vacciné que 42,8% des 64 millions de membres de Medicare. Ainsi, plus de la moitié ont été vaccinés en dehors du système et n’ont pas été inclus dans les chiffres.

Nous sommes maintenant en mesure d’expliquer les 86% (ou plus) vaccinés. Mais nous avons toujours le problème que le taux de mortalité total par habitant ressemble à tous les décès de fond.

En résumé, le taux de mortalité de la dose 1 de la COVID en 2021 est égal au taux de mortalité du vaccin antigrippal en 2020 par habitant. Il semble donc que Jeffrey ait raison, n’est-ce pas ? Il semble que nous ne suivions que le taux de mortalité de fond pour les deux vaccins... Il n’y a rien à voir ici.

Mais, bien sûr, il n’a pas raison. Comprenez-vous pourquoi? C’est assez subtil. Arrêtez de lire ici si vous voulez résoudre le problème vous-même. Sinon, continuez à lire sous cette diapositive (de la présentation de Jeffrey), et je vous expliquerai le secret.

OK, il y a quatre contre-arguments à l’argument de Jeffrey :

1. Les taux de dose 1 et de dose 2 montrent qu’il ne s’agit pas seulement de l’arrière-plan
2. L’astuce de la diapositive 29 montre qu’il ne s’agit pas seulement de l’arrière-plan
3. Les taux de zona (sur 20) suggèrent que le taux de mortalité de fond pourrait être bien inférieur à 90 en 2021.
4. La différence de 10 fois dans le taux de mortalité entre les deux vaccins chez les jeunes montre que les vaccins COVID ne sont pas aussi inoffensifs que Morris le prétend. Vous ne pouvez pas expliquer une si grande différence lorsque les deux vaccins sont inoffensifs.

Parlons de chacun de ces points en détail.

Si tous les vaccins sont sûrs, le nombre de décès dans les 14 jours suivant la vaccination sera le même, quel que soit le vaccin utilisé, car il ne s’agit que du taux de mortalité de fond. Dans le cas du vaccin contre le zona, il y aura une légère distorsion de l’âge (car elle peut affecter les jeunes bénéficiaires de Medicare), mais elle ne devrait pas être aussi grave. Avec le vaccin contre la grippe, vous ne vous attendez pas à beaucoup de confusion d’âge parce que, tout comme le vaccin COVID, il est reçu par tout le monde.

Moins de personnes ont reçu la dose 2 et il y a moins de décès. Mais regardez la différence de taux de mortalité par habitant entre les deux doses: 20%. Folie! S’il ne s’agit que du « taux de mortalité de fond », comme le prétend Morris, les deux chiffres (107 et 90) du tableau ci-dessus devraient être presque les mêmes. Mais ils ne le sont pas !! Ainsi, la dose 1 était 20% plus létale que la dose 2. Et cela suggère que la dose 2 n’était probablement pas complètement inoffensive non plus, et le taux de mortalité pourrait être 20% plus élevé par rapport au taux de fond pour 2021. Nous n’avons pas de données sur la grippe pour 2021, il n’y a donc pas de comparaison pour déterminer le taux de mortalité de base! Quoi qu’il en soit, il semble qu’il y ait un nombre excessif de décès ici.

L’effet létal est également confirmé par la courbe de la diapositive 29 ci-dessus. Les morts de fond n’auraient pas un tel pic. Ce serait complètement plat (avec un peu de bruit, bien sûr).

Le taux de mortalité par habitant est d’environ 20. Cela suggère que cela pourrait être le véritable taux de mortalité de fond pour cette population. Mais le vaccin contre le zona est probablement administré aux patients plus jeunes de Medicare, ce qui pourrait expliquer le taux de mortalité de fond plus faible. Néanmoins, cela justifie une enquête plus approfondie.

La diapositive 33 de Renz est la cerise sur le gâteau :

Si le vaccin COVID est complètement sûr et ne tue personne, comment Morris explique-t-il la différence de 10 fois dans les décès de moins de 30 ans entre les deux vaccins (puisque le nombre de personnes étudiées est à peu près le même). Et il y a une différence de 24 fois dans les problèmes cardiaques non mortels. Cela ne me semble pas être un vaccin sûr.

Et bien sûr, il y a beaucoup d’autres choses « difficiles à expliquer », comme ce travail de Nature (notez que la conclusion et NON les données sont contestées!).

À ce stade, Jeffrey voudra changer de sujet pour éviter une discussion sur cette preuve.

Cadeau BONUS de ma part pour vous: Les données brutes du fichier maître de la sécurité sociale pour les décès montrant le pic de décès 5 mois après le pic de vaccinations

Note: Dans cette section de mon article, je voudrais attirer votre attention sur un autre enregistrement: le fichier racine de la sécurité sociale pour les décès.

Voici l’ensemble de données original que j’ai utilisé dans mon article sur le délai de décès de 5 mois: Données du fichier maître de décès de la sécurité sociale

La description de la base de données se trouve dans le premier fichier (SSA Death Master File Pct Increase Deaths 2020 to 2021) dans l’onglet « Qu’est-ce que DMF ».

Amusez-vous avec. Vous pouvez impressionner vos amis. Vous n’en avez pas besoin pour comprendre cet article, mais je ne voulais pas écrire un article séparé juste pour vous le faire savoir. C’est un autre point fort que Jeffrey trouve difficile à expliquer, car il se produit partout dans le monde, comme je l’ai mentionné dans mon article.

Jeffrey Morris ne pourra jamais expliquer ces données

Et enfin, vous pouvez regarder cette bande-annonce de 2 minutes de « Died Suddenly », un nouveau documentaire de Stew Peters diffusé le 21 novembre:

Lien vers la vidéo

Je veux être clair :

Jeffrey Morris ne peut pas expliquer ce qu’il y a dans la bande-annonce de 2 minutes ci-dessus. S’il peut le faire, je serai très impressionné. Il doit l’ignorer. Il ignore les données qu’il n’aime pas. Voici l’article d’Epoch Times avec plus de détails.

Voici la bande-annonce officielle de 4 minutes de « Died Suddenly », qui parle des caillots. Ces « grumeaux » sont également difficiles à expliquer autrement. Jeffrey ne sait pas non plus comment expliquer cela. De plus, je suis presque sûr que vous verrez un visage familier ou deux dans cette bande-annonce (comme le mien):

Lien vers la vidéo

Résumé

Le professeur Jeffrey Morris nous a fourni par inadvertance des données montrant que la courbe de mortalité après la vaccination COVID n’est PAS plate comme elle le serait avec une solution saline. Il n’y a pas d’autre explication à cela que les vaccins COVID tuent un grand nombre de personnes.

Morris devrait également expliquer pourquoi plus de 300 000 personnes ont rejoint le groupe « Suddenly Died » sur Facebook, la plupart pour raconter leur histoire unique de ce qui est arrivé à un être cher. Il ne s’agit pas d’un symptôme d’un « problème de surdéclaration ». C’est sans précédent.

Toutes ces « morts subites » en secret ne sont pas un « problème de surdéclaration ».

Ils sont le symptôme d’un vaccin massivement dangereux.

Mais les professeurs de l’UPenn ne peuvent pas accepter ces données parce qu’ils ne considèrent pas ces preuves comme « scientifiques ».

Désolé, la science consiste à expliquer toutes les données. Si vous êtes un vrai scientifique, vous ne pouvez pas simplement ignorer les preuves que vous n’aimez pas.