KCOR-Ergebnisse zu den japanischen Datensätzen auf Rekordniveau zeigen dasselbe Schadensmuster wie die tschechischen Daten
Die Impfungen erhöhten die Sterblichkeit. Daran besteht jetzt kein Zweifel mehr. Es gibt keine Möglichkeit mehr, diese Daten wegzuerklären – aber meine Kritiker sind eingeladen, es zu versuchen.
Steve Kirsch
Zusammenfassung
Bestehende epidemiologische Methoden sind nicht in der Lage, bei retrospektiven Impfstoffstudien genaue Ergebnisse zu liefern, wie schließlich auch im Abstract von Obel eingeräumt wurde:
Deshalb habe ich KCOR erfunden, einen neuen Ansatz zur Datenanalyse. KCOR umgeht das Problem des „Healthy Vaccinee Effect“ (HVE), weil es die „Kohortenanpassung“ (damit sie vergleichbar sind) in den Mortalitätsraum verlagert, anstatt zu versuchen, ein 1:1-Matching anhand beobachtbarer Merkmale lebender Menschen vorzunehmen (was – wie die Obel-Arbeit aufzeigte – schlicht nicht funktioniert).
Dieser Artikel zeigt, dass KCOR, angewendet auf die japanischen Datensätze auf Einzelebene (2 Mio. Datensätze), exakt dasselbe Muster zeigt wie die tschechischen Datensätze auf Einzelebene (12 Mio. Datensätze).
Ich habe Paul Offit mehrfach kontaktiert, und er weigert sich, sich die Daten anzusehen. Nicht einmal für 1 Mio. Dollar. Was sagt UNS das? Mir sagt es, dass sie die Wahrheit nicht wissen wollen.
Die KCOR-Ergebnisse aus Tschechien
KCOR angewendet auf die Daten der Tschechischen Republik – Grafiken.
Japan-KCOR-Kurven (alle Altersgruppen)
KCOR-Werte > 1 → Die Impfgruppe stirbt häufiger als die Ungeimpften.
KCOR verwendet FIXE (zum Zeitpunkt der Aufnahme festgelegte) Kohorten: keine Übergänge erlaubt. Ein sicherer Impfstoff würde daher eine FLACHE Kurve erzeugen, nicht eine, die kurz nach der Impfung ansteigt (und dann ein Plateau erreicht).
Es handelt sich auch nicht um einen dynamischen HVE, denn alle anderen Dosen folgen einander (ein dynamischer HVE würde ein Spiegelbild bei der früheren Dosis erzeugen).
Man kann einen verräterischen Anstieg der Gesamtsterblichkeit erkennen, der immer nur bei der zuletzt geimpften Gruppe auftritt, die IMMER nach oben abweicht. Andere Gruppen (die NICHT kürzlich geimpft wurden) gehen langsam von ihrer früheren, impfbedingten Mortalitätserhöhung zurück.
Die einzige Ausnahme ist das letzte Diagramm, weil die Menschen die Dosen 1 und 2 in schneller Folge erhielten, und man sehen kann, dass die Schäden DOSISABHÄNGIG waren: Zwei Impfungen führten zu einer höheren Sterblichkeit als eine. Dosisabhängigkeit ist ein großes Thema – sie ist ein Kennzeichen von Kausalität.
Wenn eine Verdopplung der Dosis zu einer Verdopplung der Sterblichkeit führt, bei ansonsten gleichen Parametern, ist es schwer zu argumentieren, dass keine Kausalität vorliegt.
Die Diagramme vergleichen die verschiedenen Dosen relativ zu den Ungeimpften. Es werden unterschiedliche Einschreibedaten verwendet, um jede Impfung zu erfassen. Das jüngste Einschreibedatum wird zuerst aufgeführt.
Die Tabelle ist in meinem GitHub verfügbar. Es hat mich buchstäblich 90 Sekunden gekostet, sie zu erstellen (es ist nur eine Pivot-Tabelle und ein Diagramm).
Interpretation
Es gibt nur eine plausible Erklärung für dieses Muster, die mir bekannt ist: Die COVID-Impfstoffe erhöhen das Sterberisiko.
ChatGPT hat nach vielen Einwänden zur Identifizierbarkeit widerwillig zugestimmt, dass ich recht habe: Es gibt keine plausible Erklärung dafür außer, dass die COVID-Impfstoffe Ihr Netto-Sterberisiko erhöht haben, d. h. die Mortalitätsrisiken waren viel größer als etwaige „Nutzen“.
OWID-Daten zu Japan zeigen, dass die Übersterblichkeit unmittelbar nach Einführung der Impfungen stark anstieg.
KCOR deckt die Wahrheit auf
Einige Leute haben gesagt, der Anstieg der Sterblichkeit sei zu hoch und daher müsse KCOR falsch sein.
KCOR geht davon aus, dass der Impfstoff vollkommen sicher ist.
Wenn man also das Ergebnis nicht glauben will, bedeutet das, dass die eigene Hypothese falsch sein muss.
Und genau darum geht es. Wenn man das Ergebnis nicht akzeptieren will, muss man die Annahme verwerfen, dass die Impfstoffe „sicher und wirksam“ waren – was einen dann zwingt, das Ergebnis zu akzeptieren, dass die Impfstoffe tödlich waren (Reductio ad absurdum).
Außerdem vergleicht KCOR die Sterblichkeit der Geimpften mit der der Ungeimpften im gleichen Zeitraum, nicht mit einem absoluten Referenzpunkt. Die oben gezeigten KCOR-Ergebnisse bedeuten, dass die Geimpften im Vergleich zu den Ungeimpften deutlich schlechter abgeschnitten haben. Man kann das tun und trotzdem keinen absoluten Anstieg der Sterblichkeit haben. Für Japan jedoch stieg die Übersterblichkeit stark an, als die Impfungen eingeführt wurden.
Zusammenfassung
Niemand, der die Impfungen unterstützt (einschließlich der Mainstream-Medien), will die KCOR-Methodenarbeit lesen.
Ebenso wenig wollen sie sich die japanischen oder tschechischen Daten ansehen.
Sie wollen einfach glauben, dass sie recht hatten.
Sie wollen nicht in eine Situation gebracht werden, in der sie verlieren würden:
- ihren Job,
- ihre ärztliche Zulassung,
- ihre Facharztanerkennungen,
- ihre Freunde und Familie,
- den Respekt ihrer Kollegen,
- oder sich mit kognitiver Dissonanz auseinandersetzen müssten.
Sie alle stecken den Kopf in den Sand und hoffen, dass das alles vorbeigeht. Alle. Keine Ausnahmen.
Es wird nicht vorbeigehen.
Das Einzige, was das beenden wird, ist eine offene Debatte über die Methoden und die Daten.
Wenn ich falsch liege, stellen Sie sich mir in einer offenen öffentlichen Debatte.
Oder erklären Sie der Welt einfach, was dazu führt, dass die gesündesten Menschen unmittelbar nach jeder COVID-Impfung plötzlich eine erhöhte Sterblichkeit aufweisen, wenn es nicht die Impfungen waren. Das sollte doch einfach sein, oder?
Aber sie haben alle Angst vor einer öffentlichen Debatte, und keiner von ihnen kann die Daten erklären.
Also wird es nicht vorbeigehen. Niemals.
