Professor Jeffrey Morris hat uns gerade ein großes Geschenk gemacht – Eine weitere Bestätigung dafür, dass die Impfstoffe eine große Zahl von Todesfällen verursachen.

Steve Kirsch

Professor Morris hat einen Artikel mit zwei Tabellen verfasst, aus denen hervorgeht, dass die Sterblichkeitsrate nach der Impfung nicht gleichmäßig ist. Eine weitere Bestätigung dafür, dass die Impfstoffe eine große Zahl von Todesfällen verursachen.

Zusammenfassung

Die Daten in zwei Diagrammen in dem Artikel von UPenn-Professor Jeffrey Morris zeigen deutlich, dass die Impfstoffe zu vielen Todesfällen führen. Die Impfung wird verabreicht und die Sterblichkeitsrate beginnt zu steigen. Wiederholen Sie den Vorgang… die Impfung wird verabreicht, die Sterblichkeitsrate beginnt zu steigen, aber dieses Mal um einen geringeren Betrag. Das ist dosisabhängig! Wenn der Impfstoff vollkommen sicher ist, sollte sich an der Sterblichkeitsrate bei jeder Dosis nichts ändern: Sie sollte praktisch identisch sein.

Das bedeutet, dass die VAERS-Spitzen bei den Todesfällen nicht auf eine „Überberichterstattung“ zurückzuführen sind, wie die CDC und Professor Morris fälschlicherweise behauptet haben: Es handelt sich um echte überzählige Todesfälle.

Diese Leute müssen aus ihrem Elfenbeinturm heraustreten und mit echten Ärzten sprechen, die mit Verletzungen und Todesfällen überschwemmt werden. Die Daten, die wir beobachten, stützen nicht die Behauptung, dass die Impfstoffe sicher sind, und es handelt sich lediglich um eine „Überberichterstattung“.

Warum würde jeder sofort beschließen, nur über den COVID-Impfstoff zu berichten und nicht über jeden anderen Impfstoff? Niemand hat das jemals erklärt und Beweise vorgelegt. Ich zeige, dass die Beweise zeigen, dass die COVID-Impfstoffe tatsächlich 5-fach unterreportiert werden!

In diesem Artikel erkläre ich, was die von Morris hervorgehobenen Daten zeigen, und gehe auch auf jeden von Morris‘ Angriffen auf diesen Artikel ein.

Einführung

Lesen Sie diesen Artikel des UPenn-Professors Jeffrey Morris. Sein Spezialgebiet ist die Biostatistik, aber in seiner Freizeit schreibt er Artikel, in denen er versucht, meine Arbeit und die Arbeit anderer, die versuchen, die Wahrheit zu verbreiten, zu entlarven.

Sein Artikel enthält ein verstecktes Geschenk an mich, das er nie bemerkt hat.

Schauen Sie sich diese beiden Diagramme unten an und betrachten Sie die Spalte mit der roten Markierung. Sehen Sie, wie die Zahlen nach oben gehen? … und höher? … und weiter nach oben? Diese Spalte ist die tägliche Zahl der Todesfälle.

Wichtigster Punkt:

Wenn die Impfung ein Nicht-Ereignis ist, sollten alle Zahlen in dieser Spalte ungefähr gleich sein, da der Tod ein zufälliges Ereignis ist.

Stattdessen steigt die Zahl der Todesfälle pro Tag im Laufe der Zeit fast monoton an (mit einer Ausnahme im zweiten Diagramm). Zum Beispiel haben wir an Tag 1 1.137 Todesfälle, aber an Tag 14 haben wir 2.660 Todesfälle. Das ist ein Anstieg um den Faktor 2,3 in nur 14 Tagen!!! Das ist ein RIESIGER Anstieg. Morris hat nie erklärt, wie das bei einem sicheren Impfstoff passieren kann.

Morris hat nie bemerkt, dass die Zahl der Todesfälle direkt nach der Impfung ansteigt, weil er dafür bezahlt wird, keine Daten zu sehen, die der Regierungsdarstellung widersprechen. Es ist allen meinen Abonnenten klar, aber Jeffrey sieht es überhaupt nicht. Das Muster ist schwer zu erklären, wenn die Impfstoffe sicher sind.

Was noch schlimmer ist, ist die Tatsache, dass man genau dasselbe Muster wiederholen kann, wenn man den Eingriff wiederholt (Dosis 2). Beim zweiten Mal steigen die Zahlen nicht mehr so stark an, was darauf hindeutet, dass die Wirkung dosisabhängig ist (was ein sicheres Zeichen für Kausalität ist).

Was ist hier eigentlich los?

Es gibt eigentlich nur zwei mögliche Erklärungen für diese Daten. Entweder:

1. Der Impfstoff verringert SOFORT Ihr Risiko, an allen Ursachen zu sterben, um den Faktor zwei, und dann lässt die Wirkung mit der Zeit nach und kehrt nach etwa 14 Tagen auf den „Normalwert“ zurück.
ODER

2. Der Impfstoff hat ein Tötungsmuster, das allmählich ansteigt und irgendwann nach dem 14. Tag seinen Höhepunkt erreicht, um dann wieder auf den Normalwert zu sinken (bevor er später wieder ansteigt und nach 5 Monaten einen zweiten Höhepunkt erreicht, wie ich in diesem Artikel darlege).

Um zu klären, welche der beiden Aussagen zutrifft, sind weitere Daten aus der ursprünglichen Präsentation von Renz erforderlich:

Die Medicaid-Folie (Folie 29 des Renz-Dokuments) enthält Daten aus 60 Tagen, aus denen wir die Sterbekurve des COVID-Impfstoffs ablesen können. Der schwer lesbare Teil in Rot lautet: „CMS schätzt, dass nur 48 % aller Impfungen erfasst wurden“.

Die Sterblichkeitsrate erreicht also nach 17 Tagen einen Spitzenwert und fällt dann wieder auf den Ausgangswert für die Gesamtsterblichkeit zurück. Auch in diesem Diagramm ist der 2-fache Spitzenwert zu sehen (von 150 auf 300).

Solange Professor Morris also keine alternative Erklärung für den monotonen Anstieg der Todesfälle liefern kann, der JEDESMAL, wenn eine Impfung erfolgt, mit dem Zeitpunkt der Impfung korreliert, sollten wir davon ausgehen, dass die Impfung den Anstieg verursacht.

Er hat mir eine Gegendarstellung geschickt, aber er hat es vermieden zu erklären, wie die Todesfälle ansteigen, ihren Höhepunkt erreichen und dann wieder auf den Normalwert zurückgehen. Ein bequemes Versäumnis.

Wenn Professor Morris ein ehrlicher Wissenschaftler wäre, müsste er sofort einen Stopp der Impfungen fordern. Das tut er aber nicht, weil er (ganz unter uns gesagt) kein ehrlicher Mensch ist und sich weigert, sich auf eine aufgezeichnete Diskussion einzulassen. So ist es nun einmal.

Warum die CDC diese Daten nie der Öffentlichkeit zugänglich gemacht hat

Die CDC hat die CMS- oder SSA-Daten nie veröffentlicht, weil es der CDC zu schwer fallen würde, sie zu erklären, und deshalb halten sie sie vor der Öffentlichkeit verborgen, da es ihre Aufgabe ist, die Öffentlichkeit vor Informationen zu schützen, die ein Zögern bei der Impfung verursachen könnten.

Ich hingegen wollte sie unbedingt veröffentlichen, weil es meine Aufgabe ist, Korruption und die Wahrheit aufzudecken, denn das ist es, was die „Superverbreiter von Fehlinformationen“ tun sollen.

Die eine Frage, die Professor Jeffrey Morris und Dr. David Gorski nicht beantworten wollen

Ich forderte beide auf, meinen Artikel über das „tödliche“ Sicherheitssignal, das von der CDC nie bemerkt wurde, entweder zu bestätigen oder zu entkräften.

Beide weigerten sich, dies zu tun. Es ist eine einfache Berechnung. Ich weiß das, weil ich sie, bevor ich sie fragte, zwei Statistikern gegeben habe, und beide haben meine Arbeit ohne Probleme bestätigt. Ich habe einen dritten Mann, William Briggs, gebeten, die Berechnung ebenfalls durchzuführen. Er sagte: „Warum sich die Mühe machen? Es ist doch offensichtlich, dass die Kriterien erfüllt sind“.

Lesen Sie Briggs‘ Artikel darüber, wie dumm Masken sind, insbesondere seinen Artikel über die hochgelobte Maskenstudie von Bangladesch. Briggs hat es auf den Punkt gebracht. Ich war so beeindruckt, dass ich ihm vor etwa einem Jahr, als ich seine Arbeit zum ersten Mal las, 100 Dollar schickte.

Aber Professor Jeffrey Morris über Masken? Hier ist die Fehlinformation, die er verbreitet und die nicht wissenschaftlich untermauert ist:

Masken sollten keine große Sache sein. Zahlreiche Daten und der gesunde Menschenverstand legen nahe, dass Masken (insbesondere N95- oder chirurgische Masken) bei ordnungsgemäßem Tragen das Expositions- und Übertragungsrisiko etwas verringern, insbesondere in überfüllten, geschlossenen Innenräumen in Zeiten hoher Infektionsraten in der Bevölkerung. Die Menschen sollten ermutigt werden, in solchen Umgebungen Masken zu tragen.

Ja, richtig. Das stimmt auf keinen Fall, wie Briggs und ich bereits dargelegt haben.

Außerdem habe ich Briggs nach Debatten gefragt. Ich erzählte ihm, dass Professor Morris mir gesagt hat, dass echte Wissenschaftler nicht debattieren, sondern nur Papiere in der Literatur veröffentlichen, um Meinungsverschiedenheiten zu klären, oder schriftliche Dokumente hin- und herschicken.

Briggs sagte, dass die Wissenschaft durch Debatten vorankommt und dass er persönlich noch nie vor einer Herausforderung zurückgeschreckt ist, aber niemand will mit ihm debattieren. Ich frage mich, warum? Tipp: Lesen Sie einige seiner Artikel und Sie werden es schnell verstehen.

Diese beiden Typen (Morris und Gorski) weigern sich, meine Arbeit zu bestätigen oder sich auf eine Debatte einzulassen. Selbst als ich ihnen eine Entschädigung für ihre Zeit angeboten habe.

Das sagt so ziemlich alles, was Sie darüber wissen müssen, wie sehr diese Leute von ihren Überzeugungen überzeugt sind.

Angriffe auf diesen Artikel

Peter Yim schrieb, dass es einen „healthy patient bias“ geben könnte, da Menschen, die gesünder sind, eher geimpft werden. Es handelt sich jedoch um eine selbstkontrollierte Fallserie, da alle Teilnehmer in den Statistiken „gesund“ sind, da sie alle geimpft wurden. Wir untersuchen lediglich, wann sie im Verhältnis zur Impfung sterben. Man könnte auch argumentieren, dass Menschen, die kränker waren, sich eher beeilen würden, die Impfung zu bekommen, um sich vor dem Tod zu schützen, was die umgekehrte Verzerrung wäre. Aber wie gesagt, da es keine Vergleichsgruppe gibt, gibt es hier keine Verzerrung: Wir betrachten einfach die Reaktionskurve einer einzelnen Gruppe im Laufe der Zeit und vergleichen nicht zwei Kohorten.

Was das Argument „Korrelation ist nicht Kausalität“ angeht, so haben wir hier alle Elemente, um die Bradford-Hill-Kausalitätskriterien zu erfüllen. Wenn Sie aber nicht glauben, dass der Impfstoff die Ursache war, müssen Sie erklären, was die Wirkung sonst verursacht haben könnte.

Morris‘ Angriffe

Er behauptete, dass ich:

1. Vernachlässigung des „gesunden Impfeffekts“, bei dem das Sterberisiko bei der Erstimpfung geringer ist, weil Menschen, die kurz vor dem Tod stehen, zu diesem Zeitpunkt in der Regel nicht geimpft werden.

2. Er versäumte es zu erklären, dass die Todesraten über 14 Tage für den COVID-Impfstoff die gleichen waren wie für den Grippeimpfstoff. Er behauptet, dies beweise, dass die Unterschiede in den VAERS-Ergebnissen alle auf eine übermäßige Berichterstattung zurückzuführen seien.

Ich werde auf diese beiden Argumente eingehen:

1. Sicher, Menschen, die kurz vor dem Tod stehen, werden normalerweise nicht geimpft. Wir haben es mit Menschen zu tun, von denen wir nicht wissen, wann sie sterben werden. Es handelt sich um eine Poisson-Verteilung, d. h. es ist an jedem Tag völlig zufällig. Mit anderen Worten: Wenn man sich auf gesunde Menschen beschränkt, sterben diese gesunden Menschen mit einer völlig zufälligen Rate (die etwas von der Jahreszeit abhängt). Der „Effekt der gesunden Geimpften“ tritt dann auf, wenn man eine Studie durchführt, in der eine geimpfte Gruppe mit einer Vergleichsgruppe verglichen wird, wie in dieser Arbeit. Da wir nicht zwei Kohorten vergleichen, ist die Verzerrung nicht relevant.

2. Morris sagt, dass innerhalb von 14 Tagen nach der COVID-Impfung (z. B. Spritze Nr. 1) genauso viele Menschen sterben wie nach der Grippeimpfung, wenn man alle Todesfälle verfolgt. Daher ist der COVID-Impfstoff nicht gefährlicher als der Grippeimpfstoff. In der Präsentation wurden 1,17 mehr Menschen mit dem COVID-Impfstoff geimpft, und es gab 29,7 000 Todesfälle im Vergleich zu 25,4 000 Todesfällen (Grippe im Jahr 2020). 29,7/25,4=1,17 deutet darauf hin, dass die Sterblichkeitsrate bei beiden Impfstoffen genau gleich hoch ist. Kurz gesagt, es sieht so aus, als ob alle Todesfälle für beide Impfstoffe einfach „Hintergrundtodesraten für alle Todesursachen“ sind und es hier absolut nichts zu sehen gibt und beide Impfstoffe vollkommen sicher sind.

Punkt 2 ist der Punkt, an dem Morris seine Fahne aufstellt. Er würde behaupten, dass dies ein unanfechtbarer Beweis dafür ist, dass er Recht hat. Können Sie die Schwachstelle in seinem Argument erkennen? Die meisten Menschen wären dazu nicht in der Lage, also fordert er den Sieg. Aus diesem Grund hasst er Debatten. Er schreibt gerne einseitige Beiträge, bei denen die andere Partei nicht in der Lage ist, das eben Gesagte zu widerlegen.

Eine mögliche Erklärung findet sich in dem roten Text auf der Medicaid-Folie oben. Dort heißt es: „CMS schätzt, dass nur 48 % aller Impfungen erfasst wurden„. Die Menschen haben sich außerhalb des CMS-Systems impfen lassen, weil die Impfungen kostenlos waren. Wenn die Leute also in die Apotheke gingen, um sich impfen zu lassen, gab es überhaupt keinen Grund, einen Eintrag im Medicare-System vorzunehmen, da die Impfung kostenlos war. Diese Impfungen wurden also nie in der Medicare-Datenbank erfasst. Diese Personen galten im Medicare-System als „ungeimpft“, so dass es nur halb so viele Todesfälle gab, die durch eine Abfrage wie „14 Tage nach der Impfung gestorben“ erfasst worden wären.

Folie 21 wird uns einen weiteren Einblick in diese Angelegenheit geben. Sie zeigt im Grunde, dass wir nur 42,8 % der 64 Millionen Medicare-Versicherten geimpft haben. Mehr als die Hälfte wurde also außerhalb des Systems geimpft und in den Zahlen nicht berücksichtigt.

Folie 21 von Renz‘ Deck

Damit sind wir nun in der Lage, die 86 % (oder mehr) Geimpften zu erklären. Aber wir haben immer noch das Problem, dass die Gesamtsterbeziffer pro Kopf wie alle Hintergrundtodesfälle aussieht.

Zusammenfassend lässt sich also sagen, dass die Sterblichkeitsrate durch COVID Dose 1 im Jahr 2021 der Sterblichkeitsrate durch die Grippeimpfung im Jahr 2020 auf Pro-Kopf-Basis entspricht. Es sieht also so aus, als ob Jeffrey Recht hat, nicht wahr? Es sieht so aus, als ob wir für beide Impfstoffe nur die Hintergrundtodesrate verfolgen… hier gibt es nichts zu sehen.

Aber natürlich hat er nicht recht. Verstehen Sie, warum? Es ist ziemlich subtil. Hören Sie hier auf zu lesen, wenn Sie das Problem selbst lösen wollen. Andernfalls lesen Sie unter dieser Folie (aus Jeffreys Präsentation) weiter, und ich werde Ihnen das Geheimnis erklären.

Tabelle aus Morris‘ Artikel. Die wichtigsten Zahlen sind die Pro-Kopf-Todesraten, 107 und 90. Wenn es keinen Tötungseffekt gäbe, wären diese Zahlen fast identisch.

OK, es gibt vier Gegenargumente zu Jeffreys Argument:

1. Dosis-1- und Dosis-2-Raten zeigen, dass es nicht nur um den Hintergrund geht
2. Die Spitze auf Folie 29 zeigt, dass es nicht nur um den Hintergrund geht
3. Die Gürtelrose-Raten (von 20) deuten darauf hin, dass die Hintergrundtodesrate im Jahr 2021 deutlich unter 90 liegen könnte.
4. Der 10-fache Unterschied in der Todesrate zwischen den beiden Impfstoffen bei jüngeren Menschen zeigt, dass die COVID-Impfstoffe nicht annähernd so harmlos sind, wie Morris behauptet. Man kann einen so großen Unterschied nicht erklären, wenn beide Impfstoffe harmlos sind.

Lassen Sie uns über jeden dieser Punkte im Detail sprechen.

Wenn alle Impfstoffe sicher sind, wird die Zahl der Todesfälle innerhalb von 14 Tagen nach der Impfung unabhängig vom verwendeten Impfstoff gleich sein, da es sich lediglich um die Hintergrundtodesrate handelt. Bei der Gürtelroseimpfung wird es eine leichte Altersverfälschung geben (da sie möglicherweise eher jüngere Medicare-Empfänger betrifft), die aber nicht so stark ausfallen dürfte. Bei der Grippeimpfung ist kein großes Alters-Confounding zu erwarten, da sie, genau wie die COVID-Impfung, von allen erhalten wird.

Weniger Menschen haben die Dosis 2 erhalten und es gibt weniger Todesfälle. Aber sehen Sie sich den Unterschied in der Pro-Kopf-Todesrate zwischen den beiden Dosen an: 20 %. Wahnsinn! Wenn es sich dabei nur um die „Hintergrundtodesrate“ handelt, wie Morris behauptet, müssten die beiden Zahlen (107 und 90) in der obigen Tabelle fast gleich sein. Sind sie aber nicht!! Die Dosis 1 war also 20% tödlicher als die Dosis 2. Und das deutet darauf hin, dass Dosis 2 wahrscheinlich auch nicht völlig harmlos war und die Sterblichkeitsrate im Vergleich zur Hintergrundrate für 2021 um 20 % erhöht sein könnte. Wir haben keine Grippedaten für 2021, so dass es keinen Vergleich gibt, um die Hintergrundtodesrate zu ermitteln! Es sieht auf jeden Fall so aus, als gäbe es hier übermäßige Todesfälle.

Der tödliche Effekt wird auch durch die Kurve in Folie 29 oben bestätigt. Die Hintergrundtodesfälle hätten keine solche Spitze. Sie wäre völlig flach (natürlich mit einem gewissen Rauschen).

Die Gürtelrose-Todesrate pro Kopf liegt bei etwa 20. Dies deutet darauf hin, dass dies die wahre Hintergrundtodesrate für diese Bevölkerung sein könnte. Aber der Gürtelrose-Impfstoff wird wahrscheinlich jüngeren Medicare-Patienten verabreicht, so dass dies die niedrigere Hintergrundtodesrate erklären könnte. Dennoch rechtfertigt dies eine weitere Untersuchung.

Renz‘ Folie 33 ist das Tüpfelchen auf dem i:

Dia 33 ist das Killerdia. Morris hat keine Erklärungen für diese Folie. Deshalb hat er auch nie

Wenn der COVID-Impfstoff völlig sicher ist und niemanden tötet, wie erklärt Morris dann den 10-fachen Unterschied bei den Todesfällen unter 30 Jahren zwischen den beiden Impfstoffen (da die Zahl der untersuchten Personen ungefähr gleich ist). Und es gibt einen 24-fachen Unterschied bei den nicht tödlichen Herzproblemen. Das kommt mir nicht wie ein sicherer Impfstoff vor.

Und natürlich gibt es noch viele andere „schwer zu erklärende“ Dinge, wie z. B. diese Arbeit aus Nature (man beachte, dass die Schlussfolgerung und NICHT die Daten umstritten sind!).

An dieser Stelle wird Jeffrey das Thema wechseln wollen, um eine Diskussion über diese Beweise zu vermeiden.

BONUS-Geschenk von mir für Sie: Die Rohdaten aus der Stammdatei der Sozialversicherung für Todesfälle, die den Höhepunkt der Todesfälle 5 Monate nach dem Höhepunkt der Impfungen zeigen

Hinweis: In diesem Abschnitt meines Artikels möchte ich Sie auf einen weiteren Datensatz hinweisen: die Stammdatei der Sozialversicherung für Todesfälle.

Hier ist der Originaldatensatz, den ich in meinem Artikel über die 5-monatige Verzögerung des Todeszeitpunkts verwendet habe: Social security death master file data

Die Beschreibung der Datenbank finden Sie in der ersten Datei (SSA Death Master File Pct Increase Deaths 2020 to 2021) auf der Registerkarte „What is DMF“.

Viel Spaß damit. Sie können Ihre Freunde beeindrucken. Sie brauchen es nicht, um diesen Artikel zu verstehen, aber ich wollte keinen separaten Artikel schreiben, nur um Sie darüber zu informieren. Dies ist ein weiterer Höhepunkt, den Jeffrey nur schwer erklären kann, da er überall auf der Welt vorkommt, wie ich in meinem Artikel erwähnt habe.

Jeffrey Morris wird nie in der Lage sein, diese Daten zu erklären

Und schließlich können Sie sich diesen 2-minütigen Trailer von „Died Suddenly“ ansehen, einem neuen Dokumentarfilm von Stew Peters, der am 21. November ausgestrahlt wird:

Link zum Video

Ich möchte mich klar ausdrücken:

Jeffrey Morris kann nicht erklären, was in dem 2-Minuten-Trailer oben steht. Wenn er das kann, werde ich sehr beeindruckt sein. Er muss es ignorieren. Er ignoriert Daten, die ihm nicht gefallen. Hier ist der Artikel der Epoch Times mit weiteren Details.

Hier ist der offizielle 4-Minuten-Trailer von „Died Suddenly“, in dem es um die Gerinnsel geht. Auch diese „Klumpen“ sind schwer anders zu erklären. Auch Jeffrey ist ratlos, wie er das erklären soll. Außerdem bin ich mir ziemlich sicher, dass Sie das eine oder andere bekannte Gesicht in diesem Trailer sehen werden (wie meines):

Link zum Video

Zusammenfassung

Professor Jeffrey Morris hat uns versehentlich Daten zur Verfügung gestellt, die zeigen, dass die Todeskurve nach der COVID-Impfung NICHT flach ist, wie es bei einer Kochsalzlösung der Fall wäre. Dies lässt sich nicht anders erklären, als dass die COVID-Impfstoffe eine große Zahl von Menschen töten.

Morris sollte auch erklären, warum über 300.000 Menschen der Gruppe „Plötzlich gestorben“ auf Facebook beigetreten sind, die meisten, um ihre einzigartige Geschichte zu erzählen, was mit einem geliebten Menschen passiert ist. Das ist kein Symptom für ein „Überberichterstattungsproblem“. Das ist beispiellos.

All diese „plötzlichen Todesfälle“ im Verborgenen sind kein „Problem der Überberichterstattung“.

Sie sind ein Symptom für einen massiv unsicheren Impfstoff.

Aber die UPenn-Professoren können diese Daten nicht anerkennen, weil sie solche Beweise nicht als „wissenschaftlich“ ansehen.

Sorry, in der Wissenschaft geht es darum, alle Daten zu erklären. Wenn Sie ein echter Wissenschaftler sind, können Sie die Beweise, die Ihnen nicht gefallen, nicht einfach ignorieren.