A pesar de la evidencia anecdótica y de investigación generalizada de enfermedad grave y muerte estrechamente asociada con las inyecciones de COVID-19, su vínculo con la mortalidad de COVID se ha descartado como raro y coincidente, porque la evidencia estadística integral no ha sido obvia en los datos oficiales de mortalidad.

Un artículo reciente resuelve este rompecabezas al identificar una falla de datos sistémica en la convención de informes que oscurece el impacto fatal inmediato de las inyecciones de COVID-19, donde las muertes sustanciales por «vacunas» se han atribuido erróneamente a los «no vacunados».

Recientemente, Deborah Birx, coordinadora del Grupo de trabajo sobre coronavirus de la Casa Blanca (WHCTF, por sus siglas en inglés), quien estableció las estrategias para las primeras respuestas al COVID de EE. UU. copiadas por gran parte del mundo, lamentó públicamente la mala calidad de los datos de COVID de EE. UU. y afirma que fue una pandemia impulsada por suposiciones y percepciones, en lugar de datos y ciencia.

Sobre las agencias de salud, también dijo: “Datos para publicación, no datos para cambios de implementación”. Es decir, los datos de COVID se recopilan, no para informar, guiar e implementar cambios de política, sino para gestionar la percepción pública, lo que podría significar que los datos pueden manipularse para engañar al público, como se muestra a continuación.

La afirmación oficial de que “la política sigue a la ciencia” es lo opuesto a la realidad: “la ciencia sigue a la política”, es decir, la política primero se sustenta después en ciencia falsa y datos manipulados. Es posible que los analistas de datos no se den cuenta de que podrían estar ayudando e incitando a la información errónea al publicar estadísticas engañosas de datos manipulados. Brindamos evidencia de las dramáticas consecuencias de la falla en el informe de datos COVID especificada por los CDC de EE. UU.

El CDC define el «estado de vacunación» como un retraso de 14 días desde la última inyección de COVID, con la justificación de que se necesitan al menos 14 días para que la inyección surta efecto. Por ejemplo, un «caso de avance» de una persona «vacunada con una serie primaria» se especifica por:

“Caso vacunado con una serie primaria: ARN o antígeno del SARS-CoV-2 detectado en una muestra respiratoria recolectada 14 días después de completar de manera verificable la serie primaria de una vacuna COVID-19 autorizada o aprobada por la FDA”.

Dichos datos recopilados no son datos sin procesar sino datos manipulados porque los datos ajustados pueden distorsionar la interpretación de los resultados. Los datos ajustados son una falla de datos a simple vista, porque la adopción de un lapso de tiempo de 14 días, aunque ampliamente aceptada, no ha sido justificada por la investigación científica o por el debate sobre su potencial para inducir a error.

Científicamente, el concepto de «estado de vacunación» es completamente innecesario en los datos sin procesar; todo lo que se necesita es simplemente registrar la «Fecha de inyección». Ha sido imposible determinar científicamente cuándo surten efecto las inyecciones cuando ya está prejuzgado por el «estado de vacunación» de los datos recopilados.

La distinción importante entre datos sin procesar y datos manipulados, en este caso, proviene del hecho de que los eventos adversos y las muertes ocurrieron con frecuencia poco después de las inyecciones de COVID, mucho menos de 14 días, como informó la base de datos del Sistema de Informe de Eventos Adversos de Vacunas (VAERS, por sus siglas en inglés) de los CDC.

Los datos de VAERS, que dependen de informes voluntarios, por lo tanto, no se reportaron y están incompletos, muestran claramente la existencia de un efecto letal inmediato de las inyecciones de COVID, muy probablemente en menos de 14 días. Esta evidencia se ha ignorado por no ser representativa debido a la cantidad insuficiente de muertes en comparación con la gran cantidad de inyecciones.

Sin embargo, la evidencia muestra que el lapso de tiempo de 14 días tiene un impacto confuso y significativo en las definiciones de «estado de vacunación», lo que podría tener ramificaciones importantes. Por ejemplo, si alguien muere inmediatamente después de un refuerzo de Pfizer, los datos no se informarán como la muerte de una persona reforzada, sino como la muerte de una persona que recibió una dosis doble. Los datos registrados enmascararían los efectos letales del refuerzo ya que la muerte no se atribuiría al refuerzo.

El documento citado ha investigado esta falla en los datos y ha demostrado que es claramente evidente en los datos de COVID y que el error de datos tiene un impacto sustancial en las estadísticas de mortalidad de COVID y en nuestra evaluación de la seguridad de las inyecciones de COVID.

Este artículo pretende simplemente describir el método de análisis, resumir el hallazgo principal e indicar cómo la falla en los datos distorsiona significativamente la visión sobre la seguridad y la conducta de la pandemia de COVID-19. El objetivo principal es instar a otros a replicar estudios similares y buscar más detalles de nuestro método en el artículo original.

Los conjuntos de datos que requieren números para poblaciones y muertes según las dosis de inyección o el «estado de vacunación» a menudo no están disponibles. Afortunadamente, existe una pequeña cantidad de datos de este tipo para una población de 8.2 millones en Nueva Gales del Sur (NSW) en Australia, desde principios de septiembre de 2021 hasta el 2 de julio de 2022.

Sin embargo, este conjunto de datos de NSW está aún más distorsionado [7], ya que una persona puede considerarse «no vacunada» hasta 21 días después de la primera inyección. Se mostrará que los datos sugieren que muchas personas murieron dentro de este período de 21 días, pero todas fueron clasificadas como muertes de «no vacunados».

Nuestro método para exponer la falla de datos analiza los aumentos y disminuciones en las poblaciones de diferentes dosis como se muestra en la siguiente tabla. Después de la primera gran campaña de inyecciones en Nueva Gales del Sur durante varias semanas, la población de dosis doble (segunda columna) aumentó en unos pocos millones, a expensas de las poblaciones de dosis única y sin dosis (los números negativos están entre paréntesis).

Las dos columnas amarillas resaltan una anomalía en los datos: los nuevos recuentos de muertes de los «vacunados» aparecen desordenados y potencialmente erróneos (columnas grises), con algunas resurrecciones (fuera de Semana Santa) de las poblaciones con dosis única y doble.

Las nuevas muertes para los «no vacunados» son consistentemente grandes, para una población cada vez más reducida. ¿Por qué la menguante población “no vacunada” debería tener sistemáticamente un gran número de nuevas muertes?

Durante este período, la población “no vacunada” se redujo en más de un millón de personas que recibieron una o dos dosis de inyección, la población de dosis doble aumentó en más de tres millones, mientras que la población de dosis única sufrió una pérdida neta de alrededor de dos millones.

Cuando la población combinada de una y dos dosis se compara con las nuevas muertes en los que no recibieron una dosis, se observa una correlación muy alta (> 98%) en la siguiente figura. A principios de 2022, la caída en la población combinada de personas que recibieron dosis únicas y dobles se debió a la llegada de las vacunas de refuerzo, cuando la población de tres dosis aumentó rápidamente, reduciendo la dosis doble.

El patrón de anomalías en los datos se ha producido en cada campaña de inyección posterior desde el primer refuerzo (tercera dosis) y luego hasta el segundo refuerzo (cuarta dosis). La evidencia empírica de estas campañas posteriores se describe en el artículo original.

Todos los datos examinados sugieren que las inyecciones de COVID sistémicamente tienen un impacto letal significativo e inmediato de acuerdo con la evidencia del informe OpenVAERS citado anteriormente.

Un número significativo de muertes dentro de los 14 a 21 días posteriores a las inyecciones no se informaron como causadas por las inyecciones o relacionadas con ellas, sino como muertes por COVID de aquellos que aún no recibieron esas inyecciones. Los datos recopilados de COVID dieron lugar a dos afirmaciones falsas y engañosas para impulsar las campañas de inyección.

• Las nuevas inyecciones eran seguras y se asociaron con pocas muertes informadas;
• Las nuevas inyecciones eran necesarias debido a la «disminución» de las inyecciones anteriores con un número rápidamente creciente de muertes por COVID.

La verdad es todo lo contrario: las nuevas inyecciones no eran seguras y se asociaron con muchas muertes, pero se atribuyeron erróneamente a las que aún no se habían inyectado, creando la ilusión de una plaga mortal para los temerosos de recibir la primera inyección y, posteriormente, una ilusión de «disminución» o “nuevas variantes” para que los “vacunados” reciban más vacunas.

Es probable que las experiencias de primera mano de los trabajadores de la salud que presencian las consecuencias inmediatas de las inyecciones de COVID desconfíen de los informes oficiales y abandonen la industria en lugar de arriesgar su propia salud al someterse a los «mandatos de vacunación».

Inicialmente, este esquema funcionó maravillosamente para impulsar la aceptación de miles de millones de dosis entre las poblaciones mundiales, pero en los últimos tiempos comenzó a fallar porque se hizo evidente que la mayoría de las muertes por COVID ocurrieron entre los «vacunados». ¿Por qué?

Al ajustar las poblaciones «vacunadas» más grandes que las poblaciones «no vacunadas», los datos recientes todavía muestran que los «vacunados» tienen varias veces más probabilidades de morir que los «no vacunados».

La razón es que las proporciones de las dos poblaciones se han estabilizado, con relativamente pocas primeras dosis administradas y, por lo tanto, ha cesado en gran medida la atribución errónea de muertes a los «no vacunados».

Se han administrado nuevas inyecciones a los “vacunados” como refuerzos. Las muertes por estas nuevas inyecciones ahora solo pueden atribuirse a las poblaciones «vacunadas». En una comparación de mortalidad de «vacunados» versus «no vacunados», se ha visto que el riesgo de morir para los «vacunados» aumenta considerablemente, porque esas muertes ya no se pueden atribuir a los «no vacunados».

Si el esquema de inflar las muertes de los «no vacunados» continuara, entonces sería necesario reclutar más «no vacunados» para recibir las primeras inyecciones. Quizás hacer campaña contra la “vacilación de las vacunas”, legislar “mandatos de vacunación” y recomendar inyecciones infantiles son todos intentos de mantener el esquema para inyectar a los “no vacunados”.

Sin embargo, dado que esos intentos no lograron convertir suficientes «no vacunados» para aceptar las inyecciones de COVID, el riesgo de mortalidad por COVID entre los «vacunados» ha aumentado visiblemente en los datos oficiales. Una solución simple para mejorar la óptica, al menos temporalmente, es reducir los recuentos de muertes por COVID, desviándolas como muertes no relacionadas con COVID, lo cual es fácil de hacer, dada la ambigua definición de «muerte por COVID».

Una consecuencia colateral del esquema ha sido una fuerte correlación entre las nuevas inyecciones de COVID y un rápido aumento en las muertes no relacionadas con COVID, que finalmente se observa en los datos de mortalidad por todas las causas. Esta observación resuelve un enigma planteado en un artículo reciente de PSI sobre los datos de ONS, que parecen más precisos en muestras pequeñas que en muestras grandes. La explicación aquí es que cuanto más atrás van los datos, más inflados y distorsionados son los números de mortalidad de los «no vacunados» debido a la falla de los datos.

En conclusión, hemos demostrado que existe una falla de datos a simple vista en una recopilación de datos oficial. Hemos avanzado la hipótesis de la navaja de Occam de que la letalidad de las inyecciones de COVID, no reconocidas oficialmente, puede explicar varias observaciones importantes, pero desconcertantes.

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Y recuerda… «No asumas NADA, cuestiona TODO».

Redacción Anwo.life