Estatísticas mais recentes sobre os dados de mortalidade na Inglaterra sugerem uma classificação incorreta sistemática do status da vacina e eficácia incerta da vacinação contra a Peste Chinesa.
Segundo um paper publicado em dezembro de 2021 no Research Gate, de autoria de Martin Neil e Norman Elliott Fenton, ambos pesquisadores da Universidade de Londres, a equipe já “analisou os dados de mortalidade de novembro da ONS (um instituto de estatísticas nacionais da Inglaterra). Concluímos que, apesar da evidência aparente para apoiar a eficácia da vacina, esta conclusão é duvidosa devido a uma série de inconsistências e anomalias graves”.
Em seu perfil no Twitter, Martin Neil continuou com série de outras considerações sobre os resultados da pesquisa em um tópico. A certa altura, ele afirmou que os dados parecem mostrar mortalidade não-Covid mais baixa para os vacinados em comparação com os não vacinados, o que ele considera ímpar. Ele complementou afirmando que “as taxas de mortalidade de não vacinados atingem o pico ao mesmo tempo do pico de vacinação para a faixa etária, então cai e se aproxima dos vacinados. Isso não é natural”:
2.The data appear to show lower non-Covid mortality for the vaccinated compared to the unvaccinated. Odd. Also unvaccinated mortality rates peak at the same time as the vaccine rollout peaks for the age group, then falls and closes in on the vaccinated. This is not natural pic.twitter.com/J2WAfzpzVw
— Prof Martin Neil (@MartinNeil9) December 3, 2021
O pesquisador disse também que “temos uma vacina cujos receptores estão sofrendo menos mortes não-cobióticas e, portanto, estão se beneficiando com o aumento da mortalidade. E as taxas de mortalidade parecem diferir significativamente das normas históricas, conforme evidenciado nas tabelas de mortalidade históricas”.
Neil também aponta que “correlacionando a mortalidade de não vacinados com o lançamento da vacina, vemos padrões curiosos (linha pontilhada a proporção de pessoas recebendo a primeira e a segunda doses):
4.Correlating unvaccinated mortality with vaccine roll out we see curious patterns (dotted line the proportion of people getting first and second doses). Why are the unvaccinated dying after NOT getting the 1st dose? Why are the single dosed dying after NOT getting the 2nd dose? pic.twitter.com/dgLL3CFBGd
— Prof Martin Neil (@MartinNeil9) December 3, 2021
Diante desta tabela, ele questiona “por que os não vacinados morrem depois de NÃO receber a primeira dose? Por que a dose única morre depois de NÃO receber a segunda dose?”.
Continuando, ele afirma que há “muitas evidências de que que morre dentro de 14 dias da vacinação podem ser categorizados como não vacinados. Então, alguém que morre dentro de 14 dias após a primeira dose é erroneamente classificado como não vacinado e algo semelhante pode ocorrer após a segunda dose”:
5.Plenty of evidence that the vaccinated who die within 14 days of vaccination may be categorized as unvaccinated. Then someone who dies within 14 days of first dose is miscategorised as unvaccinated and a similar thing could occur post second dose. pic.twitter.com/brL6F01xiE
— Prof Martin Neil (@MartinNeil9) December 3, 2021
O cientista pondera: “os primeiros picos de mortalidade que parecem ocorrer logo após a vacinação podem ser causados por enfermos, moribundos e gravemente doentes recebendo vacinação em ordem de prioridade e, portanto, simplesmente parecendo acelerar mortes que poderiam ter ocorrido no final do ano. Olhando para a mortalidade, parece haver evidências claras da eficácia da vacina, mas após a vacinação, as pessoas sofrem uma resposta imunológica enfraquecida por um período de até 28 dias e podem correr o risco de infecção pela Peste Chinesa ou outro agente infeccioso a qualquer momento nesse período. Portanto, faz sentido examinar a data de infecção em vez da data de registro de óbito”.
Os pesquisadores ajustaram isso “usando um deslocamento temporal e observando um grande pico na mortalidade para todos os grupos de idade durante as primeiras semanas, quando a prevalência da doença era alta e quando a implementação da primeira dose de vacinação atingiu o pico”:
10.We adjust for this using a temporal offset and see a large spike in mortality for all age groups during the early weeks, when covid prevalence was high, and when the first dose vaccination rollout peaked. pic.twitter.com/HYezGJsFVD
— Prof Martin Neil (@MartinNeil9) December 3, 2021
Neil ainda fala que após este “ajuste de compensação, não observamos nenhum benefício significativo das vacinas no curto prazo. Elas parecem expor as pessoas a um aumento da mortalidade, de acordo com o que sabemos sobre a exposição imunológica ou riscos de pré-infecção. Quaisquer que sejam as explicações para os dados observados, é claro que os dados do ONS são enganosos e não confiáveis. Na ausência de qualquer explicação melhor, a navalha de Occam apoiaria nossas conclusões. Os dados do ONS não fornecem evidências confiáveis de que as vacinas reduzem a mortalidade por todas as causas”.
O pesquisador finaliza seu tópico dizendo que “esta é a última das inúmeras tentativas de decodificar os hieróglifos do ONS, mas agora podemos ter tropeçado em uma pedra de roseta para ajudar a resolver o quebra-cabeça”, e que “Este é um trabalho não recompensado, com algum risco considerável para a carreira. Alguns de nossos colaboradores clínicos NÃO PUDERAM colocar seus nomes no papel”.
Ele também passa um blogue chamado Probability and Risk, o qual ele parece manter junto ao Norman Elliott.
Pra quem não conhece, o ResearchGate é um site europeu de rede social comercial para cientistas e pesquisadores compartilharem artigos, fazerem e responderem a perguntas e encontrarem colaboradores.
Tweet original de Martin Neil:
http://twitter.com/MartinNeil9/status/1466814347762671628?s=20
Abaixo, temos um vídeo escolhido de forma aleatória de nosso canal:
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- Marcador(es): Vírus Chinês
- Publicado por: Equipe Direita Realista
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