スティーブ・キルシュマシュー・クロフォードワクチンワクチン免疫・感染免疫

マシュー・クロフォード ワクチンは役に立たない

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Mathew Crawford: The vaccines are useless

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Steven Kirsch 0:00

皆さん、こんにちは。ここに戻ってきました。ワクチン安全性研究財団のエグゼクティブ・ディレクターを務めるスティーブ・キルシュです。友人のマシュー・クロフォードと一緒に来ました。マシューと私は、この旅の最初の頃からずっと一緒にやってきました。忘れましたが、マシューと出会ったのはいつでしたっけ?

Matthew Crawford 0:22

4月だったと思います。

Steven Kirsch 0:24

そうですね。。4月というと、私がワクチンの安全性について知る前ですね。

Matthew Crawford 0:34

私が間違っているかもしれません。私は、クラブハウスの一室で4月下旬に行われたのではないかと思っていましたが、もしかしたら5月だったのかもしれません。分からないけど、もしかしたら

Steven Kirsch 0:39

もっと早かったかもしれません。それで、あなたはそのことを知ったのでしょう。つまり、どうやってこのワクチンを知ったのでしょうか?あなたはどこでワクチンを接種しましたか?そして、どうやってワクチンが安全でないことを知ったのでしょうか。

Matthew Crawford 0:50

私は予防接種を受けていません。当初の予定では、様子を見ようと思っていました。私が本当に心配していたのは、ワクチンにはあまり関心がなく、早期治療薬のデータを調べる研究をしていたことでした。

私は、初期治療薬のデータを調べる研究をしていたのですが、一般の人たちに簡単に捨てられてしまうことに常に驚きを感じていました。不正な、あるいは失敗するように作られた研究がいくつもあったのです。それはとても気になることです。

しかし、私はワクチンには関心がありませんでした。2月に、ワクチンメーカーの友人が私の携帯電話にメッセージを残し、「このギャップを見てほしい」と叫びました。そこで私は、少しずつ見始めたのですが、これまでに一度も見たことがありませんでした。

Steve Kirsch1:37

安全性について話しているとは言いませんでした。

Matthew Crawford 1:40

彼女が最初に懸念していたことは、正直なところ覚えていません。彼女が懸念していたのは、部分的にはポリシーに関することだったと思いますが、彼女自身も少しずつ、「何か腑に落ちないことがある」と言い始めていたようです。

あなたはデータを見ることができる人だと思いますが、3月頃に私に連絡してきた元生徒のことを見てみてください。ワクチンのリスクについて何か書いてもらえませんか?なぜなら、私は自分自身でこのことを考えているからです。彼女はあなたのようにとても聡明で、MITのエンジニアを卒業しています。

Steven Kirsch 2:24

そういう人たちは危険だから、マシュー、そういうMITエンジニアとは付き合わないほうがいいよ。そうですね。そして握手 Take it from me.

Matthew Crawford 2:35

それで私は、もっと注意を払うべきリスクがあると言えるだけの証拠をまとめました。しかし、私はまだ何も知らなかったんですよね。

Steven Kirsch 2:49

なるほど、彼女は赤旗を掲げたわけですね。しかし、今日の議論に入る前に、初期治療のデータについてお聞きしたいのですが、初期治療のデータを見てみると、それはまるで、超驚くべきもので、脳を持っている人なら誰でもこれを追求すべきだと思うようなものでした。一般の人は興味がないとおっしゃいましたが、本当はNIHなんです。つまり、彼らこそが重要な人たちなのです。フリーデンやタイソンがNIHに関心を持ってもらおうとしたのは、かなり前のことですが 2020年3月のことでしましたが、基本的には全く関心を持ってもらえませんでした。私は、何か見逃していないか?

Matthew Crawford 3:28

ヒドロキシクロロキンやイベルメクチン、その他の薬を大量に使用している医師たちと、6つの大陸で50-60人ほど話をしたと思います。どの医師も、早期に使用しても効果がないとは言いませんでした、一人も。また、他の何十人もの医師の記事やインタビューも集めました。

Steven Kirsch 3:57

でも、NIHは彼らよりも賢いんですよね。ですから、NIHはその医師たちが知らないことを知っているはずです。

Matthew Crawford 4:04

NIHの医師たちは、非常に大規模な試験を実施したことを知っています。大規模な試験であることが重要なのであって、無作為化比較試験ではありますが、彼らは薬を使用しなかったのです。プロトコルを使用しているのです。

Steve Kirsch4:20

それは後期治療のためのもので、早期治療を信じない人はいないでしょう。そうですね、現在は?私は、彼らが早期治療の試験を行ったのを見たことがありません。その通りです。それを指摘したら、二度と連絡してくるなと言われました。なるほど、そういうことですね。つまり、明らかにそうですね。

つまり、100%の死亡リスク低減率を持つプロトコルに対して、100%の死亡リスク低減率を持つプロトコルに対して、戸惑ったということですね。死亡率が100%減少し、入院率が99.7. 6%の入院率の低下を実現したプロトコルに対して、あなたは、私が、私が、彼らが興味を持つかもしれないと思ったのではないですか?

Matthew Crawford氏 5:10

もちろん、無作為化対照試験ではなく、無作為化対照試験だと言われてしまうかもしれませんが、そうではありません。そして、あなたは無料のデータでTysonの話をしています。しかし、もちろん、無作為化されていたとしても、そのようなコホートを見つけてきたとしたら、それはおそらく県内に存在するでしょう。そして、感度分析を行って、統計的有意性の範囲内であることを示すことができるのです。

Steve Kirsch5:46

その通りです。もちろん、彼らはそのようなことにはまったく興味がありませんでしたが。ええ、それは仕事であり、努力が必要です。それに、誰も殺さないようにしたほうがいいですよね。つまり、うまくいかないかもしれないもので、誰かを救いたいとは思いませんでしょう。

Matthew Crawford 6:08

そして、彼らは意図的にワクチンを待ち望んでいたのだと思います。当時の私は、そのような意見を持っていませんでした。しかし、今は強くそう思います。

Steven Kirsch 6:19

そうですね。私も同じで、ちょっと頭を悩ませていました。しかし、今はよくわかります。インフルエンザワクチンの結果が出たとき、何が起こるかは数ヶ月前から予告されていました。そして、その結果が出たとき、誰も、NIHも、まったく何もしませんでした。

驚くべき検証結果が出たのに、NIHとWHOは全く何もしなかったのです。先に進みましょう、今日は3つのことを話したかったのですね。

私はあなたのサブザックの読者です。私の大きな不満の一つは、マシューがいつも話に入ってしまうことです。そして、オチが何かを考えなければなりません。だから、これを逆に訓練してほしいのです。つまり、人々は1時間のビデオを見る時間がなければ、このビデオ全体を見る時間もないということです。

前もって教えてくれませんか?さあ、ステージ1でやりたかったこと、ステージ2でやりたかったこと、ステージ3でやりたかったこと、話したいことを教えてください。しかし、今すぐオチを教えてください。そうすれば、細部にまで踏み込むことができる。応援してね。OK、あなた

Matthew Crawford 7:27

あなたは、私が時々リードを埋もれさせてしまうと言いました。私はカリキュラム開発者です。私はカリキュラム開発者なので、できるだけ多くのことを学んでもらいたいと思っています。

Steven Kirsch 7:37

そうですね、でも、全部を見る時間がない人もいますよね。それでは、お二人のアップについて

Matthew Crawford 7:43

ここです。今日は何をするのかというと、これです。これは三幕の劇です。でしょう?ワクチンは効果がありません。効果があったことはありません。

実際、私たちはその有効性を示す証拠を持っていませんでした。これには多くの人が驚くことでしょう。しかし、まずは試験から始めましょう。そして、試験について聞いたことをすべて思い出してみましょう。

Steven Kirsch 8:04

いや、いや、いや。詳細に入ります。タイムアウトです。邪魔をしてしまいました。オーケー、それは、それは。そうだな 試験は基本的にインチキで、ワクチンは効かないってことね。2つ目は何ですか?

Matthew Crawford 8:17

第一幕は臨床試験 第二幕はレトロスペクティブ・スタディです。これらはイスラエルで行われたもので、イスラエルのデータをもとに、いくつかの異なるチームが行っていましたが、最も顕著に発表されたのは2つでした。そして

Steve Kirsch8:33

それは、ワクチン効果のレトロスペクティブ(遡及的)なものですね。おそらく、これらもゲーム化されたと言うことでしょうか?

はい、その通りです。

いいですね。そして、3つ目は何でしょうか?

Matthew Crawford 8:46

3つ目は、グローバルなデータです。私たちが耳にするのは、実際には3つか4つの国の話です。そうでしょう?面白いことに、ワクチンに反対することを言うと、ある国で起こっていることを論じた場合、チェリーピックと非難されますが、メディアが語ること、FDAが語ること、彼らの論点を見ると、アメリカ、イギリス、イスラエルを見ています、たぶん80~90%くらいでしょうか?そして、他の国を選ぶのかもしれません。

Steven Kirsch 9:15

そうですね。それはおそらく、そのデータが最も信頼できると信じているからだと思います。

Matthew Crawford 9:21

そう、最も信頼性が高いのですが、信頼性が高いからこそ、このケースでは最も信頼性が低いという理由があるのです。

Steven Kirsch 9:30

さて、あなたが言いたいのは、最も信頼性の低いデータがあるということですが、そのデータとは、ハーバード大学の研究と、線が間違った方向に滑ってしまうことについて話したいと思いましたか?そして

Matthew Crawford 9:41

そうですね、その話もしましょう。私には私自身の

Steven Kirsch 9:44

しかし、しかし、肝心なのは、あなたがデータは偽物だと思うかどうかということです。捏造されていると思いますか?

Matthew Crawford 9:52

実際には、データを偽造したり、ごまかしたりすることなく、すべてのことができると思います。どこかに汚いデータがないというわけではありません。データがどの程度ごまかされているのかはわからないかもしれませんし、試験の報告書もよくできていますので、それについてはまた後日お話します。かし、COVIDが何であるかという分類を除いては、データを1つも改ざんすることなく、このすべてを達成することができるとは思えません。

Steven Kirsch 10:25

そうですね、ほんの少しの修正ですね。言い換えれば、ちょっとしたごまかしで、全く機能していない雑誌を、何かしているように見せることができるということですね。

Matthew Crawford 10:34

そうです。この統計学的なトリックは、ある意味では素晴らしいものですね。そして、もっと多くの統計学者が歩み寄らないのは残念なことです。少なくとも、ノーマン教授、ああ、彼の名前はノーマン・フィトン。ええ、彼がこの件について書いてくれているのを見て、本当に嬉しく思います。

Steven Kirsch 10:55

あなたは、ここで唯一の真実を語る人のようですね。 Norman Fentonですね。

ええ、確かに

Jeffrey Morrisではありませんね、Jeffrey Morris教授からは何も得られないでしょう。そうでしょ?私の親友である教授、いや、私たちの親友であるモリス教授からの明るい話題はありませんか?

Matthew Crawford 11:20

彼は面白いキャラクターですね。私が息子のスタックで情報検閲の話をしたとき、彼はすぐに1つの論文を送ってきましたが、その論文はすでに持っていました。私はすでに論文を持っていたのですが、彼がその論文を送ってきたのは興味深いことでした。

私は、生物統計学の教授たちが後ろに下がっているのを見るのは好きではありません。疑問に思うのは、彼らは物語に挑戦していないのではないかということです。なぜなら、彼らにはあまりにも大きなプレッシャーがかかっているからだと思います。しかし、彼らは他の人にこの問題を解明してもらいたいと思っています。

さて、彼がブログで行ったことの一つにCOVIDがあります。データサイエンスのブログです。彼が指摘したのは、シンプソンズのパラドックスで、イスラエルのデータを見ると、ブースターの必要性はなく、実際に効果が薄れているわけではないことを示唆しているように見えました。これについては、統計学的なトリックを使って説明します。

もし彼がそれについて正しいなら、もし彼がそれについて正しいなら、彼がしたことは、ブースターのデータには正当性がないと言ったことになります。そして、「シンプソンズのパラドックス」で彼がやったようなことを考えると、しかし、しかし、

Steve Kirsch12:26

しかし、Jeffrey Morrisはいつも出演しています。彼はいつも旗を振っていて、良いこともあれば、悪いこともあり、彼は悪人で、たわごとばかり言っています。そして、ワクチンが効く。では、なぜ彼はそのようなことを発表したのでしょうか?

Matthew Crawford 12:42

私にはよくわかりませんが、単にデータに従っていると思っているのかもしれません。しかし、彼が書いた記事の中で、あなたへの批判のいくつかは、彼が知らなかったことだと思いますよ。

例えば、最初の心筋炎のシグナルを検出したのが誰なのかを知らず、さらにさかのぼって、ロバート・ワンとビル・ミシェルの間で交わされた会話を調査して見つけようとはしませんでしたし、彼の名前をどう言えばいいのか、正しいのかどうかもわかりません。しかし、彼はその話を知らなかったんです。どこから始まったのか知らなかったし、十分な調査をしなかったんです。

そうですね。だから、あなたへの批判は的外れだったが、彼はそれが的外れであることを知らなかっただけなのだ、おそらく。しかし、それは本当に、ジェフリー・ジェフリーなのです。

Steven Kirsch 13:27

でも、つまり、あなたは、彼が私への批判を実際に信じていると思いますか?

Matthew Crawford 13:34

わからないですね。何ヶ月も経った今、彼は多少なりともそれを信じているかもしれません。

Steven Kirsch 13:40

そうですか。

Matthew Crawford 13:43

私には、彼に伝えるだけの自由時間がありません。

Steven Kirsch 13:49

そうですね。とにかく、あなたが説明してくれたことの詳細に飛び込んでみましょう。ワクチンは基本的に何の役にも立たないという結論に導くための、一種の詐欺、欺瞞、いくつかのトリックです。

まず、あなたにお聞きしたいのですが、いつもお聞きしているように、あなたの最良の推定値はどのくらいですか?統計的に、もしあなたが賭け事をするならば、現時点ではワクチンは全く効果がないということになります。

Matthew Crawford 14:27

人を守るという点では、私の考えでは、80%の確率でワクチンでは守れないと思います。そして、わずかな期間、あるいは限られた時間ではありますが、予防効果がある人やサブセットが存在する可能性があります。しかし、長期的には疑問です。

というのも、被害のリスクが高い人たちこそが、ワクチンによって守られたかもしれない人たちだと思うからです。これについては後でもう少し詳しく説明しますが、私は80%、おそらく85%の人が、これらのワクチンはほとんど何も守っていないと思います。

Steven Kirsch 15:03

そうですね。言い換えれば、15%の追加を躊躇している理由は何でしょうか。というのも、ハーバード大学の研究で、線の傾きが間違っていることが明らかになったのを見て、クリス・マーデンソンが素晴らしいビデオを作ってくれたのですが、それによると、ワクチンを打てば打つほど、患者数が増えるという、予想とは全く逆の結果が出ています。

このようなことは、非常に説得力があるように思えます。例えば、PCR法を用いたプロットでは、COVIDに感染した人々は全く同じ結果になります。ワクチンを打った人と打っていない人では全く同じなんです。この時点で、何か疑問を感じたでしょうか?それは

Matthew Crawford 15:55

私はいつも、観察するのが本当に難しい証拠に対しては、心を開くようにしています。

Steven Kirsch 16:04

それで、神の御業のようなものですかね。

Matthew Crawford 16:07

私は100%ゆっくりとアプローチしています。そして

Steven Kirsch 16:12

漸近的に見せます。アプローチします。100%. しかし、あなたの85%は私の99%のようになるでしょう。もしかしたら、あなたはただ注意深くないだけかもしれませんが、言い換えれば、あなたが何かを躊躇するようなことはありません。

Matthew Crawford 16:35

私の85%は、強い意見ですね。

Steven Kirsch 16:39

そうでなければ、あなたはそのようなことにはならないでしょう……ただ、物事を前向きに考えるために。そうではありません。統計学者としては、85%のデータを簡単に手に入れたいとは思いませんでしょう。データを取得するのは大変です。

Matthew Crawford 16:49

複雑なトピックではデータを取り出すのは難しいですが、シンプルなトピックであれば可能かもしれません。しかし、トピックが複雑であればあるほど、私はより多くのことを見たいと思うのです。そしてそう、それがここでの話の一部なのです。

今、Pfizer社とMaderna社は、自分たちのデータを見たい、55年間の臨床試験がどのように行われていたかを見たいという情報公開法の要求を葬り去ろうとしていますよね。

Steven Kirsch 17:09

たったの55年ですよ。マシュー JFK

Matthew Crawford 17:13

暗殺ですね。そうですね。つまり、何かが間違っているに違いないから、彼らはこのことを長い間議論してほしくないのだと思います。イスラエルでもそうです。いやいや、たったの55年ですよ。そうですね。たったの55年。

Steven Kirsch 17:25

で、マシューさんは何歳なんですか?まだです。では、あなたが99歳になる頃には、私たちはすべての情報を入手して、あなたが分析できるようになっているのですね。

Matthew Crawford 17:40

待っていますよ。よろしくお願いします。

Steven Kirsch 17:45

私も、100歳を超えるまでには、そういう立場になりたいと思っています。その時点で。これがどうなったか見てみたいですね。そうですね、でもそうですね、とにかくそうですね、ここでは私があなたに話をさせてもらいましょう。そして、それを取り上げるのは?

Matthew Crawford 18:02

さて、これで第一幕が始まりました。つまり、試験はブラックBOX的な出来事だということです。そして、私たちは大々的にメディアを使って、「よく運営された治験」「よく運営された臨床試験」という言葉を何度も耳にしました。そして、私が話をした人たちは、その臨床試験についてあまり知らないでしょう。

私はネット上で人々と議論を交わしていました。そこで私は、「彼らが行った偏ったデータ除外についてどう思いますか?何を言っているんだ?とかね。つまり、臨床試験報告書の読み方を理解していない人が、統計で何が重要なのかを理解していない、というようなことです。頭のいい人でも、4,5,6人の頭のいい人がいないと、試験報告書をよく理解しているとは思えないでしょうね。これが私の率直な意見ですが、誰も一人で試験報告書を読むべきではありません。あまりにも多くの面で専門知識が必要だからです。

例えば、私はDavid Weissmanと一緒に部屋にいたいですね。そう、私たちはこのブラックBOXを持っているのです。だから面と向かって受け入れるべきではなかったのです。しかし、もう少し具体的に説明しましょう。

Steven Kirsch 19:06

ところで、「おい、マシュー、これは捏造だ」と言った人に出会ったことはありますか?除外項目については、治療群がプラセボ群の5倍になっています。ああ、それは効果の大きさよりも大きいですね、効果の大きさよりもずっと大きいです。

Matthew Crawford 19:33

私は見ました。オーバータイムです。振り返ってみて、気がついたときには、もっと調べてみるということを2,3回繰り返しました。オンラインでいくつかの会話を見つけました。しかし、そういった会話は、ほとんどの人がその意味を理解していないので、どこにも進まないと思うんです。しかし、その意味をお話しますね。その前に、FDAのスライドには「分析結果を確認していない」と書かれていることを指摘したいと思います。わかりました、それでは

Steve Kirsch20:04

plausible deniabilityのことです。

Matthew Crawford 20:06

そうですね、親であるあなたが子供を見ていないときには、そのようなことはありません。それをもっともらしい言い逃れと呼べるかもしれませんが、私はそれを、その、ひどい規制と呼んでいます。

そうですね。はっきりさせておきたいのですが、これは普通の試験ではありません。これは全く新しい技術なのです。でしょう?私たちに強制されているんですよね?人々に義務づけられているのです。FDA(米国食品医薬品局)の審査を受けず、未発表のデータがあり、企業は発表に反対しています。そのうちの1社は、私が信じているところでは、史上最も優秀な企業であり、最も起訴された企業であり、もう1社は、これまで何の成功も収めていない企業です。そして彼らのデータはさらにブラックBOX化しています。

やったことも少なく、話題になったのも最後で、株価が氷のように高騰している背景に隠れているようなものです。だからね。だから、なぜ誰もが前もってそれを受け入れるのかわからないんです。でもね、中には治る人もいるかもしれない、大丈夫、でも、私は彼らの医者、看護師、Bobを信頼しているんです。それはわかりますが、次の話をしましょう。

Steve Kirsch21:11

もちろん、第3相試験は、誰が実施しても、学者は常に信頼していますよね。無料試験は、学者にとっては常に決定的なものです。フルボキサミンの効果を証明する場合は別ですが、その場合は、FDAもNIHも何も言いませんので、無視しても構いません。

私にとっては本当に驚くべきことですが、彼らはそこにいると言います。彼らは、「ああ、無視できない」と言いますが、彼らの言うことはすべて逸話であり、第3相試験に過ぎず、ゲーム化されておらず、正しく行われています。

私はフェーズ3試験を信頼しています。しかし、フロックについては、NIHが「何もするな」と言っているので、全く信用していません。あなたの基準は、本当に

Matthew Crawford 21:55

あなたの基準は明らかに均等に適用されていません。これは、人々に理解してもらうために重要なことです。

しかし、私が指摘したいのは、著者は忘れましたが、Naked Capitalismに掲載されていた記事です。臨床試験は以前、ほとんどアメリカで行われていました。少なくとも病院内で、中立的なオブザーバーの監督下で行われていました。しかし、ファイザー社は治験のプロセスを設計し、そのほとんどが誰の目にも触れないように行われています。彼らは試験参加者を部分的に選択しますが、これが人々が理解すべき結果のバイアスです。

私は、これだけで十分にコントロールされた試験であると言えると思います。しかし、彼らは、「問題があったら、自分の主治医ではなく、ファイザーの医師に報告する」という基準で参加者を選んでいるようです。

これでは、ファイザーがデータを隠したり、細工したりする可能性がありますね。

Steve Kirsch23:14

その通りです。彼らがそんなことをするわけではありません。

Matthew Crawford 23:17

決してそんなことはしませんよね?彼らがそんなことをしたと判断されるような試験をしたわけではありませんよね。だから、これが行われたのです。

これによって、彼らの試験はプロトコルごとに行われることになります。人を集めて、ある種のフィルターをかけて、すでに条件を適用していますが、その後、プロトコルを通過した人ごとに、何が起こったかを調べます。つまり、治療目的の分析は行わないのです。これは重要なことです。なぜなら、患者が自分の治療を理解しているかどうかを、治療が行われる前に知る必要があるからです。

BMJの内部告発者の名前は覚えていませんが、ブルック・ジャクソンさんでしたよね?ヴィンテージ・ビアの内部告発者ですね。ブルーク・ジャクソンが指摘していたように、患者が知る機会は何度もあり、おそらく患者は自分がどちらのアームにいるのかを知っていたでしょう。つまり、私たちは定義上、ランダム化比較試験を行っていないということです。コントロールされていませんよね?そして、無作為化のプロセスがわからないので、そこには余分な要素があります。

これが完全にファイザーやモデルナ、あるいはFDAの責任であるかどうかは正確にはわかりません。しかし、FDAのCDCやその他の人々が、これからお話しする「隠された併存疾患」についてどれだけ知っていたかは疑問です。

これは、ワイラーのジャック・ジェームス・ライオンズ博士と一緒に取り組んでいるものです。たくさんのリンクを交換して、時間があるときに研究を読もうとしているんですが、なかなか思うようにはいかないんですが、COVIDで亡くなった人のほとんどが、自己免疫疾患や重篤な免疫不全を抱えているんですよね。

例えば、Marty Maliki氏がリスク分析の論文を発表したとき、肺がんがCOVIDで死亡するかどうかの第一のリスク要因だったそうですね。。

このように、COVIDの作用に特異的な免疫疾患があります。例えば、人によっては間違った働きをする不正な抗体を作ることがあります。この場合、人はインターフェロンを攻撃する抗体を持っていて、免疫システムが正しく機能するための信号処理を破壊します。

そうですね。そうすると、タンパク質がACE2受容体に埋め込まれているにもかかわらず、突然、アンジオテンシンのプロセスが制御不能になってしまうのです。インターフェロンは、体に何をすべきかを伝えるメッセージングを処理するのに役立つかもしれません。しかし、このような免疫不全症の人々は、大規模な炎症とそれに伴うあらゆる問題に悩まされています。そして

Steven Kirsch 26:17

これが、インターフェロン・ラムダが臨床試験で成功し、この病気の治療薬として最も期待されている理由なのです。

Matthew Crawford 26:30

そうですね。このことが、今おっしゃったことを知っているのは、ほとんど誰もその存在を知らない理由かもしれません。

Steven Kirsch 26:36

そう、ほとんど誰もその存在を知りません。私が書いたものをすべて読んでくれるサブザックの読者以外はね。

Matthew Crawford 26:44

ファイザーの試験では、18ページこのような偏ったデータ除外があり、治療群の311人が、おそらく必要なデータから除外されています。

Steve Kirsch26:55

画面を共有してください。画面を共有していただけますか?ええと、画面共有をさせてください。

Matthew Crawford 27:02

申し訳ありませんが、私はこのような準備をしていません。

Steven Kirsch 27:07

実際には、ここですぐに取り出すことができますよ。実際、私は今それを持っています。おっと、スクリーンシェアをしてみましょう。彼の共有画面を見てみましょう。さて、それではどうぞ。

Matthew Crawford 27:32

実は今、この画面を見ています。さて、あなたは

Steven Kirsch 27:36

届きましたね。そうですね。これが、あなたが話していた、あなたが望んでいたものなのです。でしょう?

Matthew Crawford 27:40

そうです。現時点では、これらの人たちは、1回の投与で大きな反応があった人たちであり、無作為化前にスクリーニングされなかった自己免疫疾患のいずれかを持っている人たちではないかと思います。

通常は、両群でほぼバランスが取れていると思われますが、これらの人々の多くは、ワクチン群にいた人だけがこのような症状になったのですね。

Steve Kirsch28:13

そうですね。この5倍というのは非常に珍しいことです。ええ、とても統計的に有意ですね。そうです。ああ、計算してみたんです。そしてそれは、本当に統計的に有意でした。偶然に起こるはずがない、これは意図的に行われたものだ、というように。そしてもちろん、除外された数は効果の大きさよりも大きく、例えば2倍の大きさです。

Matthew Crawford 28:40

そうですね。COVIDの確定症例は250~275例です。この研究では。

Steven Kirsch 28:46

私は、最終的には180件くらいだと思っていました。

Matthew Crawford 28:49

投与後の最終的な数字は、172対9のようでしたよね?このように、効果の大きさに圧倒され、その人たちに何が起こっているのかを理解する必要があります。そして、スパイクタンパクによるワクチン傷害であり、COVIDと同じ症状が出るのであれば、私が言うように、タイプ2のCOVIDに分類すればよいのです。そうすれば、突然、効果の数値が変わりますよね?しかし、そうでなくても、例えば、有効性は私たちが本当に心配すべきことではありません。ワクチンについては、すべての原因による健康上の変化、つまりすべての原因による死亡率や、すべての原因による症状、人々の体の混乱を見るべきです。

Steven Kirsch 29:34

実はこの件について素晴らしいスライドがあります。ここをめくって見てみましょう。見てみましょう。ちなみに、これは私の最新のデッキです。

Steven Kirsch 29:57

ファイザーを見てみましょう。これは彼らの第3相試験です。興味深いことに、アブストラクトの中では、ニューイングランド・ジャーナル・オブ・メディスン誌に掲載された論文については何も語られていません。

ニューイングランド・ジャーナル・オブ・メディシンは、多くの人が世界で最も権威のある医学雑誌だと言っています。編集長は、実際に委員会の一つに参加しているか、シッパーかFDAのどちらかに所属しています。忘れました。

Matthew Crawford 30:27

この数字は更新されています。アレックス・ベレンソンが3月に発表した記事を見ると、どうやらファイザー社はすでにこのことを知っていたようです。ワクチン投与群とプラセボ投与群の死亡者数は21人でした。

Steve Kirsch30:44

はい、ここには20人います。いいえ、でもこれは違います。

Matthew Crawford 30:47

これは盲検化後のことではありません。3月に知っていた死亡者数は29人ではなく、36人だったようです。

Steven Kirsch 30:58

では、この数字は間違っているということですか?

Matthew Crawford 31:02

どうやら、ファイザー社が発表した別の報告書では、総死亡者数は29人ではなく36人になっていたようです。そして、新たに発生した9人の死亡者のうち、6人と3人だったかな、ワクチン群が6人、プラセボ群が3人だったような?この件については、まだ私を引き合いに出さないでください。私は、まだそのようなことはしていませんから。

Steven Kirsch 31:23

あなたが死ぬ可能性が2倍になっただけです。

Matthew Crawford 31:27

議論されていない、あるいは除外されていると思われるものです。また、死亡者数の欄の数字が15と14にならなかった理由もこれで説明できるかもしれません。ああ、そうか。

Steven Kirsch 31:39

そうですね。

Matthew Crawford 31:40

最初は、何人かの人に複数の死因があったのではないかと思いました。数字が間違っていただけなのかもしれません。もしかしたら、故意に、あるいはただのエラー、ただの臨床的なエラーだったのかもしれません。しかし、単に数字を間違って報告していただけなのです。だから

Steven Kirsch 31:56

つまり、死因がこれだから、あれだから、と書いてあるのを見て、その数字を足したら15を超えていた、ということです。私たちは、「ああ、彼らは複数の死因を並べているだけなのか」と言いたいのです。一人の人間に対して。そう思い込んでいたのですが。そうですね。そして、私が読んだのは

Matthew Crawford 32:11

読んでみると、そこには何か……とても、とても間違ったことが書かれていました。そう、それで

Steven Kirsch 32:15

私が間違っていたかもしれないということは、原因という意味では本当に控えめな表現かもしれません。論文では15人と14人でしましたが、盲検化後はワクチンが5人、プラセボが0人となりました。そして、多くの人がかなり遅れてワクチンを接種しました。ですから、これは合理的に公平な比較といえます。

少し不公平だと言われるかもしれませんが、私の場合は20対14でした。そして、基本的には7人でした。7人殺しても1人は救える。つまり、正味の差は6人で、これが今回の結果です。

私は基本的に、7人を殺して1人をCOVID料金から救うために、何人かの人が命を犠牲にしたと言いたいのですが、それはちょっと違うと思いますか?

Matthew Crawford 33:02

私は、ワクチンで命が救われているかどうかはわかりません。だから、x対0ということになるのかもしれませんね。

Steven Kirsch 33:09

わかりました。そうですね。、これは良い数字だと思いますし、そうですね、わかりました。その点についてはとやかく言いません。わかりました。私はここでショーを止めます。いいよ。

Matthew Crawford 33:20

そうそう、それからブルック・ジャクソンが赤旗を掲げようとしていたんです。そして 2020年の8月頃だったかな。これらの試験が行われていた頃です。そして、誰かが彼女の話を聞いて調査や監査をするのではなく、彼女はただ解雇されたんですね。

彼らは彼女を写真から追い出し、黙らせるか、できる限りのことをしたのです。私は彼女の名前を知りませんでした。BMJの記事を知るまではね。それは1ヶ月前のことですか?知らないわね。だから、私たちは知らなかったのです。

Steve Kirsch33:47

それは委員会でも無視されました。

Matthew Crawford 33:49

それは委員会でも無視されました。だから、ゲームのかなり後半になってから、プロトコル違反があったと言うオブザーバーがいたことを知ったのです。これは盲点でした。

Steve Kirsch33:59

FDAとCDCの委員会が知っていたのは、ある会議の同じ日に発表されたものでしましたが、彼らは何の注意も払わず、質問としても出てきませんでした。

Matthew Crawford 34:09

つまり、最も重要な免疫不全の人たちを対象にしたかどうかはわからないのです。つまり、無作為化が行われていない試験があるかもしれないのです。しかし、それは私の最大の心配事ではありません。

Steve Kirsch34:22

この試験のデータを見てみましょう。50人の中のMatthewは50-50人でした。5年後にはだいたいそうなるでしょう。

Matthew Crawford 34:29

しかし、それには人々がテスト効果があったかどうかは含まれません。私は彼らが正しかったことを疑う。私は、彼らがそうであったかどうかは疑わしいと思いますが、きっと両腕にかなりの割合で分布していたことがわかるでしょう。それは私の最大の心配事ではありません。

しかし、RCT原理主義者にとっては、これを無作為化比較試験と呼ぶことはできません。これは無作為化されていないし、盲検化もされていません。そして、データの報告や不正の可能性に加えて、あなたが指摘したように、Magic Terryのケースのように、他にも様々な問題があります。

これはどのくらい重要なのでしょうか?そう、プロトコルの逸脱、除外が効果量を圧倒するのです。そして、試験ではテストされなかったCOVIDの疑いのあるケースがありますよね?

14日目以降の有効性だけを判断したいという人がいてもいなくても、リスクベネフィット分析を行う場合は、より重要ではありませんが、最初の14日間に何が起こっているかを把握して、有益性と有害性の合計を算出する必要があります。それができなければ、ワクチンが良いアイデアかどうかを分析するという仕事ができないのです。

これが第一段階です。それでは、第二幕に移りましょう。

Steven Kirsch 35:42

ところで、先日お話したマティのケースを思い出しました。彼女は12歳で、ファイザー社の12~15歳対象の試験で負傷し、おそらく一生麻痺した状態です。そして、軽い腹痛と報告されました。

これが、マシューが言っていた不正行為ということになります。私はこの問題を両委員会に何度も提起しましたが、両委員会は基本的に全く何もしませんでした。医療記録は明らかで、彼女は明らかに試験に参加していたのに、FDAは全く何も調査しませんでした。

そしてこれは、基本的に、ファイザーはこのことを知っていたにもかかわらず、全く何もせず、彼女の永久的な、おそらく永久的な麻痺をただの腹痛として報告しなかったということですね。

だから、この話を聞いていない人のために、これは、彼らがカーペットの下に掃き捨てようとしていることなのです。

Matthew Crawford 36:51

この事件は、ファイザー社の試験に統計的なトリックを加えたかもしれない別の方法に関連しているので、後でまた取り上げます。しかし、それを理解するには、レトロスペクティブ・スタディを見てからにしましょう。レトロスペクティブ・スタディーの一つの特徴は、調査する場所が非常に限定されていることですね。

アメリカで行われている悪ふざけについてはすでに話しましたが、イスラエルでも悪ふざけが行われています。イスラエルでは、55年間のモラトリアム(一時停止)が実施されていますが、これが実現すれば大変なことになります。イスラエルのデータを見てみると、どうやら、少なくともこれは報告されているようです。

この話を聞いたことがあると思いますが、イスラエル政府は10年、30年と有害事象を研究しないという合意をしていました。アメリカとイスラエル、イギリスもそうですが、これはまた別の問題で、後で説明しますが、この事実は、私たちが見ているのはチェリーピックされた地域であることを示唆しています。

私が調べた研究のひとつに、著者を忘れてしまったのですが ある研究では、95%-95%という結果が出ていました。ローラーゲーター博士が見たのと同じもので、方法は違いますが。しかし、その研究を見ると、8人くらいの人がファイザーのストックオプションを持っていたんですよね。そこで私は、何か統計的なトリックがあるのではないかと思い、調べてみました。そして、すぐに気づいたのですが、試験が行われている間のリスクを調整していませんでした。

その理由を説明しましょう。通常、何をするかというと、人の日数を計算します。例えば、ある人が93日間試験に参加したとすると、それは93人分の日数です。そして、その日数分のイベントを加算します。

なぜこのようなことをするのかというと、ある人が9日間で1つのイベントを行い、別の人が93日間で2つのイベントを行った場合、2対1ではなく、93対1,9対1になるからですね。だから、人の日数と各グループを見て正規化し、それらを加算する必要があるのです。しかし、彼らがその日数に対して行っていないのは、COVIDの実際のリスクを調整することです。

これがなぜ重要なのかというと なぜなら、観察期間が開始されたときは、最も多くの人がCOVIDを発症していた、まさに冬のピーク時だからです。つまり、最も多くの人がCOVIDに感染していた時期です。その時点では、ハイリスクでありながら、ほとんど誰もワクチンを接種していないという状態になっているのです。そして、ワクチン接種が増えると、この曲線はすでに急降下し、ほとんど誰もCOVIDを受けていません。

そこで、リスクを調整していない日数が、ワクチン接種群に利益をもたらしているのです。ワクチン接種群の人日は、ワクチンを接種していない農場の人日の2倍のリスクがありました。

これは生存者バイアスの可能性についても言及していません。それはそれでいいのです。ワクチンによってすぐに死人が出るのであれば、生存者バイアスが加わることになります。最もリスクの高い高齢者は自己免疫疾患を持っていますし、今、ホテルの部屋で仕事をしているのはこういうことなのです。

Steven Kirsch 40:39

これでは動物虐待で捕まってしまいますよ。

Matthew Crawford 40:46

だから、私はこれを削除するつもりです。

Steven Kirsch 40:48

と言ってみましょう。それは彼ですか、彼女ですか?

Matthew Crawford 40:53

彼はLTEで問題を抱えていました。

Steven Kirsch 40:58

これがこのビデオのハイライトかもしれませんね。

Matthew Crawford 41:07

ええ、彼はあらゆる種類の問題を抱えています。そこで、リスクファクターの調整を行いました。ワクチンを接種していないグループのリスクが2倍になっているわけですね。それだけでなく、もしワクチンが成人になってから死亡した場合、この曲線を見たことがあります。ワクチンを接種した後、突然、致死率が上昇するのです。これは世界中で起こっていることです。

実は、この会話のためにこれを準備しておくべきでした。しかし、すぐに手に入れることができます。まだ見たことがない人のために、私の画面を共有しますが、これは非常に重要です。

では、私の画面をここで共有しましょう。ある時、ツイッターで誰かが、イギリスでは予防接種が始まった途端に、患者の死亡率が急上昇したと話しているのを見ました。どうしてそんなことになったのでしょうか?そうですね。と思う人もいるかもしれませんが、そうではなく、症例が急減したのです。

そこで、私は見てみました。いや、これは遅れているんです。これは症例がラグになっているところです。つまり、症例数はすでに、この期間中、ほぼ一貫していたのです。死亡者数が急増したんですね。

そこで私は、ヨーロッパのすべての国を調査しました。もっとたくさん集めましたが、まだAI形式にはしていませんが、当時のヨーロッパのすべての国を対象にして、ワクチン接種のゼロ日から、つまりここで、症例死亡率を18日遅れにしたらどうなるかを調べました。突然、1症例あたりの死亡者数が30%も増えたのです。

これらの人たちは、すでに発症していたり、ワクチン接種期間の前に症状が始まっていたりします。COVID死亡者と呼ばれる新たな死亡者が出てきたのです。ワクチンを接種した人が死亡し、同じ症状が出たためにCOVID症例としてカウントされているのであれば、辻褄が合います。

しかし、スコット・マクラフーリン氏が様々なデータを調査し、実際にCOVIDの陽性反応が出た人は何人いるのかを調べたところ、250人の様々な死亡例の中で、陽性反応が出た人は4.4%に過ぎず、その多くは陰性でした。

つまり、新たな死者が大量に発生しているという証拠だと思います。これだけでも、イスラエルで行われたレトロスペクティブ分析の見方が変わります。

これが第二幕の一部であることはご存知ですよね?未調整のリスクと生存者バイアスの補正なしで、生存者バイアスは相当なものであることがわかります。

Steve Kirsch44:25

そこで、いくつかの点を明確にしていただきたいと思います。感染症死亡率と症例死亡率の違いについて、皆が理解できるように説明していただけますか。

Matthew Crawford 44:45

感染症、つまりCOVIDのケースでの感染症は、病気がウイルスとは違うので、これらは異なります。多くの人がウイルスに感染しても、実際には何も起こりません。無症状のままなのです。体がそれを処理しているのです。いいですね。感染致死率とは、感染した人のうち死亡した人の割合で、症例致死率と呼ばれています。これはCOVID-19に感染した人たちのことです。

これはいくつかの国で誤って定義されたもので、コードテストが陽性であるというだけで、この誤った定義を推奨したのは誰かということになります。しかし、それはまた別の話です。私は分析をする際には、正確さよりも一貫性を重視しています、なぜならそうする必要があるからです。

Steven Kirsch 45:32

致死率と症例致死率の公式な区別を明確にしてください。感染症はPCR陽性を意味し、症例は実際に症状があることを意味するのではないでしょうか。

Matthew Crawford 45:56

残念ながら、場所によって多少の違いはあると思います。しかし、それは、このうちの1つは、何らかのウイルスを持っている人で分けられた机の中、またはコードケースを持っている人で分けられた机の中、ということになるはずです。しかし、COVIDケースは様々な方法で定義することができます。症状的に定義されるべきですが、必ずしもそうとは限りません。

Steve Kirsch46:16

そのため、感染症の定義は簡単ですが、PCR PCR陽性となります。

Matthew Crawford 46:24

それは必ずしも正しいとは思いません。しかし、感染数をカウントする人たちは、たいてい推定値を使っていますよね?例えば、血清陽性を使っていますが、これは何かがあったことを示す陽性反応ですが、その人はPCR検査で陽性になったことがないかもしれませんが、セロコンバージョンがあるだけで、感染したに違いありません。ですから、正確な定義はわかりません。

Steven Kirsch 46:53

つまり、彼は明らかに回復した、COVIDを持っていた。…..彼はそれから回復した、だから、彼は症例であるに違いない、ということです。

Unknown Speaker 47:03

いやいや、実際にはCOVIDかどうかの指示があったんですよ。ケースです。だからCOVID

Steven Kirsch 47:09

ケースであれば、感染症よりも厳しい定義になります。症例とは、通常、症状があるか、または、通常、症例であることを指します。

Matthew Crawford 47:23

しかし、特に西洋医学で使われてきた定義では、奇妙なことに、PCR検査で陽性になった人を症例として数えてきました。これは、もしかしたら、全体を少しでも怖く見せるためだったのかもしれません。それでは、Noah Dagon氏とNoam Bharta氏、その他の方々による2つ目のイスラエルの研究に移りたいと思います。

Steven Kirsch 47:51

でも、その前に、生存者バイアスのことを知らない人のために、少しだけ話しておきましょうか。

Matthew Crawford 47:58

わかりました、生存者バイアスですね。

Steven Kirsch 48:04

簡単に説明すると、ね。

Matthew Crawford 48:08

いいでしょう。ある集団を見て、大学教育を受けた人、大学を卒業した人は、平均して1インチくらい背が低いとします。それを調べた研究では、大学の学位を取得すると背が低くなり、成長が阻害されると結論づけるかもしれません。そうでしょう?

無意味なことのように思えますが、実際には何が起こったのでしょうか?背の高い人は、身体的に優れた才能を持っていることが多く、平均的に教育をあまり必要としない職業を選んでいたのかもしれません。ですから、もしあなたが教育の試練を乗り越えたと言うのであれば、そのように見たいのであれば、測定が行われる前にバイアスがかかっていて、それが実際に変化することになります。教育によって身長が低くなるという本当の証拠はありません。

Steven Kirsch 49:06

しかし、COVIDの場合は、ワクチンを2回接種して生き残った人は、スパイクタンパクに対する免疫を持っている可能性が高いということです。つまり、もしワクチンが、防御という点では全く機能せず、ただ死んでしまうとしましょう。COVID EssentiallyやCOVIDのような病気になり、感受性のある人はほとんど死んでしまいますが、そうでない人を殺してしまったので、残った人は免疫があるように見えます。

Matthew Crawford 49:45

これが、自己免疫疾患、つまり免疫不全状態の話のポイントです。極端な話、80%の人がCOVIDで亡くなっているように見えます。 自己免疫疾患や免疫不全であることはわかっていますが、その80%を取り除けば、残りの20%はCOVIDとしてカウントされる人の中には、交通事故で亡くなった人もいますよね?本当はCOVIDでの死亡ではないのですが、何かの目的でそのようにカウントされたのです。

Steven Kirsch 50:15

そうですね、COVIDの検査を受けて、COVIDの陽性反応が死亡時から28日以内であれば、COVIDとみなされる、というようなことだと思います。

Matthew Crawford 50:23

そうですね。COVIDで死亡する人はほとんどいませんし、おそらく誰もいないでしょう。ほとんどが自己免疫疾患なのです。

そうですね。つまり、生存者バイアスとは、自己免疫疾患や免疫不全のある人たちが、ワクチンを接種してもすぐに死んでしまう、あるいはその一部がワクチンを接種してもすぐに死んでしまうというものです。そして、このワクチンを接種したグループの中で、自己免疫疾患のない人たちがいます。

Steven Kirsch 50:59

弱い人たちをワクチンで殺してしまったので、残ったのは強い人たちです。今では、ワクチンがCOVIDから人々を救っているように見えます。

Matthew Crawford 51:13

そうですね。私の仮説を裏付ける重要な証拠があります。それは、ワクチンの安全性に関するデータリンク研究が発表されたときのことです。これはニコラ・クラインですが、ほとんどがカイザー社ですが、彼らはこのワクチン安全性データリンクを持っています。500万人とか600万人とかの数字が出てきますよね。何人かはわかりませんが、だいたいそのくらいです。

彼らが発表した数字によると、ワクチンを接種した人は、非COVIDによる死亡率が70%ほど減少していたそうです。COVIDによる死亡を除いた後では、突然、死亡率の改善が見られたのです。それも、驚くべき死亡率の改善でした。

ワクチンを接種していないグループは、まるで保険数理表のように、その数字や死亡率は予想通りのものでした。しかし、ワクチンを接種したグループでは、突然、全死因死亡率が70%も減少し、生存者バイアスが明らかになったのですね。むしろ、それを証明していると言っても過言ではありません。ほとんど証明されています。

Steve Kirsch52:16

それを証明しています。それ以外に説明のしようがありません。

Matthew Crawford 52:17

そうですね。そして、このことは、あなたがなぜ

Steven Kirsch 52:21

その他 ワクチンによってすべての病気のリスクがゼロになるということ以外にはありません。

Matthew Crawford 52:29

そうですね。人々は、さまざまな国でのさまざまな結果の数字を見て、データが多いほど効果的ですが、有害事象も多いと考えます。

私は、「いや、それは的外れだ」と思います。モデルナはより多くのmRNAを持っていて、その結果、より多くの死亡者が出て、より多くの生存者バイアスが発生しているのですよね。つまり、私のモデルがすべてを説明しているのに対し、有効性のモデルは多くを説明していないのです。

Steve Kirsch52:54

このことを説明できません。あなたがVirbacのメンバーや小委員会のメンバーと議論するのは面白いかもしれませんね。私はそれを見たいと思っています。

Matthew Crawford 53:09

そうですね、彼らが勇気を出してテーブルについてくれるかどうか見ものですね。

Steven Kirsch 53:12

私は彼らに100万ドルを提供しました。ああ、参考までに、最近、彼らに100万ドルを提供するというメールを送ったんです。なぜか誰も返事をくれませんでした。

Matthew Crawford 53:30

それは、彼らが55年間の生データを隠そうとしている点にあります。彼らは討論会の行方を知っていると思います。I

Steven Kirsch 53:40

この件に関しては期待しない方がいいと思いますよ。しかし、私のメールに誰からも連絡がないことを確認しておきましょう。そう、Byramから自動返信メールが来ていて、彼はオフィスを離れていると言っていました。そして、別のメールアドレスを使うようにという自動返信メールも来ています。私は100万ドルをかけて、その日を迎えました。そして何の反応もありません。

Matthew Crawford 54:17

つまり、「COVIDで死ぬ人は基本的に自己免疫疾患を持っていない」という私の理論の証拠を探しているのです。FDAやCDCにもメールしましたし、John SueやTomにもメールしましたが、ダメでした。

Steve Kirsch54:31

車をどうやって出荷するかとか、そういうことは覚えていません。

Matthew Crawford 54:35

ジャネット・ウッドコックや他の人たちにもメールを送りましたが、私はこう言いました。あるいは、ある種の自己免疫疾患のようなものが見られたとか、検査されたとか……そういう事例を1つでも示してくださいと言ったのですが、彼らは答えてくれませんでした。

そこで私は2通目のメールを送り、「これを後押ししてください」と言いました。あなたの本を参考にしました。あなたの本を参考にして、この偽情報番組を止める手助けをしてくださいと言いました。

Steven Kirsch 55:02

ええ、ええ、そうです。

Matthew Crawford 55:03

そうですね。健康な子供が一人でも死んでしまったのです。私がツイッターで何度も「記録を見せろ」「事例を見せろ」と言ったのに、彼らはそれを実行しませんでした。そして誰も…一人も、たった一つのケースを示す人が現れなかったのです。

Steven Kirsch 55:19

ジェフリー・モリスでさえもです。

Matthew Crawford 55:21

実は、彼はただの荒らしなので、ツイッターでブロックしました。

Steven Kirsch 55:26

ああ、あなたは私よりも賢いですね。

Matthew Crawford 55:29

でも、もしJeffrey Morrisがケースを持っているなら、きっと私たちにメールで知らせてくれるでしょう。

Steven Kirsch 55:34

はい、彼はそうします。ジェフリー・モリスは生の討論会に出るのが好きではありません。

Matthew Crawford 55:39

彼は私のサブザックを読んでいますよ。私が作成した記事の後にメールを送ってくることもあるそうです。私が子供を一人欲しいと公言していることを考えれば、彼が知っていれば、私に送ってくれるでしょう。しかし、誰も、誰も、誰も知らないんです。私は何十人もの医師と話をしました。そしてMarty、Marty。

Steve Kirsch56:01

それは医者に尋ねるようなものです。去年よりも今年の方が心筋炎の症例が少なかったという循環器内科医を尋ねるようなものです。

Matthew Crawford 56:12

そうですね。そして、私が聞いた話では、ほとんどのERの医師は、心筋炎の症例を見たことがないそうです。

Steven Kirsch 56:16

心筋炎。そうですね。しかし、それは変わりました。ワクチンができてからですね。私のプレゼンテーションの中で、これをお見せしたいと思います。ちょっとスクリーンを共有させてください。

Matthew Crawford 56:30

ジョンズ・ホプキンス大学のマーティ・マリキという研究者がいて、彼が行った大規模な長期研究では、子供のCOVIDの48,000例を調査しましたが、健康な子供の死亡例は1例もありませんでした。

彼らはすべて、以前から病気だった子どもたちです。彼らの多くは病院でCOVIDに感染したかもしれませんし、もしかしたら全員が感染したかもしれませんが、死亡者の数という意味ではサンプル数が少なかったのです。すべての子どもを調査したわけではないのですね。だからこそ、「健康的な死の証拠はない」と批判したわけです。

だから、ファクトチェッカーが出てきて、「彼の研究は間違っている」と言ったわけです。しかし、ファクトチェッカーが行ったことは、その概念の誤った死を提供することではありませんでした。例えば、人々が注目すべき点は、ファクトチェッカーが出てきて、死んだ健康な子供を指摘しなかったことです。見つけることができなかったのです。もし見つかっていたら、記事に書かれていたはずです。

Steven Kirsch 57:23

そうですね。そして、私はファクトチェッカーに謝罪していたでしょう。とにかく、私をフォローしてくれているので、きっといい人なんだろうなと思う、看護師のサラのツイートです。しかし、彼女は私のキャリアの中で初めて書いたのですが、彼女のキャリアがどれくらい続いているのかはわかりません。

私は彼女にそう尋ねました。ことがあります。ERで心筋炎の8歳の少年をケアしました、それは始まりました。ああ、今はその年齢層の子供たちにワクチンを接種しているからね。8歳の子供への予防接種はいつから始まったのですか?例えば、8歳の子供に初めてワクチンを接種したのはいつでしたか?

Matthew Crawford 58:09

つまり、ご存じの通りです。

Steven Kirsch 58:11

日前、そうですね、つまり、なんてこった、注射して、私のキャリアの中で初めて、という感じです。そしてこの人たちは、ああ、ワクチン後に心筋炎の症例が減った、これは1/3の量の8歳児の話だ、と言う神経を持っているのです。

こんにちは、皆さん。これを見てください。これは非常に驚くべきことです。8歳の子供に3分の1の線量で心筋炎が発生しています。私のキャリアの中でも見たことがありません。

よし、番組を止めよう それでは。

Matthew Crawford 58:54

今週は個人的な話になりますが、私の義理の兄が入院しました。私の義理の弟が入院して、心筋炎と診断されました。こんにちは、病気ですね。彼は45歳です。

Steven Kirsch 59:04

もう一回スクリーンシェアします。皆さん、申し訳ありません。ここで私のスクリーンに戻りましょう。ジェシカ・ローズは紙です。ジェシカ・ローズはピーター・マカラと一緒に論文を書いています。それはこのデッキの中の私の汚職のセクションにあります。

Matthew Crawford 59:36

ピーター・マカロー博士は、史上最も多くの論文を発表した心臓病学者だそうです。2番目か3番目かもしれませんが、パンデミックの間、最も多くの論文を発表したのは彼です。しかし、彼はずっと上の方にいますよ。

Steven Kirsch 59:51

彼の心筋炎に関する論文は、様々なシステムの専門家であるジェシカ・ローズと一緒にどんどん発表されていて、私が知っている誰よりも様々な論文が発表されています。彼らの論文は、出版社に保留されたまま撤回されました。

もし後悔しているのであれば、私たちはハロー、あなたはそれをした人ではありませんでした。右エルゼビア、あなたはこれを行った出版社でした。では、なぜ自分のしたことを後悔しているのでしょうか?

Matthew Crawford 1:00:25

私が心配しているのは、システムの中にいる人たちが、圧力や脅迫を受けていることを私たちに知らせるために、ちょっとしたことを言っているのではないかということです。私たちは、実際に起こった殺害予告について知っています。パンデミックの間に起きた殺人事件も知っています。

例えば、ピット大学の研究者は、COVIDの治療法を発見したと発表した後、自宅で銃殺されましたね。

しかし、フランスのラウール博士の場合はどうでしょうか。彼がヒドロキシクロロキンの研究成果を発表し始めたとき、彼は脅迫され、幸いにも彼はその人物を刑務所に入れましたが、フランスの誰よりも製薬会社から最も多くのお金を受け取っていた医師がまた一人いたのです。このように、明らかに醜い不正行為が行われているのです。

Steven Kirsch 1:01:13

そうですね。ところで、この論文のポイントは、心筋炎は16歳の少年に限ったことではないということです。そうでしょう?あなたの義理のお兄さんがそうだったということですね?そうです。心筋炎になったのは、彼は16歳の少年ではありません。ええ、それは予想通りです。

彼女の論文にはそう書かれていましたが、彼らはあなたにそのようなものを見せたくないのです。論文は査読を通過しており、編集者は掲載を望んでいました。しかし、出版社は恣意的にそれを削除することを決めました。そして私たちは

Matthew Crawford 1:01:53

彼は元アスリートで、野球選手でしましたが、もしかしたら、より多くの筋肉をつけている人や、注射された筋肉組織に血管が多い人は、mRNAが体内を回ったり、体内でスパイクしたりするリスクが高いのかもしれません。

しかし、先に第3幕に進みたいと思います。なぜなら、ここは私が付加価値を付けたいと思っている場所の1つで、正の相関関係を示したハーバード大学の研究に言及したところです。もちろん、みんなが出てきて、ああ、チェリーピックだ、60か国くらいを対象にしていて、この国とこの国は除外されている、などと言ってきました。

そこで私はすぐに、「Our World and Data」のデータセット全体を更新し、同じグラフを作成しました。実際、異なる期間に渡って、何百回も実行してみました。そして、どのエンドポイントを選んでも、正の相関関係が得られました、312の異なるエンドポイントです。

そこで、私の画面を共有して、そのうちの1つを右に表示します。

Steve Kirsch1:02:58

グラフはオリジナルのハーバード大学の研究を示していますが、それをお持ちでしたらお見せしましょう。

Matthew Crawford 1:03:04

どこかにあると思いますが、今は準備していません。しかし、私はすべての国を対象にしました。また、さまざまな大陸や、国家のさまざまなサブグループについても調べてみました。そして、どのようにしても、最終的には正の相関関係があることがわかりました。しかし興味深いことに、この363の傾きは、エンドポイントによって異なる傾きを示しています。

興味深いのは、その傾きがいかに一貫しているかということで、いくつかの傾きでは300から400の数字が得られました。

Steven Kirsch 1:03:37

これは、100万回投与あたりの死亡者数ですね。

Matthew Crawford 1:03:41

これは、ヨーロッパのデータを使った私の分析とほぼ完全に一致しています。私は、症例死亡率が上昇したことを示し、それがベースラインよりも何人の過剰死亡を意味するのかと言いました。と言いました。そうすると、100万回の接種あたり1000人強の死者が出ていることになり、個人では500人強の死者が出ていることになりますが、高齢者を優先して接種している可能性があります。しかし、彼らは高齢者に先にワクチンを接種していたと思われるので、数字はもう少し低くなるでしょう。そして、私が書いた記事でもそう言っていますが、トレンドラインで見ているものと全く一致しています。この相関分析でもそうです。

Steven Kirsch 1:04:17

ところで、これを見ている人のために言っておきますが、この線はゼロになるはずです、事実上ゼロになります。このように傾斜しているはずです。鏡が反転しているかどうかはわかりません。しかし、ポイントはその線の形で、コンピュータの画面上で風がどの方向に行くかを示すことができ、マシュー、ああ、他の方向のポイントは何でしょう?あなたは、ただ

Matthew Crawford 1:04:38

いつもは描画ツールを使っているのですが、水浸しになってしまいました。

Steven Kirsch 1:04:43

そうではなくて、マウスを使って、そこから先に進むべき方向を示すことができます。そうすれば

Matthew Crawford 1:04:48

もし95%の効果があったとしたら、この線はこのようになるはずです。非常に安全に、非常に急に下がるはずです。

Steve Kirsch1:04:59

しかし、この線はそのようにはなっていません。それどころか、逆に進んでいます。

Matthew Crawford 1:05:05

そうですね。そして、ここには多くの不均一性があります。つまり、トレンドラインから離れたところでは無秩序に見えてしまうのです。ワクチンの効果が非常に高かった場合、トレンドラインが非常にマイナスになっていく中で、数値がトレンドラインの周りにまとまっていくのがわかるはずです。

現在、ジブラルタルは世界で最も多くのワクチンを接種している国の一つです。ワクチン接種前の死亡者数は1名でした。今では100人もの人がクリスマスを中止しています。

Steven Kirsch 1:05:41

驚きましたね。ええ、彼らは100%の接種率を誇っていますが、クリスマスを中止しています。

Matthew Crawford 1:05:50

この290カ国の中で、興味があって言ってみたのですが、もしワクチン接種の初日をゼロ日とし、1日あたりの患者数と1日あたりの死亡者数を計算すると、COVIDのデータでは、1日あたりの患者数は6対1,または7対1,死亡者数は6対1の割合になります。

そうですね、ほとんどの国では予防接種キャンペーンを始めてから悪化していますね。そうでしょう?これはチェリーピッキングではありません。これは世界のすべての国の状況です。除外されている国がいくつかありますが、それは症例が一度も報告されていないからです。

Steven Kirsch 1:06:27

ほら、あなたはチェリーピックをしていますよね。(笑)

Matthew Crawford 1:06:31

例えば、小さな島国の中には、一度も患者を報告したことがないような国もあります。

Steven Kirsch 1:06:36

ということは、彼らもワクチン接種をしていないのではないでしょうか。

Matthew Crawford 1:06:39

実際には、多くの国がワクチンを接種していますが、症例報告がなくてもワクチンを接種している国もあります。わかりました。

今、私が作っている表計算ソフトをお見せしましょうか。ここにはたくさんのデータがあるので、見るものすべてについて説明しなければなりません。しかし、残念なことに、私たちの状況を見てみましょう。

私はもっと良いスプレッドシートを持っていたのですが、私のアパートが不幸にも浸水してしまったため、ここ数日でこれを作り上げました。しかし、このケースをどこで見つけられるか見てみましょう。

これは私がチェックしたところですが、1日あたりの症例数を、ワクチン接種と絶望的な状態から上下させてみました。ワクチン接種率はどうなっているでしょうか?さて、ここにその一つがあります。これはおそらく10月1日のものだと思いますが、私の定義を確認しなければなりません。しかし、10月1日の予防接種率です。

では、患者がいない国を探してみましょう。イギリス領バージン諸島です。このような状況はいくつかあります。例えば、ジブラルタルでは、私が指摘したように、COVIDによる死亡者が1名出ています。バルターは、知らない人もいるかもしれませんが、ヨーロッパの小さな小さな地域です。イベリア半島の先端にあり、ヨーロッパとアフリカの間に位置しています。一人の死者が出た後、彼らは一人当たり2.76回の投与を行ったそうです。

そうですね。市民でもないのにそこに来た人にワクチンを接種したので、100%以上の確率でワクチンを接種したことになります。そうですね。狂ったようにワクチンを打っています。しかし、その率はどうなるのでしょうか?つまり、私はゼロを買うことさえできないのです。

Steven Kirsch 1:08:50

計算式を直さないと。ゼロの場合を考慮しているんですね。

Matthew Crawford 1:08:54

はい、そうです。しかし、多くの国やいくつかの国では、患者数や死亡者数が減少しています。しかし、香港は最近になって増加傾向にあり、中国も少なくともその傾向にあります。

Steven Kirsch 1:09:10

他のワクチングループは憎しみを抱いていますが、香港はどうでしょう、香港の正確なデータを見てください。例えば、香港での罹患率が下がっていることをどう説明しますか?

Matthew Crawford 1:09:22

私は香港をよく見ていないので、答えはわかりません。ですから、香港については省略しますが、ラオスでは死者がゼロだったのが、突然、1000人もの死者が出たのです。

ベトナムは、確か35人だったと思います。それが突然、2万人になったんですよ。そんな感じです。多くの国で感染者数と死亡者数が爆発的に増加していますが、その中でも特に優れた結果を出している国はごくわずかで、その多くは地図では見たこともないような小さな地域です。そうでしょう?

あるいは、スイスはスウェーデンよりも少しだけ良い結果を出していると思いますが、スウェーデンは少しだけ良い結果を出していると思います。しかし、スウェーデンの方が少しはましだと思います。ワクチン接種をしていなくても、国の方が少しはましだと思うでしょう。

なぜなら、免疫力が高いからです。自然感染した人が多く、最も感染しやすかった人や人口から外れた人と呼ばれる人が多いので、超拡散者はいません。そうですね。ですから、この数字は30~40%減少すると予想されます。ですから、本当に効果があると断言できる国がたくさんあるのかどうかもわかりません。

Steven Kirsch 1:10:46

そうですね。しかし、真のバルトラは本当に素晴らしいですね。Googleで「Gibraltar cancels」と入力してニュースレポートを見ていたのですが、すぐにクリスマスに補完されました。

すると、ジブラルタルが事件数を理由にクリスマスを中止したというニュースが次々と出てくるんですね。あるいは、人口の100%以上がワクチンを接種しているとか。これは本当に驚くべきことですよね。それでは、私の画面を共有させていただきますね。

Matthew Crawford 1:11:19

ハーバード大学の研究を持ち出してみましょう。なぜなら、人々がウンチクを語っていることを知っているからです。ハーバード大学の研究は、ほら、これは1週間の期間で行われたものでしょう?私は何十回もスナップショットを行いました。全世界を対象にしたものもあります。

結果は何度も同じで、ワクチンと症例の正の相関、ワクチンと死亡者の正の相関です。ええ、試験はありません。レトロスペクティブな分析もしていません。ここでは全体像については触れていません。ワクチンが効いていることを示唆するような、世界的なデータもありません。

今や、人々を従わせ、これを実行させるためのキャンペーンでしかありません。

Steven Kirsch 1:12:06

これはハーバード大学の研究で、実際にはChris Martinson氏の研究へのリンクになっています。これに関するビデオは、「ワクチンと症例の間には識別可能な関係はない」というものです。そして、クリスは本当に素晴らしい人です。

私はクリス・マーティンを見るのが大好きです、彼の作品はどれも素晴らしいものばかりですから。そして、これも例外ではありません。ジェニーが言うには、ああ、彼は頭を掻いているんですよね。困惑した表情をしています。

彼はコロンボをしていますが、ここで1つだけ小さな問題があります。それは、線が実際には白のこれに向かうはずなのに、逆に進んでいることです。彼はスクリーン上で、線が間違っていることを指摘しました。これは本当に驚くべきことなのです。これが、彼が参照しているハーバード大学の研究です。そうですよね?

Matthew Crawford 1:13:12

そうです。マーク・リーダーが論文を発表したのですが、彼は生物医学統計学のコミュニティに属していたわけではなく、航空宇宙学の教授でしましたが、彼は何かピンとこないものを見たのです。そして、自分で分析して発表したのです。

彼は分析の中でシミュレーションを行い、Daeganの研究では、まず最初に、72%の有効性を示した最終分析で、死亡者数をすべて表示していないことを明らかにしました。しかし、それは卵の数え方の問題なのです。しかし、それはさておき、コンスタント・マッチングといって、両方の人を追跡調査しない場合があります。

つまり、ワクチン接種を受けたグループと受けていないグループの人がいて、受けていないグループの人が死亡した場合、その人は研究で追跡調査を受けていないので、2日後に死亡しても、受けていなくても、その時点でマッチングされていないとみなされ、死亡としてカウントされないのです。

これを情報のある打ち切り(informative censoring)といいます。このような研究では、そうすることになっています。彼らは、の奥深くにあるように、情報のある打ち切り(informative censoring)であることを認めています。彼らは情報のある打ち切りであることを認めています。

Steve Kirsch1:14:45

しかし、深く掘り下げなければなりません、抽象的でなければならないのです。

Matthew Crawford 1:14:49

そうですね。そのような論文を何日もかけて読んで理解する人だけが、その論文を理解できるのです。だからこそ、医師が自信を持ってエビデンスを語ることができないという、大きな問題があるのです。あのような論文にあれだけの時間をかけて深入りする医師の数は?ええ、ゼロです。彼らには時間がありません。

まず、時間がないですよね。しかし、医学部では、製薬業界に洗脳されていて、論文を一定の方法で見て、次に進むように教えられています。専門分野の人に話を聞くと、彼らは論文をもっと上手に読めるが、これは彼らが勉強したことのないレベルの統計分析なのです。そうでしょ?パラドックスとか、情報のある打ち切りというのは、数年前に生物医学で名付けられたもので、生物医学以外の分野では、分析問題とか、条件問題とか、ウォール街の分析でよく出てくるようなものです。

このようなシミュレーション作業は、自分たちが見ているシグナルを理解するために常に行っていました。しかし、そのようなレベルの統計は、医師の教育には到底届きません。

Steven Kirsch 1:16:11

言いたいことは、製薬会社がどのようにゲームをしているのか、臨床試験や論文を批判的に読むときに何を見ればいいのかといったことは、法廷でも、医学部でも、おそらく授業では教えてくれないでしょう。

Matthew Crawford 1:16:24

しかし、それとは全く逆のことが起こっています。製薬会社は独自の偽の統計を持っているのですね。話せば長いのですが。今日は時間がありませんが、いつかビデオで紹介したいと思っています。統計学では、実際には全くの誤りであることを教えられています。知る由もありませんが、生命統計学界とそれ以外の人たちがいます。

これらの人々は皆、これらの人々が本当の統計を行っていないと考えています。医者はそのことに気づかないんですよ。そう、統計学のコミュニティでは両者の間に緩衝材があるのです。そして、使用されている多くの手法は、現実的で厳密なものとは見なされていないということです。

Steven Kirsch 1:17:05

そこでお聞きしたいのですが。David Sofitel氏が作成したフルボキサミンのデータを見てみると、彼が言うには、2週間後に長時間にわたって症状が出た人は、プラセボ群では60人、治療群では0人だったそうですね。それに対するp値を計算してみると、p値は10からマイナス14となりました。そして、私は、これは薬が効いているように見えるし、たまたま起こったことではないだろうと言いました。

すると彼らは、いやいや、そんなことはできないと言いました。なぜなら、完全に盲検化されていないので、バイアスや交絡因子があるかもしれないからです。

私が言いたいのは、もしその人が目をつぶっていたとしても、それはこの人には当てはまらない、ということなんです。彼が意図的にデータをごまかして他の方向を見ているのでなければ、このようなごまかしはあり得ないということです。

そこで、p値が10からマイナス14だったのが、p値が5以上になるようなバイアスや交絡因子を教えてもらえませんか?

Matthew Crawford 1:18:19

私はP値にはこだわりません。交絡因子があるかどうかを調べるときには。そんなに大きいのですか?

Steven Kirsch 1:18:29

わからないけど、馬鹿げた話だよね、もしそれがポイントだとしたら

Matthew Crawford 1:18:32

しかし、私が言いたいのは、「いや、これは注意するためにスペースを空けているんだ」ということです。なぜなら、私は座って、3日間かけて目を通し、記事を書きたいと思っているからです。彼らは適切な無作為化制御の盲検化さえしていません。

Steven Kirsch 1:18:56

そうですね、少なくとも私の場合は正直でした。つまり、もうひとつの問題は、彼らが「交絡因子やバイアスがあるかもしれない」と言ったことが、無意味だったということです。OK、それが何なのか教えてください。

Matthew Crawford 1:19:09

これは、人々の思考プロセスのような結論を導くもので、自分が言われたことが真実ではないということはありえないと判断してしまっているのです。そうでしょう?彼らはあまりにも投資しています。没頭しすぎているのです。

中には経済的に投資している人もいるかもしれません。つまり、私たちは現実的な問題を抱えているのです。製薬業界の投資収益率は 2020年にはゼロになると言われていました。製薬会社の中には、政府との契約がなければ財務上の問題を抱えているところもありました。

例えば、カナダで天然痘の小瓶を大量に作るための政府契約などです。天然痘は本当に困った問題なのです。

Steven Kirsch 1:19:50

ところで、天然痘と書かれた小瓶ですが、これは何ですか?

Matthew Crawford 1:19:55

備蓄されている天然痘ワクチン

Steven Kirsch 1:19:57

これは、次のパンデミックを起こすために備蓄されているウイルスのことで、天然痘ではありません。

Matthew Crawford 1:20:02

つい最近、メルクの実験室で、天然痘の小瓶がどこかの冷蔵庫から取り出されたり、どこかに保管されていたりと、奇妙なことがありました。

Steven Kirsch 1:20:14

もし、それが誤って研究室から漏れてしまったら大変ですよね?

Matthew Crawford 1:20:19

でしょう?そうですね。特に 2019年にロシアで起こっていたという噂のように、いじられていたとしたら。そして突然、そこのベクター・ラボが2019年9月に爆発した。あるいは、そこでの爆発事故。

Steven Kirsch 1:20:32

うん。でも実際、面白いのは、天然痘ワクチン、人類が作ったワクチンの中で最も致命的なワクチン、致命的?しかし、実際には非常に安全です。COVIDワクチンと比較すると。COVIDワクチンは100万人あたり、完全に接種した人で822人を殺します。天然痘では1人しか死なないのに、完全にワクチンを接種した100万人あたり822人が死ぬのです。だから小さく教えられた天然痘は、実際には800倍安全なのです。

つまり、ほとんどのワクチンがそうであり、より安全なのです。 800倍も安全なのです。つまり、天然痘が発生していたらと思うと、ちょっとしたことでシュワン細胞を殺す人が減り、その結果、このようなことになったのです。

Matthew Crawford 1:21:27

ですから、人々は過去にさかのぼり、証拠を見て、それが何なのかを知る必要があります。それを伝えた人の認識論はどうなのでしょうか?これは良い証拠なのでしょうか?その人は、私たちが提起した質問に答えられるのでしょうか?その人はこれらの研究について十分な知識を持っていますか?彼らは行ったのでしょうか?ところで、David Weissmanレベルの、Daniel Horowitzとのインタビューは素晴らしいですね。

彼は本当に深く掘り下げています。今日、私が話したPfizer社の試験の問題についての友人の話よりもはるかに深いところまで話しています。

Steven Kirsch 1:21:53

そのリンクを貼ってくれませんか?それとも、どうやって見つけたらいいか教えてくれますか?

Matthew Crawford 1:22:02

ダニエル・ホロウィッツのCRポッドキャストというのがありますね。以前は知りませんでした。しかし、今までに1つのエピソードを聴きました。それはとても素晴らしいものでした。

www.theblaze.com/podcasts/daniel-horowitz-podcast

実際、ご覧のように、もう一度聞いて、メモを取りたいと思っているところです。デヴィッド、あなたも私も知っていますが、デヴィッドは最も慎重な科学者の一人であり、パンデミック全体における知られざるヒーローの一人です。彼は、研究レベルでの3日間の調査や、失われたもののすべてを掘り下げて、本当に良い仕事をしてくれました。

Steven Kirsch 1:22:35

あなたがそれを言ったことは素晴らしいことです。ご存知かどうかわかりませんが、私たちは彼の研究に資金を提供しています。

Matthew Crawford 1:22:41

2週間ほど前に彼から聞いて知ったのですが、それを聞いて本当に嬉しいです。彼はまさに資金提供するのにふさわしい人物だと思います。ええ、あなたは

Steven Kirsch 1:22:48

誰かが彼に資金を提供しなければなりませんでした。驚くべきことに、どの製薬会社も彼に資金を提供しませんでしたし、NIHも彼の研究に資金を提供しませんでした。

Matthew Crawford 1:23:00

私のサブザックは「Rounding the Earth」と呼ばれていますが、これは他の人々のためのものです。早期治療との戦いに関わってきた彼は、研究における悪ふざけを見せてくれます。

Steven Kirsch 1:23:23

ヒドロキシクロロキンが効いたことを示す試験で、彼の分析では統計的に有意であったとされています。

Matthew Crawford 1:23:28

そうですね。また、David Weisman氏は、治療の遅れの原因となる輸送時間を明らかにした人物です。それを考慮すると、統計的に有意な、つまり時間依存性のある曲線が得られたのです。これはまさに、メカニズムの証拠となる有意なものですね。

Steven Kirsch 1:23:46

その通りです。要するに、少年たちの研究では、ヒドロキシクロロキンには実際にプラスの効果があることが示されたのです。問題は、それが統計的に有意ではなかったことです。

彼らは、統計的に有意でないということは、その薬には何の効果もないということだと言いました。しかし、この研究ではそうは言っていません。つまり、効果がないと言ってしまうほど、彼らは盲目になっているということです。効果の大きさは、実際にはかなり大きいものでした。ただ、統計的に有意ではなかったので、力不足だったということになります。

Matthew Crawford 1:24:17

また、非常に若いコホートで、免疫抑制状態にある人はほとんどいませんでした。

私の記憶が正しければ、75%50以下で、COVID症例はほとんどなく、死亡や入院もほとんどありませんでした。そのため、COVIDの発症はほとんどなく、死亡や入院もほとんどありませんでした。この研究を早期に中止し、人々を登録するのは難しいと言っていましたが、それは別の日の話です。

Steven Kirsch 1:24:44

しかし、結論としては、ヒドロキシクロロキンが効いたという証拠があるということです。誰もが「いやいや、これはただ、彼が研究のために十分な人数を集められなかっただけだ」と言うべきでした。しかし、この薬は効き目があるようだから、続けよう」と言うべきでした。

そうですね。

Matthew Crawford 1:25:05

このように、私たちはたくさんの悪ふざけをしてきました。統計学に精通している人にとっては、このようなことがますます明らかになってきています。

この話はこの辺にしておいて、いつかMarkの読者の分析を紹介するビデオを作ろうと思っています。似たようなことをするために、自分のシミュレーション分析を始めているのですが、リスクグループのように分けたいと思っています。なぜなら、この免疫不全のリスクファクターを表示して、生存者バイアスが発生する場所や、その人たちを取り巻く情報のある打ち切りが発生する場所を示したいからです。

Steven Kirsch 1:25:46

さて、それでは最後にまとめをしましょうか、それとも私がやってみましょうか。

Matthew Crawford 1:25:55

根拠はありませんが、これは3幕構成の劇です。良い試験データもなければ、良いレトロスペクティブデータもありませんでした。そして世界的な分析では、「これはうまくいっていないし、おそらく人を殺している」と言われています。

Steven Kirsch 1:26:06

そうですね。実際、言い換えれば、ワクチンは状況を改善するどころか、悪化させているということになります。

Matthew Crawford 1:26:17

人々は基本的なレベルでも懐疑的であるべきで、私たちはワクチンでパンデミックのパンデミックを止めることはできません。ワクチンのせいではありません。

Steven Kirsch 1:26:30

特に非殺菌性のワクチンは、このワクチンが安全だったということでもあります。パンデミックの最中に、殺菌作用のないワクチンを使用するのは馬鹿げています。

Matthew Crawford 1:26:38

ご存知かどうかわかりませんが、現在、ポリオではワクチンが逃げてしまっています。アフガニスタンやパキスタンでは、ワクチンに耐性のあるポリオが発生しています。歴史的に見ても、人々は「天然痘を根絶した」と言い、天然痘はその問題を実際よりも恐ろしく見せることができました。しかし、ワクチンは、最後には鵜の役に立ったとは言えないでしょう。しかし、ワクチン接種によってパンデミックを防ぐことはできません。

Steven Kirsch 1:27:12

ですから、これから何が起こるかというと、私たちが知っているように、「ああ、これはうまくいかなかった」ということになるでしょう。だから、ブースターを打ちましょう。ああ、うまくいかなかったんですね。

あなたがブースターでなければ、ああ、それはうまくいかなかった。もう一回ブースターショットを打つ必要がありますね。

Matthew Crawford 1:27:29

パンデミックや伝染病を予防接種で解決するというのは、基本的に新しい方法です。

今までに成功したmRNAワクチンはありませんでした。いろいろなことをやってみて成功しました。コロナウイルスのワクチンもありませんでしたし、これらのことが突然一度に起こって、これほどの効果を発揮するという考えはありません。人々は懐疑的になる必要がありますし、本を読んだり、研究を探したりする必要があります。

現在、サブザックにはこの件について語っている素晴らしい著者がたくさんいますし、スティーブ、あなた自身もサブザックで急に人気が出てきました。ですから、情報はたくさんあります。しかし、この話は明確で、アドボカシーのようなデータは存在しないのです。

Steven Kirsch 1:28:14

そうそう、私は昨日、ブースターショットを受ける資格があるというSMSを受け取ったばかりですよ。

Matthew Crawford 1:28:25

思い出させてくれるなんて、いい携帯電話ですね。

Steven Kirsch 1:28:27

はい、はい、思い出させてくれてありがとうございます。そして、ブースターを打つことで起こりうる有害事象を思い出させてはくれませんでした。

実際、心筋梗塞は通常の450倍にもなります。そして、このようなアスリートが平然とドロップしているのですから、人々は何だただのアスリートじゃないかと言いますよね?そうではありません。アスリートたちは、他のアスリートたちを見ても、死体を埋めたり、ニュースキャスターがニュースの途中で心臓発作を起こしたりするような話をしています。

クソみたいなことはいつでも起こるんです。でしょう?しかし、スポーツ選手は、世界中の誰もがこれらのことを目にしていますよね。だから、大きなニュースになるんだ。そして、その割合を比較してみると、心疾患で亡くなる割合は通常の60倍にもなります。誰もそれを説明できません。ええ、そうですね。

Matthew Crawford 1:29:25

航空会社のパイロット、誰も説明できません。そう、アスリートですね。

Steven Kirsch 1:29:30

ブリティッシュ・エアウェイズのパイロットのように、彼らは約1ヶ月の間に死亡したことを認めましたが、ほとんどの航空会社はパイロットが死亡しても何も言いません。

彼を知っている人が一人いて、それが分散してしまっているんですね。しかし、ブリティッシュ・エアウェイズはミスを犯してしまいました。ブリティッシュ・エアウェイズは、1ヶ月以内に4人のパイロットが死亡していると発表しました。ブリティッシュ・エアウェイズは「これらはつながっていません。525,000人のうちの1人だったんですよ。

Matthew Crawford 1:30:11

そのうちのいくつかは覚えていませんが、その話をした後に戻って、いくつかの異なる分析や回避分析を行いました。そして、世界中の航空会社の中から、ある特定の月に、相当数のパイロットがいる航空会社に絞って分析したと思います。

その中で、4人死亡と5人死亡を報告した航空会社が2つありました。それを見ると、最終的には400人に1人くらいの割合で、1年間のどこかで事故が起こるだろうという数字になったと思います。

そこで私は、「じゃあ、こんな風にしてみましょう。1年のうちのある時点で、1つの航空会社と2つの航空会社の間で、実際に、このようなことが起こる可能性はどのくらいあるでしょうか?私は400分の1くらいでした。ですから、おそらくワクチンに関連しているでしょう。あなたと私は、他のパイロットからいくつかのメールを受け取りましたよね?恐ろしいですね。

Steven Kirsch 1:31:01

なぜなら、もしあなたが賭け事をする人だったら、1000回のうち999回はワクチンが原因で起こったと思うでしょうし、そのうちの1回は、あなたはいつもワクチンを選ぶでしょうし、お金を失うことになるので、偶然ではなくワクチンが原因だと考えるでしょう。ほら、1000回のうち999回はそうでしょう。

Matthew Crawford 1:31:30

このようなP値が意味することはないと思いますが、それはまた別の機会にお話します。

Steven Kirsch 1:31:39

わかりました、よかった。それでは、マシューさん、どうもありがとうございました。

Matthew Crawford 1:31:43

ありがとうございます、スティーブ。私と話してくれてありがとう。

Steven Kirsch 1:31:45

ありがとうございました。また会いましょう。

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