英国政府の新しいデータでは、コビッドワクチンは救うよりも多くの人を殺している

Contents

概要
データが示すもの
はじめに
リスクベネフィット解析の正しいやり方
英国政府のソースデータを入手する場所
私の分析データの入手先
データを解釈する
データの質
- David Fentonの分析
- Mathew Crawfordの分析
方法論
データのまとめ
ファイザーの第3相試験で、ワクチン接種群でACMが40%増加した。COVIDで助かった人1人につき推定7人が殺されたことになる。
VAERSを用いた私のACMリスク/ベネフィット推定値
他者からの確認
この分析が以前の仕事と異なる点
2回目の接種、6ヶ月連続の接種を選んだ理由
正気度テスト
80歳以上の人は注射を受けるべきだろうか？
予防接種を受けたら、ブースターを受け続けるべきか、それとも受けるべきではないのか？
ACM比とリスク/ベネフィット分析との比較
これを論破する試み
この分析よりもっと悪いことをするのは簡単だ
制限事項
英国の基礎データが間違っている可能性は？
「データを見せろ」
まとめ

New UK government data shows the COVID vaccines kill more people than they save

stevekirsch.substack.com/p/uk-government-data-shows-nobody-should?s=r

スティーブ・キルシュ

5月6日

概要

英国政府の新しいデータにより、以前はできなかった分析が可能になった。この新しい分析は、コビッドワクチンがすべての年齢層で、救うよりも多くの人を殺していることを明確に示している。つまり、誰も使うべきではないのだ。若ければ若いほど、その意味はない。

誰でもデータと方法を検証することができる。この結果から、コビッドワクチンは直ちに中止されるべきことが明らかになった。

もしワクチンが本当に効くのなら、なぜ世界のどこの政府も、逆の結果を示す適切なリスク・ベネフィット分析を行わないのだろうか？

もしワクチンが効くのであれば、なぜ以下の図6のすべての線は、ワクチンの投与量1と投与量2が、救うよりも多くの人々を殺すことを示しているのだろうか？

どの国の公衆衛生当局も、私がここで計算したような全原因リスクベネフィット分析を行うことによって、ワクチン推奨を正当化するために、私たちとオフレコで会話をすることはないだろう。なぜだろう？

データが示すもの

未接種と6ヶ月以上前に接種した2回接種を比較した分析結果だ。この解析は保守的で、全死因死亡率の季節変動があるため、実際の数値はこれより悪いと思う。

図1 英国のデータからのリスク/ベネフィット判定では、すべての年齢層で、ワクチンは救うより殺す方が多いことがわかる。15という値は、COVIDで1人の命を救うために、ワクチンで15人の命を奪うことを意味する。これはスプレッドシートのExec Summaryタブからのものだ。

このデータから、ほとんどの年齢層で、ワクチンはCOVIDで死亡する確率を下げるが、他の原因で死亡する確率を上げることがわかった。前者の効果は後者の効果より小さいので、ワクチンは無意味なのだ。

例えば、あなたが25歳なら、ワクチンはCOVIDで死ぬのを1人救うごとに15人を殺すことになる。80歳以下は、若ければ若いほど、ワクチン接種は無意味だ。

図1の*印のセルは、ワクチン接種者が非接種者よりCOVIDによる死亡が多かったことを意味する。これは「負のワクチン効果」と呼ばれるものだ。ワクチンが免疫系を傷つけると主張してきたのだから、これは驚くべきことではなかった。

80歳以上では、英国のデータは混乱しすぎていて、役に立ちませんでした。そのデータを得るまでは、推奨することは無責任だ。

以下に、英国のデータからあなた自身で計算する方法を説明する。

この結果をすべてのソーシャルメディアプラットフォームで共有してほしい。あるユーザーがTwitterで24時間以内に10,000の「いいね！」を獲得したが、彼のフォロワーはたった2,000人だった。そのため、Twitterは彼のアカウントを永久に停止した。だから、おそらくTwitterで共有するのは良いアイデアではないだろう。Twitterによると、「保健当局はCOVID-19ワクチンをほとんどの人に安全だと考えている」ので、彼らが嘘をついていることを示す英国政府のデータは、Twitterコミュニティ基準違反になる。

はじめに

最近、友人の一人が、英国政府国家統計局の2021年1月1日から2022年1月31日までの死亡率データへのリンクを送ってくれた。私はこのデータを見たことがなかったので、それを分析した。

このデータを解析してわかったことは 2021年11月に行った年齢別のVAERSリスク・ベネフィット解析と一致していて、本当に驚いた。

リスクベネフィット解析の正しいやり方

ワクチンが有益な介入であることを示すには、無作為化試験を行うのが理想的だ。私たちはそれを行い、その結果、COVIDによって救われた1つの命に対して7つの過剰死亡があることを示した。これについては後で詳しく説明する。しかし、その数は少なすぎて、統計的なノイズではないと確信することはできなかった。

現在、試験はすべて非盲検化されているので、私たちが見る必要があるのは、ワクチンが一般に展開される前の2020年12月1日に選ばれた各グループ10万人のマッチした個人の回顧的研究である。

1つのグループは、完全なワクチンを接種する。もう1つのグループは、ワクチンを完全に避ける。

そして、各グループのCOVIDと非COVIDの死亡者数を調べ、先ほどと同様にリスクベネフィット分析を行う。各グループは介入を除けばほぼ同じマッチングなので、比較は公平だ。

これが私たちが見たいものだ。

英国ONSのデータで得られるものは、（以下で説明するように）全く異なるものであり、そのデータを我々の研究に再利用する明確な方法はないのである。

英国政府のソースデータを入手する場所

政府のデータはここに保存されている。スプレッドシートを開き、表6と書かれたスプレッドシートタブを見るのがよいだろう。

また、ページの上部にある www.ons.gov.uk/peoplepopulationandcommunity/birthsdeathsandmarriages/deaths/datasets/deathsbyvaccinationstatusengland からも元のソースにアクセスできる。

どちらの場合も、「xlsx」と書かれた緑色のボタンをクリックしてスプレッドシートを表示し、「表6 」タブを開く。

可視化するには、このツイートを参照してほしい。

注：データはイングランドのみで、英国全土のものではない。その上で、a)2011年の英国国勢調査に登録され、b)2019年にGPに登録されたイングランド国内の人々を対象にしている。

私の分析データの入手先

私は英国のソースデータに注釈をつけましたので、ここからダウンロードできる。これによって、何が起こっているのかがわかりやすくなった。表6のタブで、すべての元データと、ACM比率とリスクベネフィット分析を計算するための私の公式を見ることができる。

誰が見てもわかるように、すべてわかりやすくなっている。次に、表6タブからサマリーと実行サマリータブに値をコピーした。

データを解釈する

表6のデータはこんな感じだ。

ONSの表から見た表6の例
各行の定義は、スプレッドシートの「定義」タブにある。

要約すると、彼らは新しいステータスに基づいて、各行で時間を過ごすように人々を追跡している。つまり、21日以上前に接種した3回接種者は、6ヶ月の待機期間前に接種した場合はスキップできる「2回目の接種、少なくとも6ヶ月前」を除くすべての行で時間を費やすことになる。つまり、7ヶ月前にブーストした場合は、1ヶ月だけそのカテゴリに入ることになる。もし、ブーストを受けるほどハイリスクではないと判断した場合は、2番目の6+のカテゴリーで時間を過ごすことになる。

つまり、私たちが主張するようにワクチンが致命的であれば、COVIDに対するワクチンの効果は＜21日前のカテゴリーで最小となり、未接種者に対するACMの上昇はそこで最も高くなるはずだ。要するに、＜21日前＞は最も強いリスク-ベネフィットのシグナルを見るべきカテゴリーであり、もしあなたが邪悪な反ワクチンの人であれば、自分の主張を証明するために明らかにこの行を選びたくなることだろう。

逆に、もしあなたが邪悪な反ワクチン主義者の使命を支持するためにデータを選んでいるとしたら、強いシグナルが見つかると期待できるのは2回目の接種から6ヶ月後だ。なぜなら、openvaersのこのグラフからわかるように、ワクチンによって死亡した人のほとんどは接種後30日以内に死亡しているからだ。

さらに、未接種群の非COVID ACMは非常に高くなりそうだ（その群ではほとんどの人が時間に貢献していた第1四半期にピークを迎えるため)これは不利に働きそうだ。また、有効性に関しても、これらのワクチンは時間が経つにつれて弱くなることは周知の事実だ。したがって、その時点ではまだ多くの予防効果が残っているはずだ。

2回目、6m+のグループでは、次のようになる。

ワクチンによる死亡の可能性は低い
接種者のACMは季節性により当然低くなる（第3四半期に最も低くなる）。
未接種者のACMは高い（第1四半期にピークを迎える）。
その時点で、ワクチンによる予防効果は低下するが、まだ十分な効果が期待できる

要するに、これらの4つの主要因は、あなたが邪悪な反vaxxerである場合、すべてあなたに不利に働く。あなたの主張を証明するために調べるには、絶対に最悪の列だろう。ワクチンが有効であることを示す可能性の方がはるかに高い。

つまり、この列でワクチンに対する強いシグナルを示すことができれば、ワクチンに対する最も弱いケースであるはずなので、本当に強力な証拠となる。

つまり、私たちがここでやろうとしていることはまさにこれだ。英国のデータを使って、最も見つけにくい場所に非常に強い危険信号があることを証明することなのだ。

データの質

このデータの質は、ワクチンが有効であるかのように見せることに強く偏っている。

ワクチン未接種者の割合を大幅に過小評価し、NIMやGPの記録の正確さにおかしな信頼を置いているのだ。

David Fentonの分析

フェントンと彼のチームは、ONSのデータについて広範囲に書き、その洞察を確認するために特別なアクセス権を持っている。誰もFentonの分析に異議を唱えることはできなかった。

Mathew Crawfordの分析

Mathew Crawfordは、英国のデータについても同様の問題を指摘しており、ワクチンが不死効果をもたらすことを示すか、ACM死亡をCOVID死亡に移動させ、ワクチン接種したCOVID死亡をワクチン未接種者に移動させることによって、意図的にデータを誤って分類していることを示している。さらに悪いことに、提供されたデータは前処理されているため、適切な分析を行うには不十分である。時間をかけて彼の論文を読んでみてほしい。非常に印象的な記事だ。

このデータのもう一つの大きな問題は、死亡した場合、COVIDに関連する死亡の割合は、ワクチン接種をしていない場合、非常に若い人で10%から高齢者で40%以上であることを示していることだ。これはありえないほど高い数字だ。2020年、誰もがワクチンを接種していなかったアメリカでは、COVIDによる死亡の割合は15%だった。ONSのデータベースの数字は意味をなさない。

データは研究者が自由に使えるわけではない。データを見るには、研究内容を前もってONSに伝えなければならず、発表する場合はONSの承認が必要なのだ。だから、何か悪いことを見つけても、それについて話すことはできないのだ。これは政府の透明性ではない。その逆だ。

ONSのデータとレポートは、Vahé NafilyanとCharlotte Berminghamが率いるチームによって作成されている。彼らは2022年3月23日の論文の主執筆者で、若者の心疾患はCOVID（ワクチンではない）であると主張している。彼らが書いた内容はこうだ。

ワクチン接種後1週間で全死亡リスクの減少が認められ、接種後2～6週目または接種後6週間全体では変化がなかった。性、年齢、ワクチンの種類、最終投与量によるサブグループ解析でも、接種後最初の6週間の死亡リスクに変化はなかった

私がこれまで見てきたどの現実とも一致しないのだから、それが正しいわけがない。つまり、これはONSのデータがワクチンに有利になるように非常に偏ったものであることを示すもう一つの例なのだ。

つまり、著者によれば、ワクチンは完全に安全で、非常に効果的であるため、たとえチェリーピックをしたとしても、データから否定的なものを見つけることはほぼ不可能であるということだ。

普通なら、反ワクチンの仮説を支持するために、最も有利な場所を探すはずだ。

だから、誰もがシグナルが見つかると期待した最後の場所で、非常に強いシグナルが見つかったことは驚くべきことだ。80歳以下のすべての年齢層で例外なく検出されたのだ。これは偶然の産物ではない。各年齢層で全く同じ行を選び、しかも最悪の行を選んだ。どんなに頑張っても説明できない。安全で効果的なワクチンであることが強く支持されるはずなのに、全く逆の結果が出たのだ。これは驚くべきことだ。

また、Substackの記事、All-Cause Mortality by Vaccination Statusは素晴らしく、特に、ワクチンが人々が主張するほど安全でないことを視覚的に示す、幅広いチャートを提供している。この黒いリンクはワクチン未接種者である。

1xの線より上の線は、ワクチンが無意味であるコホートだ。要するに、時間が経つにつれて、ワクチンが大失敗であることがますます明白になってくるのだ。

図6 データ収集期間の開始時のみ、ワクチンにとって有利な数字に見えた。時間が経つにつれて、投与量1と2ですべてマイナスに転じ、ワクチンが無意味であることを意味する。チェリーピックは必要ない。視覚的に見ることができる。出典ワクチン接種状況別の全死因死亡率

この記事はこう結んでいる。

このデータはすべて非常に憂慮すべきものである。機能不全のワクチンでも、少なくともわずかながらプラスの効果があるはずだ。機能しないワクチンには何の効果もないはずだ。しかし、「少なくとも21日前」に1回または2回の接種を受けた場合、すべての年齢層で負の効果が見られ、ほとんどの場合、負の効果は非常に大きい。このパターンが一貫して予測可能であること、つまり月ごと、年齢層ごとにスムーズに移動することが、このパターンの信憑性をさらに高めている。

読み応えがある。

方法論

私は、少なくとも6ヶ月前に2回の予防接種を受けた人と未接種の人の全死亡率（ACM）を比較した。これは、反ワクチンのシグナルを示すことが最も困難な行だからである。

この分析の目的は、確定的な数字を得ることではない。リスク・ベネフィット分析の適切な方法については後述する。我々の目標は、たとえ最も主張しにくい行を見たとしても、ワクチンが危険であることを示すことであった。

データのまとめ

この下のまとめ（表6タブの右にある「まとめ」タブに置いた）は、各年齢層における10万人年当たりの全死因死亡率を示し、またリスクベネフィット比を示したものだ。

図2 英国データからの計算の概要　これは、私のスプレッドシートの「Summary」タブに表示されている。

各列の凡例は以下の通りだ。

A: その行の年齢範囲
B: ワクチン接種を受けていない場合のACM率
C: ワクチン接種を受けた人のACM率
D: リスクベネフィットの計算：ワクチンによって失われたCOVID以外の命／ワクチンによって救われたCOVIDの命。これは、ある介入の使用を正当化するための唯一最良の指標である。この数値が大きければ大きいほど、その介入はあまり意味をなさない。値 >1 は、その介入を決して使用すべきではないことを意味する。のついたセルは、ワクチンがワクチン未接種者よりも実際に多くのCOVID症例を発生させたことを意味する。注：この数値を計算するために使用されたデータを見るには、スプレッドシートの全体を表示する必要がある。この画面のサマリーデータからはできない。
E：ワクチン接種者のACM/ワクチン未接種者のACM、すなわちC列/C列
B. 値>1は、生命を犠牲にしているので、その介入は決して使われるべきではないことを意味する。以下に説明するように、これは介入の有効性の粗い尺度である。
F：COVIDによるACM死亡の割合、すなわち、すべてのACM死亡のうちCOVIDが原因であったものの割合。

このデータは、ワクチンを接種してCOVIDによる死亡リスクを下げることで得られる死亡率の利益は、ワクチン自体から失われる死亡率によって相殺される以上であることを明確に示している。これは新しいことではない。2021年5月以来、私が言い続けてきたことだ。しかし今、私はついに80歳以下のすべての年齢層でこれを実証できる政府の直接のデータを見つけた。

ファイザーの第3相試験で、ワクチン接種群でACMが40%増加した。COVIDで助かった人1人につき推定7人が殺されたことになる。

ファイザー社の第3相試験では、ワクチン群で合計21人、プラセボ群で15人の死亡が確認された。

この試験での全死因死亡率の40%増（21/15=1.4）は、もちろん統計的に有意でないとして却下された。それは事実だが、だからといってこの数字に注意を払わなくてもいいということにはならない。

しかし、今回、英国のデータに基づいて、第3相試験の結果が統計的にまぐれ当たりでなかったことがわかったのだ。全く違う。

実際、リスクベネフィットを見ると、COVIDによる死亡から1人の命を救った（治療群COVID死亡1人 vs プラセボ群COVID死亡2人=1人の命を救った）のだが、COVID以外の死亡が7人（20 – 13）超過している。

つまり、ファイザーの試験では、コビッドで1人救うごとに7人殺していることがわかった。しかし、この点推定に高い信頼性を置くには、数が少なすぎました。

しかし、私はファイザー社の試験がベストケースであったと主張する。

この試験には異常に健康な人々が登録され、死亡率は人口の10分の1であった（米国では年間平均死亡率が1%であるが、22,000人のプラセボ群では6ヶ月でわずか15人の死亡であり、これは死亡率0.1%となる）。
初回投与で反応を示した人を数えることなく排除することができた。

しかし、最も重要な点は、ファイザー社の臨床試験の死亡：救命比率7：1とACM比率1.4は、ワクチンが救命よりも殺戮を行うという仮説と一致していることだ。

VAERSを用いた私のACMリスク/ベネフィット推定値

これは2021年11月1日に私がVAERSのデータを使って行ったリスク/ベネフィットの計算で、ワクチンで死んだ人の数（V）と、もしワクチンを飲んで6ヶ月間で90%の効果があった場合にCOVIDから救われるかもしれない人の数（C）の比率を計算したものだ（時間の経過とともに衰え、変異株も変わることがわかっていましたから）。もちろん、これは有益性を保守的に見積もったものだが、もし攻撃されたときにしっかりとした根拠があることを確かめたかったからだ。

これで、私のVAERSによる計算が、図1の実際の英国データとほぼ一致することがわかった。私の分析は意図的に保守的に行われたので、多くの数値は実際より小さくなっている。

これもまた、VAERSのデータは「信頼性が低いから使えない」と（根拠なく）主張する人たちが間違っている例だ。もし信頼性が低いというなら、どうして現実の英国の結果とこれほど一致したのだろうか？

図3：VAERSによるリスク・ベネフィット分析

VAERSは、私たちがこの英国のデータから学んだことと全く同じ効果を当時示していたことに注目してみよう：若ければ若いほど、ワクチン接種が無意味であるということだ。

図2のE列の減少（同じ範囲で1.9:1から1:1）と同じように、V:C列は年齢が上がるにつれて減少する（6:1から1.8:1まで減少する）。

面白い “偶然 “だと思わないか？互いに3倍以内なのだ。

他者からの確認

コビッドワクチンが救うよりも多くの人々を殺すことを指摘しているのは、私だけではない。他の記事には、全く効果がないか、あるいはマイナスの効果があることが示されている。

例えば、以下をチェックしてみてみよう。

カナダでのCOVIDによる死亡の99.6%は、4月10日から17日の間に完全にワクチンを接種した人々によるもので、これは、カナダでのワクチン接種率が86%しかないため、ワクチン未接種者よりもワクチン接種者のACMが優れている場合にのみ起こり得ることだ。これは誰にとっても説明しがたいことだ。
完全ワクチン接種者は非接種者より全死亡率が6倍高い（2021年10月30日発表）
試験参加者の追跡調査では「総死亡率に影響はない」と判明
図4 Lancetにプレプリントとして掲載されたデンマーク論文の表

ホロウィッツ mRNA注射の失敗は、目を開いているすべての人のために表示されている

デンマークの論文（Lancetにプレプリントとして掲載）では、臨床試験データに基づいて、全死因死亡率の利益は全体的にゼロであることが示されていることに注意してほしい。しかし、ワクチンメーカーにとって問題なのは、英国の数字では死亡者の38%がCOVIDによるもので、ワクチンが実際に機能し安全であれば、大きなACMの利益が見られるはずなのに、何も見られなかったということだ。

なぜ、ACM効果がゼロのワクチンを義務付けるのか？公衆衛生担当者は誰もそのような質問には答えたくない。

この分析が以前の仕事と異なる点

英国ONSのデータは、ワクチン接種状況の報告を停止した2022年4月1日以前に行われた、より頻繁に引用される英国健康安全局の要約よりも詳細である。このレポートには、年齢別にCOVIDと非COVIDの両方の死亡が含まれており、膨大な量の詳細がある。2022年2月以前はなかったのだ。

また、CDCからもこのようなものは出ていない。

これによって、次のセクションで説明するように、データの検証を行うことができる。

2回目の接種、6ヶ月連続の接種を選んだ理由

ワクチン未接種者との比較のために、2回目の接種から6ヶ月の行を選んだ理由は3つある。

ワクチンによる死亡のほとんどは、ワクチン接種後30日以内に起こっているので、この列が最も立証しにくい列である。だから、この列でワクチンが危険であることを証明できれば、それは単純に素晴らしいことだ。最後のワクチン投与から6ヶ月の人たちから、COVID以外のACMによる死亡が過剰に出るとは思わないだろう。
この列のデータは一貫して、公正な比較を可能にする非常に単純な健全性テストに合致していた（以下に記述）。
例えば、50-54歳では、COVIDによる死亡を減らすのに50%の有効性があり、これは有効性に関する政府の主張と一致している（ワクチン接種者のCOVID死亡率64対ワクチン未接種者のCOVID死亡率127の差）。

だから、誰も私の「ごまかし」を非難することはできない。これは、私のケースを作るために最も困難な行だ。

あるコメント者は、このバケツに入った人は病弱に違いないと推測し、それが非COVIDのACMが高いことの説明になっている。それは間違いだ。病弱な人はバケツに入ることさえできなかっただろう。COVID注射から6ヶ月のバケツに入るずっと前に、COVIDか2回注射によって殺されているはずだ。このバケツに入ったのなら、この人たちは超健康体だ。

正気度テスト

ワクチン接種を受けたコホートにおけるCOVID以外の死亡の全原因死亡率（ACM）は、完全に安全なワクチンであれば、ワクチン未接種の場合の率と同じであるべきだ。このワクチンについては、VAERSからわかっているように、確実に高くなるはずだ。このワクチンはCOVID以外のACMを大幅に増加させることを示す10以上の方法がある。

多くの人が、クリスティン・スタベル・ベン教授が、ワクチンはあなたのACMにポジティブな影響を与えることができると言っていると主張していることに注意してほしい。完璧なワクチンであれば理論的にはそうかもしれないが、私の知る限り、この「若者の泉」のような性質を持つ現実のワクチンを、そのワクチンが対象として設計された病気以外に指摘した人は誰もいない。ボビー・ケネディJr.は20年間、このことについて討論をしようとしたが、誰も彼に挑戦しなかった。特に、すべてのコビッドワクチンはACMを増加させるという同じ問題を共有している。上の図6で、あなた自身が非常にはっきりと見ることができる。全年齢、1回目と2回目の投与だ。ACMはすべて悪化している。

したがって、COVID以外のACMが、ある年齢コホートにおいてワクチン未接種者よりもワクチン接種者で低い場合はいつでも、その行は信頼できない（破損しているか、例えば季節によって深刻な交絡がある）。他の人もこのことに気づいていた。データを調整することができなければ、無意味な結果になってしまうのだ。偏りを調整するのは大変な作業で、「データ操作」攻撃を受けることになり、別のレベルの攻撃を受けることになる。そこで、正規化する必要のないデータを使って分析することにした。2回目の投与、6ヶ月の連続投与は、私たちの目的に合っていた。

もし私が正気度チェックを無視し、英国の報告書にあるワクチン接種者のデータをすべて含めると、ワクチンは素晴らしいライフセーバーだが、25歳以上の場合のみだ。特に高齢者であれば、ワクチンは癌や交通事故などで死ぬことを防いでくれるだろう。しかし、ジョン・オルーニーのような葬儀屋は、ワクチン接種後に死亡した高齢者の電話を何本も受けていることを信じられなかった。要点は単純だ。ゴミのようなデータを入れても、ゴミのようなデータを出してもいいということだ。

これは生存者バイアスによる交絡についてのより詳細な説明で、なぜこれらのデータセットが我々の目的のために構築されていないのかを説明している。

ワクチンはすべての病気や事故による死亡を防ぐことができるので、私の正気度チェックは間違っているのだろうか？その可能性は極めて低いだろう。もしこの薬が有害事象を減らし、医師が高齢者の病気が治ったと報告すれば、VAERSは空っぽになるだろう。有害事象報告の代わりに、医師はワクチン接種後の有益事象報告（BER）を提出することになるだろう。

この「若さの泉」効果とされるものについては 2021年11月12日に書いたことがある。

要するに、データ分析は厄介なので、信頼できる結果を得たいのであれば、健全性のチェックが重要なのである。

80歳以上の人は注射を受けるべきだろうか？

私のVAERS分析では、「ノー」だ。

老人ホームからの内部告発者の逸話データもすべて「ノー」だ（スライド53～59を参照）。オアフ島のAbrien Aguirre、カナダのSunnycrest老人ホーム、John O’Looneyの経験や、防腐処理をしている遺体のほとんどにワクチンによる血栓がある、という防腐処理業者の経験も含まれている。

カーブフィッティングに基づくと、どちらにしても高齢者には良くないようだ（詳しくはこの読者コメントを見てほしい）。

この論文で使われた英国のデータセットは、80歳以上のワクチン接種者の非COVID ACM率がワクチン接種者より低いので、正気度チェックを満たせず、あまりに混乱していて使えなかった。

私が耳にするすべての逸話的データは強く否定的だが、ONSのデータはコビッドワクチンが若さの泉であり、あらゆる原因で死亡するリスクを半分にすることを示している。

もし私が80歳以上なら、複数の独立した情報源から明確な効果を示す信頼できる自己矛盾のないデータを見るまでは、予防接種を受けないだろう。最近、そのようなデータを見かけたか？

予防接種を受けたら、ブースターを受け続けるべきか、それとも受けるべきではないのか？

マリン/UCSFの放射線科では、75%の人が宗教上の理由で接種を免除され、ブースターを受ける必要がなかったことを考慮に入れてほしい。

それが役に立つのだろうか？彼らはONSのデータを読んでいるわけではない。彼らはワクチンを1回、2回、3回接種した患者を診察している。

私たちは何度も何度も、ワクチンを打つたびに副作用や死亡のリスクが高まることを確認している。

それはまるで質問しているようだ。「最初に脳に撃ち込んだ弾丸は、私を殺しなかった。もう一度やってみるべきだろうか？

ACM比とリスク/ベネフィット分析との比較

さて、基本的なことはわかったので、ACM比とリスク/ベネフィット数値の違い、そしてなぜ後者に注目すべきなのかをより詳しく説明したいと思う。

例えば、Toby Rogersは、5歳から11歳の年齢層で、COVIDで死ぬかもしれない子供1人を救うために、コビッドワクチンで117人の子供を殺していると推定している。

この若い年齢層の問題は、死亡者数が非常に少なく、分母が非常に小さい（0に近い）ため、統計的ノイズが多いということだ。しかし、英国のデータは、20歳以下の子供にワクチンを接種するのは非常識であることを明確に示している。117か1600かを議論するのは、タイタニック号のデッキチェアを並べ替えるようなものだ。ただ “ノー」と言えばいいのだ。

ACM比とリスクベネフィット分析の違いを説明するために、簡単な例を挙げよう。

ある年齢層で10万人あたり年間100人が普通に死亡するとする。
一人当たり1人の命を救うが、10人の命を奪うワクチンがある。救える人の10倍を殺すのだから、お粗末な介入だ。
しかし、2つのグループのACM率を比較すると、ワクチン未接種グループが100人で、ワクチン接種グループが109人死んだことになる。だからACM比は1.1,10%しか増えないことになる。しかし、リスクとベネフィットは10：1でリスクの方が多いのだ。

だから、各群のACMの比率ではなく、リスク・ベネフィット比が見るべき数値なのだ。

これを論破する試み

「Debunk the Funk」ことDaniel Wilsonは、Morrisの論文を引用して（UK death data artifacts: 私がこの論文を論破するように頼んだとき、Morrisの論文（UK death data artifacts: “Stragglers” who delay vaccine doses a select group with higher death risk)を引用した。それ以外の説明はない。

モリスは、ワクチン接種を遅らせた人は死亡率が高いと主張している。これは、図6からわかるように、新しい投与が可能になると、遅れているカテゴリーの死亡率が上がるからだ。

私はこの観察に同意するが、それは誤分類の問題によるもので、健康な人がワクチンに行くという問題ではない。Norman Fentonはこのことを最初に指摘し、誰も彼の分析を攻撃することができなかった（ONSデータの誤分類の問題、ワクチン接種による死亡の欠落を参照されたい）。

ACMが遅行群で上昇するという観測は、実は、ワクチンが危険であるという私の議論に有利に働くのだ。

遅れているグループでACMが下がるはずなのは、英国では病気の人が新しい予防接種を受けるたびに優先され、死にそうな人は恐ろしいCOVIDの死から救うために予防接種を受けたからだ。だから、最も病的な人がまず投与2のカテゴリーから排除され、それによって投与2ACMのラインが低くなるはずだ。それどころか、逆に下がってしまったのだ。なぜか？なぜなら、彼らは新しい新用量に関連したすべての死亡を隠したいので、どこかに移動させなければならなかったからだ。

Morrisの主張を信じたとしても、私が選んだカテゴリは、シグナルを見るのが最も難しい一列です：これらの人々はCOVIDを生き延び、6ヶ月以上2回の注射を生き延びたので、彼らのACMは平均的な未接種者よりずっと低いはずなのだ。基本的に、このカテゴリーの人々は、2発の弾丸で早期に撃たれて、まだ生きているのだ。

手のひらを返したような論破の試みはこれくらいにしておこう。

私の結果は、私が知っている他の信頼できる独立したデータポイントと非常に一致している。もし私を論破したいなら、まったく同じデータセットを使って、どうやって「真の」値のより正確な推定値を得ることができるかを示してほしい。そんなことができる人はいないと思うが、より良い方法を教えてくれるなら、私は歓迎する。そして、誰もそれができないので、Fentonが誤分類の論文でどのような誤りを犯したかを示してほしい。

表6が最適な表でなかったことが判明した。

上の図6を見てほしい。スタートアップ期間の後、データはすべて落ち着き、すべてのdose 1とdose 2の曲線はワクチン未接種者より高いACMを示している。チェリーピッキングもサニティテストも必要ない。手付かずの生データだ。

つまり、投与量1と投与量2のすべての線がワクチン未接種の閾値を超えているので、「おっと、これらのワクチンは救うよりも多くの人を殺している」と非常に視覚的に示すデータを独立に見ていることになるのだ。これは誰にとっても説明しにくいことだ。

この分析よりもっと悪いことをするのは簡単だ

例えば、Morrisの論文にあるこの表は、同様に英国のデータセットからのもので、vaxを受けた方がずっと良い暮らしができることを示している。

図5．Morris論文の表

問題は、（この表で指摘されているように）ワクチンを受けていない場合の20%という低い死亡率が、目に見えてわかる最大21倍のアスリート死亡数（2021年1月対2022年1月）のような現実と一致しないことだ。グレン・パイル教授でさえも、誰もスポーツ選手のデータを説明することができなかった。政府のデータは操作できるが、スポーツ選手の死因は公開されているため操作できないのだ。あなたはどちらを信用するか？明らかに、完全に公開されているデータだ。

また、英国データの表3では、COVIDに感染していれば、COVID未接種のACM死亡率の半分近くになると書かれている（E23とE31を比較してほしい）。

つまり、英国政府のデータによれば、COVID以外のACMが2分の1になるので、ワクチンは若返りの泉ということになるのだが、到底信じられない。そのような作用機序はありませんし、VAERSレポート（および個々の医師のレポート）は、すべてのカテゴリーで、これまでのワクチンより低く、むしろ桁外れであることが予想される。

さらに、もしコビッドワクチンが非COVID ACMを2倍も減少させたとしたら、政府はあらゆる病気の奇跡の治療法として屋根の上からこれを叫ぶだろう。しかし、そうではない。彼らは沈黙しているのだ。このことは何を意味するのだろうか？英国政府は賢いので、データが錯綜しており、そのような評価はできないことを理解しているのだ。

上の図5は、カナダの完全接種者の死亡率の高さ、膨大な数のVAERSレポート、接種後に有害事象が100倍以上増加したという個々の医師の報告、何十万人ものワクチン被害者がいるFacebookグループ、スポーツ選手の死亡の急増、UCSF/Marinの75%の放射線科医がブースターを拒否していることなどとも矛盾している。

制限事項

Martin Kulldorffの好意による英国のデータを使用する際の制限をいくつか挙げてみよう。

このことが原因で結果を疑っているのだろうか？私は、これらの交絡因子を最小化するために、特に行を選択した。これらの制限は、私の結果が保守的であることを意味する（ワクチン接種者の季節性の偏りは、非COVID ACMを増加させるからである）。また、ワクチンが有益であった場合に説明できないような現実的な確認点があまりにも多い（私の質問リストを参照）。

季節性　イギリスでは、全死因死亡率はCOVID死亡率と同様に、またコビッドワクチン接種も非常に季節性がある。このため、分析に偏りが生じている。2021年の初期にはワクチン未接種者の時間が多く 2021年の後期と2022年1月にはD2 6ヶ月以上の人の時間が多くなる。このバイアスを調整するためには、どちらの方向であっても、暦上の時間を調整する必要がある。データによって、それは様々な方法で行うことができる。このバイアスは、ワクチンの展開が年齢層によって異なるため、また季節的な死亡パターンが年齢によって異なるため、年齢層によって結果に異なる影響を与えることに注意されたい。
COVIDの負の有効性　30-34歳と40-44歳の年齢層におけるCOVIDの死亡率に対する負の有効性（*の行）は、直感に反するように思われるが、それなりの理由があるようである。同じ現象は、小児におけるコビッドワクチンの最近のニューヨーク州での分析でも見られた。この研究では、ワクチンは接種後数週間は症候性COVIDの予防に有効だったが、5〜11歳の子どもでは、7週間後に有効性がマイナスになり、ワクチン接種者の方が非接種者よりもCOVIDが多くなっていた。これは、最初の数週間はワクチンによる一時的な予防効果があるため、7週間後にはCOVIDにかかったことのある自然免疫の割合が高い未接種児と、自然免疫の割合が低い接種児を比較していることによると思われる。この現象は、短期間の防御しか得られないどのワクチンでも見られることであり、COVIDによる死亡率統計にも影響を及ぼす可能性がある。仮に、ワクチンがCOVIDによる死亡を予防せず、後日まで延期するだけだとする。そうすると、接種後0〜6ヶ月はワクチンの効果が見られるが、接種後6〜12ヶ月はワクチンの害が見られるかもしれない。ファイザー社とモデルナ社が数ヶ月間しか評価していない場合、ワクチンの有効性に関して不完全で誤解を招く可能性のある情報を与えてしまうことになる。同じことが、例えばワクチン接種後6-12ヶ月のタイ・インターバルのみで見た場合にも当てはまる。この問題を克服する方法はあるが、私は英語のデータに十分精通していないので、そこから抽出できるかどうかはわかりません。
COVIDの先行感染　ワクチン未接種群は2つのサブグループからなる。(i) COVIDから回復し、ワクチンによる免疫よりも優れたCOVIDに対する自然免疫を持っている人、(ii) COVIDにかかったことのない人。自然免疫のある人は、COVID病に対するワクチンの効果があるとしてもごくわずかであり、ワクチン接種をすべきではない。COVID感染歴のない人がワクチン接種の恩恵を受けるかどうかを判断するためには、COVID感染歴のないワクチン接種者とCOVID感染歴のないワクチン非接種者を比較する必要がある。
リスクメトリクス　どちらも計算する価値はあるが、リスク/ベネフィットはvax/unvaxのACM率よりもワクチン効果に関連した数値であることに同意する。しかし、ワクチンを評価するのに最適な指標は、リスク比ではなく、帰属リスクだ。つまり、ワクチンを接種した1000人ごと、あるいは100万人ごとに、何人の死亡がワクチンによって予防されたか、あるいは何人の死亡がワクチンによって引き起こされたか、ということだ。

英国の基礎データが間違っている可能性は？

他の研究と矛盾するような研究は常に存在する。

DMEDのデータもその一つである。

一見、信頼できそうなデータ源でも、一見すると信頼性に欠けるものは常に存在するのだ。

metatron.substack.com/p/ons-manipulating-the-numbers-again?utm_source=substack&utm_campaign=post_embed&utm_medium=web

デッドマン・トーキング

ONS、またもや数字を操作か？

ONSは最近このレポートを発表した – イギリスの若者のSARS – CoV – 2感染またはCOVID – 19ワクチン接種後の死亡のリスク：自己制御ケースシリーズ研究。彼らはこう結論づけた。COVID-19ワクチン接種と若年層の死亡リスク上昇との関連性を示す証拠はない…

そうそう、上の項で述べたように、提供されたONSのデータは理想的とは言えないものだった。

私たちの仕事は、信頼できるデータとそうでないものを選別することだ。そのためには、信頼できる情報源からの独立した証拠を複数使用し、使用したデータの健全性をチェックする。

私の結果は、私が知っている他のデータと一致しているので、データの質にはそれなりに満足している。

「データを見せろ」

ここでの私の分析は、これらのワクチンは何の効果もなく、むしろ事態を悪化させるという非常に正当な事例を作ることができるという点を強調するためにある。このような考えを持つのは、私一人ではない。ONSのデータで異なる行を表示すると、異なる結果が得られるが、赤旗が消えるわけではない。

私が指摘した赤旗を切り捨てる唯一の方法は、適切な分析をすることだ。

映画「ジェリー・マグワイア」で、ロッド・ティッドウェルがジェリーに、彼を顧客として維持するには、ジェリーがしなければならないことは「Show me the money！」だと助言したのを覚えているか？

私たちはCDCに同じことを求めるべきだが、お金の代わりに「Show me the DATA!」と求めるべきなのだ。

なぜCDCは私たちが必要とするACMの研究を見せてくれないのだろうか？すなわち

介入を受けたグループと受けなかったグループの2つをマッチングさせ、1年後の時点でどちらが勝っているのかを見たいのである。

そのような研究はどこにあるのか？データは存在する。

適切な研究が存在しないのには理由がある。それは、誰もワクチンを打つべきではないということが誰の目にも明らかになるからだ。

その研究と基礎となるデータを見なければ、どの年齢でも誰もワクチンを受けるべきではないし、勧めるべきではない。

さらに突っ込んで言う。

CDCがそのデータを公開しないのは無責任である。
医療界がこのデータを見ることを要求しないのは無責任である。
特にVAERSや他の情報源にある憂慮すべきデータに照らして、このデータを見ずに予防接種を受けるよう勧めるのは、医療界にとって無責任である。

まとめ

この新しい英国政府のデータに基づいて、我々は各年齢層における真のリスクベネフィット比を推定することができる。すべてのグループにおいて、それはマイナスである。若ければ若いほど、ワクチンを接種する意味がないのだ。図6は、これを視覚的に捉えたものだ。投与1,2の曲線はすべてワクチン未接種の線より上にある。

これは、政府がこれらのワクチンとワクチン義務化によって、公的に私たちを殺してきたことを明確に示している。

使用したデータは、英国政府からの完全な報告データで、計算も簡単だ。私が使用した行は、正規化も操作もされていない。私の主張を証明するのに一番難しい行だった。この結果を説明する唯一の方法は、ワクチンが救うよりも殺す人の方が多いということだ。しかし、図6も見てほしい。

少なくとも、この結果は安全で効果的な物語に重大な疑念を投げかけるはずだ。私は、ワクチンの結果がプラスになるように明らかに偏ったデータセットを選び、反対を示すはずのデータを選択することによって、内部に隠された非常にマイナスのシグナルを発見した。何のトリックも使っていない。ワクチンが本当に安全であれば、このようなことはありえないはずだ。

私たちは、データについて適切な分析を見る必要があり、今すぐそれを見る必要があるのだ。

医学界は、ワクチンを推奨する前に適切なリスクとベネフィットの研究を見ることを要求したことはない。今日に至るまで、彼らは頭を抱え、ACMのデータを見ることを要求しないまま今日に至っているのだ。嘆かわしいことだ。

私たちがデータと研究を見て、ワクチンが安全で有効であることを示す両方を検証するまで、ワクチンは使用されるべきではないのだ。

この記事をシェアして、情報を発信することに協力してほしい。