Lancet Infectious Diseases deve ritrattare questo manoscritto “peer reviewed” fondamentalmente sbagliato. Ma cosa succede quando un premio Nobel viene assegnato sulla base di dati sbagliati?
Mortalità per tutte le cause nel mondo e in Romania
Denis Rancourt (00:11):
Ok, parlerò di qualcosa di molto diverso. Parlerò della mortalità per tutte le cause. Non mi preoccuperò della causa del decesso. Conteremo solo i decessi. E vi mostrerò anche i dati relativi alla Romania. Tutti i grafici e i risultati che presenterò sono contenuti in diversi rapporti scientifici che io e i miei collaboratori abbiamo scritto negli ultimi tre o più anni. I rapporti scientifici sono disponibili su questo sito web. Questi sono i miei principali collaboratori nella ricerca sulla mortalità per tutte le cause. Due di loro sono qui con noi. Vengono da Praga. E un altro posto di cui ho detto che non avrei dimenticato il nome, e l’ho appena fatto, mi dispiace, Jérémie.
(01:05):
Voglio iniziare con il record storico, quasi dal 1900. Mostrerò alcuni dati a partire dal 1900. Inizierò dall’inizio del COVID, se volete. Ora, la mortalità per tutte le cause, si contano solo i decessi. Questo è il caso della Francia dal 1946 in poi, subito dopo la Seconda Guerra Mondiale. E ciò che si riscontra ovunque nell’emisfero settentrionale è che la mortalità è più alta, più grande in inverno e diminuisce in estate. Quindi ha un andamento stagionale molto regolare. Questo è noto da più di cento anni. E direi che non è del tutto chiaro. Direi che è ben lungi dall’essere completamente compreso, ma questo è l’andamento per mese. Stiamo esaminando la mortalità per mese in Francia. E se si integra per anno, per ciclo annuale intorno a ogni inverno da estate a estate in Francia, l’aspetto è questo. Quindi, può esserci un inverno intenso seguito da un inverno più scarso e così via. E lo schema si presenta così.
(02:17):
Dalla fine della Seconda guerra mondiale, la mortalità su base demografica è in gran parte diminuita. In genere, l’1% della popolazione muore in un determinato anno. Questo è il tipo di dati con cui ci confronteremo. L’ultimo anno è il primo anno della cosiddetta pandemia. Se passiamo agli Stati Uniti, per fare un altro esempio, posso analizzare la mortalità per tutte le cause. Questo è per anno per un particolare gruppo di età. Si tratta della fascia di età compresa tra i 15 e i 24 anni. E ho separato tra maschi e femmine. Quindi ci sono due colori. Questo grafico ci permette di illustrare ciò che si può vedere quando si misura la mortalità, che è un dato concreto. Nessuno può dirvi che il governo non ha contato correttamente i decessi, perché il conteggio dei decessi è molto serio ed è un processo legalistico. Perciò questi sono dati concreti. E questo è ciò che si vede.
(03:18):
Vedete che c’è stato un evento nel 1918, che è stato recuperato dal CDC e chiamato influenza spagnola. Lo so, e ci sono diversi articoli scientifici che dimostrano che non si trattava di una malattia respiratoria virale. In quell’enorme picco di mortalità non morì nessuno di età superiore ai 50 anni. In quel picco morirono solo giovani adulti, famiglie e adolescenti. E i ricchi non morirono in quel periodo. Questo è stato il 1918. E poi negli Stati Uniti c’è stata la cosiddetta Grande Depressione. Un enorme crollo economico seguito da una catastrofe ambientale, la Dust Bowl. Queste sono state le grandi difficoltà, le recenti difficoltà negli Stati Uniti. E si può notare la mortalità di uomini e donne in quei periodi. Poi, nella Seconda guerra mondiale, si nota che gli uomini hanno una mortalità, mentre le donne no. E credo che tutti capiamo il perché. E nel periodo della guerra del Vietnam, si può notare che c’è una gobba nella mortalità degli uomini. Questo è ciò che si può vedere nella mortalità per tutte le cause.
(04:30):
Per concludere, ho studiato a fondo la mortalità per tutte le cause in più di cento Paesi di tutti i continenti, tranne ovviamente l’Antartide, e in modo molto dettagliato per unità di tempo, per settimana, per giorno, per mese, per gruppo di età, per sesso. E posso dirvi che l’unica cosa che si può notare nei dati sulla mortalità per tutte le cause sono le seguenti cose. Variazioni stagionali, come ho spiegato. Un massimo in inverno e nell’emisfero meridionale la situazione è invertita. Il loro inverno corrisponde alla nostra estate. È in quel periodo che si registra il massimo della mortalità. Nella regione equatoriale, non ci sono variazioni stagionali nella mortalità. Non ci sono picchi, è una linea piatta. Quindi c’è una variazione stagionale che segue gli emisferi. Si possono vedere guerre, come ho detto. Si possono verificare crolli economici, enormi crolli economici che colpiscono le popolazioni. Si possono verificare ondate di calore estivo in latitudini settentrionali che non sono abituate ad avere un periodo molto caldo in estate, che uccide le persone, a volte perché cadono dalle scale quando fa molto caldo, ma uccide le persone. E si può notare un picco che dura circa una settimana in uno di questi periodi di caldo.
(05:44):
Si vedono i terremoti. Si vede subito il terremoto. Le persone vengono schiacciate dagli edifici. Si contano i morti e si nota un picco dovuto ai terremoti. Ma non vediamo o rileviamo nessuna delle pandemie dichiarate dal CDC che si sono verificate nel 1957, ’58, ’68, 2009. Queste pandemie, queste cosiddette pandemie, non danno luogo ad alcun eccesso di mortalità per tutte le cause che possa essere rilevato in qualsiasi giurisdizione o con qualsiasi mezzo. L’eccesso di mortalità non può essere rilevato su scala nazionale o statale per queste cosiddette pandemie. Quindi non hanno causato un eccesso di mortalità, qualunque cosa siano. E poi c’è… Ho spiegato il 1918. Poi abbiamo il periodo COVID. Nel periodo COVID ci fu un’enorme aggressione. C’è stato un assalto su più fronti contro le persone, le persone vulnerabili in molte giurisdizioni diverse. Quindi, a seconda di ciò che lo Stato ha fatto prima di introdurre i vaccini… Parlerò anche dei vaccini. Ma a seconda di ciò che gli Stati hanno fatto, hanno causato un eccesso di mortalità, a volte enorme. E vi mostrerò alcuni esempi.
(07:00):
Per prima cosa voglio dirvi che, nell’ambito della propaganda, si è verificato un fatto sociale: il premio Nobel è stato assegnato per questo cosiddetto vaccino. E voglio mostrarvi quanto sia assurdo, perché tutti i politici che lo sostenevano sostenevano che decine di milioni di vite erano state salvate dal vaccino, questo vaccino magico per il quale avevamo dato il premio Nobel. Ebbene, abbiamo controllato, abbiamo esaminato le basi di questa affermazione, e la base di questa affermazione è un articolo apparso su Lancet Infectious Diseases nel 2022, a firma di Watson et al. E sostengono che sono state salvate tra i 14 e i 19 milioni di vite. Quindi noi, come fisici e scienziati, abbiamo detto: “Ok, se questo è ciò che sostenete, calcoliamo e vediamo come sarebbe sulla scala della mortalità per tutte le cause nel tempo”.
(07:54):
Cominciamo da qualche parte e andiamo in Canada per vedere il ciclo stagionale. Questa è la mortalità per tutte le cause su una scala che parte da zero. Osserviamo la variazione stagionale. La linea verticale rappresenta la dichiarazione della pandemia. Il primo picco che vedete in blu è il Canada che uccide persone anziane e vulnerabili negli ospedali e nelle case di cura a causa dei trattamenti iniziali aggressivi, perché preoccupato per la cosiddetta pandemia. Questo è accaduto in molti punti caldi dei Paesi occidentali, ma non è accaduto in nessuno dei Paesi dell’Europa orientale o in Russia. Quindi, a seconda del Paese, a seconda di ciò che hanno fatto, questo è il punto. Non è successo in Germania, dove non stavano facendo questo. Ok. Poi andiamo avanti e portiamo i vaccini e loro sostengono che questo vaccino, che è il numero di vaccini, è quella curva grigia. Si tratta delle dosi di vaccino cumulative somministrate in Canada.
(08:56):
E quello che si vede è che sostengono: “Grazie a Dio abbiamo introdotto i vaccini in quel momento, perché altrimenti avremmo avuto la mortalità in rosso”. Sostengono che i loro vaccini ci hanno salvato dalla mortalità in rosso che hanno calcolato. Sostengono che ci sarebbe stata una mortalità mai vista nella storia della società umana. E che grazie a Dio questo vaccino è arrivato proprio nel momento in cui ci sarebbe stata questa incredibile mortalità e ci ha salvato, riportando la mortalità praticamente allo stesso livello che abbiamo sempre avuto. Ecco cosa ha fatto il vaccino. Non a metà strada, non in mezzo, ma ha semplicemente abbassato la situazione. Questa è la magia del vaccino che si spiega con la magia dei modelli matematici scritti da scienziati comprati che lavorano per politici comprati. Quindi non è vero. Il vaccino non ha salvato vite umane.
(09:50):
Infatti, e mostrerò la Romania. Salterò alcune diapositive. Questo è di nuovo il Canada. Ma invece di mostrare la mortalità per tutte le cause, abbiamo corretto la mortalità per mostrare solo l’eccesso di mortalità e quindi si ha una linea di base piatta fino alla pandemia e poi si possono vedere gli eccessi che si verificano in vari momenti a seconda di ciò che il governo stava facendo. E ancora, la curva delle vite salvate previste. Ora, possiamo fare questo negli Stati Uniti. Gli Stati Uniti erano un Paese che aveva molte più persone vulnerabili, dal punto di vista sanitario, rispetto al Canada e le trattava in modo molto aggressivo. Quindi la linea di base, se vogliamo, l’eccesso di mortalità per tutte le cause in blu ha caratteristiche enormi che non si vedono in Canada. È un virus molto strano quello con cui abbiamo a che fare, perché ha un passaporto. Si è rifiutato di passare dagli Stati Uniti al Canada, nonostante il fatto che si trovi a migliaia di chilometri dai due maggiori partner di scambio del continente.
(11:01):
Il vaccino non attraversava le frontiere. Inizialmente non ha attraversato la Germania. Quando disegniamo le mappe dell’intensità dell’eccesso di mortalità, vediamo che il vaccino ha passaporti definiti a seconda della giurisdizione. In altre parole, non si trattava di una malattia respiratoria virale in diffusione. La conclusione che abbiamo tratto dallo studio di tutta la mortalità per tutte le cause, ve la illustrerò prima di arrivare a questo punto, è che ci sono dati, questi dati concreti, che contraddicono l’idea che ci sia stato un agente patogeno particolarmente virulento che è arrivato sul pianeta e che si è diffuso e che ha causato il caos da solo. Invece vediamo che ovunque ci sia un eccesso di mortalità, lo si può capire in termini di incredibili trattamenti aggressivi che sono stati fatti e di vaccini, che possiamo quantificare. Vi ho anticipato le conclusioni, sto saltando un po’ in avanti, ma non importa. Questo è l’aspetto dell’Europa, di tutta l’Europa o dei Paesi che siamo riusciti a includere. La situazione è abbastanza simile a quella degli Stati Uniti.
(12:06):
Ora vi mostro la Romania. In Romania non c’è un eccesso di mortalità all’inizio, subito dopo l’annuncio della pandemia, che è una caratteristica degli hotspot nei Paesi dell’Europa occidentale. Ma poi inizia un enorme picco di eccesso. Ne parleremo ancora un po’ perché non… Sto iniziando a capirlo parlando con persone che conoscono meglio la Romania. E poi i vaccini vengono distribuiti. So che i rumeni non si sono vaccinati quanto gli altri, ma la tesi sostenuta in questo documento teorico è che la mortalità in eccesso sarebbe stata quella linea rossa se non ci fossero stati i vaccini. Ma quello che vedo quando osservo questo schema è che c’è un picco proprio quando si inizia a distribuire i vaccini, poi c’è un picco molto grande quando si distribuiscono di nuovo e poi si vede che l’ultimo picco è direttamente associato alle dosi di richiamo che ci vengono date. Per questo motivo, alla fine dell’intervento, quando parlerò della Romania, analizzerò questo aspetto in modo più dettagliato.
(13:11):
Tornando alla mortalità per tutte le cause, non si tratta di una linea di demarcazione teorica di ciò che ci dicono i teorici, ma di dati concreti, ecco come si presenta negli Stati Uniti. In basso c’è la mortalità per tutte le cause per mese. In ogni grafico c’è una linea verticale che mostra l’annuncio della pandemia. E misteriosamente, all’annuncio della pandemia, ci sono punti caldi sincronizzati nello stesso momento in punti caldi di tutto il mondo dove c’è questo enorme picco iniziale di mortalità. Sono stato il primo a scrivere un articolo al riguardo e a sottolineare che normalmente i virus non seguono direttive politiche e non lo fanno, quindi deve trattarsi di qualcos’altro. Inoltre, non c’è alcuna prova che ci sia stata diffusione in questa caratteristica.
(13:58):
Si verifica in modo sincrono in tutto l’emisfero settentrionale, ad esempio. E non ci sono prove che si sia poi diffuso. Era localizzata, è rimasta lì ed è stata dovuta soprattutto a trattamenti medici estremamente aggressivi, perché alle équipe mediche è stato detto, è stato propagandato che c’era questa cosa orribile e virulenta che stava per abbattersi su di noi. E ora abbiamo appena annunciato che si tratta di una pandemia. Così hanno avuto la licenza di provare a dare qualsiasi aiuto possibile e a volte hanno prescritto troppo. Hanno intubato le persone con respiratori meccanici, una cosa orribile da fare. E i luoghi che hanno effettuato questi trattamenti in modo più aggressivo, e possiamo seguirli nei nostri dati, hanno avuto i maggiori picchi di questo tipo. L’Italia settentrionale, persino Stoccolma proteggeva soprattutto gli anziani e ha registrato un picco di questo tipo. E New York City è ovviamente ben nota. Quindi questo è principalmente il picco di New York City che si vede nei dati degli Stati Uniti. La curva al centro è di nuovo la mortalità per tutte le cause, ma per settimana, con una risoluzione temporale più precisa. Così si possono vedere meglio i dettagli. E la curva in alto è un ingrandimento di questa.
(15:12):
Per la prima volta nella storia registrata negli Stati Uniti e nella storia della mortalità, i picchi si verificano in piena estate negli Stati Uniti. Un fatto inaudito. Ho messo dei punti neri per mostrarli. Il primo si verifica in un periodo in cui le popolazioni povere che vivono negli Stati meridionali, molto caldi, vengono aggredite. E la mortalità integrata è correlata alla povertà. Se eri povero, sei morto in quel periodo. Se non lo eri, non morivi. E poi hanno eliminato i vaccini. Il picco estivo che si ottiene con l’introduzione del vaccino è dovuto a ciò che è stato chiamato “vaccine equity”, ovvero l’assunzione di migliaia di persone negli Stati Uniti per andare a vaccinare tutti coloro che non erano ancora stati vaccinati, che facevano resistenza o che erano lontani, in una casa di cura. E sono andati a vaccinare aggressivamente tutte queste persone. L’iniziativa è stata finanziata da Gates e da tutte queste persone e ha prodotto un enorme picco di mortalità negli Stati Uniti. Ecco come si presenta la mortalità negli Stati Uniti in tempi recenti.
(16:19):
Se si osserva l’attuale mortalità negli Stati Uniti per fasce d’età, si possono vedere le fasce d’età, da zero a 24 anni, da 25 a 44 anni e così via, prima della vaccinazione, l’aumento percentuale della mortalità in eccesso espresso come percentuale della mortalità di base per la fascia d’età, appare così in alto. Nel periodo di vaccinazione, la struttura per età della mortalità cambia drasticamente e si sposta verso gli individui più giovani. Questo non significa che quantitativamente gli anziani non muoiano. La maggior parte dei decessi riguarda gli anziani, come ci si aspetterebbe, ma è espressa in percentuale rispetto alla linea di base. Quindi, in questi termini, si sposta verso i più giovani. E negli Stati Uniti l’eccesso di mortalità totale nel periodo COVID nel suo complesso è perfettamente correlato alla povertà nello Stato per i 50 Stati degli Stati Uniti. Una correlazione così forte non è mai stata riscontrata nelle scienze sociali. È molto raro.
(17:20):
E non solo è una correlazione forte, la chiamiamo… Tecnicamente si chiama correlazione molto buona quando il valore del coefficiente di correlazione è quello. E passa per l’origine, il che significa che non è solo una correlazione, ma una proporzionalità. Più poveri ci sono nello Stato, più persone muoiono in quello Stato. Direttamente proporzionale. Quindi questo ci dice… Questa è un’altra cosa che i virus non fanno. Non scelgono di uccidere solo i poveri. Questo non succede. Non è una caratteristica di un’infezione virale. Quindi il nostro modello di ciò che ha causato la mortalità nella grande maggioranza delle giurisdizioni che abbiamo visto è il seguente. Sottolineiamo la letteratura… Beh, prima di tutto c’è quello che hanno fatto i governi. L’impatto socioeconomico. Molte persone hanno perso il lavoro, i contatti sociali, le attività abituali, la posizione nella società. Quindi uno stress incredibile legato a questo. C’erano norme regolamentari di ogni tipo. Le pressioni istituzionali esercitate sulle persone. C’erano tutti i tipi di condizioni che conoscete.
(18:30):
E in alcuni paesi è stato molto più violento di altri. In Perù, hanno assunto 10.000… Hanno chiamato subito 10.000 riservisti militari per andare a cercare tutte le persone che potevano essere trovate positive al test COVID e le hanno estratte dalle loro famiglie, indipendentemente dall’età, e le hanno isolate. E c’è stato un enorme picco di mortalità in Perù come risultato di questa pratica. C’era quindi aggressività. Causava stress psicologico e isolamento sociale. E scientificamente si sa che questo deprime drasticamente il sistema immunitario. Questo è ben dimostrato. È un’intera area scientifica che studia questa relazione con lo stress. Quindi, in presenza di una riduzione del sistema immunitario, si è più vulnerabili a qualsiasi tipo di infezione. E quando in una popolazione numerosa l’immunità è depressa, uno degli organi più suscettibili di essere immediatamente infettati sono i polmoni, perché si ha già un intero ecosistema di batteri e di tutto ciò che si trova nella bocca e nelle vie respiratorie, e molti di questi possono diventare molto pericolosi per i polmoni. Così si contrae una polmonite batterica.
(19:45):
Il mio tempo è scaduto e non sono nemmeno arrivato ai vaccini o alla Romania. Quindi vi mostrerò solo i dati della Romania. Ok. Anche in questo caso, si tratta di anni di lavoro, più di 30 relazioni scientifiche relative al COVID che potete trovare sui miei siti web, sui nostri siti web e su quello che ho fornito. E se guardiamo, questo è il modo in cui dimostriamo che i vaccini stavano effettivamente causando la morte, è che ogni volta che è stato distribuito un dosaggio, c’è stato subito dopo un eccesso di mortalità. Questo è il caso di Israele. Quindi le dosi uno e due, poi il primo richiamo, il secondo richiamo e così via. E si può procedere per fasce d’età, come stiamo facendo qui. Si parte dai più anziani e si scende per età.
(20:32):
E si scopre che in base all’età, la tossicità del vaccino, perché si capisce che il vaccino è una sostanza tossica a cui ogni persona reagisce in modo diverso, proprio come in tossicologia, che se si somministrano più dosi, è più pericoloso perché c’è un danno dalle prime dosi. In questo caso vengono seguiti tutti i principi della tossicologia, oltre alla dipendenza dall’età. Abbiamo quindi riscontrato un aumento esponenziale della tossicità del vaccino per dose. E il tempo di raddoppio per età è di quattro o cinque anni. Quindi il rischio di morire per iniezione raddoppia ogni quattro o cinque anni di età.
(21:14):
In Israele, per esempio, se si ha più di 80 anni, si ha quasi l’1% di possibilità di morte quando si viene infettati, e la percentuale è più alta in altri Paesi. Abbiamo esaminato il Perù, dove si può notare il picco massiccio dovuto all’arrivo dei militari. Qui, questo è il gruppo di età superiore ai 90 anni. Si possono vedere le dosi che vengono distribuite. Quella colorata è la quarta dose e i picchi ad essa associati. E poi seguiamo l’andamento in funzione dell’età fino in fondo. Abbiamo un sacco di buoni dati.
(21:49):
E poi facciamo un grafico di ciò che è successo in Perù, e possiamo fare la stessa cosa per il Cile. E vediamo che quei quattro in entrambi i Paesi hanno avuto un aumento esponenziale, sempre con lo stesso tempo di raddoppio, quattro o cinque anni. E si arriva a un decesso ogni 20 iniezioni nella fascia di età superiore ai 90 anni. Quindi sono stati soprattutto gli anziani a essere uccisi dai vaccini in termini di mortalità per tutte le cause. Naturalmente i giovani hanno subito la morte e tutti i tipi di orribili effetti collaterali e così via. Ma in termini di mortalità, i grandi gruppi che morivano e che contribuivano all’eccesso di mortalità erano gli anziani.
(22:28):
Ecco le conclusioni sui vaccini. Grazie a questo lavoro, siamo in grado di calcolare quante persone sarebbero morte a livello globale, dato che abbiamo studiato così tanti Paesi, e abbiamo scoperto che 17 milioni di persone sono state uccise dai vaccini sul pianeta. Questo è il nostro numero. Ignorerò il cicalino perché voglio mostrarvi la Romania. Questi sono i dati della Romania per fascia d’età. Questa è la correlazione tra l’introduzione dei vaccini in blu scuro e questi enormi picchi di mortalità in eccesso in Romania. Non c’è un picco iniziale come nei Paesi occidentali. C’è quello con il punto interrogativo, su cui abbiamo formulato delle ipotesi, e in Romania è successo qualcosa di molto orribile per spiegarlo. Abbiamo delle idee in merito. Poi ci sono le morti da vaccino e l’ultimo è il richiamo. In Romania abbiamo fatto un’analisi preliminare del richiamo, che ha provocato un decesso ogni cinque o dieci iniezioni negli ultraottantenni rumeni a causa del richiamo. Questa è la nostra conclusione, una conclusione preliminare sui dati rumeni. E questa è la mia conclusione con il discorso. E questo è tutto.
(23:42):
Posso darvela. In realtà era l’ultima diapositiva, che ho dimenticato di mostrare. Ma no, potrebbe essere complicato. Io non… Oh, è acceso adesso? No, no, non è possibile, credo. Correlation-canada.org. Questo sito, quando si va alla ricerca, alla fine della ricerca, ci sono documenti sottoposti a peer review, ci sono rapporti scientifici e c’è un lavoro incredibile, anche teorico, che dimostra, per esempio… Ve lo dico perché è troppo importante. Dovete dare un’occhiata a questi documenti. Abbiamo dimostrato che se si accetta l’epidemiologia teorica così come è stata utilizzata dai governi, si può dimostrare che se si vogliono proteggere gli anziani, la cosa peggiore che si possa fare è isolarli nelle case di cura e nelle loro abitazioni. È assolutamente la cosa che massimizza le infezioni e i decessi. E abbiamo dimostrato, come ora è stato accettato in un documento peer-reviewed, che questo è vero in generale per gli anziani.
(25:43):
Quindi i governi hanno detto che dobbiamo proteggere gli anziani isolandoli e impedendo loro di essere infettati. E noi abbiamo dimostrato, utilizzando modelli epidemiologici standard con tutti i parametri possibili, che è vero il contrario. Quindi il governo ha veramente mentito su questo punto. Dovrebbero saperlo bene. Questi modelli esistono da un decennio. Questo è solo un altro esempio del nostro lavoro. Ci sono molte cose diverse che abbiamo fatto durante il COVID, se volete consultare il sito web.
Denis Rancourt ha conseguito un dottorato di ricerca in fisica (1984, Università di Toronto), è stato professore ordinario di ruolo (Università di Ottawa) e ha pubblicato oltre cento articoli su importanti riviste scientifiche. Le relazioni e gli articoli di Denis sono disponibili sul suo sito web denisrancourt.ca.
Fonte / tradotto da Not 14M Lives Saved, But Over 17M Dead from the mRNA COVID vax