コロナワクチンは、製造ロット番号で死亡率が異なる
「5％のロットが100％のワクチン死を起こす！」
統計データによると、5％のワクチン製造ロットが100％のワクチン死を引き起こした事が判明！
Covid-19コロナワクチンによる死亡率には、ロット番号ごとに統計的に有意な偏りがある」という衝撃的な主張をしている記事がThe Exposeから報告されました。
カール・デニンガー氏の記事をMarket-Ticker.org（マーケットティッカー）から転載しました。
特定の人を殺すために意図的にロットを配布したというアルミホイルハット派の叫びだった。
つまり、Covid-19コロナワクチンの特定のロットは、どう見ても毒入りだというのだ。
それはあり得ないことなので、私はそれを反証するために、アルミホイル帽子の人たちの頭にほうきの柄を当ててみた。 しかし、私が発見したのは、興味深くもあり、また非常に気がかりなことでもありました。
特に2億人の人口と4億回の投薬量を扱う場合、ロットは非常に大きくなります。
ロットが特定のコホートに優先的に割り当てられていないと仮定すると（例えば、あるロットがすべての老人ホームに割り当てられるなど）、副作用はロット間で正規に分布するはずですが、そうでない場合は、以下のいずれかがほぼ確実に当てはまります。
製造品質に重大な問題があるか、体内でどのように作用するかを理解せずに製造したため、再現可能な結果を得るために必要な制御ができなかったのです。
つまり、あるロットは大丈夫だが、他のロットは汚染されていたり、有効成分の量が多すぎたり少なすぎたり、注射したときに体内で他のロットよりもスパイクたんぱく質が大量に生成されるものがある、などです。
もっと悪いのは、ロットが意図的に分離されていて、異なる結果が出ることです。
これでは、差をつけて人を殺すような悪意があるとしか思えないし、メーカーはロットごとに何が入っているかを知っていて、意図的に内容を変えているのだから、無認可の実験を一般の人を対象に大量に行っているとしか思えない。
おそらく最悪なのは、報告が意図的に隠蔽されていることである。
負傷者や死亡者の割合は変わっておらず、上記2つの問題のいずれかを抱えている人はたくさんいるが、意図的に報告されておらず、ほとんど瞬時に発見されており、医療従事者は注射に関連する重大なこと（例えば死亡）を報告しないように指示されている。
さて、VAERS(予防接種安全性監視システム)についてお話しましょう。
VAERS(予防接種安全性監視システム)からは公開されているデータを入手することができますが、VAERS(予防接種安全性監視システム)は意図的にロットによる結果の違いを見分けることを困難にしています。
なぜか？
それは、ワクチンの詳細情報（メーカー、ロット番号など）を別のファイルに分けているからです。
つまり、単純にエクセルに読み込むだけでは意味がなく、エクセル自体で2つの表を相関させて一致させようとすると、ファイルのサイズが非常に大きいために問題となります。
しかし、これは外部へのデータエクスポートの問題であり、HHS(高浸透圧性高血糖状態)では、相関関係を調べることは難しいことではありません。
実際、VAERS(予防接種安全性監視システム)の目的は、人々が薬害を受ける前にその相関関係を見つけ、それを未然に防ぐことにあります。
少し歴史を振り返ってみましょう。
VAERS(予防接種安全性監視システム)が誕生したのは、1970年代にDTP注射(三種混合ワクチン)の製造業者が品質管理に問題を抱えていたからです。
あるロットには有効成分が過剰に含まれており、他のロットにはほとんど含まれていませんでした。
これにより、予防接種を受けた子供たちが大量の悪い反応を示し、親たちが訴訟を起こしたのです。
賠償責任保険が使えなくなる恐れが出てきました。（強制的に注射を受けなければならない子供たちを騙した後での話ですが）そのため、メーカーはDTP(三種混合ワクチン)療法を中止し、すべてのワクチンを市場から撤退させると脅しました。
議会は、製薬会社が意図的に撒いたパニックの脅威に対応するため、ワクチン会社に免責を与え、基本的には、ワクチンによって被害を受けた家族に支払うための税金と仲裁制度を設けた。
議会は、罪を犯した企業に自分たちが引き起こした傷や死を負わせるのではなく、製造業者に自分たちの過失の結果を免除し、注射1本ごとに少額の税金をかけて損失を社会化したのです。
その理由の一つはVAERS(予防接種安全性監視システム)です。
VAERS(予防接種安全性監視システム)が有害事象を過小評価しているのは、「義務」とされているものの、臨床的判断に委ねられており、これらの注射その他の注射に悪い副作用があると信じることに大きな偏見があるからだと分かっています。
さらに、報告を怠った場合の民事・刑事上の罰則はありません。
コロナワクチンの副作用を受けた人の中には、医師の診察を受けた後にソーシャルメディアに登場し、自分の記録を探そうとした人もいますが、カードのロット番号、出来事の内容、日付を知っていれば簡単にできますが、医師はそれを提出しませんでした。
このような報告書を提出するにはかなりの時間がかかるし、医師は政府や他の誰かからお金をもらっているわけではないので、偏見がなくても、提出しないと厳しい罰則がない限り、仕事をしない人がいるのは当然のことだ。 実際には何の罰則もありません。
過剰報告については、信頼できる境界線はありませんが、
推定では実際の有害事象の3％から10％しかデータベースに入らないと言われています。 つまり、有害事象の発生率は、せいぜいVAERS(予防接種安全性監視システム)の10倍程度ということになります。
しかし、興味深いことに、VAERS(予防接種安全性監視システム)の報告は、故意にせよ偶然にせよ、一般の人々が将来的に傷害や死亡とワクチンのロット番号との間に相関関係を見出すことが難しくなるように設定されていたようです。
メーカーが元々品質管理に問題を抱えていたという、まさにこの状況がVAERS(予防接種安全性監視システム)の存在理由であることに注意してください。
もし議会が実際に問題解決に関心を持っていたら、これは最も簡単に監視できる種類のものであり、定期的に報告されるだろうと思うでしょう。 また、有害事象を報告しなかった場合には、民事上、あるいは刑事上の強い罰則があると思うでしょう。
このデータは2つのテーブルに分かれており、VAERS(予防接種安全性監視システム)が公表しているような相関関係はありません。
また、VAERS(予防接種安全性監視システム)のサイトには、イベントをロット番号ごとに比較してグループ化するような、簡単で迅速な報告はありません。 このような分析をVAERSのホームページから行うことは可能ですが、簡単ではありません。
さらに、これも意図的に分析を困難にしているのですが、VAERS(予防接種安全性監視システム)はロットごとの注射数を記録・報告していないため、ある安定した分母への規範化が文字通り不可能なのです。
しかし、私にはPostgresがあります。
実際、あなたがこの記事を読んでいるということは、私がPostgresを持っていて、それに対してどのようにプログラムするかを知っているからです。
Postgresは、他のデータベースと同様に、外国のキーに関連する何かを取得し、それを関連付けることが非常に得意です。 実際、それはデータベースの主要な強みの1つです。
VAERS(予防接種安全性監視システム)でも使用していると思われるSQLは素晴らしいと思いませんか？
そこで私は、ここにある2021年のデータを使って、まさにそれをやってみた。
そして..... 気に入らないかもしれませんが。
ベーステーブルとVAERS-IDに関連するメーカーテーブルを読み込んで、次のようなクエリを実行しました。
これによると
VAERSデータから、レポートIDが
悪い反応を起こした人のテーブル、死亡、コロナワクチン、製造者がモデルナであるロットを選択し、
そのロットのインスタンスをカウントします。
結果をロットごとの死亡者数の降順で並べる。
モデルナ ロット番号
vax_lot | count
-----------------+-------
039K20A | 87
013L20A | 66
012L20A | 64
010M20A | 62
037K20A | 49
029L20A | 48
012M20A | 46
024M20A | 44
027L20A | 44
015M20A | 43
025L20A | 42
026A21A | 41
013M20A | 41
016M20A | 41
022M20A | 41
030L20A | 40
026L20A | 39
007M20A | 39
013A21A | 36
011A21A | 36
031M20A | 35
032L20A | 35
010A21A | 33
011J20A | 33
030A21A | 33
028L20A | 32
011L20A | 32
004M20A | 32
025J20-2A | 31 << — What’s this? (see below)
041L20A | 31
011M20A | 31
031L20A | 30
032H20A | 29
030M20A | 28
042L20A | 27
Unknown | 27
006M20A | 27
012A21A | 25
002A21A | 25
043L20A | 24
032M20A | 24
023M20A | 23
040A21A | 23
027A21A | 23
017B21A | 22
036A21A | 20
unknown | 19
020B21A | 19
047A21A | 19
006B21A | 18
044A21A | 17
038K20A | 17
048A21A | 15
003A21A | 15
014M20A | 15
031A21A | 15
031B21A | 15
021B21A | 15
025A21A | 14
007B21A | 14
003B21A | 14
001A21A | 13
038A21A | 13
025B21A | 13
001B21A | 12
046A21A | 12
027B21A | 11
045A21A | 11
038B21A | 11
025J20A | 11
002C21A | 11
016B21A | 11
036B21A | 11
039B21A | 10
002B21A | 10
018B21A | 10
019B21A | 10
008B21A | 10
029K20A | 10
029A21A | 10
028A21A | 9
047B21A | 9
001C21A | 9
044B21A | 8
045B21A | 8
009C21A | 8
048B21A | 8
026B21A | 8
UNKNOWN | 7
039A21A | 7
040B21A | 7
046B21A | 7
032B21A | 7
038C21A | 6
030m20a | 6
027C21A | 6
008C21A | 6
006C21A | 6
004C21A | 6
047C21A | 6
007C21A | 5
025C21A | 5
042B21A | 5
043B21A | 5
025J202A | 5 << — Same as the above one?
052E21A | 5
003C21A | 5
030B21A | 5
030a21a | 5
016C21A | 5
017C21A | 5
N/A | 5
NO LOT # AVAILA | 5
037A21B | 5
037B21A | 5
024m20a | 4
031l20a | 4
003b21a | 4
026a21a | 4
041B21A | 4
005C21A | 4
033C21A | 4
035C21A | 4
021C21A | 4
040a21a | 4
041C21A | 4
006D21A | 4
022C21A | 4
037k20a | 4
048C21A | 4
03M20A | 3
008B212A | 3
039k20a | 3
024C21A | 3
016m20a | 3
038k20a | 3
025b21a | 3
033B21A | 3
026C21A | 3
Moderna | 3
033c21a | 3
014C21A | 3
…..
1つ以上の死が関連しているユニークなロットエントリーが547件あります。 ロット番号の中には、間違った形式のものや欠落しているものもあります。
これは珍しいことではなく、実際、人々が入力したときに物事を正しく把握できないという通常の失敗を暗示しています。
例えば、上記の結果の「モデルナ」は明らかにロット番号ではありません。
この点に関してデータセットを「きれいに」しようとはしていませんし、VAERSも数ヶ月後に「申し立てられた」報告のフォローアップを行っていますが、明らかにそうではありません。
実際、20件以上の関連死が発生したすべてのロットを占めるのは50件以下であり、547件のユニークエントリーのうち、10件以上の関連死が発生したすべてのロットを占めるのは100件以下である。
正規分布とはまさにこのことです。
ファイザーはどうでしょうか？
ファイザー ロット番号
vax_lot | count
-----------------+-------
EN6201 | 117
EN5318 | 99
EN6200 | 97
EN6198 | 89
EL3248 | 86
EL9261 | 84
EM9810 | 82
EN6202 | 75
EL9269 | 75
EL3302 | 69
EL3249 | 67
EL8982 | 67
EN6208 | 59
EL9267 | 58
EL9264 | 57
EL0140 | 54
EN6199 | 54
EJ1686 | 51
EL9265 | 50
EL1283 | 48
ER2613 | 48
EN6204 | 47
EN6205 | 45
EK9231 | 43
EL3246 | 43
EN6207 | 41
EN6203 | 41
ER8732 | 40
EL1284 | 39
EL0142 | 38
EJ1685 | 38
ER8737 | 37
EN9581 | 36
EN6206 | 35
EP7533 | 35
EL9262 | 34
EL9266 | 33
EL3247 | 32
ER8727 | 28
EP6955 | 27
ER8730 | 26
EW0150 | 25
EK5730 | 24
EP7534 | 24
EM9809 | 22
EK4176 | 22
EH9899 | 21
EW0171 | 21
unknown | 20
ER8731 | 19
ER8735 | 18
EW0172 | 18
EL9263 | 17
EW0151 | 15
ER8733 | 15
EW0158 | 14
EW0164 | 14
EW0162 | 14
EW0169 | 14
ER8729 | 13
ER8734 | 13
Unknown | 13
EW0153 | 13
EW0167 | 12
EW0168 | 10
EW0161 | 10
EW0182 | 9
NO LOT # AVAILA | 8
EW0181 | 8
EW0186 | 8
ER8736 | 8
EW0191 | 8
FF2589 | 7
EW0173 | 6
EW0175 | 6
FA7485 | 6
EW0177 | 6
FD0809 | 6
301308A | 6
EW0170 | 6
FC3182 | 6
EW0217 | 6
EK41765 | 5
EW0196 | 5
EW0176 | 5
EW0183 | 4
EN 5318 | 4
el3249 | 4
EW0178 | 4
EW0179 | 4
EW0187 | 4
FA6780 | 4
FA7484 | 4
EN 6207 | 4
ファイザー社は、少なくとも1人の死亡者に関連する395のユニークなロット番号を持っていますが、やはり、明らかにインチキなものもいくつかあります。
しかし、繰り返しになりますが、正規分布では、1つのロット、EN6201が117人の死亡と関連しており、50人以上の死亡と関連しているのは20人以下であることから、乱暴な過剰発現が見られます。
039K20Aの年齢分布を見てみましょう-モデルナの最悪のロットです。
さて、この注射を受けて悪い反応が出た人（テーブルに有効な年齢が入っていた人）の平均年齢は51歳です。
死亡者数が33人の030A21Aではどうでしょうか？
平均値
-------
61.1097014925373134
(1行)
老人ホームにいるお年寄りに、とても厄介な結果をもたらすワクチンを打って、お年寄りは死にましたが、それはワクチンが原因ではなく、もっと確率の低い2回目のワクチンがすべて若い人の腕に入ったから、お年寄りは死ななかったのだ、という議論が出てきました。
致死率の低い2回目の接種では、平均して高齢者に悪い反応が出ていますが、死亡者数は少なく、しかも10歳も差があるのです。
さらに、「悪い」ロットと最初のトラブルの報告との間には、確かな相関関係はありません。
絶対的な最悪のモデルナは、1月の最初の日に悪い報告がありました。 しかし、172件の報告しかない別のロットのワクチンでは、1月6日に最初の有害事象の報告がありました（有害事象の合計では最悪のロットの20分の1）。
何が正規分布しているのか？ 人が死んだ時です。
実際に **** はどうなっているんだ？
CDC(アメリカ疾病予防管理センター)、NIH(アメリカ国立衛生研究所)、FDA(アメリカ食品医薬品局)がこのことを知らないとでも言うつもりですか？
私はこのデータをデータベースに吸い上げ、30秒のクエリを実行し、製造・使用された全てのロットにおいて、その関連性の分布が正常であるか、少なくともそれに近いものであるはずなのに、特定のロット番号に関連した死亡率や危険率が異常に高くなっていることを即座に特定できますか？
そして、明らかに「クリーン」な説明の可能性（死亡率の高いロットが高齢者に投与された可能性）を見つけようとしましたが、すべての有害事象報告書を見ても、それは単に存在しないのです。
死亡した人の平均年齢が同じで、関連する死亡数が10倍のモデルナのロットがあります。
そして、報告された死亡日を見てみると、.... その分布は正規分布にかなり近いものでした。
つまり、最初の月に高齢者が一度に殺されたわけではないのだ。 説明しようとしていたことはこれで終わりです。
興味のある方は、有害事象を報告する州の観点から、最も厄介なロットは文字通り至る所に存在していました。
ほとんどのロットで関連する死亡数が一桁である場合、結果の分布は「やや近い」とは言えません。
また、「死亡」というフラグを外すと、同じような相関関係が見られるのも興味深いことではないでしょうか。
つまり、ほとんど何も報告されていないロットがたくさんあるということです。
モデルナの場合、結果の最初のページ（約85ロット）では、有害事象の合計に3倍以上の差があります。
最悪のロットである87人の死亡者を出した039K20Aは、死亡率が最悪であるだけでなく、4,000件以上の有害事象の報告があります。
この報告書の数百項目を掘り下げてみると、
別のロットである025C21Aの417番で人が死亡した有害事象の総数がわかります。
大量に生産され流通している薬で、2つのロット間の有害事象発生率が約10倍、同じ2つのロット間の死亡率が17倍であることを、「高齢者が一方のロットを手に入れ、もう一方のロットを手に入れなかった」という理由では説明できず、ランダムな偶然では説明できない何かが発生したことを示す悲鳴ではないと、あなたは本当に言おうとしているのですか？
これはファイザーの死亡者数をロット別に表したもので、最悪から最高までのものです。
普通だと思いませんか？ 覚えておいてほしいのは、あるロットでの死亡者数がゼロであっても、システムに登録されていないために出てこないということです。
あらゆる種類の有害事象についてはどうですか？
(特に2つ目のグラフでは、「1」が多く、無効なロット番号があります。 しかし、左側はそれでいいのだ）。
もっと大きな問題があります。 同じ内容のモデルナのグラフを見てみましょう。 まず、死亡者数。
そして、AEの...
And AE’s…
これは別の会社です。
さらに悪いニュースがあります。
全く別の技術であるジョンソンエンドジョンソンも同じカーブを描いています。
皆さん、どうしましょう？
指示書」の作成には何か本質的なものがあり、それがどのように伝達されようとも、結果的に注射の工程の中で非決定的な結果をもたらし、それがコントロールされなかったのでしょうか、おそらくそれが理解されていないからでしょう。
医師は報告を止めるように言われたのでしょうか？ HHSは、PREP法(最初に結論を伝え、次にその理由を説明、事例で理由を補強し、最後に結論を再度提示するストーリー展開)に基づいてそのような命令を出すことができ、そのような命令を出しても司法の審査はないことに注意してください。 彼らは？
これには説明が必要です。
3社ともスパイクタンパクを使用しており、2社は3社とは異なる技術を使用しており、3社ともスパイクを直接投与するのではなく、体内でスパイクを生成させており、3社とも、統計的には他の会社は人を襲わないのに、あるロットは人を襲うという乱暴な偏りがあります。
次の質問ですが、これはVAERS(予防接種安全性監視システム)では答えられません。VAERSが答えられない次の質問：人を騙すロットとそうでないロットの間に有効性の違いはあるのか？
私たちはまだ愚かではないのでしょうか？ 統計的に見て、あらゆる種類の有害事象は、ブランドに関係なく、一握りのロットで発生しています。 残りのロットは少数の悪い結果を生み出し、ごくごく少数のロットが膨大な割合の害を生み出しているのです。
最悪のロットの中には、有害事象の発生率が低いロットよりも平均年齢の分布が低いものもあります。
また、使用された時期にも関係がありません。というのも、「悪い」ロットと同様に、「良い」ロットの1つには1月の初めに最初の有害事象が報告されているからです。
これら3つのワクチンに共通しているのは、3つとも人体がスパイクタンパク質を生成し、それを免疫系が攻撃して抗体を生成することに依存している点であり、問題となる物質を直接体内に導入しているものはない。
ジョンソンエンドジョンソン、ファイザー、モデルナの製剤では、誘導のメカニズムが異なるが、どちらも同じ問題を抱えている。
データに示された差は、投与されたコホートに関連した合理的な説明を超えたものであり、報告された全事象（死亡例だけではない）の人の平均年齢は、特定のロットでのリスク上昇とも相関しないため、明らかに接種者の年齢とは関係がない（例：「特定のロットではすべての人が死亡した」）。
AE率の高いロットはすべて使用期限が早いが、AE率の低いロットの中にも使用期限が早いものがあり、「しかし、リスクの高い人が最初に手にした」としてデータを説明しようとする試みも失敗に終わった。
VAERS(予防接種安全性監視システム)を運営している人たちは、意図的に見ていないか、何が起きているかよく知っていて、意図的に何も言わないか、ダウンロードしたデータをちょっと見ただけでは分からないような方法でデータを分離しているか、あるいはすぐに分かっていて意図的に報告を抑制しているかのいずれかだと思います。
もし、２０１９年と２０２１年のそれぞれの大統領が行ったことによって、これらの企業が民事上、さらには刑事上の訴追を免れないのであれば、原告団は数ヶ月前に*******。
このことは、CDC(アメリカ疾病予防管理センター)、NIH(アメリカ国立衛生研究所)、FDA(アメリカ食品医薬品局)のすべての関係者とともに、すべての政治家の尻に叩き込まれるべきです。 彼らはこれが起こっていることを知っています。
これを分析して見つけるのに数分かかりました。
いったい何が起こっているのでしょうか？
何が起こっているのかが完全に説明され、必要であれば、結果として傷ついたり死んだりした人たちに説明責任が果たされるまで、この写真は今すぐ取り下げられなければならない。
もし報告書の隠蔽が証明されたら、そしてその可能性があるならば、関係者全員が今すぐ刑務所に入り、このプログラムを永久に破棄しなければならない。
ここまで
新型コロナウイルスが存在することを証明した人は世界に誰一人としていません!!
それを政府も厚生労働省も「新型コロナウイルス」と呼びます!
またPCR検査が新型コロナウイルスを検出できることを証明した人も世界に誰もいないのに「陽性」だの「陰性」だのと大騒ぎします!!
イソジンや重曹でうがいしてPCR検査をうけると「陰性」となります!! 従いまして無症状の人がこの新型コロナウイルスを人に伝播させるということを証明した人もいません!!
病原体を説明することが出来ないものに対してワクチンを作れるはずもありません!!
だから「コロナワクチン」はワクチンではありません!!
遺伝子の確認も病原体を証明しないとできません!!
遺伝子を確認しないとPCR検査も作れない!!
・グラフェンの血中濃度80%で、2年生存!!
・グラフェンの血中濃度70%で、3年生存!!
・グラフェンの血中濃度50%で、5年生存!!
二酸化塩素水は、体内の酸化グラフェンを分解、排除する・ N-アセチルシステインが酸化グラフェンを排除する
DSの最終目的は、人類をVRの世界に誘導して、脳を支配して人類を自由自在に操ることである!!
私たち人類は、立ち上がり自己防衛するしか生きる道は残されていない!! 生存のための選択肢は「戦い」である!! 誘拐された子供たちを救出する協議会 自警団を各地に設立して、家族を守れ!! 日本国自立なくして、子供たちの輝かしい将来はない!! TEL042-365-2728 FAX042-361-9202
住所、氏名。 電話番号を明記の上でFAXでお問い合わせください!!
多くの方たちから「行方不明の子供」の情報が送られてきます。