Не 14 миллионов спасенных жизней, а более 17 миллионов погибших

Дени Ранкур

Денис имеет докторскую степень по физике (1984, Университет Торонто), бывший штатный профессор (Университет Оттавы) и опубликовал более ста статей в ведущих научных журналах. Доклады и статьи Дениса можно найти на его сайте по адресу: denisrancourt.ca.

---

Доктор Дени Ранкур

Смертность от всех причин во всем мире и в Румынии

Хорошо, я собираюсь поговорить о чем-то совсем другом. Я собираюсь поговорить о смертности от всех причин. Меня не будет волновать причина смерти. Мы просто собираемся подсчитать количество смертей. И я собираюсь показать вам данные и по Румынии. И все графики и результаты, которые я представлю, содержатся в нескольких научных отчетах, которые я, я и мои коллеги писали в течение последних трех или более лет. И их можно найти на этом сайте, в научных отчетах. И это мои основные сотрудники в исследовании смертности от всех причин. И двое из них находятся здесь, с нами, в комнате. Они из Праги. И еще одно место, название которого я сказал им, что не забуду, и я только что это сделал, извини, Жереми.

(01:05):

Итак, я хочу начать исторический отчет, почти с 1900 года. Я покажу некоторые данные, начиная с 1900 года. Если хотите, я начну с самого начала Covid. Теперь о смертности от всех причин, вы просто подсчитываете количество смертей. И это касается Франции с 1946 года, сразу после Второй мировой войны. И что вы обнаружите повсюду в Северном полушарии, так это то, что смертность выше, больше зимой и снижается летом. Таким образом, у него очень регулярный сезонный характер.

Денис Ранкур (англ.00:11):

Это известно уже более ста лет. И я бы сказал, что это не совсем понятно. Я бы сказал, что это далеко не до конца понятно, но вот как выглядит закономерность по месяцам. Итак, мы смотрим на смертность по месяцам во Франции. А если интегрировать по годам, по годам цикла каждую зиму от лета к лету во Франции, это будет выглядеть так. Таким образом, может быть интенсивная зима, за которой последует более низкая зима и так далее. И схема выглядит так.

(02:17):

Таким образом, после окончания Второй мировой войны смертность населения в основном снижалась. И обычно в течение года умирает 1% населения. Вот с такими данными мы и будем иметь дело. И этот прошлый год стал первым годом так называемой пандемии. А теперь, если мы поедем в США, приведем еще один пример, я могу оценить смертность от всех причин. Это по годам для определенной возрастной группы. Это возрастная группа от 15 до 24 лет. И я разделился на мужское и женское.

Итак, у вас есть два цвета. И этот график позволяет нам проиллюстрировать то, что можно увидеть, измеряя смертность, а это трудная цифра. Никто не может сказать вам, что правительство неправильно подсчитало количество смертей, потому что оно очень серьезно относится к подсчету смертей, а это юридический процесс. И это точные данные. И это то, что вы видите.

(03:18):

Вы видите, что в 1918 году произошло событие, которое было обнаружено Центрами по контролю и профилактике заболеваний (CDC) и названо «испанским гриппом». Я знаю, и есть несколько научных статей, которые показывают, что это не было вирусное респираторное заболевание. Никто из людей старше 50 лет не умер на этом огромном пике смертности. На этом пике погибли только молодые люди, семьи и подростки. И богатые не умирали в тот период. Итак, это был 1918 год.

А в Соединённых Штатах происходит то, что называется Великой депрессией. Огромный экономический коллапс, за которым последовал экономический связанный с ним «Пыльный котел», который отчасти был экологической катастрофой. И это были большие трудности, недавние трудности в США. И вы можете увидеть там смертность как у мужчин, так и у женщин в эти периоды. Затем во время Второй мировой войны вы видите, что у мужчин есть смертность, а у женщин нет. И я думаю, мы все понимаем, почему. А в период войны во Вьетнаме вы можете видеть, что среди мужчин наблюдается резкий рост смертности. Это то, что вы можете увидеть в смертности от всех причин.

(04:30):

Итак, в заключение, я тщательно изучал смертность от всех причин в более чем ста странах на всех континентах, кроме Антарктиды, очевидно, и очень подробно по единицам времени, по неделям, по дням, по месяцам, по возрастным группам, по возрастным группам. по полу. И я могу вам сказать, что единственное, что вы можете увидеть в данных о смертности от всех причин, это следующие вещи. Как я объяснил, сезонные колебания. Максимум зимой и в Южном полушарии наоборот. Их зима – наше лето. Именно тогда у них наблюдается максимум смертности. В экваториальном регионе сезонных колебаний смертности нет. Шипов нет, линия ровная. Итак, существуют сезонные колебания, которые следуют за полушариями.

Как я уже говорил, вы можете видеть войны. Вы можете видеть экономические коллапсы, огромные экономические коллапсы, которые влияют на население. Вы можете увидеть летние волны жары в северных широтах, которые не привыкли к очень жаркому периоду летом, который убивает людей, иногда потому, что они падают с лестницы, когда очень жарко, но это убивает людей. И в один из таких жарких периодов вы можете увидеть пик, который длится около недели.

(05:44):

Вы можете увидеть землетрясения. Сразу же вы видите землетрясение. Людей давят зданиями. Вы считаете погибших и видите пик, образовавшийся в результате землетрясения. Но мы не видим и не обнаруживаем ни одной из заявленных CDC пандемий, которые произошли в 1957, 58, 68, 2009 годах. Эти пандемии, эти так называемые пандемии не приводят к какой-либо избыточной смертности от всех причин, которую можно обнаружить. в любой юрисдикции и/или любым способом. Избыточная смертность от этих так называемых пандемий не может быть обнаружена в масштабах страны или штата. Так что они не стали причиной избыточной смертности, какими бы они ни были. И тогда у вас есть… Я объяснил 1918 год.

Затем у нас есть период Covid. А в период Covid произошла огромная атака. Их было много, многоплановые нападения на людей, уязвимых людей в самых разных юрисдикциях. Итак, в зависимости от того, что делало государство до того, как оно ввело вакцины… Я тоже расскажу о вакцинах. Но в зависимости от того, что делали штаты, они вызывали избыточную смертность, иногда огромную. И я покажу вам примеры этого.

(07:00):

Итак, сначала я хочу вам сказать, что что-то просто происходит в обществе как часть пропаганды, которая гласит, что за эту так называемую вакцину была присуждена Нобелевская премия. И я хочу показать вам, насколько это абсурдно, потому что все политики, которые поддерживали это, утверждали, что десятки миллионов жизней были спасены благодаря вакцине, этой волшебной вакцине, за которую мы получили Нобелевскую премию.

Что ж, мы рассмотрели это, мы рассмотрели основание для этого утверждения, а основанием для утверждения является статья, опубликованная в Lancet инфекционных болезней в 2022 году Уотсоном и др. И они утверждают, что было спасено от 14 до 19 миллионов жизней. Итак, мы, физики, ученые, мы сказали: «Хорошо, если вы это утверждаете, давайте посчитаем и посмотрим, как это будет выглядеть в шкале смертности от всех причин по времени».

(07:54):

Итак, давайте начнем с чего-нибудь и отправимся в Канаду, и мы увидим сезонный цикл. Итак, это смертность от всех причин по шкале, начинающейся с нуля. И давайте посмотрим на сезонные колебания. Эта вертикальная линия является объявлением пандемии. Самый первый пик, который вы видите там синим цветом, — это Канада, убивающая пожилых людей и уязвимых людей в больницах и домах престарелых из-за агрессивного начального лечения, потому что они были обеспокоены этой так называемой пандемией.

И это произошло во многих горячих точках западных стран, но не произошло ни в одной из стран Восточной Европы или в России. Так что в зависимости от страны, в зависимости от того, что они сделали, вот в чем дело. Этого не произошло в Германии, где этого не делали. Хорошо. Затем мы продолжаем и вводим вакцины, и они утверждают, что эта вакцина, то есть количество вакцин, представляет собой серую кривую. Это совокупные дозы вакцины, которые вводятся в Канаде.

(08:56):

И вы видите, что они заявляют: «Слава Богу, мы ввели вакцины в то время, потому что в противном случае смертность была бы там красной». Они утверждают, что их вакцины спасли нас от смертности, отмеченной красным цветом, как они подсчитали. Они утверждают, что смертность была бы такой, какой мы никогда не видели в истории человеческого общества.

И слава Богу, что эта вакцина появилась как раз в то время, когда была бы такая невероятная смертность, спасла нас и снизила смертность практически до того же уровня, который у нас был всегда. Вот что сделала вакцина. Не на полпути, не где-то посередине, а просто сбило ситуацию. Это волшебство вакцины, которое объясняется волшебством математических моделей, написанных подкупленными учеными, работающими на подкупленных политиков. Так что это неправда. Вакцина не спасла жизни.

(09:50):

На самом деле, и я покажу Румынию. Я пропущу некоторые слайды. Это снова Канада. Но вместо того, чтобы показывать чистую смертность от всех причин, мы скорректировали смертность, чтобы показать только превышение смертности, и поэтому у вас есть фиксированный базовый уровень до пандемии, а затем вы можете увидеть превышения, которые происходят в разное время в зависимости от того, что правительство делал. И снова кривая прогнозируемых спасенных жизней.

Теперь мы можем сделать это в Соединенных Штатах. Соединенные Штаты были страной, в которой проживает гораздо более уязвимое население с точки зрения здоровья, чем в Канаде, и к ним относятся очень агрессивно. Таким образом, базовый уровень, если хотите, избыточная смертность от всех причин, отмеченная синим цветом, имеет огромные особенности, которых вы не увидите в Канаде. И мы имеем дело с очень странным вирусом, потому что у него есть паспорт. Он отказался переходить из США в Канаду, несмотря на то, что это тысячи километров от двух крупнейших торговых партнеров на континенте.

(11:01):

Вакцина не пересекала границы. Первоначально он не проник в Германию. Когда мы рисуем карты интенсивности избыточной смертности, мы видим, что вакцина имеет определенные паспорта в зависимости от юрисдикции. Другими словами, это не было распространяющееся вирусное респираторное заболевание. Наш вывод из изучения смертности от всех причин (я сообщу вам наш вывод, прежде чем мы доберемся до этого): есть данные, эти достоверные данные противоречат идее о том, что на планете появился и распространился особенно опасный патоген. и это само по себе вызвало хаос.

Вместо этого мы видим, что везде, где наблюдается повышенная смертность, это можно понять с точки зрения применяемых невероятно агрессивных методов лечения и вакцин, которые мы можем количественно оценить. Заключение я вам дал заранее, немного забегаю вперед, но неважно. Вот как выглядит Европа по сравнению со всей Европой или странами, которые мы смогли сюда включить. Очень похоже на ситуацию в США.

(12:06):

Теперь позвольте мне показать вам Румынию. В Румынии в начале, сразу после объявления пандемии, избыточной смертности нет, что является особенностью горячих точек в странах Западной Европы. Но затем начинается огромный пик превышения. Мы собираемся поговорить об этом еще немного, потому что мы не… Я начинаю понимать это, когда разговариваю с людьми, которые больше знают о Румынии. А затем внедряются вакцины. И я знаю, что румыны не вакцинировались, возможно, так часто, как другие, но, тем не менее, в этой теоретической статье утверждается, что избыточная смертность была бы той красной линией, если бы не было вакцин.

Но когда я смотрю на эту закономерность, я вижу, что есть пик, когда вы начинаете внедрять вакцины, затем возникает действительно большой пик, когда вы запускаете их снова, и затем вы видите, что последний пик напрямую связан с ревакцинацией. дозы, которые нам дают. Я рассмотрю это более подробно в конце выступления, когда буду говорить о Румынии.

(13:11):

Итак, возвращаясь к смертности от всех причин, не к этой теоретической красной черте, о которой нам говорят теоретики, а к точным данным, вот как это выглядит в Соединенных Штатах. Итак, внизу вы видите смертность от всех причин по месяцам. На каждом графике есть вертикальная линия, показывающая объявление о пандемии. И загадочным образом, при объявлении пандемии одновременно в горячих точках по всему миру возникают горячие точки, где наблюдается огромный первоначальный пик смертности. Я был первым, кто написал об этом статью и отметил, что обычно вирусы не следуют политическим директивам и не подчиняются, поэтому должно быть что-то другое. А также нет никаких доказательств того, что эта функция была распространена.

(13:58):

Это происходит синхронно, например, во всем Северном полушарии. И нет никаких доказательств того, что он затем распространился. Оно было локализовано, оно осталось там, и это произошло главным образом из-за чрезвычайно агрессивного медицинского лечения, потому что медицинским бригадам говорили и пропагандировали, что на нас вот-вот обрушится эта ужасная опасная штука. А теперь мы только что объявили, что это пандемия. Таким образом, у них была лицензия на любую помощь, которую они могли оказать, и иногда они прописывали слишком много лекарств. Они интубируют людей механическими респираторами, а это ужасный поступок.

И места, где это делалось наиболее агрессивно, эти обработки, и мы можем проследить это по нашим данным, имели самые большие пики такого типа. Северная Италия, даже Стокгольм особенно защищали пожилых людей, и у них был такой пик. И Нью-Йорк, очевидно, хорошо известен. Так что это в основном пик Нью-Йорка, который вы видите здесь в данных по США. Затем кривая посередине снова представляет собой смертность от всех причин, но теперь уже через неделю более точное временное разрешение. Так вы сможете увидеть больше деталей. И кривая сверху — это увеличенное изображение.

(15:12):

И то, что вы видите впервые в зарегистрированной истории США и истории смертности, — это пики, происходящие в середине лета в Соединенных Штатах. Неслыханно. И поэтому я поставил там черные точки, чтобы их показать. Первое происходит в то время, когда действительно нападали на бедняков, живущих в очень жарких южных штатах. И интегрированная смертность при этом коррелирует с бедностью. Если вы были бедны, вы умерли в то время. Если бы это было не так, вы бы не умерли. А потом они подрались с вакцинами.

А летний пик, который вы получаете при внедрении там вакцины, связан с тем, что они называли вакцинным равенством, что означало, что они наняли тысячи людей в США, чтобы они пошли и вакцинировали всех, кто еще не был вакцинирован, кто сопротивлялся или был далеко далеко в доме престарелых. И они агрессивно пошли и вакцинировали всех этих людей. Его финансировали Гейтс и все эти люди, и они вызвали там огромный пик смертности в США. Вот как выглядит смертность от Covid в США в последнее время.

(16:19):

Если вы посмотрите на нынешнюю смертность в США по возрастным группам, вы увидите там возрастные группы: от 24 до 25 лет, от 44 до XNUMX лет и так далее, до вакцинации процент увеличения избыточной смертности выражается в процентах от базового уровня. Смертность по возрастной группе выглядит так сверху. А в период вакцинации возрастная структура смертности резко меняется и смещается в сторону более молодых особей. Это не означает, что количественно пожилые люди не умирали.

Как и следовало ожидать, большинство смертей приходится на пожилых людей, но это выражается в процентах от базового уровня. Таким образом, в этом смысле это касается более молодых людей. А в США общая избыточная смертность в период COVID в целом прекрасно коррелирует с бедностью в штате для 50 штатов США. Вы никогда не увидите такой сильной корреляции в социальных науках. Это очень редко.

(17:20):

И это не только сильная корреляция, мы называем это… Технически это называется очень хорошей корреляцией, когда это такое значение коэффициента корреляции. И оно идет через начало координат, а значит, это не просто корреляция, это пропорциональность. Чем больше бедных было в штате, тем больше людей в этом штате умирало. Прямо пропорциональный. Итак, это говорит вам… Это еще одна вещь, которую не делают вирусы. Они не предпочитают убивать только бедных людей. Этого не происходит. Это не признак вирусной инфекции. Итак, наша модель того, что происходит, вызывая смертность в подавляющем большинстве юрисдикций, которые мы видели, представляет собой следующую модель.

Мы подчеркиваем литературу… Ну, во-первых, это то, что сделали правительства. Социально-экономический эффект. Многие люди потеряли работу, потеряли социальные контакты, потеряли регулярную деятельность, потеряли свое положение в обществе. Такой невероятный стресс, связанный с этим. Существовали всевозможные регулирующие правила. На людей оказывалось институциональное давление. Были всевозможные условия, о которых вы знаете.

(18:30):

И в некоторых странах это было гораздо более жестоким, чем в других. В Перу они наняли 10,000 10,000… Они сразу же вызвали XNUMX XNUMX военных резервистов, чтобы найти всех людей, которых можно было найти, у которых был бы положительный результат теста на Covid, и они бы извлекли их из семей, независимо от того, сколько им лет, и изолировали их. В результате такой практики в Перу наблюдается огромный пик смертности. Значит, была агрессия. Это вызвало психологический стресс и социальную изоляцию. А с научной точки зрения известно, что это резко подавляет иммунную систему. Это очень хорошо известно. Изучение связи со стрессом — это целая область науки.

Поэтому у вас снижается иммунная система, и вы более уязвимы для любого вида инфекции. А когда у вас в большой популяции снижен иммунитет, одним из органов, наиболее подверженных немедленному заражению, являются легкие, потому что у вас уже есть целая экосистема бактерий и всего остального во рту и в дыхательных путях, и многие из них они могут стать весьма опасными для ваших легких. Итак, вы получаете бактериальную пневмонию.

(19:45):

А мое время вышло, а я даже не добрался до вакцин или Румынии. Поэтому я просто покажу вам данные по Румынии. Хорошо. Итак, повторюсь, это годы работы, более 30 научных докладов о науке, связанных с Covid, которые вы могли найти на разных моих сайтах, на наших сайтах и ​​на том, который я дал. Итак, если мы посмотрим, вот как мы доказываем, что вакцины действительно вызывали смерть: каждый раз, когда вы вводили дозу, вы сразу же получали повышенную смертность. Итак, это случай Израиля. Итак, первая и вторая дозы, затем первая ревакцинация, вторая ревакцинация и так далее. И вы можете сделать это по возрастным группам, как мы делаем это здесь. Вы начинаете с самых пожилых и идете вниз по возрасту.

(20:32):

И вы обнаруживаете, что токсичность вакцины зависит от возраста, потому что мы начинаем понимать, что вакцина — это токсичное вещество, на которое каждый человек будет реагировать по-разному, точно так же, как в токсикологии: если вы дадите больше доз, это приведет к снижению токсичности вакцины. более опасен, потому что есть повреждения от первых доз. Здесь соблюдаются все принципы токсикологии, помимо высокой возрастной зависимости. Итак, мы обнаружили, что существует экспоненциальное увеличение токсичности вакцины на одну дозу. А время удвоения в зависимости от возраста составляет четыре или пять лет. Таким образом, ваш риск умереть из-за инъекции удваивается каждые четыре или пять лет в возрасте.

(21:14):

В Израиле, например, если вам больше 80 лет, вероятность смерти при заражении составляет почти 1 процент, а в других странах этот показатель выше. Итак, мы посмотрели на Перу, вы можете увидеть огромный пик там, в Перу, из-за прихода военных. Здесь это возрастная группа 90+. Вы можете видеть, как распределяются дозы. Цветной — четвертая доза, пики, которые с ней связаны. И затем мы прослеживаем это как функцию возраста до самого конца. У нас есть много хороших данных.

(21:49):

А затем мы составим график того, что произошло в Перу, и можем сделать то же самое для Чили. И мы видим, что эти четыре страны в обеих этих странах дали этот экспоненциальный рост, всегда в одно и то же время удвоения, четыре или пять лет. И здесь, среди людей старше 20 лет, на каждые 90 инъекций приходится одна смерть. Таким образом, с точки зрения смертности от всех причин от вакцин в основном погибали пожилые люди. Конечно, молодые люди пережили смерть и всевозможные ужасные побочные эффекты и так далее. Но с точки зрения смертности, большая группа умирающих, которая способствовала повышенной смертности, — это пожилые люди.

(22:28):

Вот и выводы о вакцинах. Итак, благодаря этой работе мы можем подсчитать, сколько людей умерло бы во всем мире, учитывая, что сейчас мы изучили очень много стран и обнаружили, что 17 миллионов человек на планете погибли от вакцин. Это наш номер. И я проигнорирую этот звонок, потому что хочу показать вам Румынию. Это данные по Румынии по возрастным группам. Это корреляция между внедрением вакцины, выделенной темно-синим цветом, и огромными пиками избыточной смертности в Румынии.

Там нет начального пика, который вы видите в западных странах. Есть один вопрос со знаком вопроса, о котором у нас есть гипотезы, и что-то очень ужасное произошло в Румынии, чтобы объяснить это. У нас есть идеи на этот счет. А еще есть случаи смерти от вакцины, и последняя — от ревакцинации. Итак, в Румынии мы провели предварительный анализ этой ревакцинации, и она убивает: на каждые пять или 10 инъекций у людей старше 80 лет в Румынии происходит одна смерть от ревакцинации. Это наш вывод, предварительный вывод по румынским данным. И это мой вывод из разговора. Вот и все.

(23:42):

Я могу дать это тебе. Или это вообще-то был последний слайд, который я забыл показать. Но нет, это может быть сложно. Я не… О, это сейчас идет? Нет-нет, я думаю, это невозможно. Корреляция-canada.org. Этот сайт, когда вы занимаетесь исследованиями, исследования заканчиваются, там есть рецензируемые статьи, есть научные отчеты, а также есть потрясающие работы, теоретические работы, которые доказывают, например… Я собираюсь вам сказать это потому что это слишком важно.

Вам придется просмотреть эти бумаги. Мы доказали, что если вы принимаете теоретическую эпидемиологию в том виде, в котором ее используют правительства, вы можете показать, что если вы хотите защитить пожилых людей, худшее, что вы можете сделать, — это изолировать их в домах престарелых и у себя дома. Это абсолютно то, что приведет к максимальному заражению и смерти. И мы показали, что теперь это рецензируемая принятая статья, и мы показали, что это справедливо в целом для пожилых людей.

(25:43):

Поэтому правительства говорят, что мы должны защитить пожилых людей, изолируя их и предотвращая их заражение. И мы доказали с помощью стандартных эпидемиологических моделей со всеми возможными параметрами, что все наоборот. Так что правительство действительно лжет в этом вопросе. Им следует знать лучше. Эти модели существуют уже десять лет. Это еще один пример нашей работы. Во время Covid мы сделали много разных вещей, если вы хотите изучить этот сайт.

Переиздано с сайта автора Substack