Les tentatives de discréditer les données néo-zélandaises n'aboutissent pas. Très insuffisantes. Quelqu'un veut-il parier que je me suis trompé ?

28/12/2023 16:05

Je les démystifierai si nécessaire. Je propose également de parier 250 000 dollars ou plus que les données néo-zélandaises peuvent être utilisées avec des données publiques pour montrer que les vaccins COVID tuent des gens. Quelqu'un est preneur ?

Par Steve Kirsch

Traduction MCT

Résumé

Un certain nombre de personnes tentent de discréditer les données néo-zélandaises divulguées par Barry Young, qui risque maintenant 7 ans de prison pour ses actions.

Toutes les "analyses" qui prétendent "qu'il n'y a rien à voir" sont erronées, mais je vous laisse le soin d'en juger par vous-même.

Je vais commencer par l'"analyse" qui vient d'être publiée par OPENVAET et une autre qu'il a coécrite avec le Dr AH KAHN SYED. Je compléterai la liste au fur et à mesure des publications.

Je vous assure que les données de NZ sont réelles et que toute tentative de discréditer les données et ce qu'elles disent se retournera contre ceux qui tentent de le faire, comme je le démontrerai dans ce billet.

Je propose à quiconque de parier 250 000 dollars ou plus que les données de la Nouvelle-Zélande montrent que les vaccins ne sont pas sûrs. Je serai ravi s'il y a des preneurs.

Mais cela vous montre qu'aucune des personnes qui prétendent hardiment que je me suis trompé n'a confiance dans ses "analyses".

AFFIRMATION : "L'histoire du "dénonciateur néo-zélandais" est un cul-de-sac pour les arguments valables"

Les affirmations de l'article comprennent :

1. "Trop de gens tombent dans le piège des données néo-zélandaises. Il n'y a pas de signal d'alerte (sic) dans les tendances de la mortalité en Nouvelle-Zélande et les données publiées sont inutilisables".

2. "Les altérations apportées aux données par Kirsch interdisent toute nouvelle analyse sérieuse.

3. "Les données rendues publiques ont été "obscurcies". En termes simples, cela signifie qu'elles sont devenues impossibles à vérifier et inutilisables pour toute forme d'analyse réelle.

4. Pour les huit groupes d'âge de dix ans énumérés dans l'article, à savoir les 20 ans et plus, ainsi que pour tous les groupes d'âge confondus, le nombre de décès par habitant en 2022 était supérieur à celui de 2020.

5. "En outre, Kirsch sape maintenant les efforts d'Andrew Bridgen au Royaume-Uni.

Ouh là là... Il s'agit d'un article sans preuves. Permettez-moi de répondre à chaque point.

1. Il existe d'énormes signaux d'alerte si vous avez passé du temps avec les données. La méthode d'analyse définitive pour une intervention comme celle-ci est l'analyse de cohorte de séries temporelles. Pourtant, OpenVAET ne mentionne même pas qu'elle l'a examinée. C'est tout simplement ridicule. Il se contente d'effectuer une analyse de la population et constate que les décès sont en hausse pour les 8 groupes d'âge de 10 ans par rapport à 2020, ce qui lui permet de dire qu'il ne se passe rien en Nouvelle-Zélande. Voici la mortalité par semaine en Nouvelle-Zélande. Est-ce que vous avez l'impression qu'il ne se passe rien ici ?

2. Il n'explique pas quelles modifications nous avons apportées, alors comment peut-il savoir que les données sont inutilisables ? Nous avons effectué l'analyse des séries temporelles sur les données originales et sur les données obscurcies et les résultats correspondaient EXACTEMENT. Et c'est la meilleure façon d'analyser ces données. J'aimerais donc voir sa PREUVE que les données sont inutilisables pour l'analyse. Il n'en fournit AUCUNE.

3. Voir n°2.

4. Les données qu'il présente montrent que la mortalité a augmenté dans chaque groupe d'âge de 10 ans à partir de 20 ans. En quoi s'agit-il d'un hamburger sans intérêt (note : expression anglophone "nothing burger") ? S'ils avaient examiné l'analyse des séries chronologiques de cohortes, ils auraient trouvé des signaux énormes, mais ils ont décidé de ne pas le faire.

5. Pour preuve du n° 5, ils citent ce tweet qui a été vu 153 000 fois. C'était l'idée d'Andrew. Lisez les commentaires. Est-ce que j'ai l'impression de saper ses efforts ? J'ai été l'un des principaux bailleurs de fonds de l'événement au Parlement.

Si vous voulez critiquer le travail de quelqu'un, le moins que vous puissiez faire est de l'examiner d'abord. Si vous regardez le graphique que j'ai posté ci-dessus et qui contient des données accessibles au public (si vous savez où chercher), il est évident que quelque chose ne va pas et c'est clair comme de l'eau de roche dans les données chronologiques qu'ils n'ont JAMAIS examinées. Quelque chose est à l'origine des pics records.

Affirmation : "Les données du "dénonciateur" néo-zélandais ne sont qu'un nothing burger".

Ce nouvel article est co-écrit par le Dr. Ah Khan Syed.

Les principales affirmations sont les suivantes :

1. Il s'agit d'un démenti définitif. Il n'y a rien à voir ici. Le débat est clos.

2. "La hausse de la mortalité en Nouvelle-Zélande semble s'expliquer par l'augmentation du nombre de personnes âgées dans la population totale. C'est en soi quelque peu bizarre, mais ce n'est pas le sujet de l'analyse d'aujourd'hui."

3. "Cette courbe ne montre rien d'autre qu'une légère augmentation expliquée par le vieillissement de la cohorte."

4. Ce que vous pouvez voir, c'est qu'il y a en fait moins de décès dans la cohorte que ce à quoi on devrait s'attendre sur la base des données de base - environ 14 % de moins

5. Les données ont été délibérément "publiées comme un appât" et elles sous-estiment le nombre de décès :

Wow. Une fois de plus, ils ignorent la méthode définitive acceptée pour analyser les données (analyse des cohortes de séries chronologiques) et ils "élaborent leur propre" méthode et modèle d'analyse. Ils ne peuvent pas être interrogés sur ce point puisqu'ils sont les experts et qu'ils n'ont pas de noms réels. Abordons donc leurs principaux points :

1. Il ne faut pas faire confiance à quiconque prétend que son analyse est le dernier mot. La science, c'est avant tout la remise en question et l'ouverture à la remise en question. Ces "scientifiques" affirment qu'ils ont raison et que l'affaire est close. Les données néo-zélandaises contiennent de nombreux signaux. Le fait que ces deux personnes soient incapables de trouver le signal ne prouve pas que le signal n'existe pas. Et le fait qu'ils ne regardent jamais les données de la série temporelle et qu'ils prétendent qu'il n'y a pas de signal est grotesque. Ils ont tous les deux détruit leur crédibilité. Dans l'article précédent, ils disaient que les données ne pouvaient pas être utilisées pour l'analyse. Maintenant, ils disent qu'ils ont analysé ces mêmes données et qu'il n'y a rien à voir. Qu'en est-il ? On ne peut pas avoir le beurre et l'argent du beurre.

2. Ouh là là... Peut-être devriez-vous aller au fond de la question de l'augmentation de la mortalité avant de déclarer que les données publiées par Barry ne montrent rien ?

3. La courbe qu'ils montrent est trop confuse pour montrer quoi que ce soit. Et puis ils font un clin d'œil : "Cette courbe ne montre rien d'autre qu'une légère augmentation expliquée par le vieillissement de la cohorte". Vraiment ? Où est la preuve derrière cette affirmation ?

4. Il y a moins de décès dans les cohortes lorsqu'elles sont vaccinées pour la première fois. C'est ce qu'on appelle la HVE et il y a deux types de HVE. J'en parle en détail dans mon prochain article sur les données néo-zélandaises. Ils ne sont absolument pas conscients de cet effet, ce qui montre qu'ils sont des novices en matière d'analyse des données sur la sécurité des vaccins.

5. Où est la preuve qu'il s'agissait d'un "appât" ? AFAIK, il n'y a JAMAIS eu dans l'histoire de l'humanité de cas où une autorité sanitaire a publié des données manipulées sous prétexte d'une violation de données. Toute autorité sanitaire qui se livrerait à un tel tour de passe-passe détruirait tout ce qui lui reste de crédibilité. Les auteurs ne citent aucun précédent. J'ai passé des heures à discuter avec Barry et près de deux mois à analyser les données et je suis constamment étonné de voir qu'elles passent tous les "tests" statistiques que je leur fais subir. J'ai analysé les données d'une manière à laquelle personne n'aurait pensé et elles se comportent bien, sans aucune anomalie. Si les données sont un appât, où est la preuve dans les données ou dans un aveu ? Ces personnes ne font qu'inventer ces choses à partir de rien.

Analyse d'Igor Chudov

Igor a eu le bon sens de repenser ses commentaires précédents. Voir ce billet.

L'analyse de Barry Young par numéro de lot et l'analyse M.O.A.R.

Je me suis concentré sur la vue d'ensemble (l'analyse de la cohorte des séries temporelles).

Je n'ai pas eu l'occasion d'examiner en détail l'analyse par numéro de lot. Il y a 124 lots à examiner.

Voici un exemple d'un énorme signal de sécurité dans le lot n° 10 :

Ce schéma est impossible pour un vaccin sûr.

Pourtant, aucun des "experts" n'est en mesure de vous dire pourquoi ! Je vous expliquerai pourquoi dans mon prochain article. Tous ceux qui prétendent être capables d'analyser des données devraient en parler !

Voici un autre exemple qui montre qu'il ne s'agit pas d'un coup de chance :

Une fois de plus, les "experts" n'ont absolument aucune idée de la raison pour laquelle ces graphiques sont si étonnants. C'est l'une des nombreuses raisons pour lesquelles ils affirment que ces données ne sont rien.

Ce qu'ils vous disent en réalité, c'est "Je ne sais pas comment analyser ces données, mais je vais essayer de vous convaincre que je sais ce que je fais et que Steve Kirsch ne le sait pas".

L'histoire a montré que c'est une proposition perdante.

Mais pour que ce soit bien clair pour tout le monde....

Je propose à tous ceux qui pensent qu'il n'y a pas de signal de sécurité sérieux dans les données divulguées par NZ ou que les données ont été manipulées ou inutilisables de parier 250 000 $ sur le fait que Steve Kirsch sait ce qu'il fait.

Je suis prêt à parier 250 000 $ ou plus que les données sont légitimes et qu'elles révèlent un signal de sécurité sérieux. Quelqu'un veut-il prendre mon pari ? Les conditions sont les mêmes que celles de mon pari avec Saar Wilf (un panel neutre d'experts épidémiologistes choisis par une société de conseil mutuellement acceptable et qui votent secrètement).

J'ai fixé la barre à 250 000 dollars, mais je suis prêt à aller jusqu'à 10 millions de dollars.

Je prédis des grillons.

Les personnes qui prétendent que j'ai tort et qui refusent d'accepter mon pari vous disent en fait qu'elles n'ont aucune confiance dans leur analyse.

Au Texas, il y a un dicton pour cela : "Grand chapeau, pas de bétail".

L'argent est un excellent moyen de faire comprendre cela aux gens.

Qu'en pensez-vous ?

Résumé

Je mettrai à jour cet article au fur et à mesure que d'autres "analyses" seront publiées.

Mon conseil en attendant :

- Si les auteurs ne procèdent pas à une analyse minutieuse des séries chronologiques de données de cohortes, arrêtez de lire.

- S'ils prétendent que les données montrent que le vaccin est sûr ou qu'il réduit la mortalité toutes causes confondues, arrêtez de lire.

- S'ils affirment que les données sont insuffisantes, qu'il manque des données, qu'elles sont systématiquement biaisées d'une manière qui les rend inutilisables, qu'elles sont manipulées, qu'elles sont fausses, ou qu'il faut un groupe de comparaison de contrôle (c'est-à-dire des données qui ne sont pas accessibles au public), arrêtez de lire.

- S'ils n'acceptent pas ma mise de 250 000 dollars ou plus, ils vous disent en fait qu'ils ne sont pas vraiment sûrs d'avoir raison ou non. Sinon, pourquoi ne pas prendre mon argent ?

Je publierai bientôt ma propre analyse approfondie des données néo-zélandaises, qui rendra tous ces points très clairs. En attendant, le fait que personne n'ait accepté mon offre devrait être un bon indice pour savoir qui a raison.

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