Non 14 milioni di vite salvate, ma oltre 17 milioni di morti

Denis Rancourt

Denis ha un dottorato di ricerca in fisica (1984, Università di Toronto), è un ex professore ordinario di ruolo (Università di Ottawa) e ha pubblicato oltre cento articoli sulle principali riviste scientifiche. I resoconti e gli articoli di Denis possono essere trovati sul suo sito web all'indirizzo denisrancourt.ca.

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Dottor Denis Rancourt

Tutte causano mortalità nel mondo e in Romania

Ok, parlerò di qualcosa di completamente diverso. Parlerò della mortalità per tutte le cause. Non mi preoccuperò di cosa abbia causato la morte. Conteremo solo i morti. E ti mostrerò anche i dati per la Romania. E tutti i grafici e i risultati che presenterò si trovano in diversi rapporti scientifici che io, io e i miei collaboratori abbiamo scritto negli ultimi tre o più anni. E si trovano su questo sito, i rapporti scientifici. E questi sono i miei principali collaboratori nella ricerca sulla mortalità per tutte le cause. E due di loro sono qui con noi nella stanza. Vengono da Praga. E un altro posto di cui avevo detto loro che non avrei dimenticato il nome, e l'ho appena fatto, mi dispiace, Jérémie.

(01:05):

E quindi voglio iniziare dal record storico, quasi dal 1900. Mostrerò alcuni dati a partire dal 1900. Inizierò proprio all'inizio del Covid, se vuoi. Ora, mortalità per tutte le cause, stai solo contando le morti. E questo è il caso della Francia dal 1946 in poi, subito dopo la Seconda Guerra Mondiale. E quello che trovi ovunque nell’emisfero settentrionale è che la morte è più alta, è maggiore in inverno e diminuisce in estate. E quindi ha un andamento stagionale molto regolare.

Denis Rancourt (00:11):

Questo è noto da più di cento anni. E direi che non è completamente compreso. Direi che è lungi dall'essere completamente compreso, ma questo è l'aspetto del modello per mese. Quindi stiamo esaminando la mortalità per mese in Francia. E se integri per anno, per ciclo anno attorno a ogni inverno da estate a estate in Francia, appare così. Quindi ci può essere un inverno intenso seguito da un inverno più basso e così via. E lo schema sembra così.

(02:17):

Quindi, dalla fine della Seconda Guerra Mondiale, la mortalità su base demografica è in gran parte diminuita. E tipicamente è l'1% della popolazione che muore in un dato anno. Quindi questo è il tipo di dati con cui ci occuperemo. E che l’ultimo anno è il primo anno della cosiddetta pandemia. E ora, se andiamo negli Stati Uniti, per fare un altro esempio, posso analizzare la mortalità per tutte le cause. Questo è ormai da un anno per un particolare gruppo di età. Questa è la fascia di età compresa tra i 15 e i 24 anni. E mi sono separato in maschio e femmina.

Quindi hai i due colori lì. E questo grafico ci permette di illustrare cosa si può vedere quando si misura la mortalità, che è una cifra difficile. Nessuno può dirti che il governo non ha contato correttamente le morti perché sono molto seri nel contare le morti ed è un processo legalistico. E quindi questi sono dati concreti. E questo è quello che vedi.

(03:18):

Vedete che ci fu un evento nel 1918, quell'evento fu 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. Nessuno con più di 50 anni morì in quell’enorme picco di mortalità. In quel picco morirono solo giovani adulti, famiglie e adolescenti. E i ricchi non morivano in quel periodo. Quindi era il 1918.

E poi negli Stati Uniti c’è quella che viene chiamata la Grande Depressione. Un enorme collasso economico seguito da un evento economico correlato al Dust Bowl, che fu in parte una catastrofe ambientale. E quelle erano le grandi difficoltà, le recenti difficoltà negli Stati Uniti. E puoi vedere la mortalità lì sia negli uomini che nelle donne in quei periodi. Poi, nella seconda guerra mondiale, si vede che gli uomini hanno una mortalità, mentre le donne no. E penso che tutti capiamo il perché. E nel periodo della guerra del Vietnam, si può vedere che c'è un aumento della mortalità tra gli uomini. Questo è ciò che puoi vedere nella mortalità per tutte le cause.

(04:30):

E così, in conclusione, ho studiato approfonditamente la mortalità per tutte le cause in più di un centinaio di paesi in tutti i continenti tranne l'Antartide ovviamente, e in grande dettaglio per unità di tempo, per settimana, per giorno, per mese, per fascia di età, per sesso. E posso dirvi che l'unica cosa che potete vedere nei dati sulla mortalità per tutte le cause sono le seguenti cose. Variazioni stagionali, come ho spiegato. Un massimo in inverno e nell'emisfero australe è invertito. Il loro inverno è la nostra estate. È allora che raggiungono il massimo della mortalità. Nella regione equatoriale non vi è alcuna variazione stagionale della mortalità. Non ci sono picchi, è una linea piatta. Quindi c'è una variazione stagionale che segue gli emisferi.

Puoi vedere le guerre, come ho detto. Si possono osservare collassi economici, enormi collassi economici che colpiscono le popolazioni. Si possono vedere ondate di caldo estivo alle latitudini settentrionali che non sono abituate ad avere un periodo molto caldo d'estate, che uccide le persone, a volte perché cadono dalle scale quando fa molto caldo, ma uccide le persone. E puoi vedere un picco che dura circa una settimana in uno di questi periodi caldi.

(05:44):

Puoi vedere i terremoti. Subito si vede il terremoto. Le persone vengono schiacciate dagli edifici. Conti i morti e vedi un picco dovuto ai terremoti. Ma non vediamo né rileviamo nessuna delle pandemie dichiarate dal CDC verificatesi nel 1957, '58, '68, 2009. Quelle pandemie, quelle cosiddette pandemie non danno origine ad alcun eccesso di mortalità per tutte le cause che possa essere rilevato in qualsiasi giurisdizione e/o con qualsiasi mezzo. Per queste cosiddette pandemie non è possibile rilevare un eccesso di mortalità su scala nazionale o statale. Quindi non hanno causato morti eccessive, qualunque esse siano. E poi hai... ho spiegato 1918.

Poi abbiamo il periodo Covid. E in periodo Covid c’è stato un assalto enorme. Ci sono stati molti attacchi su più fronti contro persone vulnerabili in molte giurisdizioni diverse. Quindi, a seconda di cosa ha fatto lo Stato prima di introdurre i vaccini… parlerò anche dei vaccini. Ma a seconda di ciò che hanno fatto gli stati, hanno causato un eccesso di mortalità, a volte enormi quantità. E ti mostrerò degli esempi di questo.

(07:00):

Quindi prima voglio dirvi che qualcosa accade socialmente semplicemente come parte della propaganda, secondo la quale il Premio Nobel è stato assegnato per questo cosiddetto vaccino. E voglio mostrarvi quanto ciò sia assurdo perché tutti i politici che lo sostenevano affermavano che decine di milioni di vite erano state salvate dal vaccino, questo vaccino magico per il quale avevamo dato il Premio Nobel.

Ebbene, abbiamo esaminato questo, abbiamo esaminato le basi di tale affermazione, e la base di tale affermazione è un articolo apparso su Lancet Infectious Diseases nel 2022 da Watson et al. E sostengono che siano state salvate tra i 14 e i 19 milioni di vite. Quindi noi come fisici, come scienziati, abbiamo detto: "Okay, se è quello che stai affermando, calcoliamo e vediamo come sarebbe sulla scala della mortalità per tutte le cause nel tempo".

(07:54):

E quindi cominciamo da qualche parte e andiamo in Canada e vediamo il ciclo stagionale. Quindi questa è mortalità per tutte le cause su una scala che parte da zero. E diamo un'occhiata alla variazione stagionale. Quella linea verticale è la dichiarazione della pandemia. Il primo vero picco che vedete in blu è quello del Canada che uccide anziani e persone vulnerabili negli ospedali e nelle case di cura a causa dei trattamenti iniziali aggressivi perché preoccupati per questa cosiddetta pandemia.

E questo è successo in molti hotspot dei paesi occidentali, ma non è successo in nessuno dei paesi dell’Europa orientale o in Russia. Quindi a seconda del paese, a seconda di cosa hanno fatto, questo è il punto. Non è successo in Germania dove non lo facevano. Va bene. Poi andiamo avanti e introduciamo i vaccini e loro sostengono che questo vaccino, che è il numero di vaccini, è quella curva grigia. Queste sono le dosi cumulative di vaccino somministrate in Canada.

(08:56):

E quello che vedete è che affermano: "Grazie a Dio abbiamo portato i vaccini in quel momento perché altrimenti lì avremmo avuto la mortalità in rosso". Affermano che i loro vaccini ci hanno salvato dall'avere in rosso la mortalità che avevano calcolato. Affermano che ci sarebbe stata una mortalità come non abbiamo mai visto 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 e ha ridotto la mortalità sostanzialmente allo stesso livello che abbiamo sempre avuto. Questo è ciò che ha fatto il vaccino. Non a metà, non da qualche parte nel mezzo, ma ha semplicemente portato giù le cose. 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):

In effetti, e lo mostrerò alla 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 è possibile 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 farlo 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 il riferimento, se volete, dell’eccesso di mortalità per tutte le cause in blu ha caratteristiche enormi che non si vedono in Canada. E quello con cui abbiamo a che fare qui è un virus molto strano perché porta con sé un passaporto. Si è rifiutato di passare dagli Stati Uniti al Canada, nonostante si trovi a migliaia di chilometri dai due maggiori partner di scambio del continente.

(11:01):

Il vaccino non attraversava i confini. Inizialmente non è entrato in Germania. Quando disegniamo 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 espansione. La nostra conclusione dallo studio di tutta la mortalità per tutte le cause, vi dirò la nostra conclusione prima di arrivarci, è che ci sono dati, questi dati concreti contraddicono l'idea che ci sia stato un agente patogeno particolarmente virulento che è arrivato sul pianeta e si è diffuso e questo ha causato il caos da solo.

Invece quello che vediamo è che ovunque c’è un eccesso di mortalità, lo si può capire in termini di trattamenti incredibilmente aggressivi che sono stati fatti e di vaccini, che possiamo quantificare. Vi ho dato la conclusione in anticipo, salto un po' avanti, ma non importa. Ecco come appare l'Europa, nel complesso dell'Europa o dei paesi che abbiamo potuto includere qui. Sembra abbastanza simile a quella degli Stati Uniti, la situazione negli Stati Uniti.

(12:06):

Ora lascia che ti mostri la Romania. In Romania non c’è un eccesso di mortalità subito dopo l’annuncio della pandemia, che è invece una caratteristica degli hotspot nei paesi dell’Europa occidentale. Ma poi inizia un massiccio picco in eccesso. Ne parleremo un po' di più perché non... sto iniziando a capirlo mentre parlo con persone che sanno di più sulla Romania. E poi partono i vaccini. E so che i rumeni forse non sono stati vaccinati tanto quanto gli altri, ma comunque, l'affermazione in questo articolo teorico è che l'eccesso di mortalità sarebbe stata quella linea rossa se non ci fossero stati i vaccini.

Ma quello che vedo quando guardo questo schema è che c'è un picco proprio quando inizi a lanciare i vaccini, poi c'è un picco davvero ampio quando li distribuisci di nuovo e poi vedi che l'ultimo picco è direttamente associato al richiamo dosi che ci vengono date. Quindi esaminerò questo aspetto in dettaglio alla fine del discorso, quando parlerò della Romania.

(13:11):

Quindi, tornando alla mortalità per tutte le cause, non a questa roba teorica di ciò che i teorici ci dicono, ma tornando ai dati concreti, ecco come appare negli Stati Uniti. Quindi in fondo hai la mortalità per tutte le cause per mese. Hai la linea verticale in ogni grafico che mostra l'annuncio della pandemia. E misteriosamente, all'annuncio della pandemia, ci sono punti caldi contemporaneamente in punti caldi in tutto il mondo dove c'è questo enorme picco iniziale di mortalità. Sono stato il primo a scrivere un articolo a riguardo e a sottolineare che normalmente i virus non seguono le direttive politiche e non lo fanno, quindi deve essere qualcos'altro. E inoltre non c'è prova che questa caratteristica fosse diffusa.

(13:58):

Ad esempio, accade in modo sincrono in tutto l’emisfero settentrionale. E non ci sono prove che poi si sia diffuso. Era localizzato, è rimasto lì ed è stato dovuto principalmente a trattamenti medici estremamente aggressivi perché alle équipe mediche è stato detto, è stato loro propagandato che c'era questa cosa orribile e virulenta che stava per abbattersi su di noi. E ora abbiamo appena annunciato che è una pandemia. Quindi avevano la licenza di provare qualunque aiuto potessero dare e talvolta ne prescrivevano troppo. Intubano le persone con respiratori meccanici, una cosa orribile da fare.

E i luoghi che lo hanno fatto in modo più aggressivo, questi trattamenti, e possiamo seguirlo nei nostri dati, hanno avuto i picchi più grandi di questo tipo. Il Nord Italia, anche Stoccolma, tutelava soprattutto gli anziani, e hanno avuto un picco del genere. E New York City ovviamente è ben nota. Quindi questo è principalmente il picco di New York City che vedete qui nei dati statunitensi. Quindi la curva nel mezzo è di nuovo mortalità per tutte le cause, ma ormai di settimana in settimana, una risoluzione temporale più precisa. Quindi puoi vedere più dettagli. E la curva in alto ne è un'esplosione.

(15:12):

E quello che vedete per la prima volta nella storia registrata negli Stati Uniti e nella storia della mortalità sono i picchi che si verificano in piena estate negli Stati Uniti. Inaudito. E così ho messo dei punti neri lì per mostrarli. Il primo si verifica in un momento in cui stavano davvero aggredendo i poveri che vivono nei caldissimi stati del sud. E la mortalità integrata per questo è correlata alla povertà. Se eri povero, morivi in ​​quel momento. Se non lo fossi, non saresti morto. E poi si sono azzuffati per i vaccini.

E il picco estivo che si ottiene lanciando il vaccino lì deriva da quella che chiamavano “equità vaccinale”, il che significava che hanno assunto migliaia di persone negli Stati Uniti per andare a vaccinare tutti coloro che non erano stati ancora vaccinati, che stavano resistendo o che erano lontani via in una casa di cura. E sono andati in modo aggressivo a vaccinare tutte quelle persone. È stato finanziato da Gates e da tutte quelle persone e hanno prodotto quell’enorme picco di mortalità lì negli Stati Uniti. Ecco come appare la mortalità negli Stati Uniti negli ultimi tempi Covid.

(16:19):

Se guardate ora la mortalità negli Stati Uniti per fascia di età, potete vedere le fasce di età lì, da 24 a 25 anni, da 44 a XNUMX e così via, prima della vaccinazione, la percentuale aumenta la mortalità in eccesso espressa come percentuale del valore di riferimento la mortalità per fascia di età appare così in alto. E nel periodo della vaccinazione, la struttura per età della mortalità cambia drasticamente e si sposta verso gli individui più giovani. Ciò non significa che quantitativamente gli anziani non morissero.

Come ci si aspetterebbe, la maggior parte dei decessi riguarda gli anziani, ma questo valore è espresso come percentuale del valore 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 per i 50 stati degli Stati Uniti. Non vedrai mai una correlazione così forte nelle scienze sociali. È molto raro.

(17:20):

E non solo è una correlazione forte, la chiamiamo... Tecnicamente si chiama correlazione molto buona quando è quel valore del coefficiente di correlazione. E passa attraverso l'origine, il che significa che non è solo una correlazione, è una proporzionalità. Più poveri c'erano nello stato, più persone morivano in quello stato. Direttamente proporzionale. Quindi questo ti dice... Questa è un'altra cosa che i virus non fanno. Non scelgono di uccidere solo i poveri. Ciò non accade. Non è il segno di un'infezione virale. Quindi il nostro modello di ciò che sta causando la mortalità nella grande maggioranza delle giurisdizioni che abbiamo visto è il seguente modello.

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 regolari, la posizione nella società. Quindi uno stress incredibile legato a questo. C'erano norme regolamentari di ogni tipo. Sono state esercitate pressioni istituzionali sulle persone. C'erano tutti i tipi di condizioni che conosci.

(18:30):

E in alcuni paesi è stato molto più violento di altri. In Perù ne hanno assunti 10,000... Hanno chiamato subito 10,000 militari riservisti per andare a cercare tutte le persone che sarebbero risultate positive al Covid e allontanarle dalle loro famiglie, non importa quanti anni avessero, e isolarle. E c'è un enorme picco di mortalità in Perù come risultato di questa pratica. Quindi c'era aggressività. Ha causato stress psicologico e isolamento sociale. E scientificamente è noto che deprime drasticamente il sistema immunitario. Questo è molto ben stabilito. È un'intera area della scienza studiare questa relazione con lo stress.

E quindi si ha una riduzione del sistema immunitario e quindi si è più vulnerabili a ogni tipo di infezione. E quando in una vasta popolazione il sistema immunitario è depresso, uno degli organi più suscettibili all'infezione immediata sono i polmoni, perché nella bocca e nel tratto respiratorio c'è già un intero ecosistema di batteri e tutto il resto, e molti altri quelli possono diventare piuttosto pericolosi per i tuoi polmoni. Quindi ti viene la polmonite batterica.

(19:45):

E il mio tempo è scaduto e non sono arrivato nemmeno ai vaccini e alla Romania. Quindi ti mostrerò solo i dati della Romania. Va bene. Quindi, ancora una volta, si tratta di anni di lavoro, più di 30 rapporti scientifici sulla scienza legata al Covid che potreste trovare sui miei vari siti web, sui nostri siti web e su quello che ho dato. E quindi se guardiamo, questo è il modo in cui dimostriamo che i vaccini stavano effettivamente causando la morte, cioè che ogni volta che si somministrava una dose, si otteneva immediatamente un eccesso di mortalità. Quindi questo è il caso di Israele. Quindi le dosi uno e due, poi il primo booster, il secondo booster e così via. E puoi farlo per fascia d'età come stiamo facendo qui. Si comincia con i più anziani e si scende per età.

(20:32):

E quello che si scopre è che in base all'età, la tossicità del vaccino, perché arriviamo a capire che il vaccino è una sostanza tossica alla quale ogni persona reagirà in modo diverso, proprio come in tossicologia, che se si somministrano più dosi, è più pericoloso perché ci sono danni già dalle prime dosi. Qui vengono seguiti tutti i principi della tossicologia oltre all'elevata dipendenza dall'età. Quindi quello che abbiamo scoperto è che c’è 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, ad esempio, se hai più di 80 anni, hai quasi l’1% di probabilità di morte quando vieni infettato ed è più alta in altri paesi. Quindi abbiamo guardato il Perù, potete vedere l'enorme picco lì in Perù a causa dell'arrivo dei militari. Qui, questa è la fascia di età superiore ai 90 anni. Puoi vedere le dosi che vengono distribuite. Quella a colori è la quarta dose, i picchi ad essa associati. E poi lo seguiamo in funzione dell'età fino in fondo. Abbiamo molti buoni dati.

(21:49):

E poi facciamo un grafico di quello che è successo in Perù, e possiamo fare la stessa cosa per il Cile. E vediamo che quei quattro in entrambi i paesi hanno dato un aumento esponenziale, sempre nello stesso tempo di raddoppio, quattro o cinque anni. E qui si registra un decesso ogni 20 iniezioni tra gli ultranovantenni. Quindi sono stati gli anziani ad essere maggiormente uccisi dai vaccini in termini di mortalità per tutte le cause. Naturalmente i giovani soffrivano la morte e tutti i tipi di orribili effetti collaterali e così via. Ma in termini di mortalità, il grande gruppo che stava morendo e che stava contribuendo all’eccesso di mortalità è quello degli anziani.

(22:28):

E quindi queste sono le conclusioni sui vaccini. Quindi, da 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. E ignorerò quel campanello perché voglio mostrarti la Romania. Questi sono i dati della Romania per fascia di età. Questa è la correlazione tra la distribuzione dei vaccini in blu scuro e questi enormi picchi di mortalità in eccesso in Romania.

Non c'è un picco iniziale come quello che vedete nei paesi occidentali. C'è quello con il punto interrogativo su cui abbiamo delle ipotesi e in Romania è successo qualcosa di molto orribile per spiegarlo. Abbiamo delle idee a riguardo. E poi ci sono le morti per vaccino, e l’ultimo è il richiamo. E così in Romania abbiamo fatto un'analisi preliminare di quel richiamo e sta uccidendo, si ottiene una morte ogni cinque o 10 iniezioni negli ultraottantenni in Romania dai richiami. Questa è la nostra conclusione, conclusione preliminare sui dati rumeni. E questa è la mia conclusione con il discorso. E questo è tutto.

(23:42):

Posso dartelo. Oppure era proprio l'ultima diapositiva, che avevo dimenticato di mostrare. Ma no, potrebbe essere complicato. Io non... Oh, è acceso adesso? No, no, non è possibile, credo. Correlation-canada.org. In questo sito, quando vai alla ricerca, alla fine della ricerca, ci sono articoli sottoposti a revisione paritaria, ci sono rapporti scientifici e c'è del lavoro straordinario, anche lavoro teorico che dimostra, per esempio... ti dirò questo perché è troppo importante.

Devi 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 vuole proteggere gli anziani, la cosa peggiore che si può fare è isolarli nelle case di cura e nelle loro case. È assolutamente la cosa che massimizzerà le infezioni e la morte. E abbiamo dimostrato che ora è un articolo accettato e sottoposto a revisione paritaria, e abbiamo dimostrato che ciò è vero in generale per gli anziani.

(25:43):

Quindi i governi dicono che dobbiamo proteggere gli anziani isolandoli e impedendo loro di essere infettati. E utilizzando modelli epidemiologici standard con tutti i parametri possibili abbiamo dimostrato che è vero il contrario. Quindi su questo il governo ha davvero mentito. Dovrebbero saperlo meglio. Questi modelli esistono da un decennio. Quindi questo è solo un altro esempio del lavoro che svolgiamo. Ci sono molte cose diverse che abbiamo fatto durante il Covid, se vuoi studiare quel sito web.

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