ब्राउनस्टोन » ब्राउनस्टोन जर्नल » 14 मिलियन लोगों की जान नहीं बचाई गई, लेकिन 17 मिलियन से अधिक लोगों की मृत्यु हो गई
14 मिलियन लोगों की जान नहीं बचाई गई, लेकिन 17 मिलियन से अधिक लोगों की मृत्यु हो गई

14 मिलियन लोगों की जान नहीं बचाई गई, लेकिन 17 मिलियन से अधिक लोगों की मृत्यु हो गई

साझा करें | प्रिंट | ईमेल
लैंसेट संक्रामक रोगों को इस मौलिक रूप से गलत "सहकर्मी-समीक्षित" पांडुलिपि को वापस लेना चाहिए। लेकिन क्या होता है जब नोबेल पुरस्कार खराब डेटा के आधार पर दिया जाता है?
सार्वजनिक हित में सहसंबंध अनुसंधान ओटावा, कनाडा में स्थित एक पंजीकृत गैर-लाभकारी निगम है। https://www.internationalcovidsummit.com/
https://correlation-canada.org/

डेनिस रैंकोर्ट

डेनिस के पास भौतिकी में पीएचडी है (1984, टोरंटो विश्वविद्यालय), एक पूर्व पूर्ण प्रोफेसर (ओटावा विश्वविद्यालय) हैं, और उन्होंने प्रमुख विज्ञान पत्रिकाओं में एक सौ से अधिक लेख प्रकाशित किए हैं। डेनिस की रिपोर्ट और लेख उनकी वेबसाइट पर पाए जा सकते हैं denisrancourt.ca.


डॉ. डेनिस रैनकोर्ट

दुनिया भर में और रोमानिया में सभी कारणों से मृत्यु दर

ठीक है, मैं बिल्कुल अलग चीज़ के बारे में बात करने जा रहा हूँ। मैं सर्व-कारण मृत्यु दर के बारे में बात करने जा रहा हूँ। मुझे इस बात की चिंता नहीं है कि मौत किस कारण से हुई। हम सिर्फ मौतें गिनने जा रहे हैं। और मैं आपको रोमानिया का डेटा भी दिखाने जा रहा हूं। और वे सभी ग्राफ़ और परिणाम जो मैं प्रस्तुत करूँगा वे कई वैज्ञानिक रिपोर्टों में हैं जो मैं, स्वयं और सहयोगी पिछले तीन या अधिक वर्षों से लिख रहे हैं। और वे इस वेबसाइट, वैज्ञानिक रिपोर्ट पर पाए जा सकते हैं। और सर्व-कारण मृत्यु अनुसंधान पर ये मेरे मुख्य सहयोगी हैं। और उनमें से दो हमारे साथ यहाँ कमरे में हैं। वे प्राग से हैं. और एक और जगह जिसके बारे में मैंने उनसे कहा था कि मैं उसका नाम नहीं भूलूंगा, और मैंने ऐसा ही किया, मुझे इसके लिए खेद है, जेरेमी।

(01:05):

और इसलिए मैं ऐतिहासिक रिकॉर्ड शुरू करना चाहता हूं, लगभग 1900। मैं 1900 से शुरू होने वाले कुछ डेटा दिखाऊंगा। यदि आप चाहें तो मैं वास्तव में कोविड की शुरुआत में शुरू करने जा रहा हूं। अब सर्व-कारण मृत्यु दर, आप केवल मौतें गिन रहे हैं। और यह द्वितीय विश्व युद्ध के ठीक बाद 1946 से फ्रांस का मामला है। और आप उत्तरी गोलार्ध में हर जगह जो पाते हैं वह यह है कि मृत्यु अधिक होती है, सर्दियों में अधिक होती है और गर्मियों में कम हो जाती है। और इसलिए इसका एक मौसमी पैटर्न है जो बहुत नियमित है।

डेनिस रैनकोर्ट (00:11):

यह सौ से अधिक वर्षों से ज्ञात है। और मैं तर्क दूंगा कि यह पूरी तरह से समझा नहीं गया है। मैं तर्क दूंगा कि यह पूरी तरह से समझ से बहुत दूर है, लेकिन महीने के हिसाब से पैटर्न इस तरह दिखता है। इसलिए हम फ़्रांस में महीने के हिसाब से मृत्यु दर देख रहे हैं। और यदि आप फ़्रांस में गर्मी से गर्मी तक प्रत्येक सर्दी के आसपास वर्ष के अनुसार, चक्र वर्ष के अनुसार एकीकृत करते हैं, तो यह इस तरह दिखता है। इसलिए तेज़ सर्दी के बाद कम सर्दी वगैरह हो सकती है। और पैटर्न वैसा ही दिखता है.

(02:17):

इसलिए द्वितीय विश्व युद्ध की समाप्ति के बाद से, जनसंख्या के आधार पर मृत्यु दर अधिकतर कम हो रही है। और यह आम तौर पर जनसंख्या का 1% होता है जो किसी दिए गए वर्ष में मर जाता है। तो यह उस प्रकार का डेटा है जिससे हम निपटने जा रहे हैं। और वह पिछला वर्ष तथाकथित महामारी का पहला वर्ष है। और अब अगर हम संयुक्त राज्य अमेरिका जाते हैं, तो एक और उदाहरण देने के लिए, मैं सर्व-कारण मृत्यु दर कर सकता हूं। यह अब एक विशेष आयु वर्ग के लिए वर्ष के अनुसार है। यह 15 से 24 वर्ष आयु वर्ग है। और मैं नर और मादा में अलग हो गया हूं।

तो आपको वहां दो रंग मिल गए हैं। और यह ग्राफ हमें यह बताने की अनुमति देता है कि जब आप मृत्यु दर मापते हैं तो आप क्या देख सकते हैं, जो एक कठिन आंकड़ा है। कोई भी आपको यह नहीं बता सकता कि सरकार ने मौतों की सही गिनती नहीं की क्योंकि वे मौतों की गिनती को लेकर बहुत गंभीर हैं और यह एक कानूनी प्रक्रिया है। और इसलिए यह कठिन डेटा है। और यही आप देख रहे हैं.

(03:18):

आप देखिए कि 1918 में एक घटना हुई थी, उस घटना को सीडीसी ने पुनः प्राप्त कर लिया और उसे स्पैनिश फ़्लू कहा गया। मैं जानता हूं, और ऐसे कई वैज्ञानिक लेख हैं जो बताते हैं कि यह कोई वायरल श्वसन रोग नहीं था। मृत्यु दर के उस विशाल शिखर में 50 वर्ष से अधिक उम्र के किसी भी व्यक्ति की मृत्यु नहीं हुई। उस चरम पर केवल युवा वयस्कों और परिवारों और किशोरों की मृत्यु हुई। और उस काल में अमीर नहीं मरे. तो वह 1918 था.

और फिर संयुक्त राज्य अमेरिका में आपके पास महामंदी नामक कुछ है। भारी आर्थिक पतन के बाद डस्ट बाउल से संबंधित आर्थिक तबाही हुई, जो आंशिक रूप से एक पर्यावरणीय आपदा थी। और वे बड़ी कठिनाइयाँ थीं, संयुक्त राज्य अमेरिका में हाल की कठिनाइयाँ। और आप उन अवधियों में पुरुषों और महिलाओं दोनों में मृत्यु दर देख सकते हैं। फिर द्वितीय विश्व युद्ध में, आप देखते हैं कि पुरुषों में मृत्यु दर होती है, जबकि महिलाओं में नहीं। और मुझे लगता है कि हम सब समझते हैं कि ऐसा क्यों है। और वियतनाम युद्ध काल में, आप देख सकते हैं कि पुरुषों की मृत्यु दर में वृद्धि हुई है। सर्व-कारण मृत्यु दर में आप यही देख सकते हैं।

(04:30):

और इसलिए निष्कर्ष में, मैं स्पष्ट रूप से अंटार्कटिका को छोड़कर सभी महाद्वीपों के सौ से अधिक देशों में सर्व-कारण मृत्यु दर का बड़े पैमाने पर अध्ययन कर रहा हूं, और इकाई समय के अनुसार, सप्ताह के अनुसार, दिन के अनुसार, महीने के अनुसार, आयु समूह के अनुसार विस्तृत रूप से अध्ययन कर रहा हूं। सेक्स से. और मैं आपको बता सकता हूं कि सर्व-कारण मृत्यु दर डेटा में आप केवल निम्नलिखित चीजें देख सकते हैं। मौसमी विविधताएँ, जैसा कि मैंने समझाया। सर्दियों में अधिकतम और दक्षिणी गोलार्ध में इसका उलट होता है। उनकी सर्दी हमारी गर्मी है। तभी उनकी मृत्यु दर अधिकतम होती है। भूमध्यरेखीय क्षेत्र में मृत्यु दर में कोई मौसमी बदलाव नहीं होता है। इसमें कोई स्पाइक नहीं है, यह एक सपाट रेखा है। तो वहाँ मौसमी बदलाव है जो गोलार्धों का अनुसरण करता है।

आप युद्ध देख सकते हैं, जैसा कि मैंने बताया। आप आर्थिक पतन, विशाल आर्थिक पतन देख सकते हैं जो आबादी को प्रभावित करते हैं। आप उत्तरी अक्षांशों में गर्मी की गर्मी की लहरें देख सकते हैं जो गर्मियों में बहुत गर्म अवधि के लिए उपयोग नहीं की जाती हैं, जो लोगों को मार देती हैं, कभी-कभी क्योंकि जब वास्तव में गर्मी होती है तो वे सीढ़ियों से गिर जाते हैं, लेकिन यह लोगों को मार देती है। और आप इन गर्म मौसमों में से एक में चरम को देख सकते हैं जो लगभग एक सप्ताह तक रहता है।

(05:44):

आप भूकंप देख सकते हैं. तुरंत, आप भूकंप देखते हैं। लोग इमारतों से दब जाते हैं. आप मृतकों की गिनती करते हैं और आपको भूकंप के कारण शिखर दिखाई देता है। लेकिन हम 1957, '58, '68, 2009 में हुई सीडीसी द्वारा दावा की गई किसी भी महामारी को नहीं देखते हैं या उसका पता नहीं लगाते हैं। वे महामारियाँ, वे तथाकथित महामारियाँ किसी भी अतिरिक्त सर्व-कारण मृत्यु दर को जन्म नहीं देती हैं जिसका पता लगाया जा सके किसी भी अधिकार क्षेत्र में और या किसी भी माध्यम से। इन तथाकथित महामारियों के लिए राष्ट्रीय या राज्य स्तर पर अत्यधिक मृत्यु का पता नहीं लगाया जा सकता है। इसलिए वे चाहे जो भी हों, अधिक मृत्यु का कारण नहीं बने। और फिर आपके पास... मैंने 1918 को समझाया।

फिर हमारे पास कोविड काल है। और कोविड काल में बहुत बड़ा हमला हुआ. कई अलग-अलग न्यायक्षेत्रों में लोगों, कमज़ोर लोगों के ख़िलाफ़ बहु-आयामी हमले हुए। तो यह इस पर निर्भर करता है कि राज्य ने टीके लाने से पहले क्या किया... मैं टीकों के बारे में भी बात करूंगा। लेकिन राज्यों ने जो किया उसके आधार पर, उन्होंने अत्यधिक मृत्यु दर का कारण बना, कभी-कभी तो भारी मात्रा में। और मैं आपको इसके उदाहरण दिखाऊंगा।

(07:00):

तो सबसे पहले मैं आपको बताना चाहता हूं कि सामाजिक तौर पर प्रचार के तहत कुछ ऐसा होता है, जिसमें कहा जाता है कि इस तथाकथित वैक्सीन के लिए नोबेल पुरस्कार दिया गया है। और मैं आपको दिखाना चाहता हूं कि यह कितना बेतुका है क्योंकि जो भी राजनेता इसका समर्थन कर रहे थे वे दावा कर रहे थे कि इस वैक्सीन से लाखों लोगों की जान बचाई गई, यह जादुई वैक्सीन जिसके लिए हमने नोबेल पुरस्कार दिया था।

खैर, हमने उस पर गौर किया, हमने उस दावे के आधार पर गौर किया, और दावे का आधार एक लेख है जो इसमें छपा था लैंसेट संक्रामक रोगों 2022 में वॉटसन एट अल द्वारा। और उनका दावा है कि 14 से 19 मिलियन लोगों की जान बचाई गई। तो हम भौतिकशास्त्रियों के रूप में, वैज्ञानिकों के रूप में, हमने कहा, "ठीक है, यदि आप यही दावा कर रहे हैं, तो आइए गणना करें और देखें कि समय के अनुसार सर्व-कारण मृत्यु दर के पैमाने पर यह कैसा दिखेगा।"

(07:54):

और तो चलिए कहीं से शुरू करते हैं और कनाडा चलते हैं और हम मौसमी चक्र देखते हैं। तो यह उस पैमाने पर सर्व-कारण मृत्यु दर है जो शून्य से शुरू होती है। और आइए मौसमी बदलाव पर नजर डालें। वह खड़ी रेखा ही महामारी की घोषणा है। सबसे पहली चोटी जो आप वहां नीले रंग में देखते हैं, वह यह है कि कनाडा आक्रामक प्रारंभिक उपचारों के कारण अस्पतालों और देखभाल घरों में बुजुर्ग लोगों और कमजोर लोगों को मार रहा है क्योंकि वे इस तथाकथित महामारी के बारे में चिंतित थे।

और ऐसा पश्चिमी देशों के कई हॉटस्पॉट में हुआ, लेकिन पूर्वी यूरोपीय देशों या रूस में ऐसा किसी में नहीं हुआ। तो देश पर निर्भर करता है, उन्होंने क्या किया उस पर निर्भर करता है, यही बात है। जर्मनी में ऐसा नहीं हुआ जहां वे ऐसा नहीं कर रहे थे. ठीक है। फिर हम आगे बढ़ते हैं और हम टीके लाते हैं और वे दावा कर रहे हैं कि यह टीका, जो टीकों की संख्या है, वह ग्रे वक्र है। यह कनाडा में दी जा रही संचयी वैक्सीन खुराक है।

(08:56):

और आप देख रहे हैं कि वे दावा कर रहे हैं कि, "भगवान का शुक्र है कि हम उस समय टीके लाए क्योंकि अन्यथा हमारी मृत्यु दर लाल होती।" वे दावा कर रहे हैं कि उनके टीकों ने हमें उनके द्वारा गणना की गई मृत्यु दर को लाल अंक में रखने से बचा लिया है। वे दावा कर रहे हैं कि ऐसी मृत्यु दर होगी जैसी हमने मानव समाज के इतिहास में कभी नहीं देखी होगी।

और भगवान का शुक्र है कि यह टीका ठीक उसी समय आया जब यह अविश्वसनीय मृत्यु दर थी और हमें बचा लिया और मृत्यु दर को मूल रूप से उसी स्तर पर ला दिया जो हमारे पास हमेशा था। वैक्सीन ने यही किया। न आधा नीचे, न कहीं बीच में, बल्कि बस चीज़ों को नीचे ले आया। यह वैक्सीन का जादू है जिसे खरीदे गए राजनेताओं के लिए काम करने वाले खरीदे गए वैज्ञानिकों द्वारा लिखे गए गणितीय मॉडल के जादू द्वारा समझाया गया है। तो यह सच नहीं है. वैक्सीन ने जान नहीं बचाई.

(09:50):

वास्तव में, और मैं रोमानिया दिखाऊंगा। मैं कुछ स्लाइड छोड़ दूँगा। यह फिर से कनाडा है. लेकिन सर्व-कारण मृत्यु दर को दिखाने के बजाय, हमने केवल मृत्यु दर की अधिकता को दिखाने के लिए मृत्यु दर को सही किया है और इसलिए आपके पास महामारी तक एक सपाट आधार रेखा है और फिर आप सरकार के आधार पर विभिन्न समय पर होने वाली ज्यादतियों को देख सकते हैं। कर रहा था। और फिर, पूर्वानुमानित बचाई गई जिंदगियों का वक्र।

अब, हम संयुक्त राज्य अमेरिका में ऐसा कर सकते हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका एक ऐसा देश था जहां स्वास्थ्य की दृष्टि से कनाडा की तुलना में अधिक असुरक्षित लोग हैं और उनके साथ बहुत आक्रामक व्यवहार किया जाता था। तो आधार रेखा, यदि आप चाहें, तो नीले रंग में अत्यधिक सर्व-कारण मृत्यु दर में बहुत बड़ी विशेषताएं हैं जो आप कनाडा में नहीं देखते हैं। और यह एक बहुत ही अजीब वायरस है जिससे हम यहां निपट रहे हैं क्योंकि इसके पास पासपोर्ट होता है। इस तथ्य के बावजूद कि यह महाद्वीप के दो सबसे बड़े विनिमय साझेदारों से हजारों किलोमीटर दूर है, इसने अमेरिका से कनाडा में प्रवेश करने से इनकार कर दिया।

(11:01):

वैक्सीन सीमा पार नहीं कर रही थी. प्रारंभ में यह जर्मनी में नहीं घुसा। जब हम अतिरिक्त मृत्यु दर की तीव्रता का मानचित्र बनाते हैं, तो हम देखते हैं कि अधिकार क्षेत्र के आधार पर टीके के पास निश्चित पासपोर्ट होते हैं। दूसरे शब्दों में, यह फैलने वाली वायरल श्वसन बीमारी नहीं थी। सभी कारणों से होने वाली मृत्यु दर के अध्ययन से हमारा निष्कर्ष, वहां पहुंचने से पहले मैं आपको अपना निष्कर्ष बताऊंगा, यह है कि डेटा हैं, यह कठिन डेटा इस विचार का खंडन करता है कि एक विशेष रूप से विषैला रोगज़नक़ था जो ग्रह पर आया और फैल गया और इससे स्वयं ही विनाश हुआ।

इसके बजाय हम जो देखते हैं वह यह है कि हर जगह जहां अत्यधिक मृत्यु दर है, आप इसे किए गए अविश्वसनीय आक्रामक उपचारों और टीकों के संदर्भ में समझ सकते हैं, जिन्हें हम माप सकते हैं। मैंने आपको समय से पहले ही निष्कर्ष दे दिया था, मैं थोड़ा आगे बढ़ रहा हूं, लेकिन कोई बात नहीं। पूरे यूरोप या उन देशों पर जिन्हें हम यहां शामिल करने में सक्षम थे, यूरोप ऐसा ही दिखता है। यह अमेरिका की स्थिति के समान ही दिखता है।

(12:06):

अब मैं तुम्हें रोमानिया दिखाता हूँ। रोमानिया में महामारी की घोषणा के ठीक बाद शुरुआत में कोई अतिरिक्त मृत्यु दर नहीं है, यह पश्चिमी यूरोपीय देशों में हॉटस्पॉट की एक विशेषता है। लेकिन फिर एक बड़े पैमाने पर अतिरिक्त शिखर शुरू होता है। हम इसके बारे में थोड़ा और बात करने जा रहे हैं क्योंकि हम नहीं... मैं इसे समझना शुरू कर रहा हूं क्योंकि मैं उन लोगों से बात करता हूं जो रोमानिया के बारे में अधिक जानते हैं। और फिर टीके लगाए जाते हैं। और मैं जानता हूं कि रोमानियन लोगों ने शायद अन्य लोगों की तरह टीकाकरण नहीं करवाया, लेकिन फिर भी, इस सैद्धांतिक पेपर में दावा यह है कि यदि टीके नहीं होते तो अतिरिक्त मृत्यु दर वह लाल रेखा होती।

लेकिन जब मैं उस पैटर्न को देखता हूं तो जो देखता हूं वह यह है कि जब आप टीके लगाना शुरू करते हैं तो एक चरम होता है, उसके बाद जब आप उन्हें फिर से शुरू करते हैं तो वास्तव में एक बड़ा शिखर होता है और फिर आप देखते हैं कि वहां अंतिम शिखर सीधे बूस्टर से जुड़ा होता है खुराकें जो हमें दी गई हैं। इसलिए जब मैं रोमानिया के बारे में बात करूंगा तो बातचीत के अंत में मैं उस पर कुछ विस्तार से गौर करूंगा।

(13:11):

इसलिए सर्व-कारण मृत्यु दर पर वापस आते हैं, यह सैद्धांतिक रेडलाइन सामग्री नहीं है जो सिद्धांतकार हमें बता रहे हैं, बल्कि कठिन डेटा पर वापस आते हैं, यह संयुक्त राज्य अमेरिका में जैसा दिखता है। तो नीचे की ओर आपके पास महीने के हिसाब से सर्व-कारण मृत्यु दर है। आपके पास प्रत्येक ग्राफ़ में लंबवत रेखा है जो महामारी की घोषणा को दर्शाती है। और रहस्यमय तरीके से, महामारी की घोषणा के समय, दुनिया भर के हॉटस्पॉट में एक ही समय में हॉटस्पॉट होते हैं जहां मृत्यु दर का यह विशाल प्रारंभिक शिखर होता है। मैं इस बारे में लेख लिखने वाला और यह बताने वाला पहला व्यक्ति था कि आम तौर पर वायरस राजनीतिक निर्देशों का पालन नहीं करते हैं और वे करते भी नहीं हैं, इसलिए यह कुछ और होना चाहिए। और इस बात का भी कोई सबूत नहीं है कि इस सुविधा में कोई प्रसार था।

(13:58):

उदाहरण के लिए, यह पूरे उत्तरी गोलार्ध में समकालिक रूप से होता है। और इसका कोई सबूत नहीं है कि यह फिर फैल गया। यह स्थानीयकृत था, यह वहीं रहा और यह ज्यादातर अत्यधिक आक्रामक चिकित्सा उपचारों के कारण था क्योंकि चिकित्सा टीमों को बताया गया था, उन्हें प्रचारित किया गया था कि यह भयानक विषैली चीज थी जो बस हम पर आने वाली थी। और अब हमने घोषणा कर दी है कि यह एक महामारी है। इसलिए उनके पास जो भी मदद वे दे सकते थे उसे आज़माने का लाइसेंस था और कभी-कभी वे बहुत अधिक सलाह देते थे। वे लोगों को यांत्रिक श्वासयंत्र से नशीला पदार्थ देते हैं, जो एक भयानक बात है।

और जिन स्थानों ने इसे सबसे आक्रामक तरीके से किया, ये उपचार, और हम अपने डेटा में इसका अनुसरण कर सकते हैं, वहां इस प्रकार की सबसे बड़ी चोटियां थीं। उत्तरी इटली, यहां तक ​​कि स्टॉकहोम भी विशेष रूप से बुजुर्गों की रक्षा कर रहा था, और उनके पास इस तरह का चरम था। और न्यूयॉर्क शहर स्पष्ट रूप से प्रसिद्ध है। तो यह मुख्य रूप से न्यूयॉर्क सिटी शिखर है जिसे आप यहां यूएस डेटा में देख सकते हैं। फिर बीच में वक्र, सर्व-कारण मृत्यु दर फिर से है, लेकिन अब सप्ताह तक, एक बेहतर समय समाधान। तो आप अधिक विवरण देख सकते हैं. और शीर्ष पर वक्र उसी का एक विस्फोट है।

(15:12):

और आप अमेरिका के रिकॉर्ड किए गए इतिहास और मृत्यु दर के इतिहास में पहली बार जो देख रहे हैं वह संयुक्त राज्य अमेरिका में गर्मियों के मध्य में होने वाली चरम घटनाएँ हैं। अनसुना। और इसलिए मैंने उन्हें दिखाने के लिए वहां काले बिंदु लगा दिए। पहली घटना उस समय घटित होती है जब वे वास्तव में उन गरीब लोगों पर आक्रमण कर रहे थे जो बहुत गर्म दक्षिणी राज्यों में रहते हैं। और इसके लिए एकीकृत मृत्यु दर गरीबी से संबंधित है। यदि आप गरीब थे, तो आप उसी समय मर गये। यदि आप नहीं होते, तो आप नहीं मरते। और फिर उन्होंने टीकों के लिए विवाद किया।

और गर्मियों में आपको वहां वैक्सीन लगाने का चरम मिलता है, जिसे वे वैक्सीन इक्विटी कहते हैं, जिसका मतलब है कि उन्होंने अमेरिका में हजारों लोगों को काम पर रखा है ताकि वे जाकर उन सभी लोगों का टीकाकरण कर सकें, जिन्हें अभी तक टीका नहीं लगाया गया था, जो विरोध कर रहे थे या जो दूर थे। दूर एक देखभाल गृह में. और उन्होंने आक्रामक तरीके से जाकर उन सभी लोगों का टीकाकरण किया। इसे गेट्स और उन सभी लोगों द्वारा वित्त पोषित किया गया था और उन्होंने अमेरिका में मृत्यु दर के उस विशाल शिखर को जन्म दिया। तो हाल के दिनों में अमेरिका में कोविड से होने वाली मृत्यु दर कुछ ऐसी ही दिखती है।

(16:19):

यदि आप आयु समूह के आधार पर अमेरिका में अब मृत्यु दर को देखते हैं, तो आप वहां आयु समूह देख सकते हैं, शून्य से 24 वर्ष, 25 से 44 और इसी तरह, टीकाकरण से पहले, आधार रेखा के प्रतिशत के रूप में व्यक्त अतिरिक्त मृत्यु दर में वृद्धि का प्रतिशत आयु वर्ग के लिए मृत्यु दर, शीर्ष पर दिखती है। और टीकाकरण अवधि में, मृत्यु दर की आयु संरचना नाटकीय रूप से बदलती है और युवा व्यक्तियों की ओर स्थानांतरित हो जाती है। इसका मतलब यह नहीं है कि मात्रात्मक रूप से बुजुर्ग मर नहीं रहे थे।

जैसा कि आप उम्मीद करेंगे, अधिकांश मौतें बुजुर्गों की होती हैं, लेकिन इसे आधार रेखा के प्रतिशत के रूप में व्यक्त किया जाता है। तो उन शर्तों में यह युवा लोगों पर स्थानांतरित हो जाता है। और अमेरिका में कुल मिलाकर कोविड अवधि में कुल अतिरिक्त मृत्यु दर संयुक्त राज्य अमेरिका के 50 राज्यों में गरीबी के साथ पूरी तरह से संबंधित है। आपने सामाजिक विज्ञान में इतना मजबूत सहसंबंध कभी नहीं देखा होगा। यह बहुत दुर्लभ है.

(17:20):

और न केवल यह एक मजबूत सहसंबंध है, हम इसे कहते हैं... इसे तकनीकी रूप से एक बहुत अच्छा सहसंबंध कहा जाता है जब यह सहसंबंध गुणांक का मान होता है। और यह मूल से होकर गुजरता है, जिसका अर्थ है कि यह सिर्फ एक सहसंबंध नहीं है, यह एक आनुपातिकता है। जिस राज्य में जितने अधिक गरीब थे, उस राज्य में उतने ही अधिक लोग मरते थे। सीधे आनुपातिक। तो यह आपको बताता है... यह एक और चीज़ है जो वायरस नहीं करते हैं। वे केवल गरीब लोगों को मारने का चुनाव नहीं करते हैं। ऐसा नहीं होता. यह किसी वायरल संक्रमण का लक्षण नहीं है। इसलिए हमने देखा कि अधिकांश न्यायक्षेत्रों में मृत्यु दर का कारण क्या हो रहा है, इसका हमारा मॉडल निम्नलिखित मॉडल है।

हम साहित्य पर जोर देते हैं... ठीक है, सबसे पहले यह है कि सरकारों ने क्या किया। सामाजिक आर्थिक प्रभाव. कई लोगों ने अपनी नौकरियाँ खो दीं, अपने सामाजिक संपर्क खो दिए, अपनी नियमित गतिविधियाँ खो दीं, समाज में अपना स्थान खो दिया। उससे संबंधित बहुत अविश्वसनीय तनाव। सभी प्रकार के नियामक नियम थे। लोगों पर संस्थागत दबाव डाला गया। वहां सभी प्रकार की स्थितियाँ थीं जिनके बारे में आप जानते हैं।

(18:30):

और कुछ देशों में यह दूसरों की तुलना में कहीं अधिक हिंसक था। पेरू में, उन्होंने 10,000 लोगों को काम पर रखा... उन्होंने 10,000 सैन्य रिजर्वों को तुरंत बुलाया और उन सभी लोगों को ढूंढने के लिए बुलाया जो पाए जा सकते थे कि वे कोविड के लिए सकारात्मक परीक्षण करेंगे और वे उन्हें उनके परिवारों से निकाल देंगे, चाहे वे कितने भी पुराने क्यों न हों और उन्हें अलग कर देंगे। और उस प्रथा के परिणामस्वरूप पेरू में मृत्यु दर बहुत अधिक है। इसलिए आक्रामकता थी. इससे मनोवैज्ञानिक तनाव और सामाजिक अलगाव हुआ। और वैज्ञानिक रूप से यह ज्ञात है कि यह प्रतिरक्षा प्रणाली को नाटकीय रूप से प्रभावित करता है। यह बहुत अच्छी तरह से स्थापित है. तनाव के साथ इस संबंध का अध्ययन करना विज्ञान का एक संपूर्ण क्षेत्र है।

और इसलिए आपकी प्रतिरक्षा प्रणाली में कमी आ गई है, और इसलिए आप हर प्रकार के संक्रमण के प्रति अधिक संवेदनशील हैं। और जब आपकी एक बड़ी आबादी में प्रतिरोधक क्षमता कम हो जाती है, तो उन अंगों में से एक जो तुरंत संक्रमित होने के लिए सबसे अधिक संवेदनशील होता है, वह है फेफड़े, क्योंकि आपके पास पहले से ही बैक्टीरिया का एक पूरा पारिस्थितिकी तंत्र है और आपके मुंह में और आपके श्वसन पथ में सब कुछ है, और बहुत से जो आपके फेफड़ों के लिए काफी खतरनाक हो सकते हैं। तो आपको बैक्टीरियल निमोनिया हो जाता है।

(19:45):

और मेरा समय समाप्त हो गया और मैं टीके या रोमानिया तक भी नहीं पहुंच पाया। तो मैं आपको केवल रोमानिया डेटा दिखाऊंगा। ठीक है। तो फिर, यह वर्षों का काम है, कोविड से संबंधित विज्ञान के बारे में 30 से अधिक वैज्ञानिक रिपोर्टें जो आप मेरी विभिन्न वेबसाइटों पर, हमारी वेबसाइटों पर और मेरे द्वारा दी गई वेबसाइट पर पा सकते हैं। और इसलिए अगर हम देखें, तो हम इस तरह से साबित करते हैं कि टीके वास्तव में मौत का कारण बन रहे थे, इसका मतलब यह है कि हर बार जब आप एक खुराक लेते हैं, तो आप तुरंत अतिरिक्त मृत्यु दर के बाद आते हैं। तो ये है इजराइल का मामला. तो खुराक एक और दो, फिर पहला बूस्टर, दूसरा बूस्टर, और इसी तरह। और आप इसे आयु समूह के अनुसार कर सकते हैं जैसे हम इसे यहां कर रहे हैं। आप सबसे बुजुर्ग से शुरुआत करते हैं और उम्र के साथ-साथ आप नीचे आते जाते हैं।

(20:32):

और आप जो पाते हैं वह यह है कि उम्र के अनुसार, टीके की विषाक्तता, क्योंकि हम समझते हैं कि टीका एक जहरीला पदार्थ है जिस पर प्रत्येक व्यक्ति अलग-अलग प्रतिक्रिया करेगा, जैसे कि विष विज्ञान में, यदि आप अधिक खुराक देते हैं, तो यह अधिक खतरनाक है क्योंकि पहली खुराक से ही नुकसान होता है। उच्च आयु निर्भरता के अतिरिक्त यहाँ विष विज्ञान के सभी सिद्धांतों का पालन किया जा रहा है। तो हमने पाया कि प्रति खुराक टीके की विषाक्तता में तेजी से वृद्धि हुई है। और उम्र के हिसाब से दोगुना होने का समय चार या पांच साल की उम्र है। इसलिए प्रति इंजेक्शन मरने का जोखिम हर चार या पांच साल की उम्र में दोगुना हो जाता है।

(21:14):

उदाहरण के लिए, इज़राइल में, यदि आप 80+ वर्ष के हैं, तो संक्रमित होने पर आपकी मृत्यु की संभावना लगभग 1 प्रतिशत है और अन्य देशों में यह अधिक है। तो हमने पेरू को देखा, आप सेना के आने के कारण पेरू में विशाल चोटी देख सकते हैं। यहाँ, यह 90+ आयु वर्ग है। आप खुराकों को बाहर आते हुए देख सकते हैं। जो रंग में है वह चौथी खुराक है, जो चोटियाँ इसके साथ जुड़ी हुई हैं। और फिर हम इसे उम्र के अंत तक एक क्रिया के रूप में मानते हैं। हमें बहुत अच्छा डेटा मिला है.

(21:49):

और फिर हम पेरू में जो हुआ उसका एक ग्राफ बनाते हैं, और हम चिली के लिए भी यही काम कर सकते हैं। और हम देखते हैं कि उन दोनों देशों में उन चार ने वह घातीय वृद्धि की, हमेशा एक ही दोगुनी समय, चार या पांच साल। और यहां 20+ वर्ष के लोगों में प्रति 90 इंजेक्शन पर एक मौत हो रही है। तो सर्व-कारण मृत्यु दर के मामले में टीकों के कारण अधिकतर बुजुर्ग लोग मारे गए। निःसंदेह युवा को मृत्यु और सभी प्रकार के भयानक दुष्प्रभावों आदि का सामना करना पड़ा। लेकिन मृत्यु दर के मामले में, जो बड़ा समूह मर रहा था वह अधिक मृत्यु दर में योगदान दे रहा था, वह बुजुर्ग हैं।

(22:28):

और इसलिए टीकों के बारे में ये निष्कर्ष हैं। इसलिए इस कार्य से, हम यह गणना करने में सक्षम हैं कि वैश्विक स्तर पर कितने लोग मारे गए होंगे, यह देखते हुए कि हमने अब तक कई देशों का अध्ययन किया है और हमने पाया है कि ग्रह पर टीकों से 17 मिलियन लोग मारे गए थे। वह हमारा नंबर है. और मैं उस बजर को नजरअंदाज करने जा रहा हूं क्योंकि मैं आपको रोमानिया दिखाना चाहता हूं। यह आयु समूह के अनुसार रोमानिया का डेटा है। यह गहरे नीले रंग में वैक्सीन रोलआउट और रोमानिया में अत्यधिक मृत्यु दर के इन विशाल शिखरों के बीच संबंध है।

जैसा कि आप पश्चिमी देशों में देखते हैं, वहां कोई प्रारंभिक चरम नहीं है। प्रश्नचिह्न वाला वह प्रश्न है जिसके बारे में हमारे पास परिकल्पनाएं हैं और इसे समझाने के लिए रोमानिया में कुछ बहुत ही भयानक घटना घटी है। हमारे पास इसके बारे में विचार हैं। और फिर आपके पास टीके से होने वाली मौतें हैं, और आखिरी वाला बूस्टर है। और इसलिए रोमानिया में हमने उस बूस्टर का प्रारंभिक विश्लेषण किया और यह मार रहा है, आपको बूस्टर से रोमानिया में 10+ वर्ष के लोगों में प्रति पांच या 80 इंजेक्शन पर एक मौत मिलती है। यह हमारा निष्कर्ष है, रोमानियाई डेटा पर प्रारंभिक निष्कर्ष। और बातचीत के साथ यही मेरा निष्कर्ष है। और बस।

(23:42):

मैं इसे तुम्हें दे सकता हूँ. या यह वास्तव में आखिरी स्लाइड थी, जिसे मैं दिखाना भूल गया। लेकिन नहीं, यह जटिल हो सकता है। मैं नहीं... ओह, क्या यह अभी चालू है? नहीं, नहीं, मुझे लगता है, यह संभव नहीं है। सहसंबंध-canada.org. इस साइट पर, जब आप शोध के लिए जाते हैं, तो शोध समाप्त हो जाता है, वहां सहकर्मी-समीक्षित कागजात होते हैं, वैज्ञानिक रिपोर्टें होती हैं और कुछ अद्भुत काम, सैद्धांतिक काम भी होता है जो साबित होता है, उदाहरण के लिए... मैं आपको यह बताने जा रहा हूं क्योंकि यह बहुत महत्वपूर्ण है.

आपको इन कागजातों को देखना होगा। हमने साबित कर दिया है कि यदि आप सैद्धांतिक महामारी विज्ञान को स्वीकार करते हैं जैसा कि सरकारों द्वारा इसका उपयोग किया जाता था, तो आप दिखा सकते हैं कि यदि आप बुजुर्ग लोगों की रक्षा करना चाहते हैं, तो सबसे खराब चीज जो आप कर सकते हैं वह है उन्हें देखभाल घरों और उनके घरों में अलग करना। यह बिल्कुल ऐसी चीज़ है जो संक्रमण और मृत्यु को अधिकतम करेगी। और हमने दिखाया कि यह अब एक सहकर्मी-समीक्षित स्वीकृत पेपर है, और हमने दिखाया कि यह आमतौर पर बुजुर्गों के लिए सच है।

(25:43):

इसलिए सरकारें कहती रही हैं कि हमें बुजुर्गों को अलग करके और उन्हें संक्रमित होने से बचाकर उनकी रक्षा करनी है। और हमने सभी संभावित मापदंडों के साथ मानक महामारी विज्ञान मॉडल का उपयोग करके साबित किया कि विपरीत सच है। तो सरकार वास्तव में उस पर झूठ बोल रही है। उन्हें बेहतर पता होना चाहिए. ये मॉडल एक दशक से अस्तित्व में हैं। तो यह हमारे द्वारा किए गए कार्य का एक और उदाहरण है। यदि आप उस वेबसाइट का अध्ययन करना चाहते हैं, तो हमने कोविड के दौरान कई अलग-अलग चीजें की हैं।

लेखक से पुनर्प्रकाशित पदार्थ



ए के तहत प्रकाशित क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनेशनल लाइसेंस
पुनर्मुद्रण के लिए, कृपया कैनोनिकल लिंक को मूल पर वापस सेट करें ब्राउनस्टोन संस्थान आलेख एवं लेखक.

Author

  • रॉबर्ट मेलोन

    रॉबर्ट डब्ल्यू मेलोन एक चिकित्सक और बायोकेमिस्ट हैं। उनका काम एमआरएनए तकनीक, फार्मास्यूटिकल्स और ड्रग रीपर्पसिंग रिसर्च पर केंद्रित है। आप उसे पर पा सकते हैं पदार्थ और गेट्ट्रो

    सभी पोस्ट देखें

आज दान करें

ब्राउनस्टोन इंस्टीट्यूट को आपकी वित्तीय सहायता लेखकों, वकीलों, वैज्ञानिकों, अर्थशास्त्रियों और अन्य साहसी लोगों की सहायता के लिए जाती है, जो हमारे समय की उथल-पुथल के दौरान पेशेवर रूप से शुद्ध और विस्थापित हो गए हैं। आप उनके चल रहे काम के माध्यम से सच्चाई सामने लाने में मदद कर सकते हैं।

अधिक समाचार के लिए ब्राउनस्टोन की सदस्यता लें

ब्राउनस्टोन इंस्टीट्यूट से सूचित रहें