Antylogik

Przytoczył, wprawdzie nie mam pewności, że to jego, choć raczej tak: https://faculty.utrgv.edu/eleftherios.gkioulekas/zelenko/mcculough-censored-article-on-vaccines.pdf Istotnie, na stronie, którą przytacza jako źródło: https://www.cdc.gov/mmwr/volumes/70/wr/mm7021e3.htm dowiadujemy się, że w ciągu 4 miesięcy ponad 10 tys osób zachorowało po szczepieniu (mRNA), z czego 10% było hospitalizowanych, 2% zmarło. Ponadto razem z wieloma innymi naukowcami McCullough napisał artykuł pt. "SARS-CoV-2 mass vaccination: Urgent questions on vaccine safety that demand answers from international health agencies, regulatory authorities, governments and vaccine developers", gdzie wskazuje dowody na ryzyko i poważne efekty uboczne.

Nie ma to jak profesor medycyny, lekarz i foliarz jednocześnie. McCullough, to kolejny krytyk gigantycznej akcji szczepionkowej i segregacji sanitarnej. Twierdzi, że szczepionki zabiły w USA 50 tys osób: https://www.algora.com/Algora_blog/2021/06/27/dr-peter-mccullough-whistleblowers-inside-cdc-claim-injections-have-already-killed-50000-americans Nie wiem jak tam w USA jest, u nas miałby dyscyplinarkę, jeśli nie wyrzucenie z zawodu.

Zależy w jakim środowisku. Przy stosowaniu tych wszystkich lockdownów, oba wirusy rozchodzą się tak samo szybko. Wg CDC w USA średnio rocznie na grypę choruje (45+9)/2 = 27 mln ludzi, a jednocześnie wg oficjalnych danych od początku marca 2020 do końca lutego 2021 było 28,5 mln zakażeń covidem w tym kraju. To oznacza, że wskaźniki śmiertelności są jak najbardziej porównywalne. Może Cię źle zrozumiałem, ale miałem wrażenie, że sugerowałeś, że nie można porównywać obu wirusów ze względu na zakaźność. Owszem, covid szybciej transmituje chociażby dlatego, że to nowy wirus, prawdopodobnie modyfikowany w laboratorium chińskim. Organizm szybciej reaguje na wirusy grypopodobne.

1) Rzetelnych danych nie ma dla Polski z takim podziałem. Dowodem jest rozbieżność między danymi, które ministerstwo oficjalnie podaje na głównej stronie https://www.gov.pl/web/koronawirus/wykaz-zarazen-koronawirusem-sars-cov-2 a danymi szczegółowymi na https://basiw.mz.gov.pl/index.html#/visualization?id=3653. Ta pierwsza podaje 75 249 zgonów (to samo jest na Our World in Data). Na tej drugiej po zsumowaniu 2020 i 2021 dostałem ponad 110 tys. Z tego niecałe 70 tys z chorobami dodatkowymi i 50 tys bez dodatkowych. 2) Nie ma takich danych, są tylko szacunki. Oficjalnych zakażonych było 2 882 327. Problem polega na tym, że testowani to są głównie osoby, które same się zgłosiły na ochotnika lub osoby spokrewnione / będące w kontakcie z chorym. Wykres na https://ourworldindata.org/coronavirus-testing jasno wskazuje, że im więcej testów, tym więcej potwierdzonych przypadków. Jest to dosłownie liniowa zależność. Dla Polski, gdy podzielimy liczbę przypadków przez liczbę testowanych, to wyjdzie 0,161. Dla porównania w Czechach wychodzi 0,008 , a w Austrii 0,01. W obu tych krajach wykonuje się znacznie więcej testów na 1 mln osób. Żeby więc uzyskać lepszy szacunek zakażeń, to trzeba rozwiązać taki problem: najpierw liczymy ile musiałoby być testowanych (x) w Polsce aby uzyskać 1%: 2 882 327 / x = 0,01 x = 288 232 700 Chcemy jednak uzyskać wskaźnik dla Polski, czyli 16%. Czyli szukamy liczby zakażonych (y) w masie 288 232 700 która daje 16%: y / 288 232 700 = 16% y = 46 117 232 To jest więcej niż populacja Polski. A zatem zakażona koronawirusem była cała populacja. To prowadzi do wniosku, że IFR = 75 249 / 38 000 000 = 0,00198 = 0,2%. Są to szacunki zgodne z badaniami Thornleya et al. wskazującymi na 0,23%. , wcześniej to linkowałem. Ja od początku twierdziłem, że covid jest ok. 3 razy bardziej zabójczy od grypy i zakładając, że wszystkie grypopodobne wirusy przyczyniają sie do śmierci 0,07% chorych, to będzie to zgodne z rzeczywistością. Są to wartości zgodne z obserwacjami przy dużych rozbieżnościach w estymacjach, np. Wong et al. pokazują te odchylenia w metaanalizie. dla wariantu grypy H1N1pdm09 , który miał zabijać 110 osób na 100 tys przypadków w Niemczech, co dawało CFR = 0,11% , w UE 200, tj. 0,2%. A z kolei nieco inne badania wskazywały na bardzo słabą śmiertelność, bo 0,007% dla USA, 0,005%, dla UK (ten sam wirus). W sumie z tych przykładowych średnia wyszłaby 0,08% ((0,0011+0,002+0,00007+0,00005)/4=0,08%). A czy ktoś pamięta jakąś pandemię grypy H1N1pdm09? W końcu znowu zalinkować muszę https://www.cdc.gov/flu/about/burden/index.html , które wskazuje na CFR grypy 0,13%. Nie zwracasz w ogóle uwagi, że od 2020 życie się kompletnie zmieniło. Grypa niemal zniknęła. Ludzie żyją w strachu i dystansie, są zamaskowani, w końcu ciągłe obostrzenia, zakazy robią swoje. Nie można więc twierdzić, że covid to jest taki zły, że potrafi się przeciskać znacznie lepiej od grypy. Albo jesteś przesiąknięty propagandą, albo zwyczajnie manipulujesz faktami. Albo jedno i drugie.

Poraża mnie twoja zdolność logicznego anty-rozumowania. Ja rozumiem, że uprawiasz tzw. antylogikę i to byłoby ok, gdyby to było świadome (to jest właśnie drugi cytat Poppera). Niestety antylogika uprawiana nieświadomie jest zwykłą głupotą. Poza tym wystarczy sobie wejść na ten portal, by się dowiedzieć o takich to odkryciach, że bogaci żyją dłużej. O tysiącach rocznie "badań" spychologów można pisać parodię.

Rozprawiamy się z mitami dotyczącymi szczepionek mRNA. Gdy zapytamy wyszukiwarkę czy szczepionki mRNA są bezpieczne (po polsku czy angielsku), na pierwszych stronach dostajemy odpowiedzi jednoznacznie potwierdzające, że są bezpieczne. Są to zarówno strony rządowe, jak i pochodzące z mediów głównego ścieku, w tym wszelkie tzw. fact-checki. W rzeczywistości wszystko to są spekulacje, a nie żadne fakty. Aby uzyskać rzetelne odpowiedzi na większość pytań odnośnie tych szczepionek, trzeba głębiej podrążyć. Znalazłem pracę, która wydaje się spełniać ten warunek, tj. spełnia warunek prawdziwej nauki - podchodzi do tematu dość szczegółowo, ale zrozumiale dla laika i jednocześnie neutralnie, bez tej całej napastliwości w stylu "weź pigułkę, weź pigułkę", pisana wyważonym tonem. Tytuł "THE ANTI SARS-COV-2 VACCINES AND THE QUESTIONS THEY RAISE" https://www.researchgate.net/publication/351460932_THE_ANTI_SARS-COV-2_VACCINES_AND_THE_QUESTIONS_THEY_RAISE Ten krytyk to antyszczepionkowiec i immunolog, JB Classens, art. "Covid-19 RNA based vaccines and risk of prion disease". Inna jego publikacja to "COVID-19 Vaccine Associated Parkinson’s Disease, A Prion Disease Signal in the UK Yellow Card Adverse Event Database" ( https://scivisionpub.com/abstract-display.php?id=1746 ). W tej ostatniej twierdzi, że Astrazeneca jest jeszcze bardziej niebezpieczna od mRNA pod kątem ryzyka choroby prionowej i Parkinsona. Na wikipedii oczywiście odpowiednio skrytykowany. I na koniec: kilka cytatów Karla Poppera: * Nasza wiedza jest i będzie zawsze ograniczona. Nasza ignorancja jest i pozostanie nieograniczona i nieskończona. * Nauka musi zaczynać się od mitów – i od ich krytyki. * Teorie zamieniają się w ideologie, nawet w fizyce i biologii. Ktoś, kto zaatakuje panującą modę, będzie wyrzucony poza nawias i nie dostanie już ani grosza.

Fajna definicja pisana przez prawników, a nie medyków czy ekonomistów. Bo rozumiem, że jeżeli populacja wzrosła o 30% i liczba zakażeń/zachorowań też wzrosła o 30%, to mamy już epidemię? W dodatku co to znaczy "wyraźnie większa liczba"? Dane z GUS 2014-2019: grypa i jej podejrzenia: 3137056; 3843438; 4316823; 5043491; 5239293; 4790033 Są to spore liczby, zakładam, że siedzą w tym grypopodobne. Widzę istotne wzrosty, mimo spadku populacji. Czyli mamy epidemię od wielu lat. W 2020 i 2021 grypa prawie zniknęła (spadek o 70%). W jej miejsce cudownie pojawił się covid. W 2020 było 1 294 878 opisanych przypadków zakażeń tego ostatniego. W 2021 do dziś, jest to 2 882 066. Coś słabo wygląda ta epidemia na tle grypopodobnych. A hospitalizowani z powodu covida całkowicie zniknęli: https://www.statista.com/statistics/1103737/poland-people-hospitalised-for-suspected-of-coronavirus-covid-19/

Nic mi nie umknęło, tylko nie jestem otumanionym propagandą. Liczba zakażeń nie implikuje epidemii. Wróć do definicji epidemii, a potem pogadamy. Błąd. Z każdą mutacją będzie to coraz więcej. Obecnie dla Pfizera to 10%. Tak to już jest z wirusami. A ten covid to obecnie nic więcej jak grypa, wyżej to pokazałem.

Jeśli umrą, to się raczej nie dostosowali. Po pierwsze, jeśli szczepionka jest tak dobra, to nie rozumiem dlaczego wy pro-szczepionkowcy tak boicie się, że inni nie chcą się szczepić i domagacie się obowiązkowych szczepień. Przecież macie już ochronę. I tak samo osoby powyżej 60 roku niech się szczepią. A jeśli nie chcą się szczepić, bo uważają całkiem rozsądnie, że trzeba poczekać przynajmniej rok na skutki uboczne, to niech unikają miejsc publicznych, a jeśli muszą, to niech noszą 3 maski na twarz, niech przygotują sobie alternatywne leczenie, np. amantadynę, tapsygarginę, ekstrakt z bylicy - to wszystko dowiedzione leki skuteczne na covid. Nie, po prostu przeanalizowałem za i przeciw i stwierdziłem, że więcej jest przeciw. Po pierwsze pandemii już nie ma, po drugie skoro większość się zaszczepiła, to i ja jestem bezpieczniejszy, po trzecie skoro niezależni fachowcy mają wątpliwości co do powszechnego stosowania tych szczepionek przed upływem pełnego zbadania pod kątem bezpieczeństwa, to jakim prawem ja - laik - miałbym nie mieć wątpliwości i być mądrzejszy od nich? Bo media głównego ścieku i pisowski rząd tak mówi? Po czwarte mam mniej niż 60 lat, więc prawdopodobieństwo hospitalizacji, nie mówiąc o śmierci ,jest znikome. Tyle w temacie.

W masie hiper-optymistycznych artykułów na temat szczepionki Phizer/BionTech , w mediach głównego ścieku, nie znajdziemy ani jednego artykułu choćby tylko sceptycznego do tego produktu. Z tego punktu widzenia wartościowym może się okazać medium propagandowe - ale z drugiej strony barykady. Otóż Sputnik News podaje szokującą informację: https://sputniknews.com/world/202105261083003470-more-deaths-related-to-vaccination-with-pfizer-than-astrazeneca---report/ Oczywiście ja nie wierzę na słowo ani jednej, ani drugiej stronie. Jestem skłonny bardziej wierzyć konkretnym naukowcom, którzy są specjalistami w tej dziedzinie i przedstawiają swoje wątpliwości. Na MedPageToday pojawił się w czerwcu tego roku artykuł z listem naukowców, krytykujących szybkie tempo zatwierdzenia do użycia szczepionki: https://www.medpagetoday.com/special-reports/exclusives/93035 To są poważni naukowcy, a nie Simony, Horbany...

Dlaczego wielu twierdzi, że Covid ma podobną śmiertelność do grypy, podczas gdy "eksperci" twierdzą, że jest to 10 razy więcej? Media głównego ścieku nie chcą wyjaśnić tej różnicy, bo jest ona bardzo na niekorzyść "ekspertów". Wyjaśnienie jest następujące. Ci pierwsi wskazują na Infection Fatality Ratio (IFR), a ci drudzy na Case Fatality Ratio (CFR). Różnica jest wyjaśniona przez WHO: https://www.who.int/news-room/commentaries/detail/estimating-mortality-from-covid-19 CFR = liczba zmarłych z powodu choroby / liczba chorych na daną chorobę. Przed covidem stosowało się głównie tę miarę, bo jest ona najbardziej intuicyjna. Po co testować kogoś, kto nie jest chory? Covid wszystko zmienił, bo nagle okazało się, że można mieć "chorobę bezobjawową". Można być nosicielem wirusa, nie mając żadnych oznak choroby. Stąd, aby ocenić ile osób umiera na covid, trzeba także wziąć pod uwagę IFR: IFR = liczba zmarłych z powodu choroby / liczba osób, którym test wykazał, że są nosicielami wirusa. Sprawdźmy co mówią badania odnośnie covida. CFR: średnio wynosi ok. 2% (pokazują to badania, które przeprowadziłem na tej stronie). W rzeczywistości tylko 40% z nich nie miało chorób dodatkowych, także rzeczywisty CFR to będzie bliżej 1%. Istotnie, niektórzy naukowcy szacują, że jest to od 0,75 do 2%, czyli średnio 1,4% (źródło - CFR nazywa się tam CFP, case fatality proportion). IFR: średnio wynosi ok. 0,15% (źródło, oryginalne). Ponieważ badania te przeprowadzono do lutego 2021 ktoś może zarzucać, że szczepionki mogły mieć już jakiś wpływ. Jednak szacunki Thornleya et al. wskazują na IFR = 0,23%. Czyli rzeczywiście będzie to ok. 10 razy mniej niż CFR. Warto zaznaczyć, że WHO kłamie lub manipuluje, nie aktualizując danych mówi, że to 0,5-1%. Porównanie do grypy: CDC szacuje rocznie 12 tys zmarłych na grypę w próbie 9,3 mln chorych, a max 61 tys / 45 mln, co daje przedział CFR od 0,13% do 0,14% rocznie. Chociaż mowa tu o CFR, to w przypadku wirusa grypy IFR będzie zbliżony z powodów, o których pisałem wyżej. Na podobieństwo obu wskaźników również wskazują Thornley et al. Obiektywnie patrząc covid jest groźny dla osób starszych, groźniejszy niż grypa, ale to nie znaczy, że cały kraj, cały świat pownien się pod nich dostosowywać. To ci starsi powinni sie dostosowac do warunków. Skoro średnio biorąc covid nie jest (dużo) bardziej śmiertelny od grypy, to wszelkie lockdowny, maski ochronne, w końcu przymus szczepień jest po prostu skrajnie nienormalne. Trzeba ten horror zatrzymać.

Media głównego ścieku celowo nie nagłaśniają wiadomości o masowych protestach Francuzów przeciw przymusowi szczepionek anty-covidowych. Ja standardowo znalazłem to w nczas: https://nczas.com/2021/07/17/przeciwnicy-przymusowych-szczepien-na-ulicach-calej-francji-video/ Czas na nową rewolucję francuską, bo z tym lewactwem nie da się już wytrzymać. Warto przypomnieć, że to dzięki rewolucji francuskiej powstała gilotyna, którą ścinano głowy arystokracji i monarchów.

LOL: https://nczas.com/2021/07/15/nieszczepieni-ozdrowiency-odporni-na-wariant-delta-szwedzcy-naukowcy-rujnuja-szczepionkowy-biznes/

Trochę dobrych wiadomości z cywilizowanego świata: https://nczas.com/2021/07/10/szwecja-bez-maseczek-nigdy-nie-kazali-ich-nosic-a-teraz-cofaja-nawet-rekomendacje-ich-stosowania/ Obecny wskaźnik umieralności (liczba zgonów na COVID-19 / populacja * 100 000) wynosi 145, a śmiertelność (liczba zgonów na COVID-19 / liczba chorych) 1,34%. Dla porównania: Unia Europejska - umieralność 167, a śmiertelność 2,25%. USA: umieralność 183, a śmiertelność 1,79%. Z Polską nie ma nawet co porównywać - umieralność 199, a śmiertelność 2,61%.

O mordercach z rządu, czyli tzw. DŁUGU ZDROWOTNYM, który państwo zaciągnęło w 2020 i teraz będzie spłacać - merytorycznie bez emocji:

Przestraszyli się i poprawili. Boją się kompletnej kompromitacji, jak WHO.

Zaczyna się zastraszanie: https://www.onet.pl/informacje/onetwiadomosci/minister-zdrowia-bedziemy-dzwonic-do-osob-ktore-sie-nie-zaszczepily/tk3jv69,79cfc278 Każda apteka, która zacznie mi wciskać szczepionki, może zapomnieć o moich zakupach.

O proszę bardzo, kaczorence jak się spieszy by wszystkich wyszczepić. Chce wprowadzić przymus szczepień: https://dorzeczy.pl/obserwator-mediow/189134/kaczynski-nie-wyklucza-przymusowych-szczepien-przeciw-covid-19.html Za jego nierządów to oczywiste. https://paczaizm.pl/kaczynski-koronawirus-karakanowirus-przerobka/

Ostatnio GUS się zdenerwował na Jacka Wilka, że ujawnia prawdę, a pytanie brzmi, czy GUSowi można w czasach PISowskich jeszcze wierzyć, skoro mają tak niekompetentne osoby, że popełniają merytoryczny błąd. Przy czym podejrzewam, że ten błąd bierze się nie tyle z niedopatrzenia, co rozkazów z góry. Ale o czym właściwie mówię? Otóż wszedłem sobie dziś na stronę zgonów wg tygodni, bo dawno już powinny być zaktualizowane: https://stat.gov.pl/obszary-tematyczne/ludnosc/ludnosc/zgony-wedlug-tygodni,39,2.html Otwieram odnośnik, a tu sam rok 2021. Ok, myślę sobie, może chcieli uporządkować temat i wrzucili resztę lat do Archiwum. Wchodzę w Archiwum,a tam nie dość, że jest tylko 2020, to po kliknięciu na niego, zostaję przekierowany z powrotem tę samą stronę, tak że nie można niczego pobrać. A przecież pierwsze zdanie na tej stronie brzmi: Czyli GUS nie potrafi nawet poprawnie zamieścić swoich danych. Zakładam, że ten rok 2020 naprawią albo w ogóle usuną archiwum i następnie zmienią opis, albo całą stronę usuną. Ale co to w ogóle ma być? Obecnie jedynie rok 2021 można obejrzeć - podejrzenia są oczywiste. Pandemia się skończyła i statystyki pokazują to czarno na białym, a rządowi zależy na wyszczepieniu całej populacji, stąd nie chcą ujawniać, że szczepienia, na które wydano miliardy złotych, okazały się zbędne. Na szczęście prowadziłem od początku skrupulatnie analizy zgonów, więc wszystko mam zapisane i każdy może z tego skorzystać. Nieco uporządkowałem dane, tak że mają spójniejszą strukturę: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1CreUA5ED2Je3Y2JDVnkTW-uj7EhwOrZXhCL9vWc4orA/edit?usp=sharing Dane nie pozostawiają złudzeń: nie ma już żadnej epidemii w Polsce, a władze powinny w zasadzie przerwać stan epidemiczny, który i tak jest fikcją. Nic takiego nie nastąpi jeszcze długo, bo zależy im na tych szczepieniach. Obydwa wykresy na moich danych wskazują, że obecnie liczba zgonów jest poniżej średniej. Odpowiada to statystykom w innych krajach wg euromomo: https://www.euromomo.eu/graphs-and-maps Powiem szczerze, trochę szkoda, że się skończyła ta zabawa. PIS ciągle ma ponad 30% poparcia, to znaczy że za mało umarło 60+. Miejmy nadzieję, że na jesieni nastąpi poprawa, chociaż jestem pesymistą w tym zakresie.

"Straszliwa pandemia" kończy swój żywot, więc czas na statystyki covidowe: lokalizacja kontynent data śmiertelność (liczba zgonów na COVID-19 / liczba chorych) ranking wg śmiertelności wskaźnik umieralności (liczba zgonów na COVID-19 / populacja * 100 000) ranking wg umieralności Afghanistan Asia 2021-05-26 4,21% 12 7,33 129 Africa Africa 2021-05-26 2,70% 44 9,63 119 Albania Europe 2021-05-26 1,85% 85 85,03 60 Algeria Africa 2021-05-26 2,69% 45 7,84 125 Andorra Europe 2021-05-26 0,93% 154 164,37 24 Angola Africa 2021-05-26 2,23% 67 2,26 154 Antigua and Barbuda North America 2021-05-26 3,34% 28 42,89 82 Argentina South America 2021-05-26 2,09% 71 167,25 22 Armenia Asia 2021-05-26 1,98% 76 148,86 32 Asia Asia 2021-05-26 1,32% 126 14,28 113 Australia Oceania 2021-05-26 3,03% 32 3,57 142 Austria Europe 2021-05-26 1,64% 101 117,32 44 Azerbaijan Asia 2021-05-26 1,47% 113 48,18 73 Bahamas North America 2021-05-26 1,94% 80 57,22 70 Bahrain Asia 2021-05-26 0,39% 182 51,83 72 Bangladesh Asia 2021-05-26 1,57% 106 7,56 126 Barbados North America 2021-05-26 1,17% 140 16,36 108 Belarus Europe 2021-05-26 0,72% 165 29,64 94 Belgium Europe 2021-05-26 2,36% 57 214,75 9 Belize North America 2021-05-26 2,53% 51 81,23 62 Benin Africa 2021-05-26 1,25% 135 0,83 172 Bhutan Asia 2021-05-26 0,07% 191 0,13 183 Bolivia South America 2021-05-26 3,97% 15 121,87 41 Bosnia and Herzegovina Europe 2021-05-26 4,51% 10 279,93 3 Botswana Africa 2021-05-26 1,53% 110 34,4 88 Brazil South America 2021-05-26 2,79% 39 213,79 10 Brunei Asia 2021-05-26 1,25% 136 0,69 175 Bulgaria Europe 2021-05-26 4,22% 11 253,54 6 Burkina Faso Africa 2021-05-26 1,24% 138 0,79 173 Burundi Africa 2021-05-26 0,13% 189 0,05 184 Cambodia Asia 2021-05-26 0,70% 166 1,14 163 Cameroon Africa 2021-05-26 1,63% 103 4,78 139 Canada North America 2021-05-26 1,84% 86 67,04 67 Cape Verde Africa 2021-05-26 0,87% 157 46,58 75 Central African Republic Africa 2021-05-26 1,37% 121 2,01 156 Chad Africa 2021-05-26 3,51% 24 1,05 165 Chile South America 2021-05-26 2,13% 69 149,74 31 China Asia 2021-05-26 5,09% 8 0,32 181 Colombia South America 2021-05-26 2,62% 47 169,37 21 Comoros Africa 2021-05-26 3,76% 17 16,79 107 Congo Africa 2021-05-26 1,31% 127 2,77 147 Costa Rica North America 2021-05-26 1,26% 133 76,72 64 Cote d'Ivoire Africa 2021-05-26 0,64% 171 1,14 163 Croatia Europe 2021-05-26 2,25% 65 194,17 14 Cuba North America 2021-05-26 0,67% 170 8,05 123 Cyprus Europe 2021-05-26 0,49% 178 40,76 85 Czechia Europe 2021-05-26 1,81% 89 280,64 2 Democratic Republic of Congo Africa 2021-05-26 2,50% 52 0,87 171 Denmark Europe 2021-05-26 0,91% 155 43,37 81 Djibouti Africa 2021-05-26 1,33% 125 15,49 109 Dominica North America 2021-05-26 0,00% 193 0 187 Dominican Republic North America 2021-05-26 1,26% 134 33,31 90 Ecuador South America 2021-05-26 4,82% 9 115,13 47 Egypt Africa 2021-05-26 5,77% 6 14,51 111 El Salvador North America 2021-05-26 3,06% 31 34,37 89 Equatorial Guinea Africa 2021-05-26 1,33% 124 8,05 123 Eritrea Africa 2021-05-26 0,35% 184 0,39 179 Estonia Europe 2021-05-26 0,96% 151 93,63 58 Eswatini Africa 2021-05-26 3,62% 20 57,92 69 Ethiopia Africa 2021-05-26 1,52% 111 3,57 142 Europe Europe 2021-05-26 2,29% 59 142,7 36 European Union European Union 2021-05-26 2,26% 62 162,38 25 Fiji Oceania 2021-05-26 1,40% 117 0,45 178 Finland Europe 2021-05-26 1,03% 149 17,07 105 France Europe 2021-05-26 1,92% 82 161,6 26 Gabon Africa 2021-05-26 0,62% 175 6,74 132 Gambia Africa 2021-05-26 2,98% 36 7,37 128 Georgia Asia 2021-05-26 1,38% 119 117,37 43 Germany Europe 2021-05-26 2,40% 53 105,03 50 Ghana Africa 2021-05-26 0,84% 158 2,52 153 Greece Europe 2021-05-26 3,02% 33 114,32 48 Grenada North America 2021-05-26 0,62% 174 0,89 170 Guatemala North America 2021-05-26 3,22% 29 44,98 78 Guinea Africa 2021-05-26 0,69% 167 1,22 162 Guinea-Bissau Africa 2021-05-26 1,81% 88 3,46 143 Guyana South America 2021-05-26 2,26% 61 47,55 74 Haiti North America 2021-05-26 2,08% 72 2,56 151 Honduras North America 2021-05-26 2,66% 46 63 68 Hong Kong Asia 2021-05-26 1,77% 92 2,8 146 Hungary Europe 2021-05-26 3,69% 18 306,63 1 Iceland Europe 2021-05-26 0,44% 181 8,5 122 India Asia 2021-05-26 1,15% 142 22,84 99 Indonesia Asia 2021-05-26 2,78% 40 18,2 104 Iran Asia 2021-05-26 2,76% 41 94,32 57 Iraq Asia 2021-05-26 1,38% 118 40,44 86 Ireland Europe 2021-05-26 1,91% 84 100,06 54 Israel Asia 2021-05-26 0,76% 161 74,01 65 Italy Europe 2021-05-26 2,99% 35 207,77 13 Jamaica North America 2021-05-26 1,94% 79 31,54 91 Japan Asia 2021-05-26 1,72% 96 9,94 117 Jordan Asia 2021-05-26 1,28% 129 91,97 59 Kazakhstan Asia 2021-05-26 0,79% 160 18,28 103 Kenya Africa 2021-05-26 1,83% 87 5,76 137 Kosovo Europe 2021-05-26 2,10% 70 116,21 45 Kuwait Asia 2021-05-26 0,58% 177 41 84 Kyrgyzstan Asia 2021-05-26 1,72% 97 27,18 96 Laos Asia 2021-05-26 0,11% 190 0,03 186 Latvia Europe 2021-05-26 1,78% 91 124,48 39 Lebanon Asia 2021-05-26 1,43% 115 112,77 49 Lesotho Africa 2021-05-26 3,01% 34 15,22 110 Liberia Africa 2021-05-26 3,96% 16 1,7 158 Libya Africa 2021-05-26 1,69% 99 45,33 77 Liechtenstein Europe 2021-05-26 1,93% 81 152,08 29 Lithuania Europe 2021-05-26 1,55% 108 155,02 28 Luxembourg Europe 2021-05-26 1,17% 141 129,72 37 Madagascar Africa 2021-05-26 1,99% 75 2,95 144 Malawi Africa 2021-05-26 3,36% 27 6,03 134 Malaysia Asia 2021-05-26 0,46% 180 7,51 127 Maldives Asia 2021-05-26 0,25% 187 27,19 95 Mali Africa 2021-05-26 3,61% 21 2,54 152 Malta Europe 2021-05-26 1,37% 120 94,9 55 Marshall Islands Oceania 2021-05-26 0,00% 193 0 187 Mauritania Africa 2021-05-26 2,39% 54 9,91 118 Mauritius Africa 2021-05-26 1,28% 132 1,34 160 Mexico North America 2021-05-26 9,25% 3 172,36 19 Micronesia (country) Oceania 2021-05-26 0,00% 193 0 187 Moldova Europe 2021-05-26 2,39% 55 150,92 30 Monaco Europe 2021-05-26 1,28% 130 81,54 61 Mongolia Asia 2021-05-26 0,47% 179 7,9 124 Montenegro Europe 2021-05-26 1,59% 104 251,25 7 Morocco Africa 2021-05-26 1,76% 94 24,74 97 Mozambique Africa 2021-05-26 1,18% 139 2,67 149 Myanmar Asia 2021-05-26 2,24% 66 5,91 136 Namibia Africa 2021-05-26 1,47% 112 31,05 92 Nepal Asia 2021-05-26 1,28% 131 23,49 98 Netherlands Europe 2021-05-26 1,07% 147 104,17 52 New Zealand Oceania 2021-05-26 0,97% 150 0,54 177 Nicaragua North America 2021-05-26 2,54% 50 2,81 145 Niger Africa 2021-05-26 3,56% 22 0,79 173 Nigeria Africa 2021-05-26 1,25% 137 1 167 North America North America 2021-05-26 2,25% 64 147,51 33 North Macedonia Europe 2021-05-26 3,45% 25 257,08 5 Norway Europe 2021-05-26 0,63% 172 14,44 112 Oceania Oceania 2021-05-26 2,27% 60 2,58 150 Oman Asia 2021-05-26 1,08% 146 44,9 79 Pakistan Asia 2021-05-26 2,25% 63 9,3 120 Palestine Asia 2021-05-26 1,14% 143 68,28 66 Panama North America 2021-05-26 1,69% 98 147,33 34 Papua New Guinea Oceania 2021-05-26 1,03% 148 1,78 157 Paraguay South America 2021-05-26 2,54% 49 121,99 40 Peru South America 2021-05-26 3,54% 23 208,16 12 Philippines Asia 2021-05-26 1,69% 100 18,41 102 Poland Europe 2021-05-26 2,56% 48 193,69 15 Portugal Europe 2021-05-26 2,01% 74 166,94 23 Qatar Asia 2021-05-26 0,26% 186 19,16 101 Romania Europe 2021-05-26 2,80% 38 156,42 27 Russia Europe 2021-05-26 2,37% 56 80,58 63 Rwanda Africa 2021-05-26 1,31% 128 2,7 148 Saint Kitts and Nevis North America 2021-05-26 0,00% 193 0 187 Saint Lucia North America 2021-05-26 1,55% 109 41,93 83 Saint Vincent and the Grenadines North America 2021-05-26 0,60% 176 10,82 114 Samoa Oceania 2021-05-26 0,00% 193 0 187 San Marino Europe 2021-05-26 1,77% 93 265,19 4 Sao Tome and Principe Africa 2021-05-26 1,58% 105 16,88 106 Saudi Arabia Asia 2021-05-26 1,64% 102 20,95 100 Senegal Africa 2021-05-26 2,76% 42 6,78 131 Serbia Europe 2021-05-26 0,96% 152 100,09 53 Seychelles Africa 2021-05-26 0,35% 183 38,64 87 Sierra Leone Africa 2021-05-26 1,92% 83 0,99 168 Singapore Asia 2021-05-26 0,05% 192 0,55 176 Slovakia Europe 2021-05-26 3,16% 30 225,51 8 Slovenia Europe 2021-05-26 1,73% 95 209,87 11 Solomon Islands Oceania 2021-05-26 0,00% 193 0 187 Somalia Africa 2021-05-26 5,24% 7 4,83 138 South Africa Africa 2021-05-26 3,42% 26 94,38 56 South America South America 2021-05-26 2,72% 43 177,34 18 South Korea Asia 2021-05-26 1,40% 116 3,79 141 South Sudan Africa 2021-05-26 1,08% 145 1,03 166 Spain Europe 2021-05-26 2,18% 68 170,8 20 Sri Lanka Asia 2021-05-26 0,75% 163 6,06 133 Sudan Africa 2021-05-26 7,45% 4 5,93 135 Suriname South America 2021-05-26 1,95% 78 45,68 76 Sweden Europe 2021-05-26 1,35% 123 142,94 35 Switzerland Europe 2021-05-26 1,56% 107 124,66 38 Syria Asia 2021-05-26 7,20% 5 10 116 Taiwan Asia 2021-05-26 0,76% 162 0,19 182 Tajikistan Asia 2021-05-26 0,68% 169 0,94 169 Tanzania Africa 2021-05-26 4,13% 13 0,04 185 Thailand Asia 2021-05-26 0,63% 173 1,25 161 Timor Asia 2021-05-26 0,22% 188 1,06 164 Togo Africa 2021-05-26 0,93% 153 1,51 159 Trinidad and Tobago North America 2021-05-26 1,98% 77 30,37 93 Tunisia Africa 2021-05-26 3,66% 19 104,9 51 Turkey Asia 2021-05-26 0,90% 156 55,47 71 Uganda Africa 2021-05-26 0,81% 159 0,78 174 Ukraine Europe 2021-05-26 2,31% 58 118,67 42 United Arab Emirates Asia 2021-05-26 0,30% 185 16,79 107 United Kingdom Europe 2021-05-26 2,85% 37 188,57 16 United States North America 2021-05-26 1,78% 90 178,84 17 Uruguay South America 2021-05-26 1,45% 114 115,78 46 Uzbekistan Asia 2021-05-26 0,69% 168 2,04 155 Vanuatu Oceania 2021-05-26 25,00% 1 0,33 180 Vatican Europe 2021-05-26 0,00% 193 0 187 Venezuela South America 2021-05-26 1,13% 144 9 121 Vietnam Asia 2021-05-26 0,74% 164 0,05 184 World 2021-05-26 2,08% 73 44,88 80 Yemen Asia 2021-05-26 19,63% 2 4,4 140 Zambia Africa 2021-05-26 1,36% 122 6,92 130 Zimbabwe Africa 2021-05-26 4,09% 14 10,69 115 Źródło: https://github.com/owid/covid-19-data/tree/master/public/data Średnia śmiertelność = 2%. Średnia umieralność = 60. Ciekawe, że gdyby usunąć Afrykę i Chiny dostalibyśmy sporą dodatnią korelację między obydwoma wskaźnikami. Afryka i Azja z jakiegoś powodu psują ten schemat i korelacja spada do ledwo dodatniej. Chiny są na 8 miejscu wg śmiertelności, ale dopiero na 181 wg umieralności. Węgry są na 1 wg umieralności i na 18 wg śmiertelności. Analogicznie Polska na 15 i 48 miejscu. Najciekawsze z tej całej układanki jest chyba porównanie Szwecji z Europą: Szwecja nie wychodzi gorzej wbrew krzykaczom i atakom pseudo-ekspertów. Tacy z nich eksperci, że zniszczyli gospodarkę, a obostrzeniami nie poprawili w ogóle statystyk. Warto też zauważyć, że Szwecja ma śmiertelność dużą niższą od średniej (1,35%) i w porównaniu z UE (2,26%) wypada znacznie lepiej. Dlatego sumarycznie trzeba obiektywnie uznać, że nakładane obostrzenia i lockdowny guzik dały, nie pomogły, a tylko zniszczyły gospodarkę.

W pierwszym poście na tym wątku napisałem, że PIS sprowadził koronawirusa do kraju. Od dawna już wiedziano, że pacjent zero, czyli Mieczysław Opałka z Cybinki, to betonowy PISowiec, który startował kiedyś na posła (z 15 miejsca na liście). Kilka dni temu analizę tego PISowca zrobił youtuber - R. Patlewicz: Przestudiował on jego życiorys i okazuje się, że to nie byle kto - robił sobie zdjęcia z Jarosławem Kaczyńskim i innymi wysokiej rangi PISowcami. Trudno sie temu dziwić, bo był idealnym kandydatem na posła - wyśmienity kłamca i komunista współpracujący z SB. IPN go oskarżyła o fałszywe oświadczenia, sąd go uznał za kłamcę lustracyjnego - Opałka złożył fałszywe oświadczenia lustracyjne dot. współpracy z SB. Sąd apelacyjny podtrzymał decyzje sądu I instancji. Jeszcze ciekawostka, której autor tego nagrania nie podał. Otóż https://zielonagora.wyborcza.pl/zielonagora/7,35182,26846071,pacjent-zero-i-rok-z-koronawirusem-nie-chcialem-wcale-gwiazdorzyc.html Jak widać władza chroni swoich i każdego kto się wychyla, niszczy. Jak widać, PIS nie tylko wykorzystał zarazę do zniszczenia kraju i upodlenia ludzi (paszporty covidowe, nowe podatki na odbudowę tego co zniszczyli), ale także ją nawet sprowadzili do kraju.

Niedawno Kosiniak-Kamysz pomagał w szpitalu wykorzystując swoją zawodową wiedzę. TVN24 spytało go, czym spowodowana jest wysoka śmiertelność na koronawirusa w Polsce. https://wiadomosci.wp.pl/kosiniak-kamysz-o-pracy-w-szpitalu-z-covid-19-wychodzila-bezradnosc-lekarzy-6638818492029760a Kolejny dowód, że prawdą jest, iż nadwyżkowe zgony są spowodowane przez paraliż służby zdrowia oraz zastraszanie społeczeństwa, a nie epidemię. -------------------------------------------------------------- Niemniej, zakładając, że owe nawyżkowe zgony są częściowo spowodowane epidemią, to i tak ona wygasa, tj. druga fala wpada w obszar normalnych odchyleń: https://docs.google.com/spreadsheets/d/120PzVt0ZAof-twDvEjHOEB93E2UtfG34TxfrGhxECkM/edit?usp=sharing Zrobiłem dwa wykresy wystandaryzowanych zgonów, bo pierwszy jest znormalizowany i pokazuje odsetek zgonów w populacji po takim przekształceniu danych, aby mogły być porównane z rozkładem normalnym. Stąd granicą, której nie powinny przekroczyć są 3 odchylenia standardowe liczone sprzed okresu pandemii. To wynika oczywiście z prawa 3 sigm. Jednakże owe prawo 3 sigm działa jedynie w rozkładzie normalnym. Gdybyśmy nie znormalizowali tych danych, to 3 odchylenia mogą być za małą granicą. Wówczas można zastosować prawo, które sam stworzyłem, mianowicie prawo 6 sigm. Wynika ono z twierdzenia Vysochanskij–Petunina (zob. https://en.wikipedia.org/wiki/Vysochanskij%E2%80%93Petunin_inequality ). Zgodnie z tym twierdzeniem, jeżeli zmienna ma jedną dominantę, to prawdopodobieństwo, że odchyli się ona od średniej k odchyleń standardowych, jest mniejsze niż 4/(9*k^2). Czyli jeśli k=6, to szansa, że standardowe zgony przekroczą 6 odchyleń standardowych, wynosi 4/(9*36) *100% = 1,2%. Jest to bardzo mała szansa. Co więcej dotyczy to rozkładów o dowolnej skośności, kurtozie itp. Dlatego uznałem, że 6 sigm to będzie nowe prawo dla nie-gaussowskich rozkładów, spotykanych w naturze (których wariancja zachowuje się stabilnie). Drugi wykres pokazuje standardowe zgony bez normalizacji, ale na tle granicy 6 sigm. Ten wykres wydaje się lepszy z dwóch powodów. Po pierwsze jest bardziej ogólny, nie dokonuje sztucznej transformacji, która nie daje gwarancji, że dane przed epidemią stają się normalne. Zresztą widać, że nie są, bo przed covid-19 też występuje 1 pik przekraczający 3 sigmy. Po drugie drugi wykres pokazuje rzeczywiste odsetki zgonów w populacji bez transformacji, co pozwola zobaczyć jak naprawdę wyglądały te zmiany. Pierwszy wykres nie pozwala na to, służy jedynie do sprawdzenia samego przekroczenia granicy 3 sigm (czyli albo jest epidemia, albo nie). Drugi wskazuje nie tylko przekroczenie 6 sigm, ale też jak duże są to odchylenia. Dlatego na nim widać, że druga fala nie jest lekkim przekroczeniem istotności, ale stanowi ponad połowę pierwszej fali.

Po wstawieniu tych ustawień, które pokazałeś na wykresie (90 dni) dostałem 17.04. skok z 0 do 100, 18.04 znów 0 i 19.04 znów 100. Czyli zajęło im to ponad tydzień. No niech będzie. Jednak smutne jest to, że został zdjęty dopiero po zainteresowaniu "pro-trumpowskich facebookowych gwiazdeczek". Przypominam, że wisiał od listopada w ScienceDirect i Elsevier. A potem jeszcze został przyjęty przez NCBI. Nie widzisz jakiegoś tutaj zgrzytu? Wszystko w porządeczku, znowu pacjent psychiatryczny wymyśla teorie spiskowe? O niczym nie świadczy, najwyżej o tym, że to ty doszukujesz się złych zamiarów autora. Skoro pracował na uczelni, to jest naukowcem, a to że napisał niezależną pracę, nie czyni go automatycznie oszustem. Oczywiście lepiej by było, gdyby nie dopisywał uczelni, a chciał dodać wiarygodności. Założę się, że jest mnóstwo podobnych przykładów innych prac, gdy ktoś napisał zupełnie niezależnie artykuł, a dodał uczelnię, na której kiedyś pracował, a mimo to nie usuwają pracy, jeśli pozostała rzetelna. Dlatego to jest bzdurny argument.

Mimo iż po roku trzymania za mordę obywateli fakty pokazują, że lockdowny są nieskuteczne, a jedynie szkodliwe i Szwecja jest doskonałym przykładem, że można się obyć bez tego wszystkiego, w tym nakazu noszenia namordników, lewactwo nie daje za wygraną i mimo oczywistych dowodów nadal robi wszystko, by skłonić Szwecję do zmiany stanowiska - mimo że pandemia powoli się kończy: The Swedish COVID-19 strategy revisited (19.04.2021) Ponieważ nie chce mi się czytać lewackich wypocin, przetłumaczymy to na polski: Na szczęście. Nie to co u nas panikarze POPISowscy. Bzdura. Bezobjawowe przenoszenie wirusa było częścią strategii tworzenia odporności stadnej, która okazała się dość skuteczna. Opinia publiczna była raczej nastawiona negatywnie do działań rządu - przez media które tak jak u nas kształtowały nastroje i wywoływały panikę. U nich media (jak u nas w większości lewackie) bardzo krytykowały rząd za brak obostrzeń i lockdownu. Tak jak już pisałem wcześniej, nie ma znaczenia sama liczba przypadków, a jedynie zgonów i ciężkich stanów. Poza tym co to w ogóle za argument, skoro celem Szwecji było, by jak najszybciej i najwięcej ludzi młodych było zakażonych, aby uzyskać odporność stadną (bo silni i młodzi wytworzą przeciwciała i nie będą przenosić na starych i słabych). Myślę, że na koniec warto porównać całkowitą zmianę populację w Finlandii, Szwecji, Danii i Norwegii z 2019 na 2020: - Finlandia: +0,15% - Dania: +0,35% - Szwecja: +0,63% - Norwegia: +0,79% Zważywszy na to, że gęstość zaludnienia w Norwegii to jedynie 15 osób/km2, a w Szwecji 25, nie można się dziwić, że populacja rośnie w Norwegii szybciej. Ponadto nie ma i nie było tam nakazu noszenia namordników (na powietrzu) :

Dziwny przypadek. Zaledwie kilka dni po tym, jak powołałem się na artykuł "Facemasks in the COVID-19 era: A health hypothesis" został on zdjęty z tego portalu. Jest to o tyle dziwne, że został pierwotnie opublikowany już w listopadzie zeszłego roku na ScienceDirect, a potem dodatkowo na Elsevier i NCBI w styczniu 2021. Czyli redaktorom zajęło 5 miesięcy, aby stwierdzić, że ów art. nie powinien być w ogóle publikowany? Tym bardziej, że kolega pokazał, że na google trends miał już dawno temu chwilową popularność. A może moje komentarze są obserwowane przez redaktorów innych czasopism? W końcu to może być też rola służb, które obserwują niewygodne wpisy i odpowiednio reagują? Serio, ale trudno mi uwierzyć, że 2-3 dni po moim komentarzu cały artykuł został zdjęty, a przez kilka miesięcy wcześniej sobie spokojnie wisiał. Zwrócę tylko uwagę na p. 1. Nie napisano, że artykuł przekłamuje wnioski z innych prac na temat skuteczności maseczek. Przecież autor nie wymyśla sobie tych analiz, ale je jedynie podsumowuje. Na napisano, że te publikacje były kłamliwe. Co ma do rzeczy maska z certyfikatem i "noszenie zgodnie z zaleceniami" skoro to nie było przedmiotem usuniętego artykułu? W końcu co z tego, że inne publikacje doszły do innych wniosków; na tym polega nauka, że się usuwa te analizy, które są niepoprawne politycznie? Reszta zarzutów to jakieś bzdury. Jak widać, kolejna kompromitacja naukowej organizacji, która traci reputację u niezależnych naukowców. Gdyby naprawdę zależało im na neutralności, pluralizmie, obiektywizmie i bezstronności, to daliby wielką tablicę ogłaszającą, że ten art. zawiera takie a takie błędy lub nie do końca sprawdzone wnioski itp., a niżej byłby sam art. Usuwanie jest oczywistą cenzurą. Ponieważ NCBI to Elsevier, to zacytujmy dodatkowo komentarz tego drugiego: https://www.elsevier.com/about/policies/article-withdrawal A to ciekawe, że redaktorzy sami mogą sobie oceniać, co jest poważnym ryzykiem dla zdrowia, a co nie jest. A może wystarczy słówko od służb wywiadowczych, że ten a ten art. należy usunąć. Centralna cenzura jak widać nie śpi i wkracza w każdy obszar działalności ludzkiej, Nowy Porządek Świata staje się coraz bardziej realny. Na szczęście służby jeszcze nie dotarły do stron archiwalnych internetu i można usunięty art. sobie nadal przeczytać, samemu przeanalizować i wyciągnąć wnioski: https://web.archive.org/web/20210428231510/https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7680614/