Voici un travail statistique pointu qui reprend la présentation orale du CSI numéro 80, dans laquelle Patrice Taravel a présenté des résultats de mortalité post-vaccinale COVID absolument atterrants. On rappelle que ces conclusions ont été tirées à partir de données issues de 28 pays européens. Qu'est-ce que l'effet de halo, qu'on aurait préféré ne jamais avoir à connaître ? Nos élites oseront-elles poursuivre dans leur incroyable aveuglement dogmatique ?
AIMSIB
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par Hervé Seligmann et Patrice Taravel
Arrière-plan
Des analyses de corrélation des données de mortalité toutes causes confondues stratifiées par âge ont montré de fortes associations positives entre la mortalité hebdomadaire et les injections hebdomadaires contre la COVID-19, non seulement pour les injections à une tranche d'âge (corrélations directes), mais également inter-tranches d'âge (corrélations indirectes). Nous allons montrer les effets délétères des injections à une tranche d'âge, mais aussi ces mêmes effets provoqués par des injections aux autres tranches d'âge, suggérant des effets indésirables indirects des injections contre la COVID-19 sur les personnes en contact avec les personnes injectées. Ces effets sont appelés effets de halo, ou alloeffets, ou excrétion du vaccin, en anglais «shedding».
Introduction
Des analyses de corrélation décès toutes causes/injections, stratifiées selon l'âge, montrent des associations positives très nombreuses entre la mortalité hebdomadaire et les injections hebdomadaires pour toutes les tranches d'âge, (corrélations directes), mais aussi entre les tranches d'âge (corrélations indirectes), suggérant des effets indésirables sur les personnes en contact avec les injectés. Ces effets sont appelés effets de halo, alloeffects, excrétion vaccinale, vaccine shedding (Seligmann 2021 (1) ; Pantazatos and Seligmann 2021 (2). Un long article d'Hélène Banoun (3) présente une synthèse de l'état des connaissances à la date de l'article. Il est également possible de retrouver un grand nombre de références dans l'article du média Dépêches citoyennes (4). Plusieurs études récentes ont à présent montré ces phénomènes. Nous citerons «Shedding vaccinal (alloeffects) des injections COVID-19 associé avec la mortalité toutes causes européennes (Jan 2021 - Oct 2023), la synergie entre les injections COVID-19 sur différentes personnes, les décès par cancer de femmes injectées en relation avec les injections des adolescents» (5). Cette nouvelle étude présentera des résultats montrant les effets directs et indirects sur la mortalité.
Matériels
La combinaison des données hebdomadaires de mortalité toutes causes confondues et d'injection contre la COVID-19 stratifiées selon 10 classes d'âge* distinctes, débutant fin décembre 2020, pour un maximum de 28 pays** européens, 7 doses***, par sexe et plus de 200 semaines, permet d'explorer les associations entre les taux de mortalité toutes causes confondues et les injections, au sein et entre les classes d'âge, ainsi que les délais entre l'injection et le décès.
*0-4 ans, 5-9, 10-14, 15-17, 18-24, 25-49, 50-59, 60-69, 70-79, 80+.
**Autriche, Belgique, Bulgarie, Chypre, Croatie, Danemark, Espagne, Estonie, Finlande, France, Grèce, Hongrie, Irlande, Italie, Lettonie, Liechtenstein, Lituanie, Luxembourg, Malte, Norvège, Pays-Bas, Pologne, Portugal, République tchèque, Roumanie, Slovaquie, Slovénie, Suède.
*** Dose 1, dose 2, doses additionnelles 1, 2, 3, 4, 5.
Méthode
Les données permettant d'effectuer ces calculs sont extraites de données européennes, téléchargeables librement à partir des liens suivants :
• Injections (6)
• Décès (7)
• Démographie (8)
Cet ensemble de données nous permet de calculer 2800 matrices de corrélations (10 tranches d'âges, 7 doses, 2 sexes, 2 méthodes) (9). Chacune des matrices de corrélation contient les corrélations décès/injections d'une tranche d'âge avec les injections d'une tranche d'âge (la même ou une autre), pour chacune des 220 semaines. Nous avons ainsi, par matrice, pour chaque semaine de décès, les corrélations décès/injections la même semaine et toutes les injections des semaines antérieures. **** Méthode de Pearson et Spearman.
En posant r le coefficient de corrélation de Pearson que nous pouvons remplacer par la lettre ρ du coefficient de corrélation de Spearman, et en choisissant par exemple l'indice 1 pour la semaine 51 de 2020 et l'indice 145 pour 145 semaines plus tard, nous obtenons la matrice ci-dessous. Chaque extrémité droite de chaque ligne (les termes de la diagonale) est le coefficient de corrélation des décès/injections pour la même semaine (𝑟1,1, 𝑟2,2,..., 𝑟145,145). Les termes à gauche représentent le coefficient de corrélation décès/injections pour les semaines antérieures au décès.
Chaque coefficient de corrélation est une valeur comprise dans l'intervalle [-1, +1]. 0 indique qu'aucune corrélation n'a pu être trouvée, -1 et +1 indiquent une corrélation parfaite. De manière standard, les corrélations négatives indiquent que plus on injecte, plus le nombre de décès diminue (pente négative pour la méthode de Pearson) ; les corrélations positives indiquent que plus on injecte, plus le nombre de décès augmente (pente positive pour la méthode de Pearson).
Les valeurs négatives montrent un effet bénéfique des injections, les valeurs positives montrent un effet délétère.
Dans cette étude, les matrices de corrélation seront représentées à l'aide d'un corrélogramme. À chaque coefficient est affectée une couleur. Pour limiter le nombre de couleurs, nous avons choisi d'affecter une couleur relative à la force de la corrélation. Chaque couleur représente donc un intervalle de valeurs.
Chaque corrélation est accompagnée de son test de signification (alpha de la table de Student). Pour les graphiques présentés, alpha est inférieur ou égal à 5%. Pour toutes autres valeurs, la corrélation est déclarée invalide et n'est pas représentée. D'autres corrélations seront déclarées invalides. C'est notamment le cas lorsque le nombre de pays communs entre les décès et les injections est inférieur à 2, ou lorsque les valeurs d'un vecteur ayant permis le calcul des corrélations sont toutes égales (les coefficients de Pearson ne sont pas calculables sur des variables ne présentant aucune variation).
Concernant la méthode Spearman, le remplacement des taux d'injections et de décès par leur rang, qui peut être décimal dans notre cas, minimise le problème des valeurs égales. De plus, la méthode de Spearman est moins sensible aux données aberrantes.
Les corrélations sont calculées pour plus de 200 semaines. Toutefois, à partir de la 145ème semaine depuis le début des injections, l'ECDC a changé le format des données. En bref, les mineurs ne sont plus classés par tranches d'âge mais regroupés en une seule, les 0-17 ans. Et la stratification n'est plus la semaine mais le mois. Considérant le très faible nombre d'injections pratiquées, nous avons choisi de ne pas intégrer ces données. Cela ne nous empêche nullement d'effectuer ces mêmes calculs pour les mortalités des semaines ultérieures à la semaine 145 avec les injections des semaines 1-145. Les corrélations entre la 145ème et 200ème sont simplement déclarées invalides et n'apparaissent pas. Les corrélations antérieures à la 145ème semaine pour ces décès postérieurs à cette même date restent parfaitement valides.
Résultats
Pour la grande majorité des mortalités hebdomadaires, le nombre de corrélations positives surpasse très largement le nombre de corrélations négatives.
Cela confirme la létalité de ces injections et un risque beaucoup plus élevé que le bénéfice.
Ce résultat, confirmé pour les décès/injections à une même classe d'âge, l'est aussi pour les décès d'une classe d'âge et les injections à une autre classe d'âge. Cela confirme que les effets de halo, effets indirects, ont conduit à un nombre de décès plus important que l'effet direct, principalement pour les tranches d'âge les plus âgées. Nous pouvons avancer quelques hypothèses au sujet de l'effet de halo, par exemple excrétion de la protéine Spike, d'un composant des injections, etc. Les études précédentes ont montré que les injections des tranches d'âge 10-14 ans et 15-17 ans sont responsables de la majorité des effets de halo sur les mortalités de toutes les tranches d'âge. On remarquera également que la tranche d'âge 50-59 ans est particulièrement affectée par les effets indirects.
Discussion
Nous allons présenter les résultats pour 2 tranches d'âge, les 15-17 ans et les 50-59 ans. Bien sûr, ceux-ci sont transposables à toutes les tranches d'âge étudiées. Nous nous limitons à la méthode de Spearman. Il faut noter que les résultats obtenus à l'aide de la méthode de Pearson sont très semblables. Les résultats obtenus avec cette dernière méthode montrent une baisse légère de la force de corrélation, ainsi qu'une très légère remontée du nombre de corrélations négatives.
15-17 ans, corrélations directes
Nous constatons que le nombre de corrélations négatives est extrêmement faible par rapport aux corrélations positives (peu de couleurs bleutées, beaucoup de couleurs orange et rouge). Ceci indique les effets délétères de ces injections. On remarque que la proximité des injections (courbe magenta) n'est aucunement liée à une augmentation des corrélations négatives. Cela tend à montrer que pour les classes d'âge les plus jeunes, les injections n'apportent aucune amélioration. Par contre, une concentration d'effets délétères apparaît, en gros, un peu plus d'un an plus tard.
La courbe rouge représente les décès au cours du même laps de temps.
50-59 ans, corrélations directes
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Pour cette tranche d'âge aussi, le nombre de corrélations négatives est pratiquement nul. Le pic d'injections semaine 20 de 2021 est éloigné des premières bandes de décès de plus de 20 semaines. La courbe des décès, courbe rouge, montre bien l'augmentation des décès pendant l'hiver. La répartition temporelle des corrélations ne semble pas correspondre à ces augmentations de la mortalité. La première bande orange (semaine 45 de 2021) peut peut-être correspondre, mais c'est probablement un hasard. Nos calculs ne semblent pas du tout liés à une surmortalité due aux décès hivernaux. La mortalité due aux injections n'est pas visible sur la mortalité générale, mais les corrélations montrent qu'elle est bien présente.
Qu'en est-il des effets de halo, corrélations indirectes ?
Nous remarquons que pour les décès des 50-59 et les injections aux 15-17 ans, les corrélations aussi sont extrêmement marquées, et même plus nombreuses et plus fortes que les injections directes. Nous constatons l'influence des injections d'une tranche d'âge sur les mortalités d'une autre tranche d'âge. La courbe magenta représente les injections aux 50-59 ans, et la courbe cyan correspond aux injections aux 15-17 ans. Pour la tranche d'âge 50-59 ans, nous pouvons résumer l'effet de halo dû aux différentes tranches d'âge. Nous avons compté le nombre de dates où les corrélations sont significatives rapporté au nombre de dates calculables. Nous voyons immédiatement que pour les doses 1, la contribution des 15-17 ans est la plus importante. Nous voyons également que les injections aux tranches d'âge jeunes conduisent à des corrélations beaucoup plus nombreuses que les injections aux tranches d'âge supérieures. Que dire du slogan «Vacciner les jeunes pour protéger Papi et Mamie» ?
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Corrélations déclarées invalides
Un certain nombre de zones du corrélogramme sont restées grises. Cela signifie que des corrélations n'ont pas pu être calculées ou ont été déclarées invalides. La figure 6 montre un corrélogramme où les corrélations calculées sont toutes représentées. Seules les corrélations ne pouvant pas être calculées ne sont pas présentes (zone blanche).
Nous remarquons que les corrélations ne pouvant pas être calculées sont extrêmement rares, sauf le coin en haut à droite où les injections ne sont pas disponibles (voir paragraphe méthode).
Et les autres doses
L'étude de la dose 2 montre des résultats similaires. Toutefois, les corrélations semblent avoir une force moins importante. L'hypothèse selon laquelle les personnes sensibles sont déjà décédées après l'injection de la dose 1 semble plausible. Une autre hypothèse peut être avancée, un changement de formule pour la dose 2. Une troisième hypothèse peut être mise en avant, c'est celle des super-congélateurs, absolument nécessaires au début des injections et qui semblent avoir été abandonnés au cours du temps. Beaucoup de produits pharmaceutiques perdent leurs capacités lorsqu'ils ne sont pas stockés dans de bonnes conditions, sans toutefois présenter systématiquement de réels dommages.
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Les corrélations avant les injections (figure 12, semaines 51 de 2020 à semaine 34 de 2021) peuvent paraître étranges. Ce phénomène est dû à un effet d'échelle sur la courbe magenta. Un certain nombre d'injections ont été répertoriées, même pour les tranches d'âge les plus jeunes, alors que les doses pédiatriques n'étaient pas disponibles. Par exemple, pour les 0-4 ans, des injections sont répertoriées dans 10 pays semaine 1 et 4 de 2021.
Remarque
Les données utilisées pour cette étude font référence aux décès toutes causes confondues. Nous sommes donc dans l'impossibilité d'établir un lien entre les injections et les dommages générés, qui aux vues de l'histoire sont généralement beaucoup plus nombreux dans pratiquement tous les domaines.
Titre original de l'article :
Hervé Seligmann et Patrice Taravel : «Injections COVID19 associées avec la mortalité toutes causes européennes depuis Janvier 2021»
Les auteurs précisent ne pas être en situation de conflit d'intérêt particulier. Ce travail n'a fait l'objet d'aucune rémunération quelle qu'elle soit.
(*) Retrouvez cette présentation en vidéo ici :
https://www.conseil-scientifique-independant.org/csi-n80-patrice-taravel-24-11-22-surmortalite-covid-en-europe
source : AIMSIB