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La investigación realizada por un estadístico independiente , que utiliza el seudónimo de John Dee, parece confirmar lo que muchos sospechaban desde el comienzo de la pseudopandemia de Covid-19 ; que la narrativa del gobierno sobre la enfermedad es un truco de confianza.
John Dee analizó más de 160.000 admisiones a través del Departamento de Emergencias de un hospital concurrido. Su análisis muestra que, para un fondo anónimo del NHS, entre el 1 de enero de 2021 y el 13 de junio de 2021, de las 2.102 admisiones codificadas como Covid-19, solo el 9,7% (204) tenían algún diagnóstico de respaldo de enfermedad sintomática.
Para el 90,3% restante (1.899) no había ninguna razón clínica discernible para describirlos como pacientes de Covid-19. Sin embargo, todos fueron admitidos por el siguiente motivo:
Enfermedad causada por el nuevo coronavirus 2019.
El análisis de auditoría de John Dee concluyó:
El sistema de registro electrónico de pacientes del servicio de urgencias está repleto de admisiones asintomáticas o falsos positivos que requieren principalmente atención de emergencia para enfermedades y afecciones no relacionadas con el COVID, mientras que su registro de datos está marcado como COVID.
Estos hallazgos arrojan dudas significativas sobre la suposición previa de que los datos de admisión y mortalidad del NHS ” cumplirían las expectativas en términos de resultado y diagnóstico clínico”. Parece no haber cumplido con creces estas expectativas. En consecuencia, esto arroja dudas considerables sobre otras estadísticas “oficiales” que nos han proporcionado.
Por ejemplo, el reciente informe de la Oficina de Estadísticas Nacionales (ONS) sobre la distribución de las estadísticas de mortalidad por Covid-19 por estado de vacunación es muy dudoso. La investigación de Dee deja un gran signo de interrogación sobre todas las afirmaciones oficiales sobre la mortalidad por Covid-19 . A menos que se aborden estas cuestiones, hay muy pocas razones para aceptar cualquier historia del gobierno o de los principales medios de comunicación (HSH) sobre la llamada pandemia.
Esto incluye afirmaciones recientes sobre una supuesta pandemia de personas no vacunadas y la predicción modelada de Public Health England sobre la eficacia de la vacuna. Los datos en los que se basan estas afirmaciones no pueden considerarse confiables y dan más peso a las preocupaciones de que no existe una base estadística para las declaraciones de los políticos sobre la eficacia de las vacunas.
El análisis de auditoría de John Dee tiene profundas implicaciones. Requiere validación y otros deben tener acceso a los datos de admisiones anónimos codificados ICD10 del NHS, completos con el diagnóstico correspondiente, para poder realizar un estudio más amplio. Si, por algún motivo, el NHS u otras fuentes oficiales retienen esta información, sólo añade credibilidad a los hallazgos de Dee.
El perfil de Facebook de John Dee indica que es analista consultor y exjefe de auditoría clínica en un hospital del NHS. Se especializó en evaluación de resultados clínicos y formó parte de un comité regional de referencia clínica. Agrega que utiliza “datos de fuentes oficiales para revelar lo que las autoridades deberían decirnos sobre la pandemia de COVID-19 pero no lo hacen”.
Dirige el Almanaque de John Dee, un grupo de investigación público que dice de sí mismo:
John Dee’s Almanac es un grupo de estudio público donde se publicarán análisis no oficiales de datos oficiales de COVID realizados por un ex “funcionario” del NHS. Si bien este grupo no ofrece ni puede ofrecer asesoramiento médico, sí se ocupa de la medicina basada en la evidencia, con el objetivo de publicar análisis rigurosos de datos autorizados… Mis publicaciones se recopilan periódicamente en archivos PDF, que se pueden encontrar en el grupo. Google Drive . Allí también se colocarán materiales de apoyo.
La advertencia obvia es que no sabemos quién es John Dee ni sabemos de qué hospital obtuvo estos datos. Dee afirma que el suyo “es un seudónimo debido a las sensibilidades involucradas, pero mi CV, biografía y artículos publicados pueden estar disponibles para cualquier parte interesada de buena fe”. La implicación es que, si su propia identidad se hiciera pública, su fuente podría estar en riesgo. Esa fuente debe tener acceso a datos hospitalarios restringidos. De ahí la necesidad de una divulgación completa por parte del NHS.
Dee recibió los datos en junio de 2021 y utilizó el software IBM SPSS para el análisis. El NHS utiliza el sistema de Clasificación Internacional de Enfermedades – ICD10 para codificar el diagnóstico de los pacientes. Dee analizó los códigos de 161.494 admisiones al servicio de urgencias durante el período de estudio de 6 meses. Hubo 867 entradas de codificación únicas en todas las admisiones al servicio de urgencias.
Dee notó que la codificación no coincidía con el motivo de ingreso alegado en una alta proporción de pacientes con Covid-19. Por ejemplo, hubo 23 presuntos pacientes con Covid-19 ingresados por dolor abdominal y se dijo que ese dolor era “causado por el nuevo coronavirus de 2019”. De ellos, sólo 4 tenían un diagnóstico codificado de alguna enfermedad abdominal.
Compartió este hallazgo con médicos calificados y concluyeron que para 19 de estos 23 supuestos pacientes de Covid-19, ni la presencia de un resultado positivo en la prueba ni ninguna otra razón para atribuir el Covid-19 tenía ningún ” significado clínico inherente”. Es decir, no existía ninguna justificación médica para el diagnóstico de Covid-19.
Dee descubrió que estas admisiones por Covid-19 eran asintomáticas o falsos positivos . Cabe señalar que Dee asumió que una prueba positiva, sin ninguna evidencia clínica de enfermedad de Covid-19, indicaba un falso positivo .
Dee ha calificado la ausencia de enfermedad, en presencia de una prueba positiva de SARS-CoV-2 (SC2), como un “falso positivo”. Un resultado positivo de la prueba para SC2 no es ni nunca ha sido evidencia de un “caso” de Covid-19. Incluso un resultado positivo genuino no indica necesariamente que la persona tenga la enfermedad Covid-19. Quizás este sea un punto semántico.
Independientemente de los resultados de las pruebas, Dee inicialmente descubrió que no había ninguna razón evidente para atribuir el Covid-19 a la gran mayoría de los ingresos por dolor abdominal. Sin embargo, fueron registrados como tales. Dee y sus colegas investigadores sintieron que esto podría ser significativo y emprendieron más investigaciones.
Como Covid-19 es principalmente una enfermedad respiratoria, cruzó la codificación ICD10 con el diagnóstico respiratorio. Hay otros marcadores clínicos reivindicados de Covid-19 y Dee amplió sus criterios coincidentes para incluir el diagnóstico de miocarditis, pericarditis, arritmia, trombosis venosa profunda, embolia pulmonar, infarto de miocardio, hemorragia intracraneal y trombocitopenia.
Luego examinó las quejas que presentaron los pacientes en el servicio de urgencias: congestión nasal, dolor de cabeza persistente, pérdida de sensación, etc.
Asignó una variable (COVcomp) para evaluar la relevancia de la denuncia ante un diagnóstico de Covid-19. Por ejemplo, una tos se consideraría muy relevante y una abrasión, irrelevante. De 140 quejas presentadas, Dee identificó 26 quejas principales relacionadas con Covid-19.
En combinación, estos marcadores de enfermedad sintomática y la variable de queja principal indicaron una posible infección por Covid-19 lo suficientemente grave como para justificar un ingreso por Covid-19. En estos casos, habría sido apropiada una codificación ICD10 de Covid-19. Es importante señalar el objetivo de Dee:
… Ampliar la ‘red’ clínica lo más posible para capturar todas las admisiones que presentaban condiciones acordes con el COVID-19 sintomático y el desarrollo de la enfermedad.
Dee no estaba tratando de minimizar los códigos ICD10 posiblemente legítimos para Covid-19. Su análisis de auditoría fue diseñado para capturar el máximo.
De las 2.102 admisiones, supuestamente “causadas por el nuevo coronavirus de 2019”, sólo 204 (9,7%) mostraron alguna base fundamental para un diagnóstico de la enfermedad Covid-19. El resto eran asintomáticos o dieron positivo para SC2, sin ninguna evidencia de que el resultado de la prueba correspondiera a la enfermedad Covid-19 ( falso positivo de Dee ).
La gran mayoría de las admisiones por Covid-19 registradas parecían no estar relacionadas con Covid-19 sintomático. No se pueden exagerar las implicaciones de esta investigación. Sin rodeos, si es exacto, demuestra que no existe una pandemia.
El reciente informe de la ONS sobre las muertes por Covid-19 comunicadas según el estado de vacunación prácticamente carece de sentido. La ONS explicó cómo llegaron a su conclusión principal:
Recuento de muertes relacionadas con Covid-19 y porcentaje de todas las muertes por estado de vacunación, Inglaterra, muertes ocurridas entre el 2 de enero y el 2 de julio de 2021.
Ahora parece que el recuento de muertes relacionadas con el Covid-19 no era del todo fiable. La ONS obtiene la información sobre el estado de sus vacunas del Sistema Nacional de Gestión de Inmunizaciones (NIMS), que registra la vacunación por número de registro del NHS. Luego cruzaron este conjunto de datos con datos de NHS Test and Trace, que registra los resultados de las pruebas de PCR por número de registro del NHS.
Esto llevó a la ONS a concluir, en esta publicación y en todos sus otros informes relacionados con Covid-19, que cualquier muerte de una persona con una prueba RT-PCR positiva “involucraba” a Covid-19. La investigación de John Dee implica que los resultados de estas pruebas no tienen un “significado clínico inherente” en la gran mayoría de los casos. No importa cuál era el estado de vacunación del difunto, la ONS no puede decir a partir de los datos de NHS Test and Trace que sus muertes involucraron Covid-19.
La investigación de Dee indica que Test and Trace es un ejercicio bastante inútil. Apenas podemos dar credibilidad a las estadísticas de mortalidad. La noción de que la muerte dentro de los 28 días posteriores a una prueba positiva involucra, y mucho menos es causada por, Covid-19 es muy cuestionable.
Actualmente no existe ninguna justificación para ningún programa masivo de vacunación contra la Covid-19. Las cifras de Dee indican que el Covid-19 no presenta más riesgos para la salud que la gripe estacional. Las vacunas ofrecidas a los más vulnerables parecen ser toda la necesidad de precaución.
Sin embargo, es cuando miramos las cifras de mortalidad cuando quizás surgen las preguntas más preocupantes. Si bien 2020 solo ocupó el noveno lugar en mortalidad, en las dos primeras décadas del siglo XXI hubo picos notables fuera de temporada y patrones inusuales de mortalidad. Estos han continuado a lo largo de 2021, nuevamente se han atribuido al Covid-19 en gran medida según las cifras del NHS .
El análisis de auditoría de Dee sugiere que sólo el 10% o menos de estas muertes codificadas por el NHS ICD10 fueron genuinamente atribuibles a Covid-19. Entonces, ¿qué causó estos picos intempestivos del exceso de mortalidad sino el Covid-19?
A menos que el NHS y el gobierno tengan en cuenta los hallazgos de Dee, no sólo no hay razón para creer que alguna vez ocurrió una pandemia, sino que está claro que los patrones inusuales de exceso de mortalidad fueron causados por algo más. Hay varios antecedentes posibles y cada uno de ellos merece una mayor investigación.
En la primera oleada de Covid-19, la mortalidad correspondió a las políticas de confinamiento, que parecieron aumentar el riesgo de mortalidad. La segunda supuesta ola, en el invierno de 2020/2021, se correlacionó con el lanzamiento de la vacuna . En 2021, la tercera ola sugerida de un verano inusual, la mortalidad por Covid-19 contrasta marcadamente con el mismo período de 2020, donde la mortalidad por Covid-19 parecía ser menor sin vacunas .
La notoria correlación entre el uso de medicamentos para cuidados paliativos, especialmente midazolam , y los picos de mortalidad observados es otra cuestión que requiere explicación. El análisis de Dee proporciona más razones para sospechar que la mayoría de estas muertes no fueron atribuibles al Covid-19.
A lo largo de todas las “olas” propuestas de la “pandemia”, y durante todos los períodos intermedios, se ha mantenido una anomalía de mortalidad persistente. Las estadísticas de la ONS han mostrado consistentemente tasas elevadas de exceso de mortalidad en el hogar . Ante la aparente ausencia de cualquier enfermedad pandémica, debemos preguntarnos a qué se debe este exceso de mortalidad.
El análisis de auditoría de Dee no es una “prueba” categórica de que todo lo que nos han dicho sobre la supuesta pandemia de Covid-19 sea mentira . Pero sugiere fuertemente la probabilidad.
Es insostenible que el gobierno mantenga su narrativa sobre el Covid-19 sin reconocer y explicar sus hallazgos. Hasta que lo hagan, podemos afirmar legítimamente que la evidencia demuestra que no hay pandemia.