Pas 14 millions de vies sauvées, mais plus de 17 millions de morts

Denis Rancourt

Denis est titulaire d'un doctorat en physique (1984, Université de Toronto), est un ancien professeur titulaire titulaire (Université d'Ottawa) et a publié plus d'une centaine d'articles dans des revues scientifiques de premier plan. Les rapports et articles de Denis sont disponibles sur son site Internet à l'adresse Denisrancourt.ca.

---

Dr Denis Rancourt

Mortalité toutes causes confondues dans le monde et en Roumanie

Bon, je vais parler de quelque chose de complètement différent. Je vais parler de mortalité toutes causes confondues. Je ne vais pas m'inquiéter de la cause du décès. Nous allons juste compter les morts. Et je vais également vous montrer des données pour la Roumanie. Et tous les graphiques et résultats que je présenterai se trouvent dans plusieurs rapports scientifiques que moi-même et mes collaborateurs rédigeons depuis trois ans ou plus. Et on peut les retrouver sur ce site, les rapports scientifiques. Et ce sont mes principaux collaborateurs dans la recherche sur la mortalité toutes causes confondues. Et deux d’entre eux sont dans la pièce ici avec nous. Ils viennent de Prague. Et un autre endroit dont je leur ai dit que je n'oublierais pas le nom, et je viens de le faire, j'en suis désolé, Jérémie.

(01:05):

Et donc je veux commencer le record historique, presque 1900. Je vais montrer quelques données commençant en 1900. Je vais vraiment commencer au début de Covid si vous le souhaitez. Maintenant, la mortalité toutes causes confondues, vous ne faites que compter les décès. Et c'est le cas de la France à partir de 1946, juste après la Seconde Guerre mondiale. Et ce que l’on constate partout dans l’hémisphère Nord, c’est que le taux de mortalité est plus élevé, plus important en hiver et diminue en été. Il y a donc un modèle saisonnier très régulier.

Denis Rancourt (00:11):

Cela est connu depuis plus de cent ans. Et je dirais que ce n’est pas complètement compris. Je dirais que c’est loin d’être complètement compris, mais voici à quoi ressemble la tendance mois par mois. On regarde donc la mortalité par mois en France. Et si on intègre par année, par année de cycle autour de chaque hiver d'été en été en France, ça ressemble à ça. Il peut donc y avoir un hiver intense suivi d’un hiver plus doux et ainsi de suite. Et le modèle ressemble à ça.

(02:17):

Ainsi, depuis la fin de la Seconde Guerre mondiale, la mortalité démographique a globalement diminué. Et c’est généralement 1 % de la population qui meurt au cours d’une année donnée. C'est donc le genre de données que nous allons traiter. Et que l’année dernière est la première année de ce qu’on appelle la pandémie. Et maintenant, si nous allons aux USA, pour donner un autre exemple, je peux faire de la mortalité toutes causes confondues. C'est par année maintenant pour un groupe d'âge particulier. Il s'agit de la tranche d'âge des 15 à 24 ans. Et je me suis séparé en mâle et femelle.

Vous avez donc là les deux couleurs. Et ce graphique nous permet d’illustrer ce que l’on peut voir lorsqu’on mesure la mortalité, qui est un chiffre difficile. Personne ne peut vous dire que le gouvernement n'a pas compté correctement les décès, car il prend très au sérieux le décompte des décès et c'est un processus légaliste. Il s’agit donc de données concrètes. Et c'est ce que vous voyez.

(03:18):

Vous voyez qu’il y a eu un événement en 1918, cet événement a été récupéré par le CDC et appelé grippe espagnole. Je sais, et il existe plusieurs articles scientifiques qui montrent qu’il ne s’agissait pas d’une maladie respiratoire virale. Personne de plus de 50 ans n’est mort lors de cet énorme pic de mortalité. Seuls les jeunes adultes, les familles et les adolescents sont morts à ce pic. Et les riches ne sont pas morts à cette époque. C'était donc en 1918.

Et puis, aux États-Unis, il y a ce qu’on appelle la Grande Dépression. Un énorme effondrement économique suivi d'un effondrement économique lié au Dust Bowl, qui était en partie une catastrophe environnementale. Et c’étaient là les grandes difficultés, les difficultés récentes aux États-Unis. Et vous pouvez y constater la mortalité chez les hommes et les femmes au cours de ces périodes. Puis, pendant la Seconde Guerre mondiale, vous voyez que les hommes ont une mortalité, alors que les femmes n'en ont pas. Et je pense que nous comprenons tous pourquoi. Et pendant la guerre du Vietnam, vous pouvez constater qu’il y a une baisse de mortalité chez les hommes. C’est ce que l’on peut constater dans la mortalité toutes causes confondues.

(04:30):

Et donc en conclusion, j'ai étudié de manière approfondie la mortalité toutes causes confondues dans plus d'une centaine de pays sur tous les continents sauf l'Antarctique évidemment, et de manière très détaillée par unité de temps, par semaine, par jour, par mois, par tranche d'âge, par sexe. Et je peux vous dire que la seule chose que vous pouvez voir dans les données de mortalité toutes causes confondues sont les éléments suivants. Variations saisonnières, comme je l'ai expliqué. Un maximum en hiver et dans l'hémisphère sud, c'est inversé. Leur hiver est notre été. C'est à ce moment-là qu'ils ont un maximum de mortalité. Dans la région équatoriale, il n'y a pas de variation saisonnière de la mortalité. Il n'y a pas de pointes, c'est une ligne plate. Il y a donc une variation saisonnière qui suit les hémisphères.

Vous pouvez voir des guerres, comme je l'ai mentionné. On peut voir des effondrements économiques, des effondrements économiques énormes qui affectent les populations. Vous pouvez voir des vagues de chaleur estivales dans les latitudes septentrionales qui ne sont pas habituées à avoir une période très chaude en été, qui tuent des gens, parfois parce qu'ils tombent dans les escaliers quand il fait très chaud, mais cela tue des gens. Et vous pouvez constater un pic qui dure environ une semaine lors d’une de ces vagues de chaleur.

(05:44):

Vous pouvez voir des tremblements de terre. Tout de suite, vous voyez le tremblement de terre. Les gens sont écrasés par les bâtiments. Vous comptez les morts et vous constatez un pic dû aux tremblements de terre. Mais nous ne voyons ni ne détectons aucune des pandémies revendiquées par le CDC qui se sont produites en 1957, 58, 68, 2009. Ces pandémies, ces soi-disant pandémies ne donnent lieu à aucun excès de mortalité toutes causes confondues qui puisse être détecté. dans n’importe quelle juridiction et/ou par quelque moyen que ce soit. Les décès excessifs ne peuvent pas être détectés à l’échelle nationale ou étatique pour ces soi-disant pandémies. Ils n’ont donc pas causé de décès excessifs, quels qu’ils soient. Et puis vous avez… J’ai expliqué 1918.

Ensuite, nous avons la période Covid. Et pendant la période Covid, il y a eu une énorme agression. Il y a eu de nombreuses agressions sur plusieurs fronts contre des personnes vulnérables dans de nombreuses juridictions différentes. Donc, en fonction de ce que l'État a fait avant d'introduire les vaccins… Je parlerai également des vaccins. Mais selon ce que faisaient les États, ils provoquaient une surmortalité, parfois énorme. Et je vais vous en montrer des exemples.

(07:00):

Alors d’abord, je veux vous dire que quelque chose se produit socialement dans le cadre de la propagande selon laquelle le prix Nobel a été décerné pour ce soi-disant vaccin. Et je veux vous montrer à quel point c’est absurde, car tous les politiciens qui soutenaient cela affirmaient que des dizaines de millions de vies avaient été sauvées grâce au vaccin, ce vaccin magique pour lequel nous avions donné le prix Nobel.

Eh bien, nous avons examiné cela, nous avons examiné le fondement de cette affirmation, et le fondement de cette affirmation est un article paru dans Lancet Infectious Diseases en 2022 par Watson et al. Et ils affirment qu’entre 14 et 19 millions de vies ont été sauvées. Donc, en tant que physiciens et scientifiques, nous avons dit : « D'accord, si c'est ce que vous prétendez, calculons et voyons à quoi cela ressemblerait sur l'échelle de mortalité toutes causes confondues dans le temps. »

(07:54):

Alors commençons quelque part et allons au Canada et voyons le cycle saisonnier. Il s’agit donc d’une mortalité toutes causes confondues sur une échelle qui commence à zéro. Et regardons la variation saisonnière. Cette ligne verticale est la déclaration de la pandémie. Le tout premier pic que vous voyez en bleu ici est celui du Canada qui tue des personnes âgées et des personnes vulnérables dans les hôpitaux et les maisons de retraite en raison des traitements initiaux agressifs, parce qu'ils étaient préoccupés par cette soi-disant pandémie.

Et cela s’est produit dans de nombreux points chauds des pays occidentaux, mais cela ne s’est produit dans aucun des pays d’Europe de l’Est ni en Russie. Donc, selon les pays, selon ce qu'ils ont fait, c'est le problème. Cela ne s'est pas produit en Allemagne, où ils ne faisaient pas cela. D'accord. Ensuite, nous continuons et nous apportons les vaccins et ils prétendent que ce vaccin, qui correspond au nombre de vaccins, correspond à cette courbe grise. Il s'agit du nombre cumulatif de doses de vaccin administrées au Canada.

(08:56):

Et ce que vous voyez, c’est qu’ils prétendent : « Dieu merci, nous avons introduit les vaccins à ce moment-là, car sinon nous aurions eu la mortalité en rouge là-bas. » Ils prétendent que leurs vaccins nous ont évité d’avoir la mortalité en rouge qu’ils ont calculée. Ils prétendent qu’il y aurait eu une mortalité comme nous n’en avons jamais vu dans l’histoire d’une société humaine.

Et Dieu merci, ce vaccin est arrivé juste au moment où il y aurait eu cette mortalité incroyable et il nous a sauvés et a ramené la mortalité au même niveau que nous avons toujours eu. C'est ce que le vaccin a fait. Pas à mi-chemin, pas quelque part entre les deux, mais juste à faire tomber les choses. C’est la magie du vaccin qui s’explique par la magie des modèles mathématiques écrits par des scientifiques rachetés travaillant pour des politiciens rachetés. Ce n'est donc pas vrai. Le vaccin n’a pas sauvé des vies.

(09:50):

En fait, et je montrerai la Roumanie. Je vais sauter quelques diapositives. C'est à nouveau le Canada. Mais au lieu de montrer la mortalité brute toutes causes confondues, nous avons corrigé la mortalité pour montrer uniquement l'excès de mortalité et vous avez donc une ligne de base plate jusqu'à la pandémie et vous pouvez ensuite voir les excès qui se produisent à différents moments en fonction de ce que le gouvernement décide. était en train de faire. Et encore une fois, la courbe des vies sauvées prévues.

Maintenant, nous pouvons le faire aux États-Unis. Les États-Unis étaient un pays qui comptait beaucoup plus de personnes vulnérables sur le plan de la santé que le Canada et les traitait de manière très agressive. Donc, la ligne de base, si vous voulez, la surmortalité toutes causes confondues en bleu là-bas présente d'énormes caractéristiques que l'on ne voit pas au Canada. Et c’est à un virus très étrange que nous avons affaire ici car il porte un passeport. Il a refusé de passer des États-Unis au Canada, malgré le fait qu'il se trouve à des milliers de kilomètres des deux plus grands partenaires d'échange du continent.

(11:01):

Le vaccin ne traversait pas les frontières. Au départ, il n'est pas entré en Allemagne. Quand on dresse des cartes d’intensité de surmortalité, on voit que le vaccin a des passeports précis selon les juridictions. En d’autres termes, il ne s’agissait pas d’une maladie respiratoire virale qui se propageait. Notre conclusion de l'étude de toute la mortalité toutes causes confondues, je vais vous dire notre conclusion avant d'y arriver, c'est qu'il existe des données, ces données concrètes contredisent l'idée qu'il y avait un agent pathogène particulièrement virulent qui est arrivé sur la planète et qui s'est propagé et cela a causé des ravages en soi.

Au lieu de cela, ce que nous constatons, c’est que partout où il y a une surmortalité, vous pouvez la comprendre en termes d’incroyables traitements agressifs qui ont été administrés et de vaccins, que nous pouvons quantifier. Je vous ai donné la conclusion en avance, j'avance un peu, mais peu importe. Voilà à quoi ressemble l'Europe, dans toute l'Europe ou dans les pays que nous avons pu inclure ici. La situation aux États-Unis ressemble beaucoup à celle des États-Unis.

(12:06):

Maintenant, laissez-moi vous montrer la Roumanie. En Roumanie, il n’y a pas de surmortalité au début, juste après l’annonce de la pandémie, ce qui est simplement une caractéristique des points chauds des pays d’Europe occidentale. Mais c’est alors qu’un pic d’excès massif commence. Nous allons en parler un peu plus parce que nous ne le savons pas… Je commence à le comprendre en discutant avec des gens qui connaissent mieux la Roumanie. Et puis les vaccins sont déployés. Et je sais que les Roumains n’ont peut-être pas été vaccinés autant que les autres, mais néanmoins, l’affirmation de cet article théorique est que la surmortalité aurait été cette ligne rouge s’il n’y avait pas eu de vaccins.

Mais ce que je vois quand je regarde cette tendance, c'est qu'il y a un pic juste au moment où vous commencez à déployer les vaccins, puis il y a un pic très important lorsque vous les déploiez à nouveau et vous voyez que le dernier pic est directement associé au rappel. doses qu'on nous donne. Je vais donc examiner cela plus en détail à la fin de l'exposé lorsque je parlerai de la Roumanie.

(13:11):

Donc, pour en revenir à la mortalité toutes causes confondues, pas à cette ligne rouge théorique que nous disent les théoriciens, mais pour en revenir aux données concrètes, voici à quoi cela ressemble aux États-Unis. Donc, en bas, vous avez la mortalité toutes causes confondues par mois. Vous avez la ligne verticale dans chaque graphique qui montre l’annonce de la pandémie. Et mystérieusement, à l’annonce de la pandémie, il y a des points chauds de manière synchrone en même temps dans les points chauds du monde entier où il y a cet énorme pic initial de mortalité. J'ai été le premier à écrire un article à ce sujet et à souligner que normalement les virus ne suivent pas les directives politiques et qu'ils ne le font pas, donc il faut que ce soit autre chose. Et il n’y a aucune preuve que cette fonctionnalité s’est propagée.

(13:58):

Cela se produit de manière synchrone dans tout l’hémisphère Nord, par exemple. Et rien ne prouve que cela se soit ensuite propagé. C'était localisé, c'est resté là et c'était surtout dû à des traitements médicaux extrêmement agressifs parce qu'on disait aux équipes médicales, on leur faisait de la propagande qu'il y avait cette horrible chose virulente qui allait s'abattre sur nous. Et maintenant, nous venons d’annoncer qu’il s’agit d’une pandémie. Ils avaient donc le droit d'essayer toute l'aide qu'ils pouvaient apporter et parfois ils en prescrivaient trop. Ils intubent les gens avec des respirateurs mécaniques, une chose épouvantable à faire.

Et les endroits qui ont fait cela de la manière la plus agressive, ces traitements, et nous pouvons le suivre dans nos données, ont eu les plus grands pics de ce type. L'Italie du Nord, et même Stockholm, protégeaient particulièrement les personnes âgées, et il y avait un pic comme celui-là. Et New York est évidemment bien connue. Il s’agit donc principalement du pic de New York que vous voyez ici dans les données américaines. Ensuite, la courbe du milieu représente à nouveau la mortalité toutes causes confondues, mais par semaine maintenant, une résolution temporelle plus fine. Ainsi, vous pouvez voir plus de détails. Et la courbe du haut en est une illustration.

(15:12):

Et ce que vous voyez pour la première fois dans l’histoire enregistrée aux États-Unis et dans l’histoire de la mortalité, ce sont des pics qui se produisent au milieu de l’été aux États-Unis. Du jamais vu. Et donc j’y ai mis des points noirs pour les montrer. La première se produit à une époque où ils s’en prenaient réellement aux pauvres qui vivent dans les États très chauds du sud. Et la mortalité intégrée est en corrélation avec la pauvreté. Si vous étiez pauvre, vous mouriez à ce moment-là. Si ce n’était pas le cas, vous n’êtes pas mort. Et puis ils se sont battus pour les vaccins.

Et le pic estival de déploiement du vaccin vient de ce qu'ils appellent l'équité vaccinale, ce qui signifie qu'ils ont embauché des milliers de personnes aux États-Unis pour aller vacciner tous ceux qui n'avaient pas encore été vaccinés, qui résistaient ou qui étaient loin. loin dans une maison de retraite. Et ils sont allés de manière agressive vacciner tous ces gens. Cela a été financé par Gates et tous ces gens et ils ont produit là-bas un énorme pic de mortalité aux États-Unis. Voilà donc à quoi ressemble la mortalité américaine ces derniers temps liée au Covid.

(16:19):

Si vous regardez maintenant la mortalité aux États-Unis par tranche d'âge, vous pouvez voir les tranches d'âge là-bas, de zéro à 24 ans, de 25 à 44 ans et ainsi de suite, avant qu'ils ne soient vaccinés, le pourcentage d'augmentation de la surmortalité exprimé en pourcentage de la valeur de référence. la mortalité pour le groupe d'âge ressemble à cela en haut. Et pendant la période de vaccination, la structure par âge de la mortalité change radicalement et se déplace vers des individus plus jeunes. Cela ne veut pas dire que, quantitativement, les personnes âgées ne mouraient pas.

Comme on peut s’y attendre, la plupart des décès concernent des personnes âgées, mais cela est exprimé en pourcentage de la valeur de référence. Donc, en ces termes, cela se déplace vers les plus jeunes. Et aux États-Unis, la surmortalité totale pendant la période COVID dans son ensemble est parfaitement corrélée à la pauvreté dans les 50 États des États-Unis. Vous ne verrez jamais une telle corrélation en sciences sociales. C'est très rare.

(17:20):

Et non seulement il s’agit d’une forte corrélation, nous l’appelons… Techniquement, c’est ce qu’on appelle une très bonne corrélation lorsqu’il s’agit de cette valeur du coefficient de corrélation. Et cela passe par l'origine, ce qui signifie que ce n'est pas seulement une corrélation, c'est une proportionnalité. Plus il y avait de pauvres dans l’État, plus il y avait de gens qui mouraient dans cet État. Directement proportionnel. Donc ceci vous dit… C'est une autre chose que les virus ne font pas. Ils ne choisissent pas de tuer uniquement les pauvres. Cela n'arrive pas. Ce n'est pas la signature d'une infection virale. Notre modèle de ce qui cause la mortalité dans la grande majorité des juridictions que nous avons vues est donc le modèle suivant.

Nous insistons sur la littérature… Eh bien, il y a tout d’abord ce que les gouvernements ont fait. L'impact socio-économique. De nombreuses personnes ont perdu leur emploi, leurs contacts sociaux, leurs activités régulières et leur position dans la société. Donc un stress incroyable lié à ça. Il y avait des règles réglementaires de toutes sortes. Des pressions institutionnelles ont été exercées sur les gens. Il y avait toutes sortes de conditions que vous connaissez.

(18:30):

Et dans certains pays, la violence était bien plus violente que dans d’autres. Au Pérou, ils en ont embauché 10,000 10,000… Ils ont immédiatement appelé XNUMX XNUMX réservistes militaires pour aller chercher toutes les personnes qui pourraient être testées positives au Covid et les extraire de leurs familles, quel que soit leur âge, et les isoler. Et il y a un énorme pic de mortalité au Pérou à cause de cette pratique. Il y a donc eu une agression. Cela a provoqué un stress psychologique et un isolement social. Et scientifiquement, on sait que cela déprime considérablement le système immunitaire. C'est très bien établi. C'est tout un domaine scientifique que d'étudier cette relation avec le stress.

Et donc vous avez cette réduction du système immunitaire, et vous êtes donc plus vulnérable à tout type d’infection. Et lorsque l'immunité est déprimée au sein d'une grande population, l'un des organes les plus susceptibles d'être immédiatement infectés est les poumons, car vous avez déjà tout un écosystème de bactéries et tout dans votre propre bouche et dans vos voies respiratoires, et beaucoup de ceux-ci peuvent devenir très dangereux pour vos poumons. Vous contractez donc une pneumonie bactérienne.

(19:45):

Et mon temps est écoulé et je n'ai même pas abordé les vaccins ni la Roumanie. Je vais donc simplement vous montrer les données de la Roumanie. D'accord. Donc encore une fois, ce sont des années de travail, plus de 30 rapports scientifiques sur la science liée au Covid que vous avez pu retrouver sur mes différents sites internet, sur nos sites internet et celui que j'ai donné. Et donc si nous regardons, c’est ainsi que nous prouvons que les vaccins ont réellement causé la mort, c’est que chaque fois que vous administrez une dose, vous obtenez immédiatement une surmortalité. C'est donc le cas d'Israël. Donc les doses une et deux, puis le premier rappel, le deuxième rappel, et ainsi de suite. Et vous pouvez le faire par tranche d’âge comme nous le faisons ici. Vous commencez par les plus âgés et vous descendez par âge.

(20:32):

Et ce qu'on constate, c'est que selon l'âge, la toxicité du vaccin, parce qu'on en vient à comprendre que le vaccin est une substance toxique à laquelle chaque personne va réagir différemment, tout comme en toxicologie, que si on donne plus de doses, c'est plus dangereux car il y a des dégâts dès les premières doses. Tous les principes de la toxicologie sont ici respectés, en plus de la forte dépendance à l'âge. Nous avons donc constaté une augmentation exponentielle de la toxicité du vaccin par dose. Et le temps de doublement par âge est de quatre ou cinq ans. Ainsi, votre risque de mourir par injection double tous les quatre ou cinq ans.

(21:14):

En Israël, par exemple, si vous avez plus de 80 ans, vous courez un risque de décès de près de 1 % lorsque vous êtes infecté, et ce chiffre est plus élevé dans d'autres pays. Nous avons donc regardé le Pérou, où vous pouvez voir un pic massif dû à l'arrivée de l'armée. Ici, il s'agit de la tranche d'âge des 90 ans et plus. Vous pouvez voir les doses déployées. Celui en couleur est la quatrième dose, les pics qui y sont associés. Et puis nous le suivons en fonction de l’âge jusqu’en bas. Nous avons beaucoup de bonnes données.

(21:49):

Et puis nous faisons un graphique de ce qui s’est passé au Pérou, et nous pouvons faire la même chose pour le Chili. Et nous voyons que ces quatre dans ces deux pays ont donné cette augmentation exponentielle, toujours le même temps de doublement, quatre ou cinq ans. Et on arrive à un décès pour 20 injections ici chez les plus de 90 ans. Ce sont donc les personnes âgées qui ont été les plus tuées par les vaccins en termes de mortalité toutes causes confondues. Bien sûr, les jeunes souffraient de la mort et de toutes sortes d’horribles effets secondaires, etc. Mais en termes de mortalité, le grand groupe qui mourait et qui contribuait à la surmortalité est celui des personnes âgées.

(22:28):

Voilà donc les conclusions concernant les vaccins. Ainsi, à partir de ce travail, nous sommes en mesure de calculer combien de personnes seraient mortes dans le monde, étant donné que nous avons étudié tant de pays maintenant et que nous constatons que 17 millions de personnes ont été tuées par les vaccins sur la planète. C'est notre numéro. Et je vais ignorer ce buzzer parce que je veux vous montrer la Roumanie. Il s'agit des données pour la Roumanie par groupe d'âge. C’est la corrélation entre les déploiements de vaccins en bleu foncé et ces énormes pics de surmortalité en Roumanie.

Il n’y a pas de pic initial comme dans les pays occidentaux. Il y a celui-là avec le point d'interrogation sur lequel nous avons des hypothèses et quelque chose de très horrible s'est produit en Roumanie pour expliquer cela. Nous avons des idées à ce sujet. Et puis il y a les décès dus au vaccin, et le dernier est le rappel. Et donc en Roumanie, nous avons fait une analyse préliminaire de ce rappel et il est mortel, vous obtenez un décès pour cinq ou dix injections chez les personnes de plus de 10 ans en Roumanie à cause des rappels. C'est notre conclusion, une conclusion préliminaire sur les données roumaines. Et c'est ma conclusion avec l'exposé. Et c'est tout.

(23:42):

Je peux te le donner. Ou alors c'était en fait la dernière diapositive, que j'ai oublié de montrer. Mais non, ça risque d'être compliqué. Je ne… Oh, c'est en cours maintenant ? Non, non, ce n'est pas possible, je pense. Corrélation-canada.org. Ce site, quand vous faites de la recherche, à la fin de la recherche, il y a des articles évalués par des pairs, il y a des rapports scientifiques et il y a des travaux incroyables, des travaux théoriques aussi qui prouvent, par exemple… Je vais vous dire ceci parce que c'est trop important.

Vous devez parcourir ces papiers. Nous avons prouvé que si l’on accepte l’épidémiologie théorique telle qu’elle est utilisée par les gouvernements, on peut montrer que si l’on veut protéger les personnes âgées, la pire chose à faire est de les isoler dans des maisons de retraite et à leur domicile. C’est absolument ce qui maximisera les infections et les décès. Et nous avons montré qu'il s'agissait désormais d'un article accepté par des pairs, et nous avons montré que cela était vrai en général pour les personnes âgées.

(25:43):

Les gouvernements disent donc qu’il faut protéger les personnes âgées en les isolant et en évitant qu’elles soient infectées. Et nous avons prouvé, à l’aide de modèles épidémiologiques standards avec tous les paramètres possibles, que le contraire est vrai. Le gouvernement ment donc vraiment là-dessus. Ils devraient le savoir mieux. Ces modèles existent depuis une décennie. Ce n'est donc qu'un autre exemple du travail que nous effectuons. Nous avons fait beaucoup de choses différentes pendant Covid, si vous voulez étudier ce site Web.

Réédité de l'auteur Sous-empilement