流産、死産の増加が新型コロナウイルスワクチン接種に直接関係していることがデータで示される
流産と死産の増加はCOVID注射に直接関連していることがデータで明らかに – 保健当局は「知っていたはず」
統計学者でルツェルン大学教授のコンスタンチン・ベック博士は、水曜日に発表した画期的な研究の中で、2022年の流産率と死産率が、その9カ月前にスイスで行われた妊婦へのCOVID-19ワクチン接種と直接対応していることを示すデータがあり、ワクチンメーカーと公衆衛生当局は、当時この情報を知っていたか、知ることができたはずだと述べた。
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統計学者でルツェルン大学教授のコンスタンチン・ベック博士の新しい分析によると、妊婦の自然流産の大幅な増加は、スイスにおけるCOVID-19ワクチンの展開に直接関連していた。
ドイツ保健大臣とスイス議会の元顧問であるベック氏は、科学出版物、健康保険会社、スイス連邦統計局(FOS)から入手可能なスイスとドイツのデータを分析した。
その結果、2022年の流産率と死産率は、その9ヶ月前のスイスの妊婦のCOVID-19ワクチン接種率と直接対応していることが判明した。
そして、ワクチンメーカーや公衆衛生当局者は、当時この情報を知っていたか、あるいは知ろうと思えば知ることができたはずだと述べた。それどころか、彼らはリスクを隠蔽するような形で情報を国民に提示したのである。
ベック氏は水曜日にDoctors for Covid Ethicsで画期的な研究結果を発表した。
また、スイス当局が「スイスでは若年層に関連した過剰死亡率はない」と公言しているのに反して、ベック氏が政府自身のデータを再調査したところ、2021年後半と2022年前半に若年層の過剰死亡率が顕著なパターンで現れていることが明らかになった。
ベック氏によれば、これらの調査結果は、COVID-19のパンデミックの間、「我々は最も脆弱な人々を不必要に新たなリスクにさらした。」そして、「今日、私たちのコロナ対策がもたらした、より多くの重い結果が公式統計に現れているが、(それらについて)関心を持つ人はごくわずかである 」という。
私は、これらのワクチン、特に妊婦とその胎児に対するワクチンの展開を分析することによって、ワクチン接種戦略を再考し、延期することが必須であったであろうという明白な証拠を当初から発見した。
新型コロナウイルス感染症の予防接種が「ベイビー・ギャップ」を引き起こした
スイスでは2022年、出生率の歴史的な低下が起こった。
ベック氏の分析によると、その年の出生数は毎月、過去6年間の平均出生数を下回り、国全体の出生率は8.5%減少した。
チューリヒの出生率は16.5%減少した。
チューリヒの出生率は16.5%低下した。ベック氏によると、出生率が13%低下したのは、第一次世界大戦が始まった1914年のスイス軍総動員の時で、ほとんどの若者が戦争に出征した。
2022年の出生率の急落は、パンデミックによる封鎖の後、2021年に出生率が3%急上昇した小さな「コロナ・ベビーブーム」の後に起こった。
アナリストのライムント・ヘーゲマンがまとめたデータによると、2021年と2022年初頭のスイス人女性のCOVID-19ワクチン接種率は、ワクチン接種後9ヶ月の出生率低下と非常に密接に対応していた。
図1(下)は、妊娠期間を考慮して出生率の時間軸を9カ月で調整したものだが、ワクチン接種率と出生率の低下の間にこのような強い相関関係があることを示している。
研究者たちは、この 「ベビーギャップ」についていくつかの異なる仮説を提示し、ベックはそれを評価した。
パンデミックそのものや、それに伴う経済的な不安から人々が行動を変えたという仮説である。
しかしベック氏は、この仮説は歴史的な行動パターンと一致しないと述べた。また、パンデミック開始後のベビーブームを説明することはできない。
彼はまた、COVID-19感染が出生率を低下させたという仮説も否定した。もしそうであれば、2020年の第一波感染後に出生率が2021年に急上昇することはなかっただろうし、オミクロンウイルスの波後に出生率が低下したという証拠もない、と彼は言う。
実際、ベック氏によれば、少子化の証拠はまったくないという。それどころか、パンデミック前と同じ割合で女性が妊娠していることを示している。
スイスのデータはまだ入手できないため、ドイツの健康保険のデータを用いて、ベック氏は、妊娠検査を受け、妊娠の治療を受けるために医師を訪れた女性の数は、2021年と2022年を通して一定であったことを示した。
2021年のミニベビーブームに関連した急増もあった。
このことから、COVID-19ワクチンによる自然流産が出生率低下の最も妥当な仮説であることがわかる。
その主張を裏付けるように、ドイツの医療保険会社とスイスの保険会社のデータによると、2021年第4四半期から、妊娠合併症の治療件数と出産後の入院期間が明らかに大幅に増加している。
ドイツのデータによると、2021年第4四半期の死産数は20%増加している。
スイスの死産に関するデータは得られていないが、死産が実質的に異なると考える理由はないと同氏は述べた。
リーフレットを読んでいれば、誰でも危険性を知っていたはずです
ワクチンが妊娠に与える影響は、単に悲劇的で予期せぬ結果というわけではなく、ワクチンメーカー自身のデータの有無ですでに明らかだったからだ、とベック氏は言う。
メーカーからの「リーフレットを読んだ」人なら誰でも、妊娠に関するデータはないが、ワクチンが乳幼児に及ぼす可能性のある影響については深刻な懸念があることを「知らされただろう」と付け加えた。
ドイツ版のモデナ・スパイクバックスの警告は、要するに、「妊婦に対するリスク」はまったくわからない。良好な対照研究が行われていない。十分なデータがありません。
また、このリーフレットは授乳中の母親には接種を勧めないが、妊婦には接種を強く勧めている、とベック氏は言う。
「しかし、通常、妊娠は授乳に先行するのではないでしょうか?」
ファイザー社の文書によれば、2021年4月20日、ファイザー社はmRNAワクチンと妊娠に関する報告書を疾病管理予防センター(CDC)に送った。
翌日、New England Journal of Medicine(NEJM)は、V-safeとVaccine Adverse Event Reporting System(VAERS)の分析に基づき、妊婦におけるCOVID-19ワクチンの安全性に関する予備的知見を発表した。
4月23日、ホワイトハウスの記者会見でCDCのロシェル・ワレンスキー所長は、この論文の結果に基づいて妊婦にワクチン接種を勧めた。
この論文では、妊娠第3期における妊娠や新生児の転帰に関して安全性のシグナルは認められなかったが、妊娠第1期や第2期については結論は出せない、と明確に述べている。
ベック氏によれば、妊娠第1期と第2期は妊娠のリスクが最も高い時期であることから、NEJMの論文は、最も脆弱な時期の妊婦にワクチンがどのような追加的リスクをもたらすか、研究者が知らなかったことを認めている。
また、この論文には、ワクチン接種後に最も頻度の高い症状を妊婦と非妊婦で比較するという無関係な内容も含まれており、新生児への潜在的な健康影響の唯一の指標として生児出生を使用している。
そしておそらく最も重要なことは、「最も頻繁に報告された妊娠関連の有害事象は自然流産であった 」と明記していることである。
この論文では、報告された104件のうち、ワクチン接種に関連した自然流産は46件であった。これは自然流産の73.1%の増加であるとベック氏は言う。
そのNEJMのデータに基づいて計算すると、スイスで報告されている75%の妊婦のワクチン接種率では、10回に1回の妊娠が流産か死産に終わることになる。
そして、ワクチン誘発流産仮説は、メーカーのデータにも、CDCの妊婦へのワクチン接種キャンペーンの根拠として報告されている関連所見にも一致すると結論づけた。
0~14歳児の肺塞栓症、心停止と脳卒中、脳梗塞が125%急増
この発表ではまた、COVID-19ワクチン接種が若者に与える影響や、統計操作によってそれらの潜在的な影響がいかに曖昧にされうるかについて、一連の懸念が提起された。
ベック氏は、ワクチン接種期間中に若者の健康状態や死亡率が悪化したいくつかの例に基づいて、「なぜ子どもたちにワクチンを接種したのか?つまり、彼らはこのウイルスのターゲットではなかったのです。」
例えば、主要な医療保険会社のデータを調べたところ、2020年から2021年にかけて、19歳から39歳の人々の医療費の伸びが最も高かったが、通常は最も低く、この層の健康状態の変化を示していた。
0歳から14歳の子供における肺塞栓症、心停止、脳卒中、脳梗塞の発生頻度に関するデータは、125%の急増を示した。数はまだ少ないが、その前の数年間は年平均20件だったのが、2021年には合計45件になった。
FOSによるデータ分析では、2022年には若年層の過剰死亡はないと報告されていたが、ベックによれば、このデータ分析には赤信号が灯ったという。
過剰死亡率とは、ある期間に報告された死亡数と予想された死亡数の差のことである。超過死亡率のベースライン予測は通常、過去の平均値に基づいている。
FOSの死亡率データを再分析し、予想死亡者数を過去の平均と同じにしたところ(FOSはこの再分析を行っていない)、全体の超過死亡率が12%増加した。
年齢層別の超過死亡率を分析したところ、20~39歳の若年層では、2021年後半と2022年に通常の予測を上回る超過死亡率の急増が見られた。また、0歳から19歳の子供についても同様の傾向が見られた。
死亡率の過剰データは、予測の信頼区間を広げたり、異なる健康プロファイルを持つ人口集団を組み合わせたり、ばらつきを隠すために予想死亡数の基準値を変えたりすることで簡単に隠せる、と彼は言う。
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