Un Dato Controintuitivo che Mette in Discussione Tutto
Per anni, la narrazione sulla salute pubblica ha presentato i vaccini come uno strumento sicuro ed efficace, un pilastro delle campagne sanitarie globali. Tuttavia, un’analisi recente dei dati ufficiali giapponesi, noti per la loro meticolosa precisione, svela un paradosso che scuote le fondamenta di queste certezze. L’interpretazione di questi dati, condotta dall’analista Steve Kirsch tramite uno strumento di visualizzazione creato da Kenji Fujikawa, mostra un andamento sorprendente e profondamente controintuitivo.
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Questi dati non rivelano un’osservazione isolata, ma un modello che si ripete con una consistenza allarmante. La domanda centrale che emerge è semplice ma potente: cosa succede alla mortalità di un gruppo di persone ogni volta che viene somministrata una nuova dose di vaccino? L’evidenza giapponese suggerisce una risposta che sfida radicalmente le aspettative.
Questo articolo non offre opinioni, ma si concentra sull’analisi di cinque scoperte chiave che emergono direttamente da questi dati. L’obiettivo è esplorare il segnale che questi numeri sembrano inviare, un segnale che, per la sua chiarezza e inesorabile ripetitività, diventa impossibile da ignorare.
1. Il Modello Inesorabile: Più Dosi, Maggiore Mortalità
La tesi centrale che emerge dall’analisi dei dati giapponesi è diretta e priva di ambiguità: ogni volta che a un gruppo è stata somministrata una nuova dose di vaccino, la sua mortalità è aumentata rispetto al gruppo che aveva ricevuto meno dosi. Non si tratta di un’anomalia, ma di una legge matematica che si ripete inesorabilmente a ogni nuova dose.
Confrontando il gruppo con due dosi rispetto a quello con una, la mortalità del primo gruppo risulta superiore. Confrontando il gruppo con tre dosi rispetto a quello con due, lo stesso schema si ripresenta. Questa tendenza prosegue costantemente, dose dopo dose, fino al confronto tra la settima e la sesta dose. In parole semplici, l’aggiunta di una dose coincide sistematicamente con un peggioramento degli esiti di mortalità per quel gruppo specifico.
Questi grafici mostrano che il gruppo con più vaccini (linea verde) si allinea sempre con il gruppo con meno vaccini (linea blu) ogni volta, poi si separa e si allontana da un minor numero di vaccini (linea blu)
2. I Non Vaccinati: Una Linea di Base Inaspettatamente Stabile
Nei grafici analizzati, la mortalità cumulativa per il gruppo dei non vaccinati mostra un andamento notevolmente prevedibile: segue una linea quasi perfettamente retta. Questo dettaglio è di fondamentale importanza, poiché questo gruppo agisce come un quasi perfetto “gruppo di controllo” scientifico. Fornisce una linea di base stabile e costante, un punto di riferimento rispetto al quale misurare le deviazioni degli altri gruppi.
Mentre la mortalità dei non vaccinati procede in modo lineare e prevedibile, le curve relative ai gruppi vaccinati mostrano improvvise e anomale deviazioni verso l’alto. Questo netto contrasto suggerisce che l’andamento osservato nei gruppi vaccinati non è casuale, ma è guidato da un fattore esterno che non influenza il gruppo di controllo.
3. La Divergenza Sbagliata: Perché la Curva della Mortalità Sale Invece di Scendere
Per cogliere il punto cruciale, è utile comprendere il concetto di “rischio cumulativo” (cumulative hazard). Immaginiamo il rischio cumulativo come un contatore che misura la probabilità totale di un evento negativo (in questo caso, la morte) accumulata nel tempo. Se un intervento medico funziona, il contatore del gruppo che lo assume dovrebbe salire più lentamente di quello del gruppo di controllo. La sua curva grafica dovrebbe appiattirsi e divergere verso il basso rispetto alla linea di base, indicando una riduzione del rischio.
I dati giapponesi mostrano l’esatto contrario. Dopo ogni nuova dose, la curva di mortalità del gruppo più vaccinato si allinea brevemente a quella del gruppo meno vaccinato per poi divergere costantemente verso l’alto. Come sottolineato nell’analisi originale:
Se il vaccino salvasse vite, [la curva] dovrebbe divergere verso il basso, non verso l’alto. Non ci sono due modi per interpretare questo dato; si tratta di una coorte fissa. Anche se lo si somministrasse alle persone meno sane, dovrebbe ridurre la mortalità, non aumentarla.
In altre parole, l’intervento, che dovrebbe teoricamente proteggere anche i più fragili, appare statisticamente associato a un esito peggiore. Questo rovescia la logica stessa di un’immunizzazione efficace.
4. L’Ipotesi delle “Persone Più Sane”: Un’Argomentazione che non Regge
L’obiezione più comune a dati come questi è il cosiddetto “healthy user bias”, ovvero l’ipotesi che le persone che scelgono di ricevere le dosi di richiamo più recenti siano, in media, più sane. Se questo fosse vero, ci si aspetterebbe logicamente che questi gruppi (ad esempio, quelli con 3 dosi rispetto a quelli con 2) mostrino un tasso di mortalità inferiore, proprio perché composti da individui intrinsecamente più sani.
Tuttavia, i dati mostrano sistematicamente il contrario. Il gruppo con più dosi registra una mortalità più alta, non più bassa. Questo fatto non solo contraddice l’ipotesi delle “persone più sane”, ma la invalida. Il fallimento di questa spiegazione alternativa costringe a considerare l’intervento stesso (la dose aggiuntiva) come la variabile determinante nell’aumento della mortalità osservata.
5. Coincidenza o Causalità? Il Dilemma Finale
La sintesi dell’analisi porta a un bivio interpretativo. Da un lato, abbiamo un modello straordinariamente coerente: dopo la somministrazione di ogni dose successiva, le curve di mortalità dei gruppi divergono, con il gruppo più vaccinato che mostra sempre un esito peggiore. Questo schema si ripete a ogni singolo richiamo.
Di fronte a un modello così persistente, l’analisi conclude che restano solo due interpretazioni possibili. O stiamo assistendo alla più grande e improbabile serie di “coincidenze” statistiche mai registrata nella storia della salute pubblica, oppure i vaccini COVID non sono sicuri e contribuiscono all’aumento della mortalità nei gruppi che li ricevono.
Un Segnale Impossibile da Ignorare
In sintesi, l’analisi dei dati ufficiali giapponesi, come interpretata da Steve Kirsch attraverso gli strumenti di visualizzazione di Kenji Fujikawa, mostra una correlazione costante e inquietante: a ogni dose di vaccino aggiuntiva corrisponde un aumento della mortalità per il gruppo che la riceve, rispetto al gruppo con una dose in meno. Il modello è troppo preciso e ripetuto per essere liquidato come rumore statistico.
Di fronte a un modello matematico così inesorabile e ripetuto, quale giustificazione scientifica esiste per non porre questi dati al centro di un’immediata revisione della sicurezza vaccinale?
Analisi dei Dati Giapponesi sulla Mortalità e la Vaccinazione COVID-19
Sintesi Esecutiva
Il documento analizza i dati sulla mortalità in Giappone in relazione alle dosi di vaccino COVID-19, basandosi su un’analisi presentata da Kenji Fujikawa. La tesi centrale è che ogni dose aggiuntiva di vaccino è correlata a un aumento del tasso di mortalità nel gruppo che la riceve. L’analisi utilizza grafici del “rischio cumulativo” (cumulative hazard) per confrontare coorti fisse con un numero diverso di dosi. Secondo la fonte, mentre la linea di mortalità per i non vaccinati rimane retta, le linee per i gruppi vaccinati divergono costantemente verso l’alto dopo la somministrazione, indicando una mortalità più elevata. Questo schema si ripete sistematicamente per ogni dose successiva, dalla prima alla settima, portando alla conclusione che i vaccini COVID-19 non sono sicuri.
Introduzione e Contesto della Fonte
La fonte principale è un articolo della newsletter di Steve Kirsch che esamina dati provenienti dal Giappone, descritti come “meticolosamente raccolti” e di alta accuratezza. L’autore sostiene che i funzionari giapponesi probabilmente continueranno a ignorare l’evidenza dei dati, mentre la popolazione giapponese è descritta come “molto obbediente”. L’analisi si basa su una piattaforma web creata da Kenji Fujikawa che permette di visualizzare i dati.
Metodologia di Analisi Dichiarata
L’analisi si basa sul confronto di coorti fisse utilizzando una metrica definita “rischio cumulativo” (cumulative hazard(t)), che è presentata come essenzialmente equivalente al tasso di mortalità. La relazione è definita dalla formula: hazard(t) = -ln(1-MR(t))
Secondo l’argomentazione, in assenza di fattori esterni, il grafico del rischio cumulativo dovrebbe seguire una linea retta (o, più tecnicamente, una linea esponenziale). Un intervento sicuro e salvavita dovrebbe far divergere la curva verso il basso rispetto alla linea di base. Al contrario, una divergenza verso l’alto indica un aumento della mortalità. La metodologia è descritta come “epidemiologia standard”, specificamente basata sul rapporto di rischio (risk ratio) per confrontare il rischio di mortalità cumulativo tra i gruppi.
Analisi Dettagliata per Dose
La fonte presenta una serie di confronti tra gruppi con un numero diverso di dosi, affermando che le curve dei decessi settimanali si allineano per un breve periodo e poi divergono. Il gruppo con più dosi mostra costantemente una mortalità più elevata.
| Confronto tra Dosi | Risultato Riportato dalla Fonte |
| Dosi 1 e 2 vs. Dose 0 | La mortalità del gruppo vaccinato è peggiore nel tempo. La curva per i non vaccinati è una linea retta, mentre quella per i vaccinati con 2 dosi diverge verso l’alto. |
| Dose 2 vs. Dose 1 | Più dosi corrispondono a più decessi. |
| Dose 3 vs. Dose 2 | I riceventi della terza dose mostrano una performance progressivamente peggiore nel tempo. Si sottolinea che questo avviene nonostante la presunzione che “le persone più sane optino sempre per l’ultima dose”, le quali dovrebbero quindi avere una mortalità inferiore. |
| Dose 4 vs. Dose 3 | Ancora una volta, coloro che ricevono la dose successiva hanno una mortalità più alta. |
| Dose 5 vs. Dose 4 | Il modello persiste (più dosi, mortalità più alta), ma si nota che “le cose si stanno avvicinando”. |
| Dose 6 vs. Dose 5 | Si osserva di nuovo una mortalità più elevata con un maggior numero di dosi. |
| Dose 7 vs. Dose 6 | La mortalità è riportata come “simile”. Questa osservazione è attribuita a una finestra temporale più breve e a un minor numero di persone nelle categorie analizzate. |
Conclusioni della Fonte
L’autore conclude che i dati presentano uno schema inequivocabile.
La divergenza costante e ripetuta dei tassi di mortalità dopo ogni dose di vaccino porta a due possibili interpretazioni: o si tratta della “più grande serie di ‘coincidenze’ di tutti i tempi” o i vaccini COVID-19 non sono sicuri. L’articolo propende decisamente per la seconda interpretazione.
