5. dic, 2021

Una piccola matematica dei falsi pandemici.

Una piccola matematica dei falsi pandemici.
Chiedo venia ai lettori se li sottopongo a un po’ di matematica elementare, ma a volte essa è necessaria a scoprire gli altarini. In molti Paesi occidentali la lugubre distribuzione quotidiana di paura e di mistificazioni con le conseguenti misure, restrizioni e ordini di vaccinazione viene giustificata con la famosa “incidenza” che è un parametro importante nella valutazione dell’estensione e del potenziale delle malattie infettive, ma che viene usata in maniera del tutto impropria per lanciare allarmi che non hanno senso. Nei libri di testo, l’incidenza (I) è definita come segue secondo una formula detta di Mückstein:
I = K / E ∗ 100.000
vale a dire il numero di malati (K) in una certa zona e un certo periodo di tempo (tipicamente 7 giorni) diviso per il numero di abitanti dell’area ( E) moltiplicato 100.000. Ma cosa fanno invece gli epidemiologi di governo? Nei loro annunci sull’incidenza non si parla di malati, ma di risultati positivi dei test che fanno passare come “nuovi contagi”. La formula usata nella realtà diventa allora
I = P (positivi) / E * 100.000
La sostituzione dei malati con i positivi al test Pcr, cambia radicalmente il senso della formula e la rende una presa in giro, perché un malato è una persona sulla quale è accertata la presenza di una patologia e per quanto gli errori possano essere possibili sono estremamente contenuti, mentre un positivo non è affatto un malato, anzi nel 95 per cento dei casi sta benissimo; inoltre i test pcr sono altamente inaffidabili e non viene stabilito alcuno standard sui cicli di moltiplicazione ai quali devono essere sottoposti il che è vitale per avere dei numeri che significano qualcosa. Lo stesso pontefice della pandemia, ossia Fauci ha sostenuto che per test fatti con 35 -40 cicli, ovvero la normalità, un risultato positivo significa solo che si sono trovati “nucleotidi morti. Punto “. In effetti persino nei bugiardini viene detto che questi test hanno un senso diagnostico, sia pure molto relativo relativo, solo se già si riscontrano i sintomi della malattia, mentre su persone sane sono di fatto un gioco d’azzardo. Infine il numero di test effettuati varia da settimana a settimana contribuendo a rendere ancora più insensato un indice che poi serve ai governi a reprimere ogni libertà.
La formula da usare sarebbe allora questa p = P/Z * 100.000 dove p è il numero delle persone trovate positive su 100 mila abitanti in pratica l’incidenza , P il numero dei positivi e Z il numero dei test effettuati. Secondo quest’ultima formula l’incidenza non varia con il numero dei test ( anche se può variare a seconda dei cicli utilizzati) mentre usando la formula classica ideata per i malati e applicata invece ai semplici positivi, si hanno aumenti stratosferici e impressionanti, ma del tutto privi di consistenza. Se ad esempio in un certo periodo di tempo in un area con due milioni di abitanti faccio 100. 000 test troverò diciamo a 2000 positivi con un un’incidenza 100, ma se di test ne faccio un milione troverò 20 mila positivi con un’incidenza di 1000, vale a dire 10 volte maggiore mentre usando la formula corretta l’incidenza sarà sempre la stessa.

https://www.vocidallastrada.org/2021/12/eudravigilance-31014-morti-2890600.html

 

Un poco de matemáticas sobre pandemias falsas.
Pido disculpas a los lectores si les presento algunas matemáticas elementales, pero a veces es necesario descubrir los altares. En muchos países occidentales la lúgubre distribución diaria del miedo y las mistificaciones con las consiguientes medidas, restricciones y órdenes de vacunación se justifica con la famosa "incidencia" que es un parámetro importante para evaluar la extensión y el potencial de las enfermedades infecciosas, pero que se utiliza en una forma totalmente inadecuada de dar alarmas que no tienen sentido. En los libros de texto, la incidencia (I) se define de la siguiente manera según una fórmula llamada Mückstein:
I = K / E ∗ 100.000
es decir, el número de pacientes (K) en un área determinada y un período de tiempo determinado (normalmente 7 días) dividido por el número de habitantes del área (E) multiplicado por 100.000. Pero, ¿qué están haciendo los epidemiólogos del gobierno en su lugar? En sus anuncios sobre la incidencia no se menciona a las personas enfermas, sino a los resultados positivos de las pruebas que pasan como "nuevas infecciones". La fórmula utilizada en la realidad se convierte entonces en
I = P (positivo) / E * 100,000
Sustituir a los pacientes con positivos en la prueba de Pcr cambia radicalmente el significado de la fórmula y la convierte en una burla, porque un paciente es una persona de la que se constata la presencia de una patología y en la medida en que se pueden cometer errores está extremadamente contento, mientras que un positivo de ninguna manera es una persona enferma, al contrario en el 95 por ciento de los casos está perfectamente bien; Además, las pruebas de pcr son muy poco fiables y no se establece ningún estándar en los ciclos de multiplicación que deben pasar, lo cual es vital para tener números que signifiquen algo. El propio Papa de la pandemia, Fauci, argumentó que para las pruebas realizadas con 35-40 ciclos, que es la norma, un resultado positivo solo significa que se encontraron "nucleótidos muertos". Punto ". De hecho, incluso en los folletos se dice que estas pruebas tienen un sentido diagnóstico, aunque muy relativo, solo si ya se detectan los síntomas de la enfermedad, mientras que en personas sanas son en realidad una apuesta. Finalmente, el número de pruebas realizadas varía de una semana a otra, lo que contribuye a hacer un índice aún más insensato, que luego sirve a los gobiernos para reprimir toda libertad.
Entonces, la fórmula a utilizar sería esta p = P / Z * 100.000 donde p es el número de personas positivas entre 100.000 habitantes en la práctica la incidencia, P el número de positivos y Z el número de pruebas realizadas. Según esta última fórmula, la incidencia no varía con el número de pruebas (aunque sí puede variar según los ciclos utilizados) mientras que se usa la fórmula clásica diseñada para pacientes y aplicada en cambio a simples positivos, hay incrementos estratosféricos e impresionantes, pero completamente desprovisto de consistencia. Por ejemplo, si en un determinado período de tiempo en una zona con dos millones de habitantes hago 100.000 pruebas encontraré digamos 2000 positivos con una incidencia de 100, pero si pruebo un millón encontraré 20.000 positivos con una incidencia de 1000 , eso es 10 veces mayor, mientras que si se usa la fórmula correcta, la incidencia siempre será la misma.

https://www.vocidallastrada.org/2021/12/eudravigilance-31014-dead-2890600.html

 

A little math of false pandemics.
I apologize to the readers if I submit them to some elementary mathematics, but sometimes it is necessary to discover the altars. In many Western countries the dismal daily distribution of fear and mystifications with the consequent measures, restrictions and vaccination orders is justified with the famous "incidence" which is an important parameter in evaluating the extent and potential of infectious diseases, but which it is used in a totally improper way to raise alarms that do not make sense. In textbooks, the incidence (I) is defined as follows according to a formula called Mückstein:
I = K / E ∗ 100,000
that is, the number of patients (K) in a certain area and a certain period of time (typically 7 days) divided by the number of inhabitants of the area (E) multiplied by 100,000. But what are government epidemiologists doing instead? In their announcements on the incidence there is no mention of sick people, but of positive test results that they pass as "new infections". The formula used in reality then becomes
I = P (positive) / E * 100,000
Replacing patients with Pcr test positives radically changes the meaning of the formula and makes it a mockery, because a patient is a person on whom the presence of a pathology is ascertained and as much as errors may be possible they are extremely content, while a positive is by no means a sick person, on the contrary in 95 percent of cases he is perfectly fine; furthermore, pcr tests are highly unreliable and no standard is set on the multiplication cycles they must undergo which is vital to have numbers that mean something. The pope himself of the pandemic, Fauci, argued that for tests done with 35-40 cycles, which is the norm, a positive result only means that "dead nucleotides" were found. Point ". In fact, even in the leaflets it is said that these tests have a diagnostic sense, albeit a very relative one, only if the symptoms of the disease are already detected, while on healthy people they are in fact a gamble. Finally, the number of tests carried out varies from week to week, helping to make an index even more senseless, which then serves to governments to repress all freedom.
The formula to use would then be this p = P / Z * 100,000 where p is the number of people found positive out of 100,000 inhabitants in practice the incidence, P the number of positives and Z the number of tests performed. According to the latter formula, the incidence does not vary with the number of tests (although it can vary depending on the cycles used) while using the classic formula designed for patients and applied instead to simple positives, there are stratospheric and impressive increases, but completely devoid of consistency. For example, if in a certain period of time in an area with two million inhabitants I do 100,000 tests I will find let's say 2000 positives with an incidence of 100, but if I test a million I will find 20,000 positives with an incidence of 1000, that is 10 times greater while using the correct formula the incidence will always be the same.

https://www.vocidallastrada.org/2021/12/eudravigilance-31014-dead-2890600.html

 

Маленькая математика ложных пандемий.
Прошу прощения перед читателями, если я предлагаю им элементарную математику, но иногда необходимо открыть алтари. Во многих западных странах мрачное ежедневное распространение страха и мистификаций с соответствующими мерами, ограничениями и порядками вакцинации оправдывается знаменитой «заболеваемостью», которая является важным параметром при оценке степени и потенциала инфекционных заболеваний, но при этом используется в Совершенно неподходящий способ поднять бессмысленную тревогу. В учебниках заболеваемость (I) определяется следующим образом по формуле Мюкштейна:
I = K / E * 100 000
то есть количество пациентов (K) в определенной области и за определенный период времени (обычно 7 дней), деленное на количество жителей области (E), умноженное на 100 000. Но что вместо этого делают правительственные эпидемиологи? В их объявлениях о заболеваемости упоминаются не заболевшие люди, а положительные результаты анализов, которые они принимают за «новые инфекции». Формула, используемая в действительности, становится
I = P (положительный) / E * 100 000
Замена пациентов с положительными результатами теста ПЦР радикально меняет смысл формулы и превращает ее в издевательство, потому что пациент - это человек, на котором установлено наличие патологии, и насколько возможны ошибки, они чрезвычайно довольны, в то время как положительный результат ни в коем случае не больной человек, напротив, в 95 процентах случаев он совершенно здоров; кроме того, тесты pcr очень ненадежны, и не установлен стандарт на циклы умножения, которые они должны проходить, что жизненно важно для получения чисел, которые что-то значат. Сам Папа, участвовавший в пандемии, Фаучи, утверждал, что для тестов, проведенных с 35-40 циклами, что является нормой, положительный результат означает только то, что были обнаружены «мертвые нуклеотиды». Точка ". На самом деле, даже в листовках говорится, что эти тесты имеют диагностический смысл, хотя и весьма относительный, только если симптомы заболевания уже обнаружены, тогда как на здоровых людях они фактически являются авантюрой. Наконец, количество проводимых тестов меняется от недели к неделе, помогая сделать индекс еще более бессмысленным, который затем служит правительствам для подавления любой свободы.
Тогда формула, которую следует использовать, будет следующей: p = P / Z * 100 000, где p - число людей, у которых на практике было обнаружено 100 000 жителей, с положительным результатом, P - количество положительных результатов и Z - количество выполненных тестов. Согласно последней формуле, заболеваемость не зависит от количества тестов (хотя она может варьироваться в зависимости от используемых циклов), хотя при использовании классической формулы, разработанной для пациентов и применяемой вместо простых положительных результатов, наблюдается стратосферный и впечатляющий рост, но полностью лишены консистенции. Например, если в определенный период времени в районе с двумя миллионами жителей я сделаю 100000 тестов, я найду, скажем, 2000 положительных результатов с частотой 100, но если я проверим миллион, я найду 20000 положительных результатов с частотой 1000. , что в 10 раз больше, при использовании правильной формулы заболеваемость всегда будет одинаковой.

https://www.vocidallastrada.org/2021/12/eudravigilance-31014-dead-2890600.html