Thread by @NicoVedrines

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🔴 2 ÉTUDES
de la #DREES sur laquelle les institutions se basent
POUR IMPOSER LA
VACCINATION
sont-elles FIABLES❓❓

Spoiled: NON

Allo @LaREM_AN @lesRep_Senat @Sante_Gouv @Conseil_Etat @Conseil_constit @GuillaumeRozier @vincentglad @nicolasberrod

THREAD
via @decoder_l

2/

Publications du 13 et 23/07/21 affirmant que les hospitalisés sont exclusivement des non vaccinés

=> Une publication
au 🔴 BON MOMENT

« Preuve scientifique » au moment des votes en URGENCE / l’obligation vaccinale

=> Les médias relaient dans leur rôle de PROPAGANDE

3/

Dans les résultats de la DREES,
les non-vaccinés comptent pour:

-> 96% des dépistés positifs
-> 82% des hospitalisations
-> 85% des Soins critiques
-> 75% des Décès

4/

L’ORIGINE DES DONNEES:

3 sources:

=> SIVIC pour les HOSPITALISATIONS et les DÉCÈS

=> SIDEP pour les TESTS de dépistage

=> VACSI pour les VACCINÉS


5/

SIVIC, données citées par la DREES:

=> 6758 hospitalisés
=> 1696 en soins critiques
=> 926 décès

6/

🔴 PROBLÈME

SIVIC, données accessibles via GEODES
qui sont DIFFERENTES

=> 6876 hospitalisés
=> 2084 en soins critiques
=> 1880 décès

7/

🔴 L’étude de la DREES a BEAUCOUP de DONNÉES MANQUANTES :

☑️ -5% pour les hospitalisés
☑️ -15% pour les soins critiques
☑️ -51% pour les décès

☑️ PERTURBANT 🔴: 5% des hospitalisés perdus correspondraient à 51% des décès

8/

☑️ Les données en OPEN DATA confirment le problème de manque de données.

9/

OÙ SONT PASSÉS LES MORTS OUBLIÉS❓

Soi-disant la DREES n’a collecté que les données avec âge et sexe renseignés

🔴 => le manque de données sur le sexe ou l’âge peut FACILEMENT être RÉSOLU pour les décédés, car un SITE PUBLIC peut facilement INFORMER sur ce point

10/

Et le numéro de Sécurité Sociale peut suffire…

La DREES devrait refaire une analyse en incluant ces patients.

11/

5% des exclus correspondraient à 51% des décès… il n’est pas possible d’avoir une telle différence de %

Le pb d’un manque de données sur l’âge et le sexe ne peut pas toucher que des décédés.

Il s’agit d’une fausse excuse. Il y a d’autres pbs dans cette « étude BigData »

12/

🔴 🔴 => une EXPLICATION de l’absence de 51% des décès

les bases de données SIVIC et SIDEP ont pu être APPARIÉES.

Une personne identifiée dans SIVIC mais sans TEST POSITIF (SIDEP) serait exclue

=> non prise en compte de patients sans test positif❓

13/

En effet
dans les DONNEES SIVIC:

Il n’est PAS NECESSAIRE D’AVOIR UN TEST POSITIF pour être inscrit dans la base SIVIC:

=> une TDM évocatrice
=> ou un bilan clinique
peuvent suffire.

14/

CONCLUSION 1:

=> si on estime que la DREES a bien fait en excluant 51% des décès car pas de tests positifs,

cela signifie que l’ensemble des DÉCÈS dits COVID en France serait
SURÉVALUÉ de près de 50%

15/

CONCLUSION 2

Si nous supposons que les DÉCÈS remontés dans SIVIC (notamment les décès SANS test PCR positif) sont FIABLES,

alors la DREES s’est trompée en EXCLUANT 51% des décès

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Et on doit s’interroger

🔴 Qui peut faire un séjour à l’HOPITAL entre le 31/05 et le 11/07 pour un
ÉTAT GRAVE menant à un décès SANS JAMAIS ÊTRE TESTÉ ?

🔴 le + probable est une PERSONNE ÂGÉE VACCINÉE ☑️

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🔴 En considérant que les 51% de décès oubliés sont des âgés vaccinés, les RESULTATS CONCORDENT avec ceux venant des AUTRES PAYS avec 56% des personne décédées qui sont vaccinées.

=> Il n’y a aucune raison pour dire que RU, Israel, Islande, USA… se tromperaient

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D’autres CRITIQUES assez GRAVES sur la 1ere publication

Notamment
Comptage en « HOSPIT COVID » si PCR positive 21 JOURS AVANT ou APRÈS une hospitalisation

S’agit-il d’une commande de l’Etat❓
Que faire face à une manipulation❓

19/

Sources :


Etude DREES sur le dépistage : solidarites-sante.gouv.fr/IMG...
Etude DREES sur les hospitalisations / décès : solidarites-sante.gouv.fr/IMG...
Géodes pour les données SIVIC : geodes.santepubliquefrance.fr...

20/

Fichier public des personnes décédées : data.gouv.fr/fr/datasets/...
Etude anglaise sur la mortalité Covid vaccinés / non vaccinés : assets.publishing.service.gov...
Données israéliennes sur la mortalité Covid : data.gov.il/dataset/covid-…...

FIN