The Dutch government is using the law as a weapon against "dissident" GPs while using "administrative silence" to protect the specialists who are failing to report thousands of injuries.

Some think AE reporting is voluntary. In the Netherlands, it is a legal requirement.

🧵1/10 The Statutory Mandate:

Article 78 In the Netherlands, Article 78 of the Medicines Act is not a suggestion—it’s a federal law. It mandates that doctors MUST report every serious adverse drug reaction (ADR) to the national database (Lareb/EMA).

The criteria for "Serious"? Any event resulting in hospitalization or worse

2/10

Voor diegene die geïnteresseerd is, hier de lange draad van @MarionKoopmans in het NL, gericht aan @DrJBhattacharya (Emeritus Professor Stanford School of Medicine. MD, PhD. en directeur van het Amerikaanse National Health Institute).

[Vertaling: ChatGPT ]

Ik zal dit één keer proberen. Ik kijk met verbazing naar uw opruiende tweets. U plaatst mij waarschijnlijk in het kamp van de “lockdown-aanjagers”. Ik vraag me af of u ooit een rol hebt gehad in crisisadvisering binnen de volksgezondheid, in een ziekenhuis-uitbraakteams of met verantwoordelijkheid voor gezondheids-bescherming op de werkvloer.

Laat me uitleggen hoe dit werkt: er is een zich ontwikkelende crisis met veel onzekerheid, maar met een dreigend risico op grote impact. Dat betekent dat er een onmiddellijke en dringende behoefte is aan gedetailleerde data over de situatie. Uitbraken beginnen meestal rommelig, vooral bij een nieuwe ziekte: er is nog geen goede diagnostiek, je kent de omvang van verspreiding niet, je weet niet wie risico loopt of wie bijdraagt aan transmissie.

Modellering start al op basis van fragmentarische informatie die landen en experts delen. Dat zijn zelden perfect opgezette studies. Je moet werken met wat beschikbaar is, de kwaliteit beoordelen en vergelijken met ervaringen uit eerdere uitbraken. COVID-19 leek aanvankelijk traag te starten, mogelijk vergelijkbaar met SARS, maar bleek duidelijk besmettelijker. Bovendien ontstond de eerste variant al vroeg, waardoor de vroege data de besmettelijkheid onderschatten.

Wat zich ontwikkelde was een snel bewegende uitbraak met eigenschappen die enorme druk legden op volksgezondheid, zorg en samenleving. Met een relatief hoge sterfte en een immunologisch naïeve bevolking kon zelfs een lage complicatiegraad bij veel infecties leiden tot grote sterfte en overbelasting van zorgsystemen.

De impact hing sterk af van investeringen in zorg en infectiepreventie. Dan kijk je naar wat transmissie drijft en hoe je de meest kwetsbaren beschermt. Doen alsof dit niet moeilijk was, is een grove oversimplificatie. Hindsight is een slechte raadgever.

We moeten leren en zorgen dat “gouden standaard”-data zo vroeg mogelijk beschikbaar zijn: door vertrouwen te bouwen in datadeling, diepgaand onderzoek naar vroege signalen te stimuleren, en resultaten goed te vertalen naar beleid. Ik heb goede en slechte voorbeelden gezien, en ben het eens dat verbetering nodig is.

Maar achteraf oordelen (“kapitein achteraf”) blokkeert dat leerproces en voedt polarisatie. Het stelt geen betekenisvolle dialoog voor. Dat dit komt van hooggeplaatste professionals in de VS vind ik zeer teleurstellend. Dit is geen wetenschappelijk debat, maar het gebruiken van sociale media voor dog whistles.

Ga naar de WHO, verdiep u in wat er is gedaan, doe uitbraaksimulaties, en help een weg vooruit te bouwen. Als hoofd van ’s werelds grootste wetenschappelijke organisatie heeft u hierin een bijzondere verantwoordelijkheid.

Ik schrijf dit wetende dat ik zelf haat en bedreigingen kan oproepen. Wetenschap heeft werk te doen, en wie beweert precies te weten hoe het had gemoeten, heeft per definitie ongelijk. Dit zijn complexe, contextafhankelijke problemen.

Ik verdedig niet WHO, lockdowns of mezelf. Ik sta op voor de volksgezondheid en voor de mensen die keihard hebben gewerkt en daar soms nog steeds de gevolgen van dragen. Ja, evaluaties moeten breder zijn, inclusief mentale en economische effecten. Maar we missen de instrumenten om zulke analyses in real time met voldoende kwaliteit te doen.

Communicatie hierover is extreem moeilijk in het huidige medialandschap met parallelle waarheden en kwaadwillende actoren. Ik wil graag leren hoe we hier voorbij komen, want er zullen nieuwe pandemieën komen.
Met respect,

@WHO, @ScienceMagazine, @ECDC_EU, @CDCgov, @Eurosurveillanc.

Marion Koopmans Dan nu mijn persoonlijke beleving:

Ik begin even met de feiten:

1. Mevrouw Koopmans was prominent co-auteur van de beroemde Corman-Drosten PCR paper, Januari 2020. Weet u nog? Dé basis voor de miljarden PCR testen wereldwijd.

Echter deze paper bleek binnen 24u te zijn Peer Reviewed. (180 dagen is de standaard).

Dit ruikt naar dezelfde wetenschapsfraude zoals met Diederik Stapel destijds.

Bron: x.com/waukema/status…

2. Mevr. Koopmans en Dhr Marc Bonten ontvingen 16 Miljoen EURO van Mr Bill Gates, zonder dit transparant te declareren, zo trof ik in de data.

Dat zij dit niet deden, toon ik hier: x.com/waukema/status…

2/n

Fetal Deaths reported 2018-2025 to EMA:

World wide number of fetal deaths reports following all -except COVID-vaccines- medication, has shown a sharp increase since Q2/2021, never to return to pre-2021 levels.

This sharp increase coincides with the largest medical intervention in human history and cannot be explained by changes in background reporting or demographic trends.

Any such signal should prompt a multidisciplinary investigation by data experts, physicians, and pathologists.

1/n Food for fact checkers:

Why does EMA offer a datapoint named 'Age Group (by Reporter)' that mentions Foetus, Neonate, Child, Adolescent, Adult, Elderly? And what is their definition for Foetus?

According to EMA’s Good Pharmacovigilance Practices (GVP) P.III and the ICH E2B guidelines, the term 'Foetus' is used with two levels of precision:

The Broad Definition (Used in Reporting): Covers the entire period of prenatal development from conception until birth. This includes the embryonic stage (weeks 0–8) and the fetal stage (week 9 to delivery).

The Narrow Clinical Definition: Refers specifically to the stage of development after organogenesis (roughly from the end of the 8th week of gestation) until birth.

Crucial for your data analysis: When you filter for Age Group: 'Foetus' and Outcome: 'Death', you are capturing any report where the reporter identified the victim as being in utero.

This typically encompasses both "Spontaneous Abortions" (early loss) and "Stillbirths" (late loss).

2/n

In NL belanden zo'n 40 duizend mensen in het ziekenhuis met als hoofddiagnose: Bijwerkingen Medicijnen. Elk jaar [1]

Wat blijkt uit de officiële data van CBS en EMA?

In 2 van de 100 gevallen wordt dit door een arts bij @Lareb_NL gemeld.

In 98% (!) werd (wordt) NOOIT GEMELD

1/n Obv de data (die EMA mij verzocht te verwijderen) kan exact worden bepaald welke meldingen door artsen werden gedaan èn geleid hebben tot ziekenhuisopname.

Het aantal meldingen elk jaar, ziet u in de onderste balken. Bovenin (rood) het % dat werd gemeld (EMA meldingen gedeeld door CBS opnamen).

De berekening is tweemaal uitgevoerd; Rechts werd het minst 'strenge' filter gebruikt.

2/n

Vergelijking tussen de Rapportage Coronavaccinatie 2024 van Lareb [1] en de EMA data (die ik van EMA niet mag hebben) [2]:

Geen 8 maar 18 sterfgevallen
Geen 982 maar 1234 meldingen
Geen 6 maar 27 met ernstige hartklachten

1/n Weliswaar zie ik -net als Lareb- 8 sterfgevallen die werden geprikt met Pfizer JN.1, maar ik zie nog eens 10 sterfgevallen waarbij de [EV Gateway Date] ligt in dezelfde periode 16-sep-2024 t/m 01-mar-2025.

Van deze 10 additionele sterfgevallen is bij 7 een naamvariatie van Pfizer gemeld, bij 2 meldingen AstraZeneca en bij 1 Janssen.

2/n

Detail Analyse van gemelde vaccinatie-schade bij vijf Pfizer batches:

Op basis van officiële gegevens uit ECDC, RIVM, EMA (Lareb/CBG) en VWS (WOO) haal ik het volgende beeld naar voren (zie Tabel) met daarin twee absolute uitschieters.

1/n Gemelde overlijdens:

Batch EM0477 noem ik een absolute ‘Killer Batch’. Met 28 gemelde overlijdens per 100 duizend prikken, werd bij mensen die waren geprikt met deze batch ruim 14 maal zo vaak een overlijden gemeld in vergelijking tot het gemiddelde over heel Nederland. Bij batch EJ6795 werd bijna tweemaal zo vaak gemeld na overlijden. De overige drie batches ‘scoorden’ onder het NL gemiddelde.

Ik vind het lastig om harde conclusies te trekken uit deze -toch schokkende- observaties. EM0477 is voor het overgrote deel weggeprikt in WLZ (instellingen Langdurige Zorg). Gevoelsmatig zou ik verwachten dat deze doelgroep dus met name zeer fragiele en vaak hoogbejaarde mensen betreft. Met betrekking tot de gemelde overlijdens trek ik dan een parallel met de Case Fatality Rate van Covid-19 zelf; Het risico op overlijden nam tijdens Covid exponentieel toe op oudere leeftijd.

Ik vraag mij daarom het volgende af: Wat zou er gebeurd zijn, als men deze mensen niet met EM0477 had ingespoten, maar met een andere batch? Zou EM0477 dan niet zo zijn opgevallen, maar juist die andere batch? Is het niet gewoon zo dat elke grootschalige interventie bij deze mensen, enorme risico’s met zich mee brengt? Bijvoorbeeld die kwaadaardige lock-downs of zelfde de griep-prikken?

2/n

Dutch FDA-Counterpart CBG Defies EU Drug Safety Standards

The European Medicines Agency (EMA), the EU’s equivalent of the FDA, has compiled a list of specific side effects, often associated with medicines, that are always considered serious, regardless of their severity. [1]

The EMA directs that if the Dutch Medicines Evaluation Board (CBG) receives reports of side effects involving one or more reactions listed as ‘Designated Medical Events (DME)’, CBG must, in principle, always classify these reports as serious.

This is not happening: CBG disregards this mandate in 45% of such serious reports by classifying them as non-serious. This approach by CBG is in stark contrast to that of all other EU member states.

1/n The fact that CBG misclassifies serious reports as non-serious violates EU regulations (Good Pharmacovigilance Practice), EMA mandates, and industry standards, undermining drug safety.

It’s hard to believe CBG is unaware of its international, treaty-based obligations —including legal and personal accountability— to effectively and preventively sprotect public health.

The critical volume of inherently serious side effect reports on the DME list provides clear signal value, which CBG —per my data analysis— negligently ignores as shown in the infographic.

Under international treaties and EU law, the burden of proof that this is not happening lies with CBG, its executor Lareb, and the State.

2/n

BIJWERKINGEN-AFFAIRE bij Lareb en CBG:

De Europese Medicijn Autoriteit (EMA) heeft een lijst opgesteld van specifieke bijwerkingen, die volgens EMA in principe altijd als ernstig worden aangemerkt, ongeacht de gradatie daarvan. Bijwerkingen die vaak met medicijnen samenhangen. [1]

De EMA schrijft dan ook voor dat -indien er bij Lareb meldingen worden gedaan van bijwerkingen waarbij één of meerdere reacties voorkomen op deze lijst van 'Designated Medical Events (DME)', dat Lareb deze melding in principe altijd als ernstig moet classificeren.

Dit gebeurt niet: Lareb en haar opdrachtgever -het College ter Beoordeling van Geneesmiddelen (CBG)- negeren dit voorschrift in bijna de helft van dit soort ernstige meldingen, door deze weg te zetten als niet-ernstig.
Deze handelswijze van Lareb en CBG staat in groot contrast met die van alle andere EU lidstaten.

Let op: Deze draad bevat mogelijk zware kost...

1/n Het feit dat Lareb en CBG ernstige meldingen mis-classificeren als niet-ernstig, is in strijd met de regelgeving (Good Pharmacovigilance Practice), EMA voorschrift, Industry Standards en dat ondermijnt de medicijn-veiligheid.

Het CBG is eindverantwoordelijke voor de veiligheidsbewaking in NL. Het is onbegrijpelijk wat de reden is waarom CBG haar opdrachtnemer Lareb dit EMA voorschrift systematisch laat negeren.
Ook kan ik mij niet voorstellen dat zij zich niet bewust zijn van hun internationale, verdragsrechtelijke verplichtingen (lees ook: Bestuurlijke, dus Persoonlijke Aansprakelijkheid) om de bevolkingsgezondheid effectief èn preventief te bewaken.

De kritieke hoeveelheid meldingen van inherent ernstige bijwerkingen die op de DME lijst staan, vormen een aantoonbare signaalwaarde die Lareb en CBG -blijkens mijn data analyse- verwijtbaar negeren.

Het bewijs dat dit niet zo is, ligt volgens alle internationale verdragen en EU wetgeving, bij Lareb en haar opdrachtgever CBG, cq De Staat.

2/n

GOED NIEUWS van CBS:

Keiharde CBS data toont dat sinds 2005, geen enkel persoon meer is overleden aan de gevolgen van bijwerkingen door vaccinatie.

Wow, als dit klopt dan kan ik stoppen mijn onderzoeken.

'Voor wat er feitelijk gebeurt' (CBS motto) blijkt fictie...

1/n Bij @Lareb_NL (en EMA) zijn in deze zelfde periode 2005-2023 in totaal 2,463 overlijdens gemeld.

726 cases betrof de COVID-19 prik. Wellicht dat CBS deze niet als vaccin beschouwt maar -net als ik- als experimentele gen-therapie.

De resterende meldingen ga ik uitpluizen.

2/n

ALARMEREND:

NL artsen melden slechts 1 op 45 Ernstige Bijwerkingen Geneesmiddelen = 97% onderrapportage

Officiële cijfers CBS en EMA over 2013-2020:
Gemiddeld 38,569 ziekenhuisopnamen bij slechts 854 meldingen.

1. Hoelang zijn Lareb+CBG+IGJ+VWS al op de hoogte hiervan?

2. Waarom wordt hier geen handhaving op gepleegd, al die jaren?

De Staat verzaakt haar zorgplicht onder EVRM om onze gezondheid te beschermen:

"De staat heeft een positieve verplichting om maatregelen te nemen om het leven en de gezondheid van individuen te beschermen, waaronder het waarborgen van een veilig medicijngebruik en adequate monitoring van bijwerkingen. Dit omvat ook het effectief implementeren en handhaven van systemen voor farmacovigilantie, zoals de meldplicht voor ernstige bijwerkingen."

1/n
Ook na 2020 gaat deze onder-rapportage systematisch door.

Het meest positieve jaar blijkt 2021, met 'slechts' 95% onderrapportage (42,630 opnamen bij 2,253 meldingen).

We kunnen dus concluderen dat al >10 jaar lang, stelselmatig >95% van alle ernstige bijwerkingen onder het tapijt blijven liggen.

But wait, there's more...

2/n

Aantal patiënten dat werd opgenomen over de periode 2013-2023, opgesplitst naar de voornaamste reden van opname in het ziekenhuis

100% = Alle patiënten in dat jaar

Was COVID dan slechts 'een druppeltje' dat de zorg zo deed overlopen?

1/n CBS toont 35 miljoen opnamen in deze 11 jaar.
In 2020 is 1.48% met de diagnose COVID.

Mij breekt de klomp: In 2021 STIJGT het aandeel COVID (in % van alle opnamen)!

2020: 1.48%
2021: 2.12%
2022: 1.05%
2023: 0.63%

Vaccineren zou toch ziekenhuisopname door COVID voorkomen?

2/n

. @JonaWalk vind ik ook een held. Kijkt u svp dit gesprek:

"Lareb is er om ons te beschermen"
Welnu, @Lareb_NL wil de gevraagde data niet leveren.

Nu heb ik alle data en dus heb ik heb alle data en mijn analyses aan Jona's groep geleverd.

Zo werkt dat, beste overheid.
Dat is echte wetenschap.

1/n Noot 1:
Van Lareb meldingen onder 'Gevonden' valt niet te achterhalen of voor de betreffende patient een vaccinatie-record in CIMS staat.
Zelfs van batch nummers uit de CBS CIMS documentatie valt niet te achterhalen of daar wel vaccinatie records van bestaan (hebben).
Dit betekent dat percentages 'Niet Gevonden' als absolute ondergrens moeten worden beschouwd.

Noot 2:
Bij 5, 38, resp. 1.629 meldingen (overleden, ernstig, niet ernstig) valt iets van een batchnummer wel af te lezen, maar is deze niet bekend in CIMS. Deze meldingen zijn grijs ingekleurd.

Noot 3:
Door verschil in methode wijken de uitkomsten iets af van hetgeen eerder gemeld op Telegram (t.me/wouteraukema)

Methode:
Uit de CIMS documentatie van CBS zijn 260 batchnummers ge-exporteerd uit de betreffende codelijst.
Batchnummers waaruit duidelijk blijkt dat dit geen batchnummer is, zijn genegeerd. (Bijvoorbeeld: 'Moderna (2) charge onbekend')

Uit de wereldwijde EMA dataset zijn 127,865 meldingen uit Nederland (Lareb) geselecteerd met de volgende kolommen: 'Drug Name (Administration Start Date - Batch Number)', 'EU Local Number' en 'Seriousness'
Voorbeeld data:
Drug Name (Administration Start Date - Batch Number) EU Local Number Seriousness
Xarelto {Rivaroxaban} (SEP2010 - n/a), Comirnaty {Tozinameran} (DEC2021 - n/a) EU-EC-10011596050 Fatal
Xolair {Omalizumab} (JUL2020 - n/a), Comirnaty {Tozinameran} (MAY2021 - EX7823) EU-EC-10009172439 Not Serious
Xyzal {Levocetirizine} (JUL2020 - n/a), Comirnaty {Tozinameran} (MAY2021 - EX7823) EU-EC-10008926122 Not Serious
Yasmin {Drospirenone, Ethinylestradiol} (JUN2021 - n/a), Comirnaty {Tozinameran} (JUL2021 - FE7010) EU-EC-10010865660 Not Serious
Zaldiar {Paracetamol, Tramadol} (JAN2020 - n/a), Furabid {Nitrofurantoin} (JAN2021 - n/a), Comirnaty {Tozinameran} (JUN2021 - FC3143) EU-EC-10009339669 Not Serious
Zarelle {Desogestrel} (DEC2021 - n/a), Comirnaty {Tozinameran} (JAN2022 - n/a) EU-EC-10012214302 Not Serious
Zarelle {Desogestrel} (FEB2021 - n/a), Comirnaty {Tozinameran} (JUN2021 - FE1573) EU-EC-10010271745 Not Serious

Bij meldingen waarbij meer dan één medicijn/vaccin staat vermeld, is de melding herhaald voor elk medicijn/vaccin, zodanig dat op iedere rij altijd één medicijn/vaccin staat vermeld.
Vervolgens zijn rijen die geen Pfizer covid-vaccin bevatten, eruit gefilterd.
Het totaal aantal overgebleven rijen (meldingen) bedraagt 127,865.

De string tussen toedieningsmaand ('MMMYYYY - ') en ')' zijn vastgelegd in een nieuwe kolom 'batchnummer'. Met behulp van diverse string-operaties zijn eventuele spaties en leestekens hieruit verwijderd.

Meldingen met daarin een batchnummer die overeenkomen met één van de batchnummers uit de CIMS documentatie, zijn gemarkeerd als 'Gevonden'.
Meldingen met daarin iets wat lijkt op een batchnummer maar die niet overeenkomen met één van de batchnummers uit de CIMS documentatie, zijn gemarkeerd als 'Onbekend'.
De overige meldingen zijn gemarkeerd als 'Niet Gevonden'.

Door een zgn. Distinct Count te plegen op het 'EU Local Number' wordt het aantal unieke meldingen geteld, en dubbeltellingen vermeden.

Bronnen:
CBS - pag. 10-17 of cbs.nl/-/media/cbs-op…
EMA - Dataverzoeken Max Schmeling (on behalf of Innometric.research)
EV data for Pfizer Covid-19 Vaccines - ASK-104623 (batch 1) en ASK-109135 (batch 2). Data t/m Maart 2023

2/n

#lintjesgate in een data perspectief.

Lintjes van 2019-2024:

1.
17.927 personen

2.
Das gek: 4 personen kregen 2 maal hetzelfde lintje ?

3.
1 persoon kreeg een hogere graad/orde

4.
1 bleek vroeger mijn zwager

Een draadje >>

1/n

(screenshot: ) gennep.nl/sites/default/… Ik ben niet goed bekend met de diverse Orden cq Graden. Zelfs Grok en ChatGPT kwamen er niet goed uit.

Wie is in staat me te helpen met onderstaande afkortingen?

Orde/GraadAantal Personen
ROZ24
RON2,234
RNL75
OOZ4
OON215
MHB1
LOZ16
LON15,397
CON2

2/n

Feiten:
1.
@hapelensrob redde het leven van zijn patiënten met Ivermectine. En werd beboet.
2.
In zes duizend gevallen overtraden artsen de wet, door ernstige bijwerkingen niet te melden. Niemand werd beboet.

Waarom meten @ministerVWS en @IGJnl met twee maten?

1/n Sinds jan-2020 deden 5983 patiënten in NL melding van ernstige bijwerkingen. Dus niet hun arts, maar de patient zelf (of hun naaste). 4312 betrof COVID vaccins, slechts 1 Ivermectine (allergie).

Ook ik deed begin 2022 melding namens een familielid, omdat de internist niet meldde -terwijl hij bij 3 identieke spoedopnames een relatie met Pfizer vermoedde.

(Als zowel arts als patient melding doen, wordt de melding gecodeerd als 'arts')

Bij overige medicijnen deed 1 op 3 artsen niet de melding, maar de patient. Bij COVID prikken 2x zo vaak.

2/n

Complimenten aan het @MinBZ voor de transparantie mbt ontwikkelingshulp. Ik meen het.

Op iataregistry.org de data op transactie niveau

Als Tableau expert kies ik voor deze dataset: public.tableau.com/app/profile/nm…

Wat ik vervolgens aantref, schokt me ...

1/n Ontwikkelingshulp: Van 2010-2016 gemiddeld 3.4 naar opeens 9.5 miljard in 2017 ?

Dat is 6.2 miljard erbij, opeens in 2017
En in 2018, 6 miljard. Bijna 2x dat gemiddelde

Wie was Minister? Waar ging dat geld naar toe?

Deep Dive Draadje >>

2/n

BREAKING: CBS houdt er een Dubbele CIMS Boekhouding op na.

Bij @statistiekcbs blijkt dat er niet één, maar twee CIMS-registers bestaan.

Eén versie van CIMS is beschikbaar voor wetenschappelijk onderzoek, via de zgn CBS Microdata Services. Hieruit zijn 878 duizend records verwijderd.

Nu blijkt er ook een 2e versie van CIMS te bestaan, binnen een zeer streng beveiligde omgeving. Slechts een handjevol interne medewerkers hebben toegang hiertoe.

1/n Versie 1, die ik CIMS-CBS-REMOTE noem, is tbv van wetenschappelijk onderzoek in de remote access omgeving van het CBS (rapport Ronald Meester, Bram Bakker had toegang)

Alle wetenschappelijke onderzoeken (21 als ik @ZonMw mag geloven) maakten gebruik van deze versie 1.

Al deze onderzoeken hebben, tegen beter weten in, 878 duizend gevaccineerde personen als ONGEVACCINEERD beschouwd.

Al deze onderzoeken dienen dus te worden teruggetrokken cq opnieuw uitgevoerd.

2/n

Twee vragen hoef je maar te stellen @mkeulemans, aan @statistiekcbs:

Twee vragen die uitsluitend betrekking op de CIMS-CBS-Remote tabel, bestandsnaam CIMSDATA_20240124:

1
Hoeveel eerste doses in totaal staan er vermeld en hoeveel tweede doses?

2
Hoeveel unieke personen er staan vermeld, met tenminste 1 dosis?

Vergelijk de antwoorden met de RIVM vaccinatie cijfers zoals gepubliceerd op 16 mei 2022.

CC @mariannezw Waarom vergelijken met RIVM wekelijkse cijfers van 16 mei 2022?

Omdat RIVM de week erna de vaccinatie-records van overleden en geëmigreerde mensen eruit haalde. [1]

1e prikken:
16-mei-2022: 13.472.817
23-mei-2022: 12.884.602

Verwijderd: 588.215 records

[1] Het archief is niet meer beschikbaar op de site van RIVM, gelukkig had ik het gearchiveerd.
web.archive.org/web/2022101208…

Als je 878 duizend vaccinatie-bewijzen verwijdert uit een officieel overheids-register,

Van personen die zijn overleden (en/of geëmigreerd),

Dan heet dit Data Corruptie.

En als je dit bewust doet, heet dit Data Fraude.

Volgens mij is hier sprake van ...

1/n Iedereen die ook maar een beetje verstand van data heeft, snapt dat het de standaard is om twee kolommetjes toe te voegen: IsOverleden Ja/Nee en IsGeemigreerd Ja/Nee

Hierop kun je eenvoudig filteren, al naar gelang de rapportage behoefte.

Ter illustratie:

Een actuele vaccinatie-graad berekenen doe je obv de in NL levende populatie:
select * from cims where IsOverleden=Nee and IsGeemigreerd=nee
Dit levert alle gezette prikken op, bij de mensen die in leven zijn en woonachtig in NL.

Aan het @ECDC_EU rapporteren hoeveel prikken er in het verleden allemaal zijn gezet: select * from cims
Ook al is een persoon inmiddels overleden of verhuisd, al deze prikken zijn wel degelijk toegediend in het verleden.

Maar wat hebben ze nu -tegen alle standaarden in- bij @rivm en @statistiekcbs gedaan? Zij hebben de records verwijderd uit het CIMS vaccinatie register.

Waardoor alle onderzoeken die sinds mei '22 zijn uitgevoerd, zich baseerden op een corrupt CIMS register. De uitkomsten van al deze onderzoeken zijn dus fout. (Arme wetenschappers, want die wisten dit niet.)

Alle inmiddels overleden en/of ge-emigreerde personen zijn hierdoor als ongevaccineerd aangemerkt (!) Want die staan niet langer in het CIMS register (!)

Ik kan dit geen 'ongelukje' noemen: Dit is willens en wetens zo gedaan, in strijd met de standaarden, en hier is heel goed over nagedacht.

En RIVM heeft het zelfs aangekondigd: "Vanaf vandaag [24-mei-2022] worden mensen die wel gevaccineerd waren, maar die zijn overleden of geëmigreerd niet meer meegeteld."



Maar wacht, er is meer...

2/nrivm.nl/nieuws/vaccina…

Ik wil dat alle artsen in Nederland precies weten welke reacties er zijn gemeld bij de @EMA_News bij patiënten die zijn overleden na de covid-prik in NL.

Deelt u svp dit overzicht aan uw arts. Informeer hen. Niet om hen te beschuldigen, maar om hen te attenderen op de signalen die @Lareb_NL en @MedicijnNL verzuimen te melden.

Weet dat dit officiële @EMA_News meldingen betreft. Met de dood tot gevolg. 2021 - juli 2022.

In deze draad, ga ik telkens een stapje terug in ernst van de melding: Death, Life Threatening, Congenital Anomalies, Disabling, Hospitalisation, Other Serious.

Side note: Dit betreft de stand van zaken per Juli 2022.
Weet dat mijn team over forensisch bewijs beschikt, dat 40% van de serieuze meldingen inmiddels is verwijderd...

1/n Oke, ik mag van X geen 719 urls posten. Dit begrijp ik ;)

Ik geef u daarom 1 url en vervolgens de resterene 718 record-identifiers met sterfte meldingen

Begrijp dat u dus zelf de urls in elkaar sleutelt om alles te aanschouwen.

URL:


Elocnr
10013016956
10012985423
10012984797
10012973141
10012949586
10012921832
10012908275
10012900029
10012894060
10012878000
10012865985
10012863194
10012851191
10012841832
10012823748
10012805665
10012804567
10012791377
10012717761
10012589873
10012572697
10012553932
10012553124
10012552494
10012497005
10012473770
10012472836
10012451199
10012424626
10012365845
10012363750
10012359596
10012359161
10012338543
10012283321
10012149184
10012122855
10012101124
10012101091
10012101082
10012085268
10012076479
10012062583
10012062569
10011972958
10011972783
10011972761
10011972496
10011972489
10011972428
10011957736
10011934497
10011896208
10011879225
10011837711
10011794417
10011784233
10011781794
10011779036
10011778277
10011765320
10011733701
10011726244
10011720261
10011709424
10011708410
10011706297
10011705543
10011695830
10011677628
10011675323
10011667334
10011651147
10011648568
10011648553
10011647932
10011622058
10011598442
10011596050
10011582520
10011580530
10011576286
10011575614
10011565183
10011541160
10011535160
10011524587
10011515692
10011483927
10011471950
10011470064
10011459790
10011459767
10011444695
10011426776
10011416998
10011416177
10011409213
10011407685
10011407682
10011406329
10011405676
10011395535
10011393659
10011383182
10011375452
10011369841
10011357158
10011357119
10011350331
10011345052
10011340498
10011329581
10011314867
10011311522
10011301732
10011298172
10011287930
10011287909
10011286307
10011286286
10011255621
10011231078
10011229558
10011208884
10011197407
10011169446
10011167789
10011138721
10011138284
10011127933
10011127928
10011127444
10011126057
10011122696
10011104142
10011099718
10011099051
10011096970
10011086219
10011084145
10011082565
10011081665
10011081134
10011072611
10011070021
10011069386
10011069375
10011068289
10011061873
10011047179
10011047069
10011045599
10011045592
10011016465
10011014779
10011009898
10011009879
10011009279
10010984587
10010969433
10010969425
10010965738
10010963382
10010961945
10010961315
10010954915
10010941080
10010935268
10010922734
10010896684
10010893327
10010889989
10010881179
10010867761
10010853147
10010847555
10010830008
10010828379
10010782445
10010751818
10010722769
10010714118
10010712517
10010709825
10010703067
10010699579
10010695233
10010681890
10010645576
10010637417
10010631496
10010608764
10010584395
10010583661
10010557186
10010547579
10010546728
10010545182
10010543986
10010541054
10010541028
10010517266
10010505944
10010498900
10010491944
10010464357
10010451377
10010387980
10010364349
10010337859
10010335670
10010327472
10010310835
10010310818
10010308031
10010295916
10010273237
10010236124
10010235394
10010228083
10010227832
10010226915
10010226901
10010224752
10010207745
10010199120
10010179221
10010168877
10010156299
10010141605
10010133010
10010103130
10010101368
10010078880
10010071862
10010068028
10010041182
10010033310
10010033309
10009994904
10009984745
10009971845
10009965878
10009954307
10009951785
10009925482
10009924730
10009924568
10009922504
10009922456
10009922450
10009916402
10009915877
10009910630
10009910452
10009888500
10009859582
10009858210
10009824496
10009824353
10009801566
10009795224
10009784842
10009775257
10009774013
10009763655
10009712179
10009676937
10009670682
10009665127
10009650892
10009628279
10009623854
10009611866
10009600438
10009599736
10009592896
10009586498
10009561754
10009561153
10009559971
10009549392
10009549354
10009548173
10009546788
10009546759
10009536099
10009531981
10009531962
10009511943
10009496455
10009482362
10009480191
10009476420
10009464404
10009452138
10009450214
10009443671
10009442021
10009438415
10009430151
10009427164
10009410454
10009410307
10009408123
10009403976
10009403475
10009372950
10009366313
10009365833
10009365764
10009361577
10009341877
10009341774
10009325551
10009325532
10009323838
10009322960
10009322130
10009319219
10009319194
10009318047
10009316663
10009316593
10009311013
10009309992
10009309974
10009307236
10009295529
10009290401
10009289645
10009289037
10009282314
10009280334
10009277138
10009276427
10009270794
10009262837
10009261115
10009255614
10009255493
10009255467
10009243836
10009243820
10009237152
10009227635
10009222978
10009210709
10009209574
10009196178
10009180305
10009171880
10009156382
10009153714
10009152298
10009152270
10009150385
10009149244
10009149231
10009148521
10009147791
10009132968
10009131128
10009131094
10009130344
10009113425
10009107403
10009100130
10009098913
10009093188
10009087083
10009087049
10009058036
10009040545
10009039088
10009037446
10009037293
10009037106
10009022764
10009022094
10009008785
10009008207
10009007544
10008996229
10008996182
10008992491
10008990791
10008990762
10008984061
10008984037
10008974809
10008963077
10008960601
10008959773
10008959741
10008957401
10008954854
10008931842
10008925071
10008914059
10008914043
10008914024
10008913947
10008871903
10008859858
10008858715
10008855678
10008853597
10008845688
10008842815
10008841207
10008826102
10008826068
10008825993
10008819559
10008819497
10008817457
10008817429
10008815281
10008813734
10008805193
10008790148
10008785245
10008785221
10008784652
10008783861
10008774291
10008771047
10008743019
10008742999
10008742844
10008742836
10008742103
10008739400
10008736878
10008719565
10008717129
10008707047
10008707042
10008707035
10008704270
10008701292
10008695607
10008690237
10008649283
10008623831
10008622406
10008621581
10008621539
10008620575
10008613375
10008599281
10008596916
10008594939
10008594350
10008578029
10008577835
10008577649
10008577648
10008577574
10008577532
10008577525
10008576827
10008548861
10008546608
10008546570
10008540116
10008539456
10008532114
10008532056
10008531274
10008516559
10008511027
10008503126
10008503081
10008503025
10008502871
10008502849
10008492623
10008492262
10008492261
10008491557
10008490951
10008490931
10008484268
10008484222
10008483897
10008482998
10008481062
10008481056
10008481039
10008480965
10008480365
10008480331
10008479144
10008472248
10008470580
10008469648
10008467428
10008463610
10008450277
10008450023
10008446615
10008416407
10008412270
10008410847
10008390563
10008390537
10008384406
10008384403
10008383869
10008382841
10008379852
10008378185
10008377428
10008376871
10008376862
10008376327
10008372893
10008371741
10008371552
10008360047
10008359200
10008354943
10008354325
10008340629
10008340583
10008340566
10008336946
10008331011
10008328108
10008321365
10008316020
10008315965
10008306730
10008306725
10008306721
10008304505
10008303662
10008303647
10008303075
10008298833
10008292132
10008291516
10008290677
10008290329
10008290271
10008290215
10008280293
10008278657
10008278648
10008273941
10008273838
10008251996
10008243840
10008241358
10008239171
10008233477
10008233471
10008233338
10008233296
10008230343
10008229744
10008229733
10008228753
10008228282
10008228125
10008227774
10008227660
10008227510
10008226694
10008226054
10008225053
10008224081
10008223447
10008223403
10008223376
10008223181
10008222884
10008222865
10008222835
10008222799
10008222778
10008222013
10008221973
10008221729
10008221674
10008221135
10008203983
10008170003
10008163695
10008163637
10008142615
10008140731
10008140334
10008136058
10008131741
10008124086
10008121973
10008121961
10008118074
10008092499
10008087961
10008085045
10008084957
10008084944
10008078388
10008072542
10008072487
10008072109
10008071882
10008063412
10008048448
10008046173
10008046126
10008041738
10008041695
10008041657
10008041538
10008029438
10008029365
10008029310
10008029303
10008029299
10008029214
10008026910
10008026907
10008026901
10008026782
10008000575
10007999377
10007997271
10007980285
10007978364
10007978278
10007978243
10007978233
10007937846
10007934948
10007934925
10007934900
10007934873
10007934867
10007914549
10007905619
10007905380
10007893389
10007892489
10007892484
10007892466
10007892455
10007884396
10007883824
10007883796
10007883357
10007881452
10007853884
10007853867
10007853323
10007853168
10007853159
10007853156
10007853137
10007853115
10007853107
10007853096
10007853082
10007803008
10007802977
10007802971
10007802954
10007802948
10007802911
10007802890
10007802146
10007802046
10007801138
10007801089
10007801008
10007799929
10007775340
10007729856
10007729845
10007729820
10007729813
10007729795
10007729792
10007718598
10007718594
10007718525
10007694613
10007693624
10007690294
10007690292
10007675025
10007664283
10007664252
10007664248
10007664237
10007664199
10007650719
10007650704
10007638483
10007623255
10007623234
10007611508
10007589880
10007579349
10007577981
10007564755
10007564737
10007543875
10007543864
10007543856
10007538569
10007523917
10007512509
10007499182

2/ndap.ema.europa.eu/xmlpserver/PHV…

Het niveau van @De_Stentor: Steeds beroerder...

"Er zijn in ruim 10 jaar nooit ernstige, blijvende bijwerkingen van de [HPV] vaccinatie gevonden, ook niet in andere landen"

@EMA_News data toont ruim 10 duizend serieuze meldingen (80% uit EU), 390 overlijdens...

1/n

Van de 390 gemelde overlijdens sinds 2008, tonen de bij EMA gemelde dodelijke bijwerkingen, de volgende beelden:

2/n

BREAKING:

Overledenen uit CIMS vaccinatie-register verdwenen.

Hierdoor bevat elk onderzoek deze fout:
Veel ongevaccineerden waren wel degelijk gevaccineerd.

Dat vaccins nut hadden kan nu niet langer geclaimd worden.

Deze fout is al sinds 2022 bekend bij CBS, VWS & RIVM.

1/n Gisteren kreeg ik -na lang aandringen- per verassing het verlossende bewijs per email toegestuurd van CBS.

Dit antwoord van CBS komt exact overeen met het onderzoek wat ik sinds vorig jaar doe naar de verdwenen prikken.



2/n cbs.nl/nl-nl/maatwerk…