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Diagnostic d’une «non-maladie»

Le statisticien français explique comment le comptage des tests PCR positifs - et non des malades réels, bien inférieur - a permis de faire croire à une pandémie et à l'efficacité des vaccins Covid.

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Animateur de la chaîne Décoder l’éco, le statisticien Pierre Chaillot est passé maître dans l’art de montrer comment des gouvernements peuvent faire hurler des chiffres pour terroriser ou leurrer les gens. Même si ces chiffres sont justes! Dans le cas du Covid, ils décrivent parfaitement l’anatomie d’une non-maladie. D’une non-épidémie, numériquement insignifiante.

Ainsi, lorsque la «crise» éclate début 2020, le virus est décrit par les médias français comme un tueur en train de décimer la Chine. On parle de 2500 morts en un mois. Cette quantité peut impressionner… sauf si on la rapporte à la populations chinoise. 1,4 milliards d’habitants. Et en France, il y a 2500 décès par jour toutes causes confondues.

“En statistique, il s’agit de définir ce qu’on compte… et comment on va le compter”, explique-t-il dans cette conférence sur la sûreté et l’efficacité des vaccins covid, présentée aux Rencontres de Cara près de Genève. La personne qui en décide contrôle ce qu’on fait croire aux gens. Par exemple on peut afficher une baisse du chômage rien qu’en ôtant de la liste les gens inscrits depuis x mois.

«Le moteur de la fraude: les tests PCR»

Dans le cas du covid, affirme le statisticien, «le moteur de la fraude» a été de définir les cas en fonction des tests PCR positifs, et non pas en fonction des malades réels souffrant de symptômes. Et c’est ce nombre de «cas», en grande majorité des non malades, qui a entretenu la psychose. Un processus décrit en détail dans son livre Covid 19, ce que révèlent les chiffres officiels.

Les principaux fabricants de vaccins, Pfizer et Moderna, n’ont jamais prétendu que leurs injections empêchaient de tomber malade, rappelle Chaillot. En revanche, ils ont assuré que grâce à eux, on aurait moins de tests positifs. Comment? “Il suffit de ne pas tester les vaccinés, mais seulement le groupe placebo, répond-il. Lors des essais, Pfizer a prétendu que seuls 8 vaccinés étaient positifs, contre 162 non vaccinés positifs. D’où leur slogan “95% d’efficacité”!

Essais biaisés

Le statisticien énumère les nombreuses règles violées par les promoteurs. A commencer par celle des essais en double aveugle: ni les testeurs ni les testés ne doivent savoir qui a reçu le vaccin ou le placebo. Or selon le témoignage d’une directrice de labo Pfizer publié par le British Medical Journal, les responsables le savaient. Ils conseillaient aux vaccinés souffrant de symptômes de ne pas se faire tester tout en incitant les non vaccinés à le faire.

Par contre, les études de Pfizer lui-même confirment que les vaccinés ont été massivement plus malades. Par exemple 1029 souffrant de fatigue contre 260 non vaccinés; 1146 contre 61 pour la fièvre; 999 contre 87 pour les frissons; 909 contre 126 pour les myalgies (douleurs musculaires), etc. Mais là, pour le premier groupe, on parle d’effets indésirables, alors que les non-vax sont frappés par le covid.

«Arnaque parfaite»

“C’est l’arnaque parfaite”, assène Chaillot. Les gens sont vaccinés… contre un test positif, et non contre une maladie. Même si les chiffres de Pfizer confirment que le vaccin vous rend plus malade. Mais alors, comment maintenir le narratif officiel “Tous vaccinés, tous protégés”?

Réponse astucieuse: les vaccinés n’ont pas besoin de se faire tester! Seuls les non-vax doivent le faire… grâce au pass sanitaire, faisant ainsi “exploser le nombre de cas positifs”.

En été 2021, des millions de vacanciers, pour accéder aux campings, piscines, restos sont obligés soit de se tester, soit de se vacciner. Du coup, ironise Chaillot, des millions de gens en parfaite santé testés “positifs” sont déclarés atteints d’une maladie mortelle.

Après avoir démontré la fiction de l’épidémie, Pierre Chaillot revient ensuite sur la réalité des effets secondaires excessifs, attestée par les chiffres de la pharmacovigilance, dont on sait qu’ils sont massivement sous-estimés.

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