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Study on Vaccine Adverse Reactions
Eh, como pueden ver ante ustedes en esta
pantalla, eh, está el
resultado, el principal resultado de nuestro estudio.
Eh, muestra los datos daneses oficiales
que consultamos para el estudio.
Muestra cada lote y cuántas, eh, cuántas
reacciones adversas
había en cada lote.
Pueden ver que, a lo largo del eje Y, el eje vertical,
y a lo largo del eje horizontal, pueden ver
qué tamaño tenían los lotes. Como pueden ver en el gráfico,
eh,
algunos de estos lotes son muy pequeños, otros son muy grandes.
Y
en este caso, si, eh, suponemos que veríamos una
vacuna normal, una vacuna realmente buena, algo que se produjera de manera muy uniforme,
produced, we would see a near perfect line.
Una línea casi perfecta. Si, por otro lado, produjéramos
una vacuna realmente horrible, la peor que podríamos concebir,
nosotros
no veríamos ninguna línea. Veríamos solo puntos dispersos.
Eh, en este caso, vemos tres.
No una, sino que vemos tres líneas, y de hecho están casi
perfectas.
El problema con esto es que, obviamente, eh, es
algo que está completamente fuera de la categoría de lo que deberíamos esperar
ver en datos de efectos adversos. Ese es el principal hallazgo
de este estudio. Pero algo que también es muy preocupante es que
esto muestra un sistema, muestra una estructura
en los datos.
Reacciones adversas, errores, eh, errores de producción
son por naturaleza aleatorios, pero esto muestra estructura.
Aún no sabemos por qué, eh, pero obviamente estamos
investigando este asunto.
Los— hay tres tipos diferentes de
lotes, y cada lote da otro,
Eh, un riesgo. Y, eh, el, el,
el azul conlleva el mayor riesgo de mortalidad.
Eh, y nadie sabía de antemano qué lote iba a
recibir. Nadie sabía que había esta diferencia
entre estos lotes. Nadie lo sabía.
Pero la EMA recibe muestras de cada lote, y puede
analizarlas y ver si son idénticas o no, y
ese es su trabajo. Porque su trabajo es protegernos de
eh, los errores cometidos por la industria farmacéutica.
Y eso es también algo que, en una segunda carta a la EMA,
vamos a
abordar, estén seguros de ello. Eh, así como las cuestiones de
contaminación, eh, por ADN de bacterias en las,
en las vacunas, así como, eh, las cuestiones que
Joachim mencionó sobre si hay dos bases de datos con
acontecimientos, eh, adversos. Eh, eh, ¿cómo es que el,
Eh, ¿la EMA nunca nos advirtió? ¿Y cómo puede ser que
aceptaran que los gobiernos hicieran campaña,
eh, a favor de un uso fuera de indicación?
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Original transcript (English)
The, um, as you can see in front of you on this screen, uh, is the result, the main result of our study. Uh, it shows from the, uh, official Danish data that we queried f-uh, for the study.
It shows each batch and how many, um, how many adverse reactions were present in each batch. You can see that along the Y-axis, the vertical axis. And along the, uh, horizontal axis, you can see
how big were the batches. As you can see from the graph, um, some of these batches are very small, some of them are very big. And in this case, if we, uh, assume that we would see a
normal vaccine, a really good vaccine, something that was very consistently produced, we would see a near perfect line. One near perfect line. If we, on the other hand, produced a really horrible vaccine, the worst one we could possibly conceive, we
would see no line. We would see just scattered dots. Um, in this case, we see three. Not one, but we see three lines, and they are actually near perfect. The problem with this is that it's obviously, uh, it, it's
something that is completely outside the category of what we should expect to see in adverse, adverse data. That's the main finding of this study. But something that is also very troubling is this shows a system, it shows a structure in the data.
Adverse reactions, error, uh, errors in production are by nature, they're random, but this shows structure. We do not know yet why, uh, but we are obviously researching this, this issue. The- there are three different types of
batches, and every batch gives another, uh, a risk. And, uh, the, the, the blue one gives the highest mortality risk. Um, and nobody knew upfront which batch you would get. Nobody knew that there was this difference
between these batches. Nobody knew. But the EMA gets samples of every batch, and they can test it, and they can see whether or not they, they are identical, and that's their job. Because their job is to protect us from, uh, mistakes made by pharmaceutical industry.
And that is also something that in a second letter to the EMA, we are going to address, be sure of that. Uh, as are the things as contamination, uh, by DNA of bacteria in the, in the vaccines, as, uh, are the things that, uh,
Joachim mentioned about are there two databases with adverse, uh, events? Um, um, how come that the, uh, EMA never warned us? And how could it be that they accepted governments to, to campaign, uh, for off-label use?
