Étude danoise sur les lots de vaccins : effets indésirables et questions à l’EMA
3 min Machine translated About Denmark Health
Le, euh, comme vous pouvez le voir devant vous sur cet écran, euh, c’est le résultat principal de notre étude.
Euh, il montre les données officielles danoises que nous avons interrogées, euh, pour l’étude, il montre chaque lot et le nombre, euh, le nombre d’effets indésirables présents dans chaque lot.
Vous pouvez voir cela sur l’axe des Y, l’axe vertical, et sur l’axe, euh, horizontal, vous pouvez voir la taille des lots.
Comme le montre le graphe, euh, certains de ces lots sont très petits, certains sont très grands.
Et dans ce cas, si nous, euh, supposons que nous verrions un vaccin normal, un très bon vaccin, quelque chose produit de façon très uniforme, nous verrions une ligne presque parfaite, une ligne presque parfaite.
Si, en revanche, nous produisions un vaccin vraiment horrible, la pire qu’on puisse imaginer, nous ne verrions aucune ligne.
Nous ne verrions que des points épars. Euh, dans ce cas, nous en voyons trois, pas une, mais nous voyons trois lignes, et elles sont presque parfaites.
Le problème, c’est que c’est évidemment, euh, c’est quelque chose qui est complètement en dehors de la catégorie de ce à quoi nous devrions nous attendre dans des données défavorables, défavorables.
C’est la principale conclusion de cette étude.
Mais quelque chose qui est aussi très préoccupant, c’est que cela montre un système, cela montre une structure dans les données.
Les réactions indésirables, les erreurs, euh, les erreurs de production sont par nature aléatoires, mais cela montre une structure.
Nous ne savons pas encore pourquoi, euh, mais nous étudions évidemment cette question.
Euh, il y a trois types de lots différents, et chaque lot présente un risque supplémentaire, euh, euh.
Et le, le, le bleu présente le risque de mortalité le plus élevé.
Euh, et personne ne savait à l’avance quel lot il recevrait.
Personne ne savait qu’il y avait cette différence entre ces lots.
Personne ne savait. Mais l’EMA reçoit des échantillons de chaque lot, et elle peut les tester, et vérifier s’ils sont identiques ou non.
Et c’est son rôle, car son rôle est de nous protéger des erreurs commises par l’industrie pharmaceutique.
Et c’est aussi quelque chose que dans une deuxième lettre à l’EMA, nous allons aborder, soyez-en sûrs.
Euh, tout comme la contamination, par l’ADN de bactéries dans les vaccins, tout comme les questions que, euh, Joachim a soulevées, y a-t-il deux bases de données sur les effets indésirables ?
Euh, euh, comment se fait-il que l’ EMA ne nous ait jamais avertis ?
End of transcript · 419 words · machine translated
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 official Danish data that we queried for, 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'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're obviously researching this, this issue.
Uh, there are three different types of batches, and every batch gives another, uh, uh, risk.
And 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?
Up next
Keep watching Swipe through more videos, one after another
1:13 Allégations sur Google, les vaccins et les données médicales 
1:22 Critique de la vaccination des nouveau-nés contre l’hépatite B 
2:55 Nanodots de carbone dans Coca-Cola et Pepsi : étude sur des souris et Gates 
3:36 L'ivermectine agit-elle sur différents cancers ? Les affirmations d'un intervenant 
0:59 Un intervenant conteste les études sur la sécurité des vaccins 
1:42 Bill Gates mis en cause sur les origines de Microsoft et les vaccins contre la COVID 
3:49 Une volontaire décrit les effets du LSD lors d’une étude 
1:18 Une journaliste raconte un conflit sur la couverture de l’ivermectine 
1:27 Un intervenant critique le rapport bénéfice-risque du vaccin à ARNm contre la grippe 
1:58 Vitamine K chez le nouveau-né : allégations sur l'injection et le cordon 
2:14 Teresa Long témoigne dans l’Idaho sur la santé des soldats et la mortalité 
0:15 Pourquoi le stress psychologique rend les humains et certains primates malades
iPhone app Translate videos on your iPhone Paste a TikTok, Instagram or X link, add subtitles in your language and save the video to Photos. 
Made with TranslateMom
TranslateMom transcribes and translates videos from X, TikTok, YouTube and Instagram. Paste a link and you get a page like this one, in your language.