En esta oportunidad, les traigo una entrevista importantísima, al Dr Denis Rancourt, hecha por el National Citizens Inquiry de Canadá. El Dr Rancourt es un físico, investigador, que encontró, examinando las estadísticas de mortalidad de muchos países, que las muertes post-vacunación (por todas las causas) aumentan justo después de las fechas de las inyecciones de Covid.
Les invito a leer esta transcripción, que fue traducida al español con una herramienta de inteligencia artificial.
Aquellos interesados en escuchar la presentación original en francés, pueden ver el video en el siguiente enlace, a partir de 9:59:00: https://rumble.com/v2sjzn2-quebec-jour-1-commission-denqute-nationale-citoyenne-franais.html
Aquellos que quieran leer la transcripción en inglés, la encontrarán en el volumen 3, "Testimonios de Testigos", del reporte del NCI: https://nationalcitizensinquiry.ca/commissioners-report/
Transcripción
Testimonios de Quebec
11 de mayo de 2023
Testigo 9: Dr. Denis Rancourt
Día 1 Completo - Marca de Tiempo: 09:59:00–11:10:37
Fuente URL: https://rumble.com/v2sjzn2-quebec-jour-1-commission-denqute-nationale-citoyenne-franais.html
Chantale Collard
Buenos días, Profesor Denis Rancourt. Para aquellos que se han unido recientemente, soy Chantale Collard, un abogado que ahora es fiscal para la Comisión de Investigación de Ciudadanos. Monsieur Rancourt, en primer lugar, por favor, identifíquese con su nombre y apellido.
Dr. Denis Rancourt
Mi nombre es Denis Rancourt.
Chantale Collard
Muy bien, entonces. Y lo haré jurar. ¿Declara que está diciendo la verdad, toda la verdad y nada más que la verdad? Diga, "Sí, lo hago".
Dr. Denis Rancourt
Absolutamente. Sí, lo hago.
Chantale Collard
Perfecto. Así que Profesor Denis Rancourt, proporcionaré una breve descripción [Exhibición QU-1a]. Sin embargo, si tiene algo que añadir, no dude en hacerlo. Así que Profesor Denis Rancourt, usted tiene una Licenciatura en Ciencias, una Maestría en Ciencias, un Diploma en Física y un Doctorado en Física de la Universidad de Toronto. Fue becario postdoctoral internacional en el Consejo de Investigación de Ciencias Naturales e Ingeniería de Canadá (NSERC), trabajando en laboratorios científicos en Francia y los Países Bajos. Luego se convirtió en Investigador Universitario del NSERC en Canadá y profesor titular de física en la Universidad de Ottawa, donde fue investigador principal y profesor durante 23 años. También fue un científico investigador interdisciplinario, publicando más de cien artículos en revistas científicas revisadas por pares en muchos campos científicos diferentes. Desde principios de 2020, ha publicado más de 30 informes sobre temas relacionados con COVID, y mucho antes incluso, sobre mascarillas.
Hoy nos vamos a centrar en los resultados de su investigación. Creo que también tiene una presentación en PowerPoint para que sea más fácil para la audiencia seguir.
Entonces, en primer lugar, ¿puede hablarnos sobre los resultados de su investigación en relación con la mortalidad excesiva durante el período COVID y posteriormente después de las inyecciones COVID-19?
Dr. Denis Rancourt
Sí, por supuesto. No voy a mostrar mis diapositivas todavía. Voy a decir unas palabras primero. Les diré que si no hubiéramos hecho nada, es decir, si el gobierno no hubiera reaccionado en absoluto; si no se hubiera hablado de una pandemia; si no hubiera habido absolutamente ninguna reacción, ya sea en instituciones u hospitales o en términos de acción gubernamental, no habría habido ninguna mortalidad excesiva en ningún lugar. Si hubiéramos hecho lo que normalmente hacemos, habría habido una mortalidad estacional como estamos acostumbrados a ver durante más de cien años tomando medidas detalladas. No habría pasado nada. Esa es la conclusión a la que llego después de tres años de estudio detallado de las estadísticas de mortalidad, combinando todas las causas.
Chantale Collard
Básicamente, vas a hablar sobre la mortalidad excesiva en relación con las medidas. Entonces ha habido muertes en exceso.
Dr. Denis Rancourt
Sí, por supuesto.
Chantale Collard
Pero no fue debido a COVID, sino a las medidas, según entiendo.
Dr. Denis Rancourt
Así que lo que estoy haciendo es estudiar las estadísticas de mortalidad por todas las causas. Esto significa que contamos a los muertos, contamos la presencia de una persona que muere, conocemos su edad, conocemos el lugar donde murió y conocemos la fecha en que murió. Y compilamos estas estadísticas a nivel de una nación o una provincia o una región o una ciudad, y así sucesivamente. Y es este tipo de datos que analizo en varios países y en todo el mundo. Recopilamos todos los datos que podemos, donde sea que podamos, y los analizamos. Y sobre la base de este análisis, que he estado haciendo detalladamente durante mucho tiempo, y no puedo explicárselo todo porque son demasiados, y son informes científicos de cien páginas con muchos gráficos, y así sucesivamente, he llegado a la siguiente conclusión: Los datos demuestran que no podría haber sido mortalidad debido a una enfermedad respiratoria transmisible.
Es inconsistente con una enfermedad respiratoria viral porque una enfermedad respiratoria viral, que incluye lo que se conoce como COVID, al ser probada clínicamente, mata a las personas con un riesgo que aumenta exponencialmente con la edad, con un tiempo de duplicación de diez años. Esto es bien conocido, como muestran detallados estudios.
No estoy diciendo que no sea verdad. Estoy diciendo que si aceptamos que el virus mata de esta manera, bueno, la mortalidad excesiva que medimos en detalle y cuantificamos, por ejemplo en los Estados Unidos, no está correlacionada en absoluto con la edad. Así que si te muestro, y te lo mostraré más adelante, la mortalidad excesiva en los Estados Unidos, por ejemplo, por estado; y trazo esta mortalidad como una función del número de personas mayores de 80 años o el número de personas mayores de 65 años o la edad mediana de la población del estado, no hay correlación. Lo cual es estrictamente imposible si esta mortalidad excesiva fuera debida a una enfermedad respiratoria viral, punto, y sobre todo en donde los estudios clínicos han demostrado que el riesgo de muerte es exponencial con la edad. Así que podemos demostrar que la mortalidad no se debe a la transmisión de una enfermedad respiratoria viral. Sin lugar a dudas. Y te mostraré otros tipos de datos que establecen esto, que son realmente sorprendentes: mapas a escala europea, etc. Ese es el primer punto.
Segundo punto: la mortalidad excesiva que vemos, que ocurre repentinamente en picos de mortalidad tras ciertos eventos, está directamente asociada y sincronizada con las medidas tomadas por el gobierno. Por ejemplo, al comienzo mismo de la pandemia, tan pronto como se declaró la pandemia, hubo un aumento demostrable en la mortalidad como resultado de los protocolos de tratamiento en hospitales en los primeros meses de la pandemia.
Chantale Collard
Estás hablando de marzo-abril de 2020. Para situarnos en el tiempo.
Dr. Denis Rancourt
Sí. Entonces, la pandemia se declaró el 11 de marzo de 2020, e inmediatamente desde entonces, te mostraré algunos gráficos, hubo una mortalidad excesiva muy grande en ciertos puntos críticos. Y esto es una prueba más de que no fue un virus. Solo ocurre en ciertos puntos críticos y es sincrónico en todo el mundo donde ocurre, lo cual es estrictamente imposible para un virus que se está propagando. Es estrictamente imposible. También hago investigación en modelado. La teoría epidemiológica muestra que el tiempo entre la "semilla", como la llamamos, los primeros casos, y el aumento de la mortalidad, es un tiempo que depende mucho de las circunstancias en el país, la estructura cultural e institucional, etc. No puede ser sincrónico en todo el mundo; es estrictamente imposible si aceptamos lo que sabemos sobre la epidemiología de las enfermedades virales respiratorias. Así que hay muchas evidencias de que la mortalidad excesiva está asociada con cosas que podemos ver directamente. Te mostraré algunos ejemplos muy sorprendentes.
Y finalmente, mi otra conclusión importante es que la implementación de vacunas causó directamente una mortalidad excesiva inmediata. Tan pronto como se administra una dosis de vacuna, hay una mortalidad excesiva que se puede medir y cuantificar. Por lo tanto, creo que somos el primer grupo de investigación en cuantificar esto sobre la base de la mortalidad por todas las causas. Y te contaré el resultado de esta cuantificación; te mostraré el riesgo de mortalidad por inyección. Y este riesgo aumenta exponencialmente con la edad. Somos los primeros en demostrar esto, y te mostraré que lo hemos demostrado para varios países. Y esto significa que absolutamente no deberíamos haber dado prioridad a vacunar a las personas mayores. Es lo contrario de lo que se debería hacer. La premisa básica de quienes quieren inyectarnos es que el riesgo de efectos secundarios no depende de la edad, es simplemente un riesgo, mientras que hemos demostrado que el riesgo de mortalidad aumenta exponencialmente con la edad.
Es muy, muy significativo, y aumenta a valores muy altos por inyección cuando se trata de las personas mayores.
Ahora que te he contado mis conclusiones después de tres años de investigación, te mostraré algunos gráficos que ilustran estos puntos. He preparado algunas diapositivas que podemos mostrar en pantalla ahora. Así que ahí lo tienes. Esto es para mostrar que mi detallada experiencia científica está en varios campos relevantes para el estudio. Por ejemplo, soy un experto en nanopartículas ambientales, síntesis de nanopartículas, propiedades de nanopartículas y caracterización de nanopartículas. Esto es muy relevante porque decimos que los virus son nanopartículas, y estas nanopartículas son la base de las vacunas. Soy un experto en ciencias moleculares, reacciones moleculares, dinámica molecular teórica y experimental. Soy un experto en análisis estadístico, propagación de errores, análisis estadístico avanzado tipo Bayes. Estos son campos en los que he publicado artículos científicos.
Soy un experto en modelado teórico. He modelado fenómenos ambientales y ahora estoy modelando epidemiología para mostrar cómo la epidemiología clásica, tal como se promueve, no puede explicar los fenómenos que observamos. Así que soy un experto en modelado y un experto en métodos de medición científica. Por lo tanto, he escrito artículos para desarrollar y avanzar técnicas como la difracción, diferentes tipos de espectroscopía, mediciones magnéticas, mediciones de todo tipo, calorimetría, etc., y métodos de microscopía. Y en mi laboratorio, tenía un microscopio electrónico, tenía un espectrómetro nuclear, tenía estos instrumentos; y era el jefe de un laboratorio que utilizaba estos instrumentos para investigar detalladamente sustancias ambientales, etc.
Así que todo eso para decir que tengo mucha experiencia que es directamente relevante para estos temas. Tengo un grupo, trabajo en colaboración con personas que realmente me gustan, incluido Linard, quien se unió recientemente, y luego están Jeremy Mercier, Johnson, quien es profesor en la Universidad de Harvard con quien recientemente escribimos un artículo comparando el efecto de los confinamientos en los Estados Unidos. Esos son mis colaboradores. Los artículos en los que baso mi trabajo están en mi sitio web, denisrancourt.ca. Hay más de 30 artículos en este campo; son informes extensos y puedes encontrarlos todos. La gran mayoría de estos artículos han sido traducidos al francés. La traducción está en la página del artículo de mi sitio web, donde puedes encontrar un enlace. He preparado un libro de evidencia que tiene casi 900 páginas, que contiene 20 de los artículos más relevantes para las conclusiones que estoy sacando hoy, y que estoy poniendo a tu disposición como evidencia [Exhibición QU-1].
Chantale Collard
También disponible en la web.
Dr. Denis Rancourt
También he puesto a disposición este libro de evidencia en la web, sí, pero quiero que también se presente ante esta Comisión. Así que esas son las conclusiones que ya he descrito. Lo siento, las diapositivas están en inglés. El hecho de que no hubiera una pandemia, etc., ya lo he explicado.
Aquí, les mostraré cómo pueden verse los datos de mortalidad por todas las causas. Aquí vemos la mortalidad por mes en los Estados Unidos desde el año 2000 hasta hace poco, y podemos seguir las variaciones estacionales de esta mortalidad. Podemos ver que hay una caída en febrero, y eso es simplemente porque febrero tiene 28 días. Hay menos días, por lo que hay menos mortalidad. Puedes ver los febreros aquí. Esto es para mostrarte cómo se ve la mortalidad por mes para toda una nación como los Estados Unidos. Y puedes ver que el último grupo en este tipo de color malva es la mortalidad durante el período COVID.
Desde el momento en que se declaró una pandemia, la mortalidad fue mucho más alta en los Estados Unidos. Y la mortalidad tiene una estructura, tiene picos, que es completamente inusual.
Normalmente, no puedes tener picos de mortalidad en verano en un país del hemisferio norte, pero los hubo en los Estados Unidos durante el período COVID. Hemos explicado y mostrado que esto solo es cierto en estados pobres, donde hay muchas personas pobres, donde las personas murieron en verano, y tratamos de explicarlo en nuestros artículos. Pero eso es para mostrar cómo aparece la mortalidad. Y los puntos negros son la suma de toda la mortalidad durante un período como el período COVID en comparación con el período justo antes de eso, pero de la misma duración versus el período justo antes de eso de la misma duración. Así que podemos ver los puntos negros: es la mortalidad total durante un período que sería equivalente al período COVID. Podemos ver que hay un gran aumento en la mortalidad en los Estados Unidos cuando entramos en el período COVID. Esta es una cuantificación muy precisa de la mortalidad total durante el período COVID.
Chantale Collard
Profesor Rancourt, sé que nos darás una respuesta muy elaborada, pero en general los argumentos que podrían decir que escuchamos son: "La población está envejeciendo, tal vez por eso sucedió". Espero que respondas a eso.
Dr. Denis Rancourt
No hay un aumento repentino en el número de personas mayores que morirán durante el período COVID. No hay un aumento en la población de ancianos que, a medida que avanza el tiempo, llega a la edad en la que van a morir, y luego mueren repentinamente. Así que el efecto de la edad, por ejemplo, el envejecimiento de la población, causará un aumento gradual en esta integral, esta mortalidad total. Pero cuando hay saltos repentinos, no puede ser, por ejemplo, los baby boomers u cosas así. Tiene que ser un evento repentino que sucede en la población cuando se hace este tipo de estudio.
Ahora, esto es solo para darles una idea de cómo se ve la mortalidad por todas las causas. Esta es la misma mortalidad para los Estados Unidos, pero vista por semana y donde se utiliza la misma integral. Aquí, los puntos negros tienen el mismo significado, pero aquí, vemos con mayor detalle la mortalidad por semana y vemos los picos de los que estaba hablando, que son muy anormales, y que describiré en unos momentos. Y también deben saber que esta mortalidad relativamente gigantesca en los Estados Unidos corresponde a 1.3 millones de muertes que no habrían ocurrido si no hubiéramos hecho todo lo que hicimos durante el período COVID en los Estados Unidos. ¡1.3 millones de muertes más!
Bueno, en Canadá casi no hubo. El exceso de mortalidad durante el período COVID en Canadá es tan pequeño que es casi imposible de medir. Lo hemos cuantificado y les mostraré en un momento: es muy pequeño y mucho más pequeño en proporción a la población. No es porque haya menos personas. Y por lo tanto, tendríamos que concluir que el virus se negó a cruzar la frontera entre los Estados Unidos y Canadá, lo cual es completamente absurdo si queremos creer que se debe a un virus.
Esto es una prueba más de que no es una enfermedad respiratoria: porque la frontera tiene varios miles de kilómetros de largo, con intercambios económicos constantes. Es estrictamente imposible que haya habido un virus en los Estados Unidos que matara a 1.3 millones de personas y prácticamente nada en Canadá. Es estrictamente imposible en el contexto de las teorías de enfermedades virales respiratorias.
Así que para los Estados Unidos, hubo este exceso de mortalidad, y se puede calcular a la escala de los 50 estados de los Estados Unidos. Este es un gráfico de exceso de mortalidad en y para todo el período COVID en función del porcentaje de la población de los EE. UU. que vive en la pobreza. Y aquí, vemos que hay una correlación: en ciencia, decimos que es una correlación muy fuerte. Hay un coeficiente llamado "el coeficiente de correlación de Pearson", que tiene un valor de +0.86. Una correlación fuerte como esa es inaudita.
Y no es solo una correlación, es una proporcionalidad. Es decir, aquellos que están acostumbrados a mirar gráficos como este notarán que pasa por el origen, lo que significa que en un estado donde nadie vivía en la pobreza, nadie habría muerto debido a las medidas que se tomaron. Y así, esta es otra demostración de que no puede ser una enfermedad viral respiratoria. Los virus respiratorios no atacan a las personas pobres. Atacan a personas que son ancianas, vulnerables y tienen comorbilidades, y así es como causan la muerte. No eligen matar a personas que son pobres.
Chantale Collard
Por cierto, estoy seguro de que hablarás sobre el continente africano, si estamos considerando a las personas pobres.
Dr. Denis Rancourt
Ese sería otro tema, pero no ahora mismo. Así que la pobreza tiene una correlación muy fuerte en los Estados Unidos con esta muerte en exceso, al igual que el número de personas que están "discapacitadas", que no son funcionales debido a enfermedades mentales graves. En los Estados Unidos, hay 13 millones de personas que sufren de enfermedades mentales graves hasta el punto en que no pueden funcionar en la sociedad por sí mismas, y que deben ser cuidadas por diversas instituciones, y que están muy medicadas. Así que tenemos un gráfico de correlación con el número de personas por estado en esta condición, y también hay una correlación muy fuerte allí. Entonces, las correlaciones que encontramos entre la mortalidad en exceso y los factores sociales son: la pobreza, el número de personas en este tipo de miseria extrema - enfermedad mental, etc. - y el ingreso familiar promedio. Si ganas más de $130,000 al año por familia en los Estados Unidos, no mueres por el período COVID según las estadísticas que hemos estudiado.
Entonces, no estoy mostrando todos estos gráficos, pero solo quería mostrar este, que habla directamente sobre la pobreza. En los Estados Unidos, hay muchas personas viviendo en la pobreza y la miseria, causada, diría yo, por un sistema médico que suministra medicamentos psiquiátricos a muchas personas a gran escala. Hay muchas, muchas personas que están en esta miseria, que tienen una salud muy precaria, y por eso hay una tasa de mortalidad muy alta en los Estados Unidos y casi ninguna en Canadá. Este es el exceso de mortalidad para los diez estados más poblados en los EE. UU. por grupo de edad. Entonces, vemos grupos de edad de 0 a 24 años, de 25 a 44 años, y así sucesivamente.
Y aquí mostramos el exceso de mortalidad expresado como un porcentaje de lo que normalmente sería la mortalidad. Este es el período antes de que comenzáramos a vacunar, por lo que este es el período COVID pero antes de que se desplegara la vacuna. Podemos ver que, incluso en ese período, las muertes en exceso por grupo de edad eran del orden del 20, 30, 40 por ciento en exceso de la mortalidad normal en esos diez estados, para dar un ejemplo. Y luego, en el período en que comenzamos a vacunar, el mismo gráfico se ve así: vemos que para los más jóvenes, llega hasta el 60 por ciento para el grupo de edad de 25 a 44 años. Así que vemos un cambio en la estructura por grupo de edad cuando comenzamos a vacunar a las personas en los Estados Unidos. Es muy medible.
Chantale Collard
Entonces, esta es la primera dosis.
Dr. Denis Rancourt
Aquí, estamos incluyendo la mortalidad durante todo el período desde el despliegue de la vacuna hasta los últimos días de este estudio. Así que todavía estábamos vacunando. Este es el resultado.
Pero lo sorprendente es que acabamos de explicar los Estados Unidos, pero ahora vamos a mirar a Canadá. Y lo que vemos en Canadá es la curva azul claro. La curva azul claro muestra la mortalidad por todas las causas por semana en Canadá desde alrededor de 2010 hasta el presente, esencialmente. Puedes ver que prácticamente no hay cambios.
Estamos entrando en el período COVID y realmente no hay un gran cambio. Y lo que he destacado en rojo, y esto te sorprenderá, es lo que nos está diciendo el gobierno canadiense, lo que Theresa Tam escribió en un artículo científico: ella dijo que si el gobierno no hubiera hecho todo lo que hizo, las vacunas, las mascarillas, el distanciamiento, los confinamientos, entonces habría habido alrededor de un millón de muertes más en Canadá. Este gráfico muestra la absurdidad que nos cuenta Theresa Tam y sus coautores. Afirman que si no se hubiera hecho nada, la tasa de mortalidad habría sido tan alta. Y la mortalidad que ves en la pantalla, porque la escala comienza en cero en y, es una mortalidad absurda. No ha habido una guerra mundial, no ha habido un terremoto en una escala de tiempo que pudiera ser normalizada, no ha habido ningún fenómeno conocido en la historia desde que se midieron estos datos que pudiera producir una mortalidad tan alta.
Chantale Collard
Totalmente hipotético.
Dr. Denis Rancourt
Y Theresa Tam afirma que, debido a estas medidas, esta gran mortalidad que habríamos tenido se redujo al nivel exacto que habría sido si no se hubiera hecho nada. En otras palabras, no la redujeron a la mitad, no la redujeron en un 90 por ciento para llegar al diez por ciento. No, la redujeron a un nivel como si no hubiera habido un agente patógeno particularmente virulento. Estamos en esta situación absurda. Es lo que nos están diciendo, lo que quieren que creamos. Y para un científico como yo, es el reino de lo absurdo.
Aquí estoy tomando los datos de Canadá y poniéndolos en una escala donde los analizamos con un poco más de detalle. Y ahora, estoy haciendo esta integral para un ciclo de un año; así que voy desde un verano hasta otro para capturar la mortalidad que tiende a ser más alta en invierno, para mostrar la extensión del pequeño aumento que aún se ve en la mortalidad integrada para Canadá cuando entramos en el período COVID y en el ciclo siguiente también. Así que hay un pequeño aumento que podemos cuantificar. A una escala más grande, todavía podemos ver este pequeño aumento. Y en Canadá también podemos comparar la mortalidad por todas las causas con el despliegue de la vacuna. Así que en Canadá podemos ver que hay un pico en un momento del ciclo de mortalidad estacional cuando no debería haber un pico, que coincide con el inicio del despliegue de las primeras dosis. Y luego, cuando se administra la tercera dosis, es decir, cuando hay una aceleración en el número acumulado de dosis administradas, vemos un pico en el invierno de 2022 que es mucho mayor que todos los otros picos en este gráfico. Así que realmente estamos viendo correlaciones en Canadá de la vacunación que afecta a la mortalidad. Hemos analizado esto con más detalle, pero es solo para darte una idea de lo que estamos haciendo.
Esta es una ampliación de lo que acabamos de ver: la correlación entre la mortalidad y el despliegue de la vacuna. El pico que he marcado como C es un pico muy fuerte en Ontario, especialmente para personas de entre 50 y 65 años, y es exactamente cuando se desplegaron las vacunas en este grupo de edad. El pico referido como D es un pico muy delgado debido a una ola de calor que tuvo lugar en British Columbia exactamente en ese momento. Es bien sabido que las olas de calor causan picos muy delgados que duran poco más de una semana. Así que podemos analizar cada uno de estos picos de mortalidad. Pero el pico que me gustaría ilustrar con más detalle ahora, y te sorprenderá realmente el resultado, es el pico que llamo Pico A: porque la flecha que apunta hacia arriba, esa es la fecha en la que se anunció la pandemia, y justo después, hubo este enorme aumento en la mortalidad. Así que quiero analizarlo y mostrarte cómo se ve este pico. Y te voy a mostrar que hubo un pico así, que fue muy, muy fuerte en ciertos estados de los Estados Unidos, especialmente en Nueva York.
Así que aquí vemos este pico muy, muy fuerte. Aquí tengo la mortalidad por todas las causas por semana para los estados de Connecticut, Maryland, Massachusetts, Nueva Jersey y Nueva York todos combinados. Y puedes ver que la mortalidad estacional, cuando se normaliza por población, siempre es más o menos la misma, pero este pico es muy diferente de un estado a otro. Hubo 30 estados en los Estados Unidos que no tuvieron este pico. Así que es un virus que estaba atacando solo a algunos estados, y muy fuertemente.
El mismo pico ocurrió al mismo tiempo en el otro lado del mundo, en Europa. Y así aquí vemos que el mismo pico tiene lugar en Lombardía en Italia, lugares similares en España, y así sucesivamente. También hay uno en Francia. Hay puntos calientes como este, donde inmediatamente después de que se anuncia la pandemia, ocurren picos muy delgados en la mortalidad. Y así, cuando escribí mi primer artículo sobre este pico, en junio de 2020, dije: "Esto no es una pandemia de enfermedad respiratoria viral. No es posible que algo así sea causado por un virus. Debe ser causado por lo que están haciendo en los grandes hospitales en esas jurisdicciones". Y así, vamos a ver lo que está sucediendo en los mapas, lo que ha sucedido en Europa con este pico, y te sorprenderás.
Así que aquí tengo un mapa, solo para recordarte dónde están los países europeos. También he marcado en azul ciertas fronteras en las que quiero que te fijes, porque son fronteras que el virus se ha negado rotundamente a cruzar. Desde Portugal a España, fue imposible para el virus cruzar; desde España al sur de Francia, fue imposible; Alemania estuvo protegida en su totalidad y el virus no penetró en Alemania en absoluto; el norte de Italia fue duramente golpeado pero no se extendió más al norte, y así sucesivamente. Así, hubo puntos calientes. En Suecia, hubo un punto caliente en Estocolmo que nunca se propagó. Así que mataron a muchas personas durante los primeros dos meses de la pandemia declarada, que no se propagó. Así que eso es para mostrarte dónde buscar en los mapas que te voy a mostrar.
Aquí está. Este es el primer mapa: mortalidad excesiva en Europa para enero de 2020. Y ves, el mapa es blanco porque prácticamente no hay mortalidad excesiva, todo está normal. Todo es normal este enero de 2020 en comparación con todos los otros eneros pasados. Si extrapolamos la tendencia histórica, es la misma mortalidad que siempre hemos visto. Y ahora paso a febrero: lo mismo, no hay mortalidad excesiva para febrero de 2020 en Europa. Y aquí está la mortalidad para marzo, el mes en que se anunció la pandemia. Como puedes ver, las fronteras que señalé han sido respetadas. La mortalidad supuestamente debida al virus no ha cruzado a Alemania. Alemania es una jurisdicción con una tasa de mortalidad muy baja, y puedes ver que las fronteras no han sido cruzadas. Y si avanzo otro mes, a abril, seguimos en ese pico de mortalidad temprana y sigue siendo prácticamente en los mismos lugares; y las fronteras son respetadas, el virus no está cruzando. Y luego, en mayo, se acabó. Es un pico muy fino que termina en mayo y en junio, ya no hay ninguno.
Entonces, este famoso pico en los primeros meses de la pandemia ocurrió en la provincia con el pico temprano más fuerte, y ocurrió en puntos calientes. Pudimos ir al nivel regional en Francia e identificamos condados donde había grandes hospitales donde la gente moría. Así que esta mortalidad no puede deberse a un virus. Pensamos que se debe a lo que se hizo en los hospitales. Los respiradores mecánicos en los hospitales fueron muy importantes porque en Lombardía, Italia, inventaron una forma de poner a dos pacientes en una máquina respiratoria. Estaban muy orgullosos de esto: "Vamos a salvar a todos; los estamos poniendo a todos en respiradores". Esto explica en parte la tasa de mortalidad muy alta en Italia en ese momento.
Voy a sorprender un poco a algunas personas en la audiencia. Pero la hidroxicloroquina, HCQ, es una molécula muy interesante con efectos beneficiosos pero con una ventana terapéutica muy bien definida y relativamente estrecha. Y cuando se sobrepasa cierta dosis, se vuelve letal. Y al comienzo de la pandemia, porque muchos investigadores como Didier Raoult dijeron: "Mira, es útil", bueno, las personas que no sabían cómo usarla en los hospitales en los territorios la usaban mucho, pero de una manera menos supervisada, creo, que lo que sucedió en Marsella. Hay una correlación entre un pico en el uso de hidroxicloroquina y esta alta mortalidad. Y este pico se puede ver en países europeos donde hay estos puntos calientes de mortalidad.
Los lugares relacionados con la hidroxicloroquina son donde no se había seguido el protocolo.
Exactamente, sucedió donde se había inventado un protocolo que era demasiado alto en dosis y ciertamente envenenó a mucha gente. Así que hay esta correlación. Un investigador alemán, Dr. Claus Köhnlein, fue uno de los primeros en sugerir eso: "Mira, en Alemania, no hicimos eso y no hubo muertes. Donde se han utilizado dos gramos o más, ha habido muchas muertes". Él había sugerido esto, y así fuimos a las estadísticas para ver si había picos en la prescripción de estas moléculas. De hecho, estamos en proceso de identificar muchas moléculas utilizadas en tratamientos agresivos al principio, porque todos estaban en pánico y así sucesivamente, que están correlacionadas con esta alta mortalidad.
Y el tema final de mi presentación es la alta toxicidad de las vacunas en términos de mortalidad real. Así que voy a hablar de eso. Comenzaré diciendo que no puede haber dudas de que las vacunas son asesinas. Las vacunas pueden matar a personas, pueden causar la muerte. Hay muchas líneas de evidencia. Hay estudios de autopsias muy detallados que lo demuestran y cito de esos estudios. Hay sistemas de monitoreo de eventos adversos que muestran picos en eventos adversos, incluida la muerte, inmediatamente después de la vacunación, y luego hasta dos meses después. Las estadísticas muestran esto muy claramente y hemos escrito un artículo sobre el tema. Hay un estudio que se realizó en Estados Unidos por Mark Skidmore que mostró que, sobre la base de preguntas de encuestas científicas en Estados Unidos, había calculado 300,000 muertes debido a la vacuna en Estados Unidos. Cuantificamos la cifra utilizando nuestros propios métodos y llegamos a la misma cifra. Eso significaría que en Estados Unidos, hubo 1.3 millones de muertes en exceso; y en esa cifra, hay más de 300,000 personas cuyas muertes fueron causadas por vacunas.
Así que esa es una línea de evidencia. Hay muchos artículos sobre patologías inducidas por vacunas y hay más de 1,250 artículos en revistas científicas que hablan sobre el daño que pueden causar las vacunas. Así que creo que, cuando se analiza todo esto, hay que concluir que es posible que la vacuna pueda matar a personas. Nuestra tarea es cuantificar eso. ¿Con qué frecuencia mata a personas? Y así es como entran en juego los estudios de autopsias. Ahora, vamos a ver si podemos utilizar la mortalidad para cuantificar el riesgo de morir por la vacuna.
El primer artículo que escribimos fue sobre India porque en India es muy difícil obtener buenos datos sobre la mortalidad general. Algunos investigadores habían publicado datos pero no se habían dado cuenta de que había un pico, ¡pero enorme!, de mortalidad en India que, casualmente, fue exactamente cuando desplegaron la vacuna en India. ¿De acuerdo? Así que en India, pudimos cuantificar que la vacuna definitivamente mató a 3.7 millones de personas. No hubo mortalidad en exceso en India hasta que desplegaron la vacuna. No hubo en India, los datos son claros, no hubo mortalidad en exceso. Y en India, tuvieron lo que llamaron un "festival de vacunas".
The Prime Minister dijo: "Vayan a vacunar a las personas más vulnerables". Hicieron una lista de 12 comorbilidades y dijeron: "Vayan por estas personas y vacúnenlas". Básicamente, animaron a las personas a vacunar a las personas más ancianas y vulnerables; y en muy poco tiempo, mataron a 3.7 millones de personas en India con su vacuna. Escribimos todo un artículo al respecto.
Aquí, el gráfico muestra Australia. Elegimos estudiar Australia porque es otro país donde no sucedió nada en términos de mortalidad excesiva hasta que se implementó la vacuna. No lo dicen en los medios. No hay mortalidad excesiva en Australia excepto cuando se implementa la vacuna. Y así, ampliamos esto para Australia y ves la mortalidad estacional y ves la implementación de la vacuna: ves que estamos entrando en un mayor grado de mortalidad. Puedes ver que hay un pico. Notarás que en Australia, debido a que están en el hemisferio sur, los picos estacionales de mortalidad ocurren durante nuestro verano, que es su invierno. Así que está invertido. Y luego, durante su verano, que es nuestro invierno, hay un pico de mortalidad justo en el medio, que ves aquí, que es muy grande, coincidiendo con la tercera dosis de la vacuna, implementada muy rápidamente en ese momento. Sin lugar a dudas. Aquí tengo un gráfico que muestra la implementación de la vacuna, el número de dosis administradas por semana, en negro, en comparación con el pico de mortalidad en un lugar que tiene el récord histórico de mortalidad en Australia, pero donde nunca ha habido un exceso de mortalidad o un pico de mortalidad, nunca en la historia.
Y en Australia, la gente no muere por una ola de calor; no es debido a una ola de calor. He rastreado todas las olas de calor en Australia y he encontrado que la más intensa causó un pico muy pequeño porque en Australia están acostumbrados al calor. Así que este pico definitivamente se debe a la vacuna y está ocurriendo en cada estado de Australia. Podemos recorrer los estados aquí: Victoria, Nueva Gales del Sur, Queensland, etc. Así que tenemos datos muy claros donde tenemos mortalidad. No hubo mortalidad excesiva hasta que implementamos. Cuando implementamos, tenemos una nueva escala de alta mortalidad; y cuando introducimos otra dosis, tenemos un pico encima de eso. Así que podemos usar estos datos para cuantificar cuántas personas murieron por dosis de vacuna administrada. Eso es lo que vamos a hacer.
Y así, esto es para mostrar que no es solo en Australia. Esto es Misisipi en los Estados Unidos. Notarás que en Misisipi, hay un pico enorme de mortalidad, nuevamente en medio del verano, es decir, nuestro verano, cuando no debería haber mortalidad en el ciclo estacional. Bueno, hay un pico enorme, y coincide con una aceleración en la vacunación. Pero no es solo cualquier aceleración: es lo que se llamó en los Estados Unidos "la campaña de equidad de vacunas". Entonces, "equidad de vacunas" fue una campaña de vacunación financiada por financistas muy influyentes que gastaron decenas y decenas de miles para contratar a muchas personas para ir y vacunar a personas vulnerables que aún no habían sido vacunadas. Causaron este pico de mortalidad, pero solo en los estados pobres de los EE. UU. La gente murió en esta campaña de equidad de vacunas en estados donde había mucha fragilidad y mucha pobreza. Así que detectamos este pico, que coincidió con una aceleración en la vacunación debido a la campaña de equidad de vacunas en todos los estados pobres de los Estados Unidos. Y ese es un fenómeno que debe atribuirse a la vacuna.
Y aquí nuevamente, podemos cuantificar lo que esto representa en términos de mortalidad. La mortalidad que tuvo lugar en los estados pobres de los Estados Unidos en ese momento tiene un riesgo equivalente a la mortalidad que tuvo lugar en India, que mató a 3.7 millones de personas. Este es el mismo riesgo de mortalidad en los estados pobres de EE. UU. que en India. Aquí vemos Michigan, un estado en el norte de los Estados Unidos. En Michigan, hay un pico de exceso que ocurre al principio, cuando se implementan las primeras dosis de vacuna, un pico completamente anormal que es muy similar al mismo pico que ocurrió en Ontario.
Así que esto es para mostrar otro ejemplo donde la implementación causó una mortalidad repentina y grande en un lugar inesperado.
Entonces, para resumir la cuestión de las vacunas, y fuimos los primeros en hacerlo, quisimos cuantificar el riesgo de mortalidad debido a la vacuna por la edad de la persona que recibe la vacuna. Pero para hacer esto, necesitamos encontrar datos en la jurisdicción en cuestión donde nos den mortalidad por grupo de edad en función del tiempo, y también, vacunación para ese mismo grupo de edad en función del tiempo. Y cuando encontramos jurisdicciones donde podemos encontrar estos datos, podemos hacer el cálculo que se muestra aquí.
Así que Israel y Australia tienen datos muy buenos, y eso nos permitió hacer este gráfico. Entonces este gráfico representa el riesgo de mortalidad por inyección. Es lo que llamamos la "tasa de letalidad de la dosis de vacuna" como porcentaje, en función de la edad de la persona. Podemos ver que hay un aumento exponencial para las personas mayores, y podemos ver que el riesgo de mortalidad alcanza casi el uno por ciento en este gráfico. Esto significa que una dosis de cada cien matará a una persona de esa edad cuando se inyecte, ¡una dosis de cada cien! Eso es enorme. Así que pudimos demostrar esto por primera vez. Somos los primeros en haber hecho esta cuantificación.
Aquí, estoy mostrando en una escala ampliada lo que está sucediendo con los jóvenes. Podemos ver que los jóvenes también han sido asesinados por las vacunas, los grupos de edad más jóvenes, y que este riesgo de mortalidad es mayor que la tendencia exponencial deducida para otras edades. Así que los jóvenes tienen una tasa de mortalidad que es independiente de la edad y mayor que la tendencia exponencial encontrada para otras edades. Para aquellos que están más acostumbrados a mirar este tipo de gráfico, he puesto los mismos datos en semi-log y realmente se puede ver la tendencia exponencial, la línea recta. Podemos ver, para los jóvenes, que nos estamos desviando significativamente y que estamos manteniendo constante el riesgo de mortalidad. Así que ahí están, los jóvenes afectados por la vacuna: ahí es donde los vemos.
Finalmente, esto es solo para mostrar cómo son típicamente los datos en Israel. En negro está la implementación de cualquier dosis de vacuna dada y en morado está la mortalidad por todas las causas. Podemos ver que cuando se inicia la vacuna, hay un pico de mortalidad que es mayor que el pico de vacunación. Cuando se introduce otra vacuna, hay otro pico de mortalidad y así sucesivamente. Pero a medida que avanzan las dosis, la mortalidad por inyección es mayor. Y así hay muchas curvas como esta para diferentes grupos de edad en Israel. Eso es para los mayores de 80 años, de 70 a 79 años. Es solo para mostrar la forma de los datos que estamos analizando. Al final, esto nos permitió producir un gráfico resumen que muestra el riesgo de muerte por inyección en función de la edad, pero para las diferentes dosis recibidas. Así que podemos ver que las primeras dosis no son tan letales como las siguientes y las siguientes. Las dosis tres y cuatro son particularmente letales; y podemos ver que para los ancianos, cuanto más alta es la dosis, mayor es el riesgo.
Chantale Collard
Y aquí, efectivamente te has detenido en cuatro dosis pero hay otros que han llegado hasta seis o siete.
Dr. Denis Rancourt
En el momento en que escribimos este artículo, esos son los datos que teníamos.
Chantale Collard
Se puede inferir que—
Dr. Denis Rancourt Ah sí, nuestros estudios continúan en todas direcciones. Actualmente se están estudiando muchos países. Concluiré con esta última diapositiva. Hasta la fecha, se han estudiado en detalle la India, Australia, Chile, Alemania, Israel, Nueva Zelanda y los Estados Unidos. Muchos de estos resultados aún no se han publicado, pero estamos a punto de hacerlo. El riesgo promedio de muerte después de la vacunación en países occidentales, en todas las edades combinadas, oscila entre el 0,05 por ciento y, en el caso de dosis avanzadas, hasta un tres por ciento para los más ancianos.
Ese es el tipo de riesgo de mortalidad que se encuentra. Y cuando se usan valores promedio para todas las edades, se puede calcular cuántas personas habrían muerto a causa de la vacuna. A nivel global, son 13 millones de personas. En la India, como hemos demostrado en detalle, son 3,7 millones de personas. En los Estados Unidos, hemos calculado—y estamos bastante seguros de este cálculo—que 330,000 personas habrían muerto como resultado de la vacuna. En Chile, actualmente estamos estimando y estamos en el proceso de refinar nuestro cálculo de error, etc. Es más difícil en Chile porque hay menos mortalidad, pero creemos que alrededor de 30,000 personas han muerto a causa de la vacuna. Estas son principalmente personas muy mayores. Tenemos la excusa de no pensar en la vacuna porque esperamos que sean frágiles y ancianas. Por lo tanto, es fácil, quizás, no hablar de ello. Estas son muertes menos visibles, pero que no obstante se deben al hecho de que estas personas fueron vacunadas. Y por lo tanto, la mortalidad inducida por la vacuna es mucho más alta de lo que los gobiernos están dispuestos a admitir.
Bueno, eso concluye mi presentación.
Chantale Collard
Profesor Rancourt, quizás tenga una última pregunta. De hecho, usted tiene resultados de autopsias. Pero por otro lado, podemos ver que la capacidad para realizar autopsias fue bastante obstaculizada; la gente no pudo llegar tan lejos. Entonces, ¿qué podemos inferir de los resultados de las autopsias?
Dr. Denis Rancourt
No soy patólogo; no soy la persona que hace autopsias. Estoy en contacto con los investigadores que realizan las autopsias. Hablo con ellos, reviso sus resultados y les pido ayuda para interpretar lo que ven bajo el microscopio y las pruebas que realizan, etc. Pero sé que sí, no hicimos tantas autopsias como deberíamos haber hecho; deberíamos haber hecho muchas más. Pero hay docenas y docenas de artículos que informan autopsias muy detalladas que concluyen que la muerte fue debido a la vacuna—y cada vez hay más que salen a la luz. Por lo general, son familiares que buscan a alguien para hacer la autopsia. Hay un gran médico alemán que ha hecho varias para familiares y estos datos están empezando a llegar. Cada mes, hay nuevos artículos informando autopsias.
Chantale Collard
Seguirán saliendo. Y al principio usted respondió a la pregunta que estamos haciendo aquí en beneficio del INVESTIGACIÓN NACIONAL DE CIUDADANOS: Entonces, ¿qué se podría haber hecho de manera diferente? Usted respondió, "No deberíamos haber hecho nada".
Dr. Denis Rancourt
Exactamente. Lo que teníamos que hacer de manera diferente era no hacer nada. Si no hubiéramos inventado esta pandemia—quiero decir, claro, siempre hay patógenos presentes; claro, hay toda una ecología de patógenos; claro, la gente se enferma y se recupera todo el tiempo, eso no es la cuestión. La pregunta es: ¿Ha habido mortalidad excesiva debido a un patógeno particularmente virulento? Y mi respuesta es: absolutamente no.
Y una cosa que no he mencionado es que en los Estados Unidos, donde ha habido tantas muertes, los CDC admiten que de las muertes que atribuyen a COVID, más de la mitad de estas personas también tenían neumonía bacteriana, que está anotada en el certificado de defunción, en un país donde dejaron de recetar antibióticos, ¿vale? Necesitan saber que en los países occidentales, las recetas de antibióticos disminuyeron en un 50 por ciento durante el período de COVID y se ha mantenido así. Yo argumentaría que esto ciertamente no es una coincidencia. Ha habido sugerencias de agencias para dejar de recetar antibióticos; y por lo tanto, las pobres personas que han muerto en los Estados Unidos son también las mismas poblaciones a las que normalmente se les recetan muchos antibióticos porque tienen una alta susceptibilidad a sufrir infecciones bacterianas pulmonares. Y por lo tanto, esta misma población que—Normalmente, cuando se observa un mapa de las recetas de antibióticos en los Estados Unidos, es rojo en los pobres estados sureños. Bueno, dejamos de recetar antibióticos a estas mismas personas. Tenían neumonía bacteriana, y en gran medida esta población en los Estados Unidos es la que ha fallecido.
Entonces, en términos de mecanismos, hemos podido identificar esto en nuestros artículos.
Chantale Collard
Profesor Rancourt, dejaré que los comisionados le hagan preguntas, si tienen alguna.
Comisionado Massie
Muchas gracias, Profesor Rancourt, por su brillante presentación, que es bastante aterradora y densa. Afortunadamente, había leído un poco de ella de antemano, lo cual ayuda, pero aún tengo varias preguntas. Comenzaré con la última para no olvidarla. Cuando usted extrapola las muertes debido a la vacunación en Canadá, está estimando, sobre la base de promedios que aún deben ser refinados, alrededor de 30,000. Noté que en los Estados Unidos, usted estimó alrededor de 330,000.
Dr. Denis Rancourt
Sí, nuestra estimación para los Estados Unidos es más refinada y mejor. Por lo tanto, de un país a otro, el margen de error en esta estimación puede ser mayor o menor. Para la India, estamos absolutamente seguros de los 3,7 millones. En Australia e Israel, conocemos en tanto detalle que podemos hablar en función de la edad y de la dosis. Por lo tanto, hay una gran certeza allí. Pero lo sorprendente es que, cuando pasas de un país a otro—y ahora hemos hecho muchos países, diría que más de 50—siempre encuentras el mismo riesgo por inyección, más o menos; siempre estamos en el mismo rango. Y cuando tomas picos particulares, si no solo tomas el período de vacunación, sino si tomas picos y los asocias con las dosis administradas en ese momento, aún obtienes el mismo riesgo de mortalidad. ¿Entiende lo que quiero decir?
Comisionado Massie
Sí.
Dr. Denis Rancourt
Así que estamos muy seguros de que es un número sólido.
Comisionado Massie
Mi pregunta era que habías presentado anteriormente que la mortalidad en exceso, todas las causas combinadas antes de la vacunación... Bueno, cuando observamos las medidas que se habían implementado antes de la vacunación, lo que observamos en los Estados Unidos en comparación con Canadá fue que la diferencia no era proporcional a la población. Y aquí, planteaste la idea de que, de hecho, la población o la proporción de personas pobres y vulnerables en los Estados Unidos es mucho mayor, probablemente son estas poblaciones objetivo las que han sufrido más. Y pensé que entendí de tu presentación que las personas más vulnerables también van a ser las mismas personas que probablemente sufrirán más lesiones por vacunación en cualquier caso, es probable que mueran por la vacunación. Y aquí, la proporción parece en cualquier caso ser de alrededor de uno de cada diez, lo que corresponde a la proporción.
Dr. Denis Rancourt
Sí. Diría, en esta etapa, al mirar los datos y todo eso: di 30,000 para dar una idea para Canadá. Pero en nuestro análisis final, habrá un margen de error y va a caer, diría, entre 10,000 y 35,000. Estará en ese rango. Así que hay mucha incertidumbre sobre la estimación para Canadá porque todavía estamos en las primeras etapas de analizar los datos, pero era para dar una idea a la audiencia canadiense.
Pero, ves, cuando buscamos a los vulnerables en los Estados Unidos con la campaña de equidad de vacunas, la tasa de mortalidad por inyección fue tan alta como en India. Así que estábamos en el rango del uno por ciento en esos grupos de edad, que ni siquiera son los más ancianos. Pero cuando miramos a Australia e Israel para todas las edades, encontramos exactamente la misma cifra, 0.05 por ciento, y nuestra primera estimación para Canadá sigue estando en la misma zona. Así que tiendo a usar esa cifra para hacer este cálculo, y esa es la cifra que utilicé para los Estados Unidos, así que utilicé la misma proporción.
Comisionado Massie
Mi otra pregunta es que un análisis de todas las causas requiere cifras bastante precisas sobre poblaciones bastante grandes si queremos llegar a estimaciones. Por ejemplo, en el caso de las muertes relacionadas con la vacuna, hubo en un momento un episodio en Quebec cuando el gobierno quería lanzar campañas de vacunación en residencias de ancianos de una manera bastante, diría, sostenida. E incluso hubo artículos al respecto en La Presse.
Vi un artículo científico publicado casi un año después que relataba este episodio y mencionaba que habían frenado un poco el ritmo porque encontraron que era particularmente agresivo. ¿Podemos hacer algún estudio sobre esto, dada la población y el evento o incidencia que ocurrió?
Dr. Denis Rancourt
Con los métodos que utilizo, la mortalidad por todas las causas, no puedo cuantificar estas cosas, pero estos son casos de instituciones específicas y podemos obtener cifras precisas. Y hay países europeos que han notado lo mismo y han emitido advertencias de no vacunar a los ancianos sin un análisis clínico exhaustivo. Así que se pasaron un poco al principio en varios países, pero podemos ver por lo que dijeron públicamente que luego hicieron ajustes. Algunos países han notado que el riesgo aumenta exponencialmente con la edad. Lo han notado; han visto las consecuencias de la vacunación en los ancianos, no hay duda al respecto; podemos verlo en las comunicaciones de estos gobiernos.
Comisionado Massie
Finalmente, mi otra pregunta se refiere a ciertos factores ambientales. Estoy seguro de que tus estudios han intentado hacer otras correlaciones aparte de las que has mostrado, y en particular, cuando miramos el período en el que desplegamos, por ejemplo, la segunda, tercera o cuarta dosis. Dado que sabemos por estudios realizados por personas involucradas en la vacunación que está contraindicado administrar una vacuna a una persona que está infectada o que acaba de ser infectada, para no causar sobreestimulación, cuando vemos los aumentos en toxicidad en función de la dosis, ¿no hay una parte de esto que podría explicarse por el hecho de que sabemos que la ola de Omicron fue particularmente abundante, según los estudios que hemos visto? ¿No aumentaría el problema vacunar una tercera o cuarta dosis en ese momento?
Dr. Denis Rancourt
Aquí, entramos en el ámbito de la teoría de la inmunología. Así que he hecho un esfuerzo consciente para evitar adentrarme en ese territorio. Siempre me he adherido a los datos de mortalidad por todas las causas, a las correlaciones matemáticas que puedo establecer, y a un cálculo de error al hacer este análisis estadístico. Y me he negado a adentrarme en ese territorio, a hablar sobre los mecanismos, qué podría causarlo. Pero, por ejemplo, cuando encuentro que las dosis más avanzadas son más letales, tenemos que tener cuidado porque a menudo, está en jurisdicciones donde las dosis avanzadas se han dirigido más a los ancianos. Así que cuando no distinguimos por grupo de edad, podemos, en los datos de todas las edades, estar equivocados en cierto sentido. Puede parecer que la dosis es más letal, pero de hecho, esto se debe a que más personas vulnerables han sido vacunadas.
Y así, cuando los datos lo permiten, puedo discernir cosas. Cuando no puedo, tengo que admitir que es una posibilidad. Pero entiendo tu pregunta y para responderla, necesitaría tener datos sobre el nivel de infección de las personas que son inyectadas, y tendría que creer que estos datos son fiables. Y así, como no estoy listo para tener datos por grupos de edad en el nivel de las jurisdicciones en las que estoy interesado, y como no tengo absolutamente ninguna confianza en las evaluaciones sobre si la persona está infectada o no, porque estamos en la oscuridad, ¿estamos hablando de síntomas, qué síntoma, etc.? ¿Estamos hablando de pruebas PCR? Eso no significa nada. Así que mi enfoque fue: "No quiero saber nada de todo eso".
Quiero decir, cuando anunciaron la pandemia, verías a personas muertas en China, luego verías a personas cayendo, y dirían lo mismo: "Los hospitales están llenos". Pero personalmente, lo primero que hice fue salir afuera, luego miré para ver si había personas muertas en la calle y no vi ninguna. ¿De acuerdo? Y en otras palabras, lo que hice fue ir inmediatamente a buscar datos de mortalidad por todas las causas para ver si había un aumento de la mortalidad. ¡Y no lo había!
Hubo solo puntos calientes con picos como en Quebec Nueva York, Londres, París y el norte de Italia. Eso fue lo que había, pero no había nada más en otros lugares. En un estudio que hicimos con John Johnson de Harvard, comparamos estados en los EE. UU. que estaban uno al lado del otro, que compartían una frontera, que eran muy similares. Un estado hizo un confinamiento y el otro no, y encontramos 12 pares de estados que podíamos comparar directamente de esa manera. Y sistemáticamente encontramos que el estado que impuso un confinamiento tenía una mortalidad por todas las causas mucho más alta que el otro.
Y todo esto para decir que no hubo mortalidad excesiva donde no atacamos a las personas y no matamos a las personas en el hospital al principio y no hicimos los confinamientos más tarde. No hubo. Esa fue la respuesta que recibí a la sugerencia de que la gente iba a morir en todas partes, etc.
La mortalidad por todas las causas es muy poderosa. Puedo mirar la mortalidad en Chile y decirte en qué día hubo un terremoto. Puedo decirte en qué día hubo una ola de calor en países de latitudes septentrionales. Puedo hablarte sobre el envejecimiento de la población, puedo hablarte sobre las guerras que han ocurrido. ¿Sabes?, estudié la mortalidad por todas las causas en detalle, y busqué las pandemias que fueron anunciadas por los CDC para ver si podía encontrar el número de muertes que dijeron que habían ocurrido: ¿Los veré en la mortalidad por todas las causas? No pude encontrarlos.
Ninguna de las pandemias modernas desde la Segunda Guerra Mundial ha producido una señal que pueda detectarse en la mortalidad por todas las causas. No estoy hablando de COVID, estoy hablando de las pandemias que se han anunciado desde la Segunda Guerra Mundial. No ha habido ninguna. Por lo que a mí respecta, no hay mortalidad excesiva. Entonces, ¿de qué estamos hablando? ¿Por qué estamos haciendo tanto alboroto y mostrando a la gente cómo sonarse la nariz y diciéndoles que usen mascarillas y se hagan pruebas, cuando a la escala de un país como Estados Unidos y en todos los países que podemos estudiar, estas pandemias no han causado mortalidad excesiva? ¿De qué estamos hablando? Mientras que, por otro lado, hay fenómenos reales que causan mortalidad: la guerra en particular. Puedes ver el Dust Bowl en Estados Unidos en la década de 1930, los colapsos económicos: inmediatamente ves la mortalidad. Hay importantes fenómenos sociales y cambios estructurales que causan mortalidad. Y digo que lo que sucedió durante COVID fue exactamente este tipo de ataque a la población, como si hubiera habido un colapso en la economía. La población se vio afectada de la misma manera; y en Estados Unidos, eso es lo que causó las muertes. Comisionado Massie Me gustaría preguntarte, dada la potencia de este enfoque: ¿Cuántas personas hay que tienen la capacidad de llevar a cabo análisis como tú y como Pierre Chaillot, que reconocen que debería ser una práctica que debería estar extendida en todos los gobiernos para que podamos entender precisamente los fenómenos a los que nos enfrentamos? ¿Existe un deseo de avanzar hacia este tipo de análisis o preferimos, por el momento, no practicarlo?
Dr. Denis Rancourt Estadísticas Canadá realiza análisis de mortalidad, tasas de natalidad y todo ese tipo de cosas. Hay muchos expertos que lo hacen. No falta conocimiento técnico para hacerlo. Lo que falta es la motivación para ser realmente honestos y reportar lo que vemos, lo que los datos quieren decirnos. La mortalidad es muy sencilla de entender. Una vez que te acostumbras y puedes identificar el tipo de cosas que pueden causar mortalidad, te acostumbras muy rápido.
Pero sabes, desde que empecé a trabajar en la mortalidad por todas las causas, mi mayor trabajo y mi mayor frustración ha sido tratar de hacer que mis colegas científicos entiendan que tenemos que mirar la mortalidad por todas las causas y dejar de hablar en círculos sobre todo tipo de cosas y empezar por ver si la gente está muriendo. ¿Quién está muriendo, dónde están muriendo y por qué están muriendo? Y dejemos de lado todas las teorías y todo eso.
Personalmente, me frustro con mis colegas porque estoy en varios grupos de discusión con investigadores y he tenido todo el problema del mundo para hacer que entiendan. Me llevó tres años, y ahora están empezando a entender. Dicen: "De acuerdo, entonces vamos a analizar la mortalidad por todas las causas, Denis, ¿podrías hacerlo?"
Bueno, ahí es donde estamos. Pero, ya sabes, el sistema educativo es muy defectuoso. Formamos a personas muy especializadas y no le damos importancia a un pensamiento claro, sólido y directo.
Entonces, el investigador científico quiere aplicar sus teorías y su forma de ver las cosas a su campo, pero no se hace la pregunta: ¿Cuál sería la mejor manera de abordar este problema? ¿A qué experto debería llamar? ¿Qué necesito aprender para entender este fenómeno? No se hacen esa pregunta. En cambio, se preguntan: ¿Cómo voy a aplicar la teoría que he aprendido para decir algo sobre este fenómeno? Y ese es un gran problema en nuestra sociedad. Hay escasez de pensadores.
Comisionado Massie
Voy a preguntar a mis colegas: Ken, ¿tienen alguna pregunta que quieran hacer? ¿Alguien más? De acuerdo. Tengo más, pero seguiremos adelante.
Chantale Collard
Profesor Denis Rancourt, gracias. Tu testimonio es realmente invaluable. Estás hablando de temas importantes; estás hablando tanto de la mortalidad por todas las causas como de la mortalidad post-vacunación. Y esperemos que tu investigación se difunda ampliamente. Gracias.
Dr. Denis Rancourt
Gracias.
Revisión y Aprobación Final: Erin Thiessen, 31 de octubre de 2023.
La evidencia ofrecida en esta transcripción es un registro fiel y verdadero del testimonio de testigos dado durante las audiencias de INVESTIGACIÓN NACIONAL DE CIUDADANOS (NCI). La transcripción fue preparada por miembros de un equipo de voluntarios utilizando un método de transcripción "inteligente literal", y posteriormente traducida del francés original.
Para obtener más información sobre el proceso de transcripción, el método y el equipo, consulte el sitio web del NCI: https://nationalcitizensinquiry.ca/about-these-translations/
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