Covid Belgique – Graphiques 63 - Deuxième année – 18 février 2022 (semaine 7)

Publié le 18 Février 2022

La censure a de nouveau frappé, grâce à la diligence de ces médiocres délateurs qui salissent notre environnement humain et la nervosité des censeurs de FB qui polluent nos connaissances. Rejoignez-moi sur Mewe ou VK, abonnez-vous au blog.

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Concernant les risques anormalement augmentés et graves liés aux vaccins-thérapies géniques, je vous ai fait part régulièrement dans ces colonnes, soit de publications qui me semblaient particulièrement pertinents, soit de mécanismes qui me semblaient utiles d’aborder, soit d’observations, publiées ailleurs ou ici (concernant le risque d’hospitalisation et de décès chez les vaccinés), ce qui me valut probablement cette dernière censure de FB.

Je vous reporte par ailleurs sur les mises à jour (on est à la 26è), toujours intéressantes, sur cette problématique « Vaccine Safety Update » réalisée par le « Daily Sceptic », média qui atteint des niveaux de lecture proche de certains médias mainstreams.

 

Les chiffres en Belgique sont en effet sans appel concernant le manque d’efficacité vaccinale.

Chez les 65 ans et plus, actuellement :

85 % des hospitalisés sont complètement vaccinés (2 doses + 14 jours) dont 75,5 % de ces derniers ont été boostés.

79 % de la mortalité attribuée au covid en hôpital concerne des personnes entièrement vaccinés dont 80 % de ceux-ci ont été boosté.

(Faut-il en rajouter : de tels chiffres officiels (sciensano) condamnent la pratique du CST ou de tout autre passe-sanitaire/vaccinal, qui a fait et continue à faire beaucoup de dégât au sein de la population.)

 

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LE GRAND MENSONGE concernant les chiffres hospitaliers covid (nouveaux entrants et niveau d’hospitalisation) se poursuit.

 

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Semaine 2 : du 10 au 16 janvier.

Semaine 3 : du 17 au 23 janvier.

Semaine 4 : du 28 au 30 janvier.

Semaine 5 : du 31 janvier au 6 février.

Semaine 6 : du 7 au 13 février.

Semaine 7 : du 14 au 20 février

 

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1. Taux de « cas »

 

Je rappelle que le taux représente le nombre de « cas » sur le nombre total de tests réalisés (durant le période considérée).

 

1.1. Bien que j’ai les plus grands doutes sur l’exactitude des données fournies par sciensano concernant les « cas », néanmoins je continue à vous reproposer le graphique d’évolution du taux de cas (nbre de « cas »/nbre des tests) afin de vous montrer que nous sommes résolument de l’autre côté de la courbe en cloche, le niveau d’infection continue à diminuer franchement, quasi aussi vite qu’il a augmenté (…!). Tant mieux, ce faux problème est derrière nous.

 

 

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2. Variables hospitalisations

 

Nous continuons à observer LE GRAND MENSONGE.

Les données hospitalières touchent à l’absurdité, quel crédit peut-on encore leur accorder ?

Notons cependant que les différents indicateurs hospitaliers sont à la baisse.

 

2.1. Officiellement, environ 15 personnes estampillées covid sont actuellement nouvellement hospitalisées pour cette dernière semaine, soit environ 2 par jour et par 100 000 habitants (Namur par exemple). Mais en réalité, nous sommes à environ moins d’un tiers de cela, moins de 1 patient réellement hospitalisé à cause du covid par jour pour 100 000 habitants, les autres le sont pour d’autres raisons que le covid. Un test covid positif (avec un grand nombre de faux positifs, d’autant plus vrai avec omicron) est le prétexte à leur versement administratif dans les « hospitalisés covid ».

Trois niveaux de réflexion au niveau des entrants :

°Les covids réels (hospitalisés pour cause de covid) versus les hospitalisations non covid mais versé dans la statistique covid : les « avec covid ». Point 2.1.

°Les ‘créations’ covid par l’hôpital. Il s'agit de patients entrés pour autres choses que le covid. Cependant, durant l'hospitalisation, ils vont être versés dans la catégorie covid. Par rapport à la catégorie précédentes ("avec"), ceci se réalise à postériori (et non à l'entrée):  l’hôpital va créer en masse de nouveaux covid en cours d’hospitalisation pour des raisons ? Ils viennent donc s’y ajouter. Point 2.2.

°Le cumul des deux grandeurs montrent que le comptage covid au sein de nos hôpitaux est devenu absurde, sans plus aucune base sérieuse.


 

Les patients hospitalisés à cause du covid et les patients hospitalisés et traités (espérons-le) pour autre chose que le covid, mais étiqueté « covid » (= les patients dits « avec le covid »). Le total des entrées sont indiquée « pour le covid ».

On comprend aisément que mettre les hospitalisés non-covid, dans l’ensemble hospitalisés-covid à cause d’un test positif (et nous connaissons le peu de fiabilité de ces tests) est médicalement fondamentalement FAUX. (Notons que sciensano, depuis deux bonnes semaines, propose des données différentiées dans les entrées hospitalières « pour » covid (=total des entrants sous le label covid, que ce soit faux ou vrai) et « avec » covid (entrés pour autre chose que le covid) qui est une fraction de la première donnée : les « avec » (autres causes) représentent sur une moyenne des 7 derniers jours un peu moins de 50 % des « pour » !

J’ai réalisé une simulation pour une durée moyenne de 8 jours d’hospitalisation-covid omicron (calculés sur les sorties qui tiennent compte à la fois des entrées« avec » et « non-avec », et des « créations »). Notons que la durée déclarée (officielle) de l’hospitalisation covid est de 13 jours (avant omicron), ce qui aggraverait sérieusement les hospitalisés "avec". Ceci nous permet d’introduire une différentiation entre le nombre d’hospitalisés à cause du covid (tous) de ceux « avec le covid » (dont la cause de l’hospitalisation n’est pas le covid) :

 


 

2.2. Autre problème de comptage des hospitalisés-covid qui s’ajoute au précédent : la « création » massive de covid par l'hôpital lui-même (ce qui est un phénomène distinct des « avec covid » entrés et soignés pour d’autres raisons à l’hôpital mais qui sont comptabilisés dans les entrants ce qui n’est pas le cas pour la ‘création’).

Cette ‘création', qui se réalise donc en aval de l'entrée, à posteriori, est explorée par 2 graphiques qui comparent la différence entre entrées et sorties de l’hospitalisation et la différence du nombre d’hospitalisés d’un jour sur l’autre.

Deux graphiques dans ce groupe :

1. En effet de loupe sur les derniers mois, la différence entre entrées/sorties et la variation de l’occupation hospitalière d’un jour sur l’autre. Les traits pleins donnent un courbe de la moyenne journalière sur 7 jours glissés. Lorsque la courbe verte est supérieure à la courbe rouge, cela veut dire que l’hôpital crée des patients covid. L’écart entre les deux courbes ne cessent d’augmenter.

2. La même courbe, mais depuis le début de la crise. Comme on peut le constater sur l’ensemble de la crise sanitaro-politique depuis 2020, la situation actuelle est inédite et hors contrôle.

 


 

Constat : La comparaison des bilans entrées-sorties avec la différence du nombre de patients d’un jour sur l’autre est très fortement perturbée. En effet, le bilan des entrées-sorties de l’hôpital (moyenne journalière sur 7 jours glissés) est clairement négatif et montre que nous devrions être en décroissance net du nombre d’hospitalisés. Or il n’en n’est rien, le nombre d’hospitalisés augmente ! Cela vient du fait que l’hôpital crée des patients covid comme jamais elle ne l’avait fait depuis le début de la crise en mars 2020. Les records sont largement battus. Durant les 7 derniers jours, l’hôpital a créé près de 900 hospitalisés (elle en a créé jusqu’à près de 1500 hospitalisés sur une semaine).

En effet, si la durée moyenne de l’hospitalisation covid est de 8 jours (cf plus haut), nous pouvons affirmer qu’environ une petite moitié des hospitalisés covid sont créés par l’hôpital (en plus d’une autre petite moitié qui sont « avec » covid, donc entrants autres causes). La magie d’un test peu fiable fait le reste. Donc, quand on parle d’hospitalisés covid, de quoi parle-t-on réellement aujourd’hui ??? Il devrait être progressivement de même pour l’USI.

- Nous savons que la première raison de cette création massive d’hospitalisés-covid par l’hôpital est causée par la magie de tests peu fiables qui transforment l’hospitalisés pour des causes qui n’ont rien à voir avec le covid en hospitalisés covid. Il faut, en urgence, changer le paradigme hospitalier à ce niveau, car les soins réels et nécessaires en pâtissent, sont parasités et, le cas échéant, ralentis par une fausse pathologie, outre des statistiques aberrantes mais si pratiques pour l’entente mediatico-experto-politique (l’ « entre-soi », l’ « élite »).

- Concomitamment, nous sommes probablement également face à une augmentation des infections nosocomiales, que nous savons être présentes à l’hôpital s’agissant du covid ? (Une étude au début de la crise montrait une proportion de 12,5 % d’infections nosocomiales parmi les malades-covid. Or, avec l’absence d’efficacité du vaccin dans la transmission du virus, au contraire, on peut craindre d’être revenu au point de départ, et complémentairement suspecter des comportements inadéquats de détenteurs du CST, personnel de soin compris.)

- Doit-on également conclure à des erreurs systématiques dans le reporting de l’occupation hospitalière, involontaires ou volontaires ? Le cumul étonnant entre les entrées ‘avec’ + la ‘création’ doit nous rendre attentif.


 

2.3. Cumul des deux grandeurs, « avec » et « création » avec calcul du reliquat d’hospitalisation.

Si la « création covid » par l’hôpital est un phénomène distinct des entrées à l’hôpital étiquetées covid, vrai ou faux (« avec »), il n’est cependant pas distincts pour les sorties : plus il y a de patients hospitalisés porteurs de l’étiquette covid, plus les sorties-covid seront nombreuses (elles comportent donc à la fois des « avec » et de la « création »). Dès lors ce cumul est délicat à comprendre : la seule approche ‘grossière’ est d’estimer la durée d’hospitalisation sur les sorties -c’est un ordre de grandeur-, soit environ 8 jours.

Après hésitation (à cause du risque de mal se faire comprendre), je vous montre néanmoins ce graphique car son but est de vous montrer l’absurdité actuelle du calcul des hospitalisations-covid par nos autorités (sciensano) . CE CALCUL DOIT ÊTRE CORRIGÉ DANS LES MEILLEURS DÉLAIS.

 

En tout cas, cette double problématique covid-hospitalier tombe à pic pour gonfler outrancièrement le nombre d’hospitalisés soi-disant covid et soutenir un discours politico-experto-médiatique de la peur. Ils vont trop loin, cela ne va pas.

Après avoir foiré une modélisation d’occupation hospitalière alarmiste en tout début d’année (cf Graphiques 58), on doit subir ceci : Pourquoi, comment ? On aimerait bien le savoir, l’hôpital et sciensano doivent s’expliquer.
 

 

2.4. Comparaison des variables hospitalisations en 2020, 2021 et 2022. Les courbes liés aux indicateurs hospitaliers confirment le graphique précédent. Il n’y a pas grand-chose à en dire de plus. Le point d'interrogation renvoie au graphique précédent.

 

 

 

2.5. Hôpital / Vaccinés-nonVaccinés. (quinzaine du 31 janvier au 13 février)

Je vous propose uniquement les données Hospitalisations et USI des « 65 ans et plus », seul groupe d’âge réellement intéressé par cette virose, car on sait que s’il y a un prix sanitaire à payer, c’est eux.

Et compte tenu de manipulations en catimini portant sur les tests, outre la situation actuelle absurde, je ne présente plus la partie « cas ».

Actuellement, 87 % de cette population ont reçu la troisième dose (booster).

La courbe des vaccinés-hospitalisés des 65 ans et plus est actuellement stable à 85 % de l’hospitalisation covid* pour cette tranche d’âge. Cette proportion se trouve surtout chez celles et ceux qui ont reçu un booster. Ils représentent actuellement 75,5 % des hospitalisés-vaccinés.

Par l’articulet censuré par FB, je vous montrais graphiquement une efficacité vaccinale du booster (3e dose) qui dure 2 mois, pas plus, puis on revient au niveau préalable, alors que le comportement des non-vaccinés restait stable : ceci démontre qu’il s’agit bien d’un phénomène portant sur les personnes vaccinées, les boostés qui, après un effet positif du vaccin-thérapie génique, subissent une perte d’efficacité vaccinale pour le moins importante en deux mois à peine. Ceci correspond à de nombreuses publications et observations.

À l’USI, dans un contexte de diminution du nombre de patients dans ces unités, la situation montre des tendances similaires. 80 % de vaccinés parmi les patients à l’USI. Et ceux qui ont reçu le booster, représentent 71 % des USI-vaccinés.

Là aussi, on peut remarquer graphiquement, avec un décalage d'une semaine, qu'après 2 mois, l'effet positif du booster a également disparu.

 


 

2.6. Sciensano propose depuis 3 semaines, des données différentiées selon le statut vaccinal des décès à l’hôpital pour/avec(?) covid. On constate une différentielle importante, en défaveur des vaccinés. Pour la semaine du 31 janvier au 13 février, chez les 65 ans et plus, 79 % des décédés à l’hôpital estampillés covid sont vaccinés, et dans ce groupe, le décès des boostés prend de plus en plus d'importance.

 

 

* Pour des explications complémentaires liées aux graphiques de sciensano, je vous reporte aux « Graphiques n°59 ».


 

2.7. Grippe toutes causes et hospitalisations. Les données montrent à présent une situation où le syndrome grippal est en diminution en cette semaine 6, mais sans répercussion sur la mortalité générale (ce qui est un argument de poids pour affirmer qu’il n’y a pas d’épidémie), et de moins en moins sous omicron (qui ne représente plus que 58 % des grippes déclarées, contre 75 % la semaine précédente). Omicron s’est clairement positionné comme un agent de grippe commune, bien moins grave que la grippe influenza au vu de la mortalité générale très stable et basse pour la saison.

 

 

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3. Mortalité

 

Nous devons bien comprendre que la mortalité et ses variations sont le critère principal permettant de juger de la santé d’une population et/ou de l’existence d’une épidémie. Bien comprendre le pourquoi et le comment, l’importance et la temporalités de ses variations, est la pierre d’angle de la Santé publique.

Cette dernière semaine d’enregistrement, la semaine 5, la poussée de syndrome grippal est sur son décours, sans répercussion sur la mortalité générale. Cette poussée semble encore majoritairement le fait d’omicron (58%) qui se révèle un agent de grippe commune moins dangereuse que la grippe-influenza. Et de fait, la mortalité reste très stable et dans la norme saisonnière.

 

3.1. Mortalité générale : elle est conforme à l’attendu. Rien de particulier.

 

 

3.2. Mortalité attribuée au covid, comparaison entre années 2020 à 2022. Il n'y a rien de particuier à signaler. D’une part, cette mortalité attribuée n’a pas beaucoup de sens compte tenu notamment des constats de la section 2. Et d’autre part, sa signification est assez absurde. Nous avons creusé cette question lors des Graphiques n°54. Je vous y reporte.

 

 

3.3. Cette série de graphiques permet de comparer l’écart immense entre la mortalité générale (toutes causes) et la mortalité attribuée au covid, très basse (les échelles sont identiques). Comme on peut le constater, il y a un accroissement de la mortalité générale saisonnière (avec la saison froide qui vient, la mortalité générale augmente ‘naturellement’). Actuellement, il n'y a rien de particulier à monter sauf pour les 85 ans et plus qui montre une augmentation assez franche de la mortalité générale sans que cela puisse être attribué au covid.

 

 

3.4. Ce sont probablement les graphiques les plus importants de toute la série. Comme on peut le voir, les 6 séries sont parfaitement stable, malgré omicron. Encore un indice probant d’un virus peu pathogène.

Notons l'augmentation actuelle de la mortalité générale chez les 85 ans et plus, mais aussi de façon plus surprenante chez les 45-64 ans. Il n'y a pas d'explication à cela (j'ai souvent indiqué dans ces colonnes, mon désappointement du "tout covid" qui masque et dès lors empêche d'avoir une politique de santé publique axée sur de vrais problèmes).

 

 

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Conclusion

 

La réalité des chiffres montre … pas grand-chose. Je peux maintenir la conclusion des « Graphiques » précédents en l’état. La situation est en réalité assez banale. Le variant omicron se révèle être un virus peu pathogène, très banal, comme une grippe commune, moins dangereuse que la grippe influenza.


 

Ce qui l’est beaucoup moins :

1. Ce sont les espoirs détruits pas la réalité pour celles et ceux qui se sont soumis à ces mauvais et dangereux vaccins-thérapies géniques monoclonaux, incapable d’enrayer la progression virale, au contraire.

2. C’est la vaccination de nos enfants, inutile, dangereuse et grevant l’avenir d’un certain nombre d’entre eux.

3. C'est le versement administratif invraisemblable de covid effectués par les hôpitaux, soit chez celles et ceux qui entrent pour autre chose que le covid, soit, pour ceux-ci, en cours d’hospitalisation,. Les hôpitaux doivent s'expliquer et changer de paradigme de soins.

4. C’est l’état dégradé de nos hôpitaux qui vont de mal en pis par l’entière faute de nos gouvernants qui détruisent littéralement le bel outil.
 

Restons cependant positif, la mortalité générale (toutes causes) est redevenue banale et le reste.

 

La conclusion est dès lors toujours simple, c'est un constat de ‘bonne santé’ (sauf, malheureusement, chez un certain nombre de personnes vaccinées).

 

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Rédigé par Christophe de Brouwer

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