Kit Knightly
off-guardian.org
Il servizio sanitario nazionale del Regno Unito ha ricevuto nuove istruzioni dal governo su come registrare i “casi” di Covid-19: il numero dei ricoverati effettivamente sofferenti di Covid andrà tenuto separato da quelli che sono solo positivi al test.
Dall’inizio della “pandemia,” la scorsa primavera, l’NHS (e altri Paesi in tutto il mondo) avevano sempre definito un “caso” chiunque fosse risultato positivo al virus Sars-Cov-2, indipendentemente dal fatto che presentasse o meno la sintomatologia.
Dato che cirsa l’80% degli infetti non accusa sintomi, e vista la propensione dell’inaffidabile test PCR a fornire risultati falsi positivi, il risultato è stato un numero probabilmente molto esagerato di “casi.”
Ora, però, il NHS cercherà di differenziare i pazienti ricoverati perchè veramente affetti da “Covid-19” da quelli che sono in ospedale per altri motivi e che solo “incidentalmente” sono risultati positivo al virus.
Secondo un articolo dell‘Independent:
Il servizio sanitario nazionale del Regno Unito ha incaricato gli ospedali di modificare il flusso giornaliero di dati inviati dai trust NHS… Agli ospedali è stato detto di cambiare il metodo di raccolta dati riguardanti i pazienti infettati dal coronavirus, in modo da distinguere quelli effettivamente malati con sintomi da quelli che risultano positivi ma che sono ricoverati per altre cause.
La distinzione tra “con” e “da” nei decessi Covid (e “con” e “per” nei ricoveri) è stata al centro del dibattito mondiale sulla Covid per oltre un anno, ma questa è la prima volta che un’istituzione ha davvero riconosciuto la differenza. E, di sicuro, è la prima volta che un servizio sanitario farà lo sforzo di catalogarli, effettivamente, in modo diverso.
Quindi, quale sarà l’impatto di questo cambiamento per l’NHS? Di nuovo, dall’Independent:
Una fonte del NHS ha comunicato che i nuovi dati saranno “più realistici” in quanto non tutti i pazienti [con PCR positiva] sono infettati dal virus, aggiungendo: “Ma migliorerà i dati, perchè ci sono sempre stati pazienti, per esempio con ictus, che casualmente risultavano positivi al virus.”
Questa è un’ammissione franca ed anche importante.
Negli ultimi diciotto mesi, numerose voci su tutti i media alternativi avevano continuamente sostenuto che i dati ufficiali sulla Covid non erano realistici, proprio perché includevano persone che non erano mai state effettivamente malate. Per il nostro disturbo, siamo stati chiamati “negazionisti” e “teorici della cospirazione.”
Ma ora una fonte del NHS ha confermato che, in futuro, i dati Covid saranno “più realistici,” in quanto non terranno conto di tutti i pazienti in cui la Covid era stata solo “una scoperta accidentale.” Questa è una storia più grande di quanto suggerisca la copertura mediatica, solo l’Indy e il Telegraph ne stanno parlando in questo momento, e nessuno dei due con l’attenzione che merita.
NHS England sta, essenzialmente, cercando di nascondere il fatto che molte delle loro terrificanti statistiche non erano mai state “realistiche.”
Perché dovrebbero farlo? E perché proprio ora?
Beh, ecco cosa sostengono:
Secondo l’NHS la mossa è stata fatta per aiutare ad analizzare lo stato del programma di vaccinazione e valutarne l’efficacia nei confronti della Covid-19.
Ma, se ci pensate, la giustificazione non ha alcun senso.
Aiuterà “ad analizzare l’efficacia del programma di vaccinazione”? In che modo?
A questo punto, come può un cambio di definizione aiutare ad “analizzare” qualcosa? Non confonde ancora di più la questione?
Non ridurrà, di fatto, il numero dei casi “ufficiali” di Covid-19? Un miglioramento cosmetico dei numeri, a questo punto, non farà sembrare il “vaccino” più efficace?
È anche importante notare che i cambiamenti nella raccolta dati si applicheranno solo ai nuovi pazienti, non saranno retroattivi. Il Prof Keith Willett, direttore della sezione Covid dell’NHS England, è stato molto chiaro su questo in una dichiarazione per il Telegraph:
In termini profani questo potrebbe essere considerato come una divisione binaria tra quelli in ospedale ‘per Covid-19’ e quelli in ospedale ‘con Covid-19’. Stiamo chiedendo questa divisione binaria per i pazienti appena ammessi in ospedale [già con diagnosi di Covid] e per quelli diagnosticati con Covid durante la degenza ospedaliera.
Quindi, i vecchi (e ora riconosciuti irrealistici) dati non saranno soggetti a revisione. I numeri dei “casi” di Covid prima del 7 giugno sono ormai scolpiti nella pietra – tutti coloro che risultavano positivi erano un “caso.”
Ma, dopo il 7 giugno, separeranno pazienti Covid, quelli che vengono effettivamente ricoverati a causa della Covid-19, dagli altri pazienti, quelli che hanno solo una “covid accidentale.”
Ogni buon scienziato direbbe che non si può cambiare a metà di un esperimento il modo in cui si misurano o si raccolgono i dati, e che non si possono confrontare i dati raccolti in un modo con quelli raccolti in un altro. Questo non è “analizzare l’effetto” di qualcosa, è alterare le condizioni dell’esperimento.
La differenza tra “con” e “per” è sempre esistita, ma applicando questo filtro solo ai nuovi dati [il calo repentino dei casi] sembrerà un fenomeno nuovo, dovuto al programma di vaccinazione.
È una metodica scientifica assolutamente pessima.
…ma è anche totalmente in linea con la tendenza ad alterare le linee guida sulla Covid per creare l’impressione che il “vaccino” stia avendo un impatto positivo.
Avevamo già riferito che, alla fine del 2020, l’OMS aveva cambiato le linee guida per la diagnosi della Covid e le indicazioni per il test PCR all’inizio del 2021, proprio in tempo per il lancio dei primi programmi di vaccinazione. Anche il CDC statunitense ha ripetutamente modificato la sua definizione di “infezione postvaccinale” [letteralmente infezione da sfondamento – breakthrough infection] per far apparire i vaccini più efficaci.
Questo cambio di rotta dell’NHS persegue lo stesso obiettivo: alterare le condizioni sperimentali per ottenere il risultato desiderato. Una totale, completa inversione del metodo scientifico, da parte delle stesse persone che gridano con zelo di “seguire la scienza.”
È una manipolazione deliberata dei dati, messa in pratica spudoratamente sotto gli occhi di tutti.
Ma quale sarà il suo impatto effettivo? Durante tutta la pandemia, quanti pazienti si erano ammalati solo di Covid, e quanti soffrivano di cancro o di Alzheimer o avevano avuto un ictus, insieme alla “covid incidentale”?
Bene, i dati ufficiali sui decessi hanno dimostrato che oltre l’80% delle cosiddette “morti da Covid” avevano almeno una grave condizione preesistente e Bernard Marx ha fatto una impeccabile analisi su come le cifre sulle cause di morte siano manipolate. Ma questi sono i decessi, e i ricoveri in ospedale?
Sebbene sia solo aneddotico, su Twitter si possono visionare i risultati di diverse richieste fatte sulla base del Freedom of Information Act e presentate da cittadini britannici ai loro NHS trusts locali. In queste richieste FOI si chiede di sapere il numero delle persone attualmente ricoverate e trattate per la Covid o il numero dei deceduti solo a causa della Covid o variazioni sul tema. Eccone 1, 2, 3, 4. Ce ne sono molte altre disponibili.
I numeri sono quasi sempre piccoli. Quindi, è del tutto possibile che, con questo nuovo metodo di “analisi,” la lista di “casi Covid” del NHS si riduca quasi a zero.
Però non preoccupatevi, anche se dovesse accadere una cosa del genere, probabilmente non verremo a saperlo, perché NHS England ha fatto chiaramente intendere che potrebbe non rilasciare mai questi dati al pubblico. Lo dicono sia l’Independent che il Telegraph, riportando, quasi parola per parola, la stessa identica frase:
NHS England non ha ancora confermato se i dati saranno resi pubblici, perché devono essere prima controllati e verificati.
Hanno bisogno di “controllare” e “verificare” i dati prima che ci sia permesso vederli. È quasi come se avessero qualcosa da nascondere.
Kit Knightly
Fonte: off-guardian.org
Link: https://off-guardian.org/2021/06/11/the-nhs-just-changed-how-they-count-covid-cases-heres-why/
11.05.2021
Scelto e tradotto da Markus per comedonchisciotte.org