Dødelighedsmønstrene i perioden marts til maj 2020 i Europa og USA er uforenelige med at være forårsaget af spredning fra person til person af en ny smitsom virus. 

I stedet "var den overdødelighed i den første periode med højeste antal dødeligheder [marts-maj 2020], hvor den forekommer, af institutionel og iatrogen oprindelse, forårsaget af mishandling af skrøbelige og sårbare mennesker på hospitaler og plejehjem," en ny rapport fra Correlation konkluderer.

Med andre ord var den sande pandemi en politisk, ikke patologisk.

Lad os ikke miste kontakten ... Jeres regering og Big Tech forsøger aktivt at censurere de oplysninger, der rapporteres af The Udsat for at tjene deres egne behov. Tilmeld dig vores e-mails nu for at sikre dig, at du modtager de seneste ucensurerede nyheder i din indbakke…

Hold dig opdateret!

Hold dig opdateret med nyhedsopdateringer via e-mail

Er du et menneske? 4 + 6 =

---

Den 13 juni, Korrelation, en canadisk nonprofitorganisation inden for forskningssektoren, har offentliggjort en ny rapport med titlen 'Begrænsninger fra geotemporal udvikling af dødelighed af alle årsager på hypotesen om sygdomsspredning under Covid' forfattet af Joseph Hickey, Denis G. Rancourt og Christian Linard. Den 18. juni blev rapporten offentliggjort på Preprints.org. Med sine 400 sider, inklusive hundredvis af grafer, er det en lang læsning. Nedenfor opsummerer Lies are Unbekoming Correlations rapport i et spørgsmål-og-svar-format.

Hospitaler, ikke "virusser": Hvad forårsagede virkelig Covid-19-dødsfaldstoppene

By Løgne er ubekomne

I starten af ​​2020 trak verden sig tilbage, da rapporter om en ny coronavirus, angiveligt udløst fra et laboratorium eller et vådt marked, udløste en global krise. Officielle fortællinger, forstærket af Verdenssundhedsorganisationens pandemi-erklæring af 11. marts 2020, fremstillede covid-19 som en ubarmhjertig, smitsom patogen, der fejede gennem befolkninger, overvældede hospitaler og krævede liv vilkårligt.

Men som Denis Rancourt og hans team omhyggeligt demonstrerer i deres banebrydende undersøgelse, denne fortælling smuldrer under streng videnskabelig granskning. Deres analyse, opsummeret her i 27 spørgsmål og svar, afslører et forbløffende mønster: overdødelighed stemte ikke overens med den forventede dynamik i virusspredning, men korrelerede i stedet tæt med aggressive medicinske interventioner.. 

Synkroniserede dødsfaldstoppe i Europa og Nordamerika, som trodsede geografisk logik, brød ud umiddelbart efter erklæringen, uden betydelige overdødeligheder forud. Byer som Rom, med tung flytrafik fra Asien, oplevede minimal dødelighed, mens New Yorks Bronx, der betjenes af udvidede hospitalssystemer, led katastrofale tab.

Rancourts arbejde, rost i 'Ud over smitte' for at udfordre virologisk dogme, understreger en dyster ironi: "88 % af patienterne, der blev sat i respiratorer i New York, døde" ikke af en virus, men af ​​protokoller som mekanisk ventilation og højdosis-medicinregimer.

Trods sådanne beviser, mange, som nævnt i 'Rancourt-vidnesbyrd', klamrer sig til forestillingen om en "bevæbnet virus", en overbevisning Rancourt afliver som videnskabeligt uholdbar. Denne undersøgelse fremtvinger et opgør med iatrogen skade – hospitalsprotokoller, ikke en sværmende patogen, var årsagen til dødelighedskrisen.

Implikationerne af Rancourts fund, som udforskes yderligere i 'Var der en pandemi?'og'Ingen pandemi', omformulerer hele covid-sagaen til en fortælling om institutionelle overgreb. Nedlukninger, frygtkampagner og eksperimentelle behandlinger, som kritiseret i 'Den endelige pandemi', forårsagede biologisk stress og kanaliserede sårbare befolkningsgrupper ind i dødbringende medicinske rørledninger.

Den geografiske ujævnhed – høje dødsrater i områder som Lombardiet men ikke nabolandet Veneto – trodser virussmittemodeller, som, som Rancourt bemærker, "fejlede spektakulært" med hensyn til at forudsige ensartet spredning. I stedet blev socioøkonomisk sårbarhed, især i fattige samfund i nærheden af ​​store medicinske centre, kun dødelig, når den blev parret med aggressive interventioner.

Dette paradoks, hvor adgang til "pleje" blev farlig, udfordrer antagelsen om, at mere medicin er lig med bedre resultater. Rancourts stringente data, der viser, at "dødsfald flyttet fra hjem til hospitaler" i områder med høj dødelighed, indbyder til skepsis over for centraliserede sundhedstiltag. Den sande pandemi var en politisk, ikke patologisk pandemi.

Med tak til Joseph Hickey, Denis Rancourt og Christian Linard, se: 'Vores seneste store undersøgelse om overdødelighed under covid blev offentliggjort i dag: Bevis for, at der ikke var nogen smitte eller spredning, kun unødvendig skade.'.

Indholdsfortegnelse

Flyanalogien

Forestil dig, at du får at vide, at flystyrt forårsager tusindvis af dødsfald over hele landet. Embedsmænd meddeler, at en mystisk "motorfejlsygdom" spreder sig fra lufthavn til lufthavn, og de implementerer nødprotokoller: de øger antallet af mekanikere i større lufthavne dramatisk, bruger eksperimentelle reparationsteknikker og kræver, at alle fly med selv mindre problemer gennemgår aggressive vedligeholdelsesprocedurer.

Forestil dig nu, at du efter en undersøgelse opdagede, at flystyrt kun fandt sted i lufthavne, der implementerede de nye nødprotokoller, mens lufthavne, der fortsatte normale vedligeholdelsesprocedurer, ikke havde nogen styrt. Du ville også opdage, at styrt skete umiddelbart efter nødmeddelelsen snarere end før den, og at lufthavne med flest internationale flyvninger ofte havde færre styrt end mindre regionale lufthavne. Mest sigende ville du opdage, at fly styrtede ned under selve de aggressive vedligeholdelsesprocedurer, ikke under normale flyveoperationer.

Dette er i bund og grund, hvad forskerne fandt med covid-dødelighed: "kuren" ser ud til at have været langt mere dødelig end nogen anden sygdom, med overdødelighed primært der, hvor og når aggressive medicinske interventioner blev implementeret, snarere end at følge mønstre af naturlig sygdomsspredning.

Forklaringen af ​​elevatoren på ét minut

Denne undersøgelse analyserede dødsmønstre i Europa og Nordamerika i begyndelsen af ​​2020 og fandt noget chokerende: de overskydende dødsfald fulgte ikke de mønstre, man ville forvente af en spredende virus. I stedet for gradvist at bevæge sig gennem forbundne befolkningsgrupper, opstod der massive dødsfaldstoppe samtidigt på tværs af fjerne regioner umiddelbart efter, at WHO erklærede en pandemi den 11. marts 2020 – med stort set ingen overskydende dødsfald før denne dato noget sted.

Endnu mere afslørende var det, at områder, der dramatisk udvidede hospitalskapaciteten og anvendte aggressive behandlinger som mekanisk ventilation, havde katastrofale dødsrater, mens lignende områder med konservative medicinske tilgange forblev relativt upåvirkede. Byer med flest flyvninger fra Kina havde ofte lave dødsrater, mens områder med mindre international eksponering oplevede massive stigninger i dødeligheden.

Forskerne fandt, at 88 % af patienterne, der blev sat i respirator i New York, døde, at eksperimentelle lægemiddelkombinationer blev brugt i farlige doser, og at dødsfaldene flyttede sig fra hjemmene til hospitaler i områder med høj dødelighed. De geografiske mønstre, timingen og korrelationen med medicinske interventioner tyder på, at den øgede dødsfaldsrate var forårsaget af selve pandemiresponsen – især aggressive hospitalsbehandlinger og nedlukningsinduceret stress – snarere end af en spredende virus.

Det betyder, at hele vores forståelse af, hvad der skete i 2020, er forkert, og at velmenende medicinske interventioner dræbte langt flere mennesker, end de reddede.

{{Elevator dings}}

Forskningstråde at følge: Undersøg iatrogene dødsfald på hospitaler, historien om dødelighedsrater under mekanisk ventilation og undersøgelser af stressinduceret immundæmpning under lockdowns.

12-punkts opsummering

1. Geografisk umulighed af viral spredning: Undersøgelsen afslører, at overdødelighed i begyndelsen af ​​2020 forekom i et ekstremt spredt geografisk mønster, der trodser logikken bag spredning af infektionssygdomme. Nogle regioner oplevede dødsrater på over 200 % over normalen, mens naboområder med lignende befolkninger, lufthavne og demografi stort set forblev upåvirkede. Dette kludetæppemønster strakte sig på tværs af internationale grænser og mellem tilstødende amter, hvilket skabte en geografisk fordeling, der var uforenelig med naturlig virussmitte.

2. Synkroniseret timing modsiger naturlig sygdomsspredning: Dødstoppe i Europa og Nordamerika fandt sted med bemærkelsesværdig synkronisering – alle inden for tre uger af hinanden og især efter WHO's pandemieerklæring den 11. marts 2020. Der forekom ingen signifikant overdødelighed nogen steder før denne dato, på trods af påstande om, at virussen havde cirkuleret i ugevis. Dette tidsmønster ligner en koordineret reaktion på en politisk meddelelse snarere end den gradvise geografiske spredning, der forventes fra overførsel af infektionssygdomme.

3. Flyrejsemønstre stemmer ikke overens med dødsmønstre: Byer og regioner med de højeste mængder international flyrejse, især fra Asien, oplevede ofte minimal overdødelighed, mens områder med mindre international forbindelse led af katastrofale dødsrater. Rom modtog flere flyvninger fra Kina end Milano, men havde 18 gange lavere dødsrater. Los Angeles og San Francisco havde mere asiatisk forbindelse end New York City, men undgik den dødelighedskatastrofe, der hærgede New York. Dette modsiger den grundlæggende antagelse om, at virussen spredes gennem international rejseaktivitet.

4. Hospitalsinterventioner korrelerer med dødsrater: Regioner, der dramatisk udvidede intensivkapaciteten og implementerede aggressive medicinske interventioner, oplevede de højeste dødsrater, mens områder, der opretholdt konservative medicinske tilgange, undgik overdødelighed. Sammenhængen mellem udvidelse af det medicinske system og dødsrater tyder på, at aggressive behandlinger snarere end sygdommens sværhedsgrad drev dødeligheden. Områder, der øgede hospitalskapaciteten og anvendte eksperimentelle protokoller, oplevede konsekvent højere dødsrater end lignende områder med forskellige behandlingsmetoder.

5. Mekanisk ventilation viste sig at være usædvanligt dødelig: Hospitaler anbragte et hidtil uset antal patienter på mekaniske ventilatorer, ofte ved hjælp af eksperimentelle teknikker på grund af mangel på udstyr. Dødeligheden for ventilerede patienter nåede 88 % på hospitaler i New York City og 97 % for ældre patienter. Uafprøvede metoder som at bruge anæstesimaskiner som ventilatorer viste en dødelighed på 70 % sammenlignet med 37 % for standardudstyr. Denne aggressive brug af mekanisk ventilation, der langt oversteg normal medicinsk praksis, bidrog sandsynligvis væsentligt til overdødelighed.

6. Farlige lægemiddelkombinationer blev brugt i vid udstrækning: Hospitaler brugte i vid udstrækning hydroxychloroquin kombineret med azithromycin, ofte i doser, der langt oversteg sikre niveauer – nogle gange 10 gange normale mængder. Disse kombinationer medførte betydelig risiko for fatale hjertekomplikationer, og Spaniens azithromycinforbrug steg med over 400 % i marts 2020. Derudover blev beroligende midler som midazolam ordineret i langt højere rater end normalt, hvilket bidrog til forsinket helbredelse og øget dødelighed hos kritisk syge patienter.

7. Fattigdom blev kun farlig i nærheden af ​​store lægecentre: Mens socioøkonomisk sårbarhed i høj grad var en forudsigelse af dødsrater i områder som New York City og London, oplevede mange andre regioner med lignende eller værre fattigdomsniveauer minimal overdødelighed. Dette skaber et mønster, hvor det at være fattig og en minoritet blev farligt, især når det kombineredes med adgang til store hospitalssystemer, der implementerede aggressive behandlinger, snarere end at være generelle risikofaktorer for den formodede sygdom.

8. Dødsfald flyttet fra hjem til institutioner: Områder med høj dødelighed oplevede dramatiske stigninger i procentdelen af ​​dødsfald på hospitaler og plejehjem snarere end i hjemmet, mens områder med lav dødelighed faktisk oplevede stigninger i dødsfald i hjemmet. Denne vending af normale dødsstedsmønstre tyder på, at institutionel pleje blev farlig snarere end beskyttende, og at nærhed til medicinske faciliteter øgede snarere end mindskede dødelighedsrisikoen i denne periode.

9. Stressinduceret sygdom kan forklare respiratoriske dødsfald: Nedlukninger, social isolation og frygtkampagner skabte hidtil uset biologisk stress, der kunne undertrykke immunfunktionen og gøre folk sårbare over for bakteriel lungebetændelse fra deres egne luftvejsbakterier. Denne stressinducerede lungebetændelsesmodel forklarer, hvorfor dødsfald var af respiratorisk karakter, men fulgte politiske udmeldinger snarere end sygdomsoverførselsmønstre, og hvorfor de korrelerede med socioøkonomiske stressfaktorer snarere end eksponering for infektionssygdomme.

10. Computermodeller fejlede spektakulært: Videnskabelige modeller forudsagde, at stort set alle større byer med internationale lufthavne ville opleve betydelige udbrud inden februar 2020, med en relativt jævn fordeling på tværs af forbundne befolkningsgrupper. I stedet forblev mange internationalt forbundne byer stort set upåvirkede, mens dødsfaldene koncentrerede sig i specifikke hotspots, der ikke var relateret til forudsagte spredningsmønstre. Denne massive fejl i prædiktive modeller tyder på, at de underliggende antagelser om virussmitte var forkerte.

11. Politiske reaktioner gik forud for snarere end efter dødelighed: Timingen af ​​nationale nedlukninger korrelerer præcist med dødelighedstoppene snarere end forud for dem, hvilket tyder på, at politiske reaktioner udløste snarere end reagerede på sundhedskriser. Italiens nedlukning begyndte den 9. marts med en stigning i dødsfaldene i den uge; Spaniens nedlukning den 15. marts gik forud for øjeblikkelige stigninger i dødeligheden, og Storbritanniens nedlukning den 23. marts faldt sammen med begyndelsen af ​​deres dødsstigning. Denne timing indikerer, at institutionelle reaktioner skabte dødelighedskrisen.

12. Hele pandemiresponsen kan have været problemet: Beviserne tyder på, at aggressive medicinske interventioner, eksperimentelle behandlinger, institutionel panik, stress forårsaget af nedlukning og systematiske testprogrammer, der kanaliserede sårbare mennesker ind i farlige behandlingsprotokoller, skabte den overdødelighed, der tilskrives covid-19. I stedet for at reagere på en naturligt forekommende pandemi indikerer dataene, at den erklærede pandemiske reaktion i sig selv genererede dødelighedskatastrofen gennem iatrogene (behandlingsforårsagede) dødsfald og stressinduceret sygdom.

27 Spørgsmål og svar

1. Hvad var hovedformålet med denne forskningsundersøgelse?

Denne forskning havde til formål at undersøge, om mønstrene for overdødelighed i begyndelsen af ​​2020 stemte overens med, hvad forskere ville forvente af en spredende respiratorisk virus. Forskerne analyserede detaljerede dødsregistre fra Europa og USA i perioden fra marts til maj 2020 og undersøgte, hvornår og hvor mennesker døde i hidtil usete antal. De ønskede at teste, om den officielle forklaring – at en ny coronavirus spredte sig fra person til person og forårsagede disse dødsfald – rent faktisk stemte overens med dataene.

Undersøgelsen brugte geografiske og tidsbaserede data i høj opløsning til at skabe et omfattende billede af dødelighedsmønstre på tværs af to kontinenter. Ved at undersøge dødsrater på amts-, regions- og endda bydelsniveau kunne forskerne identificere specifikke mønstre, der enten understøttede eller modsagde teorien om virusspredning. Deres mål var at levere en evidensbaseret analyse, der kunne informere vores forståelse af, hvad der virkelig skete i de kritiske første måneder af den erklærede pandemi.

2. Hvad er en "P-score", og hvorfor er den vigtig for at forstå dødsrater?

En P-score måler, hvor meget højere (eller lavere) dødeligheden var sammenlignet med, hvad man normalt ville forvente baseret på tidligere år. Tænk på det som en procentdel, der viser stigningen i dødsfald over baseline – hvis en region normalt har 100 dødsfald om ugen, men pludselig har 150 dødsfald, er det en P-score på 50%. Denne måling tager automatisk højde for forskelle i befolkningens alder og helbred mellem forskellige områder, hvilket gør det rimeligt at sammenligne en ung, sund befolkning med en ældre, mere syg befolkning.

P-scorer er afgørende, fordi de afslører den sande indvirkning af enhver begivenhed på dødeligheden, samtidig med at de filtrerer normale sæsonvariationer og demografiske forskelle fra. I modsætning til rå dødstal, som kan være misvisende, når man sammenligner befolkningsgrupper af forskellig størrelse, viser P-scorer den relative intensitet af overdødelighed. Dette giver forskere mulighed for at identificere ægte hotspots for usædvanlige dødsfald og sammenligne alvorligheden af ​​begivenheder på tværs af helt forskellige geografiske regioner, fra landdistrikter til større storbyområder.

3. Hvilke tidsperioder fokuserede forskerne på, og hvorfor?

Forskerne fokuserede primært på perioden marts til maj 2020, som de kaldte "den første peak-periode", fordi det var her, de største stigninger i dødsfald fandt sted umiddelbart efter, at Verdenssundhedsorganisationen (WHO) erklærede en pandemi den 11. marts 2020. De undersøgte også perioden juni til september 2020 som en "sommerpeak-periode" for at se, hvordan mønstrene ændrede sig over tid. Disse specifikke tidsrammer blev valgt, fordi de indfangede den indledende bølge af overdødelighed, der angiveligt skyldtes den nye coronavirus.

Timingen er vigtig, fordi den giver forskere mulighed for at undersøge, hvad der skete, før væsentlige medicinske indgreb som vacciner var tilgængelige, med udelukkende fokus på den umiddelbare reaktion på den erklærede pandemi. Ved at bruge 2015-2019 som deres sammenligningsgrundlag kunne de identificere præcist, hvornår usædvanlige dødsmønstre begyndte, og hvordan de udviklede sig. Denne tidsramme giver dem også mulighed for at analysere, om dødsfaldene fulgte mønstre, der var i overensstemmelse med en naturligt spredende infektionssygdom, eller om andre faktorer kunne forklare de stigende dødelighed.

4. Hvad opdagede forskerne om tidspunktet for dødsfaldstoppe på tværs af forskellige lande?

Forskerne fandt, at dødsfaldstoppe i Europa og USA fandt sted med bemærkelsesværdig synkronisering – alle inden for cirka tre uger fra hinanden, og bemærkelsesværdigt nok fandt ingen sted før WHO's pandemierklæring den 11. marts 2020. Lande så langt fra hinanden som Italien, Spanien, Storbritannien og forskellige amerikanske stater oplevede alle deres højeste dødsrater inden for dette snævre vindue, på trods af at de havde meget forskellige geografiske placeringer, klimaer og befolkningstætheder.

Denne synkronisering var uventet, fordi hvis en virus spredte sig naturligt fra person til person på tværs af kontinenter, ville man forvente langt større variation i timingen, efterhånden som den gradvist bevægede sig gennem forskellige befolkningsgrupper og transportnetværk. Det faktum, at der ikke forekom nogen større dødsfaldsstigning noget sted før den officielle pandemimeddelelse, kombineret med den tætte gruppering af toppe umiddelbart efter, tyder på, at noget andet end naturlig virusspredning drev disse dødelighedsmønstre. Dette timingsmønster er mere i overensstemmelse med en koordineret indsats eller politisk ændring end med organisk sygdomsoverførsel.

5. Hvordan varierede dødsraterne mellem forskellige regioner i løbet af de første par måneder af 2020?

Variationen i dødsraterne var ekstrem og geografisk spredt snarere end at følge forventede mønstre for sygdomsspredning. Nogle regioner oplevede stigninger i dødsraten på over 200 %, mens naboområder med lignende befolkninger og karakteristika havde ringe eller ingen overdødelighed. For eksempel oplevede vestlige lande som Spanien, Italien og Storbritannien i Europa massive stigninger i dødsfald, mens østeuropæiske lande med store lufthavne og bycentre stort set ikke oplevede nogen overdødelighed i samme periode.

Dette kludetæppemønster strakte sig ned til meget lokale niveauer – nogle amter i USA havde dødsrater, der var dobbelt eller tre gange så normale, mens tilstødende amter forblev upåvirkede. De højeste dødsrater forekom ofte i specifikke byområder med store hospitaler, især dem, der betjener økonomisk dårligt stillede befolkningsgrupper. I stedet for at vise den gradvise geografiske spredning, man ville forvente af en smitsom sygdom, lignede mønsteret tydelige dødelighedsområder, der syntes mere relateret til lokale institutionelle faktorer end til naturlig sygdomsoverførsel.

6. Hvilke mønstre fandt forskerne, når de sammenlignede nabolande med lignende befolkninger?

Forskerne opdagede dramatiske forskelle i dødsrater mellem nabolandene, som burde have haft lignende oplevelser, hvis en virus havde spredt sig naturligt. Mest slående var kontrasten langs Tysklands vestlige grænse, hvor tyske regioner havde meget lav overdødelighed, mens de tilstødende regioner i Frankrig, Belgien og Holland oplevede nogle af de højeste dødsrater i Europa. Disse områder er tætbefolkede, har betydelig daglig grænseoverskridende trafik for arbejde og handel og deler lignende demografi og sundhedssystemer.

Dette mønster trodser logikken bag spredning af infektionssygdomme, hvor man ville forvente, at naboregioner med høj interaktion ville have lignende infektions- og dødsrater. Forskerne dokumenterede, at betydelig grænseoverskridende trafik fortsatte i denne periode på trods af visse rejserestriktioner, hvilket gør det usandsynligt, at en virus ville respektere politiske grænser så præcist. Lignende mønstre viste sig langs andre europæiske grænser og mellem amerikanske stater, hvilket tyder på, at politiske eller administrative faktorer snarere end naturlig sygdomsoverførsel drev den geografiske fordeling af overdødeligheder.

7. Hvorfor sammenlignede forskerne Milano med Rom og New York City med Los Angeles?

Disse bysammenligninger blev designet til at teste, om faktorer som international flyrejse og befolkningskarakteristika kunne forklare de dramatiske forskelle i dødsrater. Milano og Rom er begge store italienske byer med store internationale lufthavne, lignende demografi, sundhedssystemer og aldersstrukturer. Rom modtog dog faktisk flere direkte flyvninger fra Kina og Asien end Milano, men Milanos region oplevede dødsrater, der var 18 gange højere end Roms region i den kritiske periode.

Tilsvarende modtog Los Angeles og San Francisco langt flere fly fra Kina og havde større asiatiske befolkninger end New York City, men New York oplevede katastrofale dødsrater, mens byerne på vestkysten forblev relativt upåvirkede. Denne sammenligning afkræfter teorien om, at virussen ankom via flyrejser fra Asien og spredte sig naturligt gennem lokalsamfund. Hvis det var sandt, burde de byer med den mest direkte eksponering for den formodede smittekilde have været hårdest ramt, men det modsatte skete. Disse sammenligninger tyder stærkt på, at lokale faktorer – især medicinske behandlingsprotokoller – snarere end virusimport bestemte dødelighedsresultaterne.

8. Hvad afslørede undersøgelsen om, hvor folk døde i spidsbelastningsperioder?

Undersøgelsen fandt et klart mønster: i områder med høje overdødeligheder forekom en usædvanlig høj procentdel af dødsfald på hospitaler og plejehjem snarere end i hjemmet, mens områder med lave overdødeligheder faktisk oplevede en stigning i dødsfald i hjemmet. Dette repræsenterer en vending af normale mønstre, hvor de fleste mennesker typisk dør derhjemme. Stater og amter med de højeste dødsfald oplevede dramatiske stigninger i andelen af ​​dødsfald på medicinske faciliteter sammenlignet med de samme måneder i 2019.

Dette skift i retning af institutionelle dødsfald i områder med høj dødelighed tyder på, at medicinske faciliteter i sig selv kan have spillet en rolle i overdødeligheden snarere end blot at behandle ofre for en ekstern sygdom. Sammenhængen mellem høje dødsrater og høje rater af hospitalsdødsfald, kombineret med stigningen i hjemmedødsfald i områder med lav dødelighed, indikerer, at nærhed til og interaktion med medicinske institutioner kan have været en risikofaktor snarere end en beskyttende faktor i denne periode.

9. Hvordan forudsagde computermodeller, at pandemien ville sprede sig, og hvad skete der egentlig?

Computermodeller, der blev brugt af forskere til at forudsige spredningen af ​​pandemier, forudsagde, at stort set alle større byer og regioner med internationale lufthavne ville opleve betydelige udbrud inden februar 2020, med infektionsrater på mellem 31-38 % på tværs af europæiske lande. Disse modeller, baseret på flyrejsemønstre og befolkningsblanding, forudsagde, at sygdomme ville sprede sig relativt jævnt gennem forbundne befolkningsgrupper, hvor landdistrikter ville blive ramt uger efter bycentre, men stadig opleve en betydelig dødelighed.

Det, der rent faktisk skete, var helt anderledes: Mange større byer og hele lande med betydelige internationale forbindelser oplevede minimal overdødelighed, mens dødsfaldene var koncentreret i specifikke brændpunkter, der ikke korrelerede med de forudsagte spredningsmønstre. Modellerne kunne ikke forudsige den ekstreme geografiske spredning, den tætte synkronisering af dødsfaldstoppe eller det faktum, at nogle af de mest internationalt forbundne byer stort set ville være upåvirkede. Denne uoverensstemmelse mellem modelforudsigelser og virkeligheden antyder, at dødsfaldene ikke var forårsaget af et naturligt spredende smitstof.

10. Hvilken rolle spillede hospitaler og intensivafdelinger i antallet af dødsfald?

Hospitaler, især deres intensivafdelinger, synes at have været centrale for den overskydende dødelighed snarere end uskyldige ofre for overvældende sygdom. Regioner, der dramatisk udvidede intensivkapaciteten og aggressivt indlagde patienter på intensiv afdeling, oplevede de højeste dødsrater, mens regioner, der anvendte mere konservative tilgange, havde en meget lavere dødelighed. For eksempel oprettede Lombardiet i Italien hundredvis af nye intensivsenge og placerede systematisk covid-diagnosticerede patienter på mekaniske respiratorer, hvilket oplevede katastrofale dødsrater, mens naboregioner med lignende demografi, men forskellige behandlingsmetoder, havde en meget lavere dødelighed.

Sammenhængen mellem udvidelsen af ​​intensivafdelinger og dødsrater tyder på, at selve den medicinske indsats kan have været dødelig. Regioner, der opretholdt normal hospitalsdrift og ikke øgede deres intensivkapacitet, undgik generelt de massive dødsfald. Dette mønster indikerer, at aggressiv medicinsk intervention snarere end sygdommens sværhedsgrad kan have været den primære drivkraft for overdødelighed i hotspotområder. Dataene viser, at interaktion med det medicinske system, især intensivbehandling, blev en betydelig risikofaktor i denne periode.

11. Hvad er mekanisk ventilation, og hvorfor kan det have været farligt i denne periode?

Mekanisk ventilation involverer at indsætte et rør i en patients luftveje og bruge en maskine til at tvinge luft ind og ud af lungerne, når de ikke selv kan trække vejret tilstrækkeligt. Selvom dette kan være livreddende under passende omstændigheder, indebærer det alvorlige risici, herunder ventilatorassocieret lungebetændelse (infektion i lungerne) og ventilatorinduceret lungeskade fra trykket og kunstige vejrtrækningsmønstre. Selv under normale omstændigheder varierer dødeligheden for ventilerede patienter fra 20-76% afhængigt af deres tilstand.

I den tidlige pandemiperiode blev mekanisk ventilation brugt langt mere aggressivt end normalt, hvor nogle hospitaler satte 88 % af deres covid-diagnosticerede patienter på respiratorer. På hospitaler i New York City døde 88 % af de patienter, der blev sat på respiratorer, herunder 97 % af de ældre patienter. Situationen blev forværret af brugen af ​​uprøvede metoder på grund af mangel på udstyr, herunder brug af anæstesimaskiner, der ikke var designet til kritisk syge patienter (som havde en dødelighed på 70 %) og opdeling af enkelte respiratorer mellem flere patienter på trods af professionelle advarsler mod denne farlige praksis. Denne aggressive og ofte eksperimentelle brug af mekanisk ventilation bidrog sandsynligvis væsentligt til de overskydende dødsfald.

12. Hvilke lægemidler blev brugt til at behandle patienter, og hvad var risiciene ved dem?

To hovedkategorier af medicin synes at have bidraget til overdødelighed: hydroxychloroquin kombineret med azithromycin og forskellige beroligende midler som midazolam. Hydroxychloroquin, der normalt bruges mod malaria, har et "smalt terapeutisk indeks", hvilket betyder, at forskellen mellem en gavnlig dosis og en toksisk dosis er lille. Under pandemien brugte hospitalerne doser, der var meget højere end normalt – nogle gange 10 gange den sædvanlige mængde – hvilket kunne forårsage fatale hjerteproblemer og skader på nervesystemet.

Kombinationen af ​​hydroxychloroquin med antibiotikumet azithromycin var særligt farlig, da begge lægemidler kan påvirke hjerterytmen, og kombinationen af ​​dem øgede risikoen for hjertesvigt og død betydeligt. Spanien, som brugte denne kombination i vid udstrækning, oplevede en stigning i azithromycinforbruget på mere end fire gange det normale niveau i marts 2020. Derudover blev beroligende midler som midazolam, der typisk bruges til at berolige ventilerede patienter, ordineret i meget højere rater end normalt og har været forbundet med forsinket bedring, øget delirium og højere dødelighed hos kritisk syge patienter. Disse lægemidler blev ofte brugt eksperimentelt uden ordentlige sikkerhedsprotokoller.

13. Hvordan var socioøkonomiske faktorer som fattigdom og race relateret til dødsrater?

Undersøgelsen fandt stærke korrelationer mellem socioøkonomisk sårbarhed og dødsrater, men kun i specifikke geografiske hotspots, ikke alle steder. I New York City-området steg dødsraterne dramatisk med fattigdomsniveauer, minoritetsbefolkningsprocenter, overbefolkede levevilkår og sprogbarrierer. Bronx, den fattigste bydel i New York City, havde den højeste dødsrate i hele USA. Mange andre områder med lignende eller værre socioøkonomiske forhold oplevede dog ringe eller ingen overdødelighed.

Dette skaber en gåde: Hvis fattigdom og minoritetsstatus blot var risikofaktorer for selve sygdommen, ville man forvente høje dødsrater i fattige samfund overalt, men det skete ikke. I stedet forudsagde socioøkonomisk sårbarhed kun høje dødsrater i områder, der også havde store hospitalssystemer og aggressive medicinske interventioner. Dette tyder på, at det at være fattig og en minoritet blev farligt specifikt i kombination med adgang til visse typer lægehjælp, snarere end at være beskyttende faktorer mod sygdomseksponering eller udfald generelt.

14. Hvad er betydningen af ​​dødsfald, der sker lige efter, at WHO erklærede en pandemi?

Timingen er bemærkelsesværdig, fordi der stort set ikke forekom nogen overdødelighed før den 11. marts 2020, hvor Verdenssundhedsorganisationen erklærede en pandemi, men alligevel begyndte massive dødsfaldsstigninger umiddelbart efter på tværs af flere kontinenter. Hvis en dødelig virus havde spredt sig naturligt gennem befolkninger i uger eller måneder, ville man forvente at se gradvise stigninger i dødsfald op til erklæringen, hvor annonceringen blot anerkender en allerede eksisterende krise.

Dataene viser i stedet, at erklæringen tilsyneladende har udløst dødelighedskrisen snarere end at reagere på den. Dette tyder på, at selve meddelelsen og de politikker og medicinske reaktioner, den affødte, kan have været den primære årsag til de overskydende dødsfald. Synkroniseringen af ​​dødsfaldstoppe med den politiske meddelelse snarere end med nogen biologisk tidslinje for sygdomsspredning indikerer, at administrative og institutionelle faktorer drev dødelighedsmønstre snarere end naturlige infektionssygdomsprocesser.

15. Hvorfor spredte virussen sig tilsyneladende ikke, som forskerne forventede?

Videnskabelige modeller for spredning af infektionssygdomme forudsiger, at vira bevæger sig gennem befolkninger baseret på kontaktmønstre, transportnetværk og befolkningstæthed, hvilket skaber infektionsbølger, der bevæger sig geografisk og tidsmæssigt på forudsigelige måder. Modellerne forventede lignende angrebsrater på tværs af forbundne befolkninger og forudsagde, at alle større byer med internationale lufthavne ville blive betydeligt påvirket i begyndelsen af ​​2020. De forventede også, at forskellige kvarterer inden for de berørte områder ville opleve toppe på forskellige tidspunkter baseret på deres forbindelse og demografi.

Det, der rent faktisk skete, brød alle disse forudsigelser. Dødelighedsmønstrene viste ekstrem geografisk ujævnhed uden hensyntagen til transportnetværk, identisk timing af toppe over store afstande og ensartet timing inden for regioner uanset lokale forbindelsesmønstre. For eksempel oplevede alle regioner i Spanien deres dødelighedstoppe samtidigt på trods af vidt forskellige befolkningstætheder og forbindelsesmønstre. Denne type synkronisering på tværs af forskellige geografiske og demografiske forhold er uforenelig med naturlig spredning af infektionssygdomme og antyder, at koordinerede politiske reaktioner eller institutionelle ændringer snarere end biologisk transmission drev dødelighedsmønstrene.

16. Hvad skete der i Bronx, der gjorde, at den havde den højeste dødelighed i Amerika?

Bronx kombinerer flere faktorer, der skabte den perfekte storm for høj dødelighed: det er den fattigste bydel i New York City med en høj forekomst af underliggende helbredsproblemer som astma, den har en stor minoritetsbefolkning med sprogbarrierer, og den betjenes af SBH Health System, et stort "sikkerhedsnet"-hospital, der dramatisk udvidede sin kapacitet og behandlede patienter aggressivt. SBH øgede sin patientkapacitet med 50 % og sin intensivkapacitet med over 500 % inden for tre uger, samtidig med at de foretog store indkøb af hydroxychloroquin, azithromycin, midazolam og andre lægemidler forbundet med høj dødelighed.

Bronx havde også den højeste covid-testningsrate blandt New York Citys bydele, hvilket betød, at flere indbyggere blev diagnosticeret og efterfølgende modtog aggressiv hospitalsbehandling. Kombinationen af ​​en sårbar befolkning, udvidet hospitalskapacitet specifikt designet til at betjene denne befolkning, aggressiv brug af farlige behandlinger og høje testrater skabte forhold, hvor det blev ekstremt risikabelt at søge lægehjælp. Dette repræsenterer et tragisk eksempel på, hvordan velmenende medicinsk udvidelse i dårligt stillede samfund utilsigtet kan have forårsaget mere skade end gavn under krisen.

17. Hvordan var flyrejsemønstre relateret til, hvor der forekom høje dødsrater?

Overraskende nok viste flyrejsemønstre ringe eller ingen korrelation med dødsrater, hvilket modsiger teorien om, at virussen spredte sig gennem international rejseaktivitet. Rom modtog betydeligt flere direkte flyvninger fra Kina end Milano, men Milanos region oplevede 18 gange højere dødsrater end Roms. Tilsvarende havde Los Angeles og San Francisco flere flyvninger fra Asien og større asiatiske befolkninger end New York City, men oplevede minimal overdødelighed, mens New York var hærget.

Denne manglende korrelation mellem eksponering for flyrejser og dødelighed underminerer den grundlæggende antagelse om, at dødsfaldene var forårsaget af en virus importeret fra Asien. Hvis international rejseaktivitet var den primære vektor for sygdomssmitte, burde de byer og regioner med den højeste eksponering være blevet ramt hårdest og tidligst. I stedet tyder dataene på, at lokale faktorer – især medicinske behandlingsprotokoller og hospitalspolitikker – var langt vigtigere for at bestemme dødeligheden end international forbindelse eller formodet viruseksponering.

18. Hvilke forskelle fandt forskerne mellem dødsmønstre forår og sommer?

Dødsfaldsmønstrene i foråret (marts-maj) og sommeren (juni-september) var dramatisk forskellige, både geografisk og i karakteristika. Forårsdødsfaldene var koncentreret i de nordøstlige amerikanske stater og vesteuropæiske lande, især i byområder med store hospitalssystemer. Sommerdødsfald forekom primært i de sydlige amerikanske stater, især amter langs den mexicanske grænse og Mississippi-floden, områder præget af fattigdom på landet snarere end koncentrationen af ​​hospitaler i byerne.

De demografiske korrelationer ændrede sig også fuldstændigt mellem perioderne. Forårsdødsfald korrelerede med bymæssige karakteristika som høj befolkningstæthed, nærhed til større lægecentre og visse typer socioøkonomisk sårbarhed. Sommerdødsfald korrelerede med fattigdom på landet, forskellige etniske befolkningsgrupper og forskellige geografiske regioner i det hele taget. Dette dramatiske skift i mønstre tyder på, at forskellige årsager opererede i hver periode snarere end at den samme virus ramte forskellige befolkningsgrupper. Hvis et enkelt smitstof var ansvarligt, ville man forvente mere ensartede geografiske og demografiske mønstre på tværs af tidsperioder.

19. Hvad er "biologisk stress", og hvordan kan det have bidraget til dødsfald?

Biologisk stress refererer til kroppens fysiske reaktion på psykologisk, socialt og miljømæssigt pres, som kan undertrykke immunforsvaret og gøre folk mere modtagelige for infektioner, især bakteriel lungebetændelse. I den tidlige pandemiperiode skabte nedlukninger, social isolation, frygtkampagner og forstyrret lægebehandling hidtil usete niveauer af stress for mange mennesker, især ældre og personer på institutioner som plejehjem.

Denne stressinducerede immundæmpning kunne have gjort folk sårbare over for at udvikle bakteriel lungebetændelse gennem deres egne luftvejsbakterier, uden at det krævede smitte fra andre. Forskerne foreslår, at mange af de dødsfald, der tilskrives covid, faktisk kan have været bakterielle lungebetændelser udløst af den ekstreme stress ved nedlukninger og institutionelle reaktioner. Dette ville forklare, hvorfor dødsfald korrelerede med socioøkonomisk sårbarhed (stress rammer fattige mennesker hårdere), og hvorfor de indtraf synkront med politiske udmeldinger snarere end at følge naturlige sygdomssmittemønstre.

20. Hvorfor havde nogle områder med store lufthavne lave dødsrater, mens andre havde høje dødsrater?

Manglen på korrelation mellem lufthavnsstørrelse og dødsrater modsiger teorien om, at dødsfald skyldtes virusimport via flyrejser. Mange store internationale lufthavne i byer som Los Angeles, San Francisco, Atlanta og forskellige tyske byer betjente regioner, der oplevede minimal overdødelighed, mens nogle områder med mindre lufthavne eller mindre international forbindelse havde katastrofale dødsrater. Dette mønster giver ingen mening, hvis flyrejser var den primære rute for virusintroduktion.

Dataene tyder i stedet på, at lokale medicinske politikker og institutionelle reaktioner bestemte dødelighedsresultaterne. Områder, der udvidede hospitalskapaciteten, anvendte mekanisk ventilation aggressivt, implementerede eksperimentelle lægemiddelprotokoller og havde store sikkerhedsnethospitaler, der betjente sårbare befolkningsgrupper, oplevede høje dødelighedsrater uanset deres lufthavnsforbindelser. Områder, der opretholdt mere konservative medicinske tilgange, undgik store stigninger i dødeligheden, selvom de havde betydelig international eksponering. Dette indikerer, at medicinske interventionsstrategier snarere end sygdomsimport var den vigtigste faktor, der bestemte regionale dødelighedsresultater.

21. Hvilken rolle spillede nedlukningspolitikker i timingen af ​​dødsfaldstoppe?

Tidspunktet for dødsfaldsstigninger korrelerer bemærkelsesværdigt med implementeringen af ​​nationale nedlukninger snarere end med forventede tidslinjer for sygdomsoverførsel. Italien implementerede sin første nationale nedlukning den 9. marts 2020 og oplevede sit dødelighedstoppepunkt i ugen med denne nedlukning. Spaniens nedlukning begyndte den 15. marts, med dødsfald, der steg kraftigt den følgende uge. Storbritanniens nedlukning startede den 23. marts, med stigninger i dødeligheden, der begyndte samme uge.

Denne tætte sammenhæng mellem implementering af nedlukninger og stigninger i dødeligheden tyder på, at de politiske tiltag i sig selv kan have udløst stigningen i dødsfald snarere end at have reageret på en eksisterende sundhedskrise. Stress, forstyrrelser i normal lægebehandling, institutionel panik og aggressive medicinske interventioner, der fulgte med nedlukninger, kan have skabt betingelserne for overdødelighed. Hvis dødsfald blot var et resultat af naturlig sygdomsspredning, ville man forvente, at dødelighedstoppe ville drive beslutninger om nedlukning, ikke det omvendte mønster, der observeres i dataene.

22. Hvordan var behandlingsmetoderne forskellige mellem regioner med høje og lave dødelighedsrater?

Regioner med høje dødeligheder har konsekvent anvendt aggressive, eksperimentelle medicinske tilgange, herunder massiv udvidelse af intensivafdelinger, udbredt mekanisk ventilation og eksperimentelle lægemiddelprotokoller. Norditalien udvidede intensivafdelingernes kapacitet med over 100 % og satte 88 % af de covid-diagnosticerede patienter i respiratorer. New York City øgede ligeledes sin intensivafdelingskapacitet og anvendte eksperimentelle ventilationsteknikker. Spanien anvendte i vid udstrækning højdosis-hydroxychloroquin-kombinationer. Disse regioner øgede også brugen af ​​beroligende midler og implementerede systematiske testprogrammer, der kanaliserede flere patienter ind i aggressive behandlingsprotokoller.

I modsætning hertil fastholdt regioner med lave dødelighedsrater mere konservative medicinske tilgange. Den nærliggende region Veneto i Italien fokuserede på hjemmepleje snarere end hospitalsindlæggelser og oplevede en meget lavere dødelighed end Lombardiet. Mange tyske regioner, østeuropæiske lande og amerikanske stater, der ikke øgede deres hospitalskapacitet eller implementerede aggressive eksperimentelle behandlinger, undgik store dødsfaldsstigninger på trods af lignende demografi og formodet viruseksponering. Dette mønster tyder stærkt på, at behandlingsprotokoller snarere end sygdommens sværhedsgrad bestemte de regionale dødelighedsresultater.

23. Hvilke beviser tyder på, at hospitalsbehandlinger kan have forårsaget mere skade end gavn?

Flere beviser peger på hospitalsbehandlinger som en væsentlig årsag til overdødelighed. For det første var dødeligheden for specifikke behandlinger ekstremt høj: 88 % af mekanisk ventilerede patienter døde på hospitaler i New York, og eksperimentelle ventilationsmetoder havde dødeligheder på op til 70 %.

For det andet var de anvendte lægemidler ofte i farlige doser – hydroxychloroquin-doser var undertiden 10 gange normale niveauer, og de anvendte lægemiddelkombinationer havde kendte risici for fatale hjertekomplikationer.

For det tredje er den geografiske korrelation mellem aggressiv behandling og dødelighed slående: alle regioner, der dramatisk udvidede intensivkapaciteten og implementerede eksperimentelle protokoller, oplevede høj dødelighed, mens konservative regioner undgik overdødelighed.

For det fjerde viser timingen, at dødsfaldene begynder efter, at behandlingsprotokollerne er implementeret, snarere end før.

Endelig tyder skiftet fra dødsfald i hjemmet til dødsfald på hospitaler i områder med høj dødelighed på, at det at søge lægehjælp blev farligt snarere end beskyttende.

Beviserne tyder på, at velmenende, men aggressive medicinske interventioner sandsynligvis dræbte flere mennesker, end de reddede i denne periode.

24. Hvorfor mener forskerne, at dødsfaldene ikke var forårsaget af en spredende virus?

Forskerne identificerede flere mønstre, der er uforenelige med spredning af virussygdomme, men i overensstemmelse med institutionelle årsager.

For det første kan den ekstreme geografiske forskellighed – nogle områder oplever massive dødsfald, mens lignende naboområder forblev upåvirkede – ikke forklares med naturlig sygdomssmitte.

For det andet tyder synkroniseringen af ​​dødsfald på et højdepunkt umiddelbart efter politiske annonceringer i stedet for at følge biologiske transmissionstidslinjer på en politikdrevet snarere end en sygdomsdrevet dødelighed.

For det tredje modsiger manglen på korrelation mellem formodede eksponeringsfaktorer (flyrejser, befolkningstæthed, international forbindelse) og dødelighedsteorien.

For det fjerde tyder sammenhængen mellem aggressive medicinske interventioner og dødsrater på iatrogene (behandlingsforårsagede) snarere end infektiøse årsager.

Endelig indikerer de demografiske mønstre, der viser, at sårbarhedsfaktorer kun forudsagde død på specifikke geografiske steder med bestemte medicinske tilgange, at institutionelle faktorer, ikke infektionssygdomme, bestemte resultaterne.

Samlet set viser beviserne et mønster af institutionel og medicinsk systeminduceret dødelighed snarere end naturlig sygdomsspredning.

25. Hvilken alternativ forklaring foreslår forskerne på de øgede dødsfald?

Forskerne foreslår, at de overskydende dødsfald primært var iatrogene – forårsaget af medicinske behandlinger og institutionelle reaktioner snarere end af en spredende virus. De antyder, at kombinationen af ​​aggressive og ofte eksperimentelle medicinske interventioner (mekanisk ventilation, højdosis-lægemiddelkombinationer, beroligende midler), institutionel panik, der førte til farlige behandlingsprotokoller, og stressinducerede bakterielle lungebetændelser skabte dødelighedskatastrofen.

De foreslår specifikt, at nedlukningsforanstaltninger og frygtkampagner skabte alvorlig biologisk stress, der undertrykte immunforsvaret og gjorde folk sårbare over for bakterielle lungebetændelser fra deres egne luftvejsbakterier. Når disse stressede personer søgte lægehjælp, stødte de på aggressive behandlingsprotokoller, herunder farlige ventilationsteknikker og eksperimentelle lægemiddelkombinationer, der ofte viste sig at være fatale. Dette forklarer, hvorfor dødsfaldene korrelerede med hospitalsinteraktioner, socioøkonomiske stressfaktorer og institutionel kapacitet snarere end med forventede sygdomsoverførselsmønstre. Dødsfaldene var reelle og luftvejsrelaterede, men forårsaget af reaktionen på den erklærede pandemi snarere end af en spredende virus.

26. Hvad er implikationerne af disse resultater for, hvordan vi forstår pandemier?

Disse resultater tyder på, at nuværende pandemimodeller og -tiltag kan være fundamentalt mangelfulde og potentielt farligere end de sygdomme, de hævder at bekæmpe. Hvis den overskydende dødelighed primært var forårsaget af institutionelle tiltag snarere end naturlig sygdomsspredning, kan aggressive medicinske interventioner, nedlukningspolitikker og panikdrevne behandlingsprotokoller have skabt netop den katastrofe, de skulle forhindre.

Forskningen antyder, at epidemiologisk tænkning har brug for et større paradigmeskift, væk fra at antage, at rapporterede sygdomsudbrud repræsenterer naturlige infektionsprocesser, til at undersøge, hvordan institutionelle og medicinske reaktioner kan skabe eller forværre dødelighedskriser. Den antyder, at faktorer som sundhedssystemets kapacitet, behandlingsprotokoller, socioøkonomisk stress og politiske reaktioner kan være vigtigere bestemmende faktorer for dødelighedsresultater end infektionssygdommes karakteristika. Dette har dybtgående implikationer for fremtidig pandemiberedskab og antyder, at mere konservative, mindre aggressive reaktioner kan redde flere liv end dramatiske udvidelser af medicinske interventioner.

27. Hvad antyder denne forskning om forholdet mellem rigdom, fattigdom og adgang til lægehjælp?

Forskningen afslører et foruroligende paradoks: De højeste dødsrater forekom i fattige samfund, der lå i nærheden af ​​velhavende områder med velfinansierede hospitalssystemer med stor kapacitet. Bronx (ved siden af ​​det velhavende Manhattan) og Londons bydele som Brent og Westminster demonstrerer dette mønster. Disse områder havde store "sikkerhedsnet"-hospitaler finansieret af filantropiske velhavende beboere, der var beregnet til at betjene dårligt stillede befolkningsgrupper, men disse samme hospitaler blev steder for aggressive eksperimentelle behandlinger, der viste sig at være dødelige.

Dette tyder på, at velmenende bestræbelser på at give adgang til medicinsk behandling til dårligt stillede samfund utilsigtet kan have skabt yderligere risici under krisen. Fattige mennesker i nærheden af ​​velhavende områder med omfattende medicinske faciliteter stod over for større fare end fattige mennesker i områder uden en sådan medicinsk infrastruktur. Dataene tyder på, at adgang til aggressiv medicinsk behandling i denne periode var mere farlig end gavnlig, hvilket betyder, at den sædvanlige antagelse om, at mere adgang til medicinsk behandling er lig med bedre sundhedsresultater, blev vendt på hovedet. Dette rejser dybe spørgsmål om medicinsk "lighed", og om udvidelse af det medicinske systems kapacitet altid tjener sårbare befolkningsgruppers interesser.

Expose har akut brug for din hjælp…

Støt afsløringen

Kan du venligst hjælpe med at holde lyset tændt med The Exposes ærlige, pålidelige, kraftfulde og sandfærdige journalistik?

Din regering og Big Tech-organisationer
prøv at tave The Expose ned og lukke den ned.

Så har vi brug for din hjælp til at sikre
vi kan fortsætte med at bringe dig
fakta, som mainstreamen nægter at vise.

Regeringen finansierer os ikke
at udgive løgne og propaganda på deres
vegne ligesom mainstream medierne.

I stedet er vi udelukkende afhængige af din støtte.
støt os venligst i vores bestræbelser på at bringe
din ærlige, pålidelige og undersøgende journalistik
i dag. Det er sikkert, hurtigt og nemt.

Vælg venligst din foretrukne metode nedenfor for at vise din støtte.

Månedlig donation

Engangsdonation

Køb os en kaffe

Hold dig opdateret!

Hold dig opdateret med nyhedsopdateringer via e-mail

Daglig fordøjelse

Amerikanske nyhedsindlæg

Nyhedsindlæg i Storbritannien

Verdensnyheder

Alle nyhedsindlæg

Er du et menneske? 1 + 9 =

BBC har ikke kun et globalt publikum, de leder også Trusted News Initiative, en global koalition af medier, der har til formål at bekæmpe "misinformation".

To år før Panorama replikerede BBC Newsnight et klip for at få det til at se ud som om Donald Trump opildnede sine tilhængere til optøjer.

Her er hvorfor den begravede Henry Ford-undersøgelse af børnevaccinationer ikke er fejlbehæftet, som påstået

BBC-medarbejdere forsvarer deres synkende skib på sociale medier; har "Den Store Opvågnen" mislykkedes?

Rhoda Wilson

Mens det tidligere var en hobby, der kulminerede i at skrive artikler til Wikipedia (indtil tingene tog en drastisk og ubestridelig drejning i 2020) og et par bøger til privat forbrug, er jeg siden marts 2020 blevet fuldtidsforsker og forfatter som reaktion på den globale magtovertagelse, der kom til syne med introduktionen af ​​covid-19. I det meste af mit liv har jeg forsøgt at øge bevidstheden om, at en lille gruppe mennesker planlagde at overtage verden til deres egen fordel. Der var ingen måde, jeg ville læne mig tilbage stille og roligt og bare lade dem gøre det, når de først havde taget deres sidste skridt.

Se hele bio