La mentira del Covid. Hermann von Bering

Canciller Merkel ya había utilizado el mismo truco en marzo para justificar el confinamiento previsto: En sólo una semana, las "cifras de casos" comunicadas por el RKI⁷ se habían triplicado, pasando de 8.000 a 24.000. Merkel habló de un aumento exponencial y de que las cifras se dispararían. Muy bien, la gente se dijo, donde hay mucho humo, debe haber fuego, y se encerró obedientemente. Pero no había humo, sólo niebla escénica del espectáculo. De hecho, el RKI había "olvidado" anunciar que el número de pruebas por semana también se había casi triplicado: de 130.000 a 350.000.

      En realidad, la proporción de resultados positivos de las pruebas apenas había aumentado, del seis al siete por ciento. El virólogo Hendrik Streeck confirmó posteriormente en una entrevista que nunca se había producido un aumento exponencial. ⁸

      Estos trucos también se utilizan con gusto en todo el mundo. El senador estadounidense Ron Paul escribe que en EE.UU. casi se quintuplicó el número de pruebas, por ejemplo, en Houston se ofrecieron pruebas de Corona gratuitos en todas partes, lo que propició una "2^a ola" propagandística. ⁹

      Aunque (¿o porque?) está bastante claro que más pruebas traen consigo más cifras de falsos positivos, se exige una y otra vez: "Prueba, prueba, prueba", por ejemplo el jefe de la OMS¹⁰ o en el diario de TV.11 Desde el principio, la gente estaba ansiosa por presentar las cifras más altas posibles.

      Truco n° 3:

       Los falsos positivos se incluyen en el recuento

      Todas las pruebas tienen un cierto margen de error, no hay forma de evitarlo. Como resultado, se hacen pruebas como "positivas" a personas que no lo son. Esto se llama entonces "falso positivo". A la inversa, también hay resultados "falsos negativos" en las pruebas, pero éstos sólo serían matemáticamente significativos si la gran mayoría estuviera infectada. Pero como la gran mayoría de las personas no están infectadas en absoluto, pueden ser ignoradas. Esto es matemático porque, por ejemplo, el 2% de una gran mayoría es más que el 2% de una pequeña minoría.

      Según los propios fabricantes, la tasa de error se sitúa en torno al 1-2%. Eso suena bien al principio, pero cuantos menos infectados reales hay, más se nota el error.

      Podemos hacer las cuentas utilizando el ejemplo de la mora: De nuevo, recogemos 1.000 moras y una frambuesa. Supongamos que nuestro coleccionista ha olvidado sus gafas y tiene un porcentaje de error del 2% al clasificarlas, al igual que la prueba Covid19. Así, clasificará erróneamente 20 moras, el 2% de las 1.000, como "frambuesas" porque pueden parecer un poco rojizas. Así que 21 bayas terminan en el bote de las frambuesas, por lo que hay 20 falsos positivos y uno verdadero.

      Ahora la pregunta del cuestionario: ¿Qué probabilidades hay de que, si la prueba ha sido "positiva" (es decir, ha acabado en la cesta de las frambuesas), seas realmente una frambuesa? Sencillamente, 1 de cada 20. En otras palabras, ¡hay 20 falsos positivos por cada uno verdadero! Porque el 2% de 1.000 es mucho más que uno de cada mil. Es increíble, pero es la ley de las matemáticas. Por lo tanto, la precisión de la prueba se reduce a menos del 5% en estas circunstancias.¹²

      Sabiendo esto, y los "expertos" deberían saberlo, habría que hacer una segunda prueba a todos los que dieron positivo para eliminar los resultados falsos, preferiblemente con un nuevo frotis y el test de otra empresa, y en todo caso en otro laboratorio. Pero esto casi nunca se hace, por lo que la gran mayoría de los falsos positivos son estigmatizados, asustados y enviados a cuarentena, ¡sólo para inflar las estadísticas!

      Pero ni siquiera la supuesta precisión del 98% se mantiene en la práctica. El ICMR (Consejo Indio de Investigación Médica) de la India, por ejemplo, examinó la prueba de PCR "LightMix Modular" de Roche¹³ más de cerca y descubrió que las especificidades de dos de los fragmentos de genes probados con ella eran sólo del 67% y el 60% respectivamente.¹⁴ Esto significaría que en lugar de 20, al menos 330 moras fueron mal clasificadas. Ahora ya sabemos por qué siempre se dan a conocer cifras tan fantasiosas de todo el mundo. No están necesariamente falsificados, sólo se basan en pruebas defectuosas con una "prevalencia" simultáneamente baja, es decir, la baja distribución real del virus.

      Por supuesto, las mismas pruebas defectuosas se aplican también a las personas fallecidas, que así se aseguran el mayor número posible de "muertos de Corona" en las estadísticas, aunque hayan muerto de algo completamente diferente. Ahora hay cientos de informes en la red sobre pacientes con cáncer terminal, enfermedades cardiovasculares graves, incluso muertes accidentales de tráfico registradas como "muertos de Corona". Todo lo que se necesita es una prueba de PCR "positiva". Así que si alguien fue "positivo" una vez, incluso falso positivo, pero nunca enfermó, y meses después es atropellado o se suicida, esto es oficial: ¡un “muerto de Corona”!

      Así es como se falsean las estadísticas en todo el mundo.

      El internista y neumólogo Dr. Wolfgang Wodarg¹⁵ afirma en la revista "Rubikon": "Lo que existe son orgías de pruebas que crean una falsa dinámica. Dada la baja prevalencia (frecuencia) de las infecciones por el SRAS-CoV-2, una prueba positiva no dice nada en absoluto. El número de casos ahora "encontrados" es igual al número de personas sanas que se esperaría que dieran un falso positivo. Cuantas más pruebas se realicen, más falsos "positivos" se encontrarán en personas sanas. Esto no tiene nada que ver con la enfermedad, y todo con las costosas pruebas de las que se abusa para meter miedo."16

      Esto significa en lenguaje llano: las tasas de falsos positivos son siempre de al menos un 1-2%, incluso sin virus, ¡porque la prueba los genera artificialmente!

       ¿Dónde hay un virus real cuando las cifras de casos en Alemania desde mayo de 2020 están en el rango de error de menos del 1%?

      El número total real de pruebas se oculta en su mayor parte para que nadie pueda calcular la cuota de positivos. Una mujer de Würzburg escribió en una carta al director al periodista Boris Reitschuster:

       "Estimado Sr. Reitschuster, como seguramente habrá oído, Würzburg es un “foco de Corona”. Lo que quizá no sepa es hasta qué punto se han realizado pruebas aquí. Incluso después de intensos intentos de averiguar el número de pruebas diarias o semanales que realmente se han hecho en la ciudad de Würzburg, ni yo ni un periodista logramos averiguarlo por escrito.

       Nos hubiera gustado ver la progresión de la tasa de positivos, ya que la sospecha sugiere que los casos positivos sólo representan el ruido del fondo del margen del error. Al fin y al cabo, ahora tenemos el testimonio verbal de que hubo hasta 2.900 pruebas en un día de la semana pasada. En un solo día.

       Sin embargo, el número de pruebas positivas no está en absoluto relacionado con el número de pruebas. Tampoco está claro si este número se añadió también a los resultados de las pruebas en el caso de las pruebas múltiples. De modo que a veces teníamos una incidencia de 7 días de más de 70. Y de ello se derivaron medidas poco razonables. Würzburg se convirtió en una “zona de riesgo” y en un “punto caliente” con restricciones adicionales a los derechos personales. Me dirijo a usted porque nos indignamos contra todos los responsables de Würzburg, se nos engatusa con cifras poco transparentes y no nos gusta sentirnos en esta impotencia."17

      El Dr. Wodarg tiene toda la razón cuando dice:

       "Declarar "casos", "infectados" o "positivos" sin información concurrente sobre la población analizada y el número total de pruebas realizadas en el proceso debería ser castigado con una fuerte multa por engañar a la opinión pública".18

      Para explicar la táctica de las autoridades sanitarias de otra manera:

       Si se somete a un millón de hombres a una prueba de embarazo con una especificidad del 98% (como en la PCR), se encontrarán 20.000 hombres embarazados.

      A continuación, se declara "confirmado científicamente".

      Examen indeseable

      Otro problema es que la prueba debería tener dos partes: una "prueba de búsqueda", con alta sensibilidad pero menor precisión, busca primero