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Link al video: https://www.bitchute.com/video/VZgCkxlAwraM/
Todos hemos oído hablar de los tests PCR pero pocos saben que para obtener resultados correctos este test no debe superar los 17 ciclos, cosa que generalmente no se respeta y en vez se usan cantidades mayores a 33 ciclos, que dan un resultado totalmente falso.
Además si el test se realiza al 3er. o 4to. dia a partir de los primeros síntomas, las posibilidades para obtener un resultado correcto son de un 80 a un 70 % respectivamente, pero a partir del 6to. dia de los primeros síntomas los resultados no tienen ninguna probabilidad de ser correctos. Por esta misma razón las pruebas en los asintomáticos pueden dar cualquier resultado.
En el siguiente estudio de Jaafar et al. , los autores descubrieron que cuando se realizaban pruebas de PCR con 35 ciclos o más, la precisión caía al 3%, lo que significa que hasta el 97% de los resultados positivos podrían ser falsos positivos.
Que son los ciclos
PCR significa reacción en cadena de la polimerasa, es un test que usa ciclos para amplificar, es decir unos pocos fragmentos de ADN se replican en millones o miles de millones de copias para detectar fragmentos del coronavirus , pero pasando los 33 ciclos, los resultados son 100 % incorrectos.
En el video al principio escuchamos a Anthony Fauci confirmar estos datos :
Lo que ahora hemos encontrado como medida standart es que si tenemos un cantidad de ciclos mayor de 35 , las posibilidades de resultados correctos son mínimos. Tenemos pacientes y médicos muy frustrados cuando repiten el test de PCR con un umbral o límite de 37 ciclos, cuando jamás se ha podido cultivar virus con un límite mayor a 37 ciclos, cuando es mayor a 38 o también en 36 ciclos solo encontramos nucleótidos muertos.
Anthony Fauci, director del Instituto Nacional de Alergia y Enfermedades Infecciosas desde 1984
El siguiente estudio comprueba lo que hemos estado diciendo
En este estudio llamado “Carga de ARN viral determinada por cultivo celular como herramienta de manejo para el alta de pacientes con SARS-CoV-2” , se investigaron los test PCR de un significativo número de personas y luego del test intentaron cultivar los virus para tener garantías de que los resultados eran correctos.
Para entenderlo fácilmente, antes que nada, veamos que en la base de este gráfico se encuentra la cantidad de ciclos que utilizaron, recordemos que cada ciclo es una nueva replicación de millones de fragmentos de ADN llamada amplificación. La línea vertical nos muestra el porcentaje de test positivos luego de haber sido cultivados. Aca podemos ver que los resultados son correctos hasta la cantidad de 17 ciclos, pero a partir del ciclo 18 el porcentaje de resultados correctos va bajando progresivamente. A partir del ciclo 34 inclusive la posibilidad de error es del 100%.
En este otro estudio
Este otro estudio demuestra la importancia sobre cuando el test es realizado a partir de los primeros síntomas. El estudio se titula con una pregunta ¿Tener un resultado positivo en la prueba de PCR para COVID-19 significa que uno puede contagiar?
Para responder esto primero veamos la línea vertical de la izquierda del gráfico que nos muestra que la cantidad de ciclos de amplificación es menor a 30 ciclos, luego la línea horizontal en la base determina la certeza de test de acuerdo a la cantidad de días que han pasado a partir de los primeros síntomas, finalmente la línea vertical a la derecha nos muestra el porcentaje de cultivos positivos.
Entonces si el test se hace el primer día de los primeros síntomas las posibilidades de que el test sea correcto es de un 40%, si el test es realizado al 3er o cuarto día, luego de los primeros síntomas las posibilidades son de un 80 al 70 % respectivamente. A partir del 6to. día los resultados no tienen ninguna probabilidad de ser correctos.
Por lo tanto todos los test realizados a los asintomáticos en su gran mayoría son resultados incorrectos, la prueba está demostrada en el rango , a partir del 6 dia luego de los primeros síntomas es decir el test jamás dará un resultado certero.
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Más test más casos falsos positivos pero hay menos muertes
Por esta razón es que han aumentado los casos de “infectados” y es en lo que mas insisten los medios, la cantidad de casos de infectados que aumentan a causa de estos test incorrectos, mientras que los casos de muertes reales por COVID, disminuyen y las cantidades reportadas son comparables a la de años anteriores.
En el video al comienzo de este artículo el Dr Michael Yeadon, que fue Vicepresidente, Científico Jefe de Alergias y enfermedades Respiratorias en laboratorios Pfizer dice:
Creo que los test PCR en la actualidad están arrojando demasiados resultados falsos positivos y hemos dejado de diagnosticar correctamente la causa de muertes que se reportan. Las cantidades de muerte que acontecen en el presente es normal para esta época del año.
Dr. Michael Yeadon, que fue Vicepresidente, Científico Jefe de Alergias y enfermedades Respiratorias en laboratorios Pfizer
The Great Barrigton Declaration
Mientras tanto miles de científicos y médicos han firmado la declaración de Great Barrigton en donde se especifica que eventualmente, todas las poblaciones alcanzarán la inmunidad natural colectiva –es decir, el punto en el que la tasa de infecciones nuevas se mantiene estable— y que esto no depende de una vacuna.
Hasta el New York Times ha tenido que admitir los siguiente
La mayoría de las pruebas establecen el límite en 40 ciclos, algunas en 37 … Los propios cálculos del Centro de Control de Enfermedades, C.D.C. sugieren que es extremadamente difícil detectar cualquier virus vivo en una muestra por encima de un umbral de 33 ciclos. Funcionarios de algunos laboratorios estatales dijeron que el C.D.C. no les había pedido que tomaran nota de los valores del umbral de ciclos o que los compartieran con organizaciones de rastreo de contactos.
Por ejemplo, el laboratorio estatal de Carolina del Norte utiliza la prueba de coronavirus Thermo Fisher, que clasifica automáticamente los resultados en función de un límite de 37 ciclos. Una portavoz del laboratorio dijo que los evaluadores no tenían acceso a los números precisos.
En Massachusetts, del 85 al 90% de las personas que dieron positivo en julio con un umbral de ciclo de 40 se habrían considerado negativo si el umbral fuera de 30 ciclos, dijo el Dr. Mina. “Yo diría que ninguna de esas personas debería ser rastreada, ni una sola”, aseguró.
Empresas importantes usan hasta 45 ciclos
Entre las 4 empresas mas importante que hacen los test de RT-PCR en EEUU, se encuentra Luminex , en sus sitio web se promocionan como “Soluciones de investigación y pruebas COVID-19”. Utiliza su sistema ARIES, para detectar la infección de coronavirus SARS-CoV-2, en muestras de hisopos nasofaríngeos. En el estudio de evaluación de su producto Aries llamado Desarrollo y evaluación de dos pruebas SARS-CoV-2 desarrolladas en laboratorio de RT-PCR en ARIES dice sobre la cantidad de ciclos utilizados: Se han usado 45 ciclos para este test.
Conclusión al 5 de junio de 2022 Casos definidos por prueba PCR
La segunda estadística que debemos tomar con pinzas son los datos de casos. Estos datos están afectados por varios problemas metodológicos importantes , que incluyen:
1. Las pruebas de RT-PCR se implementaron a nivel mundial sin un estándar de oro, lo que significa que no había una forma precisa de determinar el valor predictivo positivo de las diferentes plataformas de prueba utilizadas como método de diagnóstico principal.
2. Los datos de casos iniciales se basaron en pruebas de PCR que se clasificaron como positivas, a veces con más de 30 ciclos de amplificación (umbral de ciclo, CT). Tales pruebas con valores altos de CT (>28) típicamente miden fragmentos de ARN que no son de un virus «vivo» que puede replicarse y causar la enfermedad C19.
Diferentes autoridades de prueba y países impusieron límites a los CT en diferentes momentos, por lo que evaluar los datos de casos durante los más de dos años del período de «pandemia» es como comparar manzanas con naranjas.
Dado que la TC es inversamente proporcional a la carga viral, se podría haber revelado una imagen mucho mejor y más precisa del estado de la enfermedad en el espacio y el tiempo si los datos de la TC también se hubieran compartido ampliamente donde estos datos estaban disponibles.
3. La PCR y los datos de TC relacionados nunca deben utilizarse de forma aislada del cuadro clínico y la historia clínica. Sin embargo, la PCR se usó como el diagnóstico principal para la enfermedad C19 (mientras que a menudo ignoraba otras enfermedades respiratorias o de otro tipo), por primera vez en la historia, en ausencia de evaluaciones de la enfermedad o patología clínica.
Eliminar la recopilación de información que ayuda al médico a construir una imagen del historial clínico de un individuo y reemplazarla con técnicas de secuenciación genética para el diagnóstico podría algún día ser visto como uno de los errores más graves de la medicina.
Enfoca a las personas en un patógeno genético o factor de riesgo e ignora la importancia del medio ambiente, el terreno («constitución») y la epigenética, que en última instancia controla nuestra expresión genética y el vehículo fenotípico con el que estamos dotados durante nuestras vidas.
4. Cualquier enfermedad diagnóstica produce más falsos positivos cuando la prevalencia disminuye . Este es un artefacto estadístico descrito por el teorema de Bayes y es reconocido por todas las autoridades sanitarias (p. ej ., la Organización Mundial de la Salud ), pero rara vez se discute o publicita.
Este artefacto significa que puede tener efectivamente una pandemia sin fin porque a medida que la prevalencia cae cerca de cero, los falsos positivos aumentan dando la impresión de una mayor prevalencia de la enfermedad.
Ver más:
Los tests PCR buscan el código genético del virus a partir de hisopos nasales o faríngeos y lo amplifica en 30 a 40 ciclos, duplicando cada ciclo. Los fragmentos de ARN pueden permanecer durante semanas después de que se haya eliminado el virus infeccioso, a menudo en personas sin síntomas o exposiciones conocidas.
Ver más:
Clarifying the evidence on SARS-CoV-2 antigen rapid tests in public health responses to COVID-19 https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)00425-6
