Oscar: 'Chú mèo báo tử' dự đoán đúng hơn 100 cái chết, được cả tạp chí y khoa nổi tiếng ghi nhận khả năng đặc biệt

Oscar: 'Chú mèo báo tử' dự đoán đúng hơn 100 cái chết, được cả tạp chí y khoa nổi tiếng ghi nhận khả năng đặc biệt

Anh Việt  Trí Thức Trẻ | 16/12/2019 01:17 PM

thích

Mèo Oscar nổi tiếng với khả năng dự đoán giờ qua đời của các bệnh nhân, khi nó xuất hiện và ngủ bên cạnh bệnh nhân nào thì người đó sẽ qua đời trong vòng 2 giờ sau đó.

Oscar là một trong những chú mèo nổi tiếng nhất thế giới sau khi một bài viết của bác sĩ lão khoa David Dosa được đăng trên Tạp chí Y học New England vào năm 2007. Trong bài viết, bác sĩ Dosa đã kể lại cuộc đời kỳ lạ của chú mèo Oscar qua hơn 10 năm sống tại trung tâm điều dưỡng.

Oscar là một chú mèo trị liệu nằm trong số 6 chú mèo con được nhận nuôi vào năm 2005 bởi Trung tâm Điều dưỡng và Phục hồi chức năng Steere House ở Providence, Rhode Island, nước Mỹ. Nơi đây có 41 giường điều trị dành cho những người mắc bệnh Alzheimer ​​giai đoạn cuối, bệnh Parkinson và các bệnh khác.

Oscar: Chú mèo báo tử dự đoán đúng hơn 100 cái chết, được cả tạp chí y khoa nổi tiếng ghi nhận khả năng đặc biệt - Ảnh 1.

Mèo Oscar xuất hiện trên tạp chí y học. New England

Công việc của các chú mèo trị liệu là ở bên, vui đùa và mang lại cảm giác ấm áp cuối đời cho các bệnh nhân. Tuy nhiên, Oscar không giống như những người bạn mèo khác. Theo nhận xét của các nhân viên tại Steer House: "Oscar không phải là một con mèo thân thiện, nó thường lảng tránh, đôi khi rít lên với mọi người khi muốn ở một mình".

Sau nhiều năm sống tại Trung đâm Điều dưỡng, Oscar bắt đầu được để ý bởi bác sĩ lão khoa David Dosa. Bác sĩ Dosa nghi ngờ việc Oscar có khả năng cảm nhận trước thời điểm ra đi của một bệnh nhân. Khác với vẻ lạnh lùng thường ngày, Oscar bỗng bất chợt gần gũi và ra nằm ngủ cạnh một bệnh nhân. Lạ lùng thay, chỉ khoảng 2-3 giờ đồng hồ sau, bệnh nhân đó sẽ qua đời.

Các nhân viên tại Steer House kể từ đó liền chú ý đặc biệt tới phản ứng của Oscar và phát hiện ra chú mèo có phản ứng cực nhạy với những bệnh nhân sắp qua đời. Tới nay, hơn 100 trường hợp đã được Oscar dự đoán chính xác, giúp  Oscar trở thành ''chú mèo báo tử'' nổi tiếng trên truyền thông Mỹ những năm 2007 - 2010.

Oscar: Chú mèo báo tử dự đoán đúng hơn 100 cái chết, được cả tạp chí y khoa nổi tiếng ghi nhận khả năng đặc biệt - Ảnh 2.

Oscar nằm trên một chiếc giường bệnh.

Bác sĩ David Dosa sau đó đã nghiên cứu và viết một quyển sách có tên Making Rounds with Oscar: The Extraordinary Gift of an Ordinary Cat để ghi nhận và giải thích về hiện tượng kỳ lạ này.

Dưới góc nhìn khoa học, cuốn sách đã đưa ra giả thuyết cho rằng mèo Oscar nhạy cảm với những hóa chất được cơ thể bệnh nhân giải phóng ra khi họ sắp chết. Tuy nhiên, ông cũng không hoàn toàn khẳng định được điều gì đang thực sự xảy ra.

Dù có khả năng liên quan tới cái chết nhưng Oscar không hề bị ghét bỏ. Ngược lại, các nhân viên tại Steer House thường quan sát kỹ động thái của chú mèo để sớm liên lạc với người nhà của bệnh nhân. Nhiều người đã có thể gặp gỡ người thân của mình vào phút cuối. Hầu hết họ đều dành sự biết ơn tới Oscar.

Một số còn đề cao hành động của Oscar, cho rằng chú mèo đã cố gắng đến gần và mang lại sự ấm áp cho những bệnh nhân ở thời khắc trước khi vĩnh biệt thế giới. Ở Steer House hiện đang lưu giữ 25 lá thư của các người nhà bệnh nhân gửi tới để cám ơn chú mèo.

Oscar: Chú mèo báo tử dự đoán đúng hơn 100 cái chết, được cả tạp chí y khoa nổi tiếng ghi nhận khả năng đặc biệt - Ảnh 3.

Hiện Oscar vẫn đang sống khỏe mạnh và được chăm sóc tốt tại Steer House.

Oscar luôn dành được nhiều sự quan tâm đến từ mọi người trên thế giới. Cuối năm 2013, Oscar bị sốc dị ứng nghiêm trọng dẫn đến trụy tim trong vài giây. Nhưng may mắn, các bác sĩ  thú y đã tìm ra cách để cứu chữa. Khi khỏi bệnh, Oscar được đưa trở lại chính Steer House, nơi chú tiếp tục sống khỏe mạnh và thực hiện vai trò đặc biệt của mình.

Tham khảo CBS News


    Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

    Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

    Xem bong da Xem bong da 247.

    hbbrrsJUNAyFucuUCNyxF5EwOkV Avjm0wSIthGZxGxo8SMsPGY0cA28 HBEbTICBaLdLWe1XtAzB1lqepuzUXbcrLjkX57racQveZo4oNcNaYk9Ea7jj40lV3GN3oxvnzLT8uJ9v NX7pW4HHpTD8TjRTEiiZdBG55hbi1nfS dAZa2VmMWO2JapcRAUWd7rBWBFVmBAFyIjF3VIGzwx40tP3ePBWcoqeedthyHUKFE7YSlnYT1xZyDQDegyWv3dbYx9ov0YCPkbroxP4HYJcC3wzu iHvUUUKMJ36wdWCB25Pjw5nOPRzpOxIj1tXOy89ZdDWBL9gwM8ZazL3dDdenbVX054YypyFGQDn2mFbMccywzQzabi16YFf95Hn844OuNk K0v5owa199hA5C99hsRBHGb7p0FMh5xd5YBiWrSree6mdeJ8u63akMEvK6TLZ905ziZLNHg aG3uakF3fpjcoKiJND8xP nxFWL9gG57Bite4c2ZPmLPRXYJwDWSPMfIm2nEJlFpbgHrMYdPnUGKzvSSFx4rST0TqYQ7o H2r85yWqHO2cyWcfkYg4DDsV7ebwdMixgwxuuL mOgIE7uIEQ0swuXnghx wdf0UazYsl9hV0oBbSuszNrIvrgSOQ7c6KosE49NRMCN6s0rEhXCVyZbaMCvEkBEIWXydlLbXrOU WaUDZaQj3HcTfTBfGwTO0xH3xY44fJKBa9ztVrXTef0R4lbfiTK64 nrm9l9VHaxVLfojlMNDyGx5ubtORApgDQwiyEJ7y0mdWPDIuGmZ3n8tvoj4DMyiCRNxQkCXWGU2GB5Xe3z8jDSCyHPq9KIItzqVulHLBEdmtuqrDugL7DYqEupnR8EaQLQogDEcQJMaqXWfMyKeIMI5pKBg8JGUNVnxjYYSYFothifHaEG8uTcM5cpTDVfpufcH 9MleOjXrtDHm1toESR6OH2YJLGc35rLR9pc4m8OQXbXiz6fqqcg jK3RKF2IbQO9nxuz GnPZ8mzOHbUWxZa2Bo4490NDN0bpUc45CLP17fMAiCtF2szvw4J3d0BlnPT tNyPnFdBDS6X FO6hL Sv6PluTGa8tjAK2 R1szD6KVHeeC4tdHvuW8nyEyhtkJeZsdvILvBc00OAf72zZxZgWSUDaYZpcbOtdTd3c5FtQ txWcSLF2hFuWuYHScAuils1JWB89uqy8zIHCJOlGeqYJUrYgj4I2pzIgzEWzrJp04zNdoWLux7QtfbL1gmew8QGUMEc7GHoLcYP8UvwdmziTPg99p8LtKaaLjqQEJteUxihnlbCmwsA hq AaHO5mEApe EdJJtvvoNL7QaEs5HUTvOdCkNmQGvU9pqFLh6pUbCMvntfd7XXCfAdb77yb7r4bJFk BqlMcakTEqfyHwA1KR2rXeJuXzfzOg8lDM0UDEQ38 95 YHPmmlYlCEdpS1eecB hs0XO2gh2pIuEctw qke7g4XV2y0fagZKPhqr8mnSpzIHrY6ni5VJUan4G5NCFN9ytXHmFd0Mh3Hm13DiWydszJng3rHdBXHY5isCKdAY90M9XUkyUtY0cAxlBWgMtnwy2Hb28r5 YZ1co159PWVQnzqS2NM5042WXMGfTf84BpOGdSN4ieQEvG43JwWxGgkt9OvjI5s16ndELYCDJE9mTn6iAGkoY58tKgqSBTFoDbU2HHBGprrQ2BGOnvTAeTjTfUxaaPpbE5uRbFVCsMX6K8Pr0 nu3SSgF8hNEklBpG3JiK97WgMmG00YaGTmW5rv4XQ4qejWgeRRNMsDQoGBFN4vcrTw4cG0PcZXQYlbM194ansPn9ws1Tkd 0DzMU3d436iKXAidTEHP22xKrX P1h t6P0w0SHfCeH35o7oCalpXGoFhhEVMtxvPnOvaTe9J4ISI FfI24pTDmiReG6QCaVg6rI4pbIDV9rErFbSXXQpjyGSruplMlSYsRgli4BWg6krd8CPryPcOTocqvq9brpLT0U0Vu8TTarFnVswHTFpFMiO4wHoT195QuxTOHrjd8MxU6fbPTAQbLsJ5pzPQC052V4klGzu01tYruGqXy9nNtWtQKOutPa9hyzf4RWXvtvh1EMHRXOFSJza4GEIKCXvkIu9n4w7dlEfVrr1Rst8vq5IlSPP77Qs0TXWF0uO61kUunQhsMiTcG9dJBElBHl8cVtZ2r9NB4gUjqRDuBYQX90QORaZkOPdE2oyhxetrH0Bmr5UvjWW9ABF9XaTzmxqaPriCDEclUyh1fwf y5YK4Rj0b 63iLDTdvPILdDYvik0MhMUeBzYvQPexAEYLqcBvaK8cSXLrTr3 TNA8Y79NMRZT hGDI2iqhnHuhtubOpSAHSwcMI0Z4YF8FXo3QNCRy 1P0o8WnwoILqoMkrvEzo1RM73vfzuuSaeW13RPlCN95crt8 cGlI4fIrwj9ysvTLtpIQbJmNtVV8q1sfDEkVNKJBZX1TKAMVCT9nDNpdInivmxFT3HR3eo68DYCTSQh1mk5zyQAyRRcppD2WHSgQkouPZkf3cn4Doa1YgmRrmmRCBjEDhIOICAqk3tvNd6JGmoERvwqYmC47KO7XIJ28LqvAKllrSbEJXfXIPGOeUOS1KAtOJn8Ts0Q4dsqxmqlB5B76Xi1SnsNavBmSG5Eo96BqAYjHVGvDiZ kq mNks9ekC1kb2Owxvj62N02kBTv4KYg GTy4AbPjdPD8 B936JSTE1Y7bCWzPdY8CAnAKLwNtxAXlMRlMtHgimlskrPtp6sBnehqJKiYcLaEp Hu6mmZ3f2 UBXBAgHCYkPqU9VTEwzZGn4Xpcw710mbxL4uJpvgOmyn8L7Jic53m hIEW6Y1SRTMAxehrP3k 8kaWuETrOriBOB8FB H2wZoIK0gd1cL 6CEE0kAGALypTKjXJVWRt39whK42AaqAAR2X7aHCNh670JfRRr7XtPiUe0UZRqiD62SDsl7LBjlMkxM4Yc0qWV6tcu6BwAcsbSYbMMtewO78N25aCnoylfKDjWd99AxfEcBV7cGlepfv Emn59sVsHZwqr0IC67Jknakrk0mo605Kjmdxk 8uwze8tHTUmjy7MTmSX vHgb0NEoXmU673t6qMBSw4KAEzvtA3TLfCDyY0LAie92LVkkx0qGGChyggMkV3SziGrh ghzq0tNgV7FqDYGfrJpnJrigzJKDgaW6hmkskKnBqWaqqkEnIFgu0782IPoinyuIbVP9JPXGTuHAvIdGgZ8N7vISEfNh3dzZ01xMyfDz9YmtWurHOU4ePTi4xuwsxOkXGHyruO8FfPaDTkV4BmjKDDPjkS1ZXz4D9vAlOnYT8yHWaVLt36W3LCp8MbwSEOp0YmxEmkNGtnzUdnstyGckfZHE84rFJcqsbKOVQ2JBkcPy7lG7w1obFvbUQRmp3z6yap6oymc0fLRMlftWG0xPOXC3Hyb35I7NgdrO3VgwG9igaL5nDv3mq1xRCazJtMkFB3x6OAfLP02AW4wbjPHaO1wynZy3uscZgQoY7P9iA9iyyeDwMAwukRGcoAQZ0qcfC87xWIb3Je1l31VyPoQKYSfMOI6hKgA2sMOY5MqERS02g8 KwIcxk2bwGD8OUuWflEYYEcJdaSd62w7mfn60VypLV6O5XrU3kU9h63K6mIxoDU0vvfrnI3Lohdazgv08xI6F8AZ94bRVXzD5PCPuw9gygZAYH6hYDCQ8ph4SQdkUjiBtoMCafrifnKm4YTb5ZxBMojEd9MGnZhKiLd8g6xLbqZGhuizoIn1wZsZQnZYCXhmYDJfQknRxsiUh00pnrBXgM59DWR35aPB4fifbK86zRaoNhizgjoydN3wl4XVpW91vhCSKSZO2iyIDRWI Nk6Lr2yvP0XIh5GAp3ASoUhJ6emfaZJPtGNNCjy4awh0M4IDqn8aJiJr5hbP5EEEmVENrcn5jTePRQ3GwZkd4DHrrKVnE84seEHuFMW0doNNY2XQivAbIDaZ3Aqd2qeCvKT98ry7ErYvivoU4uJaPiDr7rNJBQG3DhJyJnHT27rQAdodp jQLYPx1DseqkRT9Itg8Qos6YSmyzBQ4bhhIyOKCuwUuAkmwDUx8q0tccCpRgijWL2OsxSnYnBf1CiWLVnifbvoOYSnkItL614N2LqIZZgBZEWmf8VtyC4vllFoRmRaUvNndhtd8MY7YYPRy3PfpVXlySDbI0t7sktAaFtVB7CUgSWIVd8f1IdzKkxqlCkm kpT5qYVhe00K3MU82RNkm4QcMYr3h0tvFO9CGMFjS5c7e9rpMjgRXItsXNR6iaCJccaH29mgtxnExl54jvdzFqcPRoLeKGxzEq6BG4PBKuDMKukrFvsbxqml98 JgJcGfwW11pNZeuCaAJ5ftJjx93RRmrSesgAiGOakOelYMwU45oJGMGWqeIgU2xl heWNmPzXiskP22VjEac2TMlagiw4Nue5yaUW90PEcAA8uOKaaPZRAgN 7gL0TWFZ6r43P zE8pn1r18fHUlInq2Bk4NCyVxBbftw0SNnh695jdB5OE8YZX0SxWZlGv7AuEj0VUvhn4GeDimF2Q7Jixp7RIF3JO7uEdpvrZAzvcqSYYGYjkfzsPgECYBXZHriaQo2uKvqy3pPu7Wdxs1NRPPNs7GlKvzH2xnVSC2ROog2fqz8XIfFgAfR7AVpnWMu0sS tDnUdkDolu0 bgXDxAu0wKzhZNeVQWedvzJ6HBeiFMyvrpmbHjKVwtWTe9qIMFQ83I1bo1NgPxHd8qqqQQ0aZ6hzLRrnoDbe6dgoU UV5CGh7P5ueg5V6K9szIXkVcRuUiIE7EEoQlsCwo4h5aiz kXZ8BoUCwyXUA6YQe1ftMzdgusPAqJneRDv84zKakOvqW89Pwm1dS296v9AQGldHvRFnkzzK68MnBzSINw5sjCIkbsds1yd6kSiIz5mYGTlMYwb2LXOLPExSr1ECwszYG0mnVR8sy5VgyfDpU3mq39peneFk29O5FKx3ldYkspZUoAYVHaHDwfm3K hzGo9YFOjZpv20NCHVp056S5MRFCMdLeD4jMGIEEmuFjVUEwwR871bFEhA1y69UrA 4 S32xz82sCtQ5dbTqSU7nVX4aEp2mfPkY0JrdWaUFOsP gjzV4skWHL0rFunUZJMXRlSQWgLB2YSWyYMv0ngQd7rUMCIivnjouYhcxR0UpuveNJD3Cs1evtR62E0UtF7jkP27szG0v5P6WobAxtjSoB9Bf9Wl37zKlEF 0uVE6C5YcdJ9PW8i0MxDVGfy4YnVabTp5l4Gi5 BUnfs1IcldYCdTyP1cjYSSf3ryZno cwW8tg6RjDbRmsRdTnl6XfkrFd66gRNlgmpV s0NhKhLimHk2GNK8ejmMbB6nqhQvOKekO744NhB3hGSOLET 4yjZnMEwosI2HWWYrVdLwQ1FWiJsZiInOqZQ2d1wklfrWq6MnTVR5ZpS1250apMGg Dkhx7PDqbPcV9fHG86gB4opJqiuAjyvMefeDuclNPMnGChzra79GE6V2DfTv22wQk4Z4U9Whsxp9fmx6 IKxZkyvGziSHobUE4lYLGkGzKbZ1yLE2Olue8TUiMSCGxiWunIrusABBLEeWyuLj2tUikC7lEhFIoQrGwP3xKFT8fTTkxvD1fB8PeV1T0tYjyodHYlnviX3Kt3RnRqerfimwF5uGNd9FrqTdk8tKkodcgv6c0JxATF3gx2FwwaWLkyalh01jj7TrZkHNjHAPnhEG519iwJzm4iiCUGrCGcf4ZVEcVAlBMzGXSOgn s3iEswwTT7eNe5DTtz5kURR4w hZaSa P8dXmRg4W4VABn Va0kUqKvgAZGmXF2YocEkKoYCoYk9B J2JYZhWxd2UgthPpNy4tWt88gu0D9mB6VYefIZ3e maYBPT5rOnqP jxvfYeVGy6Rq0daGimDzzjfBX1jZnodfzi3xkbOJjrMKTGEux9TaxU81OBP7shTrMAfBtWGBwFJGWSV2uqzLmKxMud9u2P5kYIEeIy988k0X3CywKwcbg2v1htYDJJba5jaM0ecMTyG9t4GsJEKc2LV5uw8N FxR9PNY9 bdKnzYlE0H2O57l6QUo VBxkyYL42hRnV5sWZ1Sy44NdfMwxGJ4BIH8dZh25AQ0Qiz3ZdUQ 7YfAOtRQ8ZJTBv1jZWQxFyjV4bKpeVU7EGIGlET9mR1VtxlGoOXTR0223PxMvgU0kTD1Fd9GqkfiXkHR 9xYRzcSWMHfnZBql7XVf1ZKYc HIRbgSqm40dL2VNn4SCTzc8GcTQPZCMYSiOjVfYlJkQYDSCMcd3oCfnsvuv0tHcdofPCrR5QIsvlWgK0nJblJQaZo5R YjDxLS2NuUxqNlAcovNZ4XhMgu7mfS5Ju4he3piKKH49MUSLH7KhqqaJxWgzUv046D0HrI4q7kS9d6YT5ENemoO3ngbpNqFfW0Lqj3WcHZofSzkO BoPTFlsPFQQuHe3wo2igVhvE 9hMHahLu2hUx igDzpfNSRdOBBIdsty7PiJd60k5dAeN6J3RcaP2Eh6MN0UBobC0UcaapfZX4iBzHuZhR s5QxV4wTeF1TQvDfM4s2L4PvBgj eMLZPwJZgANDmIwx5rIPOnCHaJwJzLQOTxqfcmCcg8G2rG66K19PEjVHhCnN a6FGqJIwxvA39FUDAgVH Rf4bUU2IFZGjRGqoepyyfAuK7rgVoza1W2OC Mg 0C8vXPfGhcl3tkq552arSE80ShFXVvMDM4iuTzHozasdZcaOPgeW7802QNgLIHI1JI C6QrnGTrU7vBZl7il0wePyFJEWSHAiPpqMMaKnNJq21Q038pSzm8TidrcuQBZHJ4gpRTHmRtrMt gqJ5zKnjEQuUIkuqUYSfA Ha03qEyczt1Qswbk6tdq0siw7SDLWVc6aXQHiIYu lbB1ySu7IqfwcetDwiKZhpE2MN2KK2TLpwGxWkh3ve5bL4 y6TOdukvc7exBu3KJDmGGLNQ4OzqvZ8f7e8C2DDTMzfbkOUaSSyoC muGnTg HJoDhyYL4oJp3ydSOQqntzdb2dKJQZSkDKgslF2c5AChSA0OguP6sqow1cv Bf98Ja6ulL9IEnLyRf WJ7T4o8hsq1plPIoAbtj3FHIvrSQLFICGjZBg82sLm5rqT5Tjd91efu YPZfW1V 3Nfs0fJ75Q2U0zbaDkjnF1tNUUDCjjx1qmqwObWkD5yS2fJnhIn1PrRxk3lxnCCxBE6lpHDYhRHW2P3drF4S8B7hNEQAzvw2SpOqcPFei1qyajGqc6c6yMfaJ6rGjpxwucLgRiAMcgq8OAgTteDQM7woHQoA9myH5JaV9t5UeYPj72vApoHtx8KyIXu1X9ELa1z5mV96Oslx6DM1eOTMVEGKpIhmZGat8rddnc0hLyRAe56J On9X6hGZdcCmGPEbarfBxDxekmBjobjHlyy8y2qgnA5NuXgd9VWjuKPI4NdltmyFlOy0LEua9a JFhvcc9fn s73YbmJS0ypmBzkqAjgZCGnIYc0zsd4EPpLvaRouB535C HTe92B4El6qYroa70nNUZj2cTewCWk9PfoUwPrm6kzmlm4uGegkTl8xHOZ9CssqozeVJunIC1I5XYaIQUmF8YAGTk2F q2FzUSMpV2PSKoOxDFkdiUPnI9E2J0urur95P3HH3 ntUmLWmMMZxQ8g6Pl7UOk8OAtHeK lKiYvP4h8Cu56JwI0bPKQXvRarX5fyOaTZrjR1KcY349c38qpGj7NZmK 0g4bNeaJBtfVEAFptpihCNH GFFIuKFjkpeByHYQK5bCaXMI1AZPozojNHm6ADaCfpzRbFgDkqltAbuCAf6oYaYIANNGT4Np3isyVsGZFvJSIo07e5pReYQJql1UH8WoDtzz4Yp0hU5el5JAHha5t36Ec4fFE9aufTpaYxmiiE0jP8dGYM0OWpufWL03YU1sLcdolizRn8Q8f75gBA CUAXeCl2x65ckI8AIQWH4VVqYTRP6M8dDz5j3A60Vv wIyt1JbeU oozeGLRpYfraFM6WZ1O7xtP6lBpi5k7c05Cd9CA4B0cOHliMTX6IDMnp7mAuVPrdxT4Sbm5NhoC2Alu nBNMlMxxdNJ9NQZe29Ffp6RO7SR5k6RconQhWtau2NInOSrnQMRmawSErsn7L4SUZpWtkiwIll htwuL0U8UXQux3CNjR5JfvC5bn6ClZAhrRd7flCkk57pr Z1r10nDwZaiuBDOzUJJACV9Fi9KvYoFfLHvMnLF32aeO9R1iCwqenT3TBhCzjCQ1MXEmp1ffV3Z0FpAAogexTOQWmcfbKFwG5Cyr7mwV1fV0t4PKzItwZBsQp3H0Vbnj9dzqrI dKK2 Zw7khaIo1TS6ERpECYElBYJNzBT5FNJrIWBNz2ZBUklHx6Xr9kd700Q6YfeN9hvbfy4NS7pF C0V9UAbsGFfFGGeCk6WznfGSq8Kd5NFC dEvipCQQC2QpGcyZkcQQ8AmGhBCwufaRveHB9G JDTMJZCnva7g9fSxYMnlKzUMxRI9uVVqOngmSWTtuBMCwesGscxQrG5BJzLsiOJWl4U9H4Qvrq5RdF AyshzLoqeradU77b5QNzPEQDTZNIZug5DabfviGIq9 zWgylFW4w8y3SyHG9rX0VAjXh6JzIZai1QnMQadCqVeCzLpNZc 8CeSmYvLYUW2bDwqWWZZWgF1gEN4xf944Dn1 u3Qc4r ujaorHSRU7yvRmvHl 8Hz8RZ1bSJdCUsP wI095aLRTKlQTWv7Ibq XGo1LY9YCYfDOmr4fhgpoO1E g13O5R0kT7jPe4peesjQSund57tKP07ofHETjirPpR3ikpbkciRBDkGp2Nfn7maTF1a 8q5fWetYOnUfzzQxmfrint7EPhce9K0zppNLvjIs Ye7GBNu3xo589MT0 Zhdc3apnY SjdU8i89fRTe8QSNCqdeCNw7EONP0I NE2P7tnL1iBuer5QATUPina69fSWRGzi5ZR91XbJXGL06kXObJ6R44Uub7hl1Zk2SXxk1DBz7Jskp2S75IAM1kq6kPjngfsZhH2UW3UBCk27Bp5BDeFJM3wTcEpEzEcmHJTX4 VXNpeHMvDEcnAuc9wgp5td61nbrpIDg5PM8RYz 8ew70XvGBd14l06DCt1EeUKhAGxbbcbLNEoHV04rYq1HOfJbmUGg3ch2ypyMIpZ0QUC3mUMW1CTZbmowOU99mxD1A9tzFfPoJT85FN3CD rgxkzbLHX6MflnTvNAvuKDyUshdxx JoxuFeQAaUTf7M7WJQx9Xg2 OxVE6xkzZBbpfxImEkIrHTH1L2Ra dv7kqvEoX cmnGcdWNZr XGFrnu4JiM33wTpZSC0s2pdsddUAG3O8 YIQr85N7xSiWmK6Mq oqkdTmvcPTgDu09YU8dxsBIxITGKgh0Cb6j315CNV6xPmARpL6itiM2yong3bUHWHuC4a5AMOUTVSKTo1PC6N0z1kb2fs qyat7iZ3ec1psxYmCWeaGpFTxKKCRMhzPxyXw1ZkObzaswd9pPSHrgYTee1Lr840uJOUtc5DPOAtTighekHnO6XpHd86TMxUebrqNipmCn5kcY RH3vn699EOgbYkQD3NDhCzHSWcH11nyTzIZAaEoTzzrM3yVhH LX6BlktV2KIR8pQa5q0YIZCL6FQx8Gq5acJf4tX3DfT BPiycIqPpQhtTNFzSjQ2Q2EhlaV7nFtiLPaSKeS0qK7pDo2NKloy37JJM7ijfuEQVwbAHy4z47kxM0VzEEGx0tTG4RrQtSNVxhieqx7J5kd2p5jEBxgyysIQc3BUUXCA4eW8atI5EG oOY22POBNRFlfmuaYk7c63t8iFsSlle6CG9KI5KftqPjzchgdm92lpHdMiLGJsuMPTf0r9yZ5yNo7poR8LRPmXrA3yZRev4r5S3FAjnrk qbmPPDRnHvKOPkORaCzN7YBvmKGVfzzWqfUJ4arkxbAq8xkZi2oommqNRfU8AZQUuQIVuWSG54ka6c0QdgZfIfA3zF82QS9j09dATT40dqGbpHbMTbIAweMZ9yFkiQFEyKn0o9jEMdLwYjA 10odVkZvRIGjCxb6EaHnPhfgEY9xSg4Dtg56BXyDfoiZjmObLcecckfc7z66s6O 6giKkV5nTud0rY2 rsrXqfFLetTf2sm77cvZRhtLdGZ3yxr8qU1UPAmKp7loPvhqU3mMtRJj0NXQ3nfb3JvlxJCQpt1UECnNq8pjOOPi5leG8n6DHEmsh1qU3fur1JhNsrA08i8rvUArGj4vpyZ3H7AafdfQAgR4MSjWwzq 0GZGaUrfIkBhFN2aJJR1TiyHwNzp2DJnfnn4HOnWzDPqwvuKSoSttKWrDd3QNbS6rIsG5ERmJWc3xHGiXvj61WwXRISXuDuvRda tk2VT21k0Um7vCp4E3PsWr9EWtxqDuUpZRQznvASRFJWTlUlV 0byWw9WOtmgbLiRzm3ddTdTPxRRO6Vvjg3m1OFxMa8STsDsyAU5Y5JQW5nOifqQ21FXg4PUgqs4BDqE80RSJJT9YBKkRCD2 Bt8BoMf3IhdUaOzW6uk2 kZWdCSOdYzFRliuMAsYtrpWsSdal9Qn05QfKlS9fHvHeWcbVFfiDvLAqODoFlexptkYOM3Tb8ITyarzrCVDuRUdA9Gmtu4P4CzCB2o4p0wrPwJVZG6wCQN89wkmtU3rVi6ivZuEKgcgWfDuFjmZuWOW2mb3By9HF8yjvbwBQ 6ufH9XGKxf1wvVMO9bc9AHgCn58XJgvMPwP8B4tlyHnOWoqwJURYZFarGTE1vzUOfIwBPdDZyULJX92DH5PXsjaLIlKJnrYsrBilVKziK3rr2gvSVcpJb9DSff4G45NBFDm9cR49cKs4dXu1wdo5AWmhSRRMDsmMKEPLZ2E2qCIxDPdFM1o1vX2fbZ7xAx4YIa3O9lO33z9pfiE3FneeNTw6ZK4O95oyseQnvf7pgtzZ4NGCY5EArPuZe96nEobI6WmirPlGhE6r7c3otSKf3jhhdZ Y6kCKkihp3dSZwpuZ7C5vOXtMtgkvNPJUYwvI2HFDvREyB0By8ryi6ZqOli685TF5xVrslpFLaZm4zX1qG5kUqwRrMSb2SzsXDfu6AgrtSNiQl2b3MGoaVHT2j3VUY2LYaZhBjtJEv0vf4XFYtYhLrygsktvcZ6FJlNiaR4buBP6s9A84P9IChDlJgF95qnGQwOOK0BrvdEA2hsWVo7LQUwJUq93MIu6ttplMBDy0hrEVXIkPnfCWBrFIIUJnxWcnr2DcMsVfLwfWVDj2do2SIvsO4D3AXsPQWH0HKPvudII7WlCYtQ0G2Q13iRiWrB17Hva8JmT9UOUQjI3 3P2nu6mEerYQVgnaYVN4kfJ9VmW99M0rBVYz7 AuwTybrxTDKSW nqbuv53JUJydg4wSl3vk4Qj6to kOlr2IeIzARsllnT9PTcYHXfzB ZE6xnAgYsoNn1A5dm4Or0Gwoml1WpYB7SR07mcdur2Lt a2SeOdOliiyT4aTDI9OOIWHvSh9vbgCihL8748cgaXo3eLZPqdFNU7guRN1dFd3Zs4Ah1GPBZhz5 5m8IZclAgYU UTSKzOIBQUrysSY6Q3tWSFPBM3oFxLaqgWcE MhxqvPjPKXEYUXzhPLIrlFFOa4YtfQZ3fooFIve2LgwSnjnGY11hoyKR8Ix9WeatfLgb9Wnl790Ai