Незнакомка напала на женщину и оставила ее окровавленной в результате спонтанного нападения в Лонг-Айленд-Сити

ЛОНГ-АЙЛЕНД-СИТИ, Квинс — Женщина выступает с речью после того, как на нее напали спонтанно, и благодарит доброго самаритянина, который пришел ей на помощь, когда никто другой этого не сделал.

Рунинг Лао сообщила, что на нее напали в среду около 13:00 возле ресторана Chipotle на Джексон-авеню.

Она сказала, что женщина напала на нее без причины.

Когда Лао попыталась защитить себя, женщина, по ее словам, отобрала у нее зонтик, сломала его пополам и ударила ее им по лицу.

«Она просто напала на меня без причины. Сначала я был шокирован и напуган и пытался дать отпор», — сказал Лао.

Лао сказала, что если бы не добрый самаритянин, ее травмы могли бы быть серьезнее.

«То, как эта женщина ее била… повезло, что она еще может ходить», — сказал добрый самаритянин Джером Дэвид.

Дэвид рассказал, что шел позади Лао, когда стал свидетелем нападения и вмешался.

«Она попыталась убежать в ту сторону, но я схватил ее прямо там, держал, она ударила меня, разбив мои очки, а затем она побежала туда, а я побежал за ней и прижал ее к полу», — сказал Дэвид.

Он сказал, что принял быстрое решение защитить незнакомку, попавшую в беду.

«Никто не предпринял никаких действий, это могла быть моя сестра, моя жена, моя девушка, кто угодно», — сказал Дэвид.

Полиция отреагировала в течение нескольких минут и взяла под стражу 34-летнюю подозреваемую Адриану Гарсию. Ей предъявлены обвинения в нападении второй и третьей степени.

Лао благодарен Дэвиду.

«Я думаю, он действительно спас меня», — сказала она.

Теперь она полна решимости не позволить страху диктовать ей дальнейшую жизнь.

«Я по-прежнему люблю этот город и надеюсь, что можно будет принять меры, чтобы снова сделать его безопаснее», — сказала Лао.

Источник

https://abc7ny.com/post/woman-attacked-left-bloodied-stranger-random-assault-long/15071952

———-

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*


This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.