Tatsächlich kam es auch nach der Einführung der COVID-19-Impfstoffe im Jahr 2021 weiterhin zu Infektionswellen und erhöhter Sterblichkeit, wobei es in den USA zwei schwere Wellen gab und die Pandemie Ende Januar des darauf folgenden Jahres erneut ihren Höhepunkt erreichte.
In der anhaltenden Auseinandersetzung um die Geschichte der Pandemiejahre ist nichts wichtiger als die Sterblichkeit – haben uns die Regierungen der Welt vor dem Massensterben bewahrt oder nicht?
Die große Strategie (die, wie ich bereits sagte, weder groß noch strategisch war) bestand darin, die Bevölkerung ganzer Länder als Übergangsmaßnahme einzusperren, „bis ein Impfstoff verfügbar ist“.
Dabei handelte es sich um eine neuartige (und völlig unbewiesene) Strategie zur Bekämpfung eines vermeintlich völlig neuartigen Virus mit der Begründung, dass noch nie ein Mensch zuvor mit etwas wie SARS-CoV-2 in Berührung gekommen sei und daher niemand über eine bestehende Immunität dagegen verfügen könne.
Doch der Hinweis liegt im Namen: SARS-CoV-2 wurde nach SARS benannt, mit dem es eng verwandt ist. Laut diesem Artikel in Nature hat es etwa 79 % der Genomsequenz mit dem Virus gemeinsam .
Es gehört zu einer Gruppe von Coronaviren, und ein anderer Artikel in Nature diskutierte das Ausmaß der Kreuzreaktivität mit diesen Viren, einschließlich der Erkältungsviren, und sogar mit ganz anderen Virenfamilien. Es war einigermaßen neuartig, aber nicht einzigartig.
Daher hätten die politischen Entscheidungsträger den Anfang 2020 aufgestellten Behauptungen, SARS-CoV-2 würde zu extrem hohen Sterblichkeitsraten führen, skeptisch gegenüberstehen sollen.
Dies hat erhebliche Konsequenzen für die Behauptung, die große Strategie sei ein Erfolg gewesen, weil diese Sterblichkeitsraten nicht eingetreten seien. Wenn sie nie eintreten würden, dann müssten wir auch nicht davor bewahrt werden.
Der Einsatz der Impfstoffe sollte „das Ende der Pandemie“ herbeiführen. Die klinischen Tests der Impfstoffe zeigten angeblich, dass sie symptomatische Infektionen um über 90 % reduzieren könnten. (Es ist ein Massaker ohne Ende: Brustkrebsdiagnosen haben bei Covid-geimpften um über 1000 % zugenommen!)
Auf Bevölkerungsebene ergibt das keinen Sinn. Wenn über 90 % der Infektionen durch Impfungen verhindert werden sollten und bis Ende Mai 2023 in den USA 270 Millionen Menschen geimpft waren (bei einer Gesamtbevölkerung von rund 340 Millionen), wie kommt es dann, dass es laut Our World in Data bis dahin über 100 Millionen bestätigte Fälle gab ?
Es ist kaum zu glauben, dass von den 170 Millionen ungeimpften Menschen fast 100 Millionen infiziert waren. Zumal eine Studie der Cleveland Clinic zeigte, dass die Wahrscheinlichkeit einer Infektion im Durchschnitt umso größer war, je mehr Impfungen Menschen hatten:
Man ging davon aus, dass es durch die Verringerung der Infektionen zu einer entsprechenden Senkung der Sterblichkeit kommen würde (was jedenfalls nicht eingetreten zu sein scheint). In den klinischen Tests ergaben sich jedoch keine Unterschiede hinsichtlich der Sterblichkeit zwischen den den Impfstoffen ausgesetzten Gruppen und den Placebogruppen.
Die gängige Verteidigung besteht darin, dass die Studie nicht über ausreichende Kapazitäten verfügte, um irgendwelche Unterschiede festzustellen, da die Versuchspopulationen nicht groß genug waren.
Aus demselben Grund dürfen wir jedoch auch die folgende Schlussfolgerung ziehen: Die klinischen Tests haben nicht gezeigt, dass die Impfstoffe die Sterblichkeit senken können.
Im Bereich der Qualitätssicherung beurteilen wir den Erfolg einer Intervention oder eines Programms, indem wir die tatsächlichen Ergebnisse mit den Behauptungen vergleichen.
Tatsächlich kam es auch nach der Einführung der Impfstoffe im Jahr 2021 weiterhin zu Infektionswellen und erhöhter Sterblichkeit, wobei es in den USA zwei schwere Wellen gab und die Pandemie Ende Januar des darauf folgenden Jahres erneut ihren Höhepunkt erreichte.
Es gab einen Trend abnehmender Spitzenwerte, aber es ist nicht erkennbar, dass sich dieser Trend infolge der Impfkampagne geändert hätte, wie dies im Verlauf jeder Pandemie zu erwarten wäre.
Die allgemeine Auffassung lässt uns glauben, dass die Impfstoffe zwar möglicherweise nicht die Gesamtinfektionsrate gesenkt haben, aber irgendwie die Zahl der Krankenhausaufenthalte und der Todesfälle durch COVID-19 verringert haben .
Auch hier ist es kaum vorstellbar, dass eine Impfung die Infektion nicht ausreichend verhindern und trotzdem die Zahl der Erkrankungen verringern kann.
Diese Erfolgsbehauptungen stützen sich nicht auf handfeste Beweise.
Eine Reihe neuerer Veröffentlichungen sind eindeutige Beweise dafür, dass die große Strategie nicht funktioniert hat. Wir müssen jedoch einen Blick hinter die Kulissen werfen (um die Metapher zu wechseln), denn die Erzählung kommt normalerweise zu dem Schluss, dass die Strategie ein Erfolg war.
Die Daten erzählen jedoch manchmal eine andere Geschichte. Dies zeigt, dass die Autoren voreingenommen sind und ihre Daten zuverlässiger sein können als ihre Erzählungen.
Nehmen wir zum Beispiel eine Studie von Bajema et al ., die auf Patienten der US-Veteranengesundheitsbehörde basierte. Sie kamen zu folgendem Schluss:
„Diese Kohortenstudie hat gezeigt, dass in der Saison 2022/23 eine Infektion mit SARS-CoV-2 mit schwereren Krankheitsverläufen verbunden war als eine Grippe oder RSV, während die Unterschiede in der Saison 2023/24 weniger ausgeprägt waren.
„In beiden Saisons blieb RSV eine mildere Erkrankung, während COVID-19 mit einer höheren Langzeitsterblichkeit verbunden war. Die Impfung schwächte die Unterschiede in der Schwere der Erkrankung und der Langzeitsterblichkeit ab.“
Das scheint schlüssig, nicht wahr?
Die Schlussfolgerungen basieren jedoch auf den in Abbildung 2A zusammengefassten Daten. Diese umfassen:
Diese Zahlen zeigen, dass die Sterblichkeitsrate bei COVID-19 in den letzten 180 Tagen tatsächlich höher war – allerdings um weniger als 1 %. Es sollte sich um eine Pandemie handeln, wie sie nur einmal in 100 Jahren vorkommt, die die Bevölkerung massiv erfasst und dramatisch gefährlicher ist als die Grippe, sodass die ganze Welt in den Ausnahmezustand versetzt werden musste.
War dies gerechtfertigt für eine Krankheit, bei der die Sterblichkeitsrate um weniger als 1 % höher war als bei der Grippe? In vielen Medienartikeln wurde die Behauptung verhöhnt, dass COVID-19 eine ähnliche Krankheitslast wie die Grippe darstellte, doch im Laufe der Zeit hat sich gezeigt, dass die Krankheitslast vergleichbar ist.
Wie sehr hat die Impfung geholfen? Abbildung 2 bietet uns diesen Vergleich für die COVID-19-Patienten.
In einer Studie, die auf einer sorgfältig ausgewählten und verarbeiteten Teilpopulation einer Teilpopulation basiert, lagen die Geimpften nach 180 Tagen um ein halbes Prozent vorne. Ist das das Beste, was sie erreichen können? Ist das statistisch signifikant?
Arbeiten, die auf der Übersterblichkeit in der Gesamtbevölkerung eines Landes basieren, können die methodischen Probleme vermeiden, die durch die Variabilität bei der Zuordnung der Sterblichkeit zu COVID-19 und die Selektivität der Studienpopulationen verursacht werden.
Bemerkenswert ist ein aktueller Vorabdruck von Dahl et al.: COVID-19-mRNA-Impfung und Gesamtmortalität in der erwachsenen Bevölkerung in Norwegen im Zeitraum 2021–20: eine bevölkerungsbasierte Kohortenstudie.
Auch sie gelangen zu der obligatorischen Schlussfolgerung: „In Norwegen war die Gesamtsterblichkeitsrate bei geimpften Personen im Zeitraum 2021–2023 niedriger.“
Aber noch einmal: Wie stützen die Daten diese Schlussfolgerung?
Betrachtet man die Daten für beide Geschlechter und liest sie von rechts nach links, so steigt die Zahl der Todesfälle pro 100.000 Einwohner im Jahr für alle Altersgruppen stetig an, mit Ausnahme der Jüngsten, bei denen Todesfälle selten waren.
Im Gegensatz dazu steigen die Werte für die älteste Altersgruppe (65+) von 3,40 ohne Impfung über 7,25 bei einer oder zwei Impfungen auf 19,21 bei drei oder mehr Impfungen.
Welchen obskuren statistischen Zauber haben sie angewandt, um Unfallraten zu ermitteln, die in die entgegengesetzte Richtung zu den Todesfällen pro Personenjahr gehen? Und warum erklären sie das nicht in ihrem Bericht?
Bei einer einfachen Lektüre der Zahlen hinter dem Text war die Gesamtmortalität bei den Geimpften in diesem Zeitraum in Norwegen mindestens doppelt so hoch wie bei den Ungeimpften. Sie kamen jedoch zum umgekehrten Schluss.
Deshalb müssen wir von unseren Wissenschaftlern als Erstes verlangen, dass sie zu Schlussfolgerungen gelangen, die eindeutig durch die Daten gestützt werden!
Artikel über Impfungen werden durch Bestätigungsfehler erheblich geschwächt. Der Glaube der Autoren an Impfungen ist so stark, dass sie alle Daten normalerweise als Unterstützung für Impfungen interpretieren, selbst wenn sie dagegen sprechen.
Eine weitere umfassende Studie wurde von Pinheiro Rodrigues und Andrade an allen Patienten durchgeführt, bei denen im Zeitraum 2020 bis 2023 in Brasilien COVID-19 diagnostiziert wurde .
Ihre Schlussfolgerung wurde in der Zusammenfassung zusammengefasst:
„Die Schutzwirkung der COVID-19-Immunisierung war bis zu einem Jahr nach den ersten Symptomen nachweisbar. Nach einem Jahr war der Effekt umgekehrt und es zeigte sich ein erhöhtes Sterberisiko für die Geimpften.“
Dies wird in Abbildung 1 mit der Anzahl der Überlebenstage auf der X-Achse veranschaulicht:
Wir müssen diesen Autoren gratulieren, dass sie zu Schlussfolgerungen gelangt sind, die ihre Daten genau widerspiegeln, was in diesem Zusammenhang ungewöhnlich ist. Dies hat natürlich dazu geführt, dass der Artikel nach der Veröffentlichung von der Zeitschrift untersucht wurde, was bei Artikeln, die zu orthodoxen Schlussfolgerungen zum Thema Impfung gelangen, die normalerweise für bare Münze genommen werden, nie der Fall ist.
Publikationsbias ist weit verbreitet – wie werden die angesehenen Peer-Reviewer mit dem Dahl-Artikel umgehen? Das Schicksal dieser beiden Artikel wird ein entscheidender Test sein. In ihrer aktuellen Form würde man erwarten, dass die Brasilien-Studie zurückgezogen und der Dahl-Artikel angenommen wird.
Die Studien, die zu positiven Schlussfolgerungen gelangen, basieren entweder auf ausgewählten Zeiträumen (Varianten des sogenannten Case-Counting-Window-Bias) oder auf Modellierungen.
Nehmen wir zum Beispiel Christopher Ruhms Querschnittsstudie der US-Bundesstaaten, die darauf abzielte, herauszufinden, ob staatliche COVID-19-bezogene Beschränkungen (nicht-pharmazeutische Interventionen und Impfvorschriften) die Zahl der Todesfälle während der Pandemie in den USA beeinflussten.
Die Studie basierte auf Daten der gesamten US-Bevölkerung und war in diesem Sinne inklusiv. Ruhm kommt zu dem Schluss:
„Diese Querschnittsstudie zeigt, dass strenge COVID-19-Beschränkungen insgesamt mit einem erheblichen Rückgang der Sterblichkeitsraten während der Pandemie einhergingen, wobei Verhaltensänderungen plausibel als wichtiger Erklärungsmechanismus dienen.“
Der Hinweis ist jedoch das Zeitfenster: „Die Hauptuntersuchung umfasst den Zweijahreszeitraum Juli 2020 bis Juni 2022.“
Und was ist mit den früheren Monaten? Dies ist wichtig, da die erste Welle der COVID-19-Sterblichkeit die Nordoststaaten schwer traf und diese im Fenster nicht berücksichtigt werden.
Nachfolgende Wellen trafen die Süd- und Weststaaten, sodass die Schwankungen bei den Übersterblichkeitsraten in diesem Zeitraum stark von der geografischen Lage beeinflusst waren, die wahrscheinlich einen Störfaktor darstellte.
Dies wird in Abbildung 2C für den Untersuchungszeitraum deutlich:
Abbildung 2E umfasst den früheren Zeitraum und zeigt deutlich ein umgekehrtes Muster: In den Staaten mit strengeren nicht- medikamentösen Interventionen („über dem Median“ – die orange Linie) ist die Sterblichkeit viel höher als in den Staaten ohne diese Interventionen.
Die Staaten mit weniger strengen Eingriffen hatten nach Juli 2021 etwa einen Monat lang eine höhere Sterblichkeit, was fast den gesamten Unterschied im primären Untersuchungszeitraum zu erklären scheint. Am Ende des Zeitraums geht die orange Linie wieder nach oben – was geschah dann?
Erinnern Sie sich an die brasilianische Studie, in der festgestellt wurde, dass die Schutzwirkung der COVID-19-Immunisierung bis zu einem Jahr nach den ersten Symptomen beobachtet wurde, nach einem Jahr war der Effekt jedoch umgekehrt.
Betrachten wir auch die „ Schätzung der Übersterblichkeit in Deutschland im Zeitraum 2020–2022 “ von Kuhbandner und Reitzner. Die Autoren erkennen zu Recht an, dass man „bei der Interpretation von Schätzungen des Anstiegs der Sterblichkeit die Modell- und Parameterauswahl berücksichtigen muss.“
Im weiteren Verlauf ihrer Arbeit stellen sie die Übersterblichkeit seit März 2020 gegenüber Impfungen in einer Zeitleiste dar. Dabei fällt auf, dass es sowohl vor als auch nach der Impfkampagne Spitzenwerte der Übersterblichkeit gibt, die gegen Ende des Untersuchungszeitraums stark ansteigen:
Sie kommen zu dem Schluss:
„Im Jahr 2020 lag die beobachtete Zahl der Todesfälle extrem nahe an der erwarteten Zahl, im Jahr 2021 lag die beobachtete Zahl der Todesfälle jedoch weit über der erwarteten Zahl, in der Größenordnung der doppelten empirischen Standardabweichung, und im Jahr 2022 lag sie sogar mehr als viermal so hoch wie die empirische Standardabweichung.“
Dies kann nicht als Erfolg der Impfkampagne gewertet werden. Sie hätte übermäßige Todesfälle verhindern sollen, hat dies aber nicht getan.
Alessandria et al. veröffentlichten „ Eine kritische Analyse aller Todesfälle während der COVID-19-Impfung in einer italienischen Provinz “ (Pescara). Dabei analysierten sie einen vorhandenen Datensatz erneut, um den unsterblichen Zeitfehler zu korrigieren, indem sie die Bevölkerung auf ein einziges Indexdatum (1. Januar 2021) ausrichteten.
Sie fanden heraus, dass:
„Die Gesamttodesrisikoquoten in der univariaten Analyse für geimpfte Personen mit 1, 2 und 3/4 Dosen gegenüber ungeimpften Personen lagen bei 0,88, 1,23 bzw. 1,21. Die multivariaten Werte lagen bei 2,40, 1,98 und 0,99.“
Die Hazard Ratios für die dritte und vierte Dosis sind oft niedriger, da es sich dabei um die jüngsten Impfungen handelt und, wie wir in der brasilianischen Studie gesehen haben, anfängliche Verbesserungen später wieder zunichte gemacht werden.
Alessandria et al. beendeten ihren Bericht mit der Untersuchung verschiedener Arten von Verzerrungen, die Impfstudien beeinflussen können. Dazu gehört auch eine besondere Art von Fallzählfenster-Verzerrung, bei der in Beobachtungsstudien Ergebnisse aus den ersten 10 bis 14 Tagen nach der Impfung von der Impfgruppe ausgeschlossen werden, während es für die Kontrollgruppe kein Äquivalent gibt.
Laut Fung et al. kann auf dieser Grundlage „ein völlig unwirksamer Impfstoff erheblich wirksam erscheinen“ (48 % Wirksamkeit in dem Beispiel, das sie anhand von Daten aus der randomisierten Phase-III-Studie von Pfizer berechnen).
Während ich meiner Rezension den letzten Schliff gab, veröffentlichten die Annals of Internal Medicine „ Effectiveness of the 2023-to-2024 XBB.1.5 COVID-19 Vaccines Over Long-Term Follow-up “ von Ioannou et al.
Diese Studie versucht, eine kontrollierte klinische Studie nachzubilden, indem sie mit XBB.1.5 geimpfte Personen mit entsprechenden ungeimpften Teilnehmern zusammenbringt. Die Schlussfolgerungen sind wenig inspirierend:
„Die Wirksamkeit des Impfstoffs gegen SARS-CoV-2-bedingte Todesfälle nahm progressiv ab, wenn sie nach 60, 90 und 120 Tagen Nachbeobachtung festgestellt wurde (54,24 %, 44,33 % bzw. 30,26 %) und war sogar noch geringer (26,61 %), wenn sie bis zum Ende der Nachbeobachtung verlängert wurde.“
Dies wird in Abbildung 3 dargestellt:
Das Fallzählfenster scheint also Tag 10 bis Tag 210 zu sein. Was außerhalb des Fensters passiert, ist nicht bekannt. Wenn selbst bei einem Fallzählfenster-Bias schlechte Ergebnisse verzeichnet werden, muss die Realität noch schlimmer sein.
Wir haben eine Auswahl von Beobachtungsstudien überprüft. Im besten Fall zeigen die Daten keinen wesentlichen Vorteil für die Impfung, und im schlimmsten Fall gibt es in der geimpften Gruppe mehr Todesfälle.
Darüber hinaus gab es eine Reihe kontrafaktischer Studien, in denen die Sterblichkeit während des Pandemiezeitraums mit der erwarteten Sterblichkeit verglichen wurde.
In der ersten Studie kamen Watson et al. zu der Einschätzung, dass im ersten Jahr der Impfung in 185 Ländern 14,4 Millionen Todesfälle durch Covid-19 verhindert werden konnten. Legt man die Übersterblichkeit als Maßstab zugrunde, steigt diese Zahl auf fast 20 Millionen.
Dabei handelt es sich um außergewöhnliche Persönlichkeiten, die die öffentliche Vorstellungswelt außerordentlich beeinflusst haben und in den Medien häufig erwähnt werden. Sie wurden in einer Übersicht von Ioannidis et al. aktualisiert.
Angesichts der nachlassenden Wirkung der COVID-19-Impfung überrascht es nicht, dass diese Autoren zu konservativeren Zahlen gelangen: Sie gehen von über 2,5 Millionen geretteten Leben aus.
Doch beide Studien gehen lediglich von Annahmen hinsichtlich der Wirksamkeitsraten des Impfstoffs (VE) aus, die sie in ihre Berechnungen einfließen lassen, wobei Ioannidis et al. von einer VE von 75 % vor Omikron und 50 % während des Omikron-Zeitraums ausgehen.
Diese basieren vermutlich auf den VE, die in klinischen Studien für symptomatische Infektionen ermittelt wurden. Eine empirische Grundlage für die Schätzungen der vermiedenen Sterblichkeit ist jedoch nicht erkennbar.
Modellierung ist kein Beweis und kommt in den hierarchischen Pyramiden der evidenzbasierten Medizin nicht vor. Wenn Sie davon ausgehen, dass Ihre Behandlung wirksam ist, und dann ihre Wirkung auf eine bestimmte Population berechnen, werden Sie unweigerlich feststellen: Ihre Behandlung ist wirksam! Die Hypothese ist nicht widerlegbar und die Argumentation ist zirkulär.
Die angeblich extreme Bedrohung durch die Covid-19-Pandemie, die die Regierungen in Panik versetzte und zu Notfallmaßnahmen zwang, beruhte zu einem großen Teil auf Modellrechnungen. Diese gingen davon aus, dass es ohne neuartige Gegenmaßnahmen zu extrem hohen Todesfällen kommen würde.
Es kam zu einer Pandemie, die sich nie wiederholen sollte. Rückblickend versuchen die Orthodoxen nun zu beweisen, dass die fiktiven Sterblichkeitsraten nicht eingetreten sind, weil Gegenmaßnahmen ergriffen wurden.
Aus diesen Studien ergeben sich drei mögliche Szenarien für die mittelfristige Sterblichkeit:
- VE = 50-70%
- VE = 0 %
- VE ist negativ
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Für das erste Szenario fehlen empirische Belege. Die anderen Szenarien sind inakzeptabel. Szenario 2 ist inakzeptabel, weil wir Menschen keine Behandlungen verabreichen können, wenn diese keinen Nutzen bringen und sie Nebenwirkungen ausgesetzt sein könnten, und die Nebenwirkungen der COVID-19-Impfstoffe sind ungewöhnlich hoch, wie Fraiman et al. gezeigt haben.
Darüber hinaus häufen sich die negativen Auswirkungen der Lockdowns , insbesondere im Hinblick auf die psychische Gesundheit und das Bildungsniveau junger Menschen.
Laut Ferwana und Varshney :
„Die Ergebnisse zeigen, dass der Lockdown die Nutzung von psychiatrischen Einrichtungen in Regionen mit Lockdowns im Vergleich zu Regionen ohne Lockdowns signifikant und ursächlich erhöht hat. Insbesondere stieg der Ressourcenverbrauch in Regionen mit Lockdown um 18 %, während er in Regionen ohne Lockdown um 1 % zurückging.
„Außerdem waren die Auswirkungen der Ausgangssperren auf die psychische Gesundheit bei Frauen stärker ausgeprägt. Die Diagnose von Panikstörungen und Reaktionen auf starken Stress nahmen durch die Ausgangssperren deutlich zu. Die psychische Gesundheit reagierte stärker auf die Ausgangssperren als auf die Pandemie selbst.“
Die Pandemie-Strategie war das größte Experiment der öffentlichen Gesundheit in der Geschichte. Als Vorsitzender eines Ethikkomitees für die Forschung am Menschen würde ich gegen jeden Vorschlag stimmen, bei dem der Nettonutzen wahrscheinlich gleich Null oder sogar noch höher ist. Der Nutzen muss nachweislich die Risiken übersteigen.
In meiner Heimatstadt Melbourne im Bundesstaat Victoria wurde die gesamte Bevölkerung insgesamt 262 Tage lang unter Hausarrest gestellt. Dann wurden für alle „systemrelevanten Arbeitskräfte“ strenge Impfvorschriften erlassen (und es stellte sich heraus, dass fast alle Arbeitskräfte systemrelevant waren), und die Ungeimpften wurden von öffentlichen Orten ausgeschlossen und als Gesundheitsrisiko betrachtet.
Wie andere Inselstaaten auch, hat sich Australien während der Zeit der Grenzschließungen recht gut geschlagen, doch die große Strategie ging nicht auf – nach der Zwischenphase nicht-medikamentöser Interventionen verhinderte die Einführung von Impfstoffen die erhöhte Sterblichkeit nicht wie geplant:
Ein wesentlicher Grundsatz sollte sein, dass umso mehr konkrete Beweise für die Wirksamkeit von Maßnahmen des öffentlichen Gesundheitswesens erforderlich sind, je schwerwiegender die Eingriffe in die individuelle Freiheit sind, die diese mit sich bringen.
Regierungen sollten nicht die Freiheit des Einzelnen mit Füßen treten dürfen, nur weil sie glauben, ihre Interventionen könnten in der Theorie funktionieren, und diese dann im Nachhinein mit statistischer Zauberei rechtfertigen.
Quellen: PublicDomain/childrenshealthdefense.org am 14.02.2025
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