Noot van de redactie: LinkedIn heeft weer een post van Herman Steigstra verwijderd. Dan plaatsen we hem toch gewoon op Virusvaria? Delen maar! Op LinkedIn mag ook 😉
“Gaat oversterfte gelijk op met vaccinaties?” Die vraag wordt mij met name door de critici van mijn artikel van 20 januari gesteld. Er wordt veel mist opgetrokken door te verwijzen naar prevalentie of de dooddoener Correlatie is geen causaliteit.
Je kunt natuurlijk proberen om verdachte sterfte proberen te koppelen aan de vaccinatiestatus, maar dat is een haast ondoenlijke opgave. Het vereist obductie en dat wordt zeker wel gedaan en ja, daar worden zeker ook bevestigingen gevonden van deze relatie. Bekend is dat er na overlijden restanten van het mRNA in alle organen kunnen worden aangetroffen. Zie bijvoorbeeld de YouTube van professor Burkhardt. Maar ik wil het nu hebben over ons rekenmodel, dat in staat is de onverklaarde oversterfte te voorspellen.
Vaccinatiesterfte gemodelleerd
Al in december 2022 hebben we een artikel gepubliceerd met de titel Vaccinatiesterfte gemodelleerd. Daarin beschreven we een model dat op basis van het aantal gezette vaccinaties de daardoor veroorzaakte oversterfte weet te voorspellen. Het achteraf kunnen beschrijven van waarnemingen zou nog gebaseerd kunnen zijn op toeval, maar als dat voorspellen een gebeurtenis in de toekomst betreft, dan heeft dat een veel grotere waarde. Het is al bijna het harde bewijs dat de relatie echt bestaat, anders zouden de voorspellingen waardeloos zijn. Dit is de prognose voor de in Nederland optredende oversterfte volgens ons rekenmodel:
Dit is de actuele prognose op basis van het rekenmodel uit 2022. Onder de hoofdgrafiek staat als een groene lijn het aantal gezette vaccinaties voor de kwetsbare 80+ groep volgens de cijfers van het RIVM en ECDC. De streepjeslijn is de daaruit berekende prognose voor de extra oversterfte.
De gele lijn is de “onverklaarde oversterfte”, dat is de oversterfte na aftrek van de sterfte aan corona zelf (rood).
Uiteraard zijn er meer golven waar te nemen. Deze zijn toe te schrijven aan griep (bv. december 2022) en hittegolven (bv. juli 2023). Op dit moment heerst er griep die veel slachtoffers lijkt te maken.
Net als in elk model zitten er “knoppen” aan. Hier zijn het er twee. De korte termijn schade staat ingesteld op 1:3000 overlijdens binnen een week na vaccinatie (voor de eerste twee vaccinaties lijkt het risico minder: 1:10.000 per prik). Daarnaast is er een lange-termijn risico van 1:1650 per prik om te overlijden tussen 4 en 18 maanden na vaccinatie. Die laatste heeft een wat grotere onzekerheid, omdat andere lange termijneffecten ook een rol kunnen spelen. Derhalve benoemen we altijd met name de korte termijn schade, omdat die het meest zichtbaar is als zichtbaar gevolg.
Latere analyse laat zien dat het risico voor de 80+ groep beduidend groter is. Wij komen op een waarde van tussen 1:350 en 1:500 per vaccinatie. Omdat het bij deze leeftijd om een relatief kleine groep gaat, is de onzekerheid wat groter dan die voor alle leeftijden.
Buitenland
Het wordt pas interessant als het model met vrijwel dezelfde instellingen van de “knoppen” de oversterfte in andere landen zou weten te voorspellen. En ook dat hebben we uitgeprobeerd. Lees hiervoor onze publicatie Oversterfte over de grens. Ook daar zien we bij de meeste landen hetzelfde patroon, met als “kers op de taart” Australië.
Onverklaarde oversterfte in Australië sinds er werd gevaccineerd. Geen corona, dus geen uitgestelde zorg en geen “iets anders met corona”. Pas na het beëindigen van de zero-covid policy (september 2021) begon ook daar corona toe te slaan (rood), ondanks de vaccinatie. Maar de onverklaarde oversterfte bleef daar bestaan, vrij precies de prognose volgend.
Het rekenmodel is heel simpel en daardoor niet in staat tot in detail het verloop te voorspellen. Maar juist de eenvoud van het model en de gelijkloop tijdens de vaccinaties (korte termijn) is een sterke aanwijzing dat het model dicht in de buurt zal zitten bij de daadwerkelijke processen die zich in het lichaam afspelen.
Conclusie
Het kunnen voorspellen van de toekomst met behulp van een rekenmodel met alleen het aantal vaccinaties als parameter, veronderstelt een sterke causale relatie. Het is veel meer dan een correlatie tussen twee grootheden. Voorspellen is van een hogere orde dan alleen een correlatie vaststellen. Het is niet te verantwoorden dat de politiek deze relatie blijft negeren.
Citaat: “Het achteraf kunnen beschrijven van waarnemingen zou nog gebaseerd kunnen zijn op toeval, maar als dat voorspellen een gebeurtenis in de toekomst betreft, dan heeft dat een veel grotere waarde.”
Hoi, ik zie niet hoe deze omkering, van ad hoc naar voorspelling, tot meer zekerheid van een mogelijk causaal verband tot gevolg heeft 😬 Is een meer diepgaande uitleg in de toekomst mogelijk? Bij voorbaat dank!
Herman Steigstra verwijst vermoedelijk naar de ‘Granger causality test’. Eén causaal verband tussen tijdreeksen wordt in deze benadering vooral in relatie gezien tot onderlinge voorspelbaarheid. Wordt vrij veel gebruikt o.a. in economisch onderzoek.
Zie ook de Bradford Hill criteria.