"Et tu-John" – filetiert, aber jetzt echt

Die erstaunliche Forschung, die dazu führte, dass dank Covid-Impfstoffen 14,8 Millionen Jahre Leben gerettet wurden (siehe frühere kurze Antwort hier) ist nun auch auf LinkedIn auf die Probe gestellt worden. Ronald Meester dort platziert Eine Rezension von Bram Bakker und ihm selbst, in englischer Sprache (Hier herunterladen). Für diejenigen, die nicht auf LinkedIn sind (und/oder kein Englisch lesen), finden Sie unten die niederländische Übersetzung.

Eine Antwort auf "Weltweite Schätzungen der durch die COVID-19-Impfung eingesparten Leben und Lebensjahre im Zeitraum 2020-2024", von John Ioannidis et al.

Bram Bakker und Ronald Meester
23. November 2024

Einleitung

In diesem Artikel [1] schätzen John Ioannidis und Kollegen die Anzahl der weltweit durch die Covid-Impfungen geretteten Leben (und Lebensjahre) mit Hilfe einer sehr einfachen und unkomplizierten mathematischen Modellierung, die unter anderem auf groben Schätzungen der Infektionssterblichkeitsrate (IFR) und der Impfstoffwirksamkeit (VE) basiert. Basierend auf ihrer Analyse schätzen sie, dass in den Jahren 2020-2024 weltweit rund 2,5 Millionen Todesfälle verhindert und rund 15 Millionen Lebensjahre gerettet wurden. Dies ist mindestens eine Größenordnung niedriger als die am häufigsten zitierten früheren Schätzungen (was an sich schon bemerkenswert ist und zeigt, wie variabel diese Schätzungen sein können), deutet aber dennoch darauf hin, dass eine große Anzahl von Menschenleben durch die Impfstoffe gerettet werden konnte.

Obwohl wir die Arbeit von Ioannidis im Allgemeinen schätzen, ist dies keineswegs ein überzeugender Artikel. Das Wichtigste, was man sich vor Augen führen muss, ist, dass es sich um einePilotstudiebasiert auf vielen höchst umstrittenen Annahmen, die in Parametern wie dem angenommenen VE und dem angenommenen IFR pro Altersschicht usw. festgelegt sind. Alles hängt von diesen Annahmen und dem Modell ab. In diesem Sinne wird Ihnen das Modell einfach sagen, was Sie als Forscher hineingesteckt haben. Nehmen Sie eine positive VE und eine IFR an, die sogar etwas höher als 0 ist, und Sie werden "feststellen" (das Modell wird das sagen), dass die Impfstoffe viele Leben (und Lebensjahre) gerettet haben.

Das vielleicht Beste an diesem Artikel ist, dass Ioannidis et al. zumindest offen mit all dem umgehen und an mehreren Stellen betonen, dass die Annahmen falsch sein können und dass viele Dinge unklar und unsicher sind. Aber ein erfahrener Forscher wie Ioannidis sollte wissen, dass diese Nuancen in der Gesamtberichterstattung des Artikels verloren gehen werden und dass Menschen (insbesondere diejenigen, die die Impfstoffe verteidigen und deren Unparteilichkeit in Frage gestellt werden kann, wie z. B. politische Entscheidungsträger und ihre Berater) einfach sagen werden: "Sehen Sie, sogar Ioannidis, der der Covid-Politik immer so kritisch gegenübersteht, hat gezeigt, dass die Impfstoffe Millionen von Leben gerettet haben!". Wir sind der Meinung, dass dies überhaupt keine gerechtfertigte Schlussfolgerung ist, und wir werden dies jetzt erläutern.

Wie bereits erwähnt, handelt es sich hierbei um ein Modellierungsdokument. Annahmen und Modellentscheidungen sind bei der Erstellung von Modellen unvermeidlich, aber damit die Modellergebnisse relevant und realistisch sind, müssen sowohl die Annahmen als auch der Modellansatz vernünftig sein. Sind sie das? Wir argumentieren, dass dies nicht der Fall ist. Um fair zu sein, diskutieren Ioannidis et al. dies im Detail und geben die großen Unsicherheiten und ihre Bedenken über vieles davon zu. Es lohnt sich, sich einige dieser Unsicherheiten im Detail anzusehen – um zu sehen, wie vernünftig sie tatsächlich sind. Wir diskutieren vier (miteinander verknüpfte) Annahmen und Entscheidungen, nämlich

1. IFR-Schätzungen;
2. VE-Schätzungen;
3. Unkenntnis von unerwünschten Ereignissen;
4. Die (implizite) Entscheidung, "Covid-Todesfälle" als etwas zu modellieren, das unabhängig von anderen (oder allen) Todesursachen ist.

IFR

Obwohl sie an einigen Stellen behaupten, dass ihre IFR-Schätzungen "konservativ" sind, geben sie selbst zu, dass ihre IFR-Schätzungen für 2021 und darüber hinaus (als Impfstoffe verfügbar waren) tatsächlich überschätzt sein könnten, da sie auf Daten aus dem Jahr 2020 basieren. In ihren Worten:

"Darüber hinaus stammen unsere IFR-Schätzungen aus nationalen Seroprävalenzstudien vor der Impfung. Bei ungeimpften Personen könnte die IFR im zweiten Jahr (der Zeit vor Omicron, die für die Berechnung der Anzahl der geretteten Leben wichtig ist) niedriger gewesen sein, was auf die Verfügbarkeit einiger wirksamer Behandlungen (z. B. Dexamethason), eine bessere Organisation der Gesundheitsversorgung und mehr Erfahrung im Umgang mit schwerem COVID-19 zurückzuführen ist."

Weit über diese vorsichtig formulierten Kommentare hinaus gibt es inzwischen starke Beweise dafür, dass die Behandlung von Covid in den ersten Covid-Wellen (im Jahr 2020) alles andere als ideal war; Denken Sie an die Diskussion um die (übermäßige) Beatmung, das Fehlen einer angemessenen Antibiotikabehandlung der sekundären Lungenentzündung, die oft von der Covid-Virusinfektion begleitet wurde, und so weiter. Unabhängig von möglicher Kritik an der Behandlung in dieser frühen Zeit (das ist hier nebensächlich), können wir die IFR aus vielen Gründen nicht von 2020 auf 2021 und darüber hinaus verallgemeinern:

1. Zusätzlich zu den Impfstoffen standen mehr Wissen und wirksamere Behandlungen zur Verfügung;
2. Ein erheblicher Teil des am stärksten von Covid betroffenen Teils der Bevölkerung war gestorben (z. B. in Pflegeheimen);
3. Die ersten Wellen einer Epidemie sind in der Regel die schlimmsten;
4. Bei vielen Menschen gab es bereits eine signifikante natürliche Immunität gegen frühere (oft unentdeckte) Infektionen.

Es ist daher sehr wahrscheinlich, dass die IFR im Jahr 2021 und noch mehr im Jahr 2022 und später (Omikron-Periode) deutlich niedriger war als das, was in und vor 2020 geschätzt wurde – und daher in diesen Modellrechnungen niedriger ausfallen sollte.

Das Positive an diesem Artikel ist jedoch, dass er zumindest den Versuch unternimmt, eine viel niedrigere und realistischere IFR für junge Menschen im Allgemeinen, eine viel niedrigere IFR in der Omikron-Periode (2022-2024) und die Auswirkungen der natürlichen Immunität durch frühere Infektionen auf die IFR zu berücksichtigen.

VE

Zu den VE-Schätzungen schreiben die Autoren:

"Wirksamkeit des Impfstoffs bei Todesfällen: Wir haben die Hypothese aufgestellt, dass VE = 75 % in der Zeit vor Omikron und 50 % in der Omikron-Zeit ist. Dies ist eine aggregierte Schätzung angesichts der großen Heterogenität der Impferfahrungen (verschiedene Impfstoffe, von denen einige wahrscheinlich weniger wirksam waren als andere), der nachlassenden Wirksamkeit, insbesondere bei der Langzeitnachbeobachtung, und auch der unterschiedlichen Impferfahrungen, bei denen viele Menschen in der Zeit vor Omikron nur eine oder zwei Dosen erhielten."

Sind das vernünftige Schätzungen? Angesichts der ursprünglichen Studienergebnisse der Covid-Impfstoffe und vieler von Experten begutachteter Beobachtungsstudien können sie durchaus als "konservativ" erscheinen und sogar erscheinen, wie behauptet wird. Die ursprünglichen Covid-Impftests behaupteten eine sehr hohe VE, viel höher als diese 50 bis 75 %: Die Tests berichteten 80-95 % gegen symptomatische Infektionen und 95-100 % gegen Krankenhausaufenthalte und Mortalität durch Covid (der höchste Wert für die neuen mRNA-Impfstoffe, die am Ende am häufigsten verwendet wurden). Spätere Reanalysen dieser Studien (z.B. von Christine Stabell-Benn [2]) deuten jedoch darauf hin, dass ihre externe Aussagekraft begrenzt und fragwürdig ist, insbesondere wenn es um die Mortalität geht. Dies ist unter anderem auf mehrere Faktoren zurückzuführen:

1. Eine sehr begrenzte Nachbeobachtungszeit von nur wenigen Monaten nach der Impfung (danach nimmt der Infektionsschutz rapide ab);
2. Zählung der ersten Wochen nach der Impfung als "ungeimpft" (oder "unvollständig geimpft"), obwohl das Infektionsrisiko in diesem Zeitraum tatsächlich zu steigen scheint;
3. Ein mangelnder Fokus auf die Gesamtmortalität (ACM; im Gegensatz zu symptomatischen Covid-Infektionen oder Covid-Todesfällen), während die ACM-Metriken wenig bis gar keinen Nutzen für die Impfstoffe in den Studien zeigen;
4. Unterrepräsentation vulnerabler Gruppen in den Studien (diejenigen, die am anfälligsten für Covid sind und das schwächste Immunsystem haben), wodurch die externe Validität in Frage gestellt wird.

Das bedeutet, dass diese klinischen Studien VE in der realen Welt mit ziemlicher Sicherheit stark überschätzen.

Es überrascht nicht, dass retrospektive Beobachtungsstudien, die später nach groß angelegten Rollouts in der realen Welt durchgeführt wurden, sehr gemischte Ergebnisse zeigen und Zweifel am tatsächlichen Schutz vor ACM in der realen Welt aufkommen lassen. Es gibt überhaupt keinen Konsens darüber, was einen realistischen VE in der realen Welt ausmacht, aber es besteht Einigkeit darüber, dass er viel niedriger ist als diese 90-100 %-Zahlen und dass der Schutz, den es gibt, rapide nachlässt (daher die ziemlich plötzliche Einführung wiederholter Auffrischungsimpfungen). Die Berichte variieren stark, von den optimistischeren von etwa 90 % (was einige Monate anhält) bis zu effektiv 0 %.

Ebenso wichtig ist, dass es Hinweise auf schwerwiegende statistische Artefakte gibt, die die Beobachtungsstudien beeinflussen: systematische Verzerrungen, die die Ergebnisse verzerren und zu einer künstlichen Überschätzung der VE führen.
Dazu gehören starkeGesunder GeimpfterEffekte (HVE, ein bekannter Effekt in Impfstoffstudien) sowie Artefakte des Impfstatus und Probleme bei der Fehlklassifizierung. In unserer eigenen Arbeit ([3]) finden wir ähnliche Hinweise auf eine sehr starke HVE, die die zuvor berichteten sehr hohen VE-Spiegel beeinflusst ([4], Analysen durch staatliche Gesundheitsbehörden). Es scheint sich hauptsächlich um kurzfristige HVE zu handeln, die darauf zurückzuführen ist, dass sehr gefährdete Menschen, die kurz vor dem Tod stehen, nicht geimpft werden. Dies zeigt sich unter anderem darin, dass der Impfstoff einen sehr hohen scheinbaren "Schutz" gegen Nicht-Covid-Todesfälle (Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Demenz usw.) hat, der sogar viel größer ist als der Schutz vor Covid-Todesfällen, insbesondere in den 4 Wochen unmittelbar nach der groß angelegten Impfung im Frühjahr 2021.
Zweitens deuten unsere Ergebnisse auf eine signifikante Fehlklassifizierung hin, d.h. viele Personen, die geimpft wurden, wurden nicht als solche registriert und gelten daher als "ungeimpft" – mit einer Verzerrung zugunsten von Personen, die stark gefährdet waren und/oder kurz nach der Impfung starben. Zusammengenommen erklären diese Verzerrungen die zuvor berichtete sehr hohe VE fast vollständig. Ohne diese Artefakte gibt es in unserer Analyse keinen Beweis für einen VE größer als 0, wenn es um den Schutz vor dem Tod geht.

Es lohnt sich, einen detaillierten Blick auf die drei von Ioannidis et al. genannten Hauptstudien zu werfen, mit denen sie ihre Schätzungen einer VE von 75% vor Omikron und 50% während Omikron rechtfertigen: [5], [6] und [7]. Unterstützen diese Studien diese VE-Zahlen, die in der Modellierung verwendet werden? Unserer Meinung nach nein.

Die erste [5] ist eine retrospektive Beobachtungsstudie und berichtet über einen hohen (ca. 90%) und relativ lang anhaltenden (gemessen bis zu 8 Monate nach der ersten Dosis) Schutz gegenCovid-Tod. Es werden keine Metriken für die Gesamtmortalität vorgelegt, was es möglich macht, dass es sich bei einer großen Anzahl dieser Todesfälle um Todesursachen-Ersatztodesfälle handelt (wie oben beschrieben) oder dass sekundäre negative Mortalitätseffekte ignoriert oder maskiert werden.

Bei der zweiten Studie [6] handelt es sich um eine Metastudie, in der nur randomisierte klinische Studien, keine Beobachtungsstudien überprüft wurden. Sie bewerteten zwar die Gesamtmortalität, aber mit sehr kurzen Nachbeobachtungszeiten: "Die mediane Nachbeobachtungszeit lag bei allen Endpunkten zwischen 35 und 92 Tagen nach der Randomisierung.
Interessant genoeg, en vergelijkbaar met het werk van Stabell-Benn [2], vonden ze bewijs dat de virale vector vaccins (AstraZeneca, J&J, Sputnik) wel substantiële (maar beperkte tijd, zie hierboven) bescherming gaven tegen all-cause mortaliteit, met een VE van ongeveer 75% — maar de mRNA vaccins (Pfizer, Moderna) niet, hoewel ze Covid infectie zeer goed voorkomen. Merk op dat de mRNA-vaccins voornamelijk wereldwijd werden gebruikt, dus dit is duidelijk van belang voor schattingen van het totale aantal levens en geredde levensjaren.

Die dritte Studie [7] untersuchte Covid-Todesfälle und Nicht-Covid-Todesfälle und hat Ioannidis als einen der Autoren. Er kommt zu dem Schluss:

"Die VE-Schätzungen für COVID-19-Todesfälle und -Reinfektionen lagen bis Ende 2021 bei über 75 %, gingen aber bei längerer Nachbeobachtung deutlich zurück. Das Risiko von Nicht-COVID-19-Todesfällen war bei geimpften Personen geringer als bei ungeimpften Personen. [Die extrem niedrige COVID-19-Sterblichkeit, unabhängig von der Impfung, deutet auf einen starken Schutz einer früheren Infektion vor der COVID-19-Sterblichkeit hin. Die niedrigere Nicht-COVID-19-Sterblichkeit in der geimpften Bevölkerung könnte auf einen gesunden Impfbias hindeuten."

Diese Studie deutet also gleichzeitig darauf hin, dass die Covid-Sterblichkeit als Anteil an der Gesamtsterblichkeit sehr niedrig war, dass ein starker Schutz vor früheren Infektionen wahrscheinlich eine sehr große Rolle spielte, dass die Gesamtmortalität (daher) durch die Impfstoffe nicht sehr reduziert wurde und dass der scheinbare Schutz möglicherweise durch eine ungelöste (gesund geimpfte) Verzerrung beeinflusst wurde.

Wir sehen überhaupt nicht, dass diese drei Studien die Annahme einer gesamten, aggregierten VE von 75 % vor Omikron und 50 % während Omikron stützen.

Nebenwirkungen

Wir zitieren aus dem Artikel [1] (mit unsererBetonung):

"Die Bewertung des absoluten Nettonutzens in diesen Bevölkerungsgruppen, falls vorhanden, erfordert eine sorgfältige Abwägung des potenziellen zusätzlichen Nutzens für nicht-letale Ergebnisse (z. B. Krankenhausaufenthalte und andere symptomatische Erkrankungen) sowie von Todesfällen und anderen Folgen unerwünschter Ereignisse (Nicht in unseren Berechnungen enthalten).”

Es mutet ziemlich absurd an, bei der Berechnung des Nettonutzens und der potenziellen Lebenszeiten und Lebensjahre, die durch die Impfstoffe gerettet werden, die Nebenwirkungen nicht zu berücksichtigen. Impfstoffe können "unspezifische" Wirkungen [2] auf den Körper und die Gesundheit haben und Nebenwirkungen verursachen, die sich auf die allgemeine Gesundheit auswirken und sogar zum Tod führen. Es ist mittlerweile allgemein bekannt, dass (unter anderem):

1. Sehr gefährdete, ältere Menschen starben relativ häufig nach und durch Covid-Impfstoffe (z. B. Ergebnisse aus Norwegen), woraufhin die Impfung für diese Untergruppen weitgehend abgebrochen wurde;
2. Der Impfstoff von AstraZeneca ist mit einem relativ hohen Risiko für thrombosebedingte schwerwiegende Nebenwirkungen verbunden, insbesondere für relativ junge Frauen (danach wurde die Verabreichung von AZ-Impfstoffen in vielen Ländern eingestellt);
3. Die mRNA-Impfstoffe von Pfizer und Moderna sind mit einer relativ hohen Wahrscheinlichkeit für schwerwiegende unerwünschte Ereignisse im Zusammenhang mit Myokarditis, insbesondere bei jungen Männern, und mit mehreren anderen unerwünschten Ereignissen verbunden.

Die Gesamtmorbidität und Mortalität aufgrund dieser und anderer Nebenwirkungen, einschließlich allgemeiner unspezifischer Wirkungen auf das Immunsystem, sind noch nicht vollständig bekannt und werden noch untersucht. aber zumindest bekräftigen sie, wie wichtig es ist, die Mortalität und Morbidität auf breiter Front und nicht nur die Covid-Mortalität und die Covid-Krankheit zu betrachten, wenn man versucht, Schätzungen über "Leben und Lebensjahre, die durch die Covid-Impfstoffe gerettet wurden" vorzunehmen. Unserer Meinung nach ist dies daher ein entscheidendes Versehen oder ein Fehler im Ansatz von Ioannidis et al.

Ist die Covid-Sterblichkeit unabhängig von der Gesamtmortalität?

Damit sind wir bei der wichtigen Frage, ob die "Covid-Mortalität" als etwas betrachtet wird, das völlig unabhängig von anderen oder allen Todesursachen (ACM) ist, und der entsprechenden Entscheidung von Ioannidis et al., sie als solche zu modellieren. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um die Annahme, dass jeder Covid-Todesfall einfach zur Gesamtzahl der Todesfälle addiert wird und dass diese Menschen ohne Covid weitergelebt hätten. Ist das vernünftig? Wie Stabell-Benn [2], wir [3] und viele andere argumentieren, ist dies unbegründet.

Zu einem großen Teil, und noch mehr nach den ersten Covid-Wellen des Jahres 2020, sind viele der sogenannten "Covid-Todesfälle" tatsächlich Menschen, die sterbengetroffenCovid stattbeiCOVID. Während der Covid-Wellen geht die Zahl der Todesfälle durch andere Atemwegserkrankungen (insbesondere Influenza) stark zurück, ebenso wie die Zahl der Todesfälle durch andere "alte" Todesursachen wie Demenz (und verwandte Erkrankungen), Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Krebs – was darauf hindeutet, dass ein offizieller "Covid-Tod" oft nur eine weitere Todesursache istErsetzt. Dieses Phänomen wurde durch die offiziellen Richtlinien der WHO verschärft, die die Regierungsbehörden anwiesen, jeden Todesfall als Covid-Todesfall zu kennzeichnen, wenn eine positive Covid-Infektion festgestellt oder sogar (in einigen Fällen) nur vermutet wurde. Darüber hinaus gibt es anekdotische Hinweise, die darauf hindeuten, dass geimpfte Personen, die mit/an Covid starben, nach der Einführung der Impfung im Vergleich zu ungeimpften Personen viel seltener als "Covid-Tod" bezeichnet wurden. Die Analysen von Stabell-Benn et al., uns und anderen deuten darauf hin, dass, wenn wir uns die ACM und nicht nur die Covid-Sterblichkeit ansehen, die meisten Beweise für den Schutz durch die Impfstoffe entweder verschwinden oder weitgehend auf statistischen Artefakten zu beruhen scheinen.

Ioannidis et al. scheinen diese Probleme anzudeuten, wenn sie in etwas vagen Worten schreiben:

"Grundsätzlich gilt: Wenn eine Krankheit/ein Zustand/ein Ereignis jeden tötet, unabhängig von seinem Gesundheitszustand, zum Beispiel eine Atombombe, dann ist f=1; Umgekehrt nähert sich F für eine Erkrankung, die genau dann eintritt, wenn ein Patient an anderen, gleichzeitig bestehenden Erkrankungen stirbt, der Unendlichkeit. Die genaue Positionierung von COVID-19 in diesem Spektrum und der relative Anteil der Über- und Unterzählung von COVID-19-Todesfällen werden immer noch diskutiert, mit erheblichen Auswirkungen auf die geschätzte Krankheitslast und den Nutzen der Impfung."

Trotzdem gehen sie weiterhin davon aus, dass Covid-Todesfälle getrennt und unabhängig von ACM sind.

Fazit

We concluderen dat dit artikel in verschillende opzichten ernstige fouten bevat. Het modelleert (meetniet!) totale levens en levensjaren gered door de vaccins niet alleen op een te simplistische manier, maar wat nog belangrijker is, de aannames zijn ronduit onrealistisch en te optimistisch met betrekking tot de vaccins.

Beglaubigungsschreiben

1. Wereldwijde schattingen van levens en levensjaren gered door COVID-19-vaccinatie in 2020-2024 (preprint). John P.A. Ioannidis, Angelo Maria Pezzullo, Antonio Cristiano, Stefania Boccia, nov. 2024,https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.11.03.24316673v1.
2. Gerandomiseerde klinische onderzoeken van COVID-19-vaccins: Hebben adenovirusvectorvaccins gunstige niet-specifieke effecten? Christine S. Benn, Frederik Schaltz-Buchholzer, Sebastian Nielsen, Mihai G. Netea en Peter Aaby. Mei 2023,iScience, Vol. 26(5).
3. Abschlussbericht der Studie über einen möglichen Zusammenhang zwischen Covid-19-Impfungen und Übersterblichkeit in den Niederlanden 2021 – 2023 (Fachbericht). Ronald Meester, Marc Jacobs, et al., Aug. 2024,https://www.researchgate.net/publication/383239838_Eindverslag_van_het_onderzoek_naar_een_mogelijke_relatie_tussen_Covid-19_vaccinaties_en_oversterfte_in_Nederland_2021_-_2023.
4. Auswirkungen der COVID-19-Impfung auf die Sterblichkeit durch COVID-19 und auf die Sterblichkeit durch andere Ursachen, Niederlande. Brechje de Gier, Liselotte van Asten, Tjarda M Boere, Annika van Roon, Caren van Roekel, Joyce Pijpers, C H Henri van Werkhoven, Caroline van den Ende, Susan J M Hahné, Hester E de Melker, Mirjam J Knol, Susan van den Hof (2023), Januar 2021-Januar 2022.Impfstoff. 2023 Juli 12; 41(31):4488-4496.
5. Wirksamkeit von Covid-19-Impfungen über einen Zeitraum von 9 Monaten in North Carolina. Lin DY, Gu Y, Wheeler B, Young H, Holloway S, Sunny SK, Moore Z, Zeng D.N Engl J Med.2022 März 10; 386(10):933-41.
6. Vaccins ter voorkoming van COVID-19: A living systematic review with Trial Sequential Analysis and network meta-analysis of randomized clinical trials. Korang SK, von Rohden E, Veroniki AA, Ong G, Ngalamika O, Siddiqui F, Juul S, Nielsen EE, Feinberg JB, Petersen JJ, Legart C, Kokogho A, Maagaard M, Klingenberg S, Thabane L, Bardach A, Ciapponi A, Thomsen AR, Jakobsen JC, Gluud C.PLoS Eins. 21. Januar 2022; 17(1):e0260733.
7. Wirksamkeit der ersten und zweiten Dosis des Impfstoffs gegen das schwere akute respiratorische Syndrom Coronavirus 2: eine bundesweite Kohortenstudie aus Österreich zur hybriden versus natürlichen Immunität. Chalupka A, Riedmann U, Richter L, Chakeri A, El-Khatib Z, Sprenger M, Theiler-Schwetz V, Trummer C, Willeit P, Schennach H, Benka B, Werber D, Høeg TB, Ioannidis JPA, Pilz S.Öffnen Sie das Forum Infect Dis.2024 19. September; 11(10):ofae547.

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2 Kommentare

1. JANVAN RUTHder 23 / 11 / 2024 bis zum 15: 13(Bewerk)Die tatsächliche Zahl der Todesfälle durch Covid lässt sich an den Fingern einiger Hände abzählen.
   Alle anderen sind aus Unwissenheit oder Eigensinn getötet worden.2Antwort
2. C de vriesvom 23 / 11 / 2024 bis zum 15: 59(Bewerk)Hoffen wir nun, dass der Preprint-Artikel in einer seriösen Zeitschrift platziert wird und dass der Text von Master und Baker akzeptiert und als gesunder Brief platziert wird und dass eine wissenschaftliche Diskussion in Gang kommt, in die auch der Lancet-Artikel einbezogen wird. Und Ioannidis gibt seinen Fehler offen zu (ich denke, er ist dazu in der Lage. Natürlich kann er sich auch entscheiden, es nach der Buße, mit Argumenten, nach der Unterbringung zurückzuziehen. Wäre schön.5