Geht die Übersterblichkeit mit Impfungen einher?

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"Geht die Übersterblichkeit mit Impfungen einher?" Diese Frage wird insbesondere von den Kritikern der mein Artikel vom 20. Januar Die Kommission hat keinen Anspruch auf Viel Nebel wird aufgewirbelt, wenn man sich auf Prävalenz oder der Clincher Korrelation ist nicht gleich Kausalität.

Natürlich kann man versuchen, die verdächtige Sterblichkeit mit dem Impfstatus in Verbindung zu bringen, aber das ist eine fast unmögliche Aufgabe. Es bedarf einer Autopsie, und die wird auf jeden Fall durchgeführt, und ja, Bestätigungen für diesen Zusammenhang finden sich dort sicherlich. Es ist bekannt, dass Reste der mRNA nach dem Tod in allen Organen zu finden sind. Siehe z. B. die YouTube von Prof. Burkhardt. Aber jetzt möchte ich über unser Berechnungsmodell sprechen, das in der Lage ist, die unerklärliche Übersterblichkeit vorherzusagen.

Modellierung der Impfsterblichkeit

Bereits im Dezember 2022 haben wir einen Artikel mit dem Titel Modellierung der Impfsterblichkeit. Darin haben wir ein Modell beschrieben, das in der Lage ist, die durch sie verursachte Übersterblichkeit anhand der Anzahl der verabreichten Impfungen vorherzusagen. Die Möglichkeit, Beobachtungen im Nachhinein zu beschreiben, könnte immer noch auf Zufall beruhen, aber wenn diese Vorhersage ein Ereignis in der Zukunft betrifft, dann hat sie einen viel größeren Wert. Es ist fast der harte Beweis dafür, dass die Beziehung wirklich existiert, sonst wären die Vorhersagen wertlos. Dies ist die Prognose für die Übersterblichkeit in den Niederlanden nach unserem Berechnungsmodell:

Dies ist die aktuelle Prognose auf Basis des Berechnungsmodells 2022. Unterhalb der Hauptgrafik zeigt eine grüne Linie die Anzahl der verabreichten Impfungen für die vulnerable Gruppe 80+ gemäß den Zahlen des RIVM und des ECDC. Die gestrichelte Linie ist die daraus berechnete Prognose für die Übersterblichkeit.

Die gelbe Linie ist die "ungeklärte Übersterblichkeit", also die Übersterblichkeit nach Abzug der Sterblichkeit von Corona selbst (rot).

Natürlich gibt es noch mehr Wellen zu beobachten. Diese sind auf Influenza (z.B. Dezember 2022) und Hitzewellen (z.B. Juli 2023) zurückzuführen. Im Moment gibt es die Grippe, die viele Opfer zu fordern scheint.

Wie bei jedem Modell befinden sich auch hier "Knöpfe". Hier sind zwei davon. Der kurzfristige Schaden wird auf 1:3000 Todesfälle innerhalb einer Woche nach der Impfung festgelegt (für die ersten beiden Impfungen scheint das Risiko geringer: 1:10.000 pro Impfung). Hinzu kommt ein Langzeitrisiko von 1:1650 pro Impfung, zwischen 4 und 18 Monaten nach der Impfung zu sterben. Letzteres hat eine etwas größere Unsicherheit, denn auch andere Langzeiteffekte können eine Rolle spielen. Deshalb konzentrieren wir uns immer auf kurzfristige Schäden, denn sie sind als sichtbare Folge am sichtbarsten.

Spätere Analysen zeigen, dass das Risiko für die Gruppe 80+ deutlich höher ist. Wir kommen auf einen Wert zwischen 1:350 und 1:500 pro Impfung. Da diese Altersgruppe relativ klein ist, ist die Unsicherheit etwas größer als bei allen Altersgruppen.

Fremdes Land

Interessant wird es erst, wenn das Modell mit fast den gleichen Einstellungen der "Knöpfe" in der Lage wäre, die Übersterblichkeit in anderen Ländern vorherzusagen. Und das haben wir auch ausprobiert. Lesen Sie unsere Publikation für weitere Informationen Übersterblichkeit über Grenzen hinweg. Auch dort sehen wir in den meisten Ländern das gleiche Muster, wobei Australien das "i-Tüpfelchen" ist.

Ungeklärte Sterblichkeit in Australien seit Einführung der Impfung. Kein Corona, also keine aufgeschobene Pflege und kein "mal was anderes mit Corona". Erst nach dem Ende der Null-Covid-Politik (September 2021) begann Corona trotz Impfung auch dort zuzuschlagen (rot). Aber die unerklärliche Übersterblichkeit blieb dort bestehen und folgte ziemlich genau der Prognose.

Das Berechnungsmodell ist sehr einfach und daher nicht in der Lage, den Verlauf im Detail vorherzusagen. Aber gerade die Einfachheit des Modells und die Synchronisation während der Impfungen (kurzfristig) ist ein starkes Indiz dafür, dass das Modell nahe an den tatsächlichen Prozessen sein wird, die im Körper ablaufen.

Fazit

Die Möglichkeit, die Zukunft mit einem Computermodell vorherzusagen, das nur die Anzahl der Impfungen als Parameter verwendet, setzt einen starken kausalen Zusammenhang voraus. Es ist viel mehr als eine Korrelation zwischen zwei Größen. Vorhersagen sind von höherer Ordnung als nur die Herstellung einer Korrelation. Es ist nicht zu rechtfertigen, dass die Politik diesen Zusammenhang weiterhin ignoriert.