Kaplan-Meier für Schnuller

Das mittlerweile berüchtigte Kapitel 6 im Meester-Jacobs-Bericht über die Übersterblichkeit von Bram Bakker hat für großes Aufsehen gesorgt. Die Bilder, die am meisten Aufsehen erregten, waren die Kaplan-Meier-Graphen. Darüber wurde allerhand geschrieben. Aber nicht jeder liest Grafiken gleich leicht. Sie werden in einem späteren Beitrag über Nivel und eine italienische Studie eine wichtige Rolle spielen. Im Folgenden finden Sie zunächst eine grundlegende Erklärung und anschließend die Anwendung dieses Wissens in einer Diskussion einiger Grafiken aus Bram Bakkers Artikel.

Was sind KM-Diagramme?

Ein Kaplan-Meier-Diagramm zeigt Überlebenskurven. Es kann auch um den Reparaturerfolg von Geräten gehen, wir konzentrieren uns aber vorerst auf die Sterblichkeit und medizinische Eingriffe.

Die horizontale Achse zeigt die seit dem Eingriff verstrichene Zeit und die vertikale Achse zeigt den Prozentsatz der noch lebenden Menschen. Indem Sie zwei dieser Kurven zusammenfügen, können Sie die Wirkung verschiedener medizinischer Eingriffe (z. B. einer Injektion) oder den Unterschied zwischen Eingreifen oder Nichteingreifen bei einem Vorfall deutlich darstellen. Im Idealfall ist die Intervention der einzige Unterschied zwischen den Personen, die Sie vergleichen. Das ist es, was wir in der Forschung anstreben. Tatsächlich führt bereits die Entscheidung „Ob oder nicht“ zu großen Unterschieden zwischen den beiden Gruppen.

Zur Veranschaulichung. Die Wirkung von AED (HLW mit automatischem externen Defibrillator) bei Herzinsuffizienz ist wie folgt.

Hier sehen Sie, dass fünf Tage nach der Herzinsuffizienz 55 % der Menschen, die sich einer AED-Behandlung unterzogen haben, noch am Leben sind und von denen, die keinen AED hatten, nur noch 40 % (dies ist nur ein Beispiel). Auf jeden Fall: Charakteristisch ist vor allem der „Bauch“ am Anfang der gepunkteten Kurve: Diese Menschen befanden sich bereits am Tag 0 in einem kritischen Zustand. Es kam also bei jedem einzelnen Patienten zu einem Vorfall, der zu Maßnahmen führte (oder nicht möglich war).

Bei Patienten mit einer chronischeren, gleichmäßiger verlaufenden Erkrankung ist die Kurve stärker abfallend. In diesem Fall wächst der Unterschied zwischen behandelter und unbehandelter (Kontrolle) in den ersten zwei Jahren nach Beginn der Medikation stetig. Der Effekt scheint dann etwas nachzulassen, die Linien rücken wieder näher zusammen. Hier geht es nicht um Sterblichkeit, aber die Idee ist dieselbe: ob Krankheiten gehemmt werden sollen oder nicht.

Nun, das waren Diagramme über Menschen mit einer Krankheit.

Diagramme von präventiv Behandlungen gesunde MenschenWenn man an Impfungen denkt, sieht das ganz anders aus. Dort verlaufen die Linien im Idealfall fast gerade (oder sie krümmen sich ähnlich, was mit dem Alter und dem Begriff zusammenhängt), bei einem sauberen Design und einem funktionierenden Eingriff weichen sie bei einem wirksamen Eingriff jedoch immer weiter auseinander. Kein schwerer Magen. Denn der Moment des Eingriffs ist unabhängig von Beschwerden oder Erkrankungen, etwa beim AED. Und unheilbare Menschen haben hier nicht an der Messung teilgenommen. Es gab also in den ersten Tagen oder Wochen des Eingriffs keinen großen Rückgang bei denjenigen, die zu krank dafür waren.

Soviel zur Theorie. Jetzt die Praxis.

Bram Bakker analysierte die CIMS-Daten: Datenbanken mit Todes- und Impfdaten. Im Meester/Jacobs-Bericht präsentierte er Grafiken wie diese:

Wir haben gerade gesehen, woher so ein riesiger Bauch vom Tag 0 kommt: Diese Menschen waren bereits (tod-)krank. Es betraf also nicht nur gesunde Menschen. Es könnte auch das Ergebnis des Eingriffs selbst sein, aber in diesem Fall ist das nicht möglich: Schließlich ist es das nicht-geimpfte Menschen, die eine geringere Überlebenschance haben. Nicht geimpft, WEIL ihr Ende nahe war.

Hun overlijden heeft dus niets te maken met de kwaliteit van het vaccin. "Daar zie je aan dat er tijdens de coronagolf is geprikt" riep een wetenschapsjournalist...

Das ist es, worauf es ankommt nicht-Covid overlijdens dus het argument "tijdens een coronagolf" doet weliswaar wenkbrauwen fronsen maar vooruit, iedereen mag wat bijdragen, hij ook.

Die orangefarbene Linie zeigt auch, dass der Impfstoff einen 100-prozentigen Schutz bietet: Noch keine Delle durch Covid, wir sehen eine gerade Linie für drei Jahre, während die Injektionszeiten im gleichen Zeitraum gesunken sind. Sie sollten wieder eine Epidemie sehen können.

Die Daten sind solide, die Summe stimmt, die Grafik ist klar, aber die Geschichte ist noch nicht abgeschlossen. Geimpfte Menschen mit geringerer Sterblichkeit dank der Impfung? Auf keinen Fall. Die erhöhte Sterblichkeit bei ungeimpften Personen beweist nicht die Wirksamkeit der Intervention. Den letzten Schritt hatten die Experten für eine Weile aus den Augen verloren.

Op X bogen statistici zich ook over de vreemde "buik" in de blauwe lijn. Met enige trots strooien ze met termen als "HRD" (High Risk of Death), "Mortality depletion", "Survival Bias" enzovoorts, alsof dan alles verklaard is, kennelijk zonder de begeleidende analyses van Bram Bakker gelezen of in elk geval goed begrepen te hebben. Hij bespreekt die verschijnselen expliciet en duidt ze als gradaties van het Healthy Vaccinee Effect.

Wie auch immer man es nennt: Solange die Ausgangskrümmung in der Linie liegt, macht ein Vergleich keinen Sinn, wenn man etwas über gesunde Menschen wissen will. Wer in der blauen Kurve landete, wurde nicht geimpft, weil die Impfung nicht mehr sinnvoll oder lebensgefährlich war. Wenn man die Todesfälle derjenigen, die nicht geimpft wurden, in die Berechnungen einbezieht, kommt man auf eine ungerechtfertigt sehr hohe Impfwirksamkeit. Als dies auch Nivel dämmerte (es gibt Anzeichen dafür), dachten sie, sie könnten diesen Effekt beseitigen. Aber auch das hatte Bram Bakker bereits versucht. Das funktioniert also nicht.

Neben der HVE haben wir es auch mit Datenverschmutzung (siehe Maurice) und Datenlücken (siehe „Wartezeit“ von Herman Steigstra) zu tun, wodurch verstorbene Geimpfte in die Gruppe der Ungeimpften geraten sind. Dann werden wir mit diesem Sterblichkeitsunterschied gute Fortschritte machen. Wenn aus einer Gruppe von 90 % verstorbenen Geimpften fünf zu den 10 % Ungeimpften zählen, erhöht sich die Zahl der ungeimpften Todesfälle um das Eineinhalbfache. Die schlechten Überlebensraten in der ersten Periode der Grafik sind daher erklärbar.

Optische Erkundung

Was wäre, wenn wir die erste Krümmung ignorieren? Sehen Sie, wo die Linie wieder gerade wird und ein stabiler Effekt sichtbar wird. Anschließend verschieben wir dieses Liniensegment nach oben, um es richtig vergleichen zu können. Je schräger die Linie, desto mehr Todesfälle. Und ja, die violette Linie ist steiler.

Hurra! die Provaxxer werden schreien: Sehen Sie, dass die Ungeimpften eine geringere Überlebenschance haben als die Geimpften!? Die violette Linie geht schneller nach unten!

Und tatsächlich: Wenn man gut zusammengestellte Gruppen hätte und es in dieser Grafik um die Covid-Sterblichkeit ginge, dann könnte das die Schlussfolgerung sein.

In dieser Grafik geht es aber auch um die NICHT-Covid-Sterblichkeit: ALLE Todesursachen außer Covid! Das bedeutet, dass wir uns immer noch mit geimpften Menschen befassen, die schon vorher gesünder waren als diejenigen, die sich nicht impfen lassen würden (oder man muss an den Elixier-des-Lebens-Effekt glauben, den CBS und RIVM haben). wurden schon früh gelobt. Und Dijkgraaf übrigens auch).

Nun liefert der Unterschied zwischen diesen beiden Linien wertvolle Informationen, da man auch ungefähr sehen kann, wie viel gesünder die geimpften Menschen waren und wie stark sich die Sterblichkeitswahrscheinlichkeiten unterscheiden. Wenn Sie dies für die Grafik korrigieren, die sich mit der Covid-Sterblichkeit befasst, korrigieren Sie es und können möglicherweise einen Eindruck davon gewinnen, wie wirksam der Impfstoff wirklich ist! Ich bewege mich damit auf dünnem Eis, aber ich werde es trotzdem versuchen, um ein Gefühl für die Proportionen zu bekommen.

Das machen wir also vorläufig in der Grafik mit der Covid-Sterblichkeit, aber ups: Diese Linien sind ohne diese Korrektur fast gleich ...!

Wenn Sie hier die beabsichtigte Korrektur anwenden, erhalten wir eine negative Impfwirksamkeit...

Die wirklich Verwundbaren

Aber vielleicht ist es nicht fair. Wir haben uns nun gesunde Menschen in den Fünfzigern/Sechzigern angesehen, die kein Pflegeheim usw. haben. Schauen wir uns also eine gefährdetere Gruppe an, Menschen in den Siebzigern/Achtzigern, einschließlich WLZ, für die die Impfstoffe eigentlich gedacht waren. Je schräger die Linie, desto schlimmer, erinnern wir uns. Drei Grafiken: Covid-Todesfälle links, Nicht-Covid-Todesfälle rechts und alle Todesursachen unten.

Sogar in der Covid-Sterblichkeitsgrafik oben links weist meine skizzenhaft verschobene Linie der Nicht-Geimpften auf eine etwas höhere Überlebenschance hin als die der Geimpften. Ganz zu schweigen von den beiden anderen Grafiken. Es ist alles nur Experimentieren, aber dennoch: Es sind Grafiken, die nach Erklärungen verlangen, anstatt Antworten auf Fragen zu geben. Sie sprechen nicht für sich.

De laatste grafiek geeft bijvoorbeeld aan dat ongevaccineerde oudjes het na de initiële sterftecurve veel beter doen dan de gevaccineerde. Dit fenomeen kennen we als "survival bias". De groep is na een jaar van samenstelling veranderd. Nadat degenen die binnen een jaar zouden overlijden inderdaad zijn heengegaan, blijft er een sterke groep over die het beter doet dan het gemiddelde en zelfs beter dan het gevaccineerde gemiddelde. Een wondermiddel is de vaccinatie dus zeker niet.

Die Gruppe, die am Ende so gut abschneidet, ist interessant. Sie sind gesund, haben das richtig eingeschätzt und haben das Gefühl – oder wissen –, dass ihnen eine Impfung wenig bringen wird. Vielleicht haben sie auch von den damit verbundenen Risiken gehört. Oder sie dachten, sie würden schnell sterben, und das bewahrheitete sich nicht. Oder sie sind von zu Hause aus religiöse oder Impfgegner. Das solltest du sie fragen.

Um das herauszufinden, müsste man eine solche „Unterkohorte“ gleich aufteilen und dann die eine Hälfte impfen, die andere nicht. Dies wirft praktische und ethische Probleme auf, da einige sich nicht impfen lassen wollten und daher zur Gruppe der Ungeimpften gehören. Sie werden daher niemals an einer RCT teilnehmen. In jedem RCT fehlen die Probanden, die wissen, dass ihnen eine Impfung nichts nützt. Bist du auch so ein Mensch? Dann wurde zumindest kein Test für Sie durchgeführt! 🤷

Fazit

Wir sollten besser mit all diesen niederländischen Analysen aufhören und erst einmal schauen, ob die CIMS-Daten noch repariert werden können. Ich bezweifle es: Bram Bakker hat alles Mögliche rausgeholt und war trotzdem nicht zufrieden.

Es Datei, die der Biomedizinische Rechnungshof angefordert hatte könnte entscheidende Informationen enthalten haben. Leider haben die Institute zur Sicherheit eine Nachbearbeitung vorgenommen. Dadurch sind die relevanten Daten so verarmt, dass sie den Zweck, für den sie angefordert wurden, nicht mehr erfüllen können.

Die Lektion, die man daraus lernen kann: Nur eine randomisierte kontrollierte Studie generiert die bestmögliche Informationsqualität, wenn sie von unabhängigen Forschern durchgeführt und interpretiert wird. Es braucht transparente Daten. Rückblickend auf vollendete Tatsachen bleibt die Unsicherheit immer zu hoch, insbesondere wenn die Daten unsachgemäß erfasst und verwaltet wurden und eine strikte Überwachung vernachlässigt wurde. Die Niederlande werden nicht das einzige Land sein, das einen Fehler gemacht hat. Regierungen auf der ganzen Welt haben Blut an ihren Händen – das sollte nicht transparent sein.

Ohne eine ordnungsgemäße, sorgfältig abgestimmte serielle Phase-I-II-III-RCT ist es mit diesen Impfungen russisches Roulette. Die Anstiftung oder Erzwingung zum Spielen von russischem Roulette stellt einen versuchten Totschlag dar. Das müssen auch diejenigen im Kopf gewesen sein, die versucht haben, den nun vorliegenden Nivel-Bericht voranzutreiben.

Nabrander

Armand Girbes verfolgte eine andere Strategie. Er versuchte es zu beruhigen: Egal, aus diesen Daten kann nichts herausgefunden werden, was passiert ist, ist passiert. Er ignoriert die Tatsache, dass wir den Knöcheln ausgeliefert sind. Und dabei hörte es auf: Aufgrund der gleichen Ignoranz, die selbst die verfälschtesten Daten nicht als solche erkannte, wurden die Bürger jahrelang getäuscht. Dies hat Tausende, möglicherweise Zehntausende Menschenleben gekostet.

Dat er nu in Japan alweer nieuwe soorten "self-replicating" vaccins op de markt zijn gekomen is onbestaanbaar. Opnieuw zijn er geen degelijke trials gehouden, slechts onderzoeken door het eigen vlees keurende slagers. Dat lijkt gewetenloos en dat is het ook: instituten en commerciële machtsbolwerken kunnen niks met "geweten". Het zijn reptielen. Die organisaties, verenigingen, overheidsinsitituten, ze hebben allemaal als enige opdracht om zich in stand te houden en te versterken. Streven naar ongebreidelde machtsgroei helpt om relevant te blijven. En dat doen ze met het mandaat dat ze van ons hebben gekregen. Wij willen toch daadkrachtig beleid? Nou dan!

De wegkwijnende media hebben bewezen met die instituten te zijn versmolten. De "Vierde Macht", die transparantie had moeten bedingen in plaats van propaganda bedrijven. De media hadden kwaadaardige celgroei tijdig moeten blootleggen en afvoeren. Ons maatschappelijk immuunsysteem is echter platgelegd door de inmiddels uitgezaaide celgroei die het zou moeten bestrijden. De overheid kon zo middels instituten en NGO's een totalitaire kant op waaien, richting een globalistische centrale wereldmacht, te beginnen met een oorlogvoerend Europa. De media lopen aan het handje mee. Hoe moet dat ooit goed komen... Bob de Wit to the rescue?