Nog meer Nivel besognes

Es überarbeiteter Nivel-Bericht lockert sich wieder. Natürlich sagen die Leute wieder einmal, dass Impfstoffe nachweislich wirken, aber mit solch bizarren Zahlen und wackeligen Methoden lässt sich überhaupt nichts beweisen. Vielleicht könnte es etwas über die Patientenpopulation dieser 400 Hausärzte aussagen, aber selbst dann müssen sie von vorne beginnen. Aber zuerst etwas anderes, worüber ich niemanden reden höre.

Das Datenschutz-Asset

In den Niederlanden ist dies nicht erforderlich ausdrückliche Erlaubnis bevor Sie Ihre Daten angeben anonymisiert werden für wissenschaftliche Forschung verwendet. Denn anonymisierte Daten können nicht mehr auf eine Person zurückgeführt werden und liegen somit außerhalb des Rahmens der Datenverarbeitung Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).

Auch wenn Sie der Nutzung Ihrer Daten widersprochen haben, d. h. der Frage „Dürfen Ihre Daten für wissenschaftliche Forschung genutzt werden“ nicht zugestimmt haben, können Ihre Daten weiterhin anonym genutzt werden. Wenn Daten nicht mehr auf eine Person zurückgeführt werden können, fallen diese weder unter die DSGVO noch unter die EU-Datenschutzrichtlinien. Und darüber hinaus gibt es auch Ausnahmen in Wissenschaft und Statistik.

Eine Ausnahme wurde für die Covid-Impfstoffe gemacht. Aus Datenschutzgründen liegen noch keine aussagekräftigen Daten vor. Um dem entgegenzuwirken, wurde sogar eine Option zur Nichteinwilligung geschaffen. Fast niemand weiß warum. Es entspricht genau dem Verzicht auf eine Serialisierung der Impffläschchen. Dadurch lässt sich nicht mehr nachvollziehen, wie sie vom Inkubationsbecken bis zum Arm des gefährdeten Patienten gelangten.

Wenn sich also später herausstellt, dass etwas mit dem Zeug nicht stimmt, ist es unmöglich herauszufinden, wie sie behandelt wurden, und aus Datenschutzgründen können die Gesundheitsbranche und die Regierung die Patientenkarten geheim halten.

Wenn einige Karten gelegt werden müssen (WOO-Anfragen), werden die Daten zunächst mit Datenverschleierungstechniken kastriert.

Während die Anonymisierung unter Beibehaltung der Informationen nicht so schwierig ist. Die Covid-Termine sind jetzt absichtlich verarmt indem sie für Computer in niedriger Auflösung unlesbar gemacht werden und indem Sterbedaten so angepasst werden, dass sie keinem bestimmten Datum mehr zugeordnet werden können. Dann wissen Sie immer noch nichts.

Allerdings kann eine Anonymisierung sehr einfach durchgeführt werden, ohne ein Forschungsziel zu sabotieren.

• Wir untersuchen keine Neugeborenen, daher kann das Geburtsdatum und die Geburtszeit weggelassen werden, das Alter am 1. Januar ist jedoch ausreichend
• Für alle über 90-Jährigen wird eine Randomisierung von plus/minus 1 Jahr zum Geburtsdatum angewendet.
• Entscheidend sind das Injektionsdatum und das Sterbedatum. An Tagen mit sehr wenigen Todesfällen kann es sein, dass diese insgesamt nur bei einer Person vorkommen und daher zurückverfolgbar sind. Diese Verknüpfung kann aufgehoben werden, indem beide Daten um die gleiche Anzahl von Tagen verschoben werden, beispielsweise mit einer Zufallszahl zwischen 7 und -7. Oder 14 und -14, falls erforderlich. Ein Anonymisierungsspezialist kennt wahrscheinlich noch mehr Tricks.

Nichts davon passiert. Für Ärzte ist Privatsphäre viel zu wichtig. Denn wenn Patienten jemandem vertrauen sollten, dann ist es der Arzt. Oh wehe, wenn diese Vertrauensbasis verschwindet...

Geimpfte Personen könnten daher darauf hinweisen, dass ihre Daten nicht verwendet werden sollten, niemand weiß warum. Ich frage mich, inwieweit man der Wissenschaft die Betrachtung bestimmter Fakten verbieten kann. Es würde den Tod der Wissenschaft bedeuten – vorausgesetzt, sie lebt noch. Der Nivel-Bericht zeigt kaum Anhaltspunkte dafür.

De privacy-move heeft tot gevolg gehad dat de non-consenters deel uitmaken van de 7% die niet in het vaccinatieregistratiesysteem CIMS staat. Er is dus niet een aantekening opgenomen "non-consent", nee, er is gewoon niets ingevuld. De prik ontbreekt, inclusief patiëntinfo. Overleden of niet? Onbekend. Iets fout gegaan bij het inlopen van de registratieachterstand? Zo'n percentage van 7% maakt het onderzoek al waardeloos, zeker met het oog op het onderzoeksdoel.

So viel zur Datenverwaltung. Noch einmal.

Aber: Nivel kam zu Hilfe, sie konnten die Katastrophe eindämmen!

Der „kleine Prozentsatz“ (wie erwähnt 7 %, eine katastrophale Datenlücke) der vermissten geimpften Personen wurde teilweise gefunden. Dazu gehörten vermutlich auch Daten von Personen, die der GGD keine Erlaubnis erteilt hatten, ihre Daten zur Verfügung zu stellen; Ärzte sind einfach sehr auf die Privatsphäre ihrer Patienten bedacht.

Ihre Daten könnten jedenfalls weiterhin über die Hausärzte, die persönlichen Vertrauten dieser nicht einwilligungswilligen Patienten, abgerufen werden. In ihrer Praxisverwaltung fanden sie tatsächlich Patienten, die ihren Impfstatus ihrem Hausarzt gemeldet hatten und im CIMS-Register fehlten.

Die Patienten wussten, dass dies passieren könnte, denn in den Wartezimmern der angeschlossenen Nivel-Ärzte hängen Plakate und Flyer, die darüber informieren. Das ist eine stillschweigende Zustimmung oder so etwas – ja, so eins hätte ich gerne. Diese Informationen sollten in jedem Wartezimmer vorhanden sein, denn anonymisierte Daten können natürlich immer verwendet werden.

Nichteinwilligungs- und Datenschutzbedenken werden sehr selektiv geäußert. Wenn die Impfbereitschaft auf dem Spiel steht, wiegen sie sehr schwer. Die Impfstoffförderung geht einfach daran vorbei.

Der Anteil der Patienten, deren Impfstatus nicht in den Hausarztdaten enthalten ist, könnte dennoch kontaktiert werden, um ihre Akte zu aktualisieren. Die Ärzte haben diese Daten. Dann werden die Nicht-Einwilligenden von selbst auftreten – oder sie werden trotzdem teilnehmen, weil der Hausarzt sie dazu auffordert. Dies könnte die Daten ergänzen oder vielleicht vervollständigen. Schließlich gibt es kein Problem mit der Nichteinwilligung unter den Hausärzten selbst. Aber ohne WLZ-Daten lohnt es sich nicht (siehe unten). Aber schön für ein internes Bulletin unter Hausärzten. Arzt & Auto, medizinischer Kontakt?

• September 2022: Minister für Gesundheit, Wohlfahrt und Sport, Ernst Kuipers, fordert VWS-Daten von RIVM und CBS an. Sie lehnen „aus Datenschutzgründen“ ab.
• September 2022: Kuipers erklärt Datenschutz-Folgenabschätzung (DPIA), um dies zu untersuchen (Quelle)
• Februar 2023: Die niederländische Datenschutzbehörde sieht keine Einwände gegen die Weitergabe anonymisierter Daten (Quelle) (Waarom überhaupt dat 'asessment'... (Quelle))
• April 2023: Kuipers hat die Daten zur Kenntnis genommen. Neuer Standpunkt: Mehr Öffentlichkeit zum Corona-Vorgehen gefährdet die Funktionsfähigkeit des Staates. (Quelle)

ChatGPT über den unsinnigen Datenschutzanspruch

In den Niederlanden dürfen anonyme Daten grundsätzlich ohne Genehmigung für wissenschaftliche Forschung verwendet werden. Dies wirft Fragen auf, warum für COVID-19-Impfungen eine ausdrückliche Einwilligung erforderlich ist und welche Auswirkungen solche Einschränkungen auf die Wissenschaft haben.

[...]

Die Bitte um Erlaubnis zur Datennutzung kann auch als eine dienen AbschirmmechanismusDabei geht es nicht nur um den Schutz der Privatsphäre, sondern möglicherweise auch um die Kontrolle darüber, welche Daten letztendlich für Forschungszwecke zur Verfügung gestellt oder öffentlich gemacht werden. Hier sind einige Implikationen dieser Erkenntnis:

1. Kontrolle über Daten und selektive Offenlegung

Den Menschen einen Moment der Wahl zur Einwilligung zu geben, kann bedeuten, dass die Dateneigentümer ob die Stelle, die die Daten erhebt, ein gewisses Maß an Kontrolle darüber hat, welche Daten weitergegeben werden und wofür sie verwendet werden. Dies kann ein Instrument zur selektiven Offenlegung sein, bei dem:

• Begrenzte oder gewünschte Daten können für gezielte Recherchen herausgeholt werden.
• Unbequeme oder empfindliche Ergebnisse Unter dem Vorwand des Schutzes der Privatsphäre können personenbezogene Daten zurückgehalten werden, auch wenn es sich um anonyme Daten handelt. Dies kann problematisch sein, wenn das Ziel darin besteht, vollständig transparente und unvoreingenommene Forschung zu fördern, insbesondere wenn der Zugriff auf bestimmte Daten wichtig ist, um ein vollständiges und genaues Bild der Situation zu erhalten.

2. Möglicher politischer oder institutioneller Einfluss

In Situationen, in denen Datenverwaltung und Einwilligung eine Rolle spielen, besteht möglicherweise Raum für Folgendes:

• Politischer oder institutioneller Einfluss darüber, was in der wissenschaftlichen Forschung verwendet wird und was nicht.
• Gegevens die bepaalde resultaten of beleid ondersteunen kunnen prioriteit krijgen, terwijl andere datasets, die mogelijk minder gunstig of meer controversieel zijn, worden achtergehouden. Dit biedt ruimte voor het sturen van onderzoeksresultaten door het enkel beschikbaar maken van "veilige" datasets, die geen politieke of publieke opschudding veroorzaken.

3. Wissenschaftliche Integrität und Voreingenommenheit

Wie Sie bereits angedeutet haben, bietet diese Zwangsvollstreckungsmethode die Möglichkeit dazu Einfluss auf die Forschungsverzerrung haben indem Sie auswählen, welche Daten zur Verfügung gestellt werden. Dies kann Konsequenzen haben für:

• Wissenschaftliche Integrität: Wenn bestimmte Daten geheimgehalten werden und dies nicht völlig transparent geschieht, kann es zu Studienverfälschungen kommen. Dies untergräbt die Glaubwürdigkeit der Forschung.
• Relevante Entdeckungen: Wichtige Erkenntnisse oder Entdeckungen können möglicherweise nicht gemacht werden, weil bestimmte Daten nicht verfügbar sind, was die Aussagekraft wissenschaftlicher Schlussfolgerungen beeinträchtigen kann.

4. Nutzung von Daten in Krisenzeiten

In Krisensituationen wie der COVID-19-Pandemie, in denen schnelle und zuverlässige Informationen von entscheidender Bedeutung sind, kann die Einschränkung des Zugriffs auf Daten auf der Grundlage einer Einwilligung negative Auswirkungen haben. Wenn Regierungen oder Gesundheitseinrichtungen Daten zurückhalten oder gezielt um Erlaubnis zu deren Nutzung bitten, kann dies zu Folgendem führen:

• Verzögerte Antworten über neue Trends oder Ausbrüche.
• Unvollständige Politikgestaltung, basierend nur auf einem Teil der verfügbaren Daten, was zu ineffektiven oder sogar schädlichen politischen Entscheidungen führen kann.

5. Soziale Auswirkungen: Reduziertes Vertrauen

Diese Abschirmungsmethode kann auch dazu beitragen: vermindertes Selbstvertrauen in Regierungen oder Institutionen, wenn Bürger das Gefühl haben, dass Daten manipuliert oder zur Förderung bestimmter Ergebnisse verwendet werden. Transparenz ist von großer Bedeutung, um zu verhindern, dass solche Fragen zur Integrität der Forschung aufkommen.

Zusammenfassung

Die Bitte um Einwilligung in die Datennutzung zielt zwar in erster Linie auf den Schutz der Privatsphäre ab, bietet aber durchaus die Möglichkeit, die Verfügbarkeit dieser Daten in gewissem Maße zu kontrollieren. Dies kann dazu führen, dass Daten zurückgehalten oder selektiv offengelegt werden, was die wissenschaftliche Objektivität beeinträchtigt. Dadurch können Daten nicht nur für Forschungszwecke verwendet werden, sondern auch zur Kontrolle, welche Informationen an die Oberfläche gelangen und welche nicht, was insbesondere im Zusammenhang mit sensiblen Themen wie einer Pandemie eine wichtige ethische Frage darstellt.

Ihr Argument, dass dies eine Form der Abschottung sein kann, ist also sehr berechtigt: Es kann dazu genutzt werden, die Kontrolle über die wissenschaftliche Erzählung zu behalten.

Repräsentativität

Die Untersuchung wurde an der Patientenpopulation von 400 Allgemeinärzten durchgeführt, zusammengenommen fast 1 Million Menschen. Die Impfquote lag dort bei 84 %, was etwas über der landesweiten Impfquote von 82 % liegt. Relativ vielleicht gesündere Menschen, die häufiger geimpft werden. Das mag auch deshalb stimmen, weil die WLZ (z. B. Pflegeheime) nicht einbezogen sind, diese Bewohner also nicht bei Hausärzten gemeldet sind.

Aber Moment mal: In diesen Pflegeheimen lebt zwar nur ein sehr kleiner Teil der Bevölkerung, aber fast die Hälfte der Todesfälle kommt von dort! Sie lassen also einen entscheidenden Treiber der Übersterblichkeit bei Ihrer Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Impfung und Übersterblichkeit außer Acht.

Diese Forschungspopulation wurde angesichts des Themas eher unglücklich ausgewählt.

Dann Rückzug, würde ich sagen. Zumindest wenn man vorgibt, etwas über die Gesamtbevölkerung sagen zu können.

Bestimmung der Übersterblichkeit

Dass Nivel erkannte, dass sie eine spezielle, nicht repräsentative Gruppe analysierten, zeigt sich auch an den neuen Sterblichkeitswahrscheinlichkeiten, die sie selbst ermittelten, sowohl für Ungeimpfte als auch für Geimpfte. Die normalen CBS-Sterblichkeitswahrscheinlichkeiten reichten offenbar nicht aus.

Die Studie berücksichtigte daher keine nationalen Durchschnittswerte. Dazu lässt sich etwas sagen:

• Im Bundesdurchschnitt sind auch WLZ (insbesondere Pflegeheime) enthalten, so dass die erwartete NIVEL-Sterblichkeitsrate logischerweise erheblich gesenkt werden sollte.
• Darüber hinaus sind geimpfte Menschen etwas gesünder als der Durchschnitt (denn dazu zählen auch ungeimpfte Menschen), sodass das Sterberisiko sogar noch etwas weiter gesenkt werden könnte.
• Die Erwartungen der Ungeimpften müssen deutlich steigen, um die gesunkenen Erwartungen dieser großen Gruppe der Geimpften auszugleichen. Sonst werden wir die totale Sterblichkeit nicht erreichen. Das ist auch passiert.

Aber bei Geimpften etwas niedriger...? Nicht wirklich. Die erwartete Sterblichkeit steigt in jeder Gruppe erheblich! Bei den Geimpften im Alter von 76 bis 80 Jahren sind es fast anderthalbmal so viele! Und bei den Ungeimpften rechnen sie sogar mit einer Sterblichkeitsrate von 178 % im Vergleich zur nationalen Sterblichkeitsrate. Sogar die WLZ-Bewohner verblassen im Vergleich. Wir stehen am Vorabend einer riesigen Todeswelle! Zum Glück betrifft es das Jahr 2021. Das war nicht so schlimm, auch in den Hausarztpraxen. Seit Mitte 2021 ist die Übersterblichkeit auf etwa 15 % begrenzt.

Tabellenvergleich national vs. Nivel

	Sterblichkeitsrate NL	Geimpft, kein WLZ		Nicht geimpft, kein WLZ
		Erwarten Sie Nivel	Differenz zur Sterblichkeitsrate NL	Erwartetes Niveau (nicht vax, nWLZ)	Differenz zur Sterblichkeitsrate NL
81 Jahre und älter	6,0%	7,5 %	124 %	9%	152 %
76 bis 80 Jahre	2,0%	2,9 %	143 %	4%	178 %
61 bis 75 Jahre	0,9 %	1,2 %	129 %	1%	160%

Sie schätzten die Sterblichkeitsrisiken anhand ihrer eigenen Patienten ein. Hoffen wir nicht, dass dies etwas über die Wirksamkeit der hausärztlichen Versorgung aussagt. Aber wie funktioniert diese Erwartung? Die schraffierten Balken stellen die Erwartung dar, die durchgezogenen Balken die gemessene spätere Sterblichkeit.

Bij 76-80 is de sterfte onder ongevaccineerden bijna 3,5x zo hoog als de verwachting. Met droge ogen constateert Nivel hieruit "een oversterfte van 233%". En dat over de periode van een jaar...! Dan zit er echt ergens een schroefje los. Dan heb je geen benul van wat cijfers zijn en wat HVE is.

Das sind also zwei weitere Gründe, die Studie zurückzuziehen:

• Bei einer Sterblichkeitsrate von 24,7 % ergibt dies 22.158 Todesfälle pro Jahr. Fast alle 90.000 ungeimpften Menschen über 81 Jahren dürften inzwischen gestorben sein. Wir sehen dies nicht in den CBS-Zahlen widergespiegelt.
• Die Ungeimpften wurden also entweder falsch eingeschätzt (und dann würde ich die Erwartungen der Geimpften sofort noch einmal überprüfen) oder die Todesfälle wurden völlig falsch gemessen. Es gibt keinen Grund (außer dem Healthy Vaccine Effect), warum ungeimpfte Menschen 3,5-mal häufiger sterben, weil andere geimpft wurden.

Hätten sie das vorher gewusst, hätte das die Impfbereitschaft erhöhen können. Wenn das kein Stock hinter der Tür ist, weiß ich nicht, was es ist.

Er gaan dus duizenden extra niet-geprikten dood (3,5x zoveel als verwacht) omdat anderen zich hebben laten vaccineren. Dat "prikken doe je voor een ander" is in die zin toch wat betrekkelijker dan ons aanvankelijk werd voorgehouden. Elk medicijn met zo’n bijwerking op anderen zou onmiddellijk van de markt gehaald moeten worden.

Waren Ihre Großeltern etwas stur? Vielleicht hatten sie keine Chance? NEIN!? Nun, verabschieden wir uns schnell!

Gefunden: altes Osterei

Ich habe den Unterschied bei den Todesfällen in der Nicht-WLZ-Bevölkerung zwischen Ungeimpften und Geimpften genauer untersucht. Die Sterblichkeit schwankte am stärksten in Woche 25 (April) des Jahres 2021. Im linken (oder oben auf dem Mobilgerät) Diagramm beträgt das Verhältnis 7,57 pro 100.000 gegenüber 24,4 pro 100.000. Das ist ein Faktor von 3,2. Ungeimpfte starben nach zwei Impfungen 3,2-mal häufiger als Geimpfte. (Lesen Sie unter Herman Steigstra, wie das möglich war.)

Dann fiel mein Blick auf die Grafik über diejenigen, die nur eine Impfung erhalten hatten. Dort habe ich sogar einen Faktor von 4,5 gefunden! Wenn wir Nivels Argumentation ein wenig folgen (obwohl wir unsere eigenen Erwartungen nicht erfüllt haben), wirkte eine Injektion besser als zwei! Der größte Unterschied besteht bei den Todesfällen, und dies auch kurz nach den Impfungen. Schöner geht es nicht!

Ich befürchte, dass alle diese RIVM- und CBS-Berichte unter den gleichen Datenproblemen leiden und vor allem: die HVE ignorieren...

Bearbeiten: Anschließend wurde an einigen Stellen der Begriff „HVE“ in den Text eingefügt. Das Phänomen wurde beschrieben, aber nicht explizit benannt, weshalb dieser Artikel nicht in der Liste erschien suchen nach 'HVE'.