Anfang Dezember gab es eine erneuerte/aktualisierte Studie des RIVM (1) und eine statistische Berechnung des CBS (2) über die Corona-Zeit und die anhaltende Übersterblichkeit. Darauf reagierten verschiedene Medien, darunter der Wissenschaftsjournalist Maarten Keulemans von de Volkskrant (3). Die reduzierte Pflege wird von Gijs Loef als „Infarkt der ständigen Pflege“ bezeichnet, aber eines ist klar: „Es lag sicherlich nicht an den Impfstoffen.“
Wie stark sind diese Behauptungen jetzt? Letzten Endes handelt es sich um Statistiken, und mit Statistiken kann man alles beweisen oder auch vertuschen, je nachdem, wie die Daten dargestellt werden. Werfen wir einen Blick auf einige dieser Präsentationstechniken.
Was Sie beachten sollten, wenn Sie Regierungsberichte über Corona lesen.
Präsentationstechnik 1: Nennen Sie einfach Phänomene, die nützlich sind zur verordneten (Impf-)Politik
Es ist ein bekanntes Beispiel Healthy Vaccinee Wirkung (HVE). Bereits von verschiedenen Experten erwähnt und auch vom RIVM anerkannt. Doch wie groß ist dieser Effekt und hat er Auswirkungen?
Die grundlegende Erklärung lautet: Gesündere Menschen werden häufiger geimpft als ungesunde Menschen. Gleichzeitig wird eine Person mit einer (deutlich) kürzeren Lebenserwartung seltener geimpft. Aber im Grunde kommt es auf das Gleiche an: Die Ausgangssituation (Gesundheit) bestimmt das Verhalten des Menschen; aber das Verhalten bestimmt nicht das Ergebnis (Gesundheit). Dies kehrt den möglichen Kausalzusammenhang um.
Zur Veranschaulichung: Ein starker 75+ ohne Vorerkrankungen wird einen potenziell schweren Verlauf einer Corona-Infektion nicht wollen und sich impfen lassen. Eine über 75-jährige Person mit allen möglichen Beschwerden, die auf Haushaltshilfe angewiesen ist und weiß, wie fragil ihr Gesundheitszustand ist – und wie kurz ihr Lebenshorizont ist – wird weniger geneigt sein, sich impfen zu lassen – wenn ein Transport organisiert werden kann. Daher ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass diese über 75-Jährigen mit Erkrankungen keinen Impfstoff erhalten. Wir haben auch Gruppen von Menschen, die Palliativpflege erhalten oder sich in einem Hospiz befinden und bei denen die Schmerzbehandlung die einzige Pflegebehandlung ist. Diese werden ebenfalls als ungeimpft eingestuft.
In der Gruppe der Ungeimpften gibt es daher naturgemäß mehr Menschen mit einer (sehr) kurzen Lebenserwartung. Und umgekehrt wird es in der Gruppe der Geimpften relativ viele Menschen geben, die gesünder sind und eine längere Lebenserwartung haben. Dies wird kurz HVE genannt.
Dieser Effekt wird je nach Altersgruppe unterschiedlich sein. Mit den 50 Minuten haben Sie relativ gesehen viele Menschen mit einer langen Lebenserwartung und nur eine Handvoll mit einer kurzen Lebenserwartung, und dieser Effekt wird geringer sein. Auch dieser Effekt wird bei älteren Menschen geringer sein. Die Lebenserwartung dort ist ohnehin recht gering, ein, zwei oder drei Monate weniger werden sich kaum bemerkbar machen. Der HVE-Effekt wird in Gruppen mit einer durchschnittlichen Lebenserwartung am größten sein.
Spielt das in den Studien von RIVM und CBS eine Rolle?
Das RIVM zeigte letztes Jahr eine Studie (4) und in der Ergänzung gab es eine interessante Grafik. (5) Grafik S3 zeigt den Unterschied in der Mortalität zwischen den verschiedenen Impfgruppen auf Wochenebene. Und wenn Sie etwas tiefer in diese Gruppen hineinzoomen, werden Sie das sehen Die violette Linie (Nicht-Covid-Mortalität von Ungeimpften pro 100.000 „Personentage“) steigt mit jedem Beginn der Impfung. Dies betrifft daher alle Todesursachen in dieser Studie außer COVID-19.
Ich habe diese Diagramme selbst simuliert und den Zeitpunkt der Impfungen genutzt. Als Beispiel nehme ich die Gruppe 50-69. Die Gruppe mit durchschnittlicher Lebenserwartung. Hier sieht man deutlich, dass die Sterblichkeit in der ungeimpften Gruppe (lila Linie) während der Impfung ansteigt und dann langsam abnimmt. Relativ viele Menschen mit einer kürzeren Lebenserwartung lassen sich nicht impfen.
Nach der Impfperiode sieht man, dass einige dieser Menschen tatsächlich schnell sterben und daher die Linie langsam abnimmt und die Wirkung schwächer wird. Ein klares HVE in dieser Gruppe. Die Sterblichkeit hat sich innerhalb von vier Monaten mehr als verdoppelt.
Den gleichen Effekt sehen wir auch im CBS-Bericht. Als die Impfung im Frühjahr 2021 begann, sah man auch, dass die Sterblichkeit pro 100.000 (pro 100.000) unter den Ungeimpften schnell anstieg und dann langsam wieder auf die normale Sterblichkeit zurückfiel. Um den Sägezahn etwas abzuschwächen, hätte sich CBS ebenso wie RIVM für einen 4-Wochen-Durchschnitt entscheiden sollen. Dennoch sehen wir auch hier deutlich den HVE-Effekt. Es ist klar, dass die HVE deutlich sichtbar ist und auch (großen) Einfluss hat.
Maarten Keulemans lässt uns das auf X glauben stets hat nur einen geringen Effekt. Von der Gesamtbevölkerung dürfte es nur ein kleiner Prozentsatz der Menschen sein, die in Hospizen usw. untergebracht sind, argumentiert er (wobei er wahrscheinlich Ruben van Gaalen anruft).
Aber nur wenige Menschen sterben jeden Tag. Der Effekt ist daher in den Mortalitätsdiagrammen deutlich sichtbar.
Bei einer Impfquote von 85 % summieren sich „einige wenige Menschen“ mit einer Lebenserwartung von wenigen Monaten zur Sterbestatistik der Ungeimpften.
Der RIVM-Bericht zeigt sogar, dass die Impfstoffeffizienz (VE) dagegen ist Nicht-Covid-19-Mortalität in der Gruppe der 50- bis 69-Jährigen liegt sie in den ersten 7 Monaten sogar zwischen 60 und 70 % (Abbildung S2 im Zusatz)(5).
Mit anderen Worten handelt es sich um einen Wunderimpfstoff, der die Gesamtsterblichkeit senkt (woher kommt diese Übersterblichkeit?), oder es handelt sich um einen ganz anderen Effekt, der die Zahlen trübt. Und könnte das möglicherweise etwas mit HVE zu tun haben? Und das bringt mich direkt zur Präsentationstechnik 2.
Präsentationstechnik 2: Vergleiche anstellen, die positiv ausfallen.
Wie oben erläutert, können Sie die geimpften und ungeimpften Gruppen aufgrund von Verwirrung nicht direkt vergleichen. Eine Bevölkerung „willkürlich“ aufzuteilen, funktioniert nicht. Aus diesem Grund versuchen seriösere Studien, die Gruppen zusammenzubringen, indem sie Menschen mit den gleichen Merkmalen in beide Gruppen einbeziehen. CBS und RIVM tun dies jedoch nicht.
Wir wissen jetzt, dass die Nicht-Covid-Sterblichkeit in der ungeimpften Gruppe im Vergleich zur geimpften Gruppe teilweise doppelt so hoch ist. Warum vergleichen Menschen dann diese Gruppen miteinander?
Warum nicht die Sterblichkeit mit anderen Basisdaten vergleichen? Beispielsweise die durchschnittliche Sterblichkeit in den Jahren 2017-2019 (pro 100 Personentage). Das wird viel sauberer sein.
Ich habe diese Basislinie/Trendlinie für die verschiedenen Gruppen berechnet. Als Beispiel noch einmal die 50- bis 69-Jährigen. Bis die Impfkampagne Fahrt aufnimmt, sehen Sie die violette Linie (ungeimpft) im Anschluss an die Grundlinie.
Nach der Impfperiode liegt die grüne Linie (Grundimpfung abgeschlossen) leicht unter dem Ausgangswert. Das erscheint mir logisch, da wir wissen, dass es in dieser Gruppe relativ viele gesunde Menschen gibt. Doch was ist in der Zwischenzeit mit der geimpften Gruppe passiert? Warum war die Sterblichkeit dort höher? Ist das der Grund, Geimpfte mit Ungeimpften zu vergleichen? Würde das zu einem günstigeren Ergebnis führen?
Meiner Meinung nach ist dies die Präsentationstechnik 2. Es ist vorteilhafter, beide Gruppen miteinander zu vergleichen, statt mit einer grundlegenden Sterblichkeitslinie. Mit anderen Worten: In diesem Fall ist es eine klare Entscheidung, den bestmöglichen Effekt in der Forschung aufzuzeigen.
Präsentationstechnik 3. Verwenden Sie bedeutungslose Diagramme.
CBS zeigt Grafiken, die eigentlich nichts bedeuten. Wie 3.4.1/2 der häufigsten Todesursachen bei Männern und Frauen. Es wird eine Top 10 angezeigt, wobei angegeben wird, dass dies etwa 50 % der Todesursachen ausmacht. Wenn eine Todesursache einen deutlichen Anstieg aufweist, sich beispielsweise verdoppelt, aber in einem relativ geringen Prozentsatz von 1 % liegt und sich daher auf 2 % verdoppelt, wird dies in der Grafik nicht angezeigt.
Darüber hinaus gibt es auch keine Standardisierung. Da die Bevölkerung wächst und altert, kann man damit rechnen, dass es mehr absolute Todesfälle durch Krebs geben wird. Während die Techniken immer besser werden und die Sterblichkeit prozentual sinkt. Die Rückrechnung auf „pro 100.000“ ist eine gute Methode. Schauen wir uns nun die Neubildungen (Krebsfälle) bei Männern an. (Todesursachen können heruntergeladen (7) und dann mit Excel bearbeitet werden.)
Wenn wir die Daten wie in der linken Tabelle anordnen (standardisiert pro 100.000), ist ein abnehmender Trend in der Untergruppe 2.Neuformationen sichtbar. Immer weniger Männer sterben an Krebs. Wenn wir dann die Pandemiejahre für einen Moment ignorieren und Excel eine automatische Regressionslinie (Trendlinie) von 2011-2019 berechnen lassen, gelangen Sie zur orange gepunkteten Linie.
Sie können diese Zeile bis 2020, 2021 und 2022 verlängern. Das ist dann Ihre erwartete Sterblichkeit für diese Todesursache. Und aus dieser „erwarteten“ Sterblichkeit lässt sich dann errechnen, wie groß die Abweichung zur tatsächlichen Sterblichkeit ist. So entsteht die 2e Graph
Eine gemeinsame Bandbreite lag zwischen -25 und +25 mehr Todesfällen als erwartet. Dann werden wir im Jahr 2022 einen Ausreißer außerhalb der üblichen Bandbreiten sehen. Bei einer erwarteten Sterblichkeit von fast 1000 Menschen (pro 100.000) ist eine Abweichung von 40 (4 %) keine sehr große Abweichung, aber man sollte sie im Auge behalten, da sie viermal so hoch ist wie der Durchschnitt der 10 Jahre zuvor. Wenn die Todesursachen für 2023 bekannt gegeben werden, gibt uns das hoffentlich mehr Orientierung. War es ein einmaliger Ausreißer oder wird es in Zukunft öfter so sein?
Sie können diese Erwartung für alle Gruppen (5-Jahres-Kohorte) und für alle Todesursachen berechnen. Abweichungen sind auf Basis der Vorjahre zu betrachten. Manchmal kann bereits eine Abweichung von 2 % auf eine statistische Veränderung hinweisen.
Auf diese Weise zeigen Sie den Lesern klare Grafiken.
Präsentationstechnik 4. Wählen Sie relativ kurze Zeiträume und verteilen Sie diese auf die gesamte Bevölkerung.
Wie Sie oben sehen können, können Sie auf der Grundlage des Trends 2011–2019 Vorhersagen für die Jahre 2020–2022 treffen. In einer früheren Analyse (6) von CBS sehen Sie, dass sie relativ kurze Zeiträume (2015–2022) anzeigen und auf dieser Grundlage „zeigt“, dass etwas „innerhalb“ der Bandbreite liegt. Wie zum Beispiel die Tasse Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Aus dieser Sicht scheint es, als ob diese Zahlen in eine bestimmte Bandbreite passen. Wenn wir die Datenreihe jedoch leicht bis 2011 erweitern und die Bevölkerung zwischen 65 und 80 Jahren vergrößern, sehen wir ein anderes Bild. Abwärtstrend – bis 2021.
Unten sehen wir im linken Diagramm einen Abwärtstrend mit der Trendlinie 2011–2019 und im rechten Diagramm die Abweichungen von der Trendlinie von etwa +10 und -10 Todesfällen. Das entspricht einer Abweichung von 2,5 %. Aber ab 2020 sehen wir einen starken Anstieg des Anteils auf 70 zusätzliche Todesfälle (pro 100.000), was den Erwartungen entspricht, was einer Abweichung von 20 % entspricht. Dies sollte bei CBS die Alarmglocken schrillen lassen. Nichts könnte weiter von der Wahrheit entfernt sein.
Zitate aus den CBS-Berichten:
„Es gab auch einen leichten Anstieg [im Jahr 2022] bei der Zahl der Todesfälle durch Herz-Kreislauf-Erkrankungen (+4 Prozent)“
„Während der COVID-19-Epidemie haben sich die saisonalen Muster anderer (Hauptgruppen-)Todesursachen verändert und vor allem im Jahr 2022 ist die Sterblichkeit aufgrund von Atemwegserkrankungen und nichtnatürlichen Todesursachen (unfallbedingte Stürze) höher als erwartet.“
Die deutlich erhöhte Sterblichkeit (20 %) bei den 65-80-Jährigen wird nicht erwähnt. Es verschwindet, wenn man nur die Gesamtbevölkerung und einen relativ kurzen Zeitraum betrachtet.
Präsentationstechnik 5. Covid fällt unter Atemwegserkrankungen, ist aber auch eine eigene Kategorie. Benutzen Sie beides.
Schauen wir uns noch einmal die Aussprache an „Während der COVID-19-Epidemie haben sich die saisonalen Muster anderer (Hauptgruppen-)Todesursachen verändert und zwar hauptsächlich im Jahr 2022 Die Sterblichkeit ist an Erkrankungen der Atmungsorgane und nichtnatürliche Todesursachen (unfallbedingte Stürze) höher als erwartet..
Die Erkrankung der Atmungsorgane. Was sehen wir dort? Laut Statistik der Niederlande wird die Sterblichkeit im Jahr 2022 steigen.
Die Atemwegserkrankung scheint stark mit der Grippesaison zusammenzuhängen. „Schwere“ Grippesaisonen erhöhen die Atemwegssterblichkeit erheblich. Milde Jahreszeiten weisen eine geringere Sterblichkeit auf.
Verwenden wir die gleiche Methode wie zuvor. Wir wählen die Gesamtpopulation aus und betrachten nun Atemwegserkrankungen. In den Nichtpandemiejahren sehen wir dann standardmäßig mehr Ausreißer. Verschiedene Jahre führen zu mehr als 10 % zusätzlicher Sterblichkeit aufgrund von Atemwegserkrankungen. Wenn wir anhand der Trendlinie erneut eine Erwartung für 2020-2022 aufstellen, sehen wir das Jahr 2022 kaum höher Die Mortalität war in dieser Gruppe höher als erwartet. Zwar ist die Sterblichkeit in den Jahren 2020 und 2021 deutlich geringer als erwartet, da die regulären Sterblichkeitsspitzen vermutlich in der 18. Corona-Untergruppe liegen.
Und was ist mit dem versehentlichen Sturz? Dies liegt in der Untergruppe 16 der Todesursachen. CBS hat in seiner Pressemitteilung (8) beschrieben, dass die Ursache ICD-10,R99 ist (Herzstillstand ohne Angabe der Ursache) wurde in ihrer Analyse in die Überschrift verschoben Herzkrankheit. In den herunterladbaren Daten von Statline (7) ist diese Ursache jedoch immer noch in Untergruppe 16 enthalten. In dieser Untergruppe führt CBS die zusätzliche Sterblichkeit auf „unfallbedingte Stürze“ zurück, wie in Absatz/Grafik 3.3.1.6 und 7 vorgeschlagen. Der Anstieg der unfallbedingten Stürze um 10 % erklärt jedoch nicht das exponentielle Wachstum in den Corona-Jahren 2020–2023. Im Jahr 2022 ist eine Abweichung von 40 % zu erkennen.
Schließlich
Es gibt noch mehr Techniken zu erkennen. Aber ich belasse es vorerst dabei. Wie Sie sehen, wurden manchmal bewusste Entscheidungen getroffen, falsche Vergleiche anzustellen oder nicht hineinzuzoomen und es global zu halten.
Die für mich wichtigsten Abweichungen (abgesehen von Covid-19) sind in der erhöhten Sterblichkeit in den Jahren 2021 und 2022 in den Untergruppen 7 (Herz-Kreislauf-Erkrankungen) und 16 (Sonstige) in der Bevölkerung 65-80 zu sehen.
Darüber hinaus ist in den Pandemiejahren 2020 und 2021 eine bemerkenswerte Ersatzsterblichkeit bei Frauen über 80 Jahren zu beobachten. Dabei sind die Todesursachen 5 bis 8 deutlich geringer und kompensieren nahezu die gesamte Sterblichkeit durch Covid-19. Bei Männern über 80 sieht man ein ähnliches Bild, allerdings in geringerem Ausmaß.
4)https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2022.07.21.22277831v4
7) https://opendata.cbs.nl/statline/#/CBS/nl/dataset/7052_95/table?fromstatweb
Es ist natürlich bizarr, dass die Todesfälle unter Ungeimpften nach einer Impfrunde zunehmen (die violette Linie). Ich halte es für relevant, genau zu wissen, wann jemand als geimpft gilt. Ich glaube erst nach 2 oder 3 Wochen. Ist das immer noch so? Wer also kurz nach einer mRNA-Impfung stirbt, wird als ungeimpft abgeschrieben. Man kann also – wie Norman Fenton auch sagte – das größte Gift als sichere Droge verkaufen.
Ist das nicht die logischste Erklärung für einen Anstieg der Sterblichkeit bei Ungeimpften unmittelbar nach einer Impfrunde?
Dieser Trick wurde durchgehend angewendet und scheint mir einen großen Einfluss auf die obigen Grafiken zu haben.
Es wird eine ziemlich komplizierte Geschichte, daher ist mein Kommentar vielleicht ein Fehler, aber ich wollte ihn trotzdem erwähnen.
Ich denke, das ist in der Tat immer noch der Fall.
Ich denke, in diesem Artikel geht es hauptsächlich darum, wie Dinge falsch dargestellt werden (3x Wortwert irgendjemand? ;P), so dass dies auch verschleiert wird. Aber auch, wenn ich das richtig verstehe (denn es wird ja alles ziemlich kompliziert), dass insbesondere die deutliche Zunahme von Herz-Kreislauf-Erkrankungen verschleiert wird ... und was könnte die offensichtlichste Ursache dafür sein? 🤔 Denn an den Spritzen kann es natürlich nicht liegen... 🙄🤷🏻♂️
Bitte korrigieren und/oder ergänzen Sie mich ggf.
Ok, danke für eure Antworten. Ich denke, es gibt zwei verschiedene Ziele, über die wir sprechen. In diesem Artikel geht es hauptsächlich um die Techniken, die das RIVM verwendet, um Dinge anders darzustellen, als sie sind. Eine Nebelwand aufstellen.
Ich suche nach einer logischen Erklärung für die übermäßige Sterblichkeit, und RIVM wird diese offensichtlich nicht liefern.
Dann wird es äußerst wichtig, die korrekten Definitionen von „geimpft“ zu verwenden. Das wird eine der Herausforderungen für Ronald Meester und Marc Jacobs sein.
Du hast vollkommen recht. Verstirbt jemand innerhalb von 2 Wochen nach Erhalt der Giftinjektion, gilt dieser Todesfall als ungeimpft. Der obige Artikel ignoriert dies völlig und das ist ein Fehler.
RIVM teilt seine Forschung in zwei Teile. Für die Impfwirksamkeit zählen nur 2 Wochen nach der Impfung.
Bei Todesfällen nach der Impfung zählt der Tag der Impfung.
CBS hat dies nicht angegeben, aber ich vermute, dass sie dieselbe Methode verwenden, da sie dieselben Daten verwenden.
Kein Fehler. Der Effekt ist zwar vorhanden und hätte erwähnt werden können, sein Anteil ist jedoch begrenzt und tritt hauptsächlich beim Vergleich von „Teilgrundserien“ und „vollständigen Grundserien“ auf. Es ist jedenfalls nicht so, dass zu „ungeimpft“ auch alle innerhalb von zwei Wochen nach einer Impfung zählen. So wird es nicht dargestellt. Ein befreundeter Statistiker hat das noch einmal für uns überprüft. Dazu sagt er folgendes:
„Ich habe auch den ursprünglichen RIVM-Bericht noch einmal überprüft (wie versprochen). Tatsächlich wechseln Sie am Tag der Injektion 1 sofort zum Status „Basisserie teilweise“ und 2 Wochen nach Injektion 2 (oder 4 Wochen nach einer Janssen-Injektion) wechseln Sie zu „Basisserie abgeschlossen“. Und wie bereits erwähnt, konzentrieren sich die meisten VE-Analysen im Bericht auf „Basisserie abgeschlossen“ (und dann auf die Anzahl der Monate, seit die Basisserie abgeschlossen ist).
Wer also vor „Basisserie abgeschlossen“ stirbt, hat nicht den Status „Basisserie abgeschlossen“, und das kann bis zu 2 Wochen nach Injektion 2 sein. Die impfbedingte Mortalität kurz nach der Injektion ist also (tatsächlich) weitgehend verborgen. Der impfbedingte Tod kurz nach Injektion 1 fällt in die Kategorie „partielle Basisserie“. Der impfbedingte Tod kurz nach Injektion 2 fällt ebenfalls in die Kategorie „partielle Basisserie“. Dies erklärt zweifellos teilweise die beträchtliche Lücke in der gemeldeten VE zwischen einerseits der VE der „Teilserie der Basisserie“ und der VE der „vollständigen Basisserie m1“. Beispielsweise gaben bei den Personen, die zwischen 1931 und 1950 geboren wurden, 75 % gegenüber 98 % VE gegen Covid-Todesfälle an. Dieser Unterschied zwischen ihnen ist zweifellos teilweise darauf zurückzuführen, dass dort gefährdete Menschen starben, teilweise wahrscheinlich aufgrund von Injektion 1 oder Injektion 2! Es gibt also diese impfbedingten Todesfälle.
Im Übrigen ist der „größere“ Effekt, der die VE-Ergebnisse beeinflusst, tatsächlich der sehr große gesunde Impfeffekt. Dadurch beträgt der ACM-VE über einen langen Zeitraum angeblich 50 %. Im Vergleich zu den wirklich völlig Ungeimpften.“
Kann ich davon ausgehen, dass diese Antwort auch an das RIVM, CBS und Keulemans gesendet wurde? Und wenn ja, haben sie bereits reagiert (oder nicht angemessen)? Lassen Sie mich raten... jedenfalls: Nochmals vielen Dank, frohes neues Jahr und alles Gute für 2024... was auch immer das an Statistiken dazu bringen mag.
Es gab nie eine Reaktion der Institutionen auf irgendetwas. Sie können den Deckel nicht vom Brunnen entfernen. Selbst bei Werbeprozeduren bleiben sie widerspenstig.
Wieder eine schöne Analyse, Bonne
Die Menschen blicken nicht weiter, als es die Erzählung (sicher und effektiv) zulässt. Manchmal scheint es lediglich darauf abzuzielen, diese Erzählung zu bestätigen. Der Wille, zu wissen, was vor sich geht, Wissenschaft zu betreiben, fehlt.
https://photos.app.goo.gl/f1h8yxuUgJViEpk58
Ich denke, dass die Feststellung der Todesursache durch den Gerichtsmediziner auch stark von der Erzählung beeinflusst wird (in der Covid 19 eine schreckliche, tödliche Krankheit für alle ist! und Impfung das einzige Heilmittel ist).
Autopsien, die eine endgültige Antwort liefern könnten, werden in den Niederlanden immer seltener oder praktisch gar nicht durchgeführt. Immer noch in Deutschland und Finnland
Bemerkenswerterweise wurden dort in Finnland kürzlich Covid-Todesfälle gemeldet (siehe unsere Welt in Daten) (ob sich das bei weiterer histologischer Untersuchung als Impfschaden herausstellen wird, weiß ich nicht).
Ich denke, eine Grafik, die die Anzahl der Krankenwagenfahrten oder 112-Anrufe aus medizinischen Gründen im Verhältnis zur Anzahl der Spritzen zeigt, würde ebenfalls Bände sprechen. Ich habe das Gefühl, dass die Angriffe während der Kampagnen außer Kontrolle geraten sind. Korrekt für die Glätte natürlich :)
Wir haben immer erfahren, dass bis Ende 2021 etwa 85 Prozent der erwachsenen Bevölkerung mindestens einmal geimpft waren. Aber administrativ waren für das gesamte Jahr 2021 höchstens 40 Prozent der Bevölkerung geimpft. Und Sie sollten diese Zahl verwenden, um die „Impfwirksamkeit“ besser berechnen zu können.
15 Prozent waren nämlich nie geimpft. Bei Janssen, das die Jugendlichen im Mai und Juni erhielten, galt man erst nach vier Wochen als geimpft, bei Menschen, die die beiden Injektionen erhielten, erst zwei Wochen nach der zweiten Impfung. Die meisten Erwachsenen in den Fünfzigern und unter 50 Jahren wurden erst im Juli geimpft und daher erst im August „geimpft“. Ältere Menschen, die ihre Impfung im Januar erhalten hatten, galten sechs Monate später nicht mehr als geimpft, wenn sie nicht die nächste Impfung erhielten, die noch auf der Wuhan-Impfung basierte.
Diese niedrige durchschnittliche Impfrate wirkt sich deutlich dämpfender auf die Wirksamkeitszahlen aus, als es im Artikel beschrieben wird. Im Jahr 2022 war die Impfquote sogar noch niedriger, weil gesunde Menschen unter 60 Jahren (irgendwann) nicht mehr geimpft wurden
Hast du das schon gesehen?: https://rumble.com/v140n0y-pandamned-documentary.html
Gewiss, obwohl ich mich nicht mehr an den genauen Inhalt erinnere. Es war eine wunderschöne Entdeckungsreise von Martijn Poels, daran erinnere ich mich noch.
Hallo Anton, das habe ich bereits mit einer WOO-Anfrage für dich erledigt:
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CBS 4 Wissenschaftliche Fragen zur Forschung zur Übersterblichkeit, Dezember 2023
N.a.v. Zu der von Ihnen am 11. Dezember 2023 veröffentlichten Studie habe ich folgende Anmerkungen und Fragen. https://www.cbs.nl/nl-nl/longread/rapportages/2023/oversterfte-en-doodsoorzaken-in-2020-tot-en-met-2022?onepage=true
Fragen
Sie kommen zu dem Schluss, (1) dass die Sterblichkeit durch Covid-19 positiv mit einer „geringeren Sterblichkeit“ verbunden ist; das scheint plausibel.
Sie kommen auch zu dem Schluss (2), dass die Mortalität aufgrund „anderer Ursachen“ keinen Zusammenhang mit dem Impfstatus hat. Darum geht es in meinen Fragen.
Sie haben eine eher restriktive Definition von „geimpft“ verwendet. Siehe Anhang *: erst 2 oder 4 Wochen nach der vollständigen Impfserie statt nach mindestens einer Impfung, was für eine solche Schlussfolgerung viel logischer ist.
Die Definition des Impfstatus geben Sie in Abschnitt 2.5.2 bekannt. zeigt an, dass Sie auch einen Impfstatus ohne Wartezeit von 2 bzw. 3 Jahren genutzt haben. 4 Wochen. Dies spiegelt sich jedoch in der Forschung nicht wider.
Ich würde gerne von Ihnen hören, wie diese Schlussfolgerung (2) wissenschaftlich begründet werden kann, wenn:
1. Der Status „Geimpft“ wurde so restriktiv genutzt?
2. was das Ergebnis ist, wenn die Einschränkungen von 2 resp. 4 Wochen entfallen?
Ich habe auch folgende Fragen:
3. Wie erklären Sie sich, dass die Sterblichkeit durch andere Ursachen als Covid-19 mit Impfung geringer sein kann als ohne Impfung, obwohl eine Impfung dafür nicht indiziert ist?
4. Abschließend würde ich mir ggf. eine Regressionsanalyse wünschen. mit fundierten Bevölkerungskorrekturen zwischen den beiden Variablen
„Alle Todesursachen“ und „Impfstatus“,
wobei „Impfstatus“ definiert ist als „mindestens einmal geimpft“.
Eine weitere Aufschlüsselung dieser Regressionsanalyse basierend auf der oben genannten Definition, die Sie verwendet haben, und Ihrer Definition ist für mich selbstverständlich in Ordnung.
Ich bitte Sie, auf diese Fragen eine wissenschaftlich fundierte Antwort zu geben.
WOO-Anfrage
Angesichts der großen Bedeutung gehe ich davon aus, dass Sie die in Frage 4 oben dargelegte Recherche bereits intern (allgemein oder im Entwurf/Skizze) durchgeführt haben.
Wenn Sie meine oben genannte Frage nicht beantworten, bitte ich Sie, mir auf der Grundlage des WOO so schnell wie möglich die Ergebnisse dieser (möglicherweise groben/skizzenhaften) Recherche zur Verfügung zu stellen.
* Impfstatus
Der Impfstatus „geimpft“ ist definiert als „vollständig geimpft“ (d. h. zwei Wochen nach zwei genehmigten Impfungen oder ein positiver Test mindestens 56 Tage vor mindestens einer genehmigten Impfung oder vier Wochen nach der Impfung, wenn laut Impfpass eine Impfung als vollständig geimpft gilt, oder wenn eine Auffrischimpfung oder Wiederholungsimpfung ohne bekannte Basisserie verabreicht wurde), möglich mit Auffrischungsimpfungen und Wiederholungsimpfungen. Der Impfstatus „ungeimpft“ ist definiert als keine bekannte Impfung oder nur eine bekannte Impfung ohne zuvor gemeldete Infektion (mit Ausnahme der Impfung, bei der eine Impfung als vollständig geimpft galt).
** Zusätzliche Analyse
Es wurde eine zusätzliche Analyse durchgeführt, bei der das Kriterium zwei bzw. vier Wochen bei der Definition des Impfstatus nicht berücksichtigt wurde. Dies bedeutet, dass Personen nach vollständiger Impfung sofort als geimpft gezählt wurden, ohne dass zwischendurch zwei bis vier Wochen gewartet werden musste.
Toller Jan. Ich bin sehr gespannt auf die Antwort! Halten Sie mich bitte auf dem Laufenden?
Ich werde es dir auf jeden Fall sagen. Allerdings befürchte ich, dass eine so „sensible“ Frage, genau wie die Kosten-Nutzen-Analyse bei EZK, die ich schließlich erhalten habe und die schockierende Informationen enthielt, einfach noch ein Jahr dauern wird ...
Schön, aber viel zu kompliziert für den „einfachen Mann“. Wie soll man sich in der ganzen Berichterstattung zurechtfinden? Die größte Gruppe schlägt einen mit der Berichterstattung von Keuleman über den Kopf, sie schaut nicht weiter, zum Beispiel auf dieser Website, oder auf YouTube, zum Beispiel nach Campbell. Ich habe zu viele persönliche Geschichten gelesen, die mit meiner Intuition übereinstimmen, dem Impfstoff zu vertrauen. Es scheint keine endgültige Antwort von Seiten der Forscher zu geben. Oder ist das schon da?
Es ist sicherlich viel zu kompliziert für den „einfachen Mann“ ... und ich werde über diesen Anhänger kein weiteres Wort verlieren.
Aber meinen Sie mit „endgültige Schlussfolgerung“, dass die Schuldigen gestehen werden?