De NOS berichtte vrijdag: “In november 3500 meer mensen overleden dan normaal”. De werkelijke scoop had kunnen zijn “6.000 doden, waaraan stierven zij?”. Of voor de Telegraaf “Geheimzinnige sterftegolf teistert Nederland”. Het was bij de NOS echter weer een poging om de oversterfte feitenvrij op het conto van covid danwel ongevaccineerden te schuiven. Uiteindelijk klopt dat natuurlijk niet met de totale boekhouding. In NL wordt echter zo ver niet doorgerekend dus de NOS komt er hier nog eventjes mee weg. In het buitenland kunnen ze beter rekenen, zoals we zo zullen zien.
Met de tussenvoeging ‘mede door het coronavirus’ geeft NOS aan niet de moeite te hebben genomen om het aantal coronadoden van de oversterfte af te trekken. Dat zijn toch cijfers die ze dagelijks van rivm overnemen in hun nieuws, je zou zeggen dat ze die niet alleen hebben maar ook vertrouwen en belangrijk vinden.
Suggestief is ook “Tijdens eerdere coronagolven werd verhoogde sterfte grotendeels veroorzaakt door Covid-19.” De argeloze lezer begrijpt hieruit dat dat nu dan ook wel weer het geval zal zijn. Die Corona toch, wat een vreselijke ziekte.
Eén zinnetje in het artikel bracht mij op een idee: “De oversterfte was relatief gezien het hoogst in Limburg. […] in Friesland was de oversterfte relatief het laagst."
Ik heb toch even gekeken of dat overeenkwam met de vaccinatiegraad. Limburg heeft een vaccinatiegraad van 83%, Friesland 80% (afhankelijk van de bron varieert dat wat). Het is natuurlijk een flinterdunne observatie. 3% verschil is te klein om dit soort effecten te kunnen zien. Van de andere kant: de vaccinatiegraad zal en moet met draconische dwangmaatregelen een paar procenten omhoog… waarom dan als het zo weinig uitmaakt? Is het misschien een drempelwaarde waarboven al het virus ineens verdwijnt? Welnee, dat virus blijft rondgaan. Er zijn zeker in dit specifieke geval tal van andere factoren: de vergrijzing van Limburg zal een grote rol spelen en misschien ook wel de gemiddelde BMI of het aantal inwoners dat dicht op elkaar woont of een hecht sociaal leven heeft, wie zal het zeggen.
Verband tussen vaccinatiegraad en Covid-opnames
Het bracht mij wel op het idee om eens per stad te gaan kijken hoe de sterfte zich verhoudt tot de vaccinatiegraad. Die cijfers zijn immers beschikbaar en de dataset is groter. Dit is wéér een omweg om iets te achterhalen wat je in een middag zou kunnen vaststellen als de cruciale gegevens zouden worden gedeeld: leeftijdsgestratificeerde data over vaccinatiestatus (incl. datum), datum overlijden en doodsoorzaak. Helaas mogen we die niet in detail weten terwijl ze toch in één klap de vaccins zouden kunnen vrijpleiten van de fikse oversterfte.
De eerste exercitie was om te kijken wat de vaccinatiegraad voor invloed had op de ziekenhuisopnames. We zien dat de ziekenhuisopnames inderdaad dalen (hoog->laag) met het stijgen van de vaccinatiegraad (links->rechts).
Ook zien we (ook al zijn er weinig steden lager dan 75%) dat de COVID-ziekenhuisopnames worden gehalveerd van 70% naar 85% vaccinatiegraad. Een hogere graad dan 85% maakt geen noemenswaardig verschil meer. Het is dus verspilde energie en onnodige polarisatie om onder dwang een vaccinatiegraad van hoger dan 85% te willen realiseren. Er zijn ook niet zo heel veel gemeenten onder de 80%, het zet dus ook nationaal geen zoden aan de dijjk.
Verband tussen vaccinatiegraad en sterfte
Dan de vaccinatiegraad afgezet tegen de sterftecijfers. Natuurlijk is de sterfte sterk afhankelijk van bv. de samenstelling van de bevolking. Een rijk klein dorpje met een overvloed aan pensionado’s zal een hoog sterftepercentage hebben (én een hoge vaccinatiegraad). Dus eigenlijk is aan deze grafiek niks af te lezen. Het had gekund dat er een overtuigend lagere sterftegraad zou zijn bij hogere vaccinatie. Daarvoor heb je echter een ernstige ziekte nodig, die significante verschillen in sterfte veroorzaakt. Die ziekte blijkt er niet te zijn.
De trendlijn loopt wat op: meer vaccinatie gaat hand in hand met een wat hogere sterfte. (bij het kiezen van een ander type trendlijn verdwijnt dit effect). Corrigeren voor de gemiddelde leeftijd per stad bracht ook geen bevredigend soelaas, vreemd genoeg. Oversterfte per stad zou een betere parameter zijn maar die konden we niet achterhalen.
Met wat betere data zou je dit veel fijnmaziger kunnen doordenken. We zouden daartoe de data van België kunnen nemen, of van UK. Laten er nu net studies zijn verschenen waarin zoiets is gebeurd.
European Journal of Epidemiology
Im States hebben ze landen en staten onderling vergeleken en op een beter niveau dan het exploratieve bierviltje hierboven. Deze statistische analyse heeft als belangrijkste bevinding:
Stijgingen van COVID-19 besmettingen houden geen verband met vaccinatiegraden
S. V. Subramanian&Akhil Kumar, European Journal of Epidemiology(2021)
Uit hun interpretatie na het vergelijken van 68 landen en 2947 counties in de US citeer ik de paragraaf waarin zij verwijzen naar het wetenschappelijke “Umfeld” waarin hun waarneming past:
Groeiend wetenschappelijk bewijs over de doeltreffendheid van de vaccins in de echte wereld:
In een rapport van het ministerie van Volksgezondheid in Israël werd bijvoorbeeld gerapporteerd dat de effectiviteit van 2 doses van het BNT162b2 (Pfizer-BioNTech)-vaccin tegen het voorkomen van COVID-19-infectie 39% was, aanzienlijk lager dan de proef werkzaamheid van 96%. Het komt ook naar voren dat de immuniteit afkomstig van het Pfizer-BioNTech-vaccin mogelijk niet zo sterk is als de immuniteit die wordt verkregen door herstel van het COVID-19-virus [8]. Een substantiële afname van de immuniteit van mRNA-vaccins 6 maanden na immunisatie is ook gemeld. Hoewel vaccinaties individuen bescherming bieden tegen ernstige ziekenhuisopname en overlijden, rapporteerde de CDC een stijging van respectievelijk 0,01 tot 9% en 0 tot 15,1% (tussen januari en mei 2021) in het aantal ziekenhuisopnames en sterfgevallen onder de volledig gevaccineerden.
Uncertain effectiveness of Covid-19 vaccination
(University of London)
Ook met de UK-data wordt gerekend. Deze studie (pre-print, ziet er geloofwaardig uit) is in de UK verschenen. Twee data-analisten van de University of London komen tot onthutsende conclusies als ze de data doorkammen. En eigenlijk sluiten mijn grafieken en bevindingen hierboven daar wonderwel bij aan, hoe knullig ook.
Hun samenvatting en conclusies zijn herkenbaar en zeer de moeite waard:
De nauwkeurigheid van alle gegevens die de doeltreffendheid of veiligheid van het vaccin tegen een ziekte aantonen, is in grote mate afhankelijk van de nauwkeurige metingen van:
- mensen die geclassificeerd zijn als lijders aan de ziekte;
- vaccinatiestatus;
- overlijdensmelding;
- de populatie van gevaccineerde en niet-gevaccineerde (de zogenaamde ‘noemers’).
Als een van deze punten fouten bevat, kunnen beweringen over effectiviteit of veiligheid niet als betrouwbaar worden beschouwd.
Het risico/voordeel van Covid-vaccins kan het beste – en het eenvoudigst – worden gemeten aan de hand van de mortaliteit door alle oorzaken van gevaccineerden tegen niet-gevaccineerden, omdat de netelige kwestie van wat een Covid-geval/infectie is, zo wordt vermeden. In principe zouden de gegevens in de ONS-vaccinsterftesurveillancerapporten ons de nodige informatie moeten verschaffen om deze cruciale vergelijking in de tijd te volgen. Tot het meest recente rapport [7] werden er echter geen gegevens in leeftijdscategorieën verstrekt, wat betekent dat alle vergelijkingen op grond van leeftijd verward waren (ouderen worden zowel onevenredig meer gevaccineerd dan jongere mensen als dat ze onevenredig meer kans hebben om te overlijden).
Het laatste ONS-rapport biedt wel enkele relevante gegevens op basis van leeftijdscategorieën. Het bevat met name afzonderlijke gegevens voor de leeftijdsgroepen 60-69, 70-79 en 80+, maar er is slechts één groep gegevens voor de leeftijdsgroep 10-59.
Op het eerste gezicht suggereren de gegevens dat in elk van de oudere leeftijdsgroepen de mortaliteit door alle oorzaken lager is bij gevaccineerden dan bij niet-gevaccineerden. […]
Ondanks dit klaarblijkelijke bewijs ter ondersteuning van de werkzaamheid van het vaccin – in ieder geval voor de oudere leeftijdsgroepen – wordt deze conclusie bij nadere bestudering van deze gegevens in twijfel getrokken. Dat komt omdat we een reeks fundamentele inconsistenties en gebreken in de gegevens hebben aangetoond. specifiek:
- In elke groep fluctueren de niet-Covid-sterftecijfers in de drie verschillende categorieën gevaccineerde mensen op een volatiele maar consistente manier, ver verwijderd van de verwachte historische sterftecijfers.
- Terwijl het niet-Covid-sterftecijfer voor niet-gevaccineerden consistent moet zijn met historische sterftecijfers (het kan iets lager zijn dan het gevaccineerde niet-Covid-sterftecijfer), is het niet alleen hoger dan het gevaccineerde sterftecijfer, maar veel hoger dan het historische sterftecijfer.
- In voorgaande jaren had elk van de groepen 60-69, 70-79 en 80+ sterftepieken op hetzelfde moment gedurende het jaar (inclusief 2020 toen ze allemaal op hetzelfde moment de Covid-piek in april doormaakten). Toch heeft in 2021 elke leeftijdsgroep niet-Covid-sterftepieken voor niet-gevaccineerden op een ander tijdstip, namelijk het moment dat vaccinatieprogramma’s voor die cohorten een piek bereiken.
- De pieken in de Covid-sterftegegevens voor niet-gevaccineerden komen niet overeen met de werkelijke Covid-golf.
Wat de verklaringen voor de waargenomen gegevens ook zijn, het is duidelijk dat ze zowel onbetrouwbaar als misleidend zijn. We beschouwden de socio-demografische en gedragsverschillen tussen gevaccineerd en niet-gevaccineerd die zijn voorgesteld als mogelijke verklaringen voor de gegevensafwijkingen, maar vonden geen bewijs dat een van deze verklaringen ondersteunt. Volgens het scheermes van Occam zijn de meest waarschijnlijke verklaringen:
- Systematische verkeerde categorisering van sterfgevallen tussen de verschillende groepen niet-gevaccineerde en gevaccineerde.
- Uitgestelde of niet-melding van vaccinaties.
- Systematische onderschatting van het aandeel niet-gevaccineerden.
- Onjuiste populatieselectie voor Covid-sterfgevallen.
Met deze overwegingen in het achterhoofd hebben we aanpassingen aangebracht in de ONS-gegevens en hebben we aangetoond dat deze tot de conclusie leiden dat de vaccins de sterfte door alle oorzaken niet verminderen, maar eerder echte pieken in de sterfte door alle oorzaken veroorzaken kort na vaccinatie.
[...]
wij geloven dat het aan degenen is die concurrerende verklaringen voor de gegevens bieden om uit te leggen hoe en waarom de gegevens zijn zoals ze zijn. We hebben uitgelegd dat het zeer onwaarschijnlijk is dat verschillende sociale en etnische factoren deze vreemde verschillen in de ONS-dataset kunnen verklaren. Bij afwezigheid van een andere betere verklaring zou het scheermes van Occam onze conclusies ondersteunen. In ieder geval leveren de ONS-gegevens geen betrouwbaar bewijs dat het vaccin de sterfte door alle oorzaken vermindert.
Kortom: De vaccins falen, de data ogen onbetrouwbaar (in elk geval in de UK maar in Nederland blinkt rivm ook niet daarin uit en mogen we ze gewoon niet zien), er is geen verband tussen sterfte en vaccinatiegraad en ander onderzoek zegt dat eigenlijk ook.
Ben ik misschien aan het cherry picken? Dat zou kunnen, maar statistische onderzoeken zouden toch nooit dergelijke resultaten moeten kunnen opleveren, hoe je het ook wendt of keert? Het is alsof iemand je een container boullion heeft verkocht en als je een keer een lepeltje eruit proeft, smaakt het als suikerwater. Dat moet niet kunnen. Dat vereist nader onderzoek. Het gewenste effect van de vaccins zou overduidelijk moeten blijken, zeker bij zo’n riskante actie als het inderhaast ontwikkelen en omonkeerbaar inspuiten van een noviteit, uitsluitend bedoeld voor gebruik in noodomstandigheden, tegen de enorme kosten die erin zijn geïnvesteerd. Het inmiddels opgebouwde kapitaal aan overheidsbeloften vraagt om een ineenstorting.
Als de vaccinaties al effect hebben, lijkt het erop dat er niet zozeer minder maar in elk geval wel andere mensen doodgaan. Een magere oogst voor zoveel pretenties.
Es Eukalyptische Gesellschaft ist verder gegaan met de analyse waar ik ben gestopt (het zijn bijtertjes, vooral voor die Akkermans moet je in de gaten houden), met grafieken waarop ook te zien is hoe de grote steden zich onderscheiden van het “platteland”. Klik op de grafiek om naar dat artikel gegaan.
