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Die wachsende Kluft zwischen Realität und Popwissenschaft

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Die Kluft zwischen dem Mainstream-Narrativ über den Erfolg der COVID-19-Impfkampagne und empirisch überprüfbaren Ergebnissen wächst weiter.

Die ersten Versuchsergebnisse für die mRNA-Impfstoffe wurden gefeiert, weil sie eine „95-prozentige Wirksamkeit“ zeigten, wobei Experten von zitiert wurden NBC „Grand Slam“ genannt: „Wir haben keine guten Beispiele für Impfstoffe mit diesem Grad an Wirksamkeit bei Alter, Geschlecht, Rasse und Komorbiditäten“, sagte (Dr. Greg) Poland. „So etwas habe ich noch nie gesehen.“

Die Studien zeigten keine Wirksamkeit gegen Übertragung oder Mortalität, selbst wenn Daten aus mehreren Studien für beide mRNA-Impfstoffe vorlagen aggregiert die Macht zu erhöhen, aber das hinderte die Regierungen nicht daran, die Impfstoffe für alle Altersgruppen und Risikokategorien einzuführen und sie für breite Schichten der Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter vorzuschreiben, für eine Krankheit, bei der die Bevölkerung im posterwerbsfähigen Alter bei weitem am stärksten war Risiko.

Wie sieht dieser 95-prozentige Infektionsschutz im Nachhinein aus? 

Nach den jüngsten Preprint von Experten aus Harvard, Yale und Stanford (drei der zehn bestbewerteten Universitäten der Welt) waren bis zum 94. November 9, also nur zwei Jahre später, 2022 Prozent der US-Bevölkerung mindestens einmal infiziert. 

Der angebliche 95-prozentige Schutz führte also angeblich zu einer 94-prozentigen Infektion.

Die Massenimpfkampagne hat es völlig versäumt, eine Ansteckung fast der gesamten Bevölkerung zu verhindern. Und doch war der Schutz vor Infektionen die einzige Behauptung, die durch die randomisierten kontrollierten klinischen Studien (RCTs) validiert zu sein schien, die als das höchste Maß an medizinischer Evidenz gelten. Wie kann das sein?

Denken Sie daran, dass bis zum 9. November (gemäß der OWiD-Daten-Explorer) hatten 80 Prozent der Menschen in den USA eine oder zwei (69 Prozent) Dosen des Impfstoffs erhalten, sodass die Abdeckung sehr breit, aber nicht universell war.

Wir müssen auch anerkennen, dass die Behauptung des Teams von Harvard, Yale und Stanford eine Schätzung ist, die auf Modellierung basiert, und dass Modellierung nicht als hochgradiger Beweis innerhalb derselben Hierarchie medizinischer Beweise gilt. Ihr Modell ist eine Black Box – sie geben keine Details darüber preis, wie es konstruiert wurde oder was die wichtigsten Datenannahmen waren, die das Modell antreiben. Siehe auch das Verheerende Kritik der COVID-19-Modellierung im Allgemeinen von Ioannidis et al.

Die plötzliche Entwicklung dessen, was ich die „große Strategie“ nenne, die darauf abzielte, durch Lockdowns vorübergehenden Schutz zu bieten, bis ein wirksamer Impfstoff verfügbar wurde, basierte hauptsächlich auf Modellierungen, sowohl hinsichtlich des Ausmaßes des möglichen Verlusts von Menschenleben als auch der Wirksamkeit der Gegenmaßnahmen (bei der Abwendung des vermeintlichen zusätzlichen Verlustes an Menschenleben). Wenn man sich auf eine solche Modellierung nicht verlassen kann, fällt die große Strategie (die eigentlich weder großartig noch strategisch war) sowieso hin.

Glücklicherweise gibt es eine relativ solide Grundlage für die Schätzung der kumulativen Prävalenz einer SARS-CoV-2-Infektion. Das landesweite kommerzielle Laborüberwachungssystem der CDC geschätzt 57.7 Prozent Seroprävalenz im Zeitraum Januar – Februar 2022.

Angesichts der Tatsache, dass sich die Infektionen im Laufe des Jahres 2022 beschleunigten und „Schätzungen von Infektionen auf der Grundlage von Antigentestergebnissen wahrscheinlich unterschätzt werden“, erscheint es plausibel, dass ein sehr hoher Anteil der Bevölkerung bis Anfang November exponiert war. Darüber hinaus schätzte derselbe Bericht, dass 91.5 Prozent der Menschen Antikörper gegen SARS-CoV-2 oder die Impfstoffe hatten. Weitere Gewinne dürften marginal sein.

Einige Beobachtungsstudien sprechen für eine Schutzwirkung gegen COVID-bedingte Sterblichkeit von insbesondere bis zu 6 Monaten. Aber es gibt wenig oder gar keine Hinweise auf eine Verringerung der Gesamtmortalität, was die Feuerprobe ist, da es selektive Kriterien zur Todesursache vermeidet.

Das zu lösende Problem ist die übermäßige Mortalität, daher sollte die Hauptfunktion eines Impfstoffs darin bestehen, die Gesamtmortalität zu reduzieren, nicht nur die Mortalität aufgrund einer bestimmten Ursache. Das Team der Universität Zhengzhou Meta-Analyse zeigt ein hohes Maß an Schutz nur gegen COVID-bedingte Todesfälle über unbestimmte Zeiträume. 

Wir brauchen direkte Vergleiche zwischen einer nie geimpften Gruppe und einer vergleichbaren Gruppe ab dem Zeitpunkt der ersten Impfdosis – keine Ausschlüsse, keine Kategorisierung der Teilgeimpften als „ungeimpft“. Wir wollen Gesamtergebnisse über einen sinnvollen Zeitraum sehen. Die meisten dieser Studien zeigen nur partielle und kurzfristige Wirkungen.

Die jüngste Studie aus Indiana von Tu et al. vergleicht die Sterblichkeitsergebnisse für übereinstimmende Paare von ungeimpften, aber infizierten Personen und geimpften Personen und stellt einen 37-prozentigen Vorteil für die Geimpften fest. 

Dies ist eine sorgfältig konzipierte Studie, aber Sie müssen sich das Kleingedruckte ansehen: "Übereinstimmende Paare wurden zensiert, wenn ein infizierter Teilnehmer eine Impfung erhielt oder ein Impfstoffempfänger infiziert wurde." Wenn also geimpfte Empfänger starben, nachdem sie sich ebenfalls infiziert hatten, wurde dies von der Analyse ausgeschlossen? Einschreiben Medscape, kommentierte Perry Wilson: 'Ich befürchte, dass dies die Ergebnisse zugunsten der Impfung beeinflussen würde.'

Vergleichen Chemaitelly et al., die Folgendes feststellten: „Die Wirksamkeit der Primärinfektion gegen eine schwere, kritische oder tödliche COVID-19-Reinfektion betrug 97.3 % (95 %-KI: 94.9–98.6 %), unabhängig von der Variante der Primärinfektion oder Reinfektion, und ohne Anzeichen für ein Nachlassen .' Grundlage dafür waren Kohortenstudien aus der nationalen Datenbank, die die gesamte Bevölkerung Katars abdeckten. Eine frühere Infektion ist also die beste verfügbare Verteidigung gegen eine zukünftige Infektion, und fast jeder hatte sie.

Beobachtungsstudien neigen dazu, von externen Faktoren beeinflusst zu werden, weshalb sie in der Hierarchie der evidenzbasierten Medizin hinter RCTs stehen. Unterschiedliche Entscheidungen für Inklusion, Exklusion und Zeitpunkt können zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Forschungsgruppen sollten häufiger Sensitivitätsanalysen durchführen, um herauszufinden, wie die Änderung der einzelnen Schlüsselparameter die Ergebnisse verändern würde. Sind die Ergebnisse in allen Szenarien robust? 

Die Studien, die die Wirksamkeit des Impfstoffs zeigen, mögen interne Gültigkeit haben, aber keine externe Gültigkeit für eine Bevölkerung als Ganzes über die zwei Jahre der Impfkampagne. Wenn dies für die Studien zum Schutz vor Infektionen der Fall ist, gilt dies wahrscheinlich ebenso für die Studien zum Schutz vor dem Tod, da sie dieselben Einschränkungen aufweisen und ebenso nicht in der Lage sind, die ganzheitlichen Ergebnisse zu bestimmen. Es würde nicht ausreichen, einige Todesfälle um einige Monate aufzuschieben.

Ein weiteres Beispiel für diese Messanomalien ist erwähnenswert. In mein letzter beitrag, bemerkte ich die Tatsache, dass die US-V-Safe-Daten zeigten, dass 7.7 Prozent der Menschen angaben, nach der Impfung einen Arzt aufzusuchen, während die vergleichbare australische Zahl weniger als 1 Prozent betrug. Aber nachdem ich jetzt das Kleingedruckte gelesen habe, finde ich das AusVaxSicherheitsdaten basiert auf einer Umfrage, die am 3. Tag nach der Impfung verschickt wurde, während die V-Safe-Check-ins 12 Monate nach der letzten Dosis laufen. Die australischen aktiven Überwachungsdaten sind also sehr kurzfristig. Das US-System ist gründlicher, aber nicht transparent, da die Daten erst durch Gerichtsbeschluss nach rechtlichen Schritten veröffentlicht wurden. 

Forscher analysieren die Daten, die sie oder die Regierungsbehörden messen oder offenlegen, was sehr selektiv und sogar irreführend sein kann. Kurzfristige Ergebnisse werden extrapoliert, um langfristige Ergebnisse zu projizieren, die nicht eintreten. Die Forschung liefert uns nur Momentaufnahmen – die Mikro-, nicht die Makroperspektive.

Die Bevölkerung erwartet, dass Impfungen sie vor einer Ansteckung schützen. Doch neuere Studien zeigen, dass die Geimpften tatsächlich sind mehr wahrscheinlich infiziert werden, wie z Cleveland Clinic Studie von Shestha et al. Tatsächlich zeigt die Studie der Cleveland Clinic eine Dosis-Wirkungs-Korrelation, wobei die Anzahl der Infektionen mit der Anzahl der Dosen progressiv zunimmt, und die Autoren diskutieren zwei andere Studien, die ähnliche Ergebnisse hatten. Sie verdienen Anerkennung für die Veröffentlichung ihrer Ergebnisse, die sie als „unerwartet“ bezeichnen. 

Aber sie würden für diejenigen von uns, die darauf achteten, nicht unerwartet sein Impfüberwachungsberichte von Public Health England, die zeigte, dass geimpfte Personen im Vergleich zu ungeimpften Personen höhere Infektionsraten aufweisen (siehe beispielsweise Tabelle 14 im Bericht für Woche 13, veröffentlicht am 31. März 2022). PHE hat diese ausgegraut, in der Hoffnung, dass wir die Daten nicht bemerken würden, die nicht zur Erzählung passen. Ihre Nachfolger bei der Health Security Agency lösten das Problem, indem sie die Berichte ganz einstellten.

In diesem vorherigen Beitrag habe ich darauf hingewiesen, dass die europäischen Sterblichkeitskurven in den letzten zwei Jahren der Impfung flacher waren, was damit übereinstimmt, dass ein Teil der Sterblichkeit durch die zunehmende Hybridimmunität zumindest hinausgezögert wurde. Aber wie lange aufgeschoben? Und was sind die relativen Beiträge von Infektion und Impfung? Niemand weiß. 

Große Behauptungen über die Rettung von Millionen Leben durch Impfungen sind nicht falsifizierbar, da sie wiederum darauf beruhen, hypothetische kontrafaktische Szenarien abzuwenden, in denen es ohne die Impfkampagne angeblich viel mehr Todesfälle gegeben hätte. Aber diese Todesfälle können nur in der virtuellen Welt der Computermodellierung eintreten und nur für kurze Zeit abgewendet werden. Die Politik sollte auf sachlichen Informationen und dem Gesamtbild basieren.

Regierungsprogramme müssen streng evaluiert werden, insbesondere wenn sie die öffentliche Gesundheit und die Rechte des Einzelnen betreffen. Die Ziele sollten klar sein, während sie in diesem Fall vage waren und sich ständig änderten. Und die Ergebnisdaten sollten unkompliziert sein, während sie in diesem Fall von der komplexen und variablen statistischen Verarbeitung kleiner Stichproben abhängen.

Entscheidungsträger und Politiker haben auf der Grundlage unsicherer Daten große Forderungen gestellt. Sie müssen sicher sein, dass die Pandemie durch politische Einstellungen erheblich gemildert und nicht verlängert wird.

Das Hauptziel staatlicher Strategien hätte sein sollen, eine Übersterblichkeit zu verhindern, doch die Übersterblichkeit blieb bis 2022 hoch und erreichte ihren Höhepunkt bei knapp über 23 Prozent (Großbritannien) und über 10 Prozent (USA) (siehe wieder OWiD). Es gibt keine eindeutigen Beweise dafür, dass die Übersterblichkeit in den letzten zwei oder drei Jahren insgesamt zurückgegangen ist.

Wie kann die Fortsetzung der Massenimpfkampagne gerechtfertigt werden, wenn die Bevölkerung bereits über eine gleichwertige Immunität verfügt, die Impfung das Infektionsrisiko (und Nebenwirkungen) erhöht und andere Vorteile ungewiss sind? 

Die WHO, Regierungsbehörden und Wissenschaftler begannen 2020 mit dem proklamierten Ziel der „Kontrolle der Pandemie“, das sich zu der Hoffnung entwickelte, dass die COVID-19-Impfung „die Pandemie beenden“ könnte. Das tat es nicht.

Sie mussten bald zugeben, dass Impfungen keinen vollständigen Schutz vor einer Übertragung oder Infektion bieten würden, behaupteten jedoch, sie seien „wesentlich wirksam' gegen Ansteckung. 

Und doch haben sich alle angesteckt, teilweise mehrfach. 

Scheitern wird als Triumph gesponnen – aber ist es ein Triumph der Fehlinformation? Ist es eine große Illusion?



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Autor

  • Michael Tomlinson

    Michael Tomlinson ist Berater für Governance und Qualität im Hochschulbereich. Zuvor war er Direktor der Assurance Group bei der australischen Agentur für Qualität und Standards im Tertiärbereich, wo er Teams leitete, um alle registrierten Anbieter von Hochschulbildung (einschließlich aller australischen Universitäten) anhand der Higher Education Threshold Standards zu bewerten. Zuvor hatte er zwanzig Jahre lang leitende Positionen an australischen Universitäten inne. Er war Expertengremiumsmitglied für eine Reihe von Offshore-Überprüfungen von Universitäten im asiatisch-pazifischen Raum. Dr. Tomlinson ist Fellow des Governance Institute of Australia und des (internationalen) Chartered Governance Institute.

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