Eine Studie mit dem Titel „ Globale Auswirkungen des ersten Jahres der COVID-19-Impfung: Eine mathematische Modellierungsstudie “ erschien am 23. Juni 2022 in der Fachzeitschrift Lancet Infectious Diseases . Sie kommt zu dem Schluss, dass durch die Einführung der COVID-19-Impfungen fast 14 bis 20 Millionen Leben gerettet wurden. Die Studie erregte umgehend weltweites Aufsehen, unter anderem in den Medien The Hindu (Indien), Mint ( Indien), The Guardian (Großbritannien) und CBS Detroit (USA). Daher lohnt es sich, die methodische Validität der Studie zu überprüfen.
Fehlerhafte Annahmen in der Modellierungsstudie zur Impfwirkung: Die Modellierungsstudie berücksichtigt zwangsläufig verschiedene wichtige Parameter. Eine genauere Betrachtung zeigt jedoch, dass viele der kritischen Parameter auf Annahmen beruhen, die in der Fachliteratur als falsch bekannt sind. Die folgende Tabelle fasst dies zusammen.
| Aspekt | Annahme in der Modellierungsstudie | Kritik, Realitätsprüfung der Annahme |
| Immunität nach natürlicher Infektion | „Verlust der infektionsbedingten Immunität.. folgt einer Erlang-Verteilung mit a durchschnittliche Dauer von einem Jahr“ (siehe Studie ergänzen). | Immunität nach natürlicher Infektion ist robust und langlebig; Der Infektionsschutz hält viel an länger als für die gestoßenen; Schutz vor schweren Erkrankungen ist wahrscheinlich lebenslang. |
| Immunumgehung gegenüber neuen Varianten nach Exposition gegenüber früheren Varianten | "Immunumgehung denn eine infektionsbedingte Immunität tritt bei 27 % der zuvor infizierten Bevölkerung auf.“ | Die Studie zitiert denn diese 27 % Zahl wird falsch interpretiert. In der Kohortenstudie zeigten 27 % der Teilnehmer einen Rückgang der Antikörper, gefolgt von einem Anstieg. Anstatt zu bedeuten, dass diese Personen wieder anfällig wurden, bedeutet dies, dass diese Personen erneut exponiert wurden und ihre Immunsystem funktionierte genau so wie es sein sollte. |
| Wirksamkeit des Impfstoffs gegen eine Infektion mit der Delta-Variante | Adenoviren: 67%, mRNA: 88%(siehe Tabelle 1 von ergänzen) | Wirksamkeit schwindet in 6 Monaten:Adenovirus: 44%, mRNA: 63%Eine solche nachlassende Wirksamkeit wird nicht modelliert. |
| Impfstoffwirksamkeit gegen Sterblichkeit | Adenoviren: 92%, mRNA: 93%(siehe Tabelle 1 von ergänzen) | Die Wirksamkeit gegen Mortalität muss unter Berücksichtigung berechnet werden alles verursachen Sterblichkeit; ein Vordruck Studie zeigt eine bescheidenere 73% für die Adenovirus-Spritzen und a Negativ Wirksamkeit von –3% für die mRNA-Spritzen; die modellierten Zahlen sind also viel zu optimistisch und falsch; Schutz gegen Krankenhausaufenthalt Es ist auch bekannt, dass die Sterblichkeit abnimmt, und dies wird nicht modelliert. |
| Impfstoffwirksamkeit gegen Übertragung | „Wir gehen davon aus, dass alle geimpften Personen eine haben 50% Ermäßigung in der Infektiosität für Durchbruchinfektionen.“ | Die Studie zitiert für diese 50% ige Reduzierung spricht eindeutig die Wirksamkeit gegen die Übertragung nach 12 wochen gegen null des Stoßes; Sonstiges Es wurden Studien haben auch gezeigt, dass die Wirksamkeit gegen eine Weiterübertragung nahe Null ist; daher ist die modellierte Zahl falsch. |
Alle oben genannten falschen Annahmen gehen in die Richtung, die möglichen Auswirkungen der Impfungen zu verstärken, während sie gleichzeitig die Rolle der Immunität nach einer natürlichen Infektion verringern. Daher ist es wahrscheinlich, dass die Modellstudie die durch die Einführung der Covid-19-Impfung geretteten Leben überschätzt. Abgesehen von den oben genannten Parametern gibt es noch einen weiteren technischen Fehler, der unten erläutert wird.
Das kolossale Versagen des verwendeten Covid-19-Übertragungsmodells: Im Allgemeinen hat die mathematische Modellierung in wissenschaftlichen Studien ein weit geringeres Gewicht als Studien aus der realen Welt, da die Modellierung notwendigerweise vereinfachende Annahmen treffen muss.
Insbesondere die Covid-19-Modellierung ist spektakulär gescheitert. Genauer gesagt, lag das Ende März 2020 vom Imperial College (UK) vorgeschlagene Übertragungsmodell für Covid-19 um den Faktor 10-40 daneben, wie in der folgenden Tabelle dargestellt (Datenquelle: Website , Tabellenkalkulation ).
| Land auswählen | Prognose | Daten aus der realen Welt | Faktor der Fehleinschätzung nach Modell |
| Schweden | 80,000 Tote ohne Minderung | ~6,000 Todesfälle in der ersten Welle ohne Lockdown | 13 mal |
| Indien | 4.0 Millionen Todesfälle mit „sozialer Distanzierung der gesamten Bevölkerung“5.9 Millionen Todesfälle ohne Minderung | 150,000 Todesfälle im Jahr 2020 mit 3 Monaten strengem Lockdown, 6 Monaten unterschiedlicher Lockerung | 26-39 Zeiten |
Es ist wichtig anzumerken, dass die aktuelle Jab-Impact-Modellierungsstudie die gleiche obige Covid-19-Übertragungsmodellierung verwendet hat, von der bekannt ist, dass sie um einen großen Faktor gescheitert ist. Da das frühere Übertragungsmodell die Ausbreitung und Todesfälle von Covid-19 enorm überschätzt hat, liegt es nahe, dass das aktuelle Jab-Impact-Modell, das das Übertragungsmodell verwendet, die Anzahl der durch die Jab-Einführung geretteten Leben stark überschätzt hat.
Finanzielle Interessenkonflikte: Unabhängig von den oben genannten technischen Mängeln gibt es hier einen weiteren wichtigen Aspekt. Die Lancet- Publikation weist ausdrücklich darauf hin, dass die Finanzierung dieser Studie unter anderem von der WHO, Gavi und der Bill & Melinda Gates Foundation übernommen wurde, die alle ein finanzielles Interesse an Massenimpfungen haben. Die meisten Medien haben diese entscheidende Information jedoch verschwiegen. Dies ist unangemessen und im Sinne eines seriösen Journalismus inakzeptabel.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Impfungen möglicherweise Leben gerettet haben, die Modellstudie dies aber wahrscheinlich stark überschätzt. Dass (a) Wissenschaftler auf eine so mangelhafte Modellstudie zurückgreifen müssen und (b) Medien unausgewogen darüber berichten, ohne finanzielle Interessenkonflikte zu erwähnen, spricht nicht gerade für einen großen Einfluss auf die Zahl der geretteten Leben. Wissenschaftliche Belege für die lebensrettende Wirkung einer Impfung sollten stets auf einer strengen randomisierten Kontrollstudie beruhen.
Tritt dem Gespräch bei
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