Lügen, verdammte Lügen und Impfstoffstatistiken

This is an article translated by me from English to German called “Lies, Damned Lies, and Vaccine Statistics” by Dr RollerGator PhD, first published on Substack on 07/30/2021. I decided to translate the article into German to make it accessible to a wider audience. I explicitly do not have any copyrights to this article.

Dies ist ein von mir aus dem Englischen übersetzter Artikel “Lies, Damned Lies, and Vaccine Statistics” von Dr RollerGator PhD, zuerst veröffentlicht am 30.07.2021 auf Substack. Ich habe entschieden den Artikel in das Deutsche zu übersetzen, um diesen einer größeren Zielgruppe zugänglich zu machen. Ich habe ausdrücklich keine Urheberrechte an diesem Artikel.


Lügen, verdammte Lügen und Impfstoffstatistiken

Übervorsichtige Impfbefürworter verbreiten gefährliche Fehlinformationen über die Wirksamkeit von Impfstoffen

Eine genaue Beschreibung der Wirkungen ist keine Spitzfindigkeit, sondern eine dringend erforderliche Präzision, um die außerordentlich komplizierte und angespannte wissenschaftliche und gesellschaftliche Debatte über COVID-19-Impfstoffe nicht weiter zu verunsichern.

Es bedeutet nicht, dass 95 % der Menschen durch den Impfstoff vor Krankheiten geschützt sind – ein allgemeines Missverständnis über den Impfschutz, welches auch in einem Editorial des Lancet Infectious Diseases zu finden ist.

Dies geht aus einer Korrespondenz hervor, die am 8. März in The Lancet, einer führenden medizinischen Fachzeitschrift mit Peer Review, veröffentlicht wurde. Darin wird hervorgehoben, dass es selbst in den wissenschaftlichen Kreisen, die sich mit solchen Fragen befassen, immer wieder zu Missverständnissen über die Bedeutung und die Implikationen der gemeldeten Zahlen zur Wirksamkeit von Impfstoffen kommt. Wenn die wissenschaftliche Gemeinschaft bei ihren eigenen Interpretationen einen Fehler macht, kann dies zu Fehlinformationen bei politischen Entscheidungsträgern führen, selbst bei sehr gut ausgebildeten Entscheidungsträgern, und das wiederum kann zu Fehlinformationen in der Öffentlichkeit führen.

In den letzten Wochen habe ich Anzeichen dafür gesehen, dass Artikel in größerem Umfang verbreitet werden, um einige der frühen Fehleinschätzungen zu korrigieren, um die sich die Lancet-Korrespondenz drehte. Eine heimtückischere Form von Missverständnissen und Fehlinformationen hält sich jedoch hartnäckig und ist allgegenwärtig.

Tom ist kein gewöhnlicher Arzt. Er ist der ehemalige Direktor des Center for Disease Control unter Präsident Barack Obama. Auch er verbreitet gefährliche Fehlinformationen über die COVID-19-Impfstoffe. Das wird dazu führen, dass die Menschen die tatsächlichen Resultate nicht richtig beurteilen können, was dazu führen kann, dass weitere Menschen sterben und sich die Pandemie verschlimmert.

Dr. Tom liegt falsch. Falscher geht es nicht. Die Daten aus der Realität haben gezeigt, dass die Todesrate unter den Geimpften, wenn sie mit COVID infiziert sind, 3 bis 5,7 Mal höher1 liegen kann als die Todesrate der Ungeimpften.

Akzeptabel Katastrophaler Fehler

Der ehemalige Direktor der CDC macht einen Fehler, den ich als akzeptablen katastrophalen Fehler bezeichne. Diese Art von Fehler darf man machen, wenn man den Eindruck erweckt, dass man die richtige Auffassung vertritt. Argumente und Statistiken, die dem Ziel dienen, jeden einzelnen Menschen gegen COVID zu impfen, werden weit weniger sorgfältig geprüft und eher als wahr akzeptiert als Argumente oder Statistiken, die als kontraproduktiv für dieses Ziel angesehen werden könnten.

Wenn der ehemalige Direktor der CDC oder irgendjemand anderes behauptet, dass die Wahrscheinlichkeit, an einer COVID-Infektion zu sterben, 100-mal niedriger ist, wenn die Person geimpft wurde, spielt es keine Rolle, wie weit diese Zahl daneben liegt. Man verzeiht es ohne weiteres, egal wie unzutreffend die Aussage ist. Das Ziel der flächendeckenden Impfung, nicht die Wahrheit, scheint das Wichtigste zu sein.

Es gibt eine Menge akzeptabler katastrophaler Fehler.

Wirksamkeit des Impfstoffs

Um zu verstehen, warum die Leute behaupten, dass es diese erstaunlichen zusätzlichen Vorteile gibt, müssen wir leider etwas Mathematik betreiben. Aber sobald wir das getan haben, wird sich die Verwirrung legen, und die gefährlichen Fehlinformationen, die von den Verantwortlichen und denjenigen, die jeden zum Impfen überreden wollen, in Umlauf gebracht werden, werden deutlich werden.

Um die Wirksamkeit des Impfstoffs zu verstehen, ist ein Diagramm, das in den Ergebnissen einer klinischen Studie von Pfizer-BioNTech mit der mRNA BNT162b2 enthalten ist, hilfreich.

Die rote Linie mit den Kreisen zeigt, dass sich die Infektionsrate bei denjenigen, die den Impfstoff erhalten haben, d. h. bei 21.669 Personen, verlangsamt hat. Die durchschnittliche Anzahl von Tagen zwischen den einzelnen Infektionen nahm zu. Das Ergebnis ist, dass die Gesamtzahl der Personen, die sich infizierten, über einen bestimmten Zeitraum hinweg tatsächlich weitaus geringer war als bei der ungeimpften Gruppe.

An dieser Stelle kommt die frühere Aussage aus The Lancet ins Spiel, “die an COVID-19 erkrankt wären, wenn sie nicht geimpft worden wären”. Es wird vernünftigerweise angenommen, dass die rote Linie der blauen Linie ähneln würde, wenn die Gruppe ungeimpft wäre. Daher könnte man die Anzahl der Quadrate auf der blauen Linie zählen, die zwischen den roten Kreisen liegen, und so ein Verhältnis ermitteln, wie viele ungeimpfte Personen sich pro geimpfte Person über einen bestimmten Zeitraum infiziert haben.

Die Wirksamkeitsbewertung (VE in der Tabelle) ist eine Möglichkeit, dies zu erreichen. Es kommt jedoch eine zusätzliche Ebene der Komplexität hinzu. Die Forscher behandeln die Personen in der Studie ohne große Unterscheidung. Jeder Tag, an dem eine Person in die Studie einbezogen ist und beobachtet werden kann, gilt als Personentag. Jede Person, die an einem bestimmten Tag beobachtet wird, wird gezählt und zu einer Gesamtzahl von Personentagen hinzugefügt. Am Ende der Studie werden die beobachteten Infektionen durch die insgesamt gezählten Personentage der Gruppe geteilt.

Wenn beispielsweise zwei Personen über vier Tage hinweg beobachtet werden, sind es insgesamt acht Personentage. Jede Person hat an jedem Tag eine Chance auf eine Infektion, es sei denn, sie war bereits infiziert. Insgesamt gibt es also acht Chancen für eine Person, sich zu infizieren. Eine einmal infizierte Person kann jedoch nicht erneut infiziert werden, sodass sie bei der Zählung der Personentage nicht mehr berücksichtigt wird. In diesem speziellen Fall wurde eine andere Zeitspanne als Tag verwendet, aber die Idee ist die gleiche.

Letztlich ist die Berechnung der Wirksamkeit das Ergebnis des Zählens und Dividierens der gezählten Dinge. Wir können die gezählten Werte nehmen und sie selbst dividieren, um zu denselben Wirksamkeitswerten zu kommen. Verwenden wir die Daten von ≥ 7 Tagen nach Dosis 2. Wir haben 21.314 Personen in 4,015 Zeiteinheiten für die geimpfte Gruppe und 21.258 Personen in 3,982 Zeiteinheiten für die ungeimpfte Gruppe. Nun vergleichen wir die Infektionsraten, die 9 bzw. 172 beobachtete Infektionen betrugen.

Abschließend werden die beiden Werte miteinander verglichen und eine Zahl errechnet, die den prozentualen Wert der Wirksamkeit darstellt.

Das ist die Wirksamkeitszahl aus der Tabelle. Wenn man von 1 subtrahiert, kann man einfach eine Zahl angeben, bei der ein höherer Wert besser ist, anstatt die “Golfregeln” anzuwenden, bei denen ein niedrigerer Wert besser ist. Die Berechnung selbst ist nicht trügerisch, wenn Sie verstehen, wie sie abgeleitet wird. Es ist jedoch wichtig, sich vor Augen zu halten, dass wir derzeit nur über Infektionsraten im Zeitverlauf sprechen. Es ist durchaus sinnvoll, die Infektionsraten zwischen zwei Gruppen auf diese Weise zu vergleichen.

Diese Unterscheidung ist umso wichtiger, da wir zwar die Risikominderung kennen, die diese Impfstoffe unter Versuchsbedingungen erreicht haben, aber nicht wissen, ob und wie sie sich ändern könnte, wenn die Impfstoffe in Populationen mit unterschiedlichen Expositions-, Übertragungs- und Ansteckungsraten eingesetzt würden.2

Echte Populationen

Israel bot einen Einblick in die reale Dynamik des mRNA-Impfstoffs BNT162b2 von Pfizer-BioNTech. In einer großen Studie, die im Mai 2021 in The Lancet veröffentlicht wurde, wurden nationale Beobachtungsdaten ausgewertet, die im Rahmen einer staatlichen Impfinitiative erhoben wurden. Anhand der gesammelten Daten konnte festgestellt werden, wer zu welchem Zeitpunkt geimpft wurde, wann die Diagnose COVID gestellt wurde, ob sie Symptome hatten oder nicht, ob und wann sie ins Krankenhaus kamen, ob sie einen schweren oder kritischen Krankenhausaufenthalt hatten und ob sie starben.

Die Studie ist recht gründlich, auch wenn sie Fehler enthielt, von denen einige möglicherweise nicht vollständig korrigiert wurden. Wir können jedoch direkt mit der Überprüfung der Wirksamkeitszahlen und der Korrektur von Fehlern beginnen. Wir werden die in Tabelle 4 auf Seite 1825 angegebenen Zahlen verwenden.

Das obere weiße Feld enthält die Anzahl der während der Studie beobachteten Infektionen. Wir können Alle Altersgruppen verwenden. Die ungeimpften und geimpften Infektionen für alle Altersgruppen betrugen 109.876 bzw. 3.642. Wie zuvor benötigen wir die Personentage (die gesamte beobachtete Zeit) für beide. Diese sind unten in der Tabelle angegeben und betragen für Ungeimpfte und Geimpfte 120.076.136 bzw. 170.434.659.

Wenn Sie sich unsere errechneten ungefähren Kennzahlen ansehen, sehen Sie, dass 91,5 im roten Quadrat in der Tabelle unserer errechneten ungeimpften Rate entspricht, und in ähnlicher Weise entspricht 2,1 im blauen Kasten unserer errechneten geimpften Rate. Da es sich um Inzidenzraten pro 100.000 Personentage handelt, müssten wir einfach beide mit 100.000 multiplizieren, damit sie ungefähr der Tabelle entsprechen.

Der nächste Schritt ist identisch mit dem der Phase-3-Studie von Pfizer. “Die Schätzungen der Wirksamkeit des Impfstoffs wurden als (1 – IRR) × 100 berechnet” (Inzidenzratenverhältnis, IRR)

Unsere Berechnung scheint um 1,1 % höher zu sein als die in der Tabelle angegebene. Dafür gibt es zwei mögliche Erklärungen. Eine Erklärung könnte sein, dass sie bei der Korrektur einiger harter Werte vergessen haben, die Wirksamkeitsberechnung zu aktualisieren. Die zweite Erklärung ist, dass die Autoren die Rohdaten, die uns nicht vorliegen, durch ein bestimmtes Statistikpaket3 laufen ließen, um die Grenzen zu schätzen (Zahlen in Klammern, die der Schätzung einen gewissen Spielraum geben), was ihnen eine nuanciertere Schätzung für die zentralen Inzidenzraten lieferte, als die Zahlen, die sie dem Leser zur Verfügung stellen, zulassen – da unsere berechneten Inzidenzraten eindeutig mit der Tabelle übereinstimmen.

Dies ist nicht allzu wichtig, da es sich lediglich um Schätzungen handelt, die die Autoren auf der Grundlage von Beobachtungen vornehmen. Diese Schätzungen werden sich im Laufe der Zeit und bei verschiedenen Populationen ändern. Sie sind zwar sehr nützlich, sollten aber nicht so behandelt werden, als ob sie absolut exakt wären.

Sie sind auch nicht der Punkt, an dem die Hauptprobleme auftreten. Man kann einfach die rohen Zahlen betrachten, ohne die Zahl der Wirksamkeit zu berechnen, und zu dem Schluss kommen, dass die Infektionsraten tatsächlich wesentlich niedriger waren. Die Unterschiede, die bei der Berechnung des Prozentsatzes für die Wirksamkeit verbleiben, sind vernachlässigbar.

Als Nächstes kommen wir jedoch zu dem, was letztlich die Quelle der Desinformation sein wird. Es ist nicht die Schuld des Berichts selbst, sondern eine Folge davon, dass zu viele Leute, die so tun, als sprächen sie aus Wissen und Autorität, Zahlen interpretieren, die sie nicht verstehen.

Wirksamkeit des Impfstoffs ” zum Schutz vor dem Tod “

Die Studie enthält die Raten für symptomatische COVID, Krankenhausaufenthalte und schwere Krankenhausaufenthalte sowie die entsprechenden Berechnungen zur Wirksamkeit. Am Ende der Tabelle sind die Berechnungen zur Wirksamkeit in Bezug auf den Tod aufgeführt. Wir werden die Tabelle nutzen, um eine letzte Berechnung der Wirksamkeit vorzunehmen, damit wir zu einer Diskussion über diese schreckliche Quelle von Falschinformationen übergehen können.

Wir erhalten 36 Todesfälle bei den 16- bis 44-Jährigen in der ungeimpften Gruppe und 0 Todesfälle in der geimpften Gruppe. Wir haben 88.938.310 und 61.397.072 Personentage für Ungeimpfte bzw. Geimpfte am Ende der Tabelle. Dies ergibt in der Tat eine Wirksamkeit von 100 %!

100%ige Wirksamkeit! Das bedeutet 100 % Schutz vor dem Tod! Menschen im Alter zwischen 16 und 44 Jahren können nicht an COVID sterben! Sie können sehen, wie unmöglich es ist, dass jemand stirbt, wenn er geimpft ist, denn es wird nicht einmal ein Unsicherheitsbereich angegeben. 100 % ohne Ungewissheit ist das Sicherste, was man bekommen kann.

Der fatale Fehler

Es ist offensichtlich möglich, dass geimpfte Menschen zwischen 16 und 44 Jahren an COVID sterben. Die anderen Ergebnisse dieser Berechnung der Wirksamkeit von Todesfällen sind ebenso fehlerhaft und werden auf gefährliche Weise missbraucht. Kommen wir noch einmal auf Dr. Tom, den ehemaligen CDC-Direktor, zurück.

Übervorsichtige Befürworter der Massenimpfung haben die Zahlen zur Wirksamkeit des Impfstoffs “vor dem Tod” in dieser israelischen Studie benutzt, um zu behaupten, dass man durch den Impfstoff einen zusätzlichen Schutz hat, wenn man COVID bekommt. Einige zitieren den Prozentsatz (“der Impfstoff ist zu 96 % wirksam bei der Verhinderung von Todesfällen!”), um nicht beschuldigt zu werden, ihre eigenen Zahlen zu erfinden. Aber wenn Sie es bis hierher geschafft haben, haben Sie die Wirksamkeitsberechnung jetzt dreimal durchgeführt. Sie haben gezählt und dividiert, was gezählt wurde.

Nirgendwo, zu keiner Zeit, in keiner Weise, haben wir uns angesehen, wie viele Menschen in der geimpften Gruppe COVID bekamen und starben. Wir (und die Autoren der Studie) haben die Zahl der Todesfälle unter den Geimpften gezählt und durch die Zahl der Tage geteilt, nicht durch die Zahl der Infektionen.

Und wenn wir uns die Todesfälle unter den tatsächlich Infizierten ansehen und vergleichen, ergibt sich ein völlig anderes Bild.

Die Zahlen zur Wirksamkeit sind eine Desinformation

Jede einzelne zusätzliche Wirksamkeitszahl ist überflüssig. Alle gemeldeten Ergebnisse, die der Infektion nachgelagert sind, sind eine Folge der reduzierten Infektionen4. Die Wirksamkeitsraten würden alle in den hohen 90er liegen, selbst wenn die geimpfte Gruppe bis auf die Infektionsrate vollkommen identisch wäre.

Wenn der “ehemalige Direktor der CDC”, Dr. Tom, und andere die Zahlen zur Wirksamkeit von Impfungen ohne Infektionen verwenden, führen sie die Öffentlichkeit – absichtlich oder unbewusst – in die Irre. Das ist etwas, das sofort beendet werden muss.

Mit Ausnahme der Infektionsraten vermitteln die Wirksamkeitszahlen den Bürgern keine nützlichen Informationen über ihre Risiken, nachdem sie geimpft wurden. Stattdessen können sie dazu führen, dass die Geimpften sich selbst und andere einem größeren Risiko aussetzen, wenn sie sich auf diese Fehlinformation verlassen.

Die Wirksamkeitszahlen, bei denen es sich nicht um eine Infektion, sondern um nachgeschaltete Effekte einer Infektion handelt, werden so verwendet und akzeptiert, als ob es sich dabei um zusätzliche, mehrschichtige Vorteile in jedem Stadium der COVID-Infektion handelt.

Dieses Diagramm zeigt, wie sie kommuniziert werden und wie sie von der eindeutigen Mehrheit der öffentlichen Personen und Bürger aufgenommen werden. Wenn Sie geimpft sind, wird kommuniziert, dass die Studie gezeigt hat, dass Sie:

  1. > 90% geringere Wahrscheinlichkeit, sich zu infizieren – wahr
  2. > 90% weniger Wahrscheinlichkeit, Symptome zu bekommen, wenn man infiziert ist – falsch
  3. > 90% weniger wahrscheinlich, ins Krankenhaus eingeliefert zu werden, wenn Sie Symptome entwickeln – falsch
  4. > 90% weniger wahrscheinlich, schwer hospitalisiert zu werden, wenn Sie hospitalisiert werden – falsch
  5. > 90% weniger wahrscheinlich, dass Sie sterben, wenn Sie schwer hospitalisiert werden – falsch

Wenn es sich bei den Wirksamkeitszahlen um geschichtete Messungen des zusätzlichen Schutzes handeln würde, wären die Beobachtungen in der israelischen Studie (Alle Altersgruppen)5 anders ausgefallen.

Bei so kleinen Zahlen mögen diese Unterschiede vernachlässigbar erscheinen. Aber wenn man sie nicht nur über die Bevölkerung, sondern auch über die Zeit hochrechnet, kann sich die Situation dramatisch verändern, wenn man die Entscheidungsfindung der Menschen beeinflusst, wenn sie entscheiden, welches Infektionsrisiko sie eingehen.

Dies sind derzeit akzeptable katastrophale Fehler, die fast jeder Tag für Tag macht. Es ist kaum vorstellbar, dass jemand noch mehr Fehler machen könnte, ohne seine Glaubwürdigkeit zu verlieren. Da es sich aber um akzeptable katastrophale Irrtümer handelt, werden diejenigen, die die Fehlinformationen verbreiten, einfach zum nächsten akzeptablen katastrophalen Irrtum übergehen, wenn es mir gelingt, die Verwirrung zu beseitigen.

Was die Zahlen wirklich zeigen

Wenn man sich anschaut, wer sich infiziert hat und wer gestorben ist, aufgeschlüsselt nach Altersgruppen, verschwindet für die meisten die Vorstellung eines zusätzlichen Impfschutzes.

Wenn man letztendlich die Dinge zählt und die Dinge teilt, die von Bedeutung sind, wie z. B. die Anzahl der Infizierten, die in jeder Gruppe gestorben sind, bleibt kein bisschen von den 90 % übrig. In der obigen Grafik6 gibt es keine Hinweise darauf, dass die Todesrate pro Infektion in der geimpften Gruppe anders ist als in der ungeimpften Gruppe. Das wird deutlich, wenn man sich die Zahl der Infizierten und die Zahl der Todesfälle in den einzelnen Gruppen ansieht.

36 von 84611 in der ungeimpften Gruppe gegenüber 0 von 1066 in der geimpften Gruppe. 36 von 84611 ist ungefähr 1 zu 2350, aber wir hatten nur 1066 Infizierte in der geimpften Gruppe. Es liegen nicht genügend Informationen vor, um zu behaupten, dass die Todesrate pro Infektion höher oder niedriger ist, und diese Ungewissheit wird in der obigen Grafik deutlich. Das ist Welten entfernt von der relativen Unsterblichkeit, die durch die Wirksamkeitszahl 100 % vermittelt wird.

Hätte es in der geimpften Gruppe 24 Todesfälle gegeben, hätte die angegebene Wirksamkeit bei 3 % gelegen! Da es sich um eine zeitliche Betrachtung handelt, wären 24 Todesfälle die gleiche Todesrate wie 36 in der ungeimpften Gruppe gewesen. Aber unter den Infizierten sind 36 von 84611 eine weitaus niedrigere Sterblichkeitsrate als 24 von 1066!

Die Sterblichkeitsrate in der Altersgruppe der 16- bis 44-Jährigen unter den Infizierten hätte fast 53 Mal höher sein müssen, um zu berichten, dass der Impfstoff 3 % der Todesfälle verhindert.

Mehr Graphiken

Schauen wir uns einige andere Situationen an.

Für die Altersgruppe der 45- bis 64-Jährigen gibt es ebenfalls nicht genügend Anhaltspunkte, um auf eine unterschiedliche Infektions-/Todesfallrate zu schließen, aber wie die bläulichen Punkte zeigen, deuten die uns vorliegenden Zahlen eher auf eine höhere Todesrate unter den Geimpften hin.

Der Lichtblick ist jedoch, dass die in der Studie beobachtete Sterblichkeitsrate bei den über 65-Jährigen uns berechtigten Grund zu der Annahme gibt, dass der Impfstoff die Sterblichkeitsrate in dieser Gruppe möglicherweise senken kann. Da sie von Anfang an am meisten gefährdet waren, ist dies ein erfreuliches Ergebnis.

Post hoc ergo propter hoc

Wenn Sie feststellen würden, dass eine Reihe von Menschen nach der Impfung gestorben sind, und daraus schließen, dass der Impfstoff den Tod verursacht haben muss, würden Sie den so genannten “post hoc ergo propter hoc” Trugschluss begehen.

Dieser Irrtum ist ganz einfach zu erklären. Nur weil B nach A geschah, heißt das nicht, dass B durch A verursacht wurde.

Würden Sie diesen Fehler begehen, indem Sie Ihre Bedenken über die Impfung äußern, würden Sie von den Befürwortern der Massenimpfung schnell auf diesen Argumentationsfehler hingewiesen werden. Der gleiche Fehler wird jedoch von den Befürwortern der Massenimpfung begangen, ohne dass die Argumentation geprüft wird.

Wir haben gute Gründe, einen kausalen Zusammenhang zwischen dem Rückgang der Infektionsraten und der Impfung zu behaupten. Die mRNA-Impfstoffe wurden so konzipiert, dass sie einen kausalen Interaktionsmechanismus aufweisen. Wenn man die beabsichtigten Wirkungen des kausalen Mechanismus auf der Makroebene (weniger Infektionen) beobachtet, ist es vernünftig, sie dem konstruierten Mechanismus auf der Mikroebene zuzuschreiben.

Wir haben weit weniger Grund, eine Kausalität zu behaupten, die der Verhinderung von Infektionen nachgelagert ist. Die Impfbefürworter haben ihr falsches Verständnis davon, wie die Wirksamkeitszahlen zustande gekommen sind, genutzt und damit post hoc ergo propter hoc argumentiert. Selbst wenn die Daten keinen Unterschied zeigen, wird eine falsche Interpretation und ein falsches Verständnis der Wirksamkeitszahlen automatisch mit einer post hoc ergo propter hoc Argumentation kombiniert, wodurch sich die Fehler häufen.

Dies sind alles akzeptable katastrophale Fehler, leider.

Die Gefahren von Fehlinformationen zur Wirksamkeit

An jedem beliebigen Tag kann man in den sozialen Medien jemanden finden, der geimpft wurde und sagt, dass er sich mit COVID angesteckt hat und einfach weiß, dass es ihm ohne die Impfung schlechter gegangen wäre. Diese Meldungen werden weit verbreitet. Es ist wunderbar, dass die Menschen einige der schlimmsten Symptome vermieden haben, aber die Daten haben die Beobachtung, dass der Impfstoff für die meisten Menschen signifikante Vorteile bietet, nicht bestätigt.

Die Wiederholung dieser falschen Vorstellung, dass es über die bloße Verringerung der Infektionsraten hinaus erstaunliche und bedeutende zusätzliche Vorteile gibt, wird dazu führen, dass die Menschen mehr Risiken eingehen.

Die Person, die fälschlicherweise davon ausgeht, dass “mit dem Impfstoff die Wahrscheinlichkeit, dass ich sterbe, geringer ist als ohne den Impfstoff”, wird sich mit größerer Wahrscheinlichkeit auf ein Verhalten einlassen, das eine Infektion riskiert. Sie könnten zu den “Es ist nur eine Grippe-Bro” der Geimpften werden.

Wenn das Fehlen des beobachteten mehrschichtigen Schutzes deutlicher gemacht würde, könnten sich die Menschen dafür entscheiden, weiterhin Masken zu tragen und soziale Distanz zu wahren, um ihre Exposition zusätzlich zur Impfung zu verringern. Sie könnten sich dafür entscheiden, weniger gesellschaftliche Veranstaltungen zu besuchen. Dies wiederum würde die Infektionsrate senken und die Wahrscheinlichkeit verringern, dass eine Mutation, die sich der Impfung entzieht, einen Wirt findet, auf den sie übertragen werden kann. (Während dieser Artikel geschrieben wurde, änderte das Weiße Haus seine Maskierungsempfehlung für Geimpfte)

Diejenigen, die der festen Überzeugung sind, dass sich jeder impfen lassen sollte, können dennoch die Wirksamkeitszahlen als zusätzlichen Schutz anpreisen, weil sie die Menschen zur Impfung ermutigen wollen. Die irreführende Verwendung von Zahlen in der Werbung ist eine Geschichte, die so alt ist wie die Zeit. Aber sie tun dies auf Kosten ihrer Ehrlichkeit und Integrität und opfern einen Teil des tatsächlichen Nutzens, den die Impfung bietet, indem sie den Menschen falsche Informationen geben, auf die sie sich bei ihren Entscheidungen stützen können.

Individuelle Wahrscheinlichkeiten vs. Raten im Laufe der Zeit

Diejenigen, die gerne sagen, dass “die Zahlen für sich selbst sprechen”, verstehen wahrscheinlich am wenigsten, was die Zahlen aussagen. Die Studien, in denen epidemiologische Bewertungen vorgenommen werden, richten sich an ein anderes Publikum als die Zahlen, für die sie vorgelegt werden. Soweit es Studien gibt, in denen diese Werte unter Vorbehalt berechnet wurden, sind sie mit denjenigen, die ohne Vorbehalt berechnet wurden, nicht vereinbar. Es ist unwahrscheinlich, dass diese Informationen in der Verbreitung dieser Zahlen enthalten sind, da sie häufiger austauschbar verwendet werden.

Die falsche Zielgruppe

Ein Krankenhaus, das Ressourcen und Personal planen will, interessiert sich für die geschätzte tägliche Hospitalisierungs- und Sterberate, je nachdem, wie viele Menschen geimpft werden. Ein politischer Entscheidungsträger, der sich für eine Option zur Bekämpfung des Coronavirus entscheidet, ist daran interessiert, wie hoch die täglichen Raten für verschiedene Metriken sind, nachdem eine Maßnahme verabschiedet wurde.

Eine Einzelperson interessiert sich in den meisten Fällen nicht für die tägliche Rate in der Bevölkerung. Ihn interessiert, wie hoch seine eigenen Chancen oder die seiner Angehörigen sind.

Für den Einzelnen spielt es keine Rolle, ob die täglich beobachtete Infektionsrate für alle Menschen niedrig ist, wenn er selbst ein deutlich höheres Risiko hat. In Ermangelung anderer Messgrößen, die eine individuelle Risikobewertung ermöglichen, bietet ein Bericht über die tägliche Infektionsrate bei Geimpften im Vergleich zu Ungeimpften jedoch einen nützlichen Anhaltspunkt für die Entscheidung, sich impfen zu lassen.

Sobald sich eine Person jedoch impfen lässt, ist die tägliche Rate der Krankenhauseinweisungen oder die tägliche Todesrate bedeutungslos. Außer im Extremfall, wenn die Ressourcen erschöpft sind, hat die tägliche Sterberate keinerlei Bezug zu den Sterbewahrscheinlichkeiten einer Person, die sich infiziert hat. Der Einzelne muss wissen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass er sich infiziert.

Eine Katastrophe ist vorprogrammiert

Zu Beginn dieses Artikels habe ich darauf hingewiesen, dass die Daten zeigen, dass die Sterblichkeitsrate unter den geimpften und infizierten Personen höher ist als unter den ungeimpften und infizierten Personen. Dies gilt sowohl für den Tod als auch für Krankenhausaufenthalte.

Es gibt keine Tricks. Diese Erkenntnisse sind in den israelischen Daten klar und deutlich zu erkennen, wenn sich jemand die Mühe gemacht hätte, nachzusehen. Es ist einfach das Ergebnis des Zählens von Dingen und des Teilens von gezählten Dingen, die die Menschen eigentlich wissen wollten. Und nicht nur das, diese Ergebnisse sind logisch und inzwischen leicht vorhersehbar. Sie sind auch anderswo zu beobachten und sorgen für Verwirrung.

Warum sind die Todesraten bei Infektionen höher?

Der Grund dafür ist, dass eine große Anzahl von Menschen, die niemals sterben würden, nicht mehr infiziert werden.

Durch die obsessive Verbreitung der Fehlinformation, dass die Menschen zusätzliche Vorteile haben, welche sie vor dem Tod schützen, wenn sie infiziert werden, um jeden zu einer Impfung zu bewegen, wird es zu einer unbekannten Tatsache, dass diejenigen, die am wahrscheinlichsten sterben (6,6 von 100.000)7 , nun am wahrscheinlichsten infiziert werden (2,5 von 100.000).

Im Gegensatz dazu sind diejenigen, bei denen die Wahrscheinlichkeit zu sterben am geringsten war (0,04 von 100.000), nun diejenigen, die sich am wenigsten anstecken (1,7 von 100.000).

Und diese Ergebnisse spiegeln sich nun auch weltweit wider. Das Vereinigte Königreich, das die Varianten verfolgt, berichtet, dass unter den Delta-Varianten-Fällen die mit zwei Dosen Geimpften mit einer Rate von 0,0078 pro Infektion starben und die Ungeimpften mit einer Rate von 0,0014 pro Infektion. Die Todesrate pro Infektion war bei den Geimpften 5,7 Mal höher.

Ohne sorgfältige Kontrolle und Verständnis könnte man fälschlicherweise zu dem Schluss kommen, dass die Delta-Variante tödlicher ist, wenn man geimpft wurde, dass der Impfstoff seine Wirksamkeit verliert, dass die Impfung die Menschen schwächt oder dass eine Kombination dieser Faktoren vorliegt. Zwar ist jedes dieser Ergebnisse in diesem Umfeld möglich, aber wenn man sich des Problems der Todesrate bei einer Infektion nicht von Anfang an bewusst ist, weil man damit beschäftigt ist, Fehlinformationen über zusätzliche Schutzniveaus zu verbreiten, die von den Daten nicht gestützt werden, verpasst man, wie man diese Effekte richtig kontrolliert und neue Daten analysiert, sobald sie eintreffen.

Die Sterblichkeitsrate im Falle einer Infektion wird in den geimpften Gruppen immer höher sein, wenn die meisten Geimpften diejenigen sind, die mit hoher Wahrscheinlichkeit sterben werden.

Diese verflixt akzeptablen katastrophalen Fehler

Manche Leute zucken vielleicht nur mit den Schultern, wenn man sie auf dieses Problem hinweist. Einige, die beiläufig verstanden haben, dass es sich bei den Wirksamkeitsmessungen um Raten im Laufe der Zeit handelt, verstehen vielleicht einfach nicht, was daran so schlimm sein soll, sie zur Werbung für die Impfstoffe zu verwenden. Bis zu einem gewissen Grad verändern die Impfstoffe die Wahrscheinlichkeit, dass jemand, der sie nimmt, an COVID stirbt. Ist es wirklich so schlimm, dass die Zahlen alle doppelt, dreifach und vierfach den Rückgang der Infektionen als zusätzlichen Nutzen in der Folgezeit ausweisen? Ist es wirklich ein Problem, wenn man jemandem sagt, dass die Wahrscheinlichkeit, an COVID zu sterben, 100-mal geringer ist, wenn er sich impfen lässt, und wenn man ihn dadurch überzeugt, sich impfen zu lassen?

Ja.


Originalartikel: https://drrollergator.substack.com/p/damned-lies-and-vaccine-statistics


Fußnoten

1 Eine erste Großstudie aus Israel ergab eine etwa dreimal so hohe Zahl, neueste Daten aus dem Vereinigten Königreich zeigen eine 5,7-fache Todesrate unter den Geimpften.

2 Was bedeutet eine 95%ige Wirksamkeit des COVID-19-Impfstoffs wirklich? – The Lancet, 8. März 2021

3 Die Autoren erwähnen, dass sie zur Berechnung der Konfidenzintervalle eine negative Binomialregression in Stata verwenden, und es ist möglich, dass ihre Punktschätzung auch ein Nebenprodukt dieser Regression ist. Ohne Zugang zu den Dateien, um die Regression erneut durchzuführen, kann derzeit nicht gesagt werden, ob der Fehler oder die Regression die Ursache für den Unterschied ist.

4 Dies kann auf viele Arten bewiesen oder demonstriert werden. Aber für diejenigen, die mit der Wahrscheinlichkeitsrechnung vertraut sind. Wenn E_n ein beliebiges nachgeschaltetes Ereignis ist und E_1 die Infektion

Ohne großen Aufwand, um die nachgeschalteten Effekte zu entwirren, werden die anderen Wirksamkeitszahlen als die der Infektion die Infektionswirksamkeit wiederholen.

5 Gehen Sie zunächst davon aus, dass die Hospitalisierungs-/Infektionsrate die gleiche ist wie bei Ungeimpften, und legen Sie dann einen Schutz von 98 % oben drauf. (5556/109876)*0.02 = 3.7

6 Beta-Posterior-Verteilung mit einem Jeffreys-Prior. 95% glaubwürdiges Intervall

7 Aus diesen Daten geht hervor, dass die Sterblichkeitsrate bei den 65-Jährigen und Älteren, die geimpft wurden, um 50 % auf etwa 3,3 von 100 000 gesunken ist. Das ist gut, aber immer noch viel höher als bei den anderen Gruppen und ausreichend, um das Endergebnis zu erreichen.


Kommentar

Darüber hinaus kommentierte Irwan Jungreis, was ich Ihnen nicht vorenthalten möchte, wie folgt:

“Ihr Beitrag wird wahrscheinlich stark fehlinterpretiert werden. Ich habe bereits Leute gesehen, die ihn mit dem folgenden Kommentar geteilt haben: “Die realen Daten haben gezeigt, dass die Todesrate unter den Geimpften, wenn sie mit COVID infiziert sind, 3 bis 5,7 Mal höher sein kann als die Todesrate der Ungeimpften.”

Die meisten Menschen werden das so verstehen, dass der Impfstoff die Wahrscheinlichkeit, an COVID zu sterben, um das 3 bis 5,7-fache erhöht. Einige, die genauer lesen, werden das “wenn infiziert” bemerken und es so interpretieren, dass die Wahrscheinlichkeit, an COVID-19 zu sterben, wenn man sich nach der Impfung ansteckt, 3 bis 5,7 Mal höher ist, als wenn man sich ohne Impfung an COVID-19 infiziert hätte. Wie Sie im Abschnitt “Weitere Grafiken” darlegen, und wie in dem Kommentar von Sandra und Ihrer Antwort erörtert, bedeutet das NICHTS.

Die 5,7 ist eine völlig bedeutungslose Zahl, die sich ergibt, wenn man die Sterblichkeitsrate in einer Gruppe, in der etwa die Hälfte der Mitglieder über 50 Jahre alt ist, durch die Sterblichkeitsrate in einer Gruppe teilt, in der nur 2 % der Mitglieder über 50 Jahre alt sind. Hier werden Äpfel durch Birnen geteilt. Sie sagt nichts darüber aus, wie sich eine Impfung auf die Wahrscheinlichkeit auswirkt, dass eine Person stirbt, wenn sie an COVID-19 erkrankt. Wäre die einzige Störvariable, ob jemand über 50 ist, dann würden die Daten in dieser Tabelle bedeuten, dass man, wenn man über 50 ist und eine Durchbruchsinfektion bekommt, eine um 1 – (220/13.427)/(131/2.337) = 71 % geringere Chance hat zu sterben, als wenn man sich ohne Impfung infiziert hätte, und wenn man unter 50 ist, ist sie um 1 – (4/15.346)/(34/119.063) = 9 % geringer, mit breiten Konfidenzintervallen für beide. (Dies ist ein schönes Beispiel für das Simpson-Paradoxon – der Trend in jeder Gruppe unterscheidet sich vom offensichtlichen Gesamttrend). Es gibt viele andere Störfaktoren, wie z. B. eine feinere Aufschlüsselung des Alters, Komorbiditäten, Immunstärke usw., die wahrscheinlich sowohl mit der Wahrscheinlichkeit einer Durchbruchsinfektion als auch mit der Wahrscheinlichkeit, im Falle einer Infektion zu sterben, korrelieren, so dass es nach Korrektur dieser Faktoren wahrscheinlich ist, dass die Impfung die Wahrscheinlichkeit, im Falle einer Infektion zu sterben, noch stärker verringert. Natürlich haben Sie Recht, dass es keinen Grund gibt, von einem Rückgang um 95 % auszugehen, und die vorgelegten Daten belegen dies auch nicht, aber dennoch ist es sehr wahrscheinlich, dass ein gewisser Nutzen besteht, und zwar wahrscheinlich ein erheblicher für die am meisten gefährdeten Menschen.

Sie haben in hervorragender Weise erklärt, warum die Behauptungen über den Nutzen der Impfung für Menschen mit Durchbruchsinfektionen übertrieben sind, aber die meisten Menschen werden nicht alles lesen und stattdessen ein falsches Verständnis in die entgegengesetzte Richtung entwickeln. Anstatt es so zu interpretieren, dass die Menschen auch nach einer Impfung vorsichtig sein müssen, werden viele es so interpretieren, dass sie sich überhaupt nicht impfen lassen sollten. Ich bin sicher, das ist nicht Ihre Absicht.

Könnten Sie Ihren Beitrag dahingehend ändern, dass Sie die Behauptung über die um 3 bis 5,7 % höhere Sterblichkeitsrate durch etwas ersetzen, das weniger leicht falsch interpretiert werden kann?”

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