Die tatsächliche Risikoreduktion durch Impfung

Auch in der Pharmabranche regiert Marketing, mit dem man seine Produkte als wirksam verkaufen möchte, so wie das Waschmittel, das seit 60 Jahren jeweils weißer wäscht als sein Vorgänger. Schon ein zweiter Blick offenbart aber dann häufig, dass es andere Möglichkeiten gibt, sein Ziel zu erreichen und oft auch, dass es schlicht und einfach nicht wahr ist, was die Werbung behauptet.

So ähnlich verhält es sich auch mit den Impfstoffen. Eine von Experten begutachtete Studie aus The Lancet zeigt, dass die experimentellen Impfstoffe das Risiko, sich mit COVID-19 anzustecken, um folgende Prozentsätze reduzieren:

Pfizer: 0.8%, Johnson & Johnson: 1,2%, Moderna: 1,2%, AstraZeneca: 1,3%

Die absolute Risikoreduktion (ARR), die den Unterschied zwischen den Ansteckungsraten mit und ohne Impfstoff angibt, betrachtet die gesamte Population. ARRs werden tendenziell ignoriert, weil sie eine viel weniger beeindruckende Effektgröße ergeben als relative Reduktionsraten (RRR): 1,3% für den AstraZeneca-Oxford, 1,2% für den Moderna-NIH, 1,2% für den J&J, 0,93% für das russische Gamaleya Präparat und 0,84% für den Pfizer-BioNTech Vaxxin. Die Studie wurde am 20. April 2021 im renommierten The Lancet veröffentlicht.

Die Wirksamkeit von Impfstoffen wird im Allgemeinen als relative Risikoreduktion (RRR) angegeben. Dabei wird das relative Risiko (RR) – also das Verhältnis der Anfallsraten mit und ohne Impfstoff – als 1-RR ausgedrückt. Die Rangfolge nach der von den Unternehmen berichteten Wirksamkeit ergibt eine relative Risikoreduktion von 95% für den Impfstoff von Pfizer-BioNTech, 94% für den von Moderna-NIH, 90% für den von Gamaleya, 67% für den von J&J und 67% für den von AstraZeneca-Oxford. Die RRR sollte jedoch vor dem Hintergrund des Risikos gesehen werden, sich mit COVID-19 zu infizieren und zu erkranken. Während die RRR nur Teilnehmer berücksichtigt, die von dem Impfstoff profitieren könnten, betrachtet die absolute Risikoreduktion (ARR), die die Differenz zwischen den Erkrankungsraten mit und ohne Impfstoff darstellt, die gesamte Bevölkerung.

Die ARR wird auch verwendet, um eine Schätzung der Impfstoff-Effektivität abzuleiten, d.h. die Anzahl der benötigten Impfungen (NNV), um einen weiteren Fall von COVID-19 als 1/ARR zu verhindern. Die NNVs ergeben ein anderes Bild: 76 für die Moderna-NIH, 78 für die AstraZeneca-Oxford, 80 für die Gamaleya, 84 für die J&J und 117 für die Pfizer-BioNTech Impfstoffe. Die Erklärung liegt in der Kombination aus der Wirksamkeit des Impfstoffs und den unterschiedlichen Hintergrundrisiken von COVID-19 in den verschiedenen Studien: 0-9% für Pfizer-BioNTech, 1% für Gamaleya, 1-4% für  Moderna-NIH, 1-8% für die J&J und 1-9% für AstraZeneca-Oxford-Impfstoffe.

Aus der Art und Weise, wie Studien durchgeführt und Ergebnisse präsentiert werden, lassen sich viele Lehren ziehen. Bei der Verwendung von nur RRRs und dem Weglassen von ARRs kommt es zu einer Berichtsverzerrung, die die Interpretation der Impfstoffwirksamkeit beeinflusst. Das ist das was Marketing-Leute in der Regel tun – das eigene Produkt in besserem Licht erscheinen zu lassen.

Bei der Kommunikation über die Wirksamkeit von Impfstoffen, insbesondere bei Entscheidungen des öffentlichen Gesundheitswesens, wie z. B. der Wahl der Art von Impfstoffen, die gekauft und eingesetzt werden sollen, ist es wichtig, ein vollständiges Bild davon zu haben, was die Daten tatsächlich zeigen, und sicherzustellen, dass Vergleiche auf der kombinierten Evidenz basieren, die die Ergebnisse von Impfstoffstudien in einen Kontext stellt und nicht nur eine zusammenfassende Messung betrachtet. Solche Entscheidungen sollten auf einem detaillierten Verständnis der Studienergebnisse beruhen, was den Zugang zu vollständigen Datensätzen und eine unabhängige Prüfung und Analyse erfordert.

Unkoordinierte Phase-3-Studien genügen den Anforderungen der öffentlichen Gesundheit nicht; Plattformstudien, die auf für die öffentliche Gesundheit relevante Fragen mit einem gemeinsamen Protokoll ausgerichtet sind, ermöglichen Entscheidungen, die auf gemeinsamen Kriterien und einer einheitlichen Bewertung beruhen. Diese Überlegungen zur Wirksamkeit und Effektivität basieren auf Studien, die die Prävention von leichten bis mittelschweren COVID-19-Infektionen messen; sie wurden nicht konzipiert, um Aussagen zur Prävention von Krankenhausaufenthalten, schweren Erkrankungen oder Todesfällen oder zur Prävention von Infektionen und Übertragungspotenzialen zu treffen. Heißt: Eine Beurteilung des Nutzens ist daher in Wirklichkeit auf Basis der vorliegenden Studien nicht seriös möglich. Wir sind mit reinen Marketing aussagen zugemüllt worden.

Und noch wichtiger: Der Vergleich muss auch das Risiko der Nebenwirkungen einbeziehen um das Nutzen/Schaden-Potenzial zu beurteilen, was die Studie in Lancet sich aber nicht zur Aufgabe gemacht hat. Und bei den Gentechnik Präparaten, die derzeit verwendet werden, ist das Risiko doch erheblich höher als der Nutzen.


Alle aktuellen News im TKP Telegram Channel

Unterstütze unabhängigen Journalismus mit einer Spende via PayPal


US-Behörden untersuchen Herzerkrankungen bei Jugendlichen nach Impfungen

Gefahren von schwerer Erkrankung nach Impfung durch Antikörper-abhängige Verstärkung

Auswertung von Impfdaten aus Israel: Impfschutz müsste für lebensrettende Vorteile 3 Jahre anhalten

Einfluss der Impfung auf Übersterblichkeit in Österreich?

25 Kommentare zu „Die tatsächliche Risikoreduktion durch Impfung

  1. Warum interessiert dies die angeblichen Experten nicht?
    Wer kassiert da mit, wer hängt am Tropf der Pharma??
    Normalerweise müsste es jetzt einen Aufschrei und eine sofortige Einstellunge dieses Impfwahnsinns geben.
    Aber solange nicht mal Ärzte nachdenken und sich mit der Ausrede-die EMA hat es als git und sicher befunden(mehrmals schon diese Aussage gehört)-abfinden kann man nur den Kopf schütteln.
    Und die Bioethikkommission findet das immer noch notwendig???
    Ich habe das vertrauen in die Ärzteschaft verloren

    1. Ich bin selbst Arzt und daher bekennender Nestbeschmutzer, wenn ich sage, dass Ärzte gut auswendig lernen aber schlecht rechnen können.

    2. Wacker gesprochen, danke. Wobei ich noch deutlich mehr Ärzte zahlenfest wähne denn Journalisten (Science-Spezialisten natürlich ausgenommen *** ).

      Meine Theorie dazu ist einfach: wer Mathe kann und schätzt, und Informatik /Physik.. MINT im Großen und Ganzen, der orientiert sich / studiert auch in die Richtung.
      Also auch eher nicht Jura oder Betriebswirtschaft, wobei es dort zu sicherem Umgang mit Prozentrechung schon reichen sollte.
      Unter Politikern kennt man Haseloff und Merkel als Physik-Erwählthabende und Kretschmer als Wirtschaftsingenieur (ohne Anspruch auf Vollständigkeit).
      Keine hat sich mit eigenen Rechenkünsten oder mitdenkenden Nachfragen hervorgetan, womöglich nicht nur öffentlich nicht. Von eigenen experimentellen, ermittlungstechnischen Initiativen gar nicht zu reden.

      Könnte es gar sein, daß aus der Riege unterhalb, also der von Staatsekretären, hohen Beamten,
      Professoren etc
      grade dann wenig Mut gezeigt wird betreff fakten- und zahlentechnischer Aufklärung der Ministerpräsidenten, wenn anzunehmen wäre, daß diese ob ihrer Papierqualifikation das schon selbst könnten, und man sich ergo mit eigenem Bedenkenvortrag entweder nicht blamieren möchte oder den Unmut eines möglicherweise sich bloßgestellt fühlenden MP fürchtet (?).

  2. Ich darf an dieser Stelle nochmals auf das äußerst interessante US-Interview hinweisen, welches ganz unabhängig von der deutschen Debatte (zB mit Bhakdi, Wodarg etc) dasselbe Impf-Risiko anspricht:

    https://www.youtube.com/watch?v=F7cLxs8fNq8&t=2124s

    1157
    00:35:40,559 –> 00:35:45,519
    never when we give the vaccine all the

    1158
    00:35:43,440 –> 00:35:46,559
    forms of the vaccine produce the viral

    1159
    00:35:45,519 –> 00:35:48,159
    spike protein

    1160
    00:35:46,559 –> 00:35:49,838
    they produce one type …

    1165
    00:35:55,199 –> 00:35:57,759
    produce that in a high quantity in the

    1166
    00:35:57,199 –> 00:36:00,159
    body

    1167
    00:35:57,760 –> 00:36:01,040
    that is directly pathogenic it causes

    1168
    00:36:00,159 –> 00:36:03,039
    blood clotting

    1169
    00:36:01,039 –> 00:36:05,759
    it damages the blood vessels causes

    1170
    00:36:03,039 –> 00:36:06,880
    fever …

    Ich bin jetzt erstaunt dass man mit diesen Bedenken auch noch versucht unsere Kinder zu Impfen, deren Corona-Risiko weit geringer ist als das Impfrisiko.

    Sind unsere Politiker, bis auf wenige Ausnahmen, alle meschugge?

    1. Das lässt leider weiter vermuten dass es auch nicht um die Gesundheit geht sondern um etwas anderes.
      Und die Verantwortlichen sind verbrecher- anders kann man das nicht mehr sagen

  3. Sie haben natürlich exakt recht. Die Impfkampagne ist praktisch der grösste „Wissenschafts“betrug aller Zeiten. Mit tausenden Todesopfern.
    Wenn das Infektionsrisiko durch die Impfung nur um 1% reduziert wird, und sowieso nur etwa 0.1% aller Infizierten ein Problem mit covid19 bekommen, dann wird ebendieses Risiko vielleicht um 0.01% reduziert durch diese grösste und irrsinnigste Massenimpfung aller Zeiten.
    Und jetzt müssen auch noch die Kinder in Gefahr gebracht werden! Wann kommen die Politiker und Pharmabetrüger vor Gericht?

    1. Ich zitiere: „Und jetzt müssen auch noch die Kinder in Gefahr gebracht werden! Wann kommen die Politiker und Pharmabetrüger vor Gericht?“ Die Ärzte haben Sie vergessen!

    2. Richtig und ganz wichtig, denn auf „ihre“ Ärzte vertrauen die Impflinge.

      @Dr.K hat hier weiter oben im Strang bereits dazu geschrieben.

      Hinzuzufügen wäre noch verbreitete Sorge Patienten zu verlieren, die von Politik und Medien heiss gemacht wurden, falls man sich nicht aktiv impfbereit geben würde.

      Die Hausärzte sehen sich im allgemeinen nicht an der med. Forschungsfront, d.h. sie warten gewöhnlich bis von „höherer“ Stelle Empfehlungen, Leitlinien etc kommen, oder folgen gar direkt der Pharmaindustrie. Sie sind Situationen wie diese nicht gewohnt.

      Bei Spitzen von Verbänden und Instituten würde ich uneingeschränkt die Hauptverantwortlichkeit verorten, für alles was seitens Ärzten passiert und unterlassen wurde, etwa auch behandlungstechnisch.

  4. zum Thema Risiko-Abwägung.
    Ich kann meine persönlichen Risiken in einem gewissen Ausmaß steuern. ZB ist mein Risiko am Berg abzustürzen deutlich niedriger, wenn ich einfach nicht in die Berge gehe. Ohne Zweifel kann ich nicht bei einer Bergwanderung abstürzen, wenn ich gar keine mache.

    Andere Risiken lassen sich weniger leicht oder garnicht umgehen. Wenn ich am Straßenverkehr teilnehme, und das muss ich und die allermeisten Menschen in Deutschland eben, sei es als Fußgänger, Radfahrer, Rollerfahrer, Autofahrer, LKW-Fahrer, …, habe ich auf mein Risiko Einfluss indem ich Bedachtsam und mit Vorsicht mich bewege. Aber ausschalten kann ich es nicht. Bei allem Bedacht und aller Vorsicht kann ich allemal das Opfer eines Unfalls werden – und immer und dauernd kann auch keiner Bedachtsam und Vorsichtig sein.

    Dies bisher besprochene sind persönliche Risiken. Leider wird damit flächendeckend etwas verwechselt, was aus den Verwaltungen und aus dem Versicherungswesen kommt: die statistischen Eintrittswahrscheinlichkeit von Ereignissen in einer Gruppe. Die Versicherungswirtschaft berechnet zB aus der statistischen Schadenshäufigkeit ihrer Versicherter oder einer entsprechenden Referenzgruppe ihre Tarife, um auf diese Weise zu gewährleisten, dass sie immer schwarze zahlen schreibt. Bei Verwaltungsaufgaben muss man zum Beispiel abschätzen, wie viele Rettungsdienste oder Feuerwehren vorgehalten werden müssen, wie viele Krankhausbetten und Intensivbetten vorgehalten werden müssen. Diese Zahlen kann man aus relativen Eintrittswahrscheinlichkeiten von Krankheiten oder Eintrittswahrscheinlichkeiten von Feuersbrünsten pro Bürger oder Haushalt ermitteln.

    Ich beobachte nun, dass in der öffentlichen Diskussion und im „öffentlichen Bewusstsein“ diese zwei Arten von Risiken – persönliche Risiken, also auf ein Individuum bezogen, gegenüber statistischen Risiken, also auf eine Gruppe bezogen – immer mehr miteinander verwechselt und vermengt werden.

    Gerade in der aktuellen Diskussion um Corona und „Impfung“ wird die Risikoabschätzung als statistischer Werte für Gruppengesamtheiten unreflektiert als Basis für Risikoabschätzungen für Einzelpersonen ausgegeben. Das ist nicht statthaft, schlicht falsch.

    Nicht berücksichtigt wird dabei nämlich, dass Gruppengesamtheiten Eigenschaften einschließen, die für einige Einzelpersonen gelten, für andere aber nicht. Sind aber diese Eigenschaften maßgeblich für das Risiko, ist es schlicht unsinnige das Gruppengesamtheits-Risiko als individuelles Einzelrisiko anzugeben.

    Nehmen wir bZ die Angabe von Häufigkeiten von Nebenwirkungen bei Impfungen. Angenommen, eine Nebenwirkung tritt statistisch bei einem Geimpften von zehn Geimpften auf. Nun haben die zehn Personen unterschiedliche Eigenschaften: Alter, Vorerkankung, Gene, Lebensweise – es gibt alle möglichen Unterschiede. Nehmen wir zB die Gene. Angenommen statistisch gesehen hat einer von zehn Personen eine bestimmte Genstruktur, die diese Person auch anfällig für Impf-Nebenwirkungen macht. Dann ist es völlig klar, dass statistisch gesehen einer von zehn Geimpften diese Nebenwirkung hat: denn statistisch gesehen hat einer von zehn eben diese Disposition. Aber alle anderen eben nicht.

    Was bedeutet das aber? Das bedeutet, dass in dem Beispiel für die neun anderen nie ein Risiko bestand. Das Problem: man wusste diesen Zusammenhang ja nicht. Gleiches gilt auch für ein Erkrankungsrisiko, etwa durch Covid. Nun können wir an unserer Gene wenig machen – aber andere Faktoren wie Lebensweise, Ernährung, Immunsystem, Aufenthalt an der frischen Luft, usw., können wir beeinflussen. Aber auch wenn wir da alles nur denkbar Vernünftige tun tauchen wir in der Statistik von der Gruppengesamtheit trotzdem mit dem gleichen Risiko auf, etwa an Covid zu erkranken, wie jeder andere auch. Die Gruppengesamtheit enthält nämlich auch Alte, Alkoholiker, multiple Erkrankte, Raucher, Medikamentenabhängige, Stressgeplagte, …, die aber alle gewiss ein höheres Erkrankungs-Risiko haben. Dennoch wird alles über einen Kamm geschert: die Statistik liefert eine Zahl für alle.

    In einer Statistik wird immer alles in einen Topf geworfen und deshalb sagt eine Ereignis-Eintritswahrscheinlichkeits-Statistik nichts, aber auch überhaupt nichts über einen individuellen Einzelnen aus dieser Gruppengesamtheit aus, sondern immer nur über die Gruppengesamtheit als Ganzes.

    Dies sollte man bei den ganzen „Nutzen/Schaden-Potenzial“-Betrachtungen immer deutlich vor Augen haben.

    1. Das Beispiel Bergwandern und damit verknüpfte potentielle Absturzgefahr: Verzicht auf Bergtouren schützt zu 100 % vor Bergabstürzen. Allerdings bleibt das potentielle Unfallrisiko dennoch erhalten. Denn die Zeit, die man NICHT am Berg herumkraxelt, verbringt man gezwungenermaßen woanders. An jedem Ort und zu jeder Zeit kann den Menschen ein Unglück einholen. Leben ist Risiko.
      Richtig ist, dass unterschiedliche Situationen oder Tätigkeiten mehr oder weniger Risiken bergen. Das gerade scheint dem verweichlichten, infantilen Durchschnittsmenschen nicht mehr klar zu sein. Er verlangt totale Sicherheit. Und bekommt dafür ein totalitäres Überwachungsregime, in welchem er aller Wahrscheinlichkeit nach ein freudloses, leidgeplagtes und vor allem kurzes (!) Leben fristen wird.

      Danke für die inhaltsvollen Kommentare.

  5. Verstehe ich die Definitionen im Artikel richtig?
    Der Quotient aus „Anfallsrisiko mit Impfstoff“ und „Anfallsrisiko ohne Impfstoff“ ist das relative Risiko RR.
    Die relative Risikoreduktion ist RRR = 1 – RR. Ist RRR mit „Wirksamkeit“ gleichzusetzen?

    Beispiel: Die Wahrscheinlichkeit für Erkrankung mit Impfung sei 20 %, die für Erkrankung ohne Impfung 80 %, dann ist RR = 20 % : 80 % = 0,25 und folglich RRR = 1 – 0,25 = 0,75 = 75 %.

    Je wirkungsloser der Impfstoff/das Medikament/die Intervention ist, desto größer ist RR und desto kleiner die Wirksamkeit RRR.

    Im Anfang des Artikels wird z.B. für Pfizer angegeben, dass eine Reduzierung von 0,8 % ermittelt wurde, weiter unten im Artikel ist von 95 % die Rede. Wie passt das zusammen? Handelt es sich um ARR = 0,8 % und um RRR = 95 % ? Wenn ja, wird das im Artikel nicht richtig deutlich, wenn nein, wie kommen diese gigantischen Unterschiede zustande?

    1. Hier argumentiert Wodarg (der „böse Bube“ 😉 recht plausibel, dass im mittleren Altersbereich man zwei schwere Imfnebenwirkungs-Erkrankungen in Kauf nimmt um nicht einmal einen (0.8 glaube ich) schwere Covid-19 Erkrankung zu verhindern:

      https://www.youtube.com/watch?v=PV8yJ8VVOZI

      Bei Kindern steigt dieses Unverhältnis in maßlose! Wer kann so etwas verantworten?

    2. Ja, und bitte immer beachten: es handelt sich dabei um Aussagen über Populationen bzw. Gruppen. Nicht über Einzelschicksale.

      Es wäre falsch aus den Angaben zu folgern, dass man im mittleren Altersbereich durch die „Impfung“ mehr als doppelt so gefährdet wäre als durch schwere Covid-Erkrankung. Entscheidend ist aber, dass das Risiko durch die „Impfung“ ein ZUSÄTZLICHES Risiko ist, und das Risiko an Covid zu erkranken vielleicht gar nicht signifikant beeinflusst wird (abhängig von vielen anderen Parametern wie Immunstatus, …).

      Wohlgemerkt: ich spreche damit nicht etwa für das „Impfen“. Das Impfen ist ein Zusatzrisiko, dem man sich aussetzt. Und sich diesem Zusatzriskos auszusetzen garantiert nicht einmal, das Lebensrisiko „schwere Covid-Erkankung“ auszuschließen. Man kann genauso mit Impfung (oder sogar erst recht) immer noch und immer noch auch schwer an Covid erkranken, nach allem was man hört.

      Was ich aber damit sagen will: diese ganzen statistischen Zahlen geben mir überhaupt kein Mittel an die Hand, irgend etwas rational zu kalkulieren. Denn die Zahlen beziehen sich immer NUR auf Gesamtheiten nicht auf deren einzelne Teile, also NICHT auf die Individuen in der Gruppe oder Population.

      Die Tatsache, dass ich im mittleren Lebensalter zu einer Gruppe gehöre, die solche und solche statistischen Risiken hat, sagt mir über mein Einzelschicksal überhaupt nichts und es ist ein weit verbreiteter Irrtum, dass mir mit diese Zahlen irgend etwas nützliches an die Hand gegeben würde.

      Wenn ich zu einer Gruppe gehöre, die im Altersschnitt 50 Jahre als ist, kann ich 30 oder 80 oder sonstwas Jahre alt sein. Nur für die Gruppe als Ganzes gilt der statistische Mittelwert 50. In der Regel gilt aber für eine gemischte Gruppe dieser Mittelwert für die allerwenigsten Mitglieder, vielleicht für kein einziges. (Natürlich kann man auch eine Gruppe aus nur 50jährigen bilden. Aber die Gesamtheiten, Gruppen, Populationen, die hier betrachtet werden, sind in der Regel über eine gewisse Bandbreite gemischt und vielfältig.)

      Wenn ich zu einer Gruppe gehöre, von denen statistisch gesehen im Schnitt 50% eine bestimmte Erkrankung bekommen werden (zB Diabetes), dann gehöre ich eben zu denen, die diese Erkrankung später bekommen werden – oder zu denen, die sie nicht bekommen werden.

      Die Tatsache, dass ich vorher nicht weiß zu welcher der beiden Gruppe ich gehören werde, ändert nichts daran, dass mir das Wissen, dass 50% meiner Gruppe diese Erkrankung bekommen werden, überhaupt nichts nützt.

      Natürlich kann ich daraus ableiten, mich prophylaktisch vorzubereiten. Aber dann müsste ich mich auf Vieles prophylaktisch vorbereiten, denn theoretisch bin ich in unendlich vielen Gruppen Mitglied, für die ein 50%iges Risiko für irgend etwas gilt. Wenn ich mich auf all dies vorbereiten wollte, könnte ich mich gleich aufhängen. Dass wäre wenigstens effektiv nach dem Prinzip „One size fits all“.

      Also, da kommt jemand daher und sagt mir: ich habe ein zB 50%iges Risiko bezüglich dieser oder jener Gefahr. Dass erste ist, dass damit meine Aufmerksamkeit, die sonst möglichst mein gesamtes Lebensspektrum betrifft, auf einen Fokus gelenkt wird. Aber mein Gruppen-Risiko, an Krebs zu erkranken wird ja nicht geringe durch ein vielleicht hohes Gruppen-Risiko an Covid zu erkranken. Und auch mein Gruppen-Risiko, von einer Leiter zu fallen, ändert sich wohl kaum.

      Ist also zuerst einmal diese Fokussierung auf etwas Bestimmtes erfolgt, was mich vorher vielleicht nicht die Bohne gekümmert hat, als Frau zB die Fokussierung auf möglichen Gebärmutterhalskrebs, dann kommt jemand daher und behauptet, indem ich dieses oder jenes tue (woran der andere Geld verdient) könnte ich mein Risiko senken. Dann wird mir erzählt, dass in einer Gruppe, zu der ich gehören würde x% Risiko für Krebs gäbe, wenn ich aber die Ratschläge befolge würde ich dann zu einer Gruppe gehörte, in der das Risiko nur noch x-y% betrage.

      Um das mal etwas plakativ darzustellen: wenn ich zu einer Gruppe gehöre, die im Schnitt 50-jährig ist, dann muss ich deswegen nicht 50-jährig sein. Wenn ich zu einer Gruppe gehöre, die im Schnitt x% Risiko bezüglich einer Krankheit hat, dann muss ich deswegen noch lange nicht selbst x% Risiko bezüglich einer Krankheit haben. Das sagt ganz einfach Null und Nichts über mich oder ein Einzelindividuum aus der Gruppe aus.

      Aber uns wird genau diese Art falschen Denkens immer mehr regelrecht anerzogen. Wir sollen glauben, dass uns diese statistische Zahlen über große Gruppen etwas über uns persönlich und unser Leben sagen würde. Tut es aber nicht! Überhaupt nicht!

      Tatsächlich wird damit nur die Vermassung in ins hinein getragen. Indem wir uns selbst als Partikel einer Gruppe ansehen, in der für jedes Partikel das selbe gelten sollt, wie auch für die gesamte Gruppe, werden wir vermasst und wir spielen dabei aktiv mit: wir vermassen uns selbst.

      Nicht ist unwürdiger und selbstverleugnender als sich von statistischen Gruppen-bezogenen Zahlen, die über uns als Einzelperson, als Individuum, überhaupt NICHTS aussagen – sondern nur über die Gruppe als statistisches Gesamt-Phänomen – lenken und leiten zu lassen. Und schon gar nicht ist das rational obwohl uns gerade diese angebliche Rationalität durch „Wissenschaftlichkeit“ und Zahlen intensiv suggeriert werden soll.

    3. ät Albrecht Storz
      31. Mai 2021 um 11:02 Uhr

      Der fehlende Widerspruch irritiert mich und macht mich glauben, dass ich vielleicht einfach nicht verstanden werde (oder ich renne nur offene Scheunentore ein?). Immerhin greife ich da einen Grundkonsens unserer Lebenswirklichkeit an: fast jeder glaubt doch heutzutage, dass irgendwelche Wahrscheinlichkeitsangaben sinnvolle Hinweise für unserer Lebensführung geben könnten. („Rauchen verursacht bei Soundsovielen Lungenkrebs, …“)

      Ich will mal noch ein Beispiel bringen:

      Wir orientieren uns doch beim Autoneukauf auch mal an Pannenstatistiken. Niemand will sich ein Modell kaufen, dass in der ADAC-Pannen-Statistik ganz oben steht. Außer einem ist Prestige wichtiger als anfallende Reparaturen, oder das Modell ist so billig, dass man mit Abstrichen leben kann – da vielleicht muss.

      Nun ist so eine Pannenstatistik über Auto-Modelltypen nicht viel anderes als solche Risiko-Angaben, wie wahrscheinlich wir irgend eine Erkrankung bekommen könnten, etc. Und wir messen solchen Pannenstatistiken ja durchaus zurecht einen gewissen Informationsmehrwert zu.

      Aber schauen wir uns das mit den Autos an: Autos werden industriell gefertigt. Im Idealfall ist das Produkt einer Automodell-Produktion von vorne bis hinten identisch: gleiche Zulieferer mit immer gleichen Produkten und Qualität, keine Produktions-Umstellungen oder -Anpassungen, ausgereifte Entwicklung, gleiches auch für die Autofertigung selbst, Montage-Protokolle, eingelernte, eingespielte Arbeitsteams, immer gleiche Arbeitsschritte, immer gleich ausgeführt; kurz: alle Fahrzeuge dieses Modell sind im Neuzustand praktisch normiert gleich.

      Wenn das Auto dann „ins Leben“ kommt, also gekaufft wurde und gefahren wird, wird es mit immer der gleichen Spritqualität versorgt, die ersten Wartungsintervalle werden wahrscheinlich eingehalten und nach festgelegten Protokollen durchgeführt.

      Ab da wird es dann aber etwas variabler: die Nutzung der Autos ist unterschiedlich, manche werden fast ausschließlich auf Kurzstrecken gefahren, manche fast ausschließlich auf Langstrecken, die einen Autos stehen in der Garage, die anderen immer draußen, die einen werden nur von einer einzigen Person gefahren, die anderen von vielen verschiedenen, die Wartung und Pflege fällt unterschiedlich aus, …

      Die Frage ist also: warum vertrete ich die These, dass so eine Pannenstatistik mir etwas sinnvolles über ein Einzelauto (das ich mir vielleicht kaufen möchte) aussagen kann, aber eine „Erkankungsstatistik“ über mich als Einzelperson aber nicht.

      Warum glaube ich, dass ein aus der Statistik ermitteltes 20%iges Risiko, bei einem bestimmten Modelltyp innerhalb von 10 Jahren einen defekten Keilriemen zu haben, eine Aussage auch über eine einzelnes, konkretes Auto aus dieser Modellreihe ist, aber die Aussage, dass 20% der Raucher an Lungenkrebs sterben werden, aber nur 10% der Nichtraucher (alle Angaben hier rein willkürlich und beispielhaft), keine Aussage ist, die für einen einzelnen Raucher Bedeutung hat?

      Denn das ist der Punkt.

      Es liegt ganz einfach an der Serienfertigung der Autos. Die Autos werden in einem genau definierten Prozess hergestellt, die zu einem praktisch austauschbaren, verwechselbaren Einzelprodukt führen. Wenn wir ein Neu-Auto beim Werk abholen ist es anders, als wenn wir eine Katze beim Tierheim abholen: bei allen Auto eines Modelltyps können wir davon ausgehen, dass sie praktisch identisch sind. Wir suchen uns innerhalb des Modelltyps nur noch die Farbe oder irgendwelche optionalen Ausstattungsmerkmale aus. Aber in, sagen wir, 90% der Merkmale ist das einzelne Auto ununterscheidbar identisch mit jedem anderen des Modelltyps. Das heißt aber, sie liegen letztlich alle fast genau auf dem Durchschnitt aller Eigenschaften über die Gesamtheit aller Fahrzeuge dieses Modelltyp. Damit ist es auch durchaus statthaft, die aus der Statistik gewonnen Aussage, die eine Durchschnitt über alle bildet, auf ein Einzelfahrzeug zu übertragen, dass in allen Eigenschaften praktisch auch auf dem Durchschnitt aller Fahrzeuge dieses Modelltyps liegt.

      Bei Lebewesen ist das aber nun völlig anders: nicht nur, dass wir alle mit sehr unterschiedlicher Genausstattung auf die Welt kommen, völlig unterschiedliche Babyalter, Kindheit, Jugend durchleben, mit ganz anderen Menschen in Kontakt kommen, jeder eine unendliche Vielfalt an unterschiedlichen Erlebnissen in seinem Leben sammelt – vor allem aber unterscheidet sich auch die Lebensführung aller Menschen gravierend: Ernährung, Geographie, Luft-/Wasser- Umweltqualität, Wohnsituation, Arbeitssituation, familiäre Situation, etc.

      Im Unterschied zum Auto kommen wir also weder normiert zur Welt, noch ist unser „Betrieb“ in engen Grenzen orientiert. Im Gegensatz zum Auto unterscheiden wir uns voneinander, sind wir Individuen, sind wir kein Massen-Einheitsprodukt.

      Wenn man das alles berücksichtigt udn bedenkt sollte man sich noch einmal überlegen, ob eine „Pannenstatistik für Menschen“, also irgendwelche statistischen Angaben zu Erkankungswahrscheinlichkeiten oder ähnliches, übertragen auf Einzelschicksale irgend einen Sinn machen können.

      Ich halte Statistiken für, für das Individuum, völlig nutzlose Mittel, die eigentlich nur einem Zweck dienen können: der intrinsischen Massenfernsteuerung.

    4. 0,8% ist die absolute Risikoreduktion, 95% die relative. Die absolute Reduktion zeigt die Risikominimierung per Impfung für den Einzelnen im Rahmen ALLER an einer Studie beteiligten Personen an, die relative bezieht sich nur auf die während der Studie Erkrankten. Der absolute Wert ist daher alltagstauglicher, weil aussagekräftiger für jeden Einzelnen und taugt zur Risikoabschätzung dahingehend, ob es überhaupt sein muss/sollte, sich impfen zu lassen. Je höher der absolute Wert, desto weniger muss eine Pandemie politisch und medial als eine solche dargestellt werden, um für die entsprechende Impfung zu werben. Soll heißen: Wenn der absolute Wert steigt, dann steigt auch die wirkliche Bedrohungslage durch eine Pandemie für JEDEN Einzelnen und treten die Gefahren durch die Impfung in den Hintergrund. Das ist eben aktuell nicht der Fall, weil sich die Entwicklung genau andersherum darlegt.

    5. @ Guido Vobig
      Vielen Dank für die Antwort. Schön und gut, aber könnten Sie ein Zahlenbeispiel machen und anhand dessen RR, RRR, AR und ARR herleiten? Ich wäre Ihnen sehr dankbar!

    6. Bitte beachten: diese Zahlenspiele nützen dem Einzelnen überhaupt gar nichts. Das sind statistische Zahlen die relevant für Versicherungen, Verwaltungen, Gesundheitsämter, Konzerne, … sind, aber einer Einzelperson sagen diese Zahlen NULL und NICHTS. Sie bieten einem Einzelnen KEINERLEI für ihn persönlich relevante, nützliche Information!

  6. Erinnert ein bisschen an die merkwürdige Definition von Immunität bei Masern. Laut RKI sind Antikörper-Tests nach 2fach-Masern-Impfung nicht nötig, weil nicht aussagekräftig. Hat man aber nach 2 Impfungen keine Antikörper, dann kann trotzdem von vollständiger Immunität ausgegangen werden. Hat man aber noch keine Impfung gegen Masern oder nur eine erhalten und nur geringe Antikörper, dann muss geimpft bzw. nachgeimpft werden, weil die Antikörper nicht ausreichen. Und natürlich wird in diesem Rahmen ebenfalls mit keinem Wort die zelluläre bzw. T-Zellen-Immunität erwähnt, die z.B. nach stiller Feiung sehr ausgeprägt ist und zu geringen Antikörpern im Blut führt – bei vollständiger, dauerhafter Immunität gegen Masern.

    Hauptsache Spritze.

    1. Ja, was da läuft, ist eine Sauerei ohnegleichen – Hauptsache Spritze. Wo kann man die T-Zellen-Immunität bzgl. Masern nach stiller Feiung testen lassen? In jedem Labor?

    2. Macht jedes Labor, eventuell in Abstimmung mit dem Haus- bzw. Kinderarzt. Muss allerdings selbst bezahlt werden. Da allerdings das RKI bei Masernimmunität ebenfalls nur die Höher des Antikörpertiters erwähnt, könnte ich mir, genau wie bei SARS-CoV-2, denken, dass die T-Zell-Werte nicht zählen – obwohl (oder eben WEIL) diese Werte weitaus aussagekräftiger sind.

    3. Herzlichen Dank für die Info. In Absprache mit einem Arzt den T-Zellen-Test machen zu lassen, ist ein super Tipp :-).

Kommentar verfassen