Was rauchen die beim RKI?

In seinen jüngeren Wochenberichten schätzte das RKI die Wirkung der Impfung als sehr positiv ein – zu positiv! Dabei unterliefen dem RKI eine Reihe von Fehlern, die vermutlich alle zu einer Überschätzung der Impfwirksamkeit führten. Dies betraf sowohl die weiterhin unklare und wenig transparente Datenlage, als auch die Rechenmethode an sich. Richtig berechnet belegen selbst die fragwürdigen Daten des RKI nicht einmal Wirksamkeit der Corona-Impfungen gegen Omikron, sondern eher das Gegenteil. Vermutlich erhöhen die Corona-Impfungen die allgemeine Infektanfälligkeit.

Von Dr. Anton Stein

Im Wochenbericht vom 13. Januar 2022 schätzte das RKI die Effektivität der Covid-19-Impfungen gegen eine symptomatische Covid-19-Erkrankung für die vorigen 4 Wochen auf 51 bis 68% für Grundimmunisierte und auf 82 bis 90% für Personen mit Auffrischimpfung, mit Unterschieden je nach Altersgruppe. Dabei dürfte sich das RKI in „guter Gesellschaft“ mit britischen Daten vom gleichem Datum gesehen haben, die für doppelt mit Comirnaty® Geimpfte selbst 20 Wochen nach zweiter Impfung noch eine Wirksamkeit, ebenfalls gegen symptomatische Covid-19-Erkrankung, von rund 70%, für doppelt mit Spikevax® Geimpfte sogar mit rund 90% (nach rund 12 Wochen), und für Geboosterte mit Comirnaty® gar von 90% (nach 2 Wochen) schätzten.

Manche aufmerksame wie kritische Zeitgenossen fragten sich da: Was haben die denn geraucht?

Denn es ist ja so: Der sinnvollste Schätzwert für die Impfwirksamkeit von, z.B. Comirnaty® dem Impfstoff von Pfizer-Biontech, der ja bislang die breiteste Verwendung erfuhr, stammt aus der Placebo-kontrollierten Studie, die im Wesentlichen zwischen August und Oktober 2020 lief, also noch recht nah am Ausbruch des originalen Wuhan-Virus. Dieser Schätzwert betrug nur etwa 82% (Details dazu im Anhang am Ende des Artikels), deutlich unter dem viel kolportierten Wert von 95%. Dabei muss man betonen, dass Placebo-kontrollierte randomisierte klinische Studien stets auf maximale Trennschärfe getrimmt werden. Allein in solchen Studien ist die Vergleichsgruppe ideal, weil die beiden Gruppen zur gleichen Zeit behandelt und gleich beobachtet wurden. Alle Schätzwerte zur Impfwirksamkeit aus anderen Beobachtungen sind mindestens irgendwie „verwaschen“, und alle günstigeren Schätzwerte dürften höchstwahrscheinlich geneigt (biased) oder sogar verbogen bzw. verfälscht sein. Unter neutralen und korrekten Bedingungen kann man die Trennschärfe einer randomisierten klinischen Studie eben nicht toppen.

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Allein schon die Ähnlichkeit in der Größenordnung jener 82% aus der Placebo-kontrollierten Studie und den Werten der beiden Behörden sollte stutzig machen. Zumal seit dem Wuhan-Virus nunmehr 22 Monate und seit jener Placebo-kontrollierten Studie rund 16 Monate vergangen sind. Und mit dieser Zeit nahm selbstverständliche die Zahl der Varianten zu, die sich immer weiter vom ursprünglichen Virus bzw. seinem Spikeprotein entfernten. Außerdem dürfte längst allgemein bekannt sein, dass sich die neutralisierenden Antikörper, die nach dem offiziellen Narrativ die Schutzwirkung ausmachen, über die Zeit stark abbauen. Eigentlich müsste die Impfwirksamkeit also deutlich sinken und sollte keineswegs auf dem Niveau vom Herbst 2020 verharren.

Tatsächlich deutete neulich auch ein Meta-Analyse, die ansonsten die Covid-19-Impfungen auf Basis von Beobachtungsstudien über den grünen Klee lobte, an, dass die Impfwirksamkeit zwischen den Varianten schwankt, bei „Gamma“ mit rund 53% einen Tiefpunkt erreichte und zuletzt bei „Delta“ bestenfalls bei rund 84% lag. Bei all diesen Schätzwerten dürfte zudem ein starker Bias aufgrund fragwürdiger Datenlage und Regeln vorliegen (Details dazu im Anhang). Beobachtungsstudien neigen meistens zu einer Überschätzung der Wirksamkeit, erst recht dann, wenn man gewisse Fälle wie solche, die innerhalb von 7 oder 14 Tagen nach Erst- oder Zweitimpfung auftraten, gar nicht zählt.

Nun soll also mitten in der Omikron-Welle die Impfwirksamkeit weiterhin auf dem Niveau vom Herbst 2020 mit der großen kontrollierten Studie zum Comirnaty sein?

Dies ist umso verwunderlicher, wenn man bedenkt, dass es massenhaft Berichte gab, wonach Omikron gerade Geimpften betraf. So waren jedenfalls Daten aus Dänemark, Großbritannien, Deutschland und Südafrika mit allem möglichen kompatibel, nur nicht mit nennenswerter Impfwirksamkeit. Eigentlich gingen Daten wie auch subjektive Beobachtungen sogar in die Richtung, dass Geimpfte stärker als Ungeimpfte von Omikron betroffen sind, z.B. laut frühen Daten aus Großbritannien.

Liegen diesmal die Impf- und Maßnahmenkritiker daneben oder schummelt das RKI mal wieder? Diese boshaften Skeptiker, die die Autorität dieser ehrenwerten Behörde systematisch untergraben, so dass inzwischen auch „die in Deutschland Lebenden“ – früher mal kurz und prägnant mit „das Volk“ umschrieben – immer weniger Vertrauen in das RKI aufbringen? Na so was…

Anteil von Fällen mit unbekanntem Impfstatus

Einen ersten Anhaltspunkt für fragwürdige Daten lieferte eine Zeitreihe zu Covid-19-Fälle (Abb. 1). So ist der Anteil der „Fälle“ – und dieser Begriff mag nicht unbedingt identisch mit Personen sein – mit unbekanntem Impfstatus doch erheblich und stieg gerade mit der beginnenden Omikron-Welle deutlich an. Frappierend ist zudem, dass der Anteil der Fälle mit unbekanntem Impfstatus in letzter Zeit gerade bei den schweren Fällen (Hospitalisierung, Intensivstation, Tod) sogar deutlich überwog, obwohl man eigentlich denken sollte, dass man im Krankenhaus bzw. bei der Leichenschau doch Zeit und Ressourcen hätte, dieser Frage korrekt nachzugehen.

Hier könnte man schon argwöhnen, dass gerade bei den schweren Fällen dem RKI wie der Politik mehr Nebel bei den Daten gerade gelegen kommt. Denn es wäre ja furchtbar, wenn auch das letzte Narrativ zur Impfung, nämlich dass diese wenigstens gegen schwere Verläufe schütze, fiele. (Demnächst ein Artikel dazu, denn ich interpretiere auch das ganz anders.)

1. Anteil der Covid-19-Fälle mit unbekanntem Impfstatus
   Vielen Dank an Matthias K. für diese Berechnungen und Graphiken

Die Nachberechnungen

Aber wie gesagt, dies ist nur ein Anhaltspunkt. Inzwischen liegt nämlich eine Auswertung eines Impf- und Maßnahmen-kritischen Blogs vor. Die unter „CoronaBlog“ firmierenden Autoren fanden heraus:

“Das RKI teilt bei der Berechnung der Impfeffektivität nun die „Geimpften“ in die Gruppe der „nur Grundimmunisierten“ und „nur Geboosterten“. Diese beiden Gruppen werden jeweils mit den Ungeimpften verglichen. Insbesondere für die Boosterimpfungen erhält das RKI damit utopische Wirksamkeiten von 82% in der Gruppe der 18 – 59 Jährigen und 90% bei der Gruppe der über 60 Jährigen. Bei Omikron spart sich das RKI mal eben das Angeben von jeglicher Effektivität der Impfung.”

NB: Die Fälle mit unbekanntem Impfstatus werden da noch gar nicht berücksichtigt.

Wesentlich ist, dass das RKI bei den Geimpften gewaltig an den Zählregeln schraubt. Dazu kommt noch, dass das RKI Regeln die Mengenlehre missachtet. Denn „Geboostert“ ist ja eine Teilmenge von „Grundimmunisiert“; zudem ist „Grundimmunisiert“ eine Teilmenge von „Geimpft“, und eigentlich sollte man alle „Geimpften“ mit allen (und genau!) „Ungeimpften“ vergleichen. Jeder andere Vergleich muss zu einer Verzerrung führen, und dies vermutlich zu Gunsten der Impfung. Aber genau das scheint ja der politische Auftrag der RKIs zu sein. Und offenbar nicht die neutrale Information der Bevölkerung.

Die Autoren des Corona Blogs gingen offensichtlich sehr sorgfältig vor und fanden dabei, dass z.B. die Ungeimpften in Wirklichkeit (nämlich im Datensatz) so lauten: „Ungeimpft (inkl. Erstgeimpft)“. Dieses Problem mag zum Teil auf Datenübermittlungsmängel bzw. auf den Einmalimpfstoff von Janssen zurückzuführen sein. Daher kann man das Ausmaß dieses Fehlers nicht abschätzen. Aber selbst dann: Ist das RKI wirklich nicht in der Lage zu sagen, wie viele symptomatische Covid-19-Fälle tatsächlich ungeimpft waren? Das oben adressierte Zusatzproblem der Fälle mit „Impfstatus unbekannt“ geht da noch nicht einmal ein.

Insgesamt scheinen die Überlegungen, Analysen und Nachberechnungen des CoronaBlogs sorgfältig belegt, erklärt und nachvollziehbar. Die Autoren haben sogar die Skripte zum automatischen Auswerten der RKI-Daten veröffentlicht. Also maximale Transparenz.

Obwohl die Autoren des CoronaBlogs eine Korrektur der „Erstgeimpften“ versuchten, gaben sie diesen Weg schließlich auf und basierten die Impfwirksamkeit auf den originalen RKI-Zahlen und rechneten dann die sinnvollen Vergleiche Geimpft gegen Ungeimpft sowie Geboostert gegen Grundimmunisiert. Die vom RKI gerechneten Vergleiche waren dagegen höchst fragwürdig, um nicht zu sagen unsinnig.

Insgesamt für Covid-19, d.h. im Wesentlichen Delta und Omikron, errechnete der CoronaBlog (Spalten für Alterskohorten):

Wichtig ist vor allem die erste Reihe, die alle Ungeimpften (inkl. Erstgeimpfte!) mit den Grundimmunisierten verglich; also ohne Berücksichtigung von „Impfstatus unbekannt“. Die Werte von 54% und 73% haben aber selbst beim Corona-Blog noch einen starken Bias, der sich neben der fragwürdigen Zählungen von Ungeimpften vor allem aus den Regeln speist, ab wann ein Fall überhaupt gezählt wird. Denn auch hier wurden ja nur Infektionen gezählt, wenn diese mindestens 14 Tage nach der zweiten Impfung lag; ich vermute, dass bei der Kohorte der Gundimmunisierten der Fehler allerdings quantitativ gering sein dürfte; unsauber bleibt es aber (Detailierte Überlegungen im Anhang).

Eine vernachlässigbare Unsauberkeit würde ich allerdings für die Geboosterten nicht annehmen, und zwar weil die Booster-Kampagne gerade auf Hochtouren lief. Hier wurden Fälle ausgeschlossen die innerhalb von 7 Tagen nach der Impfung auftraten. Und da tun sich zwei Probleme auf:

1. Wurden solche Fälle dann wenigstens unter „Grundimmunisiert“ gezählt oder fielen die einfach unter den Tisch?

2. Angenommen, die Boosterimpfung erfolgte in Woche 50, dann blieb unter Umständen nur noch 1 Woche „at risk“, während für Ungeimpfte und Grundimmunisierte alle 4 Wochen „at risk“ gewesen sein dürften. Wegen der Dynamik der Boosterimpfungen könnte dies schon zu einer relevanten Verzerrung für die Boosterimpfung geführt haben.

Trotz all dem offensichtlichen wie auch verborgenen bias (für die Booster) in den Quelldaten lagen die neu berechneten Schätzwerte für die Booster nicht mehr in einem Bereich, der noch eindeutig für eine Impfung sprechen würde. Berücksichtigt man den Bias, dann mag noch eine gewisse Impfwirksamkeit gegeben sein, aber sicher keine klinische relevante mehr.

Im Falle von Omikron verzichtete das RKI auf eigene Berechnungen. Der Grund dürfte auf der Hand liegen, wenn man sich die Berechnungen des CoronaBlogs ansieht; die obigen Befürchtungen zum bias für Grundimmunisierte und Geboosterte gelten hier natürlich auch:

Bei Omikron sind die Schätzwerte in der ersten Reihe katastrophal. Aber eben auch völlig kompatibel mit den eingangs beschriebenen Umständen, wonach die Impfungen auf Omikron im besten Falle nichts, vermutlich aber sogar eher (siehe die -47%) das Gegenteil bewirken.

Zu den Ergebnissen der zweiten Zeile muss man bedenken, dass sich diese Schätzwerte ja auf die Grundimmunisierten, also die erste Zeile, bezieht. Im Falle der Kohorte 18-59 vermag der Booster die Impfwirksamkeit also anscheinend ein wenig Richtung Null zurückzuschieben. Ist aber weniger Unwirksamkeit schon Wirksamkeit? Im Falle der über 60jährigen verschiebt der Booster die Impfwirksamkeit anscheinend etwas höher als nur die lächerlichen 1%. Für beides gilt: Bei Wirksamkeit würde man ganz anderes erwarten. Bei alldem: Die fragwürdige Datenqualität ging da noch nicht einmal ein; korrekte Daten dürften die Ergebnisse noch schlechter aussehen lassen.

Wie man es dreht und wendet: Die oben gezeigten Schätzwerte sind eine Katastrophe für die Anhänger der Coronaimpfungen. Eigentlich kann von Wirksamkeit auf Omikron keine Rede sein. Denn für eine Zulassung wird immer eine Impfwirksamkeit von mindestens 50% gefordert. Solche Werte sind bei Omikron auszuschließen. Man bedenke auch dies: Es könnte ja sein, dass sich ein Geboosteter erst in 6 Wochen infiziert, wenn die neutralisierenden Antikörper schon wieder deutlich abgefallen sind.

Warum arbeitet das RKI mit derart läppischen Taschenspielertricks? Warum gaukelt uns das RKI immer noch phantastisch (!) hohe Impfwirksamkeiten vor? Warum nicht der Hauch von einer Diskussion zur Validität der Daten? Warum lässt der Vorgesetzte, also Lauterbach, das RKI solche Werte veröffentlichen? Hätte der nicht verlautbart, dass man sich nur noch auf Wissenschaft und wissenschaftliche Standards verlassen wolle?

Zu den letzten Fragen gibt es eigentlich nur eine Antwort: Er will jetzt noch möglichst viele an die Corona-Impfung bzw. Spikung bringen. Genauso so sind alle seine Aussagen. Letztes Wochenende hatte er sogar noch dafür gesorgt, dass das RKI klammheimlich die Gültigkeit des Genesenstatus auf 2 bis 3 Monate (je nachdem wie man zählt) reduzierte, während z.B: die Schweiz den Status auf 12 Monate verlängerte. Das heißt, dass Grundrechte nur aufgrund einer Entscheidung einer Behörde und nicht einmal aufgrund eines (vom Parlament erlassenen) Gesetzes eingeschränkt werden. Und dies mit Begründungen, die jeder Wissenschaftlichkeit Hohn spotten.

In einer richtigen Pandemie würde sich eine Behörde derlei Rechenkünste nicht erlauben können. Medien und Opposition würden dann nämlich über die Behörde und den Minister herfallen.

Erhöhte Infektanfälligkeit

Dabei sollte man nochmals auf jene -47% „Impfwirksamkeit“ näher eingehen. Denn eigentlich wäre hier das Wort Impfunwirksamkeit oder besser noch Infektionsrisiko (dann von 47% erhöht gegenüber Ungeimpften) angemessen. Wenn man dann noch den bias bedenkt, der sich aus der Vermengung von Erstgeimpften mit Ungeimpften und dem Weglassen von zahlreichen Fällen ergibt, kann man annehmen, dass es sich bei dem um 47% erhöhten Infektionsrisiko sogar eher um eine Unterschätzung handelt. So oder so ist man damit derart weit von der Null entfernt, dass dies vermutlich ein signifikantes Ergebnis ist, zweifellos ein deutliches.

Und damit ergibt sich erneut ein starker Hinweis darauf, dass die Corona-Impfungen eine allgemein erhöhte Infektanfälligkeit bewirkt. Dazu nur ein bemerkenswertes Ergebnis aus der US-VAERS-Datenbank. Dort wurden mit Datenstand 7. Januar 2022 insgesamt 115 Verdachtsfälle (auf Impfnebenwirkung) von „Lyme Disease“ nach irgendeiner Impfung gegen Covid-19 gemeldet. Dem stehen 9 Meldungen nach irgendeiner Impfung zwischen 2017-19 (3 Jahre) bzw. 23 Meldungen nach irgendeiner Impfung zwischen 2010-19 (10 Jahre) gegenüber; alle Abfragen beschränkt auf Personen über 18 Jahre. Nochmals: 115 in etwa 1 Jahr gegen 23 in 10 Jahren! Bei der „Lyme Disease“ handelt es sich um eine kutane Borreliose, d.h. einer bakteriellen Infektion, die durch Zecken übertragen wird. Es dürfte gerade bei dieser Erkrankung ziemlich abwegig sein, anderes als eine erhöhte Infektanfälligkeit zu unterstellen. Denn die Impfung kann ja wohl keinen Einfluss auf die Zecken haben. Und die durch die Impfungen „wiedergewonnenen Freiheiten“ wie Besuche von Restaurants, Bars und Diskotheken können eine Inzidenzerhöhung ja wohl auch nicht erklären, da Zecken vor allem im hohen Gras leben und vor allem Igel und Füchse als Zwischenwirt haben.

Ähnliches kann man bei vielen anderen Erkrankungen beobachten, die zwar von manchen, aber kaum von Mainstream-Medizinern als Infektionskrankheit angesehen werden. Dabei denke ich primär an die mannigfaltigen Erkrankungen, die bisweilen Mykobakterien, vor allem den atypischen bzw. nicht-tuberkulösen zugeschrieben werden bzw. bei denen antimykobakterielle Medikament gerne eingesetzt werden. Außerdem gilt: Eine –itis (wie z.B. eine Myokarditis) beschreibt klassischerweise eine Entzündung. Fast immer wird so eine Entzündung (eben auch die Myo- und die Perikarditis) im Wesentlichen durch eine bakterielle Infektion verursacht, vielleicht auch mal durch eine virale Infektion, wobei selbst dann eine bakterielle Infektion einhergehen dürfte.

Anhang: Überlegungen zur Bestimmung der Impfwirksamkeit

Das entscheidende Merkmal einer Placebo-kontrollierten klinischen Studie ist die Randomisierung, und nicht die Placebo-Kontrolle oder gar Verblindung. Die Randomisierung hat zwei Vorteile:

• Sie sorgt dafür, dass kein Zuordnungsbias durch die Prüfärzte entsteht. Der ist ohne Randomisierung oft gewaltig und kann zu enormen Verzerrungen führen. Die Randomisierung ist auch der entscheidende Vorteil gegenüber jeder Beobachtungsstudie einschließlich solchen mit sorgfältiger Kohortenbildung und allerlei Adjustierungen, wie Sie Stand der Kunst der Epidemiologie sind.

• Die Randomisierung kann als Vorlage für zukünftige Patientenaufklärungen betrachtet werden. Da steht der Patient oder auch Impfling ja vor der Frage: Soll ich oder soll ich nicht? Ähnlich wie der zufälligen Zuordnung: Aktiv oder Placebo.
  Tatsächlich wird in einer randomisierten Studie (in der Regel) jedes Ereignis dokumentiert und ausgewertet, dass nach der Randomisierung stattfindet. Die Inzidenzen von was auch immer in beiden Gruppen können also eine klare Richtschnur geben für das, was nach der Entscheidung „soll ich oder soll ich nicht“ zu erwarten ist. Egal ob für Covid-19-Erkrankung, Hospitalisierung oder Tod.

Dementsprechend bestehen Zulassungsbehörden auch stets darauf, bei der primären Auswertung so nah wie möglich an all randomised (set or population) zu kommen. Bisweilen kann man in gewissen, quantitativ eher vernachlässigbaren Fällen Ausnahmen zulassen. So wurden z.B. in der Pfizer-Biontech-Studie 100 der 43.651 Teilnehmer später ausgeschlossen, weil sie statt Aktiv Placebo bekamen bzw. umgekehrt [1]. Dieses „Set“ bzw. diese Population, also randomisiert und tatsächlich behandelt, wird oft mit dem Begriff intention to treat (ITT) beschrieben. Puristen würden selbst gegen die Bevorzugung des ITT-Sets gegenüber all randomised opponieren. Ich muss sagen, dass ich für beide Vorgehensweisen absolutes Verständnis habe.

Jedenfalls wurden in der Pfizer-Biontech-Studie 21.768 Teilnehmer auf Aktiv randomisiert und erhielten wenigstens eine Spritze; denen standen 21.783 Teilnehmer der Placebogrupp gegenüber. Diese Sets bildeten das all available efficacy (set), welches ITT (set) entspricht [1].

In der üblicherweise von Behörden geforderten (und hier mit Sicherheit auch von den Behörden primär betrachteten) Analyse nach den ITT-Regeln fand man 50 Teilnehmer, die in der Aktivgruppe Covid-19-typische Symptome und anschließend einen positiven PCR-Test hatten, sowie 275 Personen entsprechend in der Placebogruppe. Daraus ergaben sich die Inzidenzen von 0,23% bzw. 1,26%, ein Unterschied von lediglich 1,03%. Die daraus errechnet relative Risikoreduktion, als Impfwirksamkeit ausgedrückt, lag da bei 81.8% bei einem 95% Konfidenzintervall von 75,4% bis 86,5%.

Die von Pfizer und Politik beworbenen 95% Impfwirksamkeit wurden anhand eines per protocol sets berechnet, dass sehr stark vom oben genannten ITT-Set abwich, nämlich um 4.357 bei Aktiv und 4.272 bei Placebo. Zulassungsbehörden interessieren sich normalerweise überhaupt nicht für solche per protocol Auswertungen. Jedenfalls nicht bei Placebo-kontrollierten Studien. Warum aber mag die Politik, und also auch das RKI solche Werte?

Ein Kernproblem bei vielen Auswertungen, egal ob in der PP-Auswertung der Pfizer-Biontech-Studie oder (den allermeisten) Auswertungen von Beobachtungsstudien, ist, dass Infektionen in den ersten 7 oder 14 Tagen nach Erst- oder Zweitimpfung gar nicht gezählt wurden. Die einzige Ausnahme war oben erwähnte ITT-Auswertung.

Wieso sollte man solche Fälle aber mitzählen? Auch in der Wirklichkeit kann und wird so etwas passieren, und da sollte eine wirksame Impfung es nicht nötig haben, mit solchen Tricksereien auf eine „hübsche“ Impfwirksamkeit zu kommen. Das Problem ist immanent und kann in der Wirklichkeit nicht umgangen werden. Also sind die sinnvollen Schätzwerte jene, die alle Infektionen berücksichtigen. Die sind natürlich weniger „hübsch“.

Ein weiteres Problem bei einfachen Boebachtungsstudien ist die Zeit „at risk“. Die kann man gerade bei „Grundimmunisierten“ oder „Geboosterten“ ziemlich genau festlegen, bei Ungeimpften wird das schwierig und die Gefahr wird groß, dass die Beobachtungsdauer „at risk“ bei Ungeimpften wesentlich länger ist, oder gar in eine andere Saison fällt.

Genau dies, also der Ausschluss von Beobachtungen zu bestimmten Zeiten, wurde aber sowohl in den vielen Beobachtungsstudien wie auch hier beim RKI durchgeführt, was logischerweise zu günstigen Schätzwerten der Impfwirksamkeit führt. Eben allzu günstigen.

PP-Auswertungen wird man niemals in Journalen wie dem NEJM, The Lancet, JAMA oder Archives of Internal Medicine bei Überlegenheitsfragestellungen sehen, jedenfalls niemals an erster Stelle. Einzige Ausnahme: Covid-19! Warum lassen diese Journale, die Behörden und die Politik bei Covid-19 eine solche reine Marketing-Strategie zu?

1. Daten entnommen aus dem Abschlussbericht (Clinical Study Report) von Pfizer-Biontech, m5351-c4591001-final-analysis-interim-p-csr-body.pdf, gezogen von https://clinicaldata.ema.europa.eu/web/cdp/home

Bild von Gerd Altmann auf Pixabay

Gastbeiträge geben immer die Meinung des Autors wieder, nicht meine. Ich veröffentliche sie aber gerne, um eine vielfältigeres Bild zu geben. Die Leserinnen und Leser dieses Blogs sind auch in der Lage sich selbst ein Bild zu machen.

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