Corona-Impfstoff-Studien: „Mit manipulierten Daten kann alles behauptet werden.“

Ein weiterer Wissenschaftler hat sich zu Wort gemeldet, um die Öffentlichkeit vor den Corona mRNA-Präparaten zu warnen, nachdem er aufgedeckt hat, dass die medizinischen Versuche für die Impfstoffe manipuliert wurden, um die Injektionen als „sicher und wirksam“ erscheinen zu lassen. Die Beweise wurde von Raphel Lataster, Ph.D., einem renommierten Forscher und ehemaligen Pharmazeuten der Universität von Sydney, Australien, veröffentlicht.

Lataster fasste vier Studien zusammen, aus denen hervorging, dass das Versprechen einer „sicheren und wirksamen“ COVID-19-Impfung „in klinischen Versuchen und Beobachtungsstudien übertrieben wurde“. Er erläuterte seine Argumente in seinem Substack und stützte seine Schlussfolgerungen auf vier Arbeiten:

• Ein Papier vom März 2023 des Hauptautors Prof. Peter Doshi, Ph.D., in dem der „Fallzahl-Beobachtungs-Fenster“-Bias und seine möglichen Auswirkungen auf die Berichterstattung über die Wirksamkeit des COVID-19-Impfstoffs beschrieben werden.

• Latasters Antwort vom Juli 2023 auf Doshis Arbeit, in der er zu dem Schluss kommt, dass dieselbe Art von Verzerrung die Sicherheitsberichte beeinflusst.

• Eine Antwort von Doshi vom Juli 2023, in der er erklärt, wie die klinischen Studien von Pfizer und Moderna mit Hilfe von Fallzählungsfenstern manipuliert wurden.

• Latasters eigenes Papier vom Januar 2024, in dem die weit verbreiteten Verzerrungen in den Studien im Lichte neuerer Daten über Myokarditis, einer inzwischen anerkannten Nebenwirkung der Impfungen, diskutiert werden.

Die Studie, die im Mittelpunkt von Latasters Analyse stand, befasste sich mit den Verzerrungen, die dazu führten, dass Gesundheitsbehörden und Medien behaupteten, die Injektionen seien für die Öffentlichkeit „sicher und wirksam“.

Drei Arten von Verzerrungen könnten zu den anfänglichen falschen Bewertungen der Impfstoffe beigetragen haben: Verzerrung der Hintergrundinfektionsrate, Verzerrung des Alters und Verzerrung des Fallzählungsfensters.

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„Eine Verzerrung der Hintergrundinfektionsrate“ tritt auf, wenn Studiengruppen von Natur aus unterschiedliche Expositionsniveaus aufweisen.

Ein extremes Beispiel hierfür wäre eine Studie über Corona-Infektionen, in der Menschen, die zu Beginn der Pandemie streng zu Hause isoliert waren, mit Ärzten verglichen werden, die im gleichen Zeitraum täglich mehrere Covid-Patienten behandelten.

Die Verzerrung der Infektionsrate kann sogar einen wertlosen Impfstoff als hochwirksam erscheinen lassen.

Ausgehend von der Art und Weise, wie die meisten Studien die Wirksamkeit von Impfstoffen berechnen, schätzt Lataster, dass selbst eine Scheinimpfung zu 67 % wirksam erscheinen könnte.

Wie die Mathematik dafür funktioniert, habe ich vor einem Jahr in einem Artikel über die Arbeit von Prof. Norman Fenton beschrieben. Man nimmt an, dass zwei Gruppen von je 100 Menschen beide mit Placebo geimpft werden, die blaue Gruppe als geimpft gilt und die grüne als ungeimpft. Ferner wird angenommen, dass sich alle 2 Wochen 10% der Personen infizieren. Die geimpften Infizierten werden aber zu den Ungeimpften gezählt, da die „Wirkung“ ja erst nach 2 Wochen einsetzt.

In einer neuen Arbeit schreibt Prof. Norman Fenton:

„Die statistische Illusion, dass eine nutzlose Impfung gegen eine Krankheit hochwirksam zu sein scheint, wenn die Infizierten kurz nach der Impfung als ungeimpft eingestuft werden.“

Ein neues Paper mit Martin Neil, Norman Fenton und Scott McLachlan zeigt ebenfalls, wie weit verbreitet dieser „billige Trick“ für Corona-Impf-Studien ist.

Aber wieder zurück zu Lataster und Doshi. In seiner Studie erwähnte Doshi auch altersbedingte Verzerrungen und die Schwierigkeiten, diese zu beseitigen.

„Das Alter ist vielleicht der einflussreichste Risikofaktor in der Medizin, der sich auf fast alle Gesundheitsergebnisse auswirkt“, schrieb er. Die Forscher versuchen, altersbedingte Verzerrungen so weit wie möglich auszuschalten.

Diese Aufgabe ist jedoch in der Theorie einfacher als in der Praxis.

Anfang 2021, als die Impfung zwar gut ankam, aber auf ältere Menschen beschränkt war, waren die Geimpften als Gruppe viel älter als die Ungeimpften. Zu dieser Zeit war die Infektionsrate bei ihnen nur halb so hoch wie bei der jüngeren Generation. Aufgrund dieses Ungleichgewichts schienen die Impfstoffe bei der Verhinderung von Infektionen wirksamer zu sein, als sie es tatsächlich waren.

Wiederum allein auf dieser Grundlage berechnete Doshi die vermutete Wirksamkeit einer Scheinimpfung auf 51 %. Er schlug vor, diesen Prozentsatz als Korrekturfaktor für künftige Behauptungen über die Wirksamkeit von Impfstoffen anzuwenden.

Die folgenreichste Fehlerquelle war jedoch der „case-counting window bias“. Bei den entscheidenden Corona-Impfstoffstudien wurde eine im Labor bestätigte, symptomatische Corona-Infektion als primärer Endpunkt verwendet. Dennoch begannen die Studien mit der Zählung der Fälle erst 7 bzw. 14 Tage nach der letzten Impfung der Serie.

Zu diesem Zeitpunkt galten die Probanden als „vollständig geimpft“.

Laut Doshi lieferte keiner der Impfstoffhersteller eine Begründung für den Ausschluss von Fällen, die vor diesem Zeitpunkt auftraten, was sich in erster Linie auf die Sicherheitsberichte über unerwünschte Ereignisse auswirkte.

TKP hat in einer Reihe von Artikeln auf die Verfälschungen der Ergebnisse in den Statistiken von RKI und AGES in Deutschland und Österreich hingewiesen. Mit diesem Trick wurde 2021 und teils auch 2022 versucht Wirksamkeit zu behaupten.

Pfizer rechtfertigte auf Seite 15 seines Berichts über unerwünschte Ereignisse die Verzögerung damit, dass „der Impfstoff noch nicht genügend Zeit hatte, das Immunsystem zu stimulieren“.

Lataster bezeichnete diese Erklärung als „bizarr“, da zwischen der ersten Impfung und 7, 14 oder 21 Tagen nach der letzten Serienimpfung viel Zeit verstrichen sei. Während dieses Zeitraums hätten zahlreiche Nebenwirkungen auftreten können.

Die meisten Nebenwirkungen treten innerhalb der ersten paar Tage nach der Impfung auf.

„Erschwerend kommt hinzu, dass die Ungeimpften keine solche ‚Schonfrist‘ erhalten“, schrieb Lataster.

Mit anderen Worten: Die Impfstoffhersteller sowie RKI und AGES zählten nur die Fälle, Krankenhausaufenthalte und Todesfälle unter den Ungeimpften. Die gleichen Ereignisse bei den Geimpften wurden hingegen ignoriert.

Laut Doshi ist diese Verzerrung für 48 % der behaupteten Wirksamkeit dieser Produkte verantwortlich. Diese Zahl ist höher als die zugegebene Wirksamkeit der Impfungen nach nur wenigen Monaten.

In seiner Veröffentlichung vom Juli 2023 wies Lataster auf eine vierte Quelle der Verzerrung hin – die definitorische Verzerrung -, die Doshi übersehen hatte. Dieses Problem führte dazu, dass Personen, die Corona-Impfungen erhalten hatten, als „ungeimpft“ aufgeführt wurden.

Definitionsbedingte Verzerrung bedeutet, dass Personen als „ungeimpft“ eingestuft werden, wenn ihre letzte Impfung weniger als eine willkürlich gewählte Anzahl von Tagen zurückliegt.

„Während es unter bestimmten Umständen sinnvoll sein kann, die Wirksamkeit der mRNA-Impfstoffe ab dem Zeitpunkt zu überwachen, an dem sie am wirksamsten sind, gibt es keine vernünftige Begründung dafür, dies auf Sicherheitsanalysen anzuwenden“, so Lataster.

Die größte Gefahr einer definitorischen Verzerrung besteht jedoch nicht darin, dass unerwünschte Ereignisse ungezählt bleiben. Die größte Gefahr besteht darin, dass Gefahrensignale unter den Geimpften, die auftreten, bevor das Zählfenster geöffnet wird, mit denjenigen in einen Topf geworfen werden, die keine Impfung erhalten haben.

In den Originalarbeiten von Doshi und Lataster wird auf Verzerrungen in Beobachtungsstudien hingewiesen. Wie Doshi jedoch in seiner zweiten Arbeit feststellte, traten dieselben Verzerrungen bei der Fallzählung auch bei den ursprünglichen, placebokontrollierten Corona-Impfstoffstudien auf.

So wurden beispielsweise Fälle und unerwünschte Ereignisse, die nach der Impfung, aber vor dem Öffnen des „Fensters“ auftraten, entweder nicht gezählt oder der nicht geimpften Gruppe zugewiesen.

Dies führte dazu, dass der Impfstoff sicherer und wirksamer zu sein schien, als er war.

Lataster reagierte mit einer weiteren Arbeit, in der er auf zusätzliche Probleme hinwies. In einer Studie von Pfizer gab es eine große Zahl von Patienten, die aus gesundheitlichen Gründen, wegen einer schweren Reaktion auf den Impfstoff oder aus einem anderen Grund nicht lange genug in der Studie blieben, um ihre Ergebnisse zählen zu lassen.

Die Zahl der verlorenen Patienten war groß genug, um die Ergebnisse stark in die eine oder andere Richtung zu beeinflussen.

Außerdem gab es in der gesamten Studienpopulation mehr als 3.000 Verdachtsfälle von Infektionen, die sich jedoch nicht bestätigten. Diese Zahl verteilte sich fast gleichmäßig auf die Behandlungs- und die Placebogruppe.

Diese Fälle, so schrieb Lataster, hätten die Schätzungen der Wirksamkeit der Behandlung drastisch gesenkt. Ausgehend von fünf Covid-19-Fällen bei den Geimpften und 95 Fällen bei den Ungeimpften könnte man beispielsweise argumentieren, dass der Impfstoff hochwirksam war.

Addiert man jedoch 1.000 Covid-19-Fälle in beiden Gruppen, also 1.005 Fälle gegenüber 1.095 Fällen, ist das Ergebnis weit weniger beeindruckend, so Lataster.

„Auf diese Weise kann ein Produkt mit einer Wirksamkeit von weniger als 10 % als über 90 % wirksam dargestellt werden“, schrieb Lataster,

„Mit manipulierten Daten kann alles behauptet werden.„

Bild von Mohamed Hassan auf Pixabay

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