Teils wirkungslose Dosen. Teil II: Die Krux mit PCR und IgG bei Covid

Es gibt bzgl. Covid keinen direkten Zusammenhang zwischen IgG-positiv und PCR-positiv. Zur Klärung des Verhältnisses müßten der Klassenwechsel zu IgG4 (bei Nietenwahrscheinlichkeit p der Injektionen), sowie der Bias betreffs PCR Tests im Zeitverlauf berücksichtigt werden.

In Teil I wurden zwei quantitative Modelle für die Injektionen in Bezug auf ihr Schädigungspotential beispielhaft durchgerechnet, und zwar eines mit Wirkungswahrscheinlichkeit (pro Dosis) q = 0,4 und eines mit q = 0,6. Welches der beiden wäre nun passender? Zur Einschätzung muß man die Umstände quantitativ erfassen, was genau die Runterregelung des Immunsystems und insbesondere den Wechsel innerhalb der Immunoglobuline G zu IgG4 in Gang setzt.

Wenigstens hat das RKI selbst die Gesamtimmunoglobulinwerte IgG nebst PCR-Tests bestimmen lassen. Jene RKI Daten wurden entdeckt und ausgewertet in der Publikation von Günther, Rockenfeller und Walach; siehe auch das Interview bei Multipolar und den Hinweis von Peter F. Mayer auf tkp.at. Die Krux ist, daß der direkte Vergleich der „PCR-positiv-Fraktion“ (alias „The share of COVID-19 tests that are positive„) mit der „IgG-positiv Fraktion“ ab 2021 ganz und gar ungeeignet ist: Fatal ist, daß nicht zwischen IgG3 und IgG4 in ihrer gegensätzlichen Wirkung unterschieden wird.

Die Krux mit IgG-positiv

Das Infektionsgeschehen beginnt wie bei jeder viralen Atemwegsinfektion im Rhinopharynx. Dort trifft es auf die erste Phalanx der Immunabwehr, die von IgA orchestriert wird. Wenn die versagt, tritt in der Regel Erkrankung ein und IgG1&3 steigen langsam an, sofern der Wechsel zu IgG4 noch nicht vorher eingetreten war. Daher konnte man insbesondere im Jahre 2020 erwarten, daß die Covid-19 Immunität durch erhöhte IgG1&3-positiv-Fraktion angezeigt wurde. Ab zwei bis drei Wochen nach der sogenannten Impfkampagne hätte man langsam zunehmend den Wechsel zu IgG4 wahrnehmen können, der Covid-19 Erkrankungen sogar vorantreibt. Daher wird ab Ende Jänner 2021 die volle IgG-Fraktion zunehmend irrelevant, um sie mit der PCR-positiv-Fraktion zu vergleichen, ohne die vier Klassen von IgG gesondert zu betrachten. Meine Grundhypothese zum IgG-Klassenwechsel:

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Nur bei einem bestehenden Immunstatus gegenüber Covid-19 führt bereits die erste wirksame Injektion zur unterdrückten Immunabwehr. Die zweite wirksame Spritze tut es sowieso immer.

Diese Hypothese fällt nicht vom Himmel: Schon im Mai 2023 vermuteten Uversky et al., daß die kombinierte Immunsuppression – verursacht durch eine SARS-CoV-2-Infektion und durch die Impfung noch verstärkt – eine Vielzahl von Autoimmunerkrankungen erklären könnte, wie Krebserkrankungen, Reinfektionen und Todesfälle, die zeitlich mit beiden in Verbindung stehen.

Am 7./8. Februar zeigte Angus Dalgleish auf der Tagung ‚Healing Beyond Covid‚ die 13 möglichen Effekte der Covid-19 Injektionen hinsichtlich Krebsentstehung auf: Ein Effekt ist eben die „IgG4-Immuntoleranz nach mehrfachen Boostern„: „Viele Immunologen äußerten offen ihre Überraschung über den Klassenwechsel hin zu nicht-entzündlichen, spike-spezifischen IgG4-Antikörpern nach wiederholter SARS-CoV-2-mRNA-Impfung.„ Das überrascht – war es doch bereits 2022 bekannt (TKP-Bericht vom 22. August 2022).

Die gegensätzliche Wirkungsweise bei Allergien (positiv) und Virusinfektionen (negativ) wird notorisch vermengt. Nur die Klassen IgG1 und IgG3 dienen der Abwehr von Virusinfektionen – im Gegensatz zu IgG4, das Toleranz anzeigt und dann sogar die entsprechenden Infektionen provoziert und Erkrankungen fördert. Hohe Werte von IgG4 gehen einher mit Unterdrückung von IgG1&3.

Wer eine natürliche Immunität erworben hat, dem geht (i) laut obiger Grundhypothese die Immunität nach der ersten effektiven Injektion weitgehend verloren und in der Regel wird der Klassenwechsel zu IgG4 nach mehreren Wochen vollzogen; (ii) ohne vorherige Immunität findet nach der effektiven Erstinjektion noch kein Wechsel statt, jedoch (iii) nach der zweiten effektiven Injektion; (iv) unter IgG4 liefert jede weitere Covid Erkrankung und jede zusätzliche effektive Injektion wieder einen neuen Schub für IgG4.

Mit dem Überblicksartikel von Uversky et al. (2023) kann man sich auch über die Konsequenzen hoher IgG4 Anteile in verschiedenen Kontexten informieren. IgG4 führt einerseits zu einer Allergen-spezifischen Hemmung der durch Immunglobulin E vermittelten Wirkungen. Andererseits gibt es die mysteriösen (aber wohlbekannten) „IgG4-assoziierten Krankheiten“ als fibrös-entzündliche Erkrankungen, die zu diversen Autoimmunerkrankungen führen können. Transverse Myelitis ist nur eine von vielen, die man ebenso als Folge der Covid-Injektionen kennt. Die Autoren kommen zu dem Schluß: „All in all, reviewed data indicate that IgG4 production induced by repeated vaccination does not in any way constitute a protective mechanism.“

So ist die Aussage von Günther et al., daß „the IgG-positive fraction reflects the share of the population that has previously been infected or vaccinated, and thus serves as evidence of collective immune response„ schlichtweg falsch, da nach Mehrfachinjektionen immer weniger Immunität und schließlich das Gegenteil herrscht: „Indeed, recent studies have reported an increase in spike-specific immunoglobulin G4, an immunosuppressive class of antibody, and regulatory T cells after the second and subsequent vaccinations. This can lead to chronic infection whereby the virus remains in the intestine, for which positive test results cannot be obtained by nasal swabs (Kakeya et al. 2025).

Hier sei nun an das Günther et al. Diagramm mit der Gegenüberstellung von IgG und PCR erinnert:

Figure 1 von Günther et al. (2025); siehe auch den Multipolar Artikel

So wie 2020/21 die Erstinjektionswelle und die Zweitinjektionswelle für die Älteren in die Covid Winterwelle grätschte und teilweise noch die Covid-Frühjahrswelle erreichte, sattelte im Herbst 2021 die große Boosterungskampagne voll auf die drei Covid Herbst-, Winter- und Frühjahrswellen auf, so daß ein riesiger Schub für IgG4 entstand, aber eben auch neue Covid-Erkrankungen bei den Injizierten en masse provoziert wurden. Schlimmer hätte man die Injektionsaktionen nicht terminieren können: Jeder Landwirt weiß und jeder Tierarzt sollte es auch wissen, daß man niemals in eine akute Epidemiewelle hineinimpfen sollte. Das kann also nur Vorsatz zur Schädigung gewesen sein.

Danach beginnt mit 2022 der Amoklauf der PCR-Positivität (s. nachfolgenden Abschnitt). Was sofort ins Auge springt ist, daß beide Positiv-Fraktionen nur im Jahre 2020 noch das Erwartbare wiedergeben, aber prinzipiell Unterschiedliches anzeigen: Die Positiv-Fraktion von IgG ist noch IgG3-dominiert und zeigt für viele Monate nach dem jeweiligen Covid-19 Krankheitsfall ein erhöhtes Niveau an, und selbst danach bleibt wegen der Gedächtniszellen intakte Immunität bestehen, sofern nicht eine Injektion für Covid verabreicht wird. Währenddessen zeichnet die Positiv-Fraktion von PCR zwar den Verlauf der epidemischen Welle wenigstens teilweise nach, wobei jedoch die wirklichen Erkrankungen, um die es eigentlich gehen sollte, nur einen geringeren Teil ausmachen.

Die Krux mit PCR

Die PCR-Methode ist von hohem Nutzen – nur bedarf es an Professionalität (neben wissenschaftlicher Unvoreingenommenheit), sie auch richtig einzusetzen. Der PCR Test auf Covid-19 Infektion, der meist nur zwei relativ kurze Teilsequenzen (Primer) durch die PCR vervielfältigen läßt, wurde nie mit sinnvoller Zykelzahl standardisiert und öffentlich nur einmal demonstrativ vom RKI überprüft mit lauen Ergebnissen ( – zwei andere Coronaviren wurden da auch versehentlich als SARS-CoV-2 „bestätigt“, was definitiv eine schlechte Auswahl der Primer nahelegt). Daher ist dieser Test potentiell nicht verläßlich, da beliebig manipulierbar! Wie betrogen werden kann, zeigt sich in einem rezenten Fall an dem verwendeten Primer für die angebliche Erkennung des Nipah-Virus.

Dennoch waren die PCR Tests auf SARS-CoV-2 technisch gesehen nicht immer grottenschlecht, zumindest in den ersten beiden Jahren, wenn auch beileibe nicht optimal, da oft irrsinnig hohe Zykelzahlen gefahren wurden, die Artefakten Vorschub leisteten. Dennoch zeigten diese Tests meist einen vorausgegangenen (und eventuell einen noch bestehenden) Kontakt mit dem Virus an. Aber – was hatte man davon? Von akuter Erkrankung konnte mehrheitlich keine Rede sein – genau deswegen sind solche Tests weitgehend nutzlos. Multiplex-PCR mit parallelen Tests hingegen, die auf ein, zwei Dutzend Atemwegsviren reagieren, dienten und dienen immer noch vorwiegend dem Monitoring, um epidemische Verläufe zu erkennen und einzuschätzen – aber sie sollten niemals eine an Symptomen orientierte Diagnose ersetzen.

Tatsächlich erzeugte das PCR Testen ausschließlich auf SARS-CoV-2 gar keinen therapeutischen Nutzen und diente allein der Angsterzeugung und Unterwerfung der Bevölkerung. Ein PCR-Test ist grundsätzlich nicht dazu geeignet, bei jemand, der symptomlos ist, eine Virus-Erkrankung zu „bestätigen“ (ebensowenig wie in anderen Fällen, wo eine Infektion zu HIV oder zu einem bestimmten Krebs führen soll).

Das weisungsgebundene RKI hatte 2020 alles unternommen, um Covid Statistiken zu manipulieren: Anfangs wurden die Statistiken zur absoluten Zahl erlangter positiver PCR Tests (ohne jeglichen Bezug) zur Angsterzeugung stark gehypt. Diese Zahlen wurden monatelang in den Medien rituell wie zur Morgenandacht und zum Abendgebet verkündet. Nicht viel besser dran ist die PCR-positiv-Fraktion, also der relative Anteil positiver Resultate unter allen durchgeführten Tests, weil sie ebenso nie auf einer rein zufälligen oder repräsentativen Auswahl der Testpersonen beruhte. Auch in der Schweiz wurde vorsätzlich die Positivrate (unter dem Vorwand der „Kosteneffizienz“) verfälscht, da negative Testresultate der Massentests an Altenheimen, Schulen und Hotels nicht in die Statistik einflossen.

In Deutschland wurden zu Beginn der ersten Welle ab Mitte Februar bis Anfang Mai 2020 (bezogen auf Ansteckungszeitpunkt) vorwiegend ernstlich Erkrankte getestet, danach im Sommer vermehrt Kontaktpersonen. Schließlich wurde 2021 so massenhaft getestet, daß eine Gemengelage von Ergebnissen für schwer an Covid-19 Erkrankte und für völlig Gesunde entstand. Das drückte sommers die Positivzahlen zu sehr nach unten.

Da mußten Regierung und ihr RKI sich also etwas Neues einfallen lassen, um die Angst hochzuhalten: die schnellen Antigentests. Vollends aus dem Ruder lief die Statistik, als diese Corona-Schnelltests im Februar 2022 allgemein zugelassen wurden: Sie dienten faktisch als Vortests zum effektiveren Herausfischen potentiell Positiver für den nachfolgenden obligatorischen PCR Test. Damit explodierten die Zahlen im Jahre 2022; siehe den Vergleich Deutschland mit der Schweiz auf ‚Our World in Data‘, wo offensichtlich wird, daß in manchen Statistiken ein Teil der nichtprivaten Schnelltests mitgezählt wurde – nur nicht durchgehend in der Schweiz, wo einige Zeit sogar penibel PCR Tests von Schnelltests unterschieden wurden.

PCR-positiv-Fraktion für Deutschland und Schweiz auf Our World in Data

Schon dieser Vergleich zeigt übrigens, daß ab Februar 2022 ein enger Zusammenhang zwischen PCR Positiven und Schnelltest Positiven bestanden haben muß. Denn die deutsche Kurve ist ab diesem Zeitpunkt zur Schweizer Kurve fast perfekt nach oben verschoben (absolut um mehr als 20%), d.h. die zusätzlichen Schnelltests geben im Prinzip ein ähnliches Muster wie die PCR Tests wieder.

Während der PCR Test intentional auf vorgegebene (ein bis drei) Sequenzfragmente anspringt, erkennen die Antigentests Proteine von SARS-CoV-2. Es kann also kaum sein, daß nur ein Siebtel aller positiven PCR Tests „richtig war„: Falsch war offensichtlich vor allem die Erwartungshaltung. Der initiale Betrug des RKI war die medizinisch völlig widersinnige Gleichsetzung von Infektion mit Erkrankung. Eigentlich konnte man im Jahre 2020 davon ausgehen, daß nur ca. 85% der Infektionen mit SARS-CoV-2 tatsächlich zu einer Covid-19 Erkrankung führten. Da könnte der Verdacht entstehen, daß das Siebtel der PCR-positiv-Fraktion, von dem in der Günther et al. Studie die Rede ist, tatsächlich eher das Sechstel bis Siebtel von (sehr milden bis schweren) Covid-19 Erkrankungen anzeigt, weil dort prinzipiell IgG anspringt. Bei einer stillen Feiung hingegen muß nicht immer IgG deutlich erhöht sein.

Ein „independent researcher“, Jon Fleetwood, schrieb am 12.01.2026: „Die Logik der Analyse [von Günther et al.] war einfach.“ Wohl zu einfach. Was es in Zukunft braucht, sind sinnvolle Analysen, die explizit die vier Klassen der Immunoglobuline G unterscheiden und erhöhte IgG4-Werte in Korrelation mit weiteren Markern sehen. So könnte etwa auf Amyloid-Mikrogerinnsel hin untersucht werden (und vieles mehr, wie T-Zell-Immunstatus).

Der fatale Klassenwechsel

Gemäß der Grundhypothese gibt es drei relevante Zustände: N für ‚SARS-CoV-2-naiv‘ (d.h. ’nicht IgG-positiv‘ in Bezug auf Abwehr einer Infizierung durch SARS-CoV-2), C für ‚Covid Erkrankung durchgemacht‘, Vᵉ für „effektive Vakzinierung“ (sprich: Injektion erhalten, die keine Niete war), neben der Markierung V für ‚Vakzinierung unbekannter Wirksamkeit‘. Die (nach dem N) zeitliche Abfolge der Cs und der Vs bzw. der Vᵉs kann durch eine Zeichenkette dieser jeweiligen Buchstaben kodiert werden, wie z.B. C-V-V-C–V-V (der Doppelstrich ‚–‚ soll hier bedeuten, daß ein Jahreswechsel dazwischen lag) in einem realen Fall (wo man nicht weiß, welche Injektionen effektiv waren), bei dem sich nach dem Zweitbooster eine sehr schwere Transverse Myelitis entwickelte.

Mit der initialen Teilkette C-…-Vᵉ ist Dominanz von IgG4 vorprogrammiert, so daß alle nachfolgenden Cs und Vs den Zustand aufrechterhalten bzw. jeweils noch verstärken. Jede Virusinfektion als Update läßt offenbar IgG4 erneut höher steigen. Es gibt gemäß der Grundhypothese zwei fataIe Teilabfolgen, nämlich N-C-…-Vᵉ und N-Vᵉ-…-Vᵉ, die nach gewisser Zeit zwingend zum Klassenwechsel nach IgG4 führen. N-Vᵉ alleine und weiter N-Vᵉ-C-…-C (ohne späteres zweites Vᵉ) bleiben wohl mehr oder weniger IgG3-dominant, obgleich jede einzelne effektive Injektion auf mannigfache Weise langfristig schädigt. In der Praxis kann ein angebliches Schema N-V-C in Wirklichkeit N-(C)-Vᵉ-C bedeuten, wo das initiale C geleugnet (um Post-Vac nach Long-Covid zu verschieben) oder nicht erkannt wurde.

Das nachfolgende Diagramm symbolisiert die prinzipiellen Änderungen in Bezug auf Covid-Abwehr.

Dieses Diagramm, das den Impuls zum Klassenwechsel modelliert, ist sehr vereinfacht, weil es erstens eine sofortige 0-1-Entscheidung statt über mehrere Wochen hinweg fließende Übergänge suggeriert und zweitens recht statisch dadurch erscheint, weil es noch nicht berücksichtigt, daß sich gewisse Immunreaktionen über die Zeit langsam abschwächen.

Die erste dynamische Phase des Wachstums der IgG-positiv-Fraktion spielte sich in der Hochphase der Covid-19 Winterwelle bis zu Beginn der 2. KW 2021 ab und erreichte am 15. Jänner (als die zweiten Injektionen mählich einsetzten) einen Anteil von 0,25 bis 0,30 fast ausschließlich natürlich Immunisierter. Danach konterkarierten die Injektionen diese Immunität und erzeugten langsam einen Wechsel von IgG1&3 zu IgG4. Die beschleunigten Zweitinjektionen ab April bis Mitte/Ende Mai und verschärften dann diesen Effekt.

Spätestens nach Ende der großen Zweitinjektionswelle im September 2021 hat sich ein neues IgG-positiv-Plateau gebildet, wo mehr als 40% IgG3-dominiert war mit Immunität. Langfristig wurde zum Ende des Winters von 2021/22 fast eine Dichotomie erreicht zwischen Covid-Immunisierten (entweder mit Status C oder mit Status Vᵉ-C-(…C)) als IgG3-ler und den Covid-Toleranten (C-Vᵉ-… bzw. Vᵉ-…-Vᵉ-…) als IgG4 Wechslern. Die „Interimsanalyse des IMMUNEBRIDGE-Projektes„ später für Juni/Juli 2022 meldete nämlich einen fast 99%-igen Anteil der „Antikörper„ gegen das S-Antigen.

Das könnte eventuell zu hoch gegriffen sein, da die RKI/Humboldt-Uni Studie für den Zeitpunkt knapp 6% der Bevölkerung ohne „prinzipiellen Kontakt“ mit „Impfung“ oder Virus bis Ende Mai 2022 sah. Jedoch ohne die Wirkung der Omikron-Variante, die erst mit der Winterwelle 2021/22 eine Rolle bei den Infektionen spielte, waren laut dieser Studie 16,3% der Bevölkerung SARS-CoV-2-naiv, was auch zum Diagramm von Günther et al. paßt zu 84% Häufigkeit der IgG-positiv-Fraktion in der 50. KW 2021.

Die Idee, daß sowohl Vᵉ-…-Vᵉ als auch C-Vᵉ eine Rolle für IgG4-positiv spielen und so SARS-CoV-2 Infektionen begünstigen, legte z.B. vor einem Jahr ein Preprint nahe:

„[…] both prior SARS-CoV-2 infection and the number of vaccine doses were significantly associated with higher levels of anti-RBD and anti-S IgG“ [Bhattacharjee et al.]

Und schon ein Jahr zuvor hieß es in einer US-amerikanischen Studie: „Upon primary immunization, participants with pre-existing immunity mounted higher antibody responses faster and achieved higher steady-state antibody titers than naive individuals. […] Breakthrough infections increased antibodies to similar titers as an additional vaccine dose in naive individuals.“

Wie üblich wurden in solchen Studien die Immunoglobuline G nicht nach Klassen (insbesondere IgG4 versus IgG3) unterschieden: Es ist davon ausgehen, daß es stets IgG4 ist, das immens hochgehen kann.

Der Parameter λ

Der neue Parameter 0 ≤ λ(t) ≤ 1 mit Bezugszeitpunkt t soll generell den Anteil der Bevölkerung wiedergeben, der zur Zeit t IgG3-positiv sind, sei es durch eine Covid-19 Erkrankung oder durch eine einmalige effektive Injektion vor der ersten Covid-Erkrankung. Jeder, der auf diese Weise für einen gewissen Zeitraum also eine funktionierende Abwehr gegen SARS-CoV-2 besitzt, würde gemäß Grundhypothese nach einer neuerlichen effektiven Injektion in den Klassenwechsel zu IgG4 geschickt.

Das dynamische System, wie es im obigen Flußdiagramm dargestellt ist, hat den Status N als Quelle und den Status IgG4 als Senke. Wenn zeitlich nichts weiter passieren würde, müßte der Status N leerlaufen und es müßten nach langer Zeit außer denjenigen, die sich entweder gar nicht oder als SARS-CoV-2-Naive später nur ein einziges Mal injizieren ließen, alle anderen mit Status IgG4 enden. Der Parameter λ ohne Zeitangabe t soll sich auf ein solches Äquilibrium beziehen. So gibt der Bevölkerungsteil λ·83021 schon auf mittlere Sicht, d.h. etwa 2023/24, den Anteil derer wieder, die nur durch eine einzige effektive Injektion eine schlußendliche Umprogrammierung des Immunsystems mit IgG4 Klassenwechsel erleiden würden, weil es da eben kaum noch SARS-CoV-2-Naive gibt.

Mit Hilfe von Tabelle 3 aus Teil I (abzulesen für q = 0,4 oder q = 0,6 bzw. für die Fälle q = ½ oder q = ⅔ adhoc auszurechnen) werden mit den Daten von März 2024 (die sich nicht sehr von denen aus 2023 unterscheiden) die erwarteten Anzahlen (in Tsd.)der jeweilig effektiv Uninjizierten und genau einmal effektiv Injizierten bestimmt und wie folgt eingesetzt:

Für q = 0,4 gilt λ·83021 = 32869 + (1 – λ)·26992,

d.h. λ = (32869 + 26992)/(83021 + 26992) = 0,544;

für q = 0,5 gilt λ·83021 = 27147 + (1 – λ)·23839,

d.h. λ = (27147 + 23839)/(83021 + 23839) = 0,477;

für q = 0,6 gilt λ·83021 = 23198 + (1 – λ)·19164,

d.h. λ = (23198 + 19164)/(83021 + 19164) = 0,415;

für q = ⅔ gilt λ·83021 = 21359 + (1 – λ)·15653,

d.h. λ = (21359 + 15653)/(83021 + 15653) = 0,375;

für q = 1 gilt λ·83021 = 18074 + (1 – λ)·1369,

d.h. λ = (18074 + 1369)/(83021 + 1369) = 0,230.

Die Produkte λq kann man sich für q ≥ 0,5 als 0,24 ± 0,01 merken. Tatsächlich wird in einem späteren Teil auf ganz anderem Wege λq ≈ 0,250 bestimmt werden.

Im schummrigen Lichte der IgG-Gesamtwerte würde ich bereits ab dem Jahr 2021 leicht schwankende λ(t)-Werte um 0,41 vermuten. Von daher wäre q ≥ ⅔ eher unrealistisch. Es spricht mehr für q ≈ 0,6, da es doch bei den Injektionen einen kleinen einstelligen Prozentsatz von verabreichten isotonischen Kochsalzlösungen gegeben haben muß: etwa still und heimlich von widerständigen Ärzten und Apothekern für ihre langjährigen engen Freunde mit der Ahnung, daß die Injektionen für Covid-19 ein heftiges Schadensprofil liefern würden. Diese klandestine Verschonung vor Unbill könnte kollektiv die leicht geringere Übersterblichkeit der Alterskohorte von 40 bis 60 Jahren z.T. erklären.

Karneval 2021

Ein IgG-positiv-Wert sticht 2021 im wahrsten Sinne heraus, nämlich der zur 8. KW 2021; der IgG-positiv-Wert dort beträgt mindestens 0,425 (s. Figure 1 von Günther et al.) – eigentlich erstaunlich hoch. Wenn man 10 Tage zurückrechnet, hat man den Karneval zu fassen. Obgleich große Veranstaltungen damals abgesagt wurden, waren sicherlich viele ausgewichen auf kleinere private Feiern – und Ängstliche hatten sich für den vermeintlichen Schutz unter falschen Versprechungen zuvor die Spritze in den Oberarm geben lassen.

Bis zum Ende der 8. KW (1. März 2021) waren es 2,062 Millionen Menschen, die bis dato nur eine Injektion bekamen, und 2,195 Millionen, die zwei Injektionen (kurz nacheinander) erhielten, also insgesamt lediglich 5,1% der Gesamtbevölkerung, was für die Zwischenrechnung hier als 1/40 plus 1/38 genutzt wird. Da ahnt man schon, daß wohl 40% immerhin IgG3-positiv waren. Als gemittelter Ausgangspunkt der Berechnungen wähle ich die 5. KW (8. Feb.), weil da die absoluten Zahlen der nur einmal oder genau zweimal Injizierten etwa halb so groß sind. Setzen wir für diese 5. KW die IgG-Positivität an als das Mittel von 25% und 43%, also 34%, und somit die SARS-CoV-2-Naivität komplementär als 66%. Die Aufteilung bei der Erstspritze ist 0,6 (Treffer) zu 0,4 (Niete) und bei der Doppelspritze ist sie 0,16 (Doppelniete) zu 0,48 (Niete/Treffer) und 0,36 (Doppeltreffer).

Wenn auf jene 34% der Bevölkerung eine wirksame Injektion erfolgte, dann wird gemäß Grundhypothese der Wechsel zu IgG4 ausgelöst; das betrifft insgesamt folgenden Prozentanteil:

0,6·34%/40 + 0,48·34%/38 + 0,36·100%/38 ≈ (0,51 + 0,43 + 0,95)% ≈ 1,89% < 2%.

Auf die 66% der Bevölkerung hat die Einzelinjektion zeitliche befristete Immunwirkung, also insgesamt

0,6·66%/40 + 0,48·66%/38 ≈ 1,82% < 2%,

was den Anteil an der IgG3-positiv-Fraktion ausmacht, der nicht durch eine Covid Erkrankung erzeugt wurde. Wir schließen daraus für den Zeitpunkt t = 8.KW:

Bis Ende Februar 2021 wurden in Deutschland ca. 2% der Bevölkerung allmählich IgG4-positiv, während (1-λ)(t) ≈ 40,5% IgG3-positiv blieben (38,5% durch Erkrankung und ca. 2% durch Injektion).

Diskussion

Die hier geäußerte Grundhypothese ist die Basis für alle Berechnungen. Es gibt in der Fachliteratur widersprüchliche Beobachtungen und Interpretationen, ab welcher (effektiven) Injektion der Klassenwechsel zu IgG4 angestoßen wird. Aber jede effektive Spritze „gegen Covid-19“ schadet letztlich dem Immunsystem – auch wenn symptomatische Konsequenzen (Krebs) viel später einsetzen.

Mit der Reihenfolge C-Vᵉ, d.h. daß vor effektiver Injektion (Vᵉ) schon anfangs eine Covid Erkrankung (C) überstanden war, wird das Immunsystem hinsichtlich Covid offenbar überfordert und so mit später nachfolgender Dominanz von IgG4 umprogrammiert. Die Aussagen erst ‚ab der zweiten Spritze‘ bzw. ‚ab dem Booster‘ entstehen die IgG4-Antikörper sind in zweierlei Hinsicht nicht ganz korrekt: Erstens kann es nur um effektive Spritzen und nicht um die Nieten gehen und zweitens spielt bei rund vierzig Prozent der Kandidaten wohl schon die erste effektive Spritze die Rolle der zweiten.

Trotzdem ist da ein Modicum Wahres dran: Unter Nutzung der Binomialformeln (1) bis (3) aus Teil I und der Vorgabe q = 0,6 und dem dazu passenden λ = 0,415, müßte der Klassenwechsel bis zu den ersten fünf Injektionen folgende Wahrscheinlichkeiten haben: bei einer mit nur 25%, bzw. bei zwei mit 56%, bei drei mit 77%, bei vier mit 88,5% und schließlich bei fünf mit 94,5%.

Mit der „Grundimmunisierung“ ist also das Immunsystem bereits mehrheitlich umprogrammiert und nach der vierten Injektion ist der Wechsel zu IgG4 weitgehend gelaufen – aber natürlich nicht so, als ob erst mit dem Zweit-Booster der Schalter umgelegt würde. Es geht halt Schritt um Schritt ins Verderben – und hört nicht auf. Sicherlich wird das volle Ausmaß der Autoimmunerkrankungen erst nach diesen Boostern deutlich sichtbar. Zusammenfassend können wir notieren, daß mit den Daten von 2024 und der Setzung q = 0,6 und λ = 0.415 etwa bis zu 58 % der deutschen Bevölkerung, das sind absolut mehr als 48 Millionen Menschen, bzgl. Covid bereits IgG4-dominiert sind.

Die vielen Erstreaktionen in Deutschland, Österreich, Großbritannien und USA auf jene Studie von Günther et al. lassen einen nachdenklich zurück: Niemand, sofern ich weiß, hat öffentlich den Finger auf die grundsätzlichen Probleme beim direkten Vergleich der Fraktionen PCR-positiv und IgG-positiv gelegt. Daß nur ein Siebtel der positiven PCR-Tests eine Covid „Infektion“ anzeigen würden, war offenbar für Kritiker der Corona-Politik willkommen in ihrem Vorurteil, daß PCR sowieso nichts taugt.

Allerdings ist das mit dem Siebtel nicht einmal neu: Die Ischgl-Studie (auf die z.B. Christian Fiala vor über fünf Jahren hingewiesen hatte) testete Ende April 2020 genau 1473 Bewohner der Tiroler Gemeinde Ischgl auf spezifische SARS-CoV-2 Antikörper (IgA und IgG plus Elisa-Test ) – mit dem Resultat, daß die Seroprävalenz (Antikörper gegen SARS-CoV-2) dieser Bewohner bei 42,4 % lag. Der Anteil dieser Seropositiven lag damit sechs bis sieben Mal höher als die Zahl der zuvor mittels PCR positiv getesteten Personen, die Rate der gemeldeten Fälle betrug so nur 15 Prozent der Infizierten.

Es ist schon bezeichnend, daß immer wieder 39-43% als Prozentsatz im Zusammenhang sowohl mit der Immunabwehr nach einer Covid-19 Welle als auch mit der Nietenwahrscheinlichkeit bei den Injektionen auftaucht – als ob sich Infizierung und Injektion in ihrer Dynamik gegenseitig stabilisieren.

Teil 1: Teils wirkungslose Dosen. Teil I: Einmaleins des Pfizer-Roulettes

Die in diesem Artikel geäußerten Ansichten spiegeln nicht unbedingt die Ansichten der fixen Autoren von TKP wieder. Rechte und inhaltliche Verantwortung liegen beim Autor.

Prof.em. Dr. Hans-Jürgen Bandelt war Professor am Fachbereich Mathematik der Universität Hamburg, wo er sich neben der Behandlung kombinatorisch-geometrischer Probleme den Anwendungen der Genetik auf vorgeschichtliche Fragestellungen widmete, sowie Studien zur forensischen und medizinischen Genetik betrieb.

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