10.000e Tote als Übersterblichkeit infolge von Impfung? Ergebnisse für das UK legen Möglichkeit nahe [HART-Studie 2]

Joel Smalley ist ein Daten-Analyst, ein Data-Cruncher, dessen Beruf darin besteht, aus Daten Muster herauszuholen, die als Ausgangspunkt genutzt werden können, um eine Erklärung für die gefundenen Korrelationen zu finden. Smalley hat im Hart-Report einen Beitrag mit dem Titel “Mortality Data & COVID-19” veröffentlicht, in dem er ein eigenes Modell präsentiert, das im Gegensatz zu dem Simulations-Modellen, die so bekannt geworden sind, z.B. das weitgehend falsche Modell des Imperial College (Ferguson-Modell), nicht Ansteckung sondern Sterblichkeit modelliert, und zwar auf Basis der vorhandenen Daten für COVID-19 Tote und auf Basis von aus den letzten Jahren abgeleiteten Erwartungswerten. Leider beschreibt Smalley die Mathematik hinter seinem Modell nicht. Aber wir haben natürlich nachgefragt und werden unsere Leser dazu auf dem Laufenden halten.

Die erste Hürde, die ein Modell, das etwas vorhersagen soll, nehmen muss, ist die, beobachtete Daten erklären zu können. Das kann Smalleys Modell erstaunlich gut, wie die folgende Abbildung zeigt, die seine Vorhersage der Mortalität als Folge von SARS-CoV-2 auf regionaler Ebene mit der beobachteten Mortalität vergleicht.

Das blaue Feld gibt die beobachtete Mortalität im Zusammenhang mit COVID-19 an, die schwarze Linie die Vorhersage des Modells von Smalley, die roten Linien Übersterblichkeit. Die Passung zwischen Modell und Realität ist erstaunlich gut, um ein Vielfaches besser als z.B. Klimamodelle oder das Modell des Imperial College, das nach wie vor die Begründung für Lockdown-Maßnahmen darstellt.

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Mit seinem Modell kann Smalley zeigen, dass es nach dem Höhepunkt der Mortalität in der ersten Welle zu keinem Zeitpunkt im Vereinigten Königreich eine Rückkehr auf das “Normalmaß”, also das, was an Toten in einem normalen Jahr zu erwarten ist, gegeben hat. Rund 400 Überschusstote findet er pro Woche während und nach dem Ende des ersten Lockdown im Vereinigten Königreich. Sie legen nach Ansicht von Smalley die Interpretation nahe, dass es sich dabei um Kollateralschäden des Lockdowns handelt, um Menschen, die nicht behandelt wurde, weil alle Augen auf COVID-19 gerichtet waren und um Menschen, die nicht zur notwendigen Behandlung gegangen sind, aus Angst, sie könnten sich mit SARS-CoV-2 infizieren. Seit April 2020 hat es nach den Berechnungen von Smalley 20.000 Überschuss-Tote gegeben, die als Folge des Lockdowns und nicht im Zusammenhang mit COVID-19 gestorben sind. Diese Zahl gilt für das Vereinigte Königreich. Sie wird in anderen Ländern je nach Ausmaß der Hysterie, die in einen Lockdown gemündet ist, höher oder niedriger sein.

Man kann sich auf der Grundlage des Gesagten bereits vorstellen, dass Smalley im Hinblick auf die Frage, ob der erste Lockdown im Vereinigten Königreich erfolgreich das Massen-Sterben verhindert hat, zu keiner positiven Antwort kommt. Er gelangt zu 1.000 wöchentlichen Überschusstoten für die Zeit des ersten Lockdowns, wobei sein Erwartungswert die Tode sind, die aufgrund der SARS-CoV-2 Epidemie (die er vermutlich auf Grundlage der Fallzahlen schätzt) zu erwarten gewesen sind. Der größte Teil der Überschusstoten findet sich in Alten- und Pflegeheimen und steht nicht mit COVID-19 in Verbindung. Abermals findet Smalley also einen Beleg für medizinische Vernachlässigung als Folge der Konzentration aller Ressourcen auf COVID-19, menschliche Kollateralschäden.

Eine Studie von Public Health Scotland, die wir in den nächsten Tagen besprechen, zeigt, dass Infektionen mit SARS-CoV-2 zu großen Teilen in Krankenhäusern erfolgt sind, und zwar unabhängig davon, ob sich das Vereinigte Königreich bzw. Schottland in diesem Fall, im Lockdown befunden hat oder nicht. Dies legt den Schluss nahe, dass Lockdowns keinerlei Einfluss auf Sterblichkeit haben, ein Schluss, den die folgenden Abbildungen, die Todeszahlen im Zusammenhang mit COVID-19 für Schweden (kein Lockdown) und das Vereinigte Königreich (Lockdown) bzw. North Dakota (Lockdown) und South Dakota (kein Lockdown) vergleichen, nahelegen.

Das vielleicht brisanteste Ergebnis, das Smalley auf Basis seines Modells errechnet, hat Impffolgen zum Gegenstand:

  • Zum Ende des Herbst 2020 gibt es im Vereinigten Königreich regionale Ausbrüche von SARS-CoV-2; Das scheint übrigens ein Markenzeichen von SARS-CoV-2 zu sein. Die Verbreitung findet weitgehend in lokalen Clustern statt. Das Virus scheint nicht ansteckend genug zu sein, um aus lokalen Clustern im nennenswerten Umfang herauszukommen.
  • Auf Grundlage seines Modells und der Muster für COVID-19 aus dem Frühjahr berechnet Smalley eine erwartete Sterbehäufigkeit im Zusammenhang mit SARS-CoV-2 von 25.742 Toten.
  • In der zweiten Dezemberwoche beginnt eine Sterbewelle, deren Muster nicht zu dem Mortalitätsmuster aus dem Frühjahr passt.
  • Von Oktober 2020 bis in den Februar 2021 sterben 74.562 Menschen, 48.821 mehr als im Modell von Smalley vorhergesagt.
  • Die Demographie der Bevölkerung, deren Zusammensetzung, die Maßnahmen, denen die Bevölkerung unterworfen wurde, haben sich seit dem Frühjahr nicht geändert.
  • Was sich geändert hat: Seit dem 11. Dezember 2020 werden im Vereinigten Königreich alte und gebrechliche Menschen als erste Gruppe gegen COVID-19 geimpft, und zwar mit dem mRNA-Impfstoff BNT162b2 von Pfizer/Biontech.
  • Vergleicht man die Mortalität in Pflegeheimen für die letzte Dezemberwoche vor der Impfung mit der Januarwoche, die zum 29. endet, dann ergibt sich eine Übersterblichkeit von 62% in Pflegeheimen und eine um 170%ige Übersterblichkeit in Pflegeheimen, die im Zusammenhang mit COVID-19 steht.
  • Die Korrelation zwischen Impfung und Tod im Zusammenhang mit COVID-19 wird noch stärker, wenn die Analyseeinheit verkleinert, wenn nach Altersgruppe und Pflegeheim unterschieden wird.

Das alles sind Indizien dafür, dass die Impfung vor allem alter und gebrechlicher Menschen in Pflegeheimen im Vereinigten Königreich zu einer Sterbewelle geführt hat, die ein beträchtliches Ausmaß angenommen hat, Indizien, die normalerweise dazu führen, dass Wissenschaftler ausschwärmen und versuchen zu klären, ob die Korrelation zwischen der Impfung auf der einen Seite und der Übersterblichkeit alter Menschen in Pflegeheimen auf der anderen Seite kausal erklärt werden kann. Aber das wäre natürlich eine kritische Tätigkeit, die den Ausführenden in Widerspruch zum medialen Mob bringen würde, der nur darauf wartet, seine angebliche Tugend dadurch unter Beweis stellen zu können, dass er jede kritische und vor allem notwendige Diskussion unterbindet. Folglich schreibt Smalley zum Ende seines Beitrags:

“Before 2020, these would have seemed like very reasonable questions. We have entered a dangerous time where science is being censored using harmful labels like ‘anti vaxxer’. This is incredibly worrying. It is our duty as ethical scientists, and indeed citizens, to insist that these questions are properly investigated by independent bodies free of financial conflicts of interest.”

Vor 2020 wäre die [Klärung der Korrelation zwischen Impfung und Übersterblichkeit eine legitime Frage gewesen. Wir finden uns jedoch in einer gefährlichen Zeit wieder, in der Wissenschaftler zensiert und mit denunzierenden Etiketten wie “anti vaxxer” beleggt werden. Das ist sehr besorgniserregend. Es ist unsere Pflicht als moralische Wissenschaftler, und als Bürger, darauf zu beharren, dass Zusammenhänge wie der gezeigte, grundlegend erforscht werden, und zwar von unabhängigen Organisationen, die frei von finanziellen Interessen sind.

Regierungen, die für Lockdowns und andere destruktive Maßnahmen verantwortlich sind, richten den größten Schaden an.
Ihnen folgen die Vasallen in Medien und Wissenschaft, die nichts besseres zu tun haben, als jede Kritik und jede Diskussion über Ergebnisse, wie das von Smalley, zu unterdrücken und damit jedes Lernen aus begangenen Fehlern zu verunmöglichen. Auch sie richten erheblichen Schaden an, für den sie, ebenso wie Regierungen dann, wenn der Spuk zuende ist, zur Verantwortung gezogen werden müss(t)en.


Abbildungen aus Smalley (2021).
Smalley, Joel (2021). Mortality data & COVID-19. Hart (eds.). COVID-19 Response.


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