COVID-19 Impfstoffe haben 14,4 oder 19,8 Millionen vor dem Tod gerettet [im Modell]: Eine Übung in JUNK SCIENCE

Michael Klein

vor 4 Jahren

14,4 Millionen Menschen in 185 Ländern vor dem sicheren Tod gerettet.

19,8 Millionen Menschen in 185 Ländern vor dem sicheren Tod gerettet, wenn wir die Berechnungsgrundlage ändern.

Zwischen 14,4 Millionen und 19,8 Millionen Menschen in 185 Ländern nur im Zeitraum vom 8. Dezember 2020 bis zum 8. Dezember 2021 vor dem sicheren Tod gerettet.

63% Reduktion in den weltweiten COVID-Sterbezahlen.

Den Göttern sei Dank, für diese rettenden Substanzen, für

BNT162b2/Comirnaty
ChAd0x1d/Vaxzevria
mRNA-1273/Spikevax
und all die anderen

Wie gut, dass die Menschheit auf die lebensrettenden Dienste so großer Menschenfreunde wie

AstraZeneca
Pfizer / Biontech
Moderna
Johnson & Johnson
Sinovac
usw

zurückgreifen kann. Ohne diese Super-Unternehmen, wären in 185 Ländern in einem Jahr Pandemie 19,8 Millionen Menschen, vielleicht auch nur 14,4 Millionen Menschen, aber das sind immer noch viele, gestorben. Und jetzt leben sie noch. Heureka!

Die Milliarden Steuergelder in unterschiedlichen Währungen, die die genannten Unternehmen reich, zu den herrschenden Pharmaunternehmen gemacht haben, sie waren gut angelegt.

Oder?

Das jedenfalls, wollen die Autoren des folgenden „wissenschaftlichen Beitrags“ an ihre Leser weitergeben:

Watson, Oliver J., Gregory Barnsley, Jaspreet Toor, Alexandra B. Hogan, Peter Winskill, and Azra C. Ghani (2022). Global impact of the first year of COVID-19 vaccination: a mathematical modelling study. The Lancet Infectious Diseases.

Bevor wir in den Jubeltext gehen, der eines jener Beispiele von Junk Science ist, die Wissenschaft in ihrer angeblichen Variante von „Klimaforschung“ und noch mehr in ihrer Variante der Epidemiologie in Verruf gebracht haben, ein paar Vorab-Informationen über diejenigen, die dieses Werk verbrochen haben, Informationen aus der Sektion des Textes, zu der in der Regel nur wenige vordringen:

Declaration of interests

ACG has received personal consultancy fees from HSBC, GlaxoSmithKline, and WHO related to COVID-19 epidemiology and from The Global Fund to Fight AIDS, Tuberculosis and Malaria for work unrelated to COVID-19. ACG is a non-remunerated member of scientific advisory boards for Moderna and the Coalition for Epidemic Preparedness. ABH and PW have received personal consultancy related to COVID-19 work from WHO. All other authors declare no competing interests.

Acknowledgments

This work was supported by a Schmidt Science Fellowship in partnership with the Rhodes Trust (OJW), Centre funding from the UK Medical Research Council (all authors), grant funding from WHO (OJW, ABH, PW, and ACG), Gavi, The Vaccine Alliance, and the Bill & Melinda Gates Foundation (JT and ACG), support from the Imperial College Research Fellowship (PW and ABH), and support from the National Institute for Health Research Health Protection Research Unit in Modelling Methodology and Community Jameel (all authors). We thank Sondre Ulvund Solstad from The Economist for developing excess mortality statistics and their help in interpreting these estimates.

Azra C. Ghani (ACG) sitzt u.a. bei GlaxoSmithKline und der WHO auf der Gehaltsliste, ist also der ein oder anderen Zuwendung aus der Pharmaindustrie und ihrer Interessenvertretung in Genf nicht abgeneigt. Außerdem sitzt er bei Moderna im „advisory board“, gibt also Ratschläge, unentgeltlich, versteht sich. Alexandra B. Hogen (ABH) und Peter Winskill (PW) verdienen bei der WHO Brötchen. Aber das alles beeinflusst die Ergebnisse und Rechnungen, die dahin führen, natürlich ebenso wenig wie die Tatsache, dass die „Forschung“ von der WHO von GAVI, also denjenigen, deren Zweck darin besteht, so viel COVID-19 Impfstoffe / Gentherapien in Oberarme zu bekommen, wie nur möglich und von der Bill und Melinda Gates Stiftung finanziert wurde. Sie alle sind bekanntlich Pfeiler der Wissenschaft im Sumpf der Desinformation, man denke nur an den unermütlichen Einsatz der WHO im Interesse von China, zu Beginn der Pandemie und ihren Kampf gegen die Fake News, dass das Wuhan Institute of Virology der Ort ist, an dem SARS-CoV-2 zusammengebastelt wurde. [Für alle, die uns nicht regelmäßig lesen, das war Sarkasmus].

Die so Finanzierten haben sich zusammengetan, um zu beweisen, dass dann, wenn man annimmt, dass die COVID-19 Impfstoffe / Gentherapien Leben gerettet haben und wenn man diese Annahmen zur Grundlage eines Erfurcht einflösenden, wenngleich eher primitiven mathematischen Modells macht, dass dann, wenn man noch ein wenig Verwirrung mit mehreren Datenquellen schafft, um auch noch den letzten Zweifler von der wissenschaftlichen Hochleistung zu überzeugen, dass dann, am Ende herauskommt, was man am Anfang hineingesteckt hat. Sie müssen sich diese Simulationsmodelle vorstellen, wie einen Cocktail-Shaker:

60ml Wodka
1 Esslöffel trocker Wermut
eine Olive oder Zitronenschale zur Garnierung

Werfen Sie Wermut und Vodka in den Shaker, schütteln Sie durch, gießen Sie den Inhalt in ein Glas, ergänzen Sie ein wenig Olive und/oder Zitronenschale, trinken Sie es und, oh hey, das schmeckt nach Wodka: Da muss Wodka drin sein!

Wer hätte es gedacht.

Genau so funktionieren die Modelle, auf deren Grundlage dann die Eingangs berichteten Wunderergebnisse errechnet werden.

Man muss den Cocktail natürlich etwas „pseudo-wissenschaftlich verpacken“. Wie wäre es mit einem „population-based, age-structured susceptible-exposed-infectious-recovered-susceptible (SEIRS) model“ – SEIRS…

Sind Sie beeindruckt?

Letztlich umschreibt dieser Rattenschwanz von Worten, dass Bevölkerungsdaten genommen, nach Alter, also nach bestimmten Altersgruppen unterschieden werden und dass für die verschiedenen Altersgruppen ein Spiel gespielt wird, in dem zunächst eine bestimmte Menge Infizierter, also positiv auf SARS-CoV-2 Getesteter, in ein Töpfchen geworfen werden, aus diesem Töpfchen werden dann ein paar „Infizierte“ entnommen und in ein „Erkrankungstöpfchen“ geworfen, und aus dem Erkrankungstöpfchen gibt es wieder ein paar Spieler, die gehen in das Sterbetöpchen und sind dann raus.

Spiel beendet.

Alle anderen können, prinzipiell wieder zur Ausgangsmenge geschüttet werden, werden sie aber in den meisten Fällen nicht, denn das macht das Modell komplex und komplexe Modelle kann man nicht so genau im Hinblick auf ihre Ergebnisse manipulieren, wie einfache Modelle. Das Besondere am Modell von Watson et al. (2022) ist nun, um im Bild zu bleiben, dass sie von denjenigen, die infizierbar sind, einen gewissen Teil als „immun gegen Infektion“ bereits früh aus dem Spiel nehmen, weil diese „Immunen“ geimpft sind.

Das ist die erste Ebene der Manipulation, quasi der Wermut, der zum Wodka geschüttet wird.

Die zweite Ebene der Manipulation – die Olive – findet im Töpfchen der Infizierten statt, denn die Menge derjenigen, die bislang entnommen wurden, wird reduziert, reduziert um diejenigen, die nun angeblich kraft COVID-19 Impfung / Gentherapie, zwar infiziert, aber immun vor Erkrankung und damit COVID-Tod sind. Sie sehen, das ganze Spiel und vor allem das Ergebnis des Spiels dreht sich um die Frage, wie viele Spieler zu unterschiedlichen Zeitpunkten aus dem Spiel genommen werden, weil für sie angenommen wird, dass sie durch COVID-19 Impfung / Gentherapie immun geworden sind. Mit dem Anteil derjenigen, die als „immun“ gegen Erkrankung und Tod aus dem Spiel genommen werden, entscheidet sich natürlich auch die Zahl derer, die durch Impfung / Gentherapie vor dem sicheren Tod gerettet werden. Mit anderen Worten, das Ergebnis von Watson et al. (2022) wird determiniert, und zwar durch die Annahme, die im Hinblick auf die Effektivität der COVID-19 Impfstoffe / Gentherapien gemacht wird.

Wie effektiv sind sie, die COVID-19 Impfstoffe / Gentherapien – nicht im realen Leben. Dort wissen wir, dass die COVID-19 Impfstoffe / Gentherapien veritable Versager sind, die weder vor Ansteckung noch vor Weitergabe und auch nicht vor Erkrankung oder Tod schützen. Nein, die Frage der Effektitivität bezieht sich auf die Modell-Spiel-Welt, in der Watson und Ko-Autoren sich bewegen, aus der sie zurück in die reale Welt kommen wollen, um dort zu verkünden: HEUREKA, die COVID-19 Impfstoffe / Gentherapien haben Millionen Menschen das Leben gerettet. Die Spiel-Welt ist natürlich eine Welt, in der Nebenwirkungen der COVID-19 Impfstoffe / Gentherapien nicht vorkommen. Es ist eine heile Welt, eine heile Impf-Spiel-Welt.

„Vaccination was assumed to confer protection against SARS-CoV-2 infection and the development of severe disease requiring hospital admission, and to reduce transmission from vaccine breakthrough infections (ie, we assumed vaccinated individuals who develop infection would be less infectious than unvaccinated individuals). We inferred vaccine efficacy for each country on the basis of vaccine types known to be predominantly used in each country. We explicitly modelled the emergence of the delta (B.1.617.2) variant and its impact on vaccine efficacy, hospital admissions, and immune escape.“

Die alles entscheidende Frage nach der Effektivität der COVID-19 Impfung / Gentherapie, je höher der Wert, der für die jeweilige Effektivität angenommen wird, desto mehr Menschen werden in unserem Modell (nicht in der Realität) gerettet, er ist so wichtig, dass er im Text nicht vorkommt. Die entsprechenden Daten sind, wie so oft, im Anhang, also da versteckt, wo sich in diesem Leben noch kein MS-Journalisten-Darsteller hin verirrt hat, auch die nicht, die über das Abstract hinaus gelesen haben. Wir präsentieren somit die Effektivitäten der COVID-19 Impfstoffe / Gentherapien, auf deren Grundlage die 14,4 bzw. 19, 8 Millonen geretteter Leben berechnet wurden. Schauen und staunen Sie:

Besser wäre die Werbung für die COVID-19 Impfstoffe / Gentherapien auch dann nicht ausgefallen, wenn die Werbeabteilungen von Pfizer oder Moderna den Auftrag zur Forschung erhalten hätten. Das Hauptproblem, das sich mit dieser Tabelle verbindet, das sind indes nicht die viel zu hoch angenommenen Effektivitäten, das Hauptproblem ist die Statik. KEIN Impfstoff hat über Zeit DIESELBE Effektivität. Für alle ist bekannt, dass ihre Effektivität schon nach kurzer Zeit erheblich nachlässt. Im Modell von Watson et al., in der Spiel-Modell-Welt der Autoren kommt dieses Faktum nicht vor. Sie tun so, als wäre die Effektivität in Stein gemeiselt und ewig. Damit ist eigentlich alles über den Junk, der hier berechnet wird, gesagt. Der Begriff „waning“, also die englische Beschreibung der Tatsache, dass sich die Wirkung von COVID-19 Impfstoffen / Gentherapien schon nach kurzer Zeit verflüchtigt hat, er kommt im Beitrag genau einmal, in der Einleitung vor. Die Autoren sind sich seiner Existenz also bewusst. Warum sie dennoch versuchen, eine Momentaufnahme für von ihnen als hoch-effektiv behauptete COVID-19 Impfstoffe / Gentherapie zu schaffen, darüber kann man nur spekulieren. Alle Ergebnisse dieser Spekulation führen aus der Wissenschaft heraus in ideologischen Sumpf.

Dass in einem Modell, in dem man annimmt, dass ein bestimmter Anteil von Menschen durch COVID-19 Impfung / Gentherapie vor dem Tod bewahrt wird, am Ende das Ergebnis steht, dass annahmegemäß ein bestimmter Anteil von Menschen vor dem Tod gerettet wurde, durch COVID-19 Impfung / Gentherapie, das ist wenig überraschend. Dass Leute wie wir, die eine große Zahl von Studien zusammengetragen haben, die zeigen, wie wenig effektiv COVID-19 Impfstoffe / Gentherapien sind und wie groß der Zweifel, den man daran haben muss, dass sie im Hinblick auf die Vermeidung von schwerer Erkrankung und Tod überhaupt effektiv sind, zwischenzeitlich geworden ist, von einer solchen „Studie“ nicht beeindruckt sind und Worte wie Bullshit oder Junk Science in den Mund nehmen, um sie zu bewerten, das ist auch wenig überraschend, denn unsere Vorannahme, dass der Beitrag von Watson et al. (2022) etwas mit Wissenschaft zu tun hat, kommt bei uns nicht in ein Modell, um das Ausmaß der Wissenschaftlichkeit des Beitrags vor dem Hintergrund der Annahme, dass der Faktor vermuteter Wissenschaftlichkeit bei Watson et al. rund 10% beträgt, zu bestimmen, nein, wir FALSIFIZIEREN. Wir prüfen die Arbeit von Watson et al. (2022) an wissenschatflichen Kriterien und gemessen an diesen Kriterien, eines davon ist z.B. die Möglichkeit, Ergebnisse unabhängig zu prüfen, was bei Watson schon deshalb nicht möglich ist, weil die Ergebnisse – wie bei allen Modellspielen – von den Annahmen determiniert sind, ist die Studie Junk.

Im Gegensatz zu uns, die wir wissenschaftilchen Kriterien verpflichtet sind, werden diejenigen, die die Studie ~~beauftragt~~finanziert haben, am Ergebnis sicher nichts auszusetzen haben, denn die WHO propagiert bis heute die vollständige Injektion aller weltweiten Ärme, GAVI ist der Grossist, der Grosshändler, der für Pfizer/Biontech/Moderna/Johnson&Johnson unentgeltlich den Vertrieb der vermeintlich lebensrettenden Säfte übernommen hat. Sie werden sich im Gegenteil freuen, über das Ergebnis, das so gut ist, wie bestellt…, aber natürlich haben die Genannten das Ergebnis nicht bestellt, sie haben nur die Forschung finanziert.

Noch ein kleiner technischer Hinweis zum Ende:

Simulationsstudien waren NIE dazu gedacht, Vorhersagen über die Wirklichkeit zu machen. Sie sind dazu gedacht, MODELLE zu testen, daraufhin zu testen, wie gut sie die Wirklichkeit abzubilden im Stande sind. Zwangsläufig müsste das Ergebnis von Watson et al. (2022), das als Ausweis der Lebensrettung im großen Stil gefeiert wird, zunächst an der Realität geprüft werden, bevor man das Ergebnis feiert. Aber das würde natürlich den Zweck, zu dem solcher Junk gerechnet wird, verunmöglichen.

Und noch der übliche Hinweis, dass die Autoren nicht zwischen gestorben mit und gestorben an COVID-19 unterscheiden. Ihr Beitrag ist somit eine Verschwenung in Zeit und Papier, die zudem umweltschädlich ist, weil es Strom kostet, den Junk durch den Shredder zu jagen.

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