Methodischer Junk: Warum Studien NICHT zeigen, dass COVID-19-„Impfstoffe“ Sterblichkeit reduzieren [Neue Studie]

Vieler Wissenschaftler Handwerkszeug ist die Statistik.
Statistik basiert auf Daten und Daten muss man sammeln.
Das wiederum ist eine Frage der Methode.
Methode, im hier relevanten Sinne, bezeichnet die Art der Datensammlung, die Form, mit der sichergestellt wird, dass die Ergebnisse, die aus diesen Daten gewonnen werden, auch das zeigen, was in sie hineininterpretiert wird.

Zum Beispiel wenn es darum geht, die Effektivität von COVID-19 „Impfstoffen“ im Hinblick auf den Sterbeschutz zu bewerten, einer der Horte, die der Impfmafia noch geblieben sind: COVID-19 Spritzbrühen schützen die Anfälligen, die Vulnerablen, das sind die Alten, vor Infektion und Tod… Die letzte Insel, die von der Realität noch nicht eingenommen wurde, jener Realität, die mehr als deutlich zeigt, dass COVID-19 Spritzbrühen auch Alte nicht geschützt, sondern geschädigt haben.

Obel et al. (2024) haben diese letzte Insel im Sturm genommen.

Man kann die Studie von Obel et al. (2024) auf unterschiedliche Weisen lesen und darstellen. Wir haben uns für die Darstellung dessen entschieden, was ein methodisches Fragezeichen hinter die meisten, wenn nicht alle Studien setzt, deren Autoren behaupten, sie hätten mit post-hoc Daten gezeigt, dass COVID-19 Spritzbrühen vor einem Versterben an COVID-19 schützen.

Die Studie von Obel et al. (2024) basiert auf tatsächlichen Behandlungsdaten für Menschen im Alter von 60 bis 90 Jahren. Kurz: Die Analyse ist auf die angeblich Vulnerablen beschränkt. Für diese Grundgesamtheit unterscheiden Obel et al. zwischen Geimpften, das sind diejenigen, die bis zum 1. Juli 2021 mindestens eine Dosis von COVID-19 Spritzbrühen injiziert bekommen haben und denen anschließend noch weitere „Impfungen“ verabreicht wurden und Ungeimpften, das sind diejenigen, die bis zum 1. Juli 2021 nicht mit JUNK-DNA in einer Gentherapie, die als COVID-19 Impfstoff ausgegeben wurde, versehrt worden sind.

Neben diesen beiden Gruppen unterscheiden die Autoren weitere fünf NEGATIVE KONTROLLGRUPPEN.
Das sind Leute aus beiden Gruppen, die

• nach dem 1. Juli 2021 und vor dem 1. July 2023 einen Herzinfarkt
• oder einen Schlaganfall erleiden
• oder mit Krebs diagnostiziert werden
• oder sich einen Ermüdungsbruch
• oder ein Kopftrauma zugezogen haben.

Dass letztere beiden Erkrankungen definitiv nichts mit der Frage, ob ein Proband geimpft wurde oder nicht, zu tun haben, ist offensichtlich, dass es sich dabei um Kontrollvariablen handelt, die zeigen sollen, ob und wenn ja wie gut, es gelingt, mit Daten, die retrospektiv sind, valide Zusammenhänge zwischen „Impfung“ und Tod zu messen.

Kontrolliert werden die Ergebnisse für Ko-Morbidität, Alter, Geschlecht, die Anzahl und Dauer der Krankenhausaufenthalte. Man kann auch sagen, die entsprechenden Informationen werden benutzt, um die beiden Gruppen von „Geimpften“ und „Ungeimpften“, d.h. die 61.046 Personen, die jeweils in beiden Gruppen enthalten sind, auf einander zu standardisieren.

Das gesagt, vorweg die Ergebnisse, an denen es nichts zu deuteln gibt:

Geimpfte haben ein um

• 25% höheres Risiko, an COVID-19 zu erkranken als Ungeimpfte und ein um
• 205% höheres Risiko auf eine Erkrankung an Krebs

Und ansonsten sieht die Risikoverteilung so aus:

COVID-19 „Geimpfte“ im Alter von 60 bis 90 Jahren (Median bei 69 Jahren) in der Stichprobe von Obel et al. (2024) haben in allen erhobenen Bereichen, von der Diagnose Krebs, bis zur Augenerkrankung eine höhere Wahrscheinlichkeit, die entsprechende Krankheit zu entwickeln.

Ein ziemlich deftiges Ergebnis, wenn man bedenkt, dass COVID-19 Shots eigentlich Leben retten sollen. Indes: Die Ergebnisse von Obel et al. (2024) legen den Verdacht nahe, dass COVID-19 Shots, wenn sie eine Wirkung entfalten, eine negative Wirkung entfalten, eine „Nebenwirkung“ wie Krebs…

Indes, die Hersteller dieser Brühen behaupten, dass ihr Krempel vor dem Versterben an COVID-19 schützen soll. Ergo haben die Autoren die Probe aufs Exempel gemacht, und zwar auf Basis der oben genannten negativen Kontrollgruppen. Und siehe da, egal, ob Ermüdungsbruch oder Kopftraumas, egal ob Herzinfarkt oder Krebserkrankung, IMMER versterben COVID-19 Geimpfte seltener als Ungeimpfte.

Geimpfte haben also ein höheres Risiko an COVID-19 zu erkranken, sie haben ein höheres Risiko Krebs und Herzinfarkt zu erleiden, aber sie sterben nach einem Kopftrauma oder einem Herzinfarkt oder einem Ermüdungsbruch seltener, wenn sie zuvor gegen COVID-19 geimpft wurden.

Offenkundiger Blödsinn.
Weil man in der Wissenschaft nicht von Blödsinn spricht, hat sich die Bezeichnung „confounding“ eingebürgert, zu Deutsch: verwirren, stören, verwechseln, durcheinander bringen, kurz: eine Bezeichnung dafür, dass etwas, was angeblich gemessen wurde, nicht gemessen wurde, dass eine andere Variable oder andere Variablen für das Ergebnis verantwortlich sind, Variablen, die eben NICHT gemessen wurden, die aber naheliegen, denn die ersten Alten, die zur Impfung geeilt sind, waren in der Regel gesünder als diejenigen, denen das rettende Nass später oder gar nicht verabreicht wurde.

Die meisten, die früher oder überhaupt geimpft wurden, hatten bereits vor Impfung durch viele PCR-Tests ihre Bereitschaft bekundet, sich hysterisieren zu lassen und darüber hinaus deutlich gemacht, dass sie wegen jedem Pippifax in ärztliche Behandlung eilen oder geeilt werden. Kurz: die einfache Wahrscheinlichkeit, in den nächsten Jahren zu versterben, ist in der Gruppe der Geimpften GERINGER als in der Gruppe der Ungeimpften. Und schon das ist eine Störvariable, die man aus Studien, die nachträglich, nach in Verkehr bringen von angeblichen Impfstoffen durchgeführt werden, NICHT mehr herausfiltern kann.

Und da die Ergebnisse für Pharmafia günstig sind, hat es auch niemand versucht, bis Obel et al. (2024) gekommen sind und all den Studien, die angeblich auf Basis eines post-hoc Vergleichs von COVID-19 „Geimpften“ und Ungeimpften gezeigt haben, dass die Behauptung, COVID-19 Shots reduzierten die Mortalität mit hoher Wahrscheinlichkeit auf einem statistischen Artefakt beruht und mit ebensolcher Wahrscheinlichkeit falsch ist.

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