Covid-19 Impfungen schaden mehr, als sie nutzen

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Jetzt haben wir es schwarz auf weiß

Im Juli publizierten Mörl, Günther und Rockenfeller eine viel beachtete Arbeit im peer-reviewten Online Journal Frontiers in Medicine [1]. Sie verglichen die Anzahl der Nebenwirkungen in den fünf Zulassungsstudien der Covid-19 Vakzine mit der Anzahl der Nebenwirkungen in den Kontrollgruppen, sowie die Anzahl der schweren Covid-19-Fälle in beiden Gruppen und errechneten daraus ein Schaden-Nutzen-Verhältnis. Ist dieses kleiner als 1, dann nützen die Impfungen mehr als sie schaden. Ist es größer als 1, schaden sie mehr, als sie nützen. Nur zwei Studien hatten ein Schaden-Nutzen-Verhältnis kleiner 1, aber sehr nahe bei 1 (0,9 und 0,6). Die Autoren weisen darauf hin, dass es wohl vernünftig wäre, ein Schaden-Nutzen-Verhältnis von deutlich kleiner als 0,1 zu erwarten, also zehn schwere Verläufe unter den Kontrollfällen mehr als bei den geimpften Personen.

Dies ist klarerweise nicht der Fall. Bei der BioNTech-Studie ist das Verhältnis mit 25 sogar sehr groß. Das heißt: in der Impfgruppe werden 25-mal mehr schwere Nebenwirkungen registriert als in der Kontrollgruppe. In der Moderna-Studie ist das Verhältnis mit 1,1 etwa gleich, aber ebenfalls weit davon entfernt, günstig zu sein. Die Sputnik-Zulassungsstudie interpretieren sie nicht, weil dort die Verhältniszahl negativ ist, was kaum glaubwürdig ist.

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Warum sich Menschen in Deutschland impfen lassen

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Unsere Impfmotivationsstudie ist nun in BMJ Open publiziert

Ich hatte am 6. Januar 2022 auf den Preprint unserer Studie „Why do people consent to receiving SARS-CoV2 vaccinations – A representative survey in Germany” hingewiesen und diese dort ausführlich besprochen [1].

Nun ist sie in British Medical Journal Open (BMJ Open) publiziert worden [2]. Der Inhalt hat sich nicht verändert gegenüber dem Preprint, daher gehe ich jetzt nicht nochmals im Detail auf die Studie ein. Lediglich eine zusätzliche Analyse kam auf Bitten eines Gutachters hinzu.

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Ohne Impfung 18 Millionen mehr Tote weltweit? – Wirklich?

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Leuten wie mir wird ja gerne vorgeworfen, wir würden die hochrangig publizierten Daten zur Gefährlichkeit von SARS-CoV2 und der Wirksamkeit der Impfungen nicht zur Kenntnis nehmen. Ich tue das sehr wohl und will hier die Gelegenheit ergreifen, ein paar Sätze dazu zu sagen.

Die neueste Publikation in Lancet Infectious Diseases [1] schätzt, dass die Covid-19-Impfungen 18 Millionen Covid-19 Tote verhindert haben. Das ist eine steile Behauptung angesichts der Tatsache, dass weltweit bis heute 6,4 Millionen Tote, die mit oder an Covid-19 gestorben sind, gemeldet sind (https://ourworldindata.org/covid-deaths, Zugriff 2.8.22; siehe Abb. 1)

Abbildung 1 – Kumulative Anzahl der Covid-19 Todesfälle, https://ourworldindata.org/covid-deaths, Zugriff 2.8.22  

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Modellierung und Modellbildung

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…am Beispiel unserer Modellierstudie: „Identifizierung von verschiedenen Faktoren, die mit Covid-19 Todesfällen in Europa während der ersten Pandemie-Welle assoziiert sind“

Eine große Gruppe statistischer Verfahren, die der Erklärung vergangener und auch der Vorhersage künftiger Daten dienen soll, ist die Modellbildung oder statistische Modellierung. Damit meint man, dass man für einen gegebenen Datensatz mit sehr unterschiedlichen Variablen eine mathematische Struktur findet, die diesen Datensatz möglichst gut abbildet, zunächst einmal rein formal. Dieses Verfahren kann man nützen, um den Einfluss verschiedener Variablen auf eine Ergebnisvariable zu untersuchen. In der Sprachregelung der Modellbildung ist die Variable, die man erklären will, die abhängige Variable oder das Kriterium oder die Ergebnisvariable (Outcome), und die verschiedenen Variablen, die zur Aufklärung dieser einen Variable beitragen sollen, sind mehrere unabhängige Variablen oder auch Prädiktoren.

Ich verwende unsere eben publizierte Modellierstudie [1] als konkretes Beispiel. Sie wurde von mir konzipiert, ich habe erste Analysen gerechnet, dann stieg mein Kollege Rainer J. Klement ein, der als Physiker wesentlich flinker im Umgang mit solchen Modellen ist als ich.

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Meta-Review: Das Rückgrat der Evidence Based Medicine ist schwach

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Nur etwa 6 Prozent aller in der Medizin angewandten Interventionen haben eine ausreichend gute Datenlage und sind wirksam

Unser neuer Meta-Review zeigt: Das Rückgrat der Evidence Based Medicine ist schwach

Regelmäßige Leser meiner Texte wissen, dass ich sehr skeptisch gegenüber dem postmodernen Erlösungsnarrativ der modernen Medizin bin, das da verkündet: Wir leben so lange und es geht uns so gut, weil die moderne Medizin so gewaltige Fortschritte gemacht hat. Daher ist alles, was uns die moderne Pharmakologie beschert, gut, begrüßens- und unterstützenswert (und sollte durch die Öffentlichkeit finanziert werden). 

Schon der legendäre Sozialmediziner Thomas McKeown aus Birmingham hat in den 70er Jahren darauf hingewiesen, dass diese verbreitete landläufige Meinung höchstwahrscheinlich falsch ist und meinte in der Einleitung zu seinem immer noch sehr lesenswerten Werk „The Role of Medicine: Dream, Mirage, or Nemesis? – Die Bedeutung der Medizin:  Traum, Trugbild, oder Nemesis?“ [1,2]: Wenn er Petrus wäre, er würde nur zwei Typen von Ärzten in den Himmel lassen, nämlich Unfallchirurgen und Zahnärzte. Denn das wären die einzigen, die wirklich zu einer Verringerung von Leiden beigetragen hätten. Die eigentlichen Fortschritte und damit die Verlängerung der Lebensspanne und die Verbesserung der Lebensqualität würden wir nicht der Medizin verdanken, sondern sozial-politischen Fortschritten, besserer Ernährung, der Hygiene und Lebensbedingungen ohne dauernde Angst vor Not und Tod.

Nun, das war in den 70ern. Vielleicht ist es heute anders? Wir haben eine sehr groß angelegte Meta-Studie durchgeführt, um die Frage zu beantworten, wie gut die Datenlage für medizinische Interventionen im Allgemeinen ist. Sie ist jetzt im Journal of Clinical Epidemiology publiziert worden [3]. Ich diskutiere in diesem Blog die Studie und ihre Befunde etwas genauer. Für Eilige: Die Datenlage hat sich nicht groß geändert. Maximal 6 Prozent aller in der Medizin angewandten Intervention, egal wo, sind durch gute Datenlage gedeckt.

Nur kurze Zeit (bis 22.08.2022) ist der Meta-Review frei zugänglich unter: https://authors.elsevier.com/c/1fIHz3BcJQAobl

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