90 Prozent der Impfstudien haben "extrem niedrige Qualität"

Im Lauf der nun auch schon 40 Jahre meines Berufslebens entwickelte sich das Thema Impfen zu einem Schwerpunkt meiner journalistischen Arbeit. Zum einen aus Interesse an diesem rasch wachsenden, immer lukrativer werdenden Segment der Pharmaindustrie. Zum anderen aus Sorge um die Auswirkungen der Eingriffe in das Immunsystem gesunder Kinder und Erwachsener. Und diese Sorge ist nicht banal, wie viele glauben. 

Eine Studie untersuchte die wissenschaftliche Qualität von
Übersichtsarbeiten im Impfwesen: mit niederschmetterndem Ergebnis

Seit den 80er Jahren hat sich die Menge an empfohlenen Impfungen, die in den Impfplänen Europas vorgesehen sind, vervielfacht. Und auch die Anzahl der Pflichtimpfungen wächst. Frankreich hat im Vorjahr den Kindern nochmal zwei Impfungen (gegen Meningokokken) zusätzlich vorgeschrieben - und hält nun bei Pflichtimpfungen gegen 12 Krankheiten. Nur Lettland hat mit 13 Krankheiten noch mehr Impf-Vorschriften. Polen zieht mit der Zwangsimpfung gegen Humane Papillomaviren (HPV) im nächsten Jahr gleich. Auch Kroatien führt die HPV-Impfung verpflichtend für Schulkinder ein. 

Wenn man dazu in der Literatur die neuesten Studien liest - und allein bei HPV sind das pro Woche Dutzende Veröffentlichungen - so gelangt man zum Eindruck, dass das alles seine Ordnung hat und die Fälle von Gebärmutterhalskrebs - vor dem die Impfung schützen soll - sich im freien Fall befinden. Mehr Impfungen, mehr Gesundheit. Und sogar Krebs wird verhindert. Was für Segnungen der modernen Medizin.

Sieht man sich hingegen die veröffentlichten Fallzahlen der Statistik-Behörden an, so fragt man sich, woher die Studienautoren ihren Optimismus nehmen. Ja, die Krebskurve ist gefallen. Seit den 70er Jahren hat sich das Risiko für Frauen mehr als halbiert. Doch seit 2007 die HPV Impfung auf den Markt kam, hat sich dieser Trend immer weiter abgeschwächt. Speziell in der jüngeren - bereits zu mehr als 80% geimpften - Altersgruppe nehmen die Krebsfälle in vielen Ländern sogar wieder zu. 

Impfschäden sind nicht die Ausnahme, sondern die Regel

Und nicht nur die Wirksamkeit der Impfungen gerät zunehmend unter Verdacht, auch die Sicherheit ist fragwürdig: Wenn geimpfte Kinder mit ungeimpften Kindern verglichen wurden, zeigte in den letzten 20 Jahren Studie um Studie, dass die Impfungen keinen gesundheitlichen Vorteil bringen. Im Gegenteil: Impfungen fördern Allergien, Autoimmunerkrankungen und Entwicklungsstörungen. Heuschnupfen kann ebenso eine Impffolge sein wie Multiple Sklerose oder eine chronisch entzündliche Darmerkrankung. 

In einer kürzlich veröffentlichten US-amerikanischen Studie (dazu gibt es auch einen Film) wurde das eindrucksvoll untermauert: Sie ergab, dass geimpfte Kinder ein vielfach höheres Risiko für chronische Krankheiten haben. Das Asthmarisiko war mehr als viermal erhöht, das Risiko für Allergien dreimal so hoch, das Risiko einer Autoimmunerkrankung sogar um das Sechsfache erhöht. 

Bei vielen Krankheiten konnten gar keine Zahlen genannt werden, weil in der Gruppe der ungeimpften Kinder – im Gegensatz zur Impfgruppe – ganz einfach keine Fälle vorkamen. Zum Beispiel bei ADHS. 262 Fälle in der Impfgruppe – aber kein einziger Fall unter 2.000 ungeimpften Kindern. Dasselbe Muster bei Verhaltensstörung, Lernstörung oder Hirnfunktionsstörung: es gab keine Fälle in der ungeimpften Gruppe. Ebenso bei frühkindlichem Diabetes, einer Autoimmunerkrankung, bei der das Immunsystem die Insulinproduktion in der Bauchspeicheldrüse zerstört. Alle paar Jahre verdoppeln sich hier die Fallzahlen. Und niemand in der ach so klugen Wissenschaft, kennt die Ursache.

Oder will sie kennen. 

Ein sich selbst bestätigendes System

Beim Impfwesen versagt jegliche Kontrolle. In der Wissenschaft wird gefördert, was von den Behörden gewünscht wird. Und nachdem sich die Behörden wünschen, dass die von ihnen geförderten Impfungen sich segensreich auf die Geimpften auswirken, liefern Wissenschaftler entsprechende Studienresultate. Sie wollen ja beim nächsten Mal auch wieder gefördert werden. 

Über die Jahrzehnte hat sich hier ein sich selbst bestätigendes System aufgebaut, das darauf ausgerichtet ist, die Gesellschaft mit immer mehr Impfungen zu fluten und den Profit der Hersteller zu maximieren. 

Bereits jetzt haben in den USA mehr als die Hälfte der Kinder mindestens eine verschreibungspflichtige chronische Krankheit. Und in Europa sind wir auf bestem Weg, hier rasch aufzuholen. 

Wenn ich derartige Argumente auf meinen Vorträgen bringe oder in meinen Filmen und Artikeln darauf hinweise, sind viele Eltern sehr betroffen. Viele können nicht glauben, was ich hier berichte, auch wenn ich zu allen Behauptungen die dazu gehörigen Quellen und Belege nenne. Sie können nicht glauben, in welch miserablen Zustand sich das wissenschaftliche System am Beispiel des Impfwesens befindet. Zwar gibt es auch in anderen Bereichen Schwächen. Beim Impfwesen ist das hingegen der Normalzustand. Oft hat man den Eindruck, dass es sich gar nicht mehr um eine Wissenschaft handelt, sondern vielmehr um ein Glaubenssystem, zu dem nur Zutritt hat, wer die Heilige Kuh ebenfalls anbetet. 

Studie prüfte die wissenschaftliche Qualität von Impf-Studien

Doch noch regt sich vereinzelt Widerstand. "There is a crack in everything. That’s how the light gets in", lautet ein berühmter Vers von Leonhard Cohen: "Es gibt einen Riss in allem. So kommt das Licht herein."

Und so ein Sprung im System wurde kürzlich als kritische Reflexion der Zustände im Impfwesen veröffentlicht. 

Die Studie wurde öffentlich - mit Mitteln des deutschen Gesundheitsministeriums und des 'Globalen Gesundheitsschutz-Programms' - gefördert. Das Autorenteam setzte sich zusammen aus Experten des Robert Koch Instituts, der Berliner Charite und der WHO. Und sie nahmen sich vor, die Qualität der Übersichtsarbeiten im Impfwesen zu prüfen. 

Systematische Übersichtsarbeiten spielen eine zentrale Rolle bei der Entwicklung von Impfempfehlungen. Die Zuverlässigkeit ihrer Ergebnisse hängt jedoch von deren methodischer Qualität ab. 

Die Autoren suchten 120 solche Übersichtsarbeiten die in der jüngeren Vergangenheit (2011-2023) publiziert worden sind. 

Die Studien wurden jeweils von zwei Experten nach einheitlichen Kriterien analysiert und danach in die Kategorien 'hohe', 'mittlere', 'niedrige' oder 'extrem niedrige' Qualität eingestuft.

Das niederschmetternde Resultat: 110 der 120 Arbeiten landeten in der letzten Kategorie mit "extem niedriger Qualität". 

Speziell schlecht schnitten Studien ab, deren Autoren finanzielle Interessenskonflikte hatten, also zum Beispiel für einen Konzern arbeiteten, der selbst Impfstoffe herstellt - oder häufig von solchen Konzernen Aufträge bekamen. 

Meine Suche nach Medienberichten über diese Studie brachte null Resultate. Es scheint nicht erwünscht, Wissenschaft - und schon gar nicht jene vom Impfen - öffentlich zu kritisieren. Spätestens seit der Covid-Pandemie hat sich in der Bevölkerung  eine gewisse Wissenschafts-Skepsis breit gemacht. Und dem wollte man wohl - mit der Besprechung einer derart kritischen Arbeit - keine unnötige Aufmerksamkeit zukommen lassen.

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Österreichs Vaccinology-Sekte empfiehlt die Covid-Impfung von Babys

Das österreichische nationale Impfgremium (NIG) hat gestern wieder eine neue Covid-Impfempfehlung veröffentlicht: und zwar für Babys ab dem Alter von 6 Monaten. Es gibt nämlich von Pfizer/BioNTech und Moderna neue Baby-Impfungen mit einer verringerten Dosis. Das Gesundheitsministerium hat gleich zugeschlagen und 326.000 Dosen bestellt. Während Thomas Mertens, der Vorsitzende der deutschen Impfkommission STIKO die Pandemie wegen der hohen Immunität in der Bevölkerung und dem geringen Risiko kürzlich für beendet erklärt hat, gehen die Österreicher damit wieder mal alleine voraus. 

Die Corona-Impfung ist - speziell für Kinder - extrem umstritten (Credit)

Speziell empfohlen ist die geringer dosierte Babyimpfung für Risikogruppen im Alter von 6 Monaten bis zum 5. Geburtstag. Da pro Jahr in Österreich nur rund 86.000 Babys geboren werden, fragt man sich, warum gleich 326.000 Impfungen bestellt wurden. So viele Risikokinder gibt es wohl nicht. 

Darauf hat das NIG natürlich auch eine Antwort. "Entsprechend der Zulassung kann auch gesunden Kindern ab dem vollendeten 6. Lebensmonat bis zum vollendeten 5. Lebensjahr ohne erhöhtem Risiko für einen schweren Krankheitsverlauf von Covid-19 unter Berücksichtigung der persönlichen Situation sowie des individuellen Umfelds (z.B. Gemeinschaftseinrichtungen) eine Impfung angeboten werden", argumentieren die Impfexperten. Übersetzt heißt das: "Wenn es schon Babyimpfungen gibt, dann impfen wir doch gleich alle." 

Was der Verweis auf die Gemeinschaftseinrichtungen soll, bleibt ein Rätsel. Heißt dies, dass die Babys und Kleinkinder geimpft werden sollen, um die anderen Kinder in einer Krabbelgruppe zu schützen? - Oder sollen die geimpften Kinder vor Infektionen in Babykrippe oder Kindergarten geschützt werden? 

Beides vermag die Impfung nicht. Weder schützt sie vor Infektion noch schützt sie vor Weitergabe einer Infektion. Zumindest nicht länger als ein paar Wochen. (Siehe die "Apotheken-Studie" weiter unten)

Schützt die Impfung Risikogruppen überhaupt?

Im Zuge der Recherchen für "Im Stich gelassen" - meiner Reportage für Servus TV - bin ich einigen plötzlichen und unerwarteten Todesfällen nach Covid-Impfung nachgegangen. Ein junger Mann starb nach der Impfung an Herzmuskelentzündung. Er war Asthmatiker - aber vor der Impfung gut eingestellt und weitgehend beschwerdefrei. Weil er als Asthmatiker aber der "Risikogruppe" angehörte, empfahl ihm sein Arzt dringen die Impfung..

Besonders dramatisch war die Situation bei einem neunjährigen Jungen aus Tirol, der kurz nach der Covid-Impfung plötzlich verstorben ist. Ich habe lange in seinem Umfeld recherchiert. Er war ein begeisterter Fußballer und auch Eishockey Spieler. Ich sah einige Fotos des Jungen - wie er mit seinen Freunden über Siege jubelt - oder strahlend einen Pokal entgegen nimmt.
Ich kontaktierte seine Trainer, fragte Menschen im Umfeld der Familie. Und habe schließlich davon Abstand genommen, die Eltern anzurufen. Der Bub litt nämlich an einer Erbkrankheit. Auch er gehörte damit zur "Risikogruppe". Die Eltern, so wurde mir geschildert, sind vollständig am Boden. Sie wollten natürlich nur das beste für ihr Kind - und haben sich überzeugen lassen, dass die Impfung so eine Art Gesundheitsversicherung für ihren Sohn darstellt. Sie erwies sich dann aber leider als das Gegenteil. 

Auf Basis welcher Studien das NIG die Impfung speziell für Risikogruppen empfiehlt, wurde nicht bekannt gegeben. Mir wären diesbezüglich keine Arbeiten bekannt. Wahrscheinlich geht es hier wieder nach "Bauchgefühl". Impfungen sind schließlich der größte Erfolg der Medizin. Und als solches müssten sie eigentlich besonders jene schützen, die besonders gefährdet sind. "Bauchgefühl" und "Hausverstand" sind ja in Zeiten der Pandemie zu den hervorstechendsten Merkmalen wissenschaftlicher Entscheidungsfindung gereift. Sobald eine Einschätzung zur vorherrschenden Erzählung passt, wird sie unwidersprochen akzeptiert und als wahr empfunden. Die "Vaccinology" - die Wissenschaft vom Impfen - erinnert damit immer mehr an "Scientology", eine Kirche, die starken Glauben und gewinnbringende Geschäfte ideal kombiniert.  Dies wird auch insofern gefördert, als alle Studien von den Herstellern selbst kontrolliert werden. 

Eine unabhängige Prüfung mit Herausgabe der dafür notwendigen Daten, wie sie von kritischen Wissenschaftlern seit langem gefordert werden, ist meist nicht möglich. Und dort wo dies trotzdem gelingt - wie z.B. in den Studien des US-Wissenschafters Peter Doshi - zeigen sich deutlich mehr Nebenwirkungen als zuvor in den Pharma-eigenen Berichten. 

Obendrein ergaben sich bei diesen Recherchen haarsträubende Details. So wurden z.B. die aktuellen Omicron Impfstoffe von Pfizer/BioNTech lediglich an 8 Mäusen getestet. Das genügte den Behörden für die Eil-Zulassung. Eigene pharma-unabhängige Studien durchzuführen wird generell als nicht notwendig angesehen. 

Die Kreuzschiff-Studie

Wirkliche Evidenz kommt in Zeiten wie diesen oft zufällig und von unerwarteter Seite. In der Anfangszeit der Covid-Pandemie waren dies z.B. die Kreuzschiff-Studien. Etwa die "Diamond Princess", die – nachdem ein Passagier positiv getestet worden war– am 3. Februar 2020 von den japanischen Behörden für 14 Tage unter Quarantäne gesetzt wurde. 

Von den insgesamt 3.711 Passagieren und Crew-Mitgliedern wurden knapp mehr als 700 positiv getestet. Ein Fünftel hatte keinerlei Symptome. Unter den erkrankten Personen verstarben im Lauf der nächsten Wochen 7 Menschen. Demnach lag die Sterberate (Case Fatality Rate, CFS) bei einem Prozent. Die WHO nannte zu dieser Zeit den mehr als dreimal so hohen Wert von 3,4 Prozent. 

"Solche Zahlen erzeugen Horror und Angst", schrieb John Ioannidis zu Beginn der Pandemie, "doch sie sind in Wahrheit bedeutungslos." Angesichts des hohen Durchschnittsalters der Betroffenen auf der Diamond Princess errechnete Ioannidis stattdessen eine CFS von 0,125%. Er geriet daraufhin ins Zentrum eines weltweiten Shitstorms und wurde bösartig in seinem Ruf geschädigt. Heute wissen wir, dass er mit dieser Einschätzung - im Gegensatz zu den Zahlen der Behörden - von Anfang an richtig lag. 

Die Apotheken-Studie

Aktuellere Evidenz kommt von ebenso unerwarteter Stelle. Walgreens ist eine große Pharmazie-Kette in den USA. Sie bietet ihren Kunden an mehr als 5.000 Niederlassungen Covid-Tests an und veröffentlicht jeweils die aktuellen Wochenberichte.

Interessant ist dabei, dass Impfstatus und Zeitpunkt der letzten Impfung der Kunden erfasst wird. Und so zeigt sich der Anteil der positiv getesteten - aufgeschlüsselt nach Impfstatus. Das ist natürlich auch ein Indikator für die Wirksamkeit der Impfung.
Die Zahlen in der Graphik sind - z.B. bei den Ungeimpften - so zu lesen: Von ihnen stammten...

• 23,4% der ausgewerteten Tests
• 16,7% der positiven Resultate

oder bei den Geimpften, deren letzte Impfung länger als 12 Monate zurück liegt. Von ihnen kamen...

• 31,2% der ausgewerteten Tests
• 33,6% der positiven Resultate

Wenn man nun die Wirksamkeit der Impfung gegen Infektion errechnet, so ergibt sich damit - jeweils im Vergleich zu den Ungeimpften - ein nicht sehr schmeichelhafter Wert.
Diese Werte liegen nämlich durchwegs im Minus.
Wenn die Impfung länger als 1 Jahr zurück liegt, ist der Schutz gegen Infektion um 50,9% geringer als bei Ungeimpften.
Wurde vor 9 bis 11 Monaten zuletzt geimpft liegt der negative Schutzeffekt sogar bei 69,8%
Das heißt, das Infektionsrisiko der Geimpften ist um 50,9 bzw. 69,8% höher als jenes von Ungeimpften.
Sogar dort, wo man bislang zumindest einen kurzzeitigen Schutzeffekt gegen Infektion annahm - bei den gerade erst geimpften der letzten 3 Monate - ergibt sich bereits ein negativer Effekt.
Wie man unter diesen Umständen eine große Werbekampagne für Booster-Impfungen starten kann, erschließt sich mir nicht. Eine Erklärung wäre ein komplettes Datenchaos, aus der keine seriöse Interpretation ableitbar ist - das Bauchgefühl der Gesundheitspolitik aber eher zum Impfen tendiert (z.B. "weil damit immerhin Pocken ausgerottet wurde", oder "weil Impfen der größte Erfolg der Medizin ist",...).
Eine zweite Möglichkeit – die mir mittlerweile sogar etwas wahrscheinlicher erscheint – wäre die schleichende charakterliche Verwandlung der österreichischen (und auch deutschen) Gesundheitsbehörden in Harry Pottersche Zaubereiministerien, wo eine einmal eingeschlagene Linie gnadenlos fortgesetzt wird, weil ein Irrtum bekanntlich niemals zugegeben werden darf.

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Informationen zu Bert Ehgartners aktuellem Film "Unter die Haut" findet Ihr auf der Webseite zum Film. Wer an einem Interview, einem Vortrag oder einer Filmvorführung mit Bert Ehgartner interessiert ist, findet die Kontaktdaten auf seiner Homepage.

Übersterblichkeit in den Zeiten von Corona

 Welches Land stärker unter Covid-19 gelitten hat, war Gegenstand heftiger Debatten. Ebenso die Frage, welche Länder die wirkungsvollsten Maßnahmen zur Gegenwehr getroffen haben. 

Hier gab es ja deutliche Unterschiede. Länder mit besonders strenger Corona-Taktik zeigten beispielsweise mit dem Finger auf Schweden, weil es dort nie einen Lockdown gab, die Schulen fast durchgängig offen waren und auch die meisten Maßnahmen, wie das Tragen von Masken, etc. stets freiwillig blieben. 

Laufend wurden für die Überlegenheit der einen wie der anderen Taktik "Beweise" vorgelegt. 

Die von mir seit langem sehr geschätzte Gesundheitswissenschaftlerin Ingrid Mühlhauser geht in einem Bericht im "EBM-Netzwerk" auf diese Probleme ein.

Irreführend und unvollständig sei jedenfalls die Beschränkung allein auf die Zahl der offiziellen "Covid-Toten". Dies deshalb, weil hier Definition und Zählweise von Land zu Land stark variieren und nicht vergleichbar sind.

Aber auch innerhalb eines Landes, ist die Zahl der "Covid-Toten" wenig aussagekräftig, weil andere Sterbefälle ohne positiven Test dabei ignoriert werden. Wesentlich sinnvoller, so Mühlhauser, sei deshalb der Vergleich der Gesamt-Sterbezahlen. 

Diese Daten sind einfach zu erheben - abgesehen von Nachmeldungen gibt es hier kaum Ungenauigkeiten. Die Definition eines toten Menschen ist überall gleich. 

Mühlhauser verweist auf täglich aktualisierte Daten des "Economist", der in Kooperation mit "ourworldindata" einen weltweiten Überblick zur Übersterblichkeit in den Zeiten von Corona  (Zeitspanne seit 1.1. 2020 im Vergleich zum Schnitt der Vorjahre).

Hier eine Auswahl (großteils) europäischer Länder mit Stand vom 23. August 2022.

Man erkennt enorme Unterschiede in der Übersterblichkeit. Der Vatikan ist das einzige Land in der Auswahl, wo weniger Menschen gestorben sind als im Schnitt der Vorjahre. Doch bei einer Bevölkerungsgröße von gerade mal 618 Staatsbürgern kann das auch Zufall sein. 

China, das Land von dem die Pandemie ihren Ausgang nahm, schneidet vergleichsweise ebenso gut ab wie Dänemark oder Schweden. Deutschland, die Schweiz und vor allem Österreich haben eine deutlich höhere Übersterblichkeit zu verzeichnen. Noch höher waren die Sterbezahlen in Portugal, dem Land mit einer der höchsten Impfquoten Europas. Durchgehend hoch sind die Sterbezahlen in Ost-Europa (siehe Webseite). Bulgarien bringt es beispielsweise auf 1.040 zusätzliche Todesfälle pro 100.000 Einwohnern.

Was nun in welchem Ausmaß zum Sterberisiko beigetragen hat, bleibt weiterhin ein Streitthema. Von einer objektiven Evaluierung des Einflusses der Maßnahmen, sowie der Impfungen sind wir jedenfalls noch weit entfernt. Sicher ist bislang nur, dass es der Impfkampagne nicht gelungen ist, die Übersterblichkeit zu senken. Im Vergleich zum ersten Covid-Jahr 2020 sind die Sterbezahlen in den Impfjahren 2021 und 22 nämlich gestiegen statt gesunken. 

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Bert Ehgartner steht auch für Vorträge, Filmvorführungen, etc. zur Verfügung. 
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Impfungen, Übersterblichkeit - und statistische Nebelbomber

Der ARD-Kabarettist Dieter Nuhr macht sich öffentlich darüber lustig, ZIB-2-Anchorman Armin Wolf twittert dazu. Der Epidemiologe Gerald Gartlehner schickt mir eine mahnende Mail: "Herr Kuhbandner, der ja prominent in Ihrer Doku war, hat es nun geschafft mit seinen Auswertungen als 'Unstatistik des Monats' gekürt zu werden." Was ist passiert? - Widmen wir uns der Analyse einer öffentlichen Reaktion auf einen alarmierenden Befund. 

Geht von den Covid-Impfungen ein relevantes Krankheits- und Sterberisiko aus? Diese Frage hat nach vielen Wochen intensiver Forschungstätigkeit der bayrische Wissenschaftler Christof Kuhbandner aufgeworfen. Bereits vor Weihnachten hatte er die Behörden über seine brisanten Analysen informiert, stieß jedoch sowohl beim Paul-Ehrlich-Institut als auch beim Robert Koch-Institut auf taube Ohren. 

Weil die Zeit drängte, stellte Kuhbandner seine statistischen Analysen inklusive der Rohdaten öffentlich zur Verfügung. Er lud andere Wissenschaftler ein, seine Rechengänge nachzuprüfen und in eine fachliche Diskussion einzusteigen. "Denn wenn sich bestätigen sollte, dass hier ein kausaler Effekt der Impfungen abgebildet wird, dann haben wir es mit einer extrem alarmierenden Situation zu tun: dann haben wir tausende von Menschen, die möglicherweise an den Impfungen versterben, ohne dass man sich dessen bewusst ist."

Das Echo auf sein Interview in der von mir gestalteten Servus TV Doku war enorm. Er erhielt hunderte von Mails - darunter auch einige Zuschriften von anderen Wissenschaftlern, die in ihren eigenen Arbeiten auf ähnliche Resultate gestoßen sind. Mittlerweile hat sich eine internationale Arbeitsgruppe etabliert, die mit unterschiedlichen Zugängen in verschiedenen Ländern den möglichen Zusammenhang prüft. Die Korrelation zwischen der Anzahl der täglichen Impfdosen und der wenig später parallel dazu ansteigenden Sterbeziffern ist jedenfalls bei weitem nicht nur auf Deutschland beschränkt. 

Natürlich bedeutet Korrelation nicht, dass damit automatisch eine Kausalität verbunden ist. Dies betont Kuhbandner in jeder Stellungnahme und es steht auch mehrfach in seiner Veröffentlichung. Aber Kausalität bedeutet Korrelation. Sollte ein Medikament bisher unbekannte Nebenwirkungen hervorrufen, dann bildet sich das in einer Korrelation ab: Mit der zunehmenden Verabreichung des Medikaments wird die Nebenwirkung zunehmend häufiger beobachtet. 

Es ergeben sich in diesem Fall also zwei nicht-stationäre Zeitreihen - also Zeitreihen mit einem zeitlichen Trend – die gemeinsam ansteigen. Aus der Tatsache, dass es bei unabhängigen nicht-stationären Zeitreihen per Zufall hohe Korrelationen geben kann, zu schließen, bei der beobachteten Korrelation zwischen der Medikamentverabreichung und der vom Medikament kausal erzeugten Nebenwirkung handle es sich um eine „spurious Correlation“ - also Zufall - wäre absurd und gefährlich. 

Und genau deswegen ist die Beobachtung, dass eine Krankheit im zeitlichen Zusammenhang mit der Verabreichung eines Medikamentes plötzlich ansteigt, ein Sicherheitssignal: Dann steht die Möglichkeit im Raum, dass es eine bisher unbekannte Nebenwirkung gibt. Da Korrelation nicht Kausalität bedeuten muss, ist das natürlich nur ein erstes Warnsignal, das dann mit weiteren Studien genauer untersucht werden muss. Korrelationen stellen also ein Frühwarn-System dar, das die Formulierung von Hypothesen ermöglicht, die anschließend mit weitergehenden Methoden geprüft und verifiziert - oder eben falsifiziert - werden können.

Dies wäre der seriöse Weg gewesen, mit den von Kuhbandner aufgeworfenen Fragen umzugehen. 

Seit einigen Tagen haben nun aber offenbar die Witzbolde das Regiment übernommen. Der Kabarettist Dieter Nuhr widmet sich in seinem Format "Nuhr im Ersten" Kuhbandners Analyse und bringt gleich eine ganze Abfolge an kuriosen Korrelationen, die ebenso ernst zu nehmen wären, wie Kuhbanders Verknüpfung von Impfquote und Sterberisiko: Beispielsweise den Margarine-Konsum in den USA und die Scheidungsrate im Bundesstaat Maine. Oder den Rindfleischkonsum pro Kopf und Todesfälle durch Blitzschlag. 

Auch Armin Wolf ist ganz entzückt über die Sinnlos-Korrelationen und steuert ein Beispiel bei, wonach die Zahl der Menschen, die in Swimming-Pools ertrinken offenbar irgendwie mit der Anzahl der Filmrollen von Nicholas Cage zusammen hängt. Hier sein Tweet: 

Dieser Vergleich bringt Wolf unmittelbar zu Kuhbandners Analyse. 

 

Wolf und Nuhr bezogen sich in ihren Beiträgen auf das "Leibnitz Institut für Wirtschaftsforschung" (RWI-Essen), welche Kuhbandners Analyse kurz davor zur "Unstatistik des Monats" erklärt hatte. Und zwar mit dem Hinweis, dass es sich bei dem von ihm gefundenen Zusammenhang zweifellos um eine "spurious correlation" handle - also eine "Nonsense-Korrelation". 

So etwas, erklären Thomas Bauer und Katharina Schüller, die Autoren der "Unstatistik", kann man massenhaft beobachten, wenn man bloß ein wenig sucht: "So erhält man beispielsweise in den USA eine nahezu perfekte Korrelation zwischen der Anzahl von Personen die jährlich gestorben sind, weil sie sich in ihrem Bettlaken verheddert haben, und dem durchschnittlichen jährlichen Pro-Kopf-Käsekonsum."

Dass solche Nonsense-Korrelationen existieren, ist natürlich absolut richtig. Aber daraus zu schließen, beim beobachteten zeitlichen Zusammenhang der Übersterblichkeit mit den COVID-Impfungen würde es sich ebenfalls um eine Nonsense-Korrelation handeln, ist ein gefährlicher Fehlschluss. Natürlich muss Korrelation nicht Kausalität bedeuten. Aber gleichzeitig bilden sich bisher unbekannte Nebenwirkungen eines Medikaments wie oben beschrieben notwendigerweise in einer Korrelation ab. Würde man solche beobachteten Korrelationen einfach immer mit dem Verweis auf existierende Scheinkorrelationen beiseite wischen, würde man unbekannte Nebenwirkungen niemals entdecken.

Auch die weitere Argumentation in der 'Unstatistik des Monats' ist zu hinterfragen. Statt auf solche Nonsense Korrelationen reinzufallen, empfehlen Bauer und Schüller, den Blick nach Österreich zu werfen, denn hier existiere - anders als in Deutschland - ein Impfregister, "so dass man den Einfluss einer Impfung auf die Wahrscheinlichkeit zu versterben auf Personenebene analysieren kann." - Und die Österreicher, so die "Unstatistiker" triumphierend, haben nunmal nachgewiesen, dass „Ungeimpfte ein signifikant höheres Sterberisiko haben als jene, die zumindest eine Impfdosis erhalten haben“.

In dieser Aussage sind gleich mehrere Fehler. Österreich hat nämlich kein Impfregister, das die Verknüpfung des Impfstatus mit personenbezogenen Gesundheitsdaten ermöglicht. Stattdessen laboriert Österreich - ähnlich wie Deutschland - an einem Datenchaos, speziell im Bezug auf die Covid-relevanten Informationen. Hier wären – als kleiner Recherche Tipp an die Leibnitzer Wirtschaftsforscher – ein ganzer Schatz an "Unstatistiken" zu bergen. Dafür müssten sie sich allerdings mit den Behörden - und der Politik - anlegen und das würde etwas Zivilcourage erfordern. Da ist es doch wesentlich einfacher, über einen einzelnen Wissenschaftler herzufallen, der das allseits gepflegte Narrativ der heilbringenden Impfung beschmutzt. 

Die "Unstatistiker" haben sich ihre Analyse auch insofern recht leicht gemacht, als sie den Großteil ihrer Argumentation aus einem Tweet des Statistikers Dominik Liebl übernommen haben - übrigens ohne diese "Inspiration" zu erwähnen. 

Dominik Liebl ist Professor am Institut für Finanz und Statistik der Universität Bonn. Trotz dieser - nicht eben medizin-nahen - Position eröffnete er in einem Tweet das Feuer auf Kuhbandner. 

Sehen wir uns also an, wie Dominik Liebl, argumentiert. Zunächst fällt sofort auf, wie hier von Anfang an ein sehr abwertendes Framing gewählt wird: 

Danach wird ausschnitthaft ein Einzelbefund gezeigt, in dem der zeitliche Zusammenhang – anders als bei vielen der weiteren Zusammenhangsbefunde – visuell besonders schwer zu sehen ist und zudem – anders als bei den weitergehenden Analysen von Kuhbandner – durch mögliche saisonale Effekte erklärt werden kann:

Hier ist als Vergleich die Befundlage zu den Erstimpfungen (gelber Rahmen, ab dann kommen die Zweitimpfungseffekte dazu). Die obere Graphik zeigt den beobachteten zeitlichen Zusammenhang der Erstimpfungen mit der Anzahl der Todesfälle (alle Ursachen), die mittlere Graphik den zeitlichen Zusammenhang mit der Übersterblichkeit (Zuwachs an Todesfällen im Vergleich zum Durchschnitt der fünf Vorjahren) und die untere Graphik den zeitlichen Zusammenhang mit der nicht durch COVID bedingten Übersterblichkeit (Quelle).

Wie die obere Graphik zeigt, steigt mit der Anzahl der Erstimpfungen die Anzahl der Todesfälle (alle Todesursachen) nahezu parallel an, jeder „Zacken“ in der Impfkurve findet sich in der Kurve der Todesfälle wieder. Dasselbe Muster findet man, wenn man die Übersterblichkeit – im Sinne der Zunahme der Todesfälle im Jahr 2021 im Vergleich zum Durchschnitt der fünf Vorjahre – betrachtet, das zeigt die mittlere Graphik. Das heißt: Saisonale Effekte können den beobachteten Zusammenhang nicht erklären. Die untere Graphik zeigt den Zusammenhang zwischen den Impfungen und den nicht durch COVID bedingten Todesfällen. Auch hier zeigt sich ein starker zeitlicher Zusammenhang, das heißt: Der beobachtete Zusammenhang kann auch nicht durch COVID-bedingte Effekte wie die Anzahl der SARS-CoV-2-Infektionen oder die Anzahl der COVID-Todesfälle erklärt werden (es sei denn, man würde ohne jede Evidenz dafür annehmen, dass es sich bei den Non-COVID-Todesfällen um nicht erkannte COVID-Todesfälle handeln würde).

Danach kommt in Liebls Tweet das von der „Unstatistik“ übernommene fragwürdige Argument, aus der Tatsache, dass bei unabhängige nicht-stationären Zeitreihen manchmal hohe positive Korrelationen per Zufall auftreten, könne man schließen, dass es sich beim beobachteten zeitlichen Zusammenhang zwischen den Impfungen und den Todesfällen um eine „spurious Correlation“ handle.

Der Tweet schließt schließlich mit einer weiteren hochmütigen Diffamierung:

Trotz dieser diffamierend aufbereiteten Kritik nimmt Christof Kuhbandner mit Dominik Liebl Kontakt auf um über die Sachlage zu diskutieren. Dieser schreibt zurück. Nach einigen Mails twittert Liebl dies hier:

Liebls Vorwurf lautet demnach, Kuhbandner sei nicht an der "tatsächlichen Aussagekraft der eigenen Analyse interessiert".

Dann machen wir uns doch selbst ein Bild, wer hier woran interessiert - oder nicht interessiert - ist.

Im folgenden bringe ich - mit Einverständnis von Christof Kuhbandner und Dominik Liebl - deren Email-Austausch. 

Dabei wiederholt Liebl ein ums andere Mal seinen Vorwurf der Scheinkorrelation. Kuhbandner bringt eine Reihe von zusätzlichen Beispielen, verweist auf Irrtümer geht auf fachliche Details ein.

Aber seht selbst.
Den Anfang macht diese Mail Kuhbandners als Reaktion auf Liebls Tweet über das "gruselig schlechte Paper":

>>> Christof Kuhbandner 26.01.2022, 01:30 >>>

Sehr geehrter Herr Liebl,

ich habe gesehen, dass Sie in einem Twitter-Beitrag auf den Befund des zeitlichen Zusammenhangs zwischen der Übersterblichkeit und den COVID-Impfungen eingegangen sind:

Ich schätze Ihre Arbeiten wirklich sehr und habe Ihre Twitter-Beiträge immer mit großem Interesse gelesen. Aber in diesem Fall muss ich mich bei Ihnen melden, um Ihre Argumente besser nachvollziehen zu können. Ich würde mich wirklich sehr freuen, wenn Sie mir hier antworten würden.

Ich möchte hier gerne vorneweg schicken, dass es mir hier ausschließlich darum geht, das beobachtete Befundmuster zum zeitlichen Zusammenhang zwischen der Übersterblichkeit und den Impfungen besser zu verstehen. Sie scheinen - zumindest so wie Sie Ihren Twitter-Beitrag an manchen Stellen framen - davon auszugehen, dass ich hier irgendeine vorgefertigte Sichtweise hätte, die ich mit irgendwelchen statistischen Mitteln abzusichern versuchen würde. Ich kann Ihnen wirklich versichern, dass ich hier ausschließlich daran interessiert bin, die Dinge so fundiert wie möglich aufzuarbeiten. Sollte es wirklich irgendeine nachvollziehbare Alternativerklärung geben, welche den existierenden zeitlichen Zusammenhang zwischen der Übersterblichkeit und den Impfungen alternativ erklären kann, wäre ich absolut erleichtert.

Als Ausgangsbasis möchte ich hier als Beispiel den beobachteten zeitlichen Zusammenhang zwischen der Übersterblichkeit (Zuwachs an Todesfällen im Jahr 2021 im Vergleich zum Durchschnitt der fünf Vorjahre) und den Erstimpfungen noch einmal darstellen. Dieser sieht so aus:

Wenn ich es richtig sehe, argumentieren Sie hier folgendermaßen:

1. Bei der Zeitreihe der Erstimpfungen und der Zeitreihe der Übersterblichkeit handelt es sich um zwei nicht stationäre Zeitreihen.
2. Bei nicht stationären Zeitreihen gibt es sehr oft große Korrelationskoeffizienten von nahe + oder - 1.
3. Daraus schließen Sie, dass es sich bei der sehr starken zeitlichen Kovariation der Zeitreihe der Übersterblichkeit und der Zeitreihe der Erstimpfungen um eine "spurious correlation" handeln würde, und in Wirklichkeit die Übersterblichkeit mit den Impfungen nicht zusammenhängen würde.

Aber wenn ich es richtig sehe, treffen zwar (1) und (2) zu, der daraus gezogene Schluss (3) ist aber wissenschaftlich gesehen nicht valide.

Das kann man sich beispielsweise anhand eines einfachen Gedankenexperiments klarmachen:

Nehmen wir rein theoretisch an, es wäre so, dass die Impfungen kausal die Übersterblichkeit erhöhen und beispielsweise pro 1.000 Impfungen ein zusätzlicher Todesfall auftritt, der sonst nicht beobachtet worden wäre. Dann würde man zwei nicht stationäre Zeitreihen beobachten, die exakt kovariieren. Hier zu schließen, dieser Zusammenhang wäre „spurious“ weil es sich um zwei nicht stationäre Zeitreihen handelt, und der kausale Zusammenhang zwischen der Übersterblichkeit und den Impfungen wäre damit nicht existent, wäre ein irreführender Fehlschluss.

Dass es sich hier nicht um zufällig und unsystematisch auftretende hohe Korrelationen handelt, legt beispielsweise eine Analyse der zeitlichen Kovariation zwischen der Übersterblichkeit und den Erstimpfungen getrennt für die 16 Bundesländer nahe. Dort wurde jeweils etwas unterschiedlich geimpft, es finden sich also immer leicht unterschiedliche Impf-Zeitreihen. Interessanterweise variiert die jeweils beobachtete Übersterblichkeit pro Bundesland jeweils sehr spezifisch mit dem jeweils in einem bestimmten Bundesland vorgefundenen Impfverlauf, wie in der folgenden Abbildung für die Erstimpfungen gezeigt (die Bundesländer sind absteigend nach der Größe geordnet, weil die Übersterblichkeit umso zuverlässiger geschätzt wird, je größer das Bundesland ist):

Ich würde mich wirklich sehr freuen, Ihre Einschätzung dazu zu hören. Mir geht es hier wirklich ausschließlich darum, das besorgniserregende Muster, das hier zu beobachten ist, so gut wie möglich zu verstehen, und im besten Falle auszuschließen, dass der beobachtete zeitliche Zusammenhang zwischen der Übersterblichkeit und den Impfungen einen kausalen Effekt der Impfungen widerspiegelt.

Und wenn Sie hier konkrete statistische Analysevorschläge haben, wie man Ihrer Meinung nach solche Daten bestmöglich analysiert, können Sie mir diese auch sehr gerne mitteilen, da ich gerade mit einem internationalen Team an Wissenschaftlern und Statistikern dabei bin, diese Daten tiefergehend zu analysieren.

Herzliche Grüße

Christof Kuhbandner

>>> Dominik Liebl <dliebl@uni-bonn.de> 26.01.2022, 09:26 >>>

Sehr geehrter Herr Kuhbandner, 

wenn Sie meine Beiträge verfolgen, werden Sie ja wissen, dass ich durchaus kritisch bin, was die Corona-Politik und deren wissenschaftliche Rechtfertigungen angeht. 

Wenn Sie zeigen wollen, dass es einen Zusammenhang zwischen Impfungen und Todeszahlen gibt, dann müssen Sie das eben methodisch richtig machen. Aus Ihren Analysen folgt kein "Starker Zusammenhang". Die hohen Korrelationen folgen aus der Nicht-stationarität der Zeitreihen. Das methodische Problem habe ich ja beschrieben. Zur Einordnung: Da dies eine übliche methodische Falle bei nicht-stationären Zeitreihen ist, thematisiert man dieses Problem bei jeder vernünftigen Zeitreihenvorlesung - auch schon auf Bachelor-Niveau. 

Die häufigste Lösung des methodischen Problems:
Transformieren Sie die nicht-stationären Zeitreihen in stationären Zeitreihen mittels Differenzenbildung. Die ursprünglichen Zeitreihen werden so verwandelt in Zeitreihen von Änderungen. Korrelieren Sie dann die stationären Zeitreihen miteinander. Erst dann berechnen sie eine Korrelation und keine Scheinkorrelation. Sollte es einen Zusammenhang geben, so sieht man den auch in den Änderungen. Gegeben Sie haben dann eine „Starken Zusammenhang“, müssen Sie noch argumentieren, warum Korrelation hier evtl. Kausalität ist.  

Um eine evtl. Frage vorwegzunehmen: Nein, ich kann diese Analyse nicht für Sie machen. Sie haben sehr gute Statistiker an der Uni Regensburg. Sprechen Sie doch mit einem von diesen.  

Mit freundlichen Grüßen

Dominik 

>>> Christof Kuhbandner 26.01.2022, 17:43 >>>

Sehr geehrter Herr Liebl,

es freut mich sehr, hier von Ihnen eine Antwort zu erhalten. Aber leider muss ich mich nochmals melden, da Sie auf den in Ihrem Twitter-Beitrag in meinen Augen existierenden Fehlschluss leider bisher nicht eingegangen sind. Vielmehr wiederholen Sie denselben Fehlschluss im Grunde in Ihrer Email noch einmal.

Hier ist ein Screenshot Ihres Beitrags:

Auch in der Email an mich formulieren Sie wieder: „Die hohen Korrelationen folgen aus der Nicht-stationarität der Zeitreihen“.

Wie schon in meiner ersten Email an Sie ausgeführt: Das ist nichts anderes als eine reine, nicht wissenschaftlich valide Spekulation von Ihnen, die Sie einfach nur daraus ableiten, dass zwei nicht stationäre Zeitreihen oft hohe Korrelationen von 1 oder -1 aufweisen. Die hohe Korrelation kann aber genauso aus einem kausalen Effekt der einen Zeitreihe auf die andere Zeitreihe folgen, das kann man prinzipiell nicht ausschließen. Wie bereits anhand des Gedankenexperiments illustriert (siehe meine vorherige Email), muss eine nicht stationäre Zeitreihe bei einem kausalen Effekt notwendigerweise eine zweite nicht stationäre Zeitreihe erzeugen. Ihre Aussage, die hohe Korrelation würde aus der Nicht-Stationarität der Zahlen folgen, wäre in diesem Fall dann ganz einfach inhaltlich falsch.

Man kann das sogar noch etwas weiter ausführen. Sie zeigen ja in Ihrem Twitterbeitrag die folgende Graphik zur Verteilung der Korrelationskoeffizienten bei nicht stationären unabhängigen Zeitreihen:

Rein theoretisch variiert - wenn man nicht stationäre unabhängige Zeitreihen sozusagen zufällig gegeneinander verschiebt - der Korrelationskoeffizient zwischen -1 und +1 in Form einer U-förmigen Verteilung. Aber - und das zeigt ja gerade die Graphik sehr schön: (1) es gibt durchaus auch kleinere Korrelationen und (2) es gibt insbesondere auch viele negative Korrelationen. Hoch positive Korrelationen gibt es nur dann, wenn die beiden Zeitreihen zufällig einigermaßen aufeinanderliegen, was aber nur bei einem kleineren Teil der aus der Zufallsverschiebung der Zeitreihen resultierenden Muster der Fall ist:

Es muss also nicht notwendigerweise der Fall sein, dass sich aus nicht stationären Zeitreihen hohe positive Korrelationen ergeben. Im Grunde ist die Wahrscheinlichkeit einer wirklich hoch positiven Korrelation bei einem Zufallsmuster sogar eher vergleichsweise klein.

Wie ich Ihnen beschrieben hatte, sind hier insbesondere die zusätzlichen Analysen auf Bundeslandebene interessant, weil selbst bei einem Split der Gesamtdaten in die 16 Bundesländer die beiden Zeitreihen der Übersterblichkeit und der Impfungen jeweils noch immer aufeinanderliegen, obwohl der Impfverlauf von Bundesland zu Bundesland variiert. Das spricht ganz klar gegen einen reinen Zufallseffekt bei nicht stationären Zeitreihen.

Man kann sich auch auf die Suche nach weiterer empirischer Evidenz machen, beispielsweise, in dem man weitere Zeitreihen zu möglichen Impfschäden betrachtet. Sollten diese ebenfalls hoch positiv mit dem Verlauf der Impfungen korrelieren, ist das als weitere Evidenz zu werten, dass hier nicht einfach nur ein statistischer Zufallseffekt dahintersteckt. Hier ist ein solcher weiterer Beleg:

Es gibt ja die sogenannte InEK-Datenbank, in welcher die Abrechnungen der in Deutschland in den Krankenhäusern behandelten Fälle enthalten sind (datenbrowser.inek.org). Diese Datenbank hat nun Tom Lausen hinsichtlich des Auftretens von abgerechneten Fällen mit diagnostizierten Impfschäden analysiert. Tom Lausen kennen Sie vermutlich, er wurde wegen seinen Analysen zur Belegung der Krankenhausbetten sehr bekannt. Im diesem Video stellt er ab ca. 10:00 seine Ergebnisse vor:

Grob zusammengefasst: Er hat die Fälle mit den laut Abrechnungsdiagnose (ICD-Kodierung) offiziell als Impfschäden abgerechneten Fällen gezählt, und die Fallzahlen zwischen den Jahren 2019, 2020 und 2021 verglichen. Eine Anmerkung: Auch hier gibt es nach wie vor eine Dunkelziffer, das sind nur die Fälle, die offiziell mit der Diagnose „Impfschaden“ abgerechnet wurden.

Im Vergleich zu den Vorjahren ist die Anzahl der abgerechneten Fälle mit der Diagnose „Impfschaden“ von knapp 1000 auf knapp 19.000 gestiegen, 2.153 davon landeten auf Intensivstation.

Von einem Twitterer wurde das graphisch noch genauer ausgewertet hinsichtlich des zeitlichen Zusammenhangs mit den Impfungen:   hier die Graphik:

Es gibt also einen sehr hohen zeitlichen Zusammenhang zwischen den stationär mit der Diagnose „Impfschaden“ aufgenommenen Fällen und der Anzahl der COVID-Impfungen. Auch diesbezüglich kann man sich den Fehlschluss in Ihrem Twitter-Beitrag noch einmal klar machen: Einfach aus der Tatsache, dass es sich bei der Anzahl der Impfungen und der Anzahl der mit der Diagnose "Impfschaden" stationär im Krankenhaus aufgenommenen Fälle um nicht stationäre Zeitreihen handelt, zu schließen, der Zusammenhang wäre „spurious“ und somit der zeitliche Zusammenhang der Impfungen mit den stationär aufgenommenen Impfschäden Zufall, ist wissenschaftlich gesehen ganz einach unzulässig.

Schließlich möchte ich Sie noch auf einen Punkt hinweisen, den Sie offenbar übersehen haben. Sie scheinen zu meinen, ich würde aus der Höhe der Korrelationen starke Schlüsse über die Stärke der Zusammenhänge ziehen. Das ist allerdings nicht richtig. Wenn Sie mein Paper genauer lesen, heißt es dort (S. 8):

„Hinsichtlich der Stärke des statistischen Zusammenhangs werden aktuell komplexere statistische Verfahren gerechnet, welche die Zeitverzögerung der Effekte und weitere mögliche Einflussfaktoren berücksichtigen. Allerdings liefern bereits einfache Korrelationsanalysen Hinweise auf extrem starke Zusammenhänge, welche aber noch mit Vorsicht interpretiert werden müssen.“

Abschließend möchte ich Sie gerne noch etwas fragen: Sie schreiben in Ihrem Twitterbeitrag in meinen Augen sehr voreingenommen und diffamierend über mich. Mich würde sehr interessieren, wie Sie zu solchen voreingenommenen negativen Bewertungen kommen. In meinen Augen haben solche Dinge in einem echten wissenschaftlichen Diskurs nichts zu suchen.

Ich würde mich sehr freuen, wenn Sie mir noch einmal antworten könnten und dabei diesmal wirklich auf meine Argumente eingehen könnten.

Herzliche Grüße

Christof Kuhbandner

>>> Dominik Liebl <dliebl@uni-bonn.de> 26.01.2022, 19:28 >>>

Sehr geehrter Herr Kuhbandner,

meine Kritik bezieht sich ausschließlich auf Ihre Korrelationskoeffizienten. Diese sind in ihrer Höhe falsch und nicht haltbar. Ihre Rechtfertigungsversuche zeigen, dass ich Sie nicht

überzeugen konnte. Das ist nun Ihr Problem, nicht meines. Suchen Sie sich ein Einführungsbuch zur Zeitreihenanalyse. Oder suchen Sie sich einen Statistiker oder Ökonometriker von Rang, der Ihnen diesen Teil Ihrer Analyse bestätigt.

Sie kritisieren mich (ebenso wie Hr. Homburg), dass ich mich nicht inhaltlich äußere. Meine statistische Kritik ist jedoch zentral für Ihre inhaltlichen Hypothesen, da Sie Ihre Hypothesen zu einem großen Teil auf eben jene falsch hohen Korrelationen stützen. Sollten diese falsch hohen Korrelationen für Sie nur von sekundärer Bedeutung sein, dann streichen Sie diese doch einfach.

Mit freundlichen Grüßen

Dominik Liebl

>>> Christof Kuhbandner 26.01.2022, 23:15 >>>

Sehr geehrter Herr Liebl,

es ist wirklich interessant zu hören, dass sich Ihre Kritik ausschließlich auf die berichteten Korrelationskoeffizienten bezieht. Wie ich Ihnen ja bereits geschrieben habe, werden in meinem Analysepapier den berichteten Korrelationskoeffizienten explizit keine größere Bedeutung zugemessen, ich zitiere für Sie noch einmal aus meinem Papier (S. 8):

„Hinsichtlich der Stärke des statistischen Zusammenhangs werden aktuell komplexere statistische Verfahren gerechnet, welche die Zeitverzögerung der Effekte und weitere mögliche Einflussfaktoren berücksichtigen. Allerdings liefern bereits einfache Korrelationsanalysen Hinweise auf extrem starke Zusammenhänge, welche aber noch mit Vorsicht interpretiert werden müssen.“

Und ich gehe davon aus, dass Ihnen als Experte in Wirklichkeit absolut bewusst ist, dass es sich bei Ihrer Aussage, die Korrelationskoeffizienten wären in ihrer Höhe definitiv falsch, in Wirklichkeit um keine wissenschaftlich valide Schlussfolgerung handelt, sondern um eine bloße Spekulation. Sobald eine nicht stationäre Zeitreihe eine zweite Zeitreihe kausal erzeugt, ist diese notwendigerweise ebenso nicht stationär, und in diesem Fall wäre es inhaltlich einfach falsch zu schlussfolgern, hier würde die Korrelation aufgrund des Vorhandenseins von nicht stationären Zeitreihen überschätzt. Und da man den beobachteten Zusammenhängen zwischen der Übersterblichkeit und den Impfungen zumindest mittels eines einfachen statistischen Blicks nicht ansehen kann, ob zufällige Zeitreiheneffekte oder tatsächliche kausale Effekte dahinterstecken, kann man mit ihrem rein statistischen Argument hier im Grund einfach gar nichts schließen, außer der nun wirklich trivialen Aussage, dass Korrelation nicht Kausalität bedeuten muss. Das ist nun aber wirklich triviales Wissen, und genau aus diesem Grund wurden ja beispielsweise die zusätzlichen Bundeslandanalysen in meinem Papier gemacht, in Anlehnung an die aktuell gängigen Methoden im Bereich der medizinischen Forschung zur Ableitung kausaler Zusammenhänge aus beobachteten Korrelationen (siehe z.B. folgender Artikel im Deutschen Ärzteblatt). 

Wenn sich ihre „Kritik“ hier wirklich nur auf das Problem der Interpretation von Korrelationskoeffizienten bezieht, auf welches ich auch explizit immer wieder hinweise (z.B. in der Kurzzusammenfassung: "Es handelt sich um korrelative Befunde, die hinsichtlich kausaler Schlussfolgerungen vorsichtig zu interpretieren sind."), frage ich mich wirklich sehr, wie Sie eigentlich solche Aussagen wie "Meine Timeline hat mir heute ein gruselig schlechtes Paper angespült." rechtfertigen wollen.

Ich finde solche Aussagen ja schon an sich zutiefst fragwürdig und in wissenschaftlichen Diskursen absolut fehl am Platz. Aber das ist umso mehr der Fall, wenn sich herausstellt, dass solche Aussagen bei einer genaueren Betrachtungsweise offenbar - wir können hier gerne noch weiter diskutieren - mit keinerlei stichhaltigen Argumenten begründet sind.

Leider haben Sie ja meine Frage danach, warum Sie in Ihrem Twitter-Beitrag so voreingenommen und diffamierend schreiben, nicht beantwortet. Was auch immer Ihre Beweggründe sind, ich würde es für absolut angemessen halten, dass Sie diese Aussagen selbst richtigstellen und sich für die diffamierenden Äußerungen entschuldigen. Das ist meiner Meinung nach das Mindeste, was moralisch-ethisch geboten wäre - nicht nur gegenüber mir, sondern insbesondere auch gegenüber den Menschen, die ihren Aussagen folgend von einer Sicherheit der Impfstoffe ausgehen, die womöglich in Wirklichkeit nicht gegeben ist.

Mit freundlichen Grüßen,

Christof Kuhbandner

>>> Dominik Liebl <dliebl@uni-bonn.de> 26.01.2022, 23:56 >>>

Sehr geehrter Herr Kuhbandner,  

Sie betonen:

„Allerdings liefern bereits einfache Korrelationsanalysen Hinweise auf extrem starke Zusammenhänge, welche aber noch mit Vorsicht interpretiert werden müssen.“

Ich wiederhole mich:

Sie haben keine „extrem starken“ Zusammenhänge, sondern Scheinkorrelationen, welche noch nicht einmal mit Vorsicht interpretiert werden dürfen. Das ist keine Spekulation, das ist mathematischer Fakt. Sie tappen in einen klassischen Statistikfehler und wollen es nicht sehen. Mit solch einem fehlerhaften vorgehen besteht man keine Bachelorarbeit zum Thema Zeitreihenanalyse. 

Ich wiederhole mich. Sie wiederholen sich. Ich argumentierte als Experte in meinem Fach. Es ist Ihr Recht, mir nicht zu glauben. Ich denke, wir kommen an diesem Punkt nicht weiter. 

Mit freundlichen Grüßen

Dominik Liebl

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Was bedeutet Liebls Vorschlag?

Das war also die Unterhaltung der beiden Statistik Experten. Liebl wiederholt seinen Vorwurf der Scheinkorrelation. Und er macht einen einzigen konkreten Vorschlag. Den hier:

"Transformieren Sie die nicht-stationären Zeitreihen in stationären Zeitreihen mittels Differenzenbildung. Die ursprünglichen Zeitreihen werden so verwandelt in Zeitreihen von Änderungen. Korrelieren Sie dann die stationären Zeitreihen miteinander. Erst dann berechnen sie eine Korrelation und keine Scheinkorrelation." 

Ich habe Christof Kuhbandner gebeten, zu erklären, was Liebl hier vorschlägt und ihn gefragt, ob das tatsächlich zutrifft.

Hier seine Erklärung:

Zunächst zur allgemeinen Funktionsweise der Methode der Differenzbildung:

 

Die Grundidee dabei ist, dass man damit bestehende längerfristige zeitliche Trends, welche nicht mit der lokalen Variation von Tag zu Tag zusammenhängen, beseitigen kann. Ein einfaches Beispiel ist der Verlauf der Temperaturentwicklung: Diese setzt sich aus zwei Effekten zusammen: (1) der lokalen Variation von Tag zu Tag und (2) dem längerfristigen saisonalen Trend, der dazu führt, dass die Temperaturen beispielsweise vom Winter zum Frühling unabhängig von der lokalen Variation von Tag zu Tag langsam ansteigen.

 

Bei der Differenzbildung wird nun von Tag zu Tag berechnet, wie sich die Temperatur von einem auf den nächsten Tag verändert. Damit bleibt in der Zeitreihe der Temperaturentwicklung nur die lokale Variation von Tag zu Tag übrig, weil es dafür beispielsweise egal ist, ob die Temperatur von einem Tag auf den nächsten von 3 auf 4 Grad oder von 12 auf 13 Grad gestiegen ist.

 

Zur Logik der Anwendung bei der Analyse von zeitlichen Zusammenhängen zwischen Zeitreihen:

 

Bei der Analyse des Zusammenhangs von Zeitreihen mit jeweils bestehenden längerfristigen zeitlichen Trends gibt es nun das mögliche Problem, dass eine beobachtete Korrelation in Wirklichkeit auf die längerfristigen zeitlichen Trends zurückgeht, welche durch irgendwelche im Hintergrund existierenden Effekte generiert werden, die einen nicht interessieren, und die Variation der beiden Zeitreihen von Tag zu Tag in Wirklichkeit keine Zusammenhänge aufweisen. Dann kann man mittels der Differenzbildung die längerfristigen Trends heraus rechnen und untersuchen, ob es dann noch einen Zusammenhang auf der Ebene der lokalen Variation von Tag zu Tag gibt.

 

Zur Sinnhaftigkeit, diese Logik der Differenzbildung auf den Zusammenhang zwischen den Impfungen und der Übersterblichkeit anzuwenden:

 

Eine erste Frage ist schon einmal, ob es überhaupt Sinn macht, diese Logik der Differenzbildung bei der Analyse des Zusammenhangs zwischen den Impfungen und der Übersterblichkeit anzuwenden. Eigentlich macht die Anwendung der Methode der Differenzbildung nur Sinn, wenn es längerfristige zeitliche Trends gibt, die jeweils durch Effekte erzeugt werden, welche für die untersuchte Fragestellung uninteressant sind. Mir hat beispielsweise eine Wissenschaftlerin geschrieben, die in Ihrer Arbeit im Bereich der Geodätie sehr viel Erfahrung mit Zeitreihen-Analysen hat, und zu Liebls Argumentation meinte: 

"Ich bin ehrlich gesagt entsetzt über die Argumentation von Herrn Liebl und frage mich, ob er das, was er schreibt wirklich nicht besser weiß, oder ob er Sie einfach nur diffamieren möchte. Ersteres wäre bedenklich, letzteres absolut unkollegial". 

Hinsichtlich der Anwendung der Differenzbildung schreibt Sie:

"Eine Vorab-Filterung von Zeitreihen durch Differenzen-, Hochpass-, Tiefpass- oder andere Filter ist immer dann angezeigt, wenn ein bekannter deterministischer Effekt aus den Zeitreihen herausgerechnet werden soll, um weitere Effekte, die insbesondere durch den ansonsten vorhandenen Trend „verschluckt“ werden würden, zu detektieren.  Beispiel: Modellierung der Bodentemperatur in Abhängigkeit von Sonnenstand, Bewölkungsgrad, Niederschlag und Wind. Da die Abhängigkeit vom Sonnenstand ziemlich klar ist, würde ich hier die Daten vorab tatsächlich filtern, um anschließend die Korrelation mit Bewölkung, Niederschlag und Wind zu bestimmen. Niemand käme aber, glaube ich, auf die Idee zu behaupten, dass die Bodentemperatur nicht maßgeblich vom Sonnenstand beeinflusst wäre, nur weil beide Zeitreihen nichtstationär sind und die Korrelation eine Scheinkorrelation sei. Das wäre ungefähr so, als wenn man behauptete, dass die Öffnung eines Heizventils nur mit der Zimmertemperatur korreliert wäre, weil Ein- und Ausgangsgröße durch nichtstationäre Zeitreihen repräsentiert werden, das eine aber nicht Ursache des anderen sei."

Beim Effekt der Impfungen ist es nun so, dass es eben keinen naheliegenden deterministischen Effekt gibt, welcher für die zeitlichen Trends bei den Todesfällen bzw. bei den Impfungen verantwortlich ist. Die Saisonalität wird ja beispielsweise bei der Übersterblichkeits-Berechnung explizit aus den Daten entfernt, was im Grunde nichts anderes ist als die Beseitigung eines längerfristigen zeitlichen Trends aus den Sterbefallzahlen. Vielmehr ist das längerfristige gemeinsame Ansteigen ja genau ein Resultat eines kausalen Effektes der Impfungen. Man entfernt mit dieser Methode - insbesondere wenn man sie so simpel anwendet wie von Liebl oder den Unstatistikern vorgeschlagen - also praktisch den Effekt, den man eigentlich nachweisen möchte, weil dann praktisch nur die Effekte der Impfungen übrig bleiben, die am selben Tag auftreten.

Das kann man ganz einfach anhand eines Beispiels illustrieren. Bei den beiden Zeitreihen in der folgenden Abbildung erzeugt die Variable 1 zu 100 Prozent kausal die Variable 2, mit einer Zeitverzögerung von drei Tagen:

Rechnet man hier eine simple Korrelation, korrelieren die beiden Variablen mit r = .84, p < .001, was den wahren Zusammenhang trotz fehlender Korrektur für die Zeitverschiebung zumindest annäherungsweise realistisch abbildet.

Macht man nun eine Differenzbildung und korreliert dann die beiden Variablen miteinander – genauso wie von Herrn Liebl vorgeschlagen – korrelieren diese mit r = -.27, also negativ, und die Korrelation ist nicht signifikant.

Wie dieses einfache Beispiel zeigt, kann die von Herrn Liebl vorgeschlagene Methode in die Irre führen. Ein mit einer Zeitverzögerung auftretender kausaler Effekt wird dann womöglich nicht nur nicht erkannt, sondern es hat sogar den Anschein, als wäre der Zusammenhang in wirklich gegenteilig.

 Allerdings kann man die Methode der Differenzbildung anwenden, um zur Sicherheit unbekannte deterministische Trends zu beseitigen, die möglicherweise jeweils unabhängig voneinander die Zeitreihe der Impfungen und der Todesfälle beeinflussen und zufällige Korrelationen erzeugen. Dann muss man aber ein statistisches Modell verwenden, in welchem die möglichen Effekte der Impfungen mit unterschiedlichen zeitlichen Abständen Eingang finden. Die Analyse schätzt dann den zeitlichen Verlauf des Effektes der Impfungen mit, und man kann damit bestimmen, nach welchen Zeitabständen der Effekt der Impfungen am stärksten ist. Mit einer größeren Gruppe von Wissenschaftlern und Statistikern werden gerade solche komplexeren Analysen gerechnet, und die ersten – noch mit Vorsicht zu genießenden – Befunde bestätigen einen zeitverzögerten starken Effekt der Impfungen, auch unter Kontrolle von verschiedenen COVID-Einflussfaktoren.

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Soweit die Ausführungen von Christof Kuhbandner.

Statistische Nebelbomben

Auf Kuhbandners konkrete Hinweise auf eigene Fehler in seiner Argumentation reagiert Liebl nicht. Er wiederholt stattdessen immer dasselbe Pseudo-Argument. Die Scheinkorrelation mit den vielen halblustigen Beispielen erfüllt den Zweck einer statistischen Nebelbombe. Und alle jene, die es eh schon immer gewusst haben, dass Impfungen selbstverständlich keine solchen Nebenwirkungen haben können, sind dankbar für die Schützenhilfe. 

Geklärt ist mit Liebls Ausführungen gar nichts. Ihr Zweck war es offenbar, eine entstandene Debatte über einen unerwünschten Einwand eines Wissenschaftlers abzuwürgen.

Die "Unstatistiker" vom Leibnitz Institut haben sich hierbei ebenso als opportunistische Kalmierer eingebracht, wie der Kabarettist Nuhr oder der Journalist Wolf. 

Der Versuch des Lächerlichmachens war zu erwarten. Als nächstes kommt wohl das Abstreiten. Und irgendwann haben es dann sowieso schon immer alle gewusst. 

Christof Kuhbandner macht inzwischen weiter mit seinen Analysen. Mittlerweile hat sich ein hochrangiges internationales Expertenteam gebildet. Interessante Veröffentlichungen sind zu erwarten.

Wir bleiben am Ball. 

Drei Forderungen an die Gesundheitspolitik

Bei Diskussionen im Gesundheitsbereich geht es meist um lange Wartezeiten, Gangbetten, Zwei-Klassen Medizin oder die Interessen der Ärzteschaft. Fast alle Anliegen, die öffentlich transportiert werden, haben im Hintergrund Lobbys, die sich Vorteile erhoffen. Die Patientenanwälte kommen oft erst zum Zug, wenn es bereits zu spät ist. Wir brauchen endlich Gesundheitsbehörden, die offensiv und wirksam für den Schutz der Bevölkerung eintreten und die zahlreichen gefährlichen und unnützen "Angebote" im Medizinsystem kontrollieren.
Hier drei Forderungen, die seltsamerweise von keiner Partei bisher aufgegriffen wurden:

Bild: N-Media-Images – Fotolia.com

1.) Behörden sollten der Bevölkerung verpflichtet sein und Interessenskonflikte meiden

Gesundheitspolitik, Behörden und deren Berater müssen aus der Umklammerung und finanziellen Obsorge der pharmazeutischen Industrie befreit werden.
Es muss klar sein, dass Arzneimittelzulassung nach den Kriterien der strengst möglichen Kontrolle auf Sicherheit zu erfolgen hat und die Führungsriege der Behörde nicht Angst haben soll, dass private Interessen der Geldgeber aus der pharmazeutischen Industrie zu negativen Sanktionen führen, wenn die Behörden in ihrer Kontrollfunktion unbequem werden. Derzeit jedoch werden sowohl internationale Behörden (z.B. EMA, WHO) als auch nationale Arzneimittelbehörden zu einem beträchtlichen Teil aus Mitteln der pharmazeutischen Industrie bezahlt.

Was bedeutet dies? - Vor allem, dass die Behörde "bequem" gehalten wird. Dass der Geldgeber mitredet, wenn es um Karriereplanung geht, ist – zumindest hinter den Kulissen – selbstverständlich. Und deshalb werden jene Karriere machen, die von Haus aus konfliktscheu und Industrie-freundlich sind – oder sich durch "Wohlverhalten" schon einen lukrativen Job auf der Gegenseite reservieren.

Überall werden nach wie vor Public-Private-Partnerships eingefordert. Behörden sind oftmals gezwungen, sich Sponsoren aus der Industrie zu suchen, um Projekte umsetzen zu können. Dies führt zu absurden Interessenskonflikten. (z.B. wenn die Token Studie des Robert Koch Institut die Aufgabe hat, die Sicherheit der Kinderimpfstoffe zu untersuchen - und diese Studie ausgerechnet von den Herstellern dieser Impfstoffe finanziert wird, welche sich vertraglich ein Mitspracherecht bei der Bewertung der Studienergebnisse zusichern lassen.)

Dasselbe Problem tritt im Bereich der universitären Forschung auf, aus deren Führungskräften sich die Berater der Behörden rekrutieren. Diese Führungskräfte sind an der Universität dazu gezwungen in allen Bereichen für die Wirtschaft zu arbeiten. Und bringen demnach unzählige Interessenskonflikte in ihre Beratungstätigkeit ein.

Im Gesundheitsbereich werden derartige Kooperationen und Verflechtungen jedoch für schlau gehalten, "weil sich das Gemeinwesen Geld spart.“ Eine ebenso naive wie grundfalsche Annahme!


2.) Unabhängige Kontrollen - Orientierung am Rechnungshof

Hauptaufgabe der Behörden wäre es, für die Sicherheit der Bevölkerung einzustehen und in allen Bereichen der Medizin die aufgestellten Behauptungen der großen Player im System nachzuprüfen. Egal ob es sich um die behauptete Wirkung und Sicherheit von Medikamenten handelt, den behaupteten Nutzen von Grenzwerten und Untersuchungen oder die vielen Ideen der Ärztekammer-Vertreter. Überall, wo berechtigte Zweifel auftreten, sollte es den Behörden möglich sein, zu prüfen.

Die Rolle der Gesundheitsbehörden sollte sich mehr an jener des Rechnungshofes in Wirtschaftsbelangen orientieren als an jener des freundlichen Durchwinkens neuer Medikamente und der Promotion von Impfstoffen und Vorsorgeuntersuchungen.
Und dort, wo Zweifel an den vorgelegten Studien bestehen, braucht es ein öffentlich finanziertes Budget für unabhängige wissenschaftliche Forschung.

Etwa 50 Prozent der zugelassenen Arzneimittel sind nie ordentlich auf ihre Sicherheit und Wirksamkeit geprüft worden. Kritische Pharmazeuten schätzen den Anteil an kontraproduktiven Therapeutika auf etwa ein Drittel. Dazu kommen die extrem teuren neuen Arzneimittel, speziell in der Krebstherapie. Sie werden auf Basis von Studien zugelassen, die von den Herstellerfirmen in einem schwer überschaubaren Prozess von vorne bis hinten kontrolliert wurden. Stimmt der darin ermittelte – meist ohnehin nur geringe durchschnittliche Lebenszeitgewinn überhaupt?  Oder bringt die Therapie den sterbenden Patienten wenig und trägt stattdessen zum vollständigen Verlust der verbliebenen Lebensqualität bei?

Unabhängige "Kontroll-Studien" könnten dem Gemeinwohl helfen, ein Vielfaches der Studienkosten hereinzubringen und würden zudem die Bevölkerung schützen.

Diese Forderung sollte vorrangig auf Ebene der EU umgesetzt werden.
Falls das über die mächtigen Lobbys verhindert wird, so eben auf nationaler Basis - oder im Zusammenschluss mehrerer Länder.


3. a) Behörden die Impfungen oder Screening-Programme empfehlen, sollen nicht gleichzeitig den Erfolg ihrer Empfehlungen kontrollieren

Im Bereich der Prävention sollte es zudem eine strenge Trennung geben zwischen den Behörden, die Impfpläne oder Früherkennungs-Programme erstellen - und einer unabhängigen Kontrollinstanz, welche mögliche unerwünschte Folgen sammeln und wissenschaftlich objektiv beurteilt.
Derzeit gibt es diese Trennung nicht: Die Behörden sind alles in einer Instanz.

Im Wirtschaftsbereich ist es klar, dass Interessenskonflikte ein „No Go!“ darstellen und sich der zu Kontrollierende nicht selbst kontrollieren soll. Hier jedoch erwartet man plötzlich Wunder an Zivilcourage. Wunder, die nicht passieren.

Die Vorsorgeuntersuchungen und Früherkennungs-Screenings sind stets genannte Positivbeispiele der Gesundheitsförderung. In Wahrheit umfassen die Programme eine ganze Reihe von Maßnahmen, die wenig evidenzbasiert sind, sondern ihre Klientel im Medizinsystem mit Aufträgen füttern.

• Wer entrümpelt die Vorsorgeuntersuchung von unnötigen Tests?
• Wer sorgt dafür, dass die im Übermaß erhobenen Daten endlich zusammen geführt und wissenschaftlich objektiv ausgewertet werden können?
• Warum kopieren wir nicht das erfolgreiche Screening Programm der Finnen zur Früherkennung des Zervix-Karzinoms, anstatt windige Labors für fragwürdige Expertisen zu bezahlen, welche zu tausenden unnötigen Eingriffen Anlass geben?

Chaotische Zustände bestehen im Bereich des Impfens. Ständig neu entwickelte Impfungen wurden auf Basis zweifelhafter Studien zugelassen und von extrem aggressiven Lobbys in die Impfpläne der Industriestaaten gedrückt.
Die Kinder bekommen heute dreimal so viele Impfungen wie noch in den 1980er Jahren.

In einem vernünftig organisierten Gesundheitssystem müsste es möglich sein, die Auswirkungen dieser Impfungen mit einfachen statistischen Methoden zu erfassen und zu bewerten.

• Erfüllen die Impfungen die in sie gesetzten Erwartungen?
• Stimmen die in den Zulassungsstudien ermittelten Risiken?
• Wie unterscheidet sich der Gesundheitszustand Geimpfter von jenem der Ungeimpften?

Die Beantwortung derartiger Fragen ist nicht möglich, weil es kein Impfregister gibt, das mit den sonstigen Gesundheitsdaten verknüpft ist. Es wird ins Blaue hinein geimpft, ohne die positiven oder negativen Auswirkungen des Impfens überhaupt wissenschaftlich überprüfen zu können.


3. b) Einführung eines effektiven und transparenten Meldesystems für Nebenwirkungen

Zudem ist das Nebenwirkungs-Meldewesen katastrophal schlecht organisiert. Zwar gibt es am Papier die gesetzliche Meldepflicht der Ärzte bei Verdacht auf Nebenwirkungen. De facto ist die Meldepflicht aber nicht existent, weil sie von den Ärzten unterlassen oder aktiv verweigert wird.

Aus zahlreichen Vorfällen weiß ich, wie schwierig es ist, Ärzte zu einer Meldung zu bewegen. Sie erklären sich für unzuständig oder wissen nicht, wie man überhaupt melden soll. Meist jedoch behaupten sie, dass eine aufgetretene Nebenwirkung nach ihrer Meinung "sicher nicht vom Impfen kommen kann" und verweigern deshalb die Meldung.
Im Gesetz heißt es jedoch, dass Ärzte zur Meldung verpflichtet sind, wenn eine Nebenwirkung "im zeitlichen Zusammenhang zu einer Impfung" auftritt. Es ist keinesfalls ihre Aufgabe, selbst den kausalen Zusammenhang zu beurteilen. Viele Nebenwirkungen sind unbekannt und selten. Und nur wenn eine große Zahl von Meldungen vorliegt, ist es möglich, solche seltenen Fälle überhaupt zu identifizieren.

Kaum ein Arzt hätte es beispielsweise für möglich gehalten, dass eine Impfung Narkolepsie auslösen kann. Bei dieser bislang unheilbaren Krankheit schlafen die Betroffenen von einem Moment auf den nächsten ein, weil der von der Hypophyse im Großhirn gesteuerte Schlaf-Wach-Rhythmus gestört ist. Diese Menschen können nie einen Führerschein machen, oft keinem normalen Beruf nachgehen. Sie sind schwerstens in ihrer Lebensqualität geschädigt.
Mittlerweile ist es wissenschaftlich bis ins Detail geklärt, dass die anlässlich der Schweinegrippe-Pandemie eingesetzte Impfung "Pandemrix" tausende Fälle dieser Autoimmunerkrankung verursacht hat. Der Nachweis gelang, weil aufmerksame Mediziner in Finnland einer verdächtigen Häufung von Nebenwirkungsmeldungen nachgegangen sind. In Deutschland oder Österreich wäre das zum einen nie aufgefallen, zum zweiten wäre es nicht möglich gewesen, den Verdacht nachzuprüfen.

Die hiesigen Ärzte melden auch deshalb nicht gerne, weil sie Angst haben, damit in ein behördliches Verfahren verwickelt zu werden, das ihnen nichts als Scherereien bringt. ("Habe ich die vorgeschriebene Impfberatung korrekt durchgeführt? Habe ich möglicherweise falsch geimpft?")

Hier bräuchte es intensive Aufklärung der Ärzte durch die Behörden oder die Gesundheitspolitik. Doch davon ist nicht das Geringste zu merken. Und hinter dieser Passivität steckt Absicht. Denn würden die Behörden das penetrante Nichtmelden vieler Ärzte tatsächlich ahnden, so würde das zweifellos zu einem deutlichen Anstieg der amtlich registrierten Nebenwirkungen führen. Das hingegen würde das Vertrauen in Impfungen reduzieren, für Unruhe sorgen und die Behörden in ihrer Ansicht stören, dass eh alles in bester Ordnung ist.

Insofern muss man sich nicht wundern, dass die Dunkelziffer bei nicht gemeldeten Impfschäden enorm hoch ist. Seriöse Schätzungen gehen von einer Meldequote im einstelligen Prozentbereich aus.

Wenn Ihnen der Artikel interessant und wichtig erscheint, würde
ich mich über einen kleinen Beitrag zu meiner Arbeit sehr freuen. 

Bert Ehgartner steht auch für Vorträge, Filmvorführungen, etc. zur Verfügung. 
Nähere Informationen finden Sie auf dieser Seite. 

Das makellose Impfwesen und seine interessenskonflikt-freien Vertreter

Derzeit findet in Krems der EUFEP-Kongress 2017 statt. Ich war gestern bei diesem "europäischen Forum für evidenzbasierte Prävention" zu einer Podiumsdiskussion eingeladen, in der es auch um die Frage ging, ob die Einführung einer Impfpflicht eine geeignete Maßnahme zur Gesundheitsförderung bei Kindern ist. Ich habe diese Ansicht kritisiert. Gänzlich frei von jeglicher Selbstreflexion in Bezug auf Nutzens-Schadens Abwägungen gab sich Ursula Wiedermann-Schmidt, die Leiterin des Nationalen Impfgremiums Österreichs. Ihr Referat bestand aus purer Impfwerbung. 

Podiumsdiskussion mit (v.r.n.l.) Claudia Wiesemann (Univ. Göttingen), Mike Kelly (NICE), Andrea Fried (Moderation), Irene Promussas (Lobby4Kids) und mir (Foto: U. Griebler)

Ich betonte in meiner Stellungnahme zur Impfpflicht, dass nicht nur die Eltern die ihre Kinder impfen lassen, sondern auch jene, die manche Impfungen verweigern, der Ansicht sind, zum Wohle ihrer Kinder zu handeln. Eine der beiden Einstellungen von vornherein als "falsch" abzutun, sei wissenschaftlich schwer argumentierbar. Es gäbe nämlich nicht "die Impfungen", sondern eine ganze Reihe von Einzelimpfungen mit Stärken und Schwächen, die jede für sich zu bewerten seien in ihrem individuellen Nutzen-Risiko-Profil.

Zudem besteht ein enormes Interesse der Hersteller, ihre Impfungen in die jeweiligen Impfkalender "zu drücken". Dafür wird stark lobbyiert - manchmal auch mit unerlaubten Hilfsmitteln wie der Bestechung von Politikern. (Ich brachte dafür Beispiele aus Italien und den USA, wo die Einführung von Pflichtimpfungen später zur gerichtlichen Verurteilung der verantwortlichen Politiker führte.)

Impfen ist der weltweit meist verbreitete Eingriff zur präventiven Behandlung von gesunden Kindern. Und insofern ist natürlich die Verantwortung derjenigen, die solche Therapien empfehlen oder sogar zur Pflicht machen, enorm. Es muss auf das strengste geprüft werden, dass der Nutzen das Risiko deutlich übersteigt und die Sicherheit der Impfungen durch die best möglichen Prüfverfahren gewährleistet ist.
Das ist meiner Meinung nach bei manchen Impfungen – z.B. den „Totimpfungen“, die Alu-haltige Wirkverstärker verwenden – nicht gesichert. (Meine Argumente habe ich anlässlich der in Italien geplanten Impfpflicht für 12 Krankheiten kürzlich hier zusammen gefasst. Außerdem habe ich aktuell drei Forderungen an die Gesundheitspolitik formuliert.)

Bei Masern bin ich ein Befürworter der Impfung, allerdings kein Befürworter der Impfpflicht.
Es gibt eine Menge gute positive Argumente, die für die Impfung sprechen. In der bisherigen Debatte wird aber stets nur negativ argumentiert:

• Angst vor Masern, 
• Angst vor SSPE (obwohl sich noch niemand wirklich auskennt, wie diese seltene Krankheit konkret entsteht), 
• Krankheiten sind prinzipiell schlecht und zu vermeiden, deshalb: Ziel der Ausrottung der Viren

Positive Argumente wären hingegen: 

• Viren gehören zum Leben, sie trainieren das Immunsystem und schaffen nachhaltige Kompetenz mit weniger Entgleisungen Richtung Allergien und Autoimmunität
• Die Masern-Impfung bietet einen hervorragenden Schutzeffekt - allerdings mit abgeschwächten Viren - die möglichen Komplikationen der Wildviren werden vermieden 
• Zahlreiche Studien belegen, dass masern-geimpfte Kinder bessere Abwehrkräfte haben als ungeimpfte.
• Wenn es nun noch gelingt, aus der MMR Impfung eine „Bio-Impfung“ zu machen, die in der Herstellung sowie Anwendung auf problematische Inhaltsstoffe verzichtet und auf natürliche Infektionswege Rücksicht nimmt, so wäre es sicherlich einfacher, dafür auch impfkritische Eltern zu gewinnen.
• Das würde z.B. bedeuten: Einzelimpfungen anbieten, welche inhaliert werden können

Wiedermann-Schmidt: Impfpropaganda ohne jegliche Selbstzweifel

Ursula Wiedermann-Schmidt ist die Leiterin des Instituts für Spezifische Prophylaxe und Tropenmedizin der Medizinischen Universität Wien, das traditionell recht gute Beziehungen zur Industrie pflegt. Obwohl es auf Kongressen mittlerweile als Pflicht gilt, eine Erklärung zu den eigenen Interessenskonflikten voran zu stellen, kam von Wiedermann-Schmidt nichts.
In ihrem Vortrag mit dem Titel "Evidenzbasierte Empfehlungen für Impfprogramme" war von irgendwelchen möglichen Nebenwirkungen von Impfungen nicht mal am Rande die Rede. Viel einseitiger konnte eine Thematik kaum noch dargestellt werden. Als Gefährdung der öffentlichen Gesundheit wurden lediglich die Impfkritiker und Impfgegner erwähnt.
Karl Zwiauer, der Vorstand der Kinderklinik am LKH St. Pölten leitete ihr Referat entsprechend ein. Heute ginge es um das Grundübel, sagte er: Und das sei die Impfmüdigkeit in bestimmten Kreisen der Bevölkerung. 

Wiedermann-Schmidt zeigte Grafiken, in denen dem Impfen ein Anteil von rund 100 Prozent an der Beseitigung von Krankheiten wie Polio, Diphtherie, Tetanus, Keuchhusten, etc. zugeschrieben wurde. Dass derzeit in der internationalen wissenschaftlichen Community z.B. bei Keuchhusten darüber debattiert wird, dass dieser Impfstoff - wenn überhaupt - dann nur kurzzeitig wirkt und dringend verbessert werden muss – keine Erwähnung.
Dass auf internationalen Fachkongressen bestimmte Impfungen und deren Inhaltsstoffe als Auslöser von Allergien und Autoimmunkrankheiten diskutiert werden – nicht ein Wort.
Noch selten habe ich in einem Vortrag zur "evidenzbasierten Medizin" eine derart einseitige Auslegung von "Evidenz" erlebt.

Ursula Wiedermann-Schmidt: Im Dienste der Impfwerbung

Ich bezeichnete in einer Wortmeldung ihren Vortrag als "pure Impfwerbung" und kritisierte, dass die Meldepflicht der Ärzte für mögliche Nebenwirkungen von Impfungen kaum wahrgenommen wird und vollständig intransparent abläuft. 

Darauf entgegnete Wiedermann-Schmidt, dass es die Pflicht der Ärzte sei, die gesetzlich vorgeschriebenen Meldungen zu machen. Das funktioniere auch - die Nebenwirkungs-Übersichten seien im Internet auf der Webseite der Behörden transparent gemacht und jederzeit nachlesbar. 

Mir ist es bisher nicht gelungen, diese "transparenten" Informationen zu finden. Nicht mal auf der Übersichtsseite des Gesundheitsministeriums mit dem Titel "Informationen zur Impfstoffsicherheit" gibt es einen Link zu einer Übersicht der gemeldeten Nebenwirkungen.

Wenn man etwas weiter sucht, so kommt man zum Artikel "Reaktionen und Nebenwirkungen nach Impfungen", den Wiedermann-Schmidt selbst mit herausgegeben hat. Wie tendenziös dieser Artikel ist, geht schon aus der Gestaltung der Titelseite hervor, die ich Ihnen nicht vorenthalten möchte:

Wahrnehmung des Risikopotenzials von Impfungen: unterentwickelt bis nicht vorhanden

Sowohl Ursula Wiedermann-Schmidt als auch Karl Zwiauer sind Mitglieder des "Nationalen Impfgremiums", die dem Ministerium in Sachen Impfungen als "unabhängige" Berater zur Seite stehen und den nationalen Impfplan erstellen.

Um das deutsche Pendant, die STIKO (Ständige Impfkommission am Robert Koch Institut), gab es während der letzten Jahre heftige Diskussionen um finanzielle Interessenskonflikte. Viele der Mitglieder arbeiteten immer wieder für Impfstoff-Hersteller, ohne dass dies öffentlich bekannt war. Als schließlich der damalige Leiter der STIKO Geld eines Impfstoffherstellers "zur Förderung des Impfgedankens" annahm und kurz darauf gleich ganz in die Dienste der Industrie wechselte, war der Bogen überspannt und es setzte erstmals heftige Kritik in den Medien.

Seither gibt es immerhin eine umfassende öffentliche Selbstauskunft der STIKO-Mitglieder zu ihren Industrie-Verbindungen. Außerdem eine transparente Datenbank im Internet, die frei zugänglich ist und über alle gemeldeten ernsthaften Nebenwirkungen im zeitlichen Zusammenhang mit Impfstoffen Auskunft gibt. 

Österreich befindet sich bezüglich Transparenz bei der Meldung unerwünschter Wirkungen von Impfungen ebenso in der Steinzeit wie bei der Deklarierung finanzieller Interessenskonflikte.

Dass gerade die Spitzen-Repräsentanten dieser Geisteshaltung auf einem Kongress zur "evidenzbasierten Prävention" auftreten und dort Propaganda als Information verkaufen, ist Symptom dieser Zustände. Heilung ist weit und breit nicht in Sicht.

Wenn Ihnen der Artikel interessant und wichtig erscheint, würde
ich mich über einen kleinen Beitrag zu meiner Arbeit sehr freuen. 

Bert Ehgartner steht auch für Vorträge, Filmvorführungen, etc. zur Verfügung. 
Nähere Informationen finden Sie auf dieser Seite.