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childrenshealthdefense.org: Führen Pfizer und Moderna die Öffentlichkeit in Bezug auf die Wirksamkeit ihrer COVID-Impfstoffe in die Irre, indem sie die Tatsache vorenthalten, dass es einen anderen Weg gibt, ihre Daten zu analysieren – einen, der mehr Bedeutung in der realen Welt hat?
1954 schrieb der Schriftsteller und reuige Lobbyist der Zigarettenindustrie, Darrell Huff, den Bestseller „How to Lie with Statistics“ (Wie man mit Statistiken lügt) mit dem Ziel, der breiten Öffentlichkeit beizubringen, wie man die „Geheimsprache der Statistik“ entschlüsselt.
In seiner Einleitung schrieb Huff: „Durchschnittswerte und Beziehungen und Trends und Diagramme sind nicht immer das, was sie zu sein scheinen.“ Er fügte hinzu: „Es kann mehr in ihnen stecken, als man auf den ersten Blick sieht, und es kann auch sehr viel weniger sein.“
Fast 70 Jahre später scheint Huffs Ermahnung, dass eine „gut verpackte Statistik“ „sensationalisieren, aufblasen, verwirren und zu sehr vereinfachen“ kann, aktueller denn je. Ein aktuelles Beispiel sind die „schlagzeilenträchtigen“, aber irreführenden Behauptungen der COVID-Impfstoffentwickler über die „95%ige Wirksamkeit“ ihrer Produkte. Wie BMJ-Redakteur Peter Doshi und andere seit Monaten bestätigen, handelt es sich bei diesen Wirksamkeitsangaben größtenteils um statistische Augenwischerei.
Warum sind die Behauptungen der Hersteller über die Wirksamkeit von Impfstoffen irreführend? Pfizer und Moderna lehnten es ab, der Öffentlichkeit mitzuteilen, dass es einen anderen Weg gibt, ihre Daten zu analysieren, der mehr Bedeutung in der realen Welt hat.
Untersucht man eine Statistik, die als absolute Risikoreduktion bezeichnet wird – die Anzahl der Prozentpunkte, um die das Risiko einer Person sinkt, wenn sie etwas „Schützendes“ tut -, dann machen die COVID-Impfstoffe der beiden Unternehmen kaum eine Delle: Sie reduzieren das Risiko einer Person, an COVID-Symptomen zu erkranken (der Endpunkt der klinischen Studien), um weniger als 1%. Dies ist die praktische Zahl, die die Menschen wahrscheinlich am meisten interessiert.
Wie viele Menschen, die sich von dem irreführenden Mantra „95 % wirksam“ haben beeinflussen lassen, hätten sich stattdessen entschieden, die Impfstoffe abzulehnen – Produkte, die sich als höchst unsicher und in einigen Fällen als tödlich erwiesen haben?
Unglücklicherweise hat Pfizer gerade angekündigt, dass seine COVID-Injektion „100% wirksam für 12- bis 15-Jährige“ ist und damit seine Wirksamkeitsbehauptungen vom November für Menschen ab 16 Jahren toppt. Diese Ankündigung bereitet die Bühne für die von der US Food and Drug Administration (FDA) vorhergesagte Zulassung des nicht lizenzierten Impfstoffs von Pfizer für den Markt der Jugendlichen.
Eltern, die wissen, dass COVID nur selten eine Gefahr für Kinder und Jugendliche darstellt, planen vielleicht schon, ihre Kinder von den experimentellen Impfungen fernzuhalten, aber es gibt noch andere Gründe, die neuesten grandiosen Behauptungen von Pfizer mit einem Körnchen Salz zu nehmen.
Absolutes vs. relatives Risiko
Im November – kurz bevor die FDA die erste Notfallzulassung (EUA) für Pfizers COVID-Impfstoff erteilte – warnte Doshi die Öffentlichkeit, dass die Wirksamkeitsergebnisse von Pfizer und Moderna nur deshalb so dramatisch erscheinen, weil die Firmen sie aus Daten zum relativen Risiko ableiten.
Absolutes Risiko, einfach erklärt, ist „die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ergebnis eintreten wird“. Relatives Risiko „vergleicht das Risiko eines Gesundheitsereignisses … in einer Gruppe mit dem Risiko in einer anderen Gruppe.“
Pfizer teilte der FDA mit, dass acht (von ca. 22’000) Freiwilligen in seiner Impfstoffgruppe einen PCR-bestätigten Fall von COVID-19 entwickelten, im Vergleich zu 162 von 22’000 Freiwilligen in der Placebogruppe. Moderna meldete eine ähnliche Verteilung – fünf von 15’000 in der Impfstoffgruppe gegenüber 90 von 15’000 in der Plazebogruppe.
Wenn man nachrechnet, zeigten die Zahlen der klinischen Studie von Pfizer: „Die Risikoreduktion in absoluten Zahlen [war] nur 0,7 %, von einem bereits sehr niedrigen Risiko von 0,74 % [in der Placebogruppe] auf ein minimales Risiko von 0,04 % [in der Impfstoffgruppe].“ (Das Dividieren von 0,7 – der Unterschied zwischen den beiden Gruppen – durch 0,74 ist die mathematische Berechnung, die die angepriesene „95% wirksam“ Zahl produziert).
Obwohl die acht gegenüber 162 PCR-bestätigten COVID-Fällen in der Pfizer-Studie für den Gelegenheitsleser wie ein großer Unterschied klingen mögen, machte Peter Doshi die Öffentlichkeit anschließend auf die Tatsache aufmerksam, dass Pfizer seine Analyse verzerrt hat, indem mehr als 3400 Personen mit nicht PCR-bestätigten COVID-Symptomen ausgeschlossen wurden – Personen, die fast gleichmäßig auf die Impfstoff- und Placebogruppe verteilt waren.
Wie Doshi im BMJ schrieb: „Da es 20 Mal mehr Verdachtsfälle als bestätigte Fälle gibt, kann diese Kategorie von Erkrankungen nicht einfach ignoriert werden, weil es kein positives PCR-Testergebnis gab. Das macht es in der Tat umso dringlicher, sie zu verstehen.“
Wenn man sowohl die vermuteten als auch die bestätigten Fälle mit einbezieht, so Doshi, würde das relative Risiko von 95 % auf 19 % sinken.
Im Jahr 2019 erklärte der Autor eines Prä-COVID-Papiers „How to Communicate Evidence to Patients“ (zitiert in einem Post-COVID-Blog), dass relative Risiken „die Wahrnehmung des Unterschieds“ zwischen Gruppen übertreiben können – insbesondere, wie im Fall von COVID-Impfstoffen und vielen anderen medizinischen Interventionen, „wenn die absoluten Risiken sehr klein sind.“
Andere Forscher stimmen zu, dass die Verschleierung der „zugrundeliegenden absoluten Risiken“ (und die Tendenz zur „Überschätzung“ von Effekten, die in relativen Begriffen dargestellt werden) eine „große Schwäche“ der relativen Risikodaten sind. Aus diesen Gründen bestehen viele Forscher darauf, dass ein Risikomaß „nicht ohne das andere interpretiert werden kann“.
Mit Blick auf die Wichtigkeit, ein „vollständiges Bild“ zu liefern und beide Maße zu kommunizieren, erklärten europäische Forscher im Jahr 2017, wie relative Risikodaten allein in die Irre führen können:
„Wenn relative Risiken für die Darstellung der Effekte einer Behandlung verwendet werden, kann dies die Behandlung besser erscheinen lassen, als sie tatsächlich ist. Zum Beispiel können Forscher behaupten, dass eine bestimmte Behandlung die Sterblichkeit um 50% reduziert, wenn die Intervention die Sterberate von 0,002% auf 0,001% reduziert, eine Verbesserung, deren klinische Relevanz in Frage gestellt werden kann.“
Risikoreduktion … oder Risikoverstärkung?
Im Bereich der Impfstoffe ist ein subtiles Nebenprodukt des engen Fokus auf relative risikobasierte Wirksamkeitsstatistiken, dass letztere oft sinnvolle Diskussionen über die Sicherheit in den Schatten stellen.
Pfizers Ankündigung einer 100-prozentigen Wirksamkeit bei jüngeren Heranwachsenden scheint genau dieses Ziel zu verfolgen und die Aufmerksamkeit von den 4178 Todesfällen nach der COVID-Impfung abzulenken, die dem US-amerikanischen Vaccine Adverse Event Reporting System (VAERS) bis zum 3. Mai gemeldet wurden.
In Europa war der Fallout des COVID-Impfstoffs ebenso alarmierend: Die EudraVigilance-Datenbank listet 8430 Todesfälle (bis 24. April) – und mehr als 354’000 Verletzungen – nach der Injektion einer der vier für den Notfall zugelassenen Impfungen (hergestellt von Pfizer-BioNTech, Moderna, Janssen/Johnson & Johnson oder AstraZeneca) auf.
Zusätzlich zu den Berichten an die offiziellen Datenbanken haben Tausende von Personen Geschichten über COVID-Impfstoffverletzungen in den sozialen Medien gepostet. Facebook löschte kürzlich eine Gruppe für COVID-19-Impfstoff-Opfer und -Familien, die mehr als 120’000 Follower hatte – die Gruppe „hatte mehr als 10’000 Follower pro Woche hinzugewonnen.“ Die Aktion des Unternehmens ist Teil einer unverhohlenen Big-Tech-Bemühung, Online-Diskussionen über Impfstoffrisiken einzuschränken und sie als „Fehlinformation“ zu brandmarken.
Der Physiker und Mediziner Richard Fleming, Ph.D., M.D., J.D., der die Aufmerksamkeit auf die zunehmenden Beweise für die Gefahren des COVID-Impfstoffs lenkte, beschrieb kürzlich erhöhte Risiken für Entzündungen und Blutgerinnung sowie eine besorgniserregende Art von Proteinverklumpung, die mit Demenz und anderen neurologischen Störungen in Verbindung gebracht wird.
Fleming forderte die Biden-Administration auf, sofort neu zu bewerten, „ob es eine nachgewiesene Wirksamkeit“ der COVID-Spritzen gibt. Nach Flemings Ansicht zeigen die eigenen Daten der Firmen, dass die Injektionen „keinen statistisch signifikanten Nutzen“ haben und „null Unterschied beim Stoppen von COVID machen“.
Widerrede
Im abschließenden Kapitel von „How to Lie with Statistics“ ermutigte Huff die Öffentlichkeit, kritischer zu sein und gefälschten Statistiken „zu widersprechen“ und sie „zu entlarven“. Zu diesem Zweck empfahl er, fünf einfache Fragen zu stellen, die alle hilfreich sein könnten, wenn die Öffentlichkeit die pauschalen Verlautbarungen der Impfstoffindustrie über die Wirksamkeit und Sicherheit von COVID-Impfstoffen und die zielgerichteten Aussagen der Regulierungsbehörden über die Herdenimmunität unter die Lupe nimmt:
- „Wer sagt das?“ Diese Frage beinhaltet die Bewertung von Phänomenen wie der Voreingenommenheit von Forschern, der Verwendung von mehrdeutigen Aussagen, der „Auswahl von günstigen Daten und der Unterdrückung von ungünstigen“ und dem Vertrauen auf unzulässige Maßnahmen.
- „Woher weiß er das?“ Die Bewertung dieser Frage beinhaltet die Betrachtung von voreingenommenen oder unsachgemäßen Stichproben, kleinen Stichprobengrößen und niedrigen Antwortquoten, einschließlich der Versuche des Forschers, diese Mängel zu vertuschen.
- „Was fehlt?“ Verlassen sich die Forscher auf nichtssagende Durchschnittswerte oder versäumen sie es, ihre Ergebnisse zu kontextualisieren?
- „Hat jemand das Thema gewechselt?“ Huff merkte an, dass „eine Sache nur allzu oft als eine andere berichtet wird“.
- „Ergibt es Sinn?“ Mit dieser letzten Frage warnte Huff, dass viele fehlerhafte Statistiken – besonders im medizinischen Bereich – „nur deshalb durchkommen, weil die Magie der Zahlen eine Aussetzung des gesunden Menschenverstands bewirkt.“
Wie der Vorsitzende von Children’s Health Defense, Robert F. Kennedy, Jr. im Januar anmerkte, „macht es das Fehlen einer Placebogruppe in Überwachungssystemen nach Impfungen für eigennützige pharmazeutische und regulatorische Beamte leicht, Verletzungen zu unterschätzen, indem sie sie dem Zufall zuschreiben.“ Kennedy fügte hinzu: „Der Zufall erweist sich als ziemlich tödlich für die COVID-Impfstoffempfänger.“
Doshi vom BMJ hat gezeigt, dass Impfstoffhersteller nicht davor zurückschrecken, Daten in unangemessener Weise auszuschließen, von Studienprotokollen abzuweichen (und die Abweichungen dann zu verbergen), inoffiziell unverblindete Studiengruppen zu verwenden und Rohdaten (selbst wenn sie vom Steuerzahler finanziert werden) für sich zu behalten.
Eine Möglichkeit für die Öffentlichkeit, sich gegen diese „strategischen Schikanen“ und tödlichen „Zufälle“ zu wehren, besteht darin, dem Beispiel rigoroser Hinterfrager wie Doshi zu folgen und die „Vertrauenswürdigkeit und Aussagekraft“ der berichteten Ergebnisse bei jedem Schritt infrage zu stellen.