JAMA-Studie und Überprüfung einer Impfstoffhypothese
Dr. Yingxi Chen, M.D., Ph.D., vom National Cancer Institute (NCI) der National Institutes of Health (NIH), leitete ein Forschungsteam, das in einer Querschnittsstudie im JAMA Network Open schwangerschaftsbedingte Todesfälle in den USA von 2018 bis 2022 analysierte. Die zugrunde liegende Hypothese: Durch Standardisierung und Aufschlüsselung der Daten nach Alter, Ethnie und geografischer Lage lassen sich Ungleichheiten und vermeidbare Ursachen identifizieren – und damit mögliche Interventionsstrategien ableiten.
Studiendesign & Methodik
Chen und Kollegen nutzten Daten aus dem CDC WONDER-System für Geburts- und Sterbeurkunden, die 18,5 Millionen Lebendgeburten und 6.283 schwangerschaftsbedingte Todesfälle umfassen – darunter 1.891 Fälle später Müttersterblichkeit. Die Forscher berechneten altersstandardisierte Sterblichkeitsraten (ASR) und stratifizierten nach ethnischer Zugehörigkeit, Bundesstaat und Altersgruppe. Untersucht wurden zentrale Todesursachen wie Bluthochdruck, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und substanzbedingte Sterblichkeit sowie beitragende Faktoren wie psychische Erkrankungen und Krebs.
Zentrale Ergebnisse
Die schwangerschaftsbedingte Sterblichkeitsrate stieg zwischen 2018 und 2022 um 27,7 % – von 25,3 auf 32,6 Todesfälle pro 100.000 Lebendgeburten. Dabei traten gravierende ethnische Unterschiede zutage:
- Frauen indianischer Herkunft und Ureinwohnerinnen Alaskas verzeichneten mit 106,3 Todesfällen die höchste Rate.
- Schwarze nicht-hispanische Frauen wiesen eine Sterblichkeit von 76,9 auf – fast viermal höher als bei weißen Frauen.
Auch geografisch zeigten sich Unterschiede:
- Alabama (59,7) und Mississippi (58,2) meldeten die höchsten Werte,
- Kalifornien mit 18,5 die niedrigste.
30 % aller Todesfälle entfielen auf späte Müttersterblichkeit (zwischen 42 Tagen und einem Jahr nach der Geburt), wobei Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Krebs und Drogenkonsum zu den häufigsten Ursachen zählten. Laut den Forschern hätten 2.679 Mütterleben gerettet werden können, wenn alle Bundesstaaten Kaliforniens niedrige Sterblichkeitsrate erreicht hätten.
Einschränkungen & Datenqualität
Die Autoren benennen offen methodische Begrenzungen:
- Mögliche Fehler bei der Todesursachen-Kodierung (z. B. fehlerhafte Angabe des Schwangerschaftsstatus oder der Ethnie)
- Standardisierte Müttersterblichkeitsberichterstattung wurde erst ab 2018 vollständig eingeführt
- Wichtige Ursachen wie Mord, Suizid und Unfälle wurden nicht berücksichtigt
- Keine kausalen Aussagen: Weder COVID-19 noch Impfstatus oder andere Störfaktoren wurden analysiert
Besorgniserregender Trend
Insbesondere der starke Anstieg im Jahr 2021 fällt auf. Chen et al. betonen jedoch ausdrücklich, dass COVID-19-Infektionen und Impfungen nicht Teil der Datenerhebung waren. Die Studie weist auf psychische Erkrankungen und substanzbedingte Todesursachen hin, die für über 20 % der späten Müttersterblichkeit verantwortlich sind – ein Indiz für gesellschaftlichen Stress, strukturelle Defizite im Gesundheitssystem und Versagen der öffentlichen Gesundheitsvorsorge, nicht unbedingt für medizinische Einzelmaßnahmen.
Kontrast: McCulloughs Interpretation
In einem Beitrag auf Focal Points: Couragierter Diskurs vom 7. Mai bringt Dr. Peter McCullough den Anstieg der Sterblichkeit im Jahr 2021 mit der Massenimpfung gegen COVID-19 in Verbindung. Ohne Primärdaten vorzulegen, verweist er auf Huang et al. (2022), die das Jahr 2021 als Höhepunkt der Impfkampagne zeigen, und stellt einen kausalen Zusammenhang zwischen mRNA-Impfstoffen und kardiovaskulären sowie krebsbedingten Todesfällen her. Er fordert eine Verknüpfung der CDC-Wonder-Daten mit Impfaufzeichnungen, um „der Welt zu sagen, was wirklich passiert ist“.
Die JAMA-Studie von Chen et al. enthält jedoch weder Impfstatus noch Hinweise darauf, dass COVID-19-Impfstoffe mit der Müttersterblichkeit in Verbindung stehen. Tatsächlich war die Impfquote in Hochrisikostaaten wie Alabama und Mississippi niedriger. McCulloughs Hypothese basiert auf Assoziationen, nicht auf nachgewiesener Kausalität. Obwohl Herz- und Krebsrisiken in der Fachliteratur diskutiert werden, finden sich in den Daten von Chen et al. keine Belege für einen ursächlichen Zusammenhang. McCullough verwendet eine deskriptive Studie als indirekten Beleg für eine biomedizinische Hypothese – ohne zeitliche oder statistische Absicherung.
Fazit: Beleg vs. Behauptung
Die JAMA-Studie unter Leitung der NIH bietet eine präzise, datenbasierte Übersicht über strukturelle Missstände und demografische Ungleichheiten bei der Müttergesundheit – insbesondere bei indigenen und afroamerikanischen Frauen. Sie verzichtet jedoch bewusst auf kausale Deutungen im Zusammenhang mit COVID-19 oder Impfungen.
Dr. McCullough nutzt dieselbe Datenbasis für eine impfstoffkritische These, ohne jedoch die dafür nötigen direkten Belege zu liefern. Die Forderung, Impf- und Sterbedaten zu verknüpfen, mag berechtigt sein – doch eine Kausalbehauptung ohne solche Verknüpfungen untergräbt die wissenschaftliche Glaubwürdigkeit.
Verantwortliche Autoren
- Dr. Yingxi Chen, MD, PhD – Abteilung für Krebsepidemiologie und -genetik, National Cancer Institute, NIH
- Dr. Christian C. Abnet, PhD, MPH – ebenfalls NCI, NIH
Weitere Autoren sind in der Originalquelle aufgeführt.
Quelle: JAMA Network Open
