COVID – Pandemische Interventionen, nicht das Virus, trieben die Sterblichkeitsspitzen in die Höhe

Kanadische Forscher, die detaillierte geografische und zeitliche Daten zur Gesamtsterblichkeit in den USA und Nordamerika analysierten, kamen zu dem Schluss, dass die Daten nicht mit den bestehenden Modellen zur Ausbreitung von Pandemieviren vereinbar sind. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Pandemiebekämpfungsmaßnahmen sowie fehlerhafte und gefährliche medizinische Behandlungen zu einem sprunghaften Anstieg der Sterblichkeit im Jahr 2020 führten.

Die Todesfälle während des ersten „Höhepunkts“ der COVID-19-Pandemie sind auf medizinische und staatliche Eingriffe zurückzuführen, nicht auf ein zirkulierendes Atemwegsvirus, schlussfolgern kanadische Forscher in einer am Montag auf Preprints.org veröffentlichten Arbeit.

Diese Eingriffe führten zum Tod von vor allem älteren und armen Menschen, so die Forscher der kanadischen gemeinnützigen Correlation: Research in the Public Interest sagten.

Joseph Hickey, Ph.D., Denis Rancourt, Ph.D., und Christian Linard, Ph.D., Autoren der bahnbrechenden Gesamtmortalitätsforschung seit Beginn der Pandemie, analysierten die Gesamtmortalitätsdaten an verschiedenen Orten der nördlichen Hemisphäre während des „ersten“ und „sommerlichen“ Pandemiehöhepunkts im März-Mai und Juni-September 2020.

In ihrem 356-seitigen Papier analysierten sie Daten aus weiten Teilen Europas und aus wichtigen Orten in den USA auf verschiedenen geografischen Ebenen – nach Bundesstaaten und Bezirken in den USA sowie nach „nationalen Einheiten der territorialen Statistik“ in Europa, die in etwa den Bezirken in den USA entsprechen.

Sie verglichen die tatsächliche Gesamtmortalitätsrate an diesen Orten mit der vorhergesagten Gesamtmortalitätsrate für ein ansteckendes Pandemievirus, wie sie von epidemiologischen Standardmodellen ermittelt wurde. Sie stellten fest, dass die Ergebnisse selbst unter Berücksichtigung von Mängeln in diesen Modellen ganz anders ausfielen, als zu erwarten gewesen wäre.

Sie sagten, ihre Ergebnisse seien ein „starker Beweis“ dafür, dass die Muster der überhöhten Sterblichkeit nicht durch ein „neuartiges und virulentes Virus (SARS-CoV-2), das sich durch Kontakt von Mensch zu Mensch ausbreitet“, erklärt werden können, wie die meisten Analysten der frühen Spitzen der überhöhten Sterblichkeit angenommen haben.

Sie schrieben:

„Dies bedeutet, dass das Paradigma, dass eine sich ausbreitende virale Atemwegserkrankung die Übersterblichkeit während Covid verursacht hat, falsch ist. Das besagte Paradigma wird durch empirische Beobachtungen hochauflösender geotemporaler Variationen der alters- und gebrechlichkeitsbereinigten Übersterblichkeit … auf zwei Kontinenten der nördlichen Hemisphäre widerlegt.

„Stattdessen scheint die Übersterblichkeit vollständig iatrogen und durch die auferlegte so genannte pandemische Reaktion verursacht zu sein.“

Die Autoren stellten die Hypothese auf, dass eine komplexe Reihe von Lockdown-bezogenen Maßnahmen, die großen biologischen Stress verursachten, gefährliche medizinische Behandlungen, die in einem Zustand der Panik angewendet wurden, und das Versäumnis, Lungenentzündungen und Atemwegserkrankungen richtig zu behandeln, führten zu einer überhöhten Sterblichkeit während der frühen Sterblichkeitsspitzen während der Pandemie, wie sie auch in anderen Forschungsarbeiten dargelegt haben.

Benachbarte Gerichtsbarkeiten hätten ähnliche überhöhte Sterblichkeitsraten aufweisen müssen – taten sie aber nicht

Fast unmittelbar nachdem die Weltgesundheitsorganisation COVID-19 am 11. März 2020 zur Pandemie erklärt hatte, gab es in einigen Gerichtsbezirken große Spitzen der Übersterblichkeit und in anderen nicht – selbst wenn die Gerichtsbezirke aneinander grenzten, eine hohe Bevölkerungsdichte aufwiesen und eine beträchtliche Anzahl von Menschen täglich zwischen ihnen hin und her zog.

Die Forscher fanden ein hohes Maß an „geografischer Heterogenität“ bei der Übersterblichkeit während der ersten Spitze Anfang 2020, was im Gegensatz zu den Standardvorhersagen epidemiologischer Modelle steht, die davon ausgehen, dass ähnliche, benachbarte Orte ähnliche Ergebnisse aufweisen würden.

So untersuchten sie beispielsweise die westliche Grenze Deutschlands zu den Niederlanden, Frankreich und Belgien. Die Regionen weisen eine sehr ähnliche Bevölkerungsdichte, ein ähnliches Bevölkerungsprofil und ein hohes Verkehrsaufkommen auf, was zu der Annahme führte, dass diese Regionen ähnliche Übersterblichkeitsergebnisse aufweisen würden.

In Deutschland gab es jedoch in den westlichen Grenzregionen fast keine Übersterblichkeit, während Frankreich, Belgien und die Niederlande eine hohe Übersterblichkeit aufwiesen.

„Die Tatsache, dass es diesen großen Unterschied in der Sterblichkeit auf beiden Seiten der Grenze gibt, deutet darauf hin, dass es etwas gibt, das mit einer Politik oder einer Maßnahme zu tun hat, die für diesen großen Unterschied verantwortlich ist“, sagte Hauptautor Hickey gegenüber The Defender. „Das Virus würde nicht an der Grenze Halt machen, denn die Menschen reisen über die Grenze. Und es ist angeblich sehr ansteckend.“

Die Forscher verglichen auch Städte mit ähnlichen Bevölkerungsprofilen, Gesundheitssystemen und großen Flughäfen innerhalb von Ländern – wie New York, Los Angeles und San Francisco in den USA und Mailand und Rom in Italien – und fanden starke Unterschiede in der Übersterblichkeit.

Standardisierte groß angelegte räumliche epidemiologische Modelle, die die Reisebewegungen der Menschen zu internationalen Flughäfen und die Verbreitung des Virus berücksichtigen, hätten eine gleichmäßigere Verteilung des Virus in diesen verschiedenen Orten vorhergesagt, sagte Hickey. Das wäre auch unter Berücksichtigung der zu Beginn der Pandemie fast sofort ergriffenen Reisebeschränkungen wahr gewesen.

Allerdings zeigte die Sterblichkeitsrate, dass einige Orte, wie New York, hohe Spitzen in der Übersterblichkeit hatten, andere wie San Francisco jedoch nicht.

Zeitpunkt der Übersterblichkeitsspitzen stimmte nicht mit Erwartungen überein

Die Forscher fanden auch heraus, dass innerhalb von Ländern die Spitzen der Übersterblichkeit sehr unterschiedlich waren – an manchen Orten höher, an anderen niedriger –, aber die Spitzen traten zur gleichen Zeit auf. Diese Ergebnisse widersprechen ebenfalls den Erwartungen der Standardmodelle zur Sterblichkeit von COVID-19.

Beispielsweise fand ihre Analyse mehrerer Gerichtsbarkeiten in Italien eine weite Variation in der Rate der Übersterblichkeit – einen siebenfachen Unterschied zwischen Nordwestitalien und Zentralitalien –, obwohl die Spitzen der Übersterblichkeit im ganzen Land zur gleichen Zeit auftraten. Dieser Trend war ähnlich für alle europäischen Länder, die einen hohen Übersterblichkeitsgipfel aufwiesen.

Das bedeutet, dass statt das Virus sich von großen urbanen Zentren mit großen Flughäfen zu ländlichen Gebieten zu verbreiten, wie es epidemiologische Modelle vorhersagen würden, urbane und ländliche Zentren ihre Spitzen gleichzeitig erlebten.

Hickey sagte, dass es Mängel in den typischen Modellen gebe, die viele Unterschiede in den Populationen nicht berücksichtigen. Wenn die Modelle jedoch angepasst würden, um all die regionalen und bevölkerungsbezogenen Unterschiede zu berücksichtigen, die in der realen Welt festgestellt wurden, würde das Ergebnis eine größere Heterogenität von Ort zu Ort aufweisen. Stattdessen gab es jedoch ein hohes Maß an Synchronizität bei den Übersterblichkeits-Spitzen aller Todesursachen.

Höhere Sterblichkeit in ärmeren Gegenden

Die Forscher fanden auch große Unterschiede zwischen reichen Orten und benachbarten armen Gegenden, durch ihre Analyse der „Inter-Kreise Disparitäten“. Sie untersuchten sozioökonomische Verwundbarkeitsmetriken, einschließlich des Pro-Kopf-Einkommens.

Eine der größten Ungleichheiten war zwischen Manhattan und der Bronx, die aneinander grenzen. Orte mit höherer Armut und einer größeren Anzahl von nicht-weißen Bewohnern, wie die Bronx, hatten eine viel höhere Sterblichkeit als das benachbarte Manhattan. Sie fanden ähnliche Ungleichheiten in verschiedenen Stadtteilen Londons.

„Außergewöhnlich große F-Spitzen [erste Spitzenperiode der Übersterblichkeit] traten in Gebieten mit großen öffentlich finanzierten Krankenhäusern auf, die arme oder sozioökonomisch schwache Gemeinschaften versorgen, in Regionen, in denen arme Viertel in der Nähe von wohlhabenden Vierteln liegen, wie im Fall der Bronx in New York City und den beiden Stadtteilen Brent und Westminster in London, UK“, schrieben sie.

Traditionelle epidemiologische Modelle der viralen Ausbreitung prognostizieren, dass Menschen, die in überfüllten Wohnverhältnissen leben, höhere Raten der Übersterblichkeit haben, wenn ein ansteckendes Virus verbreitet wird. Die Übersterblichkeitsdaten zeigten jedoch ein hohes Maß an Variabilität. In einigen Gebieten hatten Menschen in überfüllten Wohnverhältnissen hohe Übersterblichkeit, in anderen jedoch niedrige Übersterblichkeit.

Die Forscher analysierten auch Todesfälle je nach institutionellem Standort, indem sie Krankenhäuser, Pflegeheime und Haushalte verglichen. Sie fanden heraus, dass an Orten mit hoher Übersterblichkeit ein überproportionaler Anteil der Todesfälle in Krankenhäusern stattfand. An Orten mit niedriger Übersterblichkeit war jedoch ein höherer Anteil der Todesfälle als normal zu Hause.

Angesichts der Tatsache, dass das vorherrschende Paradigma der viralen Ausbreitung die Verteilung der Übersterblichkeit allgemein nicht erklärte, argumentieren sie, dass die höhere Zahl der Todesfälle in Krankenhäusern an Orten mit höherer Übersterblichkeit die Hypothese unterstützt, dass medizinische Interventionen die Zahl der Todesfälle in die Höhe trieben.

Beispielsweise sagte Hickey, dass im „Trubel der ersten Monate von COVID“ Maßnahmen wie mechanische Beatmung auf ungetestete Weise angewendet wurden. Sie wurden häufig eingesetzt, und manchmal wurden zwei Personen auf dasselbe Beatmungsgerät gelegt. „Anästhesiemaschinen“, die größere Risiken als reguläre mechanische Beatmungsgeräte mit sich bringen, wurden verwendet.

Hickey sagte, sie argumentierten auch, dass der biologische Stress der Pandemie-Politiken, die die Menschen in Lockdowns sperrten, sie isolierten, Tests und andere Maßnahmen auferlegten, großen Bevölkerungsgruppen großen Stress bereiteten.

Dieser Stress reduzierte die Effizienz des Immunsystems und machte die Menschen anfälliger dafür, Lungenentzündungen zu entwickeln, die dann unbehandelt blieben. Dies war ein Haupttreiber der überhöhten Sterblichkeit während der ersten Spitzenperiode.