Von Kit Knightly
In den Schlagzeilen wird eine neue Studie gelobt, die behauptet, dass der Covid-„Impfstoff“ das Risiko für „Covid-bedingte“ Herzinfarkte und Schlaganfälle um 40 % senkt:
Eine neue Studie hat ergeben, dass der Impfstoff mit einem um fast 40 Prozent geringeren Risiko für Covid-19-bedingte Ereignisse wie Herzinfarkt und Schlaganfall in Verbindung steht.
Das ist eine moralische Lüge in der großen Tradition von „verdammten Lügen und Statistiken“.
Hinter der Schlagzeile verbirgt sich die hässliche Realität, dass diese „Studie“ bedeutungsloser Schund ist. Eine Ansammlung von Zahlen ohne jeglichen Bezug zur Praxis, die NULL ungeimpfte Personen enthält, Impfschäden ignoriert und genau NULL angeblichen Nutzen für Menschen unter 75 Jahren aufzeigt.
Und das ist erst der Anfang. Hinzu kommt:
Die Stichprobe war fehlerhaft
Die Kontrollgruppe existierte nicht
Die Definitionen waren absurd
Und der „Diagnosetest“ war für den Zweck ungeeignet.
Das hat die Impfbefürworter jedoch nicht davon abgehalten, mit vorhersehbarer, überschwänglicher Begeisterung darauf zu reagieren – sei es, weil sie dafür bezahlt werden, oder weil sie sich nicht die Mühe machen, über die Schlagzeile hinaus zu lesen.
Gehen wir etwas ins Detail.
1. Keine Kontrollgruppe
Zunächst müssen wir uns mit dem Begriff „Studie“ auseinandersetzen. Die Leute sehen das Wort „Studie“ und dass sie im Journal of the American Medical Association (JAMA) veröffentlicht wurde, und werden dazu verleitet zu glauben, dass es sich hier um Ärzte handelt, die Wissenschaft betreiben.
Das ist jedoch nicht der Fall – es handelt sich lediglich um Statistiker, die Statistiken erstellen. Es ist eine Datenauswertung, mehr nicht.
Sie haben Krankenakten zusammengetragen und nach bestimmten Variablen sortiert, um nach Trends zu suchen. Das ist keine echte Wissenschaft, sondern lediglich Mathematik.
Und da die von ihnen gesammelten Daten ausschließlich auf geimpften Militärveteranen basieren, offenbart sich hier der größte Mangel der Studie: Das völlige Fehlen einer Kontrollgruppe.
Die Studie wurde von Mainstream-Wissenschaftsjournalisten und Impfstoff-Lobbyisten in den sozialen Medien als Vergleich zwischen „Geimpften und Ungeimpften“ dargestellt, aber das ist einfach NICHT WAHR.
In der Stichprobe gibt es keine einzige ungeimpfte Person. Keine. Buchstäblich null.
Die beiden untersuchten Gruppen sind „Grippeimpfung“ und „Grippeimpfung + Covid-Auffrischungsimpfung von 2025“.
Also hat jede einzelne Person mindestens einen Impfstoff erhalten.
Aber es kommt noch schlimmer – tatsächlich hatten über 91 % der Teilnehmer bereits 2021 die ursprüngliche Covid-Auffrischungsimpfung erhalten.
Die folgende Tabelle listet tatsächlich auch acht weitere Impfstoffe auf, darunter RSV- und Pneumokokken-Impfstoffe, die alle von zwischen 70 % und 10 % der Stichprobe erhalten wurden:
Also hatte jede Person in beiden Studiengruppen mindestens eine Impfung erhalten. Die überwiegende, überwiegende Mehrheit hatte mindestens zwei, und einige hatten möglicherweise sogar bis zu ZEHN.
Diese Studie vergleicht keineswegs Ungeimpfte mit Geimpften, sondern vergleicht Personen, die die Grippeimpfung, die Auffrischungsimpfung von 2025 und möglicherweise acht weitere Impfungen erhalten haben, mit Personen, die „nur“ die Grippeimpfung und möglicherweise acht weitere Impfungen erhalten haben.
Damit haben sie ihre Daten bereits bedeutungslos gemacht.
Außerdem gibt es diesen merkwürdigen Hinweis im Abschnitt „Stärken und Einschränkungen“ …
Wir gingen davon aus, dass es keine Wechselwirkung zwischen COVID-19- und Grippeimpfstoffen gibt.
…warum sollten sie das denn annehmen?
Und warum fügen sie nicht hinzu, dass sie auch davon ausgegangen sind, dass es keine Wechselwirkung zwischen dem RSV-Impfstoff und dem ursprünglichen Covid-Impfstoff aus dem Jahr 2021 gibt?
Und dass sie keine Wechselwirkung zwischen der Grippeimpfung von 2024 und dem Herpes-Zoster-Impfstoff sowie zwischen der Covid-Auffrischungsimpfung von 2022 und den Pneumokokken-Impfstoffen angenommen haben.
Oder zwischen jeder einzelnen der Tausenden potenziellen Kombinationen aus einem oder mehreren Impfstoffen, die möglicherweise auf eine Weise interagieren, von der sie annahmen, dass sie nicht auftritt.
Sie verstehen, worauf ich hinauswill.
2. Lächerliche Definitionen
Nachdem wir festgestellt haben, dass die Stichprobe und das Studiendesign reiner Unsinn sind, wenden wir uns nun ihrer Hypothese zu.
Die Autoren behaupten, zu untersuchen, ob die Covid-„Impfstoff“-Formulierung für 2024–25 vor „COVID-19-assoziierten schwerwiegenden kardiovaskulären Ereignissen“ (MACE) schützt oder nicht.
Was ist also ein „COVID-19-assoziiertes schwerwiegendes kardiovaskuläres Ereignis“?
Die Primäranalyse umfasste einen zusammengesetzten Endpunkt für COVID-19-assoziierte MACE, der sich aus vier Einzelendpunkten zusammensetzte: (1) COVID-19-assoziierter kardiovaskulärer Tod; (2) COVID-19-assoziierter Myokardinfarkt; (3) COVID-19-assoziierter Schlaganfall; und (4) COVID-19-assoziierte Krankenhausaufnahme wegen Herzinsuffizienz.
Ein „schwerwiegendes kardiovaskuläres Ereignis“ ist also ein Herzinfarkt, ein Schlaganfall, eine Herzinsuffizienz oder der dadurch verursachte Tod.
Aber inwiefern stehen diese Ereignisse mit Covid-19 in „Zusammenhang“?
Nun ja…
Ein COVID-19-assoziierter kardiovaskulärer Tod wurde definiert als Tod innerhalb von 30 Tagen nach einer laborbestätigten SARS-CoV-2-Infektion, der mit einem Diagnosecode für MACE innerhalb der vorangegangenen 30 Tage einherging.
Ein „Covid-assoziierter Herztod“ ist der Tod durch einen Herzinfarkt oder Schlaganfall innerhalb von 30 Tagen nach einem positiven Covid-Test.
Das wird jedem erfahrenen Covid-Skeptiker nur allzu bekannt vorkommen. Während der „Pandemie“ galt als „Covid-Todesfall“ ein „Tod aus beliebiger Ursache innerhalb von 30 Tagen nach einem positiven Test“. Das ist direkt aus demselben Drehbuch übernommen.
Was natürlich ziemlich vernichtend ist, aber es kommt noch schlimmer. Viel, viel schlimmer [Hervorhebung hinzugefügt]:
Ein COVID-19-assoziierter Myokardinfarkt und ein COVID-19-assoziierter Schlaganfall wurden definiert als ein Besuch in der Notaufnahme oder einer Notfallambulanzinnerhalb von 24 Stunden vor oder nach einer laborbestätigten SARS-CoV-2-Infektion oder als stationäre Aufnahme 2 Tage vor bis 30 Tage nach einer laborbestätigten SARS-CoV-2-Infektion, mit einem entsprechenden Diagnosecode für Myokardinfarkt oder Schlaganfall. Ein COVID-19-assoziierter Krankenhausaufenthalt wegen Herzinsuffizienz wurde definiert als ein Krankenhausaufenthalt mit entweder einem primären Diagnosecode für Herzinsuffizienz oder einem als Herzinsuffizienz dokumentierten Aufnahmediagnosefeld, der von 2 Tagen vor bis 30 Tage nach einer laborbestätigten SARS-CoV-2-Infektion stattfand.
Haben Sie das Zauberwort entdeckt?
Ein „Covid-assoziiertes“ kardiovaskuläres Ereignis ist jeder Herzinfarkt oder Schlaganfall, der zu einem Krankenhausaufenthalt führt und bei dem der Patient 30 Tage vor ODER 2 Tage NACH dem Ereignis positiv auf Covid getestet wurde.
Mit anderen Worten: Es wurden auch Personen einbezogen, die erst nach ihrer Einweisung ins Krankenhaus positiv auf Covid-19 getestet wurden.
Selbst wenn man sich dafür entscheiden sollte, in der Fantasiewelt zu leben, in der „Covid“ tatsächlich existiert, ist dies wissenschaftlich gesehen völlig unhaltbar, da es den linearen Charakter des Kausalzusammenhangs außer Acht lässt.
Theoretisch könnte man sich nach dieser Methodik vollkommen wohl fühlen, einen Herzinfarkt erleiden, im Krankenhaus liegen, sich dort bei einem anderen Patienten mit „Covid“ anstecken – und plötzlich gilt der Herzinfarkt als „Covid-assoziiert“.
Selbst nach ihren eigenen, fehlerhaften Maßstäben ist dies irrational.
Erinnern wir uns daran, dass in der von diesen „Wissenschaftlern“ geschaffenen Welt „nosokomiale“ (im Krankenhaus erworbene) Covid-19-Fälle zwischen 18 % und 56 % aller Fälle ausmachen. Das bedeutet – wiederum nach ihrer eigenen Logik –, dass jeder, ja sogar jeder, der nach der Einweisung ins Krankenhaus positiv getestet wird, sich möglicherweise während des Krankenhausaufenthalts angesteckt hat.
Es sollte eigentlich selbstverständlich sein – aber wenn man nicht weiß, dass etwas vor dem Herzinfarkt vorhanden war, kann man unmöglich behaupten, es habe den Herzinfarkt verursacht.
Das ist grundlegende Ursache-Wirkungs-Logik, und diese Studie entscheidet sich dafür, sie zu ignorieren.
Das ist natürlich der Grund, warum sie sich für das ausweichende Wort „assoziiert“ entscheiden. Nicht „verursacht“, nicht „hervorgerufen“, sondern nur „assoziiert“.
Doch all das wird doppelt bedeutungslos, wenn wir die Realität wieder mit einbeziehen, denn natürlich gibt es nichts, womit man diese kardialen Ereignisse mit dem, was man „Covid“ nennt, „in Zusammenhang bringen“ könnte – außer einem positiven Test – und wir alle wissen (oder sollten wissen), was das bedeutet.
3. PCR-Tests. Schon wieder.
In den letzten sechs Jahren haben wir SEHR VIEL über PCR-Tests gesprochen. Dutzende Artikel, wahrscheinlich Hunderttausende von Wörtern. Wir wissen, wie sie funktionieren, oder eher, wie sie nicht funktionieren.
Ich habe darüber geschrieben, wie der kreative Einsatz von Tests, die nicht funktionieren, aus dem Nichts eine Pandemie erschaffen kann.
Alles, was sich auf PCR-Tests als zuverlässige Daten stützt, ist von Anfang an fatal fehlerhaft.
Aber lassen wir das erst einmal beiseite und tun wir wieder so, als lebten wir in einer Welt, in der Covid existiert und PCR-Tests irgendwie nützlich sind, um es nachzuweisen.
Ein großer Prozentsatz – zwischen 40 und 80 Prozent – der sogenannten „Covid-Fälle“ wird als „asymptomatisch“ definiert. Das bedeutet, dass der einzige Nachweis für das Vorhandensein des Virus ein positiver Test ist. Aber natürlich können PCR-Tests falsch-positive Ergebnisse liefern – und das ist keine Randtheorie von Verschwörungstheoretikern, sondern eine weithin akzeptierte „Wahrheit“ des Mainstreams, wie sie von den Vertretern des Establishments vertreten wird, die diese Studie durchführen.
Behaupten sie also, dass es in irgendeiner Weise möglich ist, zwischen einem falsch-positiven Test und einem asymptomatischen Fall zu unterscheiden?
Nein. Überhaupt nicht. Es handelt sich im Wesentlichen um zwei verschiedene Bezeichnungen für genau dieselbe Sache – einen positiven Test ohne Symptome.
Nirgendwo in dieser Arbeit behaupten sie, dass ihre angeblichen „positiven Fälle“ symptomatisch waren; sie beschreiben sie lediglich als „laborbestätigt“. Das bedeutet, dass selbst nach ihrer eigenen fehlerhaften und irreführenden Argumentation alle ihre positiven Fälle falsch-positive Ergebnisse sein könnten.
Versucht die Arbeit, dies zu berücksichtigen?
Natürlich nicht.
Aber es gibt noch mehr. Beispielsweise wird nirgendwo vermerkt, wie oft, von wem oder bei welchem Zyklusschwellenwert diese Patienten getestet wurden.
Ebenso wenig wird angegeben, welche Gruppe häufiger getestet wurde oder welche Gruppe einen höheren Prozentsatz an positiven Tests aufwies.
Versucht die Studie, diese Variable zu berücksichtigen?
Natürlich nicht.
Wie sieht es mit negativen Tests aus? Beispielsweise: Wurden die Personen mit nicht-COVID-assoziierten kardiovaskulären Ereignissen negativ getestet? Oder wurden sie einfach nie getestet?
Glauben Sie, dass sie uns das sagen?
Natürlich nicht.
Und was ist, wenn sie nach einem positiven Testergebnis und vor ihrem kardiovaskulären Ereignis negativ getestet wurden? Oder was ist, wenn sie mehrfach negativ getestet wurden? Werden diese Fälle außer Acht gelassen?
Glauben Sie, dass sie uns das sagen?
Natürlich nicht.
Tatsächlich erwähnt die Studie nie, dass so etwas passiert ist, was – bei einer Stichprobe von über einer Million Menschen – sehr, sehr unwahrscheinlich erscheint.
4. Falschdarstellung der Ergebnisse
Wir haben also festgestellt, dass die Stichprobe fehlerhaft war, die Kontrollgruppe nicht existierte, die Definitionen unsinnig waren und der diagnostische Test für den Zweck ungeeignet war.
Wie sieht es mit den Ergebnissen aus?
Nun, die Grafik, die am häufigsten hervorgehoben wird – und die in den sozialen Medien und in den Zeitungen die Runde macht –, ist diese hier…
…und es ist in vielerlei Hinsicht ganz einfach eine Lüge.
Fangen wir mit den Bezeichnungen an: „Covid-19-Impfung“ vs. „keine Covid-19-Impfung“.
Das ist eine Lüge.
Wir wissen, dass mindestens 89 % und möglicherweise sogar 100 % der Gruppe „keine Covid-19-Impfung“ mindestens eine Covid-Impfung erhalten haben.
Wir wissen, dass mindestens 58 % und möglicherweise sogar 100 % der Gruppe „kein Covid-19-Impfstoff“ mindestens zwei Covid-Impfstoffe erhalten haben.
Wir wissen, dass einige aus der Gruppe „kein Covid-19-Impfstoff“ sogar VIER Covid-Impfstoffe erhalten haben.
Sie als „kein Covid-19-Impfstoff“ zu bezeichnen, ist unehrlich. Wir können davon ausgehen, dass dies bis zu einem gewissen Grad zynisch beabsichtigt war, um ihr Diagramm in den sozialen Medien viral gehen zu lassen und den Impfgegnern eins auszuwischen.
Dann ist da noch die ziemlich entscheidende Frage des Alters.
Wir wissen, dass sie ihre Gruppe in drei Altersgruppen unterteilt haben (unter 65, 65–75 und über 75) – warum also nicht drei separate Linien einzeichnen, um die Ergebnisse für jede einzelne Gruppe darzustellen?
Nun, weil ihre Grafik dann VIEL weniger beeindruckend aussehen würde, da sie, wie sie selbst zugeben …
Die Wirksamkeit des Impfstoffs hinsichtlich COVID-19-assoziierter MACE war nur bei Personen über 75 Jahren statistisch signifikant… Bei Personen unter 65 Jahren sowie bei Personen im Alter von 65 bis 75 Jahren wurde keine statistisch signifikante Wirksamkeit des Impfstoffs hinsichtlich COVID-19-assoziierter MACE beobachtet.
Noch einmal, für diejenigen ganz hinten:
Bei Personen unter 65 Jahren sowie bei Personen im Alter von 65 bis 75 Jahren wurde keine statistisch signifikante Wirksamkeit des Impfstoffs hinsichtlich COVID-19-assoziierter MACE festgestellt.
Selbst nach ihren eigenen, fehlerhaften, absurden und zutiefst unehrlichen Maßstäben ist der Impfstoff von 2025 also zu 100 % nutzlos für Menschen unter 75 Jahren, wenn es um die Vorbeugung von „Covid-assoziierten“ kardiovaskulären Ereignissen geht.
5. Lücken in den Daten
Um es höflich auszudrücken: Die Studie scheint bei den Daten auf Breite statt auf Tiefe gesetzt zu haben, in der Hoffnung, dass eine große Stichprobe mit hohen Zahlen den Anschein von Vollständigkeit erweckt, doch die Daten enthalten erschreckend wenige Details.
Die Stichprobe umfasst zwar etwa 1 Million Menschen, doch die Gesamtzahl der angeblichen „Covid-assoziierten schwerwiegenden kardiovaskulären Ereignisse“ (MACEs) beträgt lediglich 411.
Das ist ein relativ winziger Datenpool, der von einer einfachen Untersuchung profitieren würde.
Beispielsweise wäre es ein Kinderspiel, diese 411 Vorfälle nach Alter grafisch darzustellen und zu berichten, bei welcher Gruppe (Geimpfte vs. „Ungeimpfte“) die Vorfälle im Durchschnitt in jüngerem Alter auftraten.
Oder, da wir wissen, dass sie einen „Zusammenhang“ zwischen „Covid“ und diesen MACEs ausschließlich auf der Grundlage eines PCR-Tests angenommen haben, der zwischen 30 Tagen vor und zwei Tagen nach dem MACE durchgeführt wurde, könnten sie uns mitteilen, wann jeder dieser Tests durchgeführt wurde und wie viele davon nachträglich erfolgten.
Sie hätten die 411 Fälle nach Impfstatus aufschlüsseln können – über alle 10 potenziellen Impfstoffe hinweg –, um dort nach Mustern zu suchen.
Oder sie hätten die Fälle nach Moderna und Pfizer aufschlüsseln können (anstatt sie alle in einen Topf zu werfen, wie sie selbst zugeben).
Sie hätten die 411 Fälle nach Begleiterkrankungen grafisch darstellen können. Oder nach Geschlecht. Oder nach ethnischer Zugehörigkeit. Oder nach Obdachlosigkeit.
All dies hätte es ihnen ermöglicht, nach Trends zu suchen.
Beispielsweise könnte es sein, dass die „geimpfte“ Gruppe insgesamt eine niedrigere MACE-Rate aufweist, die Betroffenen jedoch alle jünger waren und keine Herzprobleme in der Vorgeschichte hatten – oder umgekehrt.
Das sind doch alles potenziell interessante Daten, oder?
Aber nein – sie machen sich mit nichts davon die Mühe – und auch nicht mit einer Analyse, die praktische Bedeutung haben könnte. Stattdessen nennen sie lediglich die groben Prozentsätze dieser Werte in jeder der riesigen Gruppen, ohne jemals wirklich zu versuchen, sie auf die Ergebnisse anzuwenden.
Da wir wissen, dass ihnen diese Daten vorliegen, und es sicherlich nicht schwer gewesen wäre, sie auf all diese potenziellen Muster hin zu untersuchen, müssen wir zu dem Schluss kommen, dass die Autoren entweder zu faul oder zu inkompetent waren oder feststellten, dass die Ergebnisse nicht zu ihrer gewünschten Schlussfolgerung passten.
So oder so bleibt uns ein breiter, aber sehr oberflächlicher Datenpool, der uns überhaupt nichts Wertvolles aussagt. Es ist einfach nur eine Ansammlung von Zahlen ohne jeglichen praktischen Nutzen.
6. Absolutes Risiko vs. relatives Risiko
Das ist ein altbekanntes Thema in der wissenschaftlichen Literatur, aber der Unterschied zwischen absoluter Risikoreduktion und relativer Risikoreduktion ist sehr wichtig.
In frühen Berichten über die Studie, beispielsweise in der „Washington Post“, wurde mit einer „40-prozentigen Reduktion von Herzinfarkten, Schlaganfällen und Herzinsuffizienz“ geworben:
The coronavirus vaccine reduced the risk of major cardiovascular events linked to covid-19 — strokes, heart attacks, and hospitalization from heart disease — by about 40 percent, according to new research. https://t.co/cQjvi8EMpX
— The Washington Post (@washingtonpost) June 16, 2026
Übersetzung von „X“: Die Corona-Impfung reduzierte das Risiko schwerer kardiovaskulärer Ereignisse, die mit Covid-19 in Verbindung stehen — Schlaganfälle, Herzinfarkte und Krankenhausaufenthalte aufgrund von Herzkrankheiten — um etwa 40 Prozent, so neue Forschungsergebnisse.
Das ist jedoch eine äußerst irreführende – wenn nicht gar böswillige – Verwendung der relativen Risikoreduktion.
Betrachtet man die tatsächlichen Zahlen, so stellt man fest, dass in der Gruppe der „Ungeimpften“ etwa 5 Vorfälle pro 10.000 Personen auftraten, in der Gruppe der „Geimpften“ hingegen etwa 3.
3 entspricht 60 % von 5.
Das ist also tatsächlich eine Reduktion um 40 %.
Aber lassen Sie uns diese Zahlen nehmen und sie in ein absolutes Risiko umrechnen. Zunächst, indem wir die in der Studie verwendete Einheit „pro 10.000 Personen“ weglassen und zu normalen Prozentangaben zurückkehren.
MACE-Risiko bei „Ungeimpften“: 0,056 %
MACE-Risiko bei „Geimpften“: 0,034 %
Die absolute Risikoreduktion beträgt also nur 0,022 %.
Das wäre allerdings keine besonders gute Schlagzeile für Propagandazwecke, oder?
7. „Impfnebenwirkungen“ wurden nicht berücksichtigt
Ganz am Ende des Abschnitts „Stärken und Grenzen“ der Studie fügen die Autoren folgenden Satz ein:
Wir haben keine unerwünschten Impfreaktionen untersucht.
Das ist doch ein riesiger Vorbehalt, finden Sie nicht auch?
Der Schwerpunkt der Studie liegt auf dem vergleichenden Risiko, aber wie kann man das richtig einschätzen, wenn man einen Risikofaktor außer Acht lässt?
Man kann nicht die Wirksamkeit prüfen, sich die Haare als Behandlung gegen Kopfläuse anzuzünden, und dann schwere Verbrennungen bei der Risiko-Nutzen-Analyse außer Acht lassen.
8. Unzureichende Stichprobe?
Dieser Punkt erhält ein Fragezeichen, da es sich lediglich um ein potenzielles Problem handelt und nicht um ein offensichtliches, das die Studie endgültig zunichte macht – wie alles andere, was wir bisher besprochen haben.
Das Problem ist, dass die Studie behauptet, der Covid-Impfstoff reduziere auch das Risiko von nicht „Covid-bedingten“ Herzinfarkten und Schlaganfällen.
Die Wirksamkeit des [Impfstoffs] erstreckt sich auf umfassendere Endpunkte (MACE jeglicher Ursache, Krankenhausaufenthalte und Todesfälle)
Ja, es hat sich herausgestellt, dass die sogenannte „ungeimpfte“ Gruppe ein höheres Risiko für kardiovaskuläre Ereignisse jeglicher Ursache aufwies.
Die Autoren haben eine Theorie, um dies zu erklären: Sie vermuten – natürlich –, dass dies auf unentdeckte Covid-19-Infektionen zurückzuführen ist:
was wahrscheinlich die versteckte Belastung durch unentdeckte SARS-CoV-2-Infektionen und damit verbundene Komplikationen widerspiegelt, die durch eine COVID-19-Impfung verringert werden.
Hmmm… hatten die Autoren dieser katastrophalen Studie zu diesem Zeitpunkt bereits vergessen, dass mindestens 92 % – und möglicherweise sogar 100 % – ihrer Probanden mindestens eine „Covid-Impfung“ erhalten hatten?
Ach ja, und übrigens: Diese Schlussfolgerung von ihnen macht die gesamte Studie noch bedeutungsloser, da sie gerade zugegeben haben, dass sie unter keinen Umständen zuverlässig beurteilen können, wer tatsächlich „Covid“ hat und wer nicht.
Das deutet auch auf etwas anderes hin – eine fehlerhafte, potenziell verzerrte Stichprobenauswahl.
Wenn in einer Ihrer statistisch gewichteten, vermeintlich gleich gesunden Gruppen eine höhere Häufigkeit unerwünschter Ereignisse auftritt – unabhängig von der untersuchten Variablen –, dann deutet das doch darauf hin, dass die Gruppen nicht gleich gesund waren, oder?
Hätten sie sich vielleicht die Mühe gemacht, einige der oben diskutierten Analysen durchzuführen, bei denen die verschiedenen Altersgruppen grafisch dargestellt werden usw., hätten sie dann möglicherweise einige zugrunde liegende Faktoren aufdecken können, die ihre Stichprobe verzerren?
Aber dafür wurden sie wahrscheinlich nicht bezahlt.
Fazit
Ich habe viele Bots auf Twitter verärgert, indem ich dies als die schlechteste „wissenschaftliche Arbeit“ bezeichnet habe, die ich je gelesen habe, aber ich stehe dazu.
Zugegeben, „schlechteste Wissenschaft“ ist mittlerweile eine SEHR umkämpfte Kategorie geworden, aber wenn man all diese Mängel zusammenzählt, kann ich mir nicht vorstellen, dass sie nicht zumindest auf das Podium kommt.
- Es fehlt eine Kontrollgruppe
- Jeder Teilnehmer erhielt zwischen 1 und 10 verschiedene Impfstoffe
- Es wurde keine Wechselwirkung zwischen diesen Impfstoffen angenommen
- Die Ergebnisse werden falsch dargestellt
- Impfschäden werden nicht berücksichtigt
- Es stützt sich auf unzuverlässige Tests
- Die Stichprobe ist potenziell verzerrt
- Ach ja, und es ignoriert lineare Kausalzusammenhänge
Schon einer dieser Punkte allein sollte Grund genug sein, die Studie komplett zu ignorieren. Es ist eine Meisterleistung der Korruption oder Inkompetenz – die es verdient, von Experten untersucht zu werden –, all diese Fehler irgendwie in nur ein paar tausend Wörtern unterzubringen.
Die Studie ist so bedeutungslos, dass sie nicht einmal die Ergebnisse liefert, die sie so krampfhaft zu erzielen versucht.
Ich meine, ich nehme an, vielleicht, vielleicht ist es theoretisch irgendwie möglich, dass die Autoren, als sie in aller Eile die neuesten „Covid-Impfstoffe“ versehentlich auch eine Art Wundermittel gegen Herzinfarkte erfunden haben, das nach einem bislang ungeklärten biologischen Mechanismus wirkt.
…aber ist es nicht eher wahrscheinlicher, dass die Autoren dieser entsetzlich unprofessionellen, in sich widersprüchlichen und antiwissenschaftlichen „Studie“ – sei es durch bewusste oder unbewusste Voreingenommenheit oder durch einen nicht berücksichtigten oder übersehenen Faktor – es geschafft haben, einen statistischen Effekt zu finden, wo tatsächlich keiner existiert?
Aber klar, wenn Sie über 75 sind und sich dafür entscheiden, alle Belege für Impfstoffnebenwirkungen zu ignorieren (wie es die Studie selbst tut), und Ihnen diese Chancen gefallen – dann holen Sie sich doch etwas giftigen Schlamm aus dem Jahr 1925.
Und stellen Sie sicher, dass Sie – oder Ihre nächsten Angehörigen – uns wissen lassen, wie es ausgeht.
