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Diese 5 Studien enthüllen einen beunruhigenden Trend – Forscher präsentieren Schlussfolgerungen, die nicht mit den Daten übereinstimmen

Diese 5 Studien enthüllen einen beunruhigenden Trend – Forscher präsentieren Schlussfolgerungen, die nicht mit den Daten übereinstimmen

childrenshealthdefense.org: In der veröffentlichten Wissenschaft zeichnet sich ein beunruhigender neuer Trend ab. Warum stimmen die Schlussfolgerungen nicht mit den Daten überein? Versuchen die Autoren, uns etwas Wichtiges mitzuteilen?

Es war im Januar 2020, ganz am Anfang von COVID, als Nachrichtenartikel auftauchten, die die Genetik des Virus mit der Gain-of-Function-Forschung an Fledermaus-Coronaviren am Wuhan Institute of Virology in Verbindung brachten.

Diese Spekulationen wurden durch eine maßgebliche Erklärung in der angesehenen Fachzeitschrift Nature Medicine beendet, die durch eine Zusammenfassung in Science und eine ungewöhnliche, von einer beeindruckenden Liste prominenter Wissenschaftler unterzeichnete eidesstattliche Erklärung in Lancet bekräftigt wurde.

Die Botschaft des Nature Medicine-Artikels war eindeutig: „Unsere Analysen zeigen eindeutig, dass SARS-CoV-2 kein Laborkonstrukt oder ein absichtlich manipuliertes Virus ist.“

Aber wo war die Unterstützung für diese zuversichtliche Schlussfolgerung in dem Artikel selbst?

Der 2.200 Wörter umfassende Artikel in Nature Medicine (Anderson et al.) enthielt eine Menge naturgeschichtlicher und soziologischer Spekulationen, aber nur ein laues Argument gegen einen Laborursprung: dass das Spike-Protein des Virus nicht perfekt zum menschlichen ACE-2-Rezeptor passte.

Die Autoren äußerten sich zuversichtlich, dass Gentechniker das Virus in dieser Hinsicht sicherlich am Computer optimiert hätten, und da das Virus nicht so optimiert war, konnte es nicht aus einem Labor stammen. Das war der ganze Inhalt ihrer Argumentation.

Die meisten Leser, selbst die meisten Wissenschaftler, nehmen nur die Zusammenfassung eines Artikels zur Kenntnis und lesen sich nicht durch die technischen Details. Aber für aufmerksame Leser des Artikels gab es eine eklatante Diskrepanz zwischen den Cliff Notes und dem Roman, zwischen der lapidaren (und fadenscheinigen) Schlussfolgerung des Artikels und seinem detaillierten wissenschaftlichen Inhalt.

Dies war der Beginn einer neuen Praxis bei der Abfassung von medizinischen Forschungsberichten. Die jüngsten Enthüllungen in den E-Mails von Fauci und Collins werfen ein Licht auf die Ursprünge dieser Taktik und die dahinter stehenden Motive.

Wenn ein Unternehmen in der Vergangenheit beispielsweise ein Medikament wirksamer erscheinen lassen wollte, als es tatsächlich war, wählte es eine statistische Technik, die seine Nachteile verschleierte, oder es manipulierte die Daten.

Was die Unternehmen in der Vergangenheit nicht taten, war, die Ergebnisse einer statistischen Analyse zu beschreiben, die beweist, dass X falsch ist, und sie dann mit einer Zusammenfassung zu veröffentlichen, die behauptet, dass X wahr ist.

Aber diese seltsame Praxis ist in den letzten zwei Jahren immer häufiger zu beobachten. Es werden akademische Arbeiten veröffentlicht, bei denen die Zusammenfassung, der Diskussionsteil und sogar der Titel im krassen Widerspruch zum Inhalt stehen.

Warum ist das so? Dafür gibt es mindestens drei Möglichkeiten:

  • Die Autoren können ihre eigenen Daten nicht verstehen.
  • Die Autoren werden von der Redaktion dazu gedrängt, zu Schlussfolgerungen zu gelangen, die dem vorherrschenden Narrativ entsprechen.
  • Die Autoren und Redakteure wissen, dass sie ihre Ergebnisse nur dann veröffentlichen können, wenn sie ein Zensurnetz umgehen, das bei jeder kritischen Äußerung zur Wirksamkeit oder Sicherheit von Impfungen aktiviert wird.

Bevor wir zu irgendwelchen Schlussfolgerungen kommen, wollen wir uns einige Beispiele für dieses beunruhigende Phänomen genauer ansehen, das in dem auftritt, was eigentlich die Grundlage des Wissens sein sollte: veröffentlichte wissenschaftliche Daten.

In diesem Artikel stellen wir fünf verschiedene veröffentlichte Studien vor. Jede von ihnen ist in unterschiedlichem Maße ein Beispiel für eine Diskrepanz zwischen den Daten und den Schlussfolgerungen.

Beispiel 1: „Phase-I-Studie über hochdosiertes L-Methylfolat in aktualisierter Kombination mit Temozolomid und Bevacizumab bei rezidivierendem hochgradigem Gliom vom IDH-Wildtyp“.

Dieses Beispiel hat nichts mit der Pandemie zu tun, aber es ist typisch für eine gängige Praxis in der von der Pharmaindustrie dominierten Welt der medizinischen Forschung. Wenn ein Mittel billig und nicht mehr patentiert ist, gibt es niemanden, der seine Wirksamkeit untersuchen möchte.

Doch die Forschungspraxis geht weit über eine Vernachlässigung hinaus. Tatsächlich verfälschen die Forscher Statistiken, um billige, wirksame Behandlungen als unwirksam erscheinen zu lassen, wenn sie mit teuren Pharmaprodukten konkurrieren.

Dies ist lächerlich einfach zu bewerkstelligen – alles, was es dazu braucht, ist Inkompetenz. Die Verwendung des falschen statistischen Tests, die Verwendung eines schwachen Tests, wenn ein stärkerer Test anwendbar ist – oder so ziemlich jeder Fehler bei der Analyse der Daten – ist weitaus wahrscheinlicher, dass zwingende Daten zufällig erscheinen als das Gegenteil.

Ist es immer Inkompetenz? Oder handelt es sich eher um eine gut durchdachte Täuschung, bei der scheinbar gelehrte Analysen verwendet werden, um dem unbedarften Leser eine falsche Schlussfolgerung vorzugaukeln?

Im Fall dieses Artikels wurde gezeigt, dass ein einfaches B-Vitamin (L-Methylfolat) die Lebenserwartung von 6 von 14 Hirnkrebspatienten, die es erhielten, verdoppelte, während es für die andere Hälfte der Patienten keinen Nutzen (und keinen Schaden) zeigte.

Die lila gezackte Linie, die sich nach rechts erstreckt, steht für 40 % der Patienten, die unter der Behandlung mit L-Methylfolat (LMF) deutlich länger lebten.

In der Zusammenfassung heißt es: „Mit LMF behandelte Patienten hatten ein medianes Gesamtüberleben von 9,5 Monaten [95 % Konfidenzintervall (KI), 9,1-35,4], vergleichbar mit der historischen Bevacizumab-Kontrolle von 8,6 Monaten (95 % KI, 6,8-10,8).“

Der Anstieg der medianen Überlebenszeit beträgt nur wenige Monate und ist statistisch nicht signifikant. Aber die durchschnittliche Überlebenszeit der mit Folsäure behandelten Gruppe war mehr als doppelt so lang, und der Unterschied war statistisch signifikant (nach meiner Berechnung, nicht im Artikel).

Aber der Durchschnitt ist das, was am häufigsten berichtet wird, und die meisten Leser verstehen den Unterschied zwischen Durchschnitt und Median nicht.

Der am längsten überlebende Patient, der das B-Vitamin erhielt, war am Ende der Studie (3,5 Jahre) noch am Leben, während alle Patienten, die nur mit herkömmlicher Chemotherapie behandelt wurden, vor 1,5 Jahren gestorben waren.

In der Studie gab es drei verschiedene Dosierungen (30, 60, 90 mg), und es wurde nicht berichtet, ob die am längsten lebenden Patienten die höchsten Dosierungen erhielten.

Es handelt sich also um eine äußerst vielversprechende Pilotstudie über die Behandlung einer häufigen, tödlichen Krebserkrankung mit einem einfachen Vitamin. Wenn es sich um ein teures Chemotherapeutikum und nicht um ein billiges Vitamin handeln würde, könnte man sicher sein, dass es als Durchbruch gefeiert worden wäre.

Aber diese Studie wird nicht viel Aufsehen erregen, und nur wenige Onkologen werden überhaupt wissen, dass sie ihren Gliompatienten Methylfolat verschreiben sollen.

Beispiel 2: ‚Vorläufige Ergebnisse zur Sicherheit des mRNA-Impfstoffs Covid-19 bei Schwangeren‘.

Anfang dieses Jahres haben MacLeod et al. anhand von Daten aus einer prominenten Studie der Centers for Disease Control and Prevention (CDC) errechnet, dass bei Frauen im ersten Schwangerschaftsdrittel die Rate der Fehlgeburten nach Verabreichung eines mRNA-COVID-Impfstoffs bei alarmierenden 82 % liegt.

Am 7. Januar veröffentlichte die CDC einen Bericht, der unsere Bedenken gegen die Impfung von Schwangeren zerstreuen sollte. Die Schlussfolgerungen des Berichts waren unmissverständlich:

„Diese Daten belegen die Sicherheit der COVID-19-Impfung während der Schwangerschaft. Die CDC empfiehlt die COVID-19-Impfung für Frauen, die schwanger sind, kürzlich schwanger waren, derzeit versuchen, schwanger zu werden, oder in Zukunft schwanger werden könnten.“

Der Defender berichtete über die zahlreichen Mängel dieser Studie. Der eklatanteste Mangel war der Mangel an schwangeren Frauen in der Studie, die früh in ihrer Schwangerschaft geimpft wurden (weniger als 2 %).

Die Autoren räumen ein, dass ihre Studie das Risiko einer Impfexposition im ersten Trimester nicht quantifizieren konnte: „Impfungen im ersten Trimester sind in den nach Trimester geschichteten Analysen nicht enthalten, da nur wenige Expositionen auftraten…“

Wie können sie dann die COVID-Impfung für Frauen empfehlen, die „kürzlich schwanger“ sind, wenn ihre Analysen Frauen im ersten Trimester ausschließen?

Dieser Bericht dient einem bestimmten Zweck. Menschen, die ihn nur oberflächlich lesen, werden die berichteten Ergebnisse als beruhigend empfinden – auch Ärzte in der Praxis, die keine Zeit haben, die Forschungsergebnisse kritisch zu bewerten.

Die CDC hat sich dafür entschieden, beunruhigende Sicherheitsbedenken mit beruhigenden Worten zu übermalen, die nicht durch klare wissenschaftliche Erkenntnisse gestützt werden.

Beispiel 3: „Public Health Scotland COVID-19 & Winter Statistical Report“.

Dieser Bericht enthält einen Abschnitt, in dem die Erkrankungsraten von Geimpften und Ungeimpften verglichen werden, dem eine Warnung an den Leser vorausgeht, die Daten nicht für bare Münze zu nehmen.

„BITTE LESEN SIE VOR DER SICHTUNG DER FOLGENDEN TABELLEN UND ZAHLEN Die Gefahr einer Fehlinterpretation der in diesem Abschnitt präsentierten Daten ist aufgrund der Komplexität der Impfdaten groß …“

Die Daten, die die Autoren nicht falsch interpretieren wollen, besagen, dass Personen, die mit einer oder drei Impfungen geimpft wurden, ein um 50 % höheres Risiko haben, an COVID-19 zu erkranken, als Personen, die nicht geimpft sind.

Bei Personen, die zwei Impfungen erhalten haben, ist die Wahrscheinlichkeit, an COVID-19 zu erkranken, mehr als doppelt so hoch. Dies ergibt sich aus der von den Autoren verwendeten Methode zur Berechnung der altersstandardisierten Erkrankungsraten.

Die Autoren betonen, dass es nicht um die Zahl der Fälle geht, sondern um schwere Folgen, Krankenhausaufenthalte und Todesfälle:

„Es gibt Hinweise darauf, dass die COVID-19-Impfstoffe zu 90 % wirksam sind, um einen schweren Verlauf von COVID-19 zu verhindern. COVID-19-Krankenhausaufenthalte und Todesfälle sind stark altersabhängig, wobei die meisten Todesfälle bei Personen über 70 Jahren auftreten, die bereits mehrere andere Krankheiten haben. Insgesamt ist die Wahrscheinlichkeit eines Krankenhausaufenthaltes jedoch geringer, wenn man mit einer Auffrischungsimpfung geimpft ist.“

Von welchen Daten ist hier die Rede? Hier sind die Ergebnisse aus ihrer eigenen Datentabelle:

Der einzige nennenswerte Rückgang ist bei Personen zu verzeichnen, die die dritte Impfung erhalten haben, die erst seit kurzem in Schottland erhältlich ist. Aber nur bei der Kohorte mit drei Impfungen nimmt die Wirksamkeit der Impfung im Laufe der vier Wochen ab.

Dies ergänzt frühere Hinweise darauf, dass der Schutz durch den Impfstoff nur von kurzer Dauer ist und jede Injektion ein kürzeres Schutzfenster bietet als die vorherige. Außerdem ist zu beachten, dass die Statistiken über Krankenhausaufenthalte möglicherweise gefälscht wurden.

Seit der Veröffentlichung dieses Artikels hat England, nicht aber Schottland, die Anforderungen an den Impfausweis zurückgenommen.

Beispiel 4: „Klinisch vermutete Myokarditis in zeitlichem Zusammenhang mit der COVID-19-Impfung bei Jugendlichen und jungen Erwachsenen“.

Myokarditis, eine Entzündung des Herzens, ist eine schwere und lebensverkürzende Erkrankung. Bei jungen Menschen ist sie praktisch unbekannt, aber sie ist eine anerkannte Nebenwirkung der COVID-Impfstoffe, insbesondere bei Jungen und jungen Männern.

Dieser Artikel fasst die Erfahrungen von 139 jungen Patienten (im Alter von 12 bis 20 Jahren) zusammen, die nach der Impfung wegen Myokarditis ins Krankenhaus eingeliefert wurden.

19 % von ihnen wurden auf die Intensivstation verlegt.

Zwei von ihnen benötigten Infusionen mit Druckmitteln und Inotropika (starke intravenöse Medikamente, die zur Erhöhung eines kritisch niedrigen Blutdrucks eingesetzt werden).

Alle Patienten wiesen einen erhöhten Troponin I-Wert auf. Troponin ist ein Enzym, das spezifisch für Herzmuskelzellen ist. Werte über 0,4 ng/ml sind ein deutlicher Hinweis auf eine Herzschädigung. Bei diesen jungen Patienten lag der mittlere Troponin I-Wert bei 8,12 ng/ml – mehr als 20 Mal höher als bei Menschen, die einen Herzinfarkt erlitten.

„Schlussfolgerungen: Die meisten Fälle von Verdacht auf COVID-19-Impfstoff-Myokarditis bei Personen <21 Jahren haben einen milden klinischen Verlauf mit rascher Auflösung der Symptome.“

„Milder klinischer Verlauf“ – Wir nehmen an, dass sich dies auf die 81 % bezieht, die nicht auf die Intensivstation kamen, oder auf die Tatsache, dass keiner von ihnen starb oder eine ECMO (extrakorporale Membranoxygenierung, ein verzweifeltes Mittel, um den Körper mit Sauerstoff zu versorgen, wenn das Herz oder die Lunge eines Patienten völlig versagt haben) benötigte.

In jedem Fall wurde jede einzelne Person in dieser Studie ins Krankenhaus eingeliefert. Wann erfordert ein „milder klinischer Verlauf“ eine Krankenhauseinweisung mit einer durchschnittlichen Aufenthaltsdauer von zwei Tagen?

„Rasches Abklingen der Symptome“ – Woher soll man das wissen? Eine Myokarditis bei älteren Patienten verdoppelt langfristig die Wahrscheinlichkeit des Todes.

Wir wissen nicht, wie sich die Myokarditis bei Jüngeren langfristig auswirkt, zumal alle Patienten eine Schädigung des Herzens aufwiesen, die sich in signifikant abnormalen Troponinwerten widerspiegelte. Und wir verstehen den Mechanismus nicht ganz, durch den die Impfstoffe eine Myokarditis verursachen.

Beispiel 5: „Der Anstieg von COVID-19 steht in keinem Zusammenhang mit der Impfquote in 68 Ländern und 2947 Bezirken in den Vereinigten Staaten“.

Dies ist der Titel einer Arbeit von zwei Statistikern der Harvard School of Public Health, die am 30. September 2021 im European Journal of Epidemiology veröffentlicht wurde.

Der Titel stellt die wichtige Behauptung auf, dass die Impfung keinen Nutzen für die öffentliche Gesundheit hat. COVID-19 breitet sich in verschiedenen Populationen mit der gleichen Geschwindigkeit aus, unabhängig davon, ob die Bevölkerung überwiegend geimpft oder ungeimpft ist.

Dies ist ein starker Kontrapunkt zu der allgegenwärtigen Forderung, dass sich mehr Menschen zum Wohle der Gemeinschaft impfen lassen sollten.

In dem Papier wird die Forderung nach einer Impfung für die Teilnahme an Versammlungen, Konzerten, Theatervorstellungen und anderen öffentlichen Veranstaltungen völlig infrage gestellt. Es besagt, dass es keine Legitimation für die schleichende staatliche Impfpflicht für Reisen gibt.

Die Daten in der Studie zeigen jedoch nicht, dass die Impfung und die Ausbreitung von COVID-19 „nicht zusammenhängen“. Vielmehr besteht eine paradoxe Beziehung, eine heimtückische Beziehung: In den stärker geimpften Ländern gab es mehr neue COVID-19-Fälle (in der Woche, in der die Erhebung durchgeführt wurde). Die Korrelation ist signifikant (p=0,04).

Dennoch schließen die Autoren mit einer ausdrücklichen Empfehlung zur Propagierung der Ungeimpften: „Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Bemühungen, die Bevölkerung zur Impfung zu ermutigen, mit Bescheidenheit und Respekt erfolgen sollten.“

Es mag manchmal falsch sein, eine fehlerhafte Gesundheitspolitik zu fördern, aber anscheinend ist es eine gute Sache, solange es mit Demut und Respekt geschieht.

Warum sollten sich diese Forscher die Mühe machen, Daten zu veröffentlichen, die das Narrativ von der Impfung so sehr entkräften, und dann im Titel und in den Schlussfolgerungen ein Blatt vor den Mund nehmen?

Sollen wir annehmen, dass diese Autoren, die fleißig Daten aus 68 verschiedenen Ländern und fast 3.000 US-Bezirken gesammelt haben, nicht in der Lage waren zu bemerken, dass ihre akribische Streuung eindeutig zeigt, dass eine hohe Impfquote mit einer höheren (NICHT niedrigeren) Prävalenz von COVID-19 verbunden ist?

Dies scheint ein anderer Fall zu sein als das erste Beispiel, bei dem die Vertreter der pharmazeutischen Industrie versuchen, eine irreführende Darstellung zu schaffen. Wir halten es für wahrscheinlich, dass es in diesem Fall nicht die Entscheidung der Autoren war, die Implikationen dieser eklatanten Daten herunterzuspielen, sondern eher eine Entscheidung der Redakteure der Zeitschrift.

Wir wissen aus eigener Erfahrung, wie schwierig es ist, einen Artikel bei den meisten „angesehenen“ medizinischen Fachzeitschriften durch die Peer-Review zu bekommen, wenn die Ergebnisse nicht mit dem COVID-Narrativ übereinstimmen.

Es kann gut sein, dass diese Autoren hart dafür gekämpft haben, ihre subversive Botschaft in den Druck zu bringen, und um die Peer Review zu überstehen, haben sie die Sprache, insbesondere den Titel, abgeschwächt.

Schlussfolgerungen

Die Kirche war einst die vertrauenswürdigste Institution in Europa. Dann begannen die Bischöfe, Ablassbriefe zu verkaufen – eine Art Freifahrtschein für reiche Sünder, die aus der Hölle kommen.

Heute ist die Wissenschaft die vertrauenswürdigste Institution.

Quelle: Gallup, Gallup, Gallup, Pew

Und das, obwohl auch Wissenschaftler Menschen sind, die sich irren und korrumpiert werden können.

Medizinische Fachzeitschriften sind finanziell von ihren Inserenten abhängig geworden, die fast ausschließlich aus den Pharmariesen bestehen.

Seit mehreren Jahrzehnten verkauft die „Kirche der Wissenschaft“ Ablassbriefe. Wenn man genug Geld hat, kann man eine wissenschaftliche Studie kaufen, die das sagt, was man hören will.

Darell Huffs Buch „How to Lie with Statistics“, das 1954 erstmals veröffentlicht wurde, ist nach wie vor der Bestseller in diesem Bereich.

Kürzlich dokumentierte Gerald Posner die Art und Weise, wie die pharmazeutische Industrie ihre Profite einsetzt, um die Wissenschaft auf allen Ebenen zu beeinflussen, von medizinischen Forschern über Herausgeber von Fachzeitschriften bis hin zu staatlichen Aufsichtsbehörden und Journalisten, die die Wissenschaft für die Öffentlichkeit interpretieren.

Unabhängige Forscher werden von den Herausgebern und Gutachtern von Fachzeitschriften, von denen viele Verbindungen zu Big Pharma haben, unter Druck gesetzt. Gültige Studien, über die ehrlich berichtet wird, können zur Veröffentlichung abgelehnt werden, wenn sie eine Botschaft vermitteln, die die Gewinne der Unternehmen gefährdet.

Im Zeitalter von COVID gibt es drei Gründe dafür, dass sich die Schlussfolgerungen eines Artikels von seinen statistischen Ergebnissen abkoppeln können:

  • Die Wissenschaftler haben plötzlich grundlegende Logik und Vernunft aufgegeben. Dies ist eine unplausible Erklärung, da diese Beispiele, wie oben dargelegt, eine sorgfältige Datenerhebung belegen. Es gibt keinen Grund, warum sie die Sorgfalt aufgeben sollten, um zu vernünftigen Schlussfolgerungen zu gelangen.
  • Abkürzungen durch Pharmaunternehmen und ihre Handlanger in der Wissenschaft. Klinische Studien auf die altmodische Art zu manipulieren, ist teuer und zeitaufwändig. Außerdem ist es unsicher. Manchmal kommt die Wahrheit ans Licht, selbst wenn eine Studie darauf ausgelegt ist, sie zu verbergen. Selbst eine Studie, die zum Scheitern verurteilt ist, kann erfolgreich sein, wenn die unbequemen Wahrheiten ausreichend hartnäckig sind. Wie viel einfacher ist es, die Ergebnisse zu veröffentlichen und dann eine Zusammenfassung und einen Diskussionsteil anzuhängen, in denen das steht, was man sagen will, unabhängig von den Datentabellen im Hauptteil des Artikels!
  • Die Autoren von Wissenschaftlern sind sich der schädlichen Zensur bei wissenschaftlichen Veröffentlichungen, die in den letzten Tagen aufgetaucht ist, wohl bewusst. Dies ist vielleicht die faszinierendste Möglichkeit. Wenn die Forscher, die hinter der Studie stehen, ein gewisses Prestige und einen gewissen Einfluss haben, müssen sie ihre Rhetorik möglicherweise abmildern, um die Peer Review zu bestehen. Was wir heute beobachten können, ist jedoch mehr als nur eine Tendenz zu einer „diplomatischen“ Wortwahl. Was bedeutet es, wenn ihre Schlussfolgerungen nicht mit den Ergebnissen übereinstimmen? Versuchen sie uns zu sagen, dass sie geknebelt sind? Schreien sie uns im Stillen an, dass wir uns die Daten ansehen sollen und nicht ihre Interpretation der Daten?

Der Artikel in Nature Medicine über die Ursprünge des SARS-CoV-2-Virus (der zuerst besprochen wurde) scheint ein Beispiel für die Korruption von Forschern zu sein.

Der Artikel im European Journal of Epidemiology (Beispiel 5), in dem die Impfraten mit der COVID-Prävalenz in Verbindung gebracht werden, ist eher ein Beispiel für Korruption durch die Redakteure und Gutachter der Zeitschrift.

In diesem Fall sind die Daten und Schlussfolgerungen so unterschiedlich, dass die zynische Behauptung, alle Wissenschaftler seien korrumpiert worden, überdacht werden muss. Gibt es für gewissenhafte Wissenschaftler eine bessere Möglichkeit, ihrer Gemeinschaft zu signalisieren, dass sie zensiert werden, als solide Daten zusammenzustellen, die eine überzeugende Geschichte erzählen, und dann zu einer unsinnigen Schlussfolgerung zu gelangen? Bitten sie uns, zwischen den Zeilen zu lesen?

Was die anderen vier oben besprochenen Artikel betrifft, so überlassen wir es Ihrem Urteil – was meinen Sie, wie es dazu kam, dass die Schlussfolgerungen so weit von den statistischen Ergebnissen in diesen Artikeln entfernt sind?

Natürlich ist diese eklatante Verzerrung wissenschaftlicher Texte keine langfristige Strategie, aber die Welt ist schnelllebig, und Leute, die sich darauf verlassen, dass sie wissenschaftliche Schlussfolgerungen im Sinne ihrer finanziellen Interessen gestalten können, werden lange genug erfolgreich sein, um viel Unheil anzurichten.

Wie groß wird der Schaden für die Glaubwürdigkeit der Wissenschaft sein, wenn sich der Staub gelegt hat?