Ein neuer Preprint der kanadischen Forscher Denis Rancourt, Ph.D., und Joseph Hickey, Ph.D. stellt die Grundlage der weithin zitierten Aussage von Peter Hotez, M.D., Ph.D., infrage, wonach COVID-19-Impfstoffe Millionen von Leben gerettet hätten.
von Brenda Baletti, Ph.D.
Ein neuer Bericht kanadischer Forscher widerspricht der verbreiteten Behauptung, COVID-19-Impfstoffe hätten in den USA Millionen Leben gerettet.
Die Autoren der in dieser Woche von der kanadischen Non-Profit-Forschungsorganisation Correlation veröffentlichten Vorabveröffentlichung argumentieren, dass diese Behauptungen auf Modellstudien beruhen, die auf fehlerhaften Annahmen basieren und zu „phantastischen und nicht verifizierbaren“ Schlussfolgerungen führen.
So verwies Peter Hotez in Interviews und seiner Aussage vor dem US-Kongress 2024 auf eine Studie von Meagan Fitzpatrick (2022), in der 3,2 Millionen gerettete Leben durch Impfungen genannt wurden.
Die Mainstream-Medien griffen diese Aussagen auf und verbreiteten sie massenhaft.
Doch laut den Experten für Gesamtmortalität Rancourt und Hickey basierte Fitzpatricks Arbeit auf einer „kontrafaktischen theoretischen Berechnung“, die falsche Annahmen über Infektionssterblichkeit und Impfwirksamkeit zugrunde legte.
In ihrer neuen Arbeit argumentieren Rancourt und Hickey, dass kontrafaktische Berechnungen wie diese zu gefährlichen politischen Schlussfolgerungen führen können und nicht als Grundlage für Gesundheitspolitik dienen sollten:
„Falsche Behauptungen, die von Regierungsvertretern und deren Beratern akzeptiert werden, können katastrophale Auswirkungen auf die öffentliche Gesundheit und die Gesellschaft haben“, schreiben sie.
Sie untersuchten auch andere Studien, die die Zahl der durch Impfungen angeblich geretteten Leben schätzten, und stellten deren Annahmen grundsätzlich infrage.
Forscher stützten sich auf „künstliche, fragwürdige“ Wirksamkeitsraten
Kontrafaktische Modelle sollen abschätzen, was ohne eine bestimmte Maßnahme geschehen wäre – hier also ohne Impfung. Dazu müssen Forscher alternative Szenarien entwerfen.
Diese Modelle beruhen zwangsläufig auf Annahmen, die laut Rancourt und Hickey von „zweifelhaft“ bis „offensichtlich falsch“ reichen.
Forscher müssen schätzen, wie viele Infektionen und Todesfälle ohne Impfung aufgetreten wären. Dabei greifen sie auf Modelle zur Infektionsdynamik zurück, die selbst voller Unsicherheiten sind.
Für ihre Berechnungen verwendeten viele Forscher Wirksamkeitsraten aus klinischen Studien – Rancourt und Hickey bezeichnen diese als „konstruiert, fragwürdig und intransparent“.
Trotz unterschiedlicher Berechnungen kamen mehrere Modellierer zu dem Schluss, dass die Impfstoffe einen enormen Einfluss gehabt hätten.
Fitzpatrick etwa schätzte in ihrem Blogbeitrag, die Impfungen hätten 3,2 Millionen Todesfälle, 18,5 Millionen Krankenhausaufenthalte und 120 Millionen Infektionen verhindert sowie 1,15 Billionen US-Dollar an medizinischen Kosten eingespart.
Eine Studie im Lancet (September 2022) sprach von 14,4 Millionen verhinderten Todesfällen weltweit bis Dezember 2021.
Eine spätere Arbeit im JAMA Health Forum (Juli 2025) unter Leitung von John P. A. Ioannidis kam – unter Verwendung realer Seroprävalenzdaten – auf 2,5 Millionen gerettete Leben weltweit bis 2024, also etwa zehnmal weniger als Fitzpatrick oder Lancet.
„Kein verlässlicher Grund zu glauben, dass COVID-Impfstoffe Leben gerettet haben“
Rancourt argumentierte bereits zuvor, dass selbst die vorsichtigeren Schätzungen von Ioannidis massiv überschätzt seien. Nach Analyse der JAMA-Arbeit fand er „keinen Grund zu glauben“, dass die Impfstoffe Leben gerettet hätten:
„Diese ganze Industrie kontrafaktischer Berechnungen ist nichts anderes als ‚Politik durch Wissenschaft‘“, sagte Rancourt.
„Das ist so, als würde man behaupten, eine Maßnahme habe enorme Vorteile gebracht – ohne jeden empirischen Beweis dafür.“
Die Forscher, so Rancourt, übernähmen lediglich die Daten der Pharmaindustrie und setzten sie in Formeln ein, die dann automatisch Millionen geretteter Leben ausspucken.
In Ländern wie den USA, wo fast die gesamte Bevölkerung geimpft wurde, fehle ohnehin eine echte Vergleichsgruppe: „Das sind konstruierte Studien“, so Rancourt.
Modelle verlangen Glauben an „unglaubliche Zufälle“
Zuverlässige Daten zur Übersterblichkeit – also gemessene, reale Daten – seien laut den Autoren der bessere Maßstab.
Eine Lancet-Studie von 2022 habe bei Auswertung tatsächlicher Sterbefälle ein deutlich uneinheitlicheres Bild ergeben:
„Das Ausmaß des Einflusses der Impfkampagne auf die Sterblichkeit war unklar.“
Rancourt und Hickey fanden, dass die kontrafaktischen Modelle unmittelbar nach den Impf- und Booster-Rollouts plötzlich starke „Spitzen“ angeblich geretteter Leben zeigen.
Das würde bedeuten, dass das Virus genau dann besonders tödlich gewesen sein müsse – was den Modellen zufolge die Wirksamkeit der Impfungen belegen sollte.
Doch laut realer Daten sei keine Verringerung der Übersterblichkeit nach Beginn der Impfkampagnen 2021/2022 zu erkennen gewesen – im Gegenteil: Die Übersterblichkeit sei nach dem Anstieg 2020 konstant hoch geblieben.
„Man müsste an unglaubliche Zufälle glauben – dass das Virus plötzlich, genau zur Zeit der Impfkampagne, fünf- bis zehnmal tödlicher wurde“, so Rancourt.
„Dafür gibt es keinerlei Belege.“
„Das Peer-Review-System ist korrumpiert“
Die Modelle verlangten von der Öffentlichkeit, zu glauben, das Virus sei ausgerechnet während der Impfkampagnen „extrem tödlich“ gewesen – und nur zu dieser Zeit.
Forscher, die solche Modelle nutzten, behaupteten faktisch, dass COVID-19 ohne Impfung „Todeswellen weit über alles hinaus verursacht hätte, was in der Geschichte bekannt ist“.
Dass solche Studien in führenden Fachzeitschriften erscheinen, hält Rancourt für einen Skandal:
„Das beweist, dass das Peer-Review-System korrumpiert ist.
Die medizinische Elite, bezahlt von der Pharmaindustrie, sind bloß Arbeitsbienen, die versuchen, ihren Herren zu gefallen – indem sie solche rückwärtsgerichteten Simulationsmethoden erfinden, genannt kontrafaktische Berechnungen.
Das ist Müll-Wissenschaft.
