Es gibt schlechte Nachrichten aus den Hochburgen der Corona-„Impfungen“, speziell Israel. Erst neulich veröffentlichte ich einen Beitrag, der zeigte, dass die neuen „Fälle“ von Corona, inklusive der schweren Fälle mit Hospitalisierungen, zu einem beträchtlichen Teil auf das Konto der „Geimpften“ geht:

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Aber nicht nur Israel steht vor diesem Problem:

Dieses Phänomen ist nur für diejenigen eine Überraschung, die glauben, dass die genmanipulierenden „Impfungen“ in der Lage seien, Infektionen und Übertragungen zu verhindern:

Bei derartig katastrophalen Zahlen hilft da nur noch die Statistik, um hier schönes „Impf-Wetter“ zu erzeugen, wie dies auch in anderen Bereichen und in Bezug auf andere Aspekte bereits durchgeführt wurde:

Aber die Rettung naht…

Wie man mit Statistik eine medizinische Maßnahme wirksam macht

Ein Biostatistiker, von der Universität Pennsylvania, Jeffrey Morris¹ , eilt der notleidenden Pfizer-„Impfung“ in Israel statistisch zur Hilfe, indem er zeigt, dass die schlechten Daten in Wirklichkeit statistisch gesehen gute Daten sind.

Er zeigt zuerst, dass die Daten, die von der israelischen Regierung auf deren Webseite veröffentlicht wurden, nur vordergründig zeigen, dass die „Impfungen“ nicht wirksam sind:

 

Dann kommt das große ABER.

Denn, man müsse mit in Betracht ziehen, dass hier mit 5,6 Millionen Israelis viel mehr Menschen „geimpft“ wurden im Vergleich zu den 1,3 Millionen „Ungeimpften“. Also müsse man, um besser vergleichen zu können, die Zahl der schweren Fälle für beide Gruppen auf einen gemeinsamen Nenner bringen. Und der lautet „pro 100.000“. Das Bild sieht dann so aus:

 

Und schon haben wir eine Wirksamkeit der „Impfung“ von 67,5 %, da die „Impfung“ 11,1 schwere Fälle pro 100.000 „Impfungen“ zu verhindern scheint.

Aber war da nicht von 95 % Wirksamkeit der Pfizer-„Impfung“ die Rede? Und jetzt nur 67,5 %?

Und darf man von einer wirksamen Impfung nicht erwarten, dass viel weniger Fälle im Vergleich zu der Gruppe der Ungeimpften auftritt, nicht obwohl, sondern gerade weil die Überzahl der Bevölkerung geimpft ist? Eine effektive Impfung zeichnet sich dadurch aus, dass es solche Fälle verhindert, weshalb sich ja alle Menschen impfen lassen sollen.

Eine Impfung, wo man die vielen Fälle an schweren Erkrankungen damit entschuldigt, dass es ja vielmehr Geimpfte gäbe als Ungeimpfte, gibt einen ersten Hinweis auf die Unwirksamkeit dessen, was da in die Menschen injiziert wird.

Für jedes andere Medikament würde das vermehrte Auftreten von Symptomen oder der Krankheit selbst, gegen die das Medikament wirken soll, dazu führen, das Medikament vom Markt zu nehmen. Es kann nicht angehen zu behaupten, dass mit zunehmenden Einsatz eines solchen Medikaments notwendigerweise auch die zu behandelnde Krankheit zunimmt, weil es immer weniger Nichtbehandelte gäbe.

Aber bei „Impfungen“ in der „neuen Normalität“ scheint dies sich gewandelt zu haben?
Aber damit hat Professor Morris keine Probleme. Sein Problem ist die Diskrepanz zwischen 95-prozentiger propagierter Wirksamkeit und der jetzt auftauchenden 67,5 %. Da liegen fast 30 % dazwischen, was wohl statistisch signifikant wäre?

Und das darf ein Biostatistiker nicht so ohne weiteres auf sich sitzen lassen.

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Man muss differenzieren – statistischer Trick mit Rückschlag

Gesagt getan, unser Statistik-Prof greift in seinen Werkzeugkasten und zieht die Unterscheidung nach Alter aus dem Kasten. Und das sieht dann so aus:

 

Und – oh Wunder! Es ist gerade so, als wenn ein Zauberkünstler (vielleicht war es Miraculix mit seinem Zaubertrank) vorbeigekommen wäre und die Effektivität der „Impfung“ bei den unter 50-Jährigen auf fast 92 % hoch gesetzt hatte. Und auch die Effektivität für die über 50-Jährigen ergibt immerhin noch stolze 85,2 %!

Jetzt hat unser Professor allerdings ein dickes Problem. Wie kann eine Berechnung der Effektivität für alle Altersgruppen nur 67,5 % ergeben, wenn deren beiden Teilgruppen mit 91,8 und 85,2 % signifikant höher liegen als das Gesamtergebnis? Müsste da nicht das Ergebnis für alle Altersgruppen irgendwo zwischen 85 und 92 % liegen?

Offensichtlich stimmt hier etwas nicht. Weswegen sich unser Statistik-Prof einen weiteren Trick zur Seite holt, um das Unerklärliche zu erklären (quasi die statistische Quadratur des Kreises): Das Simpson-Paradox. Laut Wikipedia ist dies:

„Ein Paradoxon aus der Statistik. Dabei scheint es, dass die Bewertung verschiedener Gruppen unterschiedlich ausfällt, je nachdem ob man die Ergebnisse der Gruppen kombiniert oder nicht. Dieses Phänomen tritt oft bei statistischen Auswertungen in den Sozialwissenschaften und in der Medizin auf.“

Aber ob hier dieses Paradox vorliegt, wage ich zu bezweifeln. Der Statistik-Prof erklärt dies dann auch nicht an den vorliegenden Zahlen, sondern an einer sehr merkwürdigen, wohl selbst produzierten Dosis-Wirkung-Relation eines imaginären Medikaments.

„Selbst produziert“ vermute ich deshalb, weil unser Statistik-Prof vielleicht etwas von Statistik versteht, aber wohl nichts von Dosis-Wirkungskurven von biologisch aktiven Substanzen. Die hier gezeigten Kurven sind mit hoher Wahrscheinlichkeit nichts als „Demo-Objekte“, die das erklären sollen, was die gefundenen Zahlen nicht erklären können.

Die linke Kurve zeigt hier ein imaginäres Medikament, welches mit zunehmender Dosierung (x-Achse) zunehmende Wirksamkeit entfaltet. Die Rechte Kurve zeigt die gleichen Punkte der linken Kurve in rot und blau, wobei die roten Punkte für ältere Probanden gelten, die blauen für jüngere Probanden. Und schon sieht man, dass mit zunehmender Dosierung die Wirksamkeit des Medikaments abnimmt.

Für einen Statistik-Prof scheint die Pharmakologie und die Beurteilung der Wirksamkeit von pharmakologisch wirksamen Substanzen sich auf eine rein statistische Problematik zu begrenzen. Aber die Wirksamkeit von pharmakologischen Substanzen wird (hoffentlich) immer noch unter Verwendung einer Placebokontrolle durchgeführt und nicht aufgrund von bunten Kurven.

 

Noch mehr Effektivität bei noch mehr Differenzierung

Und da man jetzt dem paradoxen Simson auf die Spur gekommen ist, durch Differenzierung der Altersgruppen, bietet es sich sofort an, diese Differenzierung auf die Spitze zu treiben:

 

Und siehe da, ein Wunder ist geschehen! Wir haben sogar Altersgruppen mit einer Wirksamkeit von 100 %. Und da dieser paradoxe Effekt angeblich auf dem Risiko von schweren Begleiterkrankungen mit beruht, und damit mehr ältere Personen „geimpft“ wurden, sieht man eine leichte Abnahme der Effektivität der „Impfung“ je älter die Teilnehmer werden – so unser Statistik-Prof.

Aber auch hier wieder das Gleiche wie zuvor: Je mehr geimpft wird, desto weniger sollte mit den „Geimpften“ passieren, gerade wenn sie an schweren Begleiterkrankungen leiden. Genau deswegen sind diese Leute ja als erstes „geimpft“ worden, um sie zu „schützen“…

Und wie passt das Ergebnis der über 90-Jährigen in dieser Tabelle ins Bild, wo die Effektivität von 81,1 % auf 92,4 % hochschnellt? Sind die über 90-Jährigen jetzt jünger als die 70-Jährigen? Oder haben die weniger schwere Begleiterkrankungen, WEIL sie so alt geworden sind?

Oder sind einfach diese Zahlenspiele nichts als an den Haaren herbeigezogene Berechnungen, um das zu beweisen, was bewiesen werden muss?

Und wieso sind die Werte in den verschiedenen Altersgruppen diejenigen mit Aussagekraft und nicht der Wert für alle Altersgruppen? Vielleicht weil der Wert mit seinen laschen 67,5 % nicht so ganz ins Propagandaprofil passt? Nehmen wir also einfach nur die Werte, die uns gefallen… die „neue Normalität der Wissenschaft“.

Mein eigener Rechenkram

 

Bezugnehmend auf diese Tabelle habe ich mir folgende Überlegungen gemacht:
Bei 214 Fällen von über 1,3 Millionen „Ungeimpften“ ergibt dies eine Fallzahl von 0,0164 %.

Ein theoretischer Erwartungswert von 0,0164 % bei den „Geimpften“ von über 5,6 Millionen ergäbe 924 zu erwartende schwere Fälle.

Aber da diese Leute ja „geimpft“ sind, sollte sich eine Reduktion der „Fallzahl“ ergeben. Und die sieht so aus: Bei einer angegebenen Wirksamkeit von 95 % für die Pfizer-„Impfungen“ (im Wesentlichen die relative Risikoreduktion) dürften wir hier jedoch nur 46 Fälle erwarten.

Es sind aber 301 Fälle. Wie war das mit der 95-prozentigen Effektivität?

Da helfen auch keine Differenzierungen in Altersgruppen, am besten gleich aufgegliedert in Altersgruppen in Wochenabständen, die dann wohl möglicherweise eine 99-prozentige Wirksamkeit der genmanipulierenden „Impfungen“ statistisch heraus manipulieren?

Interessant wäre auch hier die Berechnung der absoluten Risikoreduktion auf Grundlage der angegebenen Häufigkeit pro 100.000 „Geimpfte“ und „Ungeimpfte“.

Laut Angaben dieser Tabelle bewirkt die „Impfung“ von 100.000 Menschen eine Reduktion der Häufigkeit schwerer Fälle von 11,1 (16,4 – 5,3).

Das heißt, man hat 100.000 Menschen „impfen“ müssen, um 11,1 schwere Fälle zu verhindern. Das ergibt eine NNV [siehe Fußnote 1] von 9009, beziehungsweise eine absolute Risikoreduktion (ARR) von 0,011. Das heißt, dass man 9009 Menschen mit künstlichen Genen hat versorgen müssen, um 1 (EINE) schwere Erkrankung zu verhindern…

Eine Erörterung der Nebenwirkungen dieser neuen „Impfung“ findet natürlich nicht statt. Vielleicht weiß unser Statistik-Prof auch, dass eine absolute Wirksamkeit von 0,011 % schnell von einer deutlich höheren Nebenwirkungsrate übertroffen werden kann und sehr wahrscheinlich wird. Wie dies momentan aussieht, das habe ich einmal versucht in einem Beitrag zusammenzufassen: Die Horrormeldungen zu den Corona-Impfungen aus aller Welt.

Zurück zur realen Welt

Nachdem unser Statistik-Prof in seiner Scheinwelt der Statistik mit den Simpsons und deren paradoxen Statistikeffekten die Effektivität einer wirkungslosen „Impfung“ in ihr glattes Gegenteil verwandelt hat, gilt es, einen Blick in die reale Welt zu werfen.

In meinem bereits erwähnten Beitrag (Israel – ein „Impfweltmeister“ stößt an Grenzen) kommt ein praktizierender Arzt und medizinischer Direktor des Herzog Hospitals in Jerusalem, Dr. Kobi Haviv, zu Wort. Der sitzt und arbeitet eben nicht in Pennsylvania und therapiert dort statistische Zahlen, sondern arbeitet als besagter Direktor direkt vor Ort in seinem Krankenhaus.

Und der berichtet, dass eben in seinem Krankenhaus 95 % aller schweren Fälle „Geimpfte“ seien. Er berichtet weiter, dass 85-90 % der Krankenhausaufnahmen Patienten mit „voller Impfung“ ausmachten³.

Diese Zahlen entsprechen eher dem, was ich im vorigen Kapitel berechnet hatte. Dass nämlich die „Impfung“ eine absolute Wirksamkeit von 0,01 etwas % hat. Das erklärt allerdings nicht, warum so viele „Geimpfte“ schwere Fälle zeigen und im Krankenhaus landen. Wenn die „Impfung“ vollkommen wirkungslos wäre, dann würde sie in ihrer Wirksamkeit genauso ausfallen als wenn man nicht geimpft wäre.

Und damit müsste sich die Relation zwischen „Geimpften“ und „Nichtgeimpften“ mehr oder weniger die Waage halten (keinesfalls um die 95 % zu Ungunsten der „Geimpften“), was aber nicht der Fall ist.

Woran mag dies liegen?

An unvorteilhaften Inhaltsstoffen in der neuen „Impfung“??

An einer Schwächung des Immunsystems durch die neue „Impfung“??

An spezifischen Nebenwirkungen???

Sind dies schon die ersten Zeichen von ADE, der antikörperabhängigen Verstärkung einer Infektion nach der „Impfung“??

Fazit

Ein Professor aus den USA, seines Zeichens Biostatistiker, versucht, dem immer trüber werdenden Bild der neuen genmanipulierenden „Impfungen“ mit seinen statistischen Methoden neuen Glanz zu verleihen. Man ist fast geneigt, hier autistische Züge zu erkennen.

Denn mit der Beharrlichkeit, wie hier die Realität statistisch verbogen wird, deutet auf eine Parallelwelt hin, die mit der hiesigen Realität nur noch das Alphabet und die Zahlen gemeinsam hat.

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  1. Israeli data: How can efficacy vs. severe disease be strong when 60% of hospitalized are vaccinated?
  2. Die Wirksamkeit der RNA- und DNA-basierten „Impfungen“
  3. Ran Israeli on Twitter: “”95% of the severe patients are vaccinated”. “85-90% of the hospitalizations are in Fully vaccinated people.” “We are opening more and more COVID wards.” “The effectiveness of the vaccine is waning/fading out” (Dr. Kobi Haviv, earlier today on Chanel 13 @newsisrael13 ) https://t.co/SpLZewiRpQ” / Twitter
  4. Graphenoxid im Impfstoff der Corona-Impfung?
  5. Programmiert die Pfizer-„Impfung“ das Immunsystem um?
  6. Herzmuskelentzündung – Myokarditis nach Gentech-Impfung
  7. Neuartige DNA / RNA Impfungen und ihre neuartigen Nebenwirkungen
  8. Covid-19-Impfung und Immunsystem