Windige Schrottstudien erkennen, eine Sammlung von Prüfkriterien

Viele Pro-Spike-Impfen-Studien wählen ein ähnliches Vorgehen, um impfkritische Aspekte aus der Betrachtung auszuschließen. In diesem Beitrag möchte ich diese typischen Vorgehensweisen sammeln, so dass hoffentlich einseitige Studie schneller entlarvt und ausgewogenere Studien durchgeführt und diskutiert werden.

letztes Update 2024-10

 

Prüfkritierien

Transparenz, Konsistenz, nachvollziehbare Durchführung

Als Ziel: Gesundheit der Menschen. Zum Beispiel: Endziel einer Studie „Gesamthospitalisierungsrate“ (Und nicht: nur covidbezogene Hospitalisierung.) Das ist wichtig, weil sonst die Nebenwirkungen nicht erfasst werden. Ohne Kenntnis der Nebenwirkungen lässt sich keine fundierte Nutzen-Risiko-Abwägung durchführen.

Den Zeitraum untersuchen oder zumindest thematisieren, für den die Intervention im richtigen Leben auch gelten wird.

Schlussfolgerungen sollten den Unterschied zwischen der aktuellen Lage und der Lage, in der eine Studie durchgeführt worden ist, mit in die Überlegung einbeziehen. Es sollte also beispielsweise erläutert werden, für welche Virusvariante die Studie gilt und worin die Unterschiede dieser Virusvariante zur gegenwärtigen Variante liegen. Das betrifft auch die Immunitätslage (Impfstatus, Dosen, Ungeimpfte: naiv/genesen)

Studien sollten eine Vergleichsgruppe beinhalten.

Die gewählte Studienintervention sollte die gewählte Dosierung begründen und einordnen.

 

Die in der Zusammenfassung präsentieren Ergebnisse sollten zu den gefundenen Daten passen.

Dann ist zu berücksichtigen, in der Coronazeit möglicherweise nur Beiträge veröffentlicht worden sind, die sich für die Spike-Impfungen aussprechen. Deshalb steht oft in der Zusammenfassung oder im Ergebnis eine Empfehlung für die Spike-Impfung, die aber von den gefundenen Daten nicht oder nur zum Teil gedeckt wird. Oder es ergeben sich aus den Daten weitere Zusammenhänge, die für die Impfentscheidung wichtig wären, die aber nicht aufbereitet werden. Also auch hier gilt es, die Daten und die gefundenen Argumente in Augenschein zu nehmen und die Zusammenfassung mit Vorsicht zu genießen.

 

Gegenbeispiele, wie es nicht sein sollte

Studien, die die Methodik nicht offengelegen.

Studien, in denen nur 2, 3 Wochen nach der Impfung betrachtet werden, obwohl bekannt ist, dass die Wirksamkeit schnell nachlässt.

Studien über BA.1, also bis Februar 2022, oder früher. Diese können nicht unmittelbar auf die Zeit im Sommer 2022 übertragen werden. Die Wirkung der Spike-Impfungen auf die Sommervianten ist deutlich anders (vgl. Entwicklung des Verhältnisses von geimpften zu ungeimpften Toten, Abbildung).

Studien, die zwar einen Vorteil eines Boosters gegenüber der Grundimmunisierung herausfinden, aber nicht thematisieren, warum die Grundimmunisierung nicht mehr so gut war und was das mittelfristig für den Booster bedeutet.

Studien, die nur covid-assoziierte Fälle untersuchen. Also keine Nebenwirkungen untersuchen. (Das betrifft dann auch covid-like illness, also Patienten, die zwar die Covid-Symptome haben, aber keinen positiven PCR Test.)

Studien, die keine Nutzen-Risikoabwägung anstellen. Darunter fallen zum Beispiel Studien, die sich für die Spike-impfungen aussprechen ohne Nebenwirkungen zu thematisieren.

Es gibt Studien, die statt direkt einen Effekt auf Fallzahlen zu messen, die Höhe von Antikörpern messen, als Ersatzkritierium. Das Verfahren ist wahrscheinlich untauglich. Jedenfalls sind folgende Argumente zu beachten: Die Immunabwehr erfolgt nur zu einem Teil über Antikörper. Wenn die zelluläre Abwehr stark genug ist, geht es sogar ganz ohne Antikörper. Wie sieht es mit Training der zellulären Abwehr aus? Und praktisch für die Coronaimpfstoffe aktuell relevant: Antikörper ist nicht gleich Antikörper. Es gibt neutralisierende und bindende. Antikörper, die das Spike der Wuhanvariante neutralisieren, binden es die Spikes der aktuellen Varianten nur noch. Es gibt außerdem Antikörper, die eine Toleranzreaktion einleiten (IgG4). Wenn also mit Antiköpern als Ersatzzielgröße gearbeitet wird, dann sollten die Antikörper aufgeschlüsselt werden. Dazu gehört die Bestimmung der Zahl der neutralisierenden Antikörper – was in vielen Studien auch gemacht wird. Und es muss die Anzahl der toleranzinduzierenden Antikörper bestimmt werden – was ich kein einziges Mal gesehen habe. (Siehe Beitrag zu Exkurs Antikörper: Warum die Ak-Menge als Maß für Immunität ungeeignet ist)

Studien, die bei den Ungeimpften nicht zwischen naiv ungeimpften und genesen ungeimpften unterscheiden. Denn: Die Alternative ist ja nicht sich impfen zu lassen oder ewig kein Kontakt mit dem Virus zu haben, sondern sich impfen zu lassen oder die Infektion ungeimpft durchzumachen und dann über eine natürliche Immunität zu verfügen.

Boosterstudien, die die unmittelbare Zeit nach der Impfung nicht mit in die Auswertung einbeziehen.Was typischerweise gemacht wird. Die ersten 1-3 Wochen gelten Geimpfte meistens nicht als geimpft. Die Begründung ist, dass das Immunsystem diese Zeit braucht, um aus der Impfung ausreichend zu lernen. In dieser Zeit treten allerdings auch viele Nebenwirkungen auf. Und auch viele Covidfälle, weil das Immunsystem in der Zeit besonders geschwächt ist. Diese Zeit nicht in die Bewertung der Impfung einzubeziehen wäre vielleicht vertretbar, wenn die Impfung lebenslang halten würde. Aber wenn die Impfung nur ca. 16 Wochen hält, ist das Geschehen in den unmittelbaren 1 oder 2 Wochen nach der Impfung für die Beurteilung der Spike-Impfungen schon von Bedeutung.

Update 2024-08
Studien, die Geimpfte zu Ungeimpften machen: Die ersten Wochen nach der Impfung sind die Probanden ja noch nicht „richtig“ geimpft, weil das Immunsystem noch mit der Antwort auf die Impfung beschäftigt ist. Anstatt hierfür eine eigene Kategorie aufzumachen, werden Menschen in dieser Zwischenphase den Ungeimpften zugeschlagen. aktuelles Beispiel eine Studie zu Nebenwirkungen auf das Herz-Kreislaufsystem, die eine positive Wirkung findet (sciencefiles.org).

Update 2024-08
Studien, die Menschen, die an der Impfung gestorben sind, aus der Analyse ausklammert – Wie sollen wir jemand einbeziehen, wenn er nicht mehr da ist? Beispiel wieder Studie zu Nebenwirkungen auf das Herz-Kreislaufsystem, die eine positive Wirkung findet (sciencefiles.org).

Eminenzbasierte Argumentation statt evidenzbasiert: Verweisen auf die Institutionen, statt deren Studien mit Quelle anzugeben. Also sowas in der Art: „Die Impfstoffe sind nach neuesten wissenschaftlichen Standards natürlich mit Tierversuchen und klinischen Studien vor der Anwendung an der breiten Masse ausführlich getestet worden.“

Update 2024-03
Studie mit noch einem Trick: Kombigabe von Corona-Booster und Grippeimpfung. Ergebnis: In der Gruppe, die auch die Grippeimpfung erhalten haben, gibt es mehr Schlaganfälle. Ja. Aber Vorsicht, damit ist nichts über die Coronaimpfung ausgesagt.
uncutnews.ch

Update 2024-07
Es sollte der Gesundheitszustand der Vergleichsgruppen erhoben und dokumentiert worden sein. Was insbesondere nachträgliche Beobachtungsstudien vor eine Herausforderung stellt. Anlass ist die Beobachtung eines tschechischen Autorenteams, dass entdeckt hat, dass in einer Coronaimpfungsstudie Ungeimpfte häufiger sterben – allerdings in Zeiten mit viel Corona genauso wie in Zeiten mit wenig Corona. Sie ziehen daraus die Schlussfolgerung, dass sich eher Gesündere impfen lassen. infosperber.ch, International Journal of Infectious Diseases

Update 2024-10
Eine weitere Täuschungsart mit wissenschaftlichen Anschein sind nicht empirisch geerdete Modellstudien, aus deren Ergebnissen dann aber auf die reale Welt geschlossen wird.
Bei Masken habe ich Studien dieser Art gesehen. Und auch bei der Frage, wieviele Menschen durch die Injektionen gerettet worden seien. Ein Beispiel aus dem Sommer 2024 ist eine WHO-Studie. Mit einer vorausgesetzten Wirksamkeit der Impfung wird dann errechnet wieviele Menschen vor einen Covidtot bewahrt werden konnten. Luftnummer, die aber breit zitiert worden ist. Besprechung beispielsweise auf berliner-zeitung.de.

 

Links

Für Anwendungsbeispiele siehe Kategorie ein Text wird besprochen.

Anwendung als Liste von Prüfkritieren im Beitrag Argumente für die Impfung, Sammlung.

Auf moderndiscontent.substack.com finden sich zwei Beiträge, die sich mit dem gründlichen Lesen von Studien beschäftigen (1), (2). Auf dem Substack erscheinen auch immer mal wieder Besprechungen von Studien, die in impfkritischen Kreisen die Runde gemacht haben.

Update 2023-03: Der Trick mit dem Wirksamkeit von Impfstoffen vorgetäuscht wird, auf tkp.at.
1. Trick: Infizierte in den ersten 14 Tagen nach der Impfung werden den Ungeimpften zugeschlagen. Effekt der Maßnahme, auch wenn alle nur Placebo erhalten: eine „Impfeffektivität“ von 62%.
2. Trick: Ungeimpfte häufiger testen.
3. Der Effekt verstärkt sich dann noch, wenn die Geimpften in den ersten 14 Tage anfälliger für eine Infektion werden.

Update 2023-07: Wenn die Impfung die Geimpften in der ersten Zeit nach der Impfung anfälliger macht, dann werden Infektionen bei den anfälligen Geimpften vorgezogen. Wenn nun Covidfälle erst später, sagen wir nach der zweiten Impfung gemessen werden, dann sind im Impfarm der Studie die Anfälligen schon infiziert gewesen. Und es sieht dann so aus, dass es mehr Fälle im Placeboarm gibt. (Mehr im Beitrag zur Pfizer Zulassungsstudie)

Update 2024-02: wherearethenumbers.substack.com hat auch eine Liste von typischen Manipulationstechniken zusammengestellt. Beispiel: Survival Bias.

Update 2024-10:
Norman Fenton: Flawed studies desperately attempting to prop up the ‘official’ covid narrative are getting worse, youtube.com.
Erläutert den „cheap trick“: Zähle tote oder erkrankte Geimpfte zu den Ungeimpften. Beispielsweise indem sie erst 2 Wochen nach der 2. Dosis als geimpft gelten. Oder indem Ungeimpfte gar nicht vorkommen, sondern nur mehr oder weniger Geimpfte verglichen werden. Oder sogar in dem überhaupt nicht aufgeschlüsselt wird, wer geimpft ist. Mit peerreviewten und veröffentlichten Beispielen von 2023 und 2024.
Noch 2 Videos von ihn zum cheap trick hier und hier.

 

gepostet am 2022-08-27

Kommentare

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