StartWissenschaftLächerliche Modellierungsstudie versucht ohne Daten Wirkung von Corona Impfung zu beweisen

Lächerliche Modellierungsstudie versucht ohne Daten Wirkung von Corona Impfung zu beweisen

Seit März 2020 werden wir mit Modellierungsstudien geflutet, die im Grunde genommen nichts anderes tun als aus irgendwelchen unsubstantierten Annahmen Daten mit oft falschen Modellen zu generieren. So gut wie alle diese Modellierungen haben keinerlei naturwissenschaftliche Grundlage und damit auch keine Relevanz außer für politische Behauptungen.

Von Dr. Peter F. Mayer

Die Krone dieses Unsinns war der Report 9 von Neil Ferguson und 30 weiteren „Experten“ des Imperial College. Die früheren Reports waren genauso grottenfalsch wie der Report 9. 2002 sagte Ferguson bis zu 150.000 Tote durch BSE (Rinderwahn) voraus – nicht bei Kühen, sondern bei Menschen. Tatsächlich gab es damals etwa 2.700 Tote. Das entspricht einer 55-fachen Überschätzung.

Bei der Schweinegrippe 2009 prognostizierte er 65.000 Tote für Großbritannien, tatsächlich kam es zu 457. Das entspricht einer Fehlschätzung um den Faktor 142. Und bei der Vogelgrippe sagte er 2005 200 Millionen Tote weltweit voraus – es kam aber nur zu 455 – eine Fehlschätzung um den Faktor 439.000.

Nun gibt es eine Behauptung von einer weiteren Gruppe angeblicher Wissenschaftler des Imperial College, die ähnlich haarsträubend ist. Veröffentlicht in Lancet Infect. Dis. (preprint) behaupten Watson, O.J. et al. (2022) in einer Arbeit mit dem Titel „Global impact of the first year of COVID-19 vaccination: a mathematical modelling study“ (Globale Auswirkungen des ersten Jahres der COVID-19-Impfung: eine mathematische Modellierungsstudie), dass durch die Impfkampagne 14 Millionen Todesfälle oder mehr verhindert worden seien.

Unter dem Titel „Findings“ ist zu lesen:

„Auf der Grundlage der offiziell gemeldeten COVID-19-Todesfälle schätzten wir, dass die Impfungen zwischen dem 8. Dezember 2020 und dem 8. Dezember 2021 in 185 Ländern und Territorien 14,4 Millionen (95 Prozent Glaubwürdigkeitsintervall [Crl] 13,7-15,9) Todesfälle durch COVID-19 verhindert haben. Diese Schätzung erhöhte sich auf 19,8 Millionen (95 Prozent Crl 19,1-20,4) verhinderte COVID-19-Todesfälle, wenn wir die überzähligen Todesfälle als Schätzung des wahren Ausmaßes der Pandemie heranzogen, was einer weltweiten Verringerung der Gesamttodesfälle um 63 Prozent (19,8 Millionen von 31,4 Millionen) während des ersten Jahres der COVID-19-Impfung entspricht.“

Ein kurzer Blick in die Daten, zB. von Our World in Data und 10 Sekunden konzentriertes Nachdenken zeigt schon, dass die Daten offensichtlich kompletter Schwachsinn sind. Bis 7. Dezember 2020 wurden offiziell 1,63 Millionen Todesfälle mit oder wegen einer Corona Infektion registriert, was aber ohnehin im Vergleich zu den Krebs-Todesfällen minimal ist. Bis 8. Dezember 2021 werden 5,31 Millionen Todesfälle mit oder wegen einer Corona-Infektion angegeben.

Die Zählung hatte mit 22. Januar 2020 begonnen. In 321 Tagen wurden also 1,63 Millionen oder 5077 Todesfälle pro Tag gezählt. Für die nächsten 365 Tage wurden 3,68 Millionen oder 10.082 pro Tag gezählt. Die Behauptung ist nun also, dass es ohne Impfung statt 3,68 Millionen zwischen etwa 24 bis 35 Millionen Todesfälle gegeben hätte. Oder statt 10.000 pro Tag 100.000. Absurd.

Wesentlich wahrscheinlicher und plausibler ist dagegen die Vermutung, dass die Verdopplung der täglichen gemeldeten Todesfälle zwischen 8. Dezember 2020 und 8. Dezember 2021 gegenüber vorher von ungefähr 5000 auf 10.000 auf die Impfung zurückzuführen ist.

Die Frage ist, was machen die Modellierer, um auf diese Phantasiezahlen zu kommen. Das habe ich mich immer wieder gefragt, wenn ich Auslassungen von Modellierern, die meist Mathematiker aber keine Naturwissenschaftler sind, gesehen habe. Der Frage geht auch ein Artikel in Doctors or COVID Ethics nach, den es hier auch in einer deutschen Übersetzung gibt: Modellierungsstudie_Watson_de_28082022.

In der „Modellierungsstudie“ von Watson et al. dienen hypothetische Daten als Grundlage, nicht reale Beobachtungen:

„For this mathematical modeling study, we used a previously published COVID-19 transmission model and fitting framework to obtain profiles of the COVID-19 pandemic in each country…..”

(Für diese mathematische Modellierungsstudie haben wir ein bereits veröffentlichtes COVID-19-Übertragungsmodell und einen Anpassungsrahmen verwendet, um Profile der COVID-19-Pandemie in jedem Land zu erhalten…..)

Es gilt hier „Junk in – Junk out“. Es wird nicht Natur beobachtet, wie es Naturwissenschaftler machen würden, sondern eigene Phantasiezahlen, aus denen dann weitere Phantastereien abgeleitet werden. Das machen in der Regel nur Traumdeuter, oder eben Modellierer, die Mathematiker sind. Absurd ist, dass so ein Schwachsinn in Lancet veröffentlicht wird.

Dazu bestehen gravierende Interessenskonflikte. Wirft eine Publikation derart viele Fragen auf, wie es hier der Fall ist, dann sollte zwingend ihre Finanzierung ausfindig gemacht werden. Im vorliegenden Fall wurde die „Modellierungstudie“, laut in der Publikation deklariertem „Funding” u.a. von eben denjenigen Institutionen bezahlt, welche an den „Impfungen” dank des beeindruckenden „Return on Investment“-Verhältnisses von 20:1, zumindest indirekt, Millionen verdienen.

Bild: Professor Unrat
Autor: Clker-Free-Vector-Images
Quelle: pixabay.com
Lizenz: public domain
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