Myokarditis ist nach Covid-19-„Impfungen“ häufiger als nach natürlichen Infektionen

Unser Kommentar zur Studie von Buergin et al. ist jetzt publiziert Manchmal muss man Umwege gehen, um ans Ziel zu kommen. Unserer führte nun zum Egyptian Heart Journal, das soeben unseren Kommentar zur Studie von Buergin und Kollegen publiziert hat [1, 2]. Die Studie von Buergin und Kollegen hatte ich schon einmal im August 2023 … Weiterlesen

Maßnahmen und Impfungen haben weder SARS-CoV-2-Fälle verhindert noch damit verbundene Todesfälle …

… wie eine neue Studie zeigt

Meine Damen und Herren aus Exekutive und Legislative: Es wird Zeit, dass Sie sich bei den Bürgern entschuldigen

Ich bin es schon leid, aber die politische Trägheit der Exekutive und Legislative lässt mir keine andere Wahl als mein „ceterum censeo“ immer neu zu wiederholen: Die Coronakrise war hausgemacht und die „Maßnahmen“, gerne auch „Lockdown“ genannt, waren wirkungslos, genau wie die gentechnologischen Präventionsmaßnahmen, euphemistisch als „Impfungen“ bezeichnet. Anders als das klassisch-historische „ceterum censeo – im Übrigen meine ich“ des alten Cato zielt meines nicht auf die Zerstörung von irgendwas ab – bei Cato war es die Zerstörung Karthagos – sondern darauf, dass endlich ein offener politischer Diskurs über das geführt wird, was da passiert ist. Und dazu gibt es viele Gründe, die ich in meinen Blogs beschrieben habe. Heute beschreibe ich einen neuen:

Eine sehr schöne Studie eines internationalen Autorenteams [1], das Daten für die sechs nordeuropäischen Länder Irland, England, Dänemark, Schweden, Norwegen und Finnland ausgewertet hat, zeigt:

Die „Maßnahmen“, korrekt die „nicht-pharmakologischen Interventionen (NPIs)“, und die „Impfungen“ haben keinerlei in den Daten wahrnehmbaren Einfluss auf Fallzahlen, Todesfälle, Belegung von Krankenhäusern und Intensivstationen gezeigt.

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Fallstricke der Meta-Analyse

Ein kurzer methodischer Kommentar anlässlich einer „Retraction“ unserer Homöopathie-ADHS-Meta-Analyse

Wir hatten uns zu früh gefreut. Ich hatte ja letzten Sommer berichtet, dass wir eine Meta-Analyse zu Homöopathie bei ADHS publizieren konnten, die eine signifikante Effektstärke von g = 0.6 zeigte [1]. Vor Kurzem wurde sie zurückgezogen („retracted“), und zwar vom Journal, nicht von uns.

Der Hintergrund dazu: Wir hatten einen Extraktionsfehler gemacht, und zwar eine Effektgröße positiv kodiert, die eigentlich negativ kodiert gehört. Das ist einer der Fallstricke in einer Meta-Analyse, über den ich jetzt selber gestolpert bin. Denn man muss sich immer fragen: Deuten nun die Effekte einer Studie in die Richtung der vermuteten Hypothese, unterstützen also die Vermutung, dass der Unterschied für die Wirksamkeit einer Behandlung spricht, oder dagegen? In diesem Falle [2] war das Ergebnis nicht nur nicht signifikant für die Homöopathie, sondern wies auch in die andere Richtung. Das hätte in der Analyse mit einem Minus-Zeichen versehen werden müssen, was ich schlicht und ergreifend übersehen hatte. Und meinen Kollegen ist es auch nicht aufgefallen und so hat sich dieser sehr dumme Fehler eingeschlichen.

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Warum sich Menschen in Deutschland impfen lassen

Unsere Impfmotivationsstudie ist nun in BMJ Open publiziert

Ich hatte am 6. Januar 2022 auf den Preprint unserer Studie „Why do people consent to receiving SARS-CoV2 vaccinations – A representative survey in Germany” hingewiesen und diese dort ausführlich besprochen [1].

Nun ist sie in British Medical Journal Open (BMJ Open) publiziert worden [2]. Der Inhalt hat sich nicht verändert gegenüber dem Preprint, daher gehe ich jetzt nicht nochmals im Detail auf die Studie ein. Lediglich eine zusätzliche Analyse kam auf Bitten eines Gutachters hinzu.

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Modellierung und Modellbildung

…am Beispiel unserer Modellierstudie: „Identifizierung von verschiedenen Faktoren, die mit Covid-19 Todesfällen in Europa während der ersten Pandemie-Welle assoziiert sind“

Eine große Gruppe statistischer Verfahren, die der Erklärung vergangener und auch der Vorhersage künftiger Daten dienen soll, ist die Modellbildung oder statistische Modellierung. Damit meint man, dass man für einen gegebenen Datensatz mit sehr unterschiedlichen Variablen eine mathematische Struktur findet, die diesen Datensatz möglichst gut abbildet, zunächst einmal rein formal. Dieses Verfahren kann man nützen, um den Einfluss verschiedener Variablen auf eine Ergebnisvariable zu untersuchen. In der Sprachregelung der Modellbildung ist die Variable, die man erklären will, die abhängige Variable oder das Kriterium oder die Ergebnisvariable (Outcome), und die verschiedenen Variablen, die zur Aufklärung dieser einen Variable beitragen sollen, sind mehrere unabhängige Variablen oder auch Prädiktoren.

Ich verwende unsere eben publizierte Modellierstudie [1] als konkretes Beispiel. Sie wurde von mir konzipiert, ich habe erste Analysen gerechnet, dann stieg mein Kollege Rainer J. Klement ein, der als Physiker wesentlich flinker im Umgang mit solchen Modellen ist als ich.

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