Prof. Dr. Christof Kuhbandner hat eine umfangreiche Studie erstellt, in der er die Übersterblichkeit in 2021 untersucht. Er geht insbesondere der Frage nach, inwiefern ein Zusammenhang mit der Anzahl der verabreichten COVID-Impfungen besteht.
Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl der Verlauf der Todesfälle im Jahr 2021, als auch der Verlauf der Übersterblichkeit mit einer leichten Zeitverzögerung nahezu exakt den Verlauf der Erst-, Zweit- und Booster-Impfungen widerspiegelt. Steigt die Anzahl der Impfungen, steigt kurz darauf auch die Anzahl der Todesfälle bzw. die Übersterblichkeit, sinkt die Anzahl der Impfungen, sinkt kurz darauf auch die Anzahl der Todesfälle bzw. die Übersterblichkeit.
Der Zusammenhang ist sehr stark, beispielsweise korreliert der Verlauf der Übersterblichkeit (Zunahme der Todesfälle im Jahr 2021 verglichen mit dem Durchschnitt der fünf Vorjahre) im Zeitraum von Anfang März bis Ende Mai mit den Erstimpfungen signifikant. Der Zusammenhang wird trotz unterschiedlicher Impfmuster beobachtet. Das zeigt eine Analyse auf der Ebene der einzelnen Bundesländer. Die Übersterblichkeit variiert je nach Bundesland jeweils in Abhängigkeit vom spezifischen Impfmuster dieses Bundeslandes.
Eine länderübergreifende Analyse über 15 europäische Länder (einschließlich Israel) zeigt ebenfalls einen signifikanten statistischen Zusammenhang zwischen der Übersterblichkeit und den Booster-Impfungen.
Eine Analyse naheliegender Drittvariablen ergibt, dass z.B. die Anzahl der Covid-Todesfälle oder die Anzahl der SARS-CoV-2-Infektionen den beobachteten Zusammenhang zwischen der Übersterblichkeit und den Impfungen nicht erklären können.
Kuhbandner zeigt auch, dass die existierenden Sicherheitsanalysen methodisch ungeeignet sind. Das Paul-Ehrlich-Institut (PEI) verwendet eine sogenannte Observed-versus-Expected-Analyse, bei der die Anzahl der gemeldeten Verdachts-Todesfälle mit der statistisch zu erwartenden Anzahl an Todesfällen verglichen wden. Eine solche Analyse macht nur dann Sinn, wenn alle im zeitlichen Zusammenhang mit den Impfungen auftretenden Todesfälle gemeldet werden würden, unabhängig davon, ob ein Zusammenhang mit der Impfung vermutet wird. Es werden aber nur fünf bis sechs Prozent der Fälle gemeldet. Selbst bei vollständiger Meldung wäre die Schwelle des PEI nicht erreicht worden: Im Meldebericht vom 19.8.21 etwa lag sie bei 75.284 Todesfällen, gemeldet wurden für das Pfizer-Präparat aber nur 926, bzw. bei Berücksichtigung des Underreporting rund 18.000.
Weitere Hinweise darauf, dass womöglich mehr Menschen als bisher vermutet an den Covid-Impfungen versterben, zeigen auch weitere Studien. In einer Studie aus England zeigt sich zwar, dass sich im Zeitraum der Impfungen die Sterberate in der Gruppe der Ungeimpften in etwa verdreifacht hat. Das ist aber offenbar darauf zurückzuführen, dass Personen im Zeitraum von zwei Wochen nach den Impfungen als „ungeimpft“ fehlklassifiziert wurden. Wird dies berücksichtigt, ergibt sich ein deutlicher Hinweis auf einen Zusammenhang zwischen Übersterblichkeit und Impfung.
Die Befunde zeigen nach Kuhbandner, dass es sich –zumindest laut dem Stand der bisherigen Analysen– um einen universellen Effekt über verschiedene Regionen und Länder hinweg handelt, der je nach Impfmuster einer Region oder eines Landes spezifisch auftritt. Die angewandte Methodik basiert auf Korrelationen, weshalb kausale Schlussfolgerungen nicht so ohne weiteres gezogen werden können. Nach den üblichen Kriterien der Ableitung kausaler Schlussfolgerungen aus beobachteten Korrelationen in der medizinischen Forschung (Evidenz) legt das beobachtete universelle Befundmuster jedoch einen kausalen Effekt nahe, schreibt Kubandner.
Meiner Meinung nach überschätzt die Studie allerdings das Maß der Übersterblichkeit zumindest für Deutschland. Als Referenzwert wird der (zu niedrige) Mittelwert aus den Jahren 2016 bis 2020 genommen. Das wird einem seit etwa zehn Jahren ansteigenden, sich aus Altersstruktur und Bevölkerungsentwicklung ergebenden Aufwärtstrend bei den Sterbefällen nicht gerecht (siehe hier!).
Nachtrag:
(26.1.22) Die offiziellen Daten der Krankenhausabrechnungen belegen, dass viele Menschen wegen schwerer Impf-Nebenwirkungen im Krankenhaus landen: 2019 – 2.458, 2020 – 24.87, 2021 – 22.334 (und Q4 fehlt noch). Siehe hier!
(21.2.22) Prof. Kuhbandner reagiert hier ausführlich auf Vorwürfe des Bayerischen Rundfunks und der Nachrichtenagentur dpa, wonach seine Berechnungen fehlerhaft seien. Er kritisiert fragwürdige statistische Argumente der Kritiker sowie eine unsachgemäße und irreführende Aufbereitung des Sachverhalts in den Medien.
(12.5.22) 55 Wissenschaftler, darunter 43 Professoren, fordern das Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung dazu auf, seine Kritik am Kuhbandner-Papier, das einen zeitlichen Zusammenhang zwischen den COVID-Impfungen und einem Anstieg der Todesfälle belegt, zurückzuziehen. Die Kritik an dem Papier enthalte „mehrere Fehlinterpretationen und Falschbehauptungen“ und führe die Bevölkerung hinsichtlich möglicher tödlicher Nebenwirkungen in die Irre. Multipolar dokumentiert die Forderung der Wissenschaftler.
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Die Übersterblichkeit als Effekt der voranschreitenden Älterung der Bevölkerung abzutun, reicht leider nicht, um ein Effekt mit dieser Stärke zu erklären. Die Korrelationen in der Studie, die Prof. Dr. Kuhbandner ausgerechnet hat zeigen nicht nur den starken *lineare* Zusammenhang über Länder hinweg, wie die Graphik oben illustriert, sondern auch weitere Graphiken mit sehr engen zeitlichen (!) Zusammenhängen jeweils mit sehr starken Effektstarken, ab r=O.69 und deutlich höher. Dort sieht man, dass die Kurve der Todesfälle steigen gemeinsam mit der Zahl der durchgeführten Impfungen an und sinken dann wieder zeitlich versetzt wieder ab – egal ob 1., 2. und 3. Impfung. Daher nennt er es ein korrelatives "Muster". Im Gegensatz dazu wäre unter Ihrer These der allgemeinen Ältersterblichkeit *keinen* zeitlichen Zusammenhang zu erwarten.
Danke für Ihre Erläuterungen!
Auch wenn die Übersterblichkeit meiner Meinung nach nicht so stark ist, wie Kuhbandner unterstellt – an den Zusammenhängen, die er aufgezeigt hat, ändert das nichts.