Eine Studie in der medizinischen Fachzeitschrift The Lancet hat den Nutzen von Booster-Impfungen untersucht.
Total unabhängig? Aus der Studie erfahren wir (NB, ND und RDB sind Kürzel für drei Autoren der Studie):
NB, ND, and RDB report institutional grants to Clalit Research Institute from Pfizer outside the submitted work and unrelated to COVID-19, with no direct or indirect personal benefits.
This study was funded by the Ivan and Francesca Berkowitz Family Living Laboratory Collaboration at Harvard Medical School and Clalit Research Institute.
NB and ND collected and analysed the original data. NB, ND, and RDB had access to and verified the underlying data.
Due to data privacy regulations, the raw data of this study cannot be shared.
Pfizer bezahlt ein Institut. Das Institut bezahlt die Studie. Die Wissenschafter, welche als einzige die Daten sehen und auswerten, kommen aus diesem Institut… Transparenz und Unabhängigkeit sehen anders aus.
Na, dann legen wir mal los. So sehen die Rohdaten aus.
| 2 x geimpft | 3x geimpft | |||
| Tests | Events | Tests | Events | |
| Documented Infection | 93566 | 6131 | 77184 | 1135 |
| Symptomatic Infection | 95934 | 3345 | 78507 | 514 |
| Hospital Admission | 231 | 29 | ||
| Severe disease | 157 | 17 | ||
| Death | 44 | 7 |
Kommen wir nun zur Auswertung. Das folgende Diagramm zeigt (normiert auf 100.000 Tests), wieviele Prozent der Infizierten (d.h. positiver Test) symptomatisch oder hospitalisiert werden bzw. einen schweren Verlauf haben und sterben.
Was fällt sofort auf? Wir haben zwar eine Reduktion des Risikos, Symptome zu haben, hospitalisiert zu werden und einen schweren Verlauf zu haben, aber keine Veränderung bei der Wahrscheinlichkeit zu sterben. Das alleine ist schonmal unlogisch und deutet auf einen Fehler in den Daten hin.
Jetzt hat die Studie aber auch Daten geliefert, die nahe legen, dass sich Personen mit dem 3. Booster viel seltener infiziert hätten. Gut, zu zeigen, dass die Impfung die Wahrscheinlichkeit der Ansteckung nicht reduziert, das wäre ein weiterer Artikel. Aber bleiben wir mal bei diesen Daten.
Das hier sind die Wahrscheinlichkeiten, dass ein symptomatischer Patient hospitalisiert wird, schwer erkrankt oder stirbt.
Wie sie sehen, sehen sie nichts. Deutschland erfasst ja auch die symptomatisch infizierten Geimpften, wie wäre es also mit einem Vergleich?
Ich ergänze daher ein paar Zahlen aus der Analyse in meinem vorherigen Beitrag, den sie auch unbedingt lesen sollten.
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Die folgenden Zahlen sind altersnormiert, das bedeutet, ich habe die Quoten für die beiden Gruppen 18-59 und 60+ getrennt berechnet so angepasst, dass beide dem Verhältnis in der Allgemeinbevölkerung entsprechen. Die Rohdaten sind nämlich verzerrt:
| KW43 symptomatisch infizierte | 18-59 | 60+ |
| ungeimpft | 25536 | 3843 |
| geimpft | 18023 | 6626 |
Bei dei den über 60jährigen sind nämlich schon 63% der symptomatisch Infizierten geimpft, bei den jüngeren ist es etwa umgedreht, so dass hier natürlich eine Verzerrung entsteht, welche ich im folgenden korrigiert habe.
Für die Hospitalisierungsrate habe ich die Fallzahlen der Vorwoche verwendet, für Sterberate und Schwerer-Fall-Rate (hier: Intensiv-Rate) habe ich die Fallzahlen von vor 2 Wochen verwendet. Diese Anpassung bzw. dieser zeitliche Versatz entspricht dem Verlauf der Krankheit.
Wie sie sehen, gibt es praktisch keinen Unterschied zwischen den Raten der Geboosterten in Israel und der Geimpften in Deutschland. Das ist insbesondere deswegen extrem befremdlich, da die Wirkung der Impfung gegenüber den Ungeimpften aus dem Diagramm ganz klar hervorgeht. Etwa 50% weniger Hospitalisierungen und Intensivfälle und etwa 60% weniger Todesfälle – ein klarer Erfolg!
Wenn also die Wirkung der Impfung eine Reduktion dieser Raten ist, müsste dann die Booster-Impfung nicht auch wieder eine Reduktion dieser Werte bringen? Aber die Grafik eins weiter oben zeigte ja, dass es eben keine signifikante Reduktion gab.
Mein Fazit
Mir drängt sich die Vermutung auf, dass es sich um eine Problematik handelt, die beim „Matching“, also bei der Gruppenbildung entstand. Das hätte ich gerne geprüft, aber die Autoren stellen die Rohdaten nicht zur Verfügung – wegen „privacy regulations“.
Tatsächlich könnte man in der von den Autoren verwendeten Software „R“ das gewünschte Verhältnis von Infizierten zwischen beiden Gruppen einfach einstellen – Aber wer würde denn hier schon betrügen, es geht ja immerhin nur um die Boosterung der gesamten Weltbevölkerung, also mehrere Milliarden Dosen Impfstoff pro Jahr? Sicher nicht der seriöse Pfizer-Konzern, der noch nie, auch nicht unlängst in der Impfstoff-Zulassungstudie, negativ auffiel…
Weitere Beiträge zur Impfung:
Keine Saisonal erhöhte Sterblichkeit in Schweden während Corona
Die #MassnahmenEvaluierung hätte nur ein Fazit ergeben sollen….
Auch eine Autopsiestudie in NATURE bestätigt Foegen-Effekt
Wieder eine Studie, die einen Effekt findet, den sie nicht wirklich erklären kann…
Zacharias Fögen 
im ersten Bild fehlt die bezeichnung der Farben. Danke für Ihre Arbeit !
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Das erste Bild ist nur das „Titelbild“. Das soll neugierig machen den Beitrag zu lesen. Die Grafik gibt es mit Erklärungen im Beitrag selbst. 🙂
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