Verursachte der Booster die auffällig hohen Sterbezahlen Anfang Dezember?

Ich habe mich vor knapp drei Monaten schonmal mit den wöchentlichen Sterbezahlen beschäftigt, damals mit einer Prognose für den Rest des Jahres. Vor 3 Wochen trat ein hier ungenannter Journalist an mich heran, und bat mich, angesichts der aktuellen Diskussion um das Kuhbandner-Papier, um meine Einschätzung. Daher habe ich mir die fertigen Zahlen noch einmal angesehen.

Datenquellen sind einmal die Sonderauswertung der Sterbefälle des statistischen Bundesamtes (Stand 25.01.22) und die Todesfälle nach Sterbedatum des RKI (Stand 20.01.22). Daten für die Prognose der Sterbefälle entstammen aus der 14. koordinierten Bevölkerungsvorausberechnung von Destatis.

Da die Prognose andere Alterseinteilungen verwendet als die Sterbefälle, wurden die prognostizierten Sterbefälle wie in der folgenden Tabelle auf die Altersgruppen verteilt: Ausgangspunkt für die Zahlen war das Verhältnis der Sterbefälle der 10-Jahres-Gruppen in den Vorjahren.

60-6970-7980-8990+
60-7460 %40 %0 %0 %
75+0 %20 %52 %28 %
Umrechnung der prognostizierten Fälle auf die für die Sterbefälle verwendeten Altersgruppen

Die folgenden Diagramme folgen dem gleichen Aufbau. Die Balken bilden die wöchentlichen Sterbefälle ab, der COVID-teil ist blau, alles andere rot.

Die Gelbe Linie ist die Prognose der mittleren monatlichen Todesfälle, diese ist in Verbindung mit der grünen Linie (dem Mittelwert über alle Todesfälle) zu sehen.

Zur Abschätzung einer statistisch signifikant erhöhten Sterblichkeit wurden dazu noch die oberen Grenzen (als Mittelwert plus zwei Standardabweichung) ergänzt, diese ergeben sich aus dem Mittelwert der „anderen“ Todesfälle (braun) bzw. insgesamt (hellblau). Liegt ein Balken über einer dieser Grenzen, so liegt hier mit 95%iger Wahrscheinlichkeit keine normale Schwankung mehr vor. Dabei sind die roten Balken an der braunen Linie zu messen (nicht-COVID Sterblichkeit), die gesamten Balken (blau+rot) an der hellblauen Linie.

In der Altersgruppe der über 90jährigen liegt der Mittelwert um 2,36% unter der Prognose trotz 12.780 COVID-Toten (6,3% aller Todesfälle). Bezüglich der nicht-COVID-Toten gibt es eine signifikante Erhöhung der Sterbefälle in KW 48 und 49.

In der Altersgruppe der 80-89jährigen liegt der Mittelwert um 2,42% über der Prognose bei 29.095 COVID-Toten (7,4% aller Todesfälle). Bezüglich der nicht-COVID-Toten gibt es ebenfalls eine signifikante Erhöhung der Sterbefälle in KW 48 und 49.

In der Altersgruppe der 70-79jährigen liegt der Mittelwert um 6,51% unter der Prognose trotz 15.048 COVID-Toten (7,4% aller Todesfälle). Bezüglich der nicht-COVID-Toten gibt es eine signifikante Erhöhung der Sterbefälle in KW 47 bis 49.

In der Altersgruppe der 60-69jährigen liegt der Mittelwert um satte 21,73% über der Prognose. Davon sind 7.791 COVID-Tote (nur 6,2% aller Todesfälle). Bezüglich der nicht-COVID-Toten gibt es eine signifikante Erhöhung der Sterbefälle in KW 48 und 49.

Zur besseren Ansicht hier nochmal mit verkürzter Y-Achse:

In der Altersgruppe 50-59 sind 3.259 Covid-Todesfälle (5,52%) zu verzeichen gewesen. Eine Erhöhung über den Grenzwert für nicht-COVID-Fälle gab es nicht.

Zur besseren Ansicht hier nochmal mit verkürzter Y-Achse:

In der Altersgruppe 30-49 sind 3.249 Covid-Todesfälle (5,52%) zu verzeichen gewesen. Es gab Ausreißer sowohl nach oben (KW2, KW 28) als auch nach unten (KW 34, KW 44). Diese Ausreißer sind aber zu erwarten, nicht alle Fälle können innerhalb der 95%-Grenze liegen. Eine Systematik hinter diesen einmaligen Ausreißern ist aber nicht zu erkennen.

Auch bei den jungen Männern ist nichts zu erkennen (nur Männer deswegen, weil die Myokarditis bei diesen bevorzugt auftritt).

Zusammengefasst: Es zeigt sich in den KW 48 und 49 (und in der Altersgruppe 70-79 auch in KW 47) signifikante Erhöhungen der wöchentlichen Sterbezahlen bei den über 60jährigen in allen 10-Jahres-Kohorten. Wie passt das zeitlich mit den Impfungen (Quelle: RKI, Stand 26.01.) zusammen?

Ein Zusammenhang mit den Erst- und Zweitimpfungen kann aufgrund der Datenlage ausgeschlossen werden. Allerdings ist der „Booster“ zumindest verdächtig, eine genauere Analyse zeigt diesen Verlauf:

Wie man sehr gut erkennen kann, liegt der Peak der Auffrischungsimpfungen zwischen der 48. und der Mitte von 50. und 51. KW.

Damit ist die Frage, wenn der Booster die Sterblichkeit signifikant erhöht hätte, warum zumindest in KW 50 keine signifikant erhöhte Sterblichkeit durch das Boostern erzeugt wird. Wir vergleichen hier Todestage mit Impfdaten, es gibt hier keinen Verzug nach dem Motto „die Impfung zählt erst 2 Wochen später“.

Das Signal trat allerdings nur bei den über 60jährigen auf. Daher stellt sich die Frage, ob die vielleicht zuerst geimpft worden sind, und in KW50 die Zahl der über 60jährigen die geboostert wurden gar nicht mehr so hoch war.

Den zeitlichen Verlauf der Boosterungen bei den über 60jährigen findet man allerdings nur in der folgenden Grafik des RKI:

Zum Ablesen wurde die Grafik bearbeitet:

Die Y-Werte wurden dann über die Pixelwerte im Bildbearbeitungsprogramm bestimmt. Über die Differenz der Impfquote pro Woche und Multiplikation mit den 25,4 Millionen über 60jährigen in Deutschland, erhält man folgende Daten:

Wenn man jetzt hypothetisch annimmt, das einer von 2.000 „aufgefrischten“ ü60 an der Impfung versterben würde, davon 66% in der gleichen Woche und 34% in der Folgewoche, und diese Zahlen in dieses Diagramm einsetz, …

Etwas reinzoomt, …

Und dann die COVID-Toten weglässt, dann erhält man das hier:

In dieser Hypothese würden bei einer Sterblichkeit von 1:2.000 bei den über 60jährigen eine relativ ausgewogene, wenn auch leicht erhöhte Rate für die „anderen Todesfälle“ (nicht-COVID, nicht-Booster) entstehen. Die „andere“ Sterblichkeit in KW50 würde im Rahmen natürlicher Schwankungen fluktuieren und eine erhöhte Sterblichkeit durch die Impfung in dieser KW verdecken.

Als Untergrenze für die Rate der durch den Booster hypothetisch verstorbenen könnte man den Wert nehmen, bei welchem die „anderen Todesfälle“ ohne die hypothetischen Impftoten die obere Grenze gerade so noch nicht überschreiten. Dies wäre bei einer Rate von 1:3.750 der Fall:

Das bedeutet, dass unter der Prämisse, dass die signifikant erhöhte Sterblichkeit in KW 48-49 durch den Booster ausgelöst wird, mindestens einer von 3750 Geimpften an der Auffrischungsimpfung gestorben wäre.

Andere Saisonale Viruserkrankung?

Um zu überprüfen, ob eine andere Viruserkrankung dies verursacht hat, können die Daten des RKI zu Rate gezogen werden. Akute respiratorische Erkrankungen waren auf dem Rückzug:

Schwere Atemwegsinfektionen sanken, der Anteil an COVID stieg.

Auf den Intensivstationen waren zwar viele, aber fast nur COVID-Patienten (80%). Die Zahl der nicht-COVID SARI-Fälle auf Intensiv war im Jahresdurchschnitt.

Eine andere saisonale Viruserkrankung kommt also nicht in Betracht.

Unentdeckte Corona-Fälle?

Es kam die Frage auf, ob es sich hierbei um unentdeckte Corona-Fälle handeln könnte. Da in Deutschland jeder, der ins Krankenhaus kommt, getestet wird, wären damit über 1200 Menschen in zwei Wochen ohne Test und ohne medizinische Unterstützung gestorben. Das wären 20% der Corona-Toten! Das wäre ein weiterer Skandal.

Dagegen spricht aber, dass in jeder 10-Jahres-Alterskohorte diese zwei Wochen auffällig sind. Es ist ja noch halbwegs verständlich, wenn Menschen am Ende ihres Lebens (90+, vielleicht auch 80-89) nicht mehr ins Krankenhaus gehen und sich nicht mehr testen lassen. Aber über 120 Menschen in der Altersgruppe 60-69 in zwei Wochen? Zumal in dieser Altersgruppe ja die meisten noch arbeiten, und gerade die gefährdeten Ungeimpften sich wegen 3G täglich testen lassen mussten.

Außerdem kann COVID-19 auch bei Menschen mit Vorerkrankungen oft einen leichten Verlauf nehmen.

Kollateralschaden?

Eine weitere Hypothese war, dass es sich hierbei um die Kollateralschäden von vermiedenen Operationen etc. handelt. Aber warum sollten sich diese gerade in zwei Wochen kulminieren? Warum auch noch synchron über vier 10-Jahres-Alterskohorten hinweg, wiederum in speziell diesen 2 Wochen? Dafür gibt es keine plausible Begründung.

Pathophysiologie

Als Pathophysiologie könnten überschießende Immunreaktionen mit Thrombenbildung (und damit Schlaganfall, Herzinfarkt, Lungenembolie) die Probleme mit dem Booster erklären. Ausführlich erklärt im Interview mit Prof. Plötzsch im WELT-Artikel vom Sonntag den 06.02.22: „Erhöhen mRNA-Impfungen das Risiko für eine Thrombose?“ von Jörg Zittlau.
Die Kodierung dafür wäre primär eine I-Diagnose (Erkrankungen des Kreislaufsystems) aber auch einige R-Diagnosen (Sonstige wie z.B. Kardiogener Schock, oft „Rettungswagen-Diagnosen“) die nur die Symptome beschreiben.
Eine unbestätigte Hypothese wäre, dass die spikehaltigen Exosomen mit Plaqueablagerungen an Gefäßwänden fusionieren, was durch das dort verengte Gefäßlumen und oft auch eine langsamere Strömungsgeschwindigkeit begünstigt wird. Dann kommt es an diesen Plaque zu einer Immunreaktion, die das Gefäß dann durch Thrombenbildung verstopft und Schlaganfall, Herzinfarkt oder Lungenembolie (wenn der Thrombus abgeht) auslöst.

Was sagen die Pathologen?

Die Frage, warum es so eine massive Untererfassung in Deutschland gibt (im o.g. nur 6 Schadensmeldungen), lässt sich mit Hinsicht auf die Häufigkeit leicht begründen.

Die Gesamtzahl der hypothetischen Booster-Verstorbenen liegt immer noch relativ niedrig, daher es ist sehr unwahrscheinlich, dass ein Arzt mehr als einen oder zwei davon zu Gesicht bekommt. Angesichts der starken Politisierung der Impfung und des Mantras „Die Impfung ist sicher“ darf bezweifelt werden, dass viele Ärzte gerade diese ein oder zwei Fälle in einem Zusammenhang mit der Impfung sehen, denn das könnte ja genau so gut auch einfach ein zeitlicher Zufall sein (gerade da die Ärzte meist selbst geimpft sind und dann vielleicht auch ein gewisser Verdrängungsprozess einsetzt).

Dass sich aber beispielsweise eine „Pathologenkonferenz“ bildet, die dann solche Fälle gezielt untersucht, sollte zumindest hellhörig machen (ich selbst habe diese nicht angesehen).

Was sagen die Krankenhausdaten?

Eine Analyse der nicht-COVID-Toten aus den InEK-Daten ergibt folgende Zahlen:

Nicht-COVID-ToteNicht-COVID-Tote pro Tag
2021 ohne KW 48/49346.860946,4
KW 48/4914.7121050,9

Auch in den InEK-Daten zeigt sich eine Erhöhung. Allerdings:
Nur etwas mehr als 1/3 der Todesfälle ereignen sich im Krankenhaus. Besonders ältere Menschen versterben vermehrt zu Hause oder im Pflegeheim. Die InEK-Daten sind daher für die Altersgruppe ü60 nicht unbedingt repräsentativ.

Die folgende Grafik zeigt, wie sich die im Schnitt 105 zusätzlichen Toten pro Tag zusammensetzen:

Hinweis: Die Gruppe „Rest“ umfasst alle seltenen Todesfälle, die im Zeitraum nur 1-3 mal aufgetreten sind (zwecks Anonymisierung der Daten). Die nehmen bei einer Verkleinerung der Stichprobe (von 52 auf 2 Wochen) natürlich zu.

Laut INEK-Daten sind in den zwei Wochen 48+49 zusammen 364 mehr Todesfälle durch Kreislauferkrankungen (Herzinfarkte, Schlaganfälle, Lungenembolien) aufgetreten als im Jahresdurchschnitt. Dazu kommen etwa 70 Todesfälle die mit R-Diagnosen verschlüsselt wurden (R0 und R53-57), die auch passende Krankheitsbilder (wie Dyspnoe bei Lungenembolie, kardiogener Schock bei Herzinfarkt) liefern.
Angenommen jeder dritte über 60 verstirbt im Krankenhaus, und die Quote wäre außerhalb des Krankenhauses gleich erhöht, dann hätten wir 1.302 zusätzliche Todesfälle in den zwei Wochen.
Das würde die mindestens die 1.215 Todesfälle über dem Grenzwert (von beiden Wochen addiert) erklären.

Die InEK-Daten liefern also keine andere plausible Erklärung, sondern Bestätigen sowohl die erhöhte Sterbezahl als auch die Booster-Hypothese. Allerdings wurde bei nur 6 Verstorbenen U12.9 „Unerwünschte Nebenwirkungen bei der Anwendung von COVID-19 Impfstoffen“ als Nebendiagnose codiert.

Was ist mit anderen Ländern?

Tatsächlich dürften diese Daten aufgrund verschiedener Umstände schwierig in anderen Ländern zu reproduzieren sein.

Bei einer hypothetischen Quote von 1:2000 wäre schon bei nur halber Impfgeschwindigkeit (Boosterungen pro Woche) kein Signal mehr erkennbar gewesen. Alleine die hohe Verdichtung der Booster-Impfungen ist also ein Faktor, der hier eine Rolle spielt.

Der andere Punkt ist eine zufällig relativ hoch über dem Mittelwert liegende Grundsterblichkeit. Das sieht man besonders an der KW 50, in der zwar viel geboostert wurde, aber die durchschnittliche Zahl an Todesfällen in dieser Woche war im Rahmen der zufälligen Streuung der Werte einfach niedriger. Zwar immer noch über dem Mittelwert, aber nicht mehr so hoch wie KW 48 und 49.

Mein Fazit

Das zeitliche Zusammenfallen zweier Dinge ergibt noch keinen kausalen Zusammenhang. Wir haben eine unerklärte statistische Auffälligkeit, deren plausibelste Erklärung für mich die Booster-Hypothese ist.

Gerade in Anbetracht dessen, dass der Booster keine richtige Studie im Hintergrund hat, und außerdem keine weitere Verbesserung der Immunsituation bringt, wäre 1:3750 (oder schlimmer) eine dramatische Rate.

Die Booster-Impfungen müssen meines Erachtens sofort gestoppt werden, insbesondere die geplante 4. Impfung, die vermutlich noch schlimmer ausfallen könnte.

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Wenn sie am Thema ANTIKAPITALISMUS interessiert sind, empfehle ich folgende Beiträge:

Veröffentlicht von Zacharias Fögen

Arzt. Psychosomatiker. Tiefenpsychologe. Verheiratet, Vater von zwei Söhnen. Gegner der Corona-Maßnahmen. Antikapitalist und Antisozialist.

17 Kommentare zu „Verursachte der Booster die auffällig hohen Sterbezahlen Anfang Dezember?

  1. Hallo Herr Fögen, kurze Frage – wie kommt man denn an das Passwort für diesen Beitrag? Ihre Webseite habe ich besucht, aber nichts gefunden.😏

    Mit freundlichen Grüßen Steffen Glathe

    Von meinem iPhone gesendet

    >

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    1. ich habe aktuell aber noch eine Erstverwertungsanfrage laufen, nur der potentielle Erstverwerter hat das Passwort. Wenn die abschlägig beschieden wird, hebe ich den Passwortschutz auf.
      Sorry das die Email schon rumgeschickt wurde an die Abonnenten.

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  2. Guten TagWelches Passwort bitte? Ich hab keins.Schade, ich hätte diesen Artikel gerne gelesen, wie alle anderen auch.MfgAlain

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    1. ich habe aktuell aber noch eine Erstverwertungsanfrage laufen, nur der potentielle Erstverwerter hat das Passwort. Wenn die abschlägig beschieden wird, hebe ich den Passwortschutz auf.
      Sorry das die Email schon rumgeschickt wurde an die Abonnenten.

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  3. Guten Morgen! Habe ich etwas übersehen oder warum benötige ich jetzt ein Kennwort für Beiträge?

    Viele Grüße, W. Kieser-Köhler

    >

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  4. .fr-emoticon.fr-emoticon-img { background-repeat: no-repeat !important; font-size: inherit; height: 1em; width: 1em; min-height: 20px; min-width: 20px; display: inline-block; margin: -0.1em 0.1em 0.1em; line-height: 1; vertical-align: middle; } .fr-emoticon { font-weight: normal; font-family: „Apple Color Emoji“,“Segoe UI Emoji“,“NotoColorEmoji“,“Segoe UI Symbol“,“Android Emoji“,“EmojiSymbols“; display: inline; line-height: 0; } Diese Meldung bekomme ich jedesmal, wenn ich den Beitrag aus der Mail heraus aufrufen will.

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  5. Sehr geehrter Herr Fögen, Ich verstehe nicht, woher ich dieses Passwort haben sollte… Können Sie mir da weiterhelfen? Viele Grüße Brigitte Lauterbach

    >

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    1. Hallo, der neue Beitrag ist ergen möglicher Erstverwertung noch passwortgeschützt. , nur der potentielle Erstverwerter hat das Passwort. Wenn die abschlägig beschieden wird, hebe ich den Passwortschutz auf.
      Sorry das die Email schon rumgeschickt wurde an die Abonnenten.

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  6. Angenommen jeder 3.750ste Geimpfte über 60 Jahre stirbt an der Impfung – was die schlüssige Analyse zeigt: Wieviele Tote wären das in absoluten Zahlen? Ich kann das anhand der Daten im Text nicht selbst umrechnen.

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  7. Ich würde die Jahre 2017 bis 2021 nehmen da wir von 2017 auf 2018 eine starke Grippewelle hatten dann habe ich auch einen Vergleich zu 20/21 wenn dies ein starkes Grippejahr (Cornajahr) war. Dann hat man etwa vergleichbares in der Statistik. Dann würde ich in jedem Jahr die Gesamtbevölkerung nehmen und nach Alter aufteilen (1 Jahres Schritte falls das möglich ist) und darüber die Sterblichkeit legen Tag/Monat und Alter legen für 365 Tage. Habe ich mehr alte Menschen in der Bevölkerung sterben auch mehr in der Altersgruppe. Dann würde ich die sterblichkeit in der Altersgruppe „harmonisieren“ anhand der Anzahl (%) zur Gesamtbevölkerung (%) Gibt es mehr alte sterben auch mehr in der Altersgruppe. Über den „harmonisierten“ Chart würde ich die Anzahl der Impfungen in der Altersgruppe legen seit Beginn der Impfungen unabhängig davon was für eine Impfung es ist oder war. Impfung gleich Impfung. Dann würde ich sagen kann man schon darauf schließen das mehr gestorben sind durch die Impfung wenn die Zahlen wesentlich höher sind als z.B. 2017/2018.
    Da wir Corona seit den 1960er kennen und seitdem 13.000 verschiedene Vieren aus der Familie identifiziert haben und 400 davon regelmäßig wieder auftreten mit leichten Veränderungen ist nicht davon auszugehen daß der Virus übermäßig tödlicher ist außer er kommt wirklich aus einem Genlnlab. Ich würde sagen da Rentner Geld kosten und keinen Mehrwert mehr für eine Gesellschaft im Kapitalistischen Sinne haben das hier die Sterblichkeit ansteigt. Bei den nachfolgenden Generationen wird er ansteigen wenn im Alter die fähigkeit zur Zellreperatur abnimmt also in der Folge Krebs. Die letzteren Gedanken sind meine persönliche Meinung und natürlich nicht belegbar.

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  8. Sorry – erstmal meinen Respekt vor der Arbeit die Sie sich gemacht haben. Ich wollte sie nicht kritisieren ich habe nur laut gedacht.

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  9. In dem Beitrag “ „Sterben in Deutschland 2021 – Berechnung des Impfrisikos: Heilsbringer oder Todesspritze?“
    ( https://tkp.at/2022/01/15/sterben-in-deutschland-2021-berechnung-des-impfrisikos-heilsbringer-oder-todesspritze/ )
    des Autors Ulf Lorré (Pseudonym) ist abgeleitet aus den dessen Übersterblichkeitsbetrachtungen eine Formel zur Berechnung des Impftodrisiko in Abhängigkeit vom Alter des Geimpften in Form einer Exponentialfunktion [(Impftodrisiko = 10 hoch-5,73+0,035 * Alter] enthalten (Die Formel ist bis zu einem Alter von 75 Jahren anwendbar).

    Für eine Person im Alter von 60 Jahren ergibt sich nach dieser Formel ein Impftodrisiko von:
    10 hoch-5,73+0,035*60 = 10 hoch -3,63 = 0,00023 = 2,3:10.000 = 1:4.348
    Für eine Person im Alter von 65 Jahren ergibt sich nach dieser Formel ein Impftodrisiko von:
    10 hoch-5,73+0,035*65 = 10 hoch-3,455 = 0.00035= 3,5:10.000 = 1:2857

    Diese Werte liegen in der gleichen Größenordnung wie die von Ihnen ermittelten Werte. Für mich sehe ich darin ein weiteres starkes Indiz für die extreme Tödlichkeit der Spikeung.

    Vielen Dank für Ihre sehr interessanten und wertvollen Veröffentlichungen auf diesem Blog.

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