Trotz zahlreicher Einzelberichte und Forschungsergebnisse, die auf schwere Erkrankungen und Todesfälle hinweisen, die eng mit COVID-19-Impfungen in Zusammenhang stehen, wurde deren Zusammenhang mit der COVID-Sterblichkeit als selten und zufällig abgetan, da in den offiziellen Sterblichkeitsdaten keine umfassenden statistischen Belege dafür zu finden sind.

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Von Dr. Wilson Sy.

Eine aktuelle Studie [1] löst dieses Rätsel, indem sie einen systematischen Datenfehler in der Meldekonvention identifiziert, der die unmittelbare tödliche Wirkung von COVID-19-Impfungen verschleiert, da eine beträchtliche Zahl von „Impftoten“ fälschlicherweise den „Ungeimpften“ zugeschrieben wurde.

Kürzlich beklagte Deborah Birx, Koordinatorin der Coronavirus Task Force des Weißen Hauses (WHCTF), die die Strategien für die frühen COVID-Reaktionen der USA entwickelte, die von weiten Teilen der Welt kopiert wurden, öffentlich die schlechte Qualität der US-COVID-Daten und sagte [2]: „Es war eine Pandemie, die eher von Annahmen und Wahrnehmungen als von Daten und wissenschaftlichen Erkenntnissen getrieben wurde.“

Zu den Gesundheitsbehörden sagte sie außerdem: „Daten zur Veröffentlichung, nicht Daten zur Umsetzung von Änderungen.“ Das heißt, COVID-Daten werden nicht erhoben, um politische Änderungen zu informieren, anzuleiten und umzusetzen, sondern um die öffentliche Wahrnehmung zu steuern. Dies könnte bedeuten, dass Daten manipuliert werden könnten, um die Öffentlichkeit in die Irre zu führen, wie im Folgenden gezeigt wird.

Die offizielle Behauptung, „die Politik folge der Wissenschaft“, ist das Gegenteil der Realität: „Die Wissenschaft folgt der Politik“, d. h. die Politik wird erst später durch gefälschte wissenschaftliche Erkenntnisse und manipulierte Daten gestützt. Datenanalysten sind sich möglicherweise nicht bewusst, dass sie durch die Veröffentlichung irreführender Statistiken manipulierter Daten Fehlinformationen fördern und begünstigen könnten. Wir liefern Beweise für die dramatischen Folgen des von der US-amerikanischen Gesundheitsbehörde CDC festgestellten Fehlers in der COVID-Datenberichterstattung [3].

Die CDC definiert den „Impfstatus“ als 14 Tage nach der letzten COVID-Impfung, mit der Begründung, dass es mindestens 14 Tage dauert, bis die Impfung wirkt. Ein „Durchbruchsfall“ einer Person, die „mit einer Primärimpfung geimpft wurde“, wird beispielsweise wie folgt definiert:

„Geimpfter Fall mit einer Primärserie: SARS-CoV-2-RNA oder -Antigen nachgewiesen in einer Atemwegsprobe, die ≥14 Tage nach nachweislichem Abschluss der Primärserie eines von der FDA zugelassenen oder genehmigten COVID-19-Impfstoffs entnommen wurde.“

Bei den erhobenen Daten handelt es sich nicht um Rohdaten, sondern um manipulierte Daten, da die korrigierten Daten die Interpretation der Ergebnisse verzerren können. Die korrigierten Daten weisen einen offensichtlichen Datenfehler auf, da die Annahme einer Zeitverzögerung von 14 Tagen, obwohl weithin akzeptiert, weder durch wissenschaftliche Forschung noch durch die Debatte über ihr Irreführungspotenzial gerechtfertigt ist.

Wissenschaftlich gesehen ist das Konzept des „Impfstatus“ in den Rohdaten völlig unnötig; es genügt lediglich die Erfassung des „Impfdatums“ [4]. Es ist unmöglich, wissenschaftlich zu bestimmen, wann die Injektionen tatsächlich wirken, da dies durch den „Impfstatus“ der gesammelten Daten bereits vorab festgelegt ist.

Der wichtige Unterschied zwischen Rohdaten und manipulierten Daten ergibt sich in diesem Fall aus der Tatsache, dass unerwünschte Ereignisse und Todesfälle häufig kurz nach COVID-Injektionen auftraten, also viel weniger als 14 Tage, wie aus der von OpenVAERS [5] gemeldeten Datenbank des Vaccine Adverse Event Reporting System (VAERS) der CDC hervorgeht.

Die VAERS-Daten, die auf freiwilligen Meldungen beruhen und daher unterrepräsentiert und unvollständig sind, zeigen deutlich, dass COVID-Injektionen eine unmittelbare tödliche Wirkung haben, höchstwahrscheinlich in weniger als 14 Tagen. Dieser Beweis wurde aufgrund der im Vergleich zur großen Zahl der Injektionen zu geringen Zahl an Todesfällen als nicht repräsentativ ignoriert.

Die vorliegenden Daten zeigen jedoch, dass die 14-tägige Verzögerung die Definition des „Impfstatus“ verwirrend und erheblich beeinflusst, was erhebliche Konsequenzen haben könnte. Stirbt beispielsweise jemand unmittelbar nach einer Pfizer-Auffrischungsimpfung, würden die Daten nicht als Tod der aufgefrischten Person, sondern als Tod der doppelt geimpften Person gemeldet. Die aufgezeichneten Daten würden die tödlichen Auswirkungen der Auffrischungsimpfung verschleiern, da der Tod nicht der Auffrischungsimpfung zugeschrieben würde.

Das zitierte Papier [1] hat diesen Datenfehler untersucht und gezeigt, dass er in den COVID-Daten deutlich erkennbar ist und dass der Datenfehler erhebliche Auswirkungen auf die COVID-Sterblichkeitsstatistik und auf unsere Einschätzung der Sicherheit von COVID-Injektionen hat.

Dieser Artikel soll lediglich die Analysemethode beschreiben, die wichtigsten Ergebnisse zusammenfassen und aufzeigen, wie der Datenfehler die Sicht auf die Sicherheit und den Verlauf der COVID-19-Pandemie erheblich verzerrt. Der Hauptzweck besteht darin, andere dazu zu ermutigen, ähnliche Studien zu wiederholen und weitere Einzelheiten unserer Methode im Originalartikel [1] nachzulesen.

Datensätze, die sowohl Zahlen zur Bevölkerung als auch zu Todesfällen nach Injektionsdosen oder „Impfstatus“ erfordern, sind nicht oft verfügbar. Glücklicherweise gibt es eine kleine Menge solcher Daten für eine Bevölkerung von 8.2 Millionen in New South Wales (NSW) in Australien von Anfang September 2021 bis zum 2. Juli 2022 [6].

Dieser NSW-Datensatz ist jedoch noch stärker verzerrt [7], da eine Person bis zu 21 Tage nach der ersten Impfung als „ungeimpft“ gelten kann. Die Daten lassen darauf schließen, dass innerhalb dieses 21-tägigen Zeitfensters viele Menschen starben, diese jedoch alle als Todesfälle von „Ungeimpften“ eingestuft wurden.

Unsere Methode zur Aufdeckung des Datenfehlers analysiert die Zu- und Abnahmen der Populationen bei unterschiedlichen Dosierungen, wie in der folgenden Tabelle dargestellt. Nach der ersten großen Injektionskampagne in NSW über mehrere Wochen hinweg stieg die doppelt dosierte Population (zweite Spalte) um einige Millionen, auf Kosten sowohl der einfach dosierten als auch der nicht dosierten Populationen (negative Zahlen stehen in Klammern).

Die beiden gelben Säulen verdeutlichen eine Datenanomalie: Die neuen Todeszahlen für die „Geimpften“ scheinen ungeordnet und möglicherweise fehlerhaft (graue Säulen), wobei es (außerhalb von Ostern) bei den einfach und doppelt geimpften Bevölkerungsgruppen zu einigen Anstiegen kommt.

Die Zahl der Todesfälle unter den „Ungeimpften“ ist trotz einer schrumpfenden Bevölkerung durchweg hoch. Warum sollte es in der schrumpfenden „Ungeimpften“-Bevölkerung systematisch eine hohe Zahl neuer Todesfälle geben?

In diesem Zeitraum verringerte sich die Zahl der „ungeimpften“ Menschen um mehr als eine Million, die eine oder zwei Dosen der Impfung erhielten. Die Zahl der Menschen mit doppelter Impfung stieg um über drei Millionen, während die Zahl der Menschen mit einfacher Impfung einen Nettoverlust von etwa zwei Millionen erlitt.

Stellt man die kombinierte Bevölkerung mit einer und zwei Dosen den neuen Todesfällen in der nicht geimpften Bevölkerung gegenüber, so zeigt sich in der folgenden Abbildung eine sehr hohe Korrelation (>98 %). Der Rückgang der kombinierten Bevölkerung aus Personen mit einer und zwei Dosen Anfang 2022 war auf die Einführung von Auffrischungsimpfungen zurückzuführen, als die Zahl der Personen mit drei Dosen rapide anstieg und die Zahl der Personen mit zwei Dosen zurückging.

Das Muster der Datenanomalie trat in jeder nachfolgenden Impfkampagne auf, von der ersten Auffrischungsimpfung (dritte Dosis) bis zur zweiten Auffrischungsimpfung (vierte Dosis). Die empirischen Belege für diese nachfolgenden Kampagnen sind in der Originalarbeit [1] beschrieben.

Alle untersuchten Daten deuten darauf hin, dass COVID-Injektionen systemisch eine erhebliche und unmittelbar tödliche Wirkung haben, was mit den Beweisen des oben zitierten OpenVAERS-Berichts übereinstimmt.

Eine beträchtliche Anzahl von Todesfällen innerhalb von 14 bis 21 Tagen nach den Impfungen wurde nicht als durch die Impfungen verursacht oder mit ihnen in Zusammenhang stehend gemeldet, sondern als COVID-Todesfälle von Personen, die diese Impfungen noch nicht erhalten hatten. Die gesammelten COVID-Daten führten zu zwei falschen und irreführenden Behauptungen, die die Impfkampagnen vorantreiben sollten.

• Die neuen Injektionen waren sicher und es wurden nur wenige Todesfälle gemeldet.
• Die neuen Impfungen waren notwendig, da die Zahl der COVID-Todesfälle aufgrund der „Nachlassung“ früherer Impfungen rapide anstieg.

Die Wahrheit ist genau das Gegenteil: Die neuen Impfungen waren unsicher und mit vielen Todesfällen verbunden, wurden aber fälschlicherweise denjenigen zugeschrieben, die noch geimpft werden mussten. So entstand die Illusion einer tödlichen Seuche, die den Ängstlichen die erste Impfung ermöglichte, und anschließend die Illusion „abnehmender“ oder „neuer Varianten“, die den „Geimpften“ weitere Impfungen ermöglichte.

Es ist wahrscheinlich, dass Mitarbeiter des Gesundheitswesens, die die unmittelbaren Folgen von COVID-Impfungen selbst miterleben, den offiziellen Berichten misstrauen und die Branche verlassen, anstatt ihre eigene Gesundheit zu riskieren, indem sie sich einer „Impfpflicht“ unterwerfen.

Anfangs funktionierte dieses Programm wunderbar und förderte die Aufnahme von Milliarden von Impfdosen in die Weltbevölkerung. Doch in jüngster Zeit begann es zu scheitern, weil sich herausstellte, dass die meisten COVID-Todesfälle unter den „Geimpften“ auftraten. Warum?

Selbst wenn man berücksichtigt, dass die Zahl der „geimpften“ Bevölkerungsgruppen größer ist als die der „ungeimpften“, zeigen aktuelle Daten immer noch, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die „Geimpften“ sterben, um ein Vielfaches höher ist als die der „Ungeimpften“.

Der Grund dafür liegt darin, dass sich die Anteile der beiden Bevölkerungsgruppen stabilisiert haben, relativ wenige Erstdosen verabreicht wurden und daher die irrtümliche Zuschreibung von Todesfällen zu den „Ungeimpften“ weitgehend aufgehört hat.

Den „Geimpften“ wurden neue Injektionen als Auffrischungsimpfungen verabreicht. Die Todesfälle durch diese neuen Injektionen können nun nur noch den „Geimpften“ zugeschrieben werden. Bei einem Vergleich der Sterblichkeitsrate von „Geimpften“ mit „Ungeimpften“ ist das Sterberisiko der „Geimpften“ deutlich gestiegen, da diese Todesfälle nicht mehr den „Ungeimpften“ zugeschrieben werden konnten.

Wenn die aufgeblähten Todeszahlen der „Ungeimpften“ weitergeführt werden sollen, ist die Rekrutierung weiterer „Ungeimpfter“ für die Erstimpfung notwendig. Kampagnen gegen „Impfskepsis“, die Einführung gesetzlicher „Impfpflichten“ und die Empfehlung von Impfungen für Kinder sind möglicherweise alles Versuche, die „Ungeimpften“ weiterhin zu impfen.

Da es diesen Versuchen jedoch nicht gelang, genügend „Ungeimpfte“ zur COVID-Impfung zu bewegen, ist das COVID-Sterberisiko unter den „Geimpften“ in den offiziellen Daten deutlich gestiegen. Eine einfache Lösung für eine zumindest vorübergehend bessere Optik besteht darin, die Zahl der COVID-Todesfälle zu reduzieren, indem man sie als Nicht-COVID-Todesfälle abgrenzt. Angesichts der unklaren Definition eines „COVID-Todes“ ist dies leicht möglich.

Eine Nebenfolge des Systems war eine starke Korrelation zwischen neuen COVID-Impfungen und einem rapiden Anstieg der nicht-COVID-bedingten Todesfälle, was sich schließlich in den Daten zur Gesamtmortalität widerspiegelte [8]. Diese Beobachtung löst ein Rätsel, das in einem kürzlich erschienenen PSI-Artikel [9] über ONS-Daten aufgeworfen wurde, die in kleinen Stichproben genauer zu sein scheinen als in großen Stichproben [10]. Die Erklärung hierfür ist, dass die Sterblichkeitszahlen der „Ungeimpften“ aufgrund des Datenfehlers umso aufgeblähter und verzerrter sind, je weiter die Daten zurückreichen.

Zusammenfassend haben wir gezeigt, dass in einer offiziellen Datensammlung ein offensichtlicher Datenfehler vorliegt. Wir haben die Ockhamsche Rasiermesser-Hypothese aufgestellt, dass die offiziell nicht anerkannte Letalität von COVID-Injektionen mehrere wichtige, aber rätselhafte Beobachtungen erklären kann.

Wir fordern andere auf, diesen Datenfehler dringend zu untersuchen. Weitere Details finden Sie unter [1].

Referenzen

[1] Sy, W, Offensichtlicher Fehler bei der Datenberichterstattung, der die COVID-19-Sterblichkeitsstatistik verzerrt,
https://www.academia.edu/85597731/Data_reporting_flaw_in_plain_sight_distorting_COVID_19_mortality_statistics

[2] Igoe, M. Deborah Birx: Die US-COVID-19-Daten waren „schlechter als das, was ich im Ausland gefunden habe“, Devex 15. Juli
2022, (Siehe Video, Zitate bei 11.32 und 8.16 Min.); verfügbar unter: https://www.devex.com/news/deborah-birx-us-covid-19-data-was- worse-than-what-i-found-overseas-103640

[3] Centers for Disease Control and Prevention, COVID-19 Vaccine Breakthrough Case Investigation and Reporting (Aktualisiert am 23. Juni 2022), https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/php/hd-breakthrough.html#report (abgerufen am 15. August 2022).

[4] Yamamoto, K, Nebenwirkungen von COVID-19-Impfstoffen und Maßnahmen zu deren Vorbeugung. Virology Journal 2022, 19(100), https://virologyj.biomedcentral.com/track/pdf/10.1186/s12985-022-01831-0.pdf

[5] OpenVAERS, VAERS COVID Vaccine Mortality Reports, https://www.openvaers.com/covid-data/mortality (abgerufen am 15. August 2022).

[6]. COVID-19 in Australien, https://www.covid19data.com.au/ (abgerufen am 10. August 2022).

[7] NSW Health, IM FOKUS Impfung unter COVID-19-Fällen beim Ausbruch im NSW-Delta. Berichtszeitraum: 16. Juni bis 7. Oktober 2021 (siehe S. 9). https://www.health.nsw.gov.au/Infectious/covid-19/Documents/in-focus/covid-19-vaccination-case-surveillance-051121.pdf

[8] Australisches Statistikamt, Vorläufige Sterbestatistik, https://www.abs.gov.au/statistics/health/causes-death/provisional-mortality-statistics/latest-release (abgerufen am 26. August 2022).

[9] Kirsch, S., Warum britische ONS-Daten nicht zur Rechtfertigung öffentlicher Politik verwendet werden sollten, https://principia-scientific.com/why-uk-ons-data-shouldnt-be-used-to-justify-public-policy/

[10] Sy W, Mortalitätsrisiko von COVID-19-Impfungen: Erkenntnisse aus New South Wales und England,

Academic.edu , https://www.academia.edu/83924771/Mortality_risk_of_COVID_19_injections_evidence_from_New_South_Wales_and_England