Eine am 19.11. veröffentlichte Studie von ForscherInnen der Centers for Disease Control and Prevention (CDC) kommt nach der Untersuchung eines Ausbruches in einem texanischen Gefängnis zu diesem Schluß:
»Ergebnisse Insgesamt wurden 978 Proben von 95 Teilnehmern eingesandt, von denen 78 (82 %) vollständig geimpft und 17 (18 %) nicht vollständig geimpft waren. Es wurden keine signifikanten Unterschiede in der Dauer der RT-PCR-Positivität zwischen vollständig geimpften Teilnehmern (Median: 13 Tage) und nicht vollständig geimpften Teilnehmern (Median: 13 Tage; p=0,50) oder in der Dauer der Kulturpositivität (Median: 5 Tage und 5 Tage; p=0,29) festgestellt.
Bei den vollständig geimpften Teilnehmern war die Gesamtdauer der Kulturpositivität bei den Empfängern des Moderna-Impfstoffs kürzer als bei den Empfängern der Impfstoffe von Pfizer (p=0,048) oder Janssen (p=0,003).«
Es handelt sich um einen Preprint. Die AutorInnen geben zusätzlich an:
»Diese Studie wurde von den U.S. Centers for Disease Control and Prevention finanziert...
Diese Aktivität wurde vom Research Review Board des U.S. Federal Bureau of Prisons geprüft und genehmigt. Diese Aktivität wurde von der CDC geprüft und in Übereinstimmung mit geltendem Bundesrecht und CDC-Richtlinien durchgeführt...«
Ausführlicher in "Das virologisch begründete Ende der Impf-Apartheid – Bahnbrechende Studie aus den USA (CDC und Justizministerium) zeigt: Geimpfte sind exakt so stark und so lange ansteckend wie Ungeimpfte" auf clemensheni.net
* Update
Im Volltext ist diese Definition zu finden:
»Die Teilnehmer galten als vollständig geimpft, wenn ≥14 Tage vergangen waren, seit sie alle empfohlenen Dosen einer COVID-19-Primärimpfstoffserie vor Beginn des Ausbruchs abgeschlossen hatten. (Kein Teilnehmer hatte eine Primärimpfstoffserie <14 Tage vor dem Ausbruch abgeschlossen.) Teilnehmer galten als nicht vollständig geimpft, wenn sie keine Dosis eines Impfstoffs erhalten oder nicht alle Dosen einer Impfstoffserie abgeschlossen hatten.«
Niemand steckt hier irgendjemand an. Viren sind über den ganzen Globus verteilt, das war schon immer so. Gerade bei der Grippe sieht man sehr gut, daß die sich eben nicht von Person zu Person ausbreitet, sondern fast zeitgleich in ganz Deutschland auftritt.
Dieser Effekt ist mir aufgefallen seit meine Verwandschaft in ganz DE verteilt ist von NRW bis Bayern. Und da ich mich auch so mit der ganzen Sache befasse. Es kann also gar nicht sein, daß sich die Grippe infolge Schmiereninfektion ausbreitet, etwa durch Anhusten oder Händedruck.
Anderernseits ist diese Verteilung aber auch nicht zufällig, weil mit Sicherheit auch persönliche Dispositionen eine Rolle spielen und natürlich auch die Tatsache daß die Dauer einer Immunität individuell verschieden ist.
So kommt es eben, daß in manchen Jahren Anfang November mal mehr und mal weniger Menschen fast zeitgleich in ganz Deutschland eine Grippe kriegen.
Wie auch immer, früher habe ich auch nicht jedem Arsch die Hand gegeben 😉
Viele Grüße!!!
"Ergebnisse Insgesamt wurden 978 Proben von 95 Teilnehmern eingesandt, von denen 78 (82 %) vollständig geimpft und 17 (18 %) nicht vollständig geimpft waren."
Nicht vollständig geimpft? Ich denke UNgeimpft?
Hä?
@Zebraherz: Danke, ich habe die Definition aus dem Papier nachgetragen.
Danke. Aber tatsächlich Ungeimpfte waren scheinbar gar nicht als Vergleichsgruppe vorgesehen? Entweder kapier ich hier etwas nicht, oder die Studie hat gar nicht das untersucht, was der Titel (bei aa?) suggeriert.
Immernoch hä.
Die Studie ist wichtig (danke für den Hinweis!), die Diagramme im Anhang sehr interessant (https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.11.12.21265796v1.full.pdf ).
Die zitierte Schlussfolgerung von Heni, "Geimpfte sind exakt so stark und so lange ansteckend wie Ungeimpfte", ist jedoch in dieser Überspitzung und Verkürzung völlig falsch.
Die Autoren der Studie schreiben explizit nur: "clinicians and public health practitioners should consider vaccinated persons who become infected with SARS-CoV‑2 to be no less infectious than unvaccinated persons.
Eine Gleichsetzung ("exakt so stark und so lange") ist logisch und fachlich unsinnig ("unwissenschaftlich"), mal abgesehen davon, dass sich in der Studie selbst schon in Bezug auf verschiedene Parameter unterschiedliche Verläufe zeigen.
Die Studie betrachtet nur eine besondere Teilgruppe von Geimpften und Ungeimpften, nämlich diejenigen, die sich erkannt infiziert haben. Welche Geimpften und Ungeimpften in demselben Kontext sich nicht oder unerkannt infiziert haben und warum, war nicht Gegenstand der Untersuchung. Es gab keine Vollerhebung.
Richtig ist, was die Autoren der Studie schreiben – und was längst bekannt ist: Man kann aufgrund der Ergebnisse davon ausgehen, dass Geimpfte, die sich erkannt infiziert haben (Impfversagen, Impfdurchbruch), nicht grundsätzlich weniger infektiös sind als ungeimpfte Infizierte, die sich erkannt infiziert haben.
(2G basiert auf behaupteten Wahrscheinlichkeiten einer Infektion oder unerkannten Infektiösität bei Ungeimpften und Geimpften unter sonst gleichen Umständen, damit hat diese Studie nicht direkt zu tun.)
Ich bin auch der Meinung, dass ein Virus noch eine ganz andere Verbreitung hat wie die Ansteckung
sonst ging das nie so schnell wie bei Epidemien der Fall ist. Das wird aber nicht publiziert sonst ist die ganze bösartige Gängelei mit Abstand und Maske und sonstigem Unsinn nicht mehr brauchbar. Wir haben doch alle immerzu Viren in uns, vielleicht vermehren die sich zu gegebener Zeit nach ihrem eigenen Muster und wenn die Entsprechung im jeweiligen Menschen einfach da ist. Deshalb sind lockdowns auch vollkommen unsinnig, wie immer wieder bewiesen wird. Aber wenns halt nicht so sein darf.…
Unbedingt lesenswert!
Zum Verbreiten und Teilen hervorragend geeignet.
(Ein bischen was zu lesen gibt es, aber eine sehr gute und verständliche Zusammenfassung von echt einigem.)
Hammerharter Hammer
(in Auszügen)
"Neue Hammer-Studie: Warum [spritzen} wir Kinder gegen COVID-19 ?
Quer gedacht Impfen & Impfpässe 28. September 2021"
https://queged.wordpress.com/2021/09/28/neue-hammer-studie-warum-impfen-wir-kinder-gegen-covid-19/
"Diese Studie (peer-reviewed) im renommierten Journal ScienceDirect setzt sich wissenschaftlich und kritisch mit den Corona-„Impfungen“ (nicht nur) für Kinder auseinander. Aufmerksam wurde ich auf sie durch die Empfehlung vom Erfinder der zugrundeliegenden mRNA-Technologie Dr. Robert Melone. Ich fand sie derart interessant und aussagekräftig, dass ich sie (bis auf die Anhänge) komplett übersetzt habe. Die Anhänge und Referenzen sind in der Original-Studie zu finden.
Wie bei jeder Studie kann man sich lediglich die Schlussfolgerungen durchlesen, die die Ergebnisse der Studie zusammenfassen und dadurch die Lesezeit erheblich reduzieren. Aufgrund der meiner Meinung nach hervorragenden wissenschaftlichen Arbeit empfehle ich, die Studie komplett zu lesen. Allzu viele Fachausdrücke werden nicht verwendet, daher ist sie allgemein leicht verständlich."
"Autoren: Ronald N. Kostoff, Daniela Calina, Darja Kanduc, Michael B.Briggs, Panayiotis Vlachoyiannopoulos, Andrey A. Svistunov, Aristidis Tsatsakis
Eingereicht am 16. Juli 2021, überprüft am 11. August 2021, angenommen am 29. August 2021, online verfügbar ab 14. September 2021."
"Die wichtigsten Punkte
– Der größte Teil der COVID-19-Todesfälle pro Kopf tritt bei älteren Menschen mit schweren Erkrankungen auf.
– Pro-Kopf-COVID-19-Todesfälle sind bei Kindern vernachlässigbar.
– Die klinischen Versuche für diese Impfungen waren sehr kurz.
– In den klinischen Studien wurden die für Kinder wichtigsten Langzeitwirkungen nicht untersucht.
– Hohe Anzahl von (sehr kurzfristig auftretenden) Todesfällen nach der Impfung, die an VAERS gemeldet wurden."
"Zusammenfassung
In diesem Artikel werden Fragen im Zusammenhang mit Corona-Impfungen für Kinder untersucht. Der Großteil der offiziellen COVID-19-bedingten Pro-Kopf-Todesfälle tritt bei älteren Menschen mit hohen Komorbiditäten auf, die COVID-19-bedingten Pro-Kopf-Todesfälle sind bei Kindern vernachlässigbar. Der Großteil der normalisierten Todesfälle nach der Impfung tritt ebenfalls bei älteren Menschen mit schweren Erkrankungen auf, während die normalisierten Todesfälle nach der Impfung bei Kindern gering, aber nicht zu vernachlässigen sind. Die klinischen Studien zu diesen Impfungen waren sehr kurz angelegt (einige Monate), die Stichproben waren nicht repräsentativ für die Gesamtbevölkerung, und die Vorhersagekraft für Jugendliche/Kinder war aufgrund ihrer geringen Größe gering. Außerdem befassten sich die klinischen Studien nicht mit Veränderungen von Biomarkern, die als Frühwarnindikatoren für eine erhöhte Anfälligkeit für schwere Krankheiten dienen könnten. Vor allem aber befassten sich die klinischen Studien nicht mit den langfristigen Auswirkungen, die, wenn sie schwerwiegend sind, von den Kindern/Jugendlichen möglicherweise jahrzehntelang zu tragen wären.
Eine neuartige Kosten-Nutzen-Analyse für den besten Fall ergab, dass die Zahl der Todesfälle, die auf jede Impfung zurückzuführen sind, fünfmal so hoch ist wie die Zahl der Todesfälle, die auf COVID-19 in der am stärksten gefährdeten Bevölkerungsgruppe der über 65-Jährigen zurückzuführen sind. Das Risiko, an COVID-19 zu sterben, sinkt mit abnehmendem Alter drastisch, und die längerfristigen Auswirkungen der Impfungen auf die unteren Altersgruppen werden ihr Nutzen-Risiko-Verhältnis möglicherweise erheblich verbessern."
"4. Diskussion
Aus diesen Ergebnissen ergeben sich zwei Fragen.
Erstens: Wo sind die Daten, die eine Impfung für Kinder rechtfertigen, geschweige denn für die meisten Menschen unter vierzig? In Abb. 1 sind sie nicht zu finden, denn die am meisten gefährdeten Personen sind fast ausschließlich ältere Menschen mit vielen Begleiterkrankungen. In den USA hat Pfizer jedoch die Genehmigung erhalten, Kinder zwischen 12 und 17 Jahren zu impfen, und das Ziel ist, dies bis zum Beginn des Schuljahres im Herbst zu erreichen. Wie bereits erwähnt, gibt es Pläne, Kinder im Alter von sechs Monaten noch vor Ende 2021 zu impfen.
Warum die Eile bei einer Gruppe, bei der das Risiko praktisch gleich Null ist? Da die Impfungen nur einige Monate lang getestet wurden, konnten nur sehr kurzfristige negative Auswirkungen festgestellt werden. Es ist fraglich, wie gut selbst diese kurzfristigen Auswirkungen aus den klinischen Studien die kurzfristigen Auswirkungen der in VAERS gemeldeten Ergebnisse der ersten Massenimpfungen widerspiegeln.
Abb. 1 und Abb. 2 geben nur diese sehr kurzfristigen Ergebnisse wieder. Eine Reihe von Forschern hat auf die Möglichkeit schwerer längerfristiger Autoimmunerkrankungen, antikörperabhängiger Verstärkung, neurologischer und anderer potenziell schwerwiegender Wirkungen hingewiesen, mit Verzögerungszeiten von Monaten bis Jahren. Sollten sich derartige Auswirkungen als real erweisen, sind es die Kinder, die die Hauptlast des Leids zu tragen haben. Die Impfungen scheinen den Kindern und jungen Erwachsenen keinen Nutzen zu bringen, sondern nur Kosten!
Die zweite Frage ist, warum die in Abb. 2 dargestellten Todesfälle in den klinischen Studien nicht vorhergesagt wurden. Wir haben die Ergebnisse der Pfizer-Studie (die auf einigen Monaten der Erprobung beruht) untersucht und konnten nicht erkennen, wie (potenziell) Hunderttausende von Todesfällen aus den Ergebnissen der Studien vorhergesagt werden konnten. Warum diese Lücke?
Wie wir im Abschnitt über die klinischen Studien gezeigt haben, waren 17,4% der Mitglieder der Pfizer-Stichprobe über 65 Jahre alt und 4,4% über 75 Jahre. Als die späteren Phasen der Studien Ende Juli 2020 begannen, kannten die Studienleiter die betroffene COVID-19-Altersdemografie aus dem Vergleich von Juli 2020 in Abb. 1. Anstatt aus der am stärksten betroffenen Altersregion eine Stichprobe zu ziehen, zogen sie hauptsächlich aus der am wenigsten betroffenen Altersregion eine Stichprobe! Und selbst bei der sehr begrenzten Stichprobenziehung aus den ältesten Gruppen ist unklar, ob sie aus den Gruppen mit den schwersten Erkrankungen ausgewählt haben. Wir haben den Eindruck, dass die kränksten Personen von den Versuchen ausgeschlossen wurden, aber bei den Impfstoffen an erster Stelle standen.
Es wird deutlich, dass der zentrale Bestandteil der Injektion, die Rezeptur des Spike-Proteins, ein Produkt mit drei Auswirkungen erzeugen wird. Zwei der drei Wirkungen entstehen durch die Bildung von Antikörpern gegen das Spike-Protein. Diese Antikörper könnten angeblich einen Schutz gegen das Virus bieten (obwohl dies bei all den gemeldeten „Durchbruchsfällen“ fraglich ist) oder schwere Symptome bis zu einem gewissen Grad unterdrücken. Sie könnten auch mit menschlichem Gewebsantigen kreuzreagieren, was zu möglichen Autoimmunwirkungen führen könnte. Der dritte Fall tritt ein, wenn das injizierte Material in den Blutkreislauf gelangt und sich weit verbreitet, was durch die hochvaskuläre Injektionsstelle und die Verwendung der PEG-2000-Beschichtung ermöglicht wird.
Dadurch kann das Spike-Protein in Endothelzellen an jeder beliebigen Stelle des Körpers hergestellt/exprimiert werden, wodurch sowohl die Blutplättchen zur Gerinnung aktiviert als auch Gefäßschäden verursacht werden. Es ist schwer zu glauben, dass diese Wirkung dem Hersteller unbekannt ist, und in jedem Fall ist sie anhand der VAERS-Daten an unzähligen Stellen im Körper nachgewiesen worden. Die Impfungen scheinen für die am meisten gefährdete ältere Bevölkerung einen bescheidenen Nutzen zu haben, für die nicht gefährdete jüngere Bevölkerung keinen Nutzen, und für beide Bevölkerungsgruppen besteht ein hohes Schadenspotenzial durch die Impfungen. Es ist unklar, warum diese Massenimpfung für alle Gruppen durchgeführt, zugelassen und gefördert wird.
5. Allgemeine Schlussfolgerungen
Die Menschen mit unzähligen Begleiterkrankungen in der Altersgruppe, in der die meisten Todesfälle mit COVID-19 auftraten, waren in einem sehr schlechten Gesundheitszustand. Ihr Tod scheint die Gesamtmortalität nicht zu erhöhen, wie in mehreren Studien gezeigt wurde. Wären sie nicht an COVID-19 gestorben, wären sie wahrscheinlich an der Grippe oder an einer der anderen Krankheiten gestorben, die sie hatten. Wir können nicht mit Sicherheit sagen, dass viele bzw. die meisten an COVID-19 gestorben sind, und zwar aus folgenden Gründen: 1) die Manipulation der PCR-Tests, die zu zahlreichen falsch-positiven Ergebnissen führte, und 2) die willkürliche Zuordnung der Todesfälle zu COVID-19 bei Vorliegen zahlreicher Begleiterkrankungen.
Die in diesem Papier präsentierten Diagramme zeigen, dass die gebrechlichen Empfänger der Injektion nur einen minimalen Nutzen von der Impfung haben. Ihr Grundproblem ist ein gestörtes Immunsystem, das teilweise oder ganz auf eine lebenslange toxische Exposition und toxische Verhaltensweisen zurückzuführen ist. Sie sind anfällig dafür, dass entweder das Wildvirus das gestörte Immunsystem zu einer Über- oder Unterreaktion veranlasst, was zu einem schlechten Ergebnis führt, oder dass die Injektion das Gleiche bewirkt.
Dies lässt sich anhand der folgenden Analogie veranschaulichen. Eine Person steht in einem kahlen Metallgehäuse. Was passiert, wenn die Person ein Streichholz anzündet und es auf den Boden fallen lässt, hängt davon ab, was sich auf dem Boden befindet. Wenn der Boden blankes Metall ist, brennt das Streichholz einige Sekunden lang, bis es erlischt. Befindet sich unter dem Streichholz ein Blatt Papier auf dem Boden, brennen Streichholz und Papier für kurze Zeit, bis beide erlöschen. Wenn der Boden jedoch mit Ammoniumnitrat und ähnlichen brennbaren/explosiven Materialien bedeckt ist, kommt es zu einer großen Explosion! Bei COVID-19 ist der Wildvirus das Streichholz. Die brennbaren Materialien sind die toxischen Expositionen und Verhaltensweisen. Wenn es keine Biomarker-„Fußabdrücke“ von toxischen Expositionen und toxischen Verhaltensweisen gibt, passiert nichts. Wenn es signifikante Biomarker-‚Fußabdrücke‘ von toxischen Expositionen und toxischen Verhaltensweisen gibt, kommt es zu schlechten Ergebnissen.
Angemessene Sicherheitstests für die COVID-19-Impfungen hätten eine Verteilung der zu erwartenden Folgen des „Anzündens des Streichholzes“ ergeben. Da keine angemessenen Tests durchgeführt wurden, wissen wir nicht, wie viele brennbare Materialien sich auf dem Boden befinden und welche Folgen das „Anzünden des Streichholzes“ voraussichtlich haben wird.
Die Injektion geht zwei Schritte weiter als das Wildvirus, denn 1) sie enthält die Anweisungen für die Herstellung des Spike-Proteins, das laut mehreren Studien Gefäß- und andere Schäden verursachen kann, und 2) sie umgeht viele Abwehrmechanismen des angeborenen Immunsystems und gelangt zum Teil direkt in die Blutbahn. Im Gegensatz zu dem Beispiel mit dem Virus sorgt die Injektion dafür, dass immer etwas brennbares Material auf dem Boden liegt, auch wenn es keine anderen toxischen Expositionen oder Verhaltensweisen gibt. Mit anderen Worten: Das Spike-Protein und die umgebenden LNP sind Toxine, die das Potenzial haben, unzählige kurz‑, mittel- und langfristige Gesundheitsschäden zu verursachen, selbst wenn keine anderen Faktoren dazu beitragen! Wo und wann diese Wirkungen auftreten, hängt von der biologischen Verteilung des injizierten Materials ab. Pfizers eigene Biodistributionsstudien haben gezeigt, dass das injizierte Material in unzähligen kritischen Organen im ganzen Körper gefunden wurde, was zu einem Multiorganversagen führen kann. Und diese Studien beziehen sich auf eine einzige Injektion. Mehrere Injektionen und Auffrischungsimpfungen können kumulative Auswirkungen auf die Organverteilung des Impfstoffs haben!
Bei den gemeldeten COVID-19-Todesfällen handelt es sich um Menschen, die mit COVID-19 gestorben sind, nicht unbedingt an COVID-19. Ebenso handelt es sich bei den VAERS-Todesfällen um Menschen, die nach der Impfung gestorben sind, nicht notwendigerweise durch die Impfung zu Tode gekommen sind.
Wie bereits erwähnt, wies die CDC nach, dass 94% der gemeldeten Todesfälle mehrere Komorbiditäten aufwiesen, wodurch sich die von der CDC angegebene Zahl der ausschließlich auf COVID-19 zurückzuführenden Todesfälle auf etwa 35.000 für alle Altersgruppen reduziert. In Anbetracht der zahlreichen falsch-positiven Ergebnisse der PCR-Tests mit hohem Amplifikationszyklus [CT-Wert] und der Bereitschaft der Angehörigen der Gesundheitsberufe, Todesfälle auch dann COVID-19 zuzuschreiben, wenn keine Tests vorliegen oder manchmal sogar bei negativen PCR-Tests, ist diese Zahl von 35.000 wahrscheinlich ebenfalls stark überhöht.
Was den letztgenannten Punkt betrifft, so haben sowohl Virginia Stoner als auch Jessica Rose unabhängig voneinander gezeigt, dass die Todesfälle nach der Impfung nicht zufällig sind und durch eine starke Häufung um den Zeitpunkt der Injektion herum eng mit der Impfung zusammenhängen. Unsere unabhängigen Analysen der VAERS-Datenbank, über die in Anhang 1 berichtet wird, bestätigen diese Häufung.
Hinzu kommt, dass VAERS in der Vergangenheit Nebenwirkungen um etwa zwei Größenordnungen zu niedrig gemeldet hat, so dass die Zahl der kurzfristigen COVID-19-Todesfälle durch Impfung in den USA im Zeitraum von Mitte Dezember 2020 bis Ende Mai 2021 in die Hunderttausende gehen könnte, was die tatsächlichen COVID-19-Todesfälle möglicherweise überlagert. Schließlich sind die bisher gemeldeten VAERS-Todesfälle nur sehr kurzfristig. Wir wissen nicht, wie hoch die Zahl der mittel- und langfristigen Todesfälle sein wird; die klinischen Studien haben dies nicht untersucht.
Bei den klinischen Studien wurde eine nicht repräsentative jüngere und gesündere Stichprobe verwendet, um die EUA (Notfallzusalssung) für die Injektion zu erhalten. Nach der EUA wurden die Massenimpfungen zunächst den sehr Kranken (und den Ersthelfern) verabreicht und viele starben recht schnell. Da die älteren Menschen, die nach der COVID-19-Impfung starben, sehr gebrechlich waren und mehrere Krankheiten aufwiesen, konnten ihre Todesfälle leicht auf andere Ursachen als die Injektion zurückgeführt werden (was auch bei den COVID-19-Todesfällen der Fall gewesen wäre).
Das Ziel ist nun die Impfung der gesamten US-Bevölkerung. Da viele dieser potenziellen schwerwiegenden Nebenwirkungen mit einer eingebauten Verzögerung von mindestens sechs Monaten oder mehr auftreten, werden wir erst dann wissen, um welche es sich handelt, wenn der größte Teil der Bevölkerung geimpft worden ist, und dann könnte es zu spät sein, Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
Übersetzung: Quer gedacht "
"Wirksamkeit und Effektivität des []stoffs COVID-19 – der Elefant (nicht) im Raum
Piero Olliaro, Els Torreele, Michel Vaillant
Veröffentlicht: April 20, 2021"
DOI: https://doi.org/10.1016/S2666-5247(21)00069–0
ScienceDirect: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666524721000690
"Ergänzender Anhang"
https://www.thelancet.com/cms/10.1016/S2666-5247(21)00069–0/attachment/bb4bb1cf-8d64-453f-a2b7-e1b95194c109/mmc1.pdf
(Korrespondenz:)
"COVID-19-[]stoffe: Wirksamkeit und Anzahl der erforderlichen Behandlungen
Luis C L Correia, Denise Matias
Veröffentlicht: May 14, 2021"
DOI: https://doi.org/10.1016/S2666-5247(21)00119–1
ScienceDirect: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666524721001191
"COVID-19-[]stoffe: Wirksamkeit und Anzahl der erforderlichen Behandlungen – Antwort der Autoren
Piero Olliaro, Els Torreele. Michel Vaillant
Veröffentlicht: Mai 14, 2021"
DOI: https://doi.org/10.1016/S2666-5247(21)00120–8
ScienceDirect: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666524721001208
"Berichtigung
Publiziert: June 11, 2021"
DOI: https://doi.org/10.1016/S2666-5247(21)00152‑X
ScienceDirect: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S266652472100152X
"Ungefähr 96 COVID-19-[]stoffe befinden sich
– in verschiedenen Stadien
– … – der klinischen Entwicklung.
Derzeit liegen uns die Zwischenergebnisse von vier Studien vor, die in wissenschaftlichen Fachzeitschriften veröffentlicht wurden (über den Pfizer-BioNTech BNT162b2 mRNA-[]stoff, den Moderna-US National Institutes of Health [NIH] mRNA-1273-[]stoff, den AstraZeneca-Oxford ChAdOx1 nCov-19-[]stoff und den []stoff Gamaleya GamCovidVac [Sputnik V]) und drei Studien über die Briefing-Dokumente der US Food and Drug Administration (FDA) (zu den []stoffen Pfizer-BioNTech, Moderna-NIH und Johnson & Johnson [J&J] Ad26. COV2.S-[]stoffe).
Darüber hinaus wurden Auszüge dieser Ergebnisse in Pressemitteilungen und in den Medien weithin verbreitet und diskutiert, manchmal in irreführender Weise. Obwohl sich die Aufmerksamkeit auf die Wirksamkeit der []stoffe und den Vergleich der Verringerung der Zahl der symptomatischen Fälle konzentriert hat, ist das vollständige Verständnis der Wirksamkeit und Effektivität von []stoffen nicht so einfach, wie es vielleicht scheint. Je nachdem, wie die Effektgröße ausgedrückt wird, kann sich ein ganz anderes Bild ergeben.
Die Wirksamkeit von []stoffen wird im Allgemeinen als
– relative Risikoreduktion (RRR) angegeben.
– - Dabei wird das relative Risiko (RR) verwendet, d. h. das Verhältnis der Anfallsraten mit und ohne []stoff, das als 1‑RR ausgedrückt wird.
Die Rangfolge nach der gemeldeten Wirksamkeit ergibt eine relative Risikominderung [RRR] von
– 95 % für den []stoff von Pfizer-BioNTech,
– 94 % für den von Moderna-NIH,
– 91 % für den von Gamaleya,
– 67 % für den von J&J und
– 67 % für den von AstraZeneca-Oxford.
Die RRR ist jedoch vor dem Hintergrund des Risikos zu sehen, sich mit COVID-19 zu infizieren und daran zu erkranken, das je nach Bevölkerungsgruppe und im Laufe der Zeit variiert. Während die RRR nur Teilnehmer berücksichtigt, die von dem []stoff profitieren könnten, wird bei der
- absoluten Risikoreduktion (ARR), die den Unterschied zwischen den Erkrankungsraten mit und ohne []stoff angibt, die gesamte Bevölkerung berücksichtigt. ARRs werden in der Regel ignoriert, da sie eine viel weniger beeindruckende Effektgröße ergeben als RRRs:
– 1–3 % für den AstraZeneca-Oxford-[]stoff,
– 1–2 % für den Moderna-NIH-[]stoff,
– 1–2 % für den J&J-[]stoff,
– 0–93 % für den Gamaleya-[]stoff und
– 0–84 % für den Pfizer-BioNTech-[]stoff.
- Die ARR wird auch verwendet, um
– - eine Schätzung der Wirksamkeit des []stoffs abzuleiten, d. h. die Zahl der erforderlichen []ungen (NNV), um einen weiteren Fall von COVID-19 zu verhindern, ist 1/ARR. Die NNVs ergeben eine andere Perspektive:
– - 81 für die Moderna-NIH‑,
– - 78 für die AstraZeneca-Oxford‑,
– - 108 für die Gamaleya‑, 84 für die J&J- und
– - 119 für die Pfizer-BioNTech-[]stoffe.
Die Erklärung dafür liegt in der Kombination aus der Wirksamkeit des []stoffs und den unterschiedlichen Hintergrundrisiken von COVID-19 in den verschiedenen Studien: 0–9 % für Pfizer-BioNTech, 1 % für Gamaleya, 1–4 % für Moderna-NIH, 1–8 % für J&J und 1–9 % für die AstraZeneca-Oxford-[]stoffe.
Die ARR (und die NNV) reagieren empfindlich auf das Hintergrundrisiko – je höher das Risiko, desto höher die Wirksamkeit -, wie die Analysen des J&J-[]stoffs für zentral bestätigte Fälle im Vergleich zu allen Fällen zeigen: Sowohl der Zähler als auch der Nenner ändern sich, die RRR ändert sich nicht (66–67 %), aber der Anstieg der Anfallsraten in der unge[]ten Gruppe um ein Drittel (von 1–8 % auf 2–4 %) führt zu einem Rückgang der NNV um ein Viertel (von 84 auf 64).
Aus der Art und Weise, wie Studien durchgeführt und Ergebnisse präsentiert werden, lassen sich viele Lehren ziehen. Wenn nur RRRs verwendet und ARRs weggelassen werden, kommt es zu einer Verzerrung der Berichterstattung, die die Interpretation der []stoffwirksamkeit beeinträchtigt.
Bei der Kommunikation über die Wirksamkeit von []stoffen, insbesondere bei Entscheidungen im Bereich der öffentlichen Gesundheit, z. B. bei der Auswahl der zu beschaffenden und einzusetzenden []stoffe, ist es wichtig, ein vollständiges Bild davon zu haben, was die Daten tatsächlich zeigen, und sicherzustellen, dass Vergleiche auf der kombinierten Evidenz beruhen, die die Ergebnisse von []stoffstudien in einen Kontext stellt, und nicht nur auf einer zusammenfassenden Messung. Derartige Entscheidungen sollten auf einem detaillierten Verständnis der Studienergebnisse beruhen, was den Zugang zu vollständigen Datensätzen und eine unabhängige Prüfung und Analyse erfordert.
Leider wird der Vergleich von []stoffen auf der Grundlage der derzeit verfügbaren (vorläufigen) Studiendaten durch
– unterschiedliche Studienprotokolle erschwert,
– - einschließlich primärer Endpunkte
– - – (z. B.
– - – - was als COVID-19-Fall gilt und
– - – - wann dieser bewertet wird),
– - Arten von Placebos,
– - Studienpopulationen,
– - Hintergrundrisiken von COVID-19
– - – während der Studie,
– - Dauer der Exposition und
– - unterschiedliche Definitionen von
– - – Populationen für Analysen sowohl innerhalb
– - – als auch zwischen Studien
– - sowie Definitionen von
– - – Endpunkten und
– - – statistischen Methoden für die Wirksamkeit.
Wichtig ist, dass die Frage unbeantwortet bleibt, ob ein []stoff mit einer bestimmten Wirksamkeit in der Studienpopulation die gleiche Wirksamkeit in einer anderen Population mit unterschiedlichem Hintergrundrisiko für COVID-19 hat.
Dies ist keine triviale Frage, da die Übertragungsintensität von Land zu Land variiert und von Faktoren wie Maßnahmen des öffentlichen Gesundheitswesens und Virusvarianten beeinflusst wird. Der einzige gemeldete Hinweis auf die Wirksamkeit des []stoffs ist die israelische Massen[]kampagne mit dem Produkt von Pfizer-BioNTech.
Obwohl sich Design und Methodik grundlegend von der randomisierten Studie unterscheiden, berichten Dagan und Kollegen über eine RRR von 94 %, was im Wesentlichen der RRR der Phase-3-Studie (95 %) entspricht, jedoch mit einer ARR von 0–46 %, was einen NNV von 217 ergibt (während die ARR in der Phase-3-Studie 0–84 % und der NNV 119 betrug). Das bedeutet, dass unter realen Bedingungen möglicherweise 1–8 Mal mehr Personen ge[]t werden müssten, um einen weiteren Fall von COVID-19 zu verhindern, als in der entsprechenden klinischen Studie vorhergesagt wurde.
Unkoordinierte Phase-3-Studien genügen nicht den Anforderungen der öffentlichen Gesundheit. Plattformstudien, die auf die Beantwortung von für die öffentliche Gesundheit relevanten Fragen mit einem gemeinsamen Protokoll ausgerichtet sind, werden es ermöglichen, Entscheidungen auf der Grundlage gemeinsamer Kriterien und einer einheitlichen Bewertung zu treffen.
Diese Überlegungen zur Wirksamkeit und Effektivität beruhen auf Studien zur Prävention einer leichten bis mittelschweren COVID-19-Infektion; sie sind nicht darauf ausgelegt, Aussagen zur Prävention von Krankenhausaufenthalten, schweren Erkrankungen oder Todesfällen oder zur Prävention von Infektionen und Übertragungsmöglichkeiten zu treffen. Bei der Bewertung der Eignung von []stoffen müssen alle Indikatoren berücksichtigt werden, darunter auch Sicherheit, Einsatzfähigkeit, Verfügbarkeit und Kosten."
© 2021 Der/die Autor(en). Herausgegeben von Elsevier Ltd.
Nachtrag meinerseits:
kostenlos übersetzt mit https://www.deepl.com/Translator
"Anstieg von COVID-19 steht in 68 Ländern und 2947 Bezirken in den Vereinigten Staaten in keinem Zusammenhang mit dem Grad der []ung.
Europäische Zeitschrift für Epidemiologie (2021)
DOI: https://doi.org/10.1007/s10654-021–00808‑7
Eingegangen am 17. August 2021 – Angenommen am 09. September 2021 – Veröffentlicht am 30. September 2021
Nachtrag:
– 27. Oktober 2021: Der Titel der ergänzenden Tabelle S1 wurde korrigiert.
Autoren:
S. V. Subramanian ( svsubram@hsph.harvard.edu )
– Harvard-Zentrum für Bevölkerungs- und Entwicklungsstudien, Cambridge, MA, USA
– Abteilung für Sozial- und Verhaltenswissenschaften, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, MA, USA
Akhil Kumar
– Turner Fenton Sekundarschule, Brampton, ON, Kanada"
https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10654-021–00808‑7
"Das elektronische Zusatzmaterial":
https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1007%2Fs10654-021–00808‑7/MediaObjects/10654_2021_808_MOESM1_ESM.docx
"[]stoffe sind derzeit die einzige Strategie zur Eindämmung von COVID-19 auf der ganzen Welt. Im Zursammenhang mit diesem Narrativ wird beispielsweise behauptet, dass die anhaltende Zunahme neuer Fälle in den Vereinigten Staaten (USA) auf Gebiete mit niedrigen []raten zurückzuführen ist [1]. Ein ähnliches Narrativ wurde auch in Ländern wie Deutschland und dem Vereinigten Königreich beobachtet [2]. Zur selben Zeit, als in Israel für seine rasche und hohe []rate gelobt wurde, wurde ein erheblicher Anstieg der COVID-19-Fälle verzeichnet [3]. Wir untersuchen den Zusammenhang zwischen dem prozentualen Anteil der vollständig ge[]ten Bevölkerung und den neuen COVID-19-Fällen in 68 Ländern und in 2947 Bezirken in den USA.
Methoden
Für die länderübergreifende Analyse wurden COVID-19-Daten verwendet, die von Our World in Data zur Verfügung gestellt wurden und am 3. September 2021 verfügbar waren (ergänzende Tabelle 1) [4]. Wir schlossen 68 Länder ein, die die folgenden Kriterien erfüllten: Daten zur zweiten []dosis waren verfügbar; COVID-19-Falldaten waren verfügbar; Bevölkerungsdaten waren verfügbar; und die letzte Aktualisierung der Daten lag innerhalb von 3 Tagen vor oder am 3. September 2021. Für die sieben Tage vor dem 3. September 2021 berechneten wir für jedes Land die COVID-19-Fälle pro 1 Million Einwohner sowie den prozentualen Anteil der Bevölkerung, der vollständig ge[]t ist.
Für die Analyse auf Bezirksebene in den USA haben wir die Daten des COVID-19-Teams des Weißen Hauses [5] verwendet, die ab dem 2. September 2021 verfügbar waren (ergänzende Tabelle 2). Wir schlossen Bezirke aus, die keine Daten über den prozentualen Anteil der vollständig ge[]ten Bevölkerung meldeten, so dass 2947 Bezirke für die Analyse zur Verfügung standen. Wir berechneten die Anzahl und den prozentualen Anteil der Landkreise, in denen ein Anstieg der COVID-19-Fälle zu verzeichnen war, anhand des prozentualen Anteils der vollständig ge[]ten Bevölkerung in jedem Landkreis. Der prozentuale Anstieg der COVID-19-Fälle wurde auf der Grundlage der Differenz zwischen den Fällen der letzten sieben Tage und denen der sieben Tage davor berechnet. Im Bezirk Los Angeles in Kalifornien beispielsweise gab es in den letzten sieben Tagen (26. August bis 1. September) 18 171 Fälle und in den sieben Tagen davor (19. bis 25. August) 31 616 Fälle, so dass dieser Bezirk in unserem Datensatz keinen Anstieg der Fälle verzeichnete. Wir stellen ein Dashboard mit den in dieser Analyse verwendeten Kennzahlen zur Verfügung, das automatisch aktualisiert wird, sobald neue Daten vom COVID-19-Team des Weißen Hauses zur Verfügung gestellt werden ( https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiZGE1NDBmZTctYWUyZi00NTBjLWE2NDYtODM0NjE1NjE3NzVjIiwidCI6ImU2NzkwZmI5LTM0NzQtNDViMC1hOWUyLWM3NTQ5MzEyYTAxZSJ9 ).
Feststellungen
Auf Länderebene scheint es keinen erkennbaren Zusammenhang zwischen dem Prozentsatz der vollständig ge[]ten Bevölkerung und den neuen COVID-19-Fällen in den letzten 7 Tagen zu geben (Abb. 1). Tatsächlich deutet die Trendlinie auf einen geringfügig Anstieg, für Länder mit einem höheren Prozentsatz der vollständig ge[]ten Bevölkerung in Bezug auf mehr COVID-19-Fälle pro 1 Million Einwohner, hin. Bemerkenswert ist, dass Israel mit einem Anteil von über 60 % der Bevölkerung, die vollständig ge[]t sind, in den letzten 7 Tagen die meisten COVID-19-Fälle pro 1 Million Einwohner aufwies.
Das Fehlen eines aussagekräftigen Zusammenhangs zwischen dem prozentualen Anteil der vollständig ge[]ten Bevölkerung und den neuen COVID-19-Fällen wird beispielsweise durch einen Vergleich zwischen Island und Portugal verdeutlicht. In beiden Ländern sind über 75 % der Bevölkerung vollständig ge[]t und es treten mehr COVID-19-Fälle pro 1 Million Einwohner auf als in Ländern wie Vietnam und Südafrika, in denen etwa 10 % der Bevölkerung vollständig ge[]t sind. (Abb.1) Auch in den US-Bezirken ist der Median der neuen COVID-19-Fälle pro 100 000 Einwohner in den letzten sieben Tagen in den verschiedenen Kategorien des prozentualen Anteils der vollständig ge[]ten Bevölkerung weitgehend ähnlich (Abb.2).
Bemerkenswert ist, dass es auch innerhalb der Kategorien des prozentualen Anteils der vollständig ge[]ten Bevölkerung erhebliche Unterschiede bei den neuen COVID-19-Fällen gibt. Es scheint auch keine signifikanten Anzeichen dafür zu geben, dass die COVID-19-Fälle mit einem höheren Prozentsatz der vollständig ge[]ten Bevölkerung abnehmen (Abb.3). Von den fünf Bezirken mit dem höchsten Prozentsatz an vollständig ge[]ter Bevölkerung (99,9–84,3 %) werden vier von den US Centers for Disease Control and Prevention (CDC) als Bezirke mit hoher" Übertragung eingestuft. In den Bezirken Chattahoochee (Georgia), McKinley (New Mexico) und Arecibo (Puerto Rico) sind über 90 % der Bevölkerung vollständig ge[]t, und alle drei werden als "hohe" Übertragung eingestuft. Umgekehrt sind von den 57 Bezirken, die von der CDC als Bezirke mit "niedriger" Übertragung eingestuft wurden, 26,3 % (15) der Bevölkerung zu weniger als 20 % ge[]t.
Da davon ausgegangen wird, dass die vollständige Immunität durch den []stoff erst etwa zwei Wochen nach der zweiten Dosis eintritt, haben wir Sensitivitätsanalysen durchgeführt, bei denen wir den Prozentsatz der vollständig ge[]ten Bevölkerung für die Länder und die US-Bezirke mit einer Verzögerung von einem Monat angesetzt haben. Die oben genannten Ergebnisse, dass es keinen erkennbaren Zusammenhang zwischen den COVID-19-Fällen und dem Anteil der vollständig Ge[]ten gibt, wurden auch beobachtet, wenn wir eine Verzögerung von einem Monat beim Anteil der vollständig Ge[]ten berücksichtigten (ergänzende Abbildung 1, ergänzende Abbildung 2).
Es ist zu beachten, dass es sich bei den COVID-19-Falldaten um bestätigte Fälle handelt, die sowohl von angebotsseitigen (z. B. Schwankungen bei den Testkapazitäten oder Meldepraktiken) als auch von nachfrageseitigen Faktoren (z. B. Schwankungen bei der Entscheidung der Menschen, wann sie sich testen lassen) abhängen.
Auswertung
Der einseitige Glaube an die []ung, als primäre Strategie zur Eindämmung von COVID-19 und seiner nachteiligen Folgen, muss überdacht werden, insbesondere in Anbetracht der Delta-Variante (B.1.617.2) und der Wahrscheinlichkeit künftiger Varianten. Neben der Erhöhung der []raten müssen gegebenenfalls auch andere pharmakologische und nicht-pharmakologische Interventionen ergriffen werden.
Eine solche Kurskorrektur, vor allem im Hinblick auf die politische Argumentation, ist angesichts der neuen wissenschaftlichen Erkenntnisse über die tatsächliche Wirksamkeit der []stoffe von größter Bedeutung.
– So wurde in einem Bericht des israelischen Gesundheitsministeriums die Wirksamkeit von zwei Dosen des []stoffs BNT162b2 (Pfizer-BioNTech) zur Verhinderung einer COVID-19-Infektion mit 39 % angegeben [6], was deutlich unter der, in der Zulassungsstudie ermittelten, Wirksamkeit von 96 % liegt [7].
– Außerdem zeichnet sich ab, dass die, durch den []stoff von Pfizer-BioNTech erzeugte, Immunität möglicherweise nicht so stark ist, wie die, durch die Genesung nach einer COVID-19-Virus Erkrankung, erworbene Immunität [8].
– Auch bei mRNA-[]stoffen wurde ein erheblicher Rückgang der Immunität 6 Monate nach der Immunisierung festgestellt [9].
– Obwohl die []ung einen Schutz vor schweren Krankenhauseinweisungen und Todesfällen verspricht, meldete die CDC einen Anstieg der Krankenhauseinweisungen und Todesfälle von 0,01 auf 9 % bzw. von 0 auf 15,1 % (zwischen Januar und Mai 2021) bei den vollständig Ge[]ten [10].
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass trotz aller Bemühungen, die Bevölkerung zur []ung zu drängen, dies mit Zurückhaltung und Respekt geschehen sollte. Die Stigmatisierung von Bevölkerungsgruppen kann mehr schaden als nützen. Wichtig ist, dass andere, nicht-pharmakologische Präventionsmaßnahmen (z. B. die Bedeutung grundlegender öffentlicher Gesundheitshygiene in Bezug auf die Einhaltung von Sicherheitsabständen oder das Händewaschen; die Förderung häufigerer und billigerer Formen von Tests) erneuert werden müssen, um ein Gleichgewicht zu finden, damit wir lernen, mit COVID-19 zu leben, so wie wir auch 100 Jahre später noch mit verschiedenen saisonalen Abwandlungen des Influenzavirus von 1918 leben."
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