Eine neue Studie belegt, dass die “Sterblichkeitsrate vor der Impfung” in der nicht-älteren Bevölkerung extrem niedrig war.
Altersgeschichtete Infektionssterblichkeitsrate von COVID-19 in der nicht-älteren Bevölkerung
Umweltforschung, Band 216, Teil 3, 1. Januar 2023, 114655
Hier gehts zur Studie
Die größte Belastung durch COVID-19 geht von älteren Menschen aus, und Personen, die in Pflegeheimen leben, sind besonders gefährdet.
Allerdings sind 94 % der Weltbevölkerung jünger als 70 Jahre und 86 % jünger als 60 Jahre.
Ziel dieser Studie war es, die Infektionssterblichkeitsrate (IFR) von COVID-19 bei nicht älteren Menschen ohne Impfung oder vorherige Infektion genau zu schätzen.
Bei systematischen Recherchen in SeroTracker und PubMed
(Protokoll: https://osf.io/xvupr)
wurden 40 in Frage kommende nationale Seroprävalenzstudien aus 38 Ländern mit Daten zur Seroprävalenz vor der Impfung ermittelt.
Für 29 Länder (24 mit hohem Einkommen, 5 andere) waren öffentlich verfügbare altersgeschichtete COVID-19-Todesdaten und altersgeschichtete Seroprävalenzinformationen verfügbar und wurden in die primäre Analyse einbezogen.
Der Median der Infektionssterblichkeitsrate
lag bei 0,034 % (Interquartilsbereich (IQR) 0,013-0,056 %) für die 0-59-jährige Bevölkerung und bei 0,095 % (IQR 0,036-0,119 %) für die 0-69-jährigen.
Der Median der Sterblichkeitsrate betrug 0,0003 % bei 0-19 Jahren, 0,002 % bei 20-29 Jahren, 0,011 % bei 30-39 Jahren, 0,035 % bei 40-49 Jahren, 0,123 % bei 50-59 Jahren und 0,506 % bei 60-69 Jahren.
Die Infektionssterblichkeitsrate steigt etwa alle 10 Jahre um das Vierfache.
Die Einbeziehung von Daten aus weiteren 9 Ländern mit unterstellter Altersverteilung der COVID-19-Todesfälle ergab eine mittlere IFR von 0,025-0,032 % für 0-59 Jahre und 0,063-0,082 % für 0-69 Jahre.
Meta-Regressionsanalysen ergaben auch eine globale IFR von 0,03 % bzw. 0,07 % in diesen Altersgruppen.
Die aktuelle Analyse deutet darauf hin, dass die Infektionssterblichkeitsrate vor der Impfung in nicht-älteren Bevölkerungsgruppen viel niedriger ist als bisher angenommen.
Zwischen den einzelnen Ländern gab es große Unterschiede, die möglicherweise auf Unterschiede bei Komorbiditäten und anderen Faktoren zurückzuführen sind. Diese Schätzungen bilden eine Ausgangsbasis, von der aus sich ein weiterer Rückgang der IFR mit der weit verbreiteten Verwendung von Impfungen, früheren Infektionen und der Entwicklung neuer Varianten ableiten lässt.
Aus den obigen Daten geht hervor, dass die mittlere Infektionssterblichkeitsrate (IFR) in der VOR-IMPF-Ära bei
- 0,0003 % bei 0-19 Jahren
- 0,002% im Alter von 20-29 Jahren
- 0,011% im Alter von 30-39 Jahren
- 0,035 % im Alter von 40-49 Jahren
- 0,123% im Alter von 50-59 Jahren
- 0,506 % im Alter von 60-69 Jahren
- 0,034% für Menschen im Alter von 0-59 Jahren Menschen
- .095% für Personen im Alter von 0-69 Jahren.
Diese IFR-Schätzungen für die nicht-ältere Bevölkerung sind viel niedriger als frühere Berechnungen und Modelle vermuten ließen.
Erinnert sich noch jemand an das Jahr 2020?
Die düsteren Vorhersagen einer globalen Katastrophe – mit einer Todesfallrate und einer Infektionsrate (R0), die in der Neuzeit für eine Atemwegserkrankung unerreicht waren?
Die Vorhersagen lauteten, dass das “neuartige Coronavirus”, wie es damals genannt wurde, die nächste Spanische Grippe sein würde. Dass die einzige Lösung darin bestünde, ganze Nationen abzuschotten. Dies war die Modellierung, die die Regierungen weltweit in Panik versetzte. Das waren die Modelle, die die etablierten Medien in Aufruhr versetzten.
Ein Wissenschaftler, der diese Bemühungen eindeutig anführte und die Welt mit seinen düsteren Prognosen in die Irre führte, war Dr. Neil Ferguson vom Imperial College.
Fergusons Team am Imperial College London hat sich das Verdienst erworben, durch die Umsetzung seiner Modelle Millionen von Menschenleben gerettet zu haben.
Es waren die Modelle des Imperial College, die für das erste Jahr im Vereinigten Königreich Millionen von Todesfällen prognostizierten, wenn keine strengen Abriegelungsmaßnahmen eingeführt würden.
Nach der Umsetzung haben Ferguson und das Imperial College schnell den “Erfolg” der Abriegelungsmaßnahmen für sich verbucht.
Die von Dr. Ferguson geschätzte Zahl von 3,1 Millionen geretteten Menschenleben stammte aus einer völlig “lächerlichen, unwissenschaftlichen Übung, bei der sie vorgaben, ihr Modell anhand ihrer eigenen hypothetischen Projektionen als kontrafaktische Darstellung dessen, was ohne die Abriegelungen geschehen würde, zu validieren”.
Andere Modelle und reale Daten haben die Modelle von Ferguson widerlegt, aber der Schaden war angerichtet. Abriegelungen, Quarantänen, Maskierung, schlecht getestete EUA-Produkte – wie experimentelle Impfstoffe – haben uns allen geschadet. Was, wenn überhaupt etwas davon, war am Ende notwendig?
Elon Musk nennt Ferguson einen “absoluten Idioten”, der “absurde Wissenschaftsfälschungen” betreibt.
Jay Schnitzer, ein Experte für Gefäßbiologie und ehemaliger wissenschaftlicher Leiter des Sidney Kimmel Cancer Center in San Diego, sagt mir: “Normalerweise sage ich das nur ungern über einen Wissenschaftler, aber er tanzt an der Grenze zum öffentlichkeitswirksamen Scharlatan” (National Review).
Wieder und wieder, Jahr für Jahr, Jahrzehnt für Jahrzehnt, haben sich der NHS und die Regierungen der Welt, einschließlich unserer eigenen, an Dr. Ferguson gewandt, wenn es um die Modellierung von Infektionskrankheiten ging.
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Ferguson gibt ihnen, was sie wollen.
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Einen Grund für die Bürokraten, den Verwaltungsstaat, wieder einmal aufzustehen und wichtig zu sein.
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Eines seiner Weltuntergangsmodelle kann die Bundeshaushalte für die Katastrophenvorsorge in astronomische Höhen treiben.
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Das ist pure Macht für den kleinen Beamten im Gesundheitswesen.
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Was gibt es da nicht zu mögen?
Abgesehen von einem einzigen Faktum:
Die Schlussfolgerung für Fergusons Arbeit ist klar:
Das primäre Modell, das zur Rechtfertigung von Schließungen verwendet wurde, hat seinen ersten Praxistest nicht bestanden.
Fergusons Vorhersagen von himmelhoch jauchzenden Todesfallraten waren stark übertrieben.
Die Abriegelungen waren ein kompletter und völliger Fehlschlag.
Doch dies ist nicht Fergusons erster Fehlschlag bei der Modellierung von Infektionskrankheiten auf der Weltbühne.
Dies sind zwei Beispiele für seine früheren Vorhersagen:
Ferguson sagte voraus, dass während des Ausbruchs der Vogelgrippe im Jahr 2005 bis zu 150 Millionen Menschen getötet werden könnten.
Diese Vorhersage lag um ein erstaunliches Maß daneben, denn zwischen 2003 und 2009 starben weltweit insgesamt 282 Menschen an der Krankheit.
Im Jahr 2009 sagte eines von Fergusons Modellen voraus, dass 65.000 Menschen an der Schweinegrippe im Vereinigten Königreich sterben könnten – die endgültige Zahl lag unter 500.
Diese Modellierung war es, die so viele Beamte des öffentlichen Gesundheitswesens in Panik versetzte und eine weltweite Panik bei Beamten und der Bevölkerung auslöste.
Warum also haben sich Boris Johnson und unsere Regierung schon früh in der COVID-Krise an seinen Modellen orientiert?Warum akzeptierten sie Fergusons Behauptungen, dass Abriegelungen funktionieren würden, ohne dass es irgendwelche Beweise oder politische Leitlinien gab, die darauf hindeuteten, dass solche drakonischen Maßnahmen überhaupt irgendeine Wirkung haben würden?
Waren sie einfach so naiv?
An dieser Stelle wird es noch verrückter.
Einige argumentieren leidenschaftlich, dass die Modellierung, die Ferguson Anfang 2020 durchgeführt hat, der Beweis dafür ist, dass 1) die “nicht-pharmazeutischen Interventionen (Abriegelung und Masken) funktioniert haben, weil (hier ist es ein Zirkelschluss) seine Modellvorhersagen nicht eingetroffen sind, und 2) dass die Impfstoffe über alle Maßen funktioniert haben, weil wiederum seine Modellvorhersagen nicht eingetroffen sind.
Doch nun ist es soweit.
Eine wichtige neue Studie (siehe oben), die belegt, dass die Sterblichkeitsrate vor der Impfung in der nicht-älteren Bevölkerung extrem niedrig war.
Das heißt, es gibt weitere Beweise dafür, dass die Modelle von Ferguson (wieder einmal) falsch waren, und was hören wir von den staatlich geförderten Medien?
Quelle: Brownstone.org
Bild: Covid 19 Vorhersage und Realität sherise-van-unsplash
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