CoViD-19

Impfungen ohne der erhofften, großen Wirkung

2021-11-28

 

Die bislang in Europa eingesetzten CoViD-19-Impfungen wirken nicht so gut, wie erhofft. Das ist in Fachkreisen lange bekannt.

We are heading for vaccines that reduce severity of illness rather than protect against infection, provide only short lived immunity, and will at best have been trialled by the manufacturer against placebo. (…) Instead of long term, effective disease prevention it could become a suboptimal chronic treatment.

— Fiona Godlee, BMJ editor in chief, 2020-08-201

The world has bet the farm on vaccines as the solution to the pandemic, but the trials are not focused on answering the questions many might assume they are.

— Peter Doshi, BMJ associate editor, 2020-10-212

 

1. Relative versus absolute Risikoreduktion

Bei Impfungen wird zwischen relativer und absoluter Risikoreduktion (RRR und ARR) unterschieden. Die RRR bei CoViD-19-Impfungen a la Pfizer ist die berühmte Zahl “95% Wirksamkeit”. Die ist zwar das korrekte Ergebnis der Zulassungsstudien. Es ist aber ebenso korrekt, dass sie ein seit langem genutzter Marketingtrick ist, weil die ARR vergleichsweise verschwindend klein ist.

Die RRR ist die Reduktion der Erkrankungen relativ zur Zahl der Erkrankungen. Wenn bei 100 unbehandelten Menschen eine Krankheit 1x auftritt und bei weiteren 100 Menschen, die das Medikament bekommen haben, tritt sie nicht auf, dann ist die RRR 100%, die ARR ist 1%. Die ARR ist also die Reduktion der Erkrankungen in der gesamten Population. Bei seltenen Krankheiten ist sie entsprechend niedrig.

Bei den CoViD-19-Impfungen (im Sinne der medizinischen Behandlung) lag die RRR laut Zulassungsstudien ca. bei 95%, die ARR bei 0.7% bis 1%.

Hinsichtlich der Erwartungshaltung von Entscheidungsträgern und Medien ist eine niedrige ARR aus jedenfalls 2 Gründen bedenklich:

  1. Bei CoViD-19 war immer klar, dass sehr große Teile der Bevölkerung geimpft werden sollen oder wollen, obwohl laut den Hersteller-Studien nur bei ca. 1% CoViD-19-Symptome auftraten. Wenn die Impfungen auch nur minimale Nebenwirkungen haben, dann potenzieren sich diese aufgrund der großen Zahl der Anwendungen. Die Wahrscheinlichkeit, dass die Behandlungen mehr schaden als nützen, steigt an. (Das findet sich auch im Artikel von Iriarte und Phoenix. Eine oft empfohlene, alternative Strategie wäre, nur Risikogruppen zu impfen.)

  2. Je kleiner die Stichproben desto größer die Fehlerwahrscheinlichkeit. Z.B. wurden in der Pfizer-Zulassungsstudie zwar Daten von über 40000 Menschen ausgewertet, es traten aber in Summe nur 10 Fälle mit schwerwiegenden Symptomen auf. In einer der beiden Kontrollgruppen war es gar nur 1 (in der anderen 9). Daraus eine hohe Zuversicht abzuleiten, ist eher Wunschdenken als Wissenschaft.

Referenzen:

 

2. Die Unterscheidung von “infiziert” und “infektiös” bzw. die Begriffe “sterile Immunität” und “Viruslast”

Es gab Wissenschaftler, die glaubten oder zumindest hofften, die Impfungen würden nicht nur gegen schwerere Erkrankungen schützen, sondern auch die Infektionsraten reduzieren, weil sich Geimpfte weniger infizieren würden und das Virus weniger weitergeben würden (“Infektiosität”). Die ersten Auswertungen erstreckten sich naturgemäß über kleinere Zeiträume. Sie lieferten auch nicht alle konsistente Ergebnisse. So wurde der Öffentlichkeit anfangs empfohlen bzw. abverlangt, trotz Impfung “Schutzmaßnahmen wie das Tragen von Masken” und Abstand halten weiter einzuhalten, weil man davon ausgehen musste, dass sie sich infizieren und das Virus weitergeben könnten.

Mit fortschreitender Zeit wurde es immer schwieriger, diese Fragen zu klären, weil Kontrollgruppen fehlen, die Gruppe der Geimpften wenig homogen ist bzw. es zu wenige und zu wenig genaue Daten gibt, wann wer womit geimpft wurde. Viele der existierenden epidemiologischen Auswertungen (Stichwort: Retrospektive Studien) verwenden empirisch erhobene, statistische Zahlen (also z.B. die Infektionsraten in bestimmten Bevölkerungsgruppen) und haben das Problem, dass der Einfluss unterschiedlicher Test-Raten, die Klassenbildung bei den Bevölkerungszahlen und deren Abschätzung größer sein kann, als der untersuchte Effekt. Überdies konnte der Verdacht, dass geimpfte Menschen weniger getestet werden als ungeimpfte, nie widerlegt werden.3

 

3. Impfdurchbrüche (Breakthrough Infections)

Was als ein Impfdurchbruch gezählt wird und was nicht, ist eine spannende und heikle Frage, weil die Definition sich auf die statistischen Auswertungen auswirkt. Aber fürs Erste können wir festhalten, dass es sie gibt. Und das liegt definitionsgemäß auch an der mangelnden Wirkung der Impfungen.

Weiters geht’s mir hier nur darum, aufzuzeigen, dass eine verminderte Wirkung bereits gut bekannt ist. Die offiziellen Zahlen in Österreich zeigen, dass die Zahl der Impfdurchbrüche mit der Zeit und abhängig vom Alter ansteigen. Aus dem AGES-Bericht “Impfdurchbrüche” von 2021-11-17 für Kw 42-45:

12-17j. 18-59j. ≥ 60j.
8,9% 37.9% 68.1%

Besonders schwerwiegend ist die Tatsache, dass in der Altersgruppe, in der über 97% der Todesfälle6 verzeichnet werden, die Zahlen nicht nur am höchsten sind, sondern auch ansteigen:

Kw 33-26 Kw 34-37 Kw 37-40 Kw 41-44 Kw 42-45
53.5% 55.8% 60.9% 69.6% 68.1%

An dieser Stelle wird gerne angeführt (auch im besagten Bericht der AGES), dass diese Zahlen hinsichtlich Impfdurchbrüche steigen würden, weil auch der Anteil der geimpften Bevölkerung größer würde. In der Altersgruppe über 60 Jahre liegt das Maximum der Impfrate jedoch inzwischen Monate zurück. Der gezeigte Anstieg wird folgerichtig auf eine verminderte Wirkung der Impfungen zurückgeführt.

Eine andere Art der Feststellung von Impfdurchbrüchen sind Cluster von SARS-CoV-2-Positiven, die bei 1G- und 2G-Veranstaltungen auftraten, also dort, wo nur “Geimpfte” und “Genesene” teilhaben durften. Mir sind diesbezüglich aber keine seriösen Auswertungen bekannt. Ein Beispiel aus der Presse: Cluster mit 80 Corona-Infektionen auf Donau-Kreuzfahrt tkp.at 2021-10-29

Weitere Referenzen siehe Fußnote7

 

4. Die Theorie der Impfung und Varianten

Dazu gibt es sehr viele Quellen aus der Virologie. Ich weiß jetzt keine kurze und leicht verständliche. Die Sache ist aber einfach erklärt: Die Impfungen veranlassen den Körper dazu, die Spike-Proteine des Virus zu produzieren, worauf der Körper mit Produktion von Antikörpern spezifisch für das Spike-Protein antwortet.

Da gibt es 3 große Probleme:

  1. Das Spike-Protein ist ein vergleichsweise kleiner Teil des Virus. Bei einer natürlichen Infektion bildet der Körper hingegen eine Immunantwort auf das ganze Virus. Wenn nun z.B. bei bestimmten Menschen (was auch beobachtet wurde), die Immunantwort nach der Impfung ausbleibt, sind sie laut Theorie ungeschützt. Bei einer natürlichen Infektion mit dem ganzen Virus könnte das Immunsystem jedoch mehrere oder jedenfalls andere Möglichkeiten ausgebildet haben.

  2. Der in den Impfungen verwendete Gen-Code des Spike-Proteins ist der der ursprünglichen Wuhan/Alpha-Variante, die schon vor vielen Monaten von anderen Varianten verdrängt wurde (im Besonderen von der Delta-Variante).

  3. Das Konzept der Impfung auf Basis von Antikörpern gegen Spike-Proteine ist grundsätzlich nur zum Teil in der Lage, gegen Virus-Varianten zu schützen. Wenn ich es richtig in Erinnerung habe, steckte in diesem Ansatz einerseits die Hoffnung, dass geimpfte Menschen auch gegen Varianten teilweise geschützt sind. Doch diese Hoffnung, oder eben das “teilweise” lässt auch den Raum für die Befürchtung, dass geimpfte Menschen gegen Varianten teilweise nicht geschützt sind.

Eine Sammlung von wissenschaftlichen Publikationen dazu hat 2021-10-12 Bobby Rajesh Malhotra zusammengetragen.

Weitere Referenzen siehe Fußnote8

 

5. Varianten-Bildung durch Impfungen

Ich bin nicht sicher, wie das zu bewerten ist. Fakt ist, es wird davor gewarnt, dass Impfungen die Bildung von unerwünschten Varianten fördern könnte. Aus einem Preprint von Bruno R, Mccullough PA et al.:

Given the high mutation rates, vaccine-induced synthesis of high levels of anti-SARS-CoV-2-Spike antibodies could theoretically lead to suboptimal responses against subsequent infections by other variants in vaccinated individuals [36], a phenomenon known as “original antigenic sin” [37] or antigenic priming [38]. It is unknown to what extent mutations that affect SARS-CoV-2 antigenicity will become fixed during viral evolution [39], but vaccines could plausibly act as selective forces driving variants with higher infectivity or transmissibility.

Auch der Impfstoff-Experte Geert Vanden Bossche warnt davor (im Video ab Minute 31): Mass Vaccination in a Pandemic - Benefits versus Risks: Interview with Geert Vanden Bossche

Stichworte: Virusflucht, Flucht-Mutationen, Immunevasion

 

6. Die Toxizität/Pathogenität der Spike-Proteine und der Nanolipide

Vorausschickend möchte ich sagen, dass meiner Meinung nach die Gefahr, die von Spike-Proteinen und Nanolipiden (wie sie teils in Impfstoffen zum Einsatz kommen) ausgeht, gering ist (auch hinsichtlich Langzeiteffekten). Ich bin aber auch der Meinung, dass die Gefahr, die von SARS-CoV-2 ausgeht, überschätzt wird.

Zu den Nanolipiden hab ich bislang keine Literatur gesammelt. Auf die Schnelle fand ich folgenden Artikel mit Verlinkungen zu entsprechenden Papern: Shin Jie Yong: Concerns of Lipid Nanoparticle Carrying mRNA Vaccine into the Brain: What to Make of It? Medium 2021-03-19

Die SARS-CoV-2-Spike-Proteine wurden naturgemäß bereits vor der Entwicklung der Impf-Wirkstoffe sehr gründlich untersucht. Ich hatte das Gefühl, dass die Berichterstattung 2021 sogar noch zugelegt hatte (sei’s aufgrund erhöhten Forschungsaufkommens oder dessen Wahrnehmung). Man geht offenbar nunmehr davon aus, dass auch schon die Spike-Proteine allein, ohne den Rest des Virus, pathogene Wirkungen haben. Wenn dem so ist, stellt das die Impf-Wirkstoffe in Frage und könnte eine weitere Erklärung sein, warum sie gesamtgesellschaftlich nicht die erhoffte Wirkung zeigen.

Weitere Referenzen siehe Fußnote9

 

7. Statistische Artefakte (hier nur angeschnitten)

Norman Fenton: Analysing Covid vaccine efficiency and safety statistics YouTube 2021-11-18

Fenton erkärt in seinem Vortrag einige Beispiele von statistischen Artefakten, die einmal eine hohe Effizienz von Impfungen vortäuschen, das andere Mal das Gegenteil. Einer dieser Artefakte beruht auf einer Verzögerung bei der Meldung von Daten, also etwas was faktisch nicht ausgeschlossen werden kann.

Siehe auch Fenton N, Neil M: Probability and Risk: Is vaccine efficacy a statistical illusion? p. 2021-11-14; Neil M, Fenton N et al: Official mortality data for England suggest systematic miscategorisation of vaccine status and uncertain effectiveness of Covid-19 vaccination Preprint 2022-01-12; Craig C, Neil M et al: Official mortality data for England reveal systematic undercounting of deaths occurring within first two weeks of Covid-19 vaccination Preprint 2022-03-03.

 

Weitere, allgemeine Referenzen

 


c19impfernuechterung.md · 2022-04-28 22:47


  1. Godlee F: Covid-19: Less haste, more safety BMJ (2020-08-20) 370: m3258 (doi 10.1136/bmj.m3258)↩︎

  2. Doshi P: Will covid-19 vaccines save lives? Current trials aren’t designed to tell us BMJ (2020-10-21) 371: m4037 (doi)↩︎

  3. Im Bericht der österreichischen AGES mit dem Titel Impfdurchbrüche von 2021-11-17 heißt es: “Um diese Lücke zu schließen und verlässlich vollständig Fälle von COVID-19 bei geimpften Personen zu erfassen, werden regelmäßig die Fall-Daten des epidemiologischen Meldesystems EMS mit jenen des e-Impfpasses verknüpft.” Die Formulierung “um diese Lücke zu schließen” ist einfach grandios, bedeutet sie doch in diesem Fall letztlich, dass interpoliert wird, wenngleich der Ansatz sicher löblich ist. Übrigens heißt es seit Wochen am Ende desselben Absatzes: “Derzeit wird an einer Vervollständigung der Fall-Daten hinsichtlich Hospitalisierungen und Ausgang der COVID-19-Erkrankung gearbeitet.”↩︎

  4. Siehe auch Stoppt die Impfung auch die Corona-Ausbreitung? MDR.de 2020-12-09, wo bereits von “geimpften Superspreadern” die Rede war.↩︎

  5. Referenzen zum Thema Viruslast:

    ↩︎
  6. Quelle: Todesfälle - AGES Dashboard COVID19 a. 2021-11-21↩︎

  7. Weitere Referenzen zum Thema Impfdurchbrüche:

    ↩︎
  8. Weitere Referenzen zum Thema “Spiken”:

    ↩︎
  9. Weitere Referenzen zur Pathogenität von Spike-Proteinen:

    ↩︎
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