Zu den Studien, die uns am meisten faszinieren, gehören Studien, deren Autoren zu einem Ergebnis gelangen, das eindeutig GEGEN eine medizinische Intervention spricht, die es aber dennoch nicht über sich bringen, die entsprechende medizinische Intervention als das nutzlose, vielleicht auch gefährliche Werkzeug zum Profiterwerb für Pharmafia zu erklären, das es ist.
Wir reden von Studien wie dieser:
Erdwiens et al. (2025) haben Ergebnisse für Deutschland und die Influenza-Saison 2024/25 veröffentlicht, Ergebnisse, die den „effektiv“-Teil der Influenza-Impfung betreffen, bei denen der „sicher“-Teil überhaupt nicht berücksichtigt wird. Kurz: Nebenwirkungen von Influenza-Impfstoffen bleiben außen vor. 341.213 Nebenwirkungen von Influenza-Impfstoffen sind bei Vigiaccess, der Datenbank der WHO verzeichnet. Der dickste Brocken der gemeldeten Nebenwirkungen betrifft „Fieber“ und andere Symptome, die man gemeinhin als „Grippe“ bezeichnen würde…
Erdwiens et al. (2025) haben ihre Datenerhebnung zweigeteilt. Im ersten Teil sind Hausärzte bundesweit aufgerufen, Proben von Patienten, die mit Grippesymptomen vorstellig werden, einzusenden, im zweiten Teil werden stationär behandelte Patienten, die an Atemwegserkrankungen leiden, rekrutiert. Insgesamt kommen auf diese Weise 2.808 Personen mit zumeist milden Atemwegserkrankungen zusammen. Bei 926 kann durch Labortests eine Infektion mit Influenza nachgewiesen werden, 52% (489) haben ein Influenza-Virus Typ A eingefangen (H1N1 oder H3N2), 48% ein Influenza Virus Typ B.
Insgesamt sind 226 der 2.808 Probanden im Datensatz gegen Influenza geimpft und die Frage, die es nun zu beantworten gilt, lautet: Nutzt Ihnen diese Impfung etwas. Die Antwort findet sich in der folgenden Tabelle. Wir haben in der letzten Kolonne rote und violette Kästchen eingezeichnet. Violette Kästchen betreffen Ergebnisse, die man eigentlich nicht interpretieren kann. Rote Kästchen betreffen Ergebnisse, die man definitiv nicht interpretieren kann.
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Und wie die Tabelle zeigt, ergibt die Frage nach der Effektivität von Influenza-Impfstoffen eine eindeutige Antwort: Das Zeug taugt keinen Pfifferling.
Alle Ergebnisse, deren Konfidenzintervall (95%CI) eine untere Grenze im negativen und eine obere Grenze im positiven Bereich aufweist, sind Junk, denn sie zeigen, dass Impfstoffe schaden oder helfen können. Negative Werte geben an, dass das Risiko für gegen Influenza Geimpfte, an Influenza zu erkranken oder wegen Influenza hospitalisiert zu werden, HÖHER ist, als das entsprechende Risiko Ungeimpfter. Und wenn man die letzten beiden Kolonnen durchgeht, dann ist die Erhöhung des Risikos einer Erkrankung an Influenza durch Influanze-Impfstoffe eigentlich das Ergebnis, das sich konsistent findet. Es ist also nichts, was man als Datenfluke oder Zufall abtun kann. Es ist ein systematisches Ergebnis, das zeigt, dass Influenza-Impfstoffe mehr Schaden anrichten, als sie Nutzen bringen. Indes schaffen es die Autoren in ihren Daten einen positiven Effekt auf die Wahrscheinlichkeit, schwer an Influenza zu erkranken [secondary care] herauszulesen und ihre Ergebnisse wie folgt zusammenzufassen:
„In our analyses, we found low influenza VE against mild laboratory-confirmed influenza in the German population, with higher VE against severe courses of influenza. Our findings support that influenza vaccination should be promoted along-side other preventive measures, such as encouraging infection-preventing behavior. Generally, even in vaccinated ARI patients, influenza disease and prompt antiviral therapy should be considered, especially for those at risk of severe disease.“
Kurz: Die Impfstoffe taugen zwar nichts, taugen kaum etwas gegen eine schwere Erkrankung, tatsächlich taugen sie so wenig, dass wir empfehlen, Geimpfte wie Ungeimpfte zu behandeln, aber dennoch halten wir an der Sinnhaftigkeit einer Impfung gegen Influenza fest, weil wir den Strohhalm einer etwas weniger miserablen Effektivität gegen schwere Erkrankung gefunden haben und nun mit zwei Händen umklammern.
Indes, den Strohhalm haben die Autoren selbst abgeknickt, denn sie schreiben:
„Limitations include small sample size especially in secondary care and in primary care for certain age groups. Unmeasured confounding, selection bias and recall bias cannot be ruled out.“
Eigentlich könne man die Ergebnisse, die auf Subgruppen bezogen sind, vor allem diejenigen, die sich auf schwer an Influenza Erkrankte beziehen (secondary care), nicht interpretieren, weil die Fallzahlen zu gering sind.
Dass Sie es dennoch tun, das muss man dann wohl mit einer erstaunlichen Resistenz gegenüber den eigenen Ergebnissen erklären, eine Erkläung, die uns in den Bereich der Sozialpsychologie und hier zu Leon Festinger und seine Theorie kognitiver Dissonanz führt.
Ein Wissenschaftler, der sein Geld wert ist, würde übrigens darauf hinweisen, dass die etwas weniger miserable Effektivität bei schweren Erkrankungen, die es für Geimpfte etwas weniger wahrscheinlich macht, schwer zu erkranken als für Ungeimpfte, dadurch beseitigt wird, dass Geimpfte eine höhere Wahrscheinlichkeit haben, sich zu infizieren und somit für mehr Patientenmaterial sorgen, das schwer erkranken kann.
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