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Pfusch-Skandal beim PEI: Wie die deutsche Impfstoffbehörde tödliche Risiken vertuscht

Pfusch-Skandal beim PEI: Wie die deutsche Impfstoffbehörde tödliche Risiken vertuscht

© Tabea Guenzler / Eibner-Pressefoto / www.imago-images.deProtest gegen Corona-Maßnahmen in Stuttgart (Archivbild)

Von Susan Bonath

Die neuartigen Corona-Impfstoffe auf gentechnischer Basis seien sicher, heißt es unisono aus allen großen Kanälen. Schließlich würden sie in Deutschland stets penibel vom Paul-Ehrlich-Institut (PEI) überwacht. Wer nicht blind “der Wissenschaft” vertraut, den erklären Politik und Leitmedien schon mal für verrückt. Doch ein genauer Blick auf die Prüfmethoden des PEI offenbart Erschütterndes: Es verschleiert Risiken, statt sie zu ermitteln. Demnach müsste erst ein Massensterben einsetzen, bevor ein Warnlicht angeht. Doch auf Kritik anderer Wissenschaftler reagiert das PEI mit Strohmann-Argumenten und bleibt stur.

Methodenfehler verdeckt Sterberisiko

Schwerer Vorwurf von Wissenschaftlern: Verschleiert das PEI Impfrisiken?

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Der seit Jahresbeginn von einem fünfköpfigen Team aus Wissenschaftlern unter dem Leipziger Chemie-Professor Jörg Matysik kritisierte Fehler geht aus den (immer seltener herausgegebenen) Sicherheitsberichten des PEI hervor und offenbart sich bei genauem Lesen auch Laien. In einem aktuellen Interview mit den NachDenkSeiten seine Sicht darauf dar.

In seinen Berichten fachsimpelt das PEI über die bei ihm gemeldeten Verdachtsfälle auf Nebenwirkungen nach Corona-Impfungen. Fast 324.000 Meldungen erreichten das Institut demnach bis Mitte 2022, darunter sind rund 55.000 schwerwiegende und 3.023 tödliche Fälle. Die Todesfälle überprüft das PEI wie andere schwerwiegende Verdachtsmeldungen nicht etwa mittels rechtsmedizinischer Untersuchungen, sondern mit einer statistischen Methode: Es vergleicht die beobachteten mit erwarteten Sterbefällen.

Das ist eigentlich eine anerkannte Praxis, die sich OvE-Analyse nennt: Observed versus Expected, zu Deutsch: Beobachtet versus erwartet. Danach gäbe es ein Risikosignal, wenn in der Gruppe der Geimpften in einem bestimmten Zeitfenster nach der Spritze mehr Menschen sterben würden, als man es statistisch erwartet hätte. Um die erwarteten Sterbefälle in der überprüften Gruppe festzustellen, nutzt das PEI die Daten des Statistischen Bundesamtes.

Das Problem: Das PEI wendet diese Prüfmethode seit Beginn der Corona-Impfungen Ende 2020 völlig falsch an. So legt es einerseits sämtliche erwarteten (expected) Sterbefälle über alle Ursachen hinweg zugrunde, die sich aus den Sterbefallzahlen der Statistikbehörde ergeben. Es ist einleuchtend, dass es dem nun sämtliche Todesfälle in der Impfgruppe gegenüberstellen müsste, unabhängig von Verdacht und Meldung.

Doch genau das unterlässt das PEI. Statt alle Sterbefälle in der Impfgruppe heranzuziehen, stellt es sämtichen erwarteten Todesfällen lediglich die Verdachtsmeldungen gegenüber, also eine winzige Teilmenge der tatsächlich Verstorbenen – ein sprichwörtlicher Apfel-Birnen-Vergleich. Damit fielen erhöhte Sterberisiken erst auf, wenn die Impfungen Tote in Massen produzieren würden.

PEI räumt Pfusch indirekt ein

Dass das PEI nur eine geringe Teilmenge der Verdachtsmeldungen einbezieht, räumt es indirekt in seinen Berichten ein. Im neuesten schreibt es dazu auf Seite 9:

“Observed-versus-Expected-Analyse zu den dem Paul-Ehrlich-Institut berichteten Todesfällen in unterschiedlichem zeitlichen Abstand nach Impfung gegen COVID-19 (bis 30 Tage nach Impfung): Eingeschlossen wurden Fälle, in denen die Impfung bis zum 30.06.2022 erfolgt war und bei denen das Zeitintervall zwischen Impfung und ersten Krankheitssymptomen bekannt ist. Hintergrundinzidenz (Anm.: von erwarteten Sterbefällen) laut Statistischem Bundesamt 1.240,97 pro 100.000 Personen/Jahr.”

Übersetzt heißt das: Nach amtlichen Statistikdaten sterben in Deutschland pro Jahr etwa 1,24 Prozent der Menschen. Das bricht das PEI auf beobachtete Zeiträume (etwa 30 Tage nach einer Impfung) und die geimpfte Personengruppe herunter. So kommt es auf insgesamt erwartete Sterbezahlen. Dem stellt es aber keineswegs alle gegenüber, sondern nur gemeldete Todesfälle in der Geimpften-Gruppe, die es gar weiter eingrenzt: “… bei denen das Zeitintervall zwischen Impfung und ersten Krankheitssymptomen bekannt ist”.

Bis zu 186.000 gemeldete Todesfälle wären aktuell “unauffällig”

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Darunter publiziert das PEI eine Tabelle mit seinen OvE-Ergebnissen. Danach lässt sich der unwissenschaftliche Pfusch des dem Bundesministerium für Gesundheit (BMG) unterstellten Instituts gut illustrieren. So wurden dem PEI beispielsweise 1.436 Todesfälle mit Verdacht auf einen Impfzusammenhang binnen 30 Tagen nach einer Comirnaty-Spritze (Pfizer/BioNTech) gemeldet.

Darunter vergleicht das PEI diese Fälle mit der sogenannten SMR, die Standardized Mortality Rate, zu Deutsch: Standardisierte Sterberate. Diese speist sich, wie oben erklärt, aus allen statistisch erwarteten Sterbefällen durch sämtliche Ursachen. Demnach stellen die 1.436 gemeldeten Todesfälle 0,0104 der insgesamt erwarteten dar, beziehungsweise 1,04 Prozent von erwarteten 138.077 Toten.

Ein Risikosignal für den Impfstoff der Konzerne Pfizer und BioNTech ergäbe sich erst, wenn der Vergleich der beobachteten, also dem PEI gemeldeten Fälle mit der SMR den Faktor 1 ergäbe. Bei genau 1 läge dieser Faktor nach der PEI-Praxis aber erst dann, wenn dem Institut 138.077 Todesfälle in den 30 Tagen nach einer Comirnaty-Spritze mit Verdacht auf einen Impfzusammenhang gemeldet worden wären. Betrüge die Anzahl der dem PEI angezeigten Todesfälle etwa 150.000 statt 1.436, ergäbe dies einen Faktor von 1,086 – somit ein erstes, schwaches Alarmzeichen für das Pfizer/BioNTech-Präparat.

Zieht man nun die gemeldeten Todesfälle für alle verabreichten Präparate heran, ist das Ergebnis noch erschütternder. So wurden dem PEI binnen 30 Tage nach Impfungen 1.865 Verdachtstodesfälle bis 30. Juni 2022 angezeigt. Die insgesamt erwarteten Sterbefallzahlen bis zu diesem Datum in der beobachteten Impfgruppe lassen sich aus den für jedes Präparat angegebenen Vergleichsfaktoren mit der SMR ermitteln: 185.900. Die gemeldeten Verdachtstodesfälle sind rund 1 Prozent davon, also 0,01.

Mit anderen Worten: Hätte das PEI bis Mitte 2022 genau 185.900 tödliche Verdachtsmeldungen für den Zeitraum 30 Tage nach Impfung erhalten, betrüge der Faktor exakt 1, bei 200.000 angezeigten Verstorbenen läge er bei 1,076. Erst dann würde das Bundesinstitut ein schwaches Alarmsignal registrieren. Das klingt unglaublich, geht aber genau so aus den Darstellungen und Erläuterungen des PEI hervor.

PEI-Chef mit Strohmann-Argumenten

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Gegenüber dem Wissenschaftsteam unter Chemieprofessor Matysik hat sich das PEI zu diesem Vorwurf – einer von vielen – bislang nicht explizit geäußert. Doch in der Berliner Zeitung rechtfertigte PEI-Präsident Klaus Cichutek das Vorgehen seines Instituts und warf den Professoren seinerseits “falsche Argumente” vor. Das Problem umschiffte Cichutek dabei jedoch geschickt. So verwies er zunächst auf die Autorität seines Instituts: Das PEI wende mit dem OvE-Verfahren eine international anerkannte Methode an. Um anschließend zu erläutern, dass es schließlich alle gemeldeten Todesfälle einbeziehe, auch solche, bei denen es einen Zusammenhang mit der Impfung nicht erkenne.

Das ist ein klassisches Strohmann-Argument. Als Impffolge anerkannt hat das PEI bisher – ebenfalls auf Basis fragwürdiger Statistik-Methoden – gerade 120 der 3.023 gemeldeten Sterbefälle. Zöge es nur diese für den Vergleich heran, müsste das PEI praktisch erst rund 200.000 von wer weiß wie vielen Meldefällen anerkennen, um überhaupt Alarm zu schlagen. Wobei das eine Frage aufwirft: Wieso sollte man für bereits anerkannte Impftoten “untersuchen”, ob es Impftote sein könnten, obwohl das schon feststeht?

Was Cichutek verschweigt: Die Frage der Wissenschaftler zielte gar nicht darauf ab, ob alle Meldefälle einbezogen wurden. Vielmehr geht es darum, dass das PEI eben nicht alle Sterbefälle in den Vergleich einfließen lässt und die vielen nicht gemeldeten, unabhängig vom Verdacht, nicht berücksichtigt. Cichutek selbst warte mit “Scheinargumenten” auf, warf das Team ihm in einem der Autorin vorliegenden Brief vor.

Kritiker beißen auf Granit

Inzwischen liegen der Autorin ähnliche Aussagen weiterer Wissenschaftler dazu vor, deren Namen hier aus persönlichen Gründen ungenannt bleiben sollen. Darunter befindet sich ein Mathematiker und ein Statistik-Experte. Sie alle zeigten sich in E-Mails fassungslos über den offensichtlichen Pfusch-Skandal des PEI. Es habe etliche Versuche gegeben, dem PEI den Fehler zu verdeutlichen, hieß es. Das Institut habe dies jedoch entweder ignoriert oder seinerseits mit Ablenkungsmanövern oder Vorwürfen reagiert.

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Einer der Kritiker wies die Autorin darauf hin, dass das PEI mit anderen ernsthaften Verdachtsfällen genauso verfahre. Um seine Methode zu rechtfertigen, habe es sich beispielsweise auf die Hirnvenenthrombosen berufen, die seit geraumer Zeit für den fast nicht mehr verabreichten Vektor-Impfstoff von AstraZeneca als “sehr seltene” Nebenwirkung anerkannt sind. Hier habe das PEI mit seiner Analyseform schließlich ein Alarmsignal registriert, so dessen Einwand.

Allerdings, so der Wissenschaftler, sei eine Hirnvenenthrombose eine insgesamt sehr seltene und zugleich sehr schwere Erkrankung. Trete diese kurz nach einer Impfung auf, komme eher der Verdacht auf einen Zusammenhang auf und werde eher gemeldet. Wenn mehr Fälle nach den Spritzen gemeldet werden, als nach statistischen Daten in der Bevölkerung insgesamt auftreten, verursache das natürlich ein Risikosignal.

An einem früheren PEI-Bericht mit Meldefällen bis 30. September 2021 ist das nachvollziehbar. Auf Seite 39 gibt das Institut seine OvE-Analyse dazu zum Besten. Demnach wurden ihm in den ersten 14 Tagen nach einer Pfizer/BioNTech-Spritze 53 Hirnvenenthrombosen angezeigt. Insgesamt hätte das PEI mit knapp 58 gerechnet, der Faktor beträgt 0,92. Die gemeldeten Fälle entsprachen demnach 92 Prozent (0,92) der insgesamt erwarteten. Das Alarmsignal blieb aus.

Anders verhielt es sich beim Impfstoff von AstraZeneca: Hier wurden dem PEI in den ersten 14 Tagen nach Spritze 63 Fälle angezeigt, insgesamt erwartet hatte es in dieser (kleineren) Personengruppe aber nur rund neun Erkrankte. Der sich daraus ergebene Faktor 6,82 lag deutlich über 1 und löste schließlich Alarm aus. Allerdings, so der kritische Wissenschaftler, könne man ein derart seltenes Ereignis nicht mit Todesfällen vergleichen und schon gar nicht damit den schweren Methodenfehler samt Folgen verharmlosen.

Hinweise auf Risiken und Vertuschung

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Derweil gibt es zahlreiche Hinweise auf ernst zu nehmende Risiken durch die Corona-Impfstoffe. Die Gesundheitsbehörde im US-Bundesstaat Florida zog beispielsweise kürzlich ihre Impfempfehlung für Männer unter 40 Jahren zurück. Der Grund: In dieser jungen Altersgruppe seien innerhalb von 28 Tagen nach einer Corona-Impfung 84 Prozent mehr Herztote verzeichnet worden, also fast doppelt so viele wie normal.

Das in Dänemark ansässige Projekt EuroMOMO, das die Sterbedaten großer Teile Europas überwacht, meldete jüngst “ungewöhnliche Übersterblichkeitssignale” in der jüngsten Altersgruppe 0 bis 14 Jahre, dies bereits seit Mitte 2021. Damals hatte man gerade damit begonnen, Kinder zu impfen. EuroMOMO wolle über die Ursachen nicht spekulieren, aber diese nun untersuchen, kündigte es an. Dänemark bietet neuerdings Menschen unter 50 Jahren keine Corona-Impfung mehr an. Bereits im Juli zog das Land die Empfehlung für Kinder zurück. Auch Schweden sieht nun davon ab, Kinder zu impfen. Grund ist das heikle Risiko-Nutzen-Verhältnis.

In Deutschland jedoch hält die Ständige Impfkommission (STIKO) am Robert Koch-Institut (RKI) an ihrer Empfehlung auch für Kinder fest. Mutmaßlich hat das PEI da einiges zu verbergen. Es weigert sich mit teils absurden Ausflüchten, Daten zu Verdachtsfällen schwerer und tödlicher Nebenwirkungen bei Minderjährigen an die Presse herauszugeben. Bände spricht auch dessen Reaktion auf eine Anfrage nach dem Informationsfreiheitsgesetz. Ähnlich reagierte das BMG auf diese Fragen. Vieles deutet nicht auf ordentliche Überwachung hin, sondern vielmehr auf institutionelle Vertuschung.

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