1/ Eine alarmierende neue Studie kommt zum Schluss, dass die mRNA-Covid-Impfstoffe gefährlicher als angenommen seien.
Die Studie ist ein Beispiel, wie man Daten strapazieren kann, bis sie (vermeintlich) zeigen, was gewünscht ist. Lasst uns reinschauen. 🧵
sciencedirect.com/science/articl…
2/ In der Studie werden die Originaldaten der klinischen Experimente zu den Impfstoffen von Moderna und Pfizer-Biontech neu analysiert, und zwar gemäss einer Liste von "Adverse events of special interest". Dieser Punkt ist wichtig; dazu nachher mehr.
brightoncollaboration.us/wp-content/upl…
3/ Die Ergebnisse sind in Tabelle 2 zusammengefasst. Wir sehen, dass die Risk Ratios für die neuen Berechnungen (Special Interest) höher als bei den Rohdaten aus den Studien sind. Aber das müssen wir uns genauer anschauen.
4/ Zunächst fällt auf, dass die Autoren das Risk Ratio für beide Impfstoffe kombiniert berechnen. Das macht keinen Sinn - es handelt sich um unterschiedliche Impfstoffe, die in separaten Studien getestet wurden. Warum diese Berechnungsart?
5/ Weil die Story, die die Autoren erzählen wollen - die Impfstoffe seien gefährlicher als gedacht - nur funktioniert, wenn man alles in einen Korb schmeisst. Die Berechnungen pro Impfstoff stützen diese Story nicht. Das zeigen uns die 95%-Konfidenzintervalle. Was ist das?
6/ Ein 95%-Konfidenzintervall gibt eine Bandbreite an, in der sich der wahre Wert in 95% der Fälle befinden würde, wenn man ein Experiment unendlich oft wiederholen würde. Praktisch gibt das 95%-KI an, ob eine Messung / Schätzung statistisch auffällig ist oder Zufall sein könnte.
7/ Wenn das KI über 1 liegt, spricht das für eine nicht-zufällige Zunahme des Risikos.
Wenn das KI unter 1 liegt, spricht das für eine nicht-zufällige Abnahme des Risikos.
Wenn das KI sowohl unter als auch über 1 liegt, spricht das für die "Nullhypothese" - kein Effekt.
8/ Fiktives Beispiel: Die 95%-Konfidenzintervalle der Risk Ratios A und B sind jeweils deutlich unter bzw. über 1; das spricht statistisch für einen Effekt bzw. Unterschied. Das Risk Ratio C hingegen enthält 1; das spricht für die "Nullhypothese", dass kein Effekt gegeben ist.
9/ Und hierin liegt der Witz: Das Konfidenzintervall bei den Neuberechnungen liegt *nur* für die kombinierte Berechnung Moderna+ Pfizer über 1; die Berechnungen nur für Moderna und nur für Pfizer enthalten jeweils 1, was *gegen* einen Effekt spricht.
10/ Aber es kommt noch dicker. Wisst ihr noch die Liste mit den "Adverse events of special interest", auf die sich die Autoren beziehen?
Sie haben zusätzlich Diagnosen einbezogen, die explizit *nicht* auf der Liste sind!
11/ Was passiert, wenn man die tatsächliche Liste berücksichtigt? Die Autoren machen die Berechnung in einem separaten Dokument.
Das Ergebnis: Auch die *kombinierte* Berechnung für Moderna+Pfizer ist statistisch nicht mehr relevant! Was für ein kolossaler Witz!
12/ Das, was in dieser Studie gemacht wird, ist "Data Dredging" oder eine "Fishing Expedition": Man spielt solange mit Daten herum, bis irgendwie halbwegs herauskommt, was man haben will. Das ist eine Praxis, die in der Wissenschaft leider verbreitet ist.
psychiatrist.com/jcp/assessment…
13/ Fazit: Die neue Studie zu Impfrisiken ist eine bewusst manipulative statistische Fishing Expedition. Der Witz dabei: Die neuen Berechnungen zeigen in Tat und Wahrheit das *Gegenteil* dessen, was die Autoren behaupten - die neue Evidenz spricht *gegen* Risiken der Impfungen.
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