CDC-Studie: "Geimpfte" so ansteckend wie nicht "Geimpfte"*

Eine am 19.11. ver­öf­fent­lich­te Studie von ForscherInnen der Centers for Disease Control and Prevention (CDC) kommt nach der Untersuchung eines Ausbruches in einem texa­ni­schen Gefängnis zu die­sem Schluß:

»Ergebnisse Insgesamt wur­den 978 Proben von 95 Teilnehmern ein­ge­sandt, von denen 78 (82 %) voll­stän­dig geimpft und 17 (18 %) nicht voll­stän­dig geimpft waren. Es wur­den kei­ne signi­fi­kan­ten Unterschiede in der Dauer der RT-PCR-Positivität zwi­schen voll­stän­dig geimpf­ten Teilnehmern (Median: 13 Tage) und nicht voll­stän­dig geimpf­ten Teilnehmern (Median: 13 Tage; p=0,50) oder in der Dauer der Kulturpositivität (Median: 5 Tage und 5 Tage; p=0,29) festgestellt. 

Bei den voll­stän­dig geimpf­ten Teilnehmern war die Gesamtdauer der Kulturpositivität bei den Empfängern des Moderna-Impfstoffs kür­zer als bei den Empfängern der Impfstoffe von Pfizer (p=0,048) oder Janssen (p=0,003).«

Es han­delt sich um einen Preprint. Die AutorInnen geben zusätz­lich an:

»Diese Studie wur­de von den U.S. Centers for Disease Control and Prevention finanziert…

Diese Aktivität wur­de vom Research Review Board des U.S. Federal Bureau of Prisons geprüft und geneh­migt. Diese Aktivität wur­de von der CDC geprüft und in Übereinstimmung mit gel­ten­dem Bundesrecht und CDC-Richtlinien durchgeführt…«

Ausführlicher in "Das viro­lo­gisch begrün­de­te Ende der Impf-Apartheid – Bahnbrechende Studie aus den USA (CDC und Justizministerium) zeigt: Geimpfte sind exakt so stark und so lan­ge anste­ckend wie Ungeimpfte" auf clemensheni.net

* Update

Im Volltext ist die­se Definition zu finden:

»Die Teilnehmer gal­ten als voll­stän­dig geimpft, wenn ≥14 Tage ver­gan­gen waren, seit sie alle emp­foh­le­nen Dosen einer COVID-19-Primärimpfstoffserie vor Beginn des Ausbruchs abge­schlos­sen hat­ten. (Kein Teilnehmer hat­te eine Primärimpfstoffserie <14 Tage vor dem Ausbruch abge­schlos­sen.) Teilnehmer gal­ten als nicht voll­stän­dig geimpft, wenn sie kei­ne Dosis eines Impfstoffs erhal­ten oder nicht alle Dosen einer Impfstoffserie abge­schlos­sen hatten.«

10 Antworten auf „CDC-Studie: "Geimpfte" so ansteckend wie nicht "Geimpfte"*“

  1. Niemand steckt hier irgend­je­mand an. Viren sind über den gan­zen Globus ver­teilt, das war schon immer so. Gerade bei der Grippe sieht man sehr gut, daß die sich eben nicht von Person zu Person aus­brei­tet, son­dern fast zeit­gleich in ganz Deutschland auftritt. 

    Dieser Effekt ist mir auf­ge­fal­len seit mei­ne Verwandschaft in ganz DE ver­teilt ist von NRW bis Bayern. Und da ich mich auch so mit der gan­zen Sache befas­se. Es kann also gar nicht sein, daß sich die Grippe infol­ge Schmiereninfektion aus­brei­tet, etwa durch Anhusten oder Händedruck.

    Anderernseits ist die­se Verteilung aber auch nicht zufäl­lig, weil mit Sicherheit auch per­sön­li­che Dispositionen eine Rolle spie­len und natür­lich auch die Tatsache daß die Dauer einer Immunität indi­vi­du­ell ver­schie­den ist.

    So kommt es eben, daß in man­chen Jahren Anfang November mal mehr und mal weni­ger Menschen fast zeit­gleich in ganz Deutschland eine Grippe kriegen.

    Wie auch immer, frü­her habe ich auch nicht jedem Arsch die Hand gegeben 😉

    Viele Grüße!!!

  2. "Ergebnisse Insgesamt wur­den 978 Proben von 95 Teilnehmern ein­ge­sandt, von denen 78 (82 %) voll­stän­dig geimpft und 17 (18 %) nicht voll­stän­dig geimpft waren."

    Nicht voll­stän­dig geimpft? Ich den­ke UNgeimpft?
    Hä?

      1. Danke. Aber tat­säch­lich Ungeimpfte waren schein­bar gar nicht als Vergleichsgruppe vor­ge­se­hen? Entweder kapier ich hier etwas nicht, oder die Studie hat gar nicht das unter­sucht, was der Titel (bei aa?) suggeriert.
        Immernoch hä.

  3. Die Studie ist wich­tig (dan­ke für den Hinweis!), die Diagramme im Anhang sehr inter­es­sant (https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.11.12.21265796v1.full.pdf ).

    Die zitier­te Schlussfolgerung von Heni, "Geimpfte sind exakt so stark und so lan­ge anste­ckend wie Ungeimpfte", ist jedoch in die­ser Überspitzung und Verkürzung völ­lig falsch.

    Die Autoren der Studie schrei­ben expli­zit nur: "cli­ni­ci­ans and public health prac­ti­tio­ners should con­si­der vac­ci­na­ted per­sons who beco­me infec­ted with SARS-CoV‑2 to be no less infec­tious than unvac­ci­na­ted persons.

    Eine Gleichsetzung ("exakt so stark und so lan­ge") ist logisch und fach­lich unsin­nig ("unwis­sen­schaft­lich"), mal abge­se­hen davon, dass sich in der Studie selbst schon in Bezug auf ver­schie­de­ne Parameter unter­schied­li­che Verläufe zeigen.

    Die Studie betrach­tet nur eine beson­de­re Teilgruppe von Geimpften und Ungeimpften, näm­lich die­je­ni­gen, die sich erkannt infi­ziert haben. Welche Geimpften und Ungeimpften in dem­sel­ben Kontext sich nicht oder uner­kannt infi­ziert haben und war­um, war nicht Gegenstand der Untersuchung. Es gab kei­ne Vollerhebung.

    Richtig ist, was die Autoren der Studie schrei­ben – und was längst bekannt ist: Man kann auf­grund der Ergebnisse davon aus­ge­hen, dass Geimpfte, die sich erkannt infi­ziert haben (Impfversagen, Impfdurchbruch), nicht grund­sätz­lich weni­ger infek­ti­ös sind als unge­impf­te Infizierte, die sich erkannt infi­ziert haben.

    (2G basiert auf behaup­te­ten Wahrscheinlichkeiten einer Infektion oder uner­kann­ten Infektiösität bei Ungeimpften und Geimpften unter sonst glei­chen Umständen, damit hat die­se Studie nicht direkt zu tun.)

  4. Ich bin auch der Meinung, dass ein Virus noch eine ganz ande­re Verbreitung hat wie die Ansteckung
    sonst ging das nie so schnell wie bei Epidemien der Fall ist. Das wird aber nicht publi­ziert sonst ist die gan­ze bös­ar­ti­ge Gängelei mit Abstand und Maske und sons­ti­gem Unsinn nicht mehr brauch­bar. Wir haben doch alle immer­zu Viren in uns, viel­leicht ver­meh­ren die sich zu gege­be­ner Zeit nach ihrem eige­nen Muster und wenn die Entsprechung im jewei­li­gen Menschen ein­fach da ist. Deshalb sind lock­downs auch voll­kom­men unsin­nig, wie immer wie­der bewie­sen wird. Aber wenns halt nicht so sein darf.…

  5. Unbedingt lesens­wert!
    Zum Verbreiten und Teilen her­vor­ra­gend geeignet.
    (Ein bischen was zu lesen gibt es, aber eine sehr gute und ver­ständ­li­che Zusammenfassung von echt einigem.)

    Hammerharter Hammer

    (in Auszügen)
    "Neue Hammer-Studie: Warum [sprit­zen} wir Kinder gegen COVID-19 ?
    Quer gedacht Impfen & Impfpässe 28. September 2021"
    https://queged.wordpress.com/2021/09/28/neue-hammer-studie-warum-impfen-wir-kinder-gegen-covid-19/

    "Diese Studie (peer-review­ed) im renom­mier­ten Journal ScienceDirect setzt sich wis­sen­schaft­lich und kri­tisch mit den Corona-„Impfungen“ (nicht nur) für Kinder aus­ein­an­der. Aufmerksam wur­de ich auf sie durch die Empfehlung vom Erfinder der zugrun­de­lie­gen­den mRNA-Technologie Dr. Robert Melone. Ich fand sie der­art inter­es­sant und aus­sa­ge­kräf­tig, dass ich sie (bis auf die Anhänge) kom­plett über­setzt habe. Die Anhänge und Referenzen sind in der Original-Studie zu finden.

    Wie bei jeder Studie kann man sich ledig­lich die Schlussfolgerungen durch­le­sen, die die Ergebnisse der Studie zusam­men­fas­sen und dadurch die Lesezeit erheb­lich redu­zie­ren. Aufgrund der mei­ner Meinung nach her­vor­ra­gen­den wis­sen­schaft­li­chen Arbeit emp­feh­le ich, die Studie kom­plett zu lesen. Allzu vie­le Fachausdrücke wer­den nicht ver­wen­det, daher ist sie all­ge­mein leicht verständlich."

    "Autoren: Ronald N. Kostoff, Daniela Calina, Darja Kanduc, Michael B.Briggs, Panayiotis Vlachoyiannopoulos, Andrey A. Svistunov, Aristidis Tsatsakis
    Eingereicht am 16. Juli 2021, über­prüft am 11. August 2021, ange­nom­men am 29. August 2021, online ver­füg­bar ab 14. September 2021."

    "Die wich­tigs­ten Punkte
    – Der größ­te Teil der COVID-19-Todesfälle pro Kopf tritt bei älte­ren Menschen mit schwe­ren Erkrankungen auf.
    – Pro-Kopf-COVID-19-Todesfälle sind bei Kindern vernachlässigbar.
    – Die kli­ni­schen Versuche für die­se Impfungen waren sehr kurz.
    – In den kli­ni­schen Studien wur­den die für Kinder wich­tigs­ten Langzeitwirkungen nicht untersucht.
    – Hohe Anzahl von (sehr kurz­fris­tig auf­tre­ten­den) Todesfällen nach der Impfung, die an VAERS gemel­det wurden."

    "Zusammenfassung
    In die­sem Artikel wer­den Fragen im Zusammenhang mit Corona-Impfungen für Kinder unter­sucht. Der Großteil der offi­zi­el­len COVID-19-beding­ten Pro-Kopf-Todesfälle tritt bei älte­ren Menschen mit hohen Komorbiditäten auf, die COVID-19-beding­ten Pro-Kopf-Todesfälle sind bei Kindern ver­nach­läs­sig­bar. Der Großteil der nor­ma­li­sier­ten Todesfälle nach der Impfung tritt eben­falls bei älte­ren Menschen mit schwe­ren Erkrankungen auf, wäh­rend die nor­ma­li­sier­ten Todesfälle nach der Impfung bei Kindern gering, aber nicht zu ver­nach­läs­si­gen sind. Die kli­ni­schen Studien zu die­sen Impfungen waren sehr kurz ange­legt (eini­ge Monate), die Stichproben waren nicht reprä­sen­ta­tiv für die Gesamtbevölkerung, und die Vorhersagekraft für Jugendliche/Kinder war auf­grund ihrer gerin­gen Größe gering. Außerdem befass­ten sich die kli­ni­schen Studien nicht mit Veränderungen von Biomarkern, die als Frühwarnindikatoren für eine erhöh­te Anfälligkeit für schwe­re Krankheiten die­nen könn­ten. Vor allem aber befass­ten sich die kli­ni­schen Studien nicht mit den lang­fris­ti­gen Auswirkungen, die, wenn sie schwer­wie­gend sind, von den Kindern/Jugendlichen mög­li­cher­wei­se jahr­zehn­te­lang zu tra­gen wären.

    Eine neu­ar­ti­ge Kosten-Nutzen-Analyse für den bes­ten Fall ergab, dass die Zahl der Todesfälle, die auf jede Impfung zurück­zu­füh­ren sind, fünf­mal so hoch ist wie die Zahl der Todesfälle, die auf COVID-19 in der am stärks­ten gefähr­de­ten Bevölkerungsgruppe der über 65-Jährigen zurück­zu­füh­ren sind. Das Risiko, an COVID-19 zu ster­ben, sinkt mit abneh­men­dem Alter dras­tisch, und die län­ger­fris­ti­gen Auswirkungen der Impfungen auf die unte­ren Altersgruppen wer­den ihr Nutzen-Risiko-Verhältnis mög­li­cher­wei­se erheb­lich verbessern."

    "4. Diskussion
    Aus die­sen Ergebnissen erge­ben sich zwei Fragen.

    Erstens: Wo sind die Daten, die eine Impfung für Kinder recht­fer­ti­gen, geschwei­ge denn für die meis­ten Menschen unter vier­zig? In Abb. 1 sind sie nicht zu fin­den, denn die am meis­ten gefähr­de­ten Personen sind fast aus­schließ­lich älte­re Menschen mit vie­len Begleiterkrankungen. In den USA hat Pfizer jedoch die Genehmigung erhal­ten, Kinder zwi­schen 12 und 17 Jahren zu imp­fen, und das Ziel ist, dies bis zum Beginn des Schuljahres im Herbst zu errei­chen. Wie bereits erwähnt, gibt es Pläne, Kinder im Alter von sechs Monaten noch vor Ende 2021 zu impfen.

    Warum die Eile bei einer Gruppe, bei der das Risiko prak­tisch gleich Null ist? Da die Impfungen nur eini­ge Monate lang getes­tet wur­den, konn­ten nur sehr kurz­fris­ti­ge nega­ti­ve Auswirkungen fest­ge­stellt wer­den. Es ist frag­lich, wie gut selbst die­se kurz­fris­ti­gen Auswirkungen aus den kli­ni­schen Studien die kurz­fris­ti­gen Auswirkungen der in VAERS gemel­de­ten Ergebnisse der ers­ten Massenimpfungen widerspiegeln.

    Abb. 1 und Abb. 2 geben nur die­se sehr kurz­fris­ti­gen Ergebnisse wie­der. Eine Reihe von Forschern hat auf die Möglichkeit schwe­rer län­ger­fris­ti­ger Autoimmunerkrankungen, anti­kör­per­ab­hän­gi­ger Verstärkung, neu­ro­lo­gi­scher und ande­rer poten­zi­ell schwer­wie­gen­der Wirkungen hin­ge­wie­sen, mit Verzögerungszeiten von Monaten bis Jahren. Sollten sich der­ar­ti­ge Auswirkungen als real erwei­sen, sind es die Kinder, die die Hauptlast des Leids zu tra­gen haben. Die Impfungen schei­nen den Kindern und jun­gen Erwachsenen kei­nen Nutzen zu brin­gen, son­dern nur Kosten!

    Die zwei­te Frage ist, war­um die in Abb. 2 dar­ge­stell­ten Todesfälle in den kli­ni­schen Studien nicht vor­her­ge­sagt wur­den. Wir haben die Ergebnisse der Pfizer-Studie (die auf eini­gen Monaten der Erprobung beruht) unter­sucht und konn­ten nicht erken­nen, wie (poten­zi­ell) Hunderttausende von Todesfällen aus den Ergebnissen der Studien vor­her­ge­sagt wer­den konn­ten. Warum die­se Lücke?

    Wie wir im Abschnitt über die kli­ni­schen Studien gezeigt haben, waren 17,4% der Mitglieder der Pfizer-Stichprobe über 65 Jahre alt und 4,4% über 75 Jahre. Als die spä­te­ren Phasen der Studien Ende Juli 2020 began­nen, kann­ten die Studienleiter die betrof­fe­ne COVID-19-Altersdemografie aus dem Vergleich von Juli 2020 in Abb. 1. Anstatt aus der am stärks­ten betrof­fe­nen Altersregion eine Stichprobe zu zie­hen, zogen sie haupt­säch­lich aus der am wenigs­ten betrof­fe­nen Altersregion eine Stichprobe! Und selbst bei der sehr begrenz­ten Stichprobenziehung aus den ältes­ten Gruppen ist unklar, ob sie aus den Gruppen mit den schwers­ten Erkrankungen aus­ge­wählt haben. Wir haben den Eindruck, dass die kränks­ten Personen von den Versuchen aus­ge­schlos­sen wur­den, aber bei den Impfstoffen an ers­ter Stelle standen.

    Es wird deut­lich, dass der zen­tra­le Bestandteil der Injektion, die Rezeptur des Spike-Proteins, ein Produkt mit drei Auswirkungen erzeu­gen wird. Zwei der drei Wirkungen ent­ste­hen durch die Bildung von Antikörpern gegen das Spike-Protein. Diese Antikörper könn­ten angeb­lich einen Schutz gegen das Virus bie­ten (obwohl dies bei all den gemel­de­ten „Durchbruchsfällen“ frag­lich ist) oder schwe­re Symptome bis zu einem gewis­sen Grad unter­drü­cken. Sie könn­ten auch mit mensch­li­chem Gewebsantigen kreuz­re­agie­ren, was zu mög­li­chen Autoimmunwirkungen füh­ren könn­te. Der drit­te Fall tritt ein, wenn das inji­zier­te Material in den Blutkreislauf gelangt und sich weit ver­brei­tet, was durch die hoch­vasku­lä­re Injektionsstelle und die Verwendung der PEG-2000-Beschichtung ermög­licht wird.

    Dadurch kann das Spike-Protein in Endothelzellen an jeder belie­bi­gen Stelle des Körpers hergestellt/exprimiert wer­den, wodurch sowohl die Blutplättchen zur Gerinnung akti­viert als auch Gefäßschäden ver­ur­sacht wer­den. Es ist schwer zu glau­ben, dass die­se Wirkung dem Hersteller unbe­kannt ist, und in jedem Fall ist sie anhand der VAERS-Daten an unzäh­li­gen Stellen im Körper nach­ge­wie­sen wor­den. Die Impfungen schei­nen für die am meis­ten gefähr­de­te älte­re Bevölkerung einen beschei­de­nen Nutzen zu haben, für die nicht gefähr­de­te jün­ge­re Bevölkerung kei­nen Nutzen, und für bei­de Bevölkerungsgruppen besteht ein hohes Schadenspotenzial durch die Impfungen. Es ist unklar, war­um die­se Massenimpfung für alle Gruppen durch­ge­führt, zuge­las­sen und geför­dert wird.

    5. Allgemeine Schlussfolgerungen

    Die Menschen mit unzäh­li­gen Begleiterkrankungen in der Altersgruppe, in der die meis­ten Todesfälle mit COVID-19 auf­tra­ten, waren in einem sehr schlech­ten Gesundheitszustand. Ihr Tod scheint die Gesamtmortalität nicht zu erhö­hen, wie in meh­re­ren Studien gezeigt wur­de. Wären sie nicht an COVID-19 gestor­ben, wären sie wahr­schein­lich an der Grippe oder an einer der ande­ren Krankheiten gestor­ben, die sie hat­ten. Wir kön­nen nicht mit Sicherheit sagen, dass vie­le bzw. die meis­ten an COVID-19 gestor­ben sind, und zwar aus fol­gen­den Gründen: 1) die Manipulation der PCR-Tests, die zu zahl­rei­chen falsch-posi­ti­ven Ergebnissen führ­te, und 2) die will­kür­li­che Zuordnung der Todesfälle zu COVID-19 bei Vorliegen zahl­rei­cher Begleiterkrankungen.

    Die in die­sem Papier prä­sen­tier­ten Diagramme zei­gen, dass die gebrech­li­chen Empfänger der Injektion nur einen mini­ma­len Nutzen von der Impfung haben. Ihr Grundproblem ist ein gestör­tes Immunsystem, das teil­wei­se oder ganz auf eine lebens­lan­ge toxi­sche Exposition und toxi­sche Verhaltensweisen zurück­zu­füh­ren ist. Sie sind anfäl­lig dafür, dass ent­we­der das Wildvirus das gestör­te Immunsystem zu einer Über- oder Unterreaktion ver­an­lasst, was zu einem schlech­ten Ergebnis führt, oder dass die Injektion das Gleiche bewirkt.

    Dies lässt sich anhand der fol­gen­den Analogie ver­an­schau­li­chen. Eine Person steht in einem kah­len Metallgehäuse. Was pas­siert, wenn die Person ein Streichholz anzün­det und es auf den Boden fal­len lässt, hängt davon ab, was sich auf dem Boden befin­det. Wenn der Boden blan­kes Metall ist, brennt das Streichholz eini­ge Sekunden lang, bis es erlischt. Befindet sich unter dem Streichholz ein Blatt Papier auf dem Boden, bren­nen Streichholz und Papier für kur­ze Zeit, bis bei­de erlö­schen. Wenn der Boden jedoch mit Ammoniumnitrat und ähn­li­chen brennbaren/explosiven Materialien bedeckt ist, kommt es zu einer gro­ßen Explosion! Bei COVID-19 ist der Wildvirus das Streichholz. Die brenn­ba­ren Materialien sind die toxi­schen Expositionen und Verhaltensweisen. Wenn es kei­ne Biomarker-„Fußabdrücke“ von toxi­schen Expositionen und toxi­schen Verhaltensweisen gibt, pas­siert nichts. Wenn es signi­fi­kan­te Biomarker-‚Fußabdrücke‘ von toxi­schen Expositionen und toxi­schen Verhaltensweisen gibt, kommt es zu schlech­ten Ergebnissen.

    Angemessene Sicherheitstests für die COVID-19-Impfungen hät­ten eine Verteilung der zu erwar­ten­den Folgen des „Anzündens des Streichholzes“ erge­ben. Da kei­ne ange­mes­se­nen Tests durch­ge­führt wur­den, wis­sen wir nicht, wie vie­le brenn­ba­re Materialien sich auf dem Boden befin­den und wel­che Folgen das „Anzünden des Streichholzes“ vor­aus­sicht­lich haben wird.

    Die Injektion geht zwei Schritte wei­ter als das Wildvirus, denn 1) sie ent­hält die Anweisungen für die Herstellung des Spike-Proteins, das laut meh­re­ren Studien Gefäß- und ande­re Schäden ver­ur­sa­chen kann, und 2) sie umgeht vie­le Abwehrmechanismen des ange­bo­re­nen Immunsystems und gelangt zum Teil direkt in die Blutbahn. Im Gegensatz zu dem Beispiel mit dem Virus sorgt die Injektion dafür, dass immer etwas brenn­ba­res Material auf dem Boden liegt, auch wenn es kei­ne ande­ren toxi­schen Expositionen oder Verhaltensweisen gibt. Mit ande­ren Worten: Das Spike-Protein und die umge­ben­den LNP sind Toxine, die das Potenzial haben, unzäh­li­ge kurz‑, mit­tel- und lang­fris­ti­ge Gesundheitsschäden zu ver­ur­sa­chen, selbst wenn kei­ne ande­ren Faktoren dazu bei­tra­gen! Wo und wann die­se Wirkungen auf­tre­ten, hängt von der bio­lo­gi­schen Verteilung des inji­zier­ten Materials ab. Pfizers eige­ne Biodistributionsstudien haben gezeigt, dass das inji­zier­te Material in unzäh­li­gen kri­ti­schen Organen im gan­zen Körper gefun­den wur­de, was zu einem Multiorganversagen füh­ren kann. Und die­se Studien bezie­hen sich auf eine ein­zi­ge Injektion. Mehrere Injektionen und Auffrischungsimpfungen kön­nen kumu­la­ti­ve Auswirkungen auf die Organverteilung des Impfstoffs haben!

    Bei den gemel­de­ten COVID-19-Todesfällen han­delt es sich um Menschen, die mit COVID-19 gestor­ben sind, nicht unbe­dingt an COVID-19. Ebenso han­delt es sich bei den VAERS-Todesfällen um Menschen, die nach der Impfung gestor­ben sind, nicht not­wen­di­ger­wei­se durch die Impfung zu Tode gekom­men sind.

    Wie bereits erwähnt, wies die CDC nach, dass 94% der gemel­de­ten Todesfälle meh­re­re Komorbiditäten auf­wie­sen, wodurch sich die von der CDC ange­ge­be­ne Zahl der aus­schließ­lich auf COVID-19 zurück­zu­füh­ren­den Todesfälle auf etwa 35.000 für alle Altersgruppen redu­ziert. In Anbetracht der zahl­rei­chen falsch-posi­ti­ven Ergebnisse der PCR-Tests mit hohem Amplifikationszyklus [CT-Wert] und der Bereitschaft der Angehörigen der Gesundheitsberufe, Todesfälle auch dann COVID-19 zuzu­schrei­ben, wenn kei­ne Tests vor­lie­gen oder manch­mal sogar bei nega­ti­ven PCR-Tests, ist die­se Zahl von 35.000 wahr­schein­lich eben­falls stark überhöht.

    Was den letzt­ge­nann­ten Punkt betrifft, so haben sowohl Virginia Stoner als auch Jessica Rose unab­hän­gig von­ein­an­der gezeigt, dass die Todesfälle nach der Impfung nicht zufäl­lig sind und durch eine star­ke Häufung um den Zeitpunkt der Injektion her­um eng mit der Impfung zusam­men­hän­gen. Unsere unab­hän­gi­gen Analysen der VAERS-Datenbank, über die in Anhang 1 berich­tet wird, bestä­ti­gen die­se Häufung.

    Hinzu kommt, dass VAERS in der Vergangenheit Nebenwirkungen um etwa zwei Größenordnungen zu nied­rig gemel­det hat, so dass die Zahl der kurz­fris­ti­gen COVID-19-Todesfälle durch Impfung in den USA im Zeitraum von Mitte Dezember 2020 bis Ende Mai 2021 in die Hunderttausende gehen könn­te, was die tat­säch­li­chen COVID-19-Todesfälle mög­li­cher­wei­se über­la­gert. Schließlich sind die bis­her gemel­de­ten VAERS-Todesfälle nur sehr kurz­fris­tig. Wir wis­sen nicht, wie hoch die Zahl der mit­tel- und lang­fris­ti­gen Todesfälle sein wird; die kli­ni­schen Studien haben dies nicht untersucht.

    Bei den kli­ni­schen Studien wur­de eine nicht reprä­sen­ta­ti­ve jün­ge­re und gesün­de­re Stichprobe ver­wen­det, um die EUA (Notfallzusalssung) für die Injektion zu erhal­ten. Nach der EUA wur­den die Massenimpfungen zunächst den sehr Kranken (und den Ersthelfern) ver­ab­reicht und vie­le star­ben recht schnell. Da die älte­ren Menschen, die nach der COVID-19-Impfung star­ben, sehr gebrech­lich waren und meh­re­re Krankheiten auf­wie­sen, konn­ten ihre Todesfälle leicht auf ande­re Ursachen als die Injektion zurück­ge­führt wer­den (was auch bei den COVID-19-Todesfällen der Fall gewe­sen wäre).

    Das Ziel ist nun die Impfung der gesam­ten US-Bevölkerung. Da vie­le die­ser poten­zi­el­len schwer­wie­gen­den Nebenwirkungen mit einer ein­ge­bau­ten Verzögerung von min­des­tens sechs Monaten oder mehr auf­tre­ten, wer­den wir erst dann wis­sen, um wel­che es sich han­delt, wenn der größ­te Teil der Bevölkerung geimpft wor­den ist, und dann könn­te es zu spät sein, Gegenmaßnahmen zu ergreifen.

    Übersetzung: Quer gedacht "

  6. "Wirksamkeit und Effektivität des []stoffs COVID-19 – der Elefant (nicht) im Raum
    Piero Olliaro, Els Torreele, Michel Vaillant
    Veröffentlicht: April 20, 2021"
    DOI: https://doi.org/10.1016/S2666-5247(21)00069–0
    ScienceDirect: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666524721000690
    "Ergänzender Anhang"
    https://www.thelancet.com/cms/10.1016/S2666-5247(21)00069–0/attachment/bb4bb1cf-8d64-453f-a2b7-e1b95194c109/mmc1.pdf

    (Korrespondenz:)
    "COVID-19-[]stoffe: Wirksamkeit und Anzahl der erfor­der­li­chen Behandlungen
    Luis C L Correia, Denise Matias
    Veröffentlicht: May 14, 2021"
    DOI: https://doi.org/10.1016/S2666-5247(21)00119–1
    ScienceDirect: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666524721001191

    "COVID-19-[]stoffe: Wirksamkeit und Anzahl der erfor­der­li­chen Behandlungen – Antwort der Autoren
    Piero Olliaro, Els Torreele. Michel Vaillant
    Veröffentlicht: Mai 14, 2021"
    DOI: https://doi.org/10.1016/S2666-5247(21)00120–8
    ScienceDirect: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666524721001208

    "Berichtigung
    Publiziert: June 11, 2021"
    DOI: https://doi.org/10.1016/S2666-5247(21)00152‑X
    ScienceDirect: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S266652472100152X

    "Ungefähr 96 COVID-19-[]stoffe befin­den sich
    – in ver­schie­de­nen Stadien
    – … – der kli­ni­schen Entwicklung.

    Derzeit lie­gen uns die Zwischenergebnisse von vier Studien vor, die in wis­sen­schaft­li­chen Fachzeitschriften ver­öf­fent­licht wur­den (über den Pfizer-BioNTech BNT162b2 mRNA-[]stoff, den Moderna-US National Institutes of Health [NIH] mRNA-1273-[]stoff, den AstraZeneca-Oxford ChAdOx1 nCov-19-[]stoff und den []stoff Gamaleya GamCovidVac [Sputnik V]) und drei Studien über die Briefing-Dokumente der US Food and Drug Administration (FDA) (zu den []stof­fen Pfizer-BioNTech, Moderna-NIH und Johnson & Johnson [J&J] Ad26. COV2.S-[]stoffe).

    Darüber hin­aus wur­den Auszüge die­ser Ergebnisse in Pressemitteilungen und in den Medien weit­hin ver­brei­tet und dis­ku­tiert, manch­mal in irre­füh­ren­der Weise. Obwohl sich die Aufmerksamkeit auf die Wirksamkeit der []stof­fe und den Vergleich der Verringerung der Zahl der sym­pto­ma­ti­schen Fälle kon­zen­triert hat, ist das voll­stän­di­ge Verständnis der Wirksamkeit und Effektivität von []stof­fen nicht so ein­fach, wie es viel­leicht scheint. Je nach­dem, wie die Effektgröße aus­ge­drückt wird, kann sich ein ganz ande­res Bild ergeben.

    Die Wirksamkeit von []stof­fen wird im Allgemeinen als
    – rela­ti­ve Risikoreduktion (RRR) angegeben.
    – - Dabei wird das rela­ti­ve Risiko (RR) ver­wen­det, d. h. das Verhältnis der Anfallsraten mit und ohne []stoff, das als 1‑RR aus­ge­drückt wird.
    Die Rangfolge nach der gemel­de­ten Wirksamkeit ergibt eine rela­ti­ve Risikominderung [RRR] von
    – 95 % für den []stoff von Pfizer-BioNTech,
    – 94 % für den von Moderna-NIH,
    – 91 % für den von Gamaleya,
    – 67 % für den von J&J und
    – 67 % für den von AstraZeneca-Oxford.
    Die RRR ist jedoch vor dem Hintergrund des Risikos zu sehen, sich mit COVID-19 zu infi­zie­ren und dar­an zu erkran­ken, das je nach Bevölkerungsgruppe und im Laufe der Zeit vari­iert. Während die RRR nur Teilnehmer berück­sich­tigt, die von dem []stoff pro­fi­tie­ren könn­ten, wird bei der

    - abso­lu­ten Risikoreduktion (ARR), die den Unterschied zwi­schen den Erkrankungsraten mit und ohne []stoff angibt, die gesam­te Bevölkerung berück­sich­tigt. ARRs wer­den in der Regel igno­riert, da sie eine viel weni­ger beein­dru­cken­de Effektgröße erge­ben als RRRs:
    – 1–3 % für den AstraZeneca-Oxford-[]stoff,
    – 1–2 % für den Moderna-NIH-[]stoff,
    – 1–2 % für den J&J-[]stoff,
    – 0–93 % für den Gamaleya-[]stoff und
    – 0–84 % für den Pfizer-BioNTech-[]stoff.

    - Die ARR wird auch ver­wen­det, um
    – - eine Schätzung der Wirksamkeit des []stoffs abzu­lei­ten, d. h. die Zahl der erfor­der­li­chen []ungen (NNV), um einen wei­te­ren Fall von COVID-19 zu ver­hin­dern, ist 1/ARR. Die NNVs erge­ben eine ande­re Perspektive:
    – - 81 für die Moderna-NIH‑,
    – - 78 für die AstraZeneca-Oxford‑,
    – - 108 für die Gamaleya‑, 84 für die J&J- und
    – - 119 für die Pfizer-BioNTech-[]stoffe.
    Die Erklärung dafür liegt in der Kombination aus der Wirksamkeit des []stoffs und den unter­schied­li­chen Hintergrundrisiken von COVID-19 in den ver­schie­de­nen Studien: 0–9 % für Pfizer-BioNTech, 1 % für Gamaleya, 1–4 % für Moderna-NIH, 1–8 % für J&J und 1–9 % für die AstraZeneca-Oxford-[]stoffe.

    Die ARR (und die NNV) reagie­ren emp­find­lich auf das Hintergrundrisiko – je höher das Risiko, des­to höher die Wirksamkeit -, wie die Analysen des J&J-[]stoffs für zen­tral bestä­tig­te Fälle im Vergleich zu allen Fällen zei­gen: Sowohl der Zähler als auch der Nenner ändern sich, die RRR ändert sich nicht (66–67 %), aber der Anstieg der Anfallsraten in der unge[]ten Gruppe um ein Drittel (von 1–8 % auf 2–4 %) führt zu einem Rückgang der NNV um ein Viertel (von 84 auf 64).

    Aus der Art und Weise, wie Studien durch­ge­führt und Ergebnisse prä­sen­tiert wer­den, las­sen sich vie­le Lehren zie­hen. Wenn nur RRRs ver­wen­det und ARRs weg­ge­las­sen wer­den, kommt es zu einer Verzerrung der Berichterstattung, die die Interpretation der []stoff­wirk­sam­keit beeinträchtigt.

    Bei der Kommunikation über die Wirksamkeit von []stof­fen, ins­be­son­de­re bei Entscheidungen im Bereich der öffent­li­chen Gesundheit, z. B. bei der Auswahl der zu beschaf­fen­den und ein­zu­set­zen­den []stof­fe, ist es wich­tig, ein voll­stän­di­ges Bild davon zu haben, was die Daten tat­säch­lich zei­gen, und sicher­zu­stel­len, dass Vergleiche auf der kom­bi­nier­ten Evidenz beru­hen, die die Ergebnisse von []stoff­stu­di­en in einen Kontext stellt, und nicht nur auf einer zusam­men­fas­sen­den Messung. Derartige Entscheidungen soll­ten auf einem detail­lier­ten Verständnis der Studienergebnisse beru­hen, was den Zugang zu voll­stän­di­gen Datensätzen und eine unab­hän­gi­ge Prüfung und Analyse erfordert.

    Leider wird der Vergleich von []stof­fen auf der Grundlage der der­zeit ver­füg­ba­ren (vor­läu­fi­gen) Studiendaten durch
    – unter­schied­li­che Studienprotokolle erschwert,
    – - ein­schließ­lich pri­mä­rer Endpunkte
    – - – (z. B.
    – - – - was als COVID-19-Fall gilt und
    – - – - wann die­ser bewer­tet wird),
    – - Arten von Placebos,
    – - Studienpopulationen,
    – - Hintergrundrisiken von COVID-19
    – - – wäh­rend der Studie,
    – - Dauer der Exposition und
    – - unter­schied­li­che Definitionen von
    – - – Populationen für Analysen sowohl innerhalb
    – - – als auch zwi­schen Studien
    – - sowie Definitionen von
    – - – Endpunkten und
    – - – sta­tis­ti­schen Methoden für die Wirksamkeit.

    Wichtig ist, dass die Frage unbe­ant­wor­tet bleibt, ob ein []stoff mit einer bestimm­ten Wirksamkeit in der Studienpopulation die glei­che Wirksamkeit in einer ande­ren Population mit unter­schied­li­chem Hintergrundrisiko für COVID-19 hat.

    Dies ist kei­ne tri­via­le Frage, da die Übertragungsintensität von Land zu Land vari­iert und von Faktoren wie Maßnahmen des öffent­li­chen Gesundheitswesens und Virusvarianten beein­flusst wird. Der ein­zi­ge gemel­de­te Hinweis auf die Wirksamkeit des []stoffs ist die israe­li­sche Massen[]kampagne mit dem Produkt von Pfizer-BioNTech.

    Obwohl sich Design und Methodik grund­le­gend von der ran­do­mi­sier­ten Studie unter­schei­den, berich­ten Dagan und Kollegen über eine RRR von 94 %, was im Wesentlichen der RRR der Phase-3-Studie (95 %) ent­spricht, jedoch mit einer ARR von 0–46 %, was einen NNV von 217 ergibt (wäh­rend die ARR in der Phase-3-Studie 0–84 % und der NNV 119 betrug). Das bedeu­tet, dass unter rea­len Bedingungen mög­li­cher­wei­se 1–8 Mal mehr Personen ge[]t wer­den müss­ten, um einen wei­te­ren Fall von COVID-19 zu ver­hin­dern, als in der ent­spre­chen­den kli­ni­schen Studie vor­her­ge­sagt wurde.

    Unkoordinierte Phase-3-Studien genü­gen nicht den Anforderungen der öffent­li­chen Gesundheit. Plattformstudien, die auf die Beantwortung von für die öffent­li­che Gesundheit rele­van­ten Fragen mit einem gemein­sa­men Protokoll aus­ge­rich­tet sind, wer­den es ermög­li­chen, Entscheidungen auf der Grundlage gemein­sa­mer Kriterien und einer ein­heit­li­chen Bewertung zu treffen.

    Diese Überlegungen zur Wirksamkeit und Effektivität beru­hen auf Studien zur Prävention einer leich­ten bis mit­tel­schwe­ren COVID-19-Infektion; sie sind nicht dar­auf aus­ge­legt, Aussagen zur Prävention von Krankenhausaufenthalten, schwe­ren Erkrankungen oder Todesfällen oder zur Prävention von Infektionen und Übertragungsmöglichkeiten zu tref­fen. Bei der Bewertung der Eignung von []stof­fen müs­sen alle Indikatoren berück­sich­tigt wer­den, dar­un­ter auch Sicherheit, Einsatzfähigkeit, Verfügbarkeit und Kosten."

    © 2021 Der/die Autor(en). Herausgegeben von Elsevier Ltd.

  7. "Anstieg von COVID-19 steht in 68 Ländern und 2947 Bezirken in den Vereinigten Staaten in kei­nem Zusammenhang mit dem Grad der []ung.
    Europäische Zeitschrift für Epidemiologie (2021)
    DOI: https://doi.org/10.1007/s10654-021–00808‑7
    Eingegangen am 17. August 2021 – Angenommen am 09. September 2021 – Veröffentlicht am 30. September 2021
    Nachtrag:
    – 27. Oktober 2021: Der Titel der ergän­zen­den Tabelle S1 wur­de korrigiert.
    Autoren:
    S. V. Subramanian ( svsubram@hsph.harvard.edu )
    – Harvard-Zentrum für Bevölkerungs- und Entwicklungsstudien, Cambridge, MA, USA
    – Abteilung für Sozial- und Verhaltenswissenschaften, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, MA, USA
    Akhil Kumar
    – Turner Fenton Sekundarschule, Brampton, ON, Kanada"
    https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10654-021–00808‑7
    "Das elek­tro­ni­sche Zusatzmaterial":
    https://static-content.springer.com/esm/art%3A10.1007%2Fs10654-021–00808‑7/MediaObjects/10654_2021_808_MOESM1_ESM.docx

    "[]stof­fe sind der­zeit die ein­zi­ge Strategie zur Eindämmung von COVID-19 auf der gan­zen Welt. Im Zursammenhang mit die­sem Narrativ wird bei­spiels­wei­se behaup­tet, dass die anhal­ten­de Zunahme neu­er Fälle in den Vereinigten Staaten (USA) auf Gebiete mit nied­ri­gen []raten zurück­zu­füh­ren ist [1]. Ein ähn­li­ches Narrativ wur­de auch in Ländern wie Deutschland und dem Vereinigten Königreich beob­ach­tet [2]. Zur sel­ben Zeit, als in Israel für sei­ne rasche und hohe []rate gelobt wur­de, wur­de ein erheb­li­cher Anstieg der COVID-19-Fälle ver­zeich­net [3]. Wir unter­su­chen den Zusammenhang zwi­schen dem pro­zen­tua­len Anteil der voll­stän­dig ge[]ten Bevölkerung und den neu­en COVID-19-Fällen in 68 Ländern und in 2947 Bezirken in den USA.

    Methoden
    Für die län­der­über­grei­fen­de Analyse wur­den COVID-19-Daten ver­wen­det, die von Our World in Data zur Verfügung gestellt wur­den und am 3. September 2021 ver­füg­bar waren (ergän­zen­de Tabelle 1) [4]. Wir schlos­sen 68 Länder ein, die die fol­gen­den Kriterien erfüll­ten: Daten zur zwei­ten []dosis waren ver­füg­bar; COVID-19-Falldaten waren ver­füg­bar; Bevölkerungsdaten waren ver­füg­bar; und die letz­te Aktualisierung der Daten lag inner­halb von 3 Tagen vor oder am 3. September 2021. Für die sie­ben Tage vor dem 3. September 2021 berech­ne­ten wir für jedes Land die COVID-19-Fälle pro 1 Million Einwohner sowie den pro­zen­tua­len Anteil der Bevölkerung, der voll­stän­dig ge[]t ist.

    Für die Analyse auf Bezirksebene in den USA haben wir die Daten des COVID-19-Teams des Weißen Hauses [5] ver­wen­det, die ab dem 2. September 2021 ver­füg­bar waren (ergän­zen­de Tabelle 2). Wir schlos­sen Bezirke aus, die kei­ne Daten über den pro­zen­tua­len Anteil der voll­stän­dig ge[]ten Bevölkerung mel­de­ten, so dass 2947 Bezirke für die Analyse zur Verfügung stan­den. Wir berech­ne­ten die Anzahl und den pro­zen­tua­len Anteil der Landkreise, in denen ein Anstieg der COVID-19-Fälle zu ver­zeich­nen war, anhand des pro­zen­tua­len Anteils der voll­stän­dig ge[]ten Bevölkerung in jedem Landkreis. Der pro­zen­tua­le Anstieg der COVID-19-Fälle wur­de auf der Grundlage der Differenz zwi­schen den Fällen der letz­ten sie­ben Tage und denen der sie­ben Tage davor berech­net. Im Bezirk Los Angeles in Kalifornien bei­spiels­wei­se gab es in den letz­ten sie­ben Tagen (26. August bis 1. September) 18 171 Fälle und in den sie­ben Tagen davor (19. bis 25. August) 31 616 Fälle, so dass die­ser Bezirk in unse­rem Datensatz kei­nen Anstieg der Fälle ver­zeich­ne­te. Wir stel­len ein Dashboard mit den in die­ser Analyse ver­wen­de­ten Kennzahlen zur Verfügung, das auto­ma­tisch aktua­li­siert wird, sobald neue Daten vom COVID-19-Team des Weißen Hauses zur Verfügung gestellt wer­den ( https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiZGE1NDBmZTctYWUyZi00NTBjLWE2NDYtODM0NjE1NjE3NzVjIiwidCI6ImU2NzkwZmI5LTM0NzQtNDViMC1hOWUyLWM3NTQ5MzEyYTAxZSJ9 ).

    Feststellungen
    Auf Länderebene scheint es kei­nen erkenn­ba­ren Zusammenhang zwi­schen dem Prozentsatz der voll­stän­dig ge[]ten Bevölkerung und den neu­en COVID-19-Fällen in den letz­ten 7 Tagen zu geben (Abb. 1). Tatsächlich deu­tet die Trendlinie auf einen gering­fü­gig Anstieg, für Länder mit einem höhe­ren Prozentsatz der voll­stän­dig ge[]ten Bevölkerung in Bezug auf mehr COVID-19-Fälle pro 1 Million Einwohner, hin. Bemerkenswert ist, dass Israel mit einem Anteil von über 60 % der Bevölkerung, die voll­stän­dig ge[]t sind, in den letz­ten 7 Tagen die meis­ten COVID-19-Fälle pro 1 Million Einwohner aufwies.

    Das Fehlen eines aus­sa­ge­kräf­ti­gen Zusammenhangs zwi­schen dem pro­zen­tua­len Anteil der voll­stän­dig ge[]ten Bevölkerung und den neu­en COVID-19-Fällen wird bei­spiels­wei­se durch einen Vergleich zwi­schen Island und Portugal ver­deut­licht. In bei­den Ländern sind über 75 % der Bevölkerung voll­stän­dig ge[]t und es tre­ten mehr COVID-19-Fälle pro 1 Million Einwohner auf als in Ländern wie Vietnam und Südafrika, in denen etwa 10 % der Bevölkerung voll­stän­dig ge[]t sind. (Abb.1) Auch in den US-Bezirken ist der Median der neu­en COVID-19-Fälle pro 100 000 Einwohner in den letz­ten sie­ben Tagen in den ver­schie­de­nen Kategorien des pro­zen­tua­len Anteils der voll­stän­dig ge[]ten Bevölkerung weit­ge­hend ähn­lich (Abb.2).

    Bemerkenswert ist, dass es auch inner­halb der Kategorien des pro­zen­tua­len Anteils der voll­stän­dig ge[]ten Bevölkerung erheb­li­che Unterschiede bei den neu­en COVID-19-Fällen gibt. Es scheint auch kei­ne signi­fi­kan­ten Anzeichen dafür zu geben, dass die COVID-19-Fälle mit einem höhe­ren Prozentsatz der voll­stän­dig ge[]ten Bevölkerung abneh­men (Abb.3). Von den fünf Bezirken mit dem höchs­ten Prozentsatz an voll­stän­dig ge[]ter Bevölkerung (99,9–84,3 %) wer­den vier von den US Centers for Disease Control and Prevention (CDC) als Bezirke mit hoher" Übertragung ein­ge­stuft. In den Bezirken Chattahoochee (Georgia), McKinley (New Mexico) und Arecibo (Puerto Rico) sind über 90 % der Bevölkerung voll­stän­dig ge[]t, und alle drei wer­den als "hohe" Übertragung ein­ge­stuft. Umgekehrt sind von den 57 Bezirken, die von der CDC als Bezirke mit "nied­ri­ger" Übertragung ein­ge­stuft wur­den, 26,3 % (15) der Bevölkerung zu weni­ger als 20 % ge[]t.

    Da davon aus­ge­gan­gen wird, dass die voll­stän­di­ge Immunität durch den []stoff erst etwa zwei Wochen nach der zwei­ten Dosis ein­tritt, haben wir Sensitivitätsanalysen durch­ge­führt, bei denen wir den Prozentsatz der voll­stän­dig ge[]ten Bevölkerung für die Länder und die US-Bezirke mit einer Verzögerung von einem Monat ange­setzt haben. Die oben genann­ten Ergebnisse, dass es kei­nen erkenn­ba­ren Zusammenhang zwi­schen den COVID-19-Fällen und dem Anteil der voll­stän­dig Ge[]ten gibt, wur­den auch beob­ach­tet, wenn wir eine Verzögerung von einem Monat beim Anteil der voll­stän­dig Ge[]ten berück­sich­tig­ten (ergän­zen­de Abbildung 1, ergän­zen­de Abbildung 2).

    Es ist zu beach­ten, dass es sich bei den COVID-19-Falldaten um bestä­tig­te Fälle han­delt, die sowohl von ange­bots­sei­ti­gen (z. B. Schwankungen bei den Testkapazitäten oder Meldepraktiken) als auch von nach­fra­ge­sei­ti­gen Faktoren (z. B. Schwankungen bei der Entscheidung der Menschen, wann sie sich tes­ten las­sen) abhängen.

    Auswertung
    Der ein­sei­ti­ge Glaube an die []ung, als pri­mä­re Strategie zur Eindämmung von COVID-19 und sei­ner nach­tei­li­gen Folgen, muss über­dacht wer­den, ins­be­son­de­re in Anbetracht der Delta-Variante (B.1.617.2) und der Wahrscheinlichkeit künf­ti­ger Varianten. Neben der Erhöhung der []raten müs­sen gege­be­nen­falls auch ande­re phar­ma­ko­lo­gi­sche und nicht-phar­ma­ko­lo­gi­sche Interventionen ergrif­fen werden.

    Eine sol­che Kurskorrektur, vor allem im Hinblick auf die poli­ti­sche Argumentation, ist ange­sichts der neu­en wis­sen­schaft­li­chen Erkenntnisse über die tat­säch­li­che Wirksamkeit der []stof­fe von größ­ter Bedeutung.
    – So wur­de in einem Bericht des israe­li­schen Gesundheitsministeriums die Wirksamkeit von zwei Dosen des []stoffs BNT162b2 (Pfizer-BioNTech) zur Verhinderung einer COVID-19-Infektion mit 39 % ange­ge­ben [6], was deut­lich unter der, in der Zulassungsstudie ermit­tel­ten, Wirksamkeit von 96 % liegt [7].
    – Außerdem zeich­net sich ab, dass die, durch den []stoff von Pfizer-BioNTech erzeug­te, Immunität mög­li­cher­wei­se nicht so stark ist, wie die, durch die Genesung nach einer COVID-19-Virus Erkrankung, erwor­be­ne Immunität [8].
    – Auch bei mRNA-[]stoffen wur­de ein erheb­li­cher Rückgang der Immunität 6 Monate nach der Immunisierung fest­ge­stellt [9].
    – Obwohl die []ung einen Schutz vor schwe­ren Krankenhauseinweisungen und Todesfällen ver­spricht, mel­de­te die CDC einen Anstieg der Krankenhauseinweisungen und Todesfälle von 0,01 auf 9 % bzw. von 0 auf 15,1 % (zwi­schen Januar und Mai 2021) bei den voll­stän­dig Ge[]ten [10].

    Zusammenfassend lässt sich sagen, dass trotz aller Bemühungen, die Bevölkerung zur []ung zu drän­gen, dies mit Zurückhaltung und Respekt gesche­hen soll­te. Die Stigmatisierung von Bevölkerungsgruppen kann mehr scha­den als nüt­zen. Wichtig ist, dass ande­re, nicht-phar­ma­ko­lo­gi­sche Präventionsmaßnahmen (z. B. die Bedeutung grund­le­gen­der öffent­li­cher Gesundheitshygiene in Bezug auf die Einhaltung von Sicherheitsabständen oder das Händewaschen; die Förderung häu­fi­ge­rer und bil­li­ge­rer Formen von Tests) erneu­ert wer­den müs­sen, um ein Gleichgewicht zu fin­den, damit wir ler­nen, mit COVID-19 zu leben, so wie wir auch 100 Jahre spä­ter noch mit ver­schie­de­nen sai­so­na­len Abwandlungen des Influenzavirus von 1918 leben."

    © 2021 Springer Nature Schweiz AG. Teil von Springer Nature.

    Übersetzt mit http://www.DeepL.com/Translator (kos­ten­lo­se Version)

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