Zweifelhaftes WHO-Modell: 15 Millionen «Covid»-Tote – 5 Millionen davon in Indien

Zweifelhaftes WHO-Modell: 15 Millionen «Covid»-Tote – 5 Millionen davon in Indien

Veröffentlicht am 9. Mai 2022 von KD.

Nach dem Economist und dem Lancet ist jetzt die Weltgesundheitsorganisation (WHO) mit der Behauptung an der Reihe, die tatsächliche Zahl der «Pandemie»-Toten ermitteln zu können. Darüber berichtet der Daily Sceptic.

Während der Economist und der Lancet die tatsächliche Zahl der Todesopfer auf etwa 18 Millionen beziffern – wenn auch mit einer sehr unterschiedlichen Verteilung auf die einzelnen Länder –, geht die WHO von 15 Millionen aus. Einmal mehr zeigt sich, dass die massiven Lücken in den gemeldeten Daten durch Modellierung geschlossen werden. Die WHO erklärt:

«Die Methoden stützen sich auf ein statistisches Modell, das auf der Grundlage von Informationen aus Ländern mit ausreichenden Daten abgeleitet wurde; das Modell wird verwendet, um Schätzungen für Länder zu erstellen, für die nur wenige oder gar keine Daten vorliegen».

Die Schätzungen für Indien seien besonders überhöht und hätten scharfe Kritik der indischen Regierung hervorgerufen, lässt der Daily Sceptic wissen. So behauptet die WHO, dass Indien in den Jahren 2020 und 2021 durchschnittlich 3400 Todesfälle pro Million Einwohner zu beklagen hatte, was insgesamt 4,69 Millionen Todesfälle bedeutet – fast ein Drittel der weltweiten Gesamtzahl.

Indiens offizielle Covid-Todeszahl für 2020 beträgt 148’994. Die Regierung sagte diese Woche, dass ihre offizielle Schätzung der zusätzlichen Todesfälle im Jahr 2020 im Vergleich zu 2019 474’806 beträgt, was 3,2-mal höher ist als die offiziellen Zahlen. Die Regierung hat noch keine Schätzung für die zusätzlichen Todesfälle im Jahr 2021 vorgelegt, doch die offiziellen Covid-Todesfälle für 2021 belaufen sich auf 332’492.

Wenn wir von der gleichen Untererfassung ausgehen, würde sich die Zahl der zusätzlichen Todesfälle im Jahr 2021 auf 1,06 Millionen belaufen, wie der Daily Sceptic erklärt. Das Portal macht darauf aufmerksam, dass es in Indien jedes Jahr etwa 10 Millionen Todesfälle gibt, was einer zusätzlichen Sterblichkeit von etwa 10 Prozent im Jahr 2021 entspricht. Addiert man die beiden Zahlen, so ergeben sich 1,54 Millionen zusätzliche Sterbefälle für 2020 und 2021. Die WHO-Schätzung von 4,69 Millionen ist dreimal so hoch wie dieser Wert. Kein Wunder, dass die indische Regierung die Ergebnisse anzweifelt.

Betrachtet man nur das Jahr 2020, so schätzt die WHO 600 zusätzliche Todesfälle pro Million, während die indische Regierung 474’806, also 344 pro Million, angibt – fast die Hälfte der Zahl.

Für 2021 ist die offizielle indische Covid-Todesrate 2,2-mal höher als 2020 (332’492 gegenüber 148’994). Die von der WHO geschätzte Zahl der überzähligen Todesfälle ist jedoch für 2021 4,7-mal höher als für 2020 (2800 gegenüber 600 pro Million). Das bedeutet, dass die WHO davon ausgeht, dass die Untererfassung Indiens im Jahr 2021 mehr als doppelt so hoch ist wie im Jahr 2020. Das seien keine kleinen Unterschiede, stellt der Daily Sceptic fest. Und es falle schwer, sie für plausibel zu halten.

Ein weiteres Kuriosum ist Deutschland. Laut Our World in Data hat Deutschland in den Jahren 2020 und 2021 einen Sterbeüberschuss von 1080 pro Million. Nach Angaben der WHO liegt die Zahl jedoch bei 2330 pro Million. Warum sagt die WHO, dass die Zahl der überzähligen Todesfälle in Deutschland mehr als doppelt so hoch ist wie die OWID-Schätzung? Das bedeutet, dass Deutschland nicht mehr die Hälfte der überzähligen Todesfälle des Vereinigten Königreichs aufweist, sondern sogar noch schlechter dasteht. Deutschland hat sehr vollständige Aufzeichnungen über Todesfälle, so dass es keine Entschuldigung für diese Art von Diskrepanz gibt. Der Daily Sceptic schliesst:

«Wir sollten unsere Daten jedoch nicht danach aussuchen, was unsere Argumente am besten stützt, sondern danach, was am plausibelsten und wahrscheinlichsten ist. Und wie die indische Regierung betont hat, sind das nicht diese zweifelhaften Modellschätzungen der WHO».

Quelle: Our World in Data/The Daily Sceptic