CDC Analyse: Massenhaft schwerste Nebenwirkungen – ohne Einschreiten der Behörden
Das US CDC hat endlich Signalanalysen veröffentlicht. Trotz suboptimaler Methodik belegen sie größte Risiken der Covid-Impfstoffe. Vor allem Todesfälle sowie thrombo-embolische Ereignisse hätten bereits im Sommer 2021 zum sofortigen Rückzug der Impfstoffe führen müssen. Offenbar mussten die Behörden politischen Vorgaben folgen und die Probleme unter den Tisch kehren. Wie kann man diesen Behörden je wieder vertrauen?
Immer mehr Verteidigungslinien der Impfluenzer brechen weg. Nicht nur die offiziellen Erkenntnisse der von der CDC selbst errechneten massiven Übersterblichkeit haben sich seit Anfang 2022 Bahn gebrochen, längst ist auch klar, dass diese im Wesentlichen auf Geimpfte zurückzuführen sind. Inzwischen wurden die CDC per Informationsfreiheitsgesetzt (FOIA) gezwungen, ihre Signalanalysen der VAERS-Datensätze offen zu legen. Die CDC-Daten sind seit Anfang Januar verfügbar, ganz unten im Artikel von Epoch Times.
Eigentlich sind die amerikanischen und europäischen Behörden wie auch die Hersteller verpflichtet, regelmäßig derartige Signalanalysen der Vakzinovigilanzdatenbanken durchzuführen und zu veröffentlichen. Mindestens die Veröffentlichung wurde zuvor verweigert. Nunmehr ist klar: Die CDC kannte spätestens im August 2022 die Daten und deren Brisanz. Höchstwahrscheinlich aber schon im Sommer 2021.
Jedenfalls führte die CDC Disproportionalitätsanalysen (DPA) durch. Die FDA wiederum führte Bayesian Data Mining durch, allerdings ohne diese bislang zu veröffentlichten. Laut CDC sollen diese Analysen zu sehr ähnlichen Ergebnissen geführt haben.
Die Prinzipien einer DPA habe ich auf TKP bereits zweimal dargelegt (im Juli und im August 2022). Man nimmt die Inzidenz eines bestimmten Ereignisses in Relation zu allen Meldungen zu einem Zielprodukt (sozusagen „Test“). Diese Inzidenz vergleicht man dann mit den entsprechenden Inzidenzen der gleichen Datenbank unter Ausschluss des Zielprodukts (Kontrolle). Im Ergebnis kann man so Ausreißer, also Disproportionalitäten, erkennen und statistisch bewerten.
Die einschlägigen Leitlinien setzen keine genauen Randbedingungen zur Vergleichsgruppe fest. Hohe Trennschärfe wie auch eine gewisse historische oder medizinische Ähnlichkeit der Daten liegen in der Logik der Sache. Hohe Trennschärfe bedeutet: Möglichst keine Überlappungen. Das CDC wählte aber für den Vergleich mit den COVID-19 Impfstoffen alle Ereignisse zu „non-COVID-19-vaccines“ von 2009 bis Juli 2022; also mit vollständiger Überlappung seit Mitte Dezember 2020. Dabei wäre es im Falle der COVID-19 Impfstoffe besonders einfach gewesen, jede Überlappung durch Zählen z. B. bis Ende 2019 auszuschließen.
Auch die Berücksichtigung von Daten ab 2009 hat ein gewisses G‘schmäckle, weil man so die üblen Daten der Schweinegrippe-Impfstoffe (also vor allem von Pandemrix) mitzählte. Jeder andere Startpunkt hätte das „Gewicht“ dieser besonders unverträglichen Impfstoffe reduziert.
Standardanalysen von solchen Datenbanken leiden allgemein unter „Verdünnung“, d. h. die verwendeten Codes sind oft in kleinste Unterarten differenziert. Gerade dann ist die Gefahr groß, dass Fallzahlen unter der Detektionsschwelle bleiben. Sinnvoll wäre, die Begriffe in High Level Terms zusammenfassen, was hier aber unterblieb.
Diese Kritikpunkte sollten aber nicht darüber hinweg täuschen, dass selbst die suboptimale DPA à la CDC derart verheerende Ergebnisse liefert, dass es unbegreiflich erscheint, dass diese Impfstoffe noch immer benutzt werden dürfen.
Die Datensätze und deren Bewertung
Die Datensätze liegen getrennt nach Altersklassen (5 bis unter 12 Jahre, 12 bis unter 18 Jahre, über 18 Jahre) für alle Ereignisse ab einer gewissen, nicht genauer definierten „Signifikanz“ vor; außerdem getrennt nach schwerwiegend und nicht-schwerwiegend. Neben der jeweiligen Anzahl pro Begriff nach Zielprodukt und Kontrolle und den zugehörigen Nennern weisen die Tabellen noch die proportional rate ratios (PRR) sowie die 95% Konfidenzgrenzen und einen χ²-(chi square)-Wert aus. Es liegen Tabellensätze zu den beiden einzelnen modRNA Produkten, dem Vergleich zwischen diesen sowie der Summe aus beiden modRNA vor.
Im Folgenden konzentriere ich mich auf die Summe der beiden modRNA-Produkte von Pfizer-BioNTech und Moderna, stets auf Geimpfte älter als 18 aus den USA bezogen, aber ohne Berücksichtigung der bivalenten Produkte und des Schweregrades. Diese beiden Produkte wurden wesentlich häufiger verimpft, sind immer noch verfügbar und in ihren Nebenwirkungsprofilen recht ähnlich. Der Vektorimpfstoff von Janssen war in der Regel noch gefährlicher, wurde aber viel seltener verimpft; jener von AstraZeneca war in den USA niemals zugelassen.
Es gibt prinzipiell zwei Möglichkeiten, die Daten zu bewerten bzw. zu sortieren. Entweder geht man sozusagen klassisch vor und sortiert nach dem unteren 95% Konfidenzintervall (LCL). Die Logik ist dabei: Ist dieses >1, dann liegt ein Signal vor. Je höher, desto deutlicher das Signal. Liegt das LCL weit über der 1, kann man von Kausalität sprechen.
Alternativ kann man aber auch nach dem χ²-Wert sortieren, ebenfalls je höher desto deutliche das Signal. Dabei kann man sich an folgenden Schwellenwerten orientieren:
χ² p-Wert Anzahl Begriffe
18,4 < 0,00001 341
12,13 < 0,0005 450
10,83 < 0,001 474
7,93 < 0,05 581
Der Tabellensatz umfasst 772 Begriffe, 765 davon sollte man als Signal bewerten. Nicht sichtbar sind Begriffe, die unterhalb einer nicht genau definierten Schwelle liegen, aber womöglich aufs Engste verwandt mit anderen Begriffen sind (Problem der Verdünnung) oder deren Inzidenz in der Kontrolle wegen der Überlappung fälschlich zu hoch war, weiterhin alle mit Nullinzidenz in der Kontrolle.
Bei wenigstens 450 Begriffen steht die Kausalität der Impfung statistisch gesehen außer Zweifel. Bei weiteren 131 Begriffen ist der Zusammenhang mit der Impfung mindestens wahrscheinlich. Alle in den folgenden drei Tabellen gezeigten Begriffe haben einen χ²-Werte von weit über der Schwelle von 18,4; d. h. die Signifikanz ist über jeden Zweifel erhaben.
Die Ranglisten
Sortiert man absteigend nach den unteren 95% Konfidenzgrenzen (lower confidence limit, LCL), finden sich unter den ersten 7 Rängen (siehe Tabelle) nur Begriffe, die eigentlich nur seit COVID-19 auftreten konnten, was bedeutet, dass der Vergleich möglicherweise unfair war. Allerdings unterscheiden sich die Inzidenzen dermaßen deutlich, dass oben erwähnte Probleme die Signale in nur irrelevantem Ausmaß mindern. Man könnte sogar mutmaßen, dass die hohen Inzidenzen von „cov“, also COVID-19 und Ähnlichem, die Unwirksamkeit der Impfung belegen.
NB: Fehlende Wirkung kann eigentlich keine Nebenwirkung sein. Sinnvolle exploratische Analysen sind allerdings zu umfangreich für diesen Artikel. Spoiler: Ja, höchstwahrscheinlich reflektieren die zahlreichen Fälle von „cov“ eine unzureichende Wirkung.
Die zahlreichen technischen Probleme („TEC“) stellen ebenfalls keine Nebenwirkungen im eigentlichen Sinne dar, auch wenn diese zweifellos berichtenswerte Ereignisse sind. Diese Probleme sind vermutlich durch die komplizierte Handhabung der modRNA-Impfstoffe erklärbar.
Grundsätzlich ist anzumerken, dass sich die Rangverteilung nach LCL von der nach χ²-Werten geordneten unterscheidet. Ränge sowie die Spalte „Cat“ (subjektiv kategorisiert) stammen vom Autor.
Die Ränge 8 bis 40 haben schon deutlich mehr mit Nebenwirkungen zu tun. Insgesamt finden sich dort 8 Begriffe aus dem Bereich Menstruationsstörungen, allen voran heavy menstrual bleeding; wenig verwunderlich, wenn man diesen Artikel kennt.
Außerdem gibt es 3 weitere „cov“-Ereignisse, 2 weitere „TEC“ und 5 Maßnahmen („meas“, measure). Maßnahmen stellen eigentlich keine unerwünschten medizinischen Ereignisse dar, allenfalls können Maßnahmen Rückschlüsse auf solche geben. Manchmal, wie bei appendicectomy (Rang 99 nach LCL), ist eine Maßnahme ziemlich eindeutig auf ein oder zwei codierte Ereignisse zurückzuführen; hier auf appendicitis (Rang 39) oder appendicitis perforated (Rang 182). Sinnvoll wäre hier natürlich, diese drei Begriffe zusammen auszuwerten (Anzahl der Personen mit einem der drei Begriffe). Im Falle von anticoagulant therapy oder der schlichten immunisation kann man ohne Kenntnis der Einzelfälle nichts Vernünftiges mutmaßen. Maßnahmen werfen mit rund 60 Begriffen und mehr als 7.000 Fällen kein gutes Licht auf die Qualitätssicherung der CDC. Arbeitsüberlastung?
Der unscheinbare Begriff interchange of vaccine products (Rang 13) deutet ein weiteres Problem an. Die Mehrheit der 100 Fälle in der Kontrollgruppe war nämlich auf ein unknown vaccine (z. B. ein in den USA nicht zugelassener COVID-19-Impstoff) zurückzuführen, welches zwischen Dezember 2020 und Juli 2022 verabreicht wurde. Ähnliches gilt auch für poor quality product administered (Rang 5). Dies lässt befürchten, dass bei vielen Ereignissen die Inzidenz in der Vergleichsgruppe überschätzt ist. Zur Überlappung kommen also vermutlich noch Fehlklassifikationen beim Produkt hinzu.
Zum Schluss noch die Ränge 41 bis 75, womit dann 10% der Signale der CDC-Analyse abgedeckt wären. Es gibt darunter 5 kardiovaskuläre Ereignisse („card“) und 6 weitere Maßnahmen. Besonders bemerkenswert sind in diesem Teil Rang 42 (Bell’s palsy) und 63 (death).
Überblick nach Ereigniskategorien
Die von mir subjektiv vorgenommene Kategorisierung erlaubt einen gewissen Einblick in Bedeutung und Häufigkeit der Nebenwirkungen. Lässt man „cov“, „TEC“ und „meas“ außen vor, dann zeigen die 15 „men“-Ereignisse (Menstruation) die mit Abstand größte Häufung, allein unter diesen gab es rund 17.000 Fälle nach modRNA und nur 300 in der Kontrolle, d. h. mindestens 17mal mehr nach modRNA. Gerade bei diesen Begriffen dürfte die Überlappung zu einer relevanten Überschätzung der Inzidenz in der Kontrolle geführt haben.
Danach folgen kardiale Ereignisse („card“) (>50.000 nach modRNA zu rund 6.000 in der Kontrolle) und embolische, hämorrhagische oder thrombotische Ereignisse (rund 17.000 nach modRNA zu rund 1.300).
Auch die viel selteneren malignen Wucherungen („CA“, rund 17 Begriffe, 764 zu 75 Fälle) sowie die entzündlichen Erkrankungen geben Anlass zu größter Sorge. Dazu noch einige schwere neurologische Erkrankungen, allen voran Bell’s palsy (Gesichtslähmung, Rang 42).
Was besagen die Fachinformationen?
Die maßgebliche amerikanische Fachinformation (product information, PI) von Comirnaty (Pfizer-Biontech) beschreibt im Kapitel 6.2 (Postmarketing Experience) lediglich diese 11 Ereignisse:
Nur Myokarditis (Rang 201 nach LCL, Rang 66 nach χ²), Perikarditis (Rang 228 / 77) und chronic spontaneous urticaria (Rang 72 / 202) können wirklich aus der Vakzinovigilanz stammen; großzügig interpretiert auch tongue pruritus (Rang 140 / 128) und lip pruritus (Rang 432 / 242). Die Erwähnung von Schmerzen in den Extremitäten, Diarrhö und Erbrechen stammt mit Sicherheit nicht aus der Vakzinovigilanz, sondern aus der damaligen Placebo-kontrollierten Studie, denn diese Ereignisse wurden signifikant häufiger unter Aktiv als unter Placebo gemeldet. Richtig ist allerdings, dass diese Ereignisse nicht sofort bei der Erstzulassung Eingang in die PI fanden, sondern erst später, als man sich die Listen der unerwünschten Ereignisse aus jener Studie genauer angeschaut hatte.
In der europäischen SPC sieht es nur marginal besser aus. Die entsprechende Tabelle ist im Anhang wiedergegeben. Dort werden im Vergleich zur amerikanischen Fachinformation (PI) zusätzlich nur paraesthesia, hypoaesthesia, erythema multiforme und heavy menstrual bleeding gelistet; das facial swelling der SPC entspricht angioedema der PI.
Selbst wenn man die rund 100 Begriffe der Klassen „cov“, „TEC“ und „meas“ und „local“ abzieht, dann hätten rund 300 bis 650 weitere Begriffe in der amerikanischen PI und der europäischen Summary of Product Characteristics (SPC, Fachinformation) gelistet werden müssen.
Welche Risiken wurden bislang „übersehen“?
Allein zu „Tod“ gibt es im CDC-Tabellensatz 5 Begriffe, davon 3 mit eindeutiger Kausalität, siehe folgende Tabelle.
Allerdings sollte man Tod nicht als separat codierten Begriff analysieren, sondern als outcome, so dass z. B. auch Krebs mit letalem Ausgang erfasst wird. In der Altersgruppe über 18 Jahren finden sich, wenn man auf geimpft bis Ende April 2021 beschränkt, allein schon 10.088 Todesfälle nach modRNA und nur 310 nach irgendeinem Impfstoff, der zwischen 2012 und 2019 verabreicht wurde. In der DPA ergibt dies: PRR = 10,4; LCL = 9,3; χ² = 2560, p <0.00001. Man hätte also auf jeden Fall im Frühling 2021 das Desaster erkennen können. Behörden, die der Volksgesundheit verpflichtet sind, hätten also bereits damals einschreiten müssen.
Dazu kommen noch massenhaft kardiovaskuläre Nebenwirkungen; im Folgenden dazu eine subjektive Auswahl der medizinisch Bedeutendsten.
Noch unübersichtlicher ist die Liste der embolischen, hämorrhagischen oder thrombotischen Ereignisse. Hier nur die 38 Begriffe mit den höchst LCL-Werten; es gäbe noch mindestens 20 weitere. Einige wie deep vein thrombosis, die ganz unspezifische thrombosis, ischaemic stroke oder cerebrovascular accident (eigentlich nur ein anderer Begriff für stroke oder Schlaganfall) waren sogar recht häufig und zeigen 3stellige χ²-Werte; diese hätten also längst in der SPC erwähnt werden müssen.
Weiter geht es mit einer subjektiven Auswahl von entzündlichen und rheumatischen Erkrankungen bzw. Infekten (E/I/R); ohne rund 20 eher banale Erkrankungen. Ganz allgemein werden die Ursachen mancher dieser Erkrankungen kontrovers diskutiert, nicht wenige Experten sehen bei vielen sogenannten rheumatischen Erkrankungen chronische Infektionen als Ursache. Offensichtlich ist aber, dass das Immunsystem eine wesentliche Rolle spielt. Angesichts dessen wie auch die oben diskutierten „cov“-Begriffe, erscheint es naheliegend, dass die modRNA Impfstoffe eine Fehlausrichtung des Immunsystems verursachen und so eine erhöhte Infektanfälligkeit verursachen. Das bedarf eingehenderer Untersuchungen. Auf jeden Fall hätten Hersteller und Behörden längst diesen Problemen auf den Grund gehen müssen.
Manche aus der Szene der Coronamaßnahmenkritiker meinten, dass die Akzeptanz der Impfung einem Intelligenztest gleich komme. Falls das stimmt, könnte man die Häufung von dementiellen Erkrankungen mit einem entsprechenden Bias erklären (folgende Tabelle).
Ernsthaft: Eine Alzheimer-Demenz ist oft von einer vaskulären Demenz überlagert. Und damit sind wir wieder beim Thema Embolien und Thromben, was die Ursache der erhöhten Demenzrate sein könnte.
Zu übler Letzt noch Krebserkrankungen. Wären die Behörden den zahlreichen Einzelberichten von „Turbokrebs“ ernsthaft nachgegangen, hätten sie auch solche Probleme leicht verifizieren können. Allerdings sind Fallzahlen allgemein recht gering, vor allem in der Kontrolle, so dass man unbedingt die oben diskutierte Trennschärfe verbessern müsste. Da dann gelegentlich eine Null in der Kontrolle auftauchen wird, müsste man aus mathematischen Gründen andere Verfahren nutzen.
Naheliegend ist ferner, dass der an sich häufige prostate cancer aus eben solchen Gründen aus der Liste verschwand, obwohl die damit oft verknüpften metastases to bone drin sind. Allein schon die folgenden 17 Begriffe deuten an, dass Turbokrebs tatsächlich ein Problem der modRNA-Impfungen ist. Entsprechende Analysen werde ich demnächst vorlegen.
Schlussgedanken
Nach den bisher geltenden Regeln hätten in den Fachinformationen weitere 300 bis 650 potenzielle Nebenwirkungen gelistet werden müssen. Bereits im Frühling 2021 hätte klar sein müssen, dass Tod das größte Problem der Impfung war. Oder war dies vielleicht das Ziel und die vielen anderen Nebenwirkungen nur Kollateralschäden?
Es ist offensichtlich, dass die Behörden der USA (CDC, FDA) wie auch der EU (EMA, PEI usw.) Maulkörbe von der Politik verpasst bekamen. In Sachen COVID-19-Impfungen stand bei diesen Behörden niemals die Sicherheit der Bevölkerung im Fokus. Selbst wenn man die COVID-19-Plandemie als Singularität ansieht: Wie kann man jemals wieder Vertrauen in diese Behörden und Beamten haben?
Anhang (PDF): Table-1-of-SPC-Comirnaty
Weitere Information: https://impfnebenwirkungen.net/
Mein Dank geht an Raimund Hagemann und Ulf Lorré für Anregungen.
Die in diesem Artikel geäußerten Ansichten spiegeln nicht unbedingt die Ansichten der fixen Autoren von TKP wieder. Rechte und inhaltliche Verantwortung liegen beim Autor.
Dr. Hans-Joachim Kremer verfügt über jahrzehntelange Erfahrung in der klinischen Forschung und ist als freiberuflicher Medical Writer tätig.
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