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Hohe Übertrend-Sterbefallzahlen in 13 Altersgruppen auch bei Trendberechnung auf 9-Jahres-Basis
Ich habe die Trendberechnung zurück bis zum Jahr 2011 verlängert, so daß jetzt neun Jahre erfaßt werden, um den Einwand gegen meine Analyse [1] zu entkräften, das Jahr 2019 mit den bisher niedrigsten Sterbefallzahlen hätte darin zu großen Einfluß. Die meist leicht fallenden historischen Trends der Sterberisiken der fünfzehn Altersgruppen berechnet aus amtlichen Deutschen Destatis-Zahlen verlaufen dadurch etwas flacher, und die Zahl der Übertrend-Sterbefälle seit Beginn der experimentellen Genbehandlung liegt nicht mehr ganz so hoch, aber qualitativ werden alle früheren Aussagen in [1] bestätigt und durch den längeren Beobachtungszeitraum sogar bekräftigt.
Methode
Wie in [1] beschrieben werden auf Basis der amtlichen Deutschen Sterbefallzahlen und der amtlichen Bevölkerungsdaten [2], [3], [4] für fünfzehn meist fünf Jahre breite Altersgruppen die Sterberisiken (Sterbefälle je Woche je 100.000 Einwohner) berechnet und deren Zeitverlauf untersucht. Die vor „Corona“ und vor den experimentellen Genspritzen, die beschönigend, aber falsch offiziell „Impfung“ genannt werden, herrschenden linearen Trends bis Ende 2019 werden fortgeschrieben als Extrapolation. Systematische und große Abweichungen der realen Zahlen von der Extrapolation sind mit hoher Wahrscheinlichkeit Folge von früher nicht aufgetretenen Sonder-Ereignissen. Die Abweichungen der realen Zahlen von dieser Extrapolation werden wöchentlich auf Übertrend-Sterbefallzahlen umgerechnet und aufsummiert.
Die Analyse wird erschwert dadurch, daß die Sterbefallzahlen stark mit den Jahreszeiten schwanken (Winterberge, Sommertäler), kurz als Saisonalität bezeichnet.
Es gibt mindestens zwei Wege, die Saisonalität der Sterbefallzahlen zu berücksichtigen: Einer ist, sie ins Modell zu integrieren. Das ist nicht so einfach, da sich Grippewellen nicht exakt an den Kalender halten, und da deren Höhe von Jahr zu Jahr variiert. Deshalb sind relativ komplexe Verfahren nötig.
Der andere Weg, dem ich hier folge, ist, sie für die Berechnung des Trends mittels gleitender Mittelwerte über ein Jahr (52 Wochen) einzuebnen. Das liefert robuste, wenig störungsanfällige Ergebnisse, ist mathematisch einfach, und beschreibt trotzdem sehr gut das Verhalten auf längere Sicht. Bei der Interpretation der Ergebnisse ist aber zu beachten, daß der Saison-Einfluß noch enthalten ist.
Der Trend der Sterberisiken der fünfzehn Altersgruppen wird mittels Ausgleichsgerade berechnet auf Basis des 52-Wochen-gleitenden Durchschnitts (zeitlich zentriert; kurz GD52) und extrapoliert. Als Qualitätsmaßstab dafür, wie gut der Trend die Realität beschreibt, benutze ich die Standardabweichung der Differenzen zwischen Trend und GD52.
Zeitverlauf des Sterberisikos
Für fünfzehn Altersgruppen habe ich die Sterberisiken (Sterbefälle je Woche je 100.000 Einwohner) aus den amtlichen Zahlen berechnet und zusammen mit dem Trend dargestellt. Die Normierung auf Einwohnerzahl ist notwendig, da sich die Anzahl der Personen in den jeweiligen Altersgruppen im Lauf der Jahre beträchtlich verändert. Der Trend wurde als Ausgleichsgerade auf Basis der 52-Wochen-gleitenden-Durchschnittswerte für den Zeitraum 2011 bis Ende 2019 bestimmt:
Wir sehen horizontal verlaufende und leicht fallende Trendlinien, die für alle Altersgruppen den langfristigen Verlauf gut annähern. Die beobachteten Werte zeigen oft Winterberge durch die alljährlich auftretenden Grippe- und Erkältungswellen. Diese Winterberge sind bei den älteren Gruppen stark ausgeprägt, aber bei den jüngeren Gruppen unter 50 Jahren kaum oder nicht mehr erkennbar.
Im Jahr 2019 treten zwar niedrige Sterberisiken auf, diese setzen aber die historischen Trends gut fort und fallen nicht aus der Reihe.
Für die Fortschreibung des Trends ist dessen Steigung eine wichtige Kenngröße. Die Abhängigkeit der Steigung von der Altersgruppe ist in der folgenden Abbildung 6 dargestellt:
Die Steigung des Trends aus dem Fit im Zeitraum 2015 bis Ende 2019, wie in [1] berechnet, ist zum Vergleich als punktierte Linie eingezeichnet. Der geringe Unterschied zwischen den Steigungen für die zwei verschiedenen Zeiträume ist ein Indiz dafür, daß diese Trends den historischen Verlauf sehr gut beschreiben. Die Steigungen sind bei dem längeren Anpassungszeitraum etwas flacher (weniger negativ) als bei dem früher benutzten kürzeren Intervall. Das führt, wie wir später sehen werden, zu geringfügig niedrigeren Übertrend Sterbefallzahlen.
Ein Maßstab für die Qualität, mit der die Trends die Realität beschreiben, ist die Standardabweichung (Wurzel des mittleren Abweichungsquadrats) der Differenz zwischen Trend und dem 52-Wochen-gleitenden-Durchschnitt. Die Standardabweichung liegt zwischen 1,3% und 3,3%. Diese niedrigen Werte sind ein Beweis für eine sehr gute Beschreibung des langfristigen Trends. Die einzige Ausnahme sehen wir bei der ältesten Gruppe mit Standardabweichung 7%. Ursache dafür ist die ungewöhnlich heftige und lange andauernde Winter-Sterbewelle Anfang 2013 in dieser Gruppe.
Die Änderung der Sterbefälle mit der Zeit, die Steigung der Trendgerade, zeigt eine seltsame Abhängigkeit vom Alter (Abb.6). Die normierte Sterbefallzahl sinkt mit der Zeit je nach Altersgruppe zwischen Null und minus 2,5% je Jahr.
Etwas aus der Reihe fällt die Gruppe über 80 bis 85 Jahre, deren Sterberisiko mit 2,0% je Jahr absinkt, während die Gruppen darüber und darunter nur mit minus 0,5% bzw. minus 1,5% abnehmen. Mögliche Ursache: In diese Gruppe hinein schieben sich von unten gerade viele Personen, die die 80-Jahre Grenze überschreiten, und erzeugen so eine sehr inhomogene Gruppe mit Übergewichtung der jungen Seite. Des Weiteren fällt die Gruppe zwischen 35 und 40 Jahren mit einer Steigung von nahezu Null auf, also weitaus höher als die Steigung bei den Gruppen darunter und darüber mit minus 1,5% und minus 1,0%. Nur Vermutung: Möglicherweise könnten Einwanderer mit, ich unterstelle mal, schlechterer Gesundheit ein Sinken der normierten Sterbefallzahl hier verhindern.
Übertrend-Sterbefälle
Sehr sensibel auf Abweichungen vom Trend reagieren die Übertrend-Sterbefälle, insbesondere die aufsummierten Abweichungen zwischen Trend und den beobachteten realen Sterberisiken, umgerechnet auf echte Sterbefälle. Diese sind in den folgenden fünf Abbildungen dargestellt.
Für alle Gruppen über 35 Jahren sind zwei Zeitbereiche klar zu unterscheiden: Von 2011 bis Ende 2020 schwingen die kumulierten Übertrend-Sterbefälle fast aller Altersgruppen im Rhythmus der Jahreszeiten mit geringer Amplitude um die Null-Linie. Vorübergehende Spitzen durch die Erkältungs- und Grippe-bedingten Winterberge der Sterbefälle werden durch die darauf folgenden Sommer-Täler immer schnell wieder ausgeglichen. Das Schwingen um die Null-Linie mit nur geringer Amplitude beweist erneut die hohe Qualität, mit der die Trends die historische Entwicklung beschreiben. Es ist anzunehmen, daß sie ohne neue störende Ereignisse einfach linear extrapoliert so weitergelaufen wären.
Die beiden jüngsten Gruppen Null bis 30 Jahre und 30 bis 35 Jahre zeigen einen schwer zu interpretierenden Verlauf. Da die Werte im sehr niedrigen Bereich von maximal 400 bleiben tragen sie zur Gesamtzahl, die in der Region weit über 50.000 liegt, nicht nennenswert bei und brauchen deshalb nicht weiter beachtet zu werden.
Ab Anfang 2021 steigen die Übertrend-Sterbefallzahlen fast aller Altersgruppen über 35 zeitgleich stark an. Die Anstiege übertreffen die aus der Vergangenheit bekannten Schwingungen um die Null-Linie bei Weitem. Verglichen damit zeigen die beiden Altersgruppen 85 bis 90 und 90 bis 95 Jahre nur mäßige Anstiege. Die vermutliche Ursache sehe ich darin, daß sich in beiden Gruppen durch das Vorrücken anzahlmäßig stärkerer Jahrgänge die Altersstruktur innerhalb der Gruppen zur jungen Seite hin verschiebt und dadurch ein stärkerer Anstieg verhindert wird.
Fassen wir alle Altersgruppen zusammen, so ergibt sich folgendes Bild:
Zur zeitlichen Orientierung sind die Sterbefälle „an und mit Corona“ mit Symptomen [6] als rote Linie und der Zeitverlauf [5] der experimentellen Genspritzen als violette Linie eingezeichnet.
Die sogenannten Corona-Sterbefälle gleichen in den Auswirkungen auf die kumulierten Übertrend-Sterbefälle einer normalen saisonalen Grippe- und Erkältungswelle der Vorjahre. Wir sehen keinerlei Spur einer Pandemie, die nach der korrekten klassischen Definition zwingend eine extreme Übersterblichkeit voraussetzt, die aber nicht auftrat: Bis Ende 2020, dem ersten sogenannten „Corona“-Jahr, wird der beobachtete Trend der Vorjahre 2011 bis einschließlich 2019 offensichtlich ungestört fortgesetzt. Diese Beobachtung schließt „Corona“ als Ursache des später beobachteten Anstiegs aus, denn wäre das der Fall, hätten wir schon ab 2020 einen deutlichen Anstieg sehen müssen.
Aber was passiert in 2021? Die Übertrend-Sterbefallzahl sinkt im Sommer 2021 nicht wie bisher immer gewohnt in die Nähe der Null-Linie zurück, sondern verharrt unerwartet auf hohem Niveau, und Ende 2021 schiebt der Winterberg der Sterbefälle die Übertrend-Sterbefallzahl weiter hoch. Genauso 2022: Kein Absinken im Sommer, aber erneut ein heftiger Anstieg Ende 2022.
Die unübersehbaren Anstiege treten zeitgleich in allen Gruppen ab den massenhaft verabreichten experimentellen Genspritzen auf, was auf einen kausalen Zusammenhang hindeutet.
Die oben dargestellten summierten Übertrend-Sterbefallzahlen beinhalten methodenbedingt eine starke Saisonalität. Um Zahlen daraus abzulesen, dürfen daher nur jeweils Jahresintervalle oder ein Vielfaches davon betrachtet werden.
Während Hoch- und Tiefpunkte der kumulierten Übertrend-Sterbefälle früher nur selten und kurzzeitig den engen Bereich +/- 25.000 um die Null-Linie verlassen haben, s. Abb.12, überschreiten deren Jahresdifferenzen seit 2021 KW 1 immer die 50.000, sogar mit steigender Tendenz, s. Tab.1. Zwischen 2022 KW 1 und 2021 KW 1 ist die Zahl um knapp 52.000 Sterbefälle gewachsen, ein Jahr später zwischen 2023 KW 1 und 2022 KW 1 sogar um 98.000, das sind beträchtliche 5,5% bzw. 10,5% der Gesamtsterbefallzahlen im Jahr 2019, die bei 937.000 lagen. In den beiden Jahren 2021 und 2022 sind demnach zusammen 150.000 unerwartete Sterbefälle zu beklagen. Die Summe der registrierten „Corona“-Todesfälle mit Symptomen summiert über die drei Jahre seit 2020 liegt dagegen bei 67.600, das entspricht 22.500 je Jahr.
In der folgenden Tabelle sind die Kennzahlen der 15 Altersgruppen zusammengetragen:
Weltkriegsbedingt ist die Bevölkerung Deutschlands hinsichtlich Alter sehr stark strukturiert (zweite Zeile der Tabelle 2). Eine Folge davon sind extreme Verschiebungen zwischen den Altersgruppen. Beispielsweise wächst aktuell (Unterschied Anzahl 2023 minus Anzahl 2020, Zeile 3) die Gruppe über 85 bis 90 Jahre (Geburtsjahrgänge um 1935, also damals zu jung für den Krieg) um 22%, die Gruppe der über 70 bis 75-Jährigen um immerhin fast 18%, und die über 60 bis 65-Jährigen (die Babyboomer-Generation schiebt sich hier hinein) um 10%. Umgekehrt die Gruppe der über 75 bis 80-Jährigen (um 1925 geboren), deren Gruppenstärke sinkt um 18%; diese Gruppe hat den Krieg voll zu spüren bekommen. Mit minus 11% schrumpft die Bevölkerung in der Gruppe über 50 bis 55 Jahre ebenfalls stark, anscheinend die Folge des Pillenknicks um das Geburtsjahr 1970.
Die höchste Zahl von Sterbefällen finden wir bei Personen zwischen 80 und 90 Jahren (181.000 bzw. 168.000, Zeile fünf der Tabelle). Das Sterberisiko, die Zahl der bevölkerungsnormierten Sterbefälle (je Woche und je 100.000 Einwohner, Zeile 6 der Tabelle), wächst exponentiell mit dem Alter, das ist auch schon lange bekannt.
Die Steigung der Trends hatte ich bereits in Abb.6 dargestellt. In dieser Tabelle ist zusätzlich die Standardabweichung der Differenz Trend minus 52 Wochen-gleitender-Durchschnitt für die einzelnen Gruppen als Maß für die Qualität des Fits eingetragen.
Der 52 Wochen-gleitender-Durchschnitt kann nur bis 2022 KW 40 berechnet werden, weil darüber hinaus noch keine Daten vorliegen (nötig sind Werte für plus und minus 26 Wochen). Dessen Abweichung von Trend ist in der folgenden Abbildung als orangefarbene Linie eingezeichnet:
In den beiden Gruppen unter 35 Jahren sind die Sterbefallzahlen so niedrig (jeweils unter 400), daß sie keinen erwähnenswerten Beitrag zur Bewertung der Gesamtsituation liefern.
Die Abweichungen vom Trend beginnen in allen Altersgruppen Anfang 2021, laufen also rund zwei Jahre (s. Abb. 7 bis 11). Daher liegt die blaue Linie der Abweichung der aufsummierten Differenzen zum Trend bei etwa dem Doppelten der orangefarbenen Linie, die grob betrachtet die Änderung in einem ein-Jahres-Zeitraum beschreibt.
In dieser Darstellung sehen wir, daß 2023 KW 4 alle Altersgruppen hinsichtlich summierter Abweichung vom Trend mit rund 10% bis 25% relativ ähnlich stark betroffen sind, mit ehr niedrigeren Werten von 11% im mittleren Altersbereich um die 65 Jahre. Für die über 95-Jährigen ist die Abweichung vom Trend mit 54% besonders heftig.
Vergleich mit Modell, das die Saisonalität berücksichtigt
Welches Ergebnis erhält man, wenn das benutzte Modell die Saisonalität berücksichtigt und handhaben kann? Von Ulf Lorré, der oft auf tkp.at publiziert (z.B. [7]), habe ich als private Mitteilung eine Grafik aus einer Time-Series-Linear-Model (=TSLM) Berechnung, die dazu fähig ist, erhalten und dem hier vorgestellten Ergebnis als Hintergrund unterlegt:
Die kumulierten Übertrend-Sterbefallzahlen dieses TSLM-Modells, das die Saisonalität berücksichtigt, sind als orangefarbene Fläche dargestellt. In den Jahren 2011 bis Ende 2020 sind die Amplituden der Schwingungen um die Null-Linie erwartungsgemäß kleiner, etwa halb so hoch verglichen mit der einfachen Linear-Trend-Methode. Die Saisonalität kann nicht vollständig kompensiert werden, da die Winter-Sterbewellen mal früher und mal später eintreffen, also nicht exakt periodisch sind.
Interessant aber, daß ab Beginn 2021 auch hier ein markanter Anstieg auftritt, der von Zeitpunkt und Höhe der vorher beschriebenen rein linearen Berechnung gleicht. Beachtenswert: Die Jahresdifferenzen 2021 bis 2023 beider Methoden ähneln sich sehr. Die beiden Methoden arbeiten also unabhängig voneinander eine in den Rohdaten enthaltene Eigenschaft heraus.
Vergleich mit einer ganz anderen Methode
Mittels einer zwar kleinen aber repräsentativen Umfrage, also einer vollkommen unabhängigen Methode, wurden in den USA etwa 217.000 bis 332.000 „Impf“-Todesfälle bis Dezember 2021 abgeschätzt https://uncutnews.ch/die-neueste-covid-impf-todeszahl-eine-halbe-million-menschen/ . Gleiches Risiko für Deutschland mit rund einem Viertel der Bevölkerung angenommen ergibt 54.000 bis 83.000 Impfbedingte Sterbefälle je Jahr, nach Umrechnung von 11 auf 12 Monate also 59.000 bis 90.500, was zu den hier berechneten 75.000 je Jahr passen würde.
Zusammenfassung
Der Zeitverlauf der bevölkerungsnormierten Sterbefallzahlen wurde feinteilig für vierzehn je fünf Jahre umfassende Altersgruppen und eine 30-Jahre Gruppe analysiert zwischen 2011 und 2023 KW 4. Vom 1.1.2011 bis 1.1.2020 folgen alle diese Zeitverläufe mittelfristig sehr gut fast immer leicht fallenden linearen Trends, die daher eine gute Prognose ermöglichen.
In 2020, dem ersten Jahr der angeblichen „Corona-Pandemie“, die nach der korrekten klassischen Definition keine war, traten in keiner Altersgruppe Abweichungen vom fortgeschrieben Trend auf. Ab dem ersten Quartal 2021 sehen wir mit Ausnahme der beiden jüngsten Gruppen in allen vierzehn Altersgruppen hohe und ununterbrochen weiter steigende Übertrend-Sterbefallzahlen von zusammen etwa 52.000 je Jahr (2021) und 98.000 je Jahr (2022), das sind beachtliche 5,5% bzw. 10,5% der Sterbefälle eines normalen Jahres, z.B. dem Jahr 2019. Alle zehn Altersgruppen zwischen 35 und 80 Jahren sind ähnlich stark von über 10% Übertrend-Sterbefällen betroffen, die vier Gruppen ab 80 mit bis zu 30%.
Der Beginn des zeitgleichen Anstiegs der Sterbefälle in allen Altersgruppen über 30 Jahre Anfang 2021 legt es nahe, die Ursache in den beschönigend aber lügnerisch „Impfung“ genannten Genspritzen zu sehen, nicht aber in „Corona“ oder „Long Covid“, denn, falls das zutreffen würde, hätte der Anstieg schon Anfang bis Mitte 2020 beginnen müssen. Das ist aber nicht der Fall.
Quellen:
[2] Bevölkerungspyramide, Bevölkerung je Altersklasse https://service.destatis.de/bevoelkerungspyramide auf der Website unten „Daten herunterladen“ https://service.destatis.de/bevoelkerungspyramide/data/14_bevoelkerungsvorausberechnung_daten.csv
[3] Sterbefallzahlen ab 2017: https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Sterbefaelle-Lebenserwartung/Tabellen/sonderauswertung-sterbefaelle.html
[4] Sterbefallzahlen vor 2017: https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Sterbefaelle-Lebenserwartung/Tabellen/sonderauswertung-sterbefaelle-endgueltige-daten.html?nn=209016
[5] Impf-Verlauf Deutschland: https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Daten/Impfquotenmonitoring.xlsx
[6] Corona-Sterbefälle mit Symptomen: Die neueste Datei „Kochstudio-QD-MAKRO_23-02-xx.xlsm“ aus dem Verzeichnis https://netorgft6997483-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/hp841_querdenken-841_de/ElzOqifJtahAqAbgfYsSzsUBOCxmzOxgoFTGXMKHyOQbjQ
Nur eine kleine Auswahl der inzwischen sehr vielen Beobachtungen dazu:
https://uncutnews.ch/in-irland-gab-es-in-den-vergangenen-zwei-monaten-42-mehr-todesfalle-als-vor-der-einfuhrung-von-covid/
https://transition-news.org/irland-steigende-anzahl-an-todesfallen
https://uncutnews.ch/warum-gibt-es-so-viele-ueberzaehlige-todesfaelle-bei-kindern/
https://sciencefiles.org/2023/01/25/rund-278-000-von-covid-19-impfstoffen-getoetete-in-den-usa-studie-erbringt-katastrophales-bild-der-verbreitung-von-impfschaeden/
https://uncutnews.ch/neue-von-experten-begutachtete-studie-217-000-amerikaner-wurden-allein-im-ersten-jahr-durch-die-covid-impfstoffe-getoetet/
https://tkp.at/2023/01/28/studie-rechnet-mit-mindestens-215-000-us-impftodesfaelle-nur-im-jahr-2021/
https://reitschuster.de/post/menge-der-menschen-die-sich-zwischen-40-und-60-verabschieden-ist-immens/
https://corona-blog.net/2022/12/19/jetzt-auch-klare-spuren-der-4-und-der-5-corona-spritze-in-den-sterbefallzahlen/
https://tkp.at/2023/01/28/uebersterblichkeit-2022-warum-sommerhitze-keine-erklaerung-ist/
https://sciencefiles.org/2023/02/12/erster-direkter-beleg-dafuer-dass-uebersterblichkeit-mit-der-zahl-der-covid-19-geimpften-impfungen-steigt/
https://uncutnews.ch/die-gute-nachricht-die-sterblichkeitsrate-ist-inzwischen-weit-unter-den-normalwert-gesunken-die-schlechte-nachricht-nur-in-bulgarien/
https://tkp.at/2023/02/13/sinkende-lebenserwartung-in-deutschland-aerzteverband-fordert-sofortigen-impfstopp/
https://sciencefiles.org/2023/02/13/13-millionen-tote-durch-covid-19-impfung-build-back-better-erhaelt-eine-genozidale-wendung-neue-studie/
https://uncutnews.ch/neue-studie-zeigt-dass-schaetzungsweise-13-millionen-menschen-weltweit-durch-covid-impfstoffe-getoetet/
https://uncutnews.ch/so-viele-menschen-sind-in-letzter-zeit-ploetzlich-gestorben-was-ist-da-los/
https://sciencefiles.org/2023/02/27/der-naechste-beleg-dafuer-dass-covid-19-impfstoffe-toeten/
https://uncutnews.ch/anstieg-der-gesamtzahl-der-todesfaelle-in-japan-um-89-im-jahr-2022-regierung-empfiehlt-noch-mehr-zu-impfen/
https://sciencefiles.org/2023/03/03/anstieg-der-uebersterblichkeit-bei-krebs-atemwegserkrankungen-kreislauferkrankungen-alzheimer-daten-aus-schottland/
Meine bisherigen Analyse-Ergebnisse bei Corona-Blog.net :
- Zeitliche Korrelation Sterbefälle und „Impf“-Verlauf (Frühere Versionen: 1 und 2)
- Signale in den sommerlichen Tälern der Sterbefälle
- Mein Zwei-Parameter-Fit der Sterbefallzahlen der deutschen Bundesländer beweiset, daß diese signifikant positiv korrelieren mit der „Impf“-quote (frühere Version )
- Die langfristigen Folgen: Der Anstieg der Sterbefallzahlen seit Beginn der „Impf“-Kampagnen wird sichtbar in den gleitenden Jahresmittelwerten
- Klare Signale der Genspritzen im Verlauf des mittleren Sterbealters (Frühere Version)
- Wie sind die Altersgruppen betroffen , (frühere Versionen: 1 und 2)
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Sehr gute Zusammenstellung der Fakten zu „Corona“: 7. Argumente sowie 81 Wissenschaftler schreiben erneut 69 Seiten Brief an Abgeordnete
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