Gesunder Benutzer-Bias – Grundlegende Unkenntnis der Impfverfechter

Der Healthy User Bias und seine Auswirkungen auf Beobachtungsstudien

Der Healthy User Bias ist ein systematischer Fehler, der in Beobachtungsstudien zu scheinbaren Effekten von Interventionen führt. Dieser Fehler tritt auf, wenn eine Gruppe von Menschen, die gesund genug ist, um sich für eine Intervention zu entscheiden, mit einer anderen Gruppe verglichen wird, die mehr schwer kranke Personen enthält. In den letzten Jahren wurde dieser Fehler weitgehend ignoriert, weshalb die Ergebnisse von Beobachtungsstudien zu Covid-Impfungen besonders positiv aussehen. Es gibt jedoch vereinzelte Studien, die den Healthy User Bias untersuchen und jedes Mal zeigen, dass er vorhanden ist. Für zukünftige wissenschaftliche Erfolge, die hauptsächlich auf Beobachtungsstudien basieren, sollte der Healthy User Bias stärker berücksichtigt und auf seine Plausibilität hin überprüft werden.

Verzerrung durch den Gesundheitszustand

Es gibt unzählige Beobachtungsstudien seit 2021, die angeblich den Nutzen von Covid-Impfungen wissenschaftlich bewiesen haben. Fast alle haben jedoch einen gemeinsamen Fehler: Sie ignorieren den systematischen Fehler bei präventiven Interventionen, der relativ einfach erkennbar, aber kaum zu korrigieren ist. Dieser Fehler wird als Healthy User Bias bezeichnet. Menschen mit höherem Einkommen, höherem Sozialstatus und höherer Bildung haben oft einen gesünderen Lebensstil und entscheiden sich eher für vorbeugende Maßnahmen. Dadurch haben sie im Vergleich zu weniger privilegierten Menschen eine geringere Anzahl von schweren Krankheiten und Todesfällen. Wenn man nun eine bestimmte Intervention betrachtet und beide Gruppen vergleicht, scheint es, als wäre die Intervention erfolgreich. Tatsächlich liegt der Erfolg jedoch am allgemeinen Gesundheitsvorsprung der ersten Gruppe. Es gibt auch andere Faktoren, wie den funktionalen Zustand einer Person oder die selektive Verschreibung von Medikamenten, die zu einer Verzerrung führen können.

Sensitivitätsanalysen und der Healthy User Bias

Um den Healthy User Bias zu testen, können Sensitivitätsanalysen durchgeführt werden. Diese Analysen prüfen die Plausibilität und Sinnhaftigkeit der Ergebnisse. Es gibt jedoch keine einheitliche Methode für solche Analysen, und sie werden von den Studienautoren nach eigenem Ermessen durchgeführt. In den Studien zu Covid-Impfungen werden solche Analysen oft vernachlässigt oder mit willkürlichen Variablen durchgeführt. Es gibt nur wenige Studien, die ernsthafte Sensitivitätsanalysen durchführen und die Non-Covid-Sterblichkeit oder andere Endpunkte untersuchen. Einige dieser Studien haben gezeigt, dass der Healthy User Bias vorhanden ist und die Ergebnisse von Interventionen verfälschen kann. Es ist wichtig, den Healthy User Bias bei der Interpretation von Studienergebnissen zu berücksichtigen und weitere Untersuchungen durchzuführen, um die Plausibilität der Ergebnisse zu überprüfen

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Healthy User Bias – Fundamentales Unwissen der Impfapostel

Der healthy user bias ist ein systematischer Fehler, der scheinbare Effekte von Interventionen in Beobachtungsstudien erzeugt. Ursache ist der Vergleich zwischen zwei Gruppen, von denen eine hinreichend gesund ist, um sich für die Intervention zu entscheiden. Die andere Gruppe enthält mehr schwer bis todkranke Personen. Dieser Fehler ist in den letzten Jahren weitgehend ignoriert worden, weswegen die Covid-Injektionen in Beobachtungsstudien besonders gut ausschauen. Es gibt allerdings vereinzelte Studien, die darauf untersuchen und den healthy user bias jedes mal zeigen. Für kommende, angebliche Erfolge der Wissenschaft, die fast ausschließlich auf Beobachtungsstudien gründen, soll der healthy user bias deutlich stärker reklamiert und auf entsprechende Prüfungen zwecks Plausibilität unrealistisch beeindruckender Ergebnisse gepocht werden. Verzerrung durch Gesundheitszustand Scheinbar unendlich ist die Anzahl der Beobachtungsstudien

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