Gesundheitsbezogene Nutzer-Voreingenommenheit – Grundlegende Unkenntnis der Impf-Befürworter

Der Healthy User Bias ist ein systematischer Fehler, der in Beobachtungsstudien scheinbare Effekte von Interventionen erzeugt. 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 Covid-Impfungen in Beobachtungsstudien besonders gut aussehen. Es gibt jedoch vereinzelte Studien, die den Healthy User Bias aufzeigen. Für zukünftige wissenschaftliche Erfolge, die hauptsächlich auf Beobachtungsstudien basieren, sollte der Healthy User Bias stärker berücksichtigt und auf seine Plausibilität hin überprüft werden.

Der Healthy User Bias entsteht durch den Gesundheitszustand und das Gesundheitsverhalten der untersuchten Personen. Menschen mit höherem Einkommen, höherem Sozialstatus und höherer Bildung haben oft einen gesünderen Lebensstil und entscheiden sich eher für präventive Interventionen. Dadurch haben sie einen allgemeinen gesundheitlichen Vorteil und ein geringeres Risiko für schwere Krankheiten und Tod im Vergleich zu weniger privilegierten Menschen. Wenn man eine bestimmte Verhaltensweise betrachtet und beide Gruppen vergleicht, scheint es, als wäre diese Verhaltensweise erfolgreich im Verhindern von unerwünschten Ergebnissen. Tatsächlich ist jedoch der allgemeine Gesundheitszustand ausschlaggebend.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, den Healthy User Bias zu korrigieren, aber keine davon ist überzeugend. Sensitivitätsanalysen können verwendet werden, um die Plausibilität eines Ergebnisses zu überprüfen. In den Studien zu den Covid-Impfungen werden jedoch nur selten solche Analysen durchgeführt. Es gibt nur wenige Studien, die die Non-Covid-Sterblichkeit oder die Gesamtsterblichkeit untersuchen. Einige dieser Studien haben gezeigt, dass der Effekt der Impfung auf die Non-Covid-Sterblichkeit statistisch signifikant ist, aber nicht sehr eindrucksvoll. Es liegt also ein Healthy User Bias vor.

Es ist wichtig, den Healthy User Bias bei zukünftigen Studien zu berücksichtigen und auf seine Plausibilität hin zu überprüfen. Sensitivitätsanalysen können dabei helfen, die Ergebnisse zu validieren. Es ist auch wichtig, dass die Öffentlichkeit über den Healthy User Bias informiert wird, um eine realistische Einschätzung der Effektivität von Interventionen zu ermöglichen

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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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