Gesundheitsbezogene Nutzer-Voreingenommenheit – Grundlegende Unkenntnis der Impfbefürworter

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 untersuchen und jedes Mal zeigen. Für zukünftige wissenschaftliche Erfolge, die fast ausschließlich auf Beobachtungsstudien basieren, sollte der Healthy User Bias stärker berücksichtigt und auf Plausibilität unrealistisch beeindruckender Ergebnisse geprüft werden.

Der Healthy User Bias bedeutet, dass Menschen, die einen gesünderen Lebensstil pflegen, sich eher für präventive Interventionen entscheiden. Dies führt zu einem allgemeinen gesundheitlichen Vorteil, der zu geringeren unerwünschten Ergebnissen im Vergleich zu weniger privilegierten Menschen führt. Es gibt auch den Begriff des confounding by functional status, der sich auf den unmittelbaren Gesundheitszustand einer Person bezieht. Dieser Zustand kann die Entscheidung für eine Intervention beeinflussen. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, den Healthy User Bias zu korrigieren, aber keine überzeugt wirklich.

Sensitivitätsanalysen sind eine Möglichkeit, den Healthy User Bias zu testen. Dabei wird ein Endpunkt gewählt, der nichts mit der Intervention zu tun hat, um die Plausibilität der Ergebnisse zu überprüfen. In den Studien zu den Covid-Impfungen werden jedoch nur selten solche Analysen durchgeführt. Es gibt nur wenige Studien, die sich ernsthaft mit dem Healthy User Bias auseinandersetzen. Einige dieser Studien haben gezeigt, dass der Effekt der Impfung auf die Nicht-Covid-Sterblichkeit statistisch signifikant ist und somit ein Healthy User Bias vorliegt.

Es ist wichtig, den Healthy User Bias bei der Interpretation von Beobachtungsstudien zu berücksichtigen und Sensitivitätsanalysen durchzuführen, um die Plausibilität der Ergebnisse zu überprüfen. Es gibt jedoch noch viel Forschungsbedarf, um die Auswirkungen des Healthy User Bias besser zu verstehen und mögliche Korrekturmaßnahmen zu entwickeln

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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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