Gesundheitsbezogene Nutzer-Voreingenommenheit – Grundlegendes Unwissen 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 positiv dargestellt wurden. Es gibt jedoch vereinzelte Studien, die den Healthy User Bias untersuchen und jedes Mal zeigen. Für zukünftige wissenschaftliche Erfolge, die hauptsächlich auf Beobachtungsstudien basieren, sollte der Healthy User Bias stärker berücksichtigt und auf Plausibilität unrealistisch beeindruckender Ergebnisse geprüft werden.

Der Healthy User Bias bezieht sich auf die Verzerrung durch das Gesundheitsverhalten und den Gesundheitszustand der untersuchten Personen. Menschen mit höherem Einkommen, höherem Sozialstatus und höherer Bildung haben in der Regel einen gesünderen Lebensstil und entscheiden sich eher für präventive Interventionen. Dadurch haben sie einen allgemeinen gesundheitlichen Vorteil, der zu geringeren unerwünschten Ergebnissen im Vergleich zu weniger privilegierten Menschen führt. Wenn man eine bestimmte Verhaltensweise betrachtet und beide Gruppen vergleicht, scheint es, als wäre diese erfolgreich im Verhindern von unerwünschten Ergebnissen. Tatsächlich ist jedoch der allgemeine „Gesundheitsvorsprung“ ausschlaggebend.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, den Healthy User Bias zu korrigieren, aber keine davon ist überzeugend. Eine Möglichkeit ist die Durchführung von Sensitivitätsanalysen, bei denen ein Endpunkt gewählt wird, der nichts mit der Intervention zu tun hat, um die Plausibilität der Ergebnisse zu überprüfen. In Bezug auf die Covid-Impfungen gibt es nur wenige Studien, die solche Analysen durchgeführt haben. Einige dieser Studien haben einen Healthy User Bias festgestellt und gezeigt, dass der vermeintliche Schutz vor Covid-19 nicht so stark ist, wenn man andere Endpunkte betrachtet. Es ist wichtig, Sensitivitätsanalysen in den Studien zu den Covid-Impfungen durchzuführen, um eine realistischere Einschätzung der Effektivität zu erhalten.

Impfjubel im Tunnelblick

In den Studien zu den Covid-Impfungen werden Sensitivitätsanalysen oft vernachlässigt. Es gibt nur wenige Studien, die eine ernsthafte Prüfung auf Non-Covid-Sterblichkeit oder allgemeine Sterblichkeit durchführen. Einige dieser Studien haben einen Healthy User Bias festgestellt und gezeigt, dass der vermeintliche Schutz vor Covid-19 nicht so stark ist, wenn man andere Endpunkte betrachtet. Es ist wichtig, dass zukünftige Studien zu den Covid-Impfungen Sensitivitätsanalysen durchführen, um eine realistischere Einschätzung der Effektivität zu erhalten

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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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