Gesundheitsorientierte Benutzer-Voreingenommenheit – 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 zeigen und darauf hinweisen. 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 belegen wollen. Fast alle haben jedoch einen gemeinsamen Fehler: Sie ignorieren den systematischen Fehler präventiver Interventionen, der leicht erkennbar, aber schwer zu korrigieren ist. Dieser Fehler wird als Healthy User Bias bezeichnet und bezieht sich auf die Verzerrung durch das Gesundheitsverhalten und den Gesundheitszustand der untersuchten Personen. Menschen mit höherem Einkommen, höherem Sozialstatus und höherer Bildung haben tendenziell einen gesünderen Lebensstil und entscheiden sich eher für vorbeugende Maßnahmen. Dadurch entsteht ein allgemeiner gesundheitlicher Vorteil, der zu scheinbar erfolgreichen Ergebnissen bei bestimmten Interventionen führt. Es gibt jedoch 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

Bei der Auswertung von Studien zu Covid-Impfungen werden oft Sensitivitätsanalysen durchgeführt, um die Plausibilität der Ergebnisse zu überprüfen. Dabei wird ein anderer Endpunkt gewählt, der keinen Zusammenhang mit der Intervention hat, um mögliche Verzerrungen zu erkennen. Leider werden solche Analysen in den meisten Studien zu Covid-Impfungen kaum durchgeführt. Es gibt jedoch einige Studien, die den Healthy User Bias berücksichtigen und auf Non-Covid-Sterblichkeit oder andere Endpunkte prüfen. Diese Studien zeigen, dass der Effekt von Covid-Impfungen möglicherweise geringer ist als zunächst angenommen. Es ist wichtig, den Healthy User Bias bei der Interpretation von Studienergebnissen zu berücksichtigen und weitere Untersuchungen durchzuführen, um realistische und aussagekräftige Ergebnisse 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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