Gesundheitsorientierte Nutzer-Voreingenommenheit – Grundlegende Unkenntnis der Impf-Befürworter

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 Gruppe von schwer kranken Personen verglichen wird. 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 aufzeigen. Für zukünftige wissenschaftliche Erfolge, die hauptsächlich auf Beobachtungsstudien basieren, sollte der Healthy User Bias stärker berücksichtigt und auf Plausibilität überprüft werden.

Verzerrung durch Gesundheitszustand in Beobachtungsstudien

Es gibt eine Vielzahl von Beobachtungsstudien seit 2021, die angeblich die Wirksamkeit von Covid-Impfungen wissenschaftlich belegen wollen. Diese Studien haben jedoch alle ein gemeinsames Problem: Sie ignorieren den systematischen Fehler des Healthy User Bias, der leicht erkennbar, aber schwer zu korrigieren ist. Der Healthy User Bias entsteht durch die unterschiedlichen Gesundheitszustände und Verhaltensweisen 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 entsteht ein scheinbarer Effekt der Intervention, obwohl der allgemeine Gesundheitsvorsprung ausschlaggebend ist.

Sensitivitätsanalysen und der Healthy User Bias bei Covid-Impfungen

In den Studien zu Covid-Impfungen werden kaum Sensitivitätsanalysen durchgeführt, um den Healthy User Bias zu überprüfen. Stattdessen werden willkürliche und sinnlose Variablen verwendet. Es gibt nur wenige Studien, die eine ernsthafte Sensitivitätsanalyse durchführen und den Healthy User Bias berücksichtigen. Einige dieser Studien zeigen, dass der Effekt der Impfung auf die Nicht-Covid-Sterblichkeit geringer ist als der scheinbare Effekt auf die Covid-Sterblichkeit. Dies deutet darauf hin, dass der Healthy User Bias eine Rolle spielt. Es ist wichtig, Sensitivitätsanalysen durchzuführen, um die Plausibilität der Ergebnisse zu überprüfen und den Einfluss des Healthy User Bias zu berücksichtigen

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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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