Horst D. Deckert

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Warum ist die Übersterblichkeit im Impfjahr (2021) höher als im Pandemiejahr (2020)?

von Prof. Dr. Christof Kuhbandner

Seit vielen Wochen versterben in Deutschland und europaweit deutlich mehr Menschen als in den Vorjahren (Übersterblichkeit). Die Gründe dafür sind nachvor nicht zufriedenstellend geklärt. In den folgenden Analysen wird untersucht, inwiefern möglicherweise ein Zusammenhang zwischen der beobachteten Übersterblichkeit und der Anzahl der verabreichten COVID-Impfungen besteht. Dazu wird anhand der vom Statistischen Bundesamt veröffentlichten Sterbefallzahlen, der vom RKI veröffentlichten Zahlen zur Anzahl der COVID-Todesfälle (Sterbedatum) und der Anzahl der verabreichten Erst-, Zweit- und Booster-Impfungen, sowie der von Our World in Data veröffentlichten Daten zur Anzahl der Booster-Impfungen und der Übersterblichkeit in verschiedenen Ländern analysiert, inwiefern der Verlauf der Übersterblichkeit mit dem Verlauf der Impfungen zeitlich zusammenhängt.

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Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl der Verlauf der Todesfälle im Jahr 2021 als auch der Verlauf der Übersterblichkeit mit einer leichten Zeitverzögerung nahezu exakt den Verlauf der Erst-, Zweit- und Booster-Impfungen widerspiegelt: Steigt die Anzahl der Impfungen, steigt kurz darauf auch die Anzahl der Todesfälle bzw. Übersterblichkeit, sinkt die Anzahl der Impfungen, sinkt kurz darauf auch die Anzahl der Todesfälle bzw. die Übersterblichkeit. Das empirische Bild, das sich bisher abzeichnet, ist folgendermaßen:

Der Zusammenhang ist sehr stark: Das zeigt beispielsweise eine tagesgenaue Zusammenhangsanalyse (7-Tage-gleitende Mittelwerte) der deutschen Daten. Beispielsweise korreliert der Verlauf der Übersterblichkeit (Zunahme der Todesfälle im Jahr 2021 verglichen mit dem Durchschnitt der fünf Vorjahre) im Zeitraum von Anfang März bis Ende Mai mit den Erstimpfungen in einer Höhe von r = 0.95. Aktuell wird das Zusammenhangsmuster mit komplexeren statistischen Verfahren analysiert, die ersten Ergebnisse bestätigen die starken Zusammenhänge.

Der Zusammenhang wird beobachtet trotz unterschiedlicher Impfmuster: Eine Analyse auf der Ebene der einzelnen Bundesländer zeigt, dass die Übersterblichkeit je nach Bundesland variiert, und zwar jeweils in Abhängigkeit vom spezifischen Impfmuster eines Bundeslandes.

Der Zusammenhang zeigt sich über verschiedene Länder hinweg: Ein solcher Zusammenhang zeigt sich in allen bisher genauer untersuchten weiteren Ländern. Eine länderübergreifende Analyse über 15 Länder mit verfügbaren Daten zur Booster-Impfung und zur Übersterblichkeit zeigt einen sehr hohen länderübergreifenden statistischen Zusammenhang zwischen der Übersterblichkeit und den Impfungen.

Ausschluss möglicher Drittvariablen-Erklärungen: Eine Analyse möglicher Drittvariablen zeigt, dass naheliegende Drittvariablen wie die Anzahl der COVID-Todesfälle oder die Anzahl der SARS-CoV-2- Infektionen den beobachteten Zusammenhang zwischen der Übersterblichkeit und den Impfungen nicht erklären können.

Die existierenden Sicherheitsanalysen sind methodisch ungeeignet: Eine genauere Betrachtung der vom Paul-Ehrlich-Institut (PEI) verwendeten Sicherheitsanalysen zeigt, dass damit mögliche Sicherheitsprobleme nicht detektiert werden können. Das PEI verwendet eine sogenannte Observed- versus-Expected-Analyse, bei der die Anzahl der gemeldeten Verdachts-Todesfälle mit der Anzahl der angesichts der Zusammensetzung der geimpften Personengruppe statistisch zu erwartenden Anzahl an Todesfällen verglichen wird. Allerdings macht eine solche Analyse nur dann Sinn, wenn alle im zeitlichen Zusammenhang mit den Impfungen auftretenden Todesfälle gemeldet werden würden, unabhängig davon, ob ein Zusammenhang mit der Impfung vermutet wird, was aber nicht der Fall ist.

Weitere Hinweise aus existierenden Studien: Weitere Hinweise darauf, dass womöglich mehr Menschen an den COVID-Impfungen versterben, als bisher vermutet, zeigen auch weitere Studien: Eine Studie aus England zeigt, dass sich im Zeitraum der Impfungen die Sterberate in der Gruppe der Ungeimpften in etwas verdreifacht hat, was offenbar darauf zurückzuführen ist, dass Personen im Zeitraum von zwei Wochen nach den Impfungen als „ungeimpft“ fehlklassifiziert werden. Eine genauere Betrachtung der damaligen Zulassungsstudie zum Pfizer/BioNTech-Impfstoffs zeigt, dass dort im nachverfolgten Beobachtungszeitraum in der Impfgruppe insgesamt vier Personen mehr verstorben sind als in der Placebogruppe. Dieser Unterschied ist zwar nicht statistisch signifikant, was aber daran liegen kann, dass mit der verwendeten Stichprobengröße Nebenwirkungen dieser Größenordnung nicht mit statistischer Signifikanz nachgewiesen werden können.

Die beschriebenen Befunde zeigen demnach, dass es sich – zumindest laut dem Stand der bisherigen Analysen – um einen universellen Effekt über verschiedene Regionen und Länder hinweg handelt, der je nach Impfmuster einer Region oder eines Landes spezifisch auftritt. Es handelt sich um korrelative Befunde, die hinsichtlich kausaler Schlussfolgerungen vorsichtig zu interpretieren sind. Allerdings legt das beobachtete Befundmuster einen kausalen Effekt nach den üblichen Kriterien der Ableitung kausaler Schlussfolgerungen aus beobachteten Korrelationen in der medizinischen Forschung nahe (siehe z.B. Methoden zur Bewertung der Kausalität in Beobachtungsstudien, Dtsch Arztebl.).

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Die komplette Analyse von Christof Kuhbandner finden Sie hier und im Anhang als PDF.

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