In den Zulassungsstudien wurde eine Impfwirksamkeit (VE) von rund 95% angegeben. Auch in den meisten Beobachtungsstudien nach Beginn der Massenimpfungen wurde von einer Wirksamkeit von über 90% in den ersten 6 Monaten gesprochen. Ein drastischer Rückgang der Covid-19-Erkrankungen, -Krankenhauseinweisungen und -Todesfälle schien diese hohe VE zu bestätigen. Dieser Rückgang begann jedoch bereits zu einer Zeit, als erst ein geringer Prozentsatz der Bevölkerung geimpft war und kann daher nicht (allein) durch die Effektivität der Impfung erklärt werden, sondern lässt sich auch auf die deutlichen saisonalen Schwankungen der SARS-CoV2-Aktivität zurückführen (Anm: ein Faktor, der jedoch in der öffentlichen Darstellung weitgehend ignoriert wurde). Es ist bekannt, dass es bei Beobachtungsstudien zahlreiche Verzerrungsquellen gibt, welche die Ergebnisse verfälschen können. Diese Verzerrungsquellen wurden jedoch meist nicht berücksichtigt und bemerkenswerter Weise gab es darüber kaum Diskussionen.
Manche Verzerrungsquellen lassen sich in Beobachtungsstudien nur schwer analytisch beheben; dazu gehören etwa unterschiedliches Expositionsrisiko oder verschiedene Testverfahren. Diese Studie konzentriert sich daher auf auf 3 vermeidbare Verzerrungsquellen, die bei Nichtbeachtung die Studienergebnisse massiv verfälschen können und zeigt diese Auswirkungen an Hand realer Datensätze:
- Verzerrung durch das Zählfenster (case counting window bias): Eine entscheidende Ursache zur Überschätzung der VE liegt in der unterschiedlichen Zählweise der Covid-19-Fälle zwischen geimpften und ungeimpften Personen und dem dadurch entstehenden unterschiedlich langen Untersuchungszeitraum. Während in der Gruppe der Ungeimpften jeder Covid-19-Fall von Studienbeginn an gezählt wird, fallen in der Impfstoff-Gruppe Infektionen bis 14 Tage nach der 2.Impfdosis (Anm: gelegentlich auch mehr) aus der Statistik heraus bzw. werden in vielen Studien sogar der ungeimpften Gruppe zugerechnet (Anm: das gleiche gilt nach jeder Auffrischungs-Impfung). Durch diese Zählweise kann sogar für einen vollkommen unwirksamen Impfstoff eine relevante VE errechnet werden (Anm: Tabelle 1 in der Studie zeigt einen anschaulichen Vergleich, wie sich die Impfeffektivität mit und ohne Berücksichtigung dieser Verzerrungsquelle ändert). Korrekt wären gleich lange Untersuchungszeiträume in beiden Gruppen sowie eine gesonderte Betrachtung der Fälle zwischen Impfung und Beobachtungsbeginn inkl. Vergleich eines gleich langen Zeitraumes in der ungeimpften Gruppe.
- Eine weitere Verzerrungsquelle ist die Altersverzerrung (die unterschiedliche Impf- und Infektionsrate je nach Alter). Während bei junge Menschen auf Grund häufiger Sozialkontakte mehr Infektionen registriert wurden jedoch eine niedrigere Impfrate, zeigte sich alten Menschen das
das umgekehrte Bild (deutlich höhere Impfquote bei weniger Infektionen). Berücksichtigt man die Altersverzerrung nicht, kann man auch hier – selbst bei einem unwirksamen Impfstoff – den Eindruck einer guten Impfeffektivität konstruieren (Anm: siehe Tabelle 2; ohne Berücksichtigung des Schweregrades sagen die reinen Infektionszahlen darüber hinaus nicht viel aus; vor allem, wenn man berücksichtigt, dass man durch isolierte PCR-Tests ohne Klinik keine Infektionen nachweisen kann).
- Die 3. Verzerrungsquelle liegt im unterschiedlichen Expositionszeitraum von geimpften und ungeimpften Personen. Die höchsten Infektionsraten wurden um den Jahreswechsel registriert. Die Erfassung der geimpften Covid-19-Fälle begann jedoch frühestens im Februar 2021 (Anm: für den Hauptteil der Bevölkerung sogar noch deutlich später) – nämlich erst nach „vollständiger Immunisierung“ (d.h. 2 Impfdosen) + 14 Tage, während Infektionen in der ungeimpften Gruppe von Beginn an gezählt wurden (d.h. inkl. der Zeit mit dem höchsten Infektionsrisiko). Durch die Saisonalität des SARS-CoV2-Virus, mit natürlicherweise abnehmenden Infektionszahlen ab Februar/März, könnte somit auch für einen wirkungslosen Impfstoff eine relevante VE errechnet werden (Anm: siehe Tabelle 3; die steigenden Impfdurchbrüche mit Beginn der neuen Virussaison im Herbst wurden mit einem Nachlassen der Impfwirksamkeit und neuen Varianten erklärt und zu Booster-Impfungen geraten. Damit fielen wieder 2 Wochen nach Impfung aus der Statistik und beschönigten so die Fallzahlen der „Geboosterten“ und „Ungeboosterte“ wurden als „unzureichend immunisiert“ deklariert und die Verzerrung durch das Zählfenster begann von neuem).
Als zusätzliche Einflussfaktoren werden noch unterschiedliche Test-Frequenzen, Fehlklassifizierung des Impfstatus infolge ungenügender Daten und unterschiedliches Erkrankungsrisiko auf Grund von Begleiterkrankungen erwähnt.
Diese Verzerrungsquellen können die tatsächliche VE der Covid-19-Impfstoffe massiv verfälschen (laut Studie um 50-70% – dieses Ausmaß überraschte sogar die Autoren). Abhilfe könnten randomisierte Studien schaffen, die jedoch seit Beginn der Massenimpfungen nicht mehr durchgeführt wurden. Im Gegenteil, es wurde sogar die einzige wirkliche Kontrollgruppe – die Placebo-Gruppen der Zulassungsstudien – mit Beginn der Massenimpfungen ebenfalls geimpft und die Studien (die vorschriftsmäßig noch einige Jahre weiterlaufen sollten) damit vorzeitig beendet. Auch eine transparente Datenoffenlegung von beispielsweise Infektionsdatum und Impfdatum, Altersverteilung nach Impfstatus, zusätzlichen Risikofaktoren nach Impfstatus und Infektionszahlen im Zeitraum bis zur Impfwirksamkeit bei den Beobachtungsstudien könnte die Qualität der Studien erheblich verbessern (Anm: Diese Vermeidung einer wissenschaftlich korrekten Methodik und die fehlende Datenoffenlegung zur Überprüfung der Ergebnisse durch andere Wissenschaftler trägt nicht gerade zum Vertrauensaufbau bei).
(Anm: Eine weitere, in der Studie nicht erwähnte Verzerrung liegt in der Tatsache, dass viele Covid-19-Infektionen bereits vor der Impfung bzw. in der „blinden Zeit“ bis zu 14 Tage nach „Vollimmunisierung“ oder Boosterung erfolgten und die Betroffenen dadurch bereits eine natürliche Immunität hatten, die die VE der Impfung zusätzlich beschönigte).