«Zu wackelige Grundlage, um Junge zur Impfung zu nötigen» (2)

Red. – Im ersten Teil dieses Beitrags setzte sich der Autor Konstantin Beck mit den erwünschten Wirkungen der Covid-Impfung auseinander. Im folgenden zweiten Teil geht es um ihre unerwünschten Wirkungen. Konstantin Beck ist Titularprofessor für Gesundheitsökonomie an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät der Universität Luzern. Während 27 Jahren war er Aktuar in der Krankenversicherung und von 2007 bis 2020 Leiter des CSS-Instituts. Konstantin Beck ist Co-Autor des Buchs «Corona in der Schweiz». Gemeinsam mit Andreas Kley, Peter Rohner und Pietro Vernazza hat er kürzlich «Der Corona-Elefant» herausgegeben. Der folgende Beitrag ist eine gekürzte und aktualisierte Fassung des von Beck verfassten Kapitels «Ist die Impfung ein kategorischer Imperativ? – Eine Analyse aus ökonomischer Sicht» aus diesem Buch*.

Unerwünschte Wirkungen – das Nebenwirkungsrisiko

Es bleibt die Frage, wie gefährlich die Impfung selbst ist. Wir vergleichen dazu Daten von Swissmedic und Bundesamt für Gesundheit (BAG) zur Schweiz, die Publikation des Paul-Ehrlich-Instituts Erlangen zu Deutschland und die Angaben des niederländischen Ministeriums für Gesundheit, Wohlfahrt und Sport. Die Daten wurden am 16.12.2021 erhoben, dabei sind die Niederlande nahezu tagesaktuell, während für Deutschland der zeitliche Rückstand 1,5 Monate (!) beträgt. 

Die Unterschiede in der Meldehäufigkeit sind auffallend gross. Meldungen können ausbleiben, weil ein Symptom nicht als Nebenwirkung erkannt worden ist (was vor allem bei multimorbiden und älteren Personen oft der Fall sein dürfte) oder weil der Meldeprozess schlecht organisiert ist. Dass die Erfassung von Gesundheitsdaten in den Niederlanden grundsätzlich besser organisiert ist als in Deutschland und in der Schweiz, ist dem langjährigen Beobachter schon lange bekannt.

Überraschend ist eher, dass sich die Länderunterschiede bei den schwerwiegenden Nebenwirkungen umkehren. Ist die Schweizer Bevölkerung anfälliger, was die Impfung angeht, oder liegt ein Messfehler vor? Vieles spricht für den Messfehler, denn Swissmedic meldet bei doppelter Häufigkeit der Meldungen von mutmasslichen schwerwiegenden Fällen nur halb so viele Todesfälle (2,72 Todesfälle pro 100’000 Geimpfte in der Schweiz gegenüber 4,77 in den Niederlanden). 

Es fiel von Beginn der Impfkampagne an auf, dass bei Todesfällen in Zusammenhang mit Impfungen von den amtlichen Stellen wesentlich grössere Zurückhaltung geübt worden ist als bei der Publikation von Covid-19-Todesfällen. So schreibt Swissmedic: «In 159 der schwerwiegenden Fälle sind Personen in unterschiedlichem zeitlichen Abstand zur Impfung gestorben. Trotz einer zeitlichen Assoziation gibt es in keinem Fall konkrete Hinweise, dass die Impfung die Ursache für den Todesfall war.» Die Behauptung geht sogar so weit, dass in der Schweiz noch keine einzige Person als Folge der Impfung verstorben sei. Zieht man die oben beschriebene, offensichtlich kümmerliche Datenlage von Swissmedic in Betracht, so ist eine solche Aussage zumindest kühn. 

Es ist methodisch schwierig, eine relativ kleine, durch die Impfung bedingte Sterblichkeit vor dem Hintergrund einer viel grösseren, natürlichen Sterblichkeit zu erkennen. Ein interessanter Ansatz findet sich bei Kuhbandner¹, der sich an der Gesamtsterblichkeit in Deutschland im Jahr 2021 orientiert. Weil Deutschland zehnmal grösser ist als die Schweiz, lassen sich in den Sterbedaten Muster erkennen, die in der Schweiz im zufälligen Rauschen untergehen können. 

Der springende Punkt ist, dass Kuhbandner eine hoch signifikante, zeitliche Korrelation zwischen den Impfungen pro Tag und den Non-Covid-Todesfällen pro Tag feststellt. Zwar ist das noch keine kausale Argumentation, aber dass sich ein Impfverlauf im zeitgleichen Verlauf der Todesfälle einer so riesigen Bevölkerung nachzeichnen lässt, ist doch in hohem Masse Besorgnis erregend.

Verhältnis von Nutzen zu Schaden

Unsere nachfolgenden Kalkulationen zu möglichem Nutzen und Schaden der Impfung basieren auf den Daten von BAG und Bundesamt für Statistik. Wir ziehen lediglich dort die aussagekräftigeren Daten aus den Niederlanden hinzu, wo die entsprechende Information aus der Schweiz nicht verfügbar ist. 

Wir berechnen als Erstes pro Alters- und Geschlechtsgruppe die Anzahl Personen, die durch die Impfung vom Tod durch Covid-19 geschützt werden können (Spalte 1 in Tabelle 4). Diese Zahl leiten wir aus dem Mortalitätsrisiko, also aus den mit Covid-19 gelabelten Todesfällen pro Einwohner ab, wie sie vom BAG für 2020 publiziert worden sind. Warum 2020? In diesem Jahr gab es noch keine Geimpften, so dass die Statistik von 2020 das Mortalitätsrisiko unabhängig von Impfeffekten wiedergibt. Stimmt die Annahme der Virologen, dass die Gefährlichkeit des Virus mit der Zeit natürlicherweise abnehmen wird, so dürften wir durch diesen Rückgriff auf das Jahr 2020 das Mortalitätsrisiko (und damit den Nutzen der Impfung) eher überschätzen. Zusätzlich berücksichtigen wir jedoch auch, dass die Impfung keine hundertprozentige Wirkung hat². 

Tabelle 4: Durch die Impfung gerettete und durch Nebenwirkungen möglicherweise verlorene Leben bezogen auf 1 Million Einwohner

Geschlecht	Alter	Durch Impfung gerettete Leben pro 1 Mio. Einwohner	Wegen vermuteter Nebenwirkungen verlorene Leben pro 1 Mio. Einwohner	Differenz = netto gerettete und verlorene Leben pro 1 Mio. Einwohner	Anzahl Personen, die geimpft werden müssen, um eine Person vor dem Tod an Covid-19 zu schützen (NNT)
Männer
	20-29 Jahre	0.5	3.9	-3.4	—
	30-39	2.1	3.9	-1.8	—
	40-49	5.2	11.1	-5.9	—
	50-59	34.1	11.1	23.0	43’530
	60-69	172.6	11.1	161.6	6’190
	70-79	721.5	81.9	639.6	1’563
	80+	3’662.1	358.2	3’303.9	303
Frauen
	20-29 Jahre	0.0	3.9	-3.9	—
	30-39	1.3	3.9	-2.6	—
	40-49	3.1	11.1	-8.0	—
	50-59	10.9	11.1	-0.2	—
	60-69	56.4	11.1	45.3	22’059
	70-79	322.7	81.9	240.8	4’153
	80+	2’451.5	358.2	2’093.3	478

All das zusammen ergibt die Spalte 1 in Tabelle 4. Sie zeigt den erwarteten Verlauf: Das Mortalitätsrisiko steigt rasant mit dem Alter und ist bei Frauen durchgehend geringer als bei Männern. So konnte 2020 kein einziger Todesfall bei jungen Frauen nachgewiesen werden, während bei den jungen Männern zu vermuten ist, dass pro 2 Millionen Geimpfte ein Todesfall vermieden werden dürfte (was den tabellierten 0.5 bei 1 Million Geimpften entspricht).

Es gibt allerdings in der Schweiz nur 540‘000 Männer im Alter von 20-29 Jahren. Würden alle diese Männer geimpft, so würde ¼ Mann vor dem Tod an Covid-19 verschont. Wir sehen schon jetzt: Die schützende Wirkung der Impfung ist bei jungen Erwachsenen so gering, dass auch ein sehr kleines Nebenwirkungsrisiko ihren Nutzen ins Gegenteil verkehren dürfte.

Beim Nebenwirkungsrisiko (Spalte 2 in Tabelle 4) stützen wir uns auf die Angaben der Niederlande zur vermuteten Häufigkeit tödlicher Nebenwirkungen. Auch diese Werte sind bei jungen Menschen eher gering. Unter 40 Jahren sprechen wir von 4 Fällen pro Million. Aber weil der vermutete Nutzen (in Spalte 1) noch geringer ist, ergibt sich in der dritten Spalte eine negative Differenz, und zwar bei den Männern bis 49 Jahre, bei den Frauen bis 59 Jahre. Das bedeutet, vorsichtig formuliert, es ist bei (durchschnittlich gesunden) jungen Menschen eher unwahrscheinlich, dass die Impfung einen positiven Beitrag zu ihrer Gesundheit liefert. Es besteht eher die Gefahr, dass das Nebenwirkungsrisiko grösser sein könnte als der mögliche Nutzen.

Mit den verfügbaren Daten lässt sich für die Gruppen mit positiven Nettoeffekten in Spalte 3 zudem berechnen, wie viele Personen geimpft werden müssen, um eine einzige Person vor dem Tod an Covid-19 zu schützen. In der Literatur wird diese Zahl «number needed to treat» (NNT, Anzahl, die ‚geimpft‘ werden muss) genannt. Je grösser die Gefahr durch Covid-19 für die entsprechende Gruppe, je geringer die Anzahl Todesfälle als Nebenwirkung der Impfung respektive je wirksamer die Impfung, desto geringer ist auch die NNT. Je geringer hingegen die Anzahl krankheitsbedingter Todesfälle, je schlechter der Impfschutz und je höher die Anzahl tödlicher Impfschäden sind, desto höher ist die NNT.  

Spalte vier zeigt die Resultate. So ist die Risikobeurteilung bei den 50-jährigen Männern und bei den 60-jährigen Frauen in Spalte 3 zwar positiv. Es müssen jedoch Zehntausende geimpft werden, um eine einzige Person vor einem tödlichen Ausgang einer Covid-19 Infektion zu schützen.

Wer nun junge Menschen, denen während zweier Jahre die Ausbildungs- und die persönlichen Entwicklungsmöglichkeiten massiv eingeschränkt worden sind, als Impf-Muffel oder Pandemie-Beschleuniger beschimpft, der sollte vielleicht einmal die verfügbaren amtlichen Statistiken studieren.

Es ist anzunehmen, dass auch bei Kindern der Nutzen der Impfung kleiner sei, als der mögliche Schaden. Allerdings sind die bisher verfügbaren Daten dieser Altersgruppe so spärlich und verzerrt, dass hier auf eine genaue Kalkulation verzichtet wurde. 

Natürlich gibt es bei der Impfung auch Gewinner (ausserhalb der Pharma-Industrie). Betrachten wir dazu die Frauen 80+. In dieser Gruppe retten wir mit jeder 478. Impfung das Leben einer Frau. Das ergibt 2‘093 Gerettete pro 1 Million Geimpfte. Dieser Effekt geht einher mit 358 Frauen 80+, welche vermutlich wegen der Impfung sterben dürften, und 366 weiteren, welche schwere, aber nicht tödliche Schädigungen in Kauf nehmen müssten³. Aber immerhin, die Nutzensituation sieht hier deutlich positiver aus. 

Kritische Einwände betreffen die Validität der Daten. Von den Impfversagern ist beispielsweise unbekannt, wie sich diese auf die Altersgruppen verteilen. Es ist möglich oder wahrscheinlich, dass sie bei sehr alten Personen häufiger auftreten als bei jüngeren. Wenn dem so ist, dann wird das Todesfall-Risiko der Impfung für die jungen Jahrgänge überschätzt (Spalte 2 in Tabelle 4). Anderseits sind die Resultate basierend auf der Mortalität (Spalte 1) zu positiv, weil darin auch Fälle enthalten sind, die nicht an, sondern lediglich mit Covid-19 verstorben sind. 

Über langfristige Schäden der Impfung ist gar nichts bekannt. Es sei daran erinnert: Ein wichtiger Grund für die liberale Coronapolitik Schwedens liegt in der Erfahrung mit chronischen Schädigungen bei Kindern auf Grund der landesweiten Schweinegrippe-Impfung.

Festzuhalten ist, dass auch bei Spätschäden die Leidtragenden die jungen Jahrgänge sein könnten, während die Senioren auf Grund ihrer kurzen Lebenserwartung nicht darunter leiden werden. 

Fazit

Wir legten den Fokus auf die Impfpolitik, wo auf breiter Front die Forderung nach Einführung einer allgemeinen Impfpflicht erhoben worden ist. Diese stellt nicht nur einen Eingriff in die Menschenwürde dar, sie ist auch rein sachlich kaum zu rechtfertigen. 

Die ethische Mindestvoraussetzung für eine allgemeine Impfpflicht wäre der Nachweis von Wirksamkeit und minimalem Schadenrisiko. Beide Nachweise konnten gestützt auf ausschliesslich amtliches Zahlenmaterial nicht für alle Altersgruppen erbracht werden. Dort, wo positive Effekte auftreten, zum Beispiel beim Anteil der Geimpften an den Todesfällen, zeigt sich, dass die Impfung in der Lage zu sein scheint, in einem von vier Fällen den Tod an Covid-19 zu vermeiden. Das ist deutlich weniger, als was der Durchschnittsmensch von der Impfung erwarten dürfte.

Weil trotz hohen Impfquoten die Ansteckungsraten in jüngster Zeit 50 Prozent über den Spitzenwerten seit Pandemiebeginn liegen, fällt auch das Argument der Eindämmung eines externen Effekts durch flächendeckende Impfung in sich zusammen. Es ist rein statistisch gar nicht möglich, dass nur die Ungeimpften für diesen Infektionspeak verantwortlich sein sollen. 

Auf Grund unserer Berechnungen, die Verzerrungen in den Daten unbereinigt liessen, sodass es tendenziell zu einer Überschätzung des individuellen Impfnutzens kommt, kann nicht ausgeschlossen werden, dass die Impfung bei jungen Erwachsenen mehr schadet als nützt. Trotz allen Limitationen der vorliegenden Berechnung scheint uns die aktuelle Datengrundlage zu wackelig, um bei jungen Personen eine Impfpflicht einzufordern oder sie durch Zertifikatsauflagen zur Impfung zu nötigen.

Statt vollmundiger Rhetorik und regelmässigen Verweisen auf Kants kategorischen Imperativ, täte ein nüchternes und kritisches Studium der amtlich vorgelegten Zahlen Not.

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¹  Die Kalkulation von Kuhbander wurde kritisiert und als Scheinregression bezeichnet. Eine Scheinregression liegt dann vor, wenn beispielsweise die Anzahl Neugeborener und der Bestand an Störchen mit den Jahren zurückgeht. Regressiert man nun Störche auf Babys, ergibt sich eine statistische Regression, die aber nur scheinbar aussagekräftig ist, da Konsens besteht, dass die Kinder nicht vom Storch kommen. In der Regel bricht so eine Regression zusammen, wenn die jährliche Veränderung der Anzahl Neugeborener auf die Veränderung der Anzahl Störche regressiert wird. Im Falle Kuhbanders lässt sich aber auch auf der Ebene der Veränderungsraten eine Korrelation nachweisen, womit der Vorwurf der «Scheinregression» nicht zwingend zutreffend sein muss. 

² Quelle: Eigene Berechnungen; Detailangaben dazu im Buch «Der Corona-Elefant», S. 208

³ Vgl. dazu Tabelle 3 und genauere Angaben im Buch «Der Corona-Elefant», S. 215

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*Konstantin Beck, Andreas Kley, Peter Rohner, Pietro Vernazza (Hrsg.): «Der Corona-Elefant». Versus Verlag Zürich 2022, 36 CHF, Bestellung hier.

Im Buch finden sich auch die vollständigen Quellenangaben zu diesem Beitrag. Eine Kurzfassung, die von YouTube gesperrt, aber nach sachlich begründeter Intervention wieder freigegeben wurde, findet sich hier (ab Minute 1:22).