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Die Selbstdemontage

Die Selbstdemontage

Foto: lassedesignen / Shutterstock.com

Das Robert Koch-Institut und die Faktenerfinder-Plattform „Correctiv“ stellen sich selbst ein Bein und bringen damit das Kartenhaus des Corona-Narrativs zum Einsturz.

von Bertram Burian

Die ganze Lockdown-Politik ruht auf den Inzidenzzahlen — diese wiederum auf den zarten Schultern des Robert Koch-Instituts (RKI). Verdammt viel Verantwortung! Vielleicht zu viel. Zwar schützt das „Wahrheitsorgan“ Correctiv das Institut normalerweise sehr eifrig vor berechtigter Kritik. In diesem Fall aber hat die hauchdünne Seifenschicht um die Blase nicht gehalten. Und interessanterweise war es ausgerechnet die viel zitierte deutsche Gründlichkeit, die dem Corona-Kartenhaus eine wichtige Stütze entzogen hat. Nein, bleiben wir bei den Tatsachen. Es ist vielmehr die breite und kämpferische Protest-Bewegung, die den entsprechenden Druck erzeugte!

Aber der Reihe nach: Als der Druck zu groß wurde, dass die Exekutive des Bundes und der Länder ohne Gesetzesgrundlage und gegen die Verfassung mit dauernden Verordnungen die Corona-Schutzhaft ausrief und verlängerte, dachte sich die deutsche Gründlichkeit, machen wir doch ein Gesetz, damit es Ruhe bei den Kritikern gibt, die meinen, es würde am Parlament vorbei regiert.

Dieses Gesetz ging auch durch, wurde am 18. November 2020 beschlossen und schrieb nun das Durchgriffsrecht der Exekutive am Parlament vorbei fest (1). Aber man legte klipp und klar und gründlich und unverrückbar ein „objektives“ Kriterium fest: Der Ausnahmezustand hängt von einer „Inzidenzzahl“ ab. Ist diese über 50 oder 35, muss die Schutzhaft aufrechterhalten bleiben. So ist das nun mal mit deutscher Gründlichkeit. Ordnung muss sein. Und ein gutes Stück Diktatur auch.

Und wer soll nun sagen, wie diese Inzidenzzahl lautet? Richtig! Das Robert Koch-Institut, RKI!

Wer hätte gedacht, in welche unlösbaren Schwierigkeiten der Bundestag dadurch das RKI brachte? Nein, wieder falsch — auch hier wäre ja alles glatt gegangen, wenn nicht die Bevölkerung mitgedacht hätte.

Und wenn da jemand richtige Kritik übt, dann kommt unweigerlich das „Correctiv“ (9) auf den Plan und sagt, es stimmt alles nicht. Blöd nur, wenn sie sich dabei so winden, dass sie öffentlich darauf aufmerksam machen, dass da tatsächlich etwas nicht stimmt und dass gewaltig manipuliert wird!

Okay, also wieder der Reihe nach:

Das Gesetz will vom RKI die „Neuinfizierten“ wissen (2). Und schon im ersten Paragraphen des Gesetzes wird klar gemacht, dass es sich nur um Personen handeln kann, die eine „Weiterverbreitung“ von „übertragbaren Krankheiten“ verursachen könnten (3).

Wenn das RKI also eine Zahl sucht, die als „Inzidenzzahl“ von singulärer Bedeutung für die Frage der „Schutzhaft“ ist, so muss es Personen aus der Gesamtbevölkerung ausfindig machen, die tatsächlich infiziert und ansteckend sind. Tut das RKI das nicht, und gibt es also insofern falsche Zahlen bekannt, so ist es offensichtlich, dass das RKI selbst nicht gesetzlich korrekt handelt!

Die drei zentralen Fragen, die man dabei also unbedingt beachten muss, sind ganz klar: Erstens, wie ermittelt das RKI die „Neuinfizierten“? Zweitens, wie geht das RKI mit irrtümlich ermittelten „Neuinfizierten“ um? Und drittens schließlich, wie berechnet die, gegenüber der Regierung weisungsgebundene Bundesbehörde (4) letztendlich diese Inzidenzzahl, von der das Wohl und Weh der Bevölkerung hier und heute und auch von sehr vielen Menschen auf der ganzen Welt abhängt.

Hier gibt es auf zwei Fragen eindeutige Antworten, die man nicht in Zweifel ziehen kann: Die erste Frage wird damit beantwortet, dass vor allem die PCR-Tests dem RKI Aufschluss geben, wer als „Neuinfiziert“ ermittelt wurde. Das sagt das RKI selbst (5), es wird also wohl stimmen! Die dritte Frage ist auch klar beantwortet und kann jederzeit nachgerechnet werden. Das RKI nimmt alle „Fälle“, dividiert sie durch die Gesamtbevölkerung und multipliziert sie mit 100.000. Dadurch ergibt sich dann die „Inzidenzzahl“, die sich auf die Fälle von sieben Tagen bezieht (6).

Bleibt die zweite Frage: Wie geht das RKI mit den irrtümlich als „Neuinfiziert“ ermittelten Fällen um? Diese Zahl der „falsch Positiven“ wird über die „Spezifität“ einer Testung, also die Trefferquote bei Gesunden angegeben. Beträgt die Spezifität 100 Prozent, dann sind alle positiv Getesteten auch wirklich „krank“, beziehungsweise „infiziert“ beziehungsweise „infektiös“. Liegt die Spezifität unter 100 Prozent, und man rechnet trotzdem mit allen „Fällen“, dann hat man alle irrtümlich ermittelten „Neuinfizierten“ mitgerechnet und somit ist das Ergebnis nachweislich verfälscht!

Ist das eine unbedeutende Frage, oder eine Frage von großem Gewicht? Oh, es ist eine Frage von sehr großem Gewicht! Dazu muss man wissen, dass sich die Inzidenzzahl beim Sinken der Spezifität um nur ein Zehntel Prozent (0,1 Prozent) um 100 (!) verringert, bei der Bezugsgröße 100.000. Das ist deshalb so, weil ein Spezifitätsverlust von einem Zehntel Prozent 100 Falsch-Positive erzeugt! Diese muss man natürlich herausrechnen, wodurch die Inzidenzzahl um 100 sinkt! Detailliertere Ausführungen einschließlich eines Beweises mithilfe des Online-Rechners des RKI finden Sie in dieser Anmerkung (7).

Wenn also bei der Annahme von einer Spezifität von 100 Prozent die in Deutschland am 22. Dezember 2020 höchste jemals „gemessene“ Inzidenzzahl 198 war (8), so würde eine, um die Falsch-Positiven reduzierte Inzidenzzahl nur mehr 98 lauten, wenn man die Spezifität nicht mit den absurden 100 Prozent annimmt sondern mit 99,9 Prozent! Vergleiche dazu wiederum die Anmerkung (7). Der Öffentlichkeit wird aber noch immer die Inzidenzzahl 198 erzählt werden. Wir sehen also, die Frage der Spezifität ist eine Frage von sehr großem Gewicht! Bei einer Spezifität von 99,8024 Prozent gäbe es nur mehr falsch-positive „Fälle“!

Hier kommt also nun die „Faktenchecker“-Organisation „Correctiv“ (9) ins Spiel. Sie möchte, wie ja auch schon ihr Name verrät, die angeblich „wirkliche“ „Wahrheit“ gegenüber Falschmeldungen durchsetzen. Blöd nur, dass sie dabei die Wahrheit so sehr verbiegt, dass nun jeder nachweislich sehen kann, was jene echte Wahrheit ist, die sie gegen ihren eigentlichen Willen Preis geben hat.

Okay, aber wieder der Reihe nach:

Man kann keine Inzidenzzahl unter 100 herausbekommen, wenn die Testungen im Ausmaß von 0,1 Prozent fehlerhaft sind, hat Tim Sumpf in einem Artikel behauptet (10). Das ist natürlich unzweifelhaft richtig, denn jeder Hauptschüler kann ausrechnen, dass 0,1 Prozent von 100.000 eben 100 ist. Und wenn man eine durchgehend gesunde Bevölkerung testet, hat man mathematisch-logisch nichts anderes als 100 falsch positive Testergebnisse vorliegen, die natürlich keine „Infizierten“ darstellen, also keine Inzidenzzahl bilden können!

Das gefällt „Correctiv“ scheinbar nicht (11). Warum ist unklar, wenn sie doch so ehrlich und wahrheitsbewusst sind, dann müssten sie ja froh sein, wenn ein Sachverhalt aufgeklärt wird. Aber nein. Sie beginnen, sich zu drehen und zu winden, verwenden unsinnige Korrelationen, um angebliche Kausalitäten „nachzuweisen“, formulieren stets an der Grenze zur offenen Lüge, aber dann holt sie ihre eigene Schlangenbewegung an zwei Punkten ein:

Erstens, erzählt uns „Correctiv“ frank und frei, dass sie das RKI dazu gebracht haben, eine bisher als offizielle Rechenvorlage verwendete Spezifität von 99,9 Prozent durch ihre Intervention auf 99,999 Prozent zu ändern.

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Ich will die Bedeutung der Autorin dieses Artikels nicht überschätzen. Auch das „Correctiv“ selbst sollte man bestimmt nicht überschätzen, es könnten also gewiss noch ganz andere Kräfte interveniert haben. Aber, wie auch immer, die Tatsache liegt nun vor unserer aller Augen auf dem Tisch! Und der Versuch, die „Wahrheit“ so hinzutrimmen, dass sie passt, ist nicht mehr weg zu bekommen! Die Zahl 99,9 Prozent führt zu ungünstigen Ergebnissen für unsere Politik? Kein Problem, da ändern wir die Zahl einfach freihändig: Nun heißt diese Zahl 99,999 Prozent. Woher kennen wir solche Vorgangsweisen? Richtig! Aus Diktaturen!

Natürlich hat so eine Zahlenangabe bei einem Online-Rechner alleine keine rechtliche Relevanz, aber bis hierher dient die Sichtbarmachung dieser Vorgehensweise des RKI doch sehr deutlich dazu, zu erkennen, wie das RKI verfährt.

Dass das RKI sehr genau weiß, wie brisant diese Frage ist, sieht man daran, dass in der Zwischenzeit der Text beim Online-Rechner erneut geändert wurde. Aber ich habe mir glücklicherweise einen Ausdruck am 13. Februar gemacht und das Faksimile sieht so aus:

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Das RKI ist sich also sehr genau bewusst, was es bedeutet, wenn eine Spezifität bei 99,9 Prozent angenommen wird!

Zweitens, da diese Vorgansweise alleine doch ein wenig plump erscheinen könnte, braucht man eine Argumentation über die frei behauptete Spezifität von 99,999 Prozent hinaus, warum ja doch alles ganz anders wäre. Für diese Argumentation wird darauf verwiesen, dass die Fehlerquote der Testungen sich ja gar nicht auf die Gesamtbevölkerung beziehen würde, sondern nur auf die getestete Gruppe. Schade für das „Correctiv“ und das RKI und schade für alle, die das Corona-Pandemie-Kartenhaus wider besseres Wissen weiter aufrechterhalten wollen, dass damit die selbst gestellte Falle wieder einmal zugeht!

Aber wieder der Reihe nach. Zuerst muss ich noch ein wenig ausholen: Das RKI selbst — wahrscheinlich besser gesagt eine Abteilung des RKI, die sich möglicherweise dem langen Arm der RKI-Spitzen bisher ein wenig entzogen hatte — hatten einen Online-Rechner gestaltet, bei dem man die Fehlerquote frei einsetzen kann, also Spezifität, Sensitivität und Prävalenz — in Form der „tatsächlich“ Infizierten. Wenn man die Werte eingibt, sieht man unmittelbar, was heraus kommt. Mit diesem Rechner kann man auch heute noch die oben angeführte Aussage von Tim Sumpf überprüfen, man muss nur berücksichtigen, dass die Bezugsgröße nicht 100.000 sondern 10.000 ist.

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Klipp und klar kommt selbstverständlich heraus, dass es bei einer Spezifität von 99,9 Prozent bei 100.000 Personen 100 Falsch-Positive Testergebnisse gibt! Das entspricht beim RKI-Rechner 10 auf 10.000. Wird also in diesem Fall eine Inzidenzzahl von 100 gemeldet, so sind es in Wahrheit null Richtig-Positive, weil nur die Falsch-Positiven gezählt wurden!

Anstatt nun bei der Wahrheit zu bleiben und froh zu sein, dass alles nicht so schlimm ist, behauptet „Correctiv“ — wie es wahrscheinlich glaubt, trickreich —, dass es „keine Belege für angeblich 100 falsch-positive Ergebnisse pro 100.000 Tests“ gäbe.

Man beachte die „Sprachregelung“! Man kann natürlich der mathematisch richtigen Aussage, die noch dazu der RKI-Online-Rechner bestätigt, nicht direkt widersprechen und formuliert dafür implizit etwas ganz anderes, nämlich, dass keine Spezifität von 99,9 Prozent belegt sei. Deshalb musste auch tunlichst die Vorgabe beim RKI-Rechner auf 99,999 Prozent geändert werden.

Das Blöde ist nur, dass auf der Seite des RKI bis zur Intervention — von wem auch immer — genau diese Spezifität, mit der auch Tim Sumpf rechnete, angegeben worden war. Das kann man auch heute noch über die „Wayback-Mashine“ aufrufen, hier mit Datum von 11. Januar 2021 (12):

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Diesen Umstand gibt „Correctiv“ auch zu, was sollen sie schließlich machen, im Netz ist die Sache ja doch auffindbar! Aber dann kommen sie aus der Notlage zu dem Kardinalfehler: Sie schreiben dem RKI, was da zu sagen wäre, und damit beginnen sie mit dem Karussell der Entblößung. Das RKI sagt nämlich Folgendes, was dann „Correctiv“ in seinem Artikel zitiert:

„Die in unser Tool einzugebende Prävalenz ist nicht eine der Presse entnommene Inzidenz für die Gesamtbevölkerung (z.B. 140 Fälle pro 100.000 Einwohnern), sondern der Anteil der tatsächlich Infizierten unter den Getesteten (Prävalenz), der höher ist.“

Hm! Damit ist die Falle zu! Wer liefert denn die Inzidenzzahl an die Medien? Richtig, es ist das RKI und niemand anderer! Und wie hat das RKI diese Inzidenzzahl berechnet? Nun, das ist ganz ohne Zweifel, denn die Mathematik hat in all den Lageberichten des RKI ihre Spur gezogen. Die dort täglich bekannt gegebene Inzidenzzahl kommt nur dadurch zustande, dass man die Gesamtzahl der „Fälle“ durch die Gesamtbevölkerung teilt und mit 100.000 multipliziert. So rechnet das RKI zum Beispiel am 8. Februar 2021 vor (13):

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Es gibt 63.209 „Fälle“ und die Inzidenzzahl für die Gesamtbevölkerung ergibt 76. Das tritt eben genau und nur dann ein, wenn man die Fälle durch alle 83,2 Millionen Bundesbürger teilt und mit 100.000 multipliziert. Daraus sieht man erstens, dass das RKI mit 100 Prozent richtigen Ergebnissen der Testungen gerechnet hat. Denn schon bei der Annahme einer Spezifität von 99,999 Prozent würde die Inzidenzzahl nicht mehr 76 sonder 75 lauten! (Vergleiche Anmerkung 7) Und zweitens sieht man daraus, dass das RKI die „Getesteten“ sehr wohl mit der Prävalenz der Gesamtbevölkerung gleich setzt! — Prävalenz bedeutet die Quote der tatsächlich Kranken innerhalb eines Samples (14).

Die Flucht nach vorne, es wären ja nur die Getesteten gemeint, geht also nach hinten los!

Man könnte ja seriöser Weise, wenn man kurz in dem insgesamt fehlerhaften Gebäude bleiben will, durchaus darüber diskutieren, ob alle Getesteten wirklich alle „Neuinfizierten“ erfassen — siehe dazu die ausführliche Anmerkung (15) —, aber man kann nicht darüber diskutieren, dass das RKI eben genau von dieser Annahme ausgegangen ist, denn sonst müsste es zum Beispiel sagen: Wir haben 63.209 „Fälle“ bei den Testungen, aber außerhalb dieser Kohorte nehmen wir an, dass zum Beispiel noch einmal 63.209 Fälle im Dunkelwald herumlaufen, ohne dass sie erkannt wurden. Dann müsste das RKI aber von doppelt so vielen „Fällen“, also von 126.418, ausgehen und ebenso eine doppelt so große Inzidenzzahl von 152 angeben. Hat es aber nicht gemacht! Und damit ist das ganze Kartenhausgebäude zusammen gebrochen und man kann nur weiter dafür sorgen, dass das bald der ganzen Bevölkerung bewusst wird.

Hier noch ein Wort zu einer realistischen Spezifität.

Erstens, es geht natürlich immer nur um eine reale Spezifität. Ob ein Test theoretisch gut ist und die Fehler im Labor passieren, ist völlig belanglos für die betroffenen Menschen, die zu unrecht in Quarantäne geschickt werden sowie für alle Menschen im Land, deren „Schutzhaft“-Status und sonstige Schädigung ständig weiter verlängert wird.

Zweitens, ganz abgesehen davon, dass die Tests ganz allgemein nicht geeignet sind, zuverlässig „Neuinfizierte“ zu finden (16), erbrachte ein Ringversuch, an dem die Charité und Drosten mitgewirkt haben, im besten Fall nur eine Spezifität 98,6 Prozent (17) und nicht die völlig willkürlichen Angaben des RKI von 99,999 Prozent! Der Hersteller Olfert Landt spricht von 50 Prozent der Tests, die keine Infektiösen finden (18)! Und die WHO warnt vor falsch positiven Ergebnissen (19).

Es ist einfach nur lächerlich und, wenn man all die verheerenden Konsequenzen der Lockdowns bedenkt, ist es vor allem gemeingefährlich von 99,999 Prozent oder 100 Prozent Spezifität auszugehen! (20) Man kann nur hoffen, dass die Gerichte aufwachen und wenigstens jetzt erreichen, dass das Kartengebäude nicht ohne rechtsstaatliche Begleitung zusammenbricht.

Zusammenfassung

Die Spezifität kann nicht 100 Prozent sein, auch nicht 99,999 Prozent. Die vom RKI veröffentlichte Inzidenzzahl wird auf der Grundlage aller gemeldeten positiven Testergebnisse berechnet.

Die irrtümlich als „infiziert“ gemeldeten Falsch-Positiven werden in die Inzidenzzahl einfach mit hinein genommen. Die Anzahl der Falsch-Positiven ist sehr groß!

Schon wenn die Spezifität nur um ein Zehntel sinkt, reduziert sich die Inzidenzzahl um 100! Durch die Hineinnahme der Falsch-Positiven in die Inzidenzzahl wird die Realität also vollkommen verzehrt! Das ist eine Falle, in der das öffentliche Bewusstsein von Anfang an gefangen war. Durchschauen wir auch diese Falle, so bricht — zum Wohl der Bevölkerung — das Kartenhaus umso schneller zusammen.

Die Schlussfolgerung auf dieser Ebene lautet: Es muss gesetzlich verboten werden, dass PCR-Tests in Massentestungen an Gesunden als Entscheidungsgrundlage für die Bestimmung jedweder „Inzidenzzahl“ herangezogen werden dürfen! Nur so kann auch in Zukunft verhindert werden, dass die Bevölkerungen der Welt ständig in neue Fallen getrieben werden!


Quellen und Anmerkungen:

(1) In der 41. Sitzung des Corona-Ausschusses verweist die seit langem aktive Politikerin, Publizistin und persönliche Merkel-Kennerin, Vera Lengsfeld, darauf, dass die Abgeordneten dies wohl gar nicht mitbekommen haben, weil sie ohne jede eigene Erkenntnis- und Überprüfungsabsicht gewohnt sind, alle Gesetzesvorlagen, die aus dem Kanzleramt zugewiesen werden, einfach abzunicken! Minute 3:57:45
(2) Der am 18. November 2020 beschlossene Gesetzestext des „Dritten Bevölkerungsschutzgesetzes“ lautet an der entscheidenden Stelle:
„§ 28a …Bei einer bundesweiten Überschreitung eines Schwellenwertes von über 50 Neuinfektionen je 100 000 Einwohner innerhalb von sieben Tagen sind … Schutzmaßnahmen anzustreben. … Nach Unterschreitung eines … genannten Schwellenwertes können die … Schutzmaßnahmen aufrechterhalten werden… Die … auftretenden Inzidenzen werden … durch das Robert Koch-Institut … veröffentlicht.“
Gesetze im Internet.de
(3) Das macht das Infektionsschutzgesetz schon in seinem ersten Paragraphen klar:
„§ 1 (1): Zweck des Gesetzes ist es, übertragbaren Krankheiten beim Menschen vorzubeugen, Infektionen frühzeitig zu erkennen und ihre Weiterverbreitung zu verhindern.“
Es geht also klipp und klar um die Vorbeugung der Weiterverbreitung übertragbarer Krankheiten. Übrigens verweist Dr. Stefan Lanka in dem Buch „Corona – Weiter ins Chaos oder Chance für ALLE?“ darauf, dass dieser 1. Paragraph des IfSG auch redliche wissenschaftliche Vorgangsweise als Grundvoraussetzung für alles Weitere festschreibt!
Ursula Stoll, Dr. Stefan Lanka, Seite 165, Verlag Praxis Neue Medizin
(4) Wikipedia, abgerufen am 15. Februar 2021
(5) RKI: COVID-19: Fallzahlen in Deutschland und weltweit:
„In Einklang mit den internationalen Standards der *WHO wertet das RKI alle labordiagnostischen Nachweise von SARS-CoV-2 unabhängig vom Vorhandensein oder der Ausprägung der klinischen Symptomatik als COVID-19-Fälle.“*
Es werden also alle Ergebnisse von PCR-Testungen herangezogen, egal ob es Krankheitssymptome gibt oder nicht und egal ob die Getesteten ansteckend sein können oder nicht!
(6) Hier zum Beispiel die Rechnung mit den vom RKI am 8. Februar 2021 veröffentlichten Daten: 63.209 dividiert durch die Gesamtbevölkerung von 83,2 Millionen mal 100.000 = 76
(7) Der Zusammenhang ist in der folgenden Tabelle dargelegt, die die Abnahme der Inzidenz in Korrelation zur Abnahme der Spezifität zeigt. Ausgangspunkt der Berechnung ist die Zahl der „Fälle“, die das RKI am 8. Februar 2021 angegeben hat: 63.209, woraus sich dann (siehe oben) die Inzidenzzahl 76 ableitet.

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Mit Hilfe des RKI-Online-Rechners kann die Richtigkeit dieser Tabelle überprüft werden. Ich greife die Berechnung für die Inzidenzen 76, 50, 10 und null heraus: Zur Erinnerung, wir müssen um eine 10er-Potenz umrechnen. Die Ausgangsvoraussetzung ist also 76 „Fälle“ auf 100.000 Personen und das entspricht 7,6 „Fälle“ (gerundet 8 „Fälle“) auf 10.000 Personen. Es spielt keine Rolle, dass hier das Sample sich auf 10.000 bezieht und nicht auf die Gesamtbevölkerung von 83,2 Millionen, denn die 76 „Fälle“ auf 100.000 entsprechen proportional exakt den 63.209 „Fällen“ auf 83,2 Millionen! Die folgenden vier Beispiele sind alle direkt mit dem RKI-Online-Rechner berechnet.

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Spezifität = 99,974 Prozent: Es werden 30 Falsch-Positive erzeugt. Die Inzidenzzahl müsste also 50 und nicht mehr 76 lauten!

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Spezifität = 99,934 Prozent: Die Spezifität ist um 0,4 Prozentpunkte gesunken und es werden nun 70 Falsch-Positive erzeugt. Die Inzidenzzahl müsste also nur mehr 10 und nicht weiterhin 76 lauten!

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Nun schließlich sind wir mit einer Spezifität von 99,924… Prozent dort angelangt, wo alle scheinbaren „Fälle“ in Wirklichkeit nur falsch-positive „Fälle“ sind. Die Inzidenzzahl beträgt also in diesem Fall eindeutig 0 und keineswegs 76!

Es ist der RKI-Rechner selbst, der die obige Tabelle und Aussagen bestätigt! In einer grafischen Darstellung des Zusammenhangs von Spezifität und Inzidenzzahl sieht das dann so aus:

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Bei einer angenommenen (aber unmöglichen) Spezifität von 100 Prozent stimmt alles: Es gibt 63.209 „Fälle“, die die Inzidenzzahl 76 ergeben. Für jedes Tausendstel, um das die Spezifität sinkt, reduziert sich die tatsächliche Inzidenzzahl um 1, da ja die falsch Positiven herausgerechnet werden müssen. Bei einer Spezifität von 99,924 Prozent gibt es schließlich nur mehr Falsch-Positive, sodass die reale Inzidenzzahl 0 ist!
(8) RKI
(9) Correctiv ist eine Organistion, die die öffentliche Meinung lenken will. „Unabhängig“, wie sie vorgeben zu sein, sind sie dabei sicher nicht.
Ja sie selbst sagen klar, dass sie Auftraggeber haben, denen man nur schwer unterstellen kann, dass sie „unabhängig“ sind:
„Ohne die Initialförderung mit drei Millionen Euro in den ersten vier Jahren durch die Brost-Stiftung wäre der Aufbau von CORRECTIV nicht möglich gewesen. Die Beiträge von mittlerweile mehreren tausend privaten Unterstützern wiederum tragen entscheidend zur langfristigen Planbarkeit bei. Dank der Kombination mehrerer Finanzquellen können wir Recherche- und Bildungsprojekte unabhängig von den Interessen politischer oder wirtschaftlicher Akteure vorantreiben. Weitere bedeutende Förderer sind die Rudolf Augstein Stiftung, die Schöpflin Stiftung, Luminate (Teil der Omidyar Gruppe), die Stiftung Mercator, die Adessium Foundation, sowie die Open Society Foundations. Daneben gab es Unterstützung im Rahmen von Projekten wie z.B. durch die Google Digital News Initiative bei der Entwicklung der Software CrowdNewsroom und die Bundeszentrale für politische Bildung für eine Veranstaltungsreihe.“
(10) Tim Sumpf, epochtimes.de
(11) Correctiv
(12) WayBackMaschin — dort muss man dann den 11. Jänner auswählen
(13) Lagebericht des RKI vom 8. Februar 2021
(14) DocCheck: „Als Prävalenz bezeichnet man die Häufigkeit einer Krankheit oder eines Symptoms in einer Bevölkerung zu einem bestimmten Zeitpunkt.“
(15) Gehen wir zuerst von einem Szenario aus, wie es das RKI in seinen Zahlen unbestreitbar tut, dass nämlich die gezählten „Fälle“ mit der Prävalenz der Gesamtbevölkerung gleichgesetzt werden und dabei die Inzidenzzahl 50 erreicht worden sei: Wenn wir eine Inzidenzzahl von 50 Neuinfizierten annehmen, dann sind bei einer beobachteten Gruppe von 100.000 Menschen — von denen wir die 50 abziehen — mindestens 99.950 Menschen definitionsgemäß gesund. Von diesen 99.950 Gesunden werden — entsprechend der vom Ringversuch ermittelten Spezifität — 98,6 Prozent als gesund getestet. Die Rechnung ergibt dann, dass 98.551 Personen richtig als gesunde Personen erkannt wurden (99.950 * 98,6 / 100 = 98.551). Ziehen wir nun von den tatsächlich 99.950 gesunden Menschen die nur 98.551 als gesund getesteten Menschen ab, so bleiben 1.399 Personen übrig, die als krank getestet wurden, obwohl sie definitionsgemäß gesund sind! Es erscheint daher der Öffentlichkeit die Lage so, als ob 1.449 Menschen neu infiziert wären (1.399 falsch Positive und 50 wirklich neu Infizierte = 1.449). Dies, obwohl entsprechend der Ausgangsvoraussetzung höchstens 50 Menschen tatsächlich infiziert sein können! Das ist offensichtlich eine Täuschungsfalle. Anders ausgedrückt sieht es so aus, als ob zusätzlich zu den 50 definitionsgemäß tatsächlich infizierten Personen 28-mal so viele Menschen ebenfalls neu infiziert wären, obwohl das nach der klar definierten Ausgangsvoraussetzung gänzlich unmöglich ist! Das heißt in der Konsequenz, dass hier reale 50 Neuinfizierte nur mit einem Testergebnis, das zu 100 Prozent richtig ist, möglich sind. Die Annahme von 100 Prozent gültigen Testergebnissen ist aber völlig unhaltbar und absurd!

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Nimmt man null Neuinfizierte an, so bleiben noch immer die 1.400 falsch als positiv Getesteten:

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Nun könnte man einwenden, dass die Infektiosität ja länger dauert als sieben Tage und man daher besser 14 Tage für die Festlegung einer Prävalenzzahl als Rechengrundlage verwenden sollte. Dieses Argument mag berechtigt sein. Aber auch wenn wir auf dieses Argument eingehen, so könnte man höchstens doppelt so viele Infizierte annehmen, da nach 14 Tagen alle wieder gesund geworden sind oder jedenfalls niemanden mehr anstecken können. Wenn wir also anstatt mit 50 Neuinfizierten mit 100 Infizierten rechnen, sieht die Rechnung so aus: 99.900 tatsächlich Gesunde, 98.501 als gesund Getestete, also noch immer 1.399 (diesmal 99.900 minus 98.501) falsch positiv Getestete, die in der Öffentlichkeit als 1.499 positive Fälle erscheinen, obwohl es nur 100 (!) tatsächlich Infizierte gibt! Wir sehen also, dass die Berücksichtigung der Neuinfizierten von 14 Tagen anstatt von sieben Tagen so gut wie nichts an der völlig verfälschten Darstellung der Faktenlage ändert.

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Nun zur Annahme einer Dunkelziffer, die eigentlich eine andere Prävalenz-Annahme für die Gesamtbevölkerung erfordern würde: Man könnte ja einwenden, dass die Tests gar nicht an der Gesamtbevölkerung, sondern nur an einer Teilgruppe der Gesamtbevölkerung durchgeführt werden. Keine Frage, dieses Argument ist offensichtlich zutreffend. Es erhebt sich nur die Frage, warum das RKI dann die vom Gesetzgeber durch das unsägliche „Bevölkerungsschutzgesetz“ geforderte Inzidenzzahl nachweislich genau mit jener Anzahl der durch die PCR-Tests ermittelten Fälle berechnet. Das RKI liefert also selbst den Beweis, dass es die getestete Gruppe mit der Prävalenz der Gesamtbevölkerung gleichsetzt!

Diese Vorgehensweise erscheint eigentlich auch als vernünftig, denn wir können heute wohl davon ausgehen, dass so gut wie alle, die sich krank fühlen, auch einem PCR-Test unterziehen werden. Das Argument, das das RKI an einer anderen Stelle bringt, dass „eine Ausweitung der Testindikationen erwartungsgemäß zu einem Anstieg der Fallzahlen führt (da zuvor unentdeckte Fälle detektiert werden, ist falsch. Denn: Wenn wir über das ganze Land Diamanten verstreut hätten und wir suchten sie nach einem Zufallsprinzip, so würde gelten, dass wir umso mehr Diamanten finden, je mehr wir suchen. Das würde in diesem Fall sogar nicht nur für Diamanten, sondern auch für Lämmer auf den zahlreichen Weiden dieses Landes gelten. Wenn aber die Lämmer, wenn sie sich krank fühlen, alle zur Futterstelle kommen, weil sie dort Hilfe erhoffen, dann kann man alle kranken Lämmer sehr leicht zählen, indem man sie bei der Futterstelle zählt. Und genau das machen die PCR-Testungen — angeblich! Wir können also ruhig davon ausgehen, dass die getestete Kohorte tatsächlich die Prävalenz für die Gesamtbevölkerung offenbart.

Aber nehmen wir zur Sorgfalt wieder an, der Anzahl der erkannten Neuinfizierten müsste man eine gleich große Dunkelziffer hinzufügen. Dann müssten wir also anstatt von den schon verdoppelten 100 Infizierten von 200 Infizierten ausgehen. Und dann sieht die Rechnung so aus: 99.800 tatsächlich Gesunde, 98.403 als gesund Getestete, also jetzt 1.397 (99.800 minus 98.403) falsch positiv Getestete, die in der Öffentlichkeit als 1.597 positive Fälle erscheinen, obwohl es in Wahrheit in diesem Fall nur 200 (!) tatsächlich Infizierte gibt! Noch immer würden zusätzlich siebenmal so viele falsch Positive wie richtig Positive aufscheinen. Wir sehen also, selbst in diesem Fall ändert sich das Ergebnis nicht entscheidend. Auch in diesem Fall bleibt es bei einer grob verfälschten Darstellung der Faktenlage.

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(16) 1. Hervorragende, ja insgesamt geschichtsträchtige Aufklärungsarbeit hat hier der Corona-Ausschuss.de geleistet. Siehe dazu zum Beispiel: Prof. Kämmerer: Corona Ausschuss Nr. 22 ab Minute 3:55:18 und Corona-Ausschuss 26 ab Minute 1:00:30
2. Corman-Drosten-Review, Zusammenfassung RT-DE
3. Der Erfinder und Nobelpreisträger Kary Mullis sagte unmissverständlich: Der Test „sagt nicht aus, ob man krank ist, oder ob das, was ‚gefunden‘ wurde, dir wirklich schaden [‚hurt‘] würde.“
Das Video unterliegt in der Zwischenzeit dem diktatorischen Meinungsmachtanspruch von Google und wurde gelöscht! Reupload
(17) INSTAND-e.V.: „Kommentar zum Extra Ringversuch Gruppe 340 Virusgenom-Nachweis – SARS-CoV-2“ April 2020, aktualisiert am 3. Juni 2020 und weitere Anmerkung am 29. September 2020
(18) Fuldaer Zeitung, Nordkurier
(19) Am 20. Januar 2020 heißt es in einem Schreiben der WHO an die Labore:
„Die WHO erinnert IVD-Anwender daran, dass die Krankheitsprävalenz den prädiktiven Wert der Testergebnisse verändert; mit abnehmender Krankheitsprävalenz steigt das Risiko eines falsch positiven Ergebnisses. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person mit einem positiven Ergebnis (SARS-CoV-2 nachgewiesen) tatsächlich mit SARS-CoV-2 infiziert ist, mit abnehmender Prävalenz sinkt, unabhängig von der behaupteten Spezifität.
Die meisten PCR-Assays sind als Hilfsmittel für die Diagnose indiziert, daher müssen Gesundheitsdienstleister jedes Ergebnis in Kombination mit dem Zeitpunkt der Probenahme, dem Probentyp, den Assay-Spezifika, den klinischen Beobachtungen, der Patientenanamnese, dem bestätigten Status etwaiger Kontakte und epidemiologischen Informationen berücksichtigen.“

Zitiert nach SienceFiles vom 21. Januar 2020
(20) Vergleiche: Klage Dr. Holzeisen

Dieser Beitrag erschien zuerst auf www.rubikon.news

Bertram Burian, Jahrgang 1954, war Lehrer und interimistischer Direktor an einer Wiener Neuen Mittelschule. Er absolvierte ein Hochschulstudium für politische Bildung, war über lange Jahre als Erfinder tätig und lernte als jugendlicher Spät-68er den Marxismus kennen. Er sagt: Die Frage lautet nicht, ob Karl Marx oder Karl Popper recht hatten — sie hatten beide recht und irrten zugleich. De facto geht es um das gute Leben aller als Teil einer intakten Biosphäre. Das heißt eben auch, dass wir eine neue Ökonomie brauchen und vor allem auf das Wohl der 99 Prozent abzielen müssen.

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1 Kommentar

  1. Gute Ausführungen, danke!
    Man müsste dabei auch die Sensitivität betrachten, sie ist für die Berechnung der „richtig positiven“ zuständig. Damit spielt sie bei Inzidenz-Berechnung ebenso eine Rolle. Ein Wert von 100% (oder auch 99%) erscheint irreal hoch (unter der Anwendung des PCR-Tests als Massentest).

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