Covid-19: CDC spricht in einem neuen Papier von einer Gesamtsterblichkeitsrate von 0,26%

Laborproben - Bildquelle: Pixabay / kropekk_pl; Pixabay License

Laborproben – Bildquelle: Pixabay / kropekk_pl; Pixabay License

Nach wie vor kommt die Hochleistungspresse ihrem eigenen Anspruch der Ausgewogenheit, Fairness und Offenheit im Kontext von Covid-19 in keinster weise nach. Nach wie vor werden nur selektive Stimmen präsentiert und die Regierungslinie bis auf das Jota genau über die Äther gejagt. Vielmehr wird die indoktrinierende Propaganda von Maskenpflicht, Abstandsregeln und Impfungen täglich aufrecht erhalten, obwohl die offiziellen Daten von RKI, CDC und anderen eine eindeutig andere Sprache sprechen.

Daher ist es auch nicht weiter verwunderlich, dass wir in ARD, ZDF, SZ, FAZ und Co. nichts über den neuesten Bericht des Centers for Disease Control and Prevention (CDC; Zentren für Krankheitskontrolle und -prävention) lesen/hören. Das Ron Paul Institute for Peace and Prosperity schreibt dazu:

Das CDC hat gerade einen Bericht herausgebracht, das das Narrativ der politischen Klasse in den Grundfesten erschüttern müsste, ab er wird jedoch in den großen Stapel wichtiger Daten und Informationen über den Virus eingehen, der nicht öffentlich bekannt wird. Zum ersten Mal hat das CDC versucht, eine reale Schätzung der Gesamtsterblichkeitsrate für COVID-19 vorzunehmen, und unter ihrem wahrscheinlichsten Szenario liegt die Zahl bei 0,26 Prozent.

Bis jetzt wurden wir verspottet, weil wir dachten, die Sterblichkeitsrate sei so niedrig, im Gegensatz zu der Schätzung der Weltgesundheitsorganisation von 3,4 Prozent, die dazu beigetragen hat, die Panik und die Ausgangssperren voranzutreiben. Jetzt stimmt das CDC der niedrigeren Rate in Wort und Schrift zu.

Außerdem könnten wir letztendlich feststellen, dass der IFR sogar noch niedriger ist, da zahlreiche Studien und echte Zählungen begrenzter Populationen einen viel höheren Prozentsatz asymptomatischer Fälle gezeigt haben. Eine einfache Anpassung auf eine asymptomatische Rate von 50 Prozent würde ihre Todesrate auf 0,2 Prozent senken – genau die Todesrate, die Dr. John Ionnidis von der Stanford University projiziert hat.

Noch wichtiger ist, wie ich bereits erwähnt habe, dass die Gesamtsterblichkeitsrate bedeutungslos ist, weil die Zahlen so einseitig sind. Angesichts der Tatsache, dass mindestens die Hälfte der Todesfälle in Pflegeheimen zu verzeichnen war, würde eine Schätzung auf einem Bierdeckel ergeben, dass die Infektionssterblichkeitsrate für Bewohner von Nicht-Pflegeheimen nur 0,1 Prozent oder 1 zu 1.000 betragen würde. Und das schließt Menschen jeden Alters und jeden Gesundheitszustands außerhalb von Pflegeheimen ein. Da fast alle Todesfälle Komorbiditäten haben.

(The CDC just came out with a report that should be earth-shattering to the narrative of the political class, yet it will go into the thick pile of vital data and information about the virus that is not getting out to the public. For the first time, the CDC has attempted to offer a real estimate of the overall death rate for COVID-19, and under its most likely scenario, the number is 0.26 percent.

Until now, we have been ridiculed for thinking the death rate was that low, as opposed to the 3.4 percent estimate of the World Health Organization, which helped drive the panic and the lockdowns. Now the CDC is agreeing to the lower rate in plain ink.

Plus, ultimately we might find out that the IFR is even lower because numerous studies and hard counts of confined populations have shown a much higher percentage of asymptomatic cases. Simply adjusting for a 50 percent asymptomatic rate would drop their fatality rate to 0.2 percent – exactly the rate of fatality Dr. John Ionnidis of Stanford University projected.

More importantly, as I mentioned before, the overall death rate is meaningless because the numbers are so lopsided. Given that at least half of the deaths were in nursing homes, a back-of-the-envelope estimate would show that the infection fatality rate for non-nursing home residents would only be 0.1 percent or 1 in 1,000. And that includes people of all ages and all health statuses outside of nursing homes. Since nearly all of the deaths are those with comorbidities.)

Kurzinformation zum Thema Komorbidität
Eine Komorbidität ist ein weiteres, diagnostisch abgrenzbares Krankheitsbild oder Syndrom, das zusätzlich zu einer Grunderkrankung (Indexerkrankung) vorliegt. Übersetzt bedeutet der Begriff Begleiterkrankung, die englische Bezeichnung lautet comorbidity.

Es kann sich dabei um ein, mehrere oder beliebig viele hinzukommende Störungsbilder handeln. Daher wird auch von Doppel- oder Mehrfachdiagnose gesprochen. Sind bei einem Patienten sehr viele zusätzliche Diagnosen vorhanden, bezeichnet man dies als Multimorbidität. Komorbiditäten können, müssen aber nicht – im Sinne einer Folgeerkrankung – ursächlich mit der Grunderkrankung zusammenhängen. Beispiele für Komorbidität wären z. B. ein Patient mit einem Morbus Alzheimer, der zusätzlich Gichtbeschwerden hat oder wenn Prostatakrebs gleichzeitig mit einem Diabetes mellitus auftritt.

(Quelle: Wikipedia – Komorbidität)

Hier das entsprechende PDF des CDC, das unter diesem Link auch direkt beim CDC heruntergeladen werden kann:

COVID-19 Pandemic Planning Scenarios

(Download PDF)

Dabei ist das, was das CDC inzwischen selbst zugibt, für aufmerksame Leser nicht Neues. Denn da von Beginn an keine Unterscheidung der Verstorbenen AN und oder MIT Coronavirus vorgenommen wurde bzw. bewusst auf Obduktionen verzichtet werden sollte (RKI-Empfehlung), konnte man die ausgewiesene und veröffentlichte Anzahl der angeblichen Covid-19-Toten fast “beliebig steuern”.

Dass auch die Antikörpertests eher in die Kategorie “Münzwurf” gehören, weil die Genauigkeit bei 50% liegt, ist ebenfalls auf der offiziellen Website des CDCs einzusehen:

In der gegenwärtigen Pandemie wird in den meisten Fällen die Maximierung der Spezifität und damit des positiven Vorhersagewerts in einem serologischen Algorithmus bevorzugt, da die Gesamtprävalenz von Antikörpern in den meisten Populationen wahrscheinlich gering ist. In einer Population mit einer Prävalenz von 5% ergibt ein Test mit 90% Sensitivität und 95% Spezifität beispielsweise einen positiven Vorhersagewert von 49%. Mit anderen Worten, weniger als die Hälfte der positiv getesteten Personen hat tatsächlich Antikörper. Alternativ ergibt der gleiche Test in einer Population mit einer Antikörperprävalenz von mehr als 52% eine positive Vorhersage von mehr als 95%, was bedeutet, dass weniger als einer von 20 positiv getesteten Personen ein falsch positives Testergebnis hat.

(In the current pandemic, maximizing specificity and thus positive predictive value in a serologic algorithm is preferred in most instances, since the overall prevalence of antibodies in most populations is likely low. For example, in a population where the prevalence is 5%, a test with 90% sensitivity and 95% specificity will yield a positive predictive value of 49%. In other words, less than half of those testing positive will truly have antibodies. Alternatively, the same test in a population with an antibody prevalence exceeding 52% will yield a positive predictive greater than 95%, meaning that less than one in 20 people testing positive will have a false positive test result.)

Testing strategies CDC - Bildquelle: Screenshot-Ausschnitt CDC

Testing strategies CDC – Bildquelle: Screenshot-Ausschnitt CDC

Wir sehen also einmal mehr, dass es politischerseits gewollt ist, die Maßnahmen beizubehalten, obwohl die Fakten und aktuellen Zahlen eindeutig eine ganz andere Sprache sprechen und auch immer sprachen. Denn nur mittels der induzierten Angst und Panik in den Bevölkerungen können weltweit gleichlautende, einer Agenda folgende Dinge wie der Immunitätsausweis, Zwangsimpfungen oder Trac(k)ing-Apps auf dem Weg der vollständigen Zentralisierung implementiert werden.

Quellen:
The CDC Admits COVID-19 Antibody Tests Are Wrong HALF THE TIME & Virus Isn’t That Deadly
The CDC confirms remarkably low coronavirus death rate. Where is the media?
CDC COVID-19 Pandemic Planning Scenarios
CDC COVID-19 Pandemic Planning Scenarios PDF
CDC Interim Guidelines for COVID-19 Antibody Testing
CDC Interim Guidelines for COVID-19 Antibody Testing PDF
Antibody tests for Covid-19 wrong up to half the time, CDC says


Ein Artikel bildet zwangsweise die Meinung eines Einzelnen ab. In Zeiten der Propaganda und Gegenpropaganda ist es daher umso wichtiger sich mit allen Informationen kritisch auseinander zu setzen. Dies gilt auch für die hier aufbereiteten Artikel, die nach besten Wissen und Gewissen verfasst sind. Um die Nachvollziehbarkeit der Informationen zu gewährleisten, werden alle Quellen, die in den Artikeln verwendet werden, am Ende aufgeführt. Es ist jeder eingeladen diese zu besuchen und sich ein eigenes Bild mit anderen Schlussfolgerungen zu machen.
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