Ich mach ja so ein bisschen die Tests (aus China und da in den Teststraßen hatten Amerikaner Patente drauf) zu meinem Thema. Die Tests mit 'R' von dt.Firmen aus Apotheken wurden in China produziert. Das CE Zeichen machten Chinesen drauf. In China werden die Packungen nochmal zum steril machen in Tanks gefahren-und mit Radioaktivität 'behandelt'. Meine Vermutung ist, dass teilweise auch verstrahlte Dinge rüberkamen. Dann EO, ETO. Stand am Beipackzettel der chin.Schnelltests aus dem Supermarkt. Ethylenoxid. Verbotenes Spritzmittel aus den 80er Jahren. Ungut beim Einatmen. - Dann fand ein Bekannter beim Mikroskopieren graue Fäden auf Teststäbchen und Masken aus China. Könnte Graphenhydroxid sein. Ist IM Körper auch nicht nachweisbar, ist aber scharf wie eine Rasierklinge und sehr magnetisch. WARUM waren da so viele tote Zähne in den letzten Jahren.... (Zahnärzte berichteten). Nun, selbst weiterdenken.
Unverdaulicher Datensalat. wer gilt als "geimpft"? wer untersucht nach dem Start der Impfung überhaupt noch ALLE in Kliniken eingelieferten Menschen nach dem Grund der Einlieferung? was passiert zum Beispiel mit denjenigen, die durch Impfungen ausgelöste mit Infarkt oder Schlaganfall eingeliefert werden, nicht ansprechbar, nicht auskunftsfähig, aber aufgrund des Alters als "geimpft" angenommen werden, also auch als "immun" betrachtet werden, darum entgegen der pre-impfzeit nicht automatisch getestet werden, und man zusätzlich befürchtet, einen geimpften vor sich zu haben, der dann in die Statistik als "mit Impfung verstorben" eingehen würde? man müsste dann ja auch noch den Zusammenhang zwischen dem Infarkt und der Impfung zumindest betrachten. die meisten Kliniken haben die einrichtungsbezogene impfpflicht ohne Widerstand mitgetragen, stehen also voll dahinter. nehmen dieses dann die Datenerfassung überhaupt so ernst, wie es in einer "Post Marketing" Studie.... zwingend notwendig wäre? oder wird schon bei der Aufnahme von Patienten im vorauseilenden Gehorsam nur das an Daten produziert, was opportun ist?
Vor sechs Tagen veröffentlichte Dr. Bine einen Artikel mit dem Titel „Corona-Überwachung weltweit (RKI-SOEP-Studie)“. Ich verstehe nicht viel davon und weiß nicht, ob es hilfreich ist, ihn zu lesen. (Außerdem kennen Sie ihn vielleicht schon, oder?)
Er beginnt so: : "Es wird immer wieder von Seiten der Kritiker bemängelt, dass der Staat keine explizite Corona Sentinel Studie gemacht hätte.
Die hat das RKI gemacht, nur… das Ergebnis war nicht so, dass man es in den Medien hochkochen wollte
Die Studie ist auch eher unauffällig veröffentlicht, heißt, nicht in einem internationalen Journal, so dass man sie über pubmed nicht findet. Überhaupt, wenn man nicht explizit nach dieser Studie sucht, findet man nicht viel und selbst wenn man nach der Studie explizit sucht, findet man nicht viel.
Auch bei mir war die Studie ein Zufallsfund mit Hilfe der google KI, weil diese Studie in Spahns Dokument “Testen, testen, testen – aber gezielt” zwar erwähnt, aber nicht benannt wird......."
Im Jahr 2020 hatte das RKI höchstwahrscheinlich lange keine Schnittstelle, über die die Information geimpft/nicht geimpft hätte übermittelt werden können. Also musste man "unbekannt" als Impfstatus ansetzen, da es ja ab einem gewissen Zeitpunk durchaus möglich gewesen wäre, dass Todesfälle geimpft waren (frühere Impfungen im Ausland, Teilnahme an Zulassungsstudien etc.; siehe Artikel). Insofern halte ich die Vorgehensweise des RKI für formal korrekt.
D.h. aber es handelt sich um aller Art der Impfungen (z.B. Grippe etc) und nicht nur C-19 Spritze, den diese gab es ja definitiv noch nicht in den Wochen 12-2020 bis 21-2020
Ich interessiere mich sehr für das Thema weil ich selbst viel mit den bereitgestellten Daten bspw. des RKI (gemeldete Impfzahlen je Tag) diese habe ich empirisch überlagert auf die zuerst freigeklagten und veröffentlichen PEI Nebenwirkungslisten und auf die Hersteller verteilt nach Impfbeginn des Herstellers und den Impfquoten im Bezug auf die gemeldeten Nebenwirkungen je Hersteller) - alles nur bedingt aussagefähig aufgrund der rudimentären Erfassung und Fehlerquote, aber man kann schon einiges herauslesen
Über die neuen PEI Dateien und die nicht Zuordnung der ID´s, weil kpl verändert und das mehr an Zeilen je ID hatten sie ja schon geschrieben. Habe ich bei mir selbst festgestellt Alt 12 Zeilen Meldejahr 2022 (trotz das ich die vom Hausarzt bestätige PEI Meldung der Erfassung 14.10.2021 habe und in den neuen Dateien musste ich mich dann suchen - waren dann 21 Zeilen und Meldejahr 2023 (weil es plötzlich auch noch einen Eintrag in 2023 gab, den ich überhaupt nicht kannte
Auch die PFIZER und MODERNA Daten aus den freigeklagten USA Unterlagen der PHMPT, liegen mir alle vor und habe ich übersichtlich aufbereitet.
Auch die FDA Datenbankfiles kann ich gezielt öffnen und auswerten
Bin zwar kein Mathematiker aber hatte als Ingenieur viel mit Daten von ERP Systemen und Datenbank und deren Analysen zu tun.
Falls Interesse an Vernetzung bestünde, bitte melden
Nein, es handelt sich ausschließlich um Covid-Impfungen. Rein theoretisch hätten schon sehr früh Menschen an Zulassungsstudien teilnehmen und daher gimpft sein können. Es ist völlig korrekt und sinnvoll, dass das RKI Menschen, bei denen keine definitive Aussage über Impfung vorliegt, als "unbekannt" kennzeichnet. Wir sollten sogar froh sein, dass beim RKI keine nachträgliche Manipulation von Daten stattfindet (das PEI scheint da ein ganz anderes Kaliber zu sein...).
Aus meinem Bekanntenkreis kenne ich das Beispiel eines gesunden Bauern in seinen vierziger Jahren, der drei Tage nach der ersten Impfung beim Tischtennisspielen tot zusammenbrach. Welchen Sinn hat eine Statistik, die die wahrscheinliche Ursache einer Wirkung für einen Zeitabschnitt ausschließt, in dem die Ursache am wahrscheinlichsten ist. Den Konstrukteuren dieses Zeitabschnittes war es unter Garantie bewusst, dass damit eine Datenfälschung gesetzt war, die um so schwerer wiegt, als die hier dargestellten erreichbaren Daten aussagen, dass Gengiftinjizierte eher einen Schaden als einen Profit von der Injektion hinsichtlich des Sterbens und der schweren Erkrankung hatten. Man muss diesen Datenausschluss sogar als Geständnis für das Wissen über die wahre Ursache der Wirkung werten.
... die wahre Ursache der Wirkung werten, die auch statistisch eintreten muss, denn der Maximalerfolg einer Immunreaktion ist die Tötung der Zellkultur, die die Immunreaktion auslöst, egal ob es sich bei der Zellkultur um einen Menschen oder dem Inhalt einer Petrischale handelt.
As the article acknowledges, one cannot infer anything about vaccine effectiveness from this analysis given that it is not age stratified.
As we’ve seen in the other data sets with death outcomes and vaccination status from other countries, it is typical to see death rates considerably lower in every age group in the vaccinated group but the unstratified death rate much higher, a classic example of Simpson’s paradox.
This is caused by the extreme skew in death risk and vaccination propensity by age, with the oldest age groups driving the death data.
The comparisons of % of ICU or dead who were vaccinated vs population vaccination rate is flawed in the same way — comparing the % is not meaningful given the extreme difference in % vaccinated across age groups, lowest in the young groups with very low death risk and highest in seniors with by far the highest.
The article repeated clarifies the author states the data “does not necessarily mean vaccination increased the risk of death or ICU admission” which, while true, greatly overstates the case.
The difference in age distribution assures it is all but certain that is not the case, and a more relevant statement would be the data “does not necessarily mean vaccination did not substantially reduce risk of death or ICU admission”.
Once age adjusted data are available (and preferably also adjusting for other key confounders like preexisting medical conditions) then I expect it to show substantial reduction of risk — very strong in 2021-2022 and decreasing over time (as higher % of unvaccinated have benefit of immune protection from surviving a previous infection) — as the dozens of other studies looking at vaccine effectiveness vs severe and fatal disease from all over the world have shown.
This brings up another point — these data should not be judged in isolation but as part of a large existing literature on potential vaccine effects on severe or fatal COVID.
I have yet to see a pro-vaccine study for which careful analysis can not identify serious methodological flaws (cases in point: recent French study showing 25% benefit against all-cause death for the vaccinated; RKI's own study using odds ratios instead of relative risk, and building the study in a way that would benefit from a dangerous vaccine, i.e., a vaccine which causes non-Covid hospitalizations). I would LOVE to get my hands on age-stratified data from Germany. Yes, such data might show limited effectiveness for a limited period of time after vaccination, for limited age groups, and against specific variants. Unfortunately, in the case of Germany, such population-level data might not even exist (there is still some hope regarding data of the health insurance companies).
By the way, the more public opinion acknowledges that there is a massive age skew regarding Covid deaths, the more it should become questionable why they locked us down, and forced us into taking new medical technologies.
There exists no study without methodological weaknesses, which is why transparent description of all assumptions, careful discussion of both strengths and limitations, as well as sensitivity analyses assessing robustness to key assumptions is important for all studies, especially observational studies that have numerous inherent biases to deal with.
In some cases, however, like this one, the biases are well-known and fundamental, and failure to address these factors makes the analysis neigh uninformative. Age confounding in this case is one example, for which as has been demonstrated in data sets from other places, death rates can all go in one direction (vax < unvax) for ALL age groups, yet when aggregated and not stratified by age the marginal death rates go the other direction (vax>unvax). This is classic Simpson's paradox, and to ignore this factor is not just a subtle methodological flaw but a fundamental one.
Another age-stratified data set from Germany would certainly be useful, but we already have such data from numerous other places and in numerous other studies, and these should not be ignored if one is interested in answering this question of vaccine effects vs. severe and fatal covid. There is an extensive literature.
And assessing public health policies certainly requires a similarly nuanced perspective, and age stratification is among the factors.
Many make the same error of failure to age stratify in suggesting covid was only a concern for the oldest and most frail, implying nothing should have been done (mitigation or vaccination) for the younger age groups.
While true that marginal risk of death is FAR greater in the older age groups, when stratifying by age the risk of COVID death was non-negligible for all adult age groups, adding significant excess death risk to their age specific background death risk, so intervention was justified, even in retrospect. Of course teh specifics are debatable -- whether the choices made optimized the benefit-risk for each subgroup, and there is the interesting potential debate, especially if we talk about young men, and if we think about economic repercussions.
I don't know how often I warned against Simpson effects in my posts. I always stressed the importance of age stratification (starting in my very first Substack post, back in 2021: https://cm27874.substack.com/p/credit-for-covid). Yes, Covid had effects on the distribution of deaths in Germany (https://cm27874.substack.com/p/deaths-in-germany-20222023-update, https://cm27874.substack.com/p/deaths-in-germany-20242025-update) but there have been other, larger, unexplained effects. In retrospect (and I am perfectly willing to grant a certain period of panic in the spring of 2020) almost no measures were justified, and the official rhetoric about "looking ahead, going forward, nuanced perspective, risk-ratio optimization" will do nothing to hedge us against totalitarian excesses next time. I am also careful when comparing countries. I suspect that the influence of the general health of the population, of the health insurance system, and the medical system are enormous.
Sure. excess deaths are interesting and important to study and understand.
But with their increased popularity, especially in online discourse, many don't appreciate the fact that excess deaths are not raw data, but inferred quantities from an assumed background death model with a presumed extrapolation from the past providing "expected" over which any observed death count is considered "excess".
Thus, it is not clear from simple "excess" to what degree an increase is increasing death rates, or simply not decreasing at the expected rates, for example. As a result, it is critical to plot both raw death rates (preferably age adjusted o account for shifting population demographics) and. the presumed baseline death rates clearly demonstrated.
Additionally, one needs to keep in mind that there are may potential factors that a could partially explain any increased excess, especially during the pandemic. From data all over the world, it is clear that the vast majority of the excess are covid deaths during covid waves although there are other contributing factors as well.
It is fair to consider potential for vaccine related deaths to be a possible contributing factor, but of course it is not valid to assume all unexplained deaths starting 2021 are caused by vaccines, either.
And I agree the factors you mentioned and many others are all important contributors to the mortality rate over time in any country, and emphasizes why nuanced analysis and interpretation is critically important.
People will always oversimplify the data to push one narrative or another based on their intentions, but it is important to think more carefully, considering all potential key factors, which requires a nuanced approach to avoid buying into false narratives.
Yes, yes, yes, no, yes, yes, yes to your paragraphs. :)
In an ideal world, you call for nuance would of course be welcome, appreciated and followed. In the world we live in, however, and in the Germany I live in, in particular, those calling for nuance now are yesterday's hardliners who recognize that they are losing.
Thus, why I think it is important to isolate the scientific substance from the political discussions or discussions about political leaders that obviously have their own agendas.
Ich mach ja so ein bisschen die Tests (aus China und da in den Teststraßen hatten Amerikaner Patente drauf) zu meinem Thema. Die Tests mit 'R' von dt.Firmen aus Apotheken wurden in China produziert. Das CE Zeichen machten Chinesen drauf. In China werden die Packungen nochmal zum steril machen in Tanks gefahren-und mit Radioaktivität 'behandelt'. Meine Vermutung ist, dass teilweise auch verstrahlte Dinge rüberkamen. Dann EO, ETO. Stand am Beipackzettel der chin.Schnelltests aus dem Supermarkt. Ethylenoxid. Verbotenes Spritzmittel aus den 80er Jahren. Ungut beim Einatmen. - Dann fand ein Bekannter beim Mikroskopieren graue Fäden auf Teststäbchen und Masken aus China. Könnte Graphenhydroxid sein. Ist IM Körper auch nicht nachweisbar, ist aber scharf wie eine Rasierklinge und sehr magnetisch. WARUM waren da so viele tote Zähne in den letzten Jahren.... (Zahnärzte berichteten). Nun, selbst weiterdenken.
Unverdaulicher Datensalat. wer gilt als "geimpft"? wer untersucht nach dem Start der Impfung überhaupt noch ALLE in Kliniken eingelieferten Menschen nach dem Grund der Einlieferung? was passiert zum Beispiel mit denjenigen, die durch Impfungen ausgelöste mit Infarkt oder Schlaganfall eingeliefert werden, nicht ansprechbar, nicht auskunftsfähig, aber aufgrund des Alters als "geimpft" angenommen werden, also auch als "immun" betrachtet werden, darum entgegen der pre-impfzeit nicht automatisch getestet werden, und man zusätzlich befürchtet, einen geimpften vor sich zu haben, der dann in die Statistik als "mit Impfung verstorben" eingehen würde? man müsste dann ja auch noch den Zusammenhang zwischen dem Infarkt und der Impfung zumindest betrachten. die meisten Kliniken haben die einrichtungsbezogene impfpflicht ohne Widerstand mitgetragen, stehen also voll dahinter. nehmen dieses dann die Datenerfassung überhaupt so ernst, wie es in einer "Post Marketing" Studie.... zwingend notwendig wäre? oder wird schon bei der Aufnahme von Patienten im vorauseilenden Gehorsam nur das an Daten produziert, was opportun ist?
Alles richtig - und um so erstaunlicher, dass trotzdem eine Entwicklung herauskommt, die von der eines Placebos nicht zu unterscheiden ist.
https://dochdoch.substack.com/p/rki-daten-zum-impfstatus-der-corona
Vor sechs Tagen veröffentlichte Dr. Bine einen Artikel mit dem Titel „Corona-Überwachung weltweit (RKI-SOEP-Studie)“. Ich verstehe nicht viel davon und weiß nicht, ob es hilfreich ist, ihn zu lesen. (Außerdem kennen Sie ihn vielleicht schon, oder?)
Er beginnt so: : "Es wird immer wieder von Seiten der Kritiker bemängelt, dass der Staat keine explizite Corona Sentinel Studie gemacht hätte.
Die hat das RKI gemacht, nur… das Ergebnis war nicht so, dass man es in den Medien hochkochen wollte
Die Studie ist auch eher unauffällig veröffentlicht, heißt, nicht in einem internationalen Journal, so dass man sie über pubmed nicht findet. Überhaupt, wenn man nicht explizit nach dieser Studie sucht, findet man nicht viel und selbst wenn man nach der Studie explizit sucht, findet man nicht viel.
Auch bei mir war die Studie ein Zufallsfund mit Hilfe der google KI, weil diese Studie in Spahns Dokument “Testen, testen, testen – aber gezielt” zwar erwähnt, aber nicht benannt wird......."
https://drbine.substack.com/p/corona-monitoring-bundesweit-rki
Was mich an dem Ifg_Covid_19_Todesflle_Impfstatus_2020_2024_2026_04_10.pdf File wundert ist
Was soll darin das Meldejahr 2020 und Impfung unbekannt dahinter mit steigenden Todeszahlen.
Impfstart für COVID-19 Impfungen war erst im DEZ 2020 und der Hochlauf dann im Fj 2021
Wo kommen diese Daten her ?
Meines erachtens stimmt da etwas nicht mit dem Meldejahr. Bitte gerne um Aufklärung
Im Jahr 2020 hatte das RKI höchstwahrscheinlich lange keine Schnittstelle, über die die Information geimpft/nicht geimpft hätte übermittelt werden können. Also musste man "unbekannt" als Impfstatus ansetzen, da es ja ab einem gewissen Zeitpunk durchaus möglich gewesen wäre, dass Todesfälle geimpft waren (frühere Impfungen im Ausland, Teilnahme an Zulassungsstudien etc.; siehe Artikel). Insofern halte ich die Vorgehensweise des RKI für formal korrekt.
Zunächst vielen Dank für Ihre Rückmeldungen
D.h. aber es handelt sich um aller Art der Impfungen (z.B. Grippe etc) und nicht nur C-19 Spritze, den diese gab es ja definitiv noch nicht in den Wochen 12-2020 bis 21-2020
Ich interessiere mich sehr für das Thema weil ich selbst viel mit den bereitgestellten Daten bspw. des RKI (gemeldete Impfzahlen je Tag) diese habe ich empirisch überlagert auf die zuerst freigeklagten und veröffentlichen PEI Nebenwirkungslisten und auf die Hersteller verteilt nach Impfbeginn des Herstellers und den Impfquoten im Bezug auf die gemeldeten Nebenwirkungen je Hersteller) - alles nur bedingt aussagefähig aufgrund der rudimentären Erfassung und Fehlerquote, aber man kann schon einiges herauslesen
Über die neuen PEI Dateien und die nicht Zuordnung der ID´s, weil kpl verändert und das mehr an Zeilen je ID hatten sie ja schon geschrieben. Habe ich bei mir selbst festgestellt Alt 12 Zeilen Meldejahr 2022 (trotz das ich die vom Hausarzt bestätige PEI Meldung der Erfassung 14.10.2021 habe und in den neuen Dateien musste ich mich dann suchen - waren dann 21 Zeilen und Meldejahr 2023 (weil es plötzlich auch noch einen Eintrag in 2023 gab, den ich überhaupt nicht kannte
Auch die PFIZER und MODERNA Daten aus den freigeklagten USA Unterlagen der PHMPT, liegen mir alle vor und habe ich übersichtlich aufbereitet.
Auch die FDA Datenbankfiles kann ich gezielt öffnen und auswerten
Bin zwar kein Mathematiker aber hatte als Ingenieur viel mit Daten von ERP Systemen und Datenbank und deren Analysen zu tun.
Falls Interesse an Vernetzung bestünde, bitte melden
Nein, es handelt sich ausschließlich um Covid-Impfungen. Rein theoretisch hätten schon sehr früh Menschen an Zulassungsstudien teilnehmen und daher gimpft sein können. Es ist völlig korrekt und sinnvoll, dass das RKI Menschen, bei denen keine definitive Aussage über Impfung vorliegt, als "unbekannt" kennzeichnet. Wir sollten sogar froh sein, dass beim RKI keine nachträgliche Manipulation von Daten stattfindet (das PEI scheint da ein ganz anderes Kaliber zu sein...).
Welcome to the real gain of function - real rejuvenation - no touch, no tech, no meds and very little talking.
What changes is not imposed from the outside; it unfolds from within.
https://vegetativetraining.wordpress.com/vegetative-training-self-regulation-experience-and-the-expansion-of-possibility/
Aus meinem Bekanntenkreis kenne ich das Beispiel eines gesunden Bauern in seinen vierziger Jahren, der drei Tage nach der ersten Impfung beim Tischtennisspielen tot zusammenbrach. Welchen Sinn hat eine Statistik, die die wahrscheinliche Ursache einer Wirkung für einen Zeitabschnitt ausschließt, in dem die Ursache am wahrscheinlichsten ist. Den Konstrukteuren dieses Zeitabschnittes war es unter Garantie bewusst, dass damit eine Datenfälschung gesetzt war, die um so schwerer wiegt, als die hier dargestellten erreichbaren Daten aussagen, dass Gengiftinjizierte eher einen Schaden als einen Profit von der Injektion hinsichtlich des Sterbens und der schweren Erkrankung hatten. Man muss diesen Datenausschluss sogar als Geständnis für das Wissen über die wahre Ursache der Wirkung werten.
... die wahre Ursache der Wirkung werten, die auch statistisch eintreten muss, denn der Maximalerfolg einer Immunreaktion ist die Tötung der Zellkultur, die die Immunreaktion auslöst, egal ob es sich bei der Zellkultur um einen Menschen oder dem Inhalt einer Petrischale handelt.
As the article acknowledges, one cannot infer anything about vaccine effectiveness from this analysis given that it is not age stratified.
As we’ve seen in the other data sets with death outcomes and vaccination status from other countries, it is typical to see death rates considerably lower in every age group in the vaccinated group but the unstratified death rate much higher, a classic example of Simpson’s paradox.
This is caused by the extreme skew in death risk and vaccination propensity by age, with the oldest age groups driving the death data.
The comparisons of % of ICU or dead who were vaccinated vs population vaccination rate is flawed in the same way — comparing the % is not meaningful given the extreme difference in % vaccinated across age groups, lowest in the young groups with very low death risk and highest in seniors with by far the highest.
The article repeated clarifies the author states the data “does not necessarily mean vaccination increased the risk of death or ICU admission” which, while true, greatly overstates the case.
The difference in age distribution assures it is all but certain that is not the case, and a more relevant statement would be the data “does not necessarily mean vaccination did not substantially reduce risk of death or ICU admission”.
Once age adjusted data are available (and preferably also adjusting for other key confounders like preexisting medical conditions) then I expect it to show substantial reduction of risk — very strong in 2021-2022 and decreasing over time (as higher % of unvaccinated have benefit of immune protection from surviving a previous infection) — as the dozens of other studies looking at vaccine effectiveness vs severe and fatal disease from all over the world have shown.
This brings up another point — these data should not be judged in isolation but as part of a large existing literature on potential vaccine effects on severe or fatal COVID.
I have yet to see a pro-vaccine study for which careful analysis can not identify serious methodological flaws (cases in point: recent French study showing 25% benefit against all-cause death for the vaccinated; RKI's own study using odds ratios instead of relative risk, and building the study in a way that would benefit from a dangerous vaccine, i.e., a vaccine which causes non-Covid hospitalizations). I would LOVE to get my hands on age-stratified data from Germany. Yes, such data might show limited effectiveness for a limited period of time after vaccination, for limited age groups, and against specific variants. Unfortunately, in the case of Germany, such population-level data might not even exist (there is still some hope regarding data of the health insurance companies).
By the way, the more public opinion acknowledges that there is a massive age skew regarding Covid deaths, the more it should become questionable why they locked us down, and forced us into taking new medical technologies.
There exists no study without methodological weaknesses, which is why transparent description of all assumptions, careful discussion of both strengths and limitations, as well as sensitivity analyses assessing robustness to key assumptions is important for all studies, especially observational studies that have numerous inherent biases to deal with.
In some cases, however, like this one, the biases are well-known and fundamental, and failure to address these factors makes the analysis neigh uninformative. Age confounding in this case is one example, for which as has been demonstrated in data sets from other places, death rates can all go in one direction (vax < unvax) for ALL age groups, yet when aggregated and not stratified by age the marginal death rates go the other direction (vax>unvax). This is classic Simpson's paradox, and to ignore this factor is not just a subtle methodological flaw but a fundamental one.
Another age-stratified data set from Germany would certainly be useful, but we already have such data from numerous other places and in numerous other studies, and these should not be ignored if one is interested in answering this question of vaccine effects vs. severe and fatal covid. There is an extensive literature.
And assessing public health policies certainly requires a similarly nuanced perspective, and age stratification is among the factors.
Many make the same error of failure to age stratify in suggesting covid was only a concern for the oldest and most frail, implying nothing should have been done (mitigation or vaccination) for the younger age groups.
While true that marginal risk of death is FAR greater in the older age groups, when stratifying by age the risk of COVID death was non-negligible for all adult age groups, adding significant excess death risk to their age specific background death risk, so intervention was justified, even in retrospect. Of course teh specifics are debatable -- whether the choices made optimized the benefit-risk for each subgroup, and there is the interesting potential debate, especially if we talk about young men, and if we think about economic repercussions.
I don't know how often I warned against Simpson effects in my posts. I always stressed the importance of age stratification (starting in my very first Substack post, back in 2021: https://cm27874.substack.com/p/credit-for-covid). Yes, Covid had effects on the distribution of deaths in Germany (https://cm27874.substack.com/p/deaths-in-germany-20222023-update, https://cm27874.substack.com/p/deaths-in-germany-20242025-update) but there have been other, larger, unexplained effects. In retrospect (and I am perfectly willing to grant a certain period of panic in the spring of 2020) almost no measures were justified, and the official rhetoric about "looking ahead, going forward, nuanced perspective, risk-ratio optimization" will do nothing to hedge us against totalitarian excesses next time. I am also careful when comparing countries. I suspect that the influence of the general health of the population, of the health insurance system, and the medical system are enormous.
Sure. excess deaths are interesting and important to study and understand.
But with their increased popularity, especially in online discourse, many don't appreciate the fact that excess deaths are not raw data, but inferred quantities from an assumed background death model with a presumed extrapolation from the past providing "expected" over which any observed death count is considered "excess".
Thus, it is not clear from simple "excess" to what degree an increase is increasing death rates, or simply not decreasing at the expected rates, for example. As a result, it is critical to plot both raw death rates (preferably age adjusted o account for shifting population demographics) and. the presumed baseline death rates clearly demonstrated.
Additionally, one needs to keep in mind that there are may potential factors that a could partially explain any increased excess, especially during the pandemic. From data all over the world, it is clear that the vast majority of the excess are covid deaths during covid waves although there are other contributing factors as well.
It is fair to consider potential for vaccine related deaths to be a possible contributing factor, but of course it is not valid to assume all unexplained deaths starting 2021 are caused by vaccines, either.
And I agree the factors you mentioned and many others are all important contributors to the mortality rate over time in any country, and emphasizes why nuanced analysis and interpretation is critically important.
People will always oversimplify the data to push one narrative or another based on their intentions, but it is important to think more carefully, considering all potential key factors, which requires a nuanced approach to avoid buying into false narratives.
Yes, yes, yes, no, yes, yes, yes to your paragraphs. :)
In an ideal world, you call for nuance would of course be welcome, appreciated and followed. In the world we live in, however, and in the Germany I live in, in particular, those calling for nuance now are yesterday's hardliners who recognize that they are losing.
Thus, why I think it is important to isolate the scientific substance from the political discussions or discussions about political leaders that obviously have their own agendas.