Krankenhäuser statt Viren: Was die COVID‐​19‐ Todesfallspitzen wirklich verursacht hat

Von Hickey, Rancourt und Linard – 27 Fragen und Antworten

Zu Beginn des Jahres 2020 wich die Welt zurück. Meldungen über ein neuartiges Coronavirus, angeblich stammend aus einem Labor oder einem Nassmarkt, lösten eine globale Krise aus. Offizielle Darstellungen, die durch die Pandemieerklärung der Weltgesundheitsorganisation vom 11. März 2020 noch verstärkt wurden, stellten COVID‐​19 als einen unerbittlichen, ansteckenden Erreger dar. Er habe die Bevölkerung heimgesucht, Krankenhäuser überfordert und wahllos Menschenleben gefordert. Doch bei genauerer Betrachtung in sich zusammen. Das haben Denis Rancourt und sein Team in ihrer bahnbrechenden Studie akribisch nachgewiesen. Ihre Analyse, hier in 27 Fragen und Antworten zusammengefasst, zeigt ein erschreckendes Muster: Die Übersterblichkeit entsprach nicht der erwarteten Dynamik einer Virusausbreitung, sondern korrelierte stark mit aggressiven medizinischen Maßnahmen. Sofort nach der Pandemieerklärung kam es in ganz Europa und Nordamerika zu gleichzeitig auftretenden Todesspitzen. Diese widersprachen jeder geografischen Logik. Auch waren davor keine nennenswerte Überschüsse an Todesfällen zu verzeichnen. Städte wie Rom mit starkem Flugverkehr aus Asien verzeichneten nur minimale Sterblichkeitsraten, während die über ein gut ausgebautes Krankenhausnetz verfügende Bronx in New York katastrophale Verluste erlitt. Rancourts Arbeit, die im Text »Beyond Contagion« (Jenseits der Ansteckung) für ihre Infragestellung virologischer Dogmen gelobt wird, unterstreicht eine bittere Ironie: »88 Prozent der in New York beatmeten Patienten starben« – nicht an einem Virus, sondern an Protokollen wie mechanischer Beatmung und hochdosierten Medikamenten. Trotz dieser Beweise halten viele, wie in der Aussage von Denis Rancourt vor der kanadischen nationalen Bürgeruntersuchung festgestellt, an der Vorstellung eines »als Waffe eingesetzten Virus« fest – eine Überzeugung, die Rancourt als wissenschaftlich unhaltbar widerlegt. Diese Studie zwingt zu einer Auseinandersetzung mit iatrogenen Schäden – nicht ein sich ausbreitender Erreger, sondern Krankenhausprotokolle haben die Sterblichkeitskrise verursacht.

Die Auswirkungen von Rancourts Erkenntnissen, die in »Was There a Pandemic?« (Gab es eine Pandemie?) und »No Pandemic« (Es gab keine Pandemie) näher untersucht werden, stellen die gesamte COVID‐​19‐​Saga als eine Geschichte eines institutionellen Angriffs dar. Lockdowns, Angstkampagnen und experimentelle Behandlungen, wie sie in »The Final Pandemic« (Die letzte Pandemie) kritisiert werden, verursachten biologischen Stress und trieben gefährdete Bevölkerungsgruppen auf tödliche medizinische Fließbänder. Die geografische Uneinheitlichkeit – hohe Sterberaten in Gebieten wie der Lombardei, aber nicht im benachbarten Venetien – widerspricht den Virusübertragungsmodellen. Diese haben, wie Rancourt feststellt, bei der Vorhersage einer gleichmäßigen Ausbreitung »spektakulär versagt«. Stattdessen wurde die sozioökonomische Verwundbarkeit, insbesondere in armen Gemeinden in der Nähe großer medizinischer Zentren, erst in Verbindung mit aggressiven Interventionen tödlich. Dieses Paradoxon, bei dem der Zugang zu »Versorgung« gefährlich wurde, stellt die Annahme in Frage, dass mehr Medizin gleichbedeutend mit besseren Ergebnissen ist. Rancourts rigorose Daten zeigen, dass sich in Gebieten mit hoher Sterblichkeit »die Todesfälle von zu Hause in Krankenhäuser verlagert haben«. Das erzeugt Skepsis gegenüber zentralisierten Gesundheitsmaßnahmen. Die wahre Pandemie war eine politische, keine pathologische.

Mit Dank an Joseph Hickey, Denis Rancourt und Christian Linard.

Die Flugzeug‐​Analogie

Stellen Sie sich vor, Sie erfahren, dass Flugzeugabstürze landesweit Tausende von Todesopfern fordern. Die Behörden geben bekannt, dass sich eine mysteriöse »Motorausfallkrankheit« von Flughafen zu Flughafen ausbreitet. Sie leiten Notfallmaßnahmen ein: Die Zahl der Mechaniker an den großen Flughäfen wird drastisch erhöht, es kommen experimentelle Reparaturtechniken zum Einsatz und alle Flugzeuge, auch solche mit nur geringfügigen Mängeln, müssen einer gründlichen Wartung unterzogen werden.

Stellen Sie sich nun vor, Sie würden bei Ihren Untersuchungen feststellen, dass Flugzeugabstürze nur an Flughäfen auftraten, die die neuen Notfallprotokolle eingeführt hatten, während Flughäfen, die ihre normalen Wartungsverfahren beibehielten, keine Abstürze zu verzeichnen hatten. Sie würden auch feststellen, dass die Abstürze unmittelbar nach der Notfallmeldung und nicht davor auftraten und dass Flughäfen mit den meisten internationalen Flügen oft weniger Abstürze hatten als kleinere Regionalflughäfen. Am aussagekräftigsten wäre jedoch die Erkenntnis, dass die Flugzeuge während der aggressiven Wartungsmaßnahmen selbst abstürzten und nicht während des normalen Flugbetriebs.

Dies ist im Wesentlichen das, was die Forscher bei der COVID‐​19‐​Sterblichkeit festgestellt haben: Die »Heilung« scheint weitaus tödlicher gewesen zu sein als jede Krankheit, wobei die überzähligen Todesfälle vor allem dort auftraten, wo aggressive medizinische Maßnahmen ergriffen wurden. Auch passten sie nicht zu den typischen Mustern einer natürlichen Ausbreitung der Krankheit.

Die Ein‐​Minuten‐​Erklärung für den Fahrstuhl

Diese Studie analysierte die Todesmuster in Europa und Nordamerika zu Beginn des Jahres 2020 und kam zu einem schockierenden Ergebnis: Die überdurchschnittlichen Todesfälle folgten nicht den Mustern, die man bei einem sich ausbreitenden Virus erwarten würde. Anstatt sich allmählich über miteinander verbundene Bevölkerungsgruppen auszubreiten, kam es unmittelbar nach der Ausrufung der Pandemie durch die Weltgesundheitsorganisation am 11. März 2020 zu massiven Todesspitzen in weit voneinander entfernten Regionen – und das, obwohl es vor diesem Datum praktisch keine überdurchschnittlichen Todesfälle gab.

Noch aufschlussreicher ist, dass Gebiete, in denen die Krankenhauskapazitäten drastisch erweitert und aggressive Behandlungsmethoden wie mechanische Beatmung eingesetzt wurden, katastrophale Sterblichkeitsraten verzeichneten, während ähnliche Gebiete mit konservativen medizinischen Ansätzen relativ unbeeinträchtigt blieben. Städte mit den meisten Flügen aus China hatten oft niedrige Sterblichkeitsraten, während Gebiete mit weniger internationalem Kontakt massive Sterblichkeitsspitzen erlebten.

Die Forscher fanden heraus, dass 88 Prozent der in New York beatmeten Patienten starben; dass experimentelle Medikamentenkombinationen in gefährlichen Dosierungen verabreicht wurden; und dass sich die Todesfälle aus den Privathaushalten in Krankenhäuser in Gebieten mit hoher Sterblichkeit verlagerten. Die geografischen Muster, der zeitliche Ablauf und die Korrelation mit medizinischen Interventionen deuten darauf hin, dass die überzähligen Todesfälle eher durch die Pandemiebekämpfung selbst verursacht wurden als durch die Ausbreitung des Virus – insbesondere durch aggressive Krankenhausbehandlungen sowie den durch Lockdowns verursachten Stress.

Das bedeutet, dass unser gesamtes Verständnis der Ereignisse im Jahr 2020 falsch ist und dass gut gemeinte medizinische Maßnahmen weit mehr Menschen getötet als gerettet haben.

[Der Fahrstuhl klingelt]

Zu verfolgende Forschungsfelder: Untersuchen Sie iatrogene Todesfälle in Krankenhäusern, die Geschichte der Sterblichkeitsraten bei mechanischer Beatmung und Studien zu stressbedingter Immunsuppression während Lockdowns.

12‐​Punkte‐​Zusammenfassung

1. Geografische Unmöglichkeit einer Virusausbreitung

Die Studie zeigt, dass die überdurchschnittlichen Todesfälle Anfang 2020 in einem äußerst uneinheitlichen geografischen Muster auftraten, das der Logik der Ausbreitung von Infektionskrankheiten widerspricht. In einigen Regionen lag die Sterblichkeitsrate um mehr als 200 Prozent über dem Normalwert, während benachbarte Gebiete mit ähnlicher Bevölkerungszahl, ähnlichen Flughäfen und ähnlicher Demografie weitgehend unberührt blieben. Dieses uneinheitliche Muster erstreckte sich über internationale Grenzen hinweg und zwischen benachbarten Landkreisen, wodurch eine geografische Verteilung entstand, die mit einer natürlichen Virusübertragung unvereinbar ist.

2. Der zeitgleiche Ablauf widerspricht der natürlichen Ausbreitung von Krankheiten

Die Todesspitzen in Europa und Nordamerika traten bemerkenswert zeitgleich auf – alle innerhalb von drei Wochen und insbesondere nach der Pandemieerklärung der Weltgesundheitsorganisation am 11. März 2020. Vor diesem Datum gab es nirgendwo eine signifikante Übersterblichkeit, obwohl behauptet wurde, dass das Virus bereits seit Wochen zirkulierte. Dieses zeitliche Muster ähnelt eher einer koordinierten Reaktion auf eine politische Ankündigung als der allmählichen geografischen Ausbreitung, die bei der Übertragung von Infektionskrankheiten zu erwarten wäre.

3. Flugverkehrsmuster stimmen nicht mit Todesfallzahlen überein

Städte und Regionen mit dem höchsten internationalen Flugaufkommen, insbesondere aus Asien, verzeichneten oft nur minimale Übersterblichkeitsraten, während Gebiete mit geringerer internationaler Anbindung katastrophale Sterberaten zu beklagen hatten. Rom empfing mehr Flüge aus China als Mailand, hatte jedoch 18‐​mal niedrigere Sterberaten. Los Angeles und San Francisco hatten eine bessere Anbindung an Asien als New York City, blieben jedoch von der Sterbekatastrophe verschont, die New York heimgesucht hat. Dies 5. Künstliche Beatmung erwies sich als äußerst tödlich: Krankenhäuser versorgten eine noch nie dagewesene Anzahl von Patienten mit Beatmungsgeräten und griffen aufgrund von Geräteknappheit häufig auf experimentelle Techniken zurück. Die Sterblichkeitsrate bei beatmeten Patienten erreichte in New Yorker Krankenhäusern 88 Prozent und bei älteren Patienten sogar 97 Prozent. Unerprobte Methoden wie die Verwendung von Anästhesiegeräten als Beatmungsgeräte führten zu einer Sterblichkeitsrate von 70 Prozent, verglichen mit 37 Prozent bei Standardgeräten. Dieser aggressive Einsatz der künstlichen Beatmung, der weit über die normale medizinische Praxis hinausging, trug wahrscheinlich erheblich zu den überhöhten Todeszahlen bei.widerspricht der grundlegenden Annahme, dass sich das Virus über den internationalen Reiseverkehr verbreitet hat.

4. Krankenhausmaßnahmen stehen in Zusammenhang mit Sterberaten

Regionen, die ihre Kapazitäten auf Intensivstationen drastisch ausgebaut und aggressive medizinische Maßnahmen ergriffen haben, verzeichneten die höchsten Sterberaten, während Gebiete, die einen konservativen medizinischen Ansatz verfolgten, eine überdurchschnittliche Sterblichkeit vermeiden konnten. Der Zusammenhang zwischen dem Ausbau des Gesundheitssystems und den Sterberaten lässt darauf schließen, dass aggressive Behandlungen und nicht die Schwere der Erkrankung ausschlaggebend für die Sterblichkeitsrate waren. Gebiete, die ihre Krankenhauskapazitäten erhöhten und experimentelle Behandlungsprotokolle anwendeten, verzeichneten durchweg höhere Sterberaten als vergleichbare Gebiete mit anderen Behandlungsansätzen.

5. Künstliche Beatmung erwies sich als äußerst tödlich

Krankenhäuser versorgten eine noch nie dagewesene Anzahl von Patienten mit Beatmungsgeräten und griffen aufgrund von Geräteknappheit häufig auf experimentelle Techniken zurück. Die Sterblichkeitsrate bei beatmeten Patienten erreichte in New Yorker Krankenhäusern 88 Prozent und bei älteren Patienten sogar 97 Prozent. Unerprobte Methoden wie die Verwendung von Anästhesiegeräten als Beatmungsgeräte führten zu einer Sterblichkeitsrate von 70 Prozent, verglichen mit 37 Prozent bei Standardgeräten. Dieser aggressive Einsatz der künstlichen Beatmung, der weit über die normale medizinische Praxis hinausging, trug wahrscheinlich erheblich zu den überhöhten Todeszahlen bei.

6. Gefährliche Medikamentenkombinationen wurden häufig eingesetzt

Krankenhäuser setzten Hydroxychloroquin in Kombination mit Azithromycin in großem Umfang ein, oft in Dosierungen, die weit über den sicheren Werten lagen – manchmal sogar das Zehnfache der normalen Menge. Diese Kombinationen bargen erhebliche Risiken für tödliche Herzkomplikationen. Der Verbrauch des Medikaments Azithromycin in Spanien stieg im März 2020 um über 400 Prozent. Darüber hinaus wurden Beruhigungsmittel wie Midazolam in viel höheren Dosen als normal verschrieben, was zu einer verzögerten Genesung und einer erhöhten Sterblichkeit bei kritisch kranken Patienten beitrug.

7. Armut wurde nur in der Nähe großer medizinischer Zentren gefährlich

Während sozioökonomische Benachteiligung in Gebieten wie New York City und London ein starker Risikoindikator für die Sterblichkeitsrate war, gab es in vielen anderen Regionen mit ähnlicher oder schlechterer Armutssituation nur minimale Übersterblichkeit. Daraus ergibt sich ein Muster, wonach Armut und Zugehörigkeit zu einer Minderheit insbesondere dann gefährlich wurden, wenn sie mit dem Zugang zu großen Krankenhaussystemen mit aggressiven Behandlungsmethoden einhergingen. Armut kann also keinesfalls als allgemeiner Risikofaktoren für die vermeintliche Krankheit gelten.

8. Verlagerung der Todesfälle von zu Hause in Einrichtungen

In Gebieten mit hoher Sterblichkeit stieg der Anteil der Todesfälle in Krankenhäusern und Pflegeheimen gegenüber den Todesfällen zu Hause dramatisch an, während in Gebieten mit niedriger Sterblichkeit die Zahl der Todesfälle zu Hause sogar zunahm. Diese Umkehrung der normalen Sterbeorte deutet darauf hin, dass die Pflege in Einrichtungen in dieser Zeit eher gefährlich als schützend war und dass die Nähe zu medizinischen Einrichtungen das Sterberisiko eher erhöhte als verringerte.

9. Stressbedingte Erkrankungen könnten Todesfälle durch Atemwegserkrankungen erklären

Lockdown‐​Maßnahmen, soziale Isolation und Angstkampagnen führten zu einem beispiellosen biologischen Stress. Dieser konnte das Immunsystem schwächen und Menschen anfällig für bakterielle Lungenentzündungen durch ihre eigenen Atemwegsbakterien machen. Dieses Modell der stressbedingten Lungenentzündung erklärt, warum die Todesfälle respiratorischer Natur waren, aber eher auf politische Ankündigungen als auf Übertragungsmuster der Krankheit folgten, und warum sie eher mit sozioökonomischen Stressfaktoren als mit der Exposition gegenüber Infektionskrankheiten korrelierten.

10. Computermodelle haben spektakulär versagt

Wissenschaftliche Modelle sagten voraus, dass bis Februar 2020 praktisch alle größeren Städte mit internationalen Flughäfen von erheblichen Ausbrüchen betroffen sein würden, wobei die Verteilung auf die miteinander verbundenen Bevölkerungsgruppen relativ gleichmäßig sein würde. Stattdessen blieben viele international vernetzte Städte weitgehend unberührt, während sich die Todesfälle auf bestimmte Hotspots konzentrierten, die nichts mit den vorhergesagten Ausbreitungsmustern zu tun hatten. Dieses massive Versagen der Vorhersagemodelle deutet darauf hin, dass die zugrunde liegenden Annahmen über die Virusübertragung falsch waren.

11. Politische Maßnahmen folgten nicht auf die Sterblichkeit, sondern gingen ihr voraus

Der Zeitpunkt der nationalen Lockdowns korreliert genau mit den Sterblichkeitsspitzen und geht ihnen nicht voraus. Dies legt nahe, dass die politischen Maßnahmen die Gesundheitskrisen ausgelöst haben und nicht etwa abgewehrt haben. Der Lockdown in Italien begann am 9. März, wobei die Todesfälle in dieser Woche sprunghaft anstiegen. Der Lockdown in Spanien am 15. März ging einem sofortigen Anstieg der Sterblichkeit voraus. Der Lockdown im Vereinigten Königreich am 23. März fiel mit dem Beginn des Anstiegs der Todesfälle zusammen. Dieser zeitliche Ablauf deutet darauf hin, dass die institutionellen Maßnahmen die Sterblichkeitskrise verursacht haben.

12. Die gesamte Reaktion auf die Pandemie könnte das Problem gewesen sein

Die Beweise deuten darauf hin, dass aggressive medizinische Eingriffe, experimentelle Behandlungen, institutionelle Panik, durch den Lockdown verursachter Stress und systematische Testprogramme, die gefährdete Menschen in gefährliche Behandlungsprotokolle kanalisierten, die übermäßige Sterblichkeit verursacht haben, die COVID‐​19 zugeschrieben wird. Anstatt auf eine natürlich auftretende Pandemie zu reagieren, deuten die Daten darauf hin, dass die erklärte Pandemie‐​Reaktion selbst durch iatrogene (durch die Behandlung verursachte) Todesfälle und stressbedingte Erkrankungen zu einer Katastrophe geführt hat.

27 Fragen und Antworten

1. Was war der Hauptzweck dieser Forschungsstudie?

Ziel dieser Untersuchung war es, zu prüfen, ob die Muster der überdurchschnittlichen Todesfälle Anfang 2020 mit den Erwartungen der Wissenschaftler hinsichtlich eines sich ausbreitenden Atemwegsvirus übereinstimmen. Die Forscher analysierten detaillierte Sterbefallzahlen aus Europa und den Vereinigten Staaten für den Zeitraum März bis Mai 2020 und untersuchten, wann und wo Menschen in beispielloser Zahl starben. Sie wollten überprüfen, ob die offizielle Erklärung – dass sich ein neuartiges Coronavirus von Mensch zu Mensch verbreitete und diese Todesfälle verursachte – tatsächlich mit den Daten übereinstimmt.

Die Studie verwendete hochauflösende geografische und zeitbasierte Daten, um ein umfassendes Bild der Sterblichkeitsmuster auf zwei Kontinenten zu erstellen. Durch die Untersuchung der Sterberaten auf Ebene von Landkreisen, Regionen und sogar Stadtbezirken konnten die Forscher spezifische Muster identifizieren, die die Theorie der Virusausbreitung entweder stützten oder widerlegten. Ihr Ziel war es, eine evidenzbasierte Analyse zu liefern, die unser Verständnis davon verbessern könnte, was in den kritischen ersten Monaten nach Ausrufung der Pandemie wirklich geschah.

2. Was ist ein »P‑Wert« und warum ist er für das Verständnis der Sterblichkeitsraten wichtig?

Ein P‑Wert misst, um wie viel höher (oder niedriger) die Sterblichkeitsrate im Vergleich zu den normalerweise auf der Grundlage der Vorjahre zu erwartenden Werten war. Stellen Sie sich dies als Prozentsatz vor, der den Anstieg der Todesfälle über den Ausgangswert angibt – wenn eine Region normalerweise 100 Todesfälle pro Woche verzeichnet, aber plötzlich 150 Todesfälle auftreten, beträgt der P‑Wert 50 Prozent. Diese Messung berücksichtigt automatisch Unterschiede in der Altersstruktur und im Gesundheitszustand der Bevölkerung zwischen verschiedenen Gebieten, sodass ein Vergleich zwischen einer jungen, gesunden Bevölkerung und einer älteren, kränkeren Bevölkerung fair ist.

P‑Werte sind entscheidend, da sie die tatsächlichen Auswirkungen eines Ereignisses auf die Sterblichkeit aufzeigen und gleichzeitig normale saisonale Schwankungen und demografische Unterschiede herausfiltern. Im Gegensatz zu rohen Todeszahlen, die beim Vergleich unterschiedlich großer Bevölkerungsgruppen irreführend sein können, zeigen P‑Werte die relative Intensität der Übersterblichkeit. Auf diese Weise können Forscher echte Hotspots ungewöhnlicher Todesfälle identifizieren und die Schwere von Ereignissen in völlig unterschiedlichen geografischen Regionen vergleichen, von ländlichen Bezirken bis hin zu großen Ballungsräumen.

3. Auf welche Zeiträume haben sich die Forscher konzentriert und warum?

Die Forscher konzentrierten sich in erster Linie auf den Zeitraum von März bis Mai 2020, den sie als »erste Spitzenphase« bezeichneten. Da nämlich in dieser Zeit unmittelbar nach der Ausrufung der Pandemie durch die Weltgesundheitsorganisation am 11. März 2020 die größten Spitzenwerte bei den Todesfällen auftraten. Sie untersuchten auch den Zeitraum von Juni bis September 2020 als »Sommer‐​Spitzenperiode«, um zu sehen, wie sich die Muster im Laufe der Zeit veränderten. Diese spezifischen Zeiträume wurden gewählt, weil sie die erste Welle der überdurchschnittlichen Sterblichkeit erfassten, die vermeintlich auf das neuartige Coronavirus zurückzuführen war.

Der Zeitpunkt ist von Bedeutung, da er es den Forschern ermöglicht, zu untersuchen, was vor dem Einsatz bedeutender medizinischer Maßnahmen wie Impfungen geschah. Zudem konnten sie sich dabei ausschließlich auf die unmittelbare Reaktion auf die erklärte Pandemie zu konzentrieren. Indem sie den Zeitraum 2015 bis 2019 als Vergleichsbasis heranzogen, konnten sie genau feststellen, wann ungewöhnliche Todesmuster auftraten und wie sie sich entwickelten. Dieser Zeitrahmen ermöglicht es ihnen auch zu analysieren, ob die Todesfälle Mustern folgten, die mit einer sich natürlich ausbreitenden Infektionskrankheit vereinbar sind, oder ob andere Faktoren die Sterblichkeitsspitzen erklären könnten.

4. Was haben die Forscher über den Zeitpunkt der Todesspitzen in verschiedenen Ländern herausgefunden?

Die Forscher fanden heraus, dass die Todesspitzen in Europa und den Vereinigten Staaten bemerkenswert zeitgleich auftraten – alle innerhalb von etwa drei Wochen und vor allem keine vor der Pandemieerklärung der Weltgesundheitsorganisation am 11. März 2020. So weit von einander entfernte Länder wie Italien, Spanien, Großbritannien und verschiedene Bundesstaaten der Vereinigten Staaten, verzeichneten alle innerhalb dieses engen Zeitfensters ihre höchsten Sterberaten, obwohl sie sehr unterschiedliche geografische Lagen, Klimazonen und Bevölkerungsdichten aufweisen.

Diese Zeitgleichheit war unerwartet, denn wenn sich ein Virus auf natürliche Weise von Mensch zu Mensch über Kontinente hinweg verbreitet hätte, wäre eine viel größere zeitliche Variation zu erwarten gewesen, da es sich allmählich durch verschiedene Bevölkerungsgruppen und Verkehrsnetze ausgebreitet hätte. Die Tatsache, dass es vor der offiziellen Ausrufung der Pandemie nirgendwo zu einem starken Anstieg der Todesfälle kam, in Verbindung mit der engen Häufung der Spitzenwerte unmittelbar danach, deutet darauf hin, dass etwas anderes als eine natürliche Virusausbreitung diese Sterblichkeitsmuster verursacht hat. Dieses zeitliche Muster passt eher zu einer koordinierten Reaktion oder einer Änderung der Politik als zu einer organischen Übertragung der Krankheit.

5. Wie unterschieden sich die Sterberaten in den verschiedenen Regionen in den ersten Monaten des Jahres 2020?

Die Schwankungen der Sterberaten waren extrem und geografisch ungleichmäßig verteilt, anstatt den erwarteten Mustern der Ausbreitung der Krankheit zu folgen. In einigen Regionen stieg die Sterberate um über 200 Prozent, während benachbarte Gebiete mit ähnlicher Bevölkerungszahl und ähnlichen Merkmalen kaum oder gar keine überdurchschnittliche Sterblichkeit verzeichneten. In Europa beispielsweise kam es in westlichen Ländern wie Spanien, Italien und dem Vereinigten Königreich zu massiven Sterbefallspitzen, während osteuropäische Länder mit großen Flughäfen und Ballungszentren im gleichen Zeitraum praktisch keine überdurchschnittlichen Sterbefälle verzeichneten.

Dieses Flickwerkmuster erstreckte sich bis auf die lokale Ebene – einige Bezirke in den Vereinigten Staaten hatten doppelt oder dreimal so hohe Sterberaten wie normal, während benachbarte Bezirke davon unberührt blieben. Die höchsten Sterberaten traten häufig in bestimmten städtischen Gebieten mit großen Krankenhäusern auf, besonders in solchen, die wirtschaftlich benachteiligte Bevölkerungsgruppen versorgten. Anstatt die allmähliche geografische Ausbreitung zu zeigen, die man bei einer ansteckenden Krankheit erwarten würde, ähnelte das Muster eher ausgeprägten Hotspots der Sterblichkeit, die eher mit lokalen institutionellen Faktoren als mit einer natürlichen Übertragung der Krankheit zusammenzuhängen schienen.

6. Welche Muster haben Forscher beim Vergleich benachbarter Länder mit ähnlicher Bevölkerungsstruktur festgestellt?

Die Forscher stellten dramatische Unterschiede in den Sterberaten zwischen Nachbarländern fest, die bei einer natürlichen Ausbreitung des Virus ähnliche Erfahrungen hätten machen müssen. Am auffälligsten war der Kontrast entlang der westlichen Grenze Deutschlands, wo deutsche Regionen eine sehr geringe Übersterblichkeit aufwiesen, während die angrenzenden Regionen in Frankreich, Belgien und den Niederlanden einige der höchsten Sterberaten in Europa erlebten. Diese Gebiete sind dicht besiedelt, haben einen regen grenzüberschreitenden Berufs‐ und Handelsverkehr und weisen ähnliche demografische Strukturen und Gesundheitssysteme auf.

Dieses Muster widerspricht der Logik der Ausbreitung von Infektionskrankheiten. Hier würde man erwarten, dass benachbarte Regionen mit intensiven Kontakten ähnliche Infektions‐ und Sterberaten aufweisen. Die Forscher dokumentierten, dass trotz einiger Reisebeschränkungen während dieses Zeitraums ein erheblicher grenzüberschreitender Verkehr stattfand, sodass es unwahrscheinlich ist, dass ein Virus politische Grenzen so genau respektiert. Ähnliche Muster zeigten sich an anderen europäischen Grenzen und zwischen Bundesstaaten der Vereinigten Staaten, was darauf hindeutet, dass politische oder administrative Faktoren und nicht die natürliche Übertragung von Krankheiten die geografische Verteilung der überdurchschnittlichen Todesfälle beeinflussten.

7. Warum haben die Forscher Mailand mit Rom und New York City mit Los Angeles verglichen?

Diese Städtevergleiche sollten zeigen, ob Faktoren wie internationale Flugreisen und Bevölkerungsmerkmale die dramatischen Unterschiede bei den Sterberaten erklären können. Mailand und Rom sind beide große italienische Städte mit großen internationalen Flughäfen, ähnlichen demografischen Merkmalen, Gesundheitssystemen und Altersstrukturen. Allerdings gab es in Rom mehr Direktflüge aus China und Asien als in Mailand, dennoch war die Sterberate in der Region Mailand während der kritischen Phase 18‐​mal höher als in der Region Rom.

Ähnlich verhält es sich mit Los Angeles und San Francisco, die weitaus mehr Flüge aus China empfingen und einen größeren asiatischen Bevölkerungsanteil hatten als New York City. Aber New York verzeichnete katastrophale Sterberaten, während die Städte an der Westküste relativ unberührt blieben. Dieser Vergleich widerlegt die Theorie, dass das Virus über den Flugverkehr aus Asien eingeschleppt wurde und sich auf natürliche Weise in den Gemeinden verbreitete. Wäre dies der Fall, hätten die Städte mit der direktesten Exposition gegenüber der vermeintlichen Infektionsquelle am stärksten betroffen sein müssen, doch das Gegenteil war der Fall. Diese Vergleiche deuten stark darauf hin, dass lokale Faktoren – insbesondere medizinische Behandlungsprotokolle – und nicht die Einschleppung des Virus für die Sterblichkeitsraten ausschlaggebend waren.

8. Was hat die Studie zu Tage gefördert, wo die Menschen während der Spitzenzeiten starben?

Die Studie ergab ein klares Muster: In Gebieten mit hohen Übersterblichkeitsraten starb ein ungewöhnlich hoher Prozentsatz der Menschen in Krankenhäusern und Pflegeheimen statt zu Hause, während in Gebieten mit niedrigen Übersterblichkeitsraten tatsächlich ein Anstieg der Todesfälle zu Hause zu verzeichnen war. Dies stellt eine Umkehrung des normalen Musters dar, wonach die meisten Menschen in der Regel zu Hause sterben. In Bundesstaaten und Landkreisen mit den höchsten Sterberaten stieg der Anteil der Todesfälle in medizinischen Einrichtungen im Vergleich zu den gleichen Monaten des Jahres 2019 dramatisch an.

Diese Verlagerung hin zu Todesfällen in Pflegeeinrichtungen und Krankenhäusern in Gebieten mit hoher Sterblichkeit lässt vermuten, dass medizinische Einrichtungen selbst eine Rolle bei der überdurchschnittlichen Sterblichkeit gespielt haben könnten, anstatt lediglich Opfer einer externen Krankheit zu behandeln. Die Korrelation zwischen hohen Sterberaten und hohen Sterberaten in Krankenhäusern in Verbindung mit dem Anstieg der Todesfälle zu Hause in Gebieten mit niedriger Sterblichkeit deutet darauf hin, dass die Nähe zu medizinischen Einrichtungen und die Interaktion mit diesen in diesem Zeitraum eher ein Risikofaktor als ein Schutzfaktor gewesen sein könnten.

9. Wie haben Computermodelle die Ausbreitung der Pandemie vorhergesagt, und was ist tatsächlich passiert?

Von Wissenschaftlern zur Vorhersage der Ausbreitung der Pandemie verwendete Computermodelle sagten voraus, dass bis Februar 2020 praktisch alle größeren Städte und Regionen mit internationalen Flughäfen von erheblichen Ausbrüchen betroffen sein würden, wobei die Infektionsraten in den europäischen Ländern zwischen 31 bis 38 Prozent liegen würden. Diese Modelle, die auf Flugverkehrsmustern und Bevölkerungsmischung basierten, sagten voraus, dass sich Krankheiten relativ gleichmäßig über verbundene Bevölkerungsgruppen ausbreiten würden. Dabei würden ländliche Gebiete zwar erst Wochen nach den städtischen Zentren betroffen sein, aber dennoch eine erhebliche Sterblichkeitsrate zu verzeichnen haben.

Was tatsächlich geschah, war völlig anders: Viele Großstädte und ganze Länder mit bedeutenden internationalen Verbindungen verzeichneten nur eine minimale Übersterblichkeit, während sich die Todesfälle auf bestimmte Hotspots konzentrierten, die nicht mit den vorhergesagten Ausbreitungsmustern korrelierten. Die Modelle konnten weder die extreme geografische Uneinheitlichkeit noch die enge zeitliche Abstimmung der Todesfallspitzen vorhersagen, ebenso wenig wie die Tatsache, dass einige der international am stärksten vernetzten Städte praktisch unberührt blieben. Diese Diskrepanz zwischen Modellvorhersagen und Realität lässt vermuten, dass die Todesfälle nicht durch einen sich auf natürliche Weise ausbreitenden Infektionserreger verursacht wurden.

10. Welche Rolle spielten Krankenhäuser und Intensivstationen bei den überzähligen Todesfällen?

Krankenhäuser, insbesondere ihre Intensivstationen, scheinen eine zentrale Rolle bei der überhöhten Sterblichkeit gespielt zu haben und waren nicht nur unschuldige Opfer einer überwältigenden Krankheit. Regionen, die ihre Intensivkapazitäten drastisch ausgebaut und Patienten aggressiv auf Intensivstationen aufgenommen haben, verzeichneten die höchsten Sterberaten, während Regionen, die einen konservativeren Ansatz verfolgten, eine deutlich niedrigere Sterblichkeit aufwiesen. So schuf beispielsweise die Lombardei in Italien Hunderte neuer Intensivbetten und versorgte COVID‐​Patienten systematisch mit künstlicher Beatmung, was zu katastrophalen Sterberaten führte, während benachbarte Regionen mit ähnlicher Demografie, aber unterschiedlichen Behandlungsansätzen eine deutlich niedrigere Sterblichkeit verzeichneten.

Der Zusammenhang zwischen dem Ausbau der Intensivstationen und den Sterberaten lässt vermuten, dass die medizinische Versorgung selbst tödlich gewesen sein könnte. Regionen, die den normalen Krankenhausbetrieb aufrechterhielten und ihre Intensivkapazitäten nicht erhöhten, blieben von massiven Sterbefallspitzen verschont. Dieses Muster deutet darauf hin, dass aggressive medizinische Maßnahmen und nicht die Schwere der Erkrankung der Hauptgrund für die überdurchschnittliche Sterblichkeit in den Hotspots waren. Die Daten zeigen, dass die Interaktion mit dem Gesundheitssystem, insbesondere mit der Intensivmedizin, in diesem Zeitraum zu einem bedeutenden Risikofaktor wurde.

11. Was ist künstliche Beatmung und warum könnte sie in dieser Zeit gefährlich gewesen sein?

Bei der künstlichen Beatmung wird ein Schlauch in die Atemwege des Patienten eingeführt und mit Hilfe einer Maschine Luft in die Lunge gepumpt, wenn diese nicht ausreichend selbstständig atmen kann. Dies kann unter bestimmten Umständen lebensrettend sein, birgt jedoch ernsthafte Risiken, darunter beatmungsassoziierte Pneumonie (Lungenentzündung) und beatmungsinduzierte Lungenschäden durch den Druck und die künstlichen Atemmuster. Selbst unter normalen Umständen liegt die Sterblichkeitsrate bei beatmeten Patienten je nach Zustand zwischen 20 bis 76 Prozent.

In der frühen Phase der Pandemie wurde künstliche Beatmung weitaus häufiger als normal eingesetzt, wobei einige Krankenhäuser 88 Prozent ihrer COVID‐​Patienten an Beatmungsgeräte anschlossen. In den Krankenhäusern von New York City starben 88 Prozent der beatmeten Patienten, darunter 97 Prozent der älteren Patienten. Verschärft wurde die Situation durch den Einsatz ungetesteter Methoden aufgrund von Geräteengpässen, darunter die Verwendung von Anästhesiegeräten, die nicht für kritisch kranke Patienten ausgelegt waren (mit einer Sterblichkeitsrate von 70 Prozent). Dazu kam die Aufteilung einzelner Beatmungsgeräte auf mehrere Patienten, obwohl Fachleute vor dieser gefährlichen Praxis gewarnt hatten. Dieser aggressive und oft experimentelle Einsatz künstlicher Beatmung trug wahrscheinlich erheblich zu den überzähligen Todesfällen bei.

12. Welche Medikamente wurden zur Behandlung der Patienten eingesetzt und welche Risiken waren damit verbunden?

Zwei Hauptkategorien von Medikamenten scheinen zu der überhöhten Sterblichkeit beigetragen zu haben: Hydroxychloroquin in Kombination mit Azithromycin und verschiedene Sedativa wie Midazolam. Hydroxychloroquin, das normalerweise zur Behandlung von Malaria eingesetzt wird, hat einen »engen therapeutischen Index«, was bedeutet, dass der Unterschied zwischen einer wirksamen und einer toxischen Dosis gering ist. Während der Pandemie wurden in Krankenhäusern Dosen verwendet, die weit über dem Normalwert lagen – manchmal das Zehnfache der üblichen Menge –, was zu tödlichen Herzproblemen und Schädigungen des Nervensystems führen konnte.

Die Kombination von Hydroxychloroquin mit dem Antibiotikum Azithromycin war besonders gefährlich, da beide Medikamente den Herzrhythmus beeinflussen können und ihre Kombination das Risiko für Herzversagen und Tod deutlich erhöhte. In Spanien, wo diese Kombination häufig eingesetzt wurde, stieg der Verbrauch von Azithromycin im März 2020 auf mehr als das Vierfache des normalen Niveaus. Darüber hinaus wurden Beruhigungsmittel wie Midazolam, die normalerweise zur Beruhigung beatmeter Patienten eingesetzt werden, in viel höheren Dosen als üblich verschrieben und wurden mit einer verzögerten Genesung, verstärktem Delirium und einer höheren Sterblichkeit bei kritisch kranken Patienten in Verbindung gebracht. Diese Medikamente wurden oft experimentell und ohne angemessene Sicherheitsprotokolle eingesetzt.

13. Inwiefern standen sozioökonomische Faktoren wie Armut und ethnische Zugehörigkeit mit den Sterberaten in Zusammenhang?

Die Studie fand starke Zusammenhänge zwischen sozioökonomischer Vulnerabilität und Sterblichkeitsraten, jedoch nur in bestimmten geografischen Brennpunkten und nicht überall. Im Großraum New York City stiegen die Sterblichkeitsraten mit zunehmender Armut, dem Anteil der Minderheiten an der Bevölkerung, beengten Wohnverhältnissen und Sprachbarrieren dramatisch an. Die Bronx, der ärmste Stadtteil von New York City, hatte die höchste Sterblichkeitsrate in den gesamten Vereinigten Staaten. Viele andere Gebiete mit ähnlichen oder schlechteren sozioökonomischen Bedingungen verzeichneten jedoch nur eine geringe oder gar keine überdurchschnittliche Sterblichkeit.

Dies wirft eine Frage auf: Wenn Armut und Minderheitenstatus lediglich Risikofaktoren für die Krankheit selbst wären, würde man überall in armen Gemeinden hohe Sterblichkeitsraten erwarten, was jedoch nicht der Fall war. Stattdessen waren hohe Sterblichkeitsraten nur in Gebieten mit großen Krankenhaussystemen und aggressiven medizinischen Interventionen zu erwarten, in denen auch sozioökonomische Benachteiligung herrschte. Dies deutet darauf hin, dass Armut und Minderheitenstatus insbesondere in Verbindung mit dem Zugang zu bestimmten Arten der medizinischen Versorgung zu einem Risikofaktor wurden und nicht generell einen Schutz vor einer Erkrankung oder deren Folgen darstellten.

14. Welche Bedeutung haben Todesfälle, die unmittelbar nach der Erklärung einer Pandemie durch die Weltgesundheitsorganisation auftreten?

Der Zeitpunkt ist bemerkenswert, da vor dem 11. März 2020, als die Weltgesundheitsorganisation eine Pandemie ausrief, praktisch nirgendwo übermäßige Todesfälle auftraten. Dagegen kam es unmittelbar danach auf mehreren Kontinenten zu massiven Todesfallspitzen. Hätte sich ein tödliches Virus über Wochen oder Monate hinweg auf natürliche Weise in der Bevölkerung verbreitet, wäre ein allmählicher Anstieg der Todesfälle im Vorfeld der Erklärung zu erwarten gewesen, wobei die Ankündigung lediglich eine bereits bestehende Krise anerkannt hätte.

Stattdessen zeigen die Daten, dass die Erklärung offenbar die Sterblichkeitskrise ausgelöst hat, anstatt darauf zu reagieren. Dies deutet darauf hin, dass die Erklärung selbst und die dadurch ausgelösten politischen und medizinischen Maßnahmen die Hauptursache für die überdurchschnittlichen Todesfälle gewesen sein könnten. Die zeitliche Übereinstimmung der Todesfälle mit der politischen Erklärung und nicht mit dem biologischen Zeitverlauf der Ausbreitung der Krankheit deutet darauf hin, dass administrative und institutionelle Faktoren die Sterblichkeitsmuster beeinflusst haben und nicht natürliche Infektionsprozesse.

15. Warum verbreitete sich das Virus nicht so, wie es Wissenschaftler erwartet hatten?

Wissenschaftliche Modelle zur Ausbreitung von Infektionskrankheiten sagen voraus, dass sich Viren anhand von Kontaktmustern, Verkehrsnetzen und Bevölkerungsdichte in Populationen ausbreiten und Infektionswellen verursachen, die sich geografisch und zeitlich auf vorhersehbare Weise ausbreiten. Die Modelle gingen von ähnlichen Ansteckungsraten in miteinander verbundenen Populationen aus und sagten voraus, dass alle großen Städte mit internationalen Flughäfen bis Anfang 2020 erheblich betroffen sein würden. Sie gingen auch davon aus, dass innerhalb der betroffenen Gebiete verschiedene Stadtteile aufgrund ihrer Vernetzung und Demografie zu unterschiedlichen Zeiten Spitzenwerte erreichen würden.

Was tatsächlich geschah, widersprach all diesen Vorhersagen. Die Sterblichkeitsmuster zeigten extreme geografische Uneinheitlichkeit ohne Rücksicht auf Verkehrsnetze, identische Zeitpunkte der Spitzenwerte über große Entfernungen hinweg und einheitliche Zeitpunkte innerhalb von Regionen unabhängig von lokalen Verbindungsmustern. So erreichten beispielsweise alle Regionen Spaniens trotz sehr unterschiedlicher Bevölkerungsdichten und Verbindungsmuster gleichzeitig ihre Sterblichkeitsspitzen. Diese Art der Gleichzeitigkeit über unterschiedliche geografische und demografische Bedingungen hinweg ist mit einer natürlichen Ausbreitung von Infektionskrankheiten unvereinbar und deutet darauf hin, dass koordinierte politische Maßnahmen oder institutionelle Veränderungen und nicht die biologische Übertragung die Sterblichkeitsmuster beeinflusst haben.

16. Was ist in der Bronx passiert, dass sie die höchste Sterblichkeitsrate in Amerika hatte?

Der Bronx vereint mehrere Faktoren, die zu einer perfekten Sturmkonstellation für eine hohe Sterblichkeitsrate geführt haben: Er ist der ärmste Stadtteil von New York City mit einer hohen Rate an Grunderkrankungen wie Asthma, hat einen hohen Anteil an Minderheiten mit Sprachbarrieren und wird vom SBH Health System versorgt, einem großen »Sicherheitsnetz«-Krankenhaus, das seine Kapazitäten drastisch erweitert und Patienten aggressiv behandelt hat. SBH erhöhte seine Patientenkapazität innerhalb von drei Wochen um 50 Prozent und die Kapazität für Intensivpflege um über 500 Prozent, während gleichzeitig große Mengen an Hydroxychloroquin, Azithromycin, Midazolam und anderen Medikamenten mit hoher Sterblichkeitsrate gekauft wurden.

[Anmerkung des Übersetzers: Ein Sicherheitsnetz‐​Krankenhau (Safety net hospital) ist eine Art medizinisches Zentrum in den Vereinigten Staaten, das aufgrund gesetzlicher Verpflichtungen oder seines Auftrags Personen unabhängig von ihrem Versicherungsstatus (in den Vereinigten Staaten gibt es keine allgemeine Krankenversicherung) oder ihrer Zahlungsfähigkeit medizinisch versorgt.]

Die Bronx hatte auch die höchste Coronavirus‐​Testrate unter den Stadtbezirken von New York City, was bedeutet, dass mehr Einwohner diagnostiziert und anschließend aggressiv im Krankenhaus behandelt wurden. Die Kombination aus einer gefährdeten Bevölkerung, erweiterten Krankenhauskapazitäten, die speziell für diese Bevölkerung ausgelegt waren, dem aggressiven Einsatz gefährlicher Behandlungen und hohen Testraten schuf Bedingungen, unter denen die Inanspruchnahme medizinischer Versorgung extrem riskant wurde. Dies ist ein tragisches Beispiel dafür, wie gut gemeinte medizinische Erweiterungen in benachteiligten Gemeinden während der Krise unbeabsichtigt mehr Schaden als Nutzen angerichtet haben können.

17. Inwiefern hingen Flugreiseverhalten und hohe Sterberaten zusammen?

Überraschenderweise zeigten Flugreisemuster kaum bis gar keine Korrelation mit den Sterberaten, was der Theorie widerspricht, dass sich das Virus durch internationale Reisen verbreitet hat. Rom verzeichnete deutlich mehr Direktflüge aus China als Mailand, dennoch war die Sterberate in der Region Mailand 18‐​mal höher als in Rom. Ähnlich verhielt es sich mit Los Angeles und San Francisco, die mehr Flüge aus Asien und einen größeren asiatischen Bevölkerungsanteil hatten als New York City, jedoch nur eine minimale Übersterblichkeit verzeichneten, während New York schwer getroffen war.

Diese fehlende Korrelation zwischen Flugreisen und Sterblichkeitsraten untergräbt die grundlegende Annahme, dass die Todesfälle durch ein aus Asien eingeschlepptes Virus verursacht wurden. Wären internationale Reisen der Hauptüberträger der Krankheit gewesen, hätten die Städte und Regionen mit der höchsten Exposition am stärksten und frühesten betroffen sein müssen. Stattdessen deuten die Daten darauf hin, dass lokale Faktoren – insbesondere medizinische Behandlungsprotokolle und Krankenhausrichtlinien – für die Sterblichkeitsraten weitaus wichtiger waren als internationale Verbindungen oder eine vermeintliche Virusexposition.

18. Welche Unterschiede stellten die Forscher zwischen den Todesmustern im Frühjahr und im Sommer fest?

Die Todesmuster im Frühjahr (März bis Mai) und im Sommer (Juni bis September) unterschieden sich sowohl geografisch als auch hinsichtlich ihrer Merkmale erheblich. Die Todesfälle im Frühjahr konzentrierten sich auf die nordöstlichen Bundesstaaten der Vereinigten Staaten von Amerika und die westeuropäischen Länder, insbesondere auf städtische Gebiete mit großen Krankenhaussystemen. Die Todesfälle im Sommer traten vor allem in den südlichen Bundesstaaten der Vereinigten Staaten von Amerika auf, insbesondere in Bezirken entlang der mexikanischen Grenze und des Mississippi, also in Gebieten, die eher durch ländliche Armut als durch eine Konzentration von Krankenhäusern in städtischen Gebieten gekennzeichnet sind.

Auch die demografischen Zusammenhänge haben sich zwischen den Zeiträumen komplett verändert. Die Todesfälle im Frühjahr hingen mit urbanen Merkmalen wie hoher Bevölkerungsdichte, der Nähe zu großen medizinischen Zentren und bestimmten sozioökonomischen Schwachstellen zusammen. Die Todesfälle im Sommer standen in Zusammenhang mit ländlicher Armut, unterschiedlichen ethnischen Bevölkerungsgruppen und ganz anderen geografischen Regionen. Diese dramatische Veränderung der Muster lässt vermuten, dass in jedem Zeitraum andere Ursachen wirkten und nicht dasselbe Virus verschiedene Bevölkerungsgruppen befallen hat. Wenn ein einziger Erreger verantwortlich wäre, würde man über die Zeit hinweg einheitlichere geografische und demografische Muster erwarten.

19. Was ist »biologischer Stress« und wie könnte er zu Todesfällen beigetragen haben?

Biologischer Stress bezeichnet die körperliche Reaktion des Körpers auf psychische, soziale und umweltbedingte Belastungen, die das Immunsystem schwächen und Menschen anfälliger für Infektionen machen können, insbesondere für bakterielle Lungenentzündungen. In der frühen Phase der Pandemie führten Lockdown‐​Maßnahmen, soziale Isolation, Angstkampagnen und Störungen der medizinischen Versorgung zu einem beispiellosen Stressniveau für viele Menschen, insbesondere für ältere Menschen und Menschen in Einrichtungen wie Pflegeheimen.

Diese stressbedingte Immunsuppression könnte Menschen anfällig für bakterielle Lungenentzündungen durch ihre eigenen Atemwegsbakterien gemacht haben, ohne dass eine Übertragung durch andere erforderlich war. Die Forscher vermuten, dass viele der Todesfälle, die COVID‐​19 zugeschrieben werden, tatsächlich bakterielle Lungenentzündungen waren, die durch den extremen Stress der Lockdowns und institutionellen Reaktionen ausgelöst wurden. Dies würde erklären, warum die Todesfälle mit sozioökonomischer Vulnerabilität korrelierten (Stress betrifft arme Menschen stärker) und warum sie synchron mit politischen Ankündigungen auftraten und nicht den natürlichen Übertragungsmustern der Krankheit folgten.

20. Warum hatten einige Gebiete mit großen Flughäfen niedrige Sterberaten, während andere hohe Sterberaten aufwiesen?

Die fehlende Korrelation zwischen der Größe des Flughafens und den Sterberaten widerspricht der Theorie, dass die Todesfälle auf die Einschleppung des Virus durch den Flugverkehr zurückzuführen sind. Viele große internationale Flughäfen in Städten wie Los Angeles, San Francisco, Atlanta und verschiedenen deutschen Städten dienen Regionen, in denen nur eine minimale Übersterblichkeit zu verzeichnen war, während einige Gebiete mit kleineren Flughäfen oder weniger internationalen Verbindungen katastrophale Sterberaten aufwiesen. Dieses Muster ergibt keinen Sinn, wenn der Flugverkehr der Hauptweg für die Einschleppung des Virus war.

Stattdessen deuten die Daten darauf hin, dass lokale medizinische Richtlinien und institutionelle Reaktionen die Sterblichkeitsraten bestimmten. Gebiete, die ihre Krankenhauskapazitäten erweiterten, künstliche Beatmung aggressiv einsetzten, experimentelle Medikamentenprotokolle implementierten und über große Sicherheitsnetz‐​Krankenhäuser für gefährdete Bevölkerungsgruppen verfügten, verzeichneten unabhängig von ihrer Flughafenanbindung hohe Sterblichkeitsraten. Gebiete, die einen konservativeren medizinischen Ansatz verfolgten, konnten einen starken Anstieg der Sterblichkeit vermeiden, selbst wenn sie einem erheblichen internationalen Risiko ausgesetzt waren. Dies deutet darauf hin, dass medizinische Interventionsstrategien und nicht die Einschleppung der Krankheit der entscheidende Faktor für die regionalen Sterblichkeitsraten waren.

21. Welche Rolle spielten die Lockdown‐​Maßnahmen für den Zeitpunkt der Todesfallspitzen?

Der Zeitpunkt der Todesspitzen korreliert bemerkenswert stark mit der Einführung nationaler Lockdowns und weniger mit den erwarteten Zeitabläufen der Krankheitsübertragung. Italien verhängte seinen ersten landesweiten Lockdown am 9. März 2020 und verzeichnete seinen Höhepunkt der Sterblichkeit in der Woche dieses Lockdowns. Der Lockdown in Spanien begann am 15. März, wobei die Todesfälle in der folgenden Woche sprunghaft anstiegen. Der Lockdown im Vereinigten Königreich begann am 23. März, wobei der Anstieg der Sterblichkeit in derselben Woche einsetzte.

Diese enge Korrelation zwischen der Umsetzung von Lockdowns und den Mortalitätsspitzen lässt vermuten, dass die politischen Maßnahmen selbst den Anstieg der Todesfälle ausgelöst haben und nicht etwa eine Reaktion auf eine bereits bestehende Gesundheitskrise waren. Der Stress, die Unterbrechung der normalen medizinischen Versorgung, die Panik in den Einrichtungen und die aggressiven medizinischen Interventionen, die mit den Lockdowns einhergingen, könnten die Voraussetzungen für die überdurchschnittliche Sterblichkeit geschaffen haben. Wären die Todesfälle lediglich das Ergebnis einer natürlichen Ausbreitung der Krankheit, wäre zu erwarten, dass Mortalitätsspitzen zu Lockdown‐​Entscheidungen führen, und nicht das in den Daten beobachtete umgekehrte Muster.

22. Wie unterschieden sich die Behandlungsansätze zwischen Regionen mit hohen und niedrigen Sterblichkeitsraten?

Regionen mit hohen Sterblichkeitsraten verfolgten durchweg aggressive, experimentelle medizinische Ansätze, darunter eine massive Ausweitung der Intensivkapazitäten, eine flächendeckende künstliche Beatmung und experimentelle Medikamentenprotokolle. Norditalien erweiterte die Intensivkapazitäten um über 100 Prozent und versorgte 88 Prozent der COVID‐​Patienten mit Beatmungsgeräten. New York City stockte seine Intensivkapazitäten ebenfalls stark auf und setzte experimentelle Beatmungstechniken ein. In Spanien wurden hochdosierte Hydroxychloroquin‐​Kombinationen in großem Umfang eingesetzt. Diese Regionen erhöhten auch den Einsatz von Sedativa und führten systematische Testprogramme ein, durch die mehr Patienten in aggressive Behandlungsprotokolle gelangten.

Im Gegensatz dazu verfolgten Regionen mit niedrigen Sterberaten einen konservativeren medizinischen Ansatz. Die benachbarte Region Venetien in Italien konzentrierte sich eher auf die häusliche Pflege als auf Krankenhauseinweisungen und verzeichnete eine deutlich niedrigere Sterblichkeitsrate als die Lombardei. Viele deutsche Regionen, osteuropäische Länder und Bundesstaaten der Vereinigten Staaten, die ihre Krankenhauskapazitäten nicht erhöhten und keine aggressiven experimentellen Behandlungen einführten, konnten trotz ähnlicher demografischer Daten und einer vermutlich ähnlichen Virusexposition einen starken Anstieg der Sterberaten vermeiden. Dieses Muster deutet stark darauf hin, dass nicht die Schwere der Erkrankung, sondern die Behandlungsprotokolle für die regionalen Sterblichkeitsraten ausschlaggebend waren.

23. Welche Indizien deuten darauf hin, dass Krankenhausbehandlungen möglicherweise mehr Schaden als Nutzen gebracht haben?

Mehrere Indizien deuten darauf hin, dass Krankenhausbehandlungen eine Hauptursache für die überhöhte Sterblichkeit sind. Erstens waren die Sterblichkeitsraten bei bestimmten Behandlungen extrem hoch: 88 Prozent der künstlich beatmeten Patienten starben in New Yorker Krankenhäusern, und experimentelle Beatmungsmethoden hatten Sterblichkeitsraten von bis zu 70 Prozent. Zweitens wurden die Medikamente oft in gefährlichen Dosen verabreicht – Hydroxychloroquin wurde manchmal in zehnfacher Dosierung verabreicht, und die verwendeten Medikamentenkombinationen bargen bekannte Risiken für tödliche Herzkomplikationen.

Drittens ist die geografische Korrelation zwischen aggressiver Behandlung und Sterblichkeitsraten auffällig: In jeder Region, in der die Kapazitäten der Intensivstationen drastisch erweitert und experimentelle Protokolle eingeführt wurden, kam es zu hohen Sterblichkeitsraten, während konservative Regionen übermäßige Todesfälle vermeiden konnten. Viertens zeigt der zeitliche Verlauf, dass die Todesfälle erst nach der Einführung der Behandlungsprotokolle und nicht davor auftraten. Schließlich deutet die Verlagerung von Todesfällen zu Hause hin zu Todesfällen im Krankenhaus in Gebieten mit hoher Sterblichkeit darauf hin, dass die Inanspruchnahme medizinischer Versorgung eher gefährlich als schützend war. Die Beweise deuten darauf hin, dass gut gemeinte, aber aggressive medizinische Interventionen in diesem Zeitraum wahrscheinlich mehr Menschen getötet als gerettet haben.

24. Warum glauben die Forscher, dass die Todesfälle nicht durch ein sich ausbreitendes Virus verursacht wurden?

Die Forscher identifizierten mehrere Muster, die mit einer Ausbreitung einer Viruserkrankung unvereinbar sind, aber mit institutionellen Ursachen übereinstimmen. Erstens lässt sich die extreme geografische Uneinheitlichkeit – in einigen Gebieten kam es zu massiven Todesfällen, während benachbarte Gebiete davon unberührt blieben – nicht durch eine natürliche Übertragung der Krankheit erklären. Zweitens deutet die zeitliche Übereinstimmung der Todesfälle unmittelbar nach politischen Ankündigungen und nicht nach biologischen Übertragungszeiträumen eher auf eine durch politische Maßnahmen als durch eine Krankheit verursachte Sterblichkeit hin.

Drittens widerspricht die fehlende Korrelation zwischen vermeintlichen Expositionsfaktoren (Flugreisen, Bevölkerungsdichte, internationale Vernetzung) und Sterblichkeitsraten der Theorie der Virusausbreitung. Viertens deutet die Korrelation zwischen aggressiven medizinischen Interventionen und Sterberaten eher auf iatrogene (durch die Behandlung verursachte) als auf infektiöse Ursachen hin. Schließlich deuten die demografischen Muster, wonach Vulnerabilitätsfaktoren nur an bestimmten geografischen Orten mit bestimmten medizinischen Ansätzen Todesfälle vorhersagten, darauf hin, dass institutionelle Faktoren und nicht Infektionskrankheiten die Ergebnisse bestimmten. Die Gesamtheit der Beweise zeigt ein Muster von durch institutionelle und medizinische Systeme verursachter Mortalität und nicht von einer natürlichen Ausbreitung der Krankheit.

25. Welche alternative Erklärung schlagen die Forscher für die überhöhten Todeszahlen vor?

Die Forscher schlagen vor, dass die überhöhten Todeszahlen in erster Linie iatrogen waren – also durch medizinische Behandlungen und institutionelle Reaktionen verursacht wurden und nicht durch ein sich ausbreitendes Virus. Sie vermuten, dass die Kombination aus aggressiven und oft experimentellen medizinischen Eingriffen (künstliche Beatmung, hochdosierte Medikamentenkombinationen, Sedativa), institutioneller Panik, die zu gefährlichen Behandlungsprotokollen führte, und stressbedingten bakteriellen Lungenentzündungen die Katastrophe mit den hohen Todeszahlen verursacht hat.

Genauer schlagen sie vor, dass Lockdown‐​Maßnahmen und Angstkampagnen einen starken biologischen Stress verursacht haben, der das Immunsystem unterdrückte und die Menschen anfällig für bakterielle Lungenentzündungen durch ihre eigenen Atemwegsbakterien machte. Als diese gestressten Personen medizinische Hilfe in Anspruch nahmen, wurden sie mit aggressiven Behandlungsprotokollen konfrontiert, darunter gefährliche Beatmungstechniken und experimentelle Medikamentenkombinationen, die sich oft als tödlich erwiesen. Dies erklärt, warum die Sterblichkeitsraten eher mit Krankenhausaufenthalten, sozioökonomischen Stressfaktoren und institutionellen Kapazitäten korrelierten als mit den erwarteten Krankheitsübertragungsmustern. Die Todesfälle waren real und standen im Zusammenhang mit Atemwegserkrankungen, wurden jedoch durch die Reaktion auf die ausgerufene Pandemie verursacht und nicht durch ein sich ausbreitendes Virus.

26. Was bedeuten diese Erkenntnisse für unser Verständnis von Pandemien?

Diese Erkenntnisse deuten darauf hin, dass die aktuellen Pandemiemodelle und ‑maßnahmen möglicherweise grundlegend fehlerhaft und potenziell gefährlicher sind als die Krankheiten, die sie bekämpfen sollen. Wenn die überdurchschnittliche Sterblichkeit in erster Linie auf institutionelle Maßnahmen und nicht auf die natürliche Ausbreitung der Krankheit zurückzuführen ist, dann haben aggressive medizinische Interventionen, Lockdown‐​Maßnahmen und panikgetriebene Behandlungsprotokolle möglicherweise genau die Katastrophe verursacht, die sie verhindern sollten.

Die Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass das epidemiologische Denken einen grundlegenden Paradigmenwechsel benötigt: Weg von der Annahme, dass gemeldete Krankheitsausbrüche natürliche Infektionsprozesse darstellen, hin zur Untersuchung, wie institutionelle und medizinische Reaktionen Mortalitätsrisiken verursachen oder verschärfen können. Sie legen nahe, dass Faktoren wie die Kapazität des Gesundheitssystems, Behandlungsprotokolle, sozioökonomischer Stress und politische Reaktionen möglicherweise wichtigere Determinanten für die Sterblichkeitsrate sind als die Eigenschaften der Infektionskrankheit. Dies hat tiefgreifende Auswirkungen auf die künftige Pandemievorsorge und legt nahe, dass konservativere, weniger aggressive Reaktionen möglicherweise mehr Leben retten könnten als eine drastische Ausweitung medizinischer Maßnahmen.

27. Was sagt diese Studie über den Zusammenhang zwischen Wohlstand, Armut und Zugang zu medizinischer Versorgung aus?

Die Studie offenbart ein beunruhigendes Paradoxon: Die höchsten Sterblichkeitsraten wurden in armen Gemeinden in der Nähe wohlhabender Gebiete mit gut finanzierten, großkapazitiven Krankenhaussystemen verzeichnet. Die Bronx (neben dem wohlhabenden Manhattan) und Londoner Stadtbezirke wie Brent und Westminster zeigen dieses Muster. Diese Gebiete verfügten über große »Sicherheitsnetz«-Krankenhäuser, die von wohlhabenden, philanthropisch engagierten Einwohnern finanziert wurden, um benachteiligten Bevölkerungsgruppen zu helfen. Doch genau diese Krankenhäuser wurden zu Orten aggressiver experimenteller Behandlungen, die sich als tödlich erwiesen.

Dies deutet darauf hin, dass gut gemeinte Bemühungen, benachteiligten Bevölkerungsgruppen Zugang zu medizinischer Versorgung zu verschaffen, während der Krise unbeabsichtigt zusätzliche Risiken geschaffen haben könnten. Arme Menschen in der Nähe wohlhabender Gebiete mit umfangreichen medizinischen Einrichtungen waren einer größeren Gefahr ausgesetzt als arme Menschen in Gebieten ohne solche medizinische Infrastruktur. Die Daten deuten darauf hin, dass in diesem Zeitraum der Zugang zu aggressiven medizinischen Maßnahmen eher gefährlich als nützlich war, was bedeutet, dass die übliche Annahme, dass mehr Zugang zu medizinischer Versorgung zu besseren Gesundheitsergebnissen führt, sich umgekehrt hat. Dies wirft tiefgreifende Fragen zur medizinischen Gerechtigkeit auf und dazu, ob die Ausweitung der Kapazitäten des Gesundheitssystems immer im Interesse der gefährdeten Bevölkerungsgruppen ist.

Englisches Original erschienen im Substack Lies are Unbekoming

Bild: Bilmontage von Rudolph Bauer betitelt »hintergrund ein foto aus deutschlanddeutschlandüberalles von kurttucholsky und johnheartfield 1927)«

Lies are Unbekoming

https://​unbekoming​.substack​.com/

Krankenhäuser statt Viren: Was die COVID‐​19‐ Todesfallspitzen wirklich verursacht hat