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    Unfug, der auf Unsinn gebaut ist

    Unfug, der auf Unsinn gebaut ist

    So lässt sich die deutsche Corona-Politik zusammenfassen, wenn man sie aus überwiegend wissenschaftlicher bzw. wissenschaftstheoretischer Perspektive betrachtet.



    Von Andreas Zimmermann.



    In meinen bisherigen Artikeln hier auf der Achse habe ich versucht, auf verschiedene Aspekte der deutschen Corona-Politik aus einem wissenschaftlichen Blickwinkel heraus einzugehen, gleichzeitig aber auch gesellschaftliche Aspekte in die Betrachtungen mit einzubeziehen. In diesem Artikel möchte ich nun auf einige prinzipielle Probleme der Corona-Politik und -Diskussion in Deutschland aus überwiegend wissenschaftlicher bzw. wissenschaftstheoretischer Perspektive eingehen.


    Wie eine Umfrage vor wenigen Tagen ergab, hat nur noch eine Minderheit der Deutschen Vertrauen in die offiziellen Coronazahlen. Nach all den Fehlern, Manipulationen und offensichtlichen Lügen ist das nicht weiter verwunderlich. Neben schlampiger Datenerhebung und Handhabung, wie der Veränderung der Zahl ungeimpfter Omikron-Fälle im RKI Wochenbericht vom 30.12.2021 von zunächst 186 auf dann 1.097 (eine Steigerung um 490 Prozent), werden auch gerne einfach falsche Daten verwendet, zum Beispiel wenn etwa Covid-Patienten, deren Impfstatus unbekannt ist, pauschal den Ungeimpften zugerechnet werden, wie in Bayern, Hamburg und Sachsen geschehen. Doch die Probleme gehen tatsächlich tiefer, weil ein großer Teil der Datenerhebung, Analysen und Maßnahmenbegründungen im Rahmen der „Corona-Krise“ in Deutschland aus prinzipiellen Gründen unsinnig ist. Ich möchte dies anhand der Temperaturmessung mit einem Thermometer veranschaulichen. Misst man täglich die Außentemperatur mit einem Thermometer, dann kann man dies schlampig machen, indem man jeden Tag zu einer anderen Tageszeit misst, oder auch die Daten manipulieren, indem man jeden Tag eine Temperatur notiert, die 5 °C höher liegt als die abgelesene. Man kann aber mit einem Thermometer prinzipiell die Temperatur messen und zwar auch ordentlich, genauso wie man den Anteil ungeimpfter Covid-Patienten in Krankenhäusern prinzipiell korrekt bestimmen könnte.


    Es ist aber grundsätzlich nicht möglich, weshalb der Versuch, dies zu tun, auch unsinnig ist, mit einem Thermometer die Luftfeuchtigkeit zu messen. Leider wird genau dies im übertragenen Sinn bei der Erhebung von Covid-Daten gemacht, und ähnlich grundlegende Fehler werden auch bei der Analyse der Daten gemacht, so dass viele Ergebnisse und Interpretationen aus prinzipiellen Gründen nicht nur falsch sind, sondern tatsächlich falsch sein müssen.


    In diesem Zusammenhang ist es unumgänglich, auf den fast völligen Mangel an wissenschaftlichem Verständnis bei praktisch allen Beteiligten an der öffentlichen Diskussion hinzuweisen. Dies betrifft nicht nur Politiker, sondern auch Journalisten, große Teile der Öffentlichkeit und auch Diskussionsteilnehmer, die eigentlich aus der Wissenschaft stammen, wie der Leiter des RKI, Lothar Wieler, der mit der Aussage „diese Maßnahmen dürfen niemals hinterfragt werden“ einen ganz besonders unwissenschaftlichen Diskussionsbeitrag abgeliefert hat. Inwieweit solche Aussagen gerade bei den Diskussionsteilnehmern aus der Wissenschaft auf echter Unkenntnis beruhen oder eher eine Täuschungsabsicht darstellen, soll hier dahingestellt bleiben, auch wenn es für die Gesamtbetrachtung natürlich von erheblicher Bedeutung ist. Insgesamt gibt es eine ganze Reihe solcher grundsätzlichen Probleme, von denen ich im Folgenden einige besonders markante Beispiele aufgreife.

    Die Änderung der Bedeutung von Begriffen

    Damit Begriffe in einer wissenschaftlichen Diskussion benutzbar sind, muss ihre Verwendung nicht nur konsistent sein, sondern auch mit der Realität übereinstimmen. Gegen beide Regeln hat die WHO mit ihrer zwischenzeitlichen veränderten Erklärung des Begriffs Herdenimmunität verstoßen. Unter Herdenimmunität versteht man die Immunität einer hinreichenden Anzahl von Personen in einer Population aufgrund einer durchgemachten Infektion oder einer Impfung, und mit dieser Erklärung fand sich der Begriff auch lange auf der Website der WHO. Zwischenzeitlich wurde der Text zu diesem Thema geändert, sodass sich Herdenimmunität ausschließlich auf Immunität durch Impfung bezog – über wayback machine leicht zu überprüfen. Mittlerweile wurde der Text wiederum geändert und schließt nun zumindest Immunität durch eine durchgemachte Infektion wieder mit ein, wenn auch mit allen möglichen Einschränkungen, dass dies keinesfalls erstrebenswert sei.


    Allerdings ist nicht nur die zwischenzeitliche Erklärung eindeutig falsch, wie das Beispiel Indien zeigt, dem sogar Welt-online am 9. Dezember 2021 bescheinigte, dass in Indien, ganz ohne hohe Impfraten (damals 36 Prozent „Voll-Geimpfte“), die Mehrheit der Bevölkerung Antikörper gegen SARS-CoV-2 entwickelt hatte. Und auch bei aktuell erst 44 Prozent „Voll-Geimpften“ gibt es bisher keinen Hinweis, dass die Anzahl an Covid-Toten irgendwie im Steigen begriffen ist. Auch die Einschränkungen in der aktuellen Version, dass eine natürliche Immunisierung nicht erstrebenswert ist, sind kaum haltbar, denn wenn man die Gesamtzahl an offiziellen Covid-Todesfällen pro 1 Million Einwohner betrachtet, liegt Indien mit 345 deutlich unter Deutschland mit 1.353 (alle Daten sind auf Our World in Data oder Worldometer zu finden) – so unzuverlässig diese Daten auch sind. Natürlich kann man behaupten, dass Indien und Deutschland nicht vergleichbar sind, aber darum geht es nicht. Der entscheidende Punkt ist, dass ein Land offensichtlich über vermutlich meist symptomlos verlaufende Infektionen durchaus ohne größere gesundheitliche Kosten Herdenimmunität erreichen kann.
    Veränderte Zielsetzungen

    Ein ähnliches, aus wissenschaftlicher Sicht aber noch gravierenderes Problem stellen die mehrmals veränderten Zielsetzungen des Paul-Ehrlich-Instituts (PEI) in Bezug auf die Wirkung der sogenannten Corona-Impfungen dar. So schrieb es am 15. August 2021: „Covid-Impfstoffe schützen vor Infektionen mit dem SARS-CoV-2-Virus.“ Am 7. September 2021 hieß es dann, „Covid-19 Impfstoffe schützen vor einem schweren Verlauf einer Infektion mit dem SARS-CoV-2-Virus“. Was sich am 27. September 2021 wiederum reduzierte zu „Covid-19 Impfstoffe sind induziert zur aktiven Immunisierung zur Vorbeugung der durch das SARS-CoV-2-Virus verursachten Covid-19-Erkrankung“ – was auch immer letzterer Satz besagen soll.


    Dass sich innerhalb von etwa sechs Wochen die Wirksamkeit einer Impfung (oder eines sonstigen Arzneimittels) zweimal ändert, ist wohl eher unwahrscheinlich. Und auch hier gibt es ein ganz grundsätzliches wissenschaftliches Problem: Die Zielsetzung einer wissenschaftlichen Studie muss vor Durchführung der Studie festgelegt werden. Das heißt, das angestrebte Ziel der Corona-Impfungen stand zum Zeitpunkt der Zulassungsstudie fest, was auch so sein muss, weil von den Studienzielen abhängt, welche Daten erhoben werden. Und dieses Ziel war die Bestimmung der Anzahl PCR-bestätigter Covid-19-Verdachtsfälle in der Impfgruppe im Vergleich zur Placebogruppe, wobei als Verdachtsfall galt, wer im Untersuchungszeitraum mindestens ein angebliches Covid-19-Symptom aufgewiesen hat (nachzulesen im offiziellen FDA-Report). Daher wurden die acht bestätigten Fälle in der Impfgruppe mit 162 Fällen in der Placebogruppe verglichen, was der berichteten, relativen Risikoreduktion für Infektionen, und nichts anderes, von 95 Prozent entspricht. Wie Peter Doshi, Chefredakteur beim British Medical Journal, schon im Oktober 2020 betonte, waren die klinischen Studien überhaupt nicht dafür ausgelegt, zu untersuchen, ob die Impfstoffe vor einem schweren Verlauf oder dem Tod durch Covid-19 schützen, auch wenn Politiker und Medien seit einer Weile immer wieder behaupten, die „Covid-Impfstoffe“ wären genau dafür entwickelt worden und nicht zur Verhinderung von Infektionen. Richtig ist, dass der einzige Parameter, der in den Zulassungsstudien mit einer ausreichenden Fallzahl untersucht wurde, die Verhinderung von Infektionen war, was aber offensichtlich in der realen Welt nicht besonders gut funktioniert.


    Allerdings scheinen die sogenannten Impfstoffe, im Gegensatz zu dem, was von Impfbefürwortern behauptet wird, auch den Tod durch Covid-19 nicht wirklich zu verhindern (oder überhaupt irgendwie zu beeinflussen), da es, wie die Professoren Norman Fenton und Martin Neil von der Queen Mary Universität in London bemerkt haben, keinerlei Korrelation zwischen der Impfquote eines Landes und der Anzahl an Covid-19-Toten pro 1 Million Einwohner gibt. Wobei die beiden Professoren ehrlicherweise anmerken, dass ihre Analysen dadurch limitiert sind, dass „alle ‚offiziellen‘ Covid-Daten faktisch unbrauchbar sind“ („As we have been saying since March 2020 all of the ‚official‘ Covid data are essentially useless…..“), was mich zum nächsten Punkt bringt – die „Inzidenz“.

    Die „Inzidenz“

    Über die sogenannte „Inzidenz“ und die Unsinnigkeit dieser Größe, so wie sie in Deutschland ermittelt wird, wurde schon viel geschrieben, trotzdem muss der Begriff im Rahmen dieses Artikels diskutiert werden. Der Begriff Inzidenz hat nämlich in der Medizin eine klar definierte Bedeutung. Ich zitiere hierzu aus dem DocCheckFlexikon: „Unter Inzidenz versteht man die Anzahl neu aufgetretener Krankheitsfälle innerhalb einer definierten Population in einem oder bezogen auf einen bestimmten Zeitraum.“ Ich will hier gar nicht auf das Problem eingehen, dass positive PCR-Ergebnisse nichts mit einem aufgetretenen Krankheitsfall zu tun haben, sondern auf den wissenschaftstheoretisch wichtigeren Punkt der „definierten Population“. Es geht also darum, die Anzahl an Erkrankungen innerhalb einer Gruppe von Personen zu ermitteln. Nachdem man fast nie die gesamte Personengruppe von Interesse medizinisch untersuchen kann, gibt es, wie von zahlreichen, auf diesem Gebiet kompetenten Personen, u.a. dem Medizinstatistiker Prof. Gerd Antes, immer wieder betont wurde, nur einen möglichen Ansatz, diese Zahl zu ermitteln: Kohortenstudien. Dabei wird eine einigermaßen überschaubare Gruppe von Personen, die von der Altersstruktur und sonstigen medizinischen Merkmalen repräsentativ für die gesamte Population von Interesse (z.B. die deutsche Bevölkerung) ist, in regelmäßigen Abständen auf die Krankheit von Interesse untersucht.


    Auch nach zwei Jahren angeblicher Pandemie hat es das zuständige RKI trotz eines Jahresetats von 110 Millionen Euro NICHT geschafft, auch nur EINE EINZIGE Kohortenstudie durchzuführen. Die gebetsmühlenartig bekanntgegebene „Inzidenz“ verwendet stattdessen ständig wechselnde Kohorten (in der Schulzeit mit, in den Ferien ohne Schulkinder), was die Zusammensetzung angeht, und unternimmt nicht einmal den Versuch, auf unterschiedliche Testzahlen zu korrigieren – weswegen eine Verdoppelung der Testzahlen auch die „Inzidenz“ verdoppelt, ein Effekt, der in Österreich bis zum Limit der Testkapazitäten genutzt wird, um die „Inzidenz“ nach oben zu treiben.


    Lägen für jeden Test (egal ob er positiv oder negativ ausgefallen ist) die demographischen und sonstigen medizinischen Daten der getesteten Personen vor, dann ließen sich theoretisch zumindest Pseudokohorten bilden, die eine ungefähre Abschätzung der Inzidenz positiver PCR-Tests (NICHT Erkrankungen) zuließen. Da bisher aber niemand eine solche Auswertung gemacht hat, gehe ich davon aus, dass diese Daten gar nicht vorliegen. Entweder weil sie nicht erhoben werden oder aus Datenschutzgründen – und das in Zeiten, in denen jeder Kneipier meinen Injektions- und/oder vergangenen Erkrankungsstatus nicht nur erfragen darf, sondern sogar gesetzlich verpflichtet ist, dies zu tun. Das heißt, was das RKI vorlegt, ist irreparabler Datensalat – Datensalat, auf dessen Grundlage politische Entscheidungen getroffen werden, die auf schwerste Weise in die Grundrechte der Menschen in Deutschland eingreifen.

    Fokussierung auf einen Faktor

    Wie eigentlich allgemein bekannt ist, haben Eingriffe in ein System neben dem gewünschten Effekt immer auch Nebenwirkungen, im Englischen unintended consequences genannt, im Deutschen, sofern sie negativ und erheblich sind, auch gerne als Kollateralschäden bezeichnet. Ein klassisches Beispiel der unintended consequences war die massiv steigende Anzahl an Methanol-Vergiftungen während der Zeit der Alkohol-Prohibition in den USA. Normalerweise werden vor der Umsetzung bestimmter Maßnahmen mögliche negative Nebeneffekte in Betracht gezogen und zumindest versucht, abzuschätzen, ob die Gesamtbilanz einer Maßnahme positiv oder negativ sein wird. Allerdings wird eine solche Abschätzung nicht immer vorgenommen. Der Volksmund bezeichnet das Ergebnis einer solchen Fixierung auf eine bestimmte Maßnahme ohne Blick nach rechts oder links auch mit der Redewendung „Operation gelungen, Patient tot“.


    Zwar wurde von einzelnen Personen, so zum Beispiel dem Oberregierungsrat Stephan Kohn aus dem Innenministerium, der deshalb im Mai 2020 vom Dienst suspendiert wurde, bereits ganz zu Anfang der „Pandemie“ darauf hingewiesen, dass die Kollateralschäden der Maßnahmen letztlich wesentlich größer sein könnten als der Schaden, den SARS-CoV-2 als Krankheitserreger vermutlich anrichten würde. Dennoch kann man sich des Eindrucks nicht erwehren, dass die deutsche Politik seit fast zwei Jahren nach der Devise verfährt, dass man in diesem Land an allem sterben darf, nur nicht an Covid-19. So wurden alle Warnungen ignoriert, dass durch ausgefallene Krebsfrüherkennungsuntersuchungen oder verschobene Krebstherapien die Anzahl an Krebstoten in den nächsten Jahren massiv steigen könnte. Auf die Vielzahl weiterer negativer Nebeneffekte, wie die psychischen Schäden von Kindern und Jugendlichen nach fast zwei Jahren Corona-Regime oder die wirtschaftlichen Verwüstungen der Lockdowns, muss man nicht mehr näher eingehen. Was letztendlich passiert, wenn Menschen ihre Handlungen auf ein einziges Ziel ausrichten, findet man unter der Bildersuche „got the spider house meme“ (z.B. hier).

    Fixierung auf einen Lösungsansatz

    Von Anfang an haben Politiker auf eine Impfung als Lösung der „Corona-Pandemie“ gesetzt. Die Gründe, warum wirklich alles auf diese eine Karte gesetzt wurde, werden sicher später einmal für Historiker interessant sein, sind in diesem Kontext aber nicht wirklich wichtig. Der entscheidende Punkt ist, dass die Fixierung auf einen Lösungsansatz in der Wissenschaft häufig in eine Sackgasse führt. Ein schönes Beispiel dafür ist HIV. Es gibt nämlich nach fast 40 Jahren Forschung nach wir vor keine Impfung gegen HIV, während es seit vielen Jahren wirksame Behandlungsmethoden gibt. Hätte man bei HIV, wie bei SARS-CoV-2, einzig und allein auf die Entwicklung eines Impfstoffs gesetzt, würden wohl noch heute jedes Jahr Millionen von Menschen weltweit an AIDS sterben.


    Besonders interessant ist die Begründung für das Fehlen einer Impfung, die sich auf der Seite der Deutschen Aidshilfe findet: „Die Entwicklung einer Impfung gestaltet sich schwierig, vor allem, weil HIV sehr wandlungsfähig ist.” (Hervorhebungen im Original). Wie die Omikron-Variante, gegen die die aktuellen „Impfungen“ faktisch unwirksam, wenn nicht sogar schädlich sind (siehe auch hier / für eine aktuelle Re-Analyse südafrikanischer Daten), zeigt, gehört auch SARS-CoV-2 zu den rasch wandlungsfähigen Viren – mit den bekannten Konsequenzen für die Entwicklung eines wirksamen Impfstoffs. Die Fixierung auf einen einzigen Lösungsansatz führt aber häufig aus einem prinzipiellen Grund in die Sackgasse, der in der Aussage „Vorhersagen sind schwierig, vor allem in Bezug auf die Zukunft“ treffend zusammengefasst ist. Weder Politiker noch Wissenschaftler oder überhaupt irgendjemand ist in der Lage, die Zukunft vorauszusehen, weshalb oft genug massiv finanzierte Projekte in den angewandten Wissenschaften Investitionsruinen schaffen, während manche Forschung in den Grundlagenwissenschaften unerwartet den Grundstein für wirtschaftlich ertragreiche Anwendungen legt.
    Restlebenszeit

    Eine Begründung dafür, wie dramatisch die Coronakrise doch sei, beruhte auf einer Studie des RKI vom Februar 2021, in der behauptet wurde, dass die „an und mit Covid“ Verstorbenen in Deutschland durch Covid durchschnittlich 9,6 Lebensjahre verloren hätten. Der Verlust an Lebensjahren durch Covid-19 sei also äußerst dramatisch gewesen, weshalb selbstverständlich Grundrechte zurückstehen müssten. Das Ergebnis dieser Studie war schon alleine deshalb erstaunlich, weil das mittlere Sterbealter der „Coronatoten“ in Deutschland bei 83 Jahren liegt, die Coronatoten ohne Covid-Erkrankungen also im Schnitt 93 Jahre alt hätten werden müssen, 12 Jahre älter als das durchschnittliche Sterbealter in Deutschland. Diese Schlussfolgerung klingt für sich schon nicht besonders glaubwürdig. Das viel entscheidendere Problem ist aber, dass man, egal wie häufig das in medizinischen Studien gemacht wird, für Verstorbene keine Restlebenszeit berechnen kann, weil es nach dem Tod definitionsgemäß keine Restlebenszeit gibt. Eine Restlebenszeit lässt sich nur für eine Kohorte von Personen berechnen, die aktuell noch am Leben sind.


    Natürlich kann man theoretische Berechnungen machen, wie lange eine einzelne Person noch hätte leben können, wenn sie nicht an diesem oder jenem gestorben wäre; und bei Unfalltoten mag eine solche Berechnung zumindest noch eine gewisse theoretische Rechtfertigung haben, allerdings auch nur, solange Unfälle eine seltene Todesursache darstellen – praktisch ist die Person trotzdem tot. Bei natürlichen Todesursachen, egal ob es sich um eine Krebserkrankung, einen Herzinfarkt oder eine Lungenentzündung handelt, und dann auch noch angewandt auf eine Kohorte an Personen, wird daraus aber endgültig eine Übung ohne jeden Erkenntnisgewinn, weil sie, konsequent angewandt, auf das Ende vieler Märchen hinausläuft: Und wenn sie nicht gestorben sind, dann leben sie noch heute. Es handelt sich dabei letztlich immer um einen Kategoriefehler, weil eine Eigenschaft, nämlich Lebenszeit, einer Gruppe von Personen zugeordnet wird, die diese Eigenschaft nicht haben können, weil sie bereits tot sind. Um einen ähnlichen Fehler geht es auch im letzten Punkt, den Modellen.

    Modelle

    Die „Vorhersagen“ (der Begriff offenbart bereits den grundsätzlichen Fehler, siehe Punkt 4) sogenannter Modellierer haben beim Schüren von Panik in den letzten zwei Jahren eine wesentliche Rolle gespielt. Gerade erst wieder hat der aktuelle Gesundheitsminister Lauterbach bekannt gegeben „Nach der Modellierung des Robert-Koch-Instituts sollte das Ziel sein, dass mehr als 80 Prozent der doppelt Geimpften auch geboostert sind...“, um die Omikron-Variante zu bekämpfen. Wie stets, wenn die Zahlen irgendwelcher Modelle präsentiert werden, ob von Politikern oder den hinter den Analysen stehenden Wissenschaftlern, wird die gemachte Aussage wie eine feststehende Wahrheit verkündet. Gleichwohl haben sich bisher alle Modellzahlen im Nachhinein als falsch erwiesen, häufig wurden Krankheits- und Todeszahlen geradezu grotesk überschätzt.


    Es ist natürlich mit großer Wahrscheinlichkeit so, dass einer der Gründe, warum die Zahlen sich stets als viel zu hoch erwiesen haben, der ist, dass Politiker bevorzugt solche Modellierer beauftragen, die die gewünschten Horrorzahlen liefern. Es gibt aber auch einen ganz prinzipiellen Grund, warum man die Zahlen, die von mathematischen Modellen geliefert werden, mit Vorsicht genießen sollte. Modelle liefern nämlich in dem Sinne keine Ergebnisse, da die Ereignisse, auf die sie sich beziehen, in der Zukunft liegen. Modelle liefern stattdessen Prognosen, genau wie der Wetterbericht, dessen Trefferquote, wie jeder weiß, mal besser und mal schlechter ist. Eine Prognose ist aber eben kein Ergebnis, sondern eine mehr oder weniger gut informierte Schätzung zu einem Vorgang, der noch nicht abgeschlossen ist.


    Aus wissenschaftlicher Sicht stellt der Output eines Modells lediglich eine Hypothese dar, d.h. eine widerlegbare Aussage, die anhand empirischer Daten überprüft werden muss. Ein Ergebnis liegt dann vor, wenn empirische, d.h. systematisch gesammelte Daten, mit Hilfe mathematischer bzw. statistischer Verfahren ausgewertet wurden. Unterscheidet sich das Ergebnis der Analyse von der Prognose des Modells, wird letzteres als Hypothese zurückgewiesen oder modifiziert. Unterscheidet sich das Ergebnis der Analyse nicht von der Prognose des Modells, gilt dieses als Hypothese allerdings nicht als bewiesen, sondern kann lediglich vorläufig beibehalten werden. Stimmen die aufgrund der Modelle prognostizierten Zahlen so schlecht mit den wirklichen Zahlen überein wie bisher in der Corona-Pandemie, sind die zugrundeliegenden Modelle als widerlegt zu betrachten und in Gänze zu verwerfen. Unabhängig von der Güte der Modelle dürften Zahlen aus Modellen als reine Hypothesen aber immer nur Grundlage für die Erhebung empirischer Daten sein, jedoch niemals für politisches Handeln, schon gar nicht, wenn auf dieser Grundlage so tief in Leben und Grundrechte der Menschen eingegriffen wird, wie das zur Zeit der Fall ist. Denn letztlich sind Modelle nichts anderes als mathematisch verbrämte Eingeweideleserei.

    Epilog

    Natürlich krankt die deutsche Corona-Politik auch daran, dass Daten unsauber erhoben, manipuliert und falsch analysiert werden, wie vielfach gezeigt wurde. Aufgrund der zahlreichen prinzipiellen Probleme könnte die deutsche Corona-Politik aber nicht einmal dann zu sinnvollen Ergebnissen kommen, wenn Daten und Analysen ohne Manipulationsabsichten erhoben und durchgeführt würden. Sie ist letztlich in dem Zustand angekommen, der im Englischen mit dem Wort fubar umschrieben wird: fucked up beyond any repair. Es werden nutzlose Daten erhoben, unsinnige Analysen durchgeführt, auf deren Basis werden Maßnahmen durch den Staat erlassen, die den Menschen psychisch wie physisch Schaden zufügen, die wirtschaftlichen Folgeschäden sind eigentlich schon nicht mehr zu beziffern, und es zeigt sich immer mehr, dass die sogenannten Impfungen nicht nur erhebliche Nebenwirkungen haben, sondern bei den aktuellen Virusvarianten die Menschen sogar anfälliger für Infektionen und daraus resultierende Krankenhauseinweisungen machen.



    Eigentlich ist schon längst der Punkt gekommen, an dem die verantwortlichen Politiker zugeben müssten, dass sie alles falsch gemacht haben, was falsch zu machen war, und als Konsequenz nicht nur alle Maßnahmen aufheben, sondern geschlossen zurücktreten müssten. Leider fehlen modernen Politikern aber offensichtlich sowohl Einsichtsfähigkeit als auch persönliche Größe zu solchen Schritten.

    https://www.achgut.com/artikel/unfug...inn_gebaut_ist
    Es ist dem Untertanen untersagt, den Maßstab seiner beschränkten Einsicht an die Handlungen der Obrigkeit anzulegen.
    Gustav von Rochow (1792 - 1847), preußischer Innenminister und Staatsminister

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    AW: Unfug, der auf Unsinn gebaut ist

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