Prof. Bendavid und Bhattacharya (Universität Stanford): Extrem falsche Zahlen zum Coronavirus

Prof. Dr. Eran Bendavid und Prof. Dr. Jay Bhattacharya sind Medizin-Professoren an der Stanford-Universität. In einem aktuellen Beitrag im Wall Street Journal erklären sie, dass die Sterblichkeitsrate beim Coronavirus maßlos überzeichnet wird. In ihrem Artikel erklären die beiden Professoren, mit welchem „bedauerlichen Fehlern“ – oder vielleicht doch besser „billigen Tricks“ – man die offenbar gewünschten Coronavirus-Horrorzahlen erreicht. Interessant ist in diesem Zusammenhang auch, dass das deutsche Robert-Koch-Institut vor einigen Tagen die Zählweise geändert hat und so noch mehr angebliche, aber nicht belegte „Corona-Fälle“ produziert.

Swiss Propaganda Research schreibt zu den Erkenntnissen der Stanford-Forscher:

„Die beiden Stanford-Medizinprofessoren, Dr. Eran Bendavid und Dr. Jay Bhattacharya, erklären in einem Beitrag (Paywall), dass die Tödlichkeit von Covid19 um mehrere Größenordnungen überschätzt werde und vermutlich selbst in Italien nur bei 0,01% bis 0,06% und damit unter jener der Influenza liege. Der Grund für die Überschätzung liege in der stark unterschätzten Anzahl der bereits (symptomlos) Infizierten. Als Beispiel wird etwa die vollständig ausgetestete italienische Gemeinde Vo genannt, die 50 bis 75% symptomlose testpositive Personen ergab.“.

Prof. Bendavid und Prof. Bhattacharya schreiben in ihrem WSJ-Artikel „Ist das Coronavirus so tödlich, wie sie sagen? Die aktuellen Schätzungen über die Covid-19-Todesrate könnten um Größenordnungen zu hoch sein„:

„Die Furcht vor Covid-19 basiert auf seiner hohen geschätzten Todesrate – laut Weltgesundheitsorganisation und anderen Organisationen sind 2 bis 4% der Menschen mit bestätigtem Covid-19 gestorben. Wenn also 100 Millionen Amerikaner die Krankheit letztendlich bekommen, könnten zwei bis vier Millionen sterben. Wir glauben, dass diese Schätzung zutiefst fehlerhaft ist. Die wahre Todesrate ist der Anteil der Infizierten, die sterben, nicht die Todesfälle durch identifizierte positive Fälle.“

Und weiter heißt es dort:

„Die letztere Rate ist aufgrund der Selektionsverzerrung bei Tests irreführend. Der Grad der Verzerrung ist ungewiss, da die verfügbaren Daten begrenzt sind. Aber sie könnte den Unterschied zwischen einer Epidemie, die 20.000 Menschen tötet, und einer, die zwei Millionen Menschen tötet, ausmachen. Wenn die Zahl der tatsächlichen Infektionen viel größer ist als die Zahl der Fälle – um Größenordnungen größer – dann ist auch die tatsächliche Sterblichkeitsrate viel niedriger. Das ist nicht nur plausibel, sondern nach dem, was wir bisher wissen, auch wahrscheinlich.“

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