„Geimpfte sterben seltener!“ – wie logisches Denken vor der Hoffnung kapituliert

Im Dezember 2025 erschien im JAMA Network Open eine groß angelegte französische Registerstudie, in der die Mortalität von rund 28,7 Millionen Erwachsenen im Alter von 18 bis 59 Jahren in Abhängigkeit vom COVID-19-Impfstatus untersucht wurde. Analysiert wurden ursachenspezifische Todesraten über einen Zeitraum von bis zu vier Jahren. Dabei zeigte sich eine deutlich niedrigere Mortalität in der geimpften Gruppe – nicht nur bei COVID-19-Todesfällen, sondern auch bei anderen Erkrankungen sowie bei externen Todesursachen wie Verkehrsunfällen oder Ertrinken. Auffällig ist dabei, dass die berichteten Reduktionen für die verschiedenen Todesursachen in einer ähnlichen Größenordnung liegen, überwiegend im Bereich von etwa 20 bis 30 Prozent. 

Was darauf folgte, war keine nüchterne Berichterstattung, sondern eine Welle der Überinterpretation. In Medien und sozialen Netzwerken wurde die Studie als Entlastung verstanden. Aus dem Befund der Autoren, „kein Risikosignal“ für Nebenwirkungen gefunden zu haben, wurde sogar eine implizite Lebensverlängerung für Geimpfte herausgelesen. Obwohl diese scheinbare Lebensverlängerung nichts anderes ist, als ein Maß für die Verzerrungen in der Untersuchung. 

Die Illusion der geringeren Mortalität durch Corona-Impfungen

Die Studie selbst zeigt zunächst nur eines: Zwischen den untersuchten geimpften und ungeimpften Personen besteht ein erheblicher Unterschied in der beobachteten Sterblichkeit. Sie zeigt nicht, dass dieser Unterschied durch die Impfung verursacht ist. Dennoch wird der Schritt von der Beobachtung zur Kausalität in der öffentlichen Rezeption ebenso reflexhaft wie unberechtigt vollzogen.

Dabei ist die Beobachtung, dass Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, andere Krankheiten und externe Todesursachen alle in sehr ähnlicher Größenordnung reduziert erscheinen, kein normales biologisches Signal, sondern typisch für einen gruppenbezogenen Selektionseffekt. Bei einer biologischen Ursache wäre hingegen zu erwarten, dass unterschiedliche Erkrankungen unterschiedlich stark, zeitlich versetzt oder gar nicht beeinflusst werden. Eine gleichförmige Reduktion über derart heterogene Ursachen hinweg setzt keinen spezifischen Wirkmechanismus voraus – sie setzt lediglich voraus, dass eine Gruppe insgesamt ein geringeres Grundrisiko trägt als die andere.

Statt sich kritisch mit diesen auffälligen Befunden auseinanderzusetzen, kapituliert die Logik vieler Journalisten und Interpreten jedoch vor der Hoffnung: der Hoffnung, dass die COVID-19-Impfung nicht nur ein Risiko minimiert, sondern einen generellen Gesundheitsvorteil vermittelt. Dass sie – rückblickend – der richtige, ja der rettende Weg war und Geimpfte alles richtig gemacht haben.

Die Studie liefert bei genauerem Hinsehen dafür aber keinen Beleg. Die Einteilung in „geimpft“ und „ungeimpft“ erfolgt nicht zufällig, sondern entlang sozialer, gesundheitlicher und verhaltensbezogener Linien. Wer sich früh und freiwillig impfen lässt, unterscheidet sich systematisch von jenen, die zögern oder ablehnen: im Gesundheitszustand, im Umgang mit Risiken, im Zugang zum Gesundheitssystem und in der sozialen Einbindung. Diese Unterschiede bestehen bereits vor der ersten Impfung.

Das Design der französischen Studie verstärkt diese Asymmetrie zusätzlich. Als ungeimpft gelten Personen, die bis zu einem Stichtag im November 2021 keine Impfung erhalten hatten. Im weiteren Verlauf werden jene aus der ungeimpften Gruppe entfernt, die sich später doch noch impfen lassen. Die ungeimpfte Vergleichsgruppe schrumpft damit nicht nur zahlenmäßig, sondern verändert auch ihre Zusammensetzung. Zurück bleibt eine zunehmend selektierte Restgruppe, deren Risikoprofil sich immer weiter von dem der Geimpften entfernt. Die Studie vergleicht daher nicht die Wirkung der Impfung, sondern zwei unterschiedlich zusammengesetzte Bevölkerungsgruppen mit asymmetrischer Risikoverteilung. 

Der Healthy-Vaccinee-Bias – Selektion vor und nach der Impfung

Der in der Studie beobachtete Mortalitätsunterschied entsteht nicht erst im Verlauf der Nachbeobachtung. Er ist bereits vor der Impfung angelegt. Dieses Phänomen ist als Healthy-Vaccinee-Bias bekannt. Die Autoren versuchen, diesem Problem zu begegnen, indem sie die Mortalität erst mehrere Monate nach dem jeweiligen Indexzeitpunkt analysieren. Eine zeitliche Verschiebung der Analyse kann diesen Unterschied aber nicht aufheben, sondern verdeckt lediglich seinen Ursprung. Personen mit erhöhtem Grundrisiko fehlen der geimpften Gruppe nicht nur in den ersten Wochen, sondern dauerhaft.

Dabei zeigt sich, dass der beobachtete Mortalitätsvorteil der Geimpften kein stabiler Effekt ist, sondern sich im Verlauf der Pandemie deutlich verändert. Ein zentraler Einschnitt ist die Einführung des sogenannten Health Pass im Sommer 2021. Mit ihm wurde in Frankreich der Zugang zu öffentlichen Räumen, Verkehrsmitteln, Arbeitsplätzen und gesellschaftlicher Teilhabe an einen Impf- oder Genesenenstatus gekoppelt. Die Impfung wurde damit – ähnlich wie in Deutschland – zunehmend zur Voraussetzung für soziale und berufliche Teilhabe.

Diese Maßnahme veränderte offenbar auch die Zusammensetzung der geimpften Gruppe. Während sich zuvor vor allem Personen impfen ließen, die dies freiwillig und frühzeitig taten, kamen nun zunehmend Menschen hinzu, die sich erst unter äußerem Druck impfen ließen. Parallel zu dieser Verschiebung nahm der in der Studie beobachtete Mortalitätsvorteil der geimpften Gruppe deutlich ab. Während vor Einführung des Health Pass Unterschiede in der Größenordnung von etwa 25 bis 30 Prozent berichtet werden, liegen die späteren Effekte nur noch im Bereich von etwa 10 bis 15 Prozent. Das ist bemerkenswert, denn der Impfstoff selbst war vor und nach der Einführung des Health Pass ja derselbe.

Wäre die Impfung ursächlich für die niedrigere Mortalität, hätte sich der Effekt mit zunehmender Durchimpfung der Bevölkerung eher verstärken oder zumindest stabil bleiben müssen. Stattdessen zeigt sich ein Abschmelzen des Effekts genau zu dem Zeitpunkt, an dem sich die Zusammensetzung der geimpften Gruppe grundlegend verändert. Sobald die Impfung nicht mehr überwiegend von gesunden, risikoarmen Personen gewählt wird, sondern auch von jenen, die zuvor gezögert oder sie vermieden hatten, verliert der beobachtete Mortalitätsvorteil an Größe. Der Health Pass ist damit eine interne Kontrolle, die auf zugrunde liegenden Selektionsmechanismen in der Studie hinweist.  

Die „Unfallimpfung“ – externe Todesursachen als Kontrollendpunkte

Die Studie verfügt sogar über eine interne Kontrolle, die besonders aufschlussreich ist. Neben krankheitsbedingten Todesfällen analysieren die Autoren auch Todesursachen wie Verkehrsunfälle, Stürze oder Ertrinken – Ereignisse, die mit einer COVID-19-Impfung biologisch nicht in Zusammenhang stehen können. Diese Endpunkte dienen als negative Kontrollendpunkte. Zeigt sich bei ihnen kein Unterschied zwischen den Gruppen, spricht das für eine funktionierende Kontrolle von Verzerrungen.

Doch genau das ist hier nicht der Fall. Auch bei externen Todesursachen ist die Mortalität in der geimpften Gruppe deutlich niedriger – und zwar in derselben Größenordnung wie bei krankheitsbedingten Todesursachen, nämlich um etwa 20 bis 30 Prozent. Wörtlich genommen hieße das: Geimpfte sterben nicht nur seltener an Krankheiten, sondern auch seltener bei Verkehrsunfällen, durch Stürze oder durch Ertrinken.

Für einen biologischen Impfeffekt ist dieser Befund nicht plausibel. Er stellt vielmehr das stärkste Signal für eine systematische Verzerrung dar. Wenn der gleiche Mortalitätsvorteil bei biologisch unbeeinflussbaren Todesursachen auftritt, misst die Analyse keinen medizinischen Effekt, sondern Unterschiede im Risikoprofil der verglichenen Gruppen. Damit erfüllen die externen Todesursachen genau die Funktion, die ihnen von den Autoren methodisch zugedacht wurde: Sie messen die Verzerrung. Gleichzeitig entlarven sie den vermeintlich lebensverlängernden Impfeffekt als Artefakt. 

Hintergrundrauschen und die Unsichtbarkeit kleiner Risiken

Eine Verzerrung dieser Größenordnung überlagert jeden möglichen Effekt, der sich im einstelligen Prozentbereich bewegt. Genau dort wären jedoch relevante Sicherheitsrisiken zu erwarten: etwa leicht erhöhte Raten von Herz-, Gefäß- oder Nierenerkrankungen. Solche Effekte wären medizinisch bedeutsam, bleiben in dieser Analyse aber zwangsläufig unsichtbar.

Die häufig gezogene Schlussfolgerung, es gebe „keine Risikosignale“, verkennt diesen Zusammenhang. Das Ausbleiben eines Signals bedeutet hier nicht, dass kein Risiko existiert, sondern dass die Studie nicht sensibel genug ist, um es zu erkennen. Ein Vergleich, dessen Grundrauschen bei 20 bis 30 Prozent liegt, kann Unterschiede von ein oder zwei Prozent prinzipiell nicht auflösen.

Hinzu kommt, dass die Studie keinerlei statistische Verfahren anwendet, um diese Verzerrung systematisch zu begrenzen oder zu modellieren. Der Selektionsbias wird beschrieben, aber nicht quantifiziert oder korrigiert. Die Annahme, man könne ihn gedanklich „auf null zurückführen“, ist angesichts seiner Größe nicht plausibel. Damit verkehrt sich die Aussagekraft der Studie ins Gegenteil. Sie ist nicht geeignet, Risikoerhöhungen durch COVID-19-Impfungen auszuschließen. 

Kontrastierende Evidenz – Übersterblichkeit und Größenordnungen

Die begrenzte Aussagekraft der französischen Mortalitätsstudie wird besonders deutlich, wenn man sie mit Befunden zur Übersterblichkeit kontrastiert. Arbeiten wie jene von Kuhbandner und Reitzner zeigen für Deutschland in den Jahren 2022 und 2023 eine anhaltende Übersterblichkeit, die in einzelnen Jahren deutlich über dem lag, was in den vorangegangenen Jahrzehnten zu beobachten war. Für das Jahr 2023 wird eine Übersterblichkeit von rund 7 bis 8 Prozent berichtet.

Diese Zahlen sind kein Gegenbeweis zur französischen Studie, sondern liefern einen Maßstab. Sie machen deutlich, in welcher Größenordnung sich relevante Abweichungen bewegen. Über mehrere Jahre gemittelt liegt die zusätzliche Mortalität deutlich niedriger als in einzelnen Spitzenjahren, aber weiterhin im niedrigen einstelligen Prozentbereich. Genau in diesem Bereich liegt auch die medizinisch relevante Fragestellung: ob bestimmte Interventionen mit einer leichten, aber anhaltenden Erhöhung der Sterblichkeit assoziiert sind.

Vergleicht man diese Größenordnungen mit der Verzerrung, die in der französischen Studie sichtbar wird, ergibt sich ein klares Bild. Ein Selektionsbias von 20 bis 30 Prozent überlagert Effekte im Bereich von ein bis zwei Prozent vollständig. Selbst wenn eine solche Risikoerhöhung existierte, wäre sie in einem Design dieser Art nicht detektierbar.

Hinzu kommt ein zeitlicher Aspekt. Die französische Studie aggregiert Mortalitätsdaten über mehrere Jahre. Kurzfristige Ausschläge, wie sie in Übersterblichkeitsanalysen einzelner Jahre sichtbar werden, gehen dabei zwangsläufig in der Mittelung unter. Die Abwesenheit eines Signals über vier Jahre sagt daher wenig über das Vorhandensein zeitlich begrenzter Risiken aus.

Entwarnung braucht höhere Evidenz

Die öffentliche Rezeption der französischen Mortalitätsstudie folgt einem vertrauten Muster. Ein methodisch komplexer Befund wird auf eine einfache Botschaft reduziert: Die Impfung ist sicher. Mehr noch, sie scheint sogar die Lebenserwartung zu erhöhen. Dass diese Interpretation von den Daten nicht gedeckt ist, spielt in der Berichterstattung kaum eine Rolle.

Auffällig ist dabei nicht nur die Verkürzung, sondern eine grundlegende Asymmetrie in der Bewertung wissenschaftlicher Ergebnisse. Studien, die scheinbar Sicherheit oder Nutzen bestätigen, werden großzügig interpretiert. Methodische Schwächen werden relativiert oder vollständig übergangen. Studien hingegen, die auf mögliche Risiken hinweisen, sehen sich einer deutlich strengeren Prüfung ausgesetzt – häufig begleitet von öffentlicher Diskreditierung ihrer Autoren.

Diese Asymmetrie ist kein Zufall. In der Corona-Forschung hat sich ein Klima etabliert, in dem erwünschte Ergebnisse leichter akzeptiert werden als unbequeme. Die Abwesenheit eines Risikosignals wird als Beweis für Sicherheit gedeutet, obwohl sie bei unzureichender Sensitivität keinerlei solche Aussage erlaubt. Umgekehrt genügt bei kritischen Befunden oft schon ein methodischer Einwand, um sie als irrelevant abzutun.

Dabei gilt in der Medizin eine grundlegende epistemische Asymmetrie, die zunehmend aus dem Blick gerät. Für ein Warnsignal genügt ein begründeter Hinweis. Für eine Entwarnung hingegen braucht es hohe Evidenz. Diese Logik ist intuitiv verständlich: Um ein Auto als verkehrssicher zu deklarieren, braucht es einen TÜV, der systematisch prüft, ob relevante Mängel ausgeschlossen werden können. Um in die Werkstatt zu fahren, reicht hingegen bereits ein ungewöhnliches Geräusch. Niemand würde auf die Idee kommen, aus dem Fehlen auffälliger Geräusche auf die technische Sicherheit eines Fahrzeugs zu schließen.

In der Bewertung der französischen Studie wird diese Logik umgekehrt. Ein Design mit erheblichem Selektionsbias und geringer Sensitivität wird als Sicherheitsnachweis interpretiert. Dass mögliche Risiken im einstelligen Prozentbereich unter diesen Bedingungen statistisch unsichtbar bleiben müssen, wird nicht als Einschränkung, sondern als Entlastung gelesen. Gerade bei Fragen zu medizinischen Interventionen ist diese Entwicklung gefährlich. Wissenschaft erfüllt ihre Aufgabe nicht dadurch, dass sie Hoffnung bestätigt, sondern dadurch, dass sie Unsicherheit sichtbar macht. Wo diese Funktion verloren geht, wird aus Forschung Rechtfertigung und Wissenschaft, die uns auch unbequeme Wahrheiten offenbaren sollte, verkommt zum Legitimationsinstrument.