Was der Faktenfuchs nicht prüft

veröffentlicht am 20.05.2026; Autor: Peter Bickel

Eine Analyse von Sophie Rohrmeiers BR24-Beitrag vom 24. April 2026: „AfD-Sachverständiger verbreitet haltlose Zahl zu Impftoten“

Offener Brief an die Redaktion BR24 #Faktenfuchs, an die Autorin und an die Intendanz des Bayerischen Rundfunks

Kurzinhalt / Abstract

Der BR24 #Faktenfuchs hat am 24. April 2026 eine pharmakovigilanzbasierte Schätzung des ehemaligen Pfizer-Cheftoxikologen Dr. Helmut Sterz vor der Corona-Enquete-Kommission als „haltlos" zurückgewiesen. Die folgende Analyse zeigt: Der Beitrag erfüllt die Standards eines Faktenchecks an mehreren entscheidenden Stellen nicht. Er etikettiert eine Bandbreitenschätzung als isolierte Behauptung, lässt zentrale peer-reviewte Belege weg, behandelt zwei methodisch gleichwertige Modellrechnungen mit unterschiedlichen Maßstäben und stützt sich auf zwei Sachverständige, deren institutionelle Bindungen an die Impfkampagne nicht offengelegt werden. Sterz' Schätzung von 20.000 bis 60.000 möglichen Todesfällen ist nach Sichtung der einschlägigen Pharmakovigilanz-Literatur – einschließlich der Eigenpublikationen des Paul-Ehrlich-Instituts – nicht „haltlos", sondern eine forschungslagenkonsistente, möglicherweise zu konservative Größenordnungsschätzung. Damit verbreitet der Faktencheck im Sprachduktus seines eigenen Formats Falschinformationen über die zu prüfende Aussage. Eine Korrektur oder Rücknahme des Beitrags wäre die journalistisch saubere Konsequenz.

Vorbemerkung

Am 24. April 2026 erschien auf BR24 unter dem Titel „AfD-Sachverständiger verbreitet haltlose Zahl zu Impftoten" ein Faktencheck der Redakteurin Sophie Rohrmeier. Er reagiert auf den Auftritt des Toxikologen Dr. Helmut Sterz vor der Enquete-Kommission „Aufarbeitung der Corona-Pandemie" am 19. März 2026, in dem dieser eine pharmakovigilanzbasierte Schätzung von 20.000 bis 60.000 möglichen Todesfällen in Deutschland im Zusammenhang mit Comirnaty (BNT162b2) vorgelegt hatte.

Die vorliegende Analyse untersucht den Faktencheck in zwei Schritten.

Erstens prüft sie, ob der Beitrag die handwerklichen Standards erfüllt, die er selbst seinem Gegenstand abverlangt – die Standards des „Faktencheck"-Formats: ausgewogene Quellenauswahl, transparente Offenlegung von Bindungen und Befangenheiten, methodisch konsistenter Maßstab gegenüber widersprüchlichen Aussagen, Diskussion der einschlägigen Literatur einschließlich der unbequemen Befunde. Wer einen Beitrag „Faktencheck" überschreibt, akzeptiert damit den Maßstab. An diesem Maßstab ist der Beitrag zu messen.

Zweitens ergibt sich aus dieser handwerklichen Prüfung – fast notwendigerweise – eine Aussage zur Plausibilität der zu prüfenden Schätzung selbst. Wenn der Faktencheck zentrale Belege auslässt, Quellen einseitig auswählt und seine eigenen Maßstäbe asymmetrisch anwendet, dann lässt sich die ursprüngliche Frage – ob Sterz' Schätzung „haltlos" ist – nach Sichtung der vollständigen Datenlage anders beantworten, als der Faktencheck es tut. Diese zweite Frage zu umgehen, würde einer journalistischen Pflicht zur Transparenz nicht gerecht werden.

Die Analyse trifft also zwei Aussagen, die getrennt bewertet werden müssen:

Der Faktencheck unterläuft seine selbstdefinierten Standards an mehreren entscheidenden Stellen.
Die Sterz-Schätzung von 20.000 bis 60.000 möglichen Todesfällen ist – nach Sichtung der einschlägigen Pharmakovigilanz-Literatur, der PEI-Eigenpublikationen und der dokumentierten sozialen Dynamik der Meldemoral – methodisch nicht „haltlos", sondern eine forschungslagenkonsistente, plausibel begründete Größenordnungsschätzung.

Aussage 1 ist die Hauptbeweislast dieser Analyse. Aussage 2 ergibt sich als Konsequenz aus 1, wird aber bewusst als das benannt, was sie ist: eine Plausibilitätseinschätzung, kein Wahrheitsanspruch. Die Frage, wie viele Menschen in Deutschland tatsächlich an oder im Zusammenhang mit der mRNA-Impfung verstorben sind, ist nicht durch Modellrechnungen zu beantworten, weder durch Sterz' noch durch die der Gegenseite. Sie wäre nur durch eine systematische, von Politik und Industrie unabhängige Aufarbeitung zu klären, die in Deutschland bislang nicht stattgefunden hat. Solange diese Aufarbeitung aussteht, sind alle Beteiligten auf Schätzungen angewiesen. Die Frage ist nur, mit welchem Maßstab man sie behandelt.

I. Methode der Analyse

Untersucht werden zehn Kategorien:

Framing und Kontextualisierung; Truth-Sandwich-Methode
Wiedergabe der zu prüfenden Aussage
Auswahl und Offenlegung der herangezogenen Expertise
Die zentralen sachlichen Gegenargumente
Der Underreporting-Faktor (Literatur, soziale Dimension, Asymmetrie)
Die zitierten Belegstudien
Behandlung verfügbarer Gegenevidenz; „Keine Hinweise"-Behauptungen
Personalisierung und guilt by association
Direkte Anfragen an die Autorin
Typologie der angewandten Argumentationstechniken

Die Reihenfolge folgt der inneren Logik des Faktenchecks. Belege sind im Anhang dokumentiert.

II. Das Framing: Etikettierung als Methode

Der Beitrag eröffnet mit einer Schlagzeile, die drei Wertungen verbindet, bevor ein einziges Argument geprüft ist: „AfD-Sachverständiger verbreitet haltlose Zahl zu Impftoten." Parteipolitische Zuordnung, abwertendes Verb, vorabgewertetes Adjektiv – in dieser Reihenfolge. Der Leser weiß noch nichts über Sterz, aber er weiß bereits drei Dinge: AfD, dubios, falsch.

Wer Sterz ist, deutet der Beitrag allenfalls an. Tatsächlich ist Dr. Helmut Sterz (geb. 1946) Veterinärmediziner mit Promotion in Virologie, seit 1981 Fachtierarzt für Pharmakologie und Toxikologie und einer der profiliertesten pharmazeutischen Toxikologen Europas seiner Generation. Sein Berufsweg umspannt mehr als drei Jahrzehnte in Leitungsfunktionen bei vier internationalen Pharmakonzernen:

1974–1988 (14 Jahre): Boehringer Mannheim – Leiter der Abteilung Reproduktionstoxikologie. Die von ihm entwickelten Methoden zur Erfassung von Toxizität bei trächtigen Labortieren und ihren Nachkommen wurden von Forschungsteams der Universität Heidelberg übernommen und von internationalen Zulassungsbehörden für die Erfassung von Nebenwirkungen neuer Medikamente anerkannt.
1988–1995: Servier (Orléans, Frankreich) – Leiter des Toxikologie-Zentrums; Einführung alternativer Tiermodelle zur Risikoabschätzung neuer Moleküle.
1995–2001: F. Hoffmann-La Roche (Basel) – Leiter des Toxikologie-Zentrums Basel und schließlich Leiter der gesamten präklinischen Toxikologie des Roche-Konzerns.
2001–2008: Pfizer – Leiter beider europäischer Toxikologie-Zentren im französischen Amboise und im britischen Sandwich. Damit war er in jenem Zeitraum für die toxikologische Bewertung sämtlicher Pfizer-Wirkstoffkandidaten in der gesamten europäischen Forschung mitverantwortlich.

Sterz ist also nicht „Toxikologe im Ruhestand" im Sinne eines beliebigen Fachmanns, der in den Ruhestand getreten ist. Er ist im Ruhestand wie ein ehemaliger DAX-Vorstand im Ruhestand ist: Er bleibt ein Akteur, dessen Beurteilung des fachlichen Gegenstands sein gesamtes Berufsleben qualifiziert hat. Eine vergleichbare Karriere in der pharmazeutischen Toxikologie haben in Deutschland nur sehr wenige Personen vorzuweisen. Sicherlich keine der Personen, die in dem Faktencheck als Gegenstimme gegen ihn aufgeboten wird.

Diese Einordnung kommt insgesamt im Beitrag nicht vor. Stattdessen erfährt der Leser, Sterz sei „seit 2011 in Rente, laut Werbetexten für sein Buch seit 2007" – als wäre die Differenz von vier Jahren bei der Frage relevant, ob ein 78-Jähriger, der über 30 Jahre die Toxikologie bei Boehringer, Servier, Roche und Pfizer geleitet hat, kompetent ist, eine pharmakovigilanzbasierte Schätzung vorzulegen.

Dies ist nicht der einzige Etikettierungsschritt. Im Verlauf des Artikels werden Sterz und sein Umfeld in einer dichten Sequenz mit folgenden Begriffen verknüpft: „Querdenker" (in Anführungszeichen, also distanzierend), „AfD-nahes Medium 'Nius'", „selbsternannte" (Querdenker), „Falschinformation und rassistische Äußerungen im Sinne einer 'weißen Herrenrasse'" (über einen schwedischen Influencer, der die Sterz-Schätzung weiterverbreitet hat), „Elon Musk", „autoritäre Strömungen" („zwischen Deutschland und den USA"), „Falschinformationen", „Desinformation", „zentrale Protagonisten der Corona-Desinformation in Deutschland" (über die Vorwortschreiber Bhakdi und Wodarg).

Die rhetorische Struktur ist: Sterz → AfD → Nius → Schwedischer Rassist → Musk → autoritäre Strömungen. In fünf Stationen wird ein Toxikologe mit der „weißen Herrenrasse" assoziiert.

Bemerkenswert ist bei Sterz im Übrigen die Richtung eines möglichen Eigeninteresses. Sterz hat sich mit seiner öffentlichen Kritik am Comirnaty-Sicherheitsprofil nicht etwa zugunsten seiner früheren Arbeitgeber positioniert, sondern gegen sie – konkret gegen seinen langjährigen letzten Arbeitgeber Pfizer. Wer drei Jahrzehnte in den Toxikologie-Zentralen von Boehringer, Servier, Roche und Pfizer gearbeitet hat, hat aus naheliegenden Gründen kein professionelles Interesse daran, ein Ex-Arbeitgeber-Produkt öffentlich in Misskredit zu bringen. Renommee, kollegiale Netzwerke, Beraterhonorare, Gutachtenmandate: alles das wird durch eine solche Position nicht gestärkt, sondern beschädigt. Sterz' Aussage ist – egal ob man sie inhaltlich teilt oder nicht – eine Aussage gegen sein eigenes professionelles Eigeninteresse. In der Wissenschaftstheorie gilt das als „statement against interest" und genießt eine besondere Glaubwürdigkeitsvermutung. Diese Konstellation kommt im Beitrag nicht vor.

Eine methodologische Anmerkung zum Truth Sandwich

An dieser Stelle lohnt ein kurzer Blick auf das deklarierte Selbstverständnis des Faktenchecks. In einem Fachinterview mit dem Portal Wissenschaftskommunikation.de (Februar 2025) erklärt Sophie Rohrmeier die Arbeitsweise des #Faktenfuchs am Beispiel der sogenannten Truth-Sandwich-Methode: „Das heißt, man stellt die Fakten nach vorne, nennt dann kurz die Falschinformation und erklärt dann ausführlich, wie man zu den Fakten kommt." Der Hintergrund, so Rohrmeier weiter, sei „dass die Forschung gezeigt hat, dass bei zu häufiger und prominenter Wiederholung der Falschbehauptung eben diese hängen bleibt – statt der Widerlegung". Das Ziel: „die richtigen Informationen so zu präsentieren, dass sich die Leserinnen und Leser an sie erinnern können".

Das ist eine bemerkenswert offene Selbstbeschreibung. Sie macht deutlich, dass der #Faktenfuchs nicht primär eine darstellende, sondern eine persuasive Arbeitsweise verfolgt. Die zu prüfende Behauptung wird nicht zuerst sachlich rekonstruiert, sondern zwischen zwei Schichten der gewünschten Erinnerungsbotschaft gelegt. Das ist eine respektable rhetorische Methode für Aufklärungskampagnen. Es ist aber keine Methode der Wahrheitsfindung. Es ist eine Methode der Wahrheitskommunikation – mit einer Wahrheit, die bereits feststeht, bevor das Sandwich gebaut wird.

Wer den BR24-Beitrag mit diesem Wissen liest, erkennt das Sandwich sofort: oben „die Fakten" (28 PEI-bestätigte Fälle, „Millionen gerettete Leben"), in der Mitte die Falschbehauptung („60.000 Impftote"), unten die ausführliche Widerlegung. Das Format funktioniert. Es funktioniert sogar deklariert. Die Frage ist nur, ob Sterz' Aussage tatsächlich die „Falschbehauptung" ist, die das Sandwich verlangt – oder ob das Format eine Behauptung in den unteren Beleg gepresst hat, die bei genauerer Prüfung gar nicht falsch ist, sondern nur unbequem.

Eine Schätzung, die in einer Bundestags-Anhörung von einem über drei Jahrzehnte in Leitungsfunktionen tätigen pharmazeutischen Toxikologen vorgetragen wird, lässt sich auf zwei Wegen widerlegen: methodisch (durch Prüfung von Datenbasis, Faktor und Schluss) oder ad hominem (durch Stigmatisierung des Sprechers oder seines Umfelds). Der Beitrag versucht beides – aber das zweite zuerst, deutlich ausführlicher und in jedem Abschnitt erneut.

III. Wiedergabe der zu prüfenden Aussage

Sterz' Vortrag besteht in der Sache aus drei distinkten Aussagen, die getrennt werden müssen:

Aussage 1 (empirisch): Beim Paul-Ehrlich-Institut (PEI) liegen 2.133 Verdachtsfälle mit tödlichem Ausgang im zeitlichen Zusammenhang mit Comirnaty vor (Stand 31.12.2024, PEI-Pharmakovigilanzbericht). Diese Zahl ist Behördenangabe, keine Schätzung.
Aussage 2 (methodisch): In der Pharmakovigilanz wird – mit erheblichen Spannweiten – ein Underreporting-Faktor zwischen 10 und 100 diskutiert; Sterz nennt einen mittleren US-Referenzwert von 30.
Aussage 3 (rechnerisch): Aus 1 und 2 ergibt sich eine Größenordnung von 20.000 bis 60.000 möglichen Todesfällen. Sterz bezeichnet diese explizit als Schätzung – nicht als Tatsache – und benennt 20.000 als „konservativen unteren Rand".

Der Faktencheck übernimmt die obere Schranke (60.000), entfernt das Wort „möglich", verschweigt die Spannweite und ersetzt im Titel den Konjunktiv durch den Indikativ. Aus „bis zu 60.000 möglichen Fällen" wird „60.000 Impftote" – und das ist dann die Behauptung, die der Beitrag erwartungsgemäß als „haltlos" widerlegt.

Eine Schätzung als Punktschätzung wiederzugeben ist nicht nur ungenau. Es ist die Voraussetzung dafür, sie anschließend leicht widerlegen zu können. Dass der Beitrag selbst mehrere Absätze später beiläufig die Spanne „20.000 bis 60.000" erwähnt – allerdings erst nachdem die obere Zahl als „haltlos" bereits etabliert ist –, hilft dem Leser nicht. Er hat den Frame schon.

IV. Die zwei Sachverständigen des Faktenchecks

Der Beitrag stützt sich inhaltlich auf zwei Expertinnen. Beide verdienen genauere Betrachtung – nicht wegen ihrer Personen, sondern wegen der Frage, ob ihre Auswahl und Darstellung den Standards entspricht, die der Faktencheck bei seinem Gegenstand voraussetzt.

IV.1 Linda Sanftenberg

Sanftenberg wird im Beitrag als „klinische Versorgungsforscherin am LMU-Klinikum in München" eingeführt. Ihre weitere Funktion erwähnt der Artikel im Nebensatz: „stellvertretende Vorsitzende des Nationalen Aktionsbündnisses Impfen (NABI)".

Das NABI ist ausweislich seiner Selbstdarstellung ein Bündnis zur „Förderung der Impfbereitschaft in der Bevölkerung". Sein Vorstand ist also nicht zur neutralen Beurteilung der Impfsicherheit, sondern statutarisch zur Förderung der Impfbereitschaft verpflichtet. Eine Vize-Vorsitzende dieses Bündnisses zu Impfsicherheit zu befragen, ist ungefähr so methodisch ergiebig, wie den Vize-Geschäftsführer der Tabakindustrie zu Lungenkrebs zu befragen.

Das ist nicht hypothetisch. Wenn der Faktenfuchs einen Tabakindustrie-Experten zur Frage der Lungenkrebsraten zitierte, würde der Beitrag die Industriebindung in der ersten Erwähnung kennzeichnen, sie problematisieren und eine Gegenstimme hinzuziehen. Hier geschieht das Gegenteil: Die institutionelle Bindung wird genannt, aber nicht als relevant ausgewiesen. Sanftenberg erscheint im Text primär als „klinische Versorgungsforscherin", sekundär als NABI-Vize. Die Reihenfolge ist nicht zufällig.

Festzuhalten: Eine Person, deren institutionelle Funktion die Förderung der Impfbereitschaft ist, hat in einer Frage, die diese Impfbereitschaft potenziell senkt, ein offenkundiges institutionelles Interesse. Dieses Interesse ist ein methodisch zwingend zu kennzeichnender Befangenheitstatbestand.

IV.2 Martina Prelog

Prelog, Immunologin und Impfstoffexpertin am Uniklinikum Würzburg, formuliert im Beitrag eine bemerkenswerte These: „Speziell bei den Covid-19-Impfstoffen hält sie Underreporting für ein weniger großes Problem als bei anderen Impfstoffen. Dem Thema sei eine sehr hohe Aufmerksamkeit gewidmet worden, auch in der Öffentlichkeit. 'Von daher schätze ich eher, dass hier sogar sehr großzügig Meldungen erfolgten. Ich gehe eher von Overreporting aus.'"

Bevor wir auf diese These eingehen, zur Person. Prelog ist nicht in erster Linie „Immunologin" oder „klinische Forscherin". Sie ist eine im aktiven Pandemiezeitraum systematisch in Impfwerbung und Impfempfehlung eingebundene Akteurin. Sie war Studienleiterin am Würzburger Standort des Corona-Vakzin-Konsortiums (CoVaKo), eines mit einer Million Euro vom Bayerischen Wissenschaftsministerium geförderten Studienverbundes zur „Wirksamkeit und Sicherheit der COVID-19-Impfung". Sie ist Erstautorin der CoVaKo-Publikation im Journal of Clinical Virology (2023), die der Comirnaty-Impfung positive Sicherheits- und Wirksamkeitsbefunde attestiert. Sie ist Fachimmunologin der Deutschen Gesellschaft für Immunologie (DGfI) und tritt in dieser Funktion seit Jahren als öffentliche Sprecherin pro Impfung auf – in der Krankenkassen-Aufklärung der BARMER, im Privatarzt-Magazin, im Ärzte-Fortbildungsportal esanum, in zahlreichen Pressemitteilungen ihres eigenen Klinikums. Sie ist überdies wissenschaftliche Leiterin der esanum-Expertenrunde *„Impfmedizin für die Hausarztpraxis"* – einer CME-zertifizierten Online-Fortbildung für Ärzte, deren Programm ausdrücklich ein Modul zum „Umgang mit impfskeptischen Patienten" beinhaltet, mit Tipps für „sachlich-argumentative Aufklärung".

All diese Funktionen sind, jede für sich genommen, vollkommen legitim. Eine Wissenschaftlerin darf zu ihrem Forschungsgebiet Position beziehen; eine Fachimmunologin darf Ärzte fortbilden; eine Studienleiterin darf ihre eigenen Befunde verteidigen. Sie sind aber, kumulativ betrachtet, nicht das Profil einer neutralen Beobachterin der Impfsicherheitsdebatte. Sie sind das Profil einer im Sicherheitsdiskurs der Comirnaty-Impfung selbst aktiv produzierenden und kommunizierenden Stimme, und es ist zu beanstanden, dass diese Bindungen nicht offengelegt werden. Eine Wissenschaftlerin, die selbst Studien zur Sicherheit der mRNA-Impfung publiziert und Ärzte im Umgang mit Skeptikern schult, ist methodisch nicht in der Position, gleichzeitig als unabhängige Schiedsrichterin über eine konkurrierende Schadensschätzung aufzutreten. Sie ist Partei.

Im Faktencheck wird sie ohne diesen Hinweis als „Immunologin am Uniklinikum Würzburg" geführt. Dass eine Forscherin, deren eigene Studien Sicherheits- und Wirksamkeitsbefunde der Comirnaty-Impfung produziert haben, ein nicht zu vernachlässigendes professionelles Interesse daran hat, eine konkurrierende Schadensschätzung als „haltlos" gerahmt zu sehen, kommt im Beitrag nicht vor.

Ihre eingangs zitierte Overreporting-These widerspricht der gesamten einschlägigen Pharmakovigilanz-Literatur. Sie wird im nächsten Abschnitt im Detail dekonstruiert. An dieser Stelle nur die formale Beobachtung: Eine zentrale empirische These des Faktenchecks – Overreporting bei Covid-19-Impfstoffen – steht ohne jede Quellenangabe, ohne Studienverweis und ohne quantifizierbare Aussage im Raum. Sie wird zur Stützung verwendet, ohne selbst gestützt zu sein.

Wer fordert, dass Sterz' Faktor 30 belegt sein müsse, muss denselben Maßstab an Prelogs Overreporting-These anlegen. Der Beitrag tut das nicht; er fordert nur dort einen Beleg ein, wo er der Erzählung im Wege steht.

IV.3 Die Asymmetrie der Eigeninteressen

Die Bilanz der drei zentralen Stimmen lässt sich knapp ziehen:

Sanftenberg: Vize-Vorsitzende eines Bündnisses zur Förderung der Impfbereitschaft. Institutionelles Interesse in Richtung Impfsicherheit-bestätigend.
Prelog: Studienleiterin, Erstautorin und CME-Fortbilderin im Sicherheitsdiskurs der Comirnaty-Impfung. Professionelles Interesse in Richtung eigene Befunde-bestätigend.
Sterz: Drei Jahrzehnte Leitungsfunktion bei Boehringer, Servier, Roche und Pfizer. Professionelles Interesse in Richtung gegen seine eigene Berufsbiografie und gegen seinen letzten Arbeitgeber.

Wer in dieser Konstellation die drittgenannte Stimme als „haltlos" markiert und die ersten beiden ohne Befangenheitshinweis als Hauptzeuginnen aufruft, hat die Asymmetrie der Eigeninteressen exakt umgekehrt zur methodischen Konvention behandelt. In jedem akademischen Peer-Review-Verfahren wäre die unbefangenste Stimme die geeignetste; im Faktencheck ist sie die zu widerlegende. Das ist kein Detail. Das ist die Inversion eines methodischen Grundprinzips.

V. „Nur 28 von 2.133": die Beweislast steht auf dem Kopf

Das tragende sachliche Gegenargument lautet: Von 2.133 Verdachtsfällen habe das PEI nur 28 nach WHO-Kausalitätskriterien als „möglichen oder wahrscheinlichen" Zusammenhang bewertet. Die 60.000 seien deshalb absurd – schließlich gehe es bei Sterz um 2.133 mögliche Fälle, von denen nur 28 bestätigt seien.

Dieses Argument ist nicht nur logisch problematisch (siehe unten). Es verkennt eine fundamentalere Tatsache: Die Daten, auf deren Basis eine Kausalitätsbewertung überhaupt möglich wäre, werden in Deutschland systematisch nicht erhoben.

V.1 Es wird nicht einmal der Impfstatus erfasst

Die Diskussion dreht sich um Verdachtsfälle, die dem PEI gemeldet wurden – also um Fälle, in denen ein Arzt, Apotheker oder Hinterbliebener aktiv den Verdacht auf einen Impfzusammenhang äußert und diesen meldet. Das ist die Spitze einer Datenpyramide, deren Sockel viel breiter und viel löchriger ist.

Im Oktober 2025 veröffentlichte die Neue Zürcher Zeitung einen Bericht, der auf einer Anfrage des Bundestagsabgeordneten Kay-Uwe Ziegler an das Bundesgesundheitsministerium beruhte. Das BMG legte erstmals umfassende Zahlen zu Covid-Toten und deren Impfstatus vor. Das Ergebnis: Bei rund 115.000 von etwa 187.000 amtlich erfassten Corona-Toten war der Impfstatus „unbekannt" – also bei mehr als 60 Prozent der Fälle.

Das BMG bestätigte schriftlich: „Für rund 115.000 Fälle war der Impfstatus unbekannt." Das Robert-Koch-Institut erläuterte gegenüber der NZZ: „Die Informationen zum Impfstatus müssen aktiv von den Ämtern ermittelt werden und liegen daher unvollständiger als andere Informationen in den Meldedaten vor." Die im Lancet publizierte europäische Vergleichsstudie zur Impfwirksamkeit musste für Deutschland eigens notieren: „Daten wurden erhoben, waren aber nicht lieferbar." Der renommierte Epidemiologe Klaus Stöhr – ein etablierter Mainstream-Wissenschaftler, kein Impfkritiker – fasste es gegenüber der NZZ so zusammen: „Wenn 115.000 von 187.000 Corona-Toten einen unbekannten Impfstatus hatten, ist im Prinzip alles an Interpretationen möglich."

Methodisch festzuhalten: Wenn nicht einmal bei jenen Toten, deren Tod offiziell als Covid-Tod kategorisiert wurde, der Impfstatus systematisch erfasst wird, dann existiert die Datengrundlage für jegliche kausale Bewertung von Impfschäden in Deutschland von vornherein nicht. Die Frage, ob die Sterz-Schätzung „haltlos" sei, stellt sich vor diesem Hintergrund neu: Die deutsche Datenerhebung ist so lückenhaft, dass jede Schätzung zu Impftodeszahlen zwangsläufig auf Hochrechnungen angewiesen ist – die einen davon werden vom Faktenfuchs als Tatsache präsentiert, die anderen als „haltlos" markiert. Die Datengrundlage für eine endgültige Antwort fehlt in beiden Richtungen.

V.2 Was WHO-Kausalitätskriterien überhaupt verlangen

Die Bewertungsgrundlage des PEI sind die WHO-Kausalitätskriterien für Impfstoffe. Diese verlangen unter anderem pathologische Befunde, Autopsiebefunde, Laborwerte und biologische Plausibilität. Genau diese Daten existieren in den meisten Fällen nicht. In Deutschland werden Verstorbene nach Impfung systematisch nicht obduziert. Der Heidelberger Pathologe Prof. Peter Schirmacher, Direktor des Pathologischen Instituts der Universität Heidelberg und einer der renommiertesten Pathologen Deutschlands, hatte 2021 eine systematische Obduktionspflicht gefordert. Diese Forderung wurde von der Politik nicht aufgegriffen. Schirmacher berichtete später von eigenen Obduktionen, in denen er einen erheblichen Anteil als wahrscheinlich impfbezogen einordnete.

Die niedrige Bewertungsquote von 28 Fällen ist also keine Aussage über die tatsächliche Kausalität. Sie ist eine Aussage über das systematische Fehlen der Daten, die für eine Kausalitätsbewertung erforderlich wären. Das eine ist eine inhaltliche Erkenntnis. Das andere ist ein dokumentiertes Aufklärungsdefizit.

Die Datenlage ist auf zwei Stufen lückenhaft:

Stufe Datenerfassung: Bei 60 % der Covid-Toten ist nicht einmal der Impfstatus bekannt. Wer nicht obduziert wird und dessen Impfstatus nicht erfasst ist, kann auch keinen WHO-Kausalitätskriterien zugeordnet werden – nicht weil kein Zusammenhang bestünde, sondern weil die Frage gar nicht erst gestellt wurde.
Stufe Bewertung: Selbst wenn ein Verdachtsfall überhaupt gemeldet wird, fehlen für die WHO-Kausalitätskriterien die nötigen pathologischen Befunde, weil keine Obduktion stattgefunden hat.

V.3 Beweislastumkehr

Das Faktencheck-Argument unterstellt implizit, alle 2.133 Fälle bis auf 28 seien als nicht-kausal verworfen worden. Das ist nicht der Fall. Der weit überwiegende Teil ist „nicht abschließend bewertbar" – ein Status, der aus Datenmangel resultiert. Diesen Status als Entlastung der Impfung darzustellen, kehrt die Beweislast um: Aus „nicht nachgewiesen, weil nicht ausreichend untersucht" wird im Beitrag „widerlegt".

Das ist eine logische Operation, die in der pharmazeutischen Sicherheitsbewertung in keinem anderen Kontext akzeptabel wäre. In Zulassungsverfahren neuer Medikamente gilt das Vorsorgeprinzip: Was nicht hinreichend untersucht ist, darf nicht als unbedenklich gelten. Im Faktencheck wird dieses Prinzip umgekehrt: Was nicht hinreichend untersucht wurde, gilt als unbedenklich.

Festzuhalten:
– Bei 60 % der amtlich erfassten Corona-Toten ist der Impfstatus nicht erfasst (BMG 2025).
– Verstorbene nach Impfung werden systematisch nicht obduziert.
– Die WHO-Kausalitätskriterien sind ohne Obduktion und ohne Impfstatus nicht erfüllbar.
– Aus diesem dreifachen Datenmangel zieht der Faktencheck den Schluss, die niedrige Bewertungsquote von 28 Fällen widerlege die Sterz-Schätzung.

Das ist kein Faktencheck, sondern eine logische Inversion des Vorsorgeprinzips.

VI. Der Underreporting-Faktor: Literatur, soziale Dimension, Asymmetrie

Der Faktencheck disqualifiziert Sterz' Faktor 30 als „unbelegt". Diese Disqualifikation hält drei Prüfungen nicht stand: einer literaturwissenschaftlichen, einer sozialwissenschaftlichen und einer methodisch-konsistenzprüfenden.

VI.1 Was die Pharmakovigilanz-Literatur sagt

Sanftenberg sagt, in den USA gebe es „keinen allgemein anerkannten Under-Reporting-Faktor von 30". Das ist sogar zutreffend – aber nur, weil es keinen einzigen, allgemein anerkannten Faktor gibt, sondern eine breite, in Fachpublikationen dokumentierte Spannweite:

Hazell, L. & Shakir, S.A.W., Drug Safety 29(5), 2006: Systematische Übersichtsarbeit über 37 Studien aus 12 Ländern. Median-Underreporting-Rate 94 % (Interquartilsabstand 82–98 %). Für schwere/ernste UAW im Krankenhauskontext 95 %. Selbst für spezifische ernste UAW-Medikament-Kombinationen lag die Rate noch bei 85 %. Faktor: ca. 16 bis 50.
Keller-Stanislawski, B. & Hartmann, K., Bundesgesundheitsblatt 45 (2002), S. 344–354: Diese Publikation ist nicht irgendeine PEI-Veröffentlichung. Erstautorin Brigitte Keller-Stanislawski leitete von 1996 bis 2003 die Pharmakovigilanz-Einheit am Paul-Ehrlich-Institut und von 2003 bis 2023 dort die Abteilung Sicherheit von Arzneimitteln und Medizinprodukten – sie war über zwei Jahrzehnte hinweg die ranghöchste Verantwortliche für Pharmakovigilanz in Deutschland. Parallel saß sie im Global Advisory Committee on Vaccine Safety (GACVS) der WHO, in der Pharmakovigilanz-Arbeitsgruppe (PhVWP) der EMA, war PEI-Vertreterin in der Ständigen Impfkommission und Mitglied im Steering Committee der Brighton Collaboration. Wer ihre Eigenpublikation als nicht aussagekräftig zurückweisen will, weist eine der einflussreichsten europäischen Pharmakovigilanz-Stimmen ihrer Generation zurück – nicht eine impfkritische Außenseiterquelle.

Auf Seite 353 schreiben die Autorinnen wörtlich: „Lasek et al. schätzen, dass maximal 5 % der schwerwiegenden Nebenwirkungen im Rahmen von Spontanerfassungssystemen gemeldet werden." Das entspricht einem Underreporting-Faktor von mindestens 20 für schwerwiegende Nebenwirkungen – und damit für genau jene Kategorie, in der nach Auffassung der vom Faktenfuchs zitierten Linda Sanftenberg „Underreporting kein großes Problem" sei. Die Originalquelle für diese Schätzung ist Lasek, R., Mathias, B. & Tiaden, J.D. (1991): Erfassung unerwünschter Arzneimittelwirkungen, Deutsches Ärzteblatt 88, S. 173–176 – eine peer-reviewte Publikation im Standardorgan der deutschen Ärzteschaft.

Die Autorinnen ziehen aus diesem Befund eine bemerkenswerte Konsequenz: Die Meldemoral könne „durch Verbesserung der Information und eine erhöhte Aufmerksamkeit der Ärzte" gesteigert werden. Im Umkehrschluss: Sie hängt vom Klima der ärztlichen Aufmerksamkeit ab. Diese Erkenntnis aus dem Hause des PEI liefert den theoretischen Rahmen für genau das Phänomen, das in Abschnitt VI.2 anhand des österreichischen AstraZeneca-Falls empirisch dokumentiert wird.
Keller-Stanislawski, B., Heuß, N. & Meyer, C., Bundesgesundheitsblatt 47 (2004), S. 1151–1164: Folgepublikation derselben Autorengruppe. Im Zeitraum 2001–2003 erhielt das PEI über die Meldepflicht des Infektionsschutzgesetzes (IfSG) 941 Verdachtsfälle, während im gleichen Zeitraum über andere Wege (Pharmaunternehmen, Arzneimittelkommissionen) 2.388 Meldungen eingingen – zur selben Sache, dieselbe Behörde, derselbe Erfassungszeitraum, allein über zwei Meldewege ein Faktor ~2,5. Das PEI selbst zog daraus den Schluss: „im Bereich der Meldungen nach dem IfSG [muss] von einer Dunkelzifferrate ausgegangen werden".
Paul-Ehrlich-Institut, Bulletin zur Arzneimittelsicherheit 1/2017, S. 30: Im PEI/BfArM-eigenen Fachbulletin heißt es: „Nur etwa sechs Prozent aller UAW und fünf bis zehn Prozent der schweren UAW werden Schätzungen zufolge gemeldet (underreporting)." Faktor: 10–20 für schwere UAW – aus dem eigenen amtlichen Bulletin, fünfzehn Jahre nach der ersten Veröffentlichung dieser Größenordnung.
Pharmig (Verband der pharmazeutischen Industrie Österreichs), 2021: „Nur sechs Prozent der zu erwartenden Probleme würden gemeldet." Faktor: ca. 17. Diese Aussage stammt aus dem Munde der Pharmaindustrie selbst – also aus einer Quelle, die methodisch zu einer Unterschätzung des Underreportings tendieren sollte, nicht zu einer Überschätzung.
Lazarus, R. et al., AHRQ-Report 2010 (Harvard Pilgrim Health Care): Auswertung des US-Meldesystems VAERS. Underreporting-Faktor bis 100 für Impfnebenwirkungen. VAERS verweist bis heute auf seiner Website auf diesen Report, also auch im Covid-Zeitalter, mit dem expliziten Hinweis auf das massive Underreporting-Problem.

Sterz' Faktor 30 liegt im Mittelfeld dieser dokumentierten Spannweite – konservativer als Lazarus, höher als die untere PEI-Schätzung, präzise an der Stelle, an der das PEI selbst seit 2002 wiederholt argumentiert hat. Er ist nicht „willkürlich". Er ist eine forschungslagengerechte mittlere Annahme, die mit den Eigenpublikationen der Bundesoberbehörde übereinstimmt, deren Sprecher ihn jetzt als „nicht aussagekräftig" zurückweisen.

Hier wird die Lage der Faktencheck-Argumentation paradox. Das PEI hat 2006 in einer Antwort auf eine Anfrage nach dem Informationsfreiheitsgesetz schriftlich erklärt, ihm lägen „für die Zeit ab 2001, also seit Inkrafttreten der Meldepflicht, keine Schätzungen über das Ausmaß des Underreportings bei den Meldungen von Impfkomplikationen vor". Wenn das PEI 2026 erklärt, eine pauschale Hochrechnung mittels eines feststehenden Underreporting-Faktors sei „nicht aussagekräftig, da hierfür die Datengrundlage fehle", dann ist das eine bemerkenswerte Selbstauskunft: Die Datengrundlage fehlt nicht, weil sie nicht erhebbar wäre. Sie fehlt, weil das PEI seit zwei Jahrzehnten dokumentiert nicht erhebt, was es liefern müsste. Aus einem aktiven Erhebungsverzicht eine Widerlegung der Sterz-Schätzung zu konstruieren, ist eine erstaunliche Operation.

Sanftenberg liefert einen Zusatzbaustein: Underreporting trete „vor allem bei milden Nebenwirkungen" auf, schwere Ereignisse würden „viel häufiger gemeldet". Sie liefert dafür keine Quelle. Im PEI-Bulletin 1/2017 steht das Gegenteil: dort wird ausdrücklich für schwere UAW ein Reporting-Anteil von 5–10 % genannt. Wenn schwere Ereignisse zu 90–95 % nicht erfasst werden, ist die Aussage „werden viel häufiger gemeldet" empirisch fragwürdig.

VI.2 Underreporting unter Sanktionsdruck: die soziale Dimension

Die zitierten Underreporting-Schätzungen stammen aus Studien, die unter normalen Bedingungen erhoben wurden – also in einem Klima, in dem die Meldung einer Impfnebenwirkung professionell folgenlos war. Die Frage ist, ob diese Schätzungen unverändert auf den Sonderfall der Covid-19-Impfkampagne übertragbar sind.

Es gibt ein direktes empirisches Vergleichsexperiment dazu, und es ist im selben Pandemiezeitraum entstanden. Die Leiterin der österreichischen Medizinmarktaufsicht, Christa Wirthumer-Hoche (AGES), berichtete 2021 international vergleichbare Meldungsraten für mRNA-Impfstoffe (Pfizer/BioNTech europaweit 0,2 %; Moderna 0,18 %), aber für AstraZeneca in Österreich eine Meldungsrate von 2,577 % – also rund zehnmal so hoch wie international. Die offizielle Erklärung der Behördenleiterin: der „schlechte Ruf" der Vakzine in der Öffentlichkeit habe die Meldebereitschaft dramatisch erhöht.

Damit ist empirisch belegt, was zuvor nur theoretisch erwartbar war: Die Meldemoral hängt vom öffentlichen Klima ab. Sie hängt davon ab, ob Ärzte, Apotheker, Pflegepersonal und Patienten eine Meldung als sozial sanktioniert oder als sozial sanktionsfrei erleben.

Daraus folgt zwingend die Umkehrung: Bei einer Vakzine, die im Gegenteil als Hoffnungsträger gerahmt wurde – und bei der Kritik in der Öffentlichkeit nicht honoriert, sondern aktiv sanktioniert wurde –, sinkt die Meldemoral entsprechend.

Die einschlägigen Sanktionsmechanismen während der Covid-Kampagne sind dokumentiert:

Ärztekammerverfahren und Approbationsentzüge gegen Mediziner, die Maskenatteste ausstellten oder kritisch zu Impfungen Stellung nahmen (Disziplinarrecht der Landesärztekammern).
Strafrechtliche Verfolgung kritischer Ärzte und Wissenschaftler (Beispiel: Strafverfahren gegen Prof. Sucharit Bhakdi, später freigesprochen).
Demonetarisierung und Account-Sperrungen auf YouTube, Twitter, Facebook für Ärzte und Wissenschaftler, die abweichende Befunde dokumentierten.
Hausdurchsuchungen bei einzelnen Ärzten und Wissenschaftlern.
Mediale Stigmatisierung kritischer Mediziner als „Querdenker", „Schwurbler", „Coronaleugner" – im selben Sprachregister, das auch dieser Faktencheck pflegt.

Wer in einem solchen Klima vor der Wahl steht, eine schwere Nebenwirkung zu melden – und damit einen Verdacht zu äußern, der ihn in dieselbe öffentliche Kategorie rücken könnte –, wird statistisch seltener melden, nicht häufiger. Das ist keine Verschwörungstheorie. Das ist Pharmakovigilanz-Grundlagenwissen, angewandt auf einen historisch ungewöhnlichen Sonderfall.

Festzuhalten:

Die normale Baseline der Meldemoral liegt nach drei unabhängigen Quellen (PEI 2007, Hazell & Shakir 2006, Pharmig 2021) bei ca. 5–10 % für schwere UAW.
Die Differenz zwischen positiv und negativ gerahmten Vakzinen kann (am Beispiel AstraZeneca/mRNA in Österreich) den Faktor 10 erreichen.
Wer Underreporting unter Covid-Bedingungen für die mRNA-Impfstoffe nicht erhöht, sondern – wie Prelog – sogar reduziert annimmt („Overreporting"), trägt dafür die Beweislast.
Sterz' Faktor 30 ist vor diesem Hintergrund nicht „haltlos", sondern möglicherweise zu konservativ.

VI.3 Historischer Präzedenzfall: Pandemrix

Wer den Verdacht für übertrieben hält, dass im Pandemiezeitraum schwere unerwünschte Wirkungen einer empfohlenen Impfung zunächst nicht hinreichend dokumentiert werden könnten, möge sich den Pandemrix-Fall vergegenwärtigen.

Im Winter 2009/2010 wurde der GSK-Impfstoff Pandemrix in einer Massenimpfaktion gegen die Schweinegrippe (H1N1) verabreicht – in Schweden an etwa 60 % der Bevölkerung. Die deutsche Bundesregierung erklärte 2015 in einer Antwort auf eine Anfrage der Linksfraktion, „mögliche schwere Nebenwirkungen wie Narkolepsie" seien zum Zeitpunkt der Empfehlung nicht absehbar gewesen. Das British Medical Journal dokumentierte später, dass entsprechende Sicherheitssignale aus der Industriedatenbank verfügbar, aber nicht in die behördliche Risikobewertung eingegangen waren. Die Verbindung zwischen Pandemrix und Narkolepsie – einer schweren, irreversiblen Autoimmunerkrankung – ist heute wissenschaftlich anerkannt. Allein in Schweden sind etwa 700 Fälle bekannt; mehrere hundert wurden entschädigt. Die EMA empfahl ab 2011 die Nicht-Anwendung von Pandemrix bei Personen unter 20 Jahren.

Die Lehre aus Pandemrix bedeutet nicht automatisch, dass die Comirnaty-Schätzung von Sterz zutreffend ist. Aber dass eine Vakzine, die zum Zeitpunkt der Massenanwendung von Behörden als „sicher" deklariert wurde, sich Jahre später als Auslöser einer schweren Nebenwirkung erwiesen hat – und dass die Erkennung dieser Nebenwirkung nicht über Spontanmeldesysteme erfolgte, sondern über externe pädiatrische Beobachtungen aus Schweden und Finnland.

Wer 2026 mit Sicherheit erklärt, die mRNA-Impfstoffe hätten in Deutschland sicher nicht 20.000 oder 60.000 Todesfälle verursacht, sollte zumindest mitteilen, auf welcher methodischen Grundlage diese Sicherheit jenseits der schon geprüften Argumente fußt. Im Faktencheck fehlt diese Mitteilung.

VI.4 Die Asymmetrie: Eine Schätzung ist nicht eine Schätzung

Der Faktencheck behandelt die Sterz-Schätzung als „haltlos" und schreibt im selben Beitrag im Indikativ: „Die Covid-Impfung hat mehreren Berechnungen zufolge Millionen Menschen das Leben gerettet." Diese Aussage steht ohne Spannweitenangabe, ohne Methodendiskussion und ohne den Hinweis, dass es sich auch hier um Modellrechnungen mit erheblichen Annahmeketten handelt. Eine kurze Prüfung dieser „Berechnungen" lohnt sich.

Die meistzitierte einschlägige Studie ist Meslé, M.M.I. et al. (2024): Estimated number of lives directly saved by COVID-19 vaccination programmes in the WHO European Region from December, 2020, to March, 2023, Lancet Respiratory Medicine 12 (9), S. 714–727. Sie kam im August 2024 mit der Schätzung in die Welt, die Covid-19-Impfungen hätten in Europa „mindestens 1,6 Millionen Leben gerettet". Der WHO-Pressetext zur eigenen Studie lautete im Original: „The results are clear: COVID-19 vaccination saves lives." Die zitierende Person: Dr. Margaux Meslé. Die Funktion der zitierten Person: Mitarbeiterin der WHO. Die Funktion der zitierenden Stelle: WHO/Europa-Pressestelle. Die Studie selbst: WHO-Eigenstudie. Das ist kein Zitat. Das ist eine Selbstreferenz.

Die Autorenliste der Studie besteht aus 51 Autoren, von denen die ersten sieben (einschließlich Erstautorin und Korrespondenzautorin) Mitarbeiter des WHO Regional Office for Europe in Kopenhagen sind. Der Rest setzt sich überwiegend aus Mitarbeitern nationaler Gesundheitsbehörden zusammen – also genau jenen Institutionen, die die zu evaluierenden Impfempfehlungen mitverantwortet haben. Eine Studie zur Wirksamkeit einer Impfkampagne, durchgeführt von den Institutionen, die diese Impfkampagne empfohlen haben, ist methodisch keine unabhängige Evaluation, sondern eine Selbstauskunft. Bei einer Industriestudie wäre dies ein klassischer Befangenheitstatbestand. Bei einer Behördenstudie auch. Eine seriöse Faktencheck-Berichterstattung würde diese Bindung kennzeichnen; sie tut es jedoch nicht.

Die methodischen Probleme der Studie sind dabei nicht spekulativ. Im selben Journal (Lancet Respir Med) wurde im Dezember 2024 eine peer-reviewte Methodenkritik des belgischen Computerwissenschaftlers Tijl De Bie (Universität Gent) publiziert, die mehrere zentrale Annahmen der Meslé-Studie in Frage stellte – insbesondere die Annahme einer Vakzin-Effektivität von 0 % nach Auslaufen, die die geschätzten geretteten Leben künstlich erhöht. Im Oktober 2025 erschien zudem eine offizielle Korrektur der Originalpublikation (Lancet Respir Med 13 (10), e55). Eine Studie also, die im selben Fachjournal methodisch angegriffen und nachträglich korrigiert wurde – und die im Faktencheck dennoch als unhinterfragte Tatsachenbasis dient.

Inhaltlich relevant ist außerdem: Die Studie geht von offiziellen „Covid-Toten"-Zahlen aus, ohne diese gegen die Gesamtsterblichkeit zu plausibilisieren. Eine konkurrierende, im Jahr 2024 ebenfalls veröffentlichte Untersuchung von Rancourt et al. analysierte hingegen die Übersterblichkeitsdaten aus 125 Ländern für die Jahre 2020–2023 und kam zu einer entgegengesetzten Schlussfolgerung: weltweit etwa 30 Millionen zusätzliche Todesfälle durch Impfungen und „Gegenmaßnahmen". Beide Studien sind Modellrechnungen. Beide beruhen auf Annahmen. Beide sind angreifbar. Aber: nur die eine wird vom Faktenfuchs als Tatsache weitergegeben; die andere kommt nicht vor.

Erschwerend kommt hinzu, dass die WHO seit Jahren strukturell zu rund 80 Prozent aus zweckgebundenen freiwilligen Beiträgen finanziert wird – darunter auch erhebliche Mittel privater Geldgeber wie der Bill & Melinda Gates Foundation, die wiederum in Impfstoffhersteller investiert ist. Diese Governance-Struktur ist in der Fachliteratur seit Jahren als Unabhängigkeitsproblem diskutiert. Eine Selbstauskunft der WHO über die Wirksamkeit einer Impfkampagne, an deren Vorbereitung und Bewerbung sie beteiligt war, sollte vor diesem Hintergrund mit besonderer methodischer Vorsicht zitiert werden.

Festzuhalten:
– Die „Millionen geretteten Leben" sind eine Modellrechnung der WHO über die WHO-Impfkampagne.
– Die Modellrechnung ist methodisch im Lancet selbst peer-reviewt kritisiert und nachträglich korrigiert worden.
– Konkurrierende Modellrechnungen mit gegenteiligem Ergebnis kommen nicht vor.
– Sterz' Modellrechnung wird als „haltlos" qualifiziert; die WHO-Modellrechnung als faktische Basis.

Schätzungen zugunsten des Nutzens werden im Faktencheck als Tatsachen weitergegeben. Schätzungen zur Diskussion möglicher Schäden werden als „haltlos" markiert. Beide gehören methodisch zu derselben Klasse. Die ungleiche Behandlung ist die Asymmetrie.

Zusammenfassung: Die methodische Strenge des Beitrags ist asymmetrisch verteilt. Sie wird genau dort angewandt, wo sie der Erzählung dient, und genau dort suspendiert, wo sie ihr widerspräche.

VII. Die zitierten Belegstudien

Der Beitrag verweist zur Untermauerung der Sicherheit auf zwei Studien. Beide verdienen einen genaueren Blick.

Die JAMA-Studie aus Frankreich („mRNA Vaccination and 4-Year All-Cause Mortality Among Adults Aged 18 to 59 Years in France") untersucht die Gesamtmortalität nach mRNA-Impfung – allerdings ausschließlich in der Altersgruppe 18 bis 59 Jahre. Das ist die Altersgruppe mit der niedrigsten Basismortalität überhaupt. Ein Großteil der dem PEI gemeldeten Verdachtsfälle nach Comirnaty betrifft hingegen ältere Menschen. Eine Studie, die die Hauptrisikopopulation altersmäßig ausschließt, ist als Beleg für die Sicherheit in dieser Population definitionsgemäß ungeeignet.

Die Ontario-Studie (PLOS Medicine) untersucht plötzlichen Herztod bei Personen zwischen 12 und 50 Jahren. Auch hier: die Altersgruppe ist auf den unteren Bereich beschränkt, die hauptsächlich Betroffenen sind ausgeschlossen.

Eine seriöse Würdigung müsste das benennen. Es ist nicht falsch, diese Studien zu zitieren. Aber es ist nicht zulässig, sie ohne Hinweis auf den eingeschränkten Geltungsbereich als Beleg für die Sicherheit der Gesamtpopulation zu präsentieren.

Die nicht zitierte Studie: 99 Millionen Geimpfte, peer-reviewt, CDC-finanziert

In der internationalen Forschung gibt es eine Studie, die der Faktencheck nicht zitiert, obwohl sie in jeder Hinsicht den Standards entspricht, die der Beitrag selbst voraussetzt: Faksová et al., Vaccine 2024, durchgeführt vom Global Vaccine Data Network (GVDN) auf Grundlage von 99 Millionen Geimpften aus acht Ländern, finanziert von der US-CDC.

Diese Studie hat – in einer Observed-versus-Expected-Analyse – statistisch signifikante Sicherheitssignale für mehrere ernste unerwünschte Ereignisse bestätigt: Myokarditis (nach mRNA-Impfung, alle Dosen), Perikarditis, Guillain-Barré-Syndrom, Sinusvenenthrombose und akute disseminierte Enzephalomyelitis. Die Observed-versus-Expected-Verhältnisse lagen zum Teil deutlich über dem Schwellenwert von 1,5 (z. B. ADEM 3,78 nach erster Moderna-Dosis).

Mit anderen Worten: Es gibt einen großen, peer-reviewten, von US-Behörden finanzierten Beleg dafür, dass die Covid-19-Impfstoffe ernsthafte unerwünschte Ereignisse verursachen, deren Häufigkeit signifikant über der Erwartung liegt. In einem Faktencheck, der die Sicherheit der Impfung gegen eine Schätzung von Impftoten verteidigt, wäre diese Studie zu erwähnen. Sie wird aber nicht erwähnt.

Anmerkung am Rande: Die Förderung des GCoVS-Projekts durch die CDC wurde im März 2025 nach einer DOGE-Prüfung 13 Monate vor dem ursprünglichen Ende eingestellt – nachdem das Projekt eben jene Sicherheitssignale bestätigt hatte. Das sei nur erwähnt; der Faktenfuchs könnte hier ein eigenes interessantes Recherchefeld finden.

VIII. Was systematisch nicht vorkommt

Eine ernsthafte Auseinandersetzung mit der Sterz-Schätzung würde voraussetzen, dass die einschlägige Gegenevidenz – Befunde, die für höhere Schadenszahlen sprechen – mindestens erwähnt und eingeordnet wird. Der Beitrag tut dies nicht. Folgende Befunde fehlen vollständig:

Pfizer-Dokument 5.3.6 („Cumulative Analysis of Post-Authorization Adverse Event Reports of PF-07302048", Stichtag 28.02.2021). Die durch FOIA-Klage in den USA freigegebene firmeninterne Sicherheitsanalyse verzeichnet in den ersten 2,5 Monaten nach Markteinführung 42.086 Berichte, 158.893 Einzelereignisse, 1.223 Todesfälle. Sterz erwähnt diese Zahl in der Anhörung; der Faktencheck weist sie als „falsche Interpretation" zurück, die „bereits 2022 widerlegt" worden sei. Das Dokument selbst – ein gerichtlich freigegebenes internes Pfizer-Sicherheitsdokument – wird nicht referenziert.

Pathologische Befunde. Die Reutlinger Pathologen-Konferenz (Burkhardt et al.) hat zwischen 2021 und 2023 Obduktionsbefunde mit immunhistochemischer Spike-Protein-Detektion in Geweben Verstorbener nach Impfung publiziert. Diese Befunde können diskutiert werden, aber sie existieren. Im Faktencheck fehlen sie.

Übersterblichkeitsanalysen. Die Arbeiten von Christof Kuhbandner (Universität Regensburg) zur deutschen Übersterblichkeit ab dem zweiten Quartal 2021 zeigen einen Anstieg, der nicht durch Covid-19-Mortalität allein erklärbar ist und zeitlich mit der Impfkampagne korreliert. Der ResearchGate-Eintrag „Differential Increases in Excess Mortality in the German Federal States During the COVID-19 Pandemic" dokumentiert diesen Befund. Sanftenberg behauptet im Beitrag, „eine massive Übersterblichkeit direkt nach der Impfkampagne" sei nicht zu beobachten gewesen. Das ist falsch. Sie wurde beobachtet. Sie wurde allenfalls unterschiedlich interpretiert.

Internationale Publikationen 2024–2026:
– British Journal of Pharmacology, 2025: Studie zu mRNA-Effekten auf kardiale Zellen mit Hinweisen auf direkte Toxizität.
– Hulscher et al., Oncotarget 2025: Scoping Review zu post-vakzinalen onkologischen Signalen.
– McKernan et al. (mehrere Replikationen): DNA-Residuen aus E.-coli-Plasmiden in mRNA-Chargen.
– FDA-Ablehnung der mRNA-Influenza-Zulassung von Moderna (2024) wegen unzureichender Sicherheitsdaten.
– Geleakte RKI-Protokolle (2024): interne Zweifel an der Sicherheitsbewertung.

Jeder einzelne dieser Punkte könnte vom Faktenfuchs methodisch kritisiert, eingeordnet, ggf. relativiert werden. Das wäre legitim. Was allerdings nicht legitim ist: ihre vollständige Auslassung in einem Beitrag, der die Sterz-Schätzung mit dem Anspruch wissenschaftlicher Vollständigkeit zurückweist.

„Keine Hinweise" – ein Wort, das zu viel sagt

Der Beitrag verfolgt am Ende auch noch zwei weitere Aussagen Sterz' und qualifiziert sie als „Falschbehauptung" ab: erstens den Hinweis auf onkologische Signale nach Covid-Impfung („Turbokrebs"), zweitens den Hinweis auf einen mit der Impfkampagne korrelierten Geburtenrückgang in der EU. Wörtlich heißt es im Faktencheck zur ersten Aussage: „eine häufig aufgebrachte Falschbehauptung, auf die es keine Hinweise gibt."

Das ist sprachlich präziser, als der Beitrag möglicherweise beabsichtigt hat. „Hinweise" ist ein epistemisch sehr niedriger Schwellenwert – deutlich unterhalb von „Beweis", „belastbarer Befund" oder „etablierter Wirkmechanismus". Ein „Hinweis" ist alles, was eine wissenschaftliche Hypothese überhaupt erst begründet. Wer behauptet, es gäbe „keine Hinweise", behauptet, dass die Hypothese keinerlei publizierte Datenbasis hat. Diese Behauptung ist 2026 nicht haltbar:

Zur Onkologie-Frage:

Hulscher et al., Oncotarget 2025, Scoping Review zu post-vakzinalen onkologischen Signalen. Eine Scoping Review ist nicht „eine Studie" – sie ist eine systematische Auswertung der vorhandenen Hinweise. Allein ihre Existenz beweist, dass es Hinweise gibt.
Diskussion zur IgG4-Klassen-Switching-Hypothese nach mehrfacher mRNA-Impfung (Irrgang et al., Science Immunology 2023): potenzielle Veränderung der Immunantwort mit theoretisch onkologischen Implikationen.
Verstecktes Herzsignal Israel und parallele Hinweise auf Tumorprogressionen in pädiatrischen Kohorten – diskutiert in mehreren peer-reviewten Publikationen 2024/2025.
Die Schweizer Ärztezeitung berichtete 2023 von verdoppelten Krebsfällen in einzelnen Schweizer Kantonen seit 2021 – methodisch eine Korrelation, nicht eine Kausalität, aber ohne Frage ein „Hinweis".

Zum Geburtenrückgang:

Eurostat-Daten zeigen seit dem zweiten Quartal 2021 einen ungewöhnlich scharfen Geburtenrückgang in mehreren europäischen Ländern, dessen zeitliche Korrelation mit der Impfkampagne in der demografischen Forschung diskutiert wird.
Eine Studie des Max-Planck-Instituts für demografische Forschung (Rostock) hat zwar einen direkten Kausalzusammenhang verneint – aber der Korrelationsbefund selbst ist unstrittig und wird in der Fachliteratur als „rätselhaft" beschrieben.
Im Oktober 2025 konnte das Faktenfuchs-Argument noch einen letzten Anker im Beispiel Portugal halten: „Die Geburtenrate dort befindet sich aktuell auf dem gleichen Niveau wie vor der Pandemie." Diese Beruhigungslinie ist für Deutschland mit Stand 2026 dokumentiert falsch. Das Statistische Bundesamt veröffentlichte Anfang 2026 die vorläufigen Ergebnisse: rund 654.300 Geburten in 2025, vierter Rückgang in Folge, niedrigster Wert seit 1946, Geburtendefizit auf historischem Höchststand der Nachkriegszeit. Vor allem aber: Das Bundesamt selbst stellt fest, dass die Geburtenzahl „künftig selbst unter günstigen Annahmen voraussichtlich unter dem vergleichsweise hohen Niveau des Jahres 2021 von rund 795.000 geborenen Kindern bleiben" werde. Es geht also nicht um eine vorübergehende Delle, die sich auswächst, sondern – nach amtlicher Einschätzung – um einen strukturellen Bruch ohne Rückkehrperspektive. Die Differenz zwischen 2021 und 2025 beträgt rund 140.000 Kinder oder 17,7 Prozent – innerhalb von vier Jahren. > Das ist keine Bestätigung der Sterz-Hypothese. Es ist aber die offizielle Widerlegung der gegenteiligen Faktencheck-Behauptung. Wer 2026 schreibt, der pandemiekorrelierte Geburtenrückgang sei „in den meisten Ländern wieder auf Vor-Pandemie-Niveau gestiegen", widerspricht dem Statistischen Bundesamt seiner eigenen Republik. Über die Kausalität entscheidet das nicht – sie bleibt in der demografischen Forschung diskutiert. Über die Tatsachenbasis aber sehr wohl: Hinweise auf einen ungewöhnlichen, dauerhaften, zeitlich mit der Impfkampagne korrelierenden Geburtenrückgang gibt es nicht nur, sie sind durch die deutsche Bundesoberbehörde für Statistik amtlich dokumentiert. Die Aussage „keine Hinweise" wäre nur dann zutreffend, wenn weder peer-reviewte Scoping Reviews zu onkologischen Signalen existierten noch Eurostat-Daten zum Geburtenrückgang. Beides existiert. Was diskussionswürdig ist, ist die Interpretation und Gewichtung dieser Hinweise – nicht ihre Existenz. Der Faktencheck kann argumentieren, dass die Hinweise nicht für eine Kausalität ausreichen. Er kann aber nicht behaupten, es gäbe sie nicht.

Der Bayerische Rundfunk verbreitet hier – um im Sprachduktus seines eigenen Faktenfuchses zu bleiben – Falschinformationen über die Sterz-Aussage zu Krebs und Geburtenrückgang. Diese Aussagen sind nicht „Falschbehauptungen, auf die es keine Hinweise gibt", sondern mindestens wissenschaftlich umstrittene Hypothesen mit publizierter Hinweis-Basis. Dass beide Kategorien in einer Faktencheck-Redaktion offenbar zusammenfallen, ist selbst der eigentliche Befund.

IX. Eine Frage des Verfahrens: Sehr geehrte Frau Rohrmeier

An dieser Stelle erlaube ich mir, die Autorin des Beitrags direkt anzusprechen.

Sehr geehrte Frau Rohrmeier,

Sie sind seit 2018 im Verifikationsteam des Bayerischen Rundfunks und Medienkompetenz-Trainerin. Sie kommen von dpa, Süddeutscher Zeitung, Zeit Online und Münchner Merkur. Sie wissen, was journalistische Sorgfalt verlangt. Genau deshalb stelle ich Ihnen die folgenden Fragen nicht polemisch, sondern als Anfragen, die eine Ihrer Recherche entsprechende Auseinandersetzung verdienen:

Sanftenberg/NABI: Würden Sie in einem Faktencheck zu einer Tabakindustrie-Studie eine Vize-Vorsitzende eines Tabakindustrie-Bündnisses ohne Problematisierung der Bindung als Hauptzeugin zitieren? Falls nein: Worin liegt der methodische Unterschied zur NABI-Konstellation?
Prelog/CoVaKo: Sie führen Martina Prelog im Beitrag als „Immunologin am Uniklinikum Würzburg". Tatsächlich war sie Studienleiterin am Würzburger Standort des mit einer Million Euro geförderten CoVaKo-Konsortiums zur Sicherheit und Wirksamkeit der Comirnaty-Impfung und ist Erstautorin der entsprechenden Publikation im Journal of Clinical Virology. Halten Sie es für vereinbar mit den journalistischen Sorgfaltspflichten, eine Wissenschaftlerin als unabhängige Bewerterin einer konkurrierenden Schadensschätzung zu zitieren, die selbst Sicherheits- und Wirksamkeitsbefunde derselben Impfung publiziert hat?
Prelog/Overreporting: Ihre zentrale Quelle stellt im Beitrag eine empirische These auf („Overreporting"), die der einschlägigen Pharmakovigilanz-Literatur diametral widerspricht – insbesondere den Eigenpublikationen des Paul-Ehrlich-Instituts. Keller-Stanislawski und Hartmann schreiben 2002 im Bundesgesundheitsblatt wörtlich: „Lasek et al. schätzen, dass maximal 5 % der schwerwiegenden Nebenwirkungen im Rahmen von Spontanerfassungssystemen gemeldet werden." Das ist Faktor 20 – und zwar präzise für schwere Nebenwirkungen, also gegen Sanftenbergs Behauptung, gerade dort sei Underreporting unerheblich. Welche Studien stützen Prelogs entgegengesetzte These konkret?
PEI-Selbstwiderspruch: Das PEI erklärte 2006 schriftlich auf IFG-Anfrage, ihm lägen „keine Schätzungen über das Ausmaß des Underreportings" vor. Auf Ihre Anfrage hat das PEI Ihnen geschrieben, eine pauschale Hochrechnung mittels Underreporting-Faktor sei „nicht aussagekräftig, da hierfür die Datengrundlage fehle". Wie bewerten Sie die Möglichkeit, dass eine Behörde aus ihrem eigenen, zwei Jahrzehnte alten Erhebungsverzicht eine Widerlegungsfigur konstruiert?
AstraZeneca-Faktor 10: Die Leiterin der österreichischen Medizinmarktaufsicht hat 2021 öffentlich dokumentiert, dass die Meldemoral für AstraZeneca aufgrund öffentlicher Wahrnehmung um den Faktor 10 höher war als international. Diese empirisch belegte Abhängigkeit der Meldemoral vom öffentlichen Klima – die für mRNA-Impfstoffe das Gegenteil impliziert – kommt im Beitrag nicht vor. Halten Sie sie für irrelevant?
Erfassung des Impfstatus: Im Oktober 2025 hat das Bundesgesundheitsministerium auf Anfrage erstmals Zahlen zum Impfstatus von Covid-Toten veröffentlicht. Bei rund 115.000 von etwa 187.000 Fällen war der Impfstatus „unbekannt" – also bei mehr als 60 Prozent. Wenn nicht einmal bei amtlich erfassten Covid-Toten der Impfstatus systematisch erhoben wird, wie kann eine Behörde dann auf der Basis derselben deutschen Datenerfassungspraxis verlässliche Aussagen über das Ausmaß möglicher Impfschäden treffen – und einen geschätzten Faktor 30 als „nicht aussagekräftig" zurückweisen?
„Keine Hinweise" auf Turbokrebs / Geburtenrückgang: In Bezug auf Sterz' Aussagen zu onkologischen Signalen und Geburtenrückgang schreiben Sie, es handele sich um „Falschbehauptungen, auf die es keine Hinweise gibt". Tatsächlich existieren publizierte peer-reviewte Hinweise (u. a. Hulscher et al. Oncotarget 2025 als Scoping Review; Eurostat-Daten zum Geburtenrückgang seit Q2 2021; Diskussion zur IgG4-Klassen-Switching-Hypothese). Halten Sie eine Scoping Review für „keinen Hinweis"? Falls nein: Wie kommt diese Formulierung in einen Faktencheck?
JAMA-Frankreich-Studie: Sie zitieren die Studie als Beleg dafür, „dass Corona-Geimpfte kein höheres Todesrisiko haben". Die Studie untersucht ausschließlich die Altersgruppe 18–59. Halten Sie es für korrekt, daraus eine Aussage über die Gesamtpopulation abzuleiten – einschließlich der älteren Geimpften, die den überwiegenden Teil der PEI-Verdachtsfälle stellen?
GVDN-Studie (Faksová et al. 2024, Vaccine): Die größte international koordinierte Sicherheitsstudie zu Covid-19-Impfstoffen, mit 99 Millionen Geimpften, peer-reviewt, von der US-CDC finanziert, hat statistisch signifikante Signale für mehrere ernste unerwünschte Ereignisse bestätigt. Warum kommt sie in Ihrem Beitrag nicht vor?
Pfizer 5.3.6: Sterz zitiert die Zahl von 1.223 Todesfällen aus dem firmeninternen Pfizer-Postmarketing-Dokument für die ersten 2,5 Monate nach Marktzulassung. Sie weisen die Zahl als „falsch interpretiert" zurück, ohne das Dokument selbst zu referenzieren. Welche Interpretation des Dokuments halten Sie für die korrekte – und auf welche Quelle stützen Sie das?
Schwedischer Influencer/Musk: Sie verbinden die Sterz-Schätzung über fünf Stationen mit „rassistischen Äußerungen im Sinne einer 'weißen Herrenrasse'". Welche methodische Funktion hat diese Verknüpfung in einem Faktencheck zur Plausibilität einer pharmakovigilanzbasierten Größenordnungsschätzung?
Truth Sandwich: Sie haben in einem Fachinterview die Truth-Sandwich-Methode als Arbeitsgrundlage des #Faktenfuchs beschrieben. Diese Methode optimiert auf Erinnerungseffekt der gewünschten Botschaft, nicht auf neutrale Sachdarstellung. Halten Sie diese Methode für vereinbar mit der publizistischen Sorgfaltspflicht eines aus Rundfunkbeiträgen finanzierten Faktencheck-Formats – wenn die zu „widerlegende" Behauptung umstritten ist, statt erkennbar falsch?
„Mehrere Berechnungen zufolge Millionen Menschen das Leben gerettet": Diese Aussage steht in Ihrem Beitrag im Indikativ und ohne Methodendiskussion. Die meistzitierte einschlägige Studie ist Meslé et al. 2024 im Lancet Respiratory Medicine mit der Schätzung „mindestens 1,6 Millionen gerettete Leben in der WHO-Europa-Region". Die ersten sieben Autoren der Studie sind Mitarbeiter des WHO Regional Office for Europe – also genau der Institution, die die Impfkampagne empfohlen hat. Die Studie wurde im selben Journal peer-reviewt methodisch kritisiert (De Bie 2024) und im Oktober 2025 offiziell korrigiert. Konkurrierende Modellrechnungen wie Rancourt et al. 2024 mit gegenteiligem Ergebnis kommen in Ihrem Beitrag nicht vor. Warum gilt für die Meslé-Studie der Maßstab des Indikativs, für die Sterz-Schätzung der Maßstab der „Haltlosigkeit"?

Diese Fragen sind nicht rhetorisch gemeint. Eine Antwort darauf, im Sinne der Standards, denen Sie sich selbst verpflichtet haben, würde dem öffentlichen Diskurs dienen.

X. Eine Typologie der angewandten Argumentationstechniken

Die in den Abschnitten II bis VIII dokumentierten Beobachtungen ergeben in der Summe ein Muster, das über zufällige redaktionelle Unschärfen hinausgeht. Es lohnt, dieses Muster systematisch zu sortieren, weil viele der angewandten Techniken im Faktenfuchs-Format selbst unter dem Stichwort „Manipulationstechniken" Gegenständen kritischer Berichterstattung dienen. An ihnen lässt sich der Beitrag mit seinem eigenen Maßstab messen.

Die folgenden zwölf Techniken sind im Beitrag nachweisbar:

1. Guilt by Association (Kontaktschuld). Die zentrale Etikettierungskette – Sterz → AfD → Nius → schwedischer Influencer → Musk → autoritäre Strömungen – verknüpft eine pharmakovigilanzbasierte Schätzung mit „rassistischen Äußerungen im Sinne einer 'weißen Herrenrasse'". Die Plausibilität einer wissenschaftlichen Aussage hängt jedoch nicht davon ab, wer sie auf Twitter teilt.

2. Strawmanning (Strohmann-Argument). Aus Sterz' tatsächlicher Aussage „Spannweite 20.000 bis 60.000 möglicher Fälle, geschätzt" wird die isolierte und vermeintlich konkrete Behauptung „60.000 Impftote", die sich anschließend leichter als „haltlos" zurückweisen lässt. Die widerlegte Aussage ist nicht die getroffene.

3. Moving the Goalposts (Verschieben der Zielmarke). Die WHO-Kausalitätskriterien verlangen Obduktionsbefunde, Laborwerte und biologische Plausibilität. Genau diese Daten werden in Deutschland systematisch nicht erhoben (60 % der Covid-Toten ohne Impfstatus-Erfassung; keine Pflichtobduktionen). Eine Anforderung wird also so gesetzt, dass sie unter den gegebenen Erhebungsbedingungen prinzipiell unerfüllbar ist – und das Nicht-Erfüllen anschließend als Beleg gegen die Hypothese gewertet.

4. Cherry Picking (selektive Studienauswahl). Zitiert werden Studien, die für die These passen (JAMA Frankreich, Altersgruppe 18–59; Ontario, Altersgruppe 12–50). Die Hauptrisikopopulation ist in beiden Studien altersmäßig ausgeschlossen. Die größte einschlägige Sicherheitsstudie weltweit – GVDN/Faksová et al. 2024, Vaccine, 99 Millionen Geimpfte, US-CDC-finanziert, peer-reviewt – wird nicht erwähnt. Sie hätte den Befund verkompliziert.

5. Appeal to Authority bei selektiver Autoritätswahl. Die zitierte Expertise (Sanftenberg, NABI-Vize; Prelog, CoVaKo-Studienleiterin; PEI-Sprecher) stammt durchgehend aus institutionellen Kontexten, die selbst Akteure der Impfkampagne waren oder sind. Sterz' eigene 30-jährige Karriere als Toxikologe-Chef bei vier Pharmakonzernen – mit einer Aussage gegen das eigene professionelle Eigeninteresse – wird auf „Toxikologe im Ruhestand" verkürzt. Die einschlägige Pharmakovigilanz-Eigenpublikation des PEI (Keller-Stanislawski/Hartmann 2002) – mit der Aussage „maximal 5 % der schwerwiegenden Nebenwirkungen werden gemeldet" – kommt nicht vor. Autorität wird ausgewählt, nicht systematisch herangezogen.

6. Ad Hominem. „Seit 2011 in Rente, laut Werbetexten für sein Buch seit 2007" – die Pensionierung wird als Disqualifikationsmerkmal gesetzt. Was tatsächlich relevant wäre – die fachliche Tiefe seiner Karriere – wird nicht thematisiert. Der Sprecher wird abgewertet, statt die Aussage geprüft.

7. Beweislastumkehr. Aus „nicht abschließend bewertbar" (Status der weit überwiegenden Mehrzahl der PEI-Verdachtsfälle) wird im Beitrag „widerlegt". In keinem regulären Sicherheitsverfahren der pharmazeutischen Industrie wäre diese Operation zulässig; im Gegenteil gilt das Vorsorgeprinzip: Was nicht hinreichend untersucht ist, darf nicht als unbedenklich gelten. Im Faktencheck wird diese Logik invertiert.

8. Suppression of Counter-Evidence (Unterdrückung gegenläufiger Belege). Pfizer 5.3.6 wird als „falsch interpretiert" zurückgewiesen, ohne das Dokument selbst zu referenzieren. Pathologen-Befunde (Schirmacher, Burkhardt), Übersterblichkeitsdaten (Kuhbandner), Pandemrix-Präzedenz, BJP-Studie zu mRNA-Kardiotoxizität, Hulscher-Scoping-Review zu onkologischen Signalen – sämtlich nicht erwähnt. Dass diese Befunde umstritten sind, ist legitim; ihre vollständige Auslassung in einem Beitrag mit dem Anspruch wissenschaftlicher Vollständigkeit ist es nicht.

9. Doppelstandard / asymmetrische Maßstäbe. Eine Modellrechnung (Meslé et al. 2024, WHO-Selbstreferenz mit peer-reviewter Kritik und offizieller Korrektur) wird als Tatsachenbasis im Indikativ verwendet („Millionen Menschen das Leben gerettet"). Eine andere Modellrechnung (Sterz, methodisch in der Pharmakovigilanz-Literatur verankert) wird als „haltlos" qualifiziert. Beide gehören zur selben methodischen Klasse. Der Maßstab wechselt mit der gewünschten Schlussfolgerung.

10. Etablieren durch Wiederholung. Die Begriffe „Falschinformation", „Desinformation", „Querdenker", „Verschwörung" tauchen im Beitrag in dichter Frequenz auf – nicht als argumentative Prämissen, sondern als rhetorische Setzung. Forschung zur Wirkung von Faktenchecks (auf die der #Faktenfuchs in seinem Selbstverständnis verweist) zeigt: prominente Wiederholung von Begriffen verankert sie als Assoziation, unabhängig vom inhaltlichen Beleg. Genau diese Wirkung wird hier produziert.

11. Implizite Stigmatisierung durch Anführungszeichen. „Querdenker" in Anführungszeichen, „Pfizer-Insider" in Anführungszeichen, „selbsternannte" Querdenker, „Kronzeuge" – die Distanzierungsanzeige durch typografische Mittel erzeugt Stigma ohne sachliche Begründung. Wer Anführungszeichen liest, weiß, was er denken soll.

12. Negativer Beweisanspruch („keine Hinweise"). Die kategorische Behauptung „keine Hinweise" (zu Turbokrebs und Geburtenrückgang) ist eine Negativaussage höchster epistemischer Stärke – sie verlangt, dass keine einzige publizierte Studie, kein Dataset, kein peer-reviewter Befund existiert. Diese Aussage wird durch eine einzige Scoping Review (Oncotarget 2025) und durch publizierte Eurostat-Daten widerlegt. Eine sorgfältigere Formulierung wäre „kein belegter kausaler Zusammenhang" gewesen – das wäre aussageschwächer, aber wahr.

Diese zwölf Techniken sind in der Medien- und Argumentationstheorie unter ihren jeweiligen Fachbegriffen seit langem dokumentiert. Sie sind nicht Erfindungen einzelner Akteure, sondern strukturelle Möglichkeiten von Diskurs. Ein Faktencheck-Format, das sich als Aufklärung über solche Techniken versteht, müsste sie in der eigenen Praxis umso entschiedener vermeiden.

Der vorliegende Beitrag tut das nicht. Er wendet sie an, offensichtlich auch ganz bewusst.

XI. Schlussfolgerung

Die einschlägige Pharmakovigilanz-Literatur belegt eine normale Underreporting-Baseline von 5–10 % für schwere unerwünschte Arzneimittelwirkungen – nicht aus impfkritischer, sondern aus behördlicher Quelle. Das Paul-Ehrlich-Institut zitiert in eigener Publikation Lasek et al. mit der Aussage, dass maximal 5 % der schwerwiegenden Nebenwirkungen gemeldet werden. Faktor 20, aus dem Hause des PEI selbst, dokumentiert von der über zwei Jahrzehnte ranghöchsten Pharmakovigilanz-Verantwortlichen Deutschlands. Die Behördendaten aus Österreich belegen zudem, dass diese Baseline um den Faktor 10 schwankt – je nachdem, ob das öffentliche Klima die Meldung sanktionsfrei oder sanktionsbehaftet erscheinen lässt. Sterz' Faktor 30 ist vor diesem Hintergrund nicht „haltlos", sondern eine forschungslagenkonsistente, möglicherweise zu konservative Annahme. Damit ist seine Schätzung nicht bewiesen. Sie ist auch nicht widerlegt. Sie ist plausibel.

Was der Faktencheck stattdessen tut: Er behandelt die eine Modellrechnung als „haltlos" und die andere – Meslé et al. 2024, eine WHO-Selbstreferenz mit dokumentierten methodischen Mängeln und peer-reviewter Korrespondenzkritik – als unhinterfragte Tatsachenbasis. Wer Schätzung gegen Schätzung mit unterschiedlichen Maßstäben behandelt, betreibt nicht Faktencheck, sondern Erzählungspflege.

Um es im Sprachduktus des Bayerischen Rundfunks selbst zu sagen: Mit dem vorliegenden Beitrag verbreitet der BR24 #Faktenfuchs in mehreren zentralen Punkten Falschinformationen – zur Plausibilität der Sterz-Schätzung, zur Existenz onkologischer und demografischer Hinweissignale, zur Belegbarkeit des Underreporting-Faktors und zum Status der herangezogenen Modellrechnungen. Das ist – mit den Worten des Beitrags selbst – nicht haltbar. Der Beitrag müsste, dem eigenen Standard folgend, einer Korrektur unterzogen oder zurückgezogen werden.

Der Bayerische Rundfunk, finanziert aus dem Rundfunkbeitrag aller Bürger, ist seinen Beitragszahlern eine andere Qualität schuldig. Der Maßstab dafür liegt nicht in der politischen Zuordnung der zu prüfenden Aussage. Er liegt im Handwerk.

Daran, und an nichts anderem, ist auch dieser Beitrag zu messen.

Anhang A: Quellen und Belege

Primärquellen zu Sterz' Aussage und Biografie:
– Sterz, H.: Stellungnahme, Bundestag, Kommissionsdrucksache 21(27)30, 16.03.2026.
– Bundestag, Textarchiv, „Leistungsfähigkeit des Gesundheitssystems, Impfstrategie und Forschung", 19.03.2026.
– Sterz im Interview mit NIUS, April 2026 (Spezifizierung der Spannweite 20.000–60.000).
– Biografische Angaben (Boehringer Mannheim 1974–1988; Servier 1988–1995; F. Hoffmann-La Roche 1995–2001; Pfizer 2001–2008): Verlagsangaben Kopp Verlag und Rubikon Verlag zu Sterz' Buch Die Impf-Mafia (2024); identische Karriereangaben in Buchhandel-Verzeichnissen (Thalia, Osiander, LovelyBooks) sowie im Lexis-Nexis-Buchauszug.

Zur Person Martina Prelog (Faktencheck-Quelle):
– Universitätsklinikum Würzburg, Pressemitteilung vom 13.12.2023: „COVID-19-Grundimmunisierung verringert Schweregrad von Durchbruchsinfektionen" – Würzburger CoVaKo-Studienleitung durch Prelog/Liese.
– Bayerisches Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst, Pressemitteilung vom 27.12.2020: „Corona begegnen: Eine Million Euro für Impfstudie CoVaKo 2021".
– Prelog, M. et al.: Clinical and immunological benefits of full primary COVID-19 vaccination in individuals with SARS-CoV-2 breakthrough infections, Journal of Clinical Virology, 2023.
– esanum.de: Programm der CME-zertifizierten Online-Fortbildung „Impfmedizin für die Hausarztpraxis", wissenschaftliche Leitung Prelog, mit Modul „Umgang mit impfskeptischen Patienten".

Pharmakovigilanz-Literatur zum Underreporting:
– Hazell, L. & Shakir, S.A.W.: Under-reporting of adverse drug reactions: a systematic review, Drug Safety 29(5), 2006, S. 385–396. PMID: 16689555.
– Keller-Stanislawski, B. & Hartmann, K.: Auswertung der Meldungen von Verdachtsfällen auf Impfkomplikationen nach dem Infektionsschutzgesetz, Bundesgesundheitsblatt 45 (2002), S. 344–354 (insbesondere S. 353 mit wörtlichem Zitat: „Lasek et al. schätzen, dass maximal 5 % der schwerwiegenden Nebenwirkungen im Rahmen von Spontanerfassungssystemen gemeldet werden"). PEI-Eigenpublikation, online: pei.de/SharedDocs/Downloads/wiss-publikationen-volltext/bundesgesundheitsblatt/2002/2002-auswertung-impfkomplikationen-infektionsschutzgesetz.pdf
– Lasek, R., Mathias, B. & Tiaden, J.D.: Erfassung unerwünschter Arzneimittelwirkungen, Deutsches Ärzteblatt 88 (1991), S. 173–176 (Originalquelle der „maximal 5 %"-Schätzung).
– Keller-Stanislawski, B., Heuß, N. & Meyer, C.: Verdachtsfälle von Impfkomplikationen nach dem Infektionsschutzgesetz und Verdachtsfälle von Nebenwirkungen nach dem Arzneimittelgesetz vom 1.1.2001 bis zum 31.12.2003, Bundesgesundheitsblatt 47 (2004), S. 1151–1164.
– Paul-Ehrlich-Institut: Bulletin zur Arzneimittelsicherheit, Ausgabe 1/2017, S. 30 („6 % aller UAW; 5–10 % der schweren UAW").
– Paul-Ehrlich-Institut, Antwort auf IFG-Anfrage Nr. 17 (2006/07): „Dem PEI liegen für die Zeit ab 2001 keine Schätzungen über das Ausmaß des Underreportings vor", dokumentiert auf impf-report.de.
– Pharmig (Verband der pharmazeutischen Industrie Österreichs): „Viel zu wenig Meldungen von Nebenwirkungen", science.orf.at, 28.04.2021.
– Lazarus, R. et al.: Electronic Support for Public Health–Vaccine Adverse Event Reporting System (ESP:VAERS), AHRQ-Report (Grant Final Report R18 HS 017045), Harvard Pilgrim Health Care, 2010.

Soziale Dimension des Underreporting:
– Wirthumer-Hoche, C. (Leiterin AGES Medizinmarktaufsicht), Pharmig-Veranstaltung „Arzneimittelüberwachung und Sicherheit", 27.04.2021 (dokumentiert in science.orf.at, 28.04.2021): AstraZeneca-Meldungsrate in Österreich 2,577 % vs. international 0,3 %.

Historischer Präzedenzfall Pandemrix:
– Doshi, P. et al.: British Medical Journal zu Pandemrix-Sicherheitssignalen.
– Bundestag, Drucksache 18/5819 (Antwort der Bundesregierung auf Anfrage der Linksfraktion zu Pandemrix-Risiken), September 2015.
– Der Spiegel: „Schweinegrippe-Impfstoff Pandemrix: Risiken wurden ignoriert", September 2018.
– EMA-Empfehlung zur Nicht-Anwendung von Pandemrix bei Personen unter 20 Jahren (2011).

Sicherheitsstudie GVDN (zentrale, im Faktencheck nicht zitierte Quelle):
– Faksová, K. et al.: COVID-19 vaccines and adverse events of special interest: A multinational Global Vaccine Data Network (GVDN) cohort study of 99 million vaccinated individuals, Vaccine 42(9), 2024, S. 2200–2211. DOI: 10.1016/j.vaccine.2024.01.100.

Pathologie und Obduktionen:
– Schirmacher, P.: Pressekonferenz zum Heidelberger Obduktionsprogramm, August 2021.
– Burkhardt, A. et al.: Reutlinger Pathologen-Konferenz, mehrere Veröffentlichungen 2021–2023.

Datenerfassung Covid-Tote / Impfstatus:
– Neue Zürcher Zeitung: „Impfstatus bei den meisten Corona-Toten ungeklärt – wie Deutschland bei Pandemie-Daten versagte", 06.10.2025. Dokumentiert die erstmalige Veröffentlichung der BMG-Zahlen (rund 115.000 von 187.000 Covid-Toten mit unbekanntem Impfstatus) auf Anfrage des Bundestagsabgeordneten Kay-Uwe Ziegler.
– Statement Klaus Stöhr (Epidemiologe) zur Datenlage in der NZZ: „Wenn 115.000 von 187.000 Corona-Toten einen unbekannten Impfstatus hatten, ist im Prinzip alles an Interpretationen möglich."
– Lancet-Studie (Meslé et al. 2024): explizite Notiz für Deutschland: „Daten wurden erhoben, waren aber nicht lieferbar."

Übersterblichkeit:
– Kuhbandner, C.: Der Anstieg der Todesfälle im zeitlichen Zusammenhang mit den Impfungen, Multipolar, 21.02.2022.
– Differential Increases in Excess Mortality in the German Federal States During the COVID-19 Pandemic, ResearchGate-Publikation 2024 (genaue Quelle bei Veröffentlichung prüfen).

Pfizer-Postmarketing-Daten:
– Pfizer: 5.3.6 Cumulative Analysis of Post-Authorization Adverse Event Reports of PF-07302048 (BNT162B2), Stichtag 28.02.2021, freigegeben durch FOIA-Verfahren in den USA, dokumentiert von Public Health and Medical Professionals for Transparency (PHMPT).

Internationale Studien und Signale:
– British Journal of Pharmacology, 2025: Studie zu mRNA-Effekten auf kardiale Zellen.
– Hulscher, N. et al.: Scoping Review zu post-vakzinalen onkologischen Signalen, Oncotarget, 2025.
– FDA: Ablehnung der Moderna-mRNA-Influenza-Zulassung, 2024.
– McKernan, K. und Replikationen: DNA-Residuen-Befunde in mRNA-Impfstoff-Chargen.

Methodenkritik an Faktencheck-Beiträgen:
– Häring, N.: BR-Faktenfuchs auf Abwegen, geld-und-mehr.de, Oktober 2022.
– Übermedien, August 2024: Kritik an WHO-Modellrechnung „1,6 Millionen gerettete Leben".

Zur Methodik des #Faktenfuchs:
– Strub, H. (Wissenschaft im Dialog): Das Geheimnis guter Faktenchecks, Interview mit Sophie Rohrmeier zur Truth-Sandwich-Methode, Wissenschaftskommunikation.de, Februar 2025.

Zu onkologischen Signalen und Geburtenrückgang:
– Hulscher, N. et al.: A Scoping Review of mRNA COVID-19 Vaccines and Cancer, Oncotarget, 2025.
– Irrgang, P. et al.: Class switch toward noninflammatory, spike-specific IgG4 antibodies after repeated SARS-CoV-2 mRNA vaccination, Science Immunology 8(79), 2023.
– Eurostat: Fertility statistics, fortlaufende Datenreihe seit 2021 mit dokumentiertem ungewöhnlichen Geburtenrückgang ab Q2 2021.
– Max-Planck-Institut für demografische Forschung, Rostock: Stellungnahmen zur Korrelations-Frage Impfung/Geburtenrückgang.

Zur Meslé-Studie und konkurrierenden Übersterblichkeits-Modellrechnungen:
– Meslé, M.M.I., Brown, J., Mook, P. et al.: Estimated number of lives directly saved by COVID-19 vaccination programmes in the WHO European Region from December, 2020, to March, 2023: a retrospective surveillance study, Lancet Respir Med 12(9), 2024, S. 714–727. DOI: 10.1016/S2213-2600(24)00179-6.
– De Bie, T.: Incorrect interpretation of the role of COVID-19 vaccination boosters in saving lives, Lancet Respir Med 12, 2024, S. 663–664 (peer-reviewte Methodenkritik im selben Journal).
– Correction to Lancet Respir Med 2024; 12: 714–27, Lancet Respir Med 13(10), Oktober 2025, e55 (offizielle Korrektur der Originalstudie).
– Rancourt, D.R. et al.: Spatiotemporal variation of excess all-cause mortality in the world (125 countries) during the Covid period 2020–2023 regarding socio-economic factors and public-health and medical interventions, correlation-canada.org, 2024 (alternative Modellrechnung mit entgegengesetztem Ergebnis).
– Palmer, M.: Millionen Leben gerettet? Über Covid-Impfstoffe und Übersterblichkeit, MWGFD, 15.08.2024 (deutschsprachige Aufbereitung der Rancourt-Befunde).

Zur Person Brigitte Keller-Stanislawski (Erstautorin der zentralen PEI-Eigenpublikation 2002):
– Arzneimittelkommission der deutschen Ärzteschaft (AkdÄ), Mitglieder-Profil: 1996–2003 Leitung Pharmakovigilanz-Einheit am PEI; 2003–2023 Abteilungsleiterin Sicherheit von Arzneimitteln und Medizinprodukten am PEI; Mitglied WHO GACVS, EMA PhVWP, Vaccine Working Party CHMP, PEI-Vertreterin STIKO, Steering Committee Brighton Collaboration.

Bildquelle: erstellt mit KI-Unterstützung

Update 24.06.2026:
Der Brief wurde an Sophie Rohrmeier, die Journalistin des Faktenfuchs, den „Programmdirektor Information“ Thomas Hinrichs, den „Chefredakteur und Programmbereichsleiter Aktuelles“ Christian Nitsche sowie die Intendantin Dr. Katja Wildermuth per Post versandt.
Bislang ist leider keine Stellungnahme der Adressaten bei uns eingegangen.