Frequenzlisten nach Csaba Vértesi: Was ein Erregernachweis braucht

Redaktionell überarbeitet: 30. Oktober 2026

Ein Gerätebericht mit vielen Erregernamen kann verunsichern. Als Herbert Eder möchte ich deshalb die entscheidende Frage klären: Wurde die Verbindung zwischen elektrischer Anzeige und tatsächlicher Infektion unabhängig geprüft? Präzise Zahlen allein beantworten diese diagnostische Frage nicht.

Eine lange Tabelle mit präzisen Zahlen kann sehr überzeugend wirken. Bei den unter dem Namen Csaba Vertesi verbreiteten Frequenzlisten stehen neben Kilohertz-Werten Bezeichnungen von Erregern und Erkrankungen. Für Leserinnen und Leser entsteht dadurch leicht der Eindruck, ein passender Messwert könne einen bestimmten Krankheitserreger identifizieren. Genau dieser Schluss benötigt jedoch einen eigenen Nachweis.

Für die praktische Einordnung sind drei Fragen auseinanderzuhalten: Was misst das Gerät tatsächlich? Wie zuverlässig lässt sich aus diesem Messwert eine bestimmte Erkrankung erkennen? Und verbessert eine darauf gestützte Behandlung die Gesundheit? Eine Tabelle allein beantwortet keine dieser Fragen. Sie kann eine behauptete Zuordnung dokumentieren, aber deren diagnostische oder therapeutische Gültigkeit nicht selbst beweisen.

Was die Frequenzlisten nach Csaba Vertesi darstellen

TB-Electronics bietet ein Buch unter dem Namen Csaba Vértesi an und beschreibt dazu Frequenzzuordnungen für Viren und Bakterien sowie eine Verbindung zu F-SCAN-Geräten. Das belegt, wie der Anbieter dieses Konzept darstellt. Eine Herstellerbeschreibung ist allerdings keine unabhängige klinische Validierungsstudie. Aus ihr lässt sich nicht ableiten, dass die genannten Zuordnungen bei erkrankten und gesunden Menschen zuverlässig unterscheiden können. [1]

Die dokumentierte historische Tabelle mischte zudem unterschiedliche Arten von Einträgen. Neben Erregernamen standen Krankheitsbezeichnungen wie Lupus oder ALS, teilweise mit überlappenden Zahlenbereichen. Schon für eine wissenschaftliche Prüfung müsste deshalb zuerst festgelegt werden, was jeder Eintrag genau behauptet: einen vorhandenen Erreger, eine frühere Infektion, eine Immunreaktion oder eine klinisch diagnostizierte Erkrankung. Diese Ziele sind nicht austauschbar.

Ein messbares Signal ist noch kein Erregernachweis

Die eingesehene F-SCAN4-Anleitung zur Firmware FS4 V1.0x beschreibt einen Frequenzgenerator und eine Funktion, die als Resonanzsuche bezeichnet wird. Dieselbe Anleitung erklärt ausdrücklich, dass dieses Modell kein Medizinprodukt sei. Diese Aussage bezieht sich auf das dokumentierte Gerät und die betreffende Anleitung. Sie darf weder als aktuelle rechtliche Einstufung aller Modelle noch als Beleg für medizinische Diagnosen verallgemeinert werden. [2]

Technische Genauigkeit und medizinische Aussagekraft sind verschiedene Eigenschaften. Ein Gerät kann eine Frequenz sehr genau erzeugen oder eine elektrische Reaktion wiederholt anzeigen. Damit ist noch nicht gezeigt, warum diese Reaktion ausgerechnet für einen bestimmten Erreger stehen soll. Für den zweiten Schritt braucht es Untersuchungen, die den Gerätebefund mit einer geeigneten unabhängigen Feststellung der Erkrankung vergleichen.

Auch eine wiederholte Anzeige schafft für sich genommen keine solche Verbindung. Wenn eine Waage stets denselben falschen Wert zeigt, ist sie wiederholbar, aber nicht richtig eingestellt. Entsprechend muss eine diagnostische Methode sowohl ihre Wiederholbarkeit als auch ihre Beziehung zum gesuchten Zustand belegen. Ein eindrucksvolles Bildschirmbild oder eine umfangreiche Datenbank kann diese Prüfung nicht ersetzen.

Wenn mehrere Einträge denselben Frequenzbereich beanspruchen, entsteht außerdem ein Zuordnungsproblem. Nach welcher vorab festgelegten Regel entscheidet das Verfahren zwischen diesen Einträgen? Werden alle Namen ausgegeben, sagt die Anzeige weniger aus, als ein einzelner präziser Zahlenwert vermuten lässt. Wird nur ein Name ausgewählt, muss begründet und unabhängig geprüft werden, weshalb gerade diese Auswahl richtig sein soll. Das nachträgliche Aussuchen eines Namens, der zu bekannten Beschwerden passt, löst dieses Problem nicht.

Welche Daten ein diagnostischer Test benötigt

Die FDA beschreibt für diagnostische Prüfungen den Vergleich mit einem geeigneten Referenzstandard in der vorgesehenen Patientengruppe. Sensitivität bezeichnet dabei den Anteil tatsächlich Betroffener, bei denen der Test positiv ausfällt. Spezifität beschreibt den Anteil tatsächlich Nichtbetroffener mit negativem Ergebnis. Beide Größen gehören zusammen und benötigen Angaben zur untersuchten Population sowie zur statistischen Unsicherheit. [3]

Für eine Frequenzliste wären deshalb mindestens die verwendete Geräteversion, das Messverfahren, die Zielerkrankung und die Regeln für ein positives Ergebnis vorher festzulegen. Die prüfende Person sollte den unabhängigen Befund möglichst nicht kennen. Andernfalls könnten Erwartungen die Auswahl oder Deutung eines Treffers beeinflussen. Ebenso wichtig ist, ob unklare Ergebnisse vollständig berichtet oder nachträglich aus der Auswertung entfernt wurden.

Die FDA weist außerdem darauf hin, dass die Übereinstimmung zweier Verfahren nicht automatisch ihre diagnostische Richtigkeit beweist. Wenn kein geeigneter Referenzstandard verwendet wird, sind Aussagen über Übereinstimmung entsprechend zu kennzeichnen. Zwei Methoden können sich schließlich auch in derselben falschen Zuordnung einig sein. Für die Bewertung zählt deshalb, womit verglichen wurde, nicht allein die Höhe einer Übereinstimmungszahl. [3]

Warum selbst eine gute Trefferquote missverstanden werden kann

Ein rein hypothetisches Rechenbeispiel verdeutlicht das Problem: Unter 1.000 untersuchten Personen hätten zehn die gesuchte Erkrankung. Ein angenommener Test erkenne neun dieser zehn richtig. Von den 990 übrigen Personen erhalte aber ungefähr jede zwanzigste ebenfalls ein positives Ergebnis. Dann entstünden rund 50 Fehlalarme neben neun richtigen Treffern. Unter den positiven Anzeigen wären somit nur etwa 15 Prozent tatsächlich Betroffene.

Diese Zahlen sind frei gewählte Annahmen und beschreiben keine gemessene Leistung eines F-SCAN-Geräts. Das Beispiel zeigt, weshalb die Häufigkeit einer Erkrankung in der untersuchten Gruppe entscheidend ist. Eine pauschale Aussage wie „90 Prozent zuverlässig“ lässt offen, welche Kennzahl gemeint ist und wie viele falsche positive oder falsche negative Ergebnisse zu erwarten wären.

Bei sehr langen Listen kommt eine weitere Frage hinzu: Wie wurde festgelegt, welche Treffer überhaupt ernst genommen werden sollen? Wenn erst nach dem Messlauf passende Namen oder Schwellenwerte ausgewählt werden, lässt sich ein zufälliges Muster leichter als Bestätigung deuten. Eine überzeugende Prüfung muss diese Auswahlregeln vorab definieren und anschließend an unabhängigen Fällen überprüfen.

Warum Erreger und Erkrankung nicht dasselbe sind

Histoplasma, das in der überlieferten Liste vorkommt, ist ein Pilz. Die CDC beschreibt Histoplasmose als Infektion nach dem Einatmen von Pilzsporen. Ihre Diagnostik kann unter anderem Untersuchungen von Blut, Urin oder anderem Probenmaterial umfassen. Schon dieses Beispiel zeigt, warum die Überschrift „Viren und Bakterien“ nicht alle aufgeführten Einträge korrekt zusammenfasst. [4]

Lupus wiederum wird nicht durch das Ablesen eines Erregernamens diagnostiziert. Das NIAMS erläutert, dass es dafür keinen einzelnen entscheidenden Test gibt. Ärztinnen und Ärzte beurteilen Beschwerden, Vorgeschichte, Untersuchung und passende Laborbefunde gemeinsam. Auch ein positiver Antikörpertest allein muss im klinischen Zusammenhang bewertet werden. Eine pauschale Frequenzzuordnung bildet diese diagnostische Aufgabe nicht ab. [5]

Eine wissenschaftlich brauchbare Liste müsste solche Kategorien sauber trennen. Außerdem wären eindeutige aktuelle Bezeichnungen und eine nachvollziehbare Herkunft jeder Zuordnung erforderlich. Die bloße Übernahme aus einer älteren Tabelle verbessert ihre Qualität nicht. Wenn Namen, Krankheitsbilder und Messgrößen unklar bleiben, kann auch ein besonders genauer Zahlenwert die fehlende Definition nicht ausgleichen.

Was etablierte Infektionsdiagnostik konkret unterscheidet

Für Hepatitis B beschreibt die CDC die gemeinsame Untersuchung von HBsAg, Anti-HBs und Gesamt-Anti-HBc. Unterschiedliche Kombinationen dieser Marker helfen dabei, eine bestehende oder frühere Infektion und eine Immunität nach Impfung einzuordnen. Dieses Beispiel verdeutlicht, dass sogar bei einem einzelnen Virus mehrere unterschiedliche Fragen zu beantworten sind. Ein unspezifischer Treffer mit dem Namen des Virus liefert diese Informationen nicht. [6]

Bei der Lyme-Borreliose berücksichtigt die diagnostische Beurteilung unter anderem Beschwerden und mögliche Zeckenexposition. Die CDC empfiehlt für die serologische Labordiagnostik ein zweistufiges Verfahren. Früh können Antikörpertests noch negativ sein; nach einer Infektion können Antikörper lange bestehen bleiben. Ein Laborbefund ist deshalb ebenfalls keine isolierte Wahrheit, sondern muss passend zur Frage und zum Zeitpunkt interpretiert werden. [7]

Der Unterschied liegt somit nicht darin, dass etablierte Tests unfehlbar wären. Ihr Nutzen beruht darauf, dass Messziel, bekannte Grenzen und geeignete Einsatzbedingungen beschrieben und überprüft werden. Genau dieselbe Transparenz darf von jeder neuen Methode verlangt werden. Wer eine bessere Alternative verspricht, muss einen nachvollziehbaren Vergleich mit den bisher geeigneten Verfahren ermöglichen.

Was Sie aus einem Scanbericht mitnehmen können

Wenn Sie bereits eine solche Auswertung erhalten haben, betrachten Sie die darauf gedruckten Krankheitsnamen zunächst als Behauptungen des Verfahrens. Fragen Sie nach einer schriftlichen Erklärung der Messgröße, nach veröffentlichten Validierungsstudien und danach, welche medizinische Entscheidung das Ergebnis verändern soll. Ein besonders hoher Balken ist ohne geprüfte Zuordnung weder ein Maß für die Erregermenge noch für die Schwere einer Erkrankung.

Nehmen Sie einen beunruhigenden Bericht zu einer ärztlichen Besprechung mit. Beschreiben Sie Ihre tatsächlichen Beschwerden und deren Verlauf, statt nur die Trefferliste vorzulegen. Ob weitere Untersuchungen sinnvoll sind, sollte sich aus dieser Gesamtsituation ergeben. Eine lange Liste allein rechtfertigt weder zahlreiche zusätzliche Tests noch den Beginn oder das Absetzen einer Behandlung.

Warum daraus keine Behandlungstabelle folgt

Selbst ein verlässlicher Nachweis eines Erregers würde noch nicht beweisen, dass derselbe Zahlenwert ihn im Körper sicher beseitigt. Diagnostische Genauigkeit und Behandlungserfolg sind zwei getrennte Forschungsfragen. Für eine Therapie wären unter anderem passende klinische Vergleichsstudien, relevante Behandlungsergebnisse und eine Bewertung unerwünschter Wirkungen erforderlich. Die Auswahl der höchsten angezeigten Treffer beantwortet keine dieser Fragen.

Eine Rangliste vermeintlicher Erregertreffer begründet deshalb weder eine selbst gewählte Behandlung noch das Verändern von Messschwellen. Ihr sinnvoller Ausgangspunkt ist eine klar formulierte medizinische Frage. Welche Beschwerden bestehen, welcher Befund würde sie erklären und welche Untersuchung kann diese Frage verlässlich beantworten? An diesen Fragen lässt sich der Wert eines Angebots besser beurteilen als an der Länge seiner Frequenzdatenbank.

Meine Einordnung: Die Zuordnung benötigt einen unabhängigen Vergleich

Für eine als diagnostisch beworbene Frequenzliste müsste vorab feststehen, welcher Befund als Treffer gilt und welches geeignete Referenzverfahren ihn überprüft. Sensitivität, Spezifität und Unsicherheit beziehen sich auf eine definierte Zielgruppe. Bloße Wiederholbarkeit oder die Übereinstimmung mit einer zweiten ungeprüften Methode genügen nicht. [3]

Bei einem beunruhigenden Scan würde ich deshalb zuerst Beschwerden, zeitlichen Verlauf und tatsächliche Exposition medizinisch besprechen lassen. Die Liste sollte weder automatisch eine Behandlung auslösen noch Entwarnung geben. Selbst ein verlässlicher Erregernachweis würde außerdem eine eigene Untersuchung brauchen, ob eine Frequenzanwendung die Infektion sicher behandelt.

Die Herkunft weiterer Zuordnungen erläutert mein Beitrag zu den Aussagegrenzen historischer Frequenzlisten.

Wie konkrete Infektionsbefunde eingeordnet werden müssen, zeigt beispielsweise der Beitrag über Epstein-Barr-Virus und Befunde.

Sources and Further Information

  1. TB-Electronics: Vertesi book, Herstellerdarstellung. Abgerufen am 2026-10-29.
  2. TB-Electronics: F-SCAN4 Instruction Manual, Firmware FS4 V1.0x. Abgerufen am 2026-10-29.
  3. FDA: Statistical Guidance on Reporting Results from Studies Evaluating Diagnostic Tests. Abgerufen am 2026-10-29.
  4. CDC: About Histoplasmosis. Abgerufen am 2026-10-29.
  5. NIAMS: Lupus, Diagnosis, Treatment, and Steps to Take. Abgerufen am 2026-10-29.
  6. CDC: Clinical Testing and Diagnosis for Hepatitis B. Abgerufen am 2026-10-29.
  7. CDC: Testing and Diagnosis for Lyme Disease. Abgerufen am 2026-10-29.
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Herbert Eder
Herbert Eder ist Frequenzforscher, Frequenztherapeut, Autor und Ausbildner. Seit 1994 beschäftigt er sich mit Frequenztherapie und Informationsmedizin. Auf herbert-eder.com vermittelt er verständliches Fachwissen, teilt Erfahrungen aus seiner langjährigen Praxis und beleuchtet Entwicklungen in der Frequenzforschung – mit einem verantwortungsvollen Blick auf Anwendungsmöglichkeiten und Grenzen.

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