Corona

Randnotizen (ständig aktualisiert)

Zuletzt aktualisiert am 24. April 2021 von Claus Nehring

Hier finden Sie eine Sammlung von Kurznachrichten. Ich erstelle diese Kurznachrichten (die ich als „Randnotizen“ bezeichne) aufgrund von wichtigen aktuellen Entwicklungen, die zwar wichtig für die jeweilige Pandemie-Lage sind, für die aber nicht genügend Informationen für einen eigenen Artikel vorliegen. Dieser Artikel wird regelmäßig aktualisiert, die Meldungen sind zeitlich geordnet (die neueste Meldung findet sich oben).

Hier liefert Professor Julian Nida-Rümelin, immerhin stellvertretender Vorsitzender des Deutschen Ethikrats, eine Begründung für die von vielen europäischen Ländern offenbar hingenommene Durchseuchung der jüngeren Bevölkerung. Er behauptet in diesem Video, dass Covid-19 für unter 50-Jährige nicht tödlicher sei als eine Grippe.

Leider sind seine Angaben grundfalsch, deswegen liefert er mit diesem Video eher den Bewies für die Richtigkeit des Dunning-Kruger-Effekts und dafür, dass selbst Philosophen mit einem großen Namen sich vielleicht lieber aus Fachgebieten heraushalten sollten, von denen Sie keine ausreichenden Kenntnisse haben.

Die Aussagen von Professor Nida-Rümelin legen nahe, dass er offenbar von einer gleichbleibenden Sterblichkeit der Grippe alle Altersgruppen und einer mit dem Alter zunehmenden Sterblichkeit von Covid-19 ausgeht. Genau hier liegt der eklatante Denkfehler in seiner Argumentation. Der amerikanische Business Insider hat die Sterblichkeitsraten schon im März 2020 so zusammengestellt (Quelle: https://www.businessinsider.com/coronavirus-compared-seasonal-flu-in-the-us-death-rates-2020-3?r=US&IR=T).

Den wohl genauesten Vergleich gibt es wohl von Marc Bevand auf GitHub (Quelle: https://github.com/mbevand/covid19-age-stratified-ifr), der die Unterschiede auf Basis verschiedener Studien vergleicht und dabei zu ziemlich eindeutigen Ergebnissen kommt:

Man sieht hier deutlich, dass die Sterblichkeit von Covid-19 bei allen Altersgruppen zwischen 2-mal und 25-mal über der Sterblichkeit der Grippe liegt. Bei den für die Thesen von Professor Nida-Rümelin relevanten Altersgruppen bis 50 Jahre ist sie immer noch bis zu 15-mal höher. Bei diesen Zahlen ist übrigens die wohl höhere Sterblichkeits-Rate der aktuellen Mutanten noch nicht berücksichtigt.

Das soll nun nicht heißen, dass die aktuell von den Regierungen hingenommene Durchseuchung der jüngeren Bevölkerung zu massenhaftem Sterben führen wird. Aber es soll heißen, dass gerade beim Vergleich mit der Grippe teilweise schon stark verharmlosende Darstellungen kursieren und als Basis für politische Entscheidungen dienen.

Am 7. April 2021 hat das luxemburgische Bildungs-Ministerium eine neue groß angelegte Testkampagne für Kinder und Jugendliche im Alter von 4 bis 19 Jahren, Lehrkräfte und andere Fachkräfte aus dem Bildungsbereich angekündigt hat. Die entsprechende Pressemitteilung finden Sie hier : https://men.public.lu/fr/actualites/communiques-conference-presse/2021/04/07-lst.html.

Das sollte so um die 105.000 Schüler und wenigstens 15.000 Personen aus dem Personal im Bildungsbereich betreffen und hätte sich eigentlich in der Anzahl der durchgeführten Tests niederschlagen müssen. Wenn man sich nun allerdings die Testanzahl der vergangenen zwei Wochen ansieht, dann stößt man auf etwas eher Seltsames.

In der Woche vor der Einladung zu diesen groß angelegten Tests (29.03 bis 04.04) wurden hierzulande 79.883 PCR-Tests durchgeführt. In der darauffolgenden ersten Test- und Ferien-Woche waren es dann gerade noch 54.621 (das war die Osterwoche vom 5. bis zum 11.4. mit einem Feiertag) und in der laufenden Woche sind es bis jetzt gerade einmal 38.440.

Damit dürften wir dann hierzulande für die zwei Ferien-Wochen (einen guten weiteren Verlauf vorausgesetzt) auf um die 115.000 Tests kommen. Das wiederum würde selbst unter der Voraussetzung, dass sich außer Lehrern und Schülern kein Mensch hätte testen lassen (was ausgesprochen unwahrscheinlich ist), nicht für die Gesamtheit der vom Bildungs-Ministerium angekündigten Tests ausreichen. Auf Basis dieser Zahlen kann man bei optimistischer Annahme vielleicht davon ausgehen, dass ein Drittel der am Montag in den Schulen erscheinenden Personen bis dahin auch tatsächlich getestet worden sind.

Ob unter diesen Grundvoraussetzungen nun der Schulbetrieb wie vom Bildungs-Ministerium in oben genannter Pressemitteilung angekündigt „in größtmöglicher Gesundheitssicherheit“ wieder aufgenommen werden kann (und vor allem sollte), würde ich zumindest in Frage stellen wollen.

Und nachdem unser Premierminister in seiner heutigen Pressekonferenz bestätigt hat, dass die Entwicklung hierzulande ähnlich wie in Deutschland verläuft (Todesfälle betreffen auch um die 50-Jährige, Aufenthaltsdauer auf der Intensiv-Station jetzt 2-3 Wochen anstelle von rund 1 Woche), würde ich die Wiederaufnahme des Präsenz-Unterrichts noch ein wenig skeptischer als bisher beurteilen…

Aber ich kann mich natürlich auch täuschen und die Tests sind tatsächlich gemacht worden und tauchen in irgendeiner anderen mir unbekannten Statistik auf.

Aus Israel gibt’s eine neue Studie, die sich die Wirksamkeit des BioNTech/Pfizer-Impfstoffes anhand der Daten von 1,1 Millionen Menschen angesehen hat. Die Daten zeigen eine sehr hohe Effektivität des Impfstoffes und sie zeigen auch, dass auf die zweite Impfdosis auf keinen Fall verzichtet werden sollte.

Die in der Studie festgestellte Wirksamkeit nach der zweiten Dosis sehen Sie unten, die Werte in Klammern geben die Effektivität nach nur einer Impfdosis wieder:

  • Wirksamkeit insgesamt: 92% (46%)
  • Gegen symptomatische Infektionen: 94% (57%)
  • Gegen Verläufe mit Krankenhausaufenthalt: 87% (74%)
  • Gegen schwere Erkrankungen: 92% (62%)

Bei der Aufteilung nach Altersgruppen zeigt sich (hier gegen symptomatische Infektionen nach der zweiten Impfdosis) ebenfalls eine sehr hohe Wirksamkeit und wenig Altersabhängigkeit:

  • 16 bis 39 Jahre: 99%
  • 40 bis 69 Jahre: 90%
  • 70 Jahre und älter: 98%

Wichtig: diese Studie hat die Wirksamkeit der Impfung mit dem BioNTech/Pfizer-Impfstoff bei der geimpften Person selbst untersucht, über die Infektiösität werden keine Aussagen getroffen.

Quelle

Am 5. April 2021 ist auf medRxiv eine kanadische Studie (Preprint) erschienen, die sich mit der erhöhten Ansteckungsrate in Haushalten durch SARS-CoV-2-Mutanten mit der N501Y-Mutation befasst(dazu gehören die Mutanten B.1.1.7, B.1,351 und P.1). In der Studie wurde anhand von 1.259 Index-Fällen die sekundäre Befallsrate („secondary attack rate“) ermittelt und mit der der Ursprungs-Variante verglichen.

Eine kurze Begriffserklärung: der sog. Index-Fall ist die Person, die in einer bestimmten Gruppe (in diesem Fall im jeweiligen Haushalt) zuerst infiziert war. Die „secondary attack rate“ gibt an, wie viele weitere Personen diese zuerst infizierte Person in einem definierten Zeitraum (im Falle dieser Studie innerhalb von zwei Wochen) angesteckt hat.

Insgesamt wurde dabei für alle Fälle eine 1,3-fach höhere Ansteckungswahrscheinlichkeit durch die Mutanten festgestellt. Bei asymptomatisch Infizierten war die Ansteckungswahrscheinlichkeit sogar um das 1,9-fache erhöht, bei präsymptomatisch Infizierten (Ansteckungsgefahr vor Beginn der Symptome) war sie 3,4-mal höher.

Die Studie hat daneben aufgezeigt, dass sowohl Kinder auch als Erwachsene das SARS-CoV-2-Virus in vergleichbarem Masse weitergeben. Erinnern Sie sich noch an die Warnungen der Wissenschaftler vor den Schulöffnungen zu Beginn dieses Jahres, auf die die Politik nicht hören wollte?

Quelle

Momentan machen Meldungen zu einer Studie die Runde, der zufolge die B.1.1.7-Mutante zwar ansteckender als die ursprüngliche Form ist, allerdings nicht tödlicher. Frühere Studien kamen da zu einem anderen Ergebnis, nämlich einer um 50-60% erhöhten Häufigkeit von Todesfällen. Hier eine kurze Einordnung, warum durchaus beides richtig sein kann.

Denn hier wird in vielen Presseberichten eine nicht unwichtige Information übersehen. Die neuere Studie, auf die hier Bezug genommen wird (siehe Link unten), untersucht nämlich hospitalisierte Covid-19-Patienten, während sich die früheren Studien auf positiv getestete Patienten beziehen.

Das wiederum verändert die Aussage der Studie erheblich. Denn hier wird das Todesfall-Risiko bei bereits hospitalisierten Patienten betrachtet (das offenbar mit der B.1.1.7-Mutante nicht höher als beim ursprünglichen Virus (Wildtyp) ist, während die früheren Studien das Todesfall-Risiko von Patienten mit einem positiven Testergebnis betrachten.

ALSO ist laut dieser Studie für einen Covid-19-Patienten, der aufgrund eines schweren Verlaufs ins Krankenhaus muss, das Todesfall-Risiko bei B.1.1.7 gegenüber dem Wildtyp nicht erhöht.

ABER das Risiko, dass es zu einem solchen schweren Verlauf mit Hospitalisierung kommt, ist bei B.1.1.7 gegenüber dem Wildtyp um 50-60% höher.

DESWEGEN stimmen beide Aussagen, denn eine um 50-60% höhere Hospitalisierungsrate bei gleicher Todesfall-Wahrscheinlichkeit bedeutet dann letztlich doch wieder 50-60% mehr Todesfälle.

Wie Sie sehen, kann auch das Herausnehmen einer einzelnen kleinen Studie aus dem Forschungsstand und das Überlesen einer kleinen darin enthaltenen Information zu einer völligen Fehlinterpretation und damit ebenfalls zu Desinformation führen.

Quellen

Stellen Sie sich vor, eine 100-köpfige Gemeinschaft könnte sich mit einem Impfstoff mit einer Wirksamkeit von 99% impfen lassen. 99 dieser 100 Menschen lassen sich impfen, einer lässt sich nicht impfen.

Jetzt wird jeder in dieser Gemeinschaft dem Virus ausgesetzt. Da der Impfstoff zu 99% wirksam ist, würde rein rechnerisch eine der geimpften Personen sowie die ungeimpfte Person erkranken. Wir hätten also zwei erkrankte Personen.

Jetzt kann man sich natürlich nur die beiden erkrankten Menschen ansehen und feststellen, dass einer von ihnen geimpft wurde. Damit hätten wir dann zwei Erkrankte, von denen einer geimpft war – und folglich eine Ausfallrate des Impfstoffs von 50%.

Was natürlich völlig falsch ist, weil ich gerade die 98 Personen unterschlagen habe, die geimpft wurden und deshalb eben nicht erkrankt sind. Die tatsächliche Ausfallrate ist deswegen natürlich 1%.

So funktioniert Desinformation, wenn aus korrekten Informationen falsche Schlüsse gezogen werden. Denken Sie daran, wenn Sie Berichte lesen oder hören, die sich nur auf die Erkrankten konzentrieren und nicht auf diejenigen, bei denen diese Krankheit vermieden wurde.

Claus Nehring

Ich bin freiberuflicher Autor, Journalist und Texter (aka "Schreiberling") aus Luxemburg. Als Informatiker und Statistiker habe ich jahrelange Erfahrung in der Visualisierung und Modellierung großer Datenmengen. Ich beschäftige mich seit mehr als 30 Jahren mit Infektionskrankheiten und publiziere Artikel zu diesem Thema, aus verschiedenen anderen Wissenschafts-Bereichen und aus dem Bereich Internet & Gesellschaft,

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