Corona: „Falsche Risikobewertung“ Eine statistische Analyse der Gefährlichkeit von COVID-19

Die Berichterstattung über Corona ist zu einer medialen Schlacht geworden. Die großen Medien sind sehr vorsichtig und im Zweifelsfall nahe an der Regierungslinie. Im Internet wird die Regierung unterstützt von Portalen, die regelrecht Jagd auf viele machen, die Kritik an den offiziellen Standpunkten üben oder auch nur diese zu Wort kommen lassen. Umgekehrt wimmelt es nur so von Theorien, die einer nüchternen Betrachtung kaum standhalten. Mir hat ein Leser, studierter Mediziner mit mathematischer Neigung, eine kritische Analyse zu Covid-19 geschickt, in die er sehr viel Zeit und Arbeit gesteckt hat. Seine Schlussfolgerungen belegt er, so zumindest mein Eindruck, gründlich. Sie werden vielen nicht gefallen. Aber ich sehe meine Aufgabe nicht, wie viele „Kollegen“, darin, ein Zensor zu sein, und dafür zu sorgen, dass nur genehme oder mit der Mehrheitsmeinung identische Meinungen verbreitet werden. Im Gegenteil. Ich finde es notwendig, dort Akzente zu setzen, wo die großen Medien blinde Flecken haben. Diskurs auszulösen. Auch Widerspruch. Ich mache mich nicht zum Richter über die Texte von Gastautoren. Mehr noch: Ich rufe alle Leserinnen und Leser dazu auf, immer skeptisch zu sein. Überall. Sich aus ganz unterschiedlichen Quellen zu informieren. Ich erhebe keinen Anspruch darauf, dass sie auf meiner Seite irgendeine „Wahrheit“ finden. Ich bin nicht die „Prawda“ (die sowjetische Parteizeitung hieß übersetzt „Wahrheit“). Es geht mir um verschiedene Blickwinkel. Die braucht man als aufgeklärter, mündiger Bürger, um sich eine Meinung bilden zu können. Voila:

Ein Gastbeitrag von Zacharias Fögen

Zur Methode: Diese Analyse verwendet nur Daten, welche öffentlich zur Verfügung gestellt worden sind. Sie können diese selbst nachprüfen. Es werden keine Studien mit unzugänglichen Rohdaten oder nicht nachvollziehbaren Schätzungen verwendet.

Alle Grafiken wurden direkt und unverändert als Screenshots aus im Internet abrufbaren Quellen erstellt und sind nicht nachträglich verändert worden.

Gehen wir davon aus, dass COVID-19 eine tödliche Erkrankung ist. Das heißt, es besteht ein Zusammenhang zwischen den Todesfällen und der Fallzahl. Nun lassen Sie uns doch überprüfen, wie stark dieser Zusammenhang ist. Gehen wir dazu auf Google und lassen wir uns die folgenden Daten ausspucken:

Diese beiden Datenreihen zeigen zuerst keine Korrelation, was befremdlich ist. Denn selbst wenn COVID-19-positive Menschen zufällig sterben sollten (also nicht an COVID-19), sollte doch die Zahl der Todesfälle immer noch ansteigen, wenn mehr Menschen COVID-19 haben. Dies ist aber nicht der Fall. Es muss also einen Faktor geben, der dies beeinflusst.

Wichtig ist, dass die Zahl der Tests am Anfang sehr begrenzt war (alleine in Deutschland haben sich die Zahlen verzehnfacht).  Manche Länder haben die Strategie gefahren, nur wirklich schwer erkrankte Menschen zu testen. Dies  erklärt eine höhere relative Sterblichkeit, ebenso wie die Toten durch falsche Behandlungen (viel zu häufiges Einsetzen künstlicher Beatmung, Einsatz von Hydroxychloroquin).

Aber in den Daten hier ist außerdem eine absolut höhere Sterblichkeit zu sehen. Und tatsächlich findet sich nach einiger Recherche, dass beispielsweise in Spanien und Belgien (zu diesen Ländern kommen wir später nochmal) auch ungetestete COVID-19-Verdachtsfälle von in Pflege- und Altenheimen verstorbenen Menschen als COVID-19-Todesopfer gezählt wurden. Dies erklärt tatsächlich die am Anfang zu hohen Todeszahlen, hier wurden offensichtlich Menschen fälschlicherweise als COVID-19-Opfer gezählt. Als letzter Grund ist natürlich noch die Überlappung mit der Grippesaison in diesen beiden Monaten (einer erhöhten natürlichen Sterblichkeit) zu nennen.

Aufgrund dieser vielen Faktoren kann man erst verlässlich mit den Daten ab etwa Juni arbeiten. In der ersten Augusthälfte wurden ca. 260.000 Menschen täglich positiv auf COVID-19 getestet. Im zweiten und dritten Drittel des Augusts wurden im Schnitt ca. 5.500 Menschen pro Tag als COVID-19-Todesfälle gemeldet. Das ergibt eine Quote von 0,021. Die WHO schätzt die Dunkelziffer auf das 20-fache, demnach läge die Quote derjenigen, die an COVID-19 versterben, bei 0,001.

Diese ist allerdings noch nicht danach korrigiert, dass jeden Tag Menschen sterben, unabhängig von COVID-19. Auf der Erde lebten 2017 ca. 7,67 Mrd. Menschen, und es sterben jedes Jahr 58,9 Mio. (Quelle: census.gov, Daten in Bezug auf 2020). Das ergibt eine Quote von 0,007. 

Fälle werden üblicherweise als an COVID-19 verstorben gezählt, wenn der Tod innerhalb von 4 Wochen nach der Testung auftrat. Viele Studien wählen deshalb die 28-Tages-Mortalität als Endpunkt; in UK beispielsweise werden die Toten nach 28 Tagen bestimmt. Diese 28 Tage passen auch grob zum üblichen Krankheitsverlauf. Sicherlich gibt es Fälle, die auch erst später an oder mit Corona versterben, laut den Daten aus UK decken diese etwa 5 % ab. Aber nehmen wir dieses Unterschätzen an dieser Stelle in Kauf und gehen weiter.

Mit 28 Tagen deckt der Zeitraum nach der COVID-Positiv-Meldung 1/13 des Jahres ab. Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Mensch innerhalb dieses Zeitraumes stirbt, ist also 0,007/13 = 0,0005.

Um jetzt das Ganze in Relation setzen zu können, müssen wir noch prüfen, ob die Stichprobe der „Auf Corona getesteten Patienten“ repräsentativ für die ganze Bevölkerung ist oder ob sie bevorzugt ältere und kränkere Menschen enthält.

Dafür gibt es keine globalen Daten, aber eine Anweisung der WHO:

„Focused testing in health care facilities ensures that infection prevention and control measures can be correctly implemented such that vulnerable patients who do not have COVID are protected from nosocomial COVID-19 infection. Testing among vulnerable populations and risk groups will be important for early treatment to minimize progression to severe disease.“ (Durch gezielte Tests in Gesundheitseinrichtungen wird sichergestellt, dass Maßnahmen zur Infektionsprävention und -kontrolle korrekt umgesetzt werden können, sodass gefährdete Patienten ohne COVID vor einer nosokomialen COVID-19-Infektion geschützt sind. Tests unter gefährdeten Bevölkerungsgruppen und Risikogruppen sind für eine frühzeitige Behandlung wichtig, um das Fortschreiten zu schweren Krankheiten zu minimieren) 

Deshalb ist davon auszugehen, dass der Schwerpunkt des Testens auf Menschen in „health care facilities“ also vor allem Krankenhäusern und in den Risikogruppen liegt.

Das Deutsche Ärzteblatt hat in Ausgabe 43/2020 die Risikogruppen als bekannt bezeichnet: „So zeigte sich zum Beispiel bald, dass die vielen Patienten, die immunsupprimierende oder immunmodulierende Medikamente benötigen, mit der Therapie nicht sistieren müssen. Im Gegenteil: Je besser die Grunderkrankung kontrolliert war, desto besser auch das Outcome […]

Insgesamt war die Prognose ungünstiger, wenn COVID-19-Patienten eine maligne Grunderkrankung aufwiesen. Zeitgleich wird aber auch betont, dass kein erhöhtes Risiko für einen schweren Krankheitsverlauf zu befürchten ist, wenn die Krebserkrankung gut beherrscht ist oder die Erstbehandlung erfolgreich abgeschlossen wurde“.

Gesundere Patienten sterben seltener – klingt logisch. Bedeutet aber auch, dass der Einfluss von Corona eher geringer ist, weil die Grunderkrankung die Hauptrolle spielt.

Fazit: Die Corona-Testungsstrategie favorisiert also deutlich zugunsten des kranken Patientenklientels. Diesen Bias, diese Verzerrung abzuschätzen ist leider aufgrund der fehlenden Datenlage für die Welt als ganze nicht möglich.

 

Für Deutschland dagegen finden sich hervorragende Daten.

Da seit Ende Juni alle Krankenhäuser in Deutschland auf COVID-19 testen müssen, lässt sich die Sterblichkeit hier deutlich besser abschätzen.

Im Jahr 2017 gab es 82.500.00 Menschen in Deutschland, dazu 500.000 Krankenhausbetten, wovon im Schnitt 400.000 belegt waren (bei ~20.000.000 Patienten und durchschnittlich 7 Tagen Aufenthalt). Im Krankenhaus starben 2017 427.000 Menschen, 932.000 insgesamt. (DESTATIS)

Zwar unterschätzen wir damit die Sterblichkeit gegenüber 2020 um ca. 5 %, aber das soll uns nicht stören.

Die täglichen Todesfälle je 1.000 Personen können in der nächsten Tabelle benutzt werden, um die statistischen Todesfälle in beiden Gruppen zu berechnen.

Aus den aktuellen RKI-Daten vom 10.11.2020 lassen sich die im Folgenden grau hinterlegten Daten gewinnen, die anderen berechnen.

Zeitraum ist KW 32 bis einschließlich KW 42.

 

Zum Vergleich: Die Letalität der Influenza beträgt 0,4%. Unter Einbeziehung der Impfeffektivität (von 50-60% bei 65+ und 70-90% bei <65) und der Impfrate kommt man auf eine Letalität nach Impfung zwischen 0,1% und 0,2% (Quelle: Altmeyers Enzyklopädie Innere Medizin).

Damit liegt die Letalität von COVID-19 gleichauf mit der gewöhnlichen, geimpften Grippe.

Diese Letalität von 0,14% stimmt überein mit den Zahlen, welche John P A Ioannidis in einer großen Metaanalyse gefunden hat – mit einer völlig anderen Herangehensweise.

Fazit: Über 75% der COVID-19-Patienten sterben also in Deutschland einen Tod, der statistisch durch ihre Vorerkrankungen und ihr Alter bereits feststand und der ihrer Lebenserwartung entsprach.

Weil die zweite Leichenschau in Deutschland ausgesetzt worden ist. (Die erste Leichenschau ist das Bescheinigen eines Arztes, dass jemand tot ist. Die zweite Leichenschau ist eine vollständige rechtsmedizinische Untersuchung, bei welcher die Leiche auf die tatsächliche Todesursache untersucht wird. So würde der Rechtsmediziner beispielsweise Herzinfarkte, Lungenembolien etc. erkennen, wenn er Herz bzw. Lunge eröffnet.)

Dies erfolgt auf Basis der Angst/Gefahr, dass sich die Rechtsmediziner anstecken könnten. Berichte von Kollegen, welche dies trotzdem taten, wie von Klaus Püschel aus Hamburg, lieferten Ergebnisse, welche das hier Berechnete unterstreichen.

Eine bislang ungeklärte Frage war, warum Männer häufiger an COVID-19 sterben. Diese Tabelle ist aus dem aktuellen (10.11.2020) RKI-Bericht (Seite 8): 

Die Antwort ist denkbar einfach: Frauen haben eine fünf Jahre höhere Lebenserwartung als Männer. Das schlägt sich auch in der entsprechenden Todesstatistik hier nieder und wenn man die Datenpunkte richtig interpoliert, zeigen sich zwei Kurven, von denen die Kurve der Frauen der Kurve der Männer um ein paar Jahre versetzt folgt.

Hier zeigt sich einfach der hohe Bias durch den methodischen Fehler, die natürlichen bzw. statistisch vorhergesagten Todesfälle innerhalb der normalen Lebenserwartung nicht korrigiert zu haben.

Dies lässt sich auch weiter überprüfen, indem wir uns die Zahl der intensivmedizinisch behandelten Patienten in Deutschland anschauen.

Wenn COVID-19 wirklich nicht so gefährlich ist, dann wäre auch die Zahl der COVID-19-Intensivpatienten nur sehr schwach mit der Zahl der Intensivpatienten insgesamt korreliert.

Sie können zu Intensivregister gehen und das überprüfen (Zeitreihen auswählen und zu „Anzahl gemeldeter intensivmedizinisch behandelter COVID-19-Fälle an Anzahl belegter Intensivbetten (*d)“ gehen):

Tatsächlich steigt die Zahl der Intensivpatienten, welche positiv auf COVID-19 getestet sind, an. Aber die Gesamtzahl der belegten Betten bleibt im Rahmen der wochentagsbedingten Schwankungen gleich. Natürlich wäre es möglich, dass hier bestimmte Operationen aufgeschoben worden sind, aber das wäre angesichts der hohen Reserve doch teilweise verfrüht. Es gab dazu auch noch keine offizielle Anweisung. Es ist nur auffällig, dass die Zahl der insgesamt verfügbaren Betten sinkt, und dies ist eine Folge von überflüssigen Quarantänemaßnahmen für das Personal und übermäßigen Hygienemaßnahmen für die einzelnen Patienten (z. B. Einzelzimmerunterbringung).

Die Hygienemaßnahmen erhöhen den Pflegeaufwand enorm und senken somit die verfügbaren Betten.e

Fazit: Es gibt also nur eine sehr schwache Verbindung zwischen der Zahl aller intensivmedizinisch behandelten Patienten und der Zahl der Corona-positiven intensivmedizinisch behandelten Patienten.

Wenn die Menschen alle an COVID-19 sterben würden, und nicht, wie bisher ausgeführt, überwiegend innerhalb ihrer normalen Lebenserwartung, gäbe es eine Übersterblichkeit in Deutschland. Diese wäre auf COVID-19 zurückzuführen und dies könnte man auf EuroMOMO  (Europäischer MortalitätsMonitor) nachprüfen:

Nun, das scheint ja erst mal zu stimmen. Allerdings irritiert es, dass EuroMOMO seit 2018 eine Übersterblichkeit angibt. Wie kann das sein?

„Mortality baseline is modelled using a glm poisson corrected for over dispersion.“

Was bedeutet das? Das bedeutet, dass aus den Daten der weiter zurückliegenden Jahre auf die neueren Daten vorausberechnet wird. Dies berücksichtigt allerdings nicht eine nichtlineare Bevölkerungspyramide. Und eine solche haben wir in Deutschland und großen Teilen der Welt durch den zweiten Weltkrieg und die Baby-Boomer-Generation.

Ein einfaches Beispiel: Eine fiktive Bevölkerung, in der jetzt jeder Mensch 30 Jahre alt wäre, hätte in diesem Jahr weniger Tote pro Jahr als in 30 Jahren. Wir gehen daher zu EuroSTAT und prüfen, ob die Zahl der jährlichen Toten in Europa steigt.

2019: 4,65 Millionen Tote

2020: 4,77 Millionen Tote

Es wird schnell deutlich, dass die Zahl der Toten 2020 aufgrund der Altersstruktur der Bevölkerung höher sein wird als im Jahr 2019 und dass die Zahl der jährlichen Toten bis 2060 auch immer weiter steigt.

Aufgrund dieses methodischen Fehlers ist EuroMOMO nicht geeignet, eine Übersterblichkeit zu berechnen. Generell ist es methodisch falsch, bei der Berechnung der Übersterblichkeit auf die letzten Jahre zu schauen, wie dies in vielen Übersterblichkeitsberechnungen, die aktuell gemacht werden, geschieht. Die Sterblichkeit ergibt sich aus der Altersstruktur der Bevölkerung!

Beispiel: Die zwischen 2010 und 2014 starben im Schnitt jährlich 868.572 Menschen in Deutschland. Zwischen 2015 und 2019 waren es 932.554. Für das Jahr 2020 sind 963.384 Tode prognostiziert.

Auf EuroSTAT lässt sich die Zahl der wirklich gestorbenen Personen finden (auch für obiges Beispiel):

 

Wie man sieht, stimmte die Prognose für 2019 mit den tatsächlichen Daten auf die Tausenderstelle gerundet überein, allerdings liegt die Zahl der Todesfälle 2019 unter dem Vorjahr.

Dieser Rückgang sorgt dafür, dass die Poisson-Gleichung von EuroMOMO die Basiszahl von 2019 überschätzt (und unbemerkt die Übersterblichkeit also unterschätzt). Die Gleichung korrigiert sich daher für 2020 nach unten, wo es dann die Basiszahl unterschätzt, womit es die Mortalität für 2020 überschätzt – das kommt zum methodischen Fehler noch dazu.

Ich habe daher aus EuroSTAT die wöchentlichen Todesfälle für alle EU-Länder ohne UK und Irland im Jahr 2019 genommen, ebenso wie die bereits gemeldeten Todesfälle (Stand 04.11.2020) für 2020, sowie die Prognose der Sterbefälle für 2019 und 2020.

Ich habe dann die für 2020 noch fehlenden Werte mit den Vorjahreswerten ergänzt und man erhält folgendes:

Tatsächlich steuert Deutschland auf eine Untersterblichkeit zu. Das RKI gibt derzeit 11.506 an COVID-19-Verstorbene an. Selbst wenn sich dieser Wert bis Jahresende um 20.000 erhöhen und damit fast verdreifachen würde, hätten wir immer noch keine Übersterblichkeit in Deutschland!

Wir haben tatsächlich durch die extremen Hygienemaßnahmen eine Untersterblichkeit (von ca. 2%) in Deutschland erzeugt bzw. künstlich die Lebenserwartung etwas gesteigert. Diese Untersterblichkeit bzw. Erhöhung der Lebenserwartung lässt sich jedoch nur aufrechterhalten, wenn die Hygienemaßnahmen immer weiter fortgesetzt werden. Jede Reduzierung der Hygienemaßnahmen löst automatisch ein Wiedereintreten der normalen Lebenserwartung ein, was eine „Welle“ an Todesfällen auslösen wird, was den nächsten „Wellenbrecher“-Lockdown erfordert!

Welche Qualität hat diese Erhöhung der Lebenserwartung, wenn wir unsere sozialen Kontakte dazu reduzieren müssen, hinter den Masken kein freundliches Lächeln mehr sehen können, uns nicht mehr umarmen dürfen zur Begrüßung, wenn wir Geschäfte schließen und essentielle menschliche Bedürfnisse einschränken oder sogar verbieten?

Und je länger wir diese Hygienemaßnahmen aufrechterhalten, desto größer wird der Mortalitätsdruck, denn immer mehr statistische Todesfälle werden nach hinten verschoben bzw. desto mehr Lebensjahre werden durch diese Hygienemaßnahmen „gewonnen“. Wenn sich dieser Mortalitätsdruck dann Bahn bricht, wird unser Gesundheitssystem umso mehr belastet werden, je länger wir diesen nach hinten herausgeschoben haben. Nach jedem Lockdown wartet somit eine umso stärkere Überbelastung des Gesundheitssystems – mit einer Überbelastung der Krankenhäuser, Triage und zusätzlichen Toten, die hätten vermieden werden können.

Selbst in Schweden, das mit dem „Schwedischen Weg“ und extrem geringen Einschränkungen in Vergleich zu anderen Ländern ein „hohes Risiko“ gegangen ist, gibt es keine Übersterblichkeit. Hier wird deutlich, dass die schwedische Strategie deutlich erfolgreicher war als die der anderen europäischen Länder.

Es spricht also nichts dagegen, zumindest den schwedischen Weg einzuschlagen.

Auf ganz Europa (ohne UK und Irland) gesehen gibt es ebenfalls keine statistisch signifikante Übersterblichkeit – und der größte Treiber dafür wäre Spanien (und ggf. Belgien).

Unsere Nachbarn in Österreich treten gerade in den zweiten harten Lockdown ein, obwohl sie eine größere Untersterblichkeit haben als wir.

Hier zeigen sich die katastrophalen Bedingungen in Alten- und Pflegeheimen während der „Pandemie“. Wenn man alte Menschen in Altenheimen teils verhungern und dehydrieren lässt und ihnen einfache basismedizinische Versorgung verweigert, dann steigert das natürlich die Sterblichkeit. Diese dann einfach als Corona-Tote zu deklarieren, ist ein Fall für den Staatsanwalt.

Ebenso zeigt sich das Versagen der Regierungen, welche die Krankenhauskapazitäten nicht der eigentlich seit Jahrzehnten bekannten demographischen Entwicklung angepasst haben, sondern im Gegenteil die Kapazitäten immer weiter zurückgefahren haben („Die Anzahl der Krankenhausbetten pro 100.000 Einwohner lag innerhalb der 28 EU-Mitgliedstaaten 2014 bei durchschnittlich 521. Die Anzahl der Krankenhausbetten nahm von 2004 bis 2014 in der EU um 71 Betten pro 100.000 Einwohner ab.“ (siehe hier).

FAZIT

• Die Stichprobe „Corona-Positive“ ist aufgrund der Vorgaben der WHO deutlich zu den Kranken hin verzerrt.
  • Daher sterben mehr Menschen mit COVID-19 als ohne

• COVID-19 selbst erhöht die Wahrscheinlichkeit aber nur gering, 
  • intensivmedizinscher Behandlung zu bedürfen
  • oder zu sterben – etwa im Rahmen einer Influenza (Letalität 0,14 %).

• Panische Maßnahmen in einigen Ländern wie Spanien und Versäumnisse in der europäischen Gesundheitspolitik des letzten Jahrzehnts haben zu drastischen Todesfällen geführt, die eine Übersterblichkeit bedingen, es gibt jedoch
  • keine Übersterblichkeit in Deutschland
  • keine Übersterblichkeit in der EU (ohne UK/Irland) insgesamt
  • keine Übersterblichkeit im liberalen Schweden
• Durch die drastischen Hygienemaßnahmen haben wir in Deutschland eine Untersterblichkeit erzeugt bzw. eine künstliche Verlängerung der Lebenserwartung bewirkt, welche sich immer wieder auflösen wird, wenn wir mit den Hygienemaßnahmen aufhören. Dies wird unweigerlich zu immer rezidivierenden Lockdowns führen. Dadurch werden sich die so erkauften Lebensjahre immer weiter summieren. Und damit steigt die Gefahr, dass der hohe Mortalitätsdruck schließlich zu einem katastrophalen Massensterben führt, welches das Gesundheitssystem völlig überfordert und dadurch sekundär eine Übersterblichkeit hervorruft.

Ich rufe daher das RKI und die WHO auf:

Passen Sie die Risikobewertung umgehend an, damit die Regierungen auf der Welt nicht mehr basierend auf ihrer falschen Risikobewertung für die gesamte Bevölkerung schädliche Maßnahmen ergreifen.

Ich rufe die Bundesregierung, Frau Merkel und Herrn Spahn, sowie die Ministerpräsidenten der Länder auf:

Beenden Sie die Hygienemaßnahmen jetzt in einer koordinierten Aktion und klären Sie die Bevölkerung darüber auf, dass die getroffenen Maßnahmen zwar das Leben verlängert haben, aber zu einschneidend sind, um in alle Ewigkeit fortgesetzt zu werden.

Wenn sie die Lebenserwartung der Deutschen wirklich verlängern wollen, verbieten sie das Rauchen (Männer/Frauen verlieren 7 bzw. 6 Jahre) und sorgen sie dafür, dass alle Lokale, Cafeterien und Mensen kostenloses Trinkwasser anbieten und verbieten sie Rabatte auf Softgetränke im Menü (Fettleibigkeit: 5 bzw. 3,4 Jahre)!

Gastbeiträge geben immer die Meinung des Autors wieder, nicht meine. Und ich bin der Ansicht, dass gerade die Beiträge und Autoren, die schwer zu verdauen sind, und die man neudeutsch als “umstritten” diskreditiert, für die Diskussion und die Demokratie besonders wertvoll sind. Ich schätze meine Leser als erwachsene Menschen, und will ihnen unterschiedliche Blickwinkel bieten, damit sie sich selbst eine Meinung bilden können.
Autor Zacharias Fögen über sich: „Nach fünf Semestern Mathematikstudium entschloss ich mich, mich der größten Unbekannten im Universum zu stellen: dem Menschen. Mein Studium der Humanmedizin schloss ich im Jahr 2011 mit dem Staatsexamen ab.“

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Bild: Naeblys/Shutterstock
Text: Gast

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