Corona-Zahlenvergleiche und kriminologische Dunkelfeldforschung

von Prof. Dr. Henning Ernst Müller, veröffentlicht am 29.03.2020
Rechtsgebiete: Corona1813|57194 Aufrufe

Dieser Beitrag stammt vom 29. März 2020. Er wurde und wird regelmäßig aktualisiert durch Updates, die unten angehängt sind.

Seit Wochen starren wir alle auf die Infektionszahlen und die Zahl der Todesfälle, überlegen uns, wie Deutschland im Vergleich zu Italien, Frankreich, USA, Südkorea etc. dasteht, sprechen über Exponentialfunktion usw. Seit Wochen denke ich, dass diese Infektionszahlen eigentlich überhaupt nichts aussagen können, denn sie sind weitestgehend eine Funktion der Rate und der Selektion der Messung.

Die täglich angegeben Zahl der Infizierten ist in etwa so verlässlich wie die Zahl der Betäubungsmitteldelikte in der Kriminalstatistik: Wenn niemand die BtM-Delikte kontrolliert und aufzeichnet, dann GIBT es sie offiziell einfach nicht. Und wenn die Polizei damit beginnt, BtM-Straftaten zu verfolgen und Personen auf Btm zu kontrollieren, dann sind die Fall- und die  Tatverdächtigenzahlen in der polizeilichen Kriminalstistik komplett davon abhängig, wie viele Polizeibeamte wo und wen kontrollieren, wiederum auch abhängig davon, wie die Polizeibeamten ausgerüstet werden und wie motiviert sie bei den Kontrollen sind.

Übertragen auf COVID19: Die Anzahl (wie viele werden überhaupt getestet?) und die Verteilung (wer wird getestet?) der Tests ist derzeit  national, regional, gesundheitspolitisch und faktisch so unterschiedlich und Maßstäbe wie Selektionskriterien ändern sich im Zeitverlauf so stark, dass die Zahl der positiv Getesteten für die derzeitigen Ländervergleiche objektiv praktisch wertlos ist.

Wenn die Zahlen ansteigen, KANN es theoretisch daran liegen, dass die Infektionen tatsächlich häufiger sind, aber es kann genauso daran liegen, dass man mehr Personen getestet hat oder die Selektionskriterien verändert hat, dass man stärker als vorher in einer betroffenen Region testet oder stärker eine andere Altersgruppe oder dass es leichter geworden ist für Personen, die sich krank fühlen, beim Hausarzt getestet zu werden. Anders als das RKI jetzt angekündigt hat, ändert sich an den Verzerrungen auch nichts dadurch, dass man einfach die Anzahl der Tests erhöht: Neue Kriterien machen Vergleiche zur vorherigen Situation noch schwieriger, wenn nicht unmöglich, und sie können die Realitätsabbildung sogar noch stärker verzerren.

Wir starren also auf Kurven, deren Datengrundlage anhand der Messkriterien einfach viel zu unterschiedlich ist und sich noch dazu auch innerhalb eines Staates nahezu täglich ändert, zB hinsichtlich der Verfügbarkeit und Distribution von Tests und Laboratorien. Noch dazu hinken die Ergebnisse einige Tage der Testung hinterher - in den einzelnen Ländern und Regionen unterschiedlich lange verzögert.

Diese täglichen Vergleiche sind deshalb m.E. komplett sinnlos.

Sinnvolle Vergleiche wären möglich, wenn in jedem Land bzw. in jeder betr. Region eine repräsentative Stichprobe von allen Einwohnern  gezogen und getestet würde (ich schätze 1000 Personen würden in einer Region ausreichen, deren Betroffenheitsgrad vorher bestimmt wurde, für die ganze Bundesrepublik müsste ein weit größere Stichprobe gezogen werden, siehe Diskussion unten), und zwar in regelmäßigen ca. 48-stündigen Abständen: Denn allein daraus, aus einer repräsentativen Stichprobe, die Region, Geschlecht, Alter der Gesamtbevölkerung abbildet, könnten Schlüsse darauf gezogen werden, wie hoch die Infektionsrate tatsächlich ist, wie stark sie steigt und wie viele Infizierte voraussichtlich schwer erkranken, also hospitalisiert oder beatmet werden müssen oder sterben. Schließlich lässt sich nur so ermitteln, ob diese Kurve der Neu-Infizierten aufgrund der getroffenen Maßnahmen abflacht. Denn auch dies lässt sich mit den derzeitigen Messungen gar nicht ermitteln: Solange nicht jeder getestet wird/werden kann oder zumindest eine repräsentative Stichprobe von allen, werden selbst bei Absinken der tatsächlichen Neuinfektionsrate die gemessenen Infektionszahlen noch ansteigen, denn man schöpft dann nur das (bisher nicht getestete) Dunkelfeld aus.

Warum die WHO eine solche repräsentative Stichprobe nicht anregt oder verlangt (nicht einmal von den großen Industriestaaten), ist ein Rätsel. Denn nur so ließe sich der Status und die Entwicklung der Pandemie einigermaßen zuverlässig ermitteln.

Solange es solche repräsentativen Studien nicht gibt, könnte ein anderer Vergleich der zugänglichen Daten nützlich sein, so wie es auch in der Kriminologie etwa bei internationalen Vergleichen erfolgt. So wird für den Vergleich der Gewaltprävalenz die Tötungsrate international verglichen, also die vorsätzlichen Tötungen im Verhältnis zur  Bevölkerung, also (relativ besser) messbare „hard facts“, die nicht praktisch zu 80 bis 90 % von der Selektion bei der Messung abhängen.

Ein einigermaßen hartes Faktum ist die SterbeRATE in der Bevölkerung. Wir können in den westlichen Gesundheitssystemen jedenfalls davon ausgehen, dass die Todesfälle durch COVID19 zwar nicht perfekt, aber wesentlich besser und objektiver erfasst werden als die tatsächlichen Infektionszahlen. Noch besser wäre es, die Zahl der schwer Erkrankten zu vergleichen, denn die Sterbefälle hängen wegen der unterschiedlichen Gesundheitssysteme ja auch davon ab, wie gut oder schlecht die medizinische Versorgung in einer Gesellschaft mit der Pandemie umgehen kann (Stichwort: Intensivbetten, Beatmungsgeräte).

Im Netz habe ich nur eine Stelle gefunden, die die Todesraten für westliche Industriestaaten regelmäßig auswertet und in Beziehung setzt. Kevin Drum ist ein Blogger aus Kalifornien, der neun Staaten miteinander vergleicht Ein keineswegs perfekter Vergleich, dessen Aussagekraft aber m.E. etwas besser einzuschätzen ist.

Zu beachten sind folgende Setzungen:

1. Die Todeszahlen werden jeweils auf die Gesamtbevölkerungszahl bezogen (und nicht, wie üblich, auf die Zahl der gemessenen Infizierungen).

2. Es wird der Vergleichs-Nullpunkt jeweils bei 1 Todesfall pro 10 Millionen der Bevölkerung gesetzt (und nicht wie üblich, ab dem Zeitpunkt einer aufgrund relativ willkürlicher Testraten angenommenen Anzahl der Infektionen.

3. Die "Italienkurve" wird zum Vergleich herangezogen, weil dort relativ früh ein Sterbefall pro 10 Million Bevölkerung aufgetreten ist und alle anderen westlichen Staaten einige Tage oder Wochen hinterherlaufen.

Was sind nun die Erkenntnisse aus diesem Vergleich (27.03.2019)?

a) anders als alle anderen feststellen: Deutschland steht (bisher) nicht wesentlich besser da als Italien. DE ist vielmehr mit ITA auf derselben Linie wie Frankreich, Schweden und UK. Erst die kommenden Wochen werden zeigen, ob DE tatsächlich die Krise so viel besser bewältigt als ITA.

b) Die Schweiz steht überraschend gut da, Spanien viel schlechter als ITA.

c) USA und Canada stehen in dieser Statistik derzeit– noch – gut da, sogar besser als Deutschland.

Einwände, wie etwa das  Dunkelfeld der ungetestet/unbehandelt am Virus Verstorbenen sind allerdings auch hier in Rechnung zu stellen. Erst nach der Krise wird man an der Steigerung der Sterblichkeit im Jahr 2020 weitere Einschätzungen treffen können, auch was die mittelbaren Sterbefälle (durch allg. Überlastung des jew. Gesundheitssystems) angeht.

Update (31.03.):

Ich habe als Bild oben die neuere Grafik von Kevin Drum eingefügt (Stand ist jetzt 30.03.):

a) auch in Deutschland steigen die Sterberaten zwar, aber sie bleiben jetzt etwas niedriger als in Italien im verglichenen Zeitpunkt. Frankreich und UK sind in etwa auf demselben Pfad wie ITA

b) Die Schweiz bleibt bei den Sterbezahlen unter der Vergleichskurve Italiens - dies könnte in etwa der Pfad sein, der sich auch in DE zeigen wird (CH ist in diesem Vergleich neun Tage voraus).

c) In USA steigen die Sterbezahlen an, liegen aber noch deutlich unter der Italienkurve.

Was allerdings diese Kurvenvergleiche nicht abbilden (können), ist, wie sich das Virus innerhalb der einzelnen Staaten verbreitet. Besonders gefährlich ist es dort, wo viele Risikogruppenangehörige  infiziert werden - dort steigen auch die Sterberaten erheblich. Sind dies begrenzte Regionen innerhalb eines Staatsgebildes, dann zeigt sich dies kaum in der Sterblichkeitsrate für den Gesamtstaat. Dies zeigt sich etwa in den USA, aber auch in China (das in dieser Grafik nicht enthalten ist). Man müsste für diesen Vergleich dann kleinere Einheiten verwenden, also etwa den Staat New York oder die Provinz Hubei.

 

Es wird nun unter Leitung des Virologen Streeck zumindest in dem ersten deutschen Infektionscluster Heinsberg eine repräsentative Panel-Studie mit 1000 Personen durchgeführt, Es werden damit nicht nur die (bisher) getesteten und positiven Fälle bei Infektionsverdacht erfasst, sondern eine repräsentative Stichprobe aus dem gesamten Landkreis. Dies geht deutlich in die Richtung, die ich oben angedeutet habe, auch wenn sie natürlich keinen Vergleich zwischen verschiedenen Bundesländern und schon gar nicht Staaten ermöglicht. Wünschenswert wäre zumindest eine weitere repräsentative Pilotstudie in einem bisher unauffälligen Landkreis und ähnliche Panel-Studien in zwei Städten. Aber man kann nicht alles haben. Die Kritik daran, dass man nicht schon vorher repräsentative Studien durchgeführt hat, teile ich.

Update (3. 4. 2020):

Es ist nun mind. eine weitere Studie geplant, die das Dunkelfeld aufhellen soll, berichtet der Spiegel heute.

Update (6.4.2020):

Ich habe die Grafik von Kevin Drum aktualisiert.
Fortschreibung der vorher genannten Entwicklungen:
a) die Sterberaten in DE bleiben deutlich unter denen von Italien, sie sind auch besser als die Entwicklung in der Schweiz

b) Frankreich und UK liegen nun etwas über der Kurve von Italien, Schweden etwa gleichauf

c) Die USA bleiben bislang unter der Kurve von Italien, scheinen aber "aufzuholen"

d) Spanien zeigt die schlimmste Entwicklung der neun verglichenen Staaten, Canada die beste.

Update (7.4.2020)

Auszug aus einem Thesenpapier von Schrappe u.a. vom 5. April (Aerztezeitung dazu):

These 1.1. Die Zahl der gemeldeten Infektionen hat nur eine geringe Aussagekraft, da
kein populationsbezogener Ansatz gewählt wurde, die Messung auf einen
zurückliegenden Zeitpunkt verweist und eine hohe Rate nicht getesteter (v.a.
asymptomatischer) Infizierter anzunehmen ist.
1. Die Zahl der täglich beim RKI gemeldeten Fälle wird in hohem Maße durch die
Testverfügbarkeit und Anwendungshäufigkeit beeinflusst.
2. Unter Berücksichtigung dieser anlassbezogenen Teststrategie ist es nicht
sinnvoll, von einer sog. Verdopplungszeit zu sprechen und von dieser Maßzahl
politische Entscheidungen abhängig zu machen.
3. Die Darstellung in exponentiell ansteigenden Kurven der kumulativen Häufigkeit
führt zu einer überzeichneten Wahrnehmung, sie sollte um die Gesamtzahl der
asymptomatischen Träger und Genesenen korrigiert werden.
4. Die Zahl der gemeldeten Fälle an Tag X stellt keine Aussage über die Situation
an diesem Tag dar, sondern bezieht sich auf einen Zeitpunkt in der Vergangenheit.
5. Ungefähr zwei Drittel der Infizierten werden zu diesem Zeitpunkt nicht erfasst.
6. Überlegungen zu populationsbezogenen Stichproben (Nationale Kohorte)
müssen intensiviert werden.

Die These entspricht weitestgehend meiner Kritik oben.

Update (9.4.2020)

Grafik von Kevin Drum aktualisiert.

Aus der Berichterstattung über erste Ergebnisse aus der oben erwähnten Heinsberg-Studie:

Das sind die ersten, aber schon repräsentativen Zwischenergebnisse:

  • Bei 15 Prozent der untersuchten Bewohner Gangelts konnte eine Infektion nachgewiesen werden.
  • Die Wahrscheinlichkeit, an der Krankheit zu sterben, liegt in Gangelt bei 0,37 Prozent.
  • Zum Vergleich: In Deutschland liegt die Letalität aktuell laut der Johns-Hopkins-Universität bei 1,98 Prozent - also fünf Mal höher.

An der Pilotstudie, bei der es darum ging mehr über die Dunkelziffer des Virus und Übertragungswege herauszufinden, nahmen Streeck zufolge mehr als 1000 Bewohner teil. Die Untersuchung basierte auf Fragebögen, Rachenabstrichen und Blutentnahmen (zum Test von Antikörpern, die auf eine Immunität hinweisen).

Update (11.4.2020)

Inzwischen wird die Heinsberg-Studie stark kritisiert, zum einen wegen der frühen Veröffentlichung mittels einer Art Medienkampagne, zum anderen wegen (angeblicher) methodischer Fehler zum dritten, weil sie nichts wesentliches aussage über Deutschland insgesamt.

Ich habe im Moment eine ganz andere Kritik, die daran anknüpft, was die Studie als Zwischenergebnis aussagt: Unabhängig davon, ob diese oben geäußerten Kritikpunkte zutreffen, denke ich, dass dieses Zwischenergebnis nicht stützt, zu welcher politischen Aussage es jetzt verwendet wird oder werden soll: Es sind aus diesen Zahlen m.E. keine Argumente für oder gegen "Lockerungen" zu entnehmen. Es lassen sich insbesondere zwei Nachrichten/Botschaften entnehmen, die sich in der Richtung widersprechen.

1. Die - eingeschränkt - gute Nachricht:  Das Virus wäre (wenn die Ergebnisse bestätigt werden können) weniger tödlich als bislang von vielen angenommen. Ob das auch auf die Gefährlichkeit zutrifft, dazu müsste auch noch die Hospitalisierungsrate genannt werden, denn wenn die Erkrankten nur aufgrund besonders guter Kliniken gerettet werden können, dann sagt uns diese Sterberate noch nicht viel über die weltweite Gefährlichkeit im Sinne von schwerer Erkrankung.

2. Die schlechte Nachricht: Selbst in Heinsberg sind erst 15 % der Menschen infiziert. Das bedeutet hochgerechnet, dass in Deutschland wohl weit weniger infiziert sind (1 %?) und das bedeutet wiederum, dass wir noch sehr weit entfernt snd von einer Herdenimmunität, da noch 99 % der Menschen infiziert werden können, wenn wir nicht auf Distanz gehen.

Also: Vorsicht ist geboten, sowohl bei  der Interpretation der Daten als auch bei politischen Konsequenzen.

Update (13.04):

Ich habe die Diagramme von Kevin Drum nochmal neu eingefügt. Es zeigt sich bei den Sterberaten in DE (bezogen auf die Bevölkerung!) ein hoffnungsvoller "Knick" seitwärts.

Einiges, was ich oben im Beitrag geschrieben habe, sieht auch Prof. Vogt, ein Schweizer Virologe, ähnlich, in einem sehr lesenswerten Beitrag, der insbes. auf die Schweizer, aber auch auf die europäische Reaktion und Situation insgesamt eingeht und die politischen Versäumnisse klar herausstellt, hier:  Quelle: Mittelländische

Update (17.04.):

Habe die Diagramme von Kevin Drum aktualisiert. Die Todesraten und ihr Wachstum unterscheiden sich nun stark. Deutschland und Kanada liegen recht gut - ein  Abflachen der Kurve in Deutschland ist zu erkennen, Schweden und USA sind aber offenbar noch nicht am "Peak" der Sterbezahlen angekommen, auch Frankreich macht keinen sehr hoffnungsvollen Eindruck.

Beachten Sie (neben der Kurvenentwicklung) auch die Sterbefälle pro Million der Bevölkerung.

Mein Monitum, dass Dunkelfeldstudien erforderlich seien, wird inzwischen von fast allen geteilt, auch - reichlich spät, finde ich - vom RKI: Pressemitteilung vom 9. April 2020.

Auch Kollegen von meiner Universität haben sich  in dem Sinne geäußert, wie ich es oben angedeutet habe (Auszug aus der Pressemitteilung, die Hervorhebung stammt von mir):

Peterhammers Studie legt die Vermutung nahe, dass um den 20. März 2020 herum die tatsächlichen Infektionen in Deutschland über die Kapazitäten für positive Tests hinausgewachsen sind. Ab diesem Zeitpunkt ist in der Verlaufskurve der Neuinfektionen mit SARS-CoV-2 eine deutliche Verlangsamung festzustellen. Der Grund für diese Stagnation liege jedoch nicht darin, dass die politischen Maßnahmen gegriffen hätten - ein positiver Effekt durch die Schließung von Kitas, Schulen und Geschäften sowie durch das Social Distancing hätte sich erst zu einem deutlich späteren Zeitpunkt in den gemeldeten Zahlen niederschlagen können, erläutert Peterhammer. Vielmehr sei es ab diesem Zeitpunkt nicht mehr möglich gewesen, die tatsächlichen Neuinfektionen mithilfe der Testmethoden zu erfassen. Laut Studie spiegelten die gemeldeten Infektionen derzeit vermutlich nicht länger die tatsächlichen Fälle wider, sondern lediglich die Nachweiskapazitäten.

Felix Peterhammer spricht sich dafür aus, für die Überprüfung der Maßnahmen groß angelegte Zufallstests in der Bevölkerung durchzuführen - ähnlich wie bei Wahlumfragen könnte das Ergebnis anschließend auf die gesamte Bevölkerung hochgerechnet werden. Verdachtsabhängig sollte nur noch dort getestet werden, wo es medizinisch notwendig und sinnvoll ist, zum Beispiel bei schwer Erkrankten oder bei Klinikpersonal.

Update 20.04.2020:

Kevin Drum hat in seinem Blog die Darstellungsweise verändert. Er will nun zeigen, welche Länder anhand der Todesfallzahlen schon am Höhepunkt (peak) der Kurve angekommen sind bzw. diesen überschritten haben. In seinen Grafiken (unteres Bild) wird ein 6-Tages-"rolling average" verwendet, d.h. es wird jeweils der Durchschnitt der letzten 6 Tage angezeigt, um die Ausschläge täglicher Abweichungen etwas auszugleichen. Zu beachten ist, dass die Grafiken in den Zeilen verschiedene Skalen benutzen.

Um die frühere Aussage weiter zu ermöglichen, habe ich die gemeldeten Todesopferzahlen derselben neun Staaten mit der App "shinyapp" in einem Diagramm vereint (oberes Bild). Hier zeigt sich nun deutlich, wie stark die Staaten sich unterscheiden: Spanien leider außer Konkurrenz hoch, Italien, Frankreich und UK in etwa auf demselben Pfad, die USA, Schweiz und Schweden etwa gleichauf, Deutschland und Canada ebenfalls ungefähr gleichauf mit den niedrigsten Werten.

Bei shinyapp können Sie selbst weitere Grafiken erstellen und beliebige Staaten vergleichen.

 

Update 23.04.2020:

1. In einem Artikel auf der Seite von üben Sozialwissenschaftler unter dem Titel:

"Lockdown im Blindflug Was bei den Corona-Studien derzeit alles falsch läuft"

ebenfalls methodische Kritik an der bisherigen Datenbasis zur Coronakrise und es werden repräsentative Studien gefordert, Zitat:

Die Sozialwissenschaftler Menno Smid von Infas und Prof. Rainer Schnell von der Universität Duisburg-Essen beobachten immer noch eine Fixierung auf die Zahl der Infizierten. Diese sind nicht nur irreführend, weil in jedem Land zu anderen Zeitpunkten der Erkrankung und nach anderen Maßstäben getestet wird. Der Unterschied auf den Anteil der Verstorbenen im Verhältnis zu den Infizierten, erklärt sich daraus. Es handelt sich laut Schnell auch um eine „selbstrekrutierte Stichprobe“ – getestet wird nur wer Symptome zeigt –, die wenig aussagekräftig ist.

Auch die bisherigen repräsentativen Studien wiesen erhebliche methodische Mängel auf. Die geplante Studie in München sei zwar grundsätzlich geeignet, jedoch wird an der Erhebung unter Polizeibegleitung Kritik geübt:

Diese Vorgehensweise sei wohl gewählt worden, um die Unbedenklichkeit und Seriosität zu verstärken. Aus sozialwissenschaftlicher Perspektive entstehe so jedoch ein verfälschender Interviewereffekt, so Schnell. Schließlich ist die Teilnahme freiwillig und mancher Bürger könnte sich von dem Polizeischutz abgeschrecken lassen. Dann ist es aber wiederum nicht mehr zufällig, wer mitmacht.

2. Auf der Seite "coronasoziologie.net"  findet sich ein Artikel der beiden vorgenannten Soziologen, in denen die methodischen Problem noch einmal näher erläutert werden.

3. Ich selbst habe meine Überlegungen noch einmal in einem Interview mit der Pressestelle der Uni Regensburg zusammengefasst. Das Interview ist auf der Homepage der Uni verfügbar.

 

Update 24.04.2020:

1. Ich habe die Grafiken/Diagramme oben aktualisiert, auch wenn es zunehmend Kritik auch an der Zuverlässigkeit der täglichen Sterbezahlmeldungen gibt (siehe dazu 2.).

Die Entwicklung der Daten anhand der vorhandenen Sterbezahlen zeigt die Fortführung der bisherigen "Kurven" bei den neun beobachteten Staaten, mit einer Ausnahme: In Schweden zeigt sich ein stärkerer Zuwachs als in USA und Schweiz. Schweden erhält ja ganz besondere Beachtung, weil dort deutlich weniger  Distanzmaßnahmen behördlich angeordnet wurden als in den anderen europäischen Ländern. 

2. Nach meinem Interview, das auf der Homepage der Universität Regensburg veröffentlicht wurde, erreichte mich die Post eines örtlichen Kollegen aus den Humanwissenschaften, der wesentlich detaillierter ganz ähnliche Kritik an den offiziellen Infektionszahlen formuliert hat. In seinem Aufsatz "The Scenario of a Pandemic Spread of the Coronavirus SARS CoV 2 is Based on a Statistical Fallacy" hat Christof Kuhbandner  (hier die Pre-Print-Publikation, hier ein deutschsprachiger Beitrag auf scilogs, der sich auf die deutsche Situation bezieht) sich intensiv mit den Daten auseinandergesetzt und ebenso wie ich konstatiert er, dass die Infektionszahlen im Wesentlichen das Testgeschehen und nicht das Infektionsgeschehen wiedergeben.

Zitat:

since the number of conducted coronavirus tests has rapidly increased over time as well, the apparent increase in infections may actually reflect increased testing, rather than a rapid spread of the coronavirus. To examine this issue, data from Austria, Belgium, France, Germany, Italy, and USA were analyzed. In all countries, the rapid increase in reported new infections was largely attributable to the rapid increase in conducted tests. Statistically controlling for the increased amount of testing revealed that the increases in reported infections dramatically overestimate the true increases in every country.

Seine dazu angestellten Überlegungen sind plausibel und entsprechen meiner Vermutung: Die Steigerung der Infektionszahlen ist mehr oder weniger einer zunehmenden Ausschöpfung des Dunkelfelds geschuldet. Da wir die Größe des jeweiligen  Dunkelfelds aber nicht kennen und die Selektionskriterien (für die Durchführung von Tests) sich zeitlich, regional und  international unterscheiden, halte ich eine korrigierte Berechnung der "wahren Infektionszahl" auf Grundlage der positiv Getesteten für weniger überzeugend.

Aber nicht nur das erörtert er in dem Aufsatz. Kuhbandner formuliert auch Kritik an der Todesfallzahlstatistik, denn auch diese sei von der Erhöhung der Testzahl betroffen. Wenn die meisten Erkrankten etwa erst kurz vor dem Tod positiv getestet wurden, werde die tatsächliche Todesursache möglicherweise verdeckt, da das Coronavirus noch gar nicht hätte so lebensgefährlich wirken können. Argument für diese Schlussfolgerung sieht er darin, dass die Todesfallzahlen in den Statistiken gleichzeitig mit den Infektionszahlen ansteigen, obwohl biologisch eine Zeitverzögerung zu erwarten sei. 

Diese Kritik an der zuverlässigen Todesfallstatistik lässt mich natürlich aufhorchen: Wenn sie zuträfe, wäre meine Annahme unzutreffend, dass das "harte Faktum" des Todesfalls die Ausbreitung der Epidemie tendenziell besser reflektiert als die Infektionszahlen. Und noch eine andere Kritik hat mir der Kollege zukommen lassen (scilogs): Die vom RKI täglich gemeldeten Todesfälle stammten ohnehin aus den letzten 14 Tagen, die Mehrheit der gemeldeten Todesfälle sei schon vor mehr als einer Woche eingetreten. Nach seiner Berechnung sei daher der "Peak" der Sterbefälle schon so früh zu verorten (Anfang April), dass die Mitte März ergriffenen Distanzmaßnahmen und Schulschließungen diesen Rückgang gar nicht erklären könnten.

Hierzu habe ich mir noch keine abschließende Meinung gebildet, auch wenn ich den Einwand der (möglicherweise auch international stark abweichenden) Meldeverzögerung ad hoc nicht zurückweisen kann.

Update 28.04.:

Die beiden Grafiken habe ich aktualisiert. Inzwischen ist zu erkennen, dass sich Schweden deutlich von den beiden Staaten USA und Schweiz, mit denen es bislang in etwa auf gleicher Höhe lag, nach oben absetzt. In allen Staaten (außer Canada) zeigt sich inzwischen ein Rückgang der Todesfälle bzw. eine Plateaubildung (Schweden). Canada hat Deutschland inzwischen eingeholt bzw. überholt. Von den neun verglichenen Staaten hat Deutschland die Krise (bezgl. der Todesraten) bislang am besten bewältigt. Ob es an den Maßnahmen liegt oder schlicht am bisherigen Glück, lässt sich kaum ermessen. Die meisten anderen Staaten haben ja ähnliche oder sogar schärfere Maßnahmen ergriffen.

In einem Artikel in der Taz wird angesichts der Übersterblichkeitsstatistiken in einigen europäischen Staaten vermutet, dass das Virus schon viel mehr Todesfälle verursacht hat als bislang bekannt. Ich habe die zugrundeliegenden Statistiken aus der New York Times oben eingefügt.

Hinsichtlich der tatsächlichen Infektionszahlen und damit auch der tatsächlichen Sterblichkeit des Virus (IFR) wissen wir bislang mangels repräsentativer Studien immer noch nicht viel.

Update 30.04.:

Die Grafiken habe ich erneut aktualisiert. Nun ist auch Schweden (endlich!) "über den Berg", was die täglichen Todeszahlen angeht. Es bleibt aber dabei, dass der von manchen als so erfolgreich angesehene "schwedische Weg" (ob durch Pech oder durch unkluges Verhalten oder durch eine Kombination aus beidem) bislang deutlich mehr Opfer gekostet hat als in den Nachbarländern und auch als in Deutschland. Canada hat nun (auf Bevölkerung berechnet) ebenfalls recht eindeutig Deutschland überholt. Falls es nicht zu einer "zweiten Welle" kommt, ist Deutschland dann (durch Glück oder durch kluges Verhalten oder durch eine Kombination aus beidem) in diesem Neun-Nationen-Vergleich am besten davon gekommen. Natürlich gibt es jetzt Viele, die meinen, sie hätten schon immer gewusst, dass ein Lockdown gar nicht nötig sei, weil das Virus ja gar nicht soo gefährlich gewesen sei. Ja, hinterher kann man das immer behaupten. Auch das ist aus der Kriminologie bekannt: Erfolgreiche Prävention lässt sich schwer nachweisen und wird auch selten gelobt.

Hier ein aktuelles Interview, das ich der Bayerischen Staatszeitung gegeben habe: Interview vom 28.04..

Update 6.5.2020:

Ich habe das mit shinyapps erstellte Diagramm sowie das von Kevin Drum aktualisiert. Es ist nun erkennbar, dass die (tägl.) Todeszahlen in Spanien, Frankreich, Italien, UK, Schweiz,  Deutschland und (eingeschränkt) Schweden mittlerweile deutlich rückläufig sind. In  Canada und USA zeigt sich zwar auch eine gewisse "Plateaubildung", aber noch kein so deutlicher Rückgang (Diagramme von Kevin Drum). In den kumulierten Todeszahlen (pro Bevölkerungseinheit) bis heute steht Deutschland unter den neun verglichenen Staaten am besten da, auch Canada hat inzwischen deutlich mehr Tote (auf Bevölkerungsgröße berechnet) zu beklagen (shinyapps-Diagramm)

Da jetzt in allen Staaten gewisse "Lockerungen" der vorher unterschiedlich massiven Einschränkungen vorgesehen sind, wird sich wohl über kurz oder lang der bislang eigenwillige "schwedische Weg" überall durchsetzen. Ob und wie sich das auf die Sterberaten auswirkt, muss dann beobachtet werden. Wegen der immer noch deutlich unterschiedlichen Testkriterien (wer, wann und wo wird getestet) halte ich die Todesraten immer noch für einen besseren Vergleichsmaßstab. Aber auch hier ist weiterhin wegen der unterschiedlichen Zuordnung eines Todesfalls zur Ursache "COVID-19" Vorsicht geboten. Auch wenn inzwischen zeitlich etwas überholt, lasse ich auch die Statistiken zur Übersterblichkeit aus der New York Times noch stehen.

Meine Interpretation, dass es nach wie vor - trotz vorhandener Testkapazitäten für repräsentative Stichprobentests - selektive (und nicht unbedingt überall gleich ausgeführte) Testkriterien sind, die zu einem Test führen, die das wirkliche Infektionsgeschehen nicht wiedergibt, wird vom RKI aktuell bestätigt (Quelle: Tagesschau):

Das Robert Koch-Institut teilte vergangene Woche auf Anfrage mit, nicht unmittelbar in die Testungen involviert zu sein. Es lege lediglich die Kriterien fest, bei denen Ärzte einen Corona-Test vornehmen sollen. Bisher war die Linie, dass nur Personen getestet werden sollen, die grippeähnliche Symptome haben und gleichzeitig Kontakt zu einem Infizierten hatten. Von dieser Linie ist das RKI inzwischen abgewichen. Jetzt sollen auch Patienten "bei kleinsten Symptomen" getestet werden, wie Wieler auf einer Pressekonferenz mitteilte.

Gleichzeitig hält das RKI aber an einem "strategischen Testen" fest, da ein wahlloses Testen wenig bringe. Zu einem strategischen Testen gehöre es aber auch, gezielt in Alten- und Pflegeheimen und in Krankenhäusern zu testen, so Wieler.

Anmerkung: Was viele empirisch forschende Wissenschaftler fordern, ist natürlich kein "wahlloses" Testen, sondern Studien an Stichproben, die insgesamt ein repräsentatives Bild des Infektionsgeschehens in Deutschland ergeben, also nicht nur Gangelt oder München abbilden. 

Hier noch ein Zitat des Bloggers Kevin Drum, der auf einen Vergleich der Infektionszahlen der US-Bundesstaaten diese Antwort findet:

 I continue to think this is probably highly misleading since different states have vastly different testing regimes. If, say, New York is testing 1 percent of its population and Florida is testing 0.1 percent, then New York will overwhelm the total regardless of who’s going up and who’s going down. Likewise, as testing becomes more widespread, looking at cases over time becomes unreliable even within a single state. The case rate can look like it’s skyrocketing just because we’re testing far more people.

Update 8.5.2020

Ich habe die Diagramme aktualisiert (Datenstand 6.5./7.5.).

Zu erkennen ist nun, dass die Todeszahlen in UK trotz Verlangsamung des Zuwachses über die von Italien hinaus gehen, und die Zuwächse in Schweden, Kanada und USA nur zögerlich bzw. nicht stabil nach unten gehen. Deutschland steht weiterhin unter den neun verglichenen Staaten ziemlich gut da, die täglichen Todesfälle durch corona sind auf ein recht niedriges Niveau gesunken, tödliche Infektionen sind also in Deutschland vergleichsweise selten geworden. Man kann das m.E. durchaus den Maßnahmen zuschreiben, wobei unklar ist, welche Maßnahmen genau den Effekt ausgelöst haben, welche Bedeutung der Zeitpunkt der Maßnahmen hat und wie hoch daneben der Anteil von "Glück" bzw. "Pech" ist, also welche Rolle auch der Zufall spielt (etwa ob wegen ihrer Alters- und Gesundheitsstruktur besonders vulnerable Gegenden oder Institutionen betroffen sind oder nicht).

Erfreulicherweise ist jetzt von örtlichen Kolleg-inn-en eine weitere repräsentative Studie geplant, die im Landkreis Tirschenreuth stattfinden wird. In Bayern würden dann immerhin zwei solche Studien durchgeführt werden, neben der Metropolenstudie in München auch eine in der dünner besiedelten Oberpfalz.

Update 09.05.2020

1. Gingen die Infektionszahlen schon zurück, bevor die Maßnahmen greifen konnten?

Schon oben (Update vom 24.04.) habe ich auch die Thesen meines Regensburger Kollegen Kuhbandner diskutiert. Ich stimme ihm zu (bzw. er mir), dass die Infektionszahlen selbst nicht zur Einschätzung der wahren Lage taugen: Je mehr man testet, desto mehr findet man, soweit unser übereinstimmednes Fazit. Er hat dazu in seinem Artikel auf Telepolis (25.04.) ein anderes Beispiel gebracht, das aber auch sehr anschaulich ist: Bei einer bestimmten Anzahl  im Garten versteckter Ostereier, werden umso mehr gefunden, je mehr Zeit man den Suchenden einräumt. Es wäre unsinnig, aus der gefundenen Anzahl auf die tatsächliche Anzahl der versteckten Eier zu schließen. Wenn man jeden Tag mehr Zeit einräumt und mehr Eier findet, folgt daraus nicht, dass jeden Tag mehr Eier versteckt gewesen seien.

Kuhbandner versucht dann in einem weiteren Schritt aus der Testanzahl auf die wahre Steigerung der Infektionszahlen (im Dunkelfeld) zu schließen, und kommt zum Ergebnis, die tatsächlichen Infektionszahlen seien schon rückläufig gewesen, bevor die Maßnahmen überhaupt greifen konnten. Und da folge ich ihm nicht mehr: Das Dunkelfeld hat seinen Namen nicht umsonst. Es ist eben dunkel. Und aus meiner kriminologischen Erfahrung weiß ich, dass Schlussfolgerungen aus dem Hell- auf das Dunkelfeld methodisch höchst problematisch sind, auch wenn man versucht, die Verzerrungen des Hellfelds irgendwie in den Griff zu bekommen. Man ist dann nämlich darauf angewiesen, dass diese Verzerrungen (hier: Testkriterien und deren Anwendung) gleichförmig bleiben, so dass man sie statistisch auch über einen längeren Zeitraum hinweg herausrechnen kann.  Das weiß auch Kuhbandner und er versucht diese Gleichförmigkeit der Testkriterien zu reklamieren, doch hat er meines Erachtens dabei dreierlei verkannt:

a) Zwar mag das RKI die immer gleichen Selektionskriterien anwenden WOLLEN, wann wer getestet wird, aber ob dies (insbesondere bei Ausweitung der Testkapazitäten) tatsächlich in derselben Strenge eingehalten wird, erscheint mir sehr fraglich. Die Kapazitäten sind regional unterschiedlich und selbstverständlich wird das Signal ("wir sind knapp" oder "wir haben ausreichend Kapazitäten") von den Ärzten, die einen Test vor Ort vornehmen, so verstanden, dass sie ihr Ermessen, wann hinreichend Symptome vorliegen, entsprechend steuern sollen und dies auch können. Vergleich zur Kriminologie: Auch unter den bundesweit gleichen Kriterien für einen Anfangsverdacht finden wir deutlich unterschiedliche Praxen des polizeilichen Vorgehens zwischen versch. Bundesländern und erhebliche Stadt/Land-Unterschiede, ganz zu schweigen von örtlichen Unterschieden, sogar im selben Landkreis.

b) Anders als Kuhbandner annimmt, haben sich die Kriterien, wann wer wo getestet wird, auch aus Sicht des RKI gewandelt. Insbesondere werden inzw. auch sehr viele Menschen getestet, die beruflich ein höheres Infektionsrisiko tragen, ganz ohne Symptome.

c) Symptome werden nicht von Überwachungsgeräten, Robotern, Drohnen oder ähnlichem festgestellt, sondern von den betroffenen Menschen selbst. D.h. es hängt sowohl das Meldedatum als auch die Meldung überhaupt davon ab, ob jemand die Symptome bei sich selbst als Corona-verdächtig einschätzt, ob er einen schnellen Draht zu seinem Hausarzt hat, ob er seine Familie und Kollegen damit behelligen möchte etc., insgesamt von vielen Faktoren, die wir aus der Kriminologie als "Anzeigebereitschaft" kennen und die individuell sehr verschieden sein können (und damit meine ich wörtlich SEHR). Ich würde vermuten, dass zumindest zu Beginn die Angst Viele dazu getrieben hat, schon bei leichtem Husten ihren Hausarzt zu nerven mit Testforderung. Mit Symptomen, die früher niemanden überhaupt zum Arztbesuch gebracht hätten. Inzwischen aber mag diese Sorge bei Vielen einer anderen gewichen sein (ich müsste dann in Quarantäne, kann ich mir das leisten, meiner Familie zumuten?).

d) Es werden nicht nur anzeigebereite  Menschen mit Symptomen getestet, sondern auch - in unterschiedlichem Maße - Kontaktpersonen derselben. Und das bedeutet, auch hier hängt es stark davon ab, wie viele solcher Kontaktpersonen jemand hat und an wie viele er sich erinnert. Auch das ist nicht irgendwie vergleichbar mit einer Zufallsstichprobe. Die Rate zwischen symptomatisch Infizierten und ihren Kontaktpersonen kann sogar erheblich von Woche zu Woche verschieden ausfallen.

Soweit meine Einwände. Aus den methodisch unrichtig ermittelten Infektionsdaten kann man mE nicht korrektere Daten errechnen. Es KANN so sein wie Kuhbandner schließt, es kann aber auch ganz ANDERS sein.

2. Noch ein paar Bemerkungen  zur Kritik an den Maßnahmen und  an der politischen Bewältigung der Krisensituation überhaupt:

Dass es keine  Tests an repräsentativen Stichproben gibt, habe ich im obigen Beitrag seit dem 29. März angemahnt. Inzwischen gibt es einige wenige solcher Studien, die nun auch von immer mehr Wissenschaftlern gefordert werden.

Und ich habe hier einige andere wissenschaftliche Kritik zitiert und besprochen, soweit ich meinte, dass diese etwas beitragen können mit ihren Erkenntnissen. Aber ich weiß, ich bin weder Virologe noch Epidemiologe, noch bin ich politischer Entscheidungsträger. 

Zur BILD-Schlagzeile:  Deutschlands "klügste Corona-Experten": Was ich überhaupt nicht ernstnehmen kann, ist die klugscheißerische Art, mit der selbsternannte Experten, die selbst nicht im geringsten in der Position sind, für Tote verantwortlich gemacht zu werden, NACH den Maßnahmen deren Überflüssigkeit konstatieren oder so tun, als hätten sie es immer schon besser gewusst und sich dafür von der BILD-Zeitung oder von Reichsbürger-YouTube-Sendern feiern lassen. Das ist für einen Wissenschaftler (gleich welchen Fachgebiets) unverantwortlich und peinlich.

Update 11.05.2020

Die Regionalisierung der Gegenmaßnahmen und deren Orientierung an 50 Infektionen pro 100.000 Einwohner ist theoretisch eine gute Idee, doch hinkt die praktische Umsetzung an mehreren Stellen:

a) die gemessenen Infektionszahlen (also "positiv Getestete"), an denen sich die Gegenmaßnahmen orientieren sollen, sind - wie schon oben ausgeführt - keine empirisch zuverlässigen Daten. Zudem ergibt sich insbesondere bei Menschen, die in einem Landkreis wohnen, in einem anderen (oder in einer Stadt) arbeiten, ein Zuordnungsproblem. Eigentlich müsste solch eine positiv getestete Person zweimal gezählt werden.

b) da die Landkreise sicherlich nicht interessiert sind daran, dass gerade ihr Landkreis und die darin befindlichen Firmen/Restaurants/Hotels betroffen sind von erneuten Schließungen, wird niemand dort auf eine häufigere Verdachtstestung achten, eher im Gegenteil: die Leute werden eher nicht ermuntert sich testen zu lassen, quasi ein "nudge" in die falsche Richtung, weil zu viele positiv Getestete im Landkreis "bestraft" werden.
Auch das kennen wir in der Kriminologie: Man braucht es den Bürgern nur ein bisschen schwerer zu machen, ihre Strafanzeige bei der Polizei zu erstatten, schon werden weniger Delikte angezeigt.

c) Der Hauptunterschied (Bevölkerungsdichte) zwischen Stadt und Land bleibt unberücksichtigt. Für Städte mit ihrem sehr beweglichen Bevölkerungen (man denke nur an den öffentl. Nahverkehr) ist daher das Maß 50 pro 100.000 möglicherweise zu hoch angesetzt, um durch Gegenmaßnahmen einen größeren Ausbruch noch zu verhindern.

Allerdings ist auch die Reproduktionszahl (für ganz Deutschland) kein besserer Maßstab, denn damit werden regional sehr hohe Verbreitungszahlen ausgeglichen durch niedrigere anderswo. Und die Reproduktionszahl beruht ebenfalls auf den positiv Getesteten und eben nicht auf den tatsächlichen Infektionszahlen. Immer wieder muss darauf hingewiesen werden: Die Erhebung dieser Daten entspricht NICHT den anerkannten Methoden empirischer Forschung.

Zu den Schlachthöfen: Wie oben schon zitiert: In den USA sind bereits 115 Fleischfabriken von Ausbrüchen betroffen (Quelle). Es ist nicht anzunehmen, dass dort Rumänen und Bulgaren beschäftigt sind. Es spricht mehr dafür, dass es nicht die "Reservearmee" ist, sondern die Arbeitsbedingungen, unter denen die Arbeiter tätig sind, die eine Infektion begünstigen. Man muss hier vorsichtig sein, nicht fremdenfeindlichen Klischees Vorschub zu leisten.

Eine andere Form spezifischer Schutzmaßnahmen anhand des individuellen Risikos schlagen Schrappe et al. vor, hier (researchgate-Link). Ich möchte dies hier verbreiten, weil Schrappe et. al. (u.a. auch der Rechtsmediziner Püschel) vom selben argumentativen Ausgangspunkt wie ich aus einen anderen Weg einschlagen.

Update 19.05.2020

Ich habe die Diagramme zum Vergleich von neun Staaten hinsichtl. ihrer Todesrate wieder aktualisiert.

Mittlerweile ist deutlich, dass Schweden sich bezüglich der Häufigkeit der Todesfolge den französischen Ergebnissen  annähert und UK denen von Spanien. Schweden hat, auf die Bevölkerung berechnet, mittlerweile etwa viermal so viele Sterbefälle zu beklagen wie Deutschland und die Schere geht weiter auseinander. Ob sich dies bis zum Ende der Pandemie in einigen Jahren wieder ausgleicht, wie manche annehmen, halte ich für fragwürdig. Trotz aller Unsicherheit würde ich feststellen, dass sich Schweden im Moment NICHT eignet als Modell, wie mit dem Virus umgegangen werden sollte. Allerdings nähern sich die europäischen Staaten (einschl. Deutschland) ja nun derzeit dem schwedischen Modell an. 

Auch in der Übersicht von Kevin Drum zeigt sich, dass sich Schweden, neben USA und Canada, auch bei der Reduzierung der tägl. Todesfälle bislang deutlich schwerer tut als die anderen sechs Staaten im Vergleich.

Die Frage, ob die verschieden starken Maßnahmen (Schulschließung, Versammlungsverbote, Restaurantschließung, private Quarantäne) Erfolge bringen, steht nun im Mittelpunkt erster Forschungsprojekte. Eine erste Veröffentlichung in den USA besagt, dass vor allem die Restaurantschließungen und die Privatquarantäne ("shelter-in-place") effektiv gewesen seien, Schulschließungen aber nicht! Das sind erste Zahlen, die sicherlich noch mit etlichen Fragezeichen verbunden sind. Aber wenn sich dies bestätigt, könnte das ein gutes Signal geben für Schulöffnungen auch in Europa.

Jetzt erst entdeckt, aber seine Kritik geht in eine ganz ähnliche Richtung wie ich sie oben formuliert habe: David Spiegelhalter (Statistiker, UK) im Interview.

Update 25.05.

Die Kurven von Kevin Drum habe ich neu hochgeladen, die Daten bei shinyapps werden leider seit dem 14. Mai nicht mehr aktualisiert, so dass sie auf diesem Stand verblieben sind.

Alle neun betrachteten Staaten sind bei den täglichen Todesziffern nunmehr weit unter ihrem jeweiligen Höchststand, allerdings mit erheblichen Unterschieden. Von den Gesamtzahlen liegt die Rate in diesem neun-Staaten-Vergleich in DE bei 100 pro Million der Bevölkerungszahl. Aufsteigend von hier aus sind es in CA mittlerweile 170/Million, in CH 224/Million, in den USA 295/Million, in SWE 399/Million, in FRA 421/Million, in Italien 546/Million, in UK 557/Million und in ESP  610 pro Million der Bevölkerung. Während sich in Deutschland wahrscheinlich keine Übersterblichkeit im Vergleich zu vergangenen Jahren ergibt, wird sich COVID-19 ab der dreifachen Todeszahl auch in der Jahresstatistik der Sterbefälle deutlich zeigen.

Der relative bisherige "Erfolg" in Deutschland beim Umgang mit dem Virus kann zu einem guten Teil auf glücklichem Zufall beruhen, aber sehr wahrscheinlich haben auch die Maßnahmen zur Kurvenverflachung gewirkt. Die Gegenargumente, die ich dazu bisher gelesen habe, sind wenig plausibel. Welche von diesen Distanz-Maßnahmen geeigneter waren und welche eher überflüssig oder übertrieben, wird man allerdings - wenn überhaupt - erst später genau ermitteln können. Dass diese Maßnahmen auch Kollateralschäden haben, v.a. wirtschaftliche, aber auch gesundheitliche, kann nicht bestritten werden. Dass diese "tödlicher" seien als das Virus selbst, erscheint mir aber derzeit wenig glaubhaft.

Eine von Epidemiologen/Virologen anfangs als sehr wichtig eingestufte Maßnahme, die Komplettschließung von Schulen und Kindergärten, gerät allerdings zunehmend in die Kritik. Die Infektion selbst ist für Kinder und Jugendliche wenig gefährlich und die Auswirkungen der befürchteten Verbreitung auf andere Familienmitglieder, insbesondere Großeltern, lässt sich möglicherweise mit anderen Maßnahmen verhindern. So jedenfalls die mittlerweile mehrfach publizierte Auffassung, wie - ebenfalls - Kevin Drum zusammenstellt. Leider wurde ausgerechnet in Schweden(!) die Chance versäumt, das Realexperiment (geöffnete Schulen) zu studieren. Wenn man dort geforscht hätte, wüssten wir jetzt alle mehr.

Update 29.05.

Die neuen Diagramme bei Kevin Drum zeigen, dass hinsichtlich der Todeszahlen die (mglw. nur erste, hoffentlich zugleich letzte) Welle der Pandemie in mehreren der neun Staaten vorüber ist, nämlich in Deutschland, Frankreich und Italien. Spanien und die Schweiz werden von Drum nicht mehr aufgeführt, gehören aber ebenfalls dazu.

Auch wenn die Zahlen zurückgehen, ist die Welle noch nicht "vorbei"  in Schweden, UK, USA und Kanada. Schweden hat nun berechnet auf die Bevölkerungszahl ebenso viele Tote wie Frankreich und wird womöglich noch die italienischen Zahlen erreichen, das ist besonders bitter für den "schwedischen Weg", der von manchen auch für Deutschland vorgeschlagen wurde. Wie schon mehrfach gesagt: Es war sicherlich auch Glück bzw. Pech dabei, aber die in Deutschland (noch gerade rechtzeitig) ergriffenen Maßnahmen haben mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Anteil daran, dass es hierzulande bisher glimpflich ausgegangen ist.

In den beiden neu hinzugenommenen Staaten Brasilien und Kolumbien steht die Welle (bei den Todesfällen) offenbar noch bevor.

Update 05.06.

1. Dunkelfeldtestung in New York City

Eine Dunkelfeldstudie in New York (Zufallsstichproben von 15.000 Personen an Supermärkten) mit COVID19-Antikörpertests zeigt, dass die Infektionsrate in New York State bei ca. 12% der Bevölkerung liegt, in New York City bei 20 %, d.h.  etwa 10mal so hoch wie die Zahl der positiv Getesteten. Anhand der ebenfalls verfügbaren Exzess-Todesfälle in New York City (23.000) haben die Forscher daraus eine IFR (Infection Fatality Rate) von 1,4 % ermittelt, also ca. 1,4 % der Infizierten erkrankten mit tödlichem Ausgang. Da hinsichtlich der Zahlen eine gewisse Unsicherheit anzunehmen ist (z.B., dass die Exzess-Todesfälle nicht nur COVID19 Infizierte betreffen), wird man für NYC aber wohl von einer tatsächlichen IFR zwischen 1 und 2 % ausgehen können. Berücksichtigt man nur die "offizielle" Todesziffer in NYC (13.000) läge die IFR bei 0,75 %.

2. Stand der "Welle" der Sterbezahlen in den verglichenen Staaten

Anhand der wiederum aktualisierten Grafiken von Kevin Drum lässt sich sagen: Der Eindruck von letzter Woche setzt sich fort:

Die Staaten Italien, Frankreich und Deutschland  haben im Hinblick auf die täglichen Sterbezahlen die Welle der Pandemie "überstanden" (tägl. nur noch 2 oder weniger pro Million der Bevölkerung), bei den absoluten Zahlen steht DE mit 100 pro Million in diesem Vergleich ziemlich gut da, Italien und Frankreich hat es aufgrund der viel höheren Sterbezahlen im März und April mit  560 und 433 pro Million viel härter getroffen, aber auch dort sind die täglichen Sterbezahlen inzwischen auf ziemlich niedrigem Niveau.

Offenkundig noch nicht vorbei ist die Welle in Staaten, die auch aktuell noch relativ hohe tägliche Sterbeziffern aufweisen:

Schweden (ca. 4 pro Million tägl. hat bei den abs. Zahlen mit 450 pro Million inzwischen auch Frankreich überholt)

Kanada (ca. 3 pro Million tägl, liegt absolut inzwischen bei 200 pro Million),

UK (ca. 5 pro Million tägl., inzwischen absolut mit 600 pro Million deutlich mehr als Italien!) und

USA (ca. 3 pro Million tägl., liegt absolut bei 325 pro Million)

Trotz der schwierigeren Ausgangsbedingungen sieht es momentan so aus, als ob es auch in Brasilien und Kolumbien gelingen könnte, die Sterbezahlen gering zu halten.

Update 08.06.2020

1. Dunkelfeld-Panel-Studie in Lübeck

Die Elisa Studie in Lübeck hat nun erste Ergebnisse publik gemacht: 

Von den 3000 Probanden, die sich seit Beginn der Lockerungen immer wieder testen ließen, ist niemand positiv getestet worden, berichtet der NDR. Schlussfolgerung: Lockerungen einschl. Öffnung von Schulen und KiTas seien in Schleswig Holstein nun angezeigt.

2. Ein detaillierter Bericht von Robert Werner im Blog regensburg digital betrachtet die Lage in Alten- und Pflegeheimen. Immerhin die Hälfte (europaweit wohl noch mehr) der Corona-Sterbefälle seien in diesen vorgekommen. Die genauere Untersuchung und der Schutz der Menschen seien hier sträflich vernachlässigt worden.

 

Update 11.06.2020

1. Maskenpflicht sinnvoll oder überflüssig bis schädlich?

Während hierzulande insbesondere der Virologe Streeck die Maskenpflicht kritisiert, weil die Menschen oft falsch und unhygienisch mit der Maske umgingen

Die Leute knüllen die Masken in die Hosentasche, fassen sie ständig an und schnallen sie sich zwei Wochen lang immer wieder vor den Mund, wahrscheinlich ungewaschen. Das ist ein wunderbarer Nährboden für Bakterien und Pilze.

, wird die Maskenpflicht von einer in Jena durchgeführten Studie  und einer anderen auf dem Schiff USS Theodore Roosevelt , als sinnvoll ausgewiesen:

Mask use is the most effective countermeasure by far, followed by social distancing and avoiding common areas.

M.E. ist auch der psychologische Effekt der Maske nicht zu unterschätzen. Sie signalisiert anderen, das Virus ist noch da!

2. Vergleichszahlen von neun Staaten: Immer noch Sorgen in vier Staaten

Die Daten vom 9.6. in den Diagrammen von Kevin Drum. Brasilien hat er durch Argentinien ersetzt, wo aber - angesichts der Todesraten - das Virus offenbar noch ganz am Anfang ist oder durch Distanzmaßnahmen bereits in seiner Gefährlichkeit eingehegt werden konnte. Mexiko hingegen hat bei noch stark steigenden Todeszahlen  Deutschland in den absoluten Zahlen bereits überholt. Immer noch sorgenvoll kann man nach UK, Kanada, Schweden und USA blicken, denn nach wie vor werden von dort höhere Sterbeziffern gemeldet. 

Update 15.06.2020

1. Die Diagramme von Kevin Drum (Datenstand 13.06.) zeigen wenig Neuigkeiten. Nach wie vor registrieren die vier schon oben genannten Staaten (USA, UK, SWE und CAN) täglich einige Tote. Inzwischen ist auch der Datenstand von shinyapps wieder aktualisiert und zeigt die Todesfälle pro 100.000 Bevölkerung der (usprünglichen) neun Staaten im direkten Vergleich. Auch hieran lässt sich an den weiter steigenden Todeszahlen der Unterschied zwischen den fünf Staaten, bei denen kaum noch Todesfälle registriert werden und den o.g., bei denen dies weiterhin der Fall ist, gut erkennen.

2. Die Diskussion darum, ob die Maßnahmen ("Lockdown") übertrieben waren bzw. sind, reißt indessen nicht ab. Ich empfehle dazu folgende (kostenfreie) Lektüren:

a)  Coronavirus: Should We Aim for Herd Immunity Like Sweden?

And What Can Countries like the US or Netherlands Learn from It? von Tomas Pueyo (9. Juni)

b) The Effect of Stay-at-Home Orders on COVID-19 Cases and Fatalities in the United
States von Fowler/Hill/Levin/Obradovich (13. April)

 

Update 19.06.2020

Die Neuinfektionen v.a. in einem Schlachtbetrieb zeigen, dass das Virus auch in Deutschland längst nicht verschwunden ist und soziale Distanz weiterhin sinnvoll ist. Für die Verbreitung gerade dort sind wohl in erster Linie die geringen Temperaturen, die nicht ausreichende Lüftung, die Enge und die wegen der Maschinen notwendig  laute Kommunikation verantwortlich, in zweiter Linie die beengte Wohnsituation der dort arbeitenden Menschen. Da das Virus keine Grenzen oder Nationalitäten kennt, ist die Aussage, dass es deren Herkunft sei, schlicht vorurteilsbehaftete Fremdenfeindlichkeit, die im Falle von Politikern von eigenen Fehlern ablenken soll.

Hinsichtlich der täglichen Todesziffern ist es mit Blick auf die Diagramme insbesondere in Schweden nach wie vor nicht gelungen, diese auf ein Mindestmaß zu verringern; inzwischen sind die Zahlen bezogen auf die Bevölkerung dort etwa fünf Mal so hoch wie in Deutschland und nähern sich den Todesziffern in Italien.

Während sie in USA ebenfalls noch nicht beruhigend niedrig sind, erscheinen die Aussichten jetzt in Kanada und UK etwas besser als vor ein paar Tagen.

Bislang hat sich die Strategie "Hammer and Dance", also mehrwöchige Schließungen ("Lockdown") mit erzwungener Distanz zur Ausbremsung der Infektion mit anschließender Nachverfolgung und Kontrolle konkreter Ausbrüche in den meisten Weltregionen als einigermaßen erfolgreich gezeigt.

Update (22.06.2020):

1. Schweden weiterhin hintendran

Die Diagramme oben habe ich aktualisiert. Inzwischen liegen von den sieben Staaten, die von Anfang an von Kevin Drum beobachtet wurden, beim Tagesdurchschnitt der Sterbezahlen alle unter dem Wert von zwei pro Million, mit einer Ausnahme: Schweden. Das ist eine traurige Nachricht für die nach wie vor betroffene Bevölkerung Schwedens und auch eine bittere Nachricht für diejenigen, die meinten, Schweden könne eine Art Vorbildrolle einnehmen für einen weniger beeinträchtigenden Umgang mit der Pandemie.

2. Warum schneidet Deutschland so gut ab?

Kevin Drum hat vor einigen Tagen in seinem Blog auch diese Frage gestellt:

Does anyone know of a really good article that explains the German miracle? Did they adopt different countermeasures than, say, France and Belgium? Did they adopt them earlier? Did everyone in Germany take them more seriously? Or what? It’s not just that they’ve had the best response to the pandemic; they’ve had the best response by light years among large countries. There are other countries that have also done well (Denmark, Norway, Austria, Greece, Switzerland), but they’re all a fraction of the size of Germany.

In der Kommentarspalte dort finden sich einige interessante Bemerkungen (aus der Außenperspektive auf Deutschland) und auch einige Links auf spannende Einschätzungen, z.B. diese hier. Manche machen die "ruhige Hand" der Bundeskanzlerin verantwortlich, andere das den Deutschen eigentümliche Vertrauen in Autoritäten und allg. Gehorsam (etwa bei der Maskenpflicht). Ich denke, es war  neben der Rechtzeitigkeit der Distanzmaßnahmen das  relativ effektive Tracing von Kontaktpersonen und Glück. Ja, Glück war auch dabei.

 

Update (30.06.2020)

Bei den aktualisierten Diagrammen von Kevin Drum zeigt sich jetzt, dass  Kanada auch nur noch ein Minimum an neuen Todesfällen (pro Million der Bevölkerung) registriert. Weiterhin stagnieren aber die USA, UK und SWE bei ca. zwei Toten pro Tag pro Million der Bevölkerung.

Bayerns Ministerpräsident hat jetzt angekündigt, dass sich demnächst jede/r freiwillig testen lassen kann, also unabhängig von Symptomen. Dass nach wie vor - trotz der vorhandenen Kapazitäten - kein repräsentatives Panel in regelmäßigen Abständen getestet wird, halte ich für sehr fragwürdig.

Von der Münchener Dunkelfeldstudie, die Mitte Juni Ergebnisse vorlegen sollte, ist immer noch nichts zu hören.

Update 2.7.2020

Eine Diskussion in den Kommentaren aufgreifend:

Ich habe oben in meinem Ausgangsbeitrag angeführt, warum sich die Infektionszahlen für Vergleiche nicht eignen. Daran halte ich nach wie vor fest. Bei dem Problem mit diesen Zahlen geht es zwar AUCH um die Anzahl der Tests, aber das ist keineswegs der einzige Grund, warum diese Vergleiche nicht sinnvoll sind, noch weniger natürlich, wenn man sich daran macht, bei diesen Werten auch noch Wachstumsraten auf vier Stellen hinter dem Komma zu berechnen.

Auch wenn man die unterschiedliche Anzahl der Tests kontrolliert, kann das keine sinnvollen Vergleiche ergeben, denn es kommt ebenso sehr darauf an, WER und WO getestet wird, also welche Verdachtsmomente/Symptome im jeweiligen Land einen Test auslösen. Hier gibt es starke Unterschiede sogar innerhalb einer Region oder eines Staates, die zu Verzerrungen der Ergebnisse im Zeitverlauf führen, erst Recht beim Vergleich zwischen Staaten. Dabei ist insbesondere auch die Dynamik zu berücksichtigen, mit der die Testkapazitäten ausgebaut und gesteuert wurden und werden.

Ich habe im obigen Beitrag dann begründet, warum die Anzahl der Todesfälle (pro Bevölkerungseinheit in einem Land) ein besseres Maß für die relative Betroffenheit durch das Virus ist. Auch hier gibt es natürlich einen Einfluss der Tests, aber bei den schwereren Fällen von COVID19 ist die Verzerrung geringer als im Feld insgesamt.

Natürlich kann man jetzt daran gehen und auch die Todeszahlen mit der Anzahl der Tests im jeweiligen Land in Beziehung setzen, die unterschiedliche Anzahl der Tests also "kontrollieren". Das ist zwar insofern nicht zwingend, weil die Anzahl der (positiv getesteten und dann) Verstorbenen weitgehend unabhängig davon ist, wie viele aus der gesunden Bevölkerung man außerdem  gestestet hat, aber sei es drum, hier die Reihe. 

Verglichen werden Deutschland, seine neun Nachbarländer  und sechs weitere westl. Staaten mit vergleichbarer Infrastruktur
geordnet nach Todesfälle pro Million (TpM), die folgende Zahl ist gebildet aus den TpM unter Kontrolle der Testanzahl pro Million, die Zahl in Klammern zeigt die "Rangordnung" nach Berücksichtigung der Testhäufigkeit. Die Rohdaten stammen vom Worldometer heute:

  1. Tschechien 33 TpM, 0,63 (3.)
  2. Polen 39 TpM, 0,95 (4.)
  3. Österreich 78 TpM, 1,11 (5.)
  4. Dänemark 105 TpM, 0,56 (1.)
  5. Deutschland 108 TpM, 1,54 (6.)
  6. Luxemburg 176 TpM, 0,57 (2.)
  7. Schweiz 227 TpM, 3,28 (8.)
  8. Kanada 228 TpM, 3,12 (7.)
  9. Niederlande 357 TpM, 9,91 (14.)
  10. USA 395 TpM, 3,76 (9.)
  11. Frankreich 457 TpM, 21,76 (16.)
  12. Schweden 532 TpM, 10,43 (15.)
  13. Italien 575 TpM, 6,38 (12.)
  14. Spanien 607 TpM, 5,18 (11.)
  15. Großbritannien 647 TpM, 4,55 (10.)
  16. Belgien 842 TpM, 7,79 (13.)

 

 

 

 

 

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1813 Kommentare

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Das Überschreiten der Grenzwerte kann doch auch  zu neuem Lockdown führen.

Viele Vertreter von Wirtschaftsbetrieben jammern doch jetzt schon und rufen nach Scholz und Co. deswegen.

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Diese 11.832 Fälle fallen dann aus für die Pflege und weitere medizinische Betreuung, auch noch der Hochbetagten und werden selber dann zu Fällen, die medizinisch zu behandeln wären. Ist aber alles sowieso zu teuer hier in Deutschland, denn in Schweden kommt man ja auch nur mit Millionen wegen Covid-19 aus, die können das auch ganz billig machen, so lauten ja Dr. Sponsels Ausführungen, die er nie  geändert hatte.

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Ihre Kritik, sehr geehrter Herr Dr. Sponsel, 05-19    17:04 Uhr, am Statistikwahn kann ich ja nachvollziehen, aber Ihren Wahn zum Kapitalismus nicht. Richtig ist freilich, dass mit der Vorgeblichkeit von Sozialstaat breiteste Kreise von Wahl-Günstlingen des Politbetriebes geschmiert werden, und dazu auch noch eine Besorgnisindustrie.  Wer bezahlt den Spökes? Die nachwachsende Generation. 

Bei Corona-Bonds zahlen aber nicht alle der europäischen, nachwachsenden Generationen in den EU-Staaten in gleichem Maß.

Da kommt ja dann auch noch der Schuldenschnitt hinterher, oder "too big to fail".

Aber nicht schon jetzt verraten .....

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Was will der Herr aus Erlangen  eigentlich bezüglich weiterer Maßnahmen und baldiger Lockerungen von Maßnahmen zu Covid-19 nun sofort durchführen in den einzelnen Kreisen, Städten, Regionen, Bundesländern?

Was sagen ihm dazu seine Wachstumsraten?

Nichts, denn das war zu erwarten.

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Dr. Sponsel schrieb am Di, 2020-05-19 um 17:04 Uhr:

Was ist am wichtigsten? Betroffene, besonders hochaltige mit Vorerkrankungen und sie Betreuende (medizinisches Pflegepersonal). Diese beiden Gruppen sind alle und fortlaufend konsequent zu testen und zu schützen.

Die  "hochaltigen mit Vorerkrankungen" sind also nun unter Umständen jahrelang streng zu isolieren zu ihrem Schutz, damit sie nicht infiziert werden können von Pflegern, oder Angehörigen, oder Ärzten, oder von allen anderen Menschen, die ihnen nahe kommen können, solange sie nicht geimpft werden, wobei es ja auch noch keine Impfstoffe gibt.

Und das sagten dem Herrn Dr. Sponsel seine berechneten Wachstumsraten, die überall andauernd sinken und seine Zielkorridore ebenfalls erreicht haben.

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Kommt es morgen in Hamburg auch wieder zu neuen Infektionen, dann sinken immer noch die sponselschen Wachstumsraten, wenn es nicht ganz tolle wird mit den neuen Infektions-Zahlen in Hamburg.

Denn bei der aktuellen Gesamtzahl von 5.042 an Infektionen sind ziemlich viele Neuinfektionen ja möglich, die sponselschen Wachstumsrate jedoch wird trotzdem weiter sinken.

Bei Herrn Sponsel war die erste Infektion in Hamburg am 27. 02., die "wrsInf" hatte am den 18.05. den wert von 0,1053.

Das sind 81 Tage. Bei 82 Tagen am nächsten Tag dürfen es dann schon 5.601 Infizierte für den gleichen Wachstumsraten-Wert werden, das wären von einem Tag auf den nächsten Tag immerhin 559 zusätzliche Infizierte.

Ein paar hundert also nur zusätzlich Infizierte in einem einzigen Tag lassen die sponselsche Wachstumsrate jedoch weiter sinken.

Weitergerechnet noch 6 Tage für zusammen 7 Tage kommt man dann auf 11.702 Infizierte, innerhalb von 7 Tage ein Zuwachs von 6.660 für das Gleichbleiben der "wrsInf".

Hamburg hat inzwischen ca. 1,85 Millionen Einwohner, also 18,5 mal einhunderttasusend 100.000.

Die 6.660 Zuwachs geteilt durch 18,5 ergibt 360, das ist also schon weit über der alten Obergrenze von 50 Infektionen innerhalb von 7 Tagen pro 100.000

Mit Zuwächsen darunter innerhalb der nächsten 7 Tage würde die "wrsInf" des Herrn Sponsel jedoch weiter sinken, die Hälfte davon als 3-4faches der alten Obergrenze würde ja auch garnicht auffallen auf den tollen Diagrammen beim Herrn Sponsel aus Erlangen.

Alles dann wohl okay nach seinen eigenen Ausführungen, die er ja nie geändert hatte, aber gleichbleibender Unsinn wird nicht zum Sinnhaften, ganz im Gegenteil.

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Ich hatte die erste "zulässige" Erhöhung noch nicht in die 7 Tagessumme eingerechnet, wird sie eingerechnet, sind es nach 7 Tagen etwas weniger, nämlich insgesamt 10.532 Infizierte und ein Zuwachs von 5.490 zu den 5.042 heute noch gemeldeten beim RKI. Geteilt durch 18,5 wären es immer noch 296, auch sehr weit über der alten Obergrenze.

Jedem empfehle ich zur Kontrolle diese einfache Rechnung: ln 10.532 / (81+7) = 0,10525, das war ja exakt die "wrsInf", nur 7 Tage vorher.

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Hamburg und Neuseeland nun noch jeden Tag weiter beobachten, denn da zeigt sich der sponselsche Unsinn aktuell und mit den echten, gemeldeten Zahlen ja besonders gut.

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"Corona auf Schlachthöfen

Fleischfabriken als Virenschleudern

Bundesweit entwickeln sich Schlachthöfe zu Corona-Hotspots. Dafür verantwortlich gemacht werden vor allem die prekären Arbeits- und Unterbringungsbedingungen der Beschäftigten.

    Die Arbeiter stammen zum größten Teil aus Osteuropa und sind häufig mit Werksverträgen über Subunternehmer beschäftigt. Sie werden oft auf viel zu engem Wohnraum mit anderen untergebracht und in Kleinbussen zur Arbeit gefahren. Die jetzt geltenden Abstandsregeln sind so nur schwer einzuhalten. Auch in den Fleischbetrieben arbeiten sie meist zu nah beieinander." [Frontal 21, 18.05.2020]

            Was lernen wir daraus: Wenns ums Geld (Kapital) geht, ist alles viel weniger streng. Unmöglich!

Die Globalisierung erhöht den Wettbewerb und drückt auf die Wettbewerber, das ist doch auch nichts Neues, auch nicht für Sozialisten.

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Aktuelle-Lage-19.05.2020 in den Bundesländern: Alle Wachstumsraten sinken weiter.

Nach dem Bundeswahlleiter gibt es in Deutschland 107 kreisfreie Städte und 294 Landkreise, so dass vom RKI insgesamt 401 Regionen differenziert erfasst werden. Von diesen 401 Regionen haben zwei die Obergrenze 50/7Tage in Bayern überschritten. Das ergibt eine Rate von 0.50%, also nicht einmal 1%, was den Corona Scharfmachern und Berufskatastrophiererern nicht gefallen dürfte. Sie lechzen geradezu nach einer neuen Welle. Die tatsächliche Obergrenzen-Lage stellt sich am 19.05.2020 wie folgt dar:

  • 61.0 nach 82.8, 66.7, 66.7, 55.2 Lkr Coburg (Bayern), informativ: Lkr Lichtenfels 26.9 nach 29.9
  • 54.4 nach 54.4 Straubing kreisfreie Stadt (Bayern)
  • 45.7 nach 47.7, 53.7, 53.7, 54.6 Lkr Straubing-Bogen (Bayern)
  • 32.0 nach 43.8, 52.0, 46.9, 49.9 Lkr Greiz (Thüringen)
  • 29.2 Rhein-Sieg-Kreis
  • 28.5 nach 33.8, 44.5, 35.6, 46.3 Lkr Sonneberg (Thüringen)
  • 25.5 nach 36.4, 47.7, 57.7 Lkr Coesfeld (NRW), informativ Heinsbergkreis 26.3 nach 25.2

Alle Wachstumsraten sinken weiter mit einer Präzision und Plausibilität, die im größten sozialen Feldexperiment aller Zeiten ihresgleichen sucht. Im einzelnen sind ergaben sich bei den Bundesländern folgende Wachstumsraten für Infizierungen:

  • Baden-Württemberg (0.1243 nach 0.1257),
  • Bayern (0.0941 nach 0.0949),
  • Berlin (0.1111 nach 0.1125),
  • Brandenburg (0.1034 nach 0.1048),
  • Bremen (0.0881 nach 0.0890),
  • Hamburg (0.1040 nach 0.1053),
  • Hessen (0.0784 nach 0.0790),
  • Mecklenburg-Vorpommern (0.0771 nach 0.0780),
  • Niedersachsen (0.1166 nach 0,1180),
  • NRW (0.1251 nach 0.1266),
  • Rheinland-Pfalz (0.1058 nach 0.1071),
  • Saarland (0.1026 nach 0.1040),
  • Sachsen (0.1096 nach 0.1110),
  • Sachsen-Anhalt (0.0783 nach 0.0794),
  • Schleswig-Holstein (0.0989 nach 0.1001),
  • Thüringen (0.1016 nach 0.1028).
  • Deutschland insgesamt (0.0857 nach 0.0867).

Es wäre ja auch völlig unverständlich, wenn angesichts der drastischen Maßnahmen, die Wirkungen sich nicht in den Wachstumsraten zeigen würden. SozialwissenschaftlerInnen sind allerdings von solch überzeugenden Ergebnissen nicht verwöhnt: dass Realität so nachvollziehbar messbar ist und sich in den Wachstumsraten so klar und deutlich darstellt.

Auch seriöse Sozialwissenschaftler hüten sich jedoch vor fachfremden Stümpereien und kennen den Alterstarrsinn und dementielle Erscheinungen, auch Uneinsichtigkeit und unangmessene Versuche, durch Ignoranz und Negationen sich die Welt so zurechtzulegen, dass sie weiter in das eigene, simple Schema passt.

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Hamburg mit 0 Veränderung übrigens bei den Infektionen, jetzt auch beim RKI so publiziert, aber Sponsels angebliche "Kenn-Zahl" für Hamburg sinkt weiter.

So kann man sich in Erlangen, außerhalb der dortigen Universität, also noch in die eigene Tasche lügen.

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Ich begreife es doch schon längst, dass Ihre, von Ihnen ja  so hochgejazzte "Kennzahl" "wrsInf" keine Relevanz für das aktuelle Infektionsgeschehen hat und auch kein Maßstab für den Erfolg oder Mißerfolg spezieller Maßnahmen oder Lockerungen inzwischen ist.

Das ist vielleich für Sie noch interessant, der Sie ja an diesen Schmonzes immer noch glauben.

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Dr. Sponsel schrieb am Mi, 2020-05-20 um 16:02 Uhr:

Interessant, dass Sie selbst das nicht begreifen.

Hätten Sie auch mal konkrete Einwände, oder Gegenreden, also Ansätze eines Diskurses, statt in Ihrer Mottenkiste nach Stereotypen und Textbausteinen zu kramen, die sich nur wiederholen, Herr Dr. Sponsel?

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Was folgt denn nun zwingend für die Tagespolitik, wenn eine sponselsche Zahl "wrsInf" einen sponselschen "Zielkorridor" erreicht hat, darauf aber könnte ein Dr. Sponsel doch mal antworten, wegen:

a) Ankündigung: Kritik der Reproduktionszahlschätzung durch das RKI.

b) Alle Wachstumsraten sinken weiter mit einer Präzision und Genauigkeit, die nach wie vor erstaunt. Denn schließlich sind es real-empirische Zählungen des größten sozialen Feldexperiments aller Zeiten in Deutschland, das die Wirkungen der Maßnahmen so interpretierbar und schlüssig berechnet. 

c) Alle Wachstumsraten sinken weiter, wie den aktualisierten Schaubildern auch eindrucksvoll entnehmen ist. Sie zeigen, dass das größte soziale Feldexperiment, das in Deutschland je stattgefunden hat, in seinen Auswirkungen präzise, klar und nachvollziehbar zu "messen" (schätzen ist angemessener) sind.

d) Berücksichtigt man, dass es sich hier um Verarbeitungen von real-empirischen Werten (Fallzahlen)  handelt, so erstaunt mit welcher Präzisison, Kontinuität und Plausibilität die Wirkungen der Maßnahmen des größten sozialen Feldexperiments aller Zeiten das Geschehen abbilden.

e) Betrachtet man sich etwa die Wachstumsraten für Infizierungen in  Deutschland (G5), so steigen die Wachstumsraten nachdem sie vom 14.2. bis 26.2. gefallen waren bis zum 21.03.2020 an, also über drei Wochen, bevor sie dann fortlaufend fallen, weil die Maßnahmen wirken. Die Wachstumsraten bilden die Realität ab.

f) Es wäre ja auch völlig unverständlich, wenn angesichts der drastischen Maßnahmen, die Wirkungen sich nicht in den Wachstumsraten zeigen würden. SozialwissenschaftlerInnen sind allerdings von solch überzeugenden Ergebnissen nicht verwöhnt: dass Realität so nachvollziehbar messbar ist und sich in den Wachstumsraten so klar und deutlich darstellt.

Auch meine Kinder bildeten mit ihrem frühe Gekrakel auf Papier die von ihnen wahrgenomme Realität ab.

Das war jedenfalls entwicklungspsychologisch interessant zu sehen, aber die sponselschen Diagramme mit den sponselschen Wachstumsraten aus sachlichen Gründen nicht, nur aus psychologischen Gründen höchstens.

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Nun versuchte ich Ihnen sogar oft noch Brücken zu bauen, Herr Dr. Sponsel, und korrigierte selber auch mal eingebaute Fehler, denn niemandem fällt doch ein Zacken aus einer Krone deswegen.

Aber ich sehe schon, auch das hat nichts bewirkt bei Ihnen.

Dann soll es eben so sein.

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Coronakrise: Tagesaktuelle Fallzahlen - Reproduktionszahl bei 0,91

Aktualisiert: 20.05.20 10:03

https://www.fr.de/panorama/bundesrepublik-deutschland-ort28486/corona-coronavirus-deutschland-rki-zahlen-aktuell-reproduktion-urlaub-studie-zr-13762762.html

Pandemie-Statistiken   US-Bundesstaaten sollen Daten zu Corona-Tests manipuliert haben

20. Mai 2020, 10:13 Uhr Quelle: ZEIT ONLINE, AP, ale

https://www.zeit.de/politik/ausland/2020-05/pandemie-statistiken-corona-daten-us-staaten-manipulation

DA sind auch wieder teilweise aktuelle Zahlen enthalten.

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Daten beim RKI:

https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html

https://experience.arcgis.com/experience/478220a4c454480e823b17327b2bf1d4/page/page_1/

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Darin auch: "RKI-Chef wehrt sich gegen Kritik"

Nicht ohne jede Selbstkritik, denn das zeichnet seriöse Wissenschaftler auch aus!

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Übrigens gab und gibt es keine einzige Epidemie / Pandemie auf dieser Welt, bei der die sponselsche Wachstumsrate nicht ab einer gewissen Zeit nur noch sinkt, das ist so wegen der Mathematik, gegen die auch Herr Sponsel nicht ankommt.

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Bei der sog. Spanischen Grippe gab es geschätzt max. 100 Millionen Tote um 1920, ich schätze sogar mal großzügig, die ganze Weltbevölkerung war damals infiziert, also ca. 2 Milliarden Menschen vor mehr als 36.500 Tagen.

https://de.wikipedia.org/wiki/Spanische_Grippe

Die heutige sponselsche Wachsrumsrate "wrsInf" beträgt dann ln 2.000.000.000 / 36.500 = 21,42 / 36.500 = 0,0006!

Nach 2 Jahren, also um 1922 und nach 730 Tagen war die damalige sponselsche Wachsrumsrate "wrsInf" = 21,42 / 730 = 0,03!

Nach nur 1 Jahr wäre "wrsInf" = 21,42 / 365 = 0,059 damals gewesen!

Soviel sagen die sponselschen Wachstumsraten in der Realität also aus, Gegenmaßnahmen oder keine oder welche, das spielt dann doch überhaupt keine Rolle mehr nach einer relativ kurzen Zeit / Tageszahl, wenn jemand auf diese Zahlen schauen würde. Nur macht das keiner, der bei klarem Verstand noch ist.

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Wer meint,  mit der "Spanischen Grippe" seien aber heute ja alle Menschen infiziert und auch alle, die von 1920 bis heute jemals gelebt hatten, der kann ja auch mal ganz großzügig von 1 Billion Infizierten ausgehen, heute lebt der 125-igste Teil noch davon.

ln (1 Billion) = 27,63, das ändert also wirklich fast nichts an den so wunderbaren und auch enorm eindrucksvollen sponselschen Wachstumsraten "wrsInf".

Ich versichere übrigens, dass "Wachsrumsraten" kein Freudscher Versprecher war, weil ich kein Nordlicht bin mit einer Affinität zu diesem Gebräu aus Zuckerrohr!

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Und noch etwas (zwar off topic), Herr Dr. Sponsel, zum sog. "Josephspfennig" auf Ihrer Website:

Wenn die Zinsen jedes Jahr entnommen werden, dann addieren sich die jährlichen Zinsen, das ist schon korrekt, Zinseszinsen gibt es nicht! Die Kaufkraft allerdings wäre schon noch zu berücksichtigen, die man damals mit Pfennigbeträgen in den vielen Jahren seit unserer Zeitrechnung noch hatte.

Durch den Euro und die Inflation ist 1 Pfennig vor 20 Jahren doch mehr Wert als heute 1 Cent, siehe:

https://fredriks.de/hvv/kaufkraft.phpOder hier:https://www.altersvorsorge-und-inflation.de/euro-rechner.phpDaraus:1.000 DM vom Jahr 2000 entsprechen 691,77 Euro vom Jahr 2020 Vielleicht lässt die Moderation das trotzdem stehen, weil ja doch informativ, nicht nur für reine Zahlenfreunde.

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Da stimmt wieder die Formatierung nicht und ich wollte ja noch weiter machen:

Vor 40 Jahren (1980) entsprachen 1.000 DM  heute EUR 1.177,28.

Und da war 1 Pfennig mehr wert als heute 1 Cent.

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"Kliniken fehlt immer noch Schutzausrüstung

Nach wie vor fehlt in den Kliniken Schutzmaterial. Das zeigt eine aktuelle Umfrage des MB, an der vom 29. April bis 10. Mai insgesamt 8700 Mitglieder teilgenommen haben. 38 Prozent der Befragten gaben an, dass Schutzausrüstung fehlt.

„Das ist besonders erstaunlich, weil die Welle ja nicht so ausgeprägt war“, sagte Johna. Das Ergebnis der Umfrage widerspreche zudem den Aussagen von Bundesgesundheitsminister Jens Spahn (CDU), so die MB-Chefin. ..."

https://www.aend.de/article/205999

 

Ein Diskurs oder ähnliches wird von Dr. Sponsel also nicht gewünscht, allen Lippenbekenntnissen vorher zum Trotz.

Seine eigene Website lagert er hierher auch noch aus, auch dort lässt er aber keine Kommentare zu.

Der Herr schreibt, was er so denkt, alles andere zählt also nicht.

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Nach Dr. Sponsels endlosen Monologen und Aufzählungen zum sog. Dieselskandal kam ein neues Thema im März ja wie gerufen:

Dipl.-Psych. Dr. phil Sponsel kommentiert am Mo, 2020-03-30 11:29

Gast schrieb:

Die These, daß die bisher veröffentlichten Zahlen "überhaupt nichts" aussagen, trifft meiner Meinung nach nicht zu.

...

Stichproben zu nehmen und zu veröffentlich wäre zwar wesentlich aufschlussreicher und aussagekräftiger als die bisherigen Statistiken, aber die bisherigen Statistiken sind besser als wenn man gar keine Zahlen hätte.

So sehe ich es auch. In der Influenzaberichterstattung arbeitet das Robert-Koch-Institut übrigens mit sog. "Exzessschätzungen" (wenn auch oft recht widersprüchlich und unzulänglich). Aber dass die Epidemiologie seit Jahrzehnten nicht in der Lage ist, ordentliche Methoden und Maßzahlen vorzulegen, ist ein Armutszeugnis.

Und nun will er es ja der ganzen Welt noch zeigen, er hat die ordentlichen Methoden und Maßzahlen für die ganze Epidemiologie mit seinen sponselschen Wachstumsraten in einem Taschenbuch der Mathematik gefunden.

Oh je, was müßte da eine professionelle Supervision noch alles aufarbeiten!

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Aber wie immer ein Faktencheck mit Zitat:

1 Definition

Die Epidemiologie ist die Lehre von der quantitativen Erforschung der Faktoren, die Gesundheitszustände beeinflussen. Als Teilgebiet der Medizin untersucht sie vor allem die Verteilung von Krankheiten und Risikofaktoren in einer Bevölkerung und die damit zusammenhängenden Variablen. Das entsprechende Adjektiv heißt epidemiologisch.

2 Hintergrund

Epidemiologie ist heute primär Teil der Gesundheitswissenschaften und beschäftigt sich mit der quantitativen Erforschung von Gesundheitsrisiken von Gesellschaften. Die Epidemiologie ermöglicht zum Beispiel Aussagen über die Häufigkeit bzw. Seltenheit einer Erkrankung in einer Population in Abhängigkeit von Ernährungsgewohnheiten. Ursprünglich ging es vor allem um die Erforschung von Infektionskrankheiten einer Bevölkerung.

3 Methoden

Der Epidemiologe bedient sich überwiegend statistischer Methoden und entwickelt unter anderem mathematische Modelle, welche die Ausbreitung von Epidemien simulieren können.

Beispiele für epidemiologische Modelle sind:

4 Teilgebiete

Quelle:  https://flexikon.doccheck.com/de/Epidemiologie

Herr Dr. Sponsel träumt doch, noch sehr freundlich ausgedrückt.

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Corona-Daten der Bundesländer     So stark gehen die Fallzahlen zurück

Mittwoch, 20. Mai 2020

mit:

Ø neue Fälle /
7-Tage-Inzid.

Und mit Grafiken zu: Tägliche Neuinfektionen seit dem 23. März 2020

https://www.n-tv.de/panorama/So-stark-gehen-die-Fallzahlen-zurueck-article21792540.html

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Professor Müller schreibt (im Update vom 19.05.2020):

"Eine erste Veröffentlichung in den USA besagt, dass vor allem die Restaurantschließungen und die Privatquarantäne ("shelter-in-place") effektiv gewesen seien, Schulschließungen aber nicht! Das sind erste Zahlen, die sicherlich noch mit etlichen Fragezeichen verbunden sind."

Michael Meyer-Hermann vom Braunschweiger Helmholtz-Zentrum kommt in seinem Modell zu einem gegenteiligen Ergebnis, wie er bei Markus Lanz sagte:

"Die Öffnung von Kitas und Schulen ist epidemiologisch gesehen ein höchst riskantes Spiel."

Nachzulesen auf: https://www.waz.de/kultur/fernsehen/markus-lanz-studie-zu-lockerungen-erstaunt-mit-ergebnis-id229160414.html

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Vielen Dank, Herr Kolos. 

Es war auch meine Ausgangsbasis (und die der bisherigen Epidemiologen), dass die Infizierungsrate in den Schulen besonders problematisch sei. Die Rechenmodelle, die versuchen, das Infektionsgeschehen zu modellieren, sind eher "abstrakte" Modelle. Die Untersuchung, die ich verlinkt hatte, geht den anderen Weg, nämlich von den tatsächlichen Maßnahmen auszugehen und deren "impact" im Infektionsgeschehen zu überprüfen. Dass dies den Rechenmodellen bezüglich der A´Schulen widerspricht, erscheint mir bemerkenswert, auch wenn ich davon abraten würde, daraus unmittelbar Konsequenzen zu ziehen.

Besten Gruß

Henning Ernst Müller

Ich war von dem Ergebnis der US-Studie auch zunächst einmal sehr überrascht und weiß im Nachhinein eigentlich gar nicht mehr warum. Denn wir reden hier über Maßnahmen der Gefahrenabwehr. So wäre ich sicher nicht so überrascht, wenn eine Studie belegt hätte, dass eine erhebliche Überschreitung der zulässigen Geschwindigkeit im Straßenverkehr um z.B. mehr als 40 km/h tatsächlich nur sehr selten zu Sach- und/oder Personenschäden führt. Niemand würde gleichwohl ernsthaft dann die Wirksamkeit von Geschwindigkeitsbeschränkungen in Frage zu stellen.

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Auswertung 20.05.2020 Wachstumsraten  Deutschland, seine Nachbarländer, besonders betroffene und Länder der Orientierung. Auch ein Beitrag zur Reisediskussion.

Ein Vorzug der  Methode  ist, dass sie auf alle Länder oder Regionen ungeachtet ihrer Bevöl­ke­rungszahl gleichermaßen und damit vergleichend angewandt werden kann.

  • Nachbarländer: Belgien, Dänemark, Frankreich, Luxemburg, Niederlande, Öster­reich, Polen, Schweiz, Tschechien.
  • Auswahl besonders betroffene Länder: Italien, Spanien, Vereinigtes Königreich, USA
  • Länder zur Orientierung: China, Japan, Korea, Österreich, Schweden, Singapur.  Zur Einschätzung der Parameter, insbesondere der Wachstumsraten und für ihren Ver­gleich dienten die "Blaupausen" China und Korea. Siehe bitte auch

            Lockerungsdiskussion. Größere Einheiten: Europa, Welt ohne China, Global.

Ränge nach Infizierungs-Wachstumsraten: N/A: not available: nicht verfügbar.

Rangbildung: höchste Wachstumsrate 1. Rang, niedrigste Wachstumsrate letzter Rang. Zahlenmäßig niedrigere Ränge sind also ungünstiger (man kann es auch umgekehrt machen, das ist eine Frage der sog. Polung, man muss halt mitteilen, wie man es gemacht hat).

1 Niederlande 0.1289; 2 Polen 0.1283; 3 USA 0.1207; 4 Europa 0.1143; 5 Spanien 0.1133; 6 Welt o. Ch. 0.1130; 7 Dänemark 0.1125; 8 Verein. Königreich 0.1067; 9 Deutschland 0.10604; 10 Österreich 0.10599; 11 Italien 0.1058; 12 Belgien 0.1031; 13 Luxemburg 0.1023; 14 Tschechien 0.0996; 15 Frankreich 0.0975; 16 Schweden 0.0940; 17 Schweiz 0.0922; 18 Singapur 0.0872; 19 Global 0.0814; 20 Korea (Süd) 0.0783; 21 Japan 0.0757; 22 China 0.0423.

Ränge nach Aktiven (=Infizierte - Tote - Geheilte):

1 Schweden 0.1393; 2 USA 0.1270; 3 Italien 0.1260; 4 Welt o. Ch. 0.1193; 5 Belgien 0.1115;  6 Frankreich 0.1094; 7 Spanien 0.1074; 8 Tschechien 0.1044; 9 Polen      0.1029; 10 Deutsch­land 0.0975; 11 Global 0.0965; 12 Dänemark 0.0925; 13 Singapur 0.0916; 14 Österreich 0.0839; 15 Schweiz 0.0805; 16 Japan 0.0722; 17 Korea (Süd) 0.0647; 18 Luxemburg 0.0523; 19 China 0.0095.

Ränge nach Todesfällen Wachstumsraten:

            Verein. Königreich     N/A

1 USA 0.1376; 2 Spanien 0.1312; 3 Welt o. Ch. 0.1173; 4 Schweden 0.1162; 5 Niederlande 0.1155; 6 Deutschland            0.1154; 7 Europa        0.1154; 8 Belgien 0.1130; 9 Italien   0.1088; 10 Frank­reich 0.1078; 11 Schweiz 0.0993; 12 Polen 0.0980; 13 Tschechien 0.0968; 14 Dänemark 0.0943; 15 Österreich 0.0921; 16 Global 0.0908; 17 Luxemburg 0.0700; 18 Japan 0.0685; 19      Korea (Süd) 0.0619; 20  China 0.0471; 21 Singapur 0.0400.

Ränge nach Sterblichkeitsrisiko (=Tote/ Infizierte):

Bezieht man das mutmaßliche Dunkelfeld mit ein, ist die Rate durch mindestens 10 zu dividieren, was aber nichts am unproportionalen Wachstum ändert. Die Todesursachenstatistik ist in Deutschland unzuverlässig, weil meist nicht obduziert wird, oder auch "mit" oder "durch" Corona gestorben miteinander vermischt wird.

Verein. Königreich     N/A; 1 Belgien           16.34%; 2 Frankreich 15.49%; 3 Italien 14.19%; 4 Niederlande 12.97%; 5 Schweden 12.44%; 6 Spanien 11.97%; 7   Europa  8.76%; 8 Welt o. Ch. 6.60%; 9 Global        6.58%; 10            Schweiz          6.17%; 11 USA 6.01%; 12 China 5.52%; 13 Dänemark; 4.90%; 14           Polen   4.87%; 15            Japan   4.69%; 16       Deutschland 4.56%; 17  Österreich 3.87%; 18 Tschechien 3.49%; 19 Luxemburg 2.75%; 20 Korea (Süd) 2.37%; 21 Singapur 0.07%.

Gesamtwertung: Die Wachstumsraten gehen sämtlich zurück und bilden daher die Gesamt­be­wertung in Fachwelt und Öffentlichkeit gut ab. Das  Sterblichkeitsrisiko steigt bislang un­ver­standen in einigen Ländern weiterhin unverhältnismäßig an.

            Anmerkungen Daten in tabellarischen Form mit allen Bezugsparametern hier.

 

 

Sehr geehrter Herr Sponsel,

Sie schreiben:

"Bezieht man das mutmaßliche Dunkelfeld mit ein, ist die Rate durch mindestens 10 zu dividieren, was aber nichts am unproportionalen Wachstum ändert."

Damit  wiederholen Sie den Fehler, den fast alle machen, wenn sie über das Dunkelfeld hier und anderswo reflektieren. Sie denken, wenn man einmal eine Dunkelziffer/Proportion zwischen Hell- und Dunkelfeld ermittelt oder geschätzt habe, dann könne man mit diesem Faktor einfach so weiter operieren.   Sie verstehen dann die Dunkelziffer als eine Konstante, d.h. das Dunkelfeld könne man durch eine entsprechende Rechenoperation ("durch ... zu dividieren" bzw. durch Multiplikation) aus dem Hellfeld ermitteln und dies in eienr dynamischen Entwicklung von Tag zu Tag einfach fortschreiben. Das trifft eben nicht zu, das Dunkelfeld heißt deshalb so, weil es eben "dunkel" ist und wir bei den Neuinfektionen jeden Tag einen Teil des bisherigen Dunkelfelds aufhellen, ohne zu wissen, wieviele am anderen Ende am selben Tag hinzukommen. Zwar mag man zu einem bestimmten Zeitpunkt eine etwaige Größe schätzen können, wenn man über die Schwächen der Hellfeldermittlung Bescheid weiß (in etwa: Wahrscheinlichkeit, dass bei den derzeitigen (!) Testkriterien jemand nicht getestet wird, der infziert ist), aber dies gilt dann eben nur zu diesem einen bestimmten Zeitpunkt. Und bei der Corona-Epidemie gilt dies eben nicht, weil sich die Testkapazitäten und Testkriterien ändern , ebenso wie sich auch die Gesamtzahl der Infizierten von Tag zu Tag ändert und ebenso, wie sich möglicherweise auch die Mortalität des Virus ändert.

Besten Gruß

Henning Ernst Müller

Sehr geehrter Herr Prof. Müller,

so richtig verstehe ich Ihren Fehlervorwurf nicht. Vielleicht mögen Sie ihn ja noch genauer erläutern. Damit wir nicht einaneinder vorbeireden, hier meine Definitionen:

Sterb% = Anzahl Todesfälle im Zusammenhang mit Corona (sachlich unbegründete Vereinigung von mit oder/ und durch Corona gestorben dividiert durch die Anzahl der erfassten Fälle. Diese Zahl veröffentliche ich auf meinen Seiten.

Letal% = Anzahl der Todesfälle durch Corona / Anzahl aller Infizierten, also auch einschließlich Dunkelfeld. Den Dunkelfeldfaktor habe ich mit mindestens 10 angesetzt, ich meine im Einklang mit den bisherigen Studien.

So betrachtet lautet mein Vorschlag: Ist Sterb%=10, dann ist der Schätzwert für Letal%=1.

Das andere ist: ich habe aufgezeigt, das Sterb% fortlaufend und derzeit immer noch unproportional ansteigt. Dieses Ansteigen ist unabhängig von einem beliebigen Dunkelzifferfaktor, das habe ich auch vorgerechnet. Dieses Phänomen harrt noch einer Erklärung. Ich habe dazu 11 Hypothesen, u.a. eine von Ihnen (H08) zusammengetragen.

Beste Grüße

Rudolf Sponsel

Dr. Sponsel schrieb am  Do, 2020-05-21 um 21:52 Uhr:

Bezieht man das mutmaßliche Dunkelfeld mit ein, ist die Rate durch mindestens 10 zu dividieren, was aber nichts am unproportionalen Wachstum ändert. Die Todesursachenstatistik ist in Deutschland unzuverlässig, weil meist nicht obduziert wird, oder auch "mit" oder "durch" Corona gestorben miteinander vermischt wird.

Das ist schon mathematischer Unsinn, denn die Dunkelziffer erhöht die Zahl der tatsächlichen Infizierten um den Dunkelzifferfaktor, die sponselsche Wachstumsrate " würde sich dadurch ja überhaupt nicht ändern schon rein theoretisch, wenn eine völlig homogene Dunkelziffer über die ganze Infektion in der Beobachtungsregion örtlich und zeitlich vorhanden wäre.

Das ist aber weder in einem Bundesland oder Bundesstaat, noch in diversen Staaten so!

Die sponselsche Angabe: "die Rate durch mindestens 10 zu dividieren" ist in jedem Fall aber hirnrissig.

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Herr Dr. Sponsel hat "Raten", wie "Wachstumsraten" (logarithmische)  und ander "Raten" (prozentuale) bei der Sterblichkeit mit einem Ranking, da fehlt schon eine saubere Terminologie.

Daher:

Ergänzung 1:  ..... die sponselsche Wachstumsrate "wrsInf" würde sich dadurch ja überhaupt nicht ändern .....

Ergänzung 2:

Ränge nach Sterblichkeitsrisiko (=Tote/ Infizierte):

Das hängt von Stadium der Infektion, den Gegenmaßnahmen, dem Gesundheitssystem, der Mentalität der Bevölkerung und auch von den gemeldeten Zahlen ab, die auch politische Zahlen sind,  usw., usf. ....

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Zitat aus der Website von Dr. Sponsel Sterblichkeitsrisiko:

Wenn von 100 Infizierten 10 sterben (10%), dann sollte man erwarten, dass bei 200 Infizierten 20 (10%) sterben und nicht 30 (15%) oder 40 (20%). Aber genau das scheint bei der Sterblichkeit beim Corona-Virus der Fall zu sein.

Wenn wenige Infizierte noch angemessen behandelt werden können und nicht versterben, dann sind bei vielen Infizierten auch mal schliche und personelle Kapazitäten der Behandlungen erschöpft.

Logisch!

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Weiter auf der Website des Dr. Sponse Sterblichkeitsrisiko:

Am plausibelsten erscheint mir im Augenblick HB3, aber so richtig verstanden habe ich das Phänomen bislang noch nicht. Immerhin: eine Datenbasis für weitere Überlegungen ist geschaffen.

 HB3 In beide Grundgrößen Anzahl der Infizierten und Anzahl der Todesfälle, geht Wachstum ein, also wachsen auch die Sterb%.

Wenn "beide Grundgrößen Anzahl der Infizierten und Anzahl der Todesfälle" wachsen im Lauf der Zeit, dann müssen die Quotienten als "Sterb%" nicht zwingend wachsen, die können auch sinken, gleichbleiben oder steigen (= wachsen).

Solche unlogischen Fehlschlüsse des Herrn Dr. Sponsel sind kaum mehr auszuhalten.

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Ich zitiere weiter aus der Website des Dr. Sponsel hier:

Deutschland
Ordinate oder Y-Achse: Sterb% = (Anzahl Infizierter / Anzahl Todesfälle) * 100
Abszisse oder X-Achse Zeitpunkte, hier Anzahl der Tage ab dem ersten Toten (A)

1. Fehler: Zähler und Nenner vertauscht, das ist aber nur ein kleiner Fehler!

G9 Deutschland Entwicklung der Sterblichkeitsraten mit A=2 vom 09.03. - 11.04.2020. Wie ist erklärbar, dass die Sterblichkeitsraten nicht annähernd gleichbleiben, sondern unproportional zunehmen? Wenn es ...... [Text wie schon vorher zitiert]

2. Fehler: Die gemeldeten Todesfälle sind zeitlich versetzt ja später als die ersten gemeldeten Infizierungen aufgetreten, erste Todesfälle traten bei schon realtiv hohen Infizierungszahlen auf, das machte die Sterblichkeitsrate anfänglich zwingend klein, die musste aber zwingend danach ansteigen bei diesem zeitlichen Versatz, das ist doch logisch!

3. Fehler in weiterem Text siehe schon vorher aufgezeigt!

4. Fehler: Die Abszisse ist doch viel zu kurz im Diagramm G9 bis zum 11. April, die müsste ja nun immer weiter geschrieben werden bis zum Ende dieses Jahres und noch länger, um wenigstens irgend einen Sinn für G9 noch zu ergeben, und wäre der auch noch so winzig klein!

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Immerhin: eine Datenbasis für weitere Überlegungen ist geschaffen.

Dr. Sponsel braucht jedenfalls keine Datenbasis für logische Überlegungen. Was kann er eigentlich zur Sterblichkeit eines einzigen der bisherigen Influenza-Viren sagen FÜR EINEN VERGLEICH zum Sars-CoV-2-Virus, und zwar in einer Population ohne eine schon vorhandene Immunisierung, aufgeschlüsselt nach Regionen, Staaten, Kontinenten, Altersgruppen, Geschlechtern, Ethnien, Wirtschftsformen, Kulturen, Mentalitäten, usw.?

Andere, wie das RKI und das Statistische Bundesamt DESTATIS haben jedoch schon summarische Zahlen zu Sterblichkeiten vorgelegt:

http://www.gbe-bund.de/oowa921-install/servlet/oowa/aw92/dboowasys921.xwdevkit/xwd_init?gbe.isgbetol/xs_start_neu/&p_aid=3&p_aid=50376456&nummer=6&p_sprache=D&p_indsp=6071&p_aid=2178637

Aus dem gemeinsamen Internetauftritt von RKI und DESTATIS:

Das Infor­mations­system der
Gesund­heits­bericht­erstat­tung des Bundes

Sie suchen Informationen über das Gesundheitswesen.

Wir bieten Ihnen kostenfrei über drei Milliarden Zahlen und Kennziffern in Form von übersichtlichen Tabellen. Die Online-Datenbank der Gesundheitsberichterstattung (GBE) des Bundes führt Gesundheitsdaten und Gesundheitsinformationen aus über 100 verschiedenen Quellen an zentraler Stelle zusammen, darunter viele Erhebungen der Statistischen Ämter des Bundes und der Länder, aber auch Erhebungen zahlreicher weiterer Institutionen aus dem Gesundheitsbereich.

Übersichtliche Grafiken, verständliche Texte und präzise Definitionen runden das Angebot an Gesundheitsdaten ab. Dokumentationen zu den Datenquellen, ihren Erhebungsmerkmalen, Methodiken und Ansprechpartnern enthalten zusätzliche Hinweise. Die angebotenen Gesundheitsdaten und Gesundheitsinformationen werden fortlaufend inhaltlich angereichert und regelmäßig aktualisiert.

Neben Daten aus Deutschland sind im Informationssystem auch internationale Tabellen der OECD und der WHO zu finden.

Die Informationen sind über die nebenstehenden Themen oder die Stichwortsuche zu erreichen.

Über das Informationssystem sind auch alle anderen Produkte der GBE des Bundes, z.B. der Bericht "Gesundheit in Deutschland 2015" oder die Themenhefte der GBE leicht zugänglich.

 http://www.gbe-bund.de/gbe10/pkg_isgbe5.prc_isgbe?p_uid=gast&p_aid=50376456&p_sprache=D

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Auswertung 401 Kreise nach den Angaben im Dashboard des RKI.

Die Obergrenze 50/7Tage hat am  21.05.2020 kein einziger Kreis von 401 überschritten:

  • 46.0 nach 47.2, 61.0, 82.8, 66.7, 66.7, 55.2 Lkr Coburg (Bayern), informativ: Lkr Lichtenfels 38.9 nach 26.9, 26.9, 29.9
  • 38.0 nach 37.4 Regensburg (Bayern)
  • 37.4 nach 42.7, 28.5, 33.8, 44.5, 35.6, 46.3 Lkr Sonneberg (Thüringen)
  • 30.6 nach 29.5, 32.0, 43.8, 52.0, 46.9, 49.9 Lkr Greiz (Thüringen)
  • 28.8 nach 29.5, 29.2 Rhein-Sieg-Kreis (NRW)
  • 16.4 nach 15.5,  25.5, 36.4, 47.7, 57.7 Lkr Coesfeld (NRW), informativ Heinsberg-kreis 26.0 nach 27.1, 26.3, 25.2,  
  • 14.6 nach 43.9, 54.4, 54.4 Straubing kreisfreie Stadt (Bayern)
  • 12.9 nach 47.7, 45.7, 47.7, 53.7, 53.7, 54.6 Lkr Straubing-Bogen (Bayern)

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