Corona-Zahlenvergleiche und kriminologische Dunkelfeldforschung

von Prof. Dr. Henning Ernst Müller, veröffentlicht am 29.03.2020
Rechtsgebiete: Corona3124|126656 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.)

 

Update 6.7.2020

1. Entwicklung der Todeszahlen: Weiterhin Sorge um Schweden und die USA

Ich habe erneut die beiden Diagramme oben aktualisiert. Wie sich aus dem Überblick über die neun von Anfang an beobachteten Staaten ergibt, steigen derzeit  nur noch die Todeszahlen in Schweden und in den USA erheblich an. Schweden schließt dabei zur Gruppe  der europäischen Staaten mit den schwersten Pandemiefolgen auf. Alle anderen beobachteten sieben Staaten haben bei Betrachtung der Todesziffern die Pandemie, zumindest deren erste Welle,  inzwischen hinter sich gelassen.

2. Sind die Kosten der Distanzmaßnahmen in Deutschland höher als die der Pandemie selbst ?

In Deutschland, wo die Pandemie bislang, im Vergleich zu allen andern großen Industriestaaten, relativ glimpflich bewältigt wurde, gibt es inzwischen eine  Diskussion darüber, ob nicht die  Folgen der Anti-Corona-Maßnahmen (wirtschaftlich, aber auch gesundheitlich) ebenso schlimm bzw. sogar noch schlimmer gewesen seien als wenn man keine solche Maßnahmen ergriffen hätte. Ein Kommentator zitiert dazu eine Äußerung von Brinkschulte, der meint, die Folgen der Distanzmaßnahmen würden sogar das mehrfache an Sterbeziffern der Coronapandemie selbst erreichen. Dazu meine Antwort:Selbstverständlich haben auch die Anti-Corona-Maßnahmen "Kosten", auch solche im Gesundheitsbereich. Aber dass diese die drei- bis vierfache Anzahl an Toten mit sich bringen, ist eine höchst unseriöse Spekulation, die keinerlei wissenschaftliche Grundlage hat. Wenn man statistisch Kosten (nicht nur Sterbefälle) vergleichen will, dann muss man zudem auch einbeziehen, welche unbeabsichtigten günstigen Folgen (Kollateralnutzen) die Maßnahmen hatten. Die möglicherweise für die Zeit des Lockdown zu erwartende  Zunahme häuslicher Gewalt hat auf der Gegenseite natürlich eine Abnahme öffentlicher Gewalt zur Folge. Und wenn die Wirtshäuser geschlossen sind, fallen auch Wirtshausschlägereien und Alkoholfahrten aus. Im März und im April 2020 gab es offenbar als Folge von HomeOffice und Kurzarbeit deutlich weniger Verkehrsunfälle als in den Vorjahren, im März auch deutlich weniger Verkehrsunfalltote (destatis). Zur möglicherweise gefährlichen Verschiebung notwendiger Operationen muss man auch benennen, dass viele Operationen, wie immer wieder beklagt wird, unnötigerweise durchgeführt werden und der Zeitplan bzw. -punkt für viele Operationen nicht lebenswichtig ist, etc. pp. 

Hätte Brinkschulte recht, dann müsste sich ja die durch die Distanzmaßnahmen verursachte Todesziffer in der Anzahl der Sterbefälle im Vergleich zu den Vorjahren zeigen. Zwar liegt, soweit mir bekannt, für 2020 noch keine Todesursachen-Statistik  (z.B. zu Suizid) vor, aber die Gesamttodesstatistik zeigt für Deutschland im relevanten Zeitraum keinerlei besondere Ausschläge. Die Distanzmaßnahmen haben also (im Vergleich zu anderen Ländern) in Deutschland im März und April höhere Todeszahlen durch COVID-19 erfolgreich verhindert (diese lassen sich nur in den enstpr. bes. gefährdeten Altersgruppen nachweisen), aber ganz offensichtlich haben die Maßnahmen selbst nicht relevant  höhere Todeszahlen verursacht. Nachzulesen hier: Sterbefallstatistik 2016 bis 2020, wochengenau.

3. Masketragen sinnvoll?

Hier noch ein Hinweis auf eine aktuelle Publikation von Prather et al. in der Zeitschrift Science. zum Sinn des Tragens einer Maske. Die Verpflichtung zum Maskentragen in Läden und im öffentlichen Nahverkehr wird ja derzeit in Deutschland  stark diskutiert. Die Autoren Prather et al. bestätigen, dass Masken sinnvoll sind:

Overall, the probability of becoming infected indoors will depend on the total amount of SARS-CoV-2 inhaled. Ultimately, the amount of ventilation, number of people, how long one visits an indoor facility, and activities that affect airflow will all modulate viral transmission pathways and exposure (10). For these reasons, it is important to wear properly fitted masks indoors even when 6 feet apart. Airborne transmission could account, in part, for the high secondary transmission rates to medical staff, as well as major outbreaks in nursing facilities. The minimum dose of SARS-CoV-2 that leads to infection is unknown, but airborne transmission through aerosols has been documented for other respiratory viruses, including measles, SARS, and chickenpox (4).

4. Internationale Vergleiche sind schwierig bis unmöglich

Unmittelbar zum Thema dieses Beitrags passt ein Artikel von Morris und Reuben (BBC) :Coronavirus: Why are international comparisons difficult? Sie kommen zu einem ernüchternden Fazit hinsichtlich der Vergleiche: Nichts genaues weiß man nicht....

 

Update 9.7.2020

Heute nur ein Hinweis auf einen Blog, der sich v.a. mit den juristischen, insbesondere den verfassungsrechtlichen Auswirkungen und Fragen der Corona-Krise befasst.

Hier: mitdenken! Corona-Diskurs

Und  eine pasende Veranstaltung als Webinar der Friedrich-Ebert-Stiftung am 16. Juli 2020, also heute in einer Woche. Anmeldung hier:

Webkonferenz am 16. Juli 2020: Das Grundgesetz in der Corona-Krise

 

 

Update vom 10.07.2020

1. Sterbezahlen in den USA steigen wieder

Anhand  der aktualisierten Grafik von Kevin Drum zeigt sich: Während alle der ursprünglich beobachteten europäischen und nordamerikanischen Staaten (einschließlich Schweden!) in der Todeszahlentwicklung auf einem beruhigenden Pfad sind, scheint sich in den USA die sehr hohe Infektionszahl nun auch in den Todesraten zu zeigen. Inzwischen ist die Kurve wieder auf den Stand von über 2 pro Tag pro Million gestiegen. Das ist alles andere als beruhigend.

2. Warum steigen die Todeszahlen nicht bzw. wesentlich weniger stark als die Infektionszahlen?

Sie haben sich schon einmal gefragt, warum in diversen Staaten die Infektionszahlen so stark steigen wie Anfang März oder erneut stark steigen, aber die Todeszahlen (bisher) nicht oder nicht in gleichem Maße ansteigen? Dieser Artikel von Derek Thompson erklärt einige Zusammenhänge ziemlich gut. Das meiste bezieht sich auf die Situation in den USA, ist aber übertragbar auf Europa. In Kurzfassung:

1. Der Tod wird wesentlich später registriert als die (immer früheren) positiven Tests, in den USA sind inzw. 3 - 4 Wochen normal.

2. Ausgeweitetes Testen findet mehr Fälle, findet mildere Fälle und  findet die Fälle  in einem früheren Erkrankungsstadium als noch vor einigen Monaten.

3. Der typische COVID19-Patient ist nun jünger als vor einigen Monaten - die Ältere sind weiterhin vorsichtiger, die Jüngeren haben jetzt ihr früheres distanzloses Freizeitverhalten oftmals wieder aufgenommen.

4. Die hospitalisierten Patienten sterben seltener - durch die gewonnene medizinische Erfahrung bei der Behandlung ist die Überlebenschance inzwischen höher.

5. Ein bisschen hilft der Sommer

Der Artikel ist lesenswert, wenn man die Entwicklung der Todesziffern in den westlichen Staaten verstehen will.

Update 20.07.2020

1. Todesraten im Weltvergleich, insbes. USA

Der Vergleich der neun Staaten zeigt, dass es hinsichtlich der Todeszahlen pro Bevölkerungsanzahl derzeit nur noch in drei Staaten besorgniserregende Entwicklungen gibt. In Schweden ist es bislang immer noch nicht gelungen, die Sterberate auf ein verträgliches Maß zu reduzieren, während U.K. immerhin bei etwa 1 pro Tag pro Million stabilisiert liegt. Besonders schwerwiegend sind die Verhältnisse in den USA, wo die Zahlen schon einmal wesentlich niedriger lagen und nun wieder nach oben tendieren. Das ist wohl eindeutig ein Versagen der dortigen Politik.

In einem Intervuew mit Chris Wallace, FOX, hat Trump trotzdem versucht, die USA als Staat darzustellen, der eine der besten ("one of the best")  oder sogar die beste ("the best") Todesrate habe. Der ganze Austausch beruhte auf einer Verwechslung der Todesrate berechnet auf Bevölkerungsanzahl (um die ging es eigentlich) und der Case-Fatality-Rate, die stark abhängig ist von der Anzahl der positiven Tests und deshalb für den Staatenvergleich keine Bedeutung hat. Aber: Bei keinem von beiden Zahlen liegt die USA auch nur nahe der "besten" Werte weltweit. Bei den Todesraten (um die es eigentlich ging) liegt die USA im Weltvergleich sogar mit an der Spitze. 

Klargestellt wird das Ganze hier (Link zum intercept-Artikel), Ausschnitt:

As the U.S. exceeded 140,000 dead on Sunday, Germany, which has about one quarter the population of the U.S. has suffered 9,091 deaths. What this means is that more than 100,000 Americans who have died of Covid-19 this year would still be alive today had the federal government in Washington been as successful as the one in Berlin.

2. Das Wettrennen um Medikamente und Impfstoffe

Hier eine heuet erst entdeckte Internet-Seite mit einem regelmäßig aktualisierten Tracker, welche Medikamente und welche Impfstoffe in der Entwicklung sind.

Update (29.07.2020)

Todesraten im Vergleich

Während sich die nun höheren Neuinfektionszahlen in Europa bislang nicht bei den Sterbezahlen bemerkbar machen und nun auch Schweden (endlich!) relativ niedrige Zahlen aufweist, zeigt sich in den USA deutlich eine neuer dramatischer Anstieg. Da die Kurven von Kevin Drum unterschiedliche Skalen aufweisen, sieht man nicht auf den ersten Blick, dass die täglichen Sterbezahlen (berechnet auf Bevölkerungsgröße) nun in den USA schon wieder den Wert erreicht haben, der in Deutschland als Höchststand Mitte April gemessen wurde, nämlich drei pro Tag pro Million der Bevölkerung.

Die USA weisen nun bei den kumulierten Todeszahlen pro Million der Bevölkerung im Vergleich zu Deutschland ziemlich genau den vierfachen Wert auf, Schweden bleibt mit dem fünffachen Wert (vergl. mit DE) noch knapp unter den italienischen Todesfallzahlen.

Update (30.07.2020)

Anfang des Monats habe ich hier die bis dahin kumulierten Todesfälle in Deutschland, Deutschlands Nachbarländern und den weiteren westl. Staaten, die hier seit März beobachtet werden, zusammengestellt. Das war zu einem Zeitpunkt, indem in den verglichenen Staaten die akuten Sterbefälle überall stark rückläufig waren, man also bei allen (hinsichtlich der Todesfälle) davon ausgehen konnte, dass die schlimmste Pandemie-Welle erst einmal überstanden ist. Da nun auch alle diese Staaten - unabhängig davon, wie sie im März/April mit der Pandemie zurechtgekommen sind - nunmehr in ihren Erkenntnissen, was zu tun ist, gleich viel wissen, ist der Vergleich interessant, welche Staaten denn im Juli wie abgeschntten haben in der Vermeidung von Todesfällen.

Und da ergibt sich folgendes Bild, wenn man die seit Anfang Juli hinzugekommenen Todesfälle pro Million (TpM) vergleicht:

1. Staaten, in denen (im Juli 2020) bis zu 10 TpM hinzugekommen sind:
Tschechien von 33 auf 35 TpM, also plus 2
Polen von 39 auf 45 TpM, also plus 6
Österreich von 78 auf 80 TpM, also plus 2
Dänemark von 105 auf 106 TpM, also plus 1
Deutschland von 108 auf 110 TpM, also plus 2
Luxemburg von 176 auf 186 TpM, also plus 8
Schweiz von 227 auf 229 TpM, also plus 2
'Kanada von 228 auf 236 TpM, also plus 8
Niederlande von 357 auf 359 TpM, also plus 2
Frankreich von 457 auf 463 TpM, also plus 6
Italien von 575 auf 581 TpM, also plus 6
Spanien von 607 auf 608 TpM, also plus 1
Belgien von 842 auf 848 TpM, also plus 6

Auch wenn jede/r Gestorbene eine/r zuviel ist, kann man schon sagen, dass diese Länder die COVID19-Pandemie hinsichtlich der tödlichen Folgen aktuell im Griff haben.

2. Staaten mit (im Juli 2020) deutlich mehr Todesfällen

#Es sind drei Staaten in diesem Vergleich, bei denen das im Juli nicht der Fall ist. Wer regelmäßig auf die obigen Diagramme schaut, weiß schon, welche das sind. Aber wie krass sich dies noch im Juli auswirkt auf die konkreten Sterbezahlen, hat mich selbst überrascht:

USA von 395 auf 465 TpM, also plus 70
Schweden von 532 auf 567 TpM, also plus 35
(Ver. Königreich) UK von 647 auf 677 TpM, also plus 30

Update (03.08.2020)

Die Diagramme sind aktualisiert mit Stand 1. August.

Nur in  den USA macht sich eine zweite Welle bei den Sterbezahlen deutlich bemerkbar, bislang.

In Schweden ist die tägliche Sterberate Ende Juli (endlich) auf das niedrige Niveau der anderen beobachteten europäischen Staaten gesunken.

 

Update (04.08.2020)

Zwei Berichte erregen heute meine Aufmerksamkeit:

1. Dunkelfeldstudie in Italien

In Italien wurde von Mai bis Juli eine für Italien repräsentative Dunkelfeldstudie durchgeführt, darüber berichtet heute die deutsche Presse. Hier ein Auszug (tagesschau.de):

Das Coronavirus könnte in Italien einer Studie zufolge sechs Mal stärker verbreitet sein als bekannt. Das Gesundheitsministerium und das Statistikamt Istat veröffentlichten eine Auswertung, nach der knapp 1,5 Millionen Menschen im Land Antikörper gegen das Virus entwickelt haben, wie die Nachrichtenagentur ANSA berichtet. Das entspreche rund 2,5 Prozent der Bevölkerung. In Italien leben rund 60 Millionen Menschen.

Das Ergebnis der Studie basiert auf Tests bei 64.660 repräsentativ ausgewählten Menschen vom 15. Mai bis 15. Juli - die Ergebnisse seien bis 27. Juli eingegangen. Laut den Daten der US-Universität Johns Hopkins haben sich in Italien bislang gut 248.000 Menschen mit dem Virus infiziert, mehr als 35.000 Infizierte starben.

Der Studie zufolge gibt es jedoch große regionale Unterschiede, wie ANSA weiter berichtet. In der Lombardei wurde bei 7,5 Prozent der Menschen Antikörper festgestellt, in Süditalien bei weniger als einem Prozent.

2. Langzeitfolgen von COVID19

Während die Todesfälle als wichtiger Anhaltspunkt für internationale Vergleiche herausgestellt werden, darf man nicht vergessen, dass COVID19 sich auch dadurch von einer "einfachen Grippe" unterscheidet, dass über relativ gravierende Langzeitfolgen berichtet wird. Hier ein Artikel von Reuters (3.8.20), der sich mit den Kosten der langfristigen Behandlung der Erkrankten befasst. Klingt leider nicht so optimistisch.

Update (08.08.2020)

Ich habe die Diagramme von Kevin Drum und von Shinyapps aktualisiert. In den USA scheint die Todesfallentwicklung in der zweiten Welle glücklicherweise gebremst zu sein, ca. zwei Wochen nachdem auch die Neuinfektionen dort nicht mehr steigen.

Update (18.08.2020)

1. Aus der Aktualisierung der Diagramme ergibt sich, dass die USA sich bei den Todesfällen auf dem vergleichsweise hohen Niveau von 3 pro Tag pro Million der Bevölkerung stabilisiert haben. Bei allen anderen beobachteten Staaten haben die seit zwei bis drei Wochen steigenden Neuinfektionszahlen (bisher) noch keine steigenden Todesfallzahlen nach sich gezogen. Am Ende der Kurve von Italien zeigt sich allerdings ein kleiner Zacken nach oben.

2. Dunkelfeldstudien. Die Seite des RKI, auf der Antikörper-Studien in der Allgemeinbevölkerung dargestellt werden, lohnt gelegentlich einen Blick, um die von mir seit Ende März angemahnten Forschungsergebnisse zur Ausbreitung des Virus zu evaluieren. Bislang allerdings sind dort zwar etliche Studein angekündigt bzw. werden durchgeführt, aber nur wenige haben bereits Ergebnisse publiziert. Wenn hierzu etwas Neues zu berichten ist, werde ich das tun.

3. Zu den vor vier Tagen publizierten Ergebnissen  einer repräsentativen Antikörperstudie in Kupferzell (6000 Einwohner-Gemeinde in Ba-Wü):

  • 7,7 Prozent der Kupferzellerinnen und Kupferzeller hatten positive Antikörper-Nachweise gegen SARS-CoV-2 und haben demnach die Infektion durchgemacht.
  • Im Verlauf der Studie wurden in Kupferzell keine akuten Infektionen festgestellt.
  • Bei Frauen (8,7 Prozent) wurden etwas häufiger als bei Männern (6,7 Prozent) Antikörper nachgewiesen.
  • Asymptomatische Fälle: 16,8 Prozent der Seropositiven (Personen mit positivem Antikörper-Nachweis) waren ohne typische Krankheitssymptome, 83,2 Prozent hatten mindestens eins der Symptome (Fieber über 38°C, Atemnot / Kurzatmigkeit,Lungenentzündung, Schnupfen, Husten, Schmerzen beim Atmen, Halsschmerzen, Geruchs-/ Geschmacksstörung).
  • Dunkelziffer: Durch die Studie wurden 3,9-mal mehr Infektionen nachgewiesen als bislang in Kupferzell bekannt.

Die Tagesschau bezeichnet die zuletzt genannte Dunkelziffer in der Überschrift als "hoch". Dies ist aber nicht der Fall, weil bislang von vielen auch ein Wert von bis zu 10 (also zehnmal so viele Infizierte im Dunkelfeld wie im Hellfeld) für möglich bzw. sogar wahrscheinlich gehalten wurde.

Zum Vergleich: In Gangelt (Streeck-Studie) wurde eine etwa 5fach erhöhte Zahl Infizierter im Dunkelfeld gefunden. Dazu passt auch die Quote von asymptomatischen Fällen - in Kupferzell  unter 17 % (in Gangelt 22 %), teilweise wurden ja bis zu 80% asymptomatische Fälle vermutet, dies ist deshalb so bedeutsam, weil die asymptomatisch Infizierten das Virus möglicherweise stärker verbreiten (sie fühlen sich ja nicht krank und gehen deshalb "normal" zur Arbeit, zur Schule oder ins Restaurant)

Update 20.08.2020

Belegt die geringe Sterblichkeit oder fehlende Übersterblichkeit in Deutschland (bzw. an vielen einzelnen Orten in der Welt) die Harmlosigkeit des Virus und damit die Nutzlosigkeit der Anti-Corona-Maßnahmen?

Ich habe ja schon einmal geschrieben, dass wegen der clustermäßigen Verbreitung des Virus die (fehlende) Sterblichkeit / erhöhte Todesziffer / Übersterblichkeit an einzelnen Orten nicht angeführt kann, um die Harmlosigkeit des Virus darzustellen.

Aber auch insgesamt ist in Deutschland für die erste Jahreshälfte keine Übersterblichkeit messbar, auch das habe ich bereits vor einigen Wochen festgestellt .

Eine Übersterblichkeit zeigt sich aber offenkundig in etlichen anderen Staaten Europas und weltweit (unter anderem auch in Schweden).

Nun kann man sich darüber Gedanken machen, woran es liegt, dass Deutschland von Januar bis Juni 2020 relativ glimpflich (also ohne Übersterblichkeit) davon gekommen ist (siehe schon Update vom 22.06.).

Dass es an der allg. Harmlosigkeit des Virus liegt, dürfte ausgeschlossen sein, denn an einigen Orten auf der Welt hat das Virus zu extrem hoher Sterblichkeit geführt (z.B. New York City, Region Bergamo,etc. etc.). 

Für Deutschland lässt sich anführen:

- die vergleichsweise gute medizinische Intensivversorgung in Deutschland

- die vergleichsweise rechtzeitige Reaktion durch Distanzmaßnahmen bis hin zum (allerdings begrenzten) Lockdown

- die vergleichsweise höhere Befolgungsbereitschaft der Bevölkerung jedenfalls in den ersten Wochen (soziale Distanzmaßnahmen betreffend), gegründet auf relativ hohem Vertrauen in die politische Führung

- ohnehin größere Distanz zwischen alten und jungen Menschen im Wohnbereich/Alltag, auch unabhängig von der Pandemie

- Zufall/Glück, dass es Deutschland am Anfang nicht so "erwischt" hat wie z.B. Italien, und Deutschland dann u.a. von den dortigen Erfahrungen Nutzen ziehen konnte

- hinsichtlich der Sterbeziffern über alle Ursachen hinweg, die hier für Bochum angeführt werden, haben die Anti-Corona-Maßnahmen auch anderweitigen Kollateralnutzen mit sich gebracht: weniger Verbreitung von Grippeviren, weniger Verkehrsunfälle, weniger Arbeitsunfälle

Es erscheint mir als ein (ziemlich durchsichtiges) Manöver von "Coronakritikern", die sich zudem nicht schämen, sich allfällig mit dem Begriff "Widerstand" zu schmücken, die geringe Sterblichkeit in Deutschland (oder gar in einzelnen Städten in Deutschland) als Argument dafür anzuführen, das Virus sei gar nicht gefährlich, die Maßnahmen seien völlig übertrieben gewesen etc. Sie verschweigen, dass das wahre Ausmaß der Gefahr in solchen Fällen erst nachträglich evaluiert werden kann, politische Schutzmaßnahmen vor dem Tod Vieler aber bei einer Pandemie schon frühzeitig in Gang gesetzt werden müssen, damit sie eine Chance haben zu wirken.

Eine bittere Lehre, die Boris Johnson (zunächst Verharmloser, heute hat UK immer noch mit die schärfsten Maßnahmen in Kraft)  und Donald Trump (trotz an die 200.000 Toten immer noch Verharmloser) erst spät feststellen mussten. Wobei es aus dem Januar und Februar auch viele Zitate deutscher (Gesundheits-)Politiker gibt, die das Virus damals als noch relativ harmlos und beherrschbar einschätzten.

Die fehlende Einsicht, dass auf eine potentielle Gefahr eben schon reagiert werden muss, bevor ihr Ausmaß wissenschaftlich korrekt evaluiert werden kann, ist m. E. das bestimmende Merkmal der "Widerständler".  Bei manchen ist dies offenkundig ein Problem des Intellekts, bei anderen möglicherweise politisches Kalkül. 

Zugleich verschweigen diese "Kritiker" bzw. "Widerständler", die auch von "Besorgnisindustrie" faseln, dass die geringere Sterblichkeit (in Deutschland) wahrscheinlich zu einem nicht geringen Anteil ein Erfolg gerade der Maßnahmen ist, die sie bekämpfen.

Update 16.09.

Zurückgekehrt aus dem Urlaub mit nur eingeschränktem Internetzugang habe ich soeben die Diagramme aktualisiert.

Die europäische Lage hinsichtlich der Todesfälle ist weiterhin entspannt trotz der teilweise massiv steigenden Infektionszahlen.  Letztere sind zumindest teilweise durch die wesentlich stärkere Testaktivität erklärbar. Weiterhin sind sie aufgrund verschiedener Teststrategien international wenig vergleichbar.

Das Vereinigte Königreich hat in den vergangenen Wochen seine Statistik umgestellt (böse Stimmen würden sagen: frisiert), so dass die Zahlen auch rückwirkend geändert wurden und daher nicht mehr ganz so erschreckend erscheinen.

Eine Ausnahme in Europa bildet Spanien, hier sind wieder etwas steigende Todeszahlen zu verzeichnen. Weiterhin erscheint die Lage in den USA sehr beunruhigend. Von allen Staaten, in denen ich die Todesfallentwicklung seit Ende März genauer verfolgt habe, sticht die USA - wie sich am shiny-apps-Diagramm zeigt - durch das am wenigsten erfolgreiche Krisenmanagment hervor.  Inzwischen wurde ja bekannt, dass US-Präsident Trump die Lage in den vergangenen Monaten bewusst lügend falsch dargestellt hat. Die Konsequenzen kann er nun kaum mehr weglügen.

Update 21.09.2020

Die Kommentarspalte wird demnächst vorläufig geschlossen.  Hier ist nicht die Plattform für historischen Steckenpferdthemen. Nutzen Sie dafür Ihre eigenen Internetplattformen. Schon gar nicht wird hier Ewiggestrigen eine Plattform geboten.

 

 

 

 

 

 

 

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3124 Kommentare

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Diese Journalisten des RND in Sachen Corona sind auf Zack! Endlich macht Online-Zeitungslesen wieder mal Freude!

Weiter so.

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VBDA 202008051939:

Vorschlag Nr. 6: Aufhören mit Verharmlosen und Verzerren durch abwegige Spielereien, wie mit unsinnigen Wachstumsratenrechenwert-Artefakten und nicht weniger unsinnigen Prozentrang- und Ampel-Artefakten.

Denn da bereits sehr früh nach den ersten Infektionen in Heinsberg-Gangelt in NRW und vorher schon in Bayern und Österreich eine Clusterbildung mit Super-Spreading-Events angenommen wurde, hätte auch jeder logisch denkende und informierte Bundesbürger nach den Bildern aus Italien und Frankreich sich darüber im Klaren sein müssen, diese pandemische Infektion hat das Potential schwere Krankheits-Verläufe und grosse volkwirtschaftliche  Schäden zu bewirken, und viele Opfer zu fordern. Die Spanische Grippe am Ende des 1. Weltkriegs und ihre Opferzahlen waren ja bereits im Grossen und Ganzen bekannt gewesen.

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Daher kann auch mit grösster Gelassenheit weiteren AKK-Verlautbarungen aus Erlangen (!) entgegengesehen werden, denn Fakes sind ja leicht erkennbar für Informierte, aber sie bedürfen der Erwiderung und der Widerlegung.

In diesem Sinn

Ein Gast

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Ich schreibe hier nichts, was nicht jeder selber überprüfen kann, oder was ich noch auf einen Eid nehmen könnte.

Schauen Sie sich bitte die täglich gemeldeten Infektionen in MV mal selber hier an im Graphen:

https://de.wikipedia.org/wiki/COVID-19-Pandemie_in_Mecklenburg-Vorpommern

Jeder Balken steht für einen Tag. Selbst in den Monaten März/April sind alle kumulierten 7-Tagewerte aus täglichen Einzelwerten kleiner als 220 geblieben.

Bei einer Population von rund 1,608 Millionen ist jede 7-Tage-Inzidenz in MV daher kleiner als 13,7 geblieben, aktuelle Zahlen stehen auf der bereits verlinkten RKI-Seite und sind beim Abruf in diesen Minuten am 06.08.2020 um 10:39:

BRD gesamt 5,8 als Bundesdurchschnitt, MV geringe 2,8, NRW als Spitzenreiter unter allen Bundesländern 11,4, Bayern mit 5,5 liegt unter dem Bundesdurchschnitt.

NRW ist derzeit mit 11,4 nahe  an den Höchstzahlen von MV, die sogar unterhalb von 13,7 in der 1. Welle waren.

Hier sind die Zahlentabellen dazu:

https://de.wikipedia.org/wiki/COVID-19-Pandemie_in_Deutschland/Statistik#Tages-Statistik_der_gemeldeten_kumulierten_Inzidenz_nach_Bundesl%C3%A4ndern

Der Höchstwert in der Tabelle zu MV für 7-Tage ist 13, ist dort durch Differenzbildung erhältlich.

Bitte nachprüfen!

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Der Höchstwert in der Tabelle zu MV für 7-Tage ist 13, ist dort durch Differenzbildung erhältlich.

Diese 13 ist aber nicht die höchste in MV bisher jemals aufgetretene 7-Tage-Inzidenz aus den RKI-Berichten!

Das wäre nämlich ein unlogischer Fehlschluss. Wer daher die höchste in MV bisher jemals aufgetretene 7-Tage-Inzidenz berechnen will, der muss in  die absolute Fallzahlentabelle gehen und dort sich die höchsten 7-Tage-Summen suchen!

Dann stimmt die Rechnung!

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Konkretisiert für MV stimmte es sogar, denn:

Am 27.03.2020 weist die Tabelle als Fallzahl der Infektionen 259 aus, am 03.04.2020 nach 7 Tagen und 7 zusätzlich täglichen Neuinfektionen sind in der Tabelle 468 Infektionen angegeben, also +209 mehr als Höchstwert in dieser Tabelle, Population am 31.Dezember 2019 laut WP 1.608.138.

209 / 16,08138 = 12,996, oder rund 13,0, ein sehr geringer Rundungsfehler und keine Abweichung vom Wert aus der anderen Tabelle bei einer Differenzbildung erhalten.

Aber für Gesamtdeutschland (BRD) ergaben sich nicht mehr zu vernachlässigende Fehler, wenn in der "Tages-Statistik der gemeldeten kumulierten Inzidenz nach Bundesländern" Differenzen gebildet wurden und dort dann auf 7-Tage-Inzidenzen geschlossen wurde. Ein Beispiel:

Die Tabelle hört aktuell am 26.Juli 2020 auf, die letzte Differenz ist 4 vom 19.Juli 2020 und 26.Juli 2020, die Differenz davor vom  18.Juli 2020 und 25.Juli 2020 ist aber 5.

Fallzahlen am 18.Juli 2020 und am  25.Juli sind 201.372 und 204.964, Differenz 3.592, Population der BRD 83.166.711 am 31.Dezember 2019 laut WP, 3.592 / 831,66711 = 4,3190, noch gerundet auf 1 gültige Stelle ergibt dann 4, das ist also schon eine Abweichung von 5.

Die Fallzahlen am 19.Juli 2020 und am  26.Juli sind 201.574 und 205.269, Differenz 3.695, 3.695 / 831,66711 = 4,443, noch gerundet auf 1 gültige Stelle ergibt dann 4, also schon ein grösserer Rundungsfehler, aber noch 4 wie aus der anderen Tabelle gebildet.

Ist aber alles nicht tragisch zu nehmen, oder für Rote Karten, oder für Rote Ampeln geeignet, auch nicht für die ganz grosse Datenkritik, die andauernd aus Erlangen kam, denn das war Erbsenzählerei bei unwichtigen und irrelevanten Sachen, wie bei den Infektionen, und bei wichtigen, relevanten Sachen, wie den Todeszahlen, da wurde geschludert durch lediglich mal beiläufige Erwähnungen in Vergleichen.

Besten Gruss

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AKK-200805  Deutschland, Bundesländer, Kreise für den 05.08.2020: Lage wird kritischer. 3 BL PR-Ampel auf ROT.

Daten Dashboard RKI 06.08.2020. 0 Uhr = 05.08.20. PR-Ampel-WerteProzentranginfo.

Zusammenfassungen-PR-Ampeln
Zus200805:  ROT=3, GELB=5, GRÜNGELB=7, GRÜN=1 , Deutschland GELB.
Zus200804:  ROT=1, GELB=5, GRÜNGELB=8, GRÜN=2 , Deutschland GELB.
Zus200803:  ROT=0, GELB=7, GRÜNGELB=8, GRÜN=1 , Deutschland GELB.

Deutschland  1045 Neuinfektionen mit PR-Ampel nach GELB  (3. Quartil) nach PR-Ampel  nach GELB  (7. Quantil), GELB  (7. Quantil)

Bundesländer Ampel auf ROT  3
Mecklenburg-Vorpommern 18 nach 9 nach 3 Neuinfektionen mit PR-Ampel ROT (10. Quantil) nach PR-Ampel ROT (9. Quantil), GRÜNGELB (2. Quartil)
Nordrhein-Westfalen 425 nach 341, 292 Neuinfektionen mit PR-Ampel ROT (8. Quantil) nach PR-Ampel GELB (3. Quartil), GELB (7. Quantil)
Berlin 91 nach 32, 39 Neuinfektionen mit PR-Ampel ROT (8. Quantil) nach PR-Ampel GRÜNGELB (2. Quartil), GRÜNGELB (2. Quartil)

Bundesländer Ampel auf GELB 5
Bayern 205 nach 98, 123 Neuinfektionen mit GELB (7. Quantil) nach PR-Ampel GRÜNGELB(2. Quartil), GELB (6. Quantil)
Rheinland-Pfalz 49 nach 35, 40 Neuinfektionen mit PR-Ampel GELB (3. Quartil) nach PR-Ampel GELB (7. Quantil), GELB (7. Quantil)
Hessen 56 nach 55,  57 Neuinfektionen mit PR-Ampel GELB (6. Quantil) nach PR-Ampel GELB (6. Quantil), GELB (6. Quantil)
Saarland  6 nach 5, 5 Neuinfektionen mit PR-Ampel GELB (6. Quantil) nach PR-Ampel GELB (6. Quantil), GELB (6. Quantil)
Hamburg 17 nach 8 Neuinfektionen mit  PR-Ampel GELB (6. Quantil), PR-Ampel nach GRÜNGELB (2. Quartil)

Bundesländer Ampel auf GRÜNGELB  7
Schlesweg-Holstein 8 nach 22, 27 Neuinfektionen mit GRÜNGELB (2. Quartil) nach PR-Ampel  GELB (7. Quantil),  GELB (3. Quartil)
Baden-Württemberg 60 nach 59, 61 Neuinfektionen mit PR-Ampel GRÜNGELB (2. Quartil) nach PR-Ampel GRÜNGELB (2. Quartil), GRÜNGELB (2. Quartil)
Niedersachsen 52 nach 37, 67 Neuinfektionen mit PR-Ampel GRÜNGELB 2. Quartil) nach PR-Ampel GRÜNGELB 4. Quantil), GELB (6. Quantil)
Brandenburg 9 nach 9, 6 Neuinfektionen mit PR-Ampel GRÜNGELB (2. Quartil) nach PR-Ampel GRÜNGELB (2. Quartil), GRÜNGELB (2. Quartil)
Sachsen 10 nach 12, 7 Neuinfektionen mit PR-Ampel nach GRÜNGELB (2. Quartil) nach PR-Ampel nach GRÜNGELB (2. Quartil)
Thüringen 5  nach 14 Neuinfektionen mit PR-Ampel nach GRÜNGELB (2. Quartil) nach PR-Ampel nach GRÜNGELB (2. Quartil)
Sachsen-Anhalt 8 nach 2, 3 Neuinfektionen mit  nach PR-Ampel GRÜNGELB (6. Quantil), GRÜN (1. Quartil)

Bundesländer Ampel auf GRÜN  1
Bremen 2 nach 3, 5 Neuinfektionen mit  nach PR-Ampel GRÜN (1. Quartil), GRÜNGELB (2. Quartil)

Kreise: Einer von 401 Kreisen > Obergrenze: Dingolfing-Landau 231.8 nach 120.6, 123.7 (Bayern)

Anmerkung: Die Wachstumsraten für Neuinfektionen sind, sensibel und präzise wie immer, entsprechend gestiegen, auch die Verhältniszahlen der geometrischen Mittel für die Wachstumsraten der Neuinfektionen der 7-7-Periode. Das PR-Ampel-System ist eine wertvolle Ergänzung zu den Wachstumsraten und eine universelle Methode, Rohwerte statistisch einfach und vergleichbar in ihrer Ausprägung zu interpretieren (>Prozentranginfo).

Aktuelle Wellendiskussion Deutschland und seine Nachbarn zusätzlich Italien und Spanien hier.  Alle Wellendiskussionen.

Da sind wieder die aktuellen Fallzahlen und die 7-Tage-Inzidenzen:

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

Der höchste Einzelwert in MV bei den Neuinfektionen war +49, oder 3,05 Infektionen pro 100.000, bei den 7-Tage-Inzidenzen war der höchste Wert 13 während der 1.Welle. Da gab es dank guter Politik im Bund und auch in MV keine Probleme wie in Italien, Frankreich oder in dem von Sponsel hochgelobten Schweden, das hatte als Höchstwert +1.803 Infektionen an einem einzigen Tag, das sind 17,84 Infektionen pro 100.000, also 5,85-mal so viel wie in MV.

Derzeitiger Einzelwert in MV bei den Neuinfektionen ist +18, bei den 7-Tage-Inzidenzen ist der aktuelle Wert 2,8.

Höchstwert in MV bei den Neuinfektionen +49, oder 3,05 Infektionen pro 100.000, bei den 7-Tage-Inzidenzen ist der höchste kumulierte Summen-Wert 209, oder der höchste Wert ist bisher 13 pro 100.000.

Höchstwert im von Herrn Sponsel so hochgelobten Schweden bei den Neuinfektionen +1.803 Infektionen, oder 17,84 Infektionen pro 100.000, bei den 7-Tage-Inzidenzen ist der höchste kumulierte Summen-Wert bisher 7.892, oder pro 100.000 ist der höchste Wert bisher in Schweden 78,1, das ist 6,0 mal so viel wie in MV.

Herr Sponsel hat offensichtlich weder von Mathematik, noch von Statistik oder Epidemiologe, oder der Darstellung in Graphen und Diagrammen soviel Ahnung wie die meisten aller Journalisten aus der von ihm auch noch geschmähten Qualitätspresse, die inzwischen über Corona berichtet aus aller Welt, auch  die Todeszahlen nicht so unter den Tisch fallen lässt, über andere Aspekte dabei indes ebenfalls noch berichtet, ausser den rein epidemiologischen Fallzahlen.

Aber auch das bestätigt sich immer wieder.

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Wer glaubt, das Herumspielen mit einer Excel Analysefunktion Rang und Quantil wäre eine beeindruckende wissenschaftliche Leistung, der macht sehr viel Spass jeden Tag!

Ein Gast

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Herr Sponsel kommentiert am Do, 2020-08-06 um 15:33 Uhr:

Anmerkung: Die Wachstumsraten für Neuinfektionen sind, sensibel und präzise wie immer, entsprechend gestiegen, auch die Verhältniszahlen der geometrischen Mittel für die Wachstumsraten der Neuinfektionen der 7-7-Periode. Das PR-Ampel-System ist eine wertvolle Ergänzung zu den Wachstumsraten und eine universelle Methode, Rohwerte statistisch einfach und vergleichbar in ihrer Ausprägung zu interpretieren (>Prozentranginfo).

Bitte nun einen Vergleich der Bundesrepublik Deutschland mit seinem Nachbarstaat Tschechien damit in beiden Arten machen.

1.) mit Ihren Wachstumsraten für Neuinfektionen

2.) mit Ihrem PR-Ampel-System

Bekommen Sie das hin zum Beweis Ihrer Behauptungen im obigen Zitat innerhalb von 7 Tagen?

Wenn nicht, oder die Ergebnisse dieser beiden Vergleiche diese Behauptungen nicht beweisen können, dann haben Sie doch ganz unverschämt und bewusst und vorsätzlich gelogen!

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Deutschland, Bundesländer, Kreise für den 05.08.2020: Lage wird kritischer. 3 BL PR-Ampel auf ROT.

Daten Dashboard RKI 06.08.2020. 0 Uhr = 05.08.20. PR-Ampel-WerteProzentranginfo.

[...]

Deutschland  1045 Neuinfektionen mit PR-Ampel nach GELB  (3. Quartil) nach PR-Ampel  nach GELB  (7. Quantil), GELB  (7. Quantil)

Das sind die Werte der Bundesrepublik Deutschland für den Vergleich in beiden Arten mit dem Stichtag  05.08.2020, auch auf Ihrer Website dazu, Herr Sponsel.

Dieser Stichtag ist nun für den Vergleich mit Tschechien vorgegeben, das vereinfacht erheblich die Lage für Sie, denn für Deutschland WIRD NUN ALLES DABEI BELASSEN und nichts mehr muss dabei für Deutschland neu gerechnet werden.

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Da Sie ja so von Ihren beiden Methoden offensichtlich weiter vollkommen überzeugt sind, könnten Sie dafür die Luxemburger Zahlen für einen Vergleich auch berechnen, statt neu die deutschen Zahlen mit Ihren Wachstumsraten und Ihrem PR-Ampel-System, denn damit hätten Sie doch "eine wertvolle Ergänzung zu den Wachstumsraten und eine universelle Methode, Rohwerte statistisch einfach und vergleichbar in ihrer Ausprägung zu interpretieren".

7 Tage sind ja eine ausreichende Zeit dafür.

Besten Gruss

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Herr Sponsel glaubt weiter an seine eigenen Artefakte, trotz aller Widerlegungen und Gegenbeweise, jedoch hat MV noch keine wirklichen Probleme, dass dort die Kliniken jetzt schon an Überlastungsgrenzen stossen würden, die voher bei der ersten Welle solche auch nicht hatten, dank der rechtzeitig eingeleiteten Massnahmen gegen die Infektionsausbreitung, gegen die Herr Sponsel sich aber in seiner Verblendung wandte und von Billionen Kosten dafür schwadronierte, die doch Schweden mit lediglich Millionenkosten nicht hätte.

Also nichts Neues aus Erlangen, ausser wieder nur viel heisse Luft.

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Da MV immer sehr geringe Infektionszahlen bisher hatte, bleibt Sponsels PR-Ampel naturgemäss jetzt auf Rot stehen und seine Wachstumsratenrechenwerte wrs geben dem Raten aus Erlangen auch noch seinen Namen.

18 Neuinfektionen in MV jedoch ergeben erst 2,8 bei der 7-Tage-Inzidenz, kein Problem für MV.

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VBDA 202008061748:

Vorschlag Nr. 7: Die schwereren Verläufe der Covid-19-Erkrankung, die langfristigen Erkrankungsfolgen, die Todeszahlen und die gezielten Clustererkennungen und Cluster-Nachverfolgungen stehen nun an vorrangiger Stelle, auch zu Gunsten der Volkwirtschaften und der in ihr Beschäftigten.

Erforschungen des Corona-Virus und seiner Verbreitung  und seiner Dunkelziffern in der Staaten müssen weiterlaufen, natürlich auf wissenschaftlicher Basis und mit wissenschaftlichen Methodiken.

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VBDA 202008061758:

Vorschlag Nr. 8: Die wichtigen Kennzahlen der Volkswirtschaften dabei sind selbstverständlich immer die Grössen pro Kopf oder pro Kopfzahlen. Stümpereien haben da auch keine Relevanz.

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Gelegentlich darf ich darauf aufmerksam machen, dass sich hier ein inkompetenter und bösartiger multipler Troll ("Gast", "Cleverle", "Beobachter", "Archivar" ...) austobt, dessen Hauptaufgabe offenbar darin besteht, meine Arbeit zu diskreditieren. Da eine sachliche und faire Auseinandersetzung gar nicht möglich ist, ignoriere ich dessen massenhafte Posts nach dem Motto DFTT.

Genau das war sowohl theoretisch, als auch praktisch / empirisch zu erwarten von diesem Herrn aus Erlangen, dass er wieder nichts Konkretes bringen kann, ausser seinen längst bekannten Ausreden.

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Ihre Arbeit, Herr Sponsel, die Sie hier in diesem Thread präsentieren, besteht doch darin, mit Excel 2003 erhaltene Ergebnisse von RKI-Fallzahlen in Kommentaren von epischer Länge auszubreiten, die aber jeder Lesende sich auch noch auf Ihrer Website anschauen soll, was Sie durch Verlinkungen auf diese Website ja beweisen.

Das ist also ein bewiesenes Faktum.

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Wie Excel verwendet werden kann, das kann doch auch auf Youtube angesehen werden, zum Beispiel da:

https://www.youtube.com/watch?v=5nDSFiOlqzk

Siehe aber zur hier im ganzen Beck-Blog präsentierten Arbeit des Herrn Sponsel auch noch alle Kommentare des Herrn aus Erlangen.

Sammeln  von Daten aus Publikationen ist jedenfalls noch keine Wissenschaft, auch Medienumschauen sind es nicht.

Und wer nun ständig widerlegt wird, der hat doch Probleme mit seiner Arbeit, der es also an Qualität mangelt.

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VBDA 202008070110:

Vorschlag Nr. 9:

In jeder Wissenschaft bleibt es unverändert noch der gute Brauch,

aufgestellte Behauptungen sind zu belegen, zu beweisen jedoch auch.

Wer das aber verweigert, also weder will noch kann,

der ist für die  Wissenschaft nicht der richtige Mann.

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Der Herr Sponsel hat seine "Arbeit" doch längst selber diskreditiert, darauf muss nicht einmal noch extra - oder "gelegentlich" - hingwiesen werden.

Das ist ein belegtes Faktum.

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VBDA 202008070408:

Vorschlag Nr. 10:

Bei den Fakten bleiben und keine systematischen Fakes installieren.

wrs = (ln(E/A))/n ist eine Funktion dreier Variabler, ein Parameter dabei ist e, die Euler-Zahl.

Als Funktion dreier Variabler hat diese Funktion 3 partielle Ableitungen.

Bei Herrn Sponsel aus Erlangen wird A konstant belassen und zu einem Parameter.

Diese Funktion der noch verbliebenen Variablen E und n bildet E nicht mass- und relationerhaltend, also auch nicht sensibel und auch nicht präzise auf der Zeitachse ab.

Für E gleich konstant, zusammen mit A beides dann Konstante wird wrs eine Funktion von einer Variablen n und wrs = konstant / n

Der Widerspruch in sich, eine Konstante bleibt bei der Abbildung mit Sponsel-Methodik nicht mehr konstant.

Einen solchen Unsinn, wie ihn Herr Sponsel sich selber also immer noch einredet, den kann nur ein mathematischer Stümper sich eingebildet haben, und noch weiter sich einreden und anderen einreden wollen.

So ein totaler Blödsinn eines Herrn Sponsel ist also kaum mehr noch zu übertreffen.

Darauf hatte auch Cleverle schon hingewiesen.

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VBDA 202008070424:

Vorschlag Nr. 11:

Rundungsfehler von plus/minus 1 Minute - oder kleine Schreibfehler - bei Postings können selbstverständlich vernachlässigt werden, nicht aber systematische, unlogische Gedankenfehler eines angeblichen  Wissenschaftlers, der nicht bei seinen Leisten, so wie ein Schuster geblieben ist, sondern augenscheinlich von einer Hybris inzwischen geleitet wird.

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Wenn jemand  klassische psychotherapeutische Ansätze und Psychotherapeuten, die damit arbeiten, diskreditieren wollte, der kann hier sehen, wie das von Herrn Sponsel selber gemacht wird.

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Wissen Sie, Herr Sponsel, dass sich Kompetenz in Ihren Kommentaren inhaltlich und immer wieder zeigen müsste, nicht in einem Titel, der mal verliehen wurde?

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AKK-200806  Deutschland, Bundesländer, Kreise für den 06.08.2020: Lage weiter kritisch. 4 BL PR-Ampel auf ROT.

Daten Dashboard RKI 06.08.2020. 0 Uhr = 05.08.20. PR-Ampel-Werte.  Prozentranginfo.

Zusammenfassungen-PR-Ampeln

  • Zus200806:  ROT=4, GELB=7, GRÜNGELB=4, GRÜN=1 , Deutschland GELB.  (PR-Datenbasis ca.4.3.-31.07.2020)
  • Zus200805:  ROT=3, GELB=5, GRÜNGELB=7, GRÜN=1 , Deutschland GELB.  (PR-Datenbasis ca.4.3.-31.07.2020)
  • Zus200804:  ROT=1, GELB=5, GRÜNGELB=8, GRÜN=2 , Deutschland GELB.  (PR-Datenbasis ca.4.3.-31.07.2020)
  • Zus200803:  ROT=0, GELB=7, GRÜNGELB=8, GRÜN=1 , Deutschland GELB.  (PR-Datenbasis ca.4.3.-31.07.2020)

Wie man sieht sind die Prozentränge der Neuinfektionen ein außerordentlich wertvolles diagnostisches Instrument zur Einschätzung der Entwicklung; sie ergänzen die Wachstumsraten sehr gut. (Morgen wird die Datenbasis der Prozentränge erstmals überprüft).

Deutschland  1147 nach 1045, mit PR-Ampel GELB  (3. Quartil) nach PR-Ampel, GELB  (3. Quartil) nach PR-Ampel  nach GELB  (7. Quantil), GELB   (7. Quantil)

Bundesländer > Zusammenfassungen PR-Ampeln.

Bundesländer Ampel auf ROT  4

  • Nordrhein-Westfalen 444 nach 425, 341, 292 Neuinfektionen mit PR-Ampel ROT (8. Quantil) nach PR-Ampel ROT (8. Quantil), PR-Ampel GELB
  • (3. Quartil), GELB (7. Quantil)
  • Hessen 158 nach 56, 55,  57 Neuinfektionen mit PR-Ampel ROT (9. Quantil) nach PR-Ampel GELB (6. Quantil), PR-Ampel GELB (6. Quantil),
  • GELB (6. Quantil)
  • Hamburg 44 nach 25, 17, 8 Neuinfektionen mit PR-Ampel ROT (8. Quantil) nach PR-Ampel GELB (6. Quantil), PR-Ampel, GRÜNGELB (2.
  • Quartil)
  • Schlesweg-Holstein 35 nach 8, 22, 27 Neuinfektionen mit nach ROT (8. Quartil), PR-Ampel  GELB (7. Quantil),  GELB (3. Quartil)

Bundesländer Ampel auf GELB 7

  • Berlin 53 nach 91, 32, 39 Neuinfektionen mit PR-Ampel GELB (7. Quantil) nach ROT (8. Quantil), PR-Ampel GRÜNGELB (2. Quartil), GRÜNGELB (2. Quartil)
  • Bayern 128 nach 205, 98, 123 Neuinfektionen mit PR-Ampel GELB (6. Quantil)nach PR-Ampel GELB (7. Quantil), PR-Ampel GRÜNGELB(2. Quartil), GELB (6. Quantil)
  • Rheinland-Pfalz 46 nach 49, 35, 40 Neuinfektionen mit PR-Ampel GELB (3. Quartil) nach PR-Ampel GELB (3. Quartil), PR-Ampel GELB (7. Quantil), GELB (7. Quantil)
  • Saarland  3 nach 6, 5, 5 Neuinfektionen mit PR-Ampel GRÜNGELB (2. Quartil) nach PR-Ampel GELB (6. Quantil), PR-Ampel GELB (6. Quantil), GELB (6. Quantil)
  • Baden-Württemberg 68 nach  60, 59, 61 Neuinfektionen mit nach PR-Ampel GELB (6. Quantil), PR-Ampel GRÜNGELB (2. Quartil), GRÜNGELB (2. Quartil)
  • Niedersachsen 124 nach 52, 37, 67 Neuinfektionen mit nach PR-Ampel GELB (3. Quartil), PR-Ampel GRÜNGELB 4. Quantil), GELB (6. Quantil)
  • Sachsen 20 nach 10, 12, 7 Neuinfektionen mit PR-Ampel nach GELB (6. Quantil)nach PR-Ampel nach GRÜNGELB (2. Quartil), PR-Ampel nach GRÜNGELB (2. Quartil)

 

Bundesländer Ampel auf GRÜNGELB  4

  • Mecklenburg-Vorpommern 3 nach 18, 9, 3 Neuinfektionen mit GRÜNGELB (2. Quartil) nach PR-Ampel ROT (10. Quantil), PR-Ampel ROT (9. Quantil), GRÜNGELB (2. Quartil)
  • Brandenburg 3 nach 9, 9, 6 Neuinfektionen mit nach PR-Ampel GRÜNGELB (2. Quartil), PR-Ampel GRÜNGELB (2. Quartil), GRÜNGELB (2.Quartil)
  • Thüringen 12 nach 5, 14 Neuinfektionen mit PR-Ampel, GRÜNGELB (2. Quartil) nach PR-Ampel, GRÜNGELB (2. Quartil), PR-Ampel, GRÜNGELB (2. Quartil)
  • Bremen 6 nach 2, 3, 5 Neuinfektionen mit PR-Ampel GRÜNGELB (4. Quantil) nach PR-Ampel GRÜN (1. Quartil), GRÜNGELB (2. Quartil)

Bundesländer Ampel auf GRÜN  1

o       Sachsen-Anhalt 0 nach 8, 2, 3 Neuinfektionen mit PR-Ampel GRÜN (1. Quantil) nach PR-Ampel GRÜNGELB (6. Quantil), GRÜN (1. Quartil)

Kreise: Einer von 401 Kreisen > Obergrenze: Dingolfing-Landau 231.8 nach 231.8, 120.6, 123.7 (Bayern)

Aktuelle Wellendiskussion Deutschland und seine Nachbarn zusätzlich Italien und Spanien hier.  Alle Wellendiskussionen.

Anmerkung: Die Wachstumsraten für Neuinfektionen sind, sensibel und präzise wie immer, entsprechend gestiegen, auch die Verhältniszahlen der geometrischen Mittel für die Wachstumsraten der Neuinfektionen der 7-7-Periode. Lassen Sie sich von den inkompetenten Desinformationen und Diskreditierungen des multiplen Mobber-Trolls "Gast", "Cleverle", "Beobachter", "Archivar" ... nicht irritieren (> Methode). Das diagnostische Grundproblem der Validität bleibt natürtlich.

 

in Deutschland blieb das Wachstum der Infizierungen vom 11.-24.02.2020 konstant bei 16,

Und das steht immer noch so falsch auf Ihrer Website!

Die Gesamtzahl der Infizierungen vom 11.-24.02.2020 blieb konstant bei 16, diese Zahl steht 14mal in Ihrer Liste zu diesen Tagen!

Das Wachstum der Infektionszahlen war da ja ständig NUllkommanull = 0,0, aber Ihr G5 wrsInfiz fiel von 0,1848 am 11.02.2020 auf 0,0990 am 24.02.2020 ab. Unter vernünftiger Betrachtung also ein Abfall in diesem Intervall von 13 Tagen auf nur noch 53,6% des Wertes am Ende des Intervalls vom Wert des Anfangs dieses Intervalls.

Herr Sponsel aber schrieb zu Infizierungen noch am  Sa, 2020-05-23 um 10:25 Uhr:

Im Moment Schlechte Nachrichten für die Scharfmacher und Berufskatastrophierer: alle 401 Kreise unter der Obergrenze 50/7Tage. [...]

Die Wachstumsraten für Infizierungen der Bundesländer im einzelnen: [...]

Die Präzision und Plausibilität mit der die Wachstumsraten die Wirkungen der Maßnahme in der Realität abbilden erstaunt den Empiriker. Es wäre aber auch verwunderlich, wenn das größte Feldexperiment aller Zeiten mit diesen Maßnahmen nicht entsprechende messbare Wirkung zeigte.

Am Di, 2020-05-19 um 10:38 Uhr:

Alle Wachstumsraten sinken weiter. [...]

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. Wachstumraten fallen natürlich nicht aus artefiziellen Gründen, wie mancher Troll hier nicht müde wird zu behaupten, sondern weil die Zahlen so sind, wie sie sind. 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.

Das  war aber defintiv auch schon vom 11.-24.02.2020 keine "Präzisison, Kontinuität und Plausibilität" der "Realität" gewesen.

Und diese ständigen Beleidigungen, Falschinterpretationen und Missdeutungen fallen auf den Urheber Sponsel aus Erlangen zurück.

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Eine der ebenfalls so fragwürdigen Behauptungen Herrn Sponsels auf seiner Website:

ProzentRAENGE für Neuinfektionen
Der  Prozentrang  (PR) ist eine einfache und praktische statistische Norm, (Testwerte), der unterschiedliche Rohwerte vergleichbar macht.PR sind inhaltlich und messtheoretisch immer sinnvoll, wenn höhere Zahlen ein Mehr zum Ausdruck bringen. Der PR ist verteilungsunabhängig und in Bezug auf ein Merkmal (Kriterium, hier Neuinfektionen) auch beliebig vergleichbar, z.B. PR in Kreisen, Regionen, Bundesländern, Nationen. Mit dem PR sortiert man die Daten nach Größe und gibt dann die relative Häufigkeit für die Stellung in der Rangreihe an.

Das "verteilungsunabhängig" ist aber zu prüfen bei einer Transformation von vorhandenen Zahlengrössen in einen Score!

Dazu zwei Links zu kurzen Texten, um zu verstehen, was Herr Sponsel damit treibt.

Beide Texte sind kurz und auch leicht verständlich geschrieben, hier mit einer Vorschau der erste Text:

https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-663-11498-7_7

Der zweite Text:

http://4kids2get.de/wieso-haben-testverfahren-normtabellen-mit-prozentraengen-und-t-werten/

Ein Zitat daraus:

Bei diesen Platzierungen oder Rängen können wir jedoch nur über die Reihenfolge der einzelnen Leistungen etwas aussagen, nicht jedoch über die genauen Abstände (Zeit, Fehler etc.) zwischen den Rängen. Man bezeichnet ein solches Merkmal als ordinalskaliert.

Um verlässlichere Aussagen über die verschiedenen Leistungen von Personen machen zu können, benötigen wir einen anderen Maßstab, eine Skala, bei der nicht nur die Reihenfolge der Rangplätze festgelegt ist, sondern auch die Abstände dazwischen. Eine solche Skala stellt zum Beispiel die Temperaturskala mit der Einheit °C (Grad Celsius), Jahreszahlen oder der Intelligenzquotient (IQ) dar. Solche Merkmale nennt man intervallskaliert. Auch der IQ ist ein Normwert.

Eine Relationen- und Masserhaltung von Zahlengrössen wie den Infektionszahlen, die ja bereits selber ein Mass als natürliche Zahlen beinhalten, ist dadurch nicht zu erreichen, es kommt dabei zu Verzerrungen in der Abbildung.

Hier sind auch 2 Bilder verschiedener Verteilungen und eingetragen sind Quantile. Der Meridian bei 50% deckt sich mit dem Scheitel bei der Normalverteilung oben im Bild, mit vielen Querverweisen zum Durchkicken:

https://deacademic.com/dic.nsf/dewiki/1136539

Hier sind dann schiefe Normalverteilungen:

https://www.ergotyping.de/index.php?title=Anthropometrie:_Ordnungsschema_Koerpermasze_und_Koerpermaszverteilung

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Beim ersten Link können zwei Seiten gelesen werden und die Prozentränge stammen eben aus einem Bereich, der mit Pandemie-Fallzahlen und ihren Bedeutungen für Gesundheitssysteme und für Bürger und Erkrankte nichts zu tun hat, denn da sind 7-Tage-Werte massgeblicher.

Ein privater Wunsch, sich zu profilieren, kann kein Kriterium für andere sein, besonders nicht für andere mit Verantwortung für viele Personen bei ihren Entscheidungen.
 

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Hier hätte der Herr Sponsel Belege für seine ständig, trotz aller vorheriger Widerlegungen immer noch wiederholten Behauptungen erbringen können, darum ging es doch auch am Do, 2020-08-06 um   19:10, um 19:27 und um 20:18 Uhr.

Was kam, das waren Verweigerungen und Ausreden! Damit jedoch ist empirisch und statistisch eine Signikanzschwelle erreicht worden, die eine reine Zufälligkeit bereits äusserst unwahrscheinlich macht, Herr Sponsel könnte seine Theorien mit seinen Wachstumsraten und Prozenträngen auf die Corona-Fallzahlen angewandt  (siehe: "eine wertvolle Ergänzung zu den Wachstumsraten und eine universelle Methode, Rohwerte statistisch einfach und vergleichbar in ihrer Ausprägung zu interpretieren") universell und mass- und relationenerhaltend, damit unverzerrend, auch bei Tschechien und Luxemburg belegen.

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Rechtschreibkorrektur:

Damit jedoch ist empirisch und statistisch eine Signifikanzschwelle erreicht worden, die eine reine Zufälligkeit bereits äusserst unwahrscheinlich macht, Herr Sponsel könnte seine Theorien [...] belegen.

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Corona: Schulen in Ludwigslust und Graal-Müritz geschlossen

Stand: 07.08.2020 10:55 Uhr  - NDR 1 Radio MV

https://www.ndr.de/nachrichten/mecklenburg-vorpommern/Corona-Schulen-in-Ludwigslust-und-Graal-Mueritz-geschlossen,coronavirus2846.html

Beim RKI die Zahlen für MV:

Fälle An­zahl:  910    Dif­fe­renz zum Vor­tag: +3    Fälle in den letzten 7 Tagen: 44    7-Tage-Inzi­denz: 2,7    Todes­fälle: 20

Keine Panik, oder SAA (Sponsels Ampel-Alarm) ist daher derzeit angebracht für die ganze BRD und ihre Bundesländer.

     

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Für die BRD und ihre Bundesländer sind Graphiken und Diagramme ja auch abrufbar. Die 7-Tage-Inzidenzen werden im Verlauf dargestellt und in einen Graphen gepackt. Leider sind einzelne Länder dabei nicht anklickbar, was die Übersichtlichkeit etwas beeinträchtigt.

Zu erkennen ist aber deutlich die abgehobene NRW-Entwicklung, in der Abb. 6.

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

Die Berichte sind im PDF-Format, ca. 2 MB, letzter Stand derzeit 07.08.2020.

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Eine Bemerkung noch zu den Scores, wie sie dann in z.B in einer Hamilton-Rating-Scale for Depression als Wert bestimmt werden. Probanden erhalten einen Punkte-Score, der soll einen Schweregrad darstellen. Für einen Vergleich von Schweregraden der Depression zweier Probanden ist das schon mal kaum geeignet, aber für Wirksamkeitsstudien von therapeutischen Massnahmen, oder Medikamenten, schon unter gewissen Umständen, denn auf das Studiendesign kommt es dabei auch noch an.

Es werden randomisierte Doppelblindstudien dabei gemacht, auch stationär klinische, eine Gruppe von Probanden erhält z.B. 4 Wochen lang eine echte Massnahme oder Medikation, wie ein Antidepressivum, eine Kontrollgruppe nur Placebos, jede Woche eine Befragung mit den Fragebögen nach Hamilton.

So kann auf eine Verbesserung des psychischen Befindens, also auf eine Wirksamkeit einer Massnahme oder einer Medikation schon statistisch geschlossen werden.

Sind andere Einflüsse ebenfalls vorhanden, die das Befinden bei einzelnen oder mehreren Probanden einer Gruppe nur positiv beeinflussen, bei der anderen Gruppe nicht, dann sind bei kleinen Gruppen sehr rasch Fehlinterpretationen unausweichlich.

Zum Beispiel verlieben sich Probanden während der stationären Studie in dieselbe Person der Klinik, oder ein Fußballverein hat einen anhaltenden Lauf, dann heben sich  Stimmungen zusätzlich und verfälschen den Score.

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Dass es im Fall der inzwischen häufig verbreiteten Depressionen, die hohe Kosten und Arbeitsausfälle verursachen und Betroffene und Angehörige quälen können bis zum Suizid, auch jetzt im Zusammenhang mit Corona auf Wissenschaftlichkeit auf einem sehr hohen Niveau ankommt, belegen zwei Fachbegriffe für ähnliche Sachverhalte: "behandlungsresistente Depression" / "therapieresistente Depression".

"Behandlungsresistenz stellt eine der wichtigsten klinischen Herausforderungen im Management der depressiven Störung dar."

"Spricht ein depressiver Patient nicht auf die verordnete Therapie an, so kann es sich um eine therapieresistente Depression handeln."

Bei reaktiven Depressionen ist die Ursache der Reaktion zu ermitteln und zu beseitigen, zum Beispiel eine falsche Berufswahl.

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Weil es hier auch um Wissenschaftlichkeit und wissenschaftliche Methoden geht, da gehört doch Methodenkritik dazu:

Ich kenne eine 4-wöchige klinisch stationäre Wirksamkeitsstudie (randomisiert und doppelblind = "der Goldstandard") für die Wirksamkeit von Vitalstoffen als Alternative für Antidepressiva bei Depressionen, die  Experimentalgruppe und die Kontrollgruppe waren jedoch sehr klein, ca. 20 -25 Probanden jeweils).

1.) Da hatten nicht alle Probanden die Diagnose: Depression

2.) Da bekamen auch Probanden noch andere Antidepressiva während dieser Studie, deren Dosierung in dieser Zeit auch geändert wurde.

3.) Da bekamen auch noch Probanden unterschiedliche Psychotherapien, die auch noch während der Studie geändert wurden.

Bilden Sie sich bitte als Jurist, oder Mediziner, oder Mathematiker und Statistiker eine eigene Meinung darüber.

Übrigens: Die seriöse Pharmaindustrie arbeitet meines Wissens da mit Gruppengrössen von mehreren Hundert und mehr Probanden in der Experimental- und der Kontrollgruppe.

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