Berechnung von Influenzatoten: Exzessmortalität – eine mathematische Spielerei
In den letzten Wochen werden wir regelrecht mit Verweisen darauf, dass COVID-19 angeblich nicht schlimmer als die Influenza sein soll, bombadiert, die meisten davon, offensichtlich in konzertierter Aktion von Cyber-Troops oder freiwilligen Spamern, die ihre IP-Adresse wechseln, um denselben Kommentar gleich mehrfach absetzen zu können (in unterschiedlichen Threads). Wenige Leser haben sich auch per eMail an uns gewendet, um ihrer Überzeugung, dass COVID-19 nicht schlimmer als eine Influenza sei, Ausdruck zu verleihen. Dabei variieren die Begründungen, sofern eine vorhanden ist, dahingehend, dass man bei Menschen, die an COVID-19 verstorben seien, nicht wissen könne, ob sie überhaupt an COVID-19 verstorben seien, ob nicht eine Ko-Morbidität Ursache sei oder sie letztlich sowieso gestorben wären, auch ohne COVID-19. Dem Zynismus sind dabei keine Grenzen gesetzt.
In diesem Post wollen das dünne Eis, auf dem sich die Überzeugten, die behaupten, an Grippe würden mehr Menschen als an COVID-19 sterben, mit ein paar gezielten Schlägen brechen und die entsprechend Überzeugten zum Nachdenken anregen, denn:
Niemand weiß, wie viele Menschen an Influenza sterben, denn die Zahlen, an die sich viele klammern, als wäre es ihr letzter Strohhalm, sind allesamt geschätzt.
Die Schätzung wird – eine gewisse Ironie des Schicksals – vorgenommen, weil, wie das RKI schreibt, es die Erfahrung vieler Länder sei, “dass sich Todesfälle, die der Influenza zuzuschreiben sind, in anderen Todesursachen, wie z. B. Diabetes mellitus, Pneumonie oder „Krankheiten des Herz-Kreislauf-Systems“ verbergen können.” Die Influenza-Mortalitäten, mit denen viele so freigibig gegen die COVID-19-Mortalitäten vorgehen wollen, weil letztere Tote angeblich durch Ko-Morbitäten verursacht seien, müssen somit geschätzt werden, weil es Leute gibt, die denken, dass die Todesursache “Diabetes” eigentlich eine Todesursache “Influenza” sei. Ob das tatsächlich so ist, das weiß niemand.
Ein Leser hat uns diesen Kommentar geschickt:
“Wie erklären sich die 247 Influenza-Toten in 164 Tagen, wo doch in letzter Zeit pro Jahr /Grippesaison ca. 20.000 bis 25.000 an der Grippe sterben. Ist hier eine ähnliche neue Zähigkeit der Deutschen wie bei COVID 19 zu beobachten?”
Ein schöner Kommentar, um daran zu zeigen, wo die Toten pro Grippesaison herkommen. Zunächst ein kleiner Ausflug in den neuesten Influenza Wochenbericht des RKI. Dort kann man nachlesen, dass seit dem 8. Oktober 2019 und bis zum 22. März 2020 in Deutschland 323 Menschen an den Folgen einer Influenza gestorben sind. Von diesen 323 Toten wissen wir, dass sie an Influenza gestorben sind, weil sie dem RKI im Rahmen der Meldepflicht als solche übermittelt wurden.
Nun ist bekannt, dass dem RKI und den Erfahrenen aus anderen Ländern, 323 Tote zu wenig sind. Sie sind der Überzeugung, dass Influenza tödlicher sein müsse und schätzen daher die “Exzess-Mortalität”. Als Ergebnis dieser Schätzung ergeben sich dann Aufstellungen wie die folgende:
Wie man sieht, schwanken die Schätzungen erheblich, zwischen 0 in einer Grippesaison und 29.900 in einer anderen. Dass dem so ist, liegt daran, dass die Rechner in einer Weise im Dunkeln stochern, die ärgerlich macht. Warum? Dazu müssen wir die Berechnungsweise darstellen.
Der monatliche Verlauf der Gesamtsterblichkeit ist relativ stabil, so heißt es im Epidemiologischen Bulletin vom 14. März 2011 aus dem RKI. Es ist in jenem Bulletin, dass die bis heute gültige Methode zur Berechnung der Exzess-Todesfälle beschrieben wird, so jedenfalls die Behauptung im Bericht zur Epidemiologie der Influenza in Deutschland Saison 2017/18 des RKI. Der relativ stabile Verlauf sieht berechnet auf Jahresbasis so aus:
Die Exzess-Mortalität ist somit die Differenz zwischen einer erwarteten Mortalität und einer beobachteten Mortalität.
Die erwartete Mortalität ist eine Schätzung, die auf Basis von Monatswerten vorgenommen wird. Wie, darüber schweigen sich die Autoren des Epidemiologischen Bulletin vom 14. März 2011 aus, obwohl die Autoren des “Berichts zur Epidemiologie der Influenza in Deutschland Saison 2017/18” des RKI behaupten, dort würde die Berechnungsweise der Exzess-Mortalität dargestellt. Tatsächlich findet sich die Berechnungsweise in einem Beitrag von Philip Zucs, Udo Buchholz, Walter Haas und Helmut Uphoff, der den Titel trägt “Influenza associated excess-mortality in Germany 1985-2001”, und der in der Zeitschrift “Emerging Themes in Epidemiology veröffentlicht wurde.
Darin heißt es zur Berechnung:
“We used a “Fast Fourier Transform” to identify significant cyclical components in our time-series. As this procedure requires powers of 2 for the number of data-points, we looked at two overlapping time periods of 128 months each from January 1985 through August 1995 and from January 1991 through August 2001. In each of the two time-series, stationarity had to be achieved for any further modelling. Therefore the variance was stabilized by log transformation and the linear trend removed by linear regression and subtraction. We then used a least squares approach to fit a cosine curve described by the equation
Yt = a + bt + ∑Rcos(ωt + θ)
where Yt is the expected all-cause mortality, a and b are intercept and slope, respectively, of a linear term, t is the index for month of reported death, R is the amplitude of the periodic variation, ω is its frequency and θ is the phase.”
Diese Berechnung ist denjenigen, die den Schätzungen der Exzess-Mortalität durch Influenza so blind vertrauen, natürlich vertraut und natürlich ist ihnen auch klar, dass bei dieser Berechnung zwei Zeiträume, einer von Januar 1985 bis August 1995 und einer von Januar 1991 bis August 2001 mehr oder minder übereinander gelegt werden, nachdem die Zeit, die den Verlauf abbildet, in Häufigkeiten transformiert wurde (das meint Fast Fourier Transform), so dass anschließend versucht werden kann, jede Phase des Verlaufs einer Cosinuskurve linear zu beschreiben, nein, nicht jede:
“From this model, we omitted any month for which surveillance had indicated influenza activity and during which observed mortality exceeded modelled mortality. Refitting of the model yielded baseline all-cause mortality values which would be expected in the absence of influenza activity.”
Ausgeschlossen wurden also alle Monate, für die das Modell Werte vorhergesagt hat, die höher waren, als die beobachtete Sterblichkeit und alle Monate der Influenza-Saison. Als Ergebnis der Berechnung können die Autoren erwartete Werte für die Monate ihrer Verteilung, wie sie glauben, vorweisen und durch Subtraktion von beobachteter Sterblichkeit, die Exzess-Todesrate berechnen. Nun ist diese Methode eigentlich zu kompliziert, als dass sie Verwendung finden könnte. Sie ist darüber hinaus tautologisch, weil die Berechnung der “Basis-Sterblichkeit” auf dieselben Beobachtungsdaten zurückgreift, die dann benutzt werden, um die Abweichung zwischen den berechneten und den tatsächlichen Sterbeziffern durch einfach Subtraktion zu ermitteln. Deshalb gibt es noch eine vereinfachte Version:
“The time period under study was January 1985 through August 2001. We observed that during this period the ratios of each month’s mortality and that year’s average mortality (= relative mortality) followed a fairly constant pattern (Figure 1). We calculated the mean relative mortality of all corresponding months across the years studied. Expected mortality for any given month could then be modelled by multiplying the respective mean with the total mortality observed in that year. Months in which influenza activity was reported and in which observed mortality exceeded the model values were omitted and mean monthly percentages recalculated by minimising the residuals for the remaining months. This step was repeated a second time resulting in the final model of baseline mortality. Upper and lower 90% confidence intervals (CI) were calculated based on the standard deviation of the residuals as described for cyclical regression.”
Das beschreibt wohl die Vorgehensweise, auf der bis heute alle Exzess-Mortalität für Influenza im Robert-Koch-Institut berechnet wird:
Für alle Januare, Februare, Märze etc. im Zeitraum von Januar 1985 bis August 2001 wurden Mittelwerte berechnet.
Die Erwartete Mortalität für einen Monat, sagen wir den Januar 1986, wird dann durch einfache Multiplikation des für Januare errechneten Mittelwerts mit der Gesamtsterblichkeit eines Jahres, hier für 1986, errechnet. Abermals wurde alles, was von der Modellerwartung abweicht, eliminiert. Die Validität dieser Vorgehensweise kann in der nächsten Tabelle begutachtet werden.
Fast Fourier Transform
Die beiden Berechnungsmethoden, die hier jeweils mit dem errechneten Wert und mit einer konservativen Schätzung dargestellt sind (das ist nichts anderes als die Werte, die sich ergeben, wenn man ein 10%-Konfidenzintervall berechnet und nur die unteren, nicht aber die oberen Werte der Rechnung berücksichtigt) weichen zum Teil erheblich voneinander ab. Für den gesamten Zeitraum von 1984/85 bis 2000/01 (letzte Zeile), ergeben sich Unterschiede von 16.480 Toten bzw. 5.280 Toten (konservative Schätzung). Das ist keine Kleinigkeit, zumal sich dahinter keine einheitliche Abweichung verbirgt, erbringen doch einmal zyklische Regressionen, einmal die relative Verteilung der Sterblichkeit höhere Werte. 1984/1985 sollen z.B. auf Basis der Berechnung mittels zyklischer Regression 14.320 Menschen in Deutschland an Influenza gestorben sein. Für die Methode der relativen Verteilung ergeben sich 17.600 Menschen. 1991/92 ist das Verhältnis umgekehrt. Nun ergeben sich bei Berechnung mit zyklischer Regression 17.440 Influenzatote, bei Berechnung nach der Methode relativer Verteilung sind es 12.640. Besonders interessant sind die Jahre, in denen eine oder beide Schätzungen in ihrer konservativen Ausprägung keinerlei Exzess-Sterblichkeit ergeben, 1987/88 z.B. beide Methoden, 1988/89 nur die Methode der relativen Verteilung. Was ist nun richtig? Und welche der beiden Methoden kommt der Wirklichkeit der tatsächlich an Influenza Gestorbenen näher?
Es gibt keine Möglichkeit zu bestimmen, welche der beiden Methoden die bessere ist, und es gibt keine Möglichkeit zu bestimmen, ob mit beiden Methoden nicht irgendwelche Luftnummern berechnet werden. Wollte man die Akkuratheit der beiden Methoden prüfen, müsste man die Todesursache für die Krankheiten, hinter denen sich vielleicht eine Influenza verbergen kann, bestimmen, also post-mortem Untersuchungen für an Diabetes, Pneumonie, Herz-Kreislauf-Erkrankungen Verstorbene durchführen. Das macht natürlich niemand. Deshalb kann man nach Lust und Laune Exzess-Mortalitäten berechnen und darauf hoffen, dass es immer wieder Leute gibt, die die Rechenkunststücke für bare Münze nehmen.
Wir hoffen doch, dass unsere Leser davon nun geheilt sind.
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Sie haben die Fragwürdigkeit des Verfahrens richtig dargestellt, es hat aber den Vorteil, daß es möglicherweise richtig ist, und in Ermangelung von Diagnosen ist es das beste, was wir haben. Sicher falsch ist es dagegen, Stichproben wie die derzeitigen Influenzameldungen als Gesamtergebnis anzusehen.
Mein sachlicher und höflicher früherer Kommentar zu diesem Thema wurde gelöscht, übrigens mein erster Kommentar überhaupt auf Ihrer Seite. Er enthielt auch eine Richtigstellung Ihrer wiederholten Falschbehauptung, in den RKI-Daten würden keine Post-mortem Diagnosen einfliessen, mit Link. Stattdessen wird man als “Cyber-Troops oder freiwilligen Spamern” beschimpft.
Ich wollte Ihnen die Peinlichkeit ersparen, als Verbreiter von Fake News bekannt zu werden oder als jemand, der öffentlichen Verlautbarungen treuen Glauben schenkt.
Tatsächlich hat der Präsident des RKI eingeräumt, dass KEINE post-mortems vorgenommen werden:
Interessant. In Deutschland werden laut RKI keine Post-Mortem Tests auf Coronavirus durchgeführt. D.h. die Dunkelziffer bei Todesfällen in Deutschland könnte DEUTLICH höher sein.
Wenn die beschriebene Methode das beste ist, das wir haben, warum werfen Sie dann nicht eine Münze, das ist ungefähr so verlässlich. Und die Stichprobe, von der sie schreiben, ist keine Stichprobe, es handelt sich um eine Vollerhebung. Die genannten 323 an Influenza Gestorbenen, sind die, bei denen wir sicher wissen, was die Todesursache war. Alles andere ist reine Spekulation, der Spekulation um Feinstaubtote vergleichbar.
Was ist in dieser Situation daran möglicherweise richtig? Wer Herz-Kreislauf-Erkrankungen hat oder Diabetes, KANN deshalb eher an einer Grippe sterben. Wobei Grippe/Influenza ja nicht einmal bei dieser die Todesursache sein muss, sondern z.B. auch dort eine bakterielle Superinfektion, oder trotzdem die Vorerkrankung. Die Zahl der Influenza-Toten entspricht somit selbst bei tatsächlichen Influenza-Erkrankten nicht der Zahl der Todesursache Influenza. Die Allermeisten sterben eben nicht an diesem Virus, sondern an der Vorerkrankung oder einer Superinfektion. Das was in der aktuellen Diskussion vorgeworfen wird, “In Wahrheit würden hier nur andere Todesursachen verschleiert”, das trifft noch viel mehr auf die genannten Influenza-Zahlen zu.
.
Typische Komplikationen bei Herz-/Kreislauferkrankten und Diabetikern sind Herzinfarkt, Schlaganfall, sonstige Gefäßverengungen, die schon selbst tödlich sind. Entscheidend ist hier also zunächst, womit kommt der sterbende Patient mit Vorerkrankung eigentlich ins Krankenhaus? Kommt er mit Atemwegserkrankung, Fieber, wie viele, die diese Zahlen zitieren, suggerieren wollen, ODER kommt er viel öfter mit Herzinfarkt, Kreislaufversagen, Schlaganfall, etc. ins Krankenhaus? Ob er dann noch Fieber etc. bekommt, spielt hier keine Geige.
.
Denn entscheidend ist, womit die Patienten HEUTE, in DIESEN TAGEN ins Krankenhaus kommen, die bereits eine Vorerkrankung haben. Kommen die mit Verdacht auf Schlaganfall, Herzinfarkt, oder mit einer so massiven Atemwegserkrankung, die sofort im CT sichtbar wird? Das gilt auch für Altenheime, wo normalerweise der eine dies, der andere das hat. Wenn alle auf einmal die gleiche Symptomatik haben, dann ist hier etwas anders.
edit, ich vermute sie haben unter thrax noch einmal geschrieben, und diesen Link gemeint https://wwwnc.cdc.gov/eid/article/24/7/18-0162_article
damit wäre auch meine Frage geklärt: Post-Mortem bzgl. Influenza. Womit der Link zu Gregory Houses Kommentar irrelevant wird.
Danke für die gründliche Aufklärung. Mich stört diese 25.000-Zahl schon länger in der aktuellen Diskussion, weil sie eben reine Zahlenspielerei darstellt. Mich stören auch die Leute, die nur die Mortalität bedenken und meinen, eine Behandlung auf der Intensivstation sei ein ärztlich begleiteter Wellnessurlaub. Vor jedem Routineeingriff beim Zahnarzt machen diejenigen sich aber ins Hemd.
Hierzu möchte ich noch anmerken, dass die Berechnung der ‘Feinstaubtoten’ auf die gleiche Art und Weise geschieht. Da Inversionswetterlagen mit viel Feinstaub in den Städten und Grippemonate gerne zusammenfallen, gibt es hier auch noch eine ‘Konkurrenz’ wem die Opfer nun zuzurechnen sind.
Aufschlußreicher sind bzw. werden mMn die Daten von https://www.euromomo.eu/
Aus dem aktuellen Bericht für die 12 Kalenderwoche 2020:
“Pooled estimates of all-cause mortality show, overall, normal expected levels in the participating countries; however, increased excess mortality is notable in Italy.
Data from 24 participating countries or regions were included in this week’s pooled analysis of all-cause mortality in Europe.
The number of deaths in the recent weeks should be interpreted with caution as adjustments for delayed registrations may be imprecise. Furthermore, results of pooled analyses may vary depending on countries included in the weekly analyses. Pooled analyses are adjusted for variation between the included countries and for differences in the local delay in reporting.”
Und noch deutlicher:
“Note concerning COVID-19 related mortality as part of the all-cause mortality figures reported by EuroMOMO
Over the past few days, the EuroMOMO hub has received many questions about the weekly all-cause mortality data and the possible contribution of any COVID-19 related mortality. Some wonder why no increased mortality is observed in the reported mortality figures for the COVID-19 affected countries.
The answer is that increased mortality that may occur primarily at subnational level or within smaller focal areas, and/or concentrated within smaller age groups, may not be detectable at the national level, even more so not in the pooled analysis at European level, given the large total population denominator. Furthermore, there is always a few weeks of delay in death registration and reporting. Hence, the EuroMOMO mortality figures for the most recent weeks must be interpreted with some caution.
Therefore, although increased mortality may not be immediately observable in the EuroMOMO figures, this does not mean that increased mortality does not occur in some areas or in some age groups, including mortality related to COVID-19.”
Also abwarten und in einigen Wochen/Monaten mit zurückliegenden Zeiträumen vergleichen.
Es sind neue Zeiten angebrochen. Bisher haben wir das BIP gezählt. So was wie Target2 gezählt. Nun werden Tote gezählt und ins richtige Fach einsortiert.
Ich würde es so ausdrücken: Covid-19 ist sicher nicht einfach eine stärkere Influenca. Aber ganz sicher auch nicht die Pest, um mal an beiden Enden der Skala ein Limit zu setzen. Offenbar ist es in unserer ohnehin schon stark hysterisierten und gereizten Zeit immer schwieriger, eine Entwicklung adäquat zu beschreiben, wie auch andere Debatten (Greta, Kapitalismuskritiker, etc.) beweisen: Immer geht gleich die Welt unter! Muss das wirklich sein?
Die Hypothese, dass Influenzainfektionen und generell virale Atemwegsinfektionen diagnostisch untererfasst werden, wird durch Post-mortem-Analysen an Verstorbenen bestätigt (https://dx.doi.org/10.3201/eid2407.180162): Während der Influenza-Epidemie 2016/2017 (27% Exzess-Mortalität) wurden Gewebsproben von 57 Verstorbenen (>=65 J., unabhängig von der Todesursache) auf Influenza sowie andere respiratorische Viren (RSV, Coronaviren, Rhinoviren) untersucht. Im Ergebnis wurden 47% der Verstorbenen positiv auf eine Virusinfektion getestet, obwohl nur bei 7% eine entsprechende prämortale Diagnose vorlag. Zitat aus der Studie: “Only a small proportion of deceased persons whose respiratory virus was detected in the postmortem test had been hospitalized and received this diagnosis before dying; therefore, the contribution of viral infections to death may be underestimated. Deaths related to respiratory viruses could be distributed among all causes of death.”
Die Schätzung der Influenza-Todesfälle (oder Todesfälle durch influenza-like illnesses) aus Mortalitätsdaten ist also keineswegs nur eine “mathematische Spielerei”. Natürlich lässt sich aus diesen Daten nicht herleiten, dass die Virusinfektion bei den nicht diagnostizierten Fällen auch die tatsächliche Todesursache war; dies gilt jedoch in gleichem Maß für Todesfälle mit SARS-CoV-2-Beteiligung, zumal z.Zt. wohl deutlich häufiger auf SARS-CoV-2 getestet werden dürfte als auf andere respiratorische Viren.
@thrax: Mag ja sein und eine Wirkung haben. Aber um was für Diagnosen handelt es sich denn ursprünglich? War die Diagnose Pneumonie (aufgrund was auch immer), oder völlig anderes? Herzversagen etc.
Nochmal, wenn jemand aufgrund Verdachts auf Herzinfarkt eingeliefert wird, wirklich schon in einem bedenklichen Stadium ist, und Tage zur Beobachtung bleibt, sich dann infiziert mit Influenza, dann kam er nicht wegen Inluenza ins Krankenhaus. Jetzt kommt er aber wegen Covid-19 ins Krankenhaus, ohne Herzinfarkt, aber mit Atemwegserkrankung.
Schauen Sie sich die Tabelle 2 in der “Technical Appendix” an: Von 10 Fällen mit positivem Post-mortem-Test auf Influenza wurden nur 2 prämortal positiv getestet, für die restlichen 8 wurde schlicht prämortal kein Test durchgeführt. Welche Todesursache in diesen 8 Fällen letztendlich angegeben wurde, ist nicht aufgeführt, dürfte aber auch für die Studienergebnisse nicht von Belang sein. Jedenfalls wurde keine Vorselektion anhand der Todesurache vorgenommen. Im Übrigen hatten 88% der Verstorbenen chronische Erkrankungen, und es wurden nur 21% hospitalisiert! Die Abbildung in der “Technical Appendix” zeigt auch, dass der Peak der Mortalitätskurve (alle Todesursachen) mit dem Peak der Hospitalisierungskurve (Anzahl der Hospitalisierungen mit laborbestätigter Influenza) während der Grippewelle übereinstimmt. Insgesamt sind dies starke Hinweise darauf, dass die Exzess-Mortalität während der Grippe-Epidemie tatsächlich auf Influenza und andere respiratorische Viren zurückzuführen ist.
Welche Pest meinen Sie denn, Marcel Z.? “Die Pest” ist normalerweise heute mit Antibiotika behandelbar. Und bislang gibt es noch keine totale Resistenz.
@Marcel Z.: Es gibt derzeit keine “geläufige” Infektionskrankheit, nicht einmal Ebola, HIV/AIDS, Malaria und Co., die so schwer kontrollierbar ist. Influenza, Pest, HIV/AIDS, Malaria, Cholera, Ebola, Tuberkulose, Masern, … sind alle kontrollierbar, zumindest wenn man es will und es strukturell anstrengt, die chemische Keule anwendet und anwenden darf. Sie sind nicht global epidemisch.
.
Infektionskrankheiten, wie Hanta, Malaria kann man hierzulande eingrenzen, würden sie auftreten. Ebola und Cholera sowieso. Zumindest derzeit. Solange Deutschland noch funktioniert.
Hier ein Artikel aus dem Deutschen Ärzteblatt von 2014: ‘„Laborbestätigte Todesfälle“ durch Influenza in den Jahren 2010 bis 2013: 26 bis 198 pro Saison’. Eine geschätzte Dunkelziffer von 50% bedürfte einer sehr guten Begründung. Hier haben wir eine behauptete Dunkelziffer von 99%…!
Es stimmt nicht, dass eine FFT nur mit Zweierpotenzen funktioniert. Es gibt FFTs für alle Längen. Bei so einem kleinen Datensatz spielt das eh keine Rolle und man könnte eine DFT berechnen.
Wer so etwas schreibt, der zeigt, dass er keine Ahnung hat:
“We used a “Fast Fourier Transform” to identify significant cyclical components in our time-series. As this procedure requires powers of 2 for the number of data-points, we looked at two overlapping time periods of 128 months
Ich habe den Artikel nur kurz überflogen, aber es scheint, dass die Autoren es mit der FFT sowiso nicht hinbekommen haben (window function vergessen?), und stattdessen einen cos gefittet haben.
Ich habe viele Artikel zum Thema covid-19 gelesen, und in etlichen davon massive Fehler gefunden. Ich bin mir sicher, dass Ärzte heldenhaft Arbeit im Krankenhaus leisten, aber auf dem Gebiet der Statistik sind sie leider etwas aus ihrem Element.
Wenn ich als Mathematiker Ratschläge für die Behandlung von Patienten geben würde, dann würde ich zurecht ausgelacht.
Leider habe ich in der Krise nichts von Menschen gehört, die sich mit dem Thema auskennen , z.B. Epidemiologen, Mathematikern, die Krankheitsausbreitung modellieren, Statistikern.
Natürlich hat man als Arzt auch einen sample bias, da man nur kranke Patienten sieht.
Die bisherigen Zahlen sind jedenfalls sehr widersprüchlich und erlauben weder Schlüsse in die eine, noch die andere Richtung.
Wir sehen, dass du dich in Vereinigtes Königreich befindest. Wir haben unsere Preise entsprechend auf Pfund Sterling aktualisiert, um dir ein besseres Einkaufserlebnis zu bieten. Stattdessen Euro verwenden.Ausblenden
Die Schätzung wird – eine gewisse Ironie des Schicksals – vorgenommen, weil, wie das RKI schreibt, es die Erfahrung vieler Länder sei, “dass sich Todesfälle, die der Influenza zuzuschreiben sind, in anderen Todesursachen, wie z. B. Diabetes mellitus, Pneumonie oder „Krankheiten des Herz-Kreislauf-Systems“ verbergen können.” Die Influenza-Mortalitäten, mit denen viele so freigibig gegen die COVID-19-Mortalitäten vorgehen wollen, weil letztere Tote angeblich durch Ko-Morbitäten verursacht seien, müssen somit geschätzt werden, weil es Leute gibt, die denken, dass die Todesursache “Diabetes” eigentlich eine Todesursache “Influenza” sei. Ob das tatsächlich so ist, das weiß niemand.
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Sie haben die Fragwürdigkeit des Verfahrens richtig dargestellt, es hat aber den Vorteil, daß es möglicherweise richtig ist, und in Ermangelung von Diagnosen ist es das beste, was wir haben. Sicher falsch ist es dagegen, Stichproben wie die derzeitigen Influenzameldungen als Gesamtergebnis anzusehen.
Mein sachlicher und höflicher früherer Kommentar zu diesem Thema wurde gelöscht, übrigens mein erster Kommentar überhaupt auf Ihrer Seite. Er enthielt auch eine Richtigstellung Ihrer wiederholten Falschbehauptung, in den RKI-Daten würden keine Post-mortem Diagnosen einfliessen, mit Link. Stattdessen wird man als “Cyber-Troops oder freiwilligen Spamern” beschimpft.
Ich wollte Ihnen die Peinlichkeit ersparen, als Verbreiter von Fake News bekannt zu werden oder als jemand, der öffentlichen Verlautbarungen treuen Glauben schenkt.
Tatsächlich hat der Präsident des RKI eingeräumt, dass KEINE post-mortems vorgenommen werden:
Wenn die beschriebene Methode das beste ist, das wir haben, warum werfen Sie dann nicht eine Münze, das ist ungefähr so verlässlich. Und die Stichprobe, von der sie schreiben, ist keine Stichprobe, es handelt sich um eine Vollerhebung. Die genannten 323 an Influenza Gestorbenen, sind die, bei denen wir sicher wissen, was die Todesursache war. Alles andere ist reine Spekulation, der Spekulation um Feinstaubtote vergleichbar.
Was ist in dieser Situation daran möglicherweise richtig? Wer Herz-Kreislauf-Erkrankungen hat oder Diabetes, KANN deshalb eher an einer Grippe sterben. Wobei Grippe/Influenza ja nicht einmal bei dieser die Todesursache sein muss, sondern z.B. auch dort eine bakterielle Superinfektion, oder trotzdem die Vorerkrankung. Die Zahl der Influenza-Toten entspricht somit selbst bei tatsächlichen Influenza-Erkrankten nicht der Zahl der Todesursache Influenza. Die Allermeisten sterben eben nicht an diesem Virus, sondern an der Vorerkrankung oder einer Superinfektion. Das was in der aktuellen Diskussion vorgeworfen wird, “In Wahrheit würden hier nur andere Todesursachen verschleiert”, das trifft noch viel mehr auf die genannten Influenza-Zahlen zu.
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Typische Komplikationen bei Herz-/Kreislauferkrankten und Diabetikern sind Herzinfarkt, Schlaganfall, sonstige Gefäßverengungen, die schon selbst tödlich sind. Entscheidend ist hier also zunächst, womit kommt der sterbende Patient mit Vorerkrankung eigentlich ins Krankenhaus? Kommt er mit Atemwegserkrankung, Fieber, wie viele, die diese Zahlen zitieren, suggerieren wollen, ODER kommt er viel öfter mit Herzinfarkt, Kreislaufversagen, Schlaganfall, etc. ins Krankenhaus? Ob er dann noch Fieber etc. bekommt, spielt hier keine Geige.
.
Denn entscheidend ist, womit die Patienten HEUTE, in DIESEN TAGEN ins Krankenhaus kommen, die bereits eine Vorerkrankung haben. Kommen die mit Verdacht auf Schlaganfall, Herzinfarkt, oder mit einer so massiven Atemwegserkrankung, die sofort im CT sichtbar wird? Das gilt auch für Altenheime, wo normalerweise der eine dies, der andere das hat. Wenn alle auf einmal die gleiche Symptomatik haben, dann ist hier etwas anders.
wo ist denn Ihr Link? und Post-Mortem bzgl. Influenza oder bzgl. Covid-19?
edit, ich vermute sie haben unter thrax noch einmal geschrieben, und diesen Link gemeint https://wwwnc.cdc.gov/eid/article/24/7/18-0162_article
damit wäre auch meine Frage geklärt: Post-Mortem bzgl. Influenza. Womit der Link zu Gregory Houses Kommentar irrelevant wird.
Danke für die gründliche Aufklärung. Mich stört diese 25.000-Zahl schon länger in der aktuellen Diskussion, weil sie eben reine Zahlenspielerei darstellt. Mich stören auch die Leute, die nur die Mortalität bedenken und meinen, eine Behandlung auf der Intensivstation sei ein ärztlich begleiteter Wellnessurlaub. Vor jedem Routineeingriff beim Zahnarzt machen diejenigen sich aber ins Hemd.
Gut auf den Punkt gebracht. Der ärztlich begleitete Wellnessurlaub -> Ihr Copyright?
Hierzu möchte ich noch anmerken, dass die Berechnung der ‘Feinstaubtoten’ auf die gleiche Art und Weise geschieht. Da Inversionswetterlagen mit viel Feinstaub in den Städten und Grippemonate gerne zusammenfallen, gibt es hier auch noch eine ‘Konkurrenz’ wem die Opfer nun zuzurechnen sind.
Wie wahr!
https://sciencefiles.org/2019/01/24/feinstaub-hysterie-wie-funktioniert-die-berechnung-der-toten/
Aufschlußreicher sind bzw. werden mMn die Daten von https://www.euromomo.eu/
Aus dem aktuellen Bericht für die 12 Kalenderwoche 2020:
“Pooled estimates of all-cause mortality show, overall, normal expected levels in the participating countries; however, increased excess mortality is notable in Italy.
Data from 24 participating countries or regions were included in this week’s pooled analysis of all-cause mortality in Europe.
The number of deaths in the recent weeks should be interpreted with caution as adjustments for delayed registrations may be imprecise. Furthermore, results of pooled analyses may vary depending on countries included in the weekly analyses. Pooled analyses are adjusted for variation between the included countries and for differences in the local delay in reporting.”
Und noch deutlicher:
“Note concerning COVID-19 related mortality as part of the all-cause mortality figures reported by EuroMOMO
Over the past few days, the EuroMOMO hub has received many questions about the weekly all-cause mortality data and the possible contribution of any COVID-19 related mortality. Some wonder why no increased mortality is observed in the reported mortality figures for the COVID-19 affected countries.
The answer is that increased mortality that may occur primarily at subnational level or within smaller focal areas, and/or concentrated within smaller age groups, may not be detectable at the national level, even more so not in the pooled analysis at European level, given the large total population denominator. Furthermore, there is always a few weeks of delay in death registration and reporting. Hence, the EuroMOMO mortality figures for the most recent weeks must be interpreted with some caution.
Therefore, although increased mortality may not be immediately observable in the EuroMOMO figures, this does not mean that increased mortality does not occur in some areas or in some age groups, including mortality related to COVID-19.”
Also abwarten und in einigen Wochen/Monaten mit zurückliegenden Zeiträumen vergleichen.
Zu den Influenzazahlen noch etwas: Die Zahlen des CDC dürften u.U. aussagekräftiger sein:
https://www.cdc.gov/flu/weekly/#S2 wöchentliche Zahlen (weitere Daten bspw. zur Anzahl der Tests findet sich dort ebenso) bzw. https://www.cdc.gov/nchs/fastats/deaths.htm 2017 starben in den USA 55672 Menschen an Influenza und Pneumonien bei einer Impfquote von etwa 45% https://www.cdc.gov/flu/fluvaxview/coverage-1819estimates.htm
Es wurden heute 21 Uhr von der Berliner Morgenpost 323 Coronatote gemeldet. Also genauso viele wie die Influenzatoten seit Oktober.
Es sind neue Zeiten angebrochen. Bisher haben wir das BIP gezählt. So was wie Target2 gezählt. Nun werden Tote gezählt und ins richtige Fach einsortiert.
Oh, sory, ich hab es vergessen: CO2 wurde gezählt und Windräder, insb. offshore!
Ich würde es so ausdrücken: Covid-19 ist sicher nicht einfach eine stärkere Influenca. Aber ganz sicher auch nicht die Pest, um mal an beiden Enden der Skala ein Limit zu setzen. Offenbar ist es in unserer ohnehin schon stark hysterisierten und gereizten Zeit immer schwieriger, eine Entwicklung adäquat zu beschreiben, wie auch andere Debatten (Greta, Kapitalismuskritiker, etc.) beweisen: Immer geht gleich die Welt unter! Muss das wirklich sein?
Die Hypothese, dass Influenzainfektionen und generell virale Atemwegsinfektionen diagnostisch untererfasst werden, wird durch Post-mortem-Analysen an Verstorbenen bestätigt (https://dx.doi.org/10.3201/eid2407.180162): Während der Influenza-Epidemie 2016/2017 (27% Exzess-Mortalität) wurden Gewebsproben von 57 Verstorbenen (>=65 J., unabhängig von der Todesursache) auf Influenza sowie andere respiratorische Viren (RSV, Coronaviren, Rhinoviren) untersucht. Im Ergebnis wurden 47% der Verstorbenen positiv auf eine Virusinfektion getestet, obwohl nur bei 7% eine entsprechende prämortale Diagnose vorlag. Zitat aus der Studie: “Only a small proportion of deceased persons whose respiratory virus was detected in the postmortem test had been hospitalized and received this diagnosis before dying; therefore, the contribution of viral infections to death may be underestimated. Deaths related to respiratory viruses could be distributed among all causes of death.”
Die Schätzung der Influenza-Todesfälle (oder Todesfälle durch influenza-like illnesses) aus Mortalitätsdaten ist also keineswegs nur eine “mathematische Spielerei”. Natürlich lässt sich aus diesen Daten nicht herleiten, dass die Virusinfektion bei den nicht diagnostizierten Fällen auch die tatsächliche Todesursache war; dies gilt jedoch in gleichem Maß für Todesfälle mit SARS-CoV-2-Beteiligung, zumal z.Zt. wohl deutlich häufiger auf SARS-CoV-2 getestet werden dürfte als auf andere respiratorische Viren.
@thrax: Mag ja sein und eine Wirkung haben. Aber um was für Diagnosen handelt es sich denn ursprünglich? War die Diagnose Pneumonie (aufgrund was auch immer), oder völlig anderes? Herzversagen etc.
Nochmal, wenn jemand aufgrund Verdachts auf Herzinfarkt eingeliefert wird, wirklich schon in einem bedenklichen Stadium ist, und Tage zur Beobachtung bleibt, sich dann infiziert mit Influenza, dann kam er nicht wegen Inluenza ins Krankenhaus. Jetzt kommt er aber wegen Covid-19 ins Krankenhaus, ohne Herzinfarkt, aber mit Atemwegserkrankung.
Schauen Sie sich die Tabelle 2 in der “Technical Appendix” an: Von 10 Fällen mit positivem Post-mortem-Test auf Influenza wurden nur 2 prämortal positiv getestet, für die restlichen 8 wurde schlicht prämortal kein Test durchgeführt. Welche Todesursache in diesen 8 Fällen letztendlich angegeben wurde, ist nicht aufgeführt, dürfte aber auch für die Studienergebnisse nicht von Belang sein. Jedenfalls wurde keine Vorselektion anhand der Todesurache vorgenommen. Im Übrigen hatten 88% der Verstorbenen chronische Erkrankungen, und es wurden nur 21% hospitalisiert! Die Abbildung in der “Technical Appendix” zeigt auch, dass der Peak der Mortalitätskurve (alle Todesursachen) mit dem Peak der Hospitalisierungskurve (Anzahl der Hospitalisierungen mit laborbestätigter Influenza) während der Grippewelle übereinstimmt. Insgesamt sind dies starke Hinweise darauf, dass die Exzess-Mortalität während der Grippe-Epidemie tatsächlich auf Influenza und andere respiratorische Viren zurückzuführen ist.
Welche Pest meinen Sie denn, Marcel Z.? “Die Pest” ist normalerweise heute mit Antibiotika behandelbar. Und bislang gibt es noch keine totale Resistenz.
Die Pest als Metapher, nicht als präzise Definition nach ICD-10 natürlich 😉
@Marcel Z.: Es gibt derzeit keine “geläufige” Infektionskrankheit, nicht einmal Ebola, HIV/AIDS, Malaria und Co., die so schwer kontrollierbar ist. Influenza, Pest, HIV/AIDS, Malaria, Cholera, Ebola, Tuberkulose, Masern, … sind alle kontrollierbar, zumindest wenn man es will und es strukturell anstrengt, die chemische Keule anwendet und anwenden darf. Sie sind nicht global epidemisch.
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Infektionskrankheiten, wie Hanta, Malaria kann man hierzulande eingrenzen, würden sie auftreten. Ebola und Cholera sowieso. Zumindest derzeit. Solange Deutschland noch funktioniert.
MENSCHEN FÜR MENSCHEN – MEHR MITEINANDER FÜREINANDER
https://www.youtube.com/channel/UCZVy8CuvJVJZ9HIc8oVF19Q
Hier ein Artikel aus dem Deutschen Ärzteblatt von 2014: ‘„Laborbestätigte Todesfälle“ durch Influenza in den Jahren 2010 bis 2013: 26 bis 198 pro Saison’. Eine geschätzte Dunkelziffer von 50% bedürfte einer sehr guten Begründung. Hier haben wir eine behauptete Dunkelziffer von 99%…!
https://www.aerzteblatt.de/archiv/170864/Influenza-Woher-kommt-die-Zahl-der-Todesfaelle
2017/2018 sollen es 25 tausend Grippetote gegeben haben. ?
Es stimmt nicht, dass eine FFT nur mit Zweierpotenzen funktioniert. Es gibt FFTs für alle Längen. Bei so einem kleinen Datensatz spielt das eh keine Rolle und man könnte eine DFT berechnen.
Wer so etwas schreibt, der zeigt, dass er keine Ahnung hat:
“We used a “Fast Fourier Transform” to identify significant cyclical components in our time-series. As this procedure requires powers of 2 for the number of data-points, we looked at two overlapping time periods of 128 months
Ich habe den Artikel nur kurz überflogen, aber es scheint, dass die Autoren es mit der FFT sowiso nicht hinbekommen haben (window function vergessen?), und stattdessen einen cos gefittet haben.
Ohne im Detail einen Fehler gefunden zu haben scheint mir der Ansatz etwas primitiv. Das heisst nicht, dass der Artikel falsch sein muss, aber wenn ich so etwas lese, dann frage ich mich immer, ob die Autoren nicht etwas anderes übersehen haben.
Andererseits spielt es vielleicht keine Rolle, die Modelle haben alle etwa die gleichen Ergebnisse
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1111/j.1750-2659.2009.00073.x
https://www.euromomo.eu/methods/pdf/Influenza_other_respiratory_viruses.pdf
Ich habe viele Artikel zum Thema covid-19 gelesen, und in etlichen davon massive Fehler gefunden. Ich bin mir sicher, dass Ärzte heldenhaft Arbeit im Krankenhaus leisten, aber auf dem Gebiet der Statistik sind sie leider etwas aus ihrem Element.
Wenn ich als Mathematiker Ratschläge für die Behandlung von Patienten geben würde, dann würde ich zurecht ausgelacht.
Leider habe ich in der Krise nichts von Menschen gehört, die sich mit dem Thema auskennen , z.B. Epidemiologen, Mathematikern, die Krankheitsausbreitung modellieren, Statistikern.
Natürlich hat man als Arzt auch einen sample bias, da man nur kranke Patienten sieht.
Die bisherigen Zahlen sind jedenfalls sehr widersprüchlich und erlauben weder Schlüsse in die eine, noch die andere Richtung.