Ist die SARS-CoV-2 Epidemie in Deutschland beendet?
“Die Infektionswelle ist vorbei.” Auf der Achse des Guten hat Gunter Frank ihr Ende verkündet. Wollen wir hoffen, dass sich SARS-CoV-2 auch an das Franksche Verdikt hält.
Frank weiter:
“Die neuesten Zahlen bestätigen ziemlich eindeutig die These, dass wir es auch dieses Jahr mit einer Winterepidemie zu tun hatten, die im April ausläuft. In einigen Ländern hat sie mehr Opfer gefordert als die Influenza 2018, in anderen weniger, so wie es auch 2018 Länder gab mit seinerzeit besonders vielen Opfern, wie in Deutschland, oder weniger, wie in Schweden. Die Epidemie ist vorbei – schon lange. Was wir derzeit noch messen, ist nichts anderes als das Grundschwirren eines jeden Virustests zu jeder Zeit.”
Der Ausbruch von SARS-CoV-2 war nichts weiter als eine Winterepidemie, die im April ausläuft und nicht schlimmer ist, als eine Influenza oder vielleicht mäßig schlimmer.
Eine erstaunliche Feststellung von einem Dr. med.
Beginnen wir bei der Influenza. Influenza hat die Angewohnheit, unter jungen Menschen eine weit höhere Zahl an Infizierten zu fordern als unter alten. Bei SARS-CoV-2 ist das bislang umgekehrt. Das macht beide nicht vergleichbar.
Eine normale Influenza-Saison wird nicht zur Pandemie. SARS-CoV-2 ist eine Pandemie, nach wie vor. Das macht Influenza und SARS-CoV-2 ein weiteres Mal nicht vergleichbar.
Die letzte Influenza Pandemie gab es im Jahre 2009. Verursacher war H1N1pdm09, besser bekannt als Schweinegrippe. Weltweit hat H1N1pdm09 rund ein Viertel der Weltbevölkerung heimgesucht. Zum Glück hat sich das 2009 zuerst in Mexiko aufgetauchte Influenza-Virus als recht harmlos herausgestellt, soweit man bei 284.500 Toten weltweit von harmlos sprechen kann. Die 284.500 Toten gab es in der Zeit vom April 2009 bis zum August 2010. H1N1pdm09 war insofern ein interessantes Virus als es auf keinerlei Immunität bei Kindern, aber auf eine vorhandene bei älteren Menschen getroffen ist.
Eine sehr gut gemachte Studie von Dawood et al. (2012), die im Lancet veröffentlicht wurde, hat die, weit höhere Anzahl von Toten als damals von der WHO gemeldet (die WHO ist von 18.500 Toten ausgegangen) errechnet. Für Deutschland wurde eine Mortalität von weniger als 0.05% errechnet. 80% der Verstorbenen waren jünger als 65 Jahre, eine Umkehrung der Verhältnisse, die SARS-CoV-2 geschaffen hat. Die meisten Toten waren in Asien und Afrika zu verzeichnen, weil dort die medizinische Versorgung nicht auf dem Niveau vorhanden ist, wie sie in Europa und Nordamerika zu finden ist.
H1N1pdm09 ist nach dem August 2010 nicht verschwunden. Wenn Sie im Winter an einer Influenza erkranken, dann haben Sie eine hohe Wahrscheinlichkeit, an H1N1pdm09 erkrankt zu sein. Die Pandemie aus dem Jahre 2009 ist also immer noch nicht zuende, im Gegenteil: Sie kommt regelmäßig wieder. Aber H1N1pdm09 ist relativ harmlos und es gibt Medikamente, die gegen H1N1pdm09 geholfen habenund mittlerweile einen Impfstoff, deshalb hört man nichts mehr von der Schweinegrippe.
H1N1pdm09 vereint wie alle Influenzaviren eine hohe Viralität (man kann sich leicht anstecken) mit einer sehr geringen Mortalität (nur wenige sterben daran).
SARS-CoV-2 vereint eine hohe Viralität mit einer Mortalität, die – wenn auch nach wie vor nicht bekannt ist, wie hoch sie tatsächlich ist – doch deutlich höher ist als die von H1N1pdm09 oder anderen Influenzaviren.
Und die SARS-CoV-2 Pandemie ist mitnichten zuende, wie Frank behauptet. Im Gegenteil, die Anzahl der Infizierten ist weltweit in den letzten Wochen stetig gestiegen:
Ein Virus hält sich bekanntermaßen nicht an Grenzen, was einmal unbemerkt einreisen konnte, kann es auch ein zweites Mal. Was einmal den Weg aus einem Land in ein anderes Land gefunden hat, findet diesen Weg auch ein zweites Mal. Angesichts von täglich mehr als 100.000 neuen Infektionen und mehr als 3.000 täglich an COVID-19 Sterbenden, von einem Ende der Pandemie zu sprechen, das geht nur, wenn man mit seiner Weitsicht genau da endet, wo die Grenze eines anderen Landes anfängt. Früher hat man einen solchen Kirchturmblick als problematisch angesehen, weil er verhindert, dass man Gefahren, die einem jenseits der selbst gesetzten Sichtgrenze drohen, nicht zur Kenntnis nimmt. Heute ist es wohl schick, derartige Selbstbeschränkungen vorzunehmen, vorausgesetzt, sie passen zur Ideologie. SARS-COV-2 hat übrigens in den knapp drei Monaten, die die Pandemie andauert, schon mehr Menschen getötet, als im Zuge von H1N1pdm09, eine Influenza-Pandemie, die man als mittelschwer bezeichnen kann, verstorben sind. Das ist ein guter Schnitt.
Aber die Pandemie ist ja vorbei, denn, so Frank, SARS-CoV-2 halte sich an die Jahreszeiten. Grippesaison ist immer im Winter, von Mitte/Ende Oktober bis Mitte/Ende April. Wir sind im Juni. Die Saison für SARS-CoV-2 ist vorbei. Diese Aussage von Frank ist besonders seltsam, denn die Grippesaison ist natürlich an die kalte Jahreszeit und die erhöhte Anfälligkeit für Viren geknüpft und daran, das Influenza-Viren es im Sommer schwieriger haben, sich zu verbreiten.
In Brasilien ist es derzeit Herbst. Es geht in den Brasilianischen Winter, der sich darin vom Sommer unterscheidet, dass es im Durchschnitt nur noch 25 Grad Celsius anstelle von 27-30 Grad Celsius warm wird und weniger regnet. SARS-CoV-2 ist davon unbeeindruckt, wie die folgende Abbildung zeigt:
Man muss aus dieser Abbildung den Schluss ziehen, dass SARS-CoV-2 nicht empfindlich für warme Temperaturen ist, sich also nicht an die Saisonalität hält, die Influenza-Viren auszeichnet. Warum Frank dennoch meint, die entsprechende Behauptung für SARS-CoV-2 aufstellen zu können, ist uns ein Rätsel.
Wem Brasilien zu groß und damit klimatisch zu variabel ist, für den haben wir Peru, einen weiteren der südamerikanischen Hotspots. Auch in Peru ist Herbst, also weniger Regen und etwas weniger heiß, auch in Peru steigen die Fallzahlen.
Die Behauptung, SARS-CoV-2 sei ein saisonales Virus, das sich an die Grippesaison halte, kann letztlich dahingehend operationalisiert werden, dass die Virulenz von Infektionen in der nördlichen und südlichen Hemisphäre verschieden sind. Das sind sie aber nicht. In Südamerika gibt es dasselbe Problem mit SARS-CoV-2, das es auch in Nordamerika gibt. Temperatur spielt offenkundig für die Verbreitung des Virus nur eine untergeordnete Rolle. Kurz: SARS-COV-2 ist nicht saisonal. Es besteht daher eine erhebliche Gefahr für eine zweite Welle, zumal es schon Länder gibt, die ihre zweite Welle erleben. Der Iran gehörte zu den ersten Ländern, die stark von SARS-CoV-2 betroffen waren. Die Pandemie hat dort im Winter begonnen und sie verstärkt sich nun, da es in den Sommer geht, wieder zur zweiten Welle:
Wenn jemand noch einen Beleg dafür benötigt, dass SARS-CoV-2 keinerlei Saisonalität kennt, die Abbildung oben liefert ihn.
Wenn man die Epidemie für Deutschland, für beendet erklären will, dann muss man also seine Wahrnehmung auf
Deutschland beschränken,
verordnen, dass für Viren nach dem Mai 2020 keinerlei Einlass nach Deutschland mehr gewährt wird,
das gerade wieder vieldiskutierte Problem asymptomatischer Infizierter vollkommen ignorieren,
alle Indizien, die gegen die Annahmen einer Saisonalität sprechen, ignorieren,
jede Wahrscheinlichkeit für eine zweite Welle leugnen,
und eine Möglichkeit finden, die positiven Tests, die es nach wie vor gibt, zu diskreditieren,
Der Versuch zu Letzterem nimmt bei Frank die folgende Form an:
Aufmerksame Leser haben den kleinen Taschenspielertrick, den Frank hier anwendet, natürlich bemerkt. Die Prozentangaben, die Frank für Tests ausgebuddelt hat, die ein falsches positives Ergebnis erbringen, beziehen sich natürlich auf alle Tests, die in einem Zeitraum ein positives Ergebnis erbracht haben. Das ist offenkundig, denn dass ein Test ein falsches positives Ergebnis erbracht hat, das kann man nur wissen, wenn ein Test gemacht wurde und ein positives Ergebnis erbracht hat. 1,4% falscher positiver Tests bezieht sich also auf die Gesamtzahl positiver Tests, 1,4% von 1,7%, das sind 0,024% (für die 9,8% gilt dies entsprechend, so dass insgesamt 11,2% der positiven Tests ein falsches Ergebnis erbringen). Dagegen beziehen sich die 1,7 Prozent positiver Testergebnisse auf ALLE TESTS die ausgeführt wurden, 0,187% davon erbrachten ein falsches positives Ergebnis.
Die beiden Prozentzahlen haben eine andere Basis. Sie sind nicht miteinander vergleichbar. Frank vergleich sie dennoch. Warum?
Die Antwort auf diese Frage findet man vielleicht dann, wenn man die Antwort auf die Frage findet, warum Frank nicht seinen Lesern nicht erzählt, dass die Ergebnisse, die er berichtet, aus einem INSTAND-Ringversuch stammen, bei dem 7 verschiedene Proben an Labore verschickt wurden, die sich Tests auf SARS-CoV-2 ausführen und dazu die Tests unterschiedlicher Hersteller verwenden. Ziel des Ringversuchs war es, die besten Hersteller von RT-PCR Tests zu identifizieren und zu zertifizieren. Die Ergebnisse, die in der folgenden Tabelle dargestellt sind, beziehen sich auf die Ergebnisse, die aus 463 teilnehmenden Laboren für die versandten Proben zurückgeschickt wurden. In der Tabelle sind unterschiedliche Testmethoden dargestellt. Die Ergebnisse für die unterschiedlichen Anbieter finden sich im weiteren Verlauf der Publikation, die man hier nachlesen kann. Was in der Tabelle dargestellt ist, sind die Erfolgsraten unterschiedlicher Testorte für unterschiedliche Anbieter von RT-PCR-Tests. Ein Zertifikat erhält nur ein Anbieter, der durchweg eine 1000%ige Erfolgsquote mit seinem Test aufweisen kann. Jenseits davon zeigt diese Tabelle eindeutig, dass Frank seinen Lesern Prozentwerte unterjubeln will, die sich auf eine ganz andere Grundgesamtheit beziehen, sie beziehen sich auf sieben Testproben, die von 463 Laboren mit verschiedenen RT-PCR-Tests unterschiedlicher Hersteller untersucht worden. Die Grundgesamtheit ist die Menge der positiven Tests, nicht die Menge der durchgeführten Tests.
Wie man der Tabelle entnehmen kann, sind 92,8% ALLER POSITIVEN TESTS korrekt. Übertragen auf die 1,7% positiv Getesteter bei Frank bedeutet dies, dass sich darunter 0,1224% falsche Tests befinden.
Für die, die es interessiert: Hier die Charakteristika der sieben Proben, die verschickt wurden:
Warum Frank derartige Fake News verbreitet, wie er es in seinem zitierten Beitrag tut?
Your Guess.
Nur der Vollständigkeit halber, wo es false positiv Tests gibt, gibt es natürlich auch false negative Tests. Die Wahrscheinlichkeit für Letztere ist etwas höher als für Erstere, weil die Zuverlässigkeit der Tests mit der Virenlast zusammenhängt. Wer wenig SARS-CoV-2 zum Zeitpunkt des Tests mit sich herumschleppt, hat eine geringere Wahrscheinlichkeit, positiv getestet zu werden, obwohl er Träger des Virus ist. Wer eine Pandemie für beendet erklären will, sollte auch diese Wahrscheinlichkeit in Rechnung stellen und nicht nur die, die seiner Behauptung zuträglich ist.
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Aktuell sterben weltweit am Tage rd. 800 Menschen an COVID-19. Hier noch von einer andauernden Pandemie, also von einer Seuche großen Ausmaßes zu sprechen ist wohl mehr als stark übertrieben. Wer jetzt noch Angst und Panik verspürt, dem ist wirklich allenfalls noch per psychologischer Betreuung zu helfen. Man sollte auch nicht den Eindruck erwecken, als würde das Sars-CoV-2-Virus jemals wieder verschwinden. Das Virus ist ab jetzt eines der unzähligen Risiken mit denen ich und meine Mitmenschen leben müssen und vor dem wir uns nicht endgültig schützen können, auch nicht per Impfstoff, sofern es einen solchen eines Tages geben sollte.Und auch kein Politiker und kein Virologe wird zukünftig vor hiervor schützen können. Es sterben alljährlich 10.000 Menschen in Deutschland durch MRSA-Infektionen und niemand verweigert deshalb aus Angst vor MRSA seine Einlieferung in eine Klinik, obwohl hier die Infektionsgefahr nun wirklich sehr hoch ist – und das betrifft jetzt nicht nur ältere Menschen.
Ich weiss nicht wo Sie ihre 800 Menschen her haben, aber ich weiß, dass das falsch ist. Derzeit sterben pro Tag mehr als 3000 Menschen an COVID-19. Wer falsche Zahlen nutzt, um seinen emotionalen Vortrag mit Legitimation zu versorgen, hat mindestens ein Glaubwürdigkeitsproblem. Und was sagen ihre Daten auf Jahresbasis über eine fortdauernde Pandemie aus, die gerade einmal drei Monate andauert?
Gegen die weit verbreitete Meinung, dass SARS-CoV-2 ungefährlich sei, anzuschreiben, ist ein nahezu auswegloses Unterfangen. Es gibt Kommentarspalten einschlägiger Blogs und News-Seiten aus dem alternativen Mainstream, da herrecht mittlerweile ein ganz anderer Umgangston.
Um im “alternativen Mainstream” keine negative Bewertung für Ihren Beitrag einzufangen, gilt es die folgenden drei 3 Lehrsätze strikt zu beachten:
1. Professor Drosten ist an allem schuld.
2. Von Schweden (in der Corona-Krise) lernen, heißt siegen (nein, nicht siechen!) lernen.
3. Masken sind sinnlos und reine Knechtschaftssymbole.
– Sie halten keine Viren ab,
– sie sehen nicht aus,
– sie verursachen selbst bei kurzfristigem Tragen Kopfschmerzen, Atemnot und Schwindelgefühle.
Extrapunkte gibt es für Erlebnisberichte, wie “Ohne Maske in den Supermarkt und die maskierten Verkäuferinnen über die Sinnlosigkeit des Maskentragens aufgeklärt”, oder “Ich lebe seit Wochen von meinem Kellervorrat an Dosenravioli, weil ich geschworen habe, nie mit Maske vor die Tür zu gehen”.
Oder das Argument, dass durch die Maske die so wichtige soziale Kommunikation über die Mimik wegfällt. Und noch besser, die Maske ist ein Maulkorb, weil man nicht mehr miteinander reden kann.
Nun, bis jetzt sind laut worldometers ca. 403.000 Menschen weltweit an oder mit CORONA verstorben. Da es aber neben CORONA auch noch andere Gründe für den Tod gibt, sind im selben Zeitraum ca. 25 Mio Menschen verstorben, aber auch ca. 60 Mio geboren, was einem Nettozuwachs von ca. 35 Mio Menschen bedeutet. Worin begründet sich jetzt nun diese merkwürde weltweite Angst?
Ihren Ausführunen ist zu entnehmen, daß COVID-19 auch kein Instrument gegen die steigende Überbevölkerung ist.
Bloß: hat das denn irgend jemand behauptet??
Naja, bezüglich MRSA bringen die Patienten relativ häufig den bösen Keim selbst mit. In den NL werden Patienten daher bei der Aufnahme darauf getestet.
Alle Vorhersagen sagten einen Peak um Juni/Juli vorher mit mehreren Hundertausend infizierten pro Tag in England und Deutschland. Hat jemand Informationen dazu, warum die Zahlen so drastisch eingebrochen sind? ich kann mir das kaum vorstellen, daß das an den paar Hygieneregeln und den Mundschutzpflichten gelegen hat (Zumindest nicht in dem Ausmaß).
Man sagte, Covid sei eben nicht „wetterfühlig“ wie Influenza, sondern würde sich relativ gut im Warmen Klima vermehren.
Hat jemand Informationen dazu. Die Epidemiologen liegen ja mehrere Zehnerpotenzen daneben.
Hygieneregeln, UV-Intensität, Lockdown, Isolationsmaßnahmen, subklinische Infektionen, schwach pathogene Mutanten, unterschiedlich suszeptible Subgruppen in der Bevölkerung (durch innere und/oder äußere Faktoren) oder eine Kombination aus alledem. Die Datenlage ist mehr als unübersichtlich, vor allem in Anbetracht des Umständes, dass manche Aspekte wie etwa der genetische politisch unerwünscht sind und daher nicht offen diskutiert werden.
Eques a Digito Medio Extenso, die Datenlage war noch nie so gut wie heute. Das verdanken wir Schweden. Schauen Sie nur, was man in Schweden anders macht, als bei allen seinen Nachbarn (wichtig ist hier, dass die Kulturkreise ähnlich und vergleichbar sind).
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Schauen Sie hier (die letzte Woche war übrigens die mit den zweimeisten Neu-Infektionen überhaupt in Schweden – auch eine Tatsache, die Herr Frank im Artikel ignoriert):
Was haben die Schweden anders gemacht? Antwort: Sie haben von Anfang an hingenommen, dass sich die gesamte Bevölkerung infizieren wird. Die Maßnahmen zur Eindämmung beschränkten sich darauf, möglichst zu verhindern, dass die Intensivkapazitäten ausgelastet sind. Dementsprechend, so behauptet man, habe man seine Maßnahmen angepasst.
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Es kuriserte lange die Behauptung, dass dort Patienten ab 80 Jahren nur noch palliativ-medizinisch behandelt werden. Wie dem auch sei.
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Der wesentliche Unterschied ist, dass es keine Kontaktverbote gab und Veranstaltungen, Kita und Schule offen etc. weiter möglich sind. Völlige Reisefreiheit gab es aber in Schweden genauso wenig, wie anderswo. Weil dann garantiert nicht mehr genug Intensivplätze vorhanden gewesen wären.
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Was sagt uns das: Der kurze Aufenthalt beim Einkauf mit etwas Abstand kann es nicht gewesen sein, warum in Schweden die Zahlen nie heruntergingen und heute wieder steigen.
Sie haben recht mit dem Hinweis, daß die epidemiologische Situation in Schweden beweist, daß die Politik der libertären vollständigen Durchseuchung der Bevölkerung gescheitert ist.
Aber eine Variante der Strategie der vollständigen Durchseuchung wurde von Anfang an auch in der BRD verfolgt, obwohl die Warnungen aus Taiwan (31.12.2019 !!!) zeigten, daß die Epidemie gefährlich aber VERMEIDBAR ist.
Taiwan hat sofort gehandelt: keine Epidemie!
China hat mehrere Tage verstreichen lassen, exp. Ausbreitung wurde durch drastische Maßnahmen vollständig eingedämmt, nach Wochen war die Epidemie auch in China aus und vorbei: 0,06 Promille der Bevölkerung sind erkrankt.
Die BRD hat GAR NICHTS getan, trotz Warnung, trotz der täglichen Bilder im FS.
Noch nach 3 Monaten haben die Regierung und das RKI verharmlost.
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Jetzt gibt es “Lockerung”, wenn R nahe 1 ist. Das bedeutet, daß jeder Infizierte einen Gesunden ansteckt, die (unbekannte) Zahl der Infizierten nimmt also nicht ab; Tag für Tag werden neue Kohorten angesteckt.
Wie lange soll das gehen?
So lane bis 60-70 % der Bevölkerung infinziert sind: viele Millionen!
Oder, bis (vielleicht 2021 ?) alle geimpft werden können.
Heute hat worldometers einen hohe Korrektur-Zahl der Neuinfektionen veröffentlicht. Es gab über die Zeit eine Abweichung von rund 2000 zu den offiziellen schwedischen Zahlen, die jeweils einen Tat nachträglich korrigiert werden. Worldometer korrigiert offensichtlich nicht täglich nach.
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Deshalb habe ich neue Grafiken mit den offziellen schwedischen Zahlen erstellt, einmal inklusive der hohen Korrekturzahl bei worldometer, der Lesbarkeit wegen einmal ohne diese.
Ich weiß auch gerade nicht, was Sie als Antwort konkret erwarten. Tabellen, Grafiken, Berechnungen, oder einfach eine Erklärung, welche Grundannahmen es wann gab und was darauf hin passierte?
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Zu Beginn ging man grob davon aus, dass sich Corona wie eine Influenza-Epidemie verhält. Bisher hat man noch nie flächendeckende Gegenmaßnahmen gegen Influenza verordnet. Die Erfahrung sagte, dass eine Influenza-Epidemie mehr oder weniger durch die gesamte Gesellschaft dringt. In jede Firma, jede Schule, jeden Kindergarten, jedes Altenheim. Die Infektionswege waren ebenso unbekannt wie die Schäden, die die Krankheit verursacht. Es war bekannt, dass Infizierte schon in der Inkubationszeit infektiös sind, dass vor allem ältere Personen schwere Verläufe haben. Die Zahl der intensivmedizinischen Behandlungen war in anderen Ländern zu Beginn bereits deutlich erhöht. Deshalb hat man etwas gemacht, was man zuvor noch nie gemacht hat. Man hat über einen Zeitraum die Ausbreitung maximal entschleunigt, durch Abstandhalten und Kontaktverbote. Eine Influenza-Epidemie wird vor allem dadurch begünstigt, deshalb ist sie ja auch saisonal hierzulande, dass sich viele Leute aufgrund des Wetters immer wieder in schlecht gelüfteten aber wärmeren Räumen aufhalten und dort anstecken. Abgesehen vom Karneval, der schon immer der Grippe noch einmal den letzten Schwung gibt.
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Ein Gedankenspiel (ich würde nur mal gerne wissen, was die Zahl der Toten überhaupt mit einer Pandemie zu tun haben soll):
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Stellen Sie sich vor, es gäbe ein anderes bekanntes Virus, das mutiert, z.B. das HI-Virus. Mit dem Unterschied, dass es nun per Tröpfcheninfektion übertragbar wäre. Auch das mutierte Virus ließe sich mit den Medikamenten für das bisherige behandeln. Jeden Tag ein bunter Medikamenten-Cocktail. Das Virus breitet sich weltweit aus, nicht mehr und nicht weniger, wie das Corona-Virus. Es ist nicht heilbar, so wie der Verlust von Teilen der Lungen auch nicht ersetzbar ist.
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Wäre das für Sie auch keine Pandemie, weil sogar niemand daran sterben müsste, da es ja Medikamente gibt? Jeden Tag zig Pillen bis zum bitteren Ende. Ist Ihre Definition ganz allgemein von Epidemie und Pandemie, dass auch bitteschön so und so viele daran sterben müssen, oder reicht Ihnen, dass die Leute krank werden, gar unheilbar krank?
In Deutschland eindeutig das Verbot von Großveranstaltungen und die Einführung Hygiene-Regeln wie Hände-Waschen und Abstand halten. Der von allen Politikern und Experten geforderte Rückgang des Reproduktionswertes R auf kleiner oder gleich 1 war bereits VOR dem Lockdown erreicht, der zum 22.03.2020 in Kraft trat. Nach dem 22.03.2020 erfolgt kein weiterer starker Rückgang. Der Rückgang muss demnach aus wirksamen Maßnahmen resultieren, die vor dem 12.03.2020 getroffen wurden, denn lt. RKI erkennt man aus dem aktuellem R-Wert das Infektionsgeschehen der letzten fünf bis 10 Tagen.
Siehe auch: https://www.rki.de/DE/Content/Infekt/EpidBull/Archiv/2020/Ausgaben/17_20.pdf?__blob=publicationFile, Seite 14
Stand heute (06.06.2020) haben wir um 6.200 Infizierte bei 83 Mio Einwohnern, was einer Rate von 0,007 entspricht.
ost holland,
Was bedeutet R=1?
Das bedeutet, daß die unbekannte Zahl der Infizierten stets gleich hoch bleibt und daß täglich von neuem eine Gruppe infiziert wird.
Das Virus frißt sich langsam durch die esamte Bevölkerun: das ist die Strategie der Regierung.
Ganz egal, ob die Krankheit schwer epidemioloische Konseuenzen hat oder nicht: Die Eopidemie war nach den Warnunen aus Taiwan und China VERMEIDBAR; die Regierung hat aus politiscen Gründen die Epidemie hochkochen und “geschehen lassen”!
Selbst wenn diese Tests ein Virus finden – welches eigentlich bei den vielen Strängen nach mehreren Monaten Gelegenheit zur Mutation – sind sie nichtssagend. Wir sind alle zu jeder Zeit voll von irgendwelchen Viren, haben aber keine Krankheitssymptome. Das Altersprofil der Verstorbenen legt nahe, dass man alte Verstorbene mit politischen Hintergedanken zu Coronatoten umdeklariert hat. Und trotzdem kommt man gerade mal auf 3000 auf 8 Mrd. Bevölkerung. Wenn das Label “Pandemie” ein weltweites, bedeutend erhöhtes Erkrankungs-/Sterberisiko für die Allgemeinheit signalisieren soll, dann ist sie nicht nur vorbei, nein, es gab nie eine!
Wow, so viel Falsches in einem Kommentar. >3000 pro Tag übrigens. Sie sehen also keinen Unterschied zwischen igrend welchen Viren, SARS-CoV-1, SARS-CoV-2, HIV, H1N1, MERS, H1N1. Hanta-Virus, Ebola, Gelbfieber, Tollwut, Dengue-Fieber … Na dann. Ich schlage vor, Sie machen die harmlosen dna-Kerlchen in Reihenfolge durch. Mal sehen, wie weit Sie kommen.
Vielleicht ist das ja schon teilweise der Fall oder wissen Sie wieviele Viren von jeder Sorte Sie im Körper herumtragen? Und warum schlagen Sie mir nicht stattdessen vor eine Erkältung durchzumachen, an der auch Viren beteiligt sind? Zu wenig Dramatik? Versuchen Sie bitte nicht davon abzulenken, dass die Coronatests medizinisch wertlos sind und nur politisch dazu benutzt werden, um Panik zu verbreiten.
Eques,
Nicht nur, daß es überhaupt keine Krankheiten gibt. Das sind nur gesunde Körperreaktionen auf Stress und Luftverschmutzung. Es gibt überhaupt keine Viren!
Diese für einen Virologen überraschende Erkenntnis verbreitet ein Herr Lanka, der sogar Bücher darüber schreibt und nebenbei Geld mit diversen Säftchen verdient. Er behauptet sogar, seine Thesen seien vom BGH bestätigt worden!
Ich war lange interessierte Leserin bei Achgut, seit der Pandemie allerdings nicht mehr, ich verstehe einfach nicht, wie man Realitäten leugnen kann, allein heute gab es weltweit seit Gestern 62,676 Neuinfektionen und 1,964 Tote, manchmal waren es tageweise mehr als 5000 Tote weltweit. Und es ist noch nicht zu Ende, sondern hat sich nur verlagert, die Hot Spots sind derzeit Russland, Südamerika und auch die arabischen Staaten verzeichnen besorgniserregende Neuinfektionen. Von Afrika sprechen wir mal gar nicht, weil keine Tests oder Meldungen vorgenommen werden. Wer all dies nicht zur Kenntnis nehmen will, hat den Realitätssinn verloren oder einfach nur Angst der Wahrheit ins Auge schauen zu wollen. Das heisst nicht, das ich mit allen Maßnahmen unserer Regierung einverstanden bin.
Ich habe bis auf ein oder zwei Artikel nie bei Achgut gelesen, aber ich glaube, mir geht es wie Ihnen in Bezug auf andere Publikationen wie z. B. “eigentümlich frei” und zwar auch wegen deren Reaktion auf die Maßnahmen. Ich kann es einfach nicht mehr hören, dass Schutzmaßnahmen und die Willigkeit der Bevölkerung, die Maßnahmen zu akzeptieren, ein Zeichen von Staatsgläubigkeit oder Untertanentum oder Diktaturtauglichkeit sein sollen. Ich bin zwar nach wie vor davon überzeugt, dass unsere Regierungen mit den entsprechenden UN-Institutionen wie den Banken, die Gelegenheit ergreifen, um per Hilfsgelder ihre ideologischen Vorstellungen zu verwirklichen, aber was hat das mit den Schutzmaßnahmen zu tun? Die Politiker sind seit Jahren/Jahrzehnten daran, die Gesellschaft umzubauen, eine globale Planwirtschaft zu errichten, die die Medien lediglich dazu benutzt, um durchzugeben, was “wir” jetzt tun müssen, um…
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Eine Schwäche der sogenannten alternativen Medien scheint mir die Verwurzelung in Ideologie zu sein. Also im Prinzip die gleiche Schwäche wie der Mainstream, wenn es um die Übermittlung verwertbarer Informationen geht. Jetzt sind die Alternativen natürlich noch weit davon entfernt, alles nur noch durch die Brille der Ideologie zu sehen, und allem einen eigennützigen Spin zu geben, aber man kann Grundzüge davon erkennen. Wissenschaft, hier jetzt mal speziell die Österreiche Schule der Nationalökonomie, sollte Abstand vom Libertarismus nehmen, einfach nur zum Schutz der wissenschaftlichen Arbeit.
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Eine der positiven Auswirkungen von Corona auf mein Leben ist, dass ich bemerke, dass das Tragen einer Maske mit Filter eine wirksame Schutzmaßnahme gegen allergische Reaktionen und auch gegen die übliche Grippe sein dürfte. Warum sollte ich mein Leben nicht besser machen sollen?
“Eine der positiven Auswirkungen von Corona auf mein Leben ist, dass ich bemerke, dass das Tragen einer Maske mit Filter eine wirksame Schutzmaßnahme gegen allergische Reaktionen und auch gegen die übliche Grippe sein dürfte.” – Und auf diese Erkenntnis sind Sie erst jetzt gestossen? Warum nicht schon früher? Haben Sie sich früher nur nicht getraut, in der Öffentlichkeit eine Maske zu tragen?
Eileen,
Gerade Menschen, die die Tatsachen über die Pandemie zur Kenntnis nehmen, müssen erkennen, daß sich die “Regierung” etwas geleistet hat, was unverzeihlich ist: Sie hat COVID-19 trotz Warnung “geschehen lassen”, . Taiwan bewies, (31.12.2019),daß die Epidemie vermeidbar war.
Im Grunde ein Massentötungs-Delikt mit zumindest bedingtem Vorsatz.
Heiner, wie recht Sie doch haben!
Jede Epidemie erlischt, wenn keine Menschen mehr übrig sind, die infizierbar sind, oder, die sich einer Infektion aussetzen. Das könnten, je nach Erreger und Gegenmaßnahmen, auch mal 0 % sein.
Wie kommt es, daß Sie COVID-19 als “Tardiv”-Epideie einordnen?
Aufgrund des Erregerreservoires und Ansteckungsweges, Herr Dr. Kümel.
Es gibt zwei grundsätzliche Epidemietypen: die Explosivepidemie und die Tardivepidemie.
Eine Explosivepidemie liegt vor, wenn sie einen Ausgangspunkt haben, von dem aus sich ALLE Erkrankten infizieren. (Beispiel: Salmonellenkontaminierter Pudding in der Kantine; Cholera 1854 in London, wo das Trinkwasser aus einer Pumpe kam). Da ist nur die unterschiedliche Inkubationszeit für den Wellenverlauf ausschlaggebend.
Tardivepidemien sind durch ihren Infektionsweg dadurch gekennzeichnet, daß sie einen Startpunkt haben, und dann wie bei einem Schneeballsystem weitergegeben werden. Das funktioniert so lange bis sie auf einen oder mehrere treffen, die für die Infektion nicht empfänglich sind und sie dann nicht mehr verteilen. Das kann Immunität sein, das kann eine nicht ausreichende minimale Infektionsdosis bei der Weitergabe sein oder im worst-case auch der Tod aller sein. Infektiöse Atemwegserkrankungen, wie Grippe, Streptokokken-Angina, Covid19, aber auch Tripper, Syphillis, HIV, folgen alle diesem Kettenreaktionsprinzip. Manchmal brauchen sie auch Zwischenwirte, wie bei der Pest den Floh.
Die exponential steigenden Zahlen der Erkrankten am Beginn der Epidemie täuschen oft eine Ähnlichkeit zwischen Explosiv- und Tardivepidemie vor. Es kommt aber auf den Übertragungsweg und die Erregerreservoire an!
Die Trennung ist zunächst einmal schematisch. Durch Sekundärinfektionen, wie man es z.B. bei Salmonellosen durch Schmierinfektionen hat, kommt es manchmal zu einem Aufpfropfen einer “Tardivwelle” auf eine “Explosivwelle”. So etwas nennt man dann Misch- oder Pfropfepidemie. Das ist aber dann “sozialhygienische Differentialdiagnostik”.
(Genaueres finden sie z.B. im Handbuch Militärmedizin Militärhygiene und Feldepidemiologie. Militärverlag der DDR 1987. Dort findet man auch Formeln, wie man die Gipfelpunkte solcher Epidemien aus drei Klassen, die man vom Beginn der Epidemie durch Zählung ermittelt, im Voraus halbwegs genau berechnen kann. Das gehörte zur Ausbildung von Militärärzten der NVA, weil die NVA-Führung im Kalten Krieg eine unheimlich Angst vor dem Verlust der Gefechtsbereitschaft im Frieden wie im Krieg durch Seuchen hatten. Vergleichbares habe ich im Buch “Wehrmedizin” von Rebentisch, einem Standardwerk für den Sanitätsdienst der Bundeswehr, nicht gefunden.)
PS: Militärärzte waren in der Geschichte immer unter den ersten Epidemiologen und Hygienikern stark vertreten. Truppen, vor allem in Kriegen, waren immer “seuchengeplagt”. Es kam sogar dazu, daß Kriege ausfielen, weil beim Anmarsch zum Schlachtfeld schon die Truppe durch Seuchen derart dezimiert waren, daß man nicht mehr kampffähig war.
Der erste, von dem ich weiß, daß es ihm so ging, war Xerxes I. als er die Griechen angriff und umkehren mußte. Von Napoleon weiß man, daß er auf dem Hinweg nach Moskau schon zwei Drittel seiner Truppe ohne wesentliche Kampfhandlungen nur durch epidemische Krankheiten verlor.
Noch bevor auf Initiative Pettenkofers der erste Lehrstuhl für Hygiene in Deutschland (Bayern 1865) eingerichtet wurde, hatten Frankreich und Großbritannien schon Lehrstühle für Hygiene an ihren militärärztlichen Bildungsstätten (1860 Army Medical School in Netley).
Die Bedeutung lag bei den Militärärzten immer darin, daß man ein begrenztes Kontingent an Sanitätspersonal und -mitteln hatte. Das mußte immer ausreichen für die Verwundeten und die üblichen sonstigen Kranken. Wenn da noch eine epidemische Lage draufkam, war man schnell am Ende seiner Kräfte.
Deshalb entwickelte man auch höhere Hygienemaßstäbe für Armeen, besonders in Kasernen, weil durch die “Pferchung” in Gemeinschaftsunterkünften Epidemien schneller ausbrechen. Man war aber auch pfiffig, wie im Russisch-Türkischen-Krieg (1768-1774). Da entwickelten die Russen eine “bewegliche Quarantäne” beim Marsch durch pestgefährdete Gebiete.
Im II. Weltkrieg hatte wohl die Rote Armee die geringsten “Seuchenopfer” zu beklagen.
Militärärzte waren nach ihrem Ausscheiden oft in hohen Regierungspositionen im Gesundheitswesen beschäftigt.
Der Gesundheitsminister der DDR, Ludwig Mecklinger, war erst Militärarzt der Wehrmacht, absolvierte nach dem Krieg einen mehrmonatigen Lehrgang in Seuchenprävention und Seuchenbekämpfung, wofür er dann in Sachsen-Anhalt verantwortlich war. Vor seiner Ministerzeit wurde er Sozialhygieniker und war Direktor des Institutes für Militärhygiene in Greifswald (später Chef der Militärmedizinischen Sektion der Ernst-Moritz-Arndt-Uni Greifswald, der Ausbildungsstätte aller Militärärzte der NVA). Sein erster Pandemieplan für die DDR (1970!) resultierte aus der HongKong-Grippe.
Über seine Konzepte der Impfpflicht kann man trefflich streiten. Eines muss man ihm aber dabei zu Gute halten: Er hat nur Impfseren zugelassen, die vorher ausreichend erprobt waren und keine, die mit der “heißen Nadel” gestrickt wurden, wie man es jetzt bei Covid19 machen will.
Seine militärärztliche Erfahrung hat übrigens auch dazu geführt, daß trotz permanenten Mangels in der DDR das Gesundheitswesen der DDR innerhalb des sozialistischen Lagers noch am besten dastand, auch wenn man in vielen Punkten im Vergleich zum Westen weit zurück hing. Er hatte das fast strukturiert wie einen Armeesanitätsdienst mit Steigerung der Versorgungsspezialisierung: Erst das Kreiskrankenhaus (Bataillonsverbandplatz) für die Grundversorgung, dann die Bezirkskrankenhäuser (Regimentsverbandplatz) für die erweiterte und spezialisierte Versorgung, dann dazu noch Spezialkliniken. Das geht allerdings nur in einem mangelgeplagten, zentral planwirtschaftlichen Staat und sobald dem die allgemeine Grundlage wegbricht, fällt das auch zusammen. Also kein Modell für eine freiheitliche Demokratie!
Deshalb werden auch die Pläne eines Lauterbach scheitern, der viele Krankenhäuser der Grundversorgung im ländlichen Raum schließen und nur noch Zentren etablieren will. Damit ist die Reservekapazität, die wir in Deutschland jetzt noch haben und die uns in Deutschland bei Covid19 so relativ glimpflich haben davonkommen lassen, gefährdet. Daneben hat das System aus ambulanter Medizin und stationärer Medizin in Deutschland auch Vorteile bei solchen Epidemien wie jetzt. Die Leute mit ihren Atemwegserkrankungen gehen erst zum Hausarzt, der schreibt die 14 Tage krank, damit fallen die als Überträger aus der Kettenreaktion aus. Das ist das, was Spanien, Italien und auch Großbritannien oder die USA bei Epidemien mit ihrem krankenhauszentrierten Systemen so anfällig macht. Dort wirken die Notaufnahmen der Krankenhäuser als Hotspots bei der Übertragung, wenn sich die Leute dort sammeln.
Aber auch andere Staaten hatten immer wieder ausgebildete Militärärzte in hohen Verwaltungsebenen ihrer Gesundheitsstrukturen. Da kann man mal die Liste der “Surgeon General of the United States” durchgehen oder die ehemaligen Chefs oder Stabsangehörige der Militärmedizin der Armeen von Großbritannien (einige im NHS) usw usf.
Wäre es nicht klug, die Einschätzung jedem selbst hu überlassen, für wie gefährdet er sich hält? Solange man Möglichkeiten hat, sich zu schützen, finde ich das richtig. Man sollte nicht (wirtschaftlichen) Selbstmord aus Angst vor dem Tod begehen!
Und noch einmal aktualisiert: 2,313 Tote und 71,367 Neuinfizierte seit Gestern. So schnell geht das. Aber es ist ja nur eine Grippe, die schon längst überwunden ist.
Was sollen absolute Zahlen aussagen? Zahlen haben nur im Kontext eine Bedeutung. Täglich sterben weltweit ca. 150.000 Menschen. Die Corona-Toten machen davon in seinem ersten (schlimmsten) Jahr ca. 1,5% aus. Damit liegt man statistisch irgendwo zwischen Selbstmord und HIV. Was sagt Ihnen das? Immer noch nicht viel, aber es ist schon etwas weniger dramatisch. Die Lower respiratory diseases (Lungenentzündungen, COPD) liegen bei 7.100 Toten pro Tag. Zählen Sie die auch täglich? Und vor allem: Was wollen Sie gegen Covid-19 tun? Belgien, Italien, Spanien, Frankreich, New York, UK. Alle hatten sie den shutdown und trotzdem führen diese Staaten die Todesstatistik an. Wir müssen lernen, mit dem Virus zu leben und die Risikogruppen weitestmöglich schützen. Irgendwann wird es mildernde/heilende Medikamente oder einen Impfstoff geben. Bis dahin verstecken ist keine schlaue Strategie. Da wedelt der Schwanz mit dem Hund.
Stimmt! Leider werden aber Zahlen oder wie Eileen sagt, Realitäten, offensichtlich in den Medien nicht so nüchtern betrachtet. Sie werden emotionalisiert, und damit ist die Basis für Angst geschaffen.
Es könnte sein, dass Sie sich und Hr. Frank sich irren. Ich lese das anders. Zuerst ein paar Feststellungen. Die Additionen auf Seite 12 des Ringversuchs sind nicht alle korrekt. Das gilt für 340060, 340062, 340063, 340064, 340065. Das ergibt dann auch andere Prozentwerte, z. B. 98,9 (969/980) für die negative Probe. Es nehmen 463 Labore teil. Diese Labore suchen nicht nur nach einem Gen, sondern nach mehreren Genen. So wurde die negative Probe 980 Mal von 463 Laboren getestet. Aus dem Dokument geht nicht hervor ob ein Labor das mehrere Gene testet eine Probe als positiv ausweist wenn alle oder nur ein Gen gefunden wurde. So kann eine falsch positiv Rate, meine ich, nicht heraus gelesen werden. Vielleicht wurden die gemachten Tests die letzten Wochen von Laboren durchgeführt die 100% erreichen, oder auch nicht. Man kann aus dem Ringversuch aber raus lesen welche Teste verwendet werden sollten um beste Ergebnisse zu erreichen. Wenn ich nun aber eine korrekt ermittelte falsch positiv Rate hätte, dann ist diese, anders als von Ihnen geschrieben, auf die komplette Zahl der Teste anzuwenden und nicht nur auf die positiv getesteten. Sie testen 100 Gesunde mit einem Test der 1% falsch positive Ergebnisse liefert, dann ist dieser 1 von 100 falsch und nicht 1% von diesem einem. Dann gibt es noch diese Sache mit dem Vorhersagewert der von der Prävalenz abhängt. Aber das würde hier zu weit führen. Der Ringversuch jedenfalls ist ungeeignet wenn Hr. Frank oder auch Hr. Homburg beweisen wollen, dass die Pandemie beendet ist.
Der Test von Roche [1] hat bspw. eine Sensitivität von bis zu 99,5% (95%-Konfidenzintervall = 97% bis 100%) und eine Spezifität von 99,8% (95%-KI 99,65% bis 99,91%) d.h. die Falsch-Positiv-Rate ist im Mittel 100% – 99,8% = 0,2%. Durchgeführt wurden in der 21 KW [2] 344782 Tests davon waren 5116 positiv. 344782 / 100 * 0,2% = 689,6. Letzteres entspricht immerhin etwa 13,5% der positiv getesteten. Bei 0.12% FP wären es noch etwa 8,1%.
Interessant ist auch die Testkapazität: 1017179 Tests pro Woche [2] wovon nur etwas über 1/3 z.Z. genutzt werden…
Ja, anon. Alles richtig. Wenn gleiches für die Sensitivität, wie für die Spezifizität gilt. Davon gehen wir ja mal aus, dann gilt auch die Rechnung umgekehrt 344782 / 100 * 0,5% = 1723,91 Patienten, die falsch-negativ getestet wurden.
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Aber wie ich schon schrieb, das und die Gesamtzahl der Tests ist überhaupt keine Größe hier.
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Denn sowohl negative Verdachtsfälle als auch Positiv-Fälle werden im selben Zeitintervall mehrfach getestet.
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Die Zahl der NEUINFEKTIONEN ist ungleich der Zahl der positiven Tests und steht in keinem konstanten Verhältnis zur Zahl der Tests insgesamt.
anon,
mhm; Schließen Sie aus Ihren Zahlen, daß “alles ncht s schlimm” ist?
Das hat der Minister für Gesundheit auch gesagt, als er moatelang die Bilder über die Epidemie in China geshen hat.
Ich habe die Argumentation zu den falsch positiven Tests weder bei Frank, noch hier im Text momentan verstanden. Ich hatte bei Frank nicht weiter drüber nachgedacht, weil ich dachte, das bereits verstanden haben. Ich will deshalb einfach mein Verständnis de 1,4% falsch positiven Tests wieder geben. Dann kann mich ja korrigieren. Im Gegensatz zur Bundesregierung lasse ich mich jederzeit korrigieren, wenn ich falsch liege.
Sowohl die 1,4% falschen als auch die 1,7% nachgewiesenen Infektionen beziehen sich auf alle Tests:
Beispiel: in KW20 wurden 430882 Tests durchgeführt. Davon waren 7227 offiziell positiv, also 1,7% (In KW21 lauten die Zahlen 344782/5116/1,5%). (*)
Ermittelt wurde (von dritter Seite), dass 1,4% der Tests im Mittel falsch positiv sind. Bei 100000 Tests also 1400 . Also waren bei 430882 Tests 6032 falsche Tests zu erwarten.
Also kann man nur bei 1195 Tests davon ausgehen, dass sie gesichert korrekt sind.
In KW21 hat sich das also weiter verschlechtert. Und kann z.B: dazu führen, dass trotz Abwesenheit von COVID19 bei 400000 Tests 5600 COVID-Fälle nachgewiesen werden.
Das gilt freilich nur, wenn die Prävalenz (in diesem Fall freilich nicht in Krankheit, sondern lediglich in infiziert sein bestehend) für COVID19 in der Bevölkerung niedrig ist. Je niedriger die Prävalenz, desto größer die tatsächliche Zahl der falsch positiven Tests; dann kann das Fehlerpotential ganz ausgeschöpft werden. Die Tests sind also momentan nichtssagend (in der BRD!) weil so wenig Fälle positiv erkannt werden. Würden von 400000 40000 positiv gesteste wären davon immerhin 34400 gesichert.
Dass so wenig erkannt werden zeigt wiederum, dass das Virus kaum vorhanden ist.
Sollte die Prävalenz aber hoch sein, dann wird die Aussage der 1,4% falschen Tests geringer, aber desto größer ist die Herdenimmunität und der HInweis auf die geringe Gefahr des Virus, da die Leute ja nicht krank geworden sind.
In der Tabelle sind die a) falsch-positiven und die b) falsch-negativen Ergebnisse ausschließlich der Anteil an den tatsächlichen a) “Falschproben” und b) “Richtigproben” Proben (Soll-Werten).
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100 Prozent erreicht man bei NEGATIV, wenn alle NICHT-SARS-CoV-2-Proben (also, andere SARS-Viren oder völlig andere Proben) erkannt wurden. Die Differenz zum Sollwert ist hier die falsch-positiv-Rate. Wenn also z.B. 1,2 Prozent falsch sind, bezieht sich das auf den SOLLWERT aller Testungen mit falschem Virus. Wenn 400 mal ein anderes Virus verschickt wurde, sind die 400 dann 100 Prozent. Die Differenz zu den richtigen Testergebnissen ist die Falsch-Positiv-Rate.
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Umgekehrt: 100 Prozent erreicht man bei positiv, wenn alle positiven echten SARS-CoV-2-Proben erkannt wurden. Die Differenz zum Sollwert ist hier die falsch-negativ-Rate.
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Mit Bezug auf die Tabelle liegt Herr Frank und Sie also definitiv falsch.
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Man korrigiere auch mich, falls ich hier einen Fehler gemacht habe! (Das war aus der Hüfte, nächstes Mal im Liegen …)
Entscheidend ist: Es wurden gezielt n-mal a) echte SARS-CoV-2-Viren und b) m-mal andere Viren verschickt. n ist 100 Prozent und m ist 100 Prozent. n+m ist nicht 100 Prozent und auch nicht 200 Prozent. n und m sind von einander völlig unabhängig.
Aber unabhängig davon, ist die GESAMTZAHL DER TESTS schon deshalb irreführend, weil sowohl bei positiven Tests, als auch bei negativen Tests, sofern diese in einer möglichen Inkubationszeit sind, die selbe Person in jedem Fall mehrfach getestet wird.
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Deshalb hat die Zahl der Tests mit der Zahl der (ECHTEN) NEUINFEKTIONEN ohnehin fast gar nichts zu tun.
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Selbst wenn die 1,2 Prozent der Tests von Gesunden, wie Sie schreiben, falsch-positiv wären, würde niemand zwei Wochen in Quarantäne gehen und bleiben, ohne einen zweiten Test oder dritten Test. Und dann ist die Wahrscheinlichkeit minimal, dass die Diagnose falsch ist. Das Prozedere kenne ich jetzt nicht, wie und wann mehrfach getestet wird. Dass während einer Erkrankung mehrfach getestet wird, ist mir aber bekannt. Von Spontanheilungen habe ich jedoch noch nicht gehört, weder in der Statistik, noch sonstwo.
Vielen Dank für diese Hinweise. Wenn ich es recht verstanden habe, geht es um die Frage, welchen Rückschluss auf die Prävalenz von COVID-19 in einer Population man aus einer Stichprobe ziehen kann. Der Ringversuch stellt die erforderlichen Werte von Sensitivität und Spezifität zur Verfügung; Unsicherheiten der Probennahme u.ä. sind darin natürlich nicht berücksichtigt, es dürfte sich um Maximalwerte handeln. Um Verwirrungen zu vermeiden, finde ich es (jedenfalls für mich) nützlich, die Sache anhand der Definitionen von Anfang an anzugehen. Sei N der Umfang der Stichprobe (z.B. alle zu einem Zeitpunkt Getestete), Z die unbekannte Zahl der tatsächlich Erkrankten darin, entsprechend N-Z das Komplement der nicht Erkrankten. Sei fp die Fraktion der falsch-Positiven (1-Spezifität), tp die Fraktion der richtig-Positiven (Sensitivität). Dann gilt für die Zahl der positiv Getesteten: Q = Z*tp + (N-Z)*fp, d.h. für den Anteil q der Positiven in der Stichprobe: q:=Q/N = fp + (tp-fp)*Z/N. Den Quotienten Z/N kann man als Produkt s*p aus der gesuchten tatsächlichen Fraktion der Erkrankten in der Population, p, und einem Stichprobenfaktor s darstellen. Letzterer gibt an, um welchen Faktor in der Stichprobe Erkrankte über- bzw. unterrepräsentiert sind. Also ergibt sich: q = fp + (tp-fp)*s*p. Ziel ist es, das unbekannte p als Funktion des gemessenen Anteils q unter Berücksichtigung der Parameter s, fp und tp darzustellen. Eine einfache Umformung ergibt: p = 1/s * (q-fp)/(tp-fp). Der Parameter fp ist bekanntlich bei kleiner Prävalenz für die Zahl der positiv Getesteten besonders bedeutsam. In den 2+2 „bewerteten“ Versuchen liegt, so wie ich die Tabellen lese, tp nahe 0,96 und fp nahe 0,045, d.h. tp-fp nahe 1; in allen brauchbaren Tests dürfte der Nenner tp-fp relativ konstant und nahe 1 sein. Die geschätzte tatsächliche Prävalenz in der Population hängt somit vor allem von der im Zähler stehenden Differenz q-fp ab. Und natürlich spielt der Stichprobenfaktor über die Vortestwahrscheinlichkeit in der Stichprobe eine entscheidende Rolle. Falls man Niedrigrisikopersonen testet, ist s1. Die Sensitivität tp spielt eine untergeordnete Rolle für die Prävalenzabschätzung. Wenn man s nicht kennt und auch noch von Ort zu Ort und über die Zeit (nichtnachvollziehbar) variiert, wenn man ferner aufgrund der Weiterentwicklung der Tests für den jeweiligen Zeitpunkt unsichere Werte für fp und tp hat, ist eben alles unsicher. Setzt man für q beispielsweise probeweise den Wert 0,017 ein, wie Herr Frank ihn verwendet, ergibt sich für den Zähler eine Differenz 0,017-0,045, also ein negativer Wert für p. Das spricht für ein ernsthaftes Konsistenzproblem der Daten, die Zahl der Positiven in einer Stichprobe muss ja mindestens der Zahl der Falsch-Positiven sein. Setzt man seine Werte von 0,014, 0,022 sowie 0,076 für fp ein, gilt seine Argumentation allenfalls für den erstgenannten Zahlenwert, wenngleich er den Faktor im Nenner sowie die Unbekannte 1/s ignoriert. Die beiden zuletzt genannten Zahlenwerte sind nur dann konsistent, wenn sie für die Gesamtspezifität keine Rolle spielen, weil die Fälle selten sind. Es wird also immer komplizierter, wenn die Spezifität auch noch vom (relativen) Vorkommen von Varianten abhängt (das wir eher nicht kennen), und das ist kritisch, da wir uns im Bereich niedriger Prozentsätze für p bewegen. Bei konstanter Prävalenz p wird die beobachtete Fraktion positiver Tests, q, in der Regel fallen, wenn der Fehler fp abnimmt, denn dq/d(fp) = 1 – s*p > 0 (p<<1), man beobachtet also ceteris paribus eine scheinbare Abnahme der Infektionen alleine durch eine höhere Spezifität der Tests, d.h. technische Weiterentwicklung. Das alles ist im Grunde intuitiv klar, gleichwohl nützlich, sich quantitativ vor Augen zu führen. Ich halte es daher für gewagt, aus den vorliegenden Daten Rückschlüsse auf den Verlauf der Prävalenz zu ziehen, ohne präzise Spezifikationen vornehmen zu können. Ein zentrales Problem dürfte m.E. vor allem bei dem Selektionsfaktor s liegen, denn die Masse der Tests erfolgt alles andere als „repräsentativ“. Vielleicht sind die vorstehenden Ausführungen für den Einen oder Anderen von Nutzen.
Wieder verstümmelt. ich schreibe jetzt explizit ohne Größer-Kleiner-Zeichen: „Falls man Niedrigrisikopersonen testet, ist s kleiner als 1, falls man Hochrisikopersonen, etwa medizinisches Personal, testet, ist s größer als 1.“
Also das muß und werde ich mir mal in Ruhe durchlesen. Mir schien lediglich qualitativ klar zu sein, dass bei niedriger Prävalenz der relative Meßfehler umso größer wird je mehr Tests durchgeführt werden (auch wenn der absolute Meßfehler gleich bleibt) und je weniger positiv Getestete anfallen.
D. h. der Meßfehler kann bei 100 liegen, bzw. sogar absolut in den negativen Bereich gehen (ich kenn mich mit Testtheorie nicht aus (was ich versuchen werde abzustellen) und muß das nach meinem Gusto formulieren).
Die Prävalenz kam für mich nur deshalb ins Spiel, weil davon ja abhängt wie sich der Fehler von 1,4% auswirkt. Man weiß nicht wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass der Test auf einen Infizierten oder Nicht-Infizierten trifft. Ist jeder mit COVID19 infiziert (vorüber wie ja nichts wissen) so würde sich der Fehler überhaupt nicht auswirken. Ist niemand infiziert würde er voll durchschlagen und “negative Ergebnisse” liefern.
So lange man die Prävalenz nicht kennt, kann man also nicht wissen wie stark die Testergebnisse tatsächlich verzerrt sind.
Aber es ist so, dass gilt: je größer die Prävalenz, desto valider der Test. Das aber bedeutet: hohe Herdenimmunität bei gleichzeitig geringem Krankenstand.
Je geringer die Prävalenz, desto irreführender die Aussage des Testens.
Ja und ich denke, dass der geringe Anteil positiver Tests auf eine niedrige Prävalenz hindeutet, die dann allerdings den Sinn des Testens (zum jetzigen Zeitpunkt in Frage stellt (es sei denn man schließt daraus, dass man statistisch so gut wie kein COVID19 mehr erkennen kann darauf, dass es momentan vorbei ist. Denn wie soll man sonst jemals des Ende feststellen. Wenn die Leute krank werden, weiß man dass es anders ist. Aber so lange sie nicht krank werden ist es vorbei. Jedenfalls war es bisher immer so.
in beiden Fällen relativiert sich die Gefährlichkeit des Virus. Was man am Verlauf der Kurve der Fallzahlen (für die BRD) ja auch ablesen kann. In 7 bis 10 Tagen liegen wir bei R deutlichst unter 1, egal was das RKI meint, was wir gestern über 1 lagen.
Ich kenne mich wie gesagt mit Testtheorie nicht aus. Ich würde also einen zu erwartenden Fehler von 1,4% nicht für sehr gravierend halten. Aber das Problem ist, dass sehr wenige Tests positiv sind, bei extrem vielen Tests. Weil COVID19 also momentan in der BRD eine extrem seltene Erscheinung ist, ist das Testergebnis extrem unzuverlässig. Wäre es sehr häufig, würden die 1,4% Meßfehler nicht ins Gewicht fallen. So wie es ja in der Hochphase der gemessenen Infektionen ja auch der Fall war.
Wenn man also die gegenwärtig durchgeführten Tests als repräsentative Stichprobe betrachtet (in gewisser Weise sind ja viele wohl zufällig), dann gibt es eben kaum COVID19 -Infektionen. Krankheitsfälle eh kaum.
Danke, mir lag daran, das Problem klar zu formulieren und quantitativ handhabbar zu machen, und das geht auf ganz elementare Weise, wie ich gezeigt habe, anhand der Definitionen der Grundbegriffe. Sie können leicht die Sache so umformulieren, dass sich andere, von Ihnen gewünschte abgeleitete Parameter berechnen lassen. Mir ging es auch nicht um einzelne Punktschätzwerte o.ä., sondern darum, in Anbetracht der Unsicherheit aller kolportierten Schätzwerte eine Formel mit allen relevanten Parametern zu haben, die es erlaubt, durch Einsetzen verschiedener Schätzwerte den Variationsbereich der resultierenden Werte zu beleuchten. Die Analyse zeigt vor allen Dingen, dass bestimmte kolportierte Schätzwerte nicht miteinander konsistent sein können, z.B., wenn die dazu mathematisch korrespondierenden Prävalenzschätzer negativ werden. Ich würde anhand der mir bekannten Testpraxis die Tests in gar keinem Fall als irgendwie “repräsentativ” betrachten. Wofür repräsentativ? In der mir bekannten Klinik erfolgen sie nach Verdacht, nach Kontakt und nach Symptomen und führen zu hohen Anteilen positiv Getesteter. Ein korrespondierend hoher Wert des Selektionsfaktors, den ich “s” nannte und der sowohl die systematische Auswahl als auch Zufallseffekte beinhaltet, hat aber einen niedrigeren Schätzwert der echten Prävalenz p zur Folge (mittels 1/s). Nur, um wieviel? Ich denke, wir können aus COVID-19 sehr viel lernen, sowohl diese elementaren Sachverhalte als auch, wie wir die infektiologischen Modelle künftig verfeinern, um die nächste Pandemie früher und verlässlicher einschätzen sowie die Wirkung unterschiedlich suszeptibler Subpopulationen (Verhalten, Immunsystem etc.) und unterschiedlicher Interventionen (Shut-down, distancing, MNS etc.) besser einschätzen zu können. Besonders der Gedanke, dass es Subpopulationen mit hohem effektivem R gibt (worauf basierend, kann man durch Vergleiche herausfinden), die initial „geerntet“ werden (d.h. immun werden oder sterben) und die initiale Dynamik dominieren und die daher zu Überschätzungen der späteren Dynamik führen, hat m.E. ein hohes Potential für fruchtbare, testbare Hypothesen. Man muss m.E. auch viel genauer die Ursachen der Todesfälle von der Ausbreitung der Infektion trennen. Die CFR dürfte zu weiten Teilen die lokale Risikostruktur sowie die Ressourcen des Gesundheitssystems widerspiegeln. Die Aufgabe bei der jetzigen, vor allem aber der nächsten Pandemie wird m.E. sein, zu erkennen, inwieweit eine derartige Heterogenität besteht und relevant ist, oder ob eher Homogenität besteht, die dann per se kein oder ein wesentlich geringeres Abflachen der Ausbreitungsdynamik erwarten lässt. Anders wird man auch die Effekte von Interventionen nicht beurteilen können, und darüber wollen wir ja rational entscheiden.
Ich würde anhand der mir bekannten Testpraxis die Tests in gar keinem Fall als irgendwie “repräsentativ” betrachten. Wofür repräsentativ? In der mir bekannten Klinik erfolgen sie nach Verdacht, nach Kontakt und nach Symptomen und führen zu hohen Anteilen positiv Getesteter.
Also ich weiß nicht, wie man den Begriff “repräsentativ” im Rahmen der Testtheorie exakt faßt. Was natürlich ein Anreiz ist unter diesem Aspekt den Einstieg in die mathematisch exakte Testtheorie zu finden. Laienhaft verstehe ich unter “repräsentativ” halt eine Zufallsstichprobe, bei der man dann vermuten kann, dass sie repräsentativ ist. U.u. vergleicht man das dann eben noch mit bekannten Größen für die Grundgesamtheit (wie auch immer)
Ich hatte eine gewisse Repräsentativität der COVID-Testung darin gesehen, dass ein Kranker wegen dem ein Test durchgeführt wird ja grundsätzlich als Zufalls-Klient angesehen werden kann. Das gilt natürlich schon nicht mehr “direkt” für die Getesteten im Umfeld, bzw. bei vorsorglichen Tests von Risikogruppen. Obwohl die Getesteten im Umfeld ja auch insofern zufällig sind, als sich halt per Zufall ein Cluster gebildet hat.
Also eine “gewisse” Repräsentativität der Tests für Rückschlüsse auf die (aktuelle) Verbreitung von COVID19 sehe ich schon (*). Aber das müßte natürlich quantifiziert werden. Ich denke natürlich schon, dass das mathematisch mit entsprechenden Fehlerabschätzungen möglich ist. Ich muß mir Ihre Gleichungen, nachdem ich wieder aufnahmefähig bin, jetzt mal ansehen. Einen Vorgang quantitativ zu erfassen ist natürlich das non plus ultra. Ich hätte im übrigen gedacht, dass sich Mathematiker hinsichtlich der quantitativen Erfassung (zur Modellierung) von Epidemien viel mehr zu Wort gemeldet hätten. Obwohl einige grundlegende Beiträge gab es schon.
(*) Aber da muß man schon wieder nach infiziert und krank unterscheiden. Ich meine, das hält man doch sonst auseinander. Wenn ich nicht krank bin, gehe ich normal nicht zum Arzt.
Als ich zum ersten mal von der Fehlerquote von 1,4% hörte, habe ich mich natürlich gefragt: wie stellt man denn überhaupt eine Fehlerquote fest. Ich kann mich erinnern, dass ich dann mitbekommen hatte, dass man Proben präpariert und dann testen läßt. Man versieht also eine Probe nachweislich mit COVID19 oder mit einem Placebo. Das Papier zum Ringversuch habe ich mir nie angesehen, aber es hatte wohl jemand Anderer daraus zitiert.
Bevor ich in Einzelheiten gehen will (die sich vielleicht aus weiterer Diskussion ergeben) einfach wieder nur meine ganz naive Vorstellung, wie man nun zu einer Fehlerquote bei falsch positiv kommt (völlig unabhängig davon was der Ringeversuch als Ziel hatte und die möglichen Fehlerquote nur Abfallprodukte waren).
Ich seh das einfach so: wenn Proben nachweislich mit COVID19 präpariert (einfach nur präpariert, nicht getestet, denn das würde ja einen Zirkel ergeben) sind, dann läßt man einen Test darauf los und stellt fest bei wie viel von Hundert der Test fehlschlägt.
Wenn das 1,4% sind, dann rechnet man das für die “Realität” hoch. D.h. man geht davon aus, dass die Tests die in der Realität ohne Präparierung durchgeführt werden ebenfalls eine Fehlerquote von 1,4% haben können. Das ist doch das Prinzip von Schätzwerten. Ob es bei dem Ringversuch darum ging verschiedene Hersteller zu vergleichen ist doch nicht relevant. Allenfalls müßte man einen Mittelwert aus der Fehlerquote bilden.
Fazit: Aus meiner Sicht kann man, die mittlere Fehlerquote des Ringversuchs als Schätzwert für die Fehlerquote in der Realität nehmen.
Aber wenn das falsch ist muß ich mich geschlagen geben. Klarheit ist für mich sehr wichtig, weil ich an anderer Stelle nämlich auf dieser Basis argumentiert habe und mich niemand widerlegt hat. Wenn ich falsch liege, würde ich mich dort aber nachträglich korrigieren.
Wo ich mich auf keinen Fall geschlagen gebe ist die Feststellung, dass, eine mögliche Fehlerquote eingerechnet, in jedem Fall Fallzahlen von Tests umso weniger aussagekräftig sind je größer die Anzahl der Tests ist und je niedriger die Zahl der positiven Tests ist. Jede Fehlerquote schlägt da zusätzlich durch. Meine Vorstellung welchen Bezug das zur Prävalenz von COVID19 hat bleibt unberührt davon, welche Fehlerquote der test konkret hat, selbst wenn diese bei 0 liegen sollte. Bei geringer Prävalenz kann eben der Test auch keine größere finden.
Ach so, dass Argument, das falsch positive Tests in der Realität während der Quarantäne per wiederholtem Test erkannt würde ist natürlich relevant. Ich kann es momentan nicht ganz einschätzen, da ich nicht wie das RKI damit (statistisch) umgeht, denn beim RKI habe ich sinnigerweise von solchen Problematiken noch nichts gelesen. Jedenfalls ist nie was öffentlichkeitswirksam geworden.
Aber in diese Zusammenhang weise ich auf das Fakt Mehrfachtestungen hin.
ergibt sich bei der Gesamtzahl der positiv Getesteten mit einer Zahl von 210255 eine erhebliche Abweichung nach oben von der offiziell gehandelten Zahl der positiven Tests von derzeit 184000 (ich sehe immer bei worldometers nach).
Das RKI schreibt dazu lediglich:
Es ist zu beachten, dass die Zahl der
Tests nicht mit der Zahl der getesteten Personen gleichzusetzen ist, da in den Angaben
Mehrfachtestungen von Patienten enthalten sein können.
Ist etwas irreführend, denn die Zahl der gestesten Personen ja gar nicht angegeben. Aber daraus, dass die Zahl der Tests wohl größer sein soll als die Zahl der getesteten Personen, kann man schließen, dass sich eine größere Zahl positiv Getesteter ergibt als Personen positiv getestet wurden.
Aber wie gesagt, ich weiß nicht, ob man aus den Mehrfachtestungen auf eine automatische Fehlerkorrektur möglicher Falsch-Testungen schließen kann. Da sich das RKI (als staatliche Behörde) ja auch nie mit Kritik auseinandersetzt. Wodurch leider auch fehlerhafte Kritik nicht öffentlich rational widerlegt wird.
Jetzt habe ich mir auch zum ersten mal den Ringversuch angesehen.
Es ist sicher richtig, daß die falsch Positiv-Rate von 1,2 % (Frank hat anscheinend nicht den Mittelwert genommen, sondern das schlechteste Ergebnis von 1,4%) sich zunächst mal auf die Anzahl der verschickten und getesteten Proben (“Falschproben”, “Richtigproben” bezieht.
Sicher, aber nach meinem Verständnis “rechnet man solche Ergebnisse dann auf die Realität hoch”. Wobei es sicher eine ausgefeilte statistische Theorie dafür gibt unter welchen Voraussetzungen man das machen kann und welches Fehlerintervall man dabei hinzunehmen hat. Das kann ich bei dem Ringversuch nicht beurteilen, ich hatte vor einiger Zeit lediglich bereits die 1,4% Fehlerquote registriert und mir dann dieselben Gedanken dazu gemacht wie der Frank.
Die Prozentangaben, die Frank für Tests ausgebuddelt hat, die ein falsches positives Ergebnis erbringen, beziehen sich natürlich auf alle Tests, die in einem Zeitraum ein positives Ergebnis erbracht haben. Das ist offenkundig, denn dass ein Test ein falsches positives Ergebnis erbracht hat, das kann man nur wissen, wenn ein Test gemacht wurde und ein positives Ergebnis erbracht hat. 1,4% falscher positiver Tests bezieht sich also auf die Gesamtzahl positiver Tests,
Das habe ich nicht verstanden (wiewohl ich, als ich vor einer Woche von den 1,4% erfahren habe mich unterschwellig auch gefragt habe, auf welche Grundgesamtheit sich die beziehen, “1,4 von 1,7” oder 1,4 von 100, habe ich aber nicht weiter verfolgt) Aber die Prozentzahl für falsch positive Tests wird doch an einer bestimmten Anzahl von Placebo-Tests ermittelt die falsch anschlagen. Und dann gehe ich davon aus, dass das hochgerechnet wurde (weiß nicht ob gerechfertigt).
Wie soll das also gemeint sein, dass dazu ein Test erbracht wurde, der ein positives Erebnis erbracht hat. Das könnte für die falsch Negativen relevant sein,für die ja ein COVID19- Test-Präparat benötigt wird.
Bei den Placebo-Präparaten für falsch-Positiv müßte man halt sicher sein,dass es tatsächlich Placebos sind.
Diese Verwirrungen sind der Grund, warum ich auf die basics zurückgegangen bin. Die Definitionen sind an sich glasklar, nur muss man sich daran halten, eine Formel sagt mehr als tausend Worte. Ein falsch-positiver Test bezieht sich nicht auf die Gesamtzahl positiver Tests. Er bezieht sich auf die Gesamtzahl solcher, die realiter nicht die Erkrankung aufweisen (gleich ob symptomatisch oder nicht), und man gibt den Anteil derjenigen an, die fälschlicherweise positiv getestet wurden. Das Komplement dieser Zahl zu 1 bzw. 100% ist die Spezifität, d.h. der Anteil derjenigen, die richtigerweise negativ getestet wurden. Umgekehrt ist ein falsch-negativer Test nicht auf die negativen Testergebnisse bezogen, sondern auf die Anzahl derer, die die Erkrankung realiter aufweisen; die ist immer die Basis. Das Komplement zu 1 bzw. 100% ist die Sensitivität, d.h. der Anteil derer, die richtigerweise positiv getestet wurden. Mit den Prävalenzen einer Erkrankung hat das zunächst einmal nichts zu tun. Sehen Sie in meiner Ableitung, dass p und fp und tp verschiedene, ja unabhängige Größen sind. Aus denen ergibt sich der Anteil q, der in einer Stichprobe positiv getestet wurde. Zusätzlich geht der Faktor s ein, der angibt, um wieviel die Stichprobe verzerrt ist, was den Anteil Infizierter relativ zur Gesamtpopulation angeht. Das Unheil beginnt, wenn man Spezifität, Sensitivität, positive Testfraktionen, Prävalenzen usw. anders auffasst und Daten aus unterschiedlichen Quellen vermengt. Für Immuntests beispielweise ist aufgrund der oft unvermeidbaren Kreuzreaktivitäten sonnenklar, dass die Spezifität vom Hersteller abhängt, und man weiß in der Regel auch nicht von vornherein, welche Antigene und damit Potentiale für Kreuzreaktivitäten in den Proben vorkommen. Nur dann kann man „auf die Realität hochrechnen“, wenn man verlässliche Informationen über Fehler und Verzerrungen aller Art und ihre Verteilung in den Proben hat. Das ist m.E. nicht der Fall.
@Ingres: Ich fasse mich kurz, R.J. hat ja auch viel geschrieben, was ich detailliert durchgehen müsste und nur grob machte. Ich vertraue da auch mal einfach auf R.J. und ich selbst bin ja sowieso nicht fehlerfrei.
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Herr Frank liegt SOWIESO schon doppelt oder dreifach prinzipiell falsch bei der Art, wie er zu seinem Ergebnis kommt. Erstens werden die Verdachtsfälle mehrfach getestet, zweitens kann er sowieso nicht alle Tests nehmen, selbst dann nicht, wenn er im Falle nur der echten Neuinfektionen und richtigen positiven Tests die Anzahl der Tests kennen würde, drittens berücksichtigt er überhaupt nicht die falsch-negativen Tests, die je nach dem auch höher deutlich sein können. Diese können nicht nur höher aufgrund des Tests selbst sein, sondern auch, weil für Tests eine ausreichende Menge an Virus abgenommen werden muss. Das ist nicht nur bei Kindern schwierig zu gewährleisten, gar mehrfach, wenn die die Prozedur kennen, sondern möglicherweise nimmt auch schlecht oder gar nicht geschultes Personal die Proben ab. Die Tagesform und Geduldigkeit der Patienten und des Personals kann auch schwanken. etc. . Ein Patient, der gar nicht wissen oder es sein will, dass er Positiv ist, wird auch wenig kooperativ sein.
Falls das RKI tatsächlich die falsch positiv Getesteten per Merhrfachtestung (*) ausschließen kann, frage ich mich, warum das RKI diese Zahlen nicht veröffentlicht. Es könnte doch “in echt” die Fehlerquote ermitteln. Dann mußte man das nicht einem Ringversuch entnehmen. Insofern weiß ich nicht, ob in Quarantäne tatsächlich nachgetestet wird.
Die falsch negativ Getesteten wiederum waren oder werden entweder niemals durch COVID19 krank oder sind als Kranke in Behandlung. Hier könnte man erst recht mehrfach testen und so auch diese Fehlerquote ermitteln.
Fazit: das RKI könnte (müßte sogar?) versuchen die Fehlerquote des Tests zu ermitteln und veröffentlichen. Denn das RKI soll ja unsere Gesundheit maximal schützen. Ich habe noch nie eine öffentliche Diskussion über die (oder eine mögliche) Fehlerquote des Tests vernommen.
(*) Ich weise aber nochmal darauf hin, dass das RKI in der einschlägigen Tabelle darauf hinweist, dass es tatsächlich Mehrfachtestungen gibt. Aber der Grund dafür ist nicht angegeben.
Zur Genauigkeit von RT-PCR-Tests hier folgende Überlegung zur Diskussion:
Nehmen wir an, in einer Woche werden 400.000 Tests durchgeführt, die bei einer REALEN Durchseuchung der Bevölkerung von 1% (also 4000 Personen mit SARS-CoV2 infiziert, 396.000 Personen NICHT mit SARS-CoV2 infiziert) eine Sensitivität von 100% und eine Spezifität von 99% (und das sind wahrlich Fantasiewerte, aber sei’s drum) aufweisen, haben wir es mit folgenden Verhältnissen zu tun:
1. Sensitivität = 100% –> 4000 positive Ergebnisse, davon 4000 richtig positiv
2. Spezifität = 99% –> 392.040 negative und 3960 falsch positive Ergebnisse
Insgesamt kommen wir also auf 7960 positive Testergebnisse, davon sind allerdings knapp die Hälfte falsch positiv –> wir kommen also auf eine Positive Predictive Value (PPV) von 50,25%. Je weiter die Durchseuchung nach unten geht, umso weiter sinkt der PPV, das bedeutet, wir werden das Thema so gut wie nie wieder los.
Das nenne ich nicht gerade einen Taschenspielertrick, aber vielleicht habe ich auch etwas übersehen? Freue mich über jede kritische Rückmeldung.
Was ist das, eine “zweite Welle” ?
Die Strategie, die in der BRD angewendet wird, ist “Lockerung”, sobald R kleiner 1, und Quarantäne, sobald R größer 1 ist.
Natürlich kann etwas Unvorhergesehenes passieren, etwa, daß 5 Autobusse mit infizierten Fußballanhängern sich in einem Stadion verteilen. Aber solange dergleichen verhindert wird, bleibt R also stets nahe 1.
Das bedeutet, die (unbekanne) Zahl der Infizierten bleibt auf Dauer gleich hoch, da ja jeder aus dieser Gruppe jeweil einen Gesunden ansteckt. Es gibt also keine “zweite Welle”, sondern eine gleichbleibend hohe “stehende Welle”. In jedem Zeitraum wird eine gleich hohe Zahl von Gesunden infiziert. Die Infektion erfaßt so lange jeweils gleich hohe Gruppen der Bevölkerung, bis entweder 58 Millionen (70%) infiziert sind und erkranken, davon 11 Millionen krankehauspflichtig schwer.
Oder bis irgendwann eine flächendeckende Impfung die Epideie beendet.
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H1N1pdm09 ist nach dem August 2010 nicht verschwunden. Wenn Sie im Winter an einer Influenza erkranken, dann haben Sie eine hohe Wahrscheinlichkeit, an H1N1pdm09 erkrankt zu sein. Die Pandemie aus dem Jahre 2009 ist also immer noch nicht zuende, im Gegenteil: Sie kommt regelmäßig wieder. Aber H1N1pdm09 ist relativ harmlos und es gibt Medikamente, die gegen H1N1pdm09 geholfen haben und mittlerweile einen Impfstoff, deshalb hört man nichts mehr von der Schweinegrippe.
Die beiden Prozentzahlen haben eine andere Basis.
ScienceFiles Spendenkonto:
HALIFAX (Konto-Inhaber: Michael Klein):
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Aktuell sterben weltweit am Tage rd. 800 Menschen an COVID-19. Hier noch von einer andauernden Pandemie, also von einer Seuche großen Ausmaßes zu sprechen ist wohl mehr als stark übertrieben. Wer jetzt noch Angst und Panik verspürt, dem ist wirklich allenfalls noch per psychologischer Betreuung zu helfen. Man sollte auch nicht den Eindruck erwecken, als würde das Sars-CoV-2-Virus jemals wieder verschwinden. Das Virus ist ab jetzt eines der unzähligen Risiken mit denen ich und meine Mitmenschen leben müssen und vor dem wir uns nicht endgültig schützen können, auch nicht per Impfstoff, sofern es einen solchen eines Tages geben sollte.Und auch kein Politiker und kein Virologe wird zukünftig vor hiervor schützen können. Es sterben alljährlich 10.000 Menschen in Deutschland durch MRSA-Infektionen und niemand verweigert deshalb aus Angst vor MRSA seine Einlieferung in eine Klinik, obwohl hier die Infektionsgefahr nun wirklich sehr hoch ist – und das betrifft jetzt nicht nur ältere Menschen.
Ich weiss nicht wo Sie ihre 800 Menschen her haben, aber ich weiß, dass das falsch ist. Derzeit sterben pro Tag mehr als 3000 Menschen an COVID-19. Wer falsche Zahlen nutzt, um seinen emotionalen Vortrag mit Legitimation zu versorgen, hat mindestens ein Glaubwürdigkeitsproblem. Und was sagen ihre Daten auf Jahresbasis über eine fortdauernde Pandemie aus, die gerade einmal drei Monate andauert?
https://www.worldometers.info/coronavirus/
Gegen die weit verbreitete Meinung, dass SARS-CoV-2 ungefährlich sei, anzuschreiben, ist ein nahezu auswegloses Unterfangen. Es gibt Kommentarspalten einschlägiger Blogs und News-Seiten aus dem alternativen Mainstream, da herrecht mittlerweile ein ganz anderer Umgangston.
http://selbstbetrug.wordpress.com/2020/06/01/stell-dir-vor-es-ist-krieg-und-alle-machen-mit/
Um im “alternativen Mainstream” keine negative Bewertung für Ihren Beitrag einzufangen, gilt es die folgenden drei 3 Lehrsätze strikt zu beachten:
1. Professor Drosten ist an allem schuld.
2. Von Schweden (in der Corona-Krise) lernen, heißt siegen (nein, nicht siechen!) lernen.
3. Masken sind sinnlos und reine Knechtschaftssymbole.
– Sie halten keine Viren ab,
– sie sehen nicht aus,
– sie verursachen selbst bei kurzfristigem Tragen Kopfschmerzen, Atemnot und Schwindelgefühle.
Extrapunkte gibt es für Erlebnisberichte, wie “Ohne Maske in den Supermarkt und die maskierten Verkäuferinnen über die Sinnlosigkeit des Maskentragens aufgeklärt”, oder “Ich lebe seit Wochen von meinem Kellervorrat an Dosenravioli, weil ich geschworen habe, nie mit Maske vor die Tür zu gehen”.
Oder das Argument, dass durch die Maske die so wichtige soziale Kommunikation über die Mimik wegfällt. Und noch besser, die Maske ist ein Maulkorb, weil man nicht mehr miteinander reden kann.
Zu Masken:
https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMc2007800
Sehr eindrucksvoll, was selbst einfache Masken abhalten können.
Mehr zu Masken:
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Das hochzitierte Masken-bringen-nichts-Paper musste zurückgezogen werden:
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https://www.acpjournals.org/doi/10.7326/L20-0745
Nun, bis jetzt sind laut worldometers ca. 403.000 Menschen weltweit an oder mit CORONA verstorben. Da es aber neben CORONA auch noch andere Gründe für den Tod gibt, sind im selben Zeitraum ca. 25 Mio Menschen verstorben, aber auch ca. 60 Mio geboren, was einem Nettozuwachs von ca. 35 Mio Menschen bedeutet. Worin begründet sich jetzt nun diese merkwürde weltweite Angst?
Ihren Ausführunen ist zu entnehmen, daß COVID-19 auch kein Instrument gegen die steigende Überbevölkerung ist.
Bloß: hat das denn irgend jemand behauptet??
Naja, bezüglich MRSA bringen die Patienten relativ häufig den bösen Keim selbst mit. In den NL werden Patienten daher bei der Aufnahme darauf getestet.
Aha, und dann versterben sie ausgerechnet nur im Krankenhaus an ihren eigenen Keimen?
Alle Vorhersagen sagten einen Peak um Juni/Juli vorher mit mehreren Hundertausend infizierten pro Tag in England und Deutschland. Hat jemand Informationen dazu, warum die Zahlen so drastisch eingebrochen sind? ich kann mir das kaum vorstellen, daß das an den paar Hygieneregeln und den Mundschutzpflichten gelegen hat (Zumindest nicht in dem Ausmaß).
Man sagte, Covid sei eben nicht „wetterfühlig“ wie Influenza, sondern würde sich relativ gut im Warmen Klima vermehren.
Hat jemand Informationen dazu. Die Epidemiologen liegen ja mehrere Zehnerpotenzen daneben.
Wie wäre es mit Lockdown als Erklärung?
Hygieneregeln, UV-Intensität, Lockdown, Isolationsmaßnahmen, subklinische Infektionen, schwach pathogene Mutanten, unterschiedlich suszeptible Subgruppen in der Bevölkerung (durch innere und/oder äußere Faktoren) oder eine Kombination aus alledem. Die Datenlage ist mehr als unübersichtlich, vor allem in Anbetracht des Umständes, dass manche Aspekte wie etwa der genetische politisch unerwünscht sind und daher nicht offen diskutiert werden.
Eques a Digito Medio Extenso, die Datenlage war noch nie so gut wie heute. Das verdanken wir Schweden. Schauen Sie nur, was man in Schweden anders macht, als bei allen seinen Nachbarn (wichtig ist hier, dass die Kulturkreise ähnlich und vergleichbar sind).
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Schauen Sie hier (die letzte Woche war übrigens die mit den zweimeisten Neu-Infektionen überhaupt in Schweden – auch eine Tatsache, die Herr Frank im Artikel ignoriert):
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https://s12.directupload.net/images/200601/vtvgz42w.png
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und hier:
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https://s12.directupload.net/images/200601/kfduws3z.png
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Was haben die Schweden anders gemacht? Antwort: Sie haben von Anfang an hingenommen, dass sich die gesamte Bevölkerung infizieren wird. Die Maßnahmen zur Eindämmung beschränkten sich darauf, möglichst zu verhindern, dass die Intensivkapazitäten ausgelastet sind. Dementsprechend, so behauptet man, habe man seine Maßnahmen angepasst.
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Es kuriserte lange die Behauptung, dass dort Patienten ab 80 Jahren nur noch palliativ-medizinisch behandelt werden. Wie dem auch sei.
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Der wesentliche Unterschied ist, dass es keine Kontaktverbote gab und Veranstaltungen, Kita und Schule offen etc. weiter möglich sind. Völlige Reisefreiheit gab es aber in Schweden genauso wenig, wie anderswo. Weil dann garantiert nicht mehr genug Intensivplätze vorhanden gewesen wären.
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Was sagt uns das: Der kurze Aufenthalt beim Einkauf mit etwas Abstand kann es nicht gewesen sein, warum in Schweden die Zahlen nie heruntergingen und heute wieder steigen.
Sie haben recht mit dem Hinweis, daß die epidemiologische Situation in Schweden beweist, daß die Politik der libertären vollständigen Durchseuchung der Bevölkerung gescheitert ist.
Aber eine Variante der Strategie der vollständigen Durchseuchung wurde von Anfang an auch in der BRD verfolgt, obwohl die Warnungen aus Taiwan (31.12.2019 !!!) zeigten, daß die Epidemie gefährlich aber VERMEIDBAR ist.
Taiwan hat sofort gehandelt: keine Epidemie!
China hat mehrere Tage verstreichen lassen, exp. Ausbreitung wurde durch drastische Maßnahmen vollständig eingedämmt, nach Wochen war die Epidemie auch in China aus und vorbei: 0,06 Promille der Bevölkerung sind erkrankt.
Die BRD hat GAR NICHTS getan, trotz Warnung, trotz der täglichen Bilder im FS.
Noch nach 3 Monaten haben die Regierung und das RKI verharmlost.
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Jetzt gibt es “Lockerung”, wenn R nahe 1 ist. Das bedeutet, daß jeder Infizierte einen Gesunden ansteckt, die (unbekannte) Zahl der Infizierten nimmt also nicht ab; Tag für Tag werden neue Kohorten angesteckt.
Wie lange soll das gehen?
So lane bis 60-70 % der Bevölkerung infinziert sind: viele Millionen!
Oder, bis (vielleicht 2021 ?) alle geimpft werden können.
Heute hat worldometers einen hohe Korrektur-Zahl der Neuinfektionen veröffentlicht. Es gab über die Zeit eine Abweichung von rund 2000 zu den offiziellen schwedischen Zahlen, die jeweils einen Tat nachträglich korrigiert werden. Worldometer korrigiert offensichtlich nicht täglich nach.
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Deshalb habe ich neue Grafiken mit den offziellen schwedischen Zahlen erstellt, einmal inklusive der hohen Korrekturzahl bei worldometer, der Lesbarkeit wegen einmal ohne diese.
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https://s12.directupload.net/images/200603/7rhghbhd.png
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und ohen die Korrekturzahl von heute
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https://s12.directupload.net/images/200603/uh37zcaj.png
Hoppala, das war jetzt dumm von mir. Ich habe vorausgesetzt, dass worldometer.info nicht seine Zahlen über längeren Zeitraum geprüft/korrigiert hat.
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Genauso gut kann https://experience.arcgis.com/experience/09f821667ce64bf7be6f9f87457ed9aa seine Zahlen ZWAR täglich nachkorrigiert haben, aber in den letzten Tagen ZUSÄTZLICH die Zahlen der ganzen letzten Monate einfach geändert haben!!!
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Herr Klein, das wäre ein Fressen für Sie! 😉
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Das hat Norwegen/Worldometer auch EINMALIG machen müssen, weshalb die Grafiken wegen Norwegen in den negativen Bereich gehen.
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Aber Norwegen ging in den negativen Bereich, nicht positiven Bereich …
Und dann sterben ausgerechnet in den Ländern mit dem schärfsten LockDown die meisten Menschen an CORONA?
buon senso,
in Brasilien, in Schweden, in den USA gibt es die schärfsten Quarantänemaßnahmen?
Welches Indiz haben Sie dafür?
Ich weiß auch gerade nicht, was Sie als Antwort konkret erwarten. Tabellen, Grafiken, Berechnungen, oder einfach eine Erklärung, welche Grundannahmen es wann gab und was darauf hin passierte?
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Zu Beginn ging man grob davon aus, dass sich Corona wie eine Influenza-Epidemie verhält. Bisher hat man noch nie flächendeckende Gegenmaßnahmen gegen Influenza verordnet. Die Erfahrung sagte, dass eine Influenza-Epidemie mehr oder weniger durch die gesamte Gesellschaft dringt. In jede Firma, jede Schule, jeden Kindergarten, jedes Altenheim. Die Infektionswege waren ebenso unbekannt wie die Schäden, die die Krankheit verursacht. Es war bekannt, dass Infizierte schon in der Inkubationszeit infektiös sind, dass vor allem ältere Personen schwere Verläufe haben. Die Zahl der intensivmedizinischen Behandlungen war in anderen Ländern zu Beginn bereits deutlich erhöht. Deshalb hat man etwas gemacht, was man zuvor noch nie gemacht hat. Man hat über einen Zeitraum die Ausbreitung maximal entschleunigt, durch Abstandhalten und Kontaktverbote. Eine Influenza-Epidemie wird vor allem dadurch begünstigt, deshalb ist sie ja auch saisonal hierzulande, dass sich viele Leute aufgrund des Wetters immer wieder in schlecht gelüfteten aber wärmeren Räumen aufhalten und dort anstecken. Abgesehen vom Karneval, der schon immer der Grippe noch einmal den letzten Schwung gibt.
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Ein Gedankenspiel (ich würde nur mal gerne wissen, was die Zahl der Toten überhaupt mit einer Pandemie zu tun haben soll):
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Stellen Sie sich vor, es gäbe ein anderes bekanntes Virus, das mutiert, z.B. das HI-Virus. Mit dem Unterschied, dass es nun per Tröpfcheninfektion übertragbar wäre. Auch das mutierte Virus ließe sich mit den Medikamenten für das bisherige behandeln. Jeden Tag ein bunter Medikamenten-Cocktail. Das Virus breitet sich weltweit aus, nicht mehr und nicht weniger, wie das Corona-Virus. Es ist nicht heilbar, so wie der Verlust von Teilen der Lungen auch nicht ersetzbar ist.
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Wäre das für Sie auch keine Pandemie, weil sogar niemand daran sterben müsste, da es ja Medikamente gibt? Jeden Tag zig Pillen bis zum bitteren Ende. Ist Ihre Definition ganz allgemein von Epidemie und Pandemie, dass auch bitteschön so und so viele daran sterben müssen, oder reicht Ihnen, dass die Leute krank werden, gar unheilbar krank?
In Deutschland eindeutig das Verbot von Großveranstaltungen und die Einführung Hygiene-Regeln wie Hände-Waschen und Abstand halten. Der von allen Politikern und Experten geforderte Rückgang des Reproduktionswertes R auf kleiner oder gleich 1 war bereits VOR dem Lockdown erreicht, der zum 22.03.2020 in Kraft trat. Nach dem 22.03.2020 erfolgt kein weiterer starker Rückgang. Der Rückgang muss demnach aus wirksamen Maßnahmen resultieren, die vor dem 12.03.2020 getroffen wurden, denn lt. RKI erkennt man aus dem aktuellem R-Wert das Infektionsgeschehen der letzten fünf bis 10 Tagen.
Siehe auch: https://www.rki.de/DE/Content/Infekt/EpidBull/Archiv/2020/Ausgaben/17_20.pdf?__blob=publicationFile, Seite 14
Stand heute (06.06.2020) haben wir um 6.200 Infizierte bei 83 Mio Einwohnern, was einer Rate von 0,007 entspricht.
ost holland,
Was bedeutet R=1?
Das bedeutet, daß die unbekannte Zahl der Infizierten stets gleich hoch bleibt und daß täglich von neuem eine Gruppe infiziert wird.
Das Virus frißt sich langsam durch die esamte Bevölkerun: das ist die Strategie der Regierung.
Ganz egal, ob die Krankheit schwer epidemioloische Konseuenzen hat oder nicht: Die Eopidemie war nach den Warnunen aus Taiwan und China VERMEIDBAR; die Regierung hat aus politiscen Gründen die Epidemie hochkochen und “geschehen lassen”!
Selbst wenn diese Tests ein Virus finden – welches eigentlich bei den vielen Strängen nach mehreren Monaten Gelegenheit zur Mutation – sind sie nichtssagend. Wir sind alle zu jeder Zeit voll von irgendwelchen Viren, haben aber keine Krankheitssymptome. Das Altersprofil der Verstorbenen legt nahe, dass man alte Verstorbene mit politischen Hintergedanken zu Coronatoten umdeklariert hat. Und trotzdem kommt man gerade mal auf 3000 auf 8 Mrd. Bevölkerung. Wenn das Label “Pandemie” ein weltweites, bedeutend erhöhtes Erkrankungs-/Sterberisiko für die Allgemeinheit signalisieren soll, dann ist sie nicht nur vorbei, nein, es gab nie eine!
Wow, so viel Falsches in einem Kommentar. >3000 pro Tag übrigens. Sie sehen also keinen Unterschied zwischen igrend welchen Viren, SARS-CoV-1, SARS-CoV-2, HIV, H1N1, MERS, H1N1. Hanta-Virus, Ebola, Gelbfieber, Tollwut, Dengue-Fieber … Na dann. Ich schlage vor, Sie machen die harmlosen dna-Kerlchen in Reihenfolge durch. Mal sehen, wie weit Sie kommen.
Bitte die Beckmesserei zu entschuldigen, aber was Sie soeben aufgezählt haben, sind allesamt keine DNA-Kerlchen, sondern RNA-Lümmels 😊
Vielleicht ist das ja schon teilweise der Fall oder wissen Sie wieviele Viren von jeder Sorte Sie im Körper herumtragen? Und warum schlagen Sie mir nicht stattdessen vor eine Erkältung durchzumachen, an der auch Viren beteiligt sind? Zu wenig Dramatik? Versuchen Sie bitte nicht davon abzulenken, dass die Coronatests medizinisch wertlos sind und nur politisch dazu benutzt werden, um Panik zu verbreiten.
Es gibt keine Pandemien.
Es gibt überhaupt keine Krankheiten.
Die Gesamtmortalität liegt immer bei 100%.
Und mein Kaktus spricht regelmäßig mit mir.
Eques,
Nicht nur, daß es überhaupt keine Krankheiten gibt. Das sind nur gesunde Körperreaktionen auf Stress und Luftverschmutzung. Es gibt überhaupt keine Viren!
Diese für einen Virologen überraschende Erkenntnis verbreitet ein Herr Lanka, der sogar Bücher darüber schreibt und nebenbei Geld mit diversen Säftchen verdient. Er behauptet sogar, seine Thesen seien vom BGH bestätigt worden!
Stimmt Tippfehler meinerseits.
Ich war lange interessierte Leserin bei Achgut, seit der Pandemie allerdings nicht mehr, ich verstehe einfach nicht, wie man Realitäten leugnen kann, allein heute gab es weltweit seit Gestern 62,676 Neuinfektionen und 1,964 Tote, manchmal waren es tageweise mehr als 5000 Tote weltweit. Und es ist noch nicht zu Ende, sondern hat sich nur verlagert, die Hot Spots sind derzeit Russland, Südamerika und auch die arabischen Staaten verzeichnen besorgniserregende Neuinfektionen. Von Afrika sprechen wir mal gar nicht, weil keine Tests oder Meldungen vorgenommen werden. Wer all dies nicht zur Kenntnis nehmen will, hat den Realitätssinn verloren oder einfach nur Angst der Wahrheit ins Auge schauen zu wollen. Das heisst nicht, das ich mit allen Maßnahmen unserer Regierung einverstanden bin.
Ich habe bis auf ein oder zwei Artikel nie bei Achgut gelesen, aber ich glaube, mir geht es wie Ihnen in Bezug auf andere Publikationen wie z. B. “eigentümlich frei” und zwar auch wegen deren Reaktion auf die Maßnahmen. Ich kann es einfach nicht mehr hören, dass Schutzmaßnahmen und die Willigkeit der Bevölkerung, die Maßnahmen zu akzeptieren, ein Zeichen von Staatsgläubigkeit oder Untertanentum oder Diktaturtauglichkeit sein sollen. Ich bin zwar nach wie vor davon überzeugt, dass unsere Regierungen mit den entsprechenden UN-Institutionen wie den Banken, die Gelegenheit ergreifen, um per Hilfsgelder ihre ideologischen Vorstellungen zu verwirklichen, aber was hat das mit den Schutzmaßnahmen zu tun? Die Politiker sind seit Jahren/Jahrzehnten daran, die Gesellschaft umzubauen, eine globale Planwirtschaft zu errichten, die die Medien lediglich dazu benutzt, um durchzugeben, was “wir” jetzt tun müssen, um…
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Eine Schwäche der sogenannten alternativen Medien scheint mir die Verwurzelung in Ideologie zu sein. Also im Prinzip die gleiche Schwäche wie der Mainstream, wenn es um die Übermittlung verwertbarer Informationen geht. Jetzt sind die Alternativen natürlich noch weit davon entfernt, alles nur noch durch die Brille der Ideologie zu sehen, und allem einen eigennützigen Spin zu geben, aber man kann Grundzüge davon erkennen. Wissenschaft, hier jetzt mal speziell die Österreiche Schule der Nationalökonomie, sollte Abstand vom Libertarismus nehmen, einfach nur zum Schutz der wissenschaftlichen Arbeit.
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Eine der positiven Auswirkungen von Corona auf mein Leben ist, dass ich bemerke, dass das Tragen einer Maske mit Filter eine wirksame Schutzmaßnahme gegen allergische Reaktionen und auch gegen die übliche Grippe sein dürfte. Warum sollte ich mein Leben nicht besser machen sollen?
“Eine der positiven Auswirkungen von Corona auf mein Leben ist, dass ich bemerke, dass das Tragen einer Maske mit Filter eine wirksame Schutzmaßnahme gegen allergische Reaktionen und auch gegen die übliche Grippe sein dürfte.” – Und auf diese Erkenntnis sind Sie erst jetzt gestossen? Warum nicht schon früher? Haben Sie sich früher nur nicht getraut, in der Öffentlichkeit eine Maske zu tragen?
Eileen,
Gerade Menschen, die die Tatsachen über die Pandemie zur Kenntnis nehmen, müssen erkennen, daß sich die “Regierung” etwas geleistet hat, was unverzeihlich ist: Sie hat COVID-19 trotz Warnung “geschehen lassen”, . Taiwan bewies, (31.12.2019),daß die Epidemie vermeidbar war.
Im Grunde ein Massentötungs-Delikt mit zumindest bedingtem Vorsatz.
Das Grundgesetz einer Tardivepidemie, wie oft soll ich das noch sagen?
Selbstauslöschende Kettenreaktion, die egal ob man Maßnahmen ergreift oder nicht, IMMER (!!!) von selbst erlischt. Das ist ein Naturgesetz!
Wie oft?
Wie wär’s mit 450 Mal mit weißer Kreide auf grüne Tafel geschrieben?
Heiner, wie recht Sie doch haben!
Jede Epidemie erlischt, wenn keine Menschen mehr übrig sind, die infizierbar sind, oder, die sich einer Infektion aussetzen. Das könnten, je nach Erreger und Gegenmaßnahmen, auch mal 0 % sein.
Wie kommt es, daß Sie COVID-19 als “Tardiv”-Epideie einordnen?
Aufgrund des Erregerreservoires und Ansteckungsweges, Herr Dr. Kümel.
Es gibt zwei grundsätzliche Epidemietypen: die Explosivepidemie und die Tardivepidemie.
Eine Explosivepidemie liegt vor, wenn sie einen Ausgangspunkt haben, von dem aus sich ALLE Erkrankten infizieren. (Beispiel: Salmonellenkontaminierter Pudding in der Kantine; Cholera 1854 in London, wo das Trinkwasser aus einer Pumpe kam). Da ist nur die unterschiedliche Inkubationszeit für den Wellenverlauf ausschlaggebend.
Tardivepidemien sind durch ihren Infektionsweg dadurch gekennzeichnet, daß sie einen Startpunkt haben, und dann wie bei einem Schneeballsystem weitergegeben werden. Das funktioniert so lange bis sie auf einen oder mehrere treffen, die für die Infektion nicht empfänglich sind und sie dann nicht mehr verteilen. Das kann Immunität sein, das kann eine nicht ausreichende minimale Infektionsdosis bei der Weitergabe sein oder im worst-case auch der Tod aller sein. Infektiöse Atemwegserkrankungen, wie Grippe, Streptokokken-Angina, Covid19, aber auch Tripper, Syphillis, HIV, folgen alle diesem Kettenreaktionsprinzip. Manchmal brauchen sie auch Zwischenwirte, wie bei der Pest den Floh.
Die exponential steigenden Zahlen der Erkrankten am Beginn der Epidemie täuschen oft eine Ähnlichkeit zwischen Explosiv- und Tardivepidemie vor. Es kommt aber auf den Übertragungsweg und die Erregerreservoire an!
Die Trennung ist zunächst einmal schematisch. Durch Sekundärinfektionen, wie man es z.B. bei Salmonellosen durch Schmierinfektionen hat, kommt es manchmal zu einem Aufpfropfen einer “Tardivwelle” auf eine “Explosivwelle”. So etwas nennt man dann Misch- oder Pfropfepidemie. Das ist aber dann “sozialhygienische Differentialdiagnostik”.
(Genaueres finden sie z.B. im Handbuch Militärmedizin Militärhygiene und Feldepidemiologie. Militärverlag der DDR 1987. Dort findet man auch Formeln, wie man die Gipfelpunkte solcher Epidemien aus drei Klassen, die man vom Beginn der Epidemie durch Zählung ermittelt, im Voraus halbwegs genau berechnen kann. Das gehörte zur Ausbildung von Militärärzten der NVA, weil die NVA-Führung im Kalten Krieg eine unheimlich Angst vor dem Verlust der Gefechtsbereitschaft im Frieden wie im Krieg durch Seuchen hatten. Vergleichbares habe ich im Buch “Wehrmedizin” von Rebentisch, einem Standardwerk für den Sanitätsdienst der Bundeswehr, nicht gefunden.)
PS: Militärärzte waren in der Geschichte immer unter den ersten Epidemiologen und Hygienikern stark vertreten. Truppen, vor allem in Kriegen, waren immer “seuchengeplagt”. Es kam sogar dazu, daß Kriege ausfielen, weil beim Anmarsch zum Schlachtfeld schon die Truppe durch Seuchen derart dezimiert waren, daß man nicht mehr kampffähig war.
Der erste, von dem ich weiß, daß es ihm so ging, war Xerxes I. als er die Griechen angriff und umkehren mußte. Von Napoleon weiß man, daß er auf dem Hinweg nach Moskau schon zwei Drittel seiner Truppe ohne wesentliche Kampfhandlungen nur durch epidemische Krankheiten verlor.
Noch bevor auf Initiative Pettenkofers der erste Lehrstuhl für Hygiene in Deutschland (Bayern 1865) eingerichtet wurde, hatten Frankreich und Großbritannien schon Lehrstühle für Hygiene an ihren militärärztlichen Bildungsstätten (1860 Army Medical School in Netley).
Die Bedeutung lag bei den Militärärzten immer darin, daß man ein begrenztes Kontingent an Sanitätspersonal und -mitteln hatte. Das mußte immer ausreichen für die Verwundeten und die üblichen sonstigen Kranken. Wenn da noch eine epidemische Lage draufkam, war man schnell am Ende seiner Kräfte.
Deshalb entwickelte man auch höhere Hygienemaßstäbe für Armeen, besonders in Kasernen, weil durch die “Pferchung” in Gemeinschaftsunterkünften Epidemien schneller ausbrechen. Man war aber auch pfiffig, wie im Russisch-Türkischen-Krieg (1768-1774). Da entwickelten die Russen eine “bewegliche Quarantäne” beim Marsch durch pestgefährdete Gebiete.
Im II. Weltkrieg hatte wohl die Rote Armee die geringsten “Seuchenopfer” zu beklagen.
Militärärzte waren nach ihrem Ausscheiden oft in hohen Regierungspositionen im Gesundheitswesen beschäftigt.
Der Gesundheitsminister der DDR, Ludwig Mecklinger, war erst Militärarzt der Wehrmacht, absolvierte nach dem Krieg einen mehrmonatigen Lehrgang in Seuchenprävention und Seuchenbekämpfung, wofür er dann in Sachsen-Anhalt verantwortlich war. Vor seiner Ministerzeit wurde er Sozialhygieniker und war Direktor des Institutes für Militärhygiene in Greifswald (später Chef der Militärmedizinischen Sektion der Ernst-Moritz-Arndt-Uni Greifswald, der Ausbildungsstätte aller Militärärzte der NVA). Sein erster Pandemieplan für die DDR (1970!) resultierte aus der HongKong-Grippe.
Über seine Konzepte der Impfpflicht kann man trefflich streiten. Eines muss man ihm aber dabei zu Gute halten: Er hat nur Impfseren zugelassen, die vorher ausreichend erprobt waren und keine, die mit der “heißen Nadel” gestrickt wurden, wie man es jetzt bei Covid19 machen will.
Seine militärärztliche Erfahrung hat übrigens auch dazu geführt, daß trotz permanenten Mangels in der DDR das Gesundheitswesen der DDR innerhalb des sozialistischen Lagers noch am besten dastand, auch wenn man in vielen Punkten im Vergleich zum Westen weit zurück hing. Er hatte das fast strukturiert wie einen Armeesanitätsdienst mit Steigerung der Versorgungsspezialisierung: Erst das Kreiskrankenhaus (Bataillonsverbandplatz) für die Grundversorgung, dann die Bezirkskrankenhäuser (Regimentsverbandplatz) für die erweiterte und spezialisierte Versorgung, dann dazu noch Spezialkliniken. Das geht allerdings nur in einem mangelgeplagten, zentral planwirtschaftlichen Staat und sobald dem die allgemeine Grundlage wegbricht, fällt das auch zusammen. Also kein Modell für eine freiheitliche Demokratie!
Deshalb werden auch die Pläne eines Lauterbach scheitern, der viele Krankenhäuser der Grundversorgung im ländlichen Raum schließen und nur noch Zentren etablieren will. Damit ist die Reservekapazität, die wir in Deutschland jetzt noch haben und die uns in Deutschland bei Covid19 so relativ glimpflich haben davonkommen lassen, gefährdet. Daneben hat das System aus ambulanter Medizin und stationärer Medizin in Deutschland auch Vorteile bei solchen Epidemien wie jetzt. Die Leute mit ihren Atemwegserkrankungen gehen erst zum Hausarzt, der schreibt die 14 Tage krank, damit fallen die als Überträger aus der Kettenreaktion aus. Das ist das, was Spanien, Italien und auch Großbritannien oder die USA bei Epidemien mit ihrem krankenhauszentrierten Systemen so anfällig macht. Dort wirken die Notaufnahmen der Krankenhäuser als Hotspots bei der Übertragung, wenn sich die Leute dort sammeln.
Aber auch andere Staaten hatten immer wieder ausgebildete Militärärzte in hohen Verwaltungsebenen ihrer Gesundheitsstrukturen. Da kann man mal die Liste der “Surgeon General of the United States” durchgehen oder die ehemaligen Chefs oder Stabsangehörige der Militärmedizin der Armeen von Großbritannien (einige im NHS) usw usf.
Ach ja, gerade wurde aktualisiert – Weltweit heute 2,216 Tote und 68,531 Neuinfizierte seit Gestern.
Wäre es nicht klug, die Einschätzung jedem selbst hu überlassen, für wie gefährdet er sich hält? Solange man Möglichkeiten hat, sich zu schützen, finde ich das richtig. Man sollte nicht (wirtschaftlichen) Selbstmord aus Angst vor dem Tod begehen!
Und noch einmal aktualisiert: 2,313 Tote und 71,367 Neuinfizierte seit Gestern. So schnell geht das. Aber es ist ja nur eine Grippe, die schon längst überwunden ist.
Was sollen absolute Zahlen aussagen? Zahlen haben nur im Kontext eine Bedeutung. Täglich sterben weltweit ca. 150.000 Menschen. Die Corona-Toten machen davon in seinem ersten (schlimmsten) Jahr ca. 1,5% aus. Damit liegt man statistisch irgendwo zwischen Selbstmord und HIV. Was sagt Ihnen das? Immer noch nicht viel, aber es ist schon etwas weniger dramatisch. Die Lower respiratory diseases (Lungenentzündungen, COPD) liegen bei 7.100 Toten pro Tag. Zählen Sie die auch täglich? Und vor allem: Was wollen Sie gegen Covid-19 tun? Belgien, Italien, Spanien, Frankreich, New York, UK. Alle hatten sie den shutdown und trotzdem führen diese Staaten die Todesstatistik an. Wir müssen lernen, mit dem Virus zu leben und die Risikogruppen weitestmöglich schützen. Irgendwann wird es mildernde/heilende Medikamente oder einen Impfstoff geben. Bis dahin verstecken ist keine schlaue Strategie. Da wedelt der Schwanz mit dem Hund.
Stimmt! Leider werden aber Zahlen oder wie Eileen sagt, Realitäten, offensichtlich in den Medien nicht so nüchtern betrachtet. Sie werden emotionalisiert, und damit ist die Basis für Angst geschaffen.
Es könnte sein, dass Sie sich und Hr. Frank sich irren. Ich lese das anders. Zuerst ein paar Feststellungen. Die Additionen auf Seite 12 des Ringversuchs sind nicht alle korrekt. Das gilt für 340060, 340062, 340063, 340064, 340065. Das ergibt dann auch andere Prozentwerte, z. B. 98,9 (969/980) für die negative Probe. Es nehmen 463 Labore teil. Diese Labore suchen nicht nur nach einem Gen, sondern nach mehreren Genen. So wurde die negative Probe 980 Mal von 463 Laboren getestet. Aus dem Dokument geht nicht hervor ob ein Labor das mehrere Gene testet eine Probe als positiv ausweist wenn alle oder nur ein Gen gefunden wurde. So kann eine falsch positiv Rate, meine ich, nicht heraus gelesen werden. Vielleicht wurden die gemachten Tests die letzten Wochen von Laboren durchgeführt die 100% erreichen, oder auch nicht. Man kann aus dem Ringversuch aber raus lesen welche Teste verwendet werden sollten um beste Ergebnisse zu erreichen. Wenn ich nun aber eine korrekt ermittelte falsch positiv Rate hätte, dann ist diese, anders als von Ihnen geschrieben, auf die komplette Zahl der Teste anzuwenden und nicht nur auf die positiv getesteten. Sie testen 100 Gesunde mit einem Test der 1% falsch positive Ergebnisse liefert, dann ist dieser 1 von 100 falsch und nicht 1% von diesem einem. Dann gibt es noch diese Sache mit dem Vorhersagewert der von der Prävalenz abhängt. Aber das würde hier zu weit führen. Der Ringversuch jedenfalls ist ungeeignet wenn Hr. Frank oder auch Hr. Homburg beweisen wollen, dass die Pandemie beendet ist.
Der Test von Roche [1] hat bspw. eine Sensitivität von bis zu 99,5% (95%-Konfidenzintervall = 97% bis 100%) und eine Spezifität von 99,8% (95%-KI 99,65% bis 99,91%) d.h. die Falsch-Positiv-Rate ist im Mittel 100% – 99,8% = 0,2%. Durchgeführt wurden in der 21 KW [2] 344782 Tests davon waren 5116 positiv. 344782 / 100 * 0,2% = 689,6. Letzteres entspricht immerhin etwa 13,5% der positiv getesteten. Bei 0.12% FP wären es noch etwa 8,1%.
Interessant ist auch die Testkapazität: 1017179 Tests pro Woche [2] wovon nur etwas über 1/3 z.Z. genutzt werden…
[1] https://www.roche.de/diagnostics/tests-parameter/elecsys-anti-sars-cov-2.html#Allgemeine-Informationen-zu-SARS-CoV-2
[2] https://www.rki.de/DE/Content/Infekt/EpidBull/Archiv/2020/Ausgaben/22_20.pdf?__blob=publicationFile
Ja, anon. Alles richtig. Wenn gleiches für die Sensitivität, wie für die Spezifizität gilt. Davon gehen wir ja mal aus, dann gilt auch die Rechnung umgekehrt 344782 / 100 * 0,5% = 1723,91 Patienten, die falsch-negativ getestet wurden.
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Aber wie ich schon schrieb, das und die Gesamtzahl der Tests ist überhaupt keine Größe hier.
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Denn sowohl negative Verdachtsfälle als auch Positiv-Fälle werden im selben Zeitintervall mehrfach getestet.
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Die Zahl der NEUINFEKTIONEN ist ungleich der Zahl der positiven Tests und steht in keinem konstanten Verhältnis zur Zahl der Tests insgesamt.
anon,
mhm; Schließen Sie aus Ihren Zahlen, daß “alles ncht s schlimm” ist?
Das hat der Minister für Gesundheit auch gesagt, als er moatelang die Bilder über die Epidemie in China geshen hat.
Ich habe die Argumentation zu den falsch positiven Tests weder bei Frank, noch hier im Text momentan verstanden. Ich hatte bei Frank nicht weiter drüber nachgedacht, weil ich dachte, das bereits verstanden haben. Ich will deshalb einfach mein Verständnis de 1,4% falsch positiven Tests wieder geben. Dann kann mich ja korrigieren. Im Gegensatz zur Bundesregierung lasse ich mich jederzeit korrigieren, wenn ich falsch liege.
Sowohl die 1,4% falschen als auch die 1,7% nachgewiesenen Infektionen beziehen sich auf alle Tests:
Beispiel: in KW20 wurden 430882 Tests durchgeführt. Davon waren 7227 offiziell positiv, also 1,7% (In KW21 lauten die Zahlen 344782/5116/1,5%). (*)
Ermittelt wurde (von dritter Seite), dass 1,4% der Tests im Mittel falsch positiv sind. Bei 100000 Tests also 1400 . Also waren bei 430882 Tests 6032 falsche Tests zu erwarten.
Also kann man nur bei 1195 Tests davon ausgehen, dass sie gesichert korrekt sind.
In KW21 hat sich das also weiter verschlechtert. Und kann z.B: dazu führen, dass trotz Abwesenheit von COVID19 bei 400000 Tests 5600 COVID-Fälle nachgewiesen werden.
Das gilt freilich nur, wenn die Prävalenz (in diesem Fall freilich nicht in Krankheit, sondern lediglich in infiziert sein bestehend) für COVID19 in der Bevölkerung niedrig ist. Je niedriger die Prävalenz, desto größer die tatsächliche Zahl der falsch positiven Tests; dann kann das Fehlerpotential ganz ausgeschöpft werden. Die Tests sind also momentan nichtssagend (in der BRD!) weil so wenig Fälle positiv erkannt werden. Würden von 400000 40000 positiv gesteste wären davon immerhin 34400 gesichert.
Dass so wenig erkannt werden zeigt wiederum, dass das Virus kaum vorhanden ist.
Sollte die Prävalenz aber hoch sein, dann wird die Aussage der 1,4% falschen Tests geringer, aber desto größer ist die Herdenimmunität und der HInweis auf die geringe Gefahr des Virus, da die Leute ja nicht krank geworden sind.
Nach Daten des RKI:
(*) Tab 5, S12. https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/2020-05-27-de.pdf?__blob=publicationFile
Ich denke, dass meine Argumentation so einfach ist, dass ein Fehler leicht nachgewiesen werden kann. Mit dem Rest des Beitrags stimme ich überein.
In der Tabelle sind die a) falsch-positiven und die b) falsch-negativen Ergebnisse ausschließlich der Anteil an den tatsächlichen a) “Falschproben” und b) “Richtigproben” Proben (Soll-Werten).
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100 Prozent erreicht man bei NEGATIV, wenn alle NICHT-SARS-CoV-2-Proben (also, andere SARS-Viren oder völlig andere Proben) erkannt wurden. Die Differenz zum Sollwert ist hier die falsch-positiv-Rate. Wenn also z.B. 1,2 Prozent falsch sind, bezieht sich das auf den SOLLWERT aller Testungen mit falschem Virus. Wenn 400 mal ein anderes Virus verschickt wurde, sind die 400 dann 100 Prozent. Die Differenz zu den richtigen Testergebnissen ist die Falsch-Positiv-Rate.
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Umgekehrt: 100 Prozent erreicht man bei positiv, wenn alle positiven echten SARS-CoV-2-Proben erkannt wurden. Die Differenz zum Sollwert ist hier die falsch-negativ-Rate.
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Mit Bezug auf die Tabelle liegt Herr Frank und Sie also definitiv falsch.
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Man korrigiere auch mich, falls ich hier einen Fehler gemacht habe! (Das war aus der Hüfte, nächstes Mal im Liegen …)
Entscheidend ist: Es wurden gezielt n-mal a) echte SARS-CoV-2-Viren und b) m-mal andere Viren verschickt. n ist 100 Prozent und m ist 100 Prozent. n+m ist nicht 100 Prozent und auch nicht 200 Prozent. n und m sind von einander völlig unabhängig.
Aber unabhängig davon, ist die GESAMTZAHL DER TESTS schon deshalb irreführend, weil sowohl bei positiven Tests, als auch bei negativen Tests, sofern diese in einer möglichen Inkubationszeit sind, die selbe Person in jedem Fall mehrfach getestet wird.
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Deshalb hat die Zahl der Tests mit der Zahl der (ECHTEN) NEUINFEKTIONEN ohnehin fast gar nichts zu tun.
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Selbst wenn die 1,2 Prozent der Tests von Gesunden, wie Sie schreiben, falsch-positiv wären, würde niemand zwei Wochen in Quarantäne gehen und bleiben, ohne einen zweiten Test oder dritten Test. Und dann ist die Wahrscheinlichkeit minimal, dass die Diagnose falsch ist. Das Prozedere kenne ich jetzt nicht, wie und wann mehrfach getestet wird. Dass während einer Erkrankung mehrfach getestet wird, ist mir aber bekannt. Von Spontanheilungen habe ich jedoch noch nicht gehört, weder in der Statistik, noch sonstwo.
Vielen Dank für diese Hinweise. Wenn ich es recht verstanden habe, geht es um die Frage, welchen Rückschluss auf die Prävalenz von COVID-19 in einer Population man aus einer Stichprobe ziehen kann. Der Ringversuch stellt die erforderlichen Werte von Sensitivität und Spezifität zur Verfügung; Unsicherheiten der Probennahme u.ä. sind darin natürlich nicht berücksichtigt, es dürfte sich um Maximalwerte handeln. Um Verwirrungen zu vermeiden, finde ich es (jedenfalls für mich) nützlich, die Sache anhand der Definitionen von Anfang an anzugehen. Sei N der Umfang der Stichprobe (z.B. alle zu einem Zeitpunkt Getestete), Z die unbekannte Zahl der tatsächlich Erkrankten darin, entsprechend N-Z das Komplement der nicht Erkrankten. Sei fp die Fraktion der falsch-Positiven (1-Spezifität), tp die Fraktion der richtig-Positiven (Sensitivität). Dann gilt für die Zahl der positiv Getesteten: Q = Z*tp + (N-Z)*fp, d.h. für den Anteil q der Positiven in der Stichprobe: q:=Q/N = fp + (tp-fp)*Z/N. Den Quotienten Z/N kann man als Produkt s*p aus der gesuchten tatsächlichen Fraktion der Erkrankten in der Population, p, und einem Stichprobenfaktor s darstellen. Letzterer gibt an, um welchen Faktor in der Stichprobe Erkrankte über- bzw. unterrepräsentiert sind. Also ergibt sich: q = fp + (tp-fp)*s*p. Ziel ist es, das unbekannte p als Funktion des gemessenen Anteils q unter Berücksichtigung der Parameter s, fp und tp darzustellen. Eine einfache Umformung ergibt: p = 1/s * (q-fp)/(tp-fp). Der Parameter fp ist bekanntlich bei kleiner Prävalenz für die Zahl der positiv Getesteten besonders bedeutsam. In den 2+2 „bewerteten“ Versuchen liegt, so wie ich die Tabellen lese, tp nahe 0,96 und fp nahe 0,045, d.h. tp-fp nahe 1; in allen brauchbaren Tests dürfte der Nenner tp-fp relativ konstant und nahe 1 sein. Die geschätzte tatsächliche Prävalenz in der Population hängt somit vor allem von der im Zähler stehenden Differenz q-fp ab. Und natürlich spielt der Stichprobenfaktor über die Vortestwahrscheinlichkeit in der Stichprobe eine entscheidende Rolle. Falls man Niedrigrisikopersonen testet, ist s1. Die Sensitivität tp spielt eine untergeordnete Rolle für die Prävalenzabschätzung. Wenn man s nicht kennt und auch noch von Ort zu Ort und über die Zeit (nichtnachvollziehbar) variiert, wenn man ferner aufgrund der Weiterentwicklung der Tests für den jeweiligen Zeitpunkt unsichere Werte für fp und tp hat, ist eben alles unsicher. Setzt man für q beispielsweise probeweise den Wert 0,017 ein, wie Herr Frank ihn verwendet, ergibt sich für den Zähler eine Differenz 0,017-0,045, also ein negativer Wert für p. Das spricht für ein ernsthaftes Konsistenzproblem der Daten, die Zahl der Positiven in einer Stichprobe muss ja mindestens der Zahl der Falsch-Positiven sein. Setzt man seine Werte von 0,014, 0,022 sowie 0,076 für fp ein, gilt seine Argumentation allenfalls für den erstgenannten Zahlenwert, wenngleich er den Faktor im Nenner sowie die Unbekannte 1/s ignoriert. Die beiden zuletzt genannten Zahlenwerte sind nur dann konsistent, wenn sie für die Gesamtspezifität keine Rolle spielen, weil die Fälle selten sind. Es wird also immer komplizierter, wenn die Spezifität auch noch vom (relativen) Vorkommen von Varianten abhängt (das wir eher nicht kennen), und das ist kritisch, da wir uns im Bereich niedriger Prozentsätze für p bewegen. Bei konstanter Prävalenz p wird die beobachtete Fraktion positiver Tests, q, in der Regel fallen, wenn der Fehler fp abnimmt, denn dq/d(fp) = 1 – s*p > 0 (p<<1), man beobachtet also ceteris paribus eine scheinbare Abnahme der Infektionen alleine durch eine höhere Spezifität der Tests, d.h. technische Weiterentwicklung. Das alles ist im Grunde intuitiv klar, gleichwohl nützlich, sich quantitativ vor Augen zu führen. Ich halte es daher für gewagt, aus den vorliegenden Daten Rückschlüsse auf den Verlauf der Prävalenz zu ziehen, ohne präzise Spezifikationen vornehmen zu können. Ein zentrales Problem dürfte m.E. vor allem bei dem Selektionsfaktor s liegen, denn die Masse der Tests erfolgt alles andere als „repräsentativ“. Vielleicht sind die vorstehenden Ausführungen für den Einen oder Anderen von Nutzen.
Kann es sein, dass der Spam-Prüf-Algorithmus Kommentare verstümmelt? In der Mitte muss es heißen: „Falls man Niedrigrisikopersonen testet, ist s 1.“
Wieder verstümmelt. ich schreibe jetzt explizit ohne Größer-Kleiner-Zeichen: „Falls man Niedrigrisikopersonen testet, ist s kleiner als 1, falls man Hochrisikopersonen, etwa medizinisches Personal, testet, ist s größer als 1.“
Also das muß und werde ich mir mal in Ruhe durchlesen. Mir schien lediglich qualitativ klar zu sein, dass bei niedriger Prävalenz der relative Meßfehler umso größer wird je mehr Tests durchgeführt werden (auch wenn der absolute Meßfehler gleich bleibt) und je weniger positiv Getestete anfallen.
D. h. der Meßfehler kann bei 100 liegen, bzw. sogar absolut in den negativen Bereich gehen (ich kenn mich mit Testtheorie nicht aus (was ich versuchen werde abzustellen) und muß das nach meinem Gusto formulieren).
Die Prävalenz kam für mich nur deshalb ins Spiel, weil davon ja abhängt wie sich der Fehler von 1,4% auswirkt. Man weiß nicht wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass der Test auf einen Infizierten oder Nicht-Infizierten trifft. Ist jeder mit COVID19 infiziert (vorüber wie ja nichts wissen) so würde sich der Fehler überhaupt nicht auswirken. Ist niemand infiziert würde er voll durchschlagen und “negative Ergebnisse” liefern.
So lange man die Prävalenz nicht kennt, kann man also nicht wissen wie stark die Testergebnisse tatsächlich verzerrt sind.
Aber es ist so, dass gilt: je größer die Prävalenz, desto valider der Test. Das aber bedeutet: hohe Herdenimmunität bei gleichzeitig geringem Krankenstand.
Je geringer die Prävalenz, desto irreführender die Aussage des Testens.
Ja und ich denke, dass der geringe Anteil positiver Tests auf eine niedrige Prävalenz hindeutet, die dann allerdings den Sinn des Testens (zum jetzigen Zeitpunkt in Frage stellt (es sei denn man schließt daraus, dass man statistisch so gut wie kein COVID19 mehr erkennen kann darauf, dass es momentan vorbei ist. Denn wie soll man sonst jemals des Ende feststellen. Wenn die Leute krank werden, weiß man dass es anders ist. Aber so lange sie nicht krank werden ist es vorbei. Jedenfalls war es bisher immer so.
in beiden Fällen relativiert sich die Gefährlichkeit des Virus. Was man am Verlauf der Kurve der Fallzahlen (für die BRD) ja auch ablesen kann. In 7 bis 10 Tagen liegen wir bei R deutlichst unter 1, egal was das RKI meint, was wir gestern über 1 lagen.
Ich kenne mich wie gesagt mit Testtheorie nicht aus. Ich würde also einen zu erwartenden Fehler von 1,4% nicht für sehr gravierend halten. Aber das Problem ist, dass sehr wenige Tests positiv sind, bei extrem vielen Tests. Weil COVID19 also momentan in der BRD eine extrem seltene Erscheinung ist, ist das Testergebnis extrem unzuverlässig. Wäre es sehr häufig, würden die 1,4% Meßfehler nicht ins Gewicht fallen. So wie es ja in der Hochphase der gemessenen Infektionen ja auch der Fall war.
Wenn man also die gegenwärtig durchgeführten Tests als repräsentative Stichprobe betrachtet (in gewisser Weise sind ja viele wohl zufällig), dann gibt es eben kaum COVID19 -Infektionen. Krankheitsfälle eh kaum.
Danke, mir lag daran, das Problem klar zu formulieren und quantitativ handhabbar zu machen, und das geht auf ganz elementare Weise, wie ich gezeigt habe, anhand der Definitionen der Grundbegriffe. Sie können leicht die Sache so umformulieren, dass sich andere, von Ihnen gewünschte abgeleitete Parameter berechnen lassen. Mir ging es auch nicht um einzelne Punktschätzwerte o.ä., sondern darum, in Anbetracht der Unsicherheit aller kolportierten Schätzwerte eine Formel mit allen relevanten Parametern zu haben, die es erlaubt, durch Einsetzen verschiedener Schätzwerte den Variationsbereich der resultierenden Werte zu beleuchten. Die Analyse zeigt vor allen Dingen, dass bestimmte kolportierte Schätzwerte nicht miteinander konsistent sein können, z.B., wenn die dazu mathematisch korrespondierenden Prävalenzschätzer negativ werden. Ich würde anhand der mir bekannten Testpraxis die Tests in gar keinem Fall als irgendwie “repräsentativ” betrachten. Wofür repräsentativ? In der mir bekannten Klinik erfolgen sie nach Verdacht, nach Kontakt und nach Symptomen und führen zu hohen Anteilen positiv Getesteter. Ein korrespondierend hoher Wert des Selektionsfaktors, den ich “s” nannte und der sowohl die systematische Auswahl als auch Zufallseffekte beinhaltet, hat aber einen niedrigeren Schätzwert der echten Prävalenz p zur Folge (mittels 1/s). Nur, um wieviel? Ich denke, wir können aus COVID-19 sehr viel lernen, sowohl diese elementaren Sachverhalte als auch, wie wir die infektiologischen Modelle künftig verfeinern, um die nächste Pandemie früher und verlässlicher einschätzen sowie die Wirkung unterschiedlich suszeptibler Subpopulationen (Verhalten, Immunsystem etc.) und unterschiedlicher Interventionen (Shut-down, distancing, MNS etc.) besser einschätzen zu können. Besonders der Gedanke, dass es Subpopulationen mit hohem effektivem R gibt (worauf basierend, kann man durch Vergleiche herausfinden), die initial „geerntet“ werden (d.h. immun werden oder sterben) und die initiale Dynamik dominieren und die daher zu Überschätzungen der späteren Dynamik führen, hat m.E. ein hohes Potential für fruchtbare, testbare Hypothesen. Man muss m.E. auch viel genauer die Ursachen der Todesfälle von der Ausbreitung der Infektion trennen. Die CFR dürfte zu weiten Teilen die lokale Risikostruktur sowie die Ressourcen des Gesundheitssystems widerspiegeln. Die Aufgabe bei der jetzigen, vor allem aber der nächsten Pandemie wird m.E. sein, zu erkennen, inwieweit eine derartige Heterogenität besteht und relevant ist, oder ob eher Homogenität besteht, die dann per se kein oder ein wesentlich geringeres Abflachen der Ausbreitungsdynamik erwarten lässt. Anders wird man auch die Effekte von Interventionen nicht beurteilen können, und darüber wollen wir ja rational entscheiden.
Also ich weiß nicht, wie man den Begriff “repräsentativ” im Rahmen der Testtheorie exakt faßt. Was natürlich ein Anreiz ist unter diesem Aspekt den Einstieg in die mathematisch exakte Testtheorie zu finden. Laienhaft verstehe ich unter “repräsentativ” halt eine Zufallsstichprobe, bei der man dann vermuten kann, dass sie repräsentativ ist. U.u. vergleicht man das dann eben noch mit bekannten Größen für die Grundgesamtheit (wie auch immer)
Ich hatte eine gewisse Repräsentativität der COVID-Testung darin gesehen, dass ein Kranker wegen dem ein Test durchgeführt wird ja grundsätzlich als Zufalls-Klient angesehen werden kann. Das gilt natürlich schon nicht mehr “direkt” für die Getesteten im Umfeld, bzw. bei vorsorglichen Tests von Risikogruppen. Obwohl die Getesteten im Umfeld ja auch insofern zufällig sind, als sich halt per Zufall ein Cluster gebildet hat.
Also eine “gewisse” Repräsentativität der Tests für Rückschlüsse auf die (aktuelle) Verbreitung von COVID19 sehe ich schon (*). Aber das müßte natürlich quantifiziert werden. Ich denke natürlich schon, dass das mathematisch mit entsprechenden Fehlerabschätzungen möglich ist. Ich muß mir Ihre Gleichungen, nachdem ich wieder aufnahmefähig bin, jetzt mal ansehen. Einen Vorgang quantitativ zu erfassen ist natürlich das non plus ultra. Ich hätte im übrigen gedacht, dass sich Mathematiker hinsichtlich der quantitativen Erfassung (zur Modellierung) von Epidemien viel mehr zu Wort gemeldet hätten. Obwohl einige grundlegende Beiträge gab es schon.
(*) Aber da muß man schon wieder nach infiziert und krank unterscheiden. Ich meine, das hält man doch sonst auseinander. Wenn ich nicht krank bin, gehe ich normal nicht zum Arzt.
@Bollo (speziell), aber auch ganz allgemein
Als ich zum ersten mal von der Fehlerquote von 1,4% hörte, habe ich mich natürlich gefragt: wie stellt man denn überhaupt eine Fehlerquote fest. Ich kann mich erinnern, dass ich dann mitbekommen hatte, dass man Proben präpariert und dann testen läßt. Man versieht also eine Probe nachweislich mit COVID19 oder mit einem Placebo. Das Papier zum Ringversuch habe ich mir nie angesehen, aber es hatte wohl jemand Anderer daraus zitiert.
Bevor ich in Einzelheiten gehen will (die sich vielleicht aus weiterer Diskussion ergeben) einfach wieder nur meine ganz naive Vorstellung, wie man nun zu einer Fehlerquote bei falsch positiv kommt (völlig unabhängig davon was der Ringeversuch als Ziel hatte und die möglichen Fehlerquote nur Abfallprodukte waren).
Ich seh das einfach so: wenn Proben nachweislich mit COVID19 präpariert (einfach nur präpariert, nicht getestet, denn das würde ja einen Zirkel ergeben) sind, dann läßt man einen Test darauf los und stellt fest bei wie viel von Hundert der Test fehlschlägt.
Wenn das 1,4% sind, dann rechnet man das für die “Realität” hoch. D.h. man geht davon aus, dass die Tests die in der Realität ohne Präparierung durchgeführt werden ebenfalls eine Fehlerquote von 1,4% haben können. Das ist doch das Prinzip von Schätzwerten. Ob es bei dem Ringversuch darum ging verschiedene Hersteller zu vergleichen ist doch nicht relevant. Allenfalls müßte man einen Mittelwert aus der Fehlerquote bilden.
Fazit: Aus meiner Sicht kann man, die mittlere Fehlerquote des Ringversuchs als Schätzwert für die Fehlerquote in der Realität nehmen.
Aber wenn das falsch ist muß ich mich geschlagen geben. Klarheit ist für mich sehr wichtig, weil ich an anderer Stelle nämlich auf dieser Basis argumentiert habe und mich niemand widerlegt hat. Wenn ich falsch liege, würde ich mich dort aber nachträglich korrigieren.
Wo ich mich auf keinen Fall geschlagen gebe ist die Feststellung, dass, eine mögliche Fehlerquote eingerechnet, in jedem Fall Fallzahlen von Tests umso weniger aussagekräftig sind je größer die Anzahl der Tests ist und je niedriger die Zahl der positiven Tests ist. Jede Fehlerquote schlägt da zusätzlich durch. Meine Vorstellung welchen Bezug das zur Prävalenz von COVID19 hat bleibt unberührt davon, welche Fehlerquote der test konkret hat, selbst wenn diese bei 0 liegen sollte. Bei geringer Prävalenz kann eben der Test auch keine größere finden.
@Bollo
Ach so, dass Argument, das falsch positive Tests in der Realität während der Quarantäne per wiederholtem Test erkannt würde ist natürlich relevant. Ich kann es momentan nicht ganz einschätzen, da ich nicht wie das RKI damit (statistisch) umgeht, denn beim RKI habe ich sinnigerweise von solchen Problematiken noch nichts gelesen. Jedenfalls ist nie was öffentlichkeitswirksam geworden.
Aber in diese Zusammenhang weise ich auf das Fakt Mehrfachtestungen hin.
In
Tab 5, S12. https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/2020-05-27-de.pdf?__blob=publicationFile
ergibt sich bei der Gesamtzahl der positiv Getesteten mit einer Zahl von 210255 eine erhebliche Abweichung nach oben von der offiziell gehandelten Zahl der positiven Tests von derzeit 184000 (ich sehe immer bei worldometers nach).
Das RKI schreibt dazu lediglich:
@bollo
Jetzt habe ich mir auch zum ersten mal den Ringversuch angesehen.
Es ist sicher richtig, daß die falsch Positiv-Rate von 1,2 % (Frank hat anscheinend nicht den Mittelwert genommen, sondern das schlechteste Ergebnis von 1,4%) sich zunächst mal auf die Anzahl der verschickten und getesteten Proben (“Falschproben”, “Richtigproben” bezieht.
Sicher, aber nach meinem Verständnis “rechnet man solche Ergebnisse dann auf die Realität hoch”. Wobei es sicher eine ausgefeilte statistische Theorie dafür gibt unter welchen Voraussetzungen man das machen kann und welches Fehlerintervall man dabei hinzunehmen hat. Das kann ich bei dem Ringversuch nicht beurteilen, ich hatte vor einiger Zeit lediglich bereits die 1,4% Fehlerquote registriert und mir dann dieselben Gedanken dazu gemacht wie der Frank.
Das habe ich nicht verstanden (wiewohl ich, als ich vor einer Woche von den 1,4% erfahren habe mich unterschwellig auch gefragt habe, auf welche Grundgesamtheit sich die beziehen, “1,4 von 1,7” oder 1,4 von 100, habe ich aber nicht weiter verfolgt) Aber die Prozentzahl für falsch positive Tests wird doch an einer bestimmten Anzahl von Placebo-Tests ermittelt die falsch anschlagen. Und dann gehe ich davon aus, dass das hochgerechnet wurde (weiß nicht ob gerechfertigt).
Wie soll das also gemeint sein, dass dazu ein Test erbracht wurde, der ein positives Erebnis erbracht hat. Das könnte für die falsch Negativen relevant sein,für die ja ein COVID19- Test-Präparat benötigt wird.
Bei den Placebo-Präparaten für falsch-Positiv müßte man halt sicher sein,dass es tatsächlich Placebos sind.
Diese Verwirrungen sind der Grund, warum ich auf die basics zurückgegangen bin. Die Definitionen sind an sich glasklar, nur muss man sich daran halten, eine Formel sagt mehr als tausend Worte. Ein falsch-positiver Test bezieht sich nicht auf die Gesamtzahl positiver Tests. Er bezieht sich auf die Gesamtzahl solcher, die realiter nicht die Erkrankung aufweisen (gleich ob symptomatisch oder nicht), und man gibt den Anteil derjenigen an, die fälschlicherweise positiv getestet wurden. Das Komplement dieser Zahl zu 1 bzw. 100% ist die Spezifität, d.h. der Anteil derjenigen, die richtigerweise negativ getestet wurden. Umgekehrt ist ein falsch-negativer Test nicht auf die negativen Testergebnisse bezogen, sondern auf die Anzahl derer, die die Erkrankung realiter aufweisen; die ist immer die Basis. Das Komplement zu 1 bzw. 100% ist die Sensitivität, d.h. der Anteil derer, die richtigerweise positiv getestet wurden. Mit den Prävalenzen einer Erkrankung hat das zunächst einmal nichts zu tun. Sehen Sie in meiner Ableitung, dass p und fp und tp verschiedene, ja unabhängige Größen sind. Aus denen ergibt sich der Anteil q, der in einer Stichprobe positiv getestet wurde. Zusätzlich geht der Faktor s ein, der angibt, um wieviel die Stichprobe verzerrt ist, was den Anteil Infizierter relativ zur Gesamtpopulation angeht. Das Unheil beginnt, wenn man Spezifität, Sensitivität, positive Testfraktionen, Prävalenzen usw. anders auffasst und Daten aus unterschiedlichen Quellen vermengt. Für Immuntests beispielweise ist aufgrund der oft unvermeidbaren Kreuzreaktivitäten sonnenklar, dass die Spezifität vom Hersteller abhängt, und man weiß in der Regel auch nicht von vornherein, welche Antigene und damit Potentiale für Kreuzreaktivitäten in den Proben vorkommen. Nur dann kann man „auf die Realität hochrechnen“, wenn man verlässliche Informationen über Fehler und Verzerrungen aller Art und ihre Verteilung in den Proben hat. Das ist m.E. nicht der Fall.
@Ingres: Ich fasse mich kurz, R.J. hat ja auch viel geschrieben, was ich detailliert durchgehen müsste und nur grob machte. Ich vertraue da auch mal einfach auf R.J. und ich selbst bin ja sowieso nicht fehlerfrei.
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Herr Frank liegt SOWIESO schon doppelt oder dreifach prinzipiell falsch bei der Art, wie er zu seinem Ergebnis kommt. Erstens werden die Verdachtsfälle mehrfach getestet, zweitens kann er sowieso nicht alle Tests nehmen, selbst dann nicht, wenn er im Falle nur der echten Neuinfektionen und richtigen positiven Tests die Anzahl der Tests kennen würde, drittens berücksichtigt er überhaupt nicht die falsch-negativen Tests, die je nach dem auch höher deutlich sein können. Diese können nicht nur höher aufgrund des Tests selbst sein, sondern auch, weil für Tests eine ausreichende Menge an Virus abgenommen werden muss. Das ist nicht nur bei Kindern schwierig zu gewährleisten, gar mehrfach, wenn die die Prozedur kennen, sondern möglicherweise nimmt auch schlecht oder gar nicht geschultes Personal die Proben ab. Die Tagesform und Geduldigkeit der Patienten und des Personals kann auch schwanken. etc. . Ein Patient, der gar nicht wissen oder es sein will, dass er Positiv ist, wird auch wenig kooperativ sein.
Falls das RKI tatsächlich die falsch positiv Getesteten per Merhrfachtestung (*) ausschließen kann, frage ich mich, warum das RKI diese Zahlen nicht veröffentlicht. Es könnte doch “in echt” die Fehlerquote ermitteln. Dann mußte man das nicht einem Ringversuch entnehmen. Insofern weiß ich nicht, ob in Quarantäne tatsächlich nachgetestet wird.
Die falsch negativ Getesteten wiederum waren oder werden entweder niemals durch COVID19 krank oder sind als Kranke in Behandlung. Hier könnte man erst recht mehrfach testen und so auch diese Fehlerquote ermitteln.
Fazit: das RKI könnte (müßte sogar?) versuchen die Fehlerquote des Tests zu ermitteln und veröffentlichen. Denn das RKI soll ja unsere Gesundheit maximal schützen. Ich habe noch nie eine öffentliche Diskussion über die (oder eine mögliche) Fehlerquote des Tests vernommen.
(*) Ich weise aber nochmal darauf hin, dass das RKI in der einschlägigen Tabelle darauf hinweist, dass es tatsächlich Mehrfachtestungen gibt. Aber der Grund dafür ist nicht angegeben.
Zur Genauigkeit von RT-PCR-Tests hier folgende Überlegung zur Diskussion:
Nehmen wir an, in einer Woche werden 400.000 Tests durchgeführt, die bei einer REALEN Durchseuchung der Bevölkerung von 1% (also 4000 Personen mit SARS-CoV2 infiziert, 396.000 Personen NICHT mit SARS-CoV2 infiziert) eine Sensitivität von 100% und eine Spezifität von 99% (und das sind wahrlich Fantasiewerte, aber sei’s drum) aufweisen, haben wir es mit folgenden Verhältnissen zu tun:
1. Sensitivität = 100% –> 4000 positive Ergebnisse, davon 4000 richtig positiv
2. Spezifität = 99% –> 392.040 negative und 3960 falsch positive Ergebnisse
Insgesamt kommen wir also auf 7960 positive Testergebnisse, davon sind allerdings knapp die Hälfte falsch positiv –> wir kommen also auf eine Positive Predictive Value (PPV) von 50,25%. Je weiter die Durchseuchung nach unten geht, umso weiter sinkt der PPV, das bedeutet, wir werden das Thema so gut wie nie wieder los.
Das nenne ich nicht gerade einen Taschenspielertrick, aber vielleicht habe ich auch etwas übersehen? Freue mich über jede kritische Rückmeldung.
Was ist das, eine “zweite Welle” ?
Die Strategie, die in der BRD angewendet wird, ist “Lockerung”, sobald R kleiner 1, und Quarantäne, sobald R größer 1 ist.
Natürlich kann etwas Unvorhergesehenes passieren, etwa, daß 5 Autobusse mit infizierten Fußballanhängern sich in einem Stadion verteilen. Aber solange dergleichen verhindert wird, bleibt R also stets nahe 1.
Das bedeutet, die (unbekanne) Zahl der Infizierten bleibt auf Dauer gleich hoch, da ja jeder aus dieser Gruppe jeweil einen Gesunden ansteckt. Es gibt also keine “zweite Welle”, sondern eine gleichbleibend hohe “stehende Welle”. In jedem Zeitraum wird eine gleich hohe Zahl von Gesunden infiziert. Die Infektion erfaßt so lange jeweils gleich hohe Gruppen der Bevölkerung, bis entweder 58 Millionen (70%) infiziert sind und erkranken, davon 11 Millionen krankehauspflichtig schwer.
Oder bis irgendwann eine flächendeckende Impfung die Epideie beendet.