560.000 Tote durch Lockdown in Deutschland vermieden – Neue Studie
Die Diskussion darüber, ob der Lockdown, die so genannten “non-pharmaceutical Interventions” dazu geführt haben, dass SARS-CoV-2 nicht in dem Maße durch die Gesellschaft gehen konnte, wie dies ohne den Lockdown der Fall gewesen wäre, dauert weiterhin an, schon weil es nun, nachdem die Anzahl der Toten in Deutschland deutlich hinter den Befürchtungen zurückgeblieben ist, leicht ist, zu behaupten, dass der Lockdown nicht notwendig gewesen wäre. In diesem Zusammenhang kommen die Ergebnisse eines vor wenigen Tagen in “Nature” veröffentlichten Beitrags von Seth Flaxman et al. (2020) genau richtig. Die Ergebnisse basieren auf einem mathematischen Modell, das im Vorfeld intensiv im Statistical Modelling Blog der University of Columbia diskutiert wurde. Wer die Diskussion nachlesen will, der kann dies hier tun.
Das Besondere an dem Modell von Flaxman et al. ist nicht nur, die neuartige Vorgehensweise, die Daten aus 11 Europäischen Ländern kombiniert und COVID-19-Tote als eine Funktion der Anzahl der Infektionen ausweist, was an sich trivial ist. Neu ist, dass die Anzahl der Infizierten nicht auf der Anzahl der positiv Getesteten, sondern auf einer Schätzung der Anzahl der tatsächlich Infizierten, also inklusive der asymptomatischen SARS-CoV-2 Infizierten und derjenigen mit so milden Symptomen, dass sie nie bei einem Arzt vorstellig geworden sind, beruht. Die entsprechende Schätzung sieht für die elf berücksichtigten Länder wie folgt aus:
Die geschätzte Anzahl der mit SARS-CoV-2 Infizierten für Deutschland beträgt demnach 0,85% der Bevölkerung, das wären gut 700.000 Infizierte. Positiv Getestet wurden in Deutschland bislang 192.872, also nur gut ein Viertel aller geschätzten Infizierten. (Die Daten in Klammer geben den Vertrauensintervall an.) Im Gegensatz dazu beträgt die Anzahl der Infizierten im Vereinigten Königreich ca. 5,1% der Bevölkerung, das entspricht 3,4 Millionen Briten und findet seinen Niederschlag in der höheren Anzahl an COVID-19 Verstorbenen, die mit derzeit 42.927 Toten deutlich über den 8.986 in Deutschland an COVID-19 Verstorbenen liegt.
Auf Basis dieser Schätzung entwickeln die Autoren ein Modell, das für den Zeitraum von Ende Februar bis Anfang Mai die Entwicklung der Fallzahlen vorhersagt. Die Ergebnisse des entsprechenden Modells sind in dem folgenden Film, der Ergebnisse für Belgien, Deutschland, Schweden und die Schweiz umfasst, dargestellt.
Das ist eine schöne Spielerei, eine Visualisierung der Ergebnisse, die indes nicht viel weiterhilft außer, dass sie den Eindruck vermittelt, die hier dargestellte Entwicklung spiegele in etwa die Entwicklung wieder, die u.a. in Deutschland zu verzeichnen war. Das tut sie in der Tat, und zwar sehr gut, wie die folgende Tabelle zeigt. Darin sind Modellvorhersagen tatsächlichen Daten gegenübergestellt. Die zweite Spalte stellt die Anzahl der bis zum 4. Mai in den jeweiligen Ländern gezählten COVID-19-Toten dar, die dritte Spalte die Anzahl der Toten, die auf Grundlage des Modells von Flaxman et al. geschätzt wurde. Die vierte Spalte stellt dar, mit wie vielen Toten zu rechnen gewesen wäre, wenn die Lockdown-Maßnahmen, die die einzelnen Länder ergriffen haben, nicht ergriffen worden wären und die letzte Spalte gibt die Differenz zwischen den tatsächlichen Toten und den Toten, die ohne Lockdown zu erwarten gewesen wären, an, also die Anzahl der vermiedenen Toten.
Wie man dem Vergleich der Spalten zwei und drei entnehmen kann, ist das Modell von Flaxman et al. (2020) sehr gut in der Lage, die tatsächlich gezählten COVID-19-Toten vorherzusagen. Die hohe Validität des Modells ergibt sich auch daraus, dass die Entwicklung von Rt offenkundig korrekt mit der Entwicklung der Toten gekoppelt wurde. Generell gilt: Je höher Rt, desto mehr Tote gibt es und wird es geben. Die Reduktion von Rt, dem täglichen Maß für die Übertragungsrate, die dem Lockdown geschuldet ist, kann man umgekehrt als Anzahl der Menschen modellieren, die dem Sensenmann durch den Lockdown entrissen wurden. Die Ergebnisse dieser Modellierung sind stattlich.
Durch den Lockdown wurde in Deutschland der Tod von geschätzt rund 560.000 Menschen vermieden. Im Vereinigten Königreich sind es rund 470.000, in Frankreich 690.000 und so weiter. Insgesamt wurden in den 11 Ländern, die die Autoren berücksichtigt haben, geschätzt rund 3,1 Millionen vorzeitige Tode vermieden. Der von so vielen vermisste heftige Ausschlag in der Kurve der Exzess-Mortalität wäre damit in einer Weise zu sehen, die “nauseating” wäre, wie man in Britannien sagt.
Nun werden sich diejenigen, die zweifeln, um des Zweifels Willen, nicht von Modellen wie diesem überzeugen lassen. Um in ihren chronischen Zweifeln aber ernst genommen werden zu können, müssen sie nun zeigen, wo Flaxman et al. (2020) Fehler gemacht haben, die so groß sind, dass Zweifel daran, dass mit dem Lockdown mehrere Millionen Menschleben in nur 11 Ländern Europas gerettet werden konnten, gerechtfertigt sind.
Flaxman, Seth et al. (2020). Estimating the Effects of Non-Pharmaceutical Interventions on COVID-19 in Europe. Nature.
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Das Modell sagt im einzigen nicht Lockdown Land (Schweden) die Todeszahlen völlig falsch voraus. Dort sind bis 04.05 statt der vorhergesagten 28.000 nur 2.769 Menschen mit Covid19 verstorben. Also muss man die Modell Vorhersagen zumindest durch 10 teilen. Bis heute gibt es in Schweden weniger Todesfälle (pro EInwohner) als in den Lockdown Ländern Belgien, UK, Spanien oder Italien.
Wo haben Sie das her?
Das Modell sagt für Schweden 2.800 Tote vorher, tatsächlich sind es 2.769.
Die 28.000 sind die Toten, die ohne die wenigen, aber dennoch vorhandenen Maßnahmen des social distancing in Schweden zu erwarten gewesen wären.
Der Artikel sagt schon in der Überschrift, dass der Lockdown 3.2 Millionen Menschen gerettet haben soll. Jetzt sollen es in Schweden die wenigen anderen Massnahmen und Deus ex Machina, ein extrem hoher Korrekturfaktor (Nic Lewis) gewesen sein? Viel wahrscheinlicher ist doch, dass das Modell schlichtweg falsch ist (und primär der Rechtfertigung der apokalyptischen Imperial Collage Studie ähnlicher Autoren vom Beginn der Pandemie dient). Nach allem was man sieht (zB Staeck in Gangelt) muss eine erhebliche natürliche Grundimmunität geben (also von Anfang an weit weniger als 100% infizierbar). Auch könnte eine Lernkurve bei der Behandlung (und Unterbringung Vulnerabler) die Überlebenswahrscheinlichkeit im Zeitablauf deutlich verbessert haben.
Wenn Sie den Text von Flaxman et al. gelesen hätten, dann wüssten Sie, dass darin die Annahme gemacht wird, dass die Verbreitung von SARS-CoV-2 auch ohne Lockdown degressiv verlaufen wäre. Das, was Sie hier anmahnen, ist also im Modell enthalten. Zu Nic Lewis habe ich mich bereits geäußert. Nicht jede Kritik, die einem gerade in den Kram passt, ist auch eine korrekte Kritik. Ich schätze Nic Lewis und gerade deshalb frage ich mich, warum er sich so an Annahmen eines Modells festbeisst, wohlwissend, dass jedes Modell auf Annahmen basiert, deshalb nennt man es MODELL. Natürlich kann man die Annahmen kritisieren, aber dann muss man auch zeigen, dass die eigenen Annahmen zu besseren Ergebnissen geführt hätten. Das macht Lewis nicht. Deshalb ist seine Kritik nutzlos.
Schön, dass den Fehler in ihrem ersten Kommentar eingesehen haben.
ich hab einfach (wie von Michael Levitt https://m.youtube.com/watch?v=Uw2ZTaiN97k in seinen Videos vorgeschlagen) die über 7 Tage geglätteten, kumulierten Fall- bzw Todesfallzahlen logarithmisch angetragen und mir die Steigung dieser Kurve (in verschiedenen Ländern) ebenfalls logarithmisch angesehen. Dies ist in den meisten (grösseren) europäischen Ländern nach einem anfänglichen Anstieg so ab dem 20.03. über längere Zeit eine nach unten gerichtete Gerade. Lediglich gegen Ende gibt es ein gewisses Rauschen. Irgendwelche Wirkungen eines Lockdown (der die Geraden deutlich nach dem 23.03.Nach unten knicken müsste) gibt es nicht. Also ist der Lockdown wirkungslos. Auf Basis dieser Erkenntnis kann man auch ein Curve Fitting mit einer Gompertz Funktion machen und sieht wie dies in vielen Ländern hervorragend passt. Die so ermittelten Prognosen sind seit Wochen relativ stabil. Auf Wunsch kann ich gerne Grafiken und Software (Jupyter Notebook) dazu liefern.
@Rüdiger Jungbeck: Dann gehen Sie bitte freundlicherweise mal auf die Seite der schwedischen Gesundheitsbehörde und glätten Sie mal.
.
Danach sind Sie bitte so freundlich zu erklären, warum Ihre Methode so gar nicht funktioniert.
Schon Worldometer glättet die Kurve weitgehend.und reduziert den Einfluss von Wochenenden und Feiertagen. Die kummulierten Werte sind schon von Natur aus glätter als die nackten Tagesdeltas.
Aber vermutlich meinen Sie nicht glätten sondern eine Reduktion der zuletzt steigenden Fallzahlen die aber die Todeszahlen nicht zu beeinflussen scheint
Worldometer stellt die Rohdaten als kumulierte Häufigkeit, Tageshäufigkeit, Logarithmus der kumulierten Häufigkeit bereit.
Wo sehen Sie hier ein “Glätten”. Die berechnen gerade keinen floating average wie andere. Das macht das RKI und auch nur um R zu berechnen.
Naja: Den moving average kann man unter den Tageszahlen teilweise aktivieren, für drei und sieben Tage. Aber es ist Jacke wie Hose, Sie haben natürlich recht Herr Klein. Ein Blick auf Israel zeigt zum Beispiel die Auswirkungen der Schulöffnungen. Dort steigen wieder die Infektionszahlen.
Die Ursachen sind immer eine Mutmassung. Anderswo (zB Österreich) wurden Schulen ohne erkennbare Änderung des Infektionsgeschehens geöffnet,
Hallo Herr Junkbeck, in Israel sind es eben keine Mutmaßungen, denn die neuen Fälle traten dort maßgeblich IN den Schulen als Hotspots auf. Es ist also eine dokumentierte Verbreitung über die Schulen in die Familien. Nicht umgekehrt. Sie haben recht, wenn Sie anmerken, dass das bisher oft nicht so klar war. Hier liegt die Sache aber anders.
Die Zahlen von Schweden sind sowieso schon ein Problemfall, weil die schwedische Regierung maximal unkooperativ ist. Darunter leiden auch die Zahlen von Worldometers. Die mussten bereits mehrfach die Zahlen komplett ändern. Schwedische Einrichtungen, wie Krankenhäuser etc. , haben einen Maulkorb. Auch dem Personal ist es verboten, Zahlen zu Testungen und Ergebnisse bekannt zu geben. Von daher sind die einzigen zuverlässigen Zahlen – außer letztes Wochenende, wo 5 Tage lang gar nicht berichtet wurde – die Zahlen der schwedischen Regierung. Die letzten DREI Tage können Sie für alle Zahlen immer komplett vergessen. Nehmen sie diese bei Ihren Berechnungen einfach heraus. Beispiel: Angenommen die Zahl von heute ist 205 Neuinfektion und 1 Toter. In drei Tagen steht vielleicht 1550 Neuinfektionen und 20 Tote. Worldometers kommt da nicht hinterher, weil die keine alternativen Quellen haben. Die schwedische Presse hat bereits etliche Auskunftsklagen am Laufen und auch schon solche Klagen für vergangene Zahlen gewonnen.
Achso. Ihre Fallzahlen sind die Todeszahlen, nicht die Neuinfektionen.
.
Wenn Sie eine Erklärung suchen, warum weniger Menschen sterben als zu Beginn und die Lösung beim Virus pauschal selbst verorten, dann kann ich Ihnen schon gar nicht helfen. Die Behandlungsfortschritte, die mit der Zeit kommen, neue Erkenntnisse und Therapien, vorhandene Kapazitäten, oder wie in Schweden, einfach bestimmte Gruppen nicht zu behandeln, damit Kapazitäten frei bleiben, etc. meinen Sie also anhand der Todeszahlen voraus berechnen zu können bzw. in Wahrheit ignorieren zu können? Nur damit Sie behaupten können, das Virus wäre ungefährlich? War es das zu Beginn? Wie kommen Sie darauf, das wäre der natürliche Verlauf ohne Behandlungsmaßnahmen?
.
Wenn Sie das vergleichen wollen, müssen Sie sich schon Bevölkerungsteile suchen, die grundsätzlich nicht mit allen Mitteln behandelt werden und diese mit Vergleichsgruppen vergleichen. Achja, das sind genau die Alten in Schweden, die nicht mehr behandelt werden, aber sonst überall.
Unseriös. Der Tod ist für jeden unvermeidlich, kann also nicht vermieden worden sein.
@wbk
Sie haben vergessen, Ihren Kommentar abzuschließen mit: “Satire aus.” 🙂
“Der Tod ist für jeden unvermeidlich”, sagte der Mörder , als er das blutige Messer aus dem Opfer zog …
Eine fundierte Kritik von Nic Lewis an der Arbeit von Flexmann et al. können Sie hier im Blog “Climate etc.” von Judith Curry nachlesen:
https://judithcurry.com/2020/06/21/did-lockdowns-really-save-3-million-covid-19-deaths-as-flaxman-et-al-claim/
Genau der richtige Hinweis! Diese “Studie” ist noch nicht mal eine Studie, sondern eine reine Modellrechnung, und wird von Nic Lewis schlichtweg zerschreddert. Komisch, daß Sciencefiles hier so leichtgläubig ist.
Wie wäre es, sie erklären uns, warum der Hinweis auf Lewis genau der richtige ist. Natürlich ist diese Studie eine Modellrechnung, haben Sie erwartet, dass die Autoren eine Parallelwelt geschaffen haben, in der sie dann die Toten, die ohne Lockdown zu verzeichnen sind, zählen?
@M.Friedland
Wir mögen anderer Meinung sein, wir mögen uns irren, aber deshalb müssen wir keineswegs “leichtgläubig” sein.
Umgekehrt wird nämlich auch ein Schuh daraus:
Wer unkritisch der Kritik an einer Studie zustimmt, weil er meint, wer auf Kritik setzt, müsse letztlich immer Recht behalten, denn alles lässt sich ja immer irgendwie kritisieren, und sei es nur, weil etwas fehlt, “was man sich noch gewünscht hätte” (oder ein ähnlicher “Totschläger”), der ist selbst hoffnungslos unkritisch, weil undifferenziert in seinem Glauben an Kritik (und oft genug dazu verurteilt, eine ewig destruktive Cassandra zu sein, statt sich durch konstruktive Beiträge hervorzutun) .
“Kritisch” ist nicht, wer alles bezweifelt oder prinzipiell bezweifelt, was er nicht mag oder was seiner vorgefassten Meinung nicht entspricht.
Dementsprechend ist auch nicht “kritisch” wer z.B. keiner Statistik glaubt, die er nicht selbst gefälscht hat oder fälschen kann (und ‘mal ehrlich, die meisten Leute wüssten gar nicht, wie man eine Statistik so fälscht, ohne dass die Lüge nicht auffliegt; das ist nämlich gar nicht so einfach!).
im Gegenteil: das ist höchst einfältig,denn damit versagt er sich Informationen, die er haben könnte, wenn er sie nicht fälschlich einfach verwerfen würde (-. salopp auf den Punkt gebrachtgesagt: selber Schuld, und schön blod!).
Wer auf solche Art gleichförmig und vorhersagbar reagiert, ist höchst unkritisch, denn “Kritik” bedeutet – entgegen in Deutschland weit verbreiteten Vorurteils – nicht “ablehnend”, sondern “abWÄGENd”, an einer Einschätzung interessiert, die möglichst gut mit den zu einem bestimmten Zeitpunkt bekannten Fakten übereinstimmt.
Wenn Sie also meinen, dass etwas falsch sein müsse, weil Nic Lewis findet, dass es falsch ist, dann sind Sie nicht nur höchst unkritisch, sondern begehen auch noch den Fehlschluss ad auctoritatem, sprich: Sie glauben halt der Autorität, der Sie glauben wollen. Das kann man nur so lange betreiben, wie man nicht danach gefragt wird, wie genau die Einwände lauten und warum sie begründet sind ….
Mich würde auch mal interessieren, wie das Modell die Zahlen in Schweden so sieht.
Die Zahlen stehen in der Tabelle. Die Entwicklung, die für Schweden geschätzt wird, findet sich im kleinen Filmchen oben.
Ich finde die Arbeit von Nic Lewis auch über weite Teile fundiert, frage mich aber, wieso er sich ausgerechnet an der Tatsache festbeisst, dass im Model von Flaxman et al. davon ausgegangen wird, wie es auch im Text oben steht, dass alle Reduktion der Übertragung von SARS-CoV-2, wie sie in Rt gemessen wird, als Folge des Lockdown beschrieben wird. Natürlich ist diese Annahme eine Modell-Annahme. Natürlich ist diese Annahme nicht ohne NOISE. Wenn man aber behauptet, wie Lewis das tut, dass der NOISE größer ist als das “Ergebnis”, dann muss man das belegen. Ich finde nichts dergleichen in der Arbeit von Lewis und vor allem finde ich an keiner Stelle eine Alternative zu dem Modell, das Flaxman angewendet haben.
Das Problem beschreibt Lewis gleich zu Anfang:
Well, right. Any suggestions about an alternative model?
“Kritik” ist immer einfach. Schwierig wird es, wenn man den positiven Teil liefern muss: Was wäre die Alternative zum Bayesian statistical model? Und warum erbrächte die Alternative bessere Ergebnisse? Dass jede Schätzung ihre Vor- und Nachteile hat, ist ein alter Hut. Deshalb kann man jedes Modell, weil es notwendig mehr oder weniger stark an der Realität vorbeischrammt, kritisieren. Und deshalb hat es sich eingebürgert, Verbesserungsvorschläge zu machen. Lewis macht keine. Warum nur nicht?
Aber vielleicht haben Sie ja einen Verbesserungsvorschlag.
Lewis‘ Kritik ist nachvollziehbar, unabhängig davon, ob er einen Lösungsvorschlag macht oder nicht. Ob es „leicht“ ist, Kritik zu üben, spielt imho keine Rolle. Ich finde die Diskussion darüber, welche Intervention zu den Ergebnissen geführt hat, durchaus sinnvoll. So interpretiere ich das „Festbeißen“ am Lockdown.
In der Wissenschaft geht es um Erkenntnisfortschritt. Nachvollziehbarkeit ist dazu notwendig, aber nicht hinreichend. Es ist schön, wenn Sie die Kritik nachvollziehen können. Wenn Sie uns nun noch einen Vorschlag unterbreiten, wie die Fragestellung von Flaxman et al. BESSER bearbeitet werden kann, dann ist Ihnen die Blog-Euphorie sicher.
Ist diese Modellrechnung glaubhafter als die von Homburg? Wenn das Virus ein solches Potenzial hat, wie hier angenommen wird, dürfte im Herbst hier alles Hals über Kopf in die Knie gehen, was dann noch größere Verluste an Leben und Lebensunterhalt erzeugen dürfte. Die chinesische Methode, jeden noch so kleinen Ausbruch von Viren mit dem ganzen Arsenal von partieller Abriegelung und digitaler Überwachung auszumerzen, dürfte für einen Albtraum all derer sorgen, die wie gestern A.G. Barr, den technisch-wirtschaftlichen Aufstieg Chinas an die Spitze für das schlimmste Problem der Epoche halten.
Also ich meine, ich habe das damals als die Meldung raus kam kurz irgendwo nachgelesen. Und ich dachte mir in dem Moment, welches Modell haben die verwandt. Haben die vielleicht die Anzahl der Kontakte vorher und nachher modelliert. Wär ja mathematisch vielleicht knifflig. Und die Frage ob es überhaupt machbar ist.
Ich habe dann irgendwo die Methode nachgelesen. Die haben meine ich einfach nur ein R vor dem Lockdown genommen. Dieses R als unverändert hoch angenommen und mit diesem R die Infekte hoch gerechnet und daraus die Toten abgeleitet. Ich weiß noch, dass zu dem Moment das RKI noch gar kein R offiziell raus gegeben hat, weil die da noch kein Nowcast eingesetzt haben. Die haben sich das R für die Studie also wohl selbst errechnet und damit extrapoliert.
Nur das Worldometers R war ja vor dem Lockdown auch schon weit unten. Also ist die Auswahl des R der Studie extrem willkürlich. Daher halte ich die Studie damals für mich abgelehnt.
Aber ich habe die Methode einer extenen Quelle entnommen. Aber wenn ich jetzt korrigiert werde, muß ich das selber nicht machen. Aber zur Not lese ich die Original-Studie. Vielleicht ist das ja doch seriös. Ich wollte nur schnell antworten, sonst dauert das ja bis ich das im Original gelesen habe.
Ach so ich selbst hatte Zum Vergleich einfach aus Schweden die mögliche Anzahl der Toten für Deutschland geschätzt, einfach in Relation zur Bevölkerung gesetzt und da komme ich auf ca 35000 Tote Anfang Juni. Sind nicht wenig, aber keine 560000.
Absolut korrekt. Das Virus ist absolut tödlich. Deswegen sind im Nachgang der Segnungs- und Gedenkfeierlichkeiten für George Floyd sowie der Aluhutträger-Gottesdienste für Grundrechte auch in allen größeren Städten in Deutschland die Infektionszahlen signifikant gestiegen.
Wenn Sie den Text gelesen haben, dann wissen Sie, dass es darum nicht geht. Im Gegenteil sprechen die (bislang) nicht steigenden Zahlen von Infizierten gerade FÜR die Wirksamkeit des Lockdown …
… ah ja, “FraDo” setzt einen der beliebten “red herrings” ins Wasser, und der gluggert: “Ich bin hier, um dich vom Thema – und vom vernünftigen Nachdenken – abzulenken.
Ich hätte nicht gedacht, dass diese Strategie noch jemand anwendet; das ist doch soooooo ein alter Hut!
Der “Punktschätzer” des RKI für R wird übrigens für den 22.3-30.3 aktuell (das ändert sich durchaus für die Vergangenheit wegen der Schätzung) mit 0,85-0,97 angegeben (das kann man übrigens auch ohne Nowcast aus den tagesaktuellen Angeben von worldometers nachprüfen, ungefähr jedenfalls)
Das ist die Zeit vor dem Lockdown. Natürlich beeinflußt durch einige Maßnahmen und persönliche Beschränkungen der Menschen selbst. Die Frage wäre für mich also, mit welchem R hat man die zu erwartenden Todeszahlen hochgerechnet. Was ist also das Vergleichs
-R (das ja vor dem Lockdown konstant unter 1 lag. Ich hätte zum Vergleich dieses R unter 1 genommen.
Ich dachte die hätten (zu unrecht) ein hohes Vergleichs-R genommen und dann anhand der tatsächlichen Zahlen Reduktionsraten errechnet. Denn wie will man sonst den Effekt einer Maßnahme auf die Reproduktionszahl errechnen. Hätten die das R < 1 zum Zeitpunkt des Lockdown genommen, hätten sie ja nicht mehr viel runter rechnen können. Aber muß ich mir jetzt mal ansehen.
Die die sich so an Schweden abarbeiten, Japan ging ebenfalls recht todesfallfrei durch die Pandemie ohne großartigen Lockdown.
Könnte was mit der Qualität der Menschen zu tun haben.
Wäre interessant wenn’s in Schweden Rassendaten gäbe.
@Sandale, ich helfe Ihnen gerne. Sie brauchen Hilfe. Zitat Wikipedia:
Zunächst verfolgte die Regierung eine Strategie der Eindämmung. Nach den Virusfällen auf dem Kreuzfahrtschiff Diamond Princess wurde eine Politik der Prävention und Behandlung verfolgt. Ein COVID-19-Testsystem wurde eingerichtet. Schließlich wurde zu einer Politik der „Milderung“ gewechselt. Ziel war das Abflachen der Kurve der Fallzahlen.
Am 27. Februar 2020 forderte Premierminister Shinzo Abe alle japanischen Grund-, Mittel- und Oberschulen auf, bis Anfang April zu schließen, um das Virus einzudämmen.[59] Für den 10. März kündigte die japanische Regierung zudem zusätzliche Vorkehrungen an.[60]
Es wurde ein Einreiseverbot für Menschen verhängt, die sich zuvor beispielsweise in bestimmten Provinzen Südkoreas, Italiens, des Irans und der Schweiz aufgehalten hatten.[61] Zudem werden Reisende aus China, Südkorea und dem Schengen-Raum für 14 Tage unter Quarantäne gestellt und von der Benutzung öffentlicher Verkehrsmittel ausgeschlossen.[61][62] Visa für die Bürger dieser Länder wurden für ungültig erklärt und Visabefreiungen für verschiedene Staaten aufgehoben. Der chinesische und südkoreanische Schiffs- und Flugverkehr für Passagiere wurde weitgehend eingestellt.
…
Am 1. April 2020 gab Premierminister Abe bekannt, die Regierung werde jedem Haushalt zwei waschbare Masken zur Verfügung stellen.[66] Die Lieferung der Masken begann am 17. April.[67]
Am 7. April 2020 rief die Zentralregierung in sieben Präfekturen des Landes den Ausnahmezustand aus, darunter in der Präfektur Tokio. Grund dafür sei laut Premierminister Abe die deutliche Zunahme an Corona-Infektionen in den vergangenen Tagen. Die Maßnahme soll zunächst für einen Monat gelten. Neben Tokio sind die drei Nachbarpräfekturen Chiba, Kanagawa und Saitama sowie Osaka, Hyōgo und Fukuoka betroffen. Durch den Ausnahmezustand dürfen die Behörden der jeweiligen Präfekturen nun die Bürger anweisen, in ihren Häusern zu bleiben, sowie die Schließung von Schulen und anderen Einrichtungen verordnen.[68] Am 16. April wurde der Ausnahmezustand auf alle Präfekturen ausgeweitet.[69]
usw. usf.
https://de.wikipedia.org/wiki/COVID-19-Pandemie_in_Japan#Ma%C3%9Fnahmen
Vielen Dank für diese Zusammenstellung. Ich habe gerade rechtzeitig gesehen, dass Sie sie veröffentlicht haben, was mir einige Arbeit spart. Da Sie Schweden Experte sind, wäre ich Ihnen dankbar, wenn Sie mir noch einmal Arbeit ersparen und @Peter unten darüber aufklären, wie der angeblich nicht vorhandene Lockdown in Schweden ausgesehen hat.
Gefragt hatte ich ja eher nach Schweden. 😉
Aus Japan waren mir ein Teil der Maßnahmen und vor allem das ordentliche Verhalten des Volkes bekannt.
Deshalb wär’s ja spannend gewesen, zu sehen ob in Schweden es die Neoschweden waren.
Das würde sich mit dem decken was mir anekdotisch in Unterhaltungen gesagt wurde.
Lesen Sie weiter unten im Thread. Da gibt es genug Information zu Schweden.
S.u., ansonsten: Ich glaube (!), man kann klar sagen, dass es in Schweden eine Frage des Alters ist, ob die Leute sich an Empfehlungen halten. Meines Wissens ist es in Städten mit hohem Migrantenanteil nicht per se “schlimmer” als in anderen. Die generelle Bereitschaft, sich an Distanzregeln zu halten, scheint mit dem Alter zuzunehmen. Da sind junge Schweden nicht anders. Warum sollten sie nicht, wenn sie dürfen?
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Aber ich möchte nicht vorenthalten, dass in Schweden heute mehrere großangelegte neue Studien veröffentlicht wurden, die durchaus von Interesse sind und auch – auf den ersten Blick zumindest – das Ziel haben, mehr Licht ins Dunkel zu bringen. Es wird sich mit Durchseuchung beschäftigt, aktuellem Infektionsgeschehen wie eben auch erreichter Immunität. Auch im Hinblick auf nicht erreichte Immunität trotz nachweislicher Erkrankung wird dort eingegangen.
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Nicht alle Neuigkeiten aus Schweden sind schlecht. Man gibt sich mehr Mühe.
Ich möchte noch anfügen:
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Schweden ist in weiten Teilen ländlich, fast dörflich, geprägt. Natürlich gibt es auch ganz andere Landesteile- aber wer wollte in der Pandemie dort hin? Die Menschen bekommen es in vielen Regionen, auch touristisch attraktiven Regionen, mit, wenn Auswärtige anreisen. Neben einer vergleichsweise ohnehin hohen Disziplin, die sehr viele Schweden mitbekommen haben, kommt die soziale Kontrolle eventuell dazu, dass sowieso niemand
ohne wirklichen Grund verreist wäre bis letzte Woche. Irgendwo muss er ja auch hinreisen. Und die, wo hingereist wird, die leben dort und müssten sich rechtfertigen.
Wo sind dann die rd. 100.000 Toten in Schweden? Bekanntermassen fast ohne Lockdown?
Ihr müsst halt Eure Linie durchziehen. Verstehe ich.
Wo haben Sie etwas von 100.000 Toten in Schweden gelesen. Das Modell von Flaxmann sagt 2.800 vorher. Tatsächlich sind es 2.769. Ist ihre Phantasie oder Ihr Ärger mit Ihnen durchgegangen?
Im Lockdown in Schweden galt ein Versammlungsverbot ab 50 Personen. Es gab bis letzte Woche (meine ich) Reiseverbote innerhalb Schwedens, um zu gewährleisten (ähnlich wie im dünnbesiedelten Norddeutschland), dass Krankenhäuser anderer Regionen nicht überlastet werden. Es gab eine hohe Zustimmung und Bereitschaft zu Distanzmaßnahmen in der Bevölkerung bei rund 50 Prozent, so wie die Regierung dazu aufgerufen hat. Schulen und Hochschulen waren ab der 8. Klasse geschlossen. Was es nicht gab und gibt, waren/sind Tests für alle Verdachtsfälle. Es werden fast nur symptomatische, also erkrankte Menschen getestet. Keine Angehörigen. Nicht einfach so auf Wunsch. Ausnahme: Medizinisches und Pflege-Personal, sowie Heimbewohner.
Danke!
Nicht dafür, ich suche es aber noch einmal ganz genau heraus.
Hier noch, was Wikipedia dazu schreibt. Das habe ich jetzt nicht überprüft. Da wäre ich selbst auch sehr vorsichtig im Fall Schwedens. Da ist Vieles generell nicht so genau.
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Wikipedia:
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“Schweden setzte von Anfang an auf freiwillige Disziplin und wenige Verbote.
Von Reisen innerhalb Schwedens, die nicht notwendig sind, wurde abgeraten. Die Restriktion wird mit Wirkung 13. Juni 2020 aufgehoben.[42][44]
Die Einreise von außerhalb der europäischen Freihandelszone wurde am 19. März 2020 untersagt und zuletzt bis zum 15. Juni 2020 verlängert.[45]
Bis zur Klassenstufe 9 wird weitgehend normaler Unterricht durchgeführt, höhere Klassen werden im Fernunterricht unterrichtet.[46][47][48] Dies wurde dadurch begründet, dass es wissenschaftlich keine Evidenzen zu Kindern gebe, dass diese als Risikogruppe oder Überträger des Virus auffällig sind.[49]
Besuchsverbot ab 1. April 2020 für Pflege- und Altersheime.[50] Personen über 70 Jahren oder in Risikogruppen wird empfohlen zu Hause zu bleiben und alle sozialen Kontakte zu reduzieren.[51]
Gastronomiebetriebe und Handel blieben ebenso offen wie die Landesgrenzen. In Bars darf nur noch an den Tischen und sitzend gegessen und getrunken werden, jedoch nicht stehend an Theken.
Universitäten haben auf Fernstudium und Heimarbeit umgestellt.
Am 27. März 2020 verschärfte Schweden sein Veranstaltungsverbot. Es gilt seitdem für Veranstaltungen ab fünfzig Personen.[52]”
https://de.wikipedia.org/wiki/COVID-19-Pandemie_in_Schweden#Ma%C3%9Fnahmen
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Ich meine, einige Punkte sind nicht ganz richtig bei Wikipedia oder nur für bestimmte Zeiträume.
Was die Reisen betrifft, klingt es beispielsweise bei Wikipedia so, als wäre das freiwillig. Nein. Es war untersagt innerhalb Schwedens zu reisen. Nur ein Beispiel. 9. Klasse ist meines vielleicht trügerischen Wissens nach auch falsch, zumindest zuletzt.
Vorhersagen sind schwierig, besonders wenn sie die Zukunft betreffen. Ich halte das Modell für ein reines Worst Case Szenario. Kann man machen, hat aber was von PIK Klimawandelszenario. Bei uns im Dorf ist der “Lockdown” recht locker gehandhabt worden (so meine Beobachtungen) und wir haben zZt 153 active cases bei 645.000 Einwohnern und über die ganze Zeit gerade mal 36 Tote, und davon ca. 80 % in Pflegeheimen. Von meinen Taxi-Kollegen, die die ganze Zeit seit März weitergefahren sind hat sich kein einziger infiziert, und das auch in der Zeit, in der noch keine Trennscheiben in den Fahrzeugen waren.
Ich bewundere Eure Zähigkeit und ich werde alles daran setzen, daß Ihr Eure Meinungen jederzeit äußern dürft!
Die Sciencefiles genießen meine besondere Hochachtung!!!
“COVID-19-Tote” – eine Rechengröße, die zu vielen Modellen und damit letztlich auch zu Vermutungen geführt hat.
Allein für die BRD gebe ich zu bedenken, daß die Zahl der hierzulande propagierten COVID-19-Toten auf keinen Fall identisch ist mit der Zahl der tatsächlich ausschließlich an COVID-19 Gestorbenen. So existierte in der BRD nach dem Shutdown lange Zeit eine Weisung an Pathologen, keine vermuteten COVID-19-Toten zu obduzieren. Die von der BRD veröffentlichten Zahlen über COVID-19-Tote sind damit schlichtweg falsch, also für Modellrechungen unbrauchbar.
Berücksichtigt man dies, dann sollten zumindest die Schlußfolgerungen für die BRD unter die besondere Unschärfe infolge einer mangelhafter Datenbasis gestellt werden.
Vielen Dank. Das tut auch mal gut.
Die Berechnung der Toten im Modell basiert auf dem Rt nicht auf den tatsächlichen Toten. Das ändert aber nichts daran, dass Sie Recht haben, die Toten in D sind unterberichtet.
Die offiziell berichteten Covid-19-Toten in Deutschland sind vollkommen unzutreffend und damit unbrauchbar – ob nun zu hoch oder zu niedrig, das kann man jetzt nicht mehr feststellen.
Auf die abenteuerliche Berechnung des R-Werts in der BRD möchte ich gleich gar nicht eingehen, da er für statistische Auswertungen und erst recht für Prognosen vollkommen ungeeignet ist.
Ich bin ja nicht neugierig, aber interessieren würde es mich schon, warum Sie bei Covid19 so im Modellrechnungsanerkennungsmodus sind und auf anderen Gebieten (Feinstaub), wo man auch anhand von solchen Rechnungen “vorzeitige Todesfälle” verhindern möchte, belustigt sind?
https://sciencefiles.org/2019/01/24/feinstaub-hysterie-wie-funktioniert-die-berechnung-der-toten/?highlight=vorzeitiger%20todesfall
Andererseits kommen in Ihren Betrachtungen kaum die vor, die aufgrund der Panik an anderen Erkrankungen sterben, obwohl Sie sich ja auch schon damit auseinandergesetzt haben, wenn jemand als “Kollateralschaden” der Panikreaktion stirbt.
https://sciencefiles.org/2019/10/31/fukushima-hysterie-hat-mehr-menschen-umgebracht-als-die-kernschmelze/?highlight=vorzeitiger%20todesfall
Um Antwort wird gebeten!
Na wenn Sie so nett bitten.
Es ist eigentlich ganz einfach.
Für weder Klimawandel noch Feinstaub gibt es auch nur annähernd eine theoretische Beschreibung der Art und Weise, wie man sich die Zusammenhänge vorstellen muss. In beiden Fällen ist die Auswahl der Einflussvariablen erratisch und willkürlich. Es gibt bei Klimawandel keinerlei Hinweis darauf, dass von Menschen beigetragenes CO2 überhaupt einen Effekt auf das Klima hat. Das ganze Gebilde basiert auf Annahmen, die NICHT geprüft werden.
Bei COVID-19 ist das anders.
Wir wissen, wie SARS-CoV-2 übertragen wird, können daraus also Annahmen formulieren.
Wir wissen, wie sich ein Virus verbreitet, das auf keinerlei Immunität in der Bevölkerung trifft.
Wir wissen, wie lange SARS-CoV-2 in der Regel benötigt, um von Inkubation, bis Ausbruch der Symptome bis zur Erkrankung und zum Tod oder zur Genesung zu führen.
Wir haben sogar eine ungefähre Vorstellung davon, wie viele Menschen mit SARS-CoV-2 infiziert sind, ohne Symptome zu zeigen.
Aus all dem können wir gesicherte Hypothesen darüber ableiten, wie intervenierende Maßnahmen auf die Verbreitung von SARS-CoV-2 wirken, dass z.B. dann, wenn man den Kontakt zwischen Menschen einschränkt, die Verbreitung reduziert wird.
Kurz: es gibt einen Corpus gesicherter Informationen, auf deren Grundlage man Annahmen formulieren kann, die ein Modell, das der Realität dann übergestülpt wird, tragen.
Und im Gegensatz zu Klima und Feinstaub gibt es keine intervenierenden Variablen in Hülle und Fülle. Was außer Feinstaub, kann noch zu Atembeschwerden führen, was außer menschlich verursachtem CO2 noch das Klima beeinflussen. Beide, Klima-Modelle und Feinstaub-Modelle leben davon, dass sie den größten Teil der Realität ausblenden. Bei SARS-Modellen ist das nicht der Fall. Selbst die Degression der Verbreitung von RNA-Viren wird eingerechnet. Dass die Modelle nicht optimal sind, versteht sich von selbst, Modelle sind eine Idealwelt, von der die Realität mehr oder weniger weit abweichen wird.
Darin unterscheiden sich ALLE SARS-Modelle von dem Humbug, der im Zusammenhang mit Feinstaub und Klima betrieben wird.
Und natürlich können Sie die Annahmen in SARS-Modellen kritisieren, aber dann bitte mit einem positiven Teil: Wie macht man das Kritisierte besser. Von dieser Art von Kritik lebt Wissenschaft, sie lebt definitiv nicht von denen, die den Daumen nach unten halten, wenn sie ein Haar in der Suppe finden und dann zusehen, wie die, die auf die Suppe angewiesen sind, verhungern (das geht nicht an Ihre Adresse).
“Wir wissen, wie SARS-CoV-2 übertragen wird, können daraus also Annahmen formulieren.”
Der aerogene Weg ist sehr anfällig und weist große Schwankungen auf.
Luftfeuchte beeinflußt die Partikelgröße, damit die Zahl der Erreger, die vom Partikel aufgenommen werden können. Es gibt Untersuchungen für Influenza A, daß bei niedriger Luftfeuchte die Erreger 3 Stunden, bei mittlerer bis hoher nur 30 Minuten überleben. Daten für Covid19? – Fehlanzeige.
Dazu kommt ein anderes “Lüftverhalten” im Sommer und Winter, was zu einem Verdünnungseffekt führt. (hab ich im Modell nicht gefunden)
Die Haftfähigkeit an der Schleimhaut ist bei unterschiedlichen Temperaturen anders. Das hat mit der Temperatur zu tun, die auf diese Komponente Einfluß hat. Es gibt solche Untersuchungen für Streptokokkenangina. Da ist gesichert, daß bei einem Absinken der Temperatur im Rachen (bei 0°C 10 K weniger) zu anderen Bedingungen für das Ansiedeln der Keime führt und diese die Standortflora leichter überwuchern. Untersuchungen für Covid19? -Keine.
Wie hoch ist die minimale Infektionsdosis, bei der 50% der Infizierten erkranken? Keine Daten für Covid19.
Wie wurden Ortschaftsgröße und Bevölkerungsdichte in die Rechnung eingebracht? Sind entscheidend für die Kontaktrate. Ebenso die “Pferchung” in Massenunterkünften.
Wie wurden Verkehrswesen und Verkehrsmittel eingebracht? Auch hier das Problem der “Pferchung” in Massenverkehrsmitteln (Busse, Züge…)
“Wir wissen, wie sich ein Virus verbreitet, das auf keinerlei Immunität in der Bevölkerung trifft.”
Das ist eine Fehlannahme.
Keinerlei Immunität gibt es nur bei speziellen Labortieren, die seit ihrer Geburt steril aufgezogen werden, damit keinen Erregerkontakt haben und deshalb keine Abwehr aufbauen. Solche “Haltung” gibt es bei Menschen nicht
Das Immunsystem besteht aus unspezifischer und spezifischer Abwehr. Die unspezifische Abwehr ist begrenzt, greift aber erst einmal jeden Erreger an.
Die spezifische Abwehr orientiert sich in der Regel an Oberflächenstrukturen des Erregers. Da Covid19 eine evolutionäre Entwicklung aus anderen Stämmen ist, ist anzunehmen, das Kontakt mit anderen Stämmen für eine unbekannte Zeit eine Teil- oder Kreuzimmunität hinterläßt. Hierzu benötigt man ein Immunitätskataster. Dieses fehlt für alle bisherigen Coronavirenstämme.
“Wir wissen, wie lange SARS-CoV-2 in der Regel benötigt, um von Inkubation, bis Ausbruch der Symptome bis zur Erkrankung und zum Tod oder zur Genesung zu führen.”
Inkubation ist die Zeit zwischen Infektion und erster Symptomatik. Der Rest ist Erkrankungsverlauf.
Also sehr viele Variablen, die einfließen und das Modell beeinflussen können. In jedwede Richtung! Kleinste Änderungen an diese Größen können oft verheerende Folgen beim Endergebnis haben!
Mein Vertrauen in Ihr Wissen ist nicht so ausgeprägt, wie Sie annehmen. Belegen Sie doch bitten Ihren Widerspruch. Alles, was ich angegeben habe, ist auf ScienceFiles mit etlichen Studien belegt. Wir haben erhebliche Arbeit geleistet, um diese ganzen Studien zusammenzutragen. Dagegen den Daumen einfach nach unten zu drehen und zu behaupten, das sei ein Irrtum und das wisse man besser, ist nicht nur gelinde gesagt eine Frechheit, es zeugt von einem eher gestörten Verhältnis zu wissenschaftlichem Prozedere. Und ob uns Begriffstreitigkeiten weiterbringen, das wage ich zu bezweifeln. Wenn Sie Inkubationsfeinheiten, die vielleicht ein Begriffsfetischist zu schätzen weiß, aber sicherlich keinerlei Beitrag zum Verständnis, geschweige denn zum Goodwill des Gegenüber bringen, durchsetzen wollen, soll mir das Recht sein, sprechen wir daher in Zukunft von Grumpf, wenn wir die Inkubationszeit meinen.
Ich habe den Daumen nicht einfach nach unten gedreht, wie Sie schreiben, ich habe lediglich, wie ich es schon öfter gemacht habe, darauf hingewiesen, daß ein epidemischer Prozeß unheimlich komplex ist.
Und solche komplexen Systeme in eine Modellrechnung zu “pressen” birgt halt Gefahren, daß man bei Faktoren, ob man sie nun vergißt bei der Berechnung mit einfließen zu lassen oder man sie falsch wichtet oder auch nur dadurch, daß man die Epidemie nicht in Zeit und Raum begreift, sondern von einem fixen Zeitpunkt oder einem fixen Ort, den man entweder zu groß oder zu klein erfaßt und einfach auf einen anderen, der anders aufgestellt ist, als Soziologe kennen Sie die ganzen Einflußfaktoren innerhalb von Gesellschaften, überträgt, zu Fehlern der Modelle führen kann.
So eine Epidemie ist ein multifaktoriell dynamischer Prozeß mit über die Zeit immer wieder sich ändernden Größen und Verhältnissen, die aufeinander einwirken und sich gegenseitig beeinflussen und wieder ändern. Was man zum einen Zeitpunkt in die Modelle eingibt, stimmt schon im nächsten Moment eventuell nicht mehr und verzerrt die Ergebnisse.
Da sie in der Soziologie ja so komplex denken, wie sie mehrfach bewiesen haben, und was ich sehr schätze, haben sie natürlich Maßstäbe gesetzt, die ich auch auf dem für sie neuen Terrain des epidemischen Prozesses anlege und bei denen ich ihnen mit meinen Hinweisen lediglich helfen möchte, weiter zu denken als andere, was sie ja können und auch schon mehrfach auf ihrem Stammgebiet gezeigt haben, und nicht zu kurz zu springen. Herr Klein, das wäre doch unter ihrem Niveau, oder?
Also nach der Kritik an der Studie, die ich jetzt zweimal gelesen habe (also die Kritik) (wenn auch noch nicht in allen Einzelheiten verstanden habe), kann man zwei Hauptaussagen identifizieren.
1. Es wurde eine Zahl von 560000 Toten vermieden.
2. Der Lockdown hatte den Hauptanteil daran, dass es 550000 Tote weniger gibt.
Das 2. war mir aus der Konfrontation mit dem Modell Anfang Juni noch nicht gewärtig.
Nun meine ich allerdings, dass beide Aussagen unabhängig voneinander berechnet werden:
– die Zahl der möglichen Toten einfach aus einer Extrapolation eines R (0), wie ich das schon Anfang Juni vermutete.
– die Wirksamkeit (des Beitrags) verschiedener Maßnahmen (NPI’s) aus einem a priori Modell des Beitrags verschiedener Maßnahmen einschließlich Lockdown, indem man dieses Modell durch Probieren zur Deckung mit den tatsächlich festgestellten Zahlen bringt.
Zum R(0) kann ich nur feststellen, dass das vor dem Lockdown auch vom RKI als unter 1 angegeben ist (taucht allerdings meine ich nur in der Excel Tabelle auf, damals noch nicht im Situationsbericht). Man müßte jetzt wissen mit welchem R(0) das Modell die 560000 Toten errechnet.
Zu 2. kann ich nichts sagen. Das dauert bis ich da was beurteilen kann, da muß ich ja das Modell mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung für die NPI’s verstehen.
Der Knackpunkt ist aber aus meiner Sicht, dass das R(0) schon vor dem Lockdown < 1 war. Also eben die anderen Maßnahmen wohl schon gewirkt hatten. Und mit einem R(0) < 1 vor dem Lockdown ohne Lockdown 560000 Tote?
Also das Modell kann schon stimmen. Und damit können auch die Einflüsse der einzelnen Maßnahmen einschließlich Lockdown stimmen (mit den Unsicherheiten die man einem Modell nun mal zugestehen muß).
Wenn ich das richtig verstanden habe sind diese Faktoren ja per Schieberegler über ein Eingangsmodell an der Realität eingestellt worden. Allerdings kann man die Werte ja nicht a priori berechnen, sondern eben nur a posteriori mit Probieren. Man weiß ja nicht a priori welchen prozentualen Einfluß eine bestimmte Maßnahme hat.
Wenn man die Parameter eingestellt hat, dann kann man auch Voraussagen machen und die können dann auch hinkommen.
Aber wie ist der Grenzfall (der also die 560000 Toten ergibt) im Modell zu sehen, wenn keinerlei Maßnahmen berücksichtigt werden )? “Dann ist doch alles Null” und wird durch einen einzigen Faktor, ein konstantes R(0) ersetzt. Aber dann ist die Frage mit welchem R(0) rechnet man. Und kann man den Grenzfall so einfach sehen? Und wie gesagt: R(0) war vor dem Lockdown < 1
(https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Projekte_RKI/Nowcasting.html )
Das Modell von Flaxman scheint die möglichen tödlichen Krankheitsverläufe recht genau vorher zu sagen . Auf Achgut ist heute folgender Artikel erschienen: “Corona-Aufarbeitung: RKI – Ruhe in Frieden.”
Hier wird der Lockdown in seinem Ausmaß und in der Rigidität für übertrieben gehalten, da er aufgrund falscher bzw verzerrter Daten angeordnet wurde.
Apropos : Schlimmer als COVID-19 und ANTIFA zusammen
Geo-Engineering / 2 Milliarden Tote in 50 Jahren
https://bit.ly/3eyCyF7
P.S.: Und noch nie gab es dagegen eine Strafanzeige !!!
Modellrechnungen sind Modellrechnungen. Tatsachen zeigen, dass die Infektions- und Todeszahlen durchaus nicht mit den Modellrechnungen aus dem Frühjahr korrelieren.
Zumal der Lockdown in DE praktisch am Ende der Epedemiephase gekommen ist. Wenn man an den Lockdown glauben möchte, also viel zu spät…
Wo wurden denn die Tatsachen mit den Modellrechnungen korreliert?
Sie sitzen hier einem weit verbreiteten Irrtum auf: Modelle sind ein Näherungswert an die Wirklichkeit. Sie sind nicht die Wirklichkeit.
Im übrigen gibt es die Zeit, die vergeht, zwischen dem, was Modelle im März vorhergesagt haben, und dem, was heute ist, ist Zeit vergangen. Zeit, in denen Maßnahmen ergriffen wurden, die dafür gesorgt haben, dass die Vorhersagen der Modelle nicht eintreten. Wenn Sie also zeigen wollen, dass die Vorhersagen im März falsch sind, dann müssen Sie die Reduktion der Fallzahlen, die durch Lockdown-Maßnahmen erfolgt ist, aus den Vorhersagen herausrechnen.
Wenn Sie das Ergebnis vorliegen haben, dann teilen Sie es bitte mit uns.
Mal eine ganz andere Perspektive…
In der Finanzwelt werden immer wieder sogenannte Fonds beworben. Die zeigen dann, sehr oft und sehr schön gerade bei so genannten “nachhaltigen Fonds” eine ganz, ganz tolle Entwicklung nach oben.
Real ist es so, dass die Fonds zum Beispiel Aktien zusammenstellen – und zufällig, ganz zufällig hatte diese “nachhaltigen” Aktien dann in der VERGANGENHEIT eine sehr gute Gesamtentwicklung. Die Fond würden natürlich absolut verneinen, dass sie deshalb die Aktien ausgewählt haben, damit sie ihren Fond verkaufen können. Nö. Nie doch.
Tatsächlich sind diese Kurven für die ZUKUNFT schlicht irrelevant. Sie zeigen eine Vergangenheit, als es den Fond noch gar nicht gab und die keine Prognosekraft hat.
Warum schreibe ich das hier?
Nun, in der Tabelle wird auf Zahlen vom 4. Mai Bezug genommen.
Das heißt, sorry wenn ich das ganz unverblümt schreibe, dass die Autoren geschaut haben werden, dass ihr Modell schön zu den bis dahin bekannten Ist-Zahlen passt.
Und dann kommen die wilden Prognosen.
Ja klar doch.
Die Sterbestatistik für Deutschland zeigt bis heute keinen relevanten Ausschlag – das ist so ziemlich das einzige, was wir ganz sicher wissen.
Und es gibt bis heute meines Wissens keine belastbaren Zahlen zur Prävalenz des Virus in der Gesamtbevölkerung – solange die nicht vorliegen, komme man nicht mir irgendwelchen Mathemodellen.
Aber ja klar, so ein paar Witzbolde – um es mal freundlich zu formulieren – wollen auch ein bissle zeigen, was sie können. Und überhaupt braucht der wirtschaftliche Selbstmord ja Legitimation.
Sorry, das ist gut verkleidete Bullshit-Wissenschaft. Den Bullshit sehen sie aber natürlich nicht im Modell.
Schade, dass Sie für sowas hier werben.
Ich sehe nicht, was an dieser Art, Informationen aus der Vergangenheit für Entscheidungen, die notwendig die Zukunft betreffen, falsch sein soll. Natürlich wird ein Fondsmanager, der seine Position morgen auch noch innehaben will, Aktien zusammenstellen, die in der Vergangenheit eine gute Renditeentwicklung gezeigt haben und diese quasi als sichere Grundlage nutzen, um noch die ein oder andere Aktie, die in höheres Risiko mit höherer RenditeERWARTUNG verbindet anzufügen. Es gibt eine Unmenge von Literatur zu den unterschiedlichen Methoden der Portfolio zusammenstellung, die zum großen Teil funktionieren, so lange es keinen “shock” gibt.
https://books.google.co.uk/books?id=LiT0J_Piv9IC&printsec=frontcover&dq=mathematics+of+portfolio+management&hl=en&sa=X&ved=2ahUKEwjskt2U2pzqAhVEQEEAHcVWAaAQ6AEwAHoECAEQAg#v=onepage&q=mathematics%20of%20portfolio%20management&f=false
Was ist daran falsch.
Und natürlich wird jemand, der versucht, ein Modell, das aus einem Teil von Variablen besteht, die einen anderen Teil von Variablen ERKLÄREN/ VORHERSAGEN, so einstellen (fine-Tunen), dass es die Daten der Vergangenheit korrekt abbildet. Daran ist nichts Verwerfliches. Was wäre die Alternative?
Offenkundig liegt hier ein grundlegendes Missverständnis darüber vor, was ein Modell leisten soll.
Es soll für eine Reihe von erklärenden Variablen (das Explanans im deduktiven Modell), die Ausprägung finden, die eine Reihe oder eine zu erklärende Variable (Explanandum) am besten vorhersagt. Und wenn man die entsprechenden Werte (z.B. die b’s in einer Regression) gefunden hat, dann kann man diese Werte benutzen, um für unterschiedliche Szenarien zu berechnen, wie sich die Zukunft entwickeln könnte. Große Teile der Wissenschaft basieren auf diesem induktiv-probabilistischen Vorgehen.
Mit jedem Induktionsschluss, der von Bekanntem auf Unbekanntes schließt, ist immer Unsicherheit verbunden. Es gibt kein Leben ohne Unsicherheit. Die einzige Möglichkeit, Unsicherheit zu vermeiden, die besteht darin, sich umzubrigen und selbst mit dem Tod verbindet sich noch Rest-Unsicherheit.
Insofern finde ich ihre Ausführungen ziemlich uninformiert und ihr Urteil, um einmal einen anderen Kommentatoren zu zitieren, nicht nachvollziehbar. Aber Sie können gerne ein besseres Vorgehen vorschlagen. Es ist immer einfach etwas als Bullshit zu bezeichnen. Die Spreu trennt sich da vom Weizen, wo man selbst etwas vorschlagen muss, das nicht BULLSHIT ist.
Worte sind billig. Lassen Sie ihrem Kommentar daher Taten folgen.
Ich verwerfe dieses Vorgehen an sich nicht – so funktioniert das halt. Ich lehne nur ab, aus solchen Modellen Vorhersagekraft zu ziehen bzw. eine wirklich hochgradig politisch relevante Feststellung daraus abzuleiten: Der Lockdown hätte so und so viele Menschenleben gerettet.
Das ist Hokuspokus.
Fakten sind:
1. Ein nie dagewesener, vorsätzlich herbeigeführter Wirtschaftseinbruch – der nicht nur viele Existenzen – insbesondere in den Entwicklungsländern – kosten wird, sondern – und das ist jetzt eine wilde Schätzung aus dem hohlen Bauch – durch Hunger, Brutalität, Vernachlässigung, Krieg usw. Millionen Tote weltweit.
2. Eine völlig unauffällige Sterbestatistik.
Eine ergänzende Vermutung ist, dass RKI und Politik schwerste Fehlentscheidungen zu verantworten haben – aber das ist ein weites Feld.
In so einer Situation, mit einem eindimensionalen Mathemodell folgenreichste Politikentscheidungen zu rechtfertigen, ist einfach unlauter. Um glaubwürdig zu sein, hätten die Autoren zumindest zeigen müssen, unter welchen Annahmen das Gegenteil richtig ist – dass Corona einfach nur eine bessere Grippe ist. Dann hätte man etwas daraus lernen können: Welche Voraussetzungen und Berechnungsmethoden führen zu welchem Ergebnis?
Aber es ist wie es ist. Das Ganze ist am Ende ein Streit um Kaisers Bart. Wenn, hätte, könnte, sollte, vielleicht – oder auch nicht.
Woraus nehmen Sie diese Erkenntnis, etwa aus Vorhersage-Modellen, die sie ablehnen? Tatsächlich können Sie ihre (wilden) Behauptung im Hinblick auf Hunger, Brutalität usw. ja nur aus entsprechenden (a) Simualtions-Modellen, (b) Vorhersagen ideologischer Auguren oder (c) dem eigenen Bauchgefühl, der eigenen Phantasie entnehmen. Schon lustig, wenn man anderen etwas vorwirft, was man selbst so selbstverständdlich tut, dass man es nicht einmal mehr bemerkt.
Übrigens sterben derzeit die Menschen in den “Entwicklungsländern” wie die Fliegen an COVID-19. Es zählt nur niemand die Toten, und es berichtet niemand darüber. Ich empfehle Ihnen, sich einmal in einschlägigen Channels aus Ghana, der DRC oder Uganda umzuhören, Burundi und der Südsudan sind auch Orte, zu denen man eine reichhaltige Informations-Beute machen kann, wenn man unbedingt über Entwicklungsländer und natürlich “die Menschen” dort, besorgt sein will.
Zu Ihrem 1. Punkt liefern Sie bitte mal Belege. Die Pandemie und der Wirtschaftseinbruch IST bereits ein halbes Jahr alt. Erinnerung: China, die maßgebliche Wirtschaftskraft weltweit, hat vor 6 Monaten den ersten Lockdown gestartet, aufgrund dessen viele Werke vor nationalen Lockdowns bereits die Produktion einschränken mussten.
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Für Europa haben wir zuverlässige Quellen, was die Übersterblichkeit betrifft. Sie haben ja angeblich weitere für andere Länder. Wenn SIE hier keine validen Quellen liefern können, dann lügen Sie.
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Der Wirtschaftseinbruch in Deutschland pendelt sich gerade ein. Wenn es so weiter geht, ist die wirtschaftliche Aktivität Ende der Sommerferien, also Anfang September, wieder auf dem Niveau von 2017. Hier beziehe ich mich auf den LKW-Maut-Fahrleistungsindex, den ich unglücklicherweise überhaupt hier genannt habe. Derzeit sind wir ungefähr 5% unter 2017. Mein Gott, ja es ist schlecht, aber es könnte so viel schlechter sein. Zum Beispiel, wenn China noch einen Lockdown macht. Dann ist Schichtwechsel.
Zu 1: IWF sieht “beispiellose” globale Krise… also, beispiellos, wie beispiellos…
https://www.youtube.com/watch?v=9Ng6s_4Dvd4
Aber wie geht der Spruch so schön: Sollense doch Kuchen futtern!
Zu 2: https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Sterbefaelle-Lebenserwartung/sterbefallzahlen.html
Das Bild ist so eindeutig, ich weis’ gar nicht, wie man das in Frage stellen kann: Es ist absolut nichts wirklich Auffälliges zu sehen – zu keinem Zeitpunkt.
Zur spezifischen Situation in Deutschland gäbe es einiges zu sagen. Das ganze Land läuft zur Zeit auf Pump. Die Umsatzsteuereinnahmen sind in einzelnen Monaten rund um 50% gesunken. Kommunen, Länder, Bund werden dauerhafte, massive Einnahmeausfälle haben. Die öffentliche Hand gibt aber weiter Geld aus, als wäre nichts passiert – um damit den Laden so halbwegs am Laufen zu halten.
Über kurz oder lang wird das öffentliche Ausgabeverhalten sich den Einnahmen zumindest ein Stück weit anpassen müssen.
Und dann: Gute Nacht. Das gibt eine sich selbst verstärkende Abwärtsspirale.
Oder man lässt die EZB den ganzen Mist solange bezahlen, bis schließlich der letzte Anleger kapiert hat, dass der Euro nichts taugt. Dann fliegt uns der Euro und die EU um die Ohren. Dann kommt das Gute Nacht halt in ein bissle später.
Bezüglich der Sterbestatistik für D liegen Sie nicht richtig.
Gemäß den (vorläufigen!) Tagesdaten des Statistischen Bundesamtes gibt es im März/April einen deutlichen (und vorübergehenden) Anstieg gegenüber den Vergeichszeiträumen, allerdings sind die absoluten Gesamt-Zahlen für die Gesamtbevölkerung bis Ende Mai wieder auf dem erwarteten Niveau. Im Vergleich: den “Grippe-Buckel” von 2018 sieht man in den Gesamtzahlen bis zum Jahresende.
Wenn man jedoch die Alters-sortierten Zahlen ansieht, ergibt sich ein anderes Bild: ab ca. 60 Jahren ist ein Anstieg im Zeitraum März/April zu sehen, in erheblichen Maße dann ab 80 Jahren, und diese “Übersterblichkeit” ist auch Ende Mai noch zahlenmäßig zu sehen.
Diese Sterblichkeits-Statistik korreliert gut mit den Aussagen des Hamburger Rechtsmediziners, der nach Obduktion fast nur “Corona-Tote” jenseits von 80 Jahren und mit erheblichen Vorerkrankungen gesehen hat.
Interessant im übrigen, daß der gesamte Winter 2019/2020 (Oktober bis März) eine deutlich niedrigere Sterblichkeit hat als nach den vorherigen Jahren zu erwarten. Vielleicht aufgrund der milden Temperaturen?
Es ist mir unbegreiflich, wie man Studien lediglich zum rechtfertigen eigener Standpunkte missbrauchen kann. Das ist nicht Sinn und Zweck von Studien. Wer, wie @Rüdiger Jungbeck, aufgrund unverrückbarer Standpunkte nur Zwist und Zweifel sät, hat das eigentliche Problem nicht erfasst. Es sind nicht Wissenschaftler, die sich hilflosem und übertriebenem Aktionismus hingeben oder Maßnahmen beschießen, die an der Realität vorbei gehen!
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Hier ist die Chronik des Versagens und der Dilettanten. Ich sehe dort keinen einzigen Wissenschaftler.
https://www.cdu.de/corona/chronik
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Ganz unten, am Anfang dieser Liste, gibt es einen Verweis auf die Seite der Regierung, die das ganze Ausmaß des Versagens deutlich macht.
Nicht als Kritik an der präsentierten Studie gedacht!
1) das Virus kann meines Wissens nicht lesen. Also sind ihm Gesetzestexte und Verordnungen, also auch der Lockdown, egal. Es tut was es tun muss: Zellen (menschlich oder tierisch) befallen und darin vermehren
2) Entscheidend für das befallen neuer Wirte ist das Verhalten dieser Wirte, also vor allem der Menschen.
3) Menschen ändern ihr Verhalten nicht nur aufgrund von Gesetzestexten und Verordnungen.
Das sieht man zB http://covid19.healthdata.org/united-states-of-america/alabama
In einer früheren Version waren die gesetzlichen Rahmenbedingungen bei “Social distancing” eingetragen. Da sah man dann, dass es zu einem Anstieg/Buckel (ca. 5% über Normal);etwa 2 Wochen vor dem Inkrafttreten kam, dass aber bei Inkrafttreten der Einschränkungen bereits die Hälfte der Reduktion erreicht war.
4) Man kann natürlich fragen, wie aussagekräftig diese “simplen” Social distancing Messwerte sind, ich verwende sie aber hier bloß als Indikator für menschliches Verhalten, nicht als Maß für Infektion.
5) In den USA gab es, wie auch in Deutschland, Infektionsherde in Schlachthöfen. Nach deren Bekanntwerden hatten die ziemliche Probleme genug Personal zu finden. Wenn also selbst in den USA Arbeitskräfte wegbleiben, erwarte ich Ähnliches auch in Deutschland.
Ein Lockdown sichert Beschäftigte dabei rechtlich ab. Er bestätigt rechtlich, was viele Menschen in ihrem Verhalten bereits vorweggenommen haben.
Walter Nigg, ein protestantischer Theologe aus der Schweiz, hat Bücher über katholische Heilige geschrieben. Und das Buch “Große Unheilige“. Dieser Titel kommt mir in den Sinn, wenn ich COVID-19 und Beiträge einer losen Gruppe von Deutschen denke. Warum?
Da hätten einige das Potential gehabt (zumindest weil sie “out of the Box” denken können), aber alles was sie erreichen wollten, war zu beweisen, das COVID-19 harmlos ist. Dem Virus auf die Schliche kommen, uninteressant, die Krankheit verstehen, wozu, ist ja harmlos, belastbare Untersuchungen dazu, wie das Virus übertragen wird, also in erkrankten Familien hat man es nicht auf den Türschnallen gefunden, wenn ich mich recht erinnere. Die Forschung (neben jeder Menge Plunder) passierte dann anderswo und zeitverzögert.
Das klingt auch bei manchen Kommentaren hier immer wieder durch.
Ein Beispiel: wenn ich die Fachleute richtig verstehe, dann ist COVID-19 eine GefäßErkrankung/Blutgerinnungsstörung, die sich oft in der Lunge abspielt. Das hätte in meinen Augen bereits der Hamburger Pathologe erkennen können. Da das vorgefundene nicht seinen Erwartungen entsprach, entschied er, die Patienten wären nicht and COVID-19 gestorben und fertig.
https://twitter.com/kronekodovvv/status/1275976864813789186?s=20
Das sieht interessant aus, wenn’s so stimmt.
Husten für Floyd.
Nach Lewis macht Flaxman folgendes: Er hat ein komplexes SIR Modell mit zum Teil fixen Annahmen (Zeit zwischen Infektion und Tod, keinerlei Grundimmunität, Sterblichkeit) und variablen Parameter (die überall gleich angenommee Wirkung einzelner NPIs entweder als erste oder als spätere NPI) und einer zusätzlichen Pseudo NPI deren Wirkung in jeden Land anders ist. Die NPI sind beim ihm komplett unabhängig voneinander und können daher durch einfache Multiplikation (an den jeweiligen Starttagen) verbunden werden. Weitere Einflüsse auf die Reproduktionsrate (wie zB eine im Zeitverlauf verbesserte medizinische Behandlung Lernkurve, geänderte Teststrategie) gibt es nach dem Modell nicht. Danach sucht er Werte für die variablen Parameter, damit die Modellergebnisse möglichst gut zur gemeldeten Realität passen. Da es eine Vielzahl von Variablen (2 pro NPO + 1 pro Land also 21)und a priori gesetzten Annahmen (zumindest 3) gibt gelingt dies auch.
Dies ist aber bei der grossen Zahl an Parametern (fix und variabel) nicht wirklich verwunderlich. Nur wird damit natürlich das Modell nicht bestätigt, sonder nur ein Overfitting erzeugt wird.
Das Curve Fitting einer einfachen Gompertz Funktion auf Fall oder Sterbekurve pro Land benötigt nur jeweils 3 Parameter und keine NPI Termine. Die so gefundenen Kurven passen sehr gut zur Realität (bei den Sterbezahlen besser als bei den durch die Teststrategie wesentlich mitbestimmten Fallzahlen) Schon daran sieht man die Wirkungslosigkeit der NPIs.
Bei Klimamodellen lehnt sciencefiles.org diese Technik richtigerweise konsequent ab. Warum nicht hier auch?
In der Tat, wenn ein einfaches Curve Fitting bereits sehr gute Übereinstimmungen mit dem realen Verlauf bringt, dann ist das natürlich ein Argument gegen die Wirksamkeit von Maßnahmen. Denn das Virus und das Curve-Fitting wissen ja nichts von Maßnahmen. Die Übereinstimmung mit einer solchen Kurve bedeutet ja, dass die Infektion gleichmäßig, unabhängig von Maßnahmen fortschreitet.
Ich habe das mal mit Wolfram-Alpha mit Ansatz einer logistischen Funktion mit lediglich 10 Werten für die Fallzahlen versucht als die Fallzahlen kumuliert bei 165000 waren.
Es war unglaublich wie exakt die Übereinstimmung der ermittelten Funktion mit dem realen Verlauf war. Einige Werte stimmten von Tag zu Tag fast genau. Die anderen von der Größenordnung her. Und es gab nie Sprünge, auch nicht im Lockdown. Dann habe ich einfach verschiedene Fallzahlen-Sättigungsgrenzen angenommen und mit Änderung des Parameters (letztlich nur einer) ausprobiert welche Obergrenze am besten zum bisherigen Verlauf paßt .Es schien danach um den 15.5. i.w. auszulaufen.
Ich denke auch, dass man wie Taxman immer (zu jedem initialen R(0) ) ein Modell finden kann das paßt, wenn man rumprobiert.
Und dann stellt man das Ergebnis dem mit dem durch über die gesamte Zeit konstant angenommenen R(0) gegenüber. Und dann ist man bei 560000 zu 8000.
Übrigens, ich kann mir freilich nicht erklären, wieso ein einfaches Curve-Fitting (und dann mit nur 10 Werten aus 2 Monaten, weil Wolfram-Alpha nicht mehr erlaubt hat) eine extrem gute Übereinstimmung mit dem Infektionsverlauf brachte; denn eigentlich müßten Maßnahmen ja eine Auswirkung haben. Und dann müßte die errechnete Kurve größere Abweichungen aufweisen.
Ich hab mein Modell mal nach Github gestellt https://github.com/rjungbeck/covid19-gompertz/blob/master/covid19-gompertz.ipynb
Was mich eben interessieren würde: welches gerechtfertigte Vorwissen über die Auswirkungen der Modellparameter geht in den Prior des Bayes-Modells ein. Oder werden die Parameter i.w. durch Probieren validiert. Liegt also möglicherweise eher ein Zirkel vor. (*) Ich habe das Gefühl, es werden einfach Parameter genommen, die dann durch Probieren anhand der Passung mit der Realität verrechnet werden.
Vielleicht würde man das ja durch das Lesen des Originals erfahren, aber ich habe bis jetzt den Aufwand gescheut.
(*) Ich kann das im Moment nur sehr unzureichend ausdrücken, da ich die Struktur des bayesschen Verfahrens momentan noch nicht auf das Taxman-Modell übertragen kann. Beim Bayes-Verfahren liegt ja eine Verteilung vor über die man ein wenig weiß und die man dann mit einer angenommenen Verteilung für die Messdaten genauer bestimmen kann. Ich weiß aber noch nicht wie das Taxman-Modell da reinpaßt.
Es gibt mittlerweile einen „Matters arising“ Artikel in Nature, der die Validität des Flaxman-Modells auseinandernimmt: https://www.nature.com/articles/s41586-020-3025-y
Bei Quilette gibt es auch einen interessanten Podcast zum Flaxman-Modell: https://quillette.com/2021/01/06/podcast-132-philippe-lemoine-on-the-case-for-lockdown-skepticism/
Wäre schön, dazu einen Artikel bei ScienceFiles zu lesen!