Maßnahmen sozialer Kontrolle zur Reduzierung von SARS-Cov-2 Infektionen: Was reduziert wieviel?
Die Daily Mail titelt heute: “Stay-at-home orders do NOT stop the spread of coronavirus: Major study finds restrictions barely change the R rate because people don’t obey the draconian rules”. Man liest die Überschrift und denkt, aha, eine weitere Studie, die die Maßnahmen, die Regierungen treffen, um die Verbreitung von SARS-CoV-2 zu stoppen, in Frage stellt. Indes ist dies ein typischer Fall, bei dem es sich zum einen lohnt, den Text der Daily Mail zu lesen, der der Überschrift folgt und der im Wesentlichen zeigt, dass viele Maßnahmen, die von Regierungen getroffen wurden, um die Verbreitung von SARS-CoV-2 zu reduzieren, wirksam waren und es ist ein Fall, in dem es sich lohnt, das Kleingedruckte zu lesen, das die Autoren der Studie angehängt haben, die den Titel trägt: “The temporal association of introducing and lifting non-pharmaceutical interventions with the time varying reproduction number (R) of SARS-CoV-2: a modelling study across 131 countries”.
Beginnen wir zunächst mit den Offensichtlichkeiten:
Wenn sich ein Virus durch Kontakt zwischen Menschen verbreitet, dann wird man durch Maßnahmen, die den Kontakt zwischen Menschen beschränken, die Ausbreitung des Virus behindern. Das ist offenkundig und bedarf keiner näheren Erläuterung.
Das Ausmaß der Eindämmung einer Verbreitung durch Kontaktbeschränkungen ist eine Funktion der bereits vorhandenen Verbreitung des Virus in der Bevölkerung. Je mehr Personen vorhanden sind, um andere zu infizieren, um so höher die Infektionsrate, solange kein Wendepunkt erreicht wird, weil mehr Personen infiziert als nicht infiziert sind. Auch das ist offenkundig.
Die Studie, die wir heute besprechen “The temporal association of introducing …” ist an der University of Edinburgh entstanden. Verantwortlich sind You Li, Harry Campbell, Durga Kulkarni, Alice Harpur, Madhurima Nundy, Xin Wang und Harish Nair. Die wichtigsten Parameter der Studie sind die folgenden:
- Daten aus 131 Ländern wurden berücksichtigt, und zwar die R-Schätzung des jeweiligen Landes, die die London School of Hygiene & Tropical Medicine bereit stellt; In die Berechnung gehen die täglichen Fallzahlen der positiv Getesteten ein;
- Den 131 Ländern wurden zudem die Daten des Oxford COVID-19 Response Tracker zugespielt, der festhält, welche Maßnahmen sozialer Kontrolle das jeweilige Land wann getroffen hat.
- Für jedes der 131 Länder haben die Autoren Phasen erstellt, die definiert sind als Zeitspanne, während der sich die getroffenen Kontrollmaßnahmen nicht ändern. Insgesamt ergeben sich 790 Phasen.
- Die Analyse basiert also auf Fallzahlen, auf einem Maß für die getroffenen Maßnahmen sozialer Kontrolle, und auf Phasen, die es erlauben, die Veränderung der entsprechenden Maßnahmen über Zeit zu analysieren, also im Wesentlichen zu untersuchen, wie sich die Einführung von Maßnahmen, deren Verschärfung oder Lockerung auf die Entwicklung von R auswirkt.
- R ist in der vorliegenden Arbeit definiert als Verhältnis des R einer Phase dividiert durch das R für den letzten, der Phase vorausgehenden Tag.
Die Analyse basiert also auf Aggregatdaten, nicht auf Daten, die individuelles Verhalten abbilden.
Die Analyse setzt die Entwicklung der Maßnahmen sozialer Kontrolle, mit der Entwicklung der Fallzahlen, wie sie im R-Wert Niederschlag findet, ins Verhältnis.
Vor diesem Hintergrund ist es notwendig, darauf hinzuweisen, dass die Entwicklung der Fallzahlen von der Anzahl der durchgeführten Tests abhängig ist, gerade zu Beginn der Pandemie war die Testhäufigkeit in verschiedenen Ländern sehr unterschiedlich. Die Autoren thematisieren die unterschiedliche Testhäufigkeit in den 131 von ihnen berücksichtigten Ländern nicht.
Die Maßnahmen sozialer Kontrolle, die die Autoren berücksichtigen, sind die folgenden:
- Internationale Reisebeschränkungen;
- Reisebeschränkungen innerhalb eines Landes;
- Verpflichtung, zu Hause zu bleiben;
- Schließung öffentlicher Verkehrsmittel;
- Verbot von Zusammenkünften von mehr als 10 Personen;
- Verbot von öffentlichen Veranstaltungen;
- Schließung der (nicht essentiellen) Arbeitsplätze;
- Schließung von Schulen (und Universitäten);
Auf Grundlage der oben beschriebenen Daten ist es nun möglich, die Entwicklung der Fallzahl unter der Annahme zu berechnen, dass die Reduktion sozialer Kontakte zu einer Reduktion der Fallzahlen führt. Diese Berechnung führen die Autoren mit log-linearen Regressionen durch, was bedeutet, dass die Werte, die im Folgenden dargestellt werden, b’s also Steigungsmaße darstellen, die angeben, wie sich die unterstellte Linearität zwischen der abhängigen Variable (R) und den unabhängigen Variablen (Maße sozialer Kontrollen) über Zeit verändert. Ob die Annahme eines linearen Zusammenhangs gerechtfertigt ist, ist unklar, denn die Autoren stellen keinerlei Gütemaße für ihre Analyse bereit.
Die Ergebnisse finden sich in der folgenden Tabellen:
Die Differenzen zu 1, die in dieser Tabelle dargestellt sind, kann man als Prozentwert interpretieren. Die Schließung von Schulen reduziert somit, das behaupten die Autoren, 28 Tage nach Einführung die Fallzahl, gemessen über R, um 15%. 28 Tage ist der maximale Zeitraum, den die Autoren berücksichtigt haben. Indes fehlt in der Tabelle jeder Hinweis darauf, ob die dargestellten Werte (die b’s) statistisch signifikant sind, eine Information, die mindestens so wichtig ist wie die Antwort auf die Frage, ob die drei Grundannahmen, auf denen die Korrektheit einer linearen Regression basiert, auch eingehalten sind. Wir halten jede Wette, dass mindestens Multikollinearität, also hohe Korrelationen zwischen den unabhängigen Variablen vorhanden ist. Dazu kommen wir noch.
Der in Klammern angegebene Intervall für die einzelnen Werte kann als Indikator für statistische Signifikanz interpretiert werden. Wo die obere Grenze (bei Einführung / Introduction) den Wert 1 überschreitet, bzw. die untere Grenze (bei Lockerung / Relaxation) den Wert 1 unterschreitet, kann man davon ausgehen, dass keine statistische Signifikanz vorliegt. Die Anzahl der signifikanten Werte in der Tabelle ist entsprechend sehr gering. Tatsächlich ergeben sich nur für
- ein Verbot öffentlicher Veranstaltungen eine signifikante Reduzierung der Fallzahlen
- die Öffnung von Schulen und die Aufhebung des Verbots von Zusammenkünften von mehr als 10 Personen mehr oder weniger signifikante Steigerungen der Fallzahlen nach Lockerung.
Was macht man, wenn Einzelergebnisse nicht wirklich das erbringen, was man haben wollte, man fasst Einzelmaßnahmen in Gruppen zusammen und erhöht damit die Wahrscheinlichkeit signifikanter Ergebnisse:
Dargestellt sind in der obigen Tabelle die kombinierten Effekte unterschiedlicher Maßnahmen und ihre Entwicklung über Zeit. Ein Verbot öffentlicher Zusammenkünfte von mehr als 10 Personen reduziert die Fallzahl und damit R um 29% nach 28 Tagen, fügt man noch eine Schließung von Arbeitsplätzen hinzu, werden daraus 38%, 42% Reduktion ergeben sich, wenn man zudem noch die Mobilität der Bürger unterbindet und sie an ihren Wohnorten festhält, zusätzliche Schulschließungen fügen der Reduktion weitere 10%, es sind nunmehr 52%, hinzu.
Fast alle Ergebnisse sind, wenig überraschend, nunmehr signifikant, wie sich daran zeigt, dass die obere Grenze bei den Werten in Klammern nur einmal über dem Wert 1 liegt. Indes, was sagen die Ergebnisse nun aus? Folgt man dem Beitrag in der Daily Mail, dann kann man die Werte in beiden Tabellen für bare Münze nehmen und sich als Politiker nun überlegen, welche Reduktion der Fallzahlen (operationalisiert über R) man denn gerne hätte: 10% schon nach 7 Tagen? Nun, dann müssen alle öffentlichen Veranstaltungen verboten werden. 16% nach 7 Tagen? Schließung der Arbeitsplätze und Verbot öffentlicher Ereignisse und so weiter.
Die Welt der Epidemiologen ist eine schöne, eine ungetrübte Welt, in der die Frage, welche sonstigen Effekte, Ökonomen sprechen gemeinhin von Opportunitätskosten, mit diesen Maßnahmen verbunden sind, nicht vorkommt, etwa: Lockdown aus Modell 4 (Schließung der Arbeitsstätten, der Schulen, Einsperren der Bürger in Wohnungen / Häusern und Verbot von Zusammenkünften von mehr als 10 Personen): 52% Reduktion der Fallzahl und 50% Reduktion des Bruttosozialprodukts und 10% mehr Suizid und 15% mehr Krebserkrankungen und Krebssterblichkeit usw.
Das Hauptargument dafür, dass die Ergebnisse nicht für bare Münze genommen werden können, liefern jedoch die Autoren selbst. Sie schreiben in der Zusammenfassung ihrer Ergebnisse merkwürdig verhalten:
“In summary our findings provide additional evidence that can inform policy makers’ decision on the timing of introducing and lifting different NPIs [Non pharmaceutical measures]” (10).
Dass die Autoren so verhalten sind und sich hier keine weitreichenden Forderungen im Hinblick auf die Schließung von dies und jenem und dem Verbot von diesem und jenem finden, hat eine Reihe von Gründen, die sich im Kleingedruckten finden:
-
Die Daten beschreiben Maßnahmen, sie beschreiben kein Verhalten. Wer sich wo, wenn überhaupt an die von seiner Regierung verordneten Maßnahmen gehalten hat, ist unbekannt: “We are unable to examine compliance with these NPIs due to the scarcity of suitable data that were reliable across countries over time”. Es ist als ein “unter der Annahme dass sich alle an die Maßnahmen halten, ergibt sich …”-Modell.
- Der Effekt von Maßnahmen, die früher als andere Maßnahmen eingeführt oder gelockert wurden, konnte nicht vom Effekt der nachträglich eingeführten oder gelockerten Maßnahmen getrennt werden. Ein untrügliches Zeichen für Multikollinearität. Daraus folgt, dass die Effekte von zuerst eingeführten Maßnahmen überschätzt, die von nachträglich eingeführten Maßnahmen unterschätzt werden können. Die Ergebnisse sind guesswork.
- Variationen innnerhalb von Ländern können mit Daten, die auf Landesebene verharren, nicht gemessen werden.
- Der Effekt von Hygienemaßnahmen (Händewaschen, Abstand halten, Maske tragen), der zumindest für Händewaschen und Abstand halten nachweislich beachtlich ist, wird von den Autoren nicht berücksichtigt. Es kann also sein, dass alle gemessenen Effekte sich in Luft auflösen, wenn man ein Maß für die Verbreitung und Entwicklung der Häufigkeit von Hände waschen einführt.
- Effekte der Jahreszeit sind nicht berücksichtigt (Viren verbreiten sich eher, wenn es kalt ist).
- “Our findings do not necessarily imply causation” (9)
Man muss den Autoren zugute halten, dass sie selbst auf diese doch wesentlichen Einschränkungen hinweisen. Man muss ihnen entgegen halten, dass sie ihre Ergebnisse dennoch in einer Weise verbreiten, die der Tatsache, dass jede, der oben genannten Einschränkungen ausreicht, um die Ergebnisse über den Haufen zu werden, nicht gerecht wird, wohlwissend, dass sich Medien darauf stürzen werden, und zwar unter vollständiger Ignoranz gegenüber dem, was im Kleingedruckten steht.
Das für uns Erstaunlichste an dieser Studie ist, dass es fast nicht gelingt, eigenständige Effekte für die einzelnen Maßnahmen zu finden. Ein deutliches Zeichen dafür, dass es die eigenständigen Effekte kaum gibt. Dass dann, wenn man Effekte kombiniert, auch signifikante Ergebnisse folgen, ist eine Binsenweisheit: Wenn in einer Badewanne kleine Boote schwimmt und man entnimmt mit Behältern unterschiedlicher Größe Wasserproben, dann variiert dei Wahrscheinlichkeit, ein kleines Boot im Sample zu haben, mit der Größe des Behälters, wenn man alle Behälter kombiniert und die Badewanne fast komplett entleert, dann ist es kein Wunder, wenn man eine Verbindung zwischen Badewasser und kleinen Booten nachweisen kann.
Seit Ende Januar besprechen wir Studien zu SARS-CoV-2. Damit gehören wir zu den wenigen, die das neue Coronavirus seit seinem Auftauchen verfolgt und den Niederschlag, den es in wissenschaftlichen Beiträgen gefunden hat, begleitet haben. Die folgenden Texte dokumentieren diese Tätigkeit in einer Weise, die uns, als privates Blog, das in keiner Weise mit der finanziellen Ausstattung öffentlich-rechtlicher Anstalten konkurrieren kann, stolz macht.
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- Erste Daten zum Coronavirus– 26. Januar 2020
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Gibt es eine methodische Möglichkeit, die “Vorrauseilende implementation” von Massnahmen zu berücksichtigen?
Speziell Verkehr
Ich erinnere mich an eine amerikanische Webseite, die im Frühjahr für jeden Bundesstaat gezeigt hat das es
– ca 2 Wochen vor der Ankündigung von Reisebeschraenkungen zuerst zu einem 5% höheren Verkehrsaufkommen und
– bereits 1 Woche vor Beginn beinahe die Hälfte der Verkehrsreduktion eingetreten ist
War irgend etwas von Google, vermute mal die Anzahl der Zellwechsel von Mobiltelefonen
Wie soll man die Horrormeldungen denn noch ernst nehmen, wenn sich Minister Spahn und das Kabinett so verhalten wie man es in dem NTV Bericht sehen kann. Sein Lebensgefährte ist ebenfalls infiziert und das gesamte Kabinett und Kanzlerin müssen nicht in Quarantäne.
Wenn diese Regierung anfängt seine eigenen Regelungen ernst zu nehmen, dann werden auch die Menschen das ernst nehmen.
https://www.n-tv.de/mediathek/videos/politik/Merkel-und-Kabinett-bleiben-Quarantaene-erspart-article22115813.html
Als Mensch schlichten Gemüts nahm ich mir im März einige FFP3-Masken und gab sie den sehr alten nächsten Angehörigen mit der Empfehlung, sie dann aufzusetzen, wenn sie sich in dichtem Menschengewühl, zB im Wartezimmer beim Arzt, aufhalten müssten. Denn allein diese Masken würden vermeiden, dass man Viren einatmet.
Mir schien nur eine Frage der Zeit zu sein, dass die Empfehlung zum Schutze von Alten und Vorerkrankten von oben herab empfohlen würde. Das ist jedoch nicht geschehen; dagegen wird das Tragen dubioser Masken(imitationen) verlangt, die nach beiden Seiten hin keine Viren abhalten.
Weiss jemand, warum Maske=Maske verkündet wird und niemand Qualitätskriterien verlangt?
Mir fallen nur mögliche nicht-medizinische Gründe ein: um einheitliche Regelungen durchsetzen zu können; um das Volk zum Gehorsam zu erziehen, während die in Berlin sich natürlich nicht an die “gemeinsamen” Regeln zu halten brauchen; um ein Ausmaß an Gefahr zu simulieren, dass die Bereitschaft in der Bevölkerung erhöht, den Weg in die Nachhaltigkeitsgesellschaft mitzugehen; damit die Bevölkerung sich schon mal an die sozialistische Armut der Nachhaltigkeitsgesellschaft gewöhnt, sich mit wenig zufrieden gibt; weil nächstes Jahr Wahlen stattfinden, und der politische Feind aufgrund der Einschränkung der Versammlungsfreiheit nicht ordentlich zusammenkommen und beschließen kann. Das sind aber alles Verschwörungsideologien, das RKI kann Ihnen sicherlich einen vernünftigen Grund nennen.
Es handelt sich um einen Test, in wie weit sich die Bürger gängeln lassen. Dazu ein Netzfund in Telegram:In diesem Zusammenhang ist zu erwähnen, dass am 13.10. 2015 (Prioritätsdatum) am NL Escape Net (Holländisches Patentamt) durch eine Frau Ricarda Rothschild /GB der Covid 19 Virus zum Patent angemeldet wurde.
Ein Virus, der angeblich erst 2020 festgestellt wurde !!!!
Verrät uns hier der Deep State mit Merkels Hilfe ?
Quelle NL Escape Net
Ich will Ihnen nur einen geistigen Rempler geben.
Warum wollen bestimmte Leute die Weltbevölkerung reduzieren, statt ihre ungeheuren Finazmittel zur Nutzbarmachung von Ödland einzusetzen?
Als Ganzheitlich Denkender stoße ich immer wieder auf abgrundtief Böses, ja Teuflisches.
Also für mich gab es immer nur eine einzige Frage ( so lange ich noch davon ausging, dass es real behandelt wurde, also so wie mit Infekten immer umgegangen wurde);
Was ist verhältnismäßig (ich war im März bereit zur Verhinderung der Ausbreitung Maske zu tragen, machen die Asiaten doch auch, aber es gab da keine Masken, ich wäre auch nicht zum Karneval gegangen, ich bin auch nicht zum Fitness gegangen, ich wußte ja da nicht was kommen könnte, auch wenn ich nie Angst hatte).
Die Maßnahmen waren und sind nicht verhältnismäßig. Und wenn zusätzlich auch noch definitiv manipuliert wird, muß man sich auch nicht mehr fragen warum es nicht verhältnismäßig war und ist.
Also immer noch ziemlicher Blödsinn (der da in der Studie umgerührt wurde) und “nichts genaues weiß man nicht”.
Mich ödet der tägliche “Infizierten!!!-Rekord” ja dermaßen an. Weil ich meine, daß er nichts wirklich aussagt, außer, daß man bei mehr Getesteten halt auch mehr positive Testergebnisse findet. Man müßte doch mal die Krankenhausbelegung verfolgen (die Zahlen werden aber vermutlich nicht rausgegeben) seit Januar 2020 etwa. Oder überhaupt die Hospitalisierungen aufgrund von COVID-Verdacht oder gar COVID-Feststellung.
Ob da nun eine Zunahme im Oktober zu sehen ist, und wenn, in welcher Größenordnung – so in diese Richtung würde ich gerne mal Informationen haben.
Leider kenne ich keine Leute, die in Krankenhäusern arbeiten, so daß man dort mal nach “viel Betrieb, wenig Betrieb” fragen könnte.
Es ist für die Arbeitsfähigkeit doch wurscht, ob man “Infiziert!!!1elf” ist, wenn man keinerlei Symptome hat.
Es gibt keinen Betrieb in den Krankenhäusern in der BRD, aber eine Zunahme bei der Belegung der Intensivbetten. Das RKI veröffentlicht das täglich. Das hat mit einer kritischen Lage für die Allgemeinheit nichts zu tun, aber es hat zugenommen, liegt aber im einstelligen Prozentbereich. Man weiß aber nicht, ob die Intensivbetten von reinen Corona-Patienten belegt sind. Letztlich ist alles manipuliert.
Intensivbelegungszahlen vom RKI – da bin ich recht skeptisch. Das ist doch sicher keine lange Reihe, und mit den Meldungen wird es auch nicht so genau genommen werden (im wohlverstandenen Eigeninteresse). Eine gewisse Zunahme etwa gegenüber Mai/Juni, als alle “nicht notwendigen” Operationen abgesagt wurden, wäre jedenfalls schon als “langsam wieder Normalbetrieb” erklärbar.
“Es ist als ein “unter der Annahme dass sich alle an die Maßnahmen halten, ergibt sich …”-Modell.”
Ist das wirklich so? Es wird einfach nur die Entwicklung nach Anordnung der entsprechenden Maßnahmen angegeben. Wie konsequent den Anordnungen gefolgt wurde, ist dabei doch gar nicht relevant:
Bei medizinischen Studien läuft das unter der Bezeichung “intent-to-treat”-Auswertung: Man kalkuliert von vornherein ein, daß nicht alle Probanden in der Studie eine protokollgerechte Behandlung erhalten. Ausgewertet wird aber nach der beabsichtigten Therapie, unter der Annahme, daß eine effektive Therapie auch praktisch durchführbar sein muß. Wenn eine Behandlung zwar bei denen, bei denen sie angewendet wird, gut wirkt, aber so komplikationsträchtig, nebenwirkungsreich oder kompliziert anzuwenden ist, daß kaum ein Patient sie tatsächlich erhält, dann muß das natürlich bei der Bewertung berücksichtigt werden.
Ja, das ist wirklich so.
Es ist eine Modell-Rechnung, keine klinische Studie.
Ein Modell, dass die Bevölkerung nicht nach Akteursgruppen und nach Alters- bzw. Empfindlichkeit differenziert, ist doch Blödsinn. Wer damit Strategien“durchspielen“will, darf doch nicht bei “infiziert“/“nicht infiziert“ aufhören.
Ein weiterer Vorschlag:
Elektrische Heizlüfter in Innenräumen wie z.B. Schulen. Die Dinger kosten (-teten) im günstigen Fall 15-30 EUR/GBP.
Funktionsweise: Es wird relativ viel Raumluft umgewälzt und auf Temperaturen > 60°C aufgeheizt. Das Virus ist bei der umgewälzten Luft tot.
Das ist bedeutend kostengünstiger und sicherer als eine Filterung der Luft. Vermutlich ist es ähnlich wirksam als die Außenlüftung die alle 10-20 minuten stattfinden soll.
Gibt es Argumente dafür oder dagegen?
Gerne auch eine wissenschaftliche Untersuchung. Zwei Räume. In jedem Raum 10 Produzenten (ähnlich schwer wie Luft, am besten farbig). Etwas besseres als Räucherstäbchen weiss ich auf Anhieb nicht. In einem Raum 1-3 Heizlüfter mit aufgesetzten Stinkefiltern (da ich leider keinen Indikator weiss der sich bei Hitze entwertet/neutralisiert). Wer weiss etwas besseres?
Nun vergleichen wir die Luft in den Räumen.
Klar sind elektrische Heizlüfter superkomfortabel – in den 1980ern brachte ich damit so einige Stromdrähte zum Glühen. Sie verbrauchen halt viel Strom (die Stromrechnung wird teuer, die Kraftwerke ächzen), und ob das die jeweiligen Elektroinstallationen durchhalten, die niemals auf solche Stromzieher ausgelegt sind, ist halt die Frage.
Aber es ist sehr angenehm, sich mit warmer Luft anblasen zu lassen, ja doch, ich erinnere mich gerne daran.