Höheres Hospitalisierungsrisiko für Geimpfte: Noch ein Indiz [Studie aus England]

Zuweilen fallen Ergebnisse mehr oder minder an.

“Hospital admission and emergency care attendance risk for SARS-CoV-2 delta (b.1.617.2) compared with alpha (b.1.1.7) variants of concern: a cohort study”, ist so eine Studie, in der Ergebnisse anfallen, die den Autoren keine Silbe wert sind. Katherine A. Twahig und ihren Ko-Autoren geht es darum, die Frage zu klären, ob eine Infektion mit Alpha oder eine mit Delta ein höheres Risiko mit sich bringt, hospitalisiert zu werden. Das Problem mit ihrer Studie: Sie haben keine Daten, die dazu geeignet sind, diese Frage zu klären bzw. sie bereiten die vorhandenen Daten nicht entsprechend auf.

Das datentechnische Problem vor dem Twahig et al. (2021) stehen, es hat das folgende Aussehen:

Die zwei Spalte zeigt die gesamtzahl positiver Test inklusive nachfolgender Sequenzierung, die dritte Spalte zeigt den Anteil von Alpha (b.1.1.7) in der entsprechenden Woche, die vierte Spalte den Anteil von Delta (b.1.617.2). Der Zeitraum von Ende März bis Mitte Mai, er stellt sich wie folgt, mit Blick auf die Gesamtzahl der Infektionen dar:

Die Daten, die Twahig et al. verwenden, sind zu einem Zeitpunkt gesammelt worden, zu dem die Inzidenz von SARS-CoV-2 sehr gering gewesen ist und zudem in einer Phase, in der sich der Wechsel von Alpha nach Delta vollzogen hat. Dem muss man Rechnung tragen, wenn man untersuchen will, welche von beiden Varianten mit einer größeren Wahrscheinlichkeit der Hospitalisierung verbunden ist. Twahig et al. tun das nicht. Sie addieren die Werte für Alpha und Delta über die acht Wochen einfach zusammen und berechnen den Anteil der Hospitalisierungen. Nun ist bekannt, dass die Anzahl der positiven Tests unter allen Tests in Zeiten, die durch geringe Inzidenz ausgezeichnet sind, höher ist als in Zeiten hoher Inzidenz. Die Wahrscheinlichkeit, asymptomatische Personen zu erfassen, ist somit geringer, die Gesamtzahl der asymptomatischen Fälle sinkt, die Wahrscheinlichkeit, hospitalisiert zu werden, steigt als Folge. Abermals muss man dieser bekannten Dynamik Rechnung tragen, abermals tun Twahig et al. das nicht. Dass sie ziemlichen Datenmüll zusammen getragen haben, der die Ergebnisse, die sie berichten, nicht wirklich tragen kann, das zeigt die folgende Tabelle. Die Tabelle ist dem Vergleich der Hospitalisierungswahrscheinlichkeit von Alpha und Delta gewidmet, ein Vergleich, der aufgrund der vollkommen gegenläufigen Entwicklungsdynamik, die in der Tabelle oben dargestellt ist, nicht möglich ist.

Der einzige Vergleich, der auf Basis der Daten, die die Autoren in “Table 3” ausweisen, möglich ist, weil die Wahrscheinlichkeit für ein entsprechendes Ereignis in den Gruppen der mit Alpha und Delta Infizierten weitgehend gleich ist, ist ein Vergleich zwischen Geimpften und Ungeimpften im Hinblick auf ihre Wahrscheinlichkeit, hospitalisiert zu werden. Dieser Vergleich ergibt für beide Varianten (sowohl für Alpha als auch für Delta, Spalten zwei und drei) dasselbe Ergebnis: Die Wahrscheinlichkeit, hospitalisiert zu werden, ist für Geimpfte höher als für Ungeimpfte. Die abgebildeten Daten sind unter anderem nach Alter standardisiert, so dass die Tatsache, dass ältere früher als jüngere geimpft werden, keine Rolle spielt. Das Risiko einer Hospitalisierung oder der Notwendigkeit des Aufsuchens einer Notaufnahme ist für Geimpfte, die positiv auf Alpha getestet wurden, um 36% erhöht, für Geimpfte, die positiv auf Delta getestet wurden, um 16%, beide Male im Vergleich zu Ungeimpften. Ein weiteres Indiz dafür, dass Impfung nicht hält, was sie verspricht. Der in der Tabelle ausgewiesene Wert für p, bildet ab, ob zwischen beiden Varianten, Alpha und Delta, ein signifikanter Unterschied im Hinblick auf das Risiko, hospitalisiert zu werden bzw. eine Notaufnahme aufsuchen zu müssen, nach Impfstatus besteht besteht. Es besteht keiner. Ein weiterer Beleg dafür, dass die Daten einen Vergleich zwischen Alpha und Delta nicht zulassen. Nun ist es aber genau dieser Vergleich, den Twahig et al. (2021) anstellen, während sie den Vergleich, den die Datenlage erlaubt, zwischen Geimpften und Ungeimpften, ignorieren.

Welchen Grund mag das nur haben?

Nur am Rande erwähnt: Ein Konfidenzintervall, das eine Spannweite von 0,47 bis 8,05, bei einem Mittelwert von 1,94 umfasst, deutet mehr als eindringlich darauf hin, dass hier Datenschrott ausgewertet wurde. Es bleibt dabei: der einzige Vergleich, den die Daten in der Weise, in der Twahig sie aufbereitet haben, zulassen, ist der zwischen Geimpften und Ungeimpften.


Twahigm Katherine A. et al. (2021). Hospital admissions and emergency care attendance risk for SARS-CoV-2 delta (B.1.617.2) compared with alpha (B.1.1.7) variants of concern: a cohort study. The Lancet.


Folgen Sie uns auf TELEGRAM

Anregungen, Hinweise, Fragen, Kontakt? Redaktion @ sciencefiles.org


Sie suchen Klartext?
Wir schreiben Klartext!

Bitte unterstützen Sie unseren Fortbestand als Freies Medium.
Vielen Dank!

[wpedon id=66988]

  • Deutsche Bank 
  • Michael Klein
  • BIC: DEUTDEDBCHE
  • IBAN: DE18 8707 0024 0123 5191 00
  • Tescobank plc.
  • ScienceFiles / Michael Klein
  • BIC: TPFGGB2EXXX
  • IBAN: GB40 TPFG 4064 2010 5882 46


Bleiben Sie mit uns in Kontakt.
Wenn Sie ScienceFiles abonnieren, erhalten Sie bei jeder Veröffentlichung eine Benachrichtigung in die Mailbox.

ScienceFiles-Abo
Loading



Folgen Sie uns auf Telegram.
Anregungen, Hinweise, Kontakt? -> Redaktion @ Sciencefiles.org
Wenn Ihnen gefällt, was Sie bei uns lesen, dann bitten wir Sie, uns zu unterstützen. ScienceFiles lebt weitgehend von Spenden. Helfen Sie uns, ScienceFiles auf eine solide finanzielle Basis zu stellen.
Wir haben drei sichere Spendenmöglichkeiten:

Donorbox

Unterstützen Sie ScienceFiles


Unsere eigene ScienceFiles-Spendenfunktion

Zum Spenden einfach klicken

Unser Spendenkonto bei Halifax:

ScienceFiles Spendenkonto: HALIFAX (Konto-Inhaber: Michael Klein):
  • IBAN: GB15 HLFX 1100 3311 0902 67
  • BIC: HLFXGB21B24

Print Friendly, PDF & Email
12 Comments

Schreibe eine Antwort zu Vorwärts immerAntwort abbrechen

Diese Website verwendet Akismet, um Spam zu reduzieren. Erfahre mehr darüber, wie deine Kommentardaten verarbeitet werden.

Entdecke mehr von SciFi

Jetzt abonnieren, um weiterzulesen und auf das gesamte Archiv zuzugreifen.

Weiterlesen

Entdecke mehr von SciFi

Jetzt abonnieren, um weiterzulesen und auf das gesamte Archiv zuzugreifen.

Weiterlesen