{"id":862,"date":"2020-06-22T21:07:40","date_gmt":"2020-06-22T19:07:40","guid":{"rendered":"http:\/\/rainerklement.com\/?p=862"},"modified":"2021-06-25T17:35:46","modified_gmt":"2021-06-25T15:35:46","slug":"covid-19-ein-duesteres-aber-leider-aufgeblasenes-modell-fernab-der-realitaet","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/rainerklement.com\/en\/archive\/862","title":{"rendered":"COVID-19: Ein d\u00fcsteres, aber leider aufgeblasenes Modell fernab der Realit\u00e4t"},"content":{"rendered":"

(Dieser Artikel ist in leicht ver\u00e4nderer Form auch auf Rubikon erschienen<\/a>)<\/p>\n\n\n\n

Am 8. Juni 2020 titelte die BBC News \u201cCoronavirus: Lockdowns in Europe saved millions of lives\u201d [1]. Basis dieser Behauptung bildet eine Modellierungsarbeit vom COVID-19 Response Team des Imperial College London mit Hauptautor Seth Flaxman [2]. Das Modell der Gruppe benutzt die t\u00e4glichen COVID-19 Sterbezahlen von 11 europ\u00e4ischen L\u00e4ndern bis zum 4. Mai 2020, um daraus mit Hilfe bestimmter Modellannahmen auf die t\u00e4gliche Zahl der Neuinfektionen r\u00fcckzuschlie\u00dfen. Verschiedene Regierungsinterventionen der einzelnen L\u00e4nder wie die Einf\u00fchrung des Abstandsgebots, Absage \u00f6ffentlicher Veranstaltungen, Schulschlie\u00dfungen und Lockdown wurden im Modell so ber\u00fccksichtigt, dass jede Ma\u00dfnahme die Reproduktionszahl R um einen gewissen Faktor reduziert, der anhand der Daten abgesch\u00e4tzt wird. Das bedeutet, mehrere Ma\u00dfnahmen reduzieren R multiplikativ. Die Reproduktionszahl wiederum bestimmt ma\u00dfgeblich die Zahl der t\u00e4glichen Neuansteckungen, welche zusammen mit der sogenannten \u201cInfection fatality ratio\u201c und einer angenommenen Zeitdauer von einer Infektion bis zum Tod die Zahl der t\u00e4glichen COVID-19 Tode bestimmt. Letztere sind ja als Daten gegeben und erlauben so im Rahmen einer Bayes-Analyse eine Absch\u00e4tzung der unbekannten Effekte der Regierungsma\u00dfnahmen. Insbesondere folgt nach dieser Berechnung, dass ohne jegliche Ma\u00dfnahme bis zum 4. Mai 3.100.000 Tode mehr zu erwarten gewesen w\u00e4ren.   <\/p>\n\n\n\n

Allein der gesunde Menschenverstand fragt sich, ob dieses Ergebnis realistisch sein kann. In der Tat basiert die Modellierung der t\u00e4glichen Todeszahlen meines Erachtens auf drei sehr unrealistischen Annahmen:<\/p>\n\n\n\n

1. Die Infection fatality ratios (IFRs), die In Supplementary Table 3 der Studie gegeben sind [2], erscheinen viel zu hoch (0.91-1.26%). Die Werte basieren auf fr\u00fcheren Modellen der gleichen Gruppe [3], die fr\u00fche Daten aus China verwendet hat. Streeck et al. zum Beispiel fanden in Heinsberg, einem SARS-CoV-2 Infektions-Hotspot in Deutschland, eine IFR von
0.36% [4].
2. Die t\u00e4gliche Todesziffer h\u00e4ngt im Modell neben der IFR auch von der kumulativen t\u00e4glichen Zahl der Neuinfektionen im Zeitraum vor betrachteten Tag X ab (Seite 4 im Supplementary Material [2]). Die Zahl der Infektionen an einem gegebenen Tag wiederum h\u00e4ngt vom R-Wert ab und der Zeit, die zwischen eigener Infektion und Infektion einer anderen Person vergeht (wof\u00fcr Flaxman et al. im Mittel 6,5 Tage annehmen). Die grundlegende Annahme hierbei ist, dass jede Infektion auch wieder sekund\u00e4re Infektionen ausl\u00f6st, da die Tatsache, dass manche Menschen von vornherein immun sind, nicht ber\u00fccksichtigt wird. Zwar haben sie einen „Korrekturterm“ f\u00fcr Herdenimmunit\u00e4t eingebaut, aber dieser richtet sich ausschlie\u00dflich nach der kumulativen Zahl der Infektionen bis zum Tag X und der Gr\u00f6\u00dfe der Population. Dieser Korrekturterm ist so konzipiert, dass erst dann keine neuen Infektionen mehr auftreten, wenn die kumulative Zahl der Infektionen bis Tag X gleich der Zahl der Individuen in der Population ist, sprich wenn sich jeder mal angesteckt hatte. Das ist absurd, wie neuere Arbeiten zeigen, Denn wenn man annimmt, dass manche Personen nicht empf\u00e4nglich f\u00fcr SARS-CoV-2 sind, weil ihr Immunsystem mit dem Virus fertig wird, gen\u00fcgen laut einer anderen Modellierungsstudie schon 7-18% Infizierte, um Herdenimmunit\u00e4t zu erreichen [5].<\/p>\n\n\n\n

3. Der R-Wert ist so modelliert, dass er ohne Intervention bei seinem Ausgangswert von im Mittel 3,28 bleibt (Seite 6 im Supplementary Material [2]). Das bedeutet, dass ohne Intervention der einzige Effekt, der zu einer Abnahme der t\u00e4glichen Neuinfektionen f\u00fchrt, die sich langsam aufbauende Herdenimmunit\u00e4t ist, die ich in Punkt 2 beschrieben habe. Die Neuinfektionen enden ohne Intervention somit erst, wenn die gesamte Bev\u00f6lkerung infiziert war bzw. ist, denn nur dann ist in dem Modell die Herdenimmunit\u00e4t erreicht. Dies w\u00fcrde die enorme Todeszahl bei Weglassen aller Interventionen erkl\u00e4ren.

Der Effekt der Interventionen, der ja aus der tats\u00e4chlich beobachteten
t\u00e4glichen Zahl der Todesf\u00e4lle durch das Modell abgesch\u00e4tzt wird, ist
somit komplett \u00fcberblasen, da man 100% Infektionsrate zum Erreichen der
Herdenimmunit\u00e4t angenommen hat und weil der R-Wert ohne Regierungsma\u00dfnehmen nicht abnehmen kann. Die WHO selbst hat offenbar verk\u00fcndet, dass Ansteckungen durch Personen ohne Symptome \u00e4u\u00dferst selten sind, was in dem Modell von Flaxman et al. nicht abgebildet wird. Somit entbehrt das Modell trotz einiger intelligenter Annahmen und Verkn\u00fcpfungen zu unbekannten Variablen jedes Bezugs zur Realit\u00e4t, wie schon damals als die Imperial College Gruppe horrende Prognosen publizierte [6], die teilweise zur Rechtfertigung der Lockdowns benutzt wurden.<\/p>\n\n\n\n

Interessant ist \u00fcbrigens, dass die Autoren in dem Paper sich\nunter den \u201cAcknowledgements\u201c bei der Bill and Melinda Gates Foundation f\u00fcr Unterst\u00fctzung\nbedanken [2].\nEigentlich w\u00fcrde solch ein Statement unter die Rubrik \u201eConflicts of Interest\u201c\ngeh\u00f6ren, ist doch bekannt, dass die Bill and Melinda Gates Foundation durch die\nAngst vor COVID-19 profitiert, welche u.a. durch solche Modelle gesch\u00fcrt wird. Interessant\nist auch, dass der Co-Autor Neil Fergusson, der in einer vorherigen Publikation\nder Gruppe noch „grants from Gavi, the Vaccine Alliance, Janssen\nPharmaceuticals, and the Bill and Melinda Gates Foundation“ angab [3],\ndiese in der Flaxman Arbeit nicht mehr angibt. Solche Zuwendungen fallen aber\ndefinitiv in die Kategorie der Interessenkonflikte und h\u00e4tten somit angegeben\nwerden m\u00fcssen!<\/p>\n\n\n\n

Referenzen<\/h2>\n\n\n\n

[1]        Gallagher J. Coronavirus: Lockdowns in\nEurope saved millions of lives 2020. https:\/\/www.bbc.com\/news\/health-52968523\n(accessed June 20, 2020).<\/p>\n\n\n\n

[2]        Flaxman S, Mishra S, Gandy A, Unwin HJT,\nMellan TA, Coupland H, et al. Estimating the effects of non-pharmaceutical\ninterventions on COVID-19 in Europe. Nature 2020.\ndoi:10.1038\/s41586-020-2405-7.<\/p>\n\n\n\n

[3]        Verity R, Okell LC, Dorigatti I,\nWinskill P, Whittaker C, Imai N, et al. Estimates of the severity of\ncoronavirus disease 2019: a model-based analysis. Lancet Infect Dis 2020.\ndoi:10.1016\/S1473-3099(20)30243-7.<\/p>\n\n\n\n

[4]        Streeck H, Schulte B, K\u00fcmmerer BM,\nRichter E, H\u00f6ller T, Fuhrmann C, et al. Infection fatality rate of SARS-CoV-2\ninfection in a German community with a super-spreading event. MedRxiv 2020.\ndoi:https:\/\/doi.org\/10.1101\/2020.05.04.20090076.<\/p>\n\n\n\n

[5]        Gomes MGM, Aguas R, Corder RM, King JG,\nLangwig KE, Souto-Maior C, et al. Individual variation in susceptibility or\nexposure to SARS-CoV-2 lowers the herd immunity threshold. MedRxiv\n2020:2020.04.27.20081893. doi:10.1101\/2020.04.27.20081893.<\/p>\n\n\n\n

[6]        Ferguson NM, Laydon D, Nedjati-Gilani G,\nImai N, Ainslie K, Baguelin M, et al. Report 9: Impact of non-pharmaceutical interventions\n(NPIs) to reduce COVID-19 mortality and healthcare demand. London: 2020.\ndoi:10.25561\/77482.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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