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Comment on the Retraction of Our Paper “The Safety of Covid-19 Vaccinations – We Should Rethink the Policy” published in the journal Vaccines 2021, 9(7), 693

This comment was sent to the editorial office of Vaccines in response to their retraction of our paper „The Safety of Covid-19 Vaccinations – We Should Rethink the Policy“. The retraction was a political desicion and is an example how science has been undermined by financial and political interests. I have to draw back a previous statement of mine from an older blog article named „Science is able to correct itself„. This is only true for an ideal science that tries to attain knowledge about reality or „the World“ based on human experiences and observations, thereby being open to correct former beliefs if new data lead to new conclusions. Once science allows financial and political interests to determine which data to use or which conclusions to draw (or not draw), it becomes a religion-like enterprice. Unfortunately, this is the current state of mainstream so-called medical science.

Comment to the retraction of our paper

The Journal “Vaccines” retracted our paper “Walach, H., Klement, R. J., & Aukema, W. (2021). The Safety of COVID-19 Vaccinations—We Should Rethink the Policy. Vaccines, 9(7), 693. doi:10.3390/vaccines9070693” on July 2nd, following a retraction decision on July 1st (https://www.mdpi.com/2076-393X/9/7/729/htm).  Thereby the Journal violated the ethical standards of good publishing. The publisher of the Journal, MDPI, states (https://www.mdpi.com/ethics):

“MDPI journals are members of the Committee on Publication Ethics (COPE). We fully adhere to its Code of Conduct and to its Best Practice Guidelines.”

The retraction guidelines of COPE (https://publicationethics.org/files/cope-retraction-guidelines-v2.pdf, page 4) indicate the reasons for retractions. Retractions are usually not warranted if:

  • The main findings of the work are still reliable and correction could sufficiently address errors or concerns
  • An editor has inconclusive evidence to support retraction
  • or is awaiting additional information such as from an institutional investigation for information about expressions of concern.

The Journal and its Editors did not wait for our response before retraction

The Journal violated its own ethical code of conduct by not awaiting and not publishing our response to the concerns raised (see below). The time line was the following:

Our paper was published on June 24.

On June 25  (18:19, all times Central European Time) the journal received an email from LAREB, the Dutch health authority whose data we had used for our analysis.

On June 28 (08:59) I was forwarded this mail with the request to respond and the information that the journal would wait until our response was received.

On June 28 (13:06) the Journal notified us about the fact that “serious concerns” had been raised and that the Journal would publish an Expression of Concern that day or the next. The Journal did not wait for our response.

On June 29 (5:17) I told the Journal that we would send a statement that very day. The Journal responded at 9:43 with the request to send a statement soon. I answered that we would have a conference call at 4 pm to finalize it and send it afterwards. We sent our response that day at 19:11 with the request to publish it.

On July 1, time unknown, the decision to retract was taken, without formally or informally considering our response, nor answering it. We received a mail at 14:51 that day to notify us of the decision with the request. I was traveling without access to internet; my colleagues responded (20:44) that we do not agree and that we would send a formal response the next day.

On July 2, 12:21, the journal notified us that a retraction would be published together with our statement of disagreement. I did not receive a request to send a final comment. My colleagues responded promptly telling the journal that we would be sending a reply before business closure that day, at 17:00, and at 16:47 my coauthor Wouter Aukema sent a response.

What we observe is the following: The journal notified us with delay of 2 days about the content of the letter by Prof. van Puijenbroek, the head of pharmacovigilance at LAREB with a request to respond. While the content of the major concerns were published, our response was not.

We also observe: The decision to retract was taken without giving us due time to respond and without considering the fact that the major point of the concern was actually the causality implied by our language, and not any mistake in analysis (see below).

The true reason seems to have been pressure on part of some editors of the journal

Unbeknownst to us, but obviously to others, a major reason for the retraction decision was the fact that six editors of the Journal, Florian Krammer of the Icahn School of Medicine at Mount Sinai  (https://labs.icahn.mssm.edu/krammerlab/dr-krammer/), Katie Ewer from Oxford (https://www.ox.ac.uk/news-and-events/find-an-expert/professor-katie-ewer-0), Diane Harper of the University of Michigan (https://medicine.umich.edu/dept/family-medicine/diane-m-harper-md-mph-ms), Paul Licciardi from Australia (https://www.mcri.edu.au/users/paul-licciardi), Andrew Pekosz of the Bloomberg School of Public Health at Johns Hopkins (https://hopkinsglobalhealth.org/faculty-research/faculty-directory/andrew-pekosz/) and Helen Petousis-Harris of the University of Auckland https://unidirectory.auckland.ac.nz/profile/hpet002)  resigned as Journal Editors or threatened resignation if the Journal did not retract our paper. The resignments were announced in social media first, and received major coverage in an article by Meredith Wadman in Science (https://www.sciencemag.org/news/2021/07/scientists-quit-journal-board-protesting-grossly-irresponsible-study-claiming-covid-19), published on July 1st, 4:00 pm EST, i.e. 22:00 CET.

Meredith Wadman interviewed one of us (H.W.) on that issue before here article, but did not reveal information about the resignments of editors in that conversation.

Whether or not Conflict of Interest might have been active in the background I would like to let readers decide: Katie Ewer was part of the team that developed the vector vaccine in Oxford, others such as Florian Krammer have received grants from industry involved with vaccine productions or from the Bill and Melinda Gates Foundation, which has a clearly expressed agenda in those vaccines (e.g. https://www.mountsinai.org/about/newsroom/2019/researchers-receive-12-million-grant-to-develop-flu-vaccine-against-many-viral-strains ). The Bill and Melinda Gates Foundation also sponsors the publisher of the journal, and in the sponsoring agreement (https://www.mdpi.com/about/announcements/1415) it not only says that authors whose project are funded by BMGF can publish for free but that the foundation has also access to the submission system and can thus see what is being submitted.

The timeline suggests that the Journal was not really interested in our response and that our response was irrelevant to the retraction

What we have described so far, mainly the timeline, suggests that there was never really an interest in awaiting our response and deciding fairly. The decision to retract was obviously taken before our response was evaluated, probably due to pressure.

The main concern raised was an undue causal link of side-effect reports to vaccinations and a misrepresentation of data

Prof. Eugène von Puijenbroek raised the concern that we presented data that allow only association, namely those from the side-effects data base of Covid-19 vaccines, as causally linked to the vaccines and that we presented the data as if they were medically certified.

These two concerns we take seriously. We contend, though, that they could have been remedied by an addendum in which the wording would have been changed.

We also contend: It is clear that side-effect reports from any ADR-database are always associations and would have to be investigated for causalities. We said so, in the Discussion of our paper. We should have said it more clearly, and we could have corrected that in a correction. We agree that we could have used more diligent wording.

LAREB stated itself on its website that all reports were “investigated” (we quote the passages below in the verbatim version of our response to the Journal). We took this to mean: by personnel that is competent to distinguish between real effects and those in which causality can be ruled out with high confidence. We took LAREB at its word. Obviously we should not have done so.

Prof. van Puijenbroek stated in his letter of concern that the reports are unsystematic collections or practitioners and patients. In this he contradicts himself. In a statement (also quoted below) he made in the same year he says that roughly 60% of all ADR-reports come from market-authorization holders, and the rest from practitioners and patients.

Wordings and interpretations could have been changed by an addendum or an amendment

So, the central concern could have been addressed by an addendum, or, in the case of an online-publication, by a change of wording or second version with amendments. This is what the ethical code of publishers would have suggested. We observe: The publisher did not abide by his own ethical code.

The analysis was correct; the data, if weak, not ours; the conclusions an alarm signal

Retractions are normally warranted if data are fabricated or incorrect or wrongly analyzed. The data were from LAREB and from a published study. The analysis was correct. The data are weak, we do and did say that. But they are the best we currently have. The conclusion was an alarm signal to investigate the safety. It goes without saying: the risk-benefit ratio might decrease, if we have a study with a longer observation period, as deaths as a consequence of vaccinations occur quickly, while benefits might accrue over time. But we do not have the long- term observation of safety and risks that is actually necessary to make such an assessment. However, we also know that underreporting is a serious problem in pharmacovigilance data, and this probably also applies to vaccine-related side effects. We hope that our study raised at least as much concern to instigate a safety review and a good cohort study to assess safety.

This is the response which we sent to the Journal on June 29, 2021:

Response to „Incorrect use of data..” by Prof. Dr. Eugène van Puijenbroek”

Harald Walach, Rainer J. Klement & Wouter Aukema

We are grateful to Prof. van Puijenbroek for raising his concerns. This starts a long-overdue debate on how to gauge the safety of COVID-19 vaccines. We would like to remind Prof. van Puijenbroek and all readers: These vaccines have had an emergency approval without the necessary safety data. Although we would agree with Prof. van Puijenbroek that the self-reporting system of side-effects for vaccines and other drugs is far from foolproof, it is the only data we have. So why should it not be put to use?

It is interesting to note that Prof. Puijenbroek, in his concern, describes the Lareb-ADR data as “spontaneous reporting”. In a statement in Regulatory Science 2021 (https://www.regulatoryscience.nl/editions/2021/12/prof.-dr.-eugene-van-puijenbroek-on-the-nature-of-signals; accessed 29th June 2021) he says:

“The Netherlands Pharmacovigilance Centre Lareb collected 34.000 reports of adverse drug reactions in 2019, of which 14.000 reports are submitted directly to Lareb by healthcare professionals and patients and more than 20.000 were forwarded by the marketing authorisation holders. These reports are assessed and analysed, which may lead to safety signals about adverse drug reactions. These are reported to and reviewed by the Medicines Evaluation Board (MEB), supporting the MEB in its decisions in pharmacovigilance in the Netherlands and Europe.” (typos and grammatical errors removed, else identical with webquote at the end of the article)

So, what is really true and what should we go by: Is it true that roughly 60% of the adverse drug reaction (ADR)-data come from market authorization holders, who, by law, are required to report, and is it true that the data are reviewed, as stated on the website and in this article, or are these informations only true in all other cases but not in the case of COVID-19 vaccines? It would be good to have clarity on this point. We assumed that what Lareb says about all other ADR reports is also true of COVID-19 ADR reports. If we were mistaken in this assumption, perhaps Lareb should clearly state: “ADR reports are reviewed and evaluated in all cases of ADR reports, but not with COVID-19 vaccines.” And, ideally, it should also give a reason, why this is so, if it is so.

Ideally the consequence of this debate is that someone sets up a systematic observational post-marketing surveillance study in a large number of vaccinated persons under public scrutiny to really document the side-effects that can be causally related to the vaccine. Currently we only have association, we agree, and we never said anything else. But the same is true with fatalities as consequences of SARS-CoV2-infections. The cases that are counted here as deaths are rarely vetted by autopsy or second opinion, but still counted as deaths due to COVID-19. And it is exactly this allegedly high number of COVID-19 related deaths that gave rise to an unprecedented sloppy regulation process that allowed new types of vaccines using a mechanism never before tested in humans to be widely distributed in the population.  Prof. Puijenbroek basically argues that the largest vaccination experiment in the history of medicine cannot be assessed for safety and unforeseeable toxicities, because we should not use the ADR data for such inferences. In contrast, we argue that it is mandatory that those data which are at hand are used to gauge the safety, and this is what we have done.

We are happy to admit that these data are far from perfect. But we repeat: they are the only ones that are available.

We quoted LAREB itself which states on its website at the time we checked the data: “All reports received are checked for completeness and possible ambiguities. If necessary, additional information is requested from the reporting party and/or the treating doctor. If necessary, additional information is requested from the reporting party and/or the treating doctor. The report is entered into the database with all the necessary information. Side effects are coded according to the applicable (international) standards. Subsequently an individual assessment of the report is made. The reports are forwarded to the European database (Eudravigilance) and the database of the WHO Collaborating Centre for International Drug Monitoring in Uppsala. The registration holders are informed about the reports concerning their product.“).

We took this statement to mean that those reports that are obviously without any foundation are taken out such that the final data-base is at least reliable to some degree. Would it not be like that, why else would one want to collect these data and make them public in the first place?

We are happy to concede that the data we used – the large Israeli field study to gauge the number needed to vaccinate and the LAREB data to estimate side-effects and harms – are far from perfect, and we said so in our paper. But we did not use them incorrectly. We used imperfect data correctly. We are not responsible for the validity and correctness of the data, but for the correctness of the analysis. We contend that our analysis was correct. We agree with LAREB that their data is not good enough. But this is not our fault, nor can one deduce incorrect use of data or incorrect analysis.

And we hope that this stimulates governments or university consortia to collect valid data to prove us wrong. We would be the first to be happy about that. But the challenge is out: Prove that the vaccines are safe! No one has done so. We say they are not and we used the best data currently at hand. Our usage was correct. If the data were not, whose fault is this?

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Risiko-Nutzen Analyse der COVID-19 Vakzine: wir retten 3 Leben und setzen 2 aufs Spiel als Folge der Impfung

Die neuen RNA-Impfungen gegen COVID-19 werden als die beste Möglichkeit angesehen die Pandemie zu überwinden. Daher erhielten sie eine rasche Zulassung von der EMA, der europäischen Aufsichtsbehörde. Diese Zulassungen sind jedoch vorläufig und reine Notzulassungen. Denn es gibt noch zu wenig Daten über die Sicherheit dieser Impfstoffe. Eine solche Analyse wurde jetzt nachgereicht in einer Studie, die am 24. Juni 2021 online in der peer-reviewten Zeitschrift „Vaccines” publiziert wurde.

Prof. Harald Walach, Gastprofessor an der Universität Witten/Herdecke und Prof. an der Kinderklinik der Medizinischen Universität Poznan, Dr. Rainer Klement, ein Medizinphysiker vom Leopoldina-Krankenhaus in Schweinfurt und Wouter Aukema, ein unabhängiger Datenanalytiker aus Holland analysierten die Daten der Nebenwirkungsdatenbank der EMA und der holländischen Gesundheitsbehörde. Sie verrechneten diese mit den Ergebnissen einer großen israelischen Feldstudie, die die Wirksamkeit des BioNTech Impfstoffes von Pfizer an mehr als einer Million Menschen untersuchte, sowie mit den Ergebnissen der Zulassungsstudien. Das Nebenwirkungspotenzial der Impfungen ist sehr hoch: 4,11 Todesfälle im Zusammenhang mit 100.000 Impfungen registriert die holländische Gesundheitsbehörde Lareb, etwa 700 Personen auf 100.000 Impfungen erleiden Nebenwirkungen, 16 davon sind schwere Nebenwirkungen.

„Das wären vielleicht hohe, aber akzeptable Kosten, wenn die Impfungen sehr viel mehr Leben retten könnten,“ sagt Prof. Walach, „aber das Problem ist eben, dass die hohe Effektivität der Impfung, die zweifellos belegt ist, nur eine relative Effektivität darstellt. Niemand betrachtet die absolute Effektivität, also die klinische Wirksamkeit”, meint Prof. Walach. Darunter verstehen wir den absoluten Wirksamkeitsunterschied. Dieser ist sehr gering bei dieser Impfung, und zwar aus zwei Gründen: Die Prävalenz der Infektion ist sehr niedrig, nämlich etwa 3% im Kontrollarm der israelischen Feldstudie. Auch bei uns war die Prävalenz der Infektion nie höher als 8% in Hochzeiten der Infektionswelle. Und die sog. „Infection-Fatality-Rate”, also die Anzahl der Menschen, die infiziert sind und an der Krankheit sterben, ist ebenfalls niedrig, etwa 0,5%. „Diese beiden Tatsachen zusammengenommen führen dazu, dass die absolute Effektivität der Impfung sehr gering ist, sodass man viele Menschen impfen muss, um einen tatsächlichen Vorteil erkennen zu können“, erklärt Dr. Rainer Klement, der die Vergleichsrechnungen durchführte.

Da die Impfungen mit Nebenwirkungen verbunden sind, werden auch relativ viele Geimpfte solche Nebenwirkungen erleiden und das Verhältnis steigt im Vergleich zu den Vorteilen. Aus der israelischen Feldstudie, bei der mehr als eine halbe Million in der Kontrollgruppe 6 Wochen lang ungeimpft blieben zogen die Forscher die entsprechenden Zahlen: „Man muss zwischen 9.000 und 50.000 Menschen impfen, um einen Todesfall zu verhindern“, sagt Klement. „Eine gute Schätzung ist die Zahl von etwa 16.000 Menschen. Rechnet man das auf 100.000 Impfungen hoch, dann verhindern wir etwa 6 Todesfälle.“

Wie vergleicht man das mit den Nebenwirkungen? Dazu hat Wouter Aukema, ein holländischer Datenanalytiker, die Nebenwirkungsdatenbank der EMA, der European Medicine Agency, untersucht. Dort werden alle Nebenwirkungen aller europäischen Länder verzeichnet. Um sie genau analysieren zu können, schrieb er ein Analyseskript, das er auf seiner Webseite https://www.aukema.org öffentlich zugänglich machte. Denn die Meldungen in dieser Datenbank sind lange Texteinträge und oft beziehen sich viele Einträge auf eine Person. Daher analysierte er diese Meldungen auf Personen bezogen und filterte heraus, wie viele Menschen tödliche, schwere oder leichte Nebenwirkungen erlebten. „Die europäischen Länder melden sehr unterschiedlich“, fand Aukema. „Der europäische Durchschnitt liegt bei 127 Nebenwirkungen pro 100.000 Impfungen. Holland ist der Spitzenreiter mit 701 Fällen pro 100.000 Impfungen, Polen ist das Schlusslicht mit 15 Nebenwirkungen pro 100.000 Impfungen. Deutschland berichtet nur 38 Fälle, also 30% des EU-Durschnitts.”

Aus diesem Grunde entschieden sich die Forscher dafür, die holländischen Daten als Grundlage ihrer Berechnung zu nehmen. Denn die Wahrscheinlichkeit, dass die Unterschiede auf eine unterschiedliche Empfindlichkeit zurückgehen, ist sehr gering. Eher sind verschiedene Berichtsstandards der Grund für diese Diskrepanz um den Faktor 47.

Nimmt man nun die holländischen Daten als Näherung für das, was in ganz Europa geschieht, dann sieht man, dass das Verhältnis von Todesfällen, die im Zusammenhang mit der Impfung erwartet werden können und die durch die Impfung verhindert werden etwa 2 : 3 ist: Drei Todesfälle werden verhindert, zwei wird man in Kauf nehmen müssen als Folge der Nebenwirkungen, dazu 700 Nebenwirkungen, 16 davon schwere. Nimmt man die Daten der Zulassungsstudien hinzu, die etwas bessere klinische Effektivität zeigen, dann erhält man im besten Fall das Verhältnis von 1 : 8, also ein Todesfall im Zusammenhang mit der Impfung und 8 verhinderte Todesfälle durch die Impfung.

„Diese Zahlen können sich natürlich ändern“, gibt Walach zu bedenken. „Sie hängen von der Empfindlichkeit der geimpften Gruppen ab. Denn zuerst wurden ja die Alten und Kranken geimpft. Man kann hoffen, dass sich das Verhältnis verbessert, wenn man länger beobachtet.“ Auch ist unklar, ob die Daten, die aus einer Feldstudie des BioNtech-Impfstoffes stammen, auf die anderen Impfstoffe direkt übertragbar sind. Denn der AstraZeneca-Impfstoff ist in dieser Analyse nicht mit-erfasst, weil zu ihm entsprechende Daten fehlten.

„Aber insgesamt,” meint Dr. Klement, „sind aus unserer Sicht die Daten ausreichend klar, dass wir die Nebenwirkungen sehr genau untersuchen sollten und die Impfpolitik auf europäischer Ebene unter die Lupe nehmen sollten.“ Prof. Walach unterstützt diese Aussagen: „Auf nationaler Ebene sollten Gruppen von unabhängigen Wissenschaftlern diese Nebenwirkungsmeldungen genau untersuchen. Sie sollten auch in unabhängigen Studien, in denen große Kohorten von Geimpften sorgfältig über 6 Wochen oder länger beobachtet werden, dokumentieren, wie viele Nebenwirkungen wirklich auftreten“, meint Walach. „Denn die Daten aus den Registern sind unsystematisch. Sie können eine Überschätzung darstellen, sind aber wohl eher eine Unterschätzung. Denn man weiß aus anderen Studien, dass bis zu 95% der Nebenwirkungen nicht in diesen Registern erfasst werden.“ Sind die Befunde dieser Studie zuverlässig? “Das ist schwer zu sagen,” meint Walach. “Wir haben die besten Daten verwendet, die im Moment zur Verfügung stehen. Aber sie sind eigentlich nicht gut genug. Die Tatsache, dass eine ähnliche Studie in den USA auf eine Schätzung 3,4 Todesfällen auf 100.000 Impfungen kommt, also eine Zahl, die sehr nahe bei der von uns gefundenen Zahl von 4,11 ist, zeigt allerdings, dass unsere Schätzung wohl näher an der Wirklichkeit ist, als uns allen lieb ist.“

„Auf jeden Fall sollten wir keine Impfkampagnen an Kindern beginnen“, argumentieren Walach und Klement. „Denn die Gefahr, dass ein Kind ernsthaft an COVID-19 erkrankt ist, ist sehr gering – , geringer, als dass es in einem Verkehrsunfall ums Leben kommt. Angesichts dieser Risiken, ist eine Impfung von Kindern unverantwortlich.“

Weitere Informationen und Interviews

Prof. Dr.Dr.phil. Harald Walach: harald.walach@uni-wh.de

Dr. Rainer J. Klement: rainer_klement@gmx.de

Zitierung:

Walach, H., Klement, R. J., & Aukema, W. (2021). The safety of Covid-19 vaccines – We should rethink the policy. Vaccines, 9, 693. doi:10.3390/vaccines9070693

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PRESS RELEASE regarding the paper „The safety of Covid-19 vaccines – We should rethink the policy“, Vaccines, 9, 693. doi:10.3390/vaccines9070693

The risk-benefit ratio of COVID-19 vaccinations is bad: for 3 lives saved 2 people die of the consequences of the vaccination

COVID-19 vaccinations have been hailed as the best way out of the pandemic. That is why they received fast-track regulatory approval from the European Medicine Agency, the legal regulator in Europe for medications that paves the way for national authorities. This was done without sufficient safety data. This analysis has now been produced by a research group coordinated by Prof. Harald Walach from Poznan University of the Medical Sciences in Poznan, Poland, and University Witten/Herdecke in Germany, Dr. Rainer J. Klement, a medical physicist with Leopoldina Hospital in Schweinfurt, Germany and the data-analyst Wouter Aukema from Holland. It was published in the peer-reviewed online-Journal “Vaccines” on June 24th.

The researchers found that the risk incurred by vaccinating people against COVID-19 with any of the three most widely distributed vaccines, by Pfizer, AstraZeneca, or Moderna, which make up 95% of all vaccines used in the EU, is 4.11 deaths per 100,000 vaccinations received. Roughly 700 persons are reporting side effects per 100,000 vaccinations, 16 of them severe. “Perhaps this would be acceptable, if the vaccines could save enough lives”, Prof. Walach says, “but the problem is that although the vaccines are effective relative to their comparisons, no one ever looked at the absolute efficacy. We did that and we see: we need to vaccinate many people to save one life. Precisely how many we need to vaccinate is difficult to gauge. We used the recently released large field study from Israel studying a million people, as well as the large phase 3 studies that were used for regulatory purposes. If you use the data from those studies, you can calculate the “Number Needed to Vaccinate” to prevent one death. This is a clinical effectiveness measure. It depends on the effectiveness of the vaccine on the one hand, but also on the prevalence of the disease on the other hand. Because the prevalence of SARS-CoV2 infections is very low – around 3% of those in the control arm got infected -, and because the Infection Fatality Rate is also comparatively low, we need to vaccinate many to see one death prevented by vaccination,” Walach says. The Infection Fatality Rate was 0.5% in the control group of the large Israeli study, which tallies well with a recently published meta-analysis of various studies, the authors write. “Now, if you combine the fact that the prevalence of the infection is low with the Infection Fatality Rate being also low, you need to vaccinate many people until you see one death prevented”, explains the medical physicist Rainer Klement who did the maths. “We need to vaccinate between 9,000 and 50,000 people to prevent one death. A good point estimate is about 16,000”, Klement says. “This is the figure coming out of the Israeli field study, the largest to date, which tested the BioNTech/Pfizer vaccine. If we use the regulatory data of the other vaccines, we reach somewhat better ratios. But if you compare this with the side effects, the risk-benefit ratio is bad”, Prof. Walach seconds. If we vaccinate 100,000 people, we prevent 6 deaths. In the best case the figure rises to 33 deaths prevented by 100,000 vaccinations.

Wouter Aukema – independent data and patterns analyst – analyzed the individual case safety reports of the EMA’s adverse reaction database. In order to do that he produced a search-script which he made public on his blog https://www.aukema.org. It sorts through each individual report submitted to the EMA. As many reports mention more than one side effect, it is important to separate the cases from the reports. This is exactly what Aukema did. He separated them according to fatal, severe and less severe cases. And he looked at the number of reports from different countries. He found a very interesting wide range of reporting across the EU. While Holland reports 701 cases with side effects per 100,000 vaccinations, Poland with the lowest number reports only 15. The EU average is 127, with Germany reporting as few as 38 cases, 30% of the EU average. Is the vaccine chauvinist and produces more side effects in some countries than in others? The researchers doubt it. They say that this reflects reporting standards. These are highest in Holland and lowest in Poland.

“Because of these vast differences by a factor of 47, we chose the data from the Netherlands, because this likely reflects the best standard” Wouter Aukema says.

So, he produced the side effect data associated with COVID-19 data. “If you calculate the risk-to-benefit ratio you see that we save the lives of 3 people and kill 2 people by vaccinating them. In the best case we save 8 lives and kill one person,” says Rainer Klement who calculated the figures. As a physicist and data-analyst this is his daily bread. But he adds: “However, the statistical uncertainty also supports more people being killed by vaccination than lives saved, and you also have to consider that probably less than 5% of side effects are officially reported.” “There is no other vaccine around that has such a bad track record as the COVID-19 vaccines”, says Prof. Walach. “We feel that the national authorities should assemble independent groups of scientists to investigate this situation further. Until the results are openly on the table, the vaccination campaigns should be stopped”, he says. “What is especially inacceptable is the fact that children and young people are now targeted. They are not in danger of suffering from severe COVID-19 reactions which was the reason for the vaccination campaign in the first place“, Walach and Klement say in unison. “The danger that a child is hit by a car is much greater than that he or she will suffer from COVID-19”, they say.

Contact for further infomation and interviews:

Prof. Dr.Dr.phil. Harald Walach: harald.walach@uni-wh.de

Dr. Rainer J. Klement: rainer_klement@gmx.de

Citation:

Walach, H., Klement, R. J., & Aukema, W. (2021). The safety of Covid-19 vaccines – We should rethink the policy. Vaccines, 9, 693. doi:10.3390/vaccines9070693

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Zum Missbrauch der Wissenschaft in der Corona-Politik

(Dieser Artikel ist am 19.12.2020 unter dem Titel „Die formbare Wahrheit“ auch im Rubikon erschienen)

“If we want to understand the world around us, whether because we want to change it, preserve it, or just have the satisfaction of knowing it, we could very likely not do better, and could do a lot worse, than to turn to the contemporary sciences for elucidation.”

[“Wenn wir die Welt um uns herum verstehen möchten, sei es weil wir sie verändern wollen, erhalten möchten oder einfach wegen der Befriedigung, welche solch ein tieferes Verständnis hervorruft, gibt es höchstwahrscheinlich nichts sinnvolleres, aber auf jeden Fall viel schlimmeres, als uns der modernen Wissenschaft zum Zwecke unserer Erhellung zuzuwenden.“]

Ervin Laszlo, Philosoph und Systemtheoretiker [1].

In der Tat bietet die wissenschaftliche Methode, vor allem wenn sie mit philosophischem Hinterfragen verknüpft wird [2], einen der besten Zugänge zur Wirklichkeit und dem Wesen der Natur, welchen die Menschheit bisher entdeckt hat – die enormen Fortschritte in der technischen Entwicklung und unserem Naturverständnis, insbesondere auch von uns selbst als Mensch, sind Belege dafür. Allerdings bietet die Wissenschaft nicht den einzigen Zugang zur Realität; es gibt Bereiche oder Domänen der Wirklichkeit, die ihrer Methodik verwehrt sind und sich eventuell eher durch Intuition, Kontemplation oder andere spirituelle Praktiken erkennen lassen [3]. Wissenschaft unterscheidet sich von Pseudowissenschaft, indem sie Behauptungen über die Realität auf empirische Daten stützt. Im Unterschied dazu lassen sich pseudowissenschaftliche Behauptungen entweder nicht belegen beziehungsweise falsifizieren oder werden trotz eindeutiger Widerlegung aufrechterhalten. Die Wissenschaft versucht sich der Realität sukzessive anzunähern, indem sie Theorien und Hypothesen über die Natur anhand empirischer Beobachtungen (Daten) miteinander vergleicht, um diejenigen herauszufiltern, die das Wesen der Natur am besten beschreiben [4,5]. Wissenschaft, die funktioniert, ist frei von Dogmen und offen für Diskurs, ja lebt sogar davon, und ist damit in der Lage, sich selbst zu korrigieren – unsere Entdeckung eines extragalaktischen Planeten im Jahr 2010 [6], die später von anderen Wissenschaftlern aufgrund einer neuen Analyse als falsch herausgestellt wurde [7], ist ein für mich persönlich nicht so schönes, aber dennoch gutes und wichtiges Beispiel dafür.

Was wir derzeit allerdings in Verbindung mit der Corona-Krise erleben, ist extrem bedenklich und besorgniserregend. Die Wissenschaft wird missbraucht, um politische und finanzielle Interessen durchzusetzen. In den Mainstream-Medien tummeln sich regierungsnahe wissenschaftliche Experten und Sprecher von regierungsnahen Instituten mit massiven Interessenskonflikten, welche alle das gleiche Bild dieser Krise malen und somit einen falschen Eindruck von Einigkeit der Wissenschaft erzeugen, welches so nicht korrekt ist. Von Beginn an wurden Wissenschaftler oder Ärzte, welche anderer Meinung waren, nicht in den öffentlichen Medien präsentiert, zensiert oder sogar öffentlich diffamiert. Die Verleumdungskampagne gegen Dr. Wolfgang Wodarg, über die ich im März im Rubikon geschrieben hatte [8] ist ein Beispiel dafür. Aktuell traf es Professor Sucharit Bhakdi, der von den selbsternannten „Quarks Science Cops“ des WDR als „Corona-Verharmloser“ und Mensch, der andere in die Irre führt, persönlich angegriffen wurde – wohlgemerkt auf Kosten der deutschen Rundfunkbeitragszahler [9]. Neben solchen ad hominem Attacken war die öffentliche Debatte dabei von Anfang an geprägt von einer extrem reduktionistischen Sichtweise auf das Virus, welche zahlreiche wichtige Faktoren außer Acht lässt, wie zum Beispiel die Tatsache, dass wir über ein Immunsystem verfügen, das wohl besser als erwartet auf das neuartige Virus reagiert hat, und welches wir selbst sehr gut, z.B. mit Vitamin D, unterstützen können [10].

Ein weiteres Beispiel für politischen Wissenschaftsmissbrauch ist die Massentestung der Bevölkerung mit Hilfe des PCR Tests, einer molekularbiologischen Standard-Methode zum Nachweis kleinster Mengen von Genabschnitten. Von Beginn der Corona-Krise an berichten die Mainstream-Medien von den neuesten Infizierten-Zahlen, ohne auch nur einmal zu erwähnen, dass es sich in Wahrheit um positive PCR-Testergebnisse auf SARS-CoV-2 Virusbestandteile handelt. Damit werden gleich zwei Tatsachen verschleiert: Erstens, dass die PCR Tests wie alle medizinischen Tests falsch positive und falsch negative Ergebnisse liefern können. Hier hätte man sogar die Chance nutzen können, der Bevölkerung etwas über den berühmten Satz von Bayes beizubringen, welcher für die Interpretation von medizinischen Testergebnissen, auch z.B. Mammographie-Screenings oder HIV Tests, essentiell ist [11] – dies hätte zum Beispiel über die Methode natürlicher Häufigkeiten versucht werden können [12]. Zweitens, und dieser Punkt ist noch viel entscheidender, wurde versäumt zu erwähnen, dass der PCR Test keine Infektion mit dem Virus nachweisen kann. Das liegt daran, dass zum einen nur bestimmte Abschnitte eines viralen Genoms, aber nie dessen volle Länge, nachgewiesen werden, und dass selbst ein positiver Nachweis keinen Hinweis auf einen aktiven Virus liefern kann.

Nun haben wir als ein Konsortium von 22 internationalen Wissenschaftler(inne)n aus verschiedenen Bereichen der Medizin, Mikro- und Molekularbiologie einen der bekanntesten PCR Tests heftig kritisiert [13]. Es handelt sich um den von Victor Corman, Christian Drosten und Kollegen entwickelten qualitativen PCR Test zum Nachweis von SARS-CoV-2, dessen Beschreibung am 23. Januar als Originalarbeit im Journal Eurosurveillance publiziert wurde [14]. In unserem externen Gutachten dieses Artikels identifizierten wir 10 methodische oder andere, nicht dem wissenschaftlichen Standard entsprechende  Probleme, die eigentlich zur Zurücknahme („Retraction“) des Papiers führen müssten. In einem Begleitschreiben an die Editoren des Journals Eurosurveillance fordern wir deshalb diese Zurücknahme [15]. Die von uns entdeckten Fehler wurden bereits in anderen Artikeln gut beschrieben, auf die ich aus Platzgründen gerne verweise [16,17]. Zu den methodischen Fehlern zählen zu hohe Konzentrationen der verwendeten Primer, ein zu großer Unterschied in der Anlagerungstemperatur der verwendeten Primer, eine ungenügende Spezifizierung der Primer, eine ungenügende Abdeckung des Virusgenoms durch die Primer und eine zu hohe Anzahl an Replikationszyklen [13]. Im Wesentlichen führen die methodischen Fehler dazu, dass der von Drosten et al. entwickelte Test wahrscheinlich eine ungenügende Spezifität hat, d.h. dass er zu häufig falsch-positive Resultate erzeugt, indem er zum Beispiel auch auf andere Coronaviren anspricht. Dazu kommt, dass das Papier ziemlich sicher keinen „Peer Review“ Prozess, also ein wissenschftlichen Gutachten durch Fachkollegen, erfahren hat. Denn die Arbeit wurde innerhalb von 24 Stunden nach Einreichen zur Publikation angenommen (Abbildung 1).

Abbildung 1: Dauer des Review-Prozesses bei 1595 Artikeln, welche im Journal Eurosurveillance veröffentlicht wurden. Analysiert von Wouter Aukema.

Inzwischen konnten wir noch einen weiteren Fehler identifizieren: Auf Seite 4 schrieben Corman und Kollegen, dass sie sechs Coronaviren-Gensequenzen von Fledermäusen mit ihrem E Gen Assay korrekt identifizieren konnten: “To show that the assays can detect other bat-associated SARS-related viruses, we used the E gene assay to test six bat-derived faecal samples available from Drexler et al. und Muth et al.“ (das Wort „und“ ist wörtlich zitiert) [14]. Allerdings handelt es sich bei den angegebenen Gensequenzen um RdRp Gene, nicht E Gene. Gutwillig könnte man dies als Druckfehler interpretieren, indem statt „E“ einfach „RdRp“ dastehen müsste. Da dieser Fehler allerdings zu Verwirrung führt, weil er keinen Sinn ergibt, deutet auch dies auf fehlenden Peer Review hin. Der Nachweis eines fehlenden Peer Review Prozesses sollte bei einer wissenschaftlichen Originalarbeit eigentlich zu einer redaktionellen Stellungnahme und einer Retraction oder erneuten Begutachtung führen – außer die Autoren haben mächtige Beziehungen. Genau das war hier auch der Fall, da Drosten und seine Mitautorin Chantal Reusken im Editorial Board von Eurosurveillance sitzen, was sie als Interessenkonflikt hätten angeben müssen. Dies taten sie genauso wenig wie die Mitautoren Olfert Landt und Marco Kaiser, welche finanzielle Verbindungen zur Firma TIB-Molbiol besitzen, welche die ersten PCR Test Kits basierend auf dem Corman-Drosten-Protokoll anbot. Weitere Zusatzinformationen zu den Interessenkonflikten der Autoren hat z.B. Ansgar Neuhof auf Achut.com herausgearbeitet [16].

Von Christian Drosten selbst fehlt bisher eine offizielle Gegendarstellung zu unseren Argumenten. Stattdessen wurden erstmal ein „Bissiges Mäuschen“ [18] und der Virologe Prof. Dr. Dr. Schmidt-Chanasit [19] medial vorgeschickt, um unsere Kritik als „Desinformationskampagne“ hinzustellen. Neben der fehlenden detaillierten Entkräftigung unserer Kritikpunkte werfen uns beide auch vor, wir hätten „die normale Publikationskultur umgangen“ und unser „Werk auf ungewöhnlichem Weg publik gemacht und dann in die Sozialen Medien gestreut“ [18]. Die Einrichtung unserer Webseite hat aber erstens nichts mit dem Inhalt unseres Papiers zu tun und zweitens hatten wir das Werk auch parallel auf dem wissenschaftlichen Preprint-Server Zenodo hochgeladen [13]. Zumindest nimmt Eurosurveillance unser Papier ernst und hateine Untersuchung unserer Forderung nach Retraction angekündigt [20]. Es bleibt zu hoffen, dass hier alleine der wissenschaftliche Inhalt unseres externen Peer Reviews bewertet werden wird, ohne politische und finanzielle Einflussnahme im Hintergrund.

Falls wir Erfolg haben, und Drosten und Kollegen Ihr Papier zurückziehen müssen, bzw. selbst wenn sie es nur nachträglich noch verbessern müssten, wäre dies ein deutliches Signal, die Corona-Maßnahmen endlich anhand der wissenschaftlichen Evidenz zu hinterfragen, anstelle sie durch pseudo-wissenschaftliche „Eminenz“ festzuklopfen. Dazu noch drei Beispiele aus der aktuellen Forschung am Rande: Erstens erschienen kürzlich die Ergebnisse der sehr sauber durchgeführten randomisierten DANMASK-19 Studie zur Wirksamkeit von medizinischen Masken im Alltag, die keinen Nutzen zeigen konnte [21]. Trotzdem wird der Maskenzwang weiterhin aufrechterhalten und sogar ausgeweitet. Zweitens konnte eine Untersuchung aus Wuhan, China, anhand von 1174 getesteten nahen Kontaktpersonen von asymptomatischen „Infizierten“ absolut keinen Anhalt dafür finden, dass asymptomatische Menschen andere anstecken würden [22]. Trotzdem schicken wir reihenweise asymptomatische Personen in Quarantäne, nur weil sie ein (vermutlich falsch) positives PCR Testergebnis haben. Drittens liegen nun viele Auswertungen zur Wirksamkeit der Lockdowns im Frühjahr vor, die allesamt keinen Zusammenhang zwischen dieser Maßnahme und einer Verringerung der Sterblichkeit zeigen konnten [23–26], sondern im Gegenteil auf mehr Schaden als Nutzen hindeuten [27,28]. Trotzdem hat die Regierung nun einen zweiten harten Lockdown kurz vor Weihnachten beschlossen, was vor allem durch eine ad-hoc Stellungnahme der Leopoldina Akademie vom 8. Dezember 2020 begründet wurde. Dieses Papier, das ganze 7 Seiten umfasst (davon zwei Seiten nur Namen der unterzeichnenden „Eminenz“), verlangte anhand einer einzigen Modellierungsstudie einen harten Lockdown ab 14. Dezember. Noch am Tag ihrer Veröffentlichung drückte der ebenfalls der Leopoldina angehörende Professor für Wissenschaftsphilosophie Dr. Michael Esfeld in einem offenen Brief seine Bestürzung über dieses Papier aus, welches nach seiner Ansicht „die Prinzipien wissenschaftlicher und ethischer Redlichkeit“ verletze. Insbesondere mahnte er die Leopoldina „ihre Autorität nicht dazu [zu] verwenden, einseitige Stellungnahmen zu verfassen, die vorgeben, eine bestimmte politische Position wissenschaftlich zu untermauern.“  Selbst die Welt schrieb am 11.12.2020, die Stellungnahme der Leopoldina sei „alles andere als ein wissenschaftliches Dokument, sie ist auch keine wissenschaftliche Zusammenfassung eines Forschungsstandes. Sie ist ein Sammelsurium von sorgenvollen Aussagen über die aktuelle Situation, kombiniert mit einigen drastischen Vorschlägen, die ihre Autorität daraus ziehen sollen, dass die Autoren nun einmal in leitenden Funktionen im Forschungsbereich tätig sind“ [29]. Der Eminenz- statt evidenzbasierte zweite Lockdown in Deutschland stellt also wieder einen massiven Missbrauch der Wissenschaft durch Politiker und deren Handlanger in wissenschaftlichen Einrichtungen dar.

Zum Anschluss möchte ich noch auf die neueste Mode des Wissenschaftsmissbrauchs durch sogenannte „Faktenchecker“ eingehen. Diese versuchen, einen Absolutheitsanspruch einer bestimmten Meinung durchzusetzen, indem sie angebliche „falsche Fakten“ identifizieren und richtig stellen wollen. Kurz nach der Veröffentlichung unseres externen Corman-Drosten Reviews erhielt ich einen Anruf von der Pressestelle meines Krankenhauses, dass ein Faktenchecker sich erkundigt hatte, ob ich hier angestellt sei und wissentlich mit auf dem Papier stehe. In seiner Email an das Krankenhaus hieß es dazu zur Begründung: „Über eine zeitnahe Rückmeldung freue ich mich sehr. Sie helfen damit der Verbreitung von falschen Informationen etwas entgegen zu stellen.“ Es stellt sich natürlich die Frage, wie solch ein Faktenchecker, der in diesem Fall übrigens einen Masterabschluss in Theater-, Film- und Medienwissenschaft besaß, darüber urteilen möchte, ob eine wissenschaftliche Arbeit, die von einem Korsortium aus 22 Wissenschaftlern angefertigt wurde, falsche Informationen enthält. Der Leser entscheide selbst ob das realistisch und ein solches Vorgehen erstrebenswert ist. Für mich sind diese Faktenchecks nichts weiter als eine gezielte Manipulation der Meinung der Bürger unter dem Deckmantel von Wissenschaftlichkeit und erinnern stark an das Ministerium für Wahrheit aus George Orwells’s dystopischem Roman „1984“ – ein deutliches Warnsignal, das wir alle ernst nehmen sollten. Denn Wissenschaft ist in der Lage sich selbst zu korrigieren; es braucht dazu weder Faktenchecker noch Politik.

Referenzen

[1]        Laszlo E. The Systems View of the World: A Holistic Vision for Our Time. 4 (2002). Cresskill, NJ: Hampton Press; 1996.

[2]        Laplane L, Mantovani P, Adolphs R, Chang H, Mantovani A, McFall-Ngai M, et al. Why science needs philosophy. Proc Natl Acad Sci U S A 2019;116:3948–52. doi:10.1073/pnas.1900357116.

[3]        Walach H. Inner Experience – Direct Access to Reality: A Complementarist Ontology and Dual Aspect Monism Support a Broader Epistemology. Front Psychol 2020;11:640. doi:10.3389/fpsyg.2020.00640.

[4]        Chamberlin TC. The Method of Multiple Working Hypotheses. Science 1965;148:754–9.

[5]        Anderson DR. Model Based Inferences in the Life Sciences. New York: Springer Science+Business Media, LLC; 2008.

[6]        Setiawan J, Klement RJ, Henning T, Rix H-W, Rochau B, Rodmann J, et al. A giant planet around a metal-poor star of extragalactic origin. Science 2010;330:1642–4. doi:10.1126/science.1193342.

[7]        Jones MI, Jenkins JS. No evidence of the planet orbiting the extremely metal-poor extragalactic star HIP 13044. Astron Astrophys 2014;562:A129. doi:10.1051/0004-6361/201322132.

[8]        Klement RJ. Die Mega- Denunziation. Rubikon 2020. https://www.rubikon.news/artikel/die-mega-denunziation.

[9]        WDR Online. Die Akte Bhakdi: So tricksen Corona-Verharmloser 2020. https://www1.wdr.de/mediathek/audio/quarks-science-cops/audio-die-akte-bhakdi-so-tricksen-corona-verharmloser-100.html (accessed December 10, 2020).

[10]      Klement RJ. Systems Thinking About SARS-CoV-2. Front Public Heal 2020;8:585229. doi:10.3389/fpubh.2020.585229.

[11]      Klement RJ, Bandyopadhayay PS. The Epistemology of a Positive SARS-CoV-2 Test. Acta Biotheor 2020. doi:10.1007/s10441-020-09393-w.

[12]      Hoffrage U, Krauss S, Martignon L, Gigerenzer G. Natural frequencies improve Bayesian reasoning in simple and complex inference tasks. Front Psychol 2015;6:1473. doi:10.3389/fpsyg.2015.01473.

[13]      Borger P, Malhotra RK, Yeadon M, Clare C, McKernan K, Steger K, et al. External peer review of the RTPCR test to detect SARS-CoV-2 reveals 10 major scientific flaws at the molecular and methodological level: consequences for false positive results. Zenodo 2020;[Preprint]. doi:10.5281/zenodo.4298004.

[14]      Corman VM, Landt O, Kaiser M, Molenkamp R, Meijer A, Chu DK, et al. Detection of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) by real-time RT-PCR. Eurosurveillance 2020;25:1–8. doi:10.2807/1560-7917.ES.2020.25.3.2000045.

[15]      International Consortium of Scientists in Life Sciences. Corman-Drosten Review Report 2020. https://cormandrostenreview.com/ (accessed December 12, 2020).

[16]      Neuhof A. Corona-Politik: Grundlegende PCR-Test-Studie auf Treibsand gebaut? 2020. https://www.achgut.com/artikel/corona_politik_grundlegende_pcr_test_studie_auf_treibsand_gebaut (accessed December 12, 2020).

[17]      Zentrum der Gesundheit. Corona: PCR-Test alles andere als zuverlässig 2020. https://www.zentrum-der-gesundheit.de/artikel/medizin-forschung/pcr-test-unzuverlaessig (accessed December 12, 2020).

[18]      Bissiges Mäuschen. Wie man die „Drosten-PCR“ zu SARS-CoV-2 ganz einfach nicht widerlegt 2020. https://publikum.net/wie-man-die-drosten-pcr-zu-sars-cov-2-ganz-einfach-nicht-widerlegt/ (accessed December 12, 2020).

[19]      Welt. „Härte kann man nicht immer einfach mit Wirksamkeit gleichsetzen“ 2020. https://www.welt.de/wissenschaft/plus222065670/Virologe-Schmidt-Chanasit-Was-ist-dran-an-den-Corona-Geruechten.html (accessed December 12, 2020).

[20]      Eurosurveillance editorial team. Editorial Note. Eurosurveillance 2020;25:pii=2012031. doi:10.2807/1560-7917.

[21]      Bundgaard H, Bundgaard JS, Raaschou-Pedersen DET, von Buchwald C, Todsen T, Norsk JB, et al. Effectiveness of Adding a Mask Recommendation to Other Public Health Measures to Prevent SARS-CoV-2 Infection in Danish Mask Wearers. Ann Intern Med 2020. doi:10.7326/M20-6817.

[22]      Cao S, Gan Y, Wang C, Bachmann M, Wei S, Gong J, et al. Post-lockdown SARS-CoV-2 nucleic acid screening in nearly ten million residents of Wuhan, China. Nat Commun 2020;11:5917. doi:10.1038/s41467-020-19802-w.

[23]      Wieland T. A phenomenological approach to assessing the effectiveness of COVID-19 related nonpharmaceutical interventions in Germany. Saf Sci 2020;131:104924. doi:10.1016/j.ssci.2020.104924.

[24]      Atkeson AG, Kopecky K, Zha T. Four Stylized Facts about COVID-19. Cambridge, MA: 2020.

[25]      De Larochelambert Q, Marc A, Antero J, Le Bourg E, Toussaint J-F. Covid-19 Mortality: A Matter of Vulnerability Among Nations Facing Limited Margins of Adaptation. Front Public Heal 2020;8:604339. doi:10.3389/fpubh.2020.604339.

[26]      Walach H, Klement RJ. Influenza Vaccination Rates Predict 30 % of the Variance in Covid-19 Related Deaths in Europe – A Modeling Approach [Preprint]. Zenodo 2020. doi:10.5281/zenodo.4067724.

[27]      Ray D, Subramanian S. India’s lockdown: an interim report. Ind Econ Rev 2020. doi:10.1007/s41775-020-00094-2.

[28]      Miles D, Stedman M, Heald A. Living with COVID-19: Balancing Costs against Benefits in the Face of the Virus. Natl Inst Econ Rev 2020;253:R60–76. doi:10.1017/nie.2020.30.

[29]      Welt. Das Leopoldina-Desaster 2020. https://www.welt.de/kultur/plus222264910/Angela-Merkel-und-das-Leopoldina-Desaster.html (accessed December 14, 2020).

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COVID-19: Ein düsteres, aber leider aufgeblasenes Modell fernab der Realität

(Dieser Artikel ist in leicht veränderer Form auch auf Rubikon erschienen)

Am 8. Juni 2020 titelte die BBC News “Coronavirus: Lockdowns in Europe saved millions of lives” [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 täglichen COVID-19 Sterbezahlen von 11 europäischen Ländern bis zum 4. Mai 2020, um daraus mit Hilfe bestimmter Modellannahmen auf die tägliche Zahl der Neuinfektionen rückzuschließen. Verschiedene Regierungsinterventionen der einzelnen Länder wie die Einführung des Abstandsgebots, Absage öffentlicher Veranstaltungen, Schulschließungen und Lockdown wurden im Modell so berücksichtigt, dass jede Maßnahme die Reproduktionszahl R um einen gewissen Faktor reduziert, der anhand der Daten abgeschätzt wird. Das bedeutet, mehrere Maßnahmen reduzieren R multiplikativ. Die Reproduktionszahl wiederum bestimmt maßgeblich die Zahl der täglichen Neuansteckungen, welche zusammen mit der sogenannten “Infection fatality ratio“ und einer angenommenen Zeitdauer von einer Infektion bis zum Tod die Zahl der täglichen COVID-19 Tode bestimmt. Letztere sind ja als Daten gegeben und erlauben so im Rahmen einer Bayes-Analyse eine Abschätzung der unbekannten Effekte der Regierungsmaßnahmen. Insbesondere folgt nach dieser Berechnung, dass ohne jegliche Maßnahme bis zum 4. Mai 3.100.000 Tode mehr zu erwarten gewesen wären.   

Allein der gesunde Menschenverstand fragt sich, ob dieses Ergebnis realistisch sein kann. In der Tat basiert die Modellierung der täglichen Todeszahlen meines Erachtens auf drei sehr unrealistischen Annahmen:

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 früheren Modellen der gleichen Gruppe [3], die frühe 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 tägliche Todesziffer hängt im Modell neben der IFR auch von der kumulativen täglichen 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 hängt vom R-Wert ab und der Zeit, die zwischen eigener Infektion und Infektion einer anderen Person vergeht (wofür Flaxman et al. im Mittel 6,5 Tage annehmen). Die grundlegende Annahme hierbei ist, dass jede Infektion auch wieder sekundäre Infektionen auslöst, da die Tatsache, dass manche Menschen von vornherein immun sind, nicht berücksichtigt wird. Zwar haben sie einen „Korrekturterm“ für Herdenimmunität eingebaut, aber dieser richtet sich ausschließlich nach der kumulativen Zahl der Infektionen bis zum Tag X und der Größe 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 empfänglich für SARS-CoV-2 sind, weil ihr Immunsystem mit dem Virus fertig wird, genügen laut einer anderen Modellierungsstudie schon 7-18% Infizierte, um Herdenimmunität zu erreichen [5].

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 täglichen Neuinfektionen führt, die sich langsam aufbauende Herdenimmunität ist, die ich in Punkt 2 beschrieben habe. Die Neuinfektionen enden ohne Intervention somit erst, wenn die gesamte Bevölkerung infiziert war bzw. ist, denn nur dann ist in dem Modell die Herdenimmunität erreicht. Dies würde die enorme Todeszahl bei Weglassen aller Interventionen erklären.

Der Effekt der Interventionen, der ja aus der tatsächlich beobachteten
täglichen Zahl der Todesfälle durch das Modell abgeschätzt wird, ist
somit komplett überblasen, da man 100% Infektionsrate zum Erreichen der
Herdenimmunität angenommen hat und weil der R-Wert ohne Regierungsmaßnehmen nicht abnehmen kann. Die WHO selbst hat offenbar verkündet, dass Ansteckungen durch Personen ohne Symptome äußerst selten sind, was in dem Modell von Flaxman et al. nicht abgebildet wird. Somit entbehrt das Modell trotz einiger intelligenter Annahmen und Verknüpfungen zu unbekannten Variablen jedes Bezugs zur Realität, wie schon damals als die Imperial College Gruppe horrende Prognosen publizierte [6], die teilweise zur Rechtfertigung der Lockdowns benutzt wurden.

Interessant ist übrigens, dass die Autoren in dem Paper sich unter den “Acknowledgements“ bei der Bill and Melinda Gates Foundation für Unterstützung bedanken [2]. Eigentlich würde solch ein Statement unter die Rubrik „Conflicts of Interest“ gehören, ist doch bekannt, dass die Bill and Melinda Gates Foundation durch die Angst vor COVID-19 profitiert, welche u.a. durch solche Modelle geschürt wird. Interessant ist auch, dass der Co-Autor Neil Fergusson, der in einer vorherigen Publikation der Gruppe noch „grants from Gavi, the Vaccine Alliance, Janssen Pharmaceuticals, and the Bill and Melinda Gates Foundation“ angab [3], diese in der Flaxman Arbeit nicht mehr angibt. Solche Zuwendungen fallen aber definitiv in die Kategorie der Interessenkonflikte und hätten somit angegeben werden müssen!

Referenzen

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

[2]        Flaxman S, Mishra S, Gandy A, Unwin HJT, Mellan TA, Coupland H, et al. Estimating the effects of non-pharmaceutical interventions on COVID-19 in Europe. Nature 2020. doi:10.1038/s41586-020-2405-7.

[3]        Verity R, Okell LC, Dorigatti I, Winskill P, Whittaker C, Imai N, et al. Estimates of the severity of coronavirus disease 2019: a model-based analysis. Lancet Infect Dis 2020. doi:10.1016/S1473-3099(20)30243-7.

[4]        Streeck H, Schulte B, Kümmerer BM, Richter E, Höller T, Fuhrmann C, et al. Infection fatality rate of SARS-CoV-2 infection in a German community with a super-spreading event. MedRxiv 2020. doi:https://doi.org/10.1101/2020.05.04.20090076.

[5]        Gomes MGM, Aguas R, Corder RM, King JG, Langwig KE, Souto-Maior C, et al. Individual variation in susceptibility or exposure to SARS-CoV-2 lowers the herd immunity threshold. MedRxiv 2020:2020.04.27.20081893. doi:10.1101/2020.04.27.20081893.

[6]        Ferguson NM, Laydon D, Nedjati-Gilani G, Imai N, Ainslie K, Baguelin M, et al. Report 9: Impact of non-pharmaceutical interventions (NPIs) to reduce COVID-19 mortality and healthcare demand. London: 2020. doi:10.25561/77482.

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Wissenschaft, Evidenz und die aktuelle Wodarg-Denunziation

(Dieser Artikel ist in leicht veränderter Form auch auf Rubikon erschienen)

Der aktuelle Ausnahmezustand basiert auf der Prämisse, dass der COVID-19 Erreger extrem virulent, das heißt sehr ansteckend und tödlich, ist. Der Epidemiologe Dr. Wolfgang Wodarg war von Beginn der COVID-19 Krise an einer der wenigen, die diese vom Mainstream unkritisch für wahr befundene Prämisse hinterfragt haben. Ihm zufolge ist an der derzeitigen Erkrankungswelle und Mortalitätsrate nichts Außergewöhnliches. Dies belegt er auch mit Daten und Verweisen auf externe Quellen, wie man auf seiner Homepage nachlesen kann. Dennoch wird Wodarg aktuell zunehmend für seine Aussagen kritisiert. In einem Artikel „Coronavirus: Warum die Aussagen von Wolfgang Wodarg wenig mit Wissenschaft zu tun haben“ warfen die beiden Journalisten Frederik Richter und Bianca Hoffmann Dr. Wodarg Unwissenschaftlichkeit vor und behaupten, er vermische Fakten mit Spekulationen [1]. In die gleiche Kerbe schlägt die Tagesschau mit ihrem Artikel „Alles nur Panikmache?“ [2] oder der Spiegel  [3]. Hier möchte ich als kurz auf einige Argumente gegen Wodarg eingehen.

Mutation und Virulenz

Richter und Hoffmann schreiben: „Wodarg argumentiert, dass es ein normaler Vorgang sei, dass sich Viren verändern, um sich verbreiten zu können. Allerdings lässt er die Problematik des aktuellen SARS-CoV-2-Ausbruch unter den Tisch fallen: Für dieses Virus gibt es bisher weder einen Impfstoff noch eine Immunität in der Bevölkerung. Lässt man der Pandemie also ihren Lauf, ist das Gesundheitssystem schnell überlastet“ [1].

Richter und Hofmann scheinen hier einen kausalen Zusammenhang zwischen Mutationen und Ansteckungsgefahr zu ziehen. Allerdings sind Mutationen bei Viren, auch wenn ihnen der Laie vielleicht etwas Machtvolles oder Unberechenbares zuschreibt, völlig normal und spielen in deren und unserer Entwicklung eine wichtige Rolle. Es gibt keinen Grund zu der a priori Annahme, dass Mutationen per se einen Virus virulenter machen; das gilt auch für Mutationen, die es einem Virus wie SARS-CoV-2 erlauben, vom Tier auf den Menschen übertragen zu werden [4]. Das gibt auch die Tagesschau zu, schreibt dann aber: „Allerdings deuten die ersten Erfahrungen mit dem neuen Virus darauf hin, dass Infektionen häufiger schwer oder sogar tödlich verlaufen als beispielsweise bei Grippeviren“ [2].  Schauen wir uns die bisherigen Erfahrungen mit dem neuen Virus in Italien und Deutschland mal an.

Das italienische Institute Superiore di Sanita veröffentlichte am 17. März einen Bericht zu den positiv getesteten und verstorbenen Fallzahlen in Italien (https://www.epicentro.iss.it/coronavirus/bollettino/Report-COVID-2019_17_marzo-v2.pdf). Demnach betrug das mediane Alter der Patienten mit COVID-19 Diagnose 63 Jahre, das der verstorbenen Patienten 80,5 Jahre. Nur 0,8% aller Verstorbenen hatten keine Begleiterkrankung, jeweils knapp ein Viertel hatte eine bzw. zwei Komorbiditäten, und fast die Hälfte (48,5%) besaß drei oder mehr Begleiterkrankungen. Die Zahlen für Deutschland ergeben ein ähnliches Bild [5]: Das Durchschnittsalter der bisher Verstorbenen 39 Patienten, über die medial berichtet wurde, lag bei über 80 Jahren, der jüngste Patient war 49 Jahre. Mindestens 81% wiesen mindestens eine Komorbidität auf.

Zusammengenommen scheinen diese Daten Wodarg‘s Hypothese, das neue Virus sei nicht gefährlicher als normale Grippeviren, bisher also zu bestätigen und die Behauptungen der Wodarg-kritischen Journalisten zu widerlegen. Eine neue Abschätzung der Infektions-Sterberate durch eine japanisch-amerikanische Arbeitsgruppe kommt auf einen Wert von 0,04 Prozent [6], was Wodarg’s Argument weiter bestätigen würde, wobei diese Berechnung erst noch von Fachkollegen im sogenannten Peer-Review-Verfahren geprüft werden muss.

Als letzte Anmerkung sei erwähnt, dass allein die tägliche Auflistung neuer Fälle keine objektive Beurteilung ob der Gefährlichkeit des SARS-CoV-2 Virus im Vergleich zu anderen Viren zulässt. Es fehlen nämlich parallele Aufzählungen von anderen Virusinfektionen und damit zusammenhängender Todesfälle. Letztere werden zum Teil nicht getestet und nicht berichtet. Subjektiv entsteht aber der Eindruck, dass die SARS-CoV-2-Pandemie täglich weiter um sich greift. 

Das Argument mit dem Test

Die Journalisten Richter und Hofmann und die Tagesschau kritisieren Wodarg dafür, dass er Skepsis gegenüber dem in der Charité entwickelten SARS-CoV-2 Test zeigt. Wodarg argumentiert auf seiner Homepage (https://www.wodarg.com/) mit den folgenden drei Punkten:

•  Die benutzten Tests sind nicht amtlich validiert, sondern lediglich von miteinander kooperierenden Instituten befürwortet worden.

•  Die Tests werden häufig (Wuhan und Italien) selektiv z.B. bei ohnehin Schwerkranken angewendet und sind dann für die Abschätzung einer Seuchengefahr unbrauchbar.

•  Ohne die in ihrer Aussagekraft und ihrer verfälschenden Anwendung fragwürdigen Tests gäbe es keine Indikation für Notfallmaßnahmen.

Zum ersten Punkt: In der Originalpublikation der Testentwicklung schreiben die Autoren um den Virologen Christian Drosten [7]: “We report here on the establishment and validation of a diagnostic workflow for 2019-nCoV screening and specific confirmation, designed in absence of available virus isolates or original patient specimens. Design and validation were enabled by the close genetic relatedness to the 2003 SARS-CoV, and aided by the use of synthetic nucleic acid technology.”

Der Test wurde also in einem Schnellverfahren ohne originale SARS-CoV-2 Isolate von Patienten, sondern mit Hilfe der synthetischen Biologie auf Basis des alten SARS-CoV entwickelt. In ihrer Studie behaupten die Autoren, der Test habe bei 297 Proben von anderen Viren kein einziges Mal eine positive Reaktion gezeigt [7]. Darunter waren auch 67 Proben anderer menschlicher Coronaviren. Demnach hätte der Test eine Falsch-Positiv-Rate von 0%. Diese Annahme ist allerdings tatsächlich unrealistisch, da es in der klinischen Anwendung diagnostischer Tests immer eine gewisse Falsch-Positiv-Rate gibt. Dass diese nicht bekannt ist, liegt in der Tat an der fehlenden Validierung des Tests, was genau Wodarg‘s Argument ist. Eine chinesische Validierungsstudie zu den in China verwendeten COVID-19 Tests berichtet zum Beispiel von einer mindestens knapp 50-prozentigen Falsch-Positiv-Rate [8]. Rein wissenschaftlich gesehen ist also Skepsis gegenüber dem von Drosten und Kollegen entwickelten Test angebracht, solange bis es weitere Validierungsstudien gibt.

Zum zweiten Punkt: Hier spielt Wodarg auf das Problem der unbekannten Basisrate der CORVID-19 Erkrankung an. Wie ich bereits in einem anderen Artikel erklärt habe [9] puttygen download , ist die Basisrate der Anteil einer Population, welche infiziert ist. Mit anderen Worten ist die Basisrate die Wahrscheinlichkeit, mit der man eine Infektion bei einem zufällig ausgewählten Individuum erwartet ohne einen Test durchgeführt zu haben. Ein positives Testergebnis allein sagt nichts über die Wahrscheinlichkeit aus, auch tatsächlich infiziert zu sein. Um diese nämlich zu berechnen, bedarf es neben den Teststatistiken der Sensitivität und Spezifität (=100 Prozent minus Fasch-Positiv-Rate) auch der Kenntnis der Basisrate, denn nach dem Satz von Bayes gilt:

P(V|T) = P(T|V)*P(V)/P(T)

Hierbei bezeichnet P(V|T) die Wahrscheinlichkeit, mit dem Virus infiziert zu sein (V=Virusinfektion), nachdem ein positives Testergebnis erhalten wurde (T=positiver Test), P(T|V) die Wahrscheinlichkeit, ein positives Testergebnis zu erhalten, wenn man tatsächlich mit dem Virus infiziert ist (=Sensitivität), und P(V) bezeichnet die Basisrate. Das grundsätzliche Problem ist, dass die Basisrate aufgrund der Neuartigkeit von COVID-19 nicht bekannt ist, aber sehr wahrscheinlich bei hospitalisierten Patienten höher ist als in der gesunden Normalbevölkerung. Eine Berechnung der Basisrate aus obiger Formel von Daten, die an schwerkranken Patienten gewonnen wurden, wäre also nicht repräsentativ für die Normalbevölkerung. Abgesehen davon würde die oben bereits erwähnte Unsicherheit der Sensitivität des Tests eine weitere Unsicherheit für die Berechnung der Basisrate darstellen. Allein die positiven Testergebnisse bei Personen mit bereits vorhandenen COVID-19 Symptomen sind also tatsächlich für die Abschätzung der Basisrate in der Bevölkerung unbrauchbar.

Evidenz und Kausalität

Der dritte Punkt Wodarg’s spielt auf die generelle Fragwürdigkeit der Aussage eines positiven Testergebnisses an. Denn selbst wenn wir davon ausgehen, dass nach positiven Test eine Infektion mit dem SARS-CoV-2 Virus vorliegt, ist die entscheidende Frage dann: was ist die Evidenz dafür, dass der/die positive Getestete die CORVID-10 Krankheit entwickelt und seine/ihre Sterbewahrscheinlichkeit ansteigt? In der Wissenschaftsphilosophie lässt sich Evidenz als Maß dafür auffassen, wie stark Daten eine bestimmte Hypothese gegenüber einer anderen Hypothese stützen [10]. Mit anderen Worten: Evidenz misst das Gewicht einer Hypothese gegenüber einer alternativen Hypothese. Was ist also die Evidenz dafür, dass SARS-CoV-2 eine überhöhte Sterblichkeit bei Infizierten hervorruft? Dies ist eine kausale Hypothese der Form „SARS-CoV-2 ist die Ursache dafür, dass damit infizierte Personen mit höherer Wahrscheinlichkeit sterben als durch andere normal vorkommende Viren“. Demgegenüber stellen wir die rein korrelative Hypothese der Form „SARS-CoV-2 Infektionen sind mit einem erhöhten Sterberisiko assoziiert, ohne aber die Ursache zu sein“. Können wir bei Patienten zwischen beiden Hypothesen anhand des SARS-CoV-2 Tests unterscheiden? Nein, denn im Krankenhaus gibt es viele weitere Keime, an denen mit SARS-CoV-2 infizierte Patienten versterben können. In diesem Fall wäre die SARS-CoV-2 Infektion lediglich ein Störfaktor einer anderen kausalen Beziehung, und sowohl mit der Ursache (z.B. einem bestimmten Krankenhauskeim) als auch der Wirkung (überhohes Sterberisiko) assoziiert. Ein positiver Test kann also nicht unterscheiden, ob man durch oder mit SARS-CoV-2 stirbt. Um Evidenz für die kausale Hypothese zu bekommen, müsste man auf alle anderen möglichen Keime testen und diese ausschließen. Das heißt zusammengefasst, allein die positiven Testergebnisse an Patienten, die dann versterben, sind keine Evidenz dafür, dass SARS-CoV-2 ursächlich für deren Tod verantwortlich war.

Neben Wodarg macht auch der berühmte Methodiker und Public Health Forscher John P.A. Ioannidis, der zu den meistzitierten Wissenschaftlern der Welt gehört [11], auf die fehlende Evidenz aufmerksam, die die derzeit laufenden drastischen sozialen und wirtschaftlichen Einschränkungen rechtfertigen würde [12]: „[W]e are making decisions without reliable data…The current coronavirus disease, Covid-19, has been called a once-in-a-century pandemic. But it may also be a once-in-a-century evidence fiasco.” Immer mehr hochkarätige Wissenschaftler schließen sich an. So schreibt der Mediziner und ehemalige Chef der anerkannten Cochrane-Kollaboration Peter C. Gøtzsche am 21. März in seinem Blog [13]: „Logik war eines der ersten Opfer der COVID-19 Krise“ (Übersetzung des Autors).

Die Logik der derzeitigen Panikverbreitung ist leider, dass Menschen wie in Italien in die generell ausgelasteten Krankenhäuser strömen, was zu überfüllten Krankenhäusern und damit höherer Mortalität führt. Eine kausale Kette, an deren Anfang Politiker und Massenmedien als Verantwortliche stehen. Dass Journalisten gleichzeitig die Seriosität bzw. „Wissenschaftlichkeit“ von kritischen Wissenschaftlern wie Wodarg in Frage stellen ist nur der Gipfel eines Berges der Irrationalität der derzeitigen COVID-19 Krise.

Referenzen

1. Richter F, Hoffmann B. Coronavirus: Warum die Aussagen von Wolfgang Wodarg wenig mit Wissenschaft zu tun haben. CORRECTIV – Recherchen für die Gesellschaft. 2020 [Zugriff 21. März 2020]. URL: https://correctiv.org/faktencheck/hintergrund/2020/03/18/coronavirus-warum-die-aussagen-von-wolfgang-wodarg-wenig-mit-wissenschaft-zu-tun-haben

2. Taßler J, Heck J. Alles nur Panikmache? tagesschau.de. 2020 [Zugriff 21. März 2020]. Available from: https://www.tagesschau.de/faktenfinder/corona-wodarg-101.html?utm_source=pocket-newtabhttps://www.tagesschau.de/faktenfinder/corona-wodarg-101.html?utm_source=pocket-newtab

3. Merlot J. Die gefährlichen Falschinformationen des Wolfgang Wodarg. Spiegel. 2020 [Zugriff 21. März 2020]. Available from: https://www.spiegel.de/wissenschaft/medizin/coronavirus-die-gefaehrlichen-falschinformationen-des-wolfgang-wodarg-a-f74bc73b-aac5-469e-a4e4-2ebe7aa6c270

4. Grubaugh ND, Petrone ME, Holmes EC. We shouldn’t worry when a virus mutates during disease outbreaks. Nat Microbiol. 2020;[Epub ahead of print].

5. COVID-19-Pandemie in Deutschland. Wikipedia. 2020 [Zugriff 21. März 2020]. URL: https://de.wikipedia.org/wiki/COVID-19-Pandemie_in_Deutschland#Todesfälle_in_den_Medien

6. Mizumoto K, Kagaya K, Chowell G. Early epidemiological assessment of the transmission potential and virulence of 2019 Novel Coronavirus in Wuhan City: China, 2019-2020. medRxiv. 2020;2020.02.12.20022434. URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.12.20022434v1

7. Corman VM, Landt O, Kaiser M, Molenkamp R, Meijer A, Chu DK, et al. Detection of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) by real-time RT-PCR. Eurosurveillance. 2020;25:1–8.

8. Zhuang G, Shen M, Zeng L, Mi B, Chen F, Liu W, et al. Potential false-positive rate among the “asymptomatic infected individuals” in close contacts of COVID-19 patients. Zhonghua Liu Xing Bing Xue Za Zhi [Chinese Journal of Epidemiology]. 2020;41:485–8.

9. Klement RJ. Die Angst-Kampagne. Rubikon; 2020. URL: https://www.rubikon.news/artikel/die-angst-kampagne

10. Klement RJ, Bandyopadhyay PS. Emergence and Evidence: A Close Look at Bunge’s Philosophy of Medicine. Philosophies. 2019;4:50.

11. Ioannidis JPA, Baas J, Klavans R, Boyack KW. A standardized citation metrics author database annotated for scientific field. PLoS Biol. 2019;17:e3000384.

12. Ioannidis JPA. A fiasco in the making? As the coronavirus pandemic takes hold, we are making decisions without reliable data. 2020 [Zugriff 21. März 2020]. URL: https://www.statnews.com/2020/03/17/a-fiasco-in-the-making-as-the-coronavirus-pandemic-takes-hold-we-are-making-decisions-without-reliable-data/

13. Gøtzsche PC. Corona: an epidemic of mass panic. 2020 [Zugriff 21. März 2020]. URL: https://www.deadlymedicines.dk/category/blog/

von

Die Corona-Angst-Kampagne

(Dieser Artikel ist in leicht veränderter Form auch auf Rubikon erschienen)

Europa ist im Krieg. Im Krieg gegen einen Virus aus der Gattung der Coronaviren, genannt SARS-CoV-2 . Nach Italien und anderen Ländern hat nun auch Deutschland Kindergärten, Schulen, Schwimmbäder, Turnhallen und viele Arbeitsplätze geschlossen und damit einen Ausnahmezustand geschaffen, der seit ich mich erinnern kann in der BRD so noch nicht vorkam. Viele Menschen, die ich treffe, spüren instinktiv, dass diese Maßnahmen überzogen sind, und fühlen sich in ihrer Freiheit eingeschränkt. Ich gehöre auch dazu. Auch wenn ich wahrlich kein Experte zu COVID-19 (der durch SARS-CoV-2 ausgelösten Erkrankung) bin, ist es einfach zu offensichtlich, dass die Medien eine gezielte Hysterie und Angst vor dem Virus verbreiten. Die Berichterstattung ist so einseitig, dass ausschließlich Ärzte-, Politiker- und Journalistenmeinungen zu Wort kommen, die vor der Gefährlichkeit des Virus warnen und die drastischen Einschränkungen des sozialen Lebens als unbedingt notwendig oder sogar noch zu mild erachten. Über alternative Sichtweisen wird nicht berichtet bzw. diese werden wie so oft als „Verschwörungstheorien“ abgestempelt und daher von vornherein nicht als alternative Hypothesen zugelassen. Ich möchte daher nur ein paar eigene Gedanken zur COVID-19 „Pandemie“ äußern, die zum eigenen Weiterdenken anregen sollen.

Die Pandemie

Skepsis gegenüber der von der WHO ausgerufenen Pandemie ist schon aus historischen Gründen angebracht. Wer erinnert sich noch an die Schweinegrippe? Auch damals hat die WHO eine Pandemie ausgerufen, und dies wurde zur Rechtfertigung eines massiven Impfprogramms genutzt, welches viele unnötige, darunter zum Teil schwere neurologische, Nebenwirkungen verursacht hat [1]. Im Nachhinein hat sich alles als ein großer Fake, aber ein gutes Geschäft für die Pharmaindustrie entpuppt. Ähnliche Angstkampagnen gab es 2002/2003 gegen die erste SARS-Corona-Welle (der damalige Erreger hat große Ähnlichkeit mit dem jetzigen SARS-CoV-2 [2]) oder 2005/2006 gegen die Vogelgrippe. Diese stellten sich im Nachhinein als völlig überzogen heraus putty download , z.B. gab es in Deutschland kein einziges Todesopfer [1].

Medizin und Reduktionismus

Was sich gerade ereignet, ist wieder ein Beispiel für den in der Medizin vorherrschenden Reduktionismus. Alle Maßnahmen werden auf die Betrachtung des Virus reduziert ohne den Menschen als Ganzes, quasi als „System“, zu sehen. So entsteht der Eindruck, überall würden tickende Überträger-Zeitbomben herumlaufen, bei deren Kontakt man unwiderruflich infiziert würde. Völlig vergessen wird, dass wir ein Immunsystem haben, das normalerweise in der Lage sein sollte, mit dem Virus fertig zu werden. Ist es wirklich der Gesundheit förderlich, Menschen beim kleinsten Verdacht zu verbieten, ihr Haus zu verlassen und damit wichtigen sozialen Kontakt, Bewegung und Sonnenexposition zu unterbinden? Statt Angst zu schüren, wäre es meiner Meinung nach eine bessere Strategie, die Menschen zu mehr Selbstverantwortung bezüglich ihres eigenen Körpers und ihren Mitmenschen gegenüber zu motivieren – dann könnte man sich die von Politikern vorgegebenen Freiheitseinschränkungen sparen.

Was wäre wenn…

Stellen wir uns vor, man hätte keinen Test entwickelt, der das neue Coronavirus nachweisen kann. Das heißt, die Medien hätten wahrscheinlich nie von einer Epidemie in China berichtet. Wäre an der diesjährigen Winter/ Frühlings-„Grippe-Welle“ etwas auffällig? Wahrscheinlich nicht, wie der Epidemiologe und ehemalige Bundestagsabgeordnete Wolfgang Wodarg auf seiner Homepage herausstreicht (https://www.wodarg.com/). Er bezieht sich dabei auf Zahlen, die jeder auf der Website EuroMOMO (https://www.euromomo.eu/) nachlesen kann.

Der Test und der Satz von Bayes

Es wird gefordert, massiv nach dem neuen Virus zu testen. Was aber sagt ein positiver Test aus? Das hängt von drei Größen ab: Der Sensitivität, Spezifität und der Basisrate an Erkrankten in der Population. Es bleibt meist unerwähnt, dass jeder diagnostische Test nicht mit 100%iger Sicherheit eine Krankheit identifizieren kann. Man spricht von der Sensitivität des Tests und meint damit die Prozentzahl positiver Testergebnisse bei Patienten, die tatsächlich erkrankt sind. Die Spezifität bezeichnet den Prozentsatz der Patienten mit negativem Testresultat, die tatsächlich auch keine Erkrankung haben. Schließlich ist die Basisrate der Prozentsatz der Population, die an der Erkrankung leidet, oder anders ausgedrückt die Wahrscheinlichkeit, dass ein zufällig ausgewähltes Individuum an der Erkrankung leidet. Letztere ist für COVID-19 sehr gering. Die Genauigkeit des COVID-19 Tests ist kaum bekannt, jedoch zeigt eine neue chinesische Arbeit, dass der Test wohl ziemlich ungenau ist. So beträgt die Falsch-Positiv-Rate, das ist die Rate der positiv getesteten Personen, die eigentlich nicht an dem Virus erkrankt sind, über 50%, die Spezifität also weniger als 50% [3]. Nehmen wir nun an, jemand erhält ein positives Testergebnis. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass er/sie NICHT mit dem Virus infiziert ist?

Sei H die Hypothese „Die Person ist infiziert“, ¬H ihre Negation, und T das positive Testergebnis. Dann ist P(¬H) gleich 100% minus der Basisrate, P(T|¬H) die Falsch-Positiv-Rate, und man kann den Satz von Bayes anwenden:

P(¬H|T) = P(T|¬H)*P(¬H)/P(T)

Durch die hohe Falsch-Positiv-Rate und geringe Basisrate ergibt sich eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass ein positiver Test bei einem zufällig ausgewählten Individuum ein falsches Resultat liefert. Lohnt es sich dennoch, sich testen zu lassen? Ja, und zwar finanziell für die Testhersteller.

Der Finanzcrash

Dass unser Finanzsystem in naher Zukunft an die Wand fahren wird, davon war auszugehen [4]. Nun scheint dieser „schwarze Schwan“ zeitgleich mit COVID-19 tatsächlich einzutreten bzw. wird durch alle Einschränkungen massiv beschleunigt. Zufall? Kann es sein, dass man das ohnehin Unvermeidliche nun einem Virus in Schuhe schieben möchte, um damit von den tatsächlich Verantwortlichen abzulenken? Diese Frage, deren spekulativen Charakter ich mir bewusst bin, lasse ich einfach mal so im Raum stehen.

Unser Gesundheitssystem

Man hat Angst davor, die Krankenhäuser würden dem Ansturm der COVID-19-Infizierten nicht standhalten. Doch die zentrale Frage ist: Warum? Warum sind so viele Betten mit chronisch Kranken besetzt? Hat hier nicht unser Gesundheitssystem auf dem Gebiet der Prävention chronischer nicht-übertragbarer Krankheiten versagt, so dass in einer akuten Krise keine Kapazitäten mehr frei sind? Tatsächlich werden in Deutschland nicht einmal 0,5% der Gesamtausgaben der gesetzlichen Krankenversicherung für präventive Maßnahmen ausgegeben [5].

Global versus Regional

Die aktuelle Krise sollte uns vor allem zum Denken geben, ob die Globalisierung der Märkte mit den damit verbundenen Abhängigkeiten eine gute Idee ist. Ich denke ganz klar nein. Die aktuellen Maßnahmen kann man deshalb als Chance sehen, wieder lokal zusammenzuarbeiten, sich auf Wesentliches wie Familie und Gemeinschaft zu besinnen und das eigene Konsum- und Reiseverhalten zu hinterfragen. Da Wort Krise leitet sich aus dem griechischen κρίσις krísis ab, was ursprünglich „Entscheidung“ bedeutet –  so sollte die aktuelle Lage idealerweise eine positive Entscheidung für eine zukünftig bessere regionale Vernetzung, mehr Nachhaltigkeit, Mitmenschlichkeit und Sorge um das eigene Ich herbeiführen.

Referenzen

1. Keil U, Schönhöfer P, Spelsberg A. The invention of the swine-flu pandemic. Eur J Epidemiol. 2011;26:187–90.

2. Hoffmann M, Kleine-Weber H, Schroeder S, Krüger N, Herrler T, Erichsen S, et al. SARS-CoV-2cell entry depends on ACE2 and TMPRSS2 and is blocked by a 1clinically-proven protease inhibitor. Cell. 2020;181:1–10.

3. Zhuang G, Shen M, Zeng L, Mi B, Chen F, Liu W, et al. Potential false-positive rate among the “asymptomatic infected individuals” in close contacts of COVID-19 patients. Zhonghua Liu Xing Bing Xue Za Zhi [Chinese Journal of Epidemiology]. 2020;41:485–8.

4. Jebsen K, Krall M, Häring N, Mayer T, Otte M. Positionen 20: Der große Finanz-Crash – Das Ende der Demokratie [Internet]. 2020 [Zugriff 1. März 2020]. URL: https://kenfm.de/positionen-20/

5. Scholl J, Schneider M. Gesundheitspolitik: Gesundheitsförderung und Prävention weiterdenken. Dtsch Arztebl. 2015;112:1830–4.

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