Ethnische Auswirkungen der COVID19-Pandemie

Es wurde sowohl im Vereinigten Königreich, als auch in den USA beobachtet, dass unter anderem ethnische Minderheiten wie Schwarze, Lateinamerikaner und Muslime dem Coronavirus zum Opfer fallen.

Des weiteren natürlich Männer. Ich glaube man sollte mal diese Fragen in einem Grundkurs Biologie in der 12 Jahrgangsstufe stellen:
Woran könnte das liegen?

Ich lasse das mal offen, und veranstalte heute mal ein kleines Ratespiel. Ein wenig Abwechslung in der Coronazeit ist ja gar nicht mal so schlecht. Die Antwort ist übrigens offensichtlich. Bitte die Kommentarfunktion nutzen.

Schrecklicher Verdacht – Ist es die COVID19 Therapie die tötet?

Dr Cameron Kyle-Sidell, ein New Yorker Arzt einer Intensivstation berichtete, dass viele der COVID19-Patienten ein ungewöhnliches Krankheitsbild aufwiesen. Anders als bei einer Pneumonie üblich, schien die Lunge in Ordnung gewesen zu sein, während die Patienten unter einer geringen Sauerstoffsättigung litten. Die üblichen Behandlungsempfehlungen, die darauf abzielen, dass die Patienten zwangsbeatmet werden, schienen weniger sinnvoll zu sein. Sinnvoller war es anscheinend, frühzeitig auf einen hohen Sauerstoffgehalt bei der Beatmung zu setzen.

Ich bin Chemiker, kein Arzt. Aber mir erscheint die Diagnose auch unlogisch. Funktioniert die Lunge, dann muss es einen anderen Zusammenhang geben. Und das deutet in meinen Augen auf eine Anämie.

Dr. Wolfgang Wodarg (https://www.wodarg.com/) wies in seinem Blog darauf hin, dass Chloroquin und Acetylsalicylsäure (hochdosiert) bei Menschen, mit einem Gendefekt der zu einem Glucose-6-phosphat-Dehydrogenase Mangel führt (Favismus), eine Schädigung der Erythrozyten (rote Blutkörperchen) verursachen kann.

Dr. Wodargs Annahme führt zu dieser Interpretation: Die Therapie mit Chloroquin, möglicherweise hoch dosiert, kann dazu führen, dass es zu einer Schädigung der roten Blutkörperchen kommt, worauf diese immer weniger Sauerstoff aufnehmen können. Im Anschluss beobachtet man dann eine stark sinkende Sauerstoffsättigung, worauf dann eine Beatmung durchgeführt wird. Wie gesagt, ich bin Chemiker und ab jetzt spekulativ: Wenn die Beatmung wegen falscher Diagnose mit zu viel Druck durchgeführt wird, dann scheint es nachvollziehbar, dass dies zu Lungenschäden führt.

Gibt es weitere Hinweise, dass die Annahme von Dr. Wodarg stimmen könnte? Ja die gibt es. Favismus, der erwähnte Gendefekt, tritt vor allem in Malariagebieten auf. Also im Mittelmeeraum, Afrika, im Nahen Osten und Südostasien. Welche Gruppen und Länder erleiden die höchsten Opferzahlen wegen COVID19:
– Spanier
– Italiener
– Franzosen
– Schwarze
– Chinesen
– New York – hier vor allem Schwarze. Einige Stadtteile Manhattans werden übrigens als Little Italy bezeichnet.

Wie ich sagte – ein schrecklicher Verdacht, der leider sehr plausibel ist. Beim Bekämpfen von Krankheiten sollte vielleicht mehr Menschen mit klinischer Erfahrung Vertrauen schenken, als Virologen.

Corona – das Killervirus das kaum tötet? 30-80 mal mehr Dänen mit SARS-CoV-2 infiziert als bisher angenommen

Die Dänische Gesundheitsbehörde teilte mit, dass ein Antikörpertest bei 2.7 % von 1000 Blutkonserven, die zwischen dem 1.4. und 3.4. in der Hauptstadtregion gespendet wurden, einen positives Ergebnis aufwies. Bei einer Testsensitivität von 70 % folgerte man, dass etwa 3,5 % der Blutkonserven positiv sein müssten. Hochgerechnet auf die Hauptstadtregion wurde angenommen, dass 65.000 der Bewohner der Hauptstadtregion bis zum 26.03. mit SARS-CoV-2 Virus infiziert waren. Aus diesem Befund wurde gefolgert, dass 30-80 mal mehr Dänen mit SARS-CoV-2 infiziert infiziert sind, gleichbedeutend mit 150.000 bis 400.000 Infektionen.
Die Mortalitätsrate von COVID19 läge entsprechend dieser Angaben zwischen 0.07 %- 0.19 %. Zum Vergleich: Die monatliche Sterberate eines durchschnittlichen Dänen liegt um 0.08 %, also oberhalb der unteren Grenze für die Mortalität einer SARS-CoV-2 Infektion, also nicht bedeutend niedriger.

(Mortalitätsrate wurde anhand von 285 COVID19-Toten berechnet. Quelle: Worldometer, 13.04.)

Edit: Inhaltliche Präzisierung entsprechend des Berichts der dänischen Gesundheitsbehörde.

https://www.sst.dk/-/media/Udgivelser/2020/Corona/Status-og-strategi/COVID19_Status-6-uge.ashx?la=da&hash=6819E71BFEAAB5ACA55BD6161F38B75F1EB05999

https://www.thelocal.dk/20200408/danish-health-agency-says-400000-could-have-been-infected

COVID19 USA – Fake News in deutschen Medien

Es ist schon erschüttern zu hören, was die Medien über die USA berichten. Ein Land vor dem Abgrund, welches wegen seinem kaputten Gesundheitssystem und einem inkompetenten Präsidenten eine menschliche Katastrophe erleidet.

Dies ist faszinierend, während es dann wohl die gleichen Journalisten sind, die sich auch gerne über die geographische Unkenntnis der US-Amerikaner in Hinsicht Europas mokieren, zeigen eben diese Journalisten eine komplette Unkenntnis der Größe der Vereinigten Staaten von Amerika. Auch der Hang zu absoluten Zahlen, die ein deutscher Qualitätsjournalist nicht schafft in Relation zu setzen, ist beeindruckend.

Die USA haben die meisten COVID19 Toten – bereits über 22000, und Deutschland nur knapp über 3000. Ein Beweis der Unfähigkeit der US Regierung? Dem entgegenzusetzen ist dann noch Lichtenstein. 1 Toter – die Regierung Lichtensteins muss anscheinend die Krise 3000 mal besser handhaben als die Bundesregierung. Dem ist natürlich nicht so – jedem ist klar, dass Lichtenstein deutlich weniger Einwohner hat als Deutschland hat, man die Zahlen in Relation setzen muss. USA haben ca. 320 Mio Einwohner, damit ca. 4 mal so viele wie Deutschland, und schon fällt auf, dass die USA weniger als doppelt so viele Todesopfer pro Kopf hat.

Tabell1. COVID19-Tote pro Millionen Einwohner 13.04.20 Quelle: Worldometer

Wie aus Tabelle 1 ersichtlich ist, hat Deutschland pro Kopf 6 mal mehr COVID19-Tote als Polen, und die USA etwa doppelt so viele wie Deutschland. Vergleicht man dann die USA mit den weiteren einwohnerstarken EU-Staaten, dann sieht die Situation in den USA deutlich vergleichbarer als in Deutschland. Diese haben 2,5-6 mal so viele Todesopfer pro Kopf wie die USA zu beklagen.


Betrachtet man die USA weiter im Detail, dann stellt man fest, dass über die Hälfte der Todesopfer in New York (Bundesstaat) und New Jersey aufgetreten sind. New Jersey ist der Bundesstaat, der in seinem Norden an New York City angrenzt. Um dies deutlicher zu zu machen, der Hudson River trennt den Bundesstaat New Jersey und New York City. Das nordöstliche New Jersey ist wirtschaftlich eng verbunden mit New York City, und somit sind die hohen Zahlen in beiden Bundesstaaten als ein gemeinsames trauriges Ereignis anzusehen. Rechnet man diese Todesfälle heraus, dann liegen die USA und Deutschland bei den Todesopfern pro Millionen Einwohner etwa gleich auf. Somit sind die „Horrorzahlen aus Amerika“ kompletter Unsinn. In New York City findet eine Tragödie statt, nicht in den gesamten USA.

Der weitere Aspekt der Kritik der deutschem Medien richtet sich gegenüber Donald Trump, dem US Präsidenten. Dieser hätte viel zu spät gehandelt, und auch würde er erst seit kurzem auf die Experten hören:
– Am 29.01.2020 stellte Donald Trump die Coronavirus Task Force auf, die unter seiner Führung steht.
– Am 13.03.2020 Erklärte Donald Trump den nationalen Notstand.
Diese Ereignisse Fallen zusammen mit ähnlichen Handlungen der Bundesregierung, und somit müsste die gleiche Kritik die Bundesregierung treffen, was sie in den allerdings selten zu finden ist.

Ein weiterer Vorwurf gegenüber Trump ist es, dass der Shut Down von den Regierungen der einzelnen Bundesstaaten beschlossen wurde, Trump also „wiedermal“ nicht gehandelt hat, weil er die Krise unterschätzt hat. Kleiner Hinweis hier – Angela Merkel hat den Shut Down in Deutschland auch nicht beschlossen . Es waren die Regierungen der einzelnen Bundesländer – hat Merkel deshalb die Coronakrise unterschätzt? Nein in föderalen Bundesrepubliken, wie es nunmal die USA und Deutschland sind, sind viele Dinge subsidiär geregelt, und unterliegen somit nicht den Entscheidungen des Bundes, sondern der Länder. Es verwundert schon, dass einige Journalisten anscheinend keine Ahnung haben, was Föderalismus ist.

Die Aufgabe von Journalisten, die sich selbst gerne als vierte Gewalt bezeichnen, ist es, auf Missstände hinzuweisen. Und wie es nun mal in einem Nationalstaat so ist, sind wir Deutschen vor allem von Misständen in Deutschland betroffen. Damit, besonders in einer Krise, ist es nicht Aufgabe der Medienvertreter eine Schmutzkampange gegen die Regierung eines befreundeten Landes zu führen. Dieses Verhalten ist besonders wegen des traurigen Anlasses absolut widerwärtig, und nur dafür geeignet, um über Misstände in Deutschland hinwegzutäuschen. Das Verhalten einiger Medienvertreter ist nicht nur falsch, sondern absolut selbstzerstörerisch für unser Land und für unsere Demokratie. Die Aufgabe der Medien ist es, unsere Regierung zu überwachen und, wenn notwendig, zu kritisieren.

Corona-Epidemie? Politische Sprengkraft der Heinsbergstudie

Die Studie des Virologen Hendrik Streeck weckte Hoffnung. So sieht es danach aus, dass 15 % der Bewohner von Gangelt sind bereits wegen einer erfolgten SARS-CoV-2 Infektion immun. Und das bei einem Anteil von 2 % SARS-CoV-2 Infizierten unter den Studienteilnehmern. Entsprechend der Ergebnisse empfahl Streek, die Maßnahmen zur SARS-CoV-Epidemie langsam wieder einzustellen.

Studie unter Druck

Streek steht unter Druck, denn grundlegende Voraussetzungen, um eine Rücknahme der Maßnahmen wurden nicht erfüllt: So sind, wie am Anfang postuliert wurde, noch keine 60 % Durchseuchung erreicht, und somit eine Herdenimmunität nicht gewährleistet. Auch sind die verwendeten Antikörpertests nicht ausreichend validiert oder unzuverlässig, wie man von renommierten und hoch angesehenen Virologen vernehmen kann. Auch wird jetzt kritisiert, dass eine PR-Firma, eigenständig und aus reiner Eigenmotivation, die Verbreitung der Studienergebnisse unterstützt hat. Es scheint ein Skandal, wenn sich Menschen zusammenschließen, um die Verbreitung politisch relevanter Inhalte vorranzutreiben.

Kritik fragwürdig

Betrachtet man den Sachverhalt aus der anderen Perspektive, dann erscheint die Kritik absurd.
– Der PCR-Test, der zur Feststellung einer SARS-CoV-Infektion angewendet wird, wurde nicht hinreichend validiert.
– Die notwendigen 60 % Durchseuchung, die für eine Herdenimmunität benötigt werden, sind ein reines Postualt. Es gibt gar keine Informationen, die dies auch nur ansatzweise Stützen würden. Ein klassischer Schuss ins blaue.
– Auch die Kritik, eine PR-Firma würde die Verbreitung der Ergebnisse unterstützen, ist absolut absurd, denn die Meinungsfreiheit ist von Grundgesetz gedeckt, und somit steht es jedem Bürger frei, seine Meinung zu äußern, und auch die Verbreitung von Informationen zu Unterstützen. Das nennt sich Demokratie.

Sprengkraft der Studie

Hierzu reicht eine einfache Überlegung. Sollten 15 % der Studienteilnehmer immun sein, und 2 % infiziert, dann stellt sich die Frage, wann sich die 13 % infiziert haben. Die Erkrankung dauert 2-4 Wochen, uns somit müssen diese Studienteilnehmer irgendwann mal eben diesen Zeitraum infiziert gewesen sein. Hier können wir 2 vereinfachte Szenarien annehmen.
(a) Ein durchgängiger Infiziertenanteil in Gangelt von konstant 2 %.
Dafür müssen 6,5 mal 2 % der Bewohner von Gangelt für zwei Wochen infiziert gewesen sein. Dies ergibt dann 13 Wochen, hätte also irgendwann zur Jahreswende 2019/2020 beginnen müssen.
(b) Ein linerarer Anstieg des Infiziertenanteils in Gangelt
Das führt zu einer Verdoppelung der Zeitspanne, also auf etwa ein halbes Jahr.
Es ist offensichtlich, dass einige Virologen die eine SARS-CoV-2 Epidemie postulierten, nicht besonders erfreut von einem Ergebnis sind, welches am ehesten durch ein Vorliegen einer COVID19-Infektion in Deutschland erklärt werden kann, welches einen Zeitraum von 3-6 Monaten voraussetzen würde.

Ausblick

Die Ergenisse der Heinsbergstudie deuten auf einen sehr langes Vorligen einer SARS-CoV-2 Infektionswelle in Gangelt hin. Sollten sich diese Ergebnisse bestätigen, auf die Bundesrepublik als Ganzes übertragbar sein, und nicht anders erklärt werden können als ein längeres Vorhandensein von SARS-CoV-19 Viren in Deutschland, dann Handelt es sich bei der Corona-Epidemie um eine Zeitungsente epischen Ausmaßes. Es ist offensichtlich, dass Hendrick Streek vorsichtig formuliert.

Nachtrag

Herr Drosten kritisiert, dass die Ergebnisse der Studie präsentiert wurden, bevor sie peer-review Verfahren durchlaufen haben. Das ist absolut absurd! Es handelt sich um eine Studie die das Land NRW finanziert hat, und somit um eine Auftragsstudie. Somit hat als einziges das Land NRW das Recht, die Publikation der Ergebnisse zu regulieren. So lange Ministerpräsident Laschet der Meinung ist, die Publikation der Ergebnisse wäre in Ordnung, so lange ist die Publikation in Ordnung.
Ich habe als Wissenschaftler publiziert. Da gibt es Veröffentlichungen die im peer-review Verfahren sind, andere nicht. In jedem Fall kommt es im Anschluss zu einer wissenschaftlichen Diskussion.
Ich teile die Haltung, dass die Ergebnisse transparent gemacht werden müssen, trotzdem ist die Aussage Drostens maximal irreführend. Meinungsfreiheit ist vor allem in der Wissenschaft ein Kernbestandteil.

Corona-Epidemie? – Ja, aber macht der Shut-Down Sinn – und funktioniert er überhaupt?

In diesem Artikel will ich eine Publikation des Robert Koch Instituts (Hoffmann A, Noll I, Willrich N, Reuss A, Feig M, Schneider MJ, Eckmanns T, Hamouda O, Abu Sin M: Laborbasierte Surveillance SARS-CoV-2. Epid Bull 2020;15:5– 9 | DOI 10.25646/6627; Link: https://www.rki.de/DE/Content/Infekt/EpidBull/Archiv/2020/Ausgaben/15_20.pdf;jsessionid=4AA7C2F0064897316FAEB00F487604A3.internet062?__blob) diskutieren. Dabei soll diskutiert werden werden, ob es zum Zeitpunkt des Shut Downs eine signifikante Steigerung der Infektionsraten vorlag, und ob der Stut Down eine Auswirkung auf die Inflationsraten hatte.

Bevor ich zum eigentlichen Thema kommen möchten ich, unabhängig von der wissenschaftlichen Einschätzung, dazu aufrufen, die Empfehlungen der Bundesregierung und der Landesregierungen konsequent umzusetzen. Ich will nur einen Beitrag dazu leisten, ein besseres Lagebild zu zeichnen und es so der Allgemeinheit und der Politik ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen.

Kurzzusammenfassung:
Die Entwicklung des Anteils von positiven Tests an der Gesamtanzahl (positive + negative Tests) deutet an, dass 2 mal eine Stagnation (Sättigungsfunktion) der Infektionsraten aufgetreten ist. Beobachtet wurden diese etwa am 13.03. (Hauptereignis) und am 23.03. Beachtet man die Inkubationszeit, dann ist von einer Sättigung der Infektionsrate 5-10 Tage vorher auszugehen. Dies deutet an, dass die primäre Sättigung der Infektionsraten zwischen dem 03.03 und 08.03. stattgefunden hat, und somit der anschließende Shut Down nichts mit der Stagnation der Infektionszahlen zu tun hat. Diese fingen also an zu stagnieren, wie die Publikation des Robert Koch Instituts (RKI) andeutet, lange bevor die Landesregierungen Maßnahmen ergriffen haben.
Die zweite Sättigung am 23.03. könnte wegen der räumlichen Ausbreitung des SARS-CoV-2 Virus aufgetreten sein.

RKI-Daten

Zu aller erst muss ich mich beim RKI bedanken. Die hier gezeigten Abbildungen geben einen bisher kaum zugänglichen Überblick über die COVID19-Epidemie, und auch deuten die Daten eine hohe Qualität bei der Probennahme an. Auch wenn keine statistische Probennahme erfolgte, erscheinen die Daten ausreichen gut, um sie weiter auszuwerten.
Des weiteren gibt mein Dank einem Leser, der mich auf eine mögliche Beschreibung entsprechend logistischer Funktionen hingewiesen hat, die hier unbedingt angewandt werden müssen.

Tägliche Infektionszahlen
Heute las ich wieder in einer Zeitung über einen Anstieg der Infektionszahlen. Betrachtet man Abb 1. (links), so sieht man, dass die Anzahl der Tests über die Woche schwankt. Neben der grundsätzlich zu erwartenden Schwankung, sieht man, dass in der Mitte der Woche viel getestet wird, während am Wochenende die Testzahlen regelmäßig ein Minimum erreichen. Damit sind Feststellungen zu Anfang der Woche, Infektionszahlen würden steigen, und Aussagen zum Ende der Woche, diese würden fallen, absolut unsinnig. Dahingehend freue ich mich jetzt schon auf reißerische Titel in den Medien, die Corona-Epidemie wäre nach dem Osterwochenende aufgeflammt. Lassen sie sich nicht verunsichern.

Logistische Funktion

Abb. 2 Logistische Funktion

Die logistische Funktion (oder auch S-Funktion) wird z.B. zur Beschreibung der Entwicklung von Populationen verwendet. Daher ist sie sehr gut geeignet um die Entwicklung der Infektionszahlen zu beschreiben. Anfangs gibt es einen nahezu exponentiellen Bereich, der anschließend in einem linearen und dann in einen Sättigungsbereich übergeht. Gefährlich während einer Epidemie ist offensichtlich der exponentielle Bereich, denn der kann z.B. wegen der massiv steigenden Fallzahlen zu einer Überlastung des Gesundheitssystems führen. Im Sättigungsbereich ist anzunehmen, dass die Anzahl der täglichen Infektionen nahezu konstant bleibt. Da anzunehmen ist, dass ein relativ konstanter Anteil an Infizierten hospitalisiert wird, und nach einer bestimmten Zeit (im Durchschnitt) entlassen wird, lässt sich in diesem Bereich die Hospitalisiertenzahl entsprechend folgender Formel abschätzen:
Hospitalisiertenzahl = Anzahl Infizierte * Hoszitalisiertenanteil * Hospitalisierungszeit (Durchschnitt).

Analyse Infiziertenanteil

Betrachtet man die Entwicklung des Infiziertenanteils, so stellt sich heraus, dass der Verlauf der positiven Tests an der Gesamtanzahl der Tests bis zum 08.03. eine exponentielle Entwicklung aufwies. Dies deutet, eine gleichmäßige Probennahme angenommen, auf ein epidemisches Verhalten hin. Dies deutet klar darauf hin, dass eine COVID19-Epidemie vorliegt. Ab dem 13.03. wurde dann eine erste Sättigung des Infiziertenanteils bei etwa 7,5 % beobachtet. Zieht man in betracht, dass die Inkubationszeit laut RKI 4-7,5 Tage beträgt (https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Steckbrief.html#doc13776792bodyText4), und, dass einige Tage zwischen den Symptomen und der Testung vergehen können, ist anzunehmen, dass die Infektionen 5-10 vorher stattfanden. Damit ist zu vermuten, dass die Infektionszahlen zwischen dem 03.03. und 08.03. ein erstes Plateau erreichten. Somit kam der Shut Down, der effektiv am 13.03. in Kraft trat (Freitag vor Wochenende mit anschließendem Shut Down), etwa eine Woche zu spät um irgendeine Auswirkung zu haben. Da im Anschuss auch kein Einfluss auf den Anteil der positiven Tests beobachtet wurde, scheint die Wirksamkeit dieser Maßnahme hoch zweifelhaft.
Etwa 10 Tage nach dem Shut Down kam es dann zu einem weiteren Anstieg des Anteils positiver Tests (logistische Funktion erreichte am 10.03. ein weitere Plateau bei 10 %). Auffällig ist es, dass dieser an einem Wochenende stattfand. Wie erwähnt ist die Probennahme nicht statistisch, und daher wissenschaftlich nur eingeschränkt verwertbar. Dieser Anstieg fällt mit einer Änderung der Kriterien durch das RKI, nach denen getestet werden soll, zusammen (https://www.kbv.de/html/1150_45117.php).
Einen anderen Erklärungsansatz bietet die dritte Abbildung der RKI-Publikation (Abb. 1 rechts). Die Verbreitung des SARS-CoV-2 Virus scheint nicht nur eine zeitliche Komponente, sondern auch eine räumliche Komponente zu besitzen. Die südlichen und westlichen Bundesländer, die über ca. 60 % der Einwohner Deutschlands verfügen, sind stärker betroffen gewesen, was auf einen früheren Zeitpunkt der Epidemie hindeutet. Der zweite epidemische Anstieg könnte auch darauf hindeuten, dass die restlichen Bundesländer zeitlich verzögert ihren Plateauwert beim Infiziertenanteil erreichten. Dies ist aber hochgradig spekulativ, und könnte nur entsprechend der Rohdaten, die nicht zur Verfügung stehen, geklärt werden.
Zusammenfassend ist festzustellen, dass kein exponentieller Anstieg des Infiziertenanteils seit dem 08.03. mehr beobachtet wird. Beachtet man die Inkubationszeit von 4-7,5 Tagen, dann erscheinen die Maßnahmen die zur Eindämmung der Infektionszahlen getroffen wurden, sowohl als zu spät, als auch vergleichsweise nutzlos.

Ausblick

Die hier besprochene Publikation des RKI zeigt, dass Daten in Deutschland erhoben werden, die zwar nicht höchsten wissenschaftlichen Ansprüchen einer statistischen Probennahme gerecht werden, allerdings eine ausreichend gut Qualität besitzen, dass ein nutzbares Monitoring ermöglicht wird.
Da bereits eine erste Sättigung des Anteils von positiven Tests Mitte März 2020 beobachtet wurde, erscheint es geboten, die Social Distancing Maßnahmen schrittweise zurückzunehmen, besonders, da eine Verschlechterung der Lage relativ zeitnah über ein funktionierendes Monitoring sichtbar würde.
Insgesamt erscheinen die Maßnahmen zum Social Distancing, so wie sie getroffen wurden, sowohl zu spät, als auch wirkungslos.
Entwicklungen bei den Infektionszahlen sind wöchentlich zu betrachten. Daher sind sie auch nur in diesem Rahmen zu diskutieren. Aktuell beobachten wir schon einen Rückgang der Infektionszahlen (vgl. Worldometer). Es ist anzunehmen, dass die Todeszahlen in einem Versatz von ca. 2 Wochen den Infektionszahlen folgen, so dass ein Ende des Shutdowns in den nächsten 2-3 Wochen wahrscheinlich erscheint.

Ich wiederhole den Aufruf, den Anweisungen der Regierung zu folgen und ruhig zu bleiben. Aktuell besteht kein Grund zur Panik, und wenn wir diese vermeiden, dann werden wir auch unbeschadet durch diese Krise kommen.

RKI folgt Kritik

Ich möchte mich erst einmal bei einem Leser für die Zusendung der Informationen bedanken.

Das RKI hat, anscheinend wegen der Hinweise aus der Öffentlichkeit, nun die Vorabversion des Epidemiologischen Bulletins 15/2020 ins Internet gestellt (https://www.rki.de/DE/Content/Infekt/EpidBull/AktuelleAusgaben/aktuelleAusgaben_table.html), in dem der Anteil der positiven Tests im Vergleich zur Gesamtanzahl der Tests ausgewiesen wird. Hier wird nun nach positiven und negativen Tests aufgeschlüsselt. Es ist klar zu erkennen, dass die Anzahl an positiven Tests primär der Gesamtzahl folgt. Zwischen dem 9.3. und dem 25.3. stieg der Anteil von positiven Tests von 5 % auf 10 %. Die Horror-zahlen einer Verdoppelung der Infektionen innerhalb von 3 Tagen ist damit absolut hinfällig. Eher sieht es aus, als würde sich die Anzahl der täglichen Neuinfektionen sich, wenn überhaupt, innerhalb eines Zeitraums von 2 Wochen verdoppeln. Dies ändert natürlich die Grundannahmen komplett, womit die Modellierung entsprechend der neuen Daten angepasst werden muss.

Es ist anzumerken, dass es nach den Schulschließungen zu einer Stabilisierung des Infektionsanteils gekommen ist. Daher ist anzuraten, die aktuellen Maßnahmen bis zum Schulbeginn auszusetzen, um erste Eindrücke dazu zu gewinnen, wie sich eine Verminderung der Maßnahmen zur Einschränkung der SARS-CoV-2 Infektionen auf die Entwicklung auswirkt. Aktuell ist dies ohne Schulbetrieb möglich.

Die Zahlen zeigen, dass die Vorannahmen deutlich zu pessimistisch waren und geben Hoffnung, dass es möglich sein könnte, schrittweise wieder zur Normalsituation zurückzukehren.

COVID19-Epidemic? – Update 04.04.20 Mortality Numbers Useless, Infection rate suffers reporting – Epidemic Doubtful

Deutschsprachige Beiträge nun Abwechselnd mit Englischsprachigen Beiträgen

In this blog I am discussing the development of SARS-CoV-2 infections according to US-data. (Source: covidtracking.com). There I am mainly focusing on the question, if there are consistent signs of an exponential development of the fraction of positive tests compared to the total number of tests.
Further I will discuss, how the mortality rate, discussed in media, develops and in how far it is applicable at all.
Additionally I will discuss the development of the hospitalization numbers in New York relative to the infection numbers, and show an worrying trend.

Before I start with my article, I am recommending everybody strictly following the instruction given by their governments and physicians with regard to the COVID19-crisis.

First I want to start with the question, in how far the number of positive tests relates to the total number of tests:

The left figure shows the cumulative development of the number of positive tests and total number of tests. Both developements appear to be of exponential shape, thus correlating to each other. Around the 25th of March, where the total number of tests starts to show a linear increase, the number of positive tests continues to increase exponetially. This is in agreement with the daily numbers. The daily total number of tests is increasing until the 25th of march. Afterwards it fluctuates around 100000. The number of positive tests continues increasing.
It has to be remarked, that there is a general proplem with the number of negative tests, partially the reporting is delayed, sometimes the numbers are not reported at all. To investigate the assumption, that there is a correlation between the number of positive tests, and the total number of tests, I further analysed the data. For better visualizing the correlation, I plotted the ratio of positive tests versus the total number of tests.

As you see in the figure, there was a slight drop of the ratio beween positive and total tests, while it stayed almost constant between the 11th and 18th of March. Then an increase of the ratio is observed.
New York is always a problematic for the analysis of the US-data. New York started late increasing its testing, but the increased it massively. Actually it is over-represented, contributing 20-30 % of the tests, while having only 6-7 % of the total population of the US. Since the percentage of positive tests is about the double of the national average, the percentage of positive tests is raising in the figure just for this reason. Additionally New York reported a very low number of negative tests in the last days, indicating inconsistent reporting. Therefore I removed the New York data from the national data (right figure).
As you see from the figure, there is, beside two outsiders on the 10th and 16th of March, an almost flat behaviour between the 9th of March and the 25th of March, showing no change of the precentage of positive tests. From the 26th of March, there seems to be an almost exponential increase of the ratio of positive vs total number of tests.

For better visualizing of this penomenon, I displayed the graph on logaritmic scale:

In Fig. 3 I show the ratio between number of positive and the total number of tests on logarithmic scale (left with trend lines, right without, so you can make your own opinion). As you see from the figure, the conclusion drawn before is valid. The flat line between the 8th of March and the 25th of march indicates no exponential behavior. The straigt increase on logarithmic scale after the 26th of March indicates an exponential behavior. As seen from figure 1, the exponential behavior starting from the 26th is caused by the flattening of the development of the total test number, thus, most likely, being a result of inconsistent reporting of negative tests.
In summary, the data analysis indicates, that there is no sinificant change of the ratio between the number of positive and the total number of tests. This gives raise to the assumtion, that the number of people infected with SARS-CoV-2 stays almost constant.

Development of the Mortality Rate

How deadly is the virus. Actually it is the general procedure, to estimate the mortality number from the ratio between deaths and positive tests. This is, following the conclusion made in the chapter in before, absolutely useless. The real number of people infested by SARS-CoV-2 is most likely orders of magnitude higher than the official estimates. Further, the real mortality can be only determined, when the infected finally recover from the disease. Therefore in general, the numbers will be inflated due to the far too low number of infections presumed, and can drop due to increasing test numbers or increase due to progressing time.

Fig 4

The mortality rate in the USA dropped from about 2,5 % to 1 %, and rose afterwards again to more than 2 %. However, as discussed above, these numbers are completely useless.

Hospitalization

The data presented until now indicated, that the actually observed developments regarding the COVID19-disease are mainly caused by increasing test numbers. The hospitalization is different. If we compare the hospitalization numbers (cumulative) from New York with the positive test numbers, then we see a problematic behavior:

The relative number of hospitalization escalated the 26. of March and continued raising. Actually we see almost a doubling of the relative number. Therefore it is urgently recommended to reevaluate the guidelines for hospitalization, to avoid an overcrowding of the hospitals.

Summary

  • A detailed analysis of the ratio between positive tests and the total test number indicates, that the fraction of people infected with SARS-CoV-2 is most likely staying constant or hardly changing since the 9th of March within the US. To evaluate this finding, a statistical study to evaluate the spreading of the SARS-CoV-Virus is highly recommended.
  • The hospitalization numbers are increasing faster than the number of positive tested individuals. Therefore it is highly recommended, to evaluate the guidelines for hospitalization, to avois an overcrowding.

Corona-Epidemie? – Update 03.04.20 Sterberate wertlos, Infektionsrate zunehmend unzuverlässig, Hospitalisierung in New York steigt stärker als Zahl der Infizierten – Pandemie weiterhin zweifelhaft

In dieser Reihe betrachte ich die Entwicklung der Coronainfektionen anhand der Datenlage aus den USA (Quelle: covidtracking.com). Dabei soll geprüft werden, ob man Anzeichen einer exponentiellen Entwicklung sieht (wie von der Bundesregierung angenommen) oder ob die Annahme von Herrn Dr. Wodarg stimmt, der annimmt, dass „die Anzahl der Coronainfizierten nur wegen der Anzahl der Tests zunimmt“.
Des weiteren soll betrachtet werden, wie sich die Sterberate bei zunehmender Anzahl von bestätigten Infizierten entwickelt, inwieweit also die Sterberate in der USA in Folge einer hohen Dunkelziffer an Infizierten überhöht ist. Die vollständige Diskussion finden sie in meinem letzten Artikel: (ttps://coronadaten.wordpress.com/2020/03/20/corona-epidemie-daten-keine-fakten/

Am 25.03. schrieb ich einen Artikel zur Situation in den Bundesstaaten New York und Washington. Dieser war wichtig für die Einschätzung der statistischen Zuverlässigkeit der Daten. Für Leser die an einem Verständnis der statistischen Zuverlässigkeit interessiert sind, kann ich diesen empfehlen.


Bevor ich zum eigentlichen Thema kommen möchten ich, unabhängig von der wissenschaftlichen Einschätzung, dazu aufrufen, die Empfehlungen der Bundesregierung und der Landesregierungen konsequent umzusetzen. Ich will nur einen Beitrag dazu leisten, ein besseres Lagebild zu zeichnen und es so der Allgemeinheit und der Politik ermöglichen, bessere Entscheidungen zu treffen.

Nun zur Kernthese von Herr Dr. Wodarg:
„Die Anzahl der Coronainfizierten steigt nur wegen der erhöhten Anzahl an Tests.“

In den Abbildungen (oben) ist die Gesamtanzahl (kumulativ und täglich) der durchgeführten Tests (orange) und die Anzahl der positiven Tests (blau) aufgeführt. Wie man sieht steigt die Gesamtazahl der täglichen Tests bis zum 26.03. deutlich. Ab dem 26.03. schwankt die tägliche Gesamtanzahl der Test um 100000. Bis zum 26.03. sieht man eine deutliche Korrelation zwischen der Anzahl der positiven Tests (Infiziertenzahl) und Testzahlen. Ich hatte mehrfach berichtet, dass es zu Verzögerungen bei der Berichterstattung der negativen Tests kommt, oder, dass sie gar nicht berichtet werden. Da ich es für äußerst zweifelhaft halte, dass man sich in der aktuell eskalierenden Lage in New York entschlossen hat, die Testkapazitäten nicht weiter zu steigern, gehe ich davon aus, dass die Berichterstattung zunehmend unzuverlässig wird. Die Tests dienen diagnostischen Zwecken, es geht um das retten von Menschenleben und an der Stelle wird das berichten von negativen Tests nicht so wichtig.

Während meiner gesamten Betrachtung der Statistik war New York immer problematisch gewesen. Von der Anzahl an Tests war New York zum Ende hin immer überrepräsentiert, die Zahlen der Infizierten immer sehr hoch (mehr als das doppelte des nationalen Durchschnitts) und auch immer sehr schwankend gewesen. Daher habe ich mich dieses mal entschieden, beim Infiziertenanteil (Anzahl positive Tests pro Gesamtanzahl an Tests) mit und ohne New York zu betrachten. Sowohl bei der täglichen Auftragung, als auch bei der aufzutragen. Die blauen Kurven zeigen die Entwicklung des Anteils der positiven Tests (Infiziertenanteil) der täglichen Werte, die orangenen Kurven die 3-tägigen Mittelwerte. Es fällt auf, dass sowohl die täglichen Werte, als auch 3-tägigen Mittelwerte nach Bereinigung der Werte aus New York ein deutlich klareres Bild zeichnen. Wenn man die Ausreißer am 10.3. (nach oben) und dem 16.03. (nach unten) außen vor lässt, dann erscheinen der Infiziertenanteil zwischen dem 9.03. und dem 25.03. nahezu konstant. Erst ab dem 26.03. ist ein Anstieg zu beobachten, der nahezu exponentiell ist.
Um nun zu klären, ob meine Annahme von zwei unterschiedlichen Verhalten der Kurve richtig ist, habe ich die Werte der USA ohne NY logarithmisch aufgetragen.

In Abb. 3 ist dies in einer logarithmische Auftragung dargestellt (links mit Orientierungslinien, rechts ohne). Wie man sieht, war in den USA (ohne NY) der Anteil der positiven Tests nahezu konstant, während ab dem 25.03. ein linearer Anstieg beobachtet wird, der auf eine exponentielle Entwicklung hindeutet. Das Ergebnis bestätigt die Vermutung, dass hier 2 verschiedene funktionelle Abhängigkeiten vorliegen, und damit 2 von einander unabhängige Sachverhalte. Die Annahme, die ich bei der Diskussion von Abb. 1 geäußert habe, dass die Zuverlässigkeit bei der Berichterstattung seit dem 25.03. kaum mehr gegeben ist, wird bestätigt. Das zwischen dem 9.03. und dem 25.03. beobachtete nahezu konstante Verhalten beim Anteil der positiven Tests steht im krassen Widerspruch der Annahme einer Epidemie.

Allerdings ist das was ich hier vorgeführt habe fortgeschrittene Datenanalyse, und wissenschaftlich nicht verwertbar. Die Notwendigkeit einer statistischen Feldstudie wird immer deutlicher, um zu klären, ob überhaupt eine Epidemie vorliegt.

Entwicklung der Sterberate

Wie tödlich ist das Virus. Aktuell versucht man dies durch das Verhältnis von Toten zu Infizierten abzuschätzen. Dies ist natürlich in vielerlei Hinsicht unzureichend. Weder weiß man, wie viele der Infizierten noch sterben werden, noch weiß man, wie viele Menschen infiziert sind. Die Dunkelziffer hier dürfte in Folge der absolut unzureichend Anzahl an Tests und der nicht statistischen Probennahme extrem hoch sein. Sie könnte mehrere Größenordnungen betragen. Besonders der Vergleich verschiedener Bundesstaaten ergibt massive Zweifel an der Sinnhaftigkeit dieser Zahlen. Trotzdem möchte ich diesen zur Vollständigkeit anführen.

Abb 4

Sie Sterberate in den USA sank von ca. 2,5 % auf 1 % und steigt jetzt wieder Richtung 2,5 %. Wegen der absoluten Unkenntnis der Infiziertenzahlen sind die absoluten Zahlen wenig aussagekräftig.

Hospitalisierung

Währen die bisherigen Zahlen darauf hindeuten, dass die bisherigen Steigerungen der Infizierten- und Todeszahlen vor allem auf die Steigerung der Testzahlen zurückzuführen sind, und sich somit der realen Zahl annähern, zeigt die nächste Beobachtung einen problematischen Trend:

Die Anteil an hospitalisierten COVID19- Erkrankten in NY stieg am 25.3. sprunghaft an. Von vormals ca. 12 % stieg der Wert innerhalb eines Tages auf ca. 18 % an. Seit dem stiegt dieser Wert stetig und liegt aktuell um 22,5 %. So ein Anstieg macht keinen Sinn, da ja bei der Anzahl der Infizierten Genesene und Tote herausgenommen werden müssten. (Edit: Zuvor war die Hospitalisierungsrate pro Tests gezeigt aber falsch ausgewiesen worden – nun korrigiert.
Edit II: Hospitalisierung war kumulativ, nicht aktuell. Dies wurde heute aktualisiert. Mit einem Datenpunkt keine Analyse möglich. Daher entfernt (auch in der Zusammenfassung).

Zusammenfassung

  • Eine genauere Analyse des Anteils der mit SARS-CoV-Infizierten ergab, dass wahrscheinlich der Anteil in den USA nahezu konstant ist. Allerdings scheinen die Daten seit dem 25.03. in Folge unzureichender Berichterstattung über die Anzahl negativer Tests zunehmend unbrauchbar zu sein. Dies lässt die Forderung nach einer statistischen Feldstudie lauter werden.
  • Aktuell wird in New York zunehmender Hospitalisierungsanteil der Infizierten beobachtet. Da in New York eine direkte Korrelation der Todeszahlen mit der Hospitalisierung vorliegt, ist diese Entwicklung zu hinterfragen. Dies ist extrem gefährlich.
  • Vor allem zeigt diese Analyse, dass das Vorgehen beim Testen primär diagnostischen Zwecken dient, und daher wissenschaftlich nur bedingt nutzbar ist. Es ist weder möglich eine signifikant erhöhte Letalität des Virus, noch ein pandemischen Verlauf nachzuweisen. Aus wissenschaftlichen Gründen ist es in meinen Augen zwingend erforderlich eine statistische Studie zu erstellen, um die wirkliche Gefährlichkeit der Situation zu prüfen. Politik und Ärzteschaft befinden sich bei der Coronakrise – nicht Pandemie da nicht nachgewiesen – im kompletten Blindflug. Dies kann und wird Menschenleben kosten.

Ich wiederhole den Aufruf, den Anweisungen der Regierung zu folgen und ruhig zu bleiben. Aktuell besteht kein Grund zur Panik, und wenn wir diese vermeiden, dann werden wir auch unbeschadet durch diese Krise kommen.

Ich plane die Zahlen regelmäßig zu aktualisieren, um maximale Transparenz in Hinsicht der Situation zu ermöglichen. Wenn sie weiterhin über die Entwicklung informiert werden möchten, dann liken und abbonieren diesen Blog oder meine Facebookseite „Coronadaten“.

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