Wie wäre es, ersteinmal selber mit vorhandenen Mitteln, so gut, es geht wissenschaftlich zu arbeiten und verlässliche Quellen jenseits der üblichen Medien zu suchen und zu verarbeiten? Im Informationszeitalter haben wir schon beachtliche Möglichkeiten, die es vor dem Internet nicht gab. Und das ist auch die Idee hinter dem thread: möglichst gute Quellen und sachliche Argumente und Interpretationen, denn das Thema “Covid” ist vielfach emotional stark aufgeladen und politisch polarisierend und damit von Wissenschaftlichkeit leider entfernt.
Solch ein Urteil glaube ich gerne jemandem, der beides schoneinmal hatte. Andernfalls nur noch behandelnden Ärzten bzw. in dem Fachgebiet relevanten Wissenschaftlern. Aber meine Frage steht immer noch unbeantwortet im Raum.
Während einer durchschnittlichen Grippesaison sterben in Deutschland rund 20.000 Menschen pro Woche. Das sind in den ersten 13 Wochen des Jahres 260.000 Tote. Natürlich sterben nicht alle an der Grippe, aber viele vielleicht mit? In schweren Grippewellen können durchaus auch schonmal 5000 Menschen in einer Woche daran sterben (siehe Tabelle). Influenza geht für gewöhnlich nicht in die Todesursachenstatistik ein, sondern die Grunderkrankung, weshalb sich das RKI mit den Sterbestatistiken aushilft und eine eventuelle Exzessmortalität (Übersterblichkeit) zur Schätzung der Grippetoten verwendet. Damit lässt sich auch der Schweregrad einer Grippewelle schätzen.
In der Todesursachenstatistik wird das vom Arzt eingetragene Grundleiden, aber nicht die „unmittelbare Todesursache“ oder die „mit zum Tode führende Krankheit“ gezählt. Deshalb können durch Influenza mitverursachte Todesfälle nicht aufgrund der Todesursachenstatistik gezählt werden. Bei der Ermittlung der influenzabedingten Sterblichkeit wird ein Ansatz der Berechnung der Übersterblichkeit in den Wochen oder Monaten mit Influenzazirkulation verwendet. Durch die Differenz der tatsächlichen zur erwarteten Sterblichkeit werden dann die influenzabedingten Todesfälle berechnet.[73] Wenn eine Grippewelle auftritt, dann geht die Zahl der tatsächlich auftretenden Todesfälle über das zu Erwartende hinaus. Auf diese Weise wurden in Deutschland zum Beispiel für die Wintersaison 1995/96 etwa 30.000 zusätzliche Todesfälle und für die Wintersaison 2012/2013 die Zahl von 29.000 Fällen ermittelt.[74]
939.500 Menschen sind (vgl. destatis) im Jahr 2019 gestorben. Das waren knapp 18.000 pro Woche. Eine tödliche Pandemie, wie Covid 19, fällt in der Sterbestatistik auf. Das statistische Bundesamt hat die Zahlen und ein Covid 19-Dossier:
Die gestrichelte Linie zeigt die Durchschnittswerte von 2016-2019, die jeweils mit den Jahren 2018 und 2020 verglichen werden. 2018 gab es von Kalenderwoche 7-16, also insgesamt 10 Wochen Übersterblichkeit während der Grippesaison. Der Höhepunkt war in KW 10 mit 26.777 Toten.
In der 12. Kalenderwoche (16. bis 22. März) starben nach Angaben des Robert Koch-Instituts (RKI) 161 Personen, die zuvor laborbestätigt an COVID-19 erkrankt waren. Die gesamten Sterbefallzahlen lagen in dieser Woche noch im Durchschnitt der vier Vorjahre. Von der 13. bis zur 18. Kalenderwoche (23. März bis 3. Mai) hatten sich dagegen erhöhte Sterbefallzahlen gezeigt.
Das waren rund 6 Wochen Übersterblichkeit mit dem Höhepunkt in KW 14 mit 20.461 Toten. Hier die Über-(+) bzw. Untersterblichkeit(-) in genauen Zahlen:
Vergleicht man beide Jahre über die gesamte, dargestellte (KW7-18) Zeitspanne, (+24.609- 486) sind 2018 mehr als sonst (Durchschnitt 2016-2019) gestorben: 24.123 Menschen und 2020 (+8055 -7808) 247 Menschen. In Kalenderwoche 19 ist in beiden Jahren die Übersterblichkeit beendet. Nimmt man diese Woche noch für 2020 hinzu, sind wir insgesamt schon wieder bei einer Untersterblichkeit (-53).
Vergleicht man nur die Wochen der Übersterblichkeit beider Jahre, dann starben 2018 je Woche 2460 mehr Menschen, als sonst; und in diesem Jahr 1338 (6 Wochen) bzw. 1150 (7 Wochen) Menschen mehr pro Woche, als sonst. Wie bewertet das statistische Bundesamt die Zahlen?
7.August 2020 - Die Infektionen mit dem neuartigen Coronavirus stellen weltweit die Gesundheitssysteme vor große Herausforderungen. Die Zahl der Todesfälle in diesem Zusammenhang variiert von Land zu Land. Wie groß sind die direkten und indirekten Auswirkungen der Pandemie auf die Gesamtzahlen der Sterbefälle in Deutschland? Zur Beantwortung dieser Frage stellt das Statistische Bundesamt vorläufige Auszählungen von Sterbefallmeldungen der Standesämter tagesgenau als Sonderauswertung zur Verfügung, bevor die regulären Ergebnisse der amtlichen Sterbefallstatistik vorliegen. Aktuell ist eine solche Auszählung bis zum 12. Juli 2020 darstellbar.
Bei der Betrachtung des Jahresverlaufes in der Sterbefallstatistik sind die typischen Schwankungen während der Grippezeit von ungefähr Mitte Dezember bis Mitte April zu beachten. Dies wird beim Blick auf die Zahlen aus den Vorjahren deutlich: Im März 2019 starben beispielsweise etwa 86 500 Menschen. Im März 2018, also in einem Jahr, als die Grippewelle besonders heftig ausfiel, waren es 107 100. Auch ohne Corona-Pandemie können die Sterbefallzahlen demnach in der typischen Grippezeit stark schwanken. Von diesen Schwankungen sind insbesondere die Sterbefallzahlen in der Altersgruppe ab 65 Jahren betroffen.
Die Auswirkungen der Grippewelle im Jahr 2020 waren den vorläufigen Sterbefallzahlen zufolge im Vergleich zu den Vorjahren sehr gering ausgeprägt. Im Januar 2020 starben nach der vorläufigen Auszählung etwa 85 300 Menschen. Im Februar 2020 waren es knapp 79 900 Personen. Auch im März 2020 mit insgesamt etwa 87 300 Sterbefällen ist bei einer monatsweisen Betrachtung kein auffälliger Anstieg der Sterbefallzahlen im Vergleich zu den Vorjahren erkennbar. Im April lag die Zahl der Gestorbenen allerdings mit derzeit etwa 83 600 gemeldeten Fällen deutlich über dem Durchschnitt der Vorjahre (+10 %). Die Zahlen im Mai mit 75 400 und Juni mit 71 400 Gestorbenen liegen im Bereich der Durchschnitte der Vorjahre.
Betrachtet man die Entwicklung nach Kalenderwochen, so zeigen sich von der 13. bis zur 18. Kalenderwoche (23. März bis 3. Mai) durchgehend und deutlich erhöhte Sterbefallzahlen im Vergleich zum Durchschnitt der Jahre 2016 bis 2019. In der 15. Kalenderwoche (6. bis 12. April) war die Abweichung mit 14 % über dem vierjährigen Durchschnitt am größten. Auch die Zahl der COVID-19-Todesfälle, die beim Robert Koch-Institut (RKI) gemeldet werden, erreichte in dieser Woche ihren Höchststand. Ab der 19. Kalenderwoche (4. bis 10. Mai) lagen die Sterbefallzahlen nach der vorläufigen Auszählung bis einschließlich der aktuellen Daten für die 28. Kalenderwoche (6. bis 12. Juli) wieder im Bereich des Durchschnitts der Vorjahre oder schwankten darum. Die Zahl der Sterbefälle wird sich durch Nachmeldungen noch leicht erhöhen, sodass der Durchschnitt auch dann, wenn er aktuell etwas unterschritten wird, noch erreicht oder überschritten werden kann.
Hätte China die Pandemie verheimlicht, wäre uns bis KW13, ( ab 23. März) eine signifikante Untersterblichkeit im Jahr 2020 aufgefallen und die hätte niemanden alarmiert. Diese Beobachtungen passen zu den Daten der Arbeitsgemeinschaft Influenza (siehe 1. Post) und des GrippeWeb, dass wir in diesem Jahr keine besonders schwere Grippewelle hatten. Die Grippewelle 2020 endete laut AGI mit der 12 Kalenderwoche. Bei der reinen Betrachtung der Daten hätten man die Übersterblichkeit ab KW13 (-KW18) nicht mehr mit der Grippewelle erklären können und hätte andere Ursachen für die untypisch späte, erhöhte Übersterblichkeit suchen müssen.
Euromomo sammelt und vergleicht die Exzess-Mortalität verschiedener europäischer Länder. Hier ist Deutschland nicht allein. Auch anderen Ländern wäre die Pandemie nicht aufgefallen, wenn China sie verheimlicht hätte. Ein Vergleich bis 2015 lässt in folgenden Ländern keine Übersterblichkeit erkennen: Österreich, Dänemark, Estland, Finnland, Griechenland, Luxemburg, Malta, Norwegen, Portugal und Deutschland.
Hingegen hätten andere Länder wegen einer signifikanten Übersterblichkeit aufmerksam werden können: Belgien, Frankreich, Italien, Niederlande, Spanien, England und Schottland.
In dem Video sagt er : “In allen Staaten, die die Lockdownmaßnahmen vornahmen, sank die Reproduktionszahl in den Folgewochen rapide ab” ( ca. min 4:00) dies ist zumindest für Deutschland falsch:
Laut british medical journal sind 80% der Fälle symptomlos.
Mitte Februar wurde eine chinesische Studie veröffentlicht, in der 44.672 bestätigte COVID-19-Fälle untersucht wurden. 81 % der Patienten hatten milde Formen von COVID-19. In etwa 14 % der Fälle verursachte das Virus schwere Krankheitsverläufe mit Lungenentzündung und Dyspnoe. Etwa fünf Prozent der Patienten erlebten Atemstillstand, einen septischen Schock oder Multiorganversagen. In etwa zwei Prozent der Fälle verlief die Krankheit tödlich.[24] Der Studie zufolge erhöht sich das Risiko zu sterben mit dem Alter. Der WHO zufolge gibt es relativ wenige Fälle von erkrankten Kindern.[25] Bei einem leichten Krankheitsverlauf (dem häufigsten Fall) klingen die Krankheitszeichen, sofern überhaupt welche bestehen, laut WHO in der Regel innerhalb von zwei Wochen ab.[26] Bei Menschen mit einem schweren Krankheitsverlauf dauert es zwischen drei und sechs Wochen, bis sie sich von der Krankheit erholen.[26]
China CDC:
In light of this rapid spread, it is fortunate that COVID-19 has been mild for 81% of patients and has a very low overall case fatality rate of 2.3%. Among the 1,023 deaths, a majority have been ≥60 years of age and/or have had pre-existing, comorbid conditions such as hypertension, cardiovascular disease, and diabetes. Moreover, the case fatality rate is unsurprisingly highest among critical cases at 49%, and no deaths have occurred among those with mild or even severe symptoms.
Von den kritischen Fällen starben 49%. Sie waren allesamt mindestens 60 Jahre alt und/oder hatten Vorerkrankungen wie Bluthochdruck, eine Herzerkrankung oder Diabetes. In einer Torte sieht das in etwa so aus:
1 Woche Citizen Science : Ich möchte überprüfen, ob wir tatsächlich ein Wildbienensterben haben und beobachte am 1. Tag meiner Studie einen blühenden Lavendel in einem Garten für eine Minute. Ich beobachte 1 Wildbiene. Am 2. Tag nehme ich mir 2 Minuten Zeit und beobachte 2 Wildbienen. Am 3. Tag bleibe ich 4 Minuten und beobachte 4 Wildbienen, am 4. Tag bleibe ich 8 Minuten und beobachte 8 Wildbienen. Am 5. Tag 16 Minuten und 16 Bienen, am 6. Tag 32 Minuten und 32 Bienen und am 7. Tag bleibe ich 64 Minuten und zähle 64 Bienen. Ich gehe an den Rechner, tippe meine Daten in eine Tabelle und bekomme folgende Grafik:
Beachtliches, exponentielles Wachstum! In einer Woche von einer Biene auf 64!
Dann fällt mir ein, dass ich in diesem Jahr viele Statistiken gesehen habe mit dem Zusatz “kumuliert”. So könnte ich das doch auch machen. Ich passe meine Grafik an:
Jetzt habe ich ein Wachstum von einer Biene auf 127 Bienen in einer Woche! Das sieht eher nach einer beginnenden Bienenplage, statt nach Bienensterben aus. In Wirklichkeit habe ich jedoch kein exponentielles Wachstum, sondern konstant 1 Biene pro Minute. Also überhaupt kein Wachstum. Wenn mir eine wichtige Bezugsgröße fehlt, wird meine Statistik murks.
Wir hatten bisher kein exponentielles Wachstum der Infizierten. Es wurde fleißig deutschlandweit getestet mit tendenziell wachsenden Testkapazitäten und dann einfach alle Fälle gezählt und aufaddiert. Setzt man die positiv Getesteten in Beziehung zur Anzahl der Tests, ergibt das folgendes Bild: (ACHTUNG: Ich habe die Plätze von KW12, KW14, KW23, KW25, KW27 und KW32 genutzt, um markante Anteile der Positiven-Kurve in % darzustellen, weil die Grafik es nicht ermöglicht, diese abzulesen. Für mehr präzise Werte bitte die unter der Grafik verlinkten Tabellen aus Wikipedia oder direkt vom RKI benutzen)
(die entsprechenden Zahlen findet man in Wikipedia oder beim RKI S.13)
Die nicht repräsentative Stichprobe von Deutschland brachte es auf 9% positive SARS-CoV-2 Testergebnisse in der 14.KW. Das heisst 91% waren in der schlimmsten Woche negative Testergebnisse.
Wer nach der schlimmsten Test-Woche (KW14), auf sein Ergebnis gewartet haben mag mit der bangen Frage: “Werde ich bald schwer krank oder muss ich gar sterben?” Der hätte sich eine recht zuverlässige Antwort geben können, indem er die Studie von China CDC und die Info von oben kombiniert: er hat eine Chance von 91% negativ zu sein. Sollte er wider Erwarten doch positiv sein, hat er nun die Chance von 81% gar keine oder nur milde Symptome zu bekommen. Wird er jedoch wider Erwarten schwer krank, hat er immer noch eine Chance von 88%, zu genesen und eine Chance von 74%, nicht kritisch krank zu werden. Sollte er dennoch kritisch krank werden, hat er dann nur noch eine Chance von 51%, zu überleben.
Aber das sind bloß die alten Daten aus der schlimmsten Zeit der Pandemie und mit sehr begrenzter Studienlage. Eine Fallsterblichkeit von z.B. 0,37% (Streek et al ) oder weniger (0,1-0,3 aus internationalen Studien) und positiv- Anteil von höchstens 1% wäre in einer Torte nicht mehr erkennbar.
Im nächsten Beitrag werde ich näher auf die Fallsterblichkeit eingehen und versuchen darzulegen, warum sie variiert.
Die “case fatality rate”, kurz CFR, oder auch Fallsterblichkeit bzw. Letalität hat eine begrenzte Aussagekraft. Sie stellt lediglich dar, wie viele Menschen von jenen Fällen, die man beobachtet hat, verstarben. Beispiel:
Beobachtet man die oben genannten “kritischen Fälle” hat man eine CFR von 49%. Beobachtet man alle, die krank sind, hat man nur noch eine CFR von etwa 12%. Nimmt man auch noch die symptomlosen, bzw. milde Erkrankten hinzu, kommt man auf die oben genannte CFR von 2,3%. Entsprechend kann je nach Gruppe, in denen Infizierte in Relation zu den Toten betrachtet werden, die CFR unterschiedlich ausfallen: In einem Altenheim wird sie wesentlicher höher sein, als an einer Schule. Aktuell wurde eine CFR für das Vereinigte Königreich von 14,82 % ermittelt, für Deutschland 4,17 % und für Indien 1,96%. (Stand 16.8. Statista passt das permanent an)
Die Ärztezeitung schrieb am 28.2.:
Das Coronavirus sei tödlicher als die Grippe: So waren am Vortag Angaben aus dem Robert Koch-Institut interpretiert worden. Schaade wies darauf hin, dass dies nur auf Basis der tatsächlich identifizierten Fälle gelte. Man müsse allerdings von einer hohen „Untererfassung“ ausgehen. Damit sinke die Todesrate.
Vergleichbar mit starker Grippewelle
Es werde geschätzt, dass alleine in China möglicherweise nur fünf Prozent der tatsächlich Infizierten erfasst seien. Von diesen wiederum seien zwei bis drei Prozent gestorben. Gehe man von einer Untererfassung von zehn Prozent aus, sinke die Sterblichkeit auf einen Wert von 0,2 bis 0,3 Prozent der Erkrankten. Das sei vergleichbar mit einer starken oder sehr starken Grippewelle.
Mit Zahlen zwischen 14,82% und 1,96% kann man keine zuverlässige Aussage über die Gefährlichkeit der Krankheit treffen. Ein Land kann nämlich gezielt seine CFR verringern, indem es mehr Tests durchführt.
Verstorbene Patienten werden nahezu ausnahmslos gezählt, zumal Covid 19 Tests auch noch posthum durchgeführt werden. Viele Patienten jedoch, die beispielsweise zu den 81% mit leichten oder gar keinen Symptomen gehören, gingen und gehen nicht notwendiger Weise zum Arzt und lassen sich testen. Vielleicht bleiben auch sogar einige der schweren Fälle, die mit Fieber im Bett liegen unentdeckt. Die Dunkelziffer an Infizierten ist also ungleich höher, als die Dunkelziffer an Verstorbenen. Würde man die genaue Anzahl der Infizierten kennen, hätte man die niedrigst mögliche CFR. Mit steigender Anzahl an durchgeführten Tests nähert man diese Unbekannte immer mehr an, also schrumpft die CFR, je mehr Tests man durchführt.
Eine wissenschaftlich fundierte Aussage darüber, wie tödlich Covid 19 tatsächlich ist, kann man nicht machen, indem man einfach zählt, wie viele positive man gefunden hat und wie viele verstorben sind. Man müsste entweder alle Infizierten erfassen (was jetzt schon nicht mehr möglich wäre, da viele unentdeckte bereits genesen sind) , oder eine repräsentative Studie durchführen, die zuverlässige Hochrechnungen erlaubt. Die CFR wäre dann aussagekräftig.
Aber wenn man dann mit einer repräsentativen Studie das Problem der Dunkelziffer der Infizierten gelöst hätte, bleibt dennoch das Problem der Zählweise der Toten. Es werden alle als Covid 19 Verstorbene gezählt, die ein positives Testergebnis hatten, ganz gleich, ob sie an einem Herzinfarkt oder an einem Schlaganfall verstarben. Mit dieser Zählweise findet man natürlich nicht heraus, wie tödlich Covid 19 wirklich ist, man treibt aber zuverlässig die CFR in die Höhe.
Auf diese Weise kann man noch nicht einmal mit der Mortalitätsrate viel anfangen, die lediglich darstellt, wie viele Menschen von 100.000 Einwohnern an der Krankheit verstorben sind, ganz gleich, wie viele infiziert waren.
Die Arbeitsgemeinschaft Influenza ermittelt die CFR einer Grippewelle mittels der Übersterblichkeit, sobald die Sterbefallstatistik für ein Jahr vorliegt. Doch wie bereits zuvor erwähnt, gibt es während der Grippewelle bis zur 12. KW keine Übersterblichkeit.
Das wissenschaftliche Institut der AOK hat für 3 Wochen verglichen, wie viele ihrer Patienten in Krankenhäusern behandelt wurden, im Vergleich zum Vorjahr:
Während der Lockdown-Phase vom 16. März bis zum 5. April 2020 wurden insgesamt rund 241.000 Fälle von AOK-Versicherten in deutschen Krankenhäusern behandelt. Das waren etwa 157.000 Fälle weniger als im entsprechenden Vorjahreszeitraum. Absolut gesehen gab es den größten Rückgang der Fallzahlen laut WIdO-Report bei Krankheiten des Herz-Kreislauf-Systems, die um 42 Prozent (minus 27.000 Fälle) zurückgingen
Starker Rückgang bei Notfall-Behandlungen auch Anlass zur Sorge
Anlass zur Sorge geben aus Sicht der WIdO-Experten die hohen Fallzahl-Rückgänge bei der Behandlung von Herzinfarkten: Während im Vergleichszeitraum des Vorjahres insgesamt 4.628 Fälle von AOK-Versicherten behandelt wurden, waren es in der Lockdown-Phase nur 3.209 Herzinfarkte (minus 31 Prozent). Ein ähnliches Bild zeigt sich bei Schlaganfällen: Hier sank die Zahl der behandelten Fälle von 6.190 auf 5.046 (minus 18 Prozent). Bei der Behandlung der Vorstufe des Schlaganfalls, der transistorisch-ischämischen Attacke (TIA), zeigt sich in den Daten sogar ein Rückgang von 37 Prozent. „Diese starken Rückgänge in der Behandlung von echten Notfällen weisen darauf hin, dass betroffene Patientinnen und Patienten in der Phase des Lockdowns den Rettungsdienst seltener alarmiert haben“, so Jürgen Klauber. Trotz akuten Behandlungsbedarfs und möglicher gravierender Folgen hätten die Betroffenen offenbar häufiger keine medizinische Hilfe in Anspruch genommen.
Für eine Übersterblichkeit nach der Grippewelle müssen also auch verschleppte Behandlungen von Notfällen als Ursache in Betracht gezogen werden. Zudem gibt es Hinweise darauf, dass eine zu frühe und zu lange, invasive Beatmung von Covid 19 Patienten, die Sterblichkeit stark erhöht. Die invasive Beatmung wurde auch aus der Überlegung, dass die Patienten keine infektiösen Tröpfchen mehr ausatmen können, möglichst früh eingesetzt.
Mortality rates for those who received mechanical ventilation in the 18-to-65 and older-than-65 age groups were 76.4% and 97.2%, respectively. Mortality rates for those in the 18-to-65 and older-than-65 age groups who did not receive mechanical ventilation were 1.98% and 26.6%, respectively.
Regarding all three indicators, we find consistent results with respect to a significant decline of infections in the first third of March – about one week before the closing of schools and child day care and two weeks before the full “lockdown” (including the contact ban) came into force.
Das selbe Phänomen zeigt die Kurve der ARE-Rate aus meinem 1. Post:
(die Autoren der Studie benutzen die Daten der Covid 19 Fälle des RKI)
The impact of first liberalizations of measures from April 20 (e.g., reopening of some “nonessential” retail shops) is plausibly reflected in the temporal development of new infections and reproduction numbers. However, there is no re-increase of new infections as the corresponding growth rate remains negative and the reproduction numbers remain, with few exceptions, below the critical value of one. Moreover, no effect of the implementation of compulsory face masks in retail shops and public transport (starting from April 27) can be detected, as there is no further significant structural break.
Zusammenfassung: Wenn überhaupt, dann könnte die erste Maßnahme, die Absage der Großveranstaltungen einen Einfluß gehabt haben, die Autoren vermuten aber eher, dass die Verhaltensänderung der Bevölkerung mit Abstand halten und Händewaschen einen Einfluß gehabt haben könnte. Schulschließungen und Lockdown führten nicht zu einer “significant structural break.”
in der Kurve, ebenso wie auch die Lockerungen Ende April keinen Einfluß zeigen. Zu der Wirksamkeit der Maskenpflicht in Deutschland können sie auch keinen Hinweis entdecken.
(A phenomenological approach to assessing the effectiveness of COVID-19 related nonpharmaceutical interventions in Germany - ScienceDirect)
Die Grippewelle ist vorbei und entsprechend sind die Infektionszahlen gering. Da PCR- Tests nie zu je 100% sensitiv und spezifisch sind, kommen falsch-negative und falsch-positive Testergebnisse vor. Je geringer die Durchseuchung der Bevölkerung, desto mehr falsch-positive Testergebnisse erhält man. Das bedeutet mittels PCR-Testung wird der Positiv-Anteil niemals Null erreichen.
Eine repräsentative Studie hätte man daher am besten im März durchführen sollen, als der Anteil SARS-CoV-2 positiver Testergebnisse noch sehr hoch war.
Von besonderem Interesse ist die Durchseuchung der Bevölkerung. Sowohl die Heinsbergstudie als auch die aktuelle Studie in Kupferzell verwenden daher Tests, die auch nachweisen können, ob jemand die Infektion schon einmal durch gemacht hat. Gleichzeitig erhält man damit auch Hinweise auf eine eventuelle Immunität der Bevölkerung.
"Seroepidemiologische Studie zur Verbreitung von SARS-CoV-2 in der Bevölkerung an besonders betroffenen Orten in Deutschland –Studienprotokoll von CORONA-MONITORING lokal " (aktualisierte Version: 19.8.2020)
Einleitung
Im Dezember 2019 wurden in Wuhan, China die ersten Fälle einer Lungenerkrankung, hervorgerufen durch ein neuartiges Coronavirus, beschrieben. Seitdem sind Infek-tionen mit SARS-CoV-2 (Severe Acute Respiratory Syndro-me Coronavirus 2) und Erkrankungen mit COVID-19 (Coronavirus-Krankheit-2019) weltweit verbreitet und haben mit bisher über 12 Millionen bestätigten Diagnosen und mehr als 560.000 Todesfällen eine Pandemie verursacht. In Deutschland wurden seit Beginn des Infektionsgesche-hens mehr als 195.000 Fälle einer SARS-CoV-2-Infektion nachgewiesen und 9.064 Personen sind bisher an oder mit COVID-19 verstorben (Stand: 13.7.2020) [1].
Die Frage nach der wirklichen CFR kann nicht beantwortet werden, so lange Todesfälle in die Statistik eingehen, die lediglich “mit” SARS-CoV-2 verstorben sind, aber nicht an Covid 19.
Und das RKI macht auch auf die anderen Probleme der bisherigen Zählweise aufmerksam:
Die bislang verfügbaren Daten zur Verbreitung von Infektionen mit SARS-CoV-2 in Deutschland basieren auf den nach Infektionsschutzgesetz (IfSG) an die Gesund-heitsämter gemeldeten Fällen bestätigter SARS-CoV-2-Infektionen, die durch den direkten Virusnachweis in Rachenabstrichen mittels PCR (Polymerase-Ketten-Reak-tion) diagnostiziert werden. Aufgrund der verfügbaren wis-senschaftlichen Daten ist jedoch anzunehmen, dass ein noch unbekannter Anteil von Infektionen mit SARS-CoV-2 asymptomatisch oder symptomarm verläuft und dass viele subklinisch oder milde verlaufende Infektionen nicht dia-gnostiziert werden. Zudem werden PCR-basierte Tests nach den Empfehlungen des Robert Koch-Instituts (RKI) sowie des European Centre for Disease Prevention and Control (ECDC) und der Weltgesundheitsorganisation (WHO) vor-rangig bei symptomatischen Patientinnen und Patienten mit einer hohen Wahrscheinlichkeit einer vorherigen Anste-ckung mit SARS-CoV-2 durchgeführt. Somit lassen die bis-herigen Fallzahlen keine verlässliche Abschätzung der tatsächlichen Prävalenz durchgemachter Infektionen mit SARS-CoV-2 in der Bevölkerung zu.
Anders ausgedrückt: Die bisher gezählten “Fälle” können keine repräsentative Stichprobe für Deutschland sein, da die Testungen nach den Empfehlungen von WHO und ECDC vorrangig an Menschen vorgenommen wurden, die durch entsprechende Symptomatik und/oder Kontakt zu positiv Getesteten eine besonders hohe Wahrscheinlichkeit für ein positives Testergebnis hatten.
Seroepidemiologische Informationen aus besonders betroffenen Gebieten ermöglichen aufgrund der hohen Fallzahlen Infizierter eine besonders genaue Abschätzung des Ausmaßes durchgemachter Infektionen, und somit kann der Dunkelzifferanteil von SARS-CoV-2-Infektionen ermittelt werden. Zudem können durch die Erforschung von Risiko- und Schutzfaktoren für eine Infektion beson-ders gefährdete Gruppen identifiziert werden, was für die Planung von Präventionsmaßnahmen essenziell ist. Ebenso können Rückschlüsse auf Krankheitslast und asymptomatische Infektionen sowie auf die Dynamik des Infektions geschehens gezogen werden, die teilweise auf von der Epidemie bislang noch schwächer betroffene Gebiete übertragbar sind.
Hier hat man die Ambition, eine repräsentative Studie zu erhalten, die Rückschlüsse auf asymptomatische Infektionen und Krankheitslast für die gesamte Bevölkerung zulässt.
Die Ziele der Studie sind pro Studienort:1. Die Bestimmung der Seroprävalenz (Anteil der Bevöl-kerung, der schon Kontakt mit dem Virus hatte) pro Studienort nach Altersgruppe und Geschlecht,2. die Berechnung des Dunkelzifferanteils, das heißt des Anteils unerkannter Infektionen, 3. die Identifikation des Anteils asymptomatischer Infek-tionen.
Die Studie will folgende Fragen beantworten:
Mit der Studie CORONA-MONITORING lokal wird in besonders betroffenen Orten untersucht:
Wie häufig sind Infektionen mit dem neuartigen Coronavirus SARS-CoV-2?
Wie hoch ist der Anteil von Infektionen, die ohne Krankheitssymptome verlaufen?
Bei wie vielen Menschen lassen sich Antikörper gegen SARS-CoV-2 nachweisen bzw. wie viele Menschen haben bereits eine Infektion durchgemacht?
Welche Menschen sind häufiger von einer Infektion mit SARS-CoV-2 betroffen?
Wie oft verläuft die Atemwegserkrankung COVID-19 so schwer, dass Menschen im Krankenhaus oder auf der Intensivstation behandelt werden müssen?
Wie sind bisherige Maßnahmen zur Eindämmung der Pandemie zu bewerten?
Als Studienorte werden vier besonders stark von der COVID-19-Epidemie betroffene Gemeinden (kumulative SARS-CoV-2-Meldeinzidenz von über 500 Fällen pro 100.000 Personen der Bevölkerung ein Monat vor Feld-start) ausgewählt, in denen jeweils circa 2.000 Personen in die Studie eingeschlossen werden. […]Bisher ausgewählte Gemeinden sind Kupferzell (Baden-Württem-berg), Bad Feilnbach (Bayern) und die Stadt Straubing (Bayern).
(Journal of Health Monitoring, S.8)
Grundsätzlich muss hier festgehalten werden, dass die Studienteilnehmer alle erwachsen sind. Die Altersgruppe 0-17 wird also nicht erfasst.
Bisher ist ein Factsheet für die Studie in Kupferzell erschienen, der die ersten 3 Fragen vorläufig beantwortet:
Corona-Monitoring lokal
Erste Eckdaten für Kupferzell
Ergebnisse
7,7 Prozent der Kupferzellerinnen und Kupferzeller hatten positive Antikörper-Nachweise gegen SARS-CoV-2 und haben demnach die Infektion durchgemacht.
Im Verlauf der Studie wurden in Kupferzell keine akuten Infektionen festgestellt.
Bei Frauen (8,7 Prozent) wurden etwas häufiger als bei Männern (6,7 Prozent) Antikörper nachgewiesen.
Asymptomatische Fälle: 16,8 Prozent der Seropositiven (Personen mit positivem Antikörper-Nachweis) waren ohne typische Krankheitssymptome, 83,2 Prozent hatten mindestens eins der Symptome (Fieber über 38°C, Atemnot / Kurzatmigkeit,Lungenentzündung, Schnupfen, Husten, Schmerzen beim Atmen, Halsschmerzen, Geruchs-/ Geschmacksstörung).
Dunkelziffer: Durch die Studie wurden 3,9-mal mehr Infektionen nachgewiesen als bislang in Kupferzell bekannt.
Antikörper: Bei 28,2 Prozent der Erwachsenen mit positiven SARS-CoV-2-Test (Eigenangaben im Fragebogen) konnten keine Antikörper nachgewiesen werden; dies bedeutet jedoch nicht zwangsläufig, dass keine Immunität besteht.
Während “CORONA-MONITORING lokal” ausschließlich Antikörper nachweist, untersuchte eine Studie der Universität Tübingen die Immunantwort der T-Zellen.
Lay Summary
created by Research Square
SARS-CoV-2, the virus causing COVID-19, has dramatically altered life around the globe. For antiviral therapeutics like vaccines to work, scientists need to know which areas of the virus - or epitopes - can activate immune cells called T cells. The authors of this study used computer algorithms to predict which epitopes of SARS-CoV-2 could activate T cells. To confirm those predictions, they measured how T cells responded using blood samples from two groups of people: 180 individuals previously infected with SARS-CoV-2 and 185 individuals not exposed to the virus. The team discovered that some epitopes were specific to SARS-CoV-2, while others were cross-reactive—they were similar enough to epitopes on common-cold-causing viruses to prompt a T-cell response.In fact, 81% of unexposed individuals had some T-cell response to these epitopes. While this suggests at least some built-in immune protection from SARS-CoV-2, T-cell responses in previously infected people were much more robust than those in unexposed individuals. Individuals with a broader T-cell response to viral epitopes reported less-severe COVID-19 symptoms, suggesting that people with some T-cell recognition of SARS-CoV-2 prior to infection may exhibit less severe illness. Additional studies comparing the same subjects before and after infection are needed to understand how T-cell cross-reactivity relates to immunity and symptom severity. Nevertheless, this study suggests that promoting T-cell responses to SARS-CoV-2 may be important for designing effective therapeutic and preventive measures.
Der Verdacht steht schon länger im Raum, nun hat ihn eine Studie an der Universität Tübingen bestätigt: Eine einfache Erkältung, die durch verschiedene Coronaviren ausgelöst wird, kann eine gewisse Immunität gegen SARS-CoV-2 bewirken. Die Forscher wiesen diese Art der Kreuzimmunität sogar bei 81 Prozent ihrer Probanden nach.
Ergänzung zum Thema CFR:
Die Case Fatality Rate stellt das Verhältnis von verstorbenen Erkrankten zu Überlebenden dar. Also solchen, die an der Krankheit verstorben sind in Relation zu jenen, die die Krankheit überlebt haben.
Jetzt werden aber vom RKI alle als “Fall” in die Statistik aufgenommen, die ein positives Testergebnis hatten, egal, ob sie erkrankten, oder nicht. Genaugenommen hätte man dann nicht die CFR ermittelt, sondern die IFR, die “Infection Fatality Rate”. Diese ist üblicherweise niedriger als die CFR.
Um die CRF zu ermitteln, muss man also herausbekommen, wie viele Menschen in Deutschland über den gesamten Zeitraum an Covid 19 erkrankt sind und um die IFR zu ermitteln, muss man wissen, wie viele Menschen in Deutschland infiziert waren .
Die Krankenakten und Totenscheine der 9328 Verstorbenen, die seit dem gesamten Zeitraum gezählt wurden, müssten einer Revision unterzogen werden, um zu ermitteln, wie viele tatsächlich an Covid 19 gestorben sind (und nicht “mit”).
Ohne repräsentative Studie und präzise Zählweise der Verstorbenen bekommt man das nicht raus.
Man kann aber einen Eindruck gewinnen, wenn man beispielsweise die neuste Studie des RKI aus Kupferzell als repräsentativ annimmt. Demnach hätte Deutschland rund 6,4 Millionen Infizierte gehabt (was nicht unüblich ist in Grippewellen. Für 2018 schätzte das RKI 9 Millionen Infizierte), statt 250.000. Damit wäre man schon bei einer IFR von 0,14%.
Die statistische Wahrscheinlichkeit, dass eine infizierte Person unabhängig von individuellen Merkmalen stirbt, die IFR, wird von der WHO mit 0,3–1 % angegeben, eine von der WHO zitierte Arbeit vom Februar 2020 benennt als vorläufige Schätzung 0,4–2,6 %, wobei der wahrscheinlichste Wert mit 0,94 % angegeben wurde.[21]
Es wurde ein Altersmedian von 82 Jahren für die Todesfälle gemeldet. 85 % der Todesfälle, aber nur 17 % aller Fälle sind 70 Jahre oder älter.
Gut möglich, aber wann könnten endlich die globalen Reisebeschränkungen aufgehoben werden. Seit 30 Jahren verbringe ich das Winterhalbjahr in den Tropen = ewigen Sommer. Jetzt hat es nicht mal mehr Flüge nach Thailand.
Thailand war eins der ersten Länder von Covid19 betroffen und hat das Virus total im Griff, die haben dazu viel härtere Corona-Beschränkungen: Nächtliche Ausgangssperre, kein Überschreiten der Provinzen, Bahn, Bus eingestellt + Mundschutz-Pflicht überall im Freien!
Eine Hoffnung auch für Deutschland, wenn alle Mundschutz tragen:
Immer Mundschutz/Halbmaske tragen, diese filtern neben Viren, sogar Feinstaub und Pollen. Erstmals seit Kind-an kein allergisches Asthma dank Mundschutz = den trage ich ab jetzt immer, auch wenn Corona vorbei ist!
Spezielle Feinstaubmasken filtern Feinstaub. Doch die sind teuer und können nur einmal verwendet werden. Dass dich dein Mundschutz gegen Pollen schützt, ist ein persönlicher Nutzen für dich und alle Pollenallergiker, zum Infektionsschutz vor Viren gibt es jedoch keine signifikante Evidenz.
Es gibt unterschiedliche Masken, doch allen ist gemein, dass sie Viren durchlassen. Viren sind so klein, dass man für sie ein Elektronenmikroskop braucht. Auch gibt es viele Studien zum Thema, die sich in ihren Ergebnissen widersprechen:
An einer Studie der Universität Hongkong nahmen 246 Probanden teil, die an unterschiedlichen Atemwegsinfektionen litten; ihre Abstriche wiesen Influenzaviren, Rhinoviren und saisonale Coronaviren nach. Nach 30 Minuten Atmung mit einer chirurgischen Gesichtsmaske waren –an-ders als bei der Atmung ohne Maske –die Coronaviren weder in Tröpfchen noch in Aerosolen nachweisbar.(Die Influenzaviren dagegen waren noch in den Aerosolen, die Rhinoviren in Tröpfchen und Aerosolen nachweisbar.) Da die Größe der saisonalen Corona-Viren mit der des SARS-CoV-2-Virus vergleichbar ist,gehen die Forscher davon aus, dass die chirurgische Ge-sichtsmaske die Verbreitungvon Coronaviren vermindern kann, wenn sie von Personen getragen wird, die mit dem Virus infiziert sind.
Eine Studie des Asan Medical Center in Seoul hat aufgrund eines Mangels an Atemmasken mit Filtern mit dem Klinikpersonal chirurgische Gesichtsmasken und Baumwollmasken getestet .In diesem Experiment wurden vier Probanden, die an COVID-19 erkrankt waren, gebeten, ohne Maske, mit chirurgischer Maske und mit Baumwollmaske zu husten. Das Experiment zeigte, dass weder die Baumwollmaske noch die chirurgische Maske das Corona-Virus aufhalten konnte. Die unterschiedlichen Ergebnisse der beiden Studien werden mit der unterschiedlichen Methodik erklärt: Während die Probanden in Hongkong lediglich atmeten, wurden die in Seoul gebeten, zu husten. Vermutet wird daher, dass die Masken beim normalen Atmen die Viren aufhalten, dass sie aber der Beschleunigung der Partikel beim Husten nicht standhalten.
Beide Zitate aus:
Der Spiegel-Artikel ist interessant, aber die Erkenntnis nicht grundlegend neu: In der Heinsbergstudie wurde auch erwähnt, dass eine geringe Virenkonzentration einen Krankheitsausbruch verhindern kann und dennoch eine Immunität erworben wird:
Durch Einhaltenvon stringenten Hygienemaßnahmen ist zu erwarten, dass die Viruskonzentration bei einem Infektionsereignis einer Personso weit reduziert werden kann, dass eszu einemgeringeren Schweregrad der Erkrankungkommt, beigleichzeitiger Ausbildung einer Immunität.
update! Die rennomierte Fachzeitschrift up2date von Thieme, die als Fortbildung für Ärzte anerkannte Fortbildungspunkte ermöglicht, hat aus ihrer aktuellen Ausgabe folgenden Artikel im Volltext veröffentlicht:
Der Gebrauch von Masken im öffentlichen Raum ist schon allein aufgrund des Fehlens von wissenschaftlichen Daten fragwürdig. Zieht man dazu noch die erforderlichen Vorsichtsmaßnahmen in Betracht, müssen Masken nach den aus Krankenhäusern bekannten Regeln im öffentlichen Raum sogar als ein Infektionsrisiko betrachtet werden.
Werden Masken von der Bevölkerung getragen, ist also potenziell das Infektionsrisiko erhöht, ganz gleich, ob es medizinische Masken sind oder ob es sich um wie auch immer gestaltete sog. Community-Masken handelt. Betrachtet man die Vorsichtsmaßnahmen, die das RKI wie ebenso die internationalen Gesundheitsbehörden ausgesprochen haben, müssten alle Behörden die Bevölkerung sogar dahingehend informieren, dass Masken im öffentlichen Raum möglichst gar nicht getragen werden sollen. Denn ganz gleich, ob Pflicht für alle Bürger oder freiwillig getragen von den Bürgern, die das aus welchen Gründen auch immer wollen, bleibt es ein Faktum, dass Masken in der Öffentlichkeit mehr Schaden als Nutzen bringen können.
Ich glaube es ist ein spezielles Virus. Über 12.000 Mutationen gibt es. Vorraussichtlich wird jetzt die Post abgehen, weil die Temperaturen sinken. War ne Killerfledermaus. 1 Mio Tote bis jetzt. 400000 mehr als bei Influenza. Und das Jahr hat noch 3 Monate.
Genau und dann kommt das Jammern über zu wenig Schutz für die Bevölkerung, man will die Armen von den Reichen abschotten = darum hat die Regierung das Virus absichtlich verbreitet und so weiter = jetzt schon in Frankreich Realität, denn Verschwörungstheorien passen sich sehr schnell an.
Kannst du vielleicht näher erläutern, was daran so speziell sein soll? Und worauf stützt sich dein “Glaiube”? In diesem Thread sollten Aussagen mit wissenschaftlich belastbaren Fakten gestützt werden. Andernfalls haben wir hier auch wieder nur eine unfundierte Meinungsschlacht.
Kann schon sein, aber neben Coronaviren sind im Winter auch Influenzaviren wieder aktiv. Möglicherweise ist Influenza bald wieder ein größeres Problem als Covid 19. Wird spannend wie die Welt dann auf diese Situation reagieren wird. Eine sinnvolle Gesundheitspolitik sollte auf die Effektivität der Supplementierung mit Vitamin C, Vitamin D, und Zink hinweisen. Dann hätten wir auch bald weniger Tote zu beklagen.
Es ist speziell, weil es über 12000 Mutationen mittlerweile von dem Virus gibt und es unterscheidet sich von Influeza insofern, dass bei Influenza Bakterien Entzündungen hervorrufen, aber bei Covid 19 spezielle Enzyme direkt Entzündungen hervorrufen und das bis zum Herz.
Außerdem ist grad Weltuntergangsstimmung und von daher ist Covid auch nochmal speziell zu bewerten.
Ja, eigentlich sollte man alles mit Hirn und wissenschaftlich ergründen, aber was will man in dem heutigen Chaos tun? Schafft man den Spagat zwischen Menschlichkeit und reinem logischen Maschinendenken? Es werden Positionen von links bis rechts bezogen.
Zum Vergleich: Es starben 939.500 Menschen 2019 in Deutschland im Verhältnis zur Einwohnerzahl von 83.166.711. Rechnet man das mit der selben Methode wie die IFR um, dann erhält man 0,01129. Das Risiko an irgendeiner Todesursache zu sterben, ist für jeden Lebenden bis 69 Jahre um ein vielfaches höher, als wenn er mit SARS-CoV-2 infiziert ist, an Covid 19 zu sterben.
Die USA hat also rund 11.000 echte Covid 19 Todesopfer seit Beginn der Pandemie. Alle anderen hatten 2,6 Vorerkrankungen, die mit zum Tod beigetragen haben.
