bookmark_border„Diskussionen sind unerwünscht“

In einem interessanten Interview mit der Wochenzeitung DIE ZEIT kommt Prof. Jürgen Windeler, Leiter des Instituts für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen (IQWiG), zu einer sehr interessanten Bewertung u. a. der Datenlage zum Thema „Covid-19“. Im Prinzip erlangt er die selbe Einschätzung wie sie viele „Verschwörungstheoretiker“, „Aluhutträger“ und „Coronaleugner“ (subsumiert unter der Kategorie „Covidioten“) auch teilen:

  • Es gibt für Deutschland keinerlei Daten darüber, wie viele Menschen überhaupt konkret mit SARS-CoV-2 infiziert sind.
  • Daher existieren auch keine validen Daten zur Infektionssterblichkeit.
  • Es gäbe zwar Indizien dass die Sterblichkeit an SARS-CoV-2 höher sei als die einer normalen Grippe (Influenza) [Bei Influenza geht man von 0,1% CFR aus, bei Covid-19 von 0,15 bis 0,2%. Anmerkung des Autors].
  • Politische Entscheidungen in Deutschland finden auf einer zu dünnen Datenbasis statt.
  • Ob ein bestimmtes Stück Virus-RNA [auf der Basis des PCR-Tests, PB] gefunden würde sei nicht interessant, sondern es sei von Bedeutung ob hinter dem Fund auch ein replikationsfähiges Virus stünde.
  • Es sei ein großes Problem, dass sich Wissenschaftler unter Druck sähen, nur noch systemkonforme Meinungen zu publizieren.

Das Fazit, diesmal wieder gerne präsentiert in Form einer sog. „Verschwörungstheorie“:

In Deutschland findet ein offener Diskurs über den Umgang mit der Covid-19-Krankheit nicht statt. Bestimmte Setzungen „dürfen niemals hinterfragt werden.“ (RKI-Chef Wieler).

Eine öffentliche Debatte wird von politisch Handelnden und der dahinter stehenden Pharma- bzw. Industrielobby auch nicht gewünscht. Es existiert eine politische bzw. ökonomische Agenda, welche beabsichtigt, bestimmte neue gesellschaftliche und politische Strukturen zu etablieren. Diese laufen u. a. auf die erhebliche Einschränkung von Grundrechten hinaus. Daraus ergibt sich dann wiederum ein enger werdender politischer Diskurs, weil Partizipation z. B. durch die Teilnahme an Versammlungen und Demonstrationen schwieriger wird. Gleichzeitig werden politische Gegner diffamiert und diskreditiert. Handlungsweisen werden als „alternativlos“ dargestellt.

Wir erleben folglich eine Entwicklung, welche den  Protagonisten des neuen Umgangs mit politischer Macht wiederum in die Hände spielt, weil die frisch erworbenen Machtoptionen dauerhaft so besser gesichert werden können. Das Volk und dessen politische Artikulation stören dabei nur. Eine freie Presse und ungelenkte Medien ebenso.

(Mist, dieser Aluhut drückt doch ganz ordentlich, muss mal einen neuen basteln…)

 

bookmark_borderDie wissenschaftliche Demontage von Drostens PCR-Test

Von Peter Baier

Das derzeitige „Corona“-Regime fußt im Prinzip auf zwei Säulen:

  • Dem von Politik und Medien beständig rekapitulierten Postulat, dass Menschen, die keine Symptome von Covid-19 zeigen, doch andere zu infizieren in der Lage sein sollen.
  • Dem PCR-Test von Christian Drosten, der angeblich eine Infektion nachweisen können soll.

Für die Widerlegung der ersten Annahme haben wir hier Belege angeführt, für die zweite liegt, neben allen bereits bekannten Zweifel an der Validität und Reliabilität des Drosten-Tests, nun ein Papier vor, in dem namhafte Wissenschaftler den PCR-Test von Drosten quasi atomisieren.

(Link zur Originalarbeit)

Die Arbeit ist einigermaßen lang und ich will nur die zentralen Punkte referieren. Außerdem bin ich kein Biologe, aber als Naturwissenschaftler durchaus in der Lage, ein Papier zu lesen und zumindest in Grundzügen zu erfassen. Und das reicht hier bereits aus, um zu erkennen, dass die genannten Wissenschaftler kein gutes Haar an dem angeblichen „Goldstandard“ für die Detektion einer Infektion mit SARS-CoV-2 lassen.

Sehen wir uns nun die wichtigsten Punkte an, die belegen, dass Drostens Test für die Diagnose einer Infektion mit SARS-CoV-2 vollkommen unbrauchbar ist. Die Autoren weisen dazu Drosten und seinen Mitautoren durch ihre Analyse mehrere schwere Fehler nach:

This paper will show numerous serious flaws in the Corman-Drosten paper, the significance of which has led to worldwide misdiagnosis of infections attributed to SARS-CoV-2 and associated with the disease COVID-19.

Übersetzung: In dieser Arbeit werden wir zahlreiche schwere Fehler in der von Crosman-Drosten eingereichten Arbeit aufzeigen, welche zu einer weltweit großen Zahl von fehldiagnosen in Bezug auf SARS-CoV-2 und Covid-19 geführt haben.

Schon hier kann man vermuten, dass es jetzt sehr eng für Drosten und das Verfahren werden wird. In der weiteren Ausarbeitung wird von „10 schweren Fehlern“ gesprochen, die man herausgefunden hat.

Die wichtigsten Punkte sind (Nummerierung nicht identisch mit der Originalarbeit):

1. „RT-PCR is not recommended for primary diagnostics of infection“.

(Übersetzung: PCR-Tests sind als Primärdiagnose für eine vorliegende Infektion NICHT empfohlen.)

Hier wird neuerlich bestätigt, was bereits gesichertes Wissen ist. Mit einem PCR-Test kann man keine Virusinfektion nachweisen. Punkt.

Dazu bedarf es anderer Technologien. Weiter wird ausgesagt, dass der Test überhaupt nur dann sinnvoll ist, wenn eine weitere Diagnose am Patienten durchgeführt wird und eine Anamnese (Erhebung der Krankenvorgeschichte) stattfindet. Dies ist bei den von der Politik instrumentalisierten Massentests sicher ausgeschlossen.

2. Um eine hohe Zuverlässigkeit zu erzielen, sei es wichtig, dass mindestens 3 Gene des Virus detektiert würden. (Anmerkung: Bei vielen zur Massentestung benutzten Tests wird lediglich ein Gen detektiert oder maximal zwei.). Außerdem würde auch nicht das ganze Genom stichprobenartig untersucht sondern nur die Hälfte.

3. Die Anzahl der Amplfikationszyklen (Ct-Wert, „Cycle threshold“) mit denen das gefundene Virusgenmaterial vervielfacht wird um dann nachgewiesen zu werden, sollte nicht über 30 liegen. Ab 35 Zyklen muss mit erheblich gestiegener Anzahl falsch-positiver Ergebnisse gerechnet werden. In der Physik (genauer der Signalverarbeitung als Spezialgebiet der Elektronik) sagen wir: „Man verstärkt nur noch das Rauschen.“ Und Rauschen ist ein Zufallsprodukt. Zufälle sind aber zur Diagnose unbrauchbar. Es sei denn man untersucht den Zufall an sich. Dann ist man aber Statistiker und kein Arzt.

Drosten empfehle übrigens 45 Zyklen, was vollkommen unvernünftig sei:

Between 30 and 35 there is a grey area, where a positive test cannot be established with certainty. This area should be excluded. Of course, one could perform 45 PCR cycles, as recommended in the Corman-Drosten WHO-protocol (Figure 4), but then you also have to define a reasonable Ct-value (which should not exceed 30). But an analytical result with a Ct value of 45 is scientifically and diagnostically absolutely meaningless (a reasonable Ct-value should not exceed 30).

An anderer Stelle in dem Papier wird von einer geschätzten Fehlerrate von 97% bei einer derartig hohen Anzahl von Amplifikationszyklen gesprochen.

…the probability that said result is a false positive is 97%

Was dies bedeutet, kann sich jeder nun überlegen. Der allergrößte Teil der Testergebnisse ist vollkommen aussagelos.

4. Weiterhin wird beanstandet, dass es keine einheitlichen Teststandards gibt (SOP = standard operational procedure) nach denen die Tests durchgeführt werden. Jedes Labor könne im Prinzip seinen eigenen Standard entwickeln. Wenn Drosten überhaupt ein entsprechendes Protokoll veröffentlicht habe, so sei dies sehr vage.

5. Es habe zudem keinerlei Peer-Review für das Papier von Drosten gegeben. Damit ist ein wichtiger wissenschaftlicher Standard nicht erfüllt worden, weil keine anderen Fachleute die von Drosten et. al. gemachten Ausführungen überprüfen konnten. Somit sei der Arbeit bereits ein schwerer wissenschaftlicher Mangel inherent.

6. Weiterhin seien zwei Autoren (Christian Drosten und Chantal Reusken) nicht nur Autoren des Papiers sondern auch Herausgeber der Veröffentlichung bei „Eurosurveillance„. Dadurch sei keine wissenschaftliche Unabhängigkeit gegeben, weil sie gewissermaßen ihr eigenes Papier veröffentlichen. Auch ein erheblicher Mangel.

Fazit: Dieses Papier von Borger, Mahotra, Yeaden et. al. weist wissenschaftlich eindeutig und gut verständlich nach, dass der PCR-Test, mit welchem die Politiker ihre entfesselte und rechtswidrige Machtausübung, ihre sinnlosen und freiheitsfeindlichen Maßnahmen sowie die massive Einschränkung der Grundrechte rechtfertigen, für das, was er zu testen vorgibt, nämlich eine Infektion mit dem Virus SARS-CoV-2 sicher erkennen zu können, absolut unbrauchbar ist.

bookmark_borderAus der Wissenschaft: Krankenhausdaten 2019 und 2020 im Vergleich: „Covid-19“ – Kein Grund zur Panik!

Von Peter Baier

Eine Lücke, wenn man belegen wollte, dass Covid-SARS-CoV-2 sicher nicht das „Killervirus“ ist, wie uns eine verantwortungslose und panikgetriebene Politik im Alarmverbund mit den nachgeschalteten Massenmedien weiß machen wollen, waren verlässliche Daten zur Hospitalisierung, also der Krankenhauseinweisung, von Patienten mit Covid-19 oder Verdacht darauf.

Diese Lücke schließt jetzt eine Studie der „Initiative Qualitätsmedizin“. Diese ist ein Institut zur Qualitätssicherung und Datenauswertung im Bereich der Krankenhausmedizin. Auf deren Webseite ist eine Untersuchung veröffentlicht, welche die Krankenhausbelegung und die Fallzahlen an akuten schweren Atemwegserkrankungen (SARI = severe acute respiratory infection)  der beiden Jahre 2019 und 2020 vergleicht. Dazu wurde die Patientendaten aus 421 deutschen Krankenhäusern für beide Jahre einer Auswertung unterzogen. Mit teilweise sehr überraschenden Ergebnissen. Ergebnisse, welche die durch Politik und Medien veranstaltete „Corona“-Panik in einem ganz anderen Licht erscheinen lassen.

Die wichtigsten Ergebnisse

Im Jahre 2020 wurden in den 421 Kliniken, welche einbezogen waren, 2.866.982 Patienten behandelt. Davon lag bei 14783 ein Nachweis auf eine SARS-CoV-2-Infektion/Covid-19-Erkrankung vor (0,52%).

Die Altersgruppenverteilung und darauf basierend die Anzahl der an Covid-19 erkrankten Patienten und der an Covid-19 Verstorbenen stellt sich wie folgt dar:

Auffällig ist, dass die Gruppe mit dem höchsten Anteil an Verstorbenen nicht die ganz alten Menschen darstellen sonder jene, deren Lebensalter zwischen 65 und 84 Jahren liegt. Über die Anzahl der Vorerkrankungen macht die Studie jedoch leider keine Angaben.

Quantifizierung der Covid-19-Patienten

Sehr interessant ist auch der Anteil der Patienten mit einer gesicherten Covid-19-Diagnose im Vergleich zur Gesamtzahl der im Jahre 2020 in der Studie erfassten und im Krankenhaus behandelten Personen. Dieser ist nämlich extrem gering:

Gesamtzahl der Patienten n.ges = 2866982, davon mit Covid-19 bestätigter Diagnose n.C19=14783. Daraus ergibt sich ein Anteil von Covid-19-Fällen von 0,52%.

Hierbei muss natürlich beachtet werden, dass aufgrund der Panikreaktionen von Politik und Gesundheitswesen die Krankenhausbetten mit „regulären“ Patienten wesentlich weniger belegt waren, was, wie sich im  Nachhinein herausstellte, vollkommen unnötig gewesen wäre.

Belegung der Intensivstationen

Von den insgesamt 14783 Patienten mit gesicherter Covid-19-Diagnose wurden 3949 auf der Intensivstation behandelt, wobei hier die Angaben  fehlen ob diese Behandlung jeweils im „Low care“ oder „High care“-Bereich stattfand bzw. ob ggf zeitlich versetzt in beiden.

Der Anteil der auf der Intensivstation behandelten Patienten betrug dabei 26,8%, also mehr als jeder Vierte. Die Sterblichkeit der beatmeten Patienten war dabei ca. fast 3 mal so hoch (40,18%) im Vergleich zu den nicht beatmeten (14,02%)

Vergleich der Jahre 2019 und 2020

Diese Daten, welche die Anzahl der mit akuten schweren Atemwegsinfektionen (SARI) hospitalisierten Menschen  für das jeweils erste Halbjahr darstellen, bergen eine Überraschung:

(Quelle, Grafik durch Verfasser gekürzt)

Man erkennt sofort, dass die Anzahl der gesamten Patienten mit Atemwegsinfektion mit schweren Verläufen im Jahre 2019 deutlich höher war als im Jahre 2020:

SARI 2019 221841
SARI 2020 187174
Veränderung 34667
in Prozent bezogen auf 2019
-15,63%

Vergleicht man die Zahl der SARI-Erkrankungen im Jahr 2020 mit der aus 2019 ergibt sich bezogen auf 2019 für 2020 ein Rückgang von 15,36%. Oder anders gesprochen: 2020 betrug die Zahl der SARI-Fälle nur noch ca. 84% von der Fallzahl des Vorjahres.

Schaut man nochmals auf das Schaubild, wo beide Kurven überlagert sind, erkennt man ebenfalls, dass der 1. „Lockdown“ total unsinnig war. Die Patientenzahlen begannen schon weit vor dem Stichtag zu fallen, die Steigung der Kurve ändert sich auch nach dem „Lockdown“ eben nicht zu einem größeren Absolutsteigungswert (i. e. schneller fallenden Fallzahlen) sondern, im Gegenteil, die Fallzahlen nehmen langsamer ab.

Wäre man unwissenschaftlich, würde man hier fälschlicherweise von einem kausalen Effekt („Lockdown“ führt zu verlangsamter Absinkrate) ausgehen, wissenschaftlich betrachtet ergibt sich nur die Effektlosigkeit des „Lockdowns“ Nr. 1.

Fazit: Hier war die durch Panik getriebene Politik ebenfalls (entweder aufgrund von Ignoranz oder von Absicht) vollkommen von falschen Tatsachen ausgegangen. Die Wirkung des 1. „Lockdown“ auf die Volksgesundheit war, gut erkennbar, gleich NULL!

Abschlussbemerkung

Diese Studie zeigt überraschende Tatsachen auf. Eines kann man sehr gut belegen: Bei SARS-CoV-2 handelt es sich im Jahresvergleich des Jahres vor der „Corona“-Panik (i. e. 2019) im Vergleich mit dem Panikjahr 2020 in selbigem um kein besonders schweres Infektionsgeschehen. 2020 war kein Todesjahr und wird es auch nicht werden. Im Gegenteil. Die Zahlen der Krankenhauseinweisungen von Patienten mit schweren Atemwegserkrankungen waren 2019 deutlich höher als 2020. Man darf nun auch getrost dran denken, was heute, im November 2020, noch für weitere Angstszenarien in die Presse gedrückt werden und was davon zu halten ist. Nämlich nicht viel.

 

 

 

 

bookmark_borderFrankfurt/Main: Daten für das reale Infektionsgeschehen Covid-19

Von Peter Baier

Im Hessischen Ärzteblatt (Ausgabe 10.2020) veröffentlichen Ursel Heudorf und René Gottschalk eine interessante Ausarbeitung zu den Covid-19-Zahlen für Frankfurt am Main.

In einigen aussagekräftigen Graphen wird die Ansicht, dass es sich bei Covid-19 mittlerweile um eine reine Laborepidemie handelt, neuerlich bestätigt. Nachfolgend sollen in aller gebotenen Kürze die wichtigsten dieser Schaubilder besprochen werden.

Zuerst stellen die Autoren die Anzahl der Meldungen der „Neuinfizierten“ (also der Inzidenz an positiven Testergebnisse) der Hospitalisierung (Krankenhauseinweisung) gegenüber:

(Quelle: Hessisches Ärzteblatt 10.2020)

Bereits hier wird erkennbar, dass es zwei unterschiedliche Phasen in dem Infektionsgeschehen gab. Zu Anfang des Ausbruchs der Covid-19-Erkrankung laufen  die Inzidenzkurve und die Hospitalisierung annähernd parallel. Dies indiziert, dass es zu jener Zeit im Frühjahr 2020 ein relevantes Infektions- und, darauf kommt es an, auch Krankheitsgeschehen gegeben haben muss. Diese Kurven fielen jedoch sehr schnell wieder ab.

Im September kommt es hingegen zu einer auffälligen Diskrepanz von „Neuinfektionen“ und Hospitalisierung, also dem realem Krankheitsgeschen.

Während die Zahl der „positiven“ Testergebnisse nach oben schnellt, bleibt die Zahl der ins Krankenhaus eingewiesenen Personen sehr gering. Daraus lässt sich ableiten, dass es kein relevantes Krankheitsgeschehen mehr gibt, zumindest was Covid-19 in Frankfurt betrifft. Dass sich dies auch auf den Rest des Landes übertragen lässt, dürfte einsichtig sein.

„Corona“-„Tote“

Einen ganz ähnlichen Verlauf wie Hospitalisierungsfunktion nimmt jene für die Anzahl der „Corona“-„Toten“:

(Quelle ebd.)

Sie verharrt seit Ende April 2020 im Bereich von 0 oder max. 1 wobei die „0“ die Regel und die „1“ die Ausnahme darstellen. Auch hieraus lässt sich ableiten, dass es kein relevantes Krankheitsgeschehen für Covid-19 mehr gibt. Seit Mai 2020 sind in Frankfurt/Main (750.000 Einwohner) 7 Personen an (oder mit) Covid-19 verstorben.

Allgemeine Sterbestatistik

Zu diesem Thema führen die Autoren aus:

Die Sterbestatistik (tägliche Sterbefälle) zeigt im ersten Halbjahr 2020 keine Auffälligkeiten – im Gegensatz zu erkennbar höheren Sterbezahlen während der Influenza-Zeiten 2017 (ebd.)

In der Grafik erkennt man eine Art „Rauschen“ ohne signifikante Ausschläge mti einer Ausnahme, nämlich dem Frühjahr 2018 als die Grippewelle auch in Frankfurt zu einer messbaren Übersterblichkeit führte:

(Quelle ebd., Markierung durch den Autor)

Testsituation

Am Ende des Papiers werden (u. a.) noch einmal die Zahl der wöchentlichen durchgeführten Tests und die Rate an positiven Testergebnissen gegenübergestellt:

(Quelle ebd.)

Sehr auffällig ist, dass die Positiven-Quote für die letzten 10 Wochen annähernd konstant bleibt, sie liegt um 1%. Dies ist, nebenbei bemerkt, genau jene Quote, welche man ebenfalls für die falsch-positiven Testergebnisse erwartet. Denn die verwendeten PCR-Tests besitzen eine Spezifität von ca. 99%, erzeugen also im arithmetischen Mittel eine falsch-positive Testrate von 100%-99%=1%.

Abschluss

Als Fazit bleibt zu ziehen: Auch durch diese Analyse wird wieder eindrucksvoll bestätigt, dass die hohe Zahl der „Neuinfektion“ kaum ein relevantes Krankheitsgeschehen zur Folge hat. Die „Epidemie“ findet nun nur noch ausschließlich in den Testlabors statt. Weder werden Menschen in signifikanter Zahl durch SARS-CoV-2 krank noch sterben sie daran.

 

 

bookmark_borderSterblichkeit für Covid-19 bei steigenden Fallzahlen

Von Peter Baier

Seit Wochen melden die Politiker und die ihnen nachgeschalteten Medien einen signifikanten (sie nennen es „besorgniserregenden“) Anstieg bei den Infiziertenzahlen für Covid-19. Gleichzeitig fällt auf, dass die Anzahl der angegebenen „Coronatoten“ sehr niedrig ist. Dies deutet auf ein wenig intensives Krankheitsgeschehen hin. Ein interessanter Ansatz, die Zahlen neuerlich unter die Lupe zu nehmen und insbesondere die Infiziertensterblichkeit (infected fatality ratio, IFR) zu untersuchen.

Die Infiziertensterblichkeit (infected fatality ratio, IFR)

Zuerst ist zu sagen, dass normalerweise die Fallsterblichkeit (case fatality ratio, CFR) untersucht wird. Diese bezieht sich auf die Zahl der wirklich Erkrankten. Letztere ist aber bei Covid-19 nicht bekannt, man kennt nur die Zahl der Infizierten. Daher kann man nur mit der IFR rechnen. Für sie gilt: Die IFR sagt aus, wie hoch die Anzahl der an der Krankheit gestorbenen Personen  im Vergleich zur Zahl aller Infizierten ist. Daraus wird ein Quotient gebildet:

IFR = n.Tote / n.Infizierte

Diese Zahl kann, wenn man exakter arbeiten will, noch um eine Zeitverzögerung ergänzt werden. Denn nach der erkannten Infektion dauert es eine bestimmte (im Durchschnitt zu bestimmende) Zeitspanne, bei der ein signifikanter Anteil der Infizierten der Krankheit erliegt. Die Ermittlung dieser Zeitspanne ist natürlich auch wieder nur ein, notwendigerweise ungenauer, Durchschnittswert.

Datenauswertung

Da die Daten der Gesundheitsämter (Infizierte) und Krankenhäuser (Verstorbene) teilweise nur verzögert gemeldet werden, kommt es zu tageweisen erheblichen Schwankungen. Daher wurden zuerst wieder Summen über die einzelnen Wochen gebildet, um diese Schwankungen auszugleichen.

(Hinweis: Die drei letzten Zeilen in Fettdruck enthalten Prozentangaben, während die anderen Zeilen in der gleichen Spalte einfache Quotienten darstellen.)

Grundannahmen

Man sollte davon ausgehen, dass der Anteil der Verstorbenen an der Gesamtzahl der mit Covid-19 positiv getesteten Personen über die Zeit einigermaßen konstant ist. Denn eine bestimmte Krankheit wird i. d. R. stets einen bestimmten Anteil von Personen die an ihr leiden, das Leben kosten. Dieser Anteil kann von 0% bis 100% betragen.  Wenn man die Betrachtungen in einem bestimmten umgrenzten Gebiet mit einer homogenen Bevölkerung und vergleichbaren Lebens-, Ernährungs- und Gesundheitsstandards durchführt, sollte man davon ausgehen können, dass diese Grundannahme zutreffend ist.

IFR ohne Zeitverzögerung

Berechnet man nun für die einzelnen Kalenderwochen die Infiziertensterblichkeit,  so fällt auf, dass diese erheblichen Schwankungen unterliegt:

Die minimale IFR = 0,1% (0,001), die maximale IFR=10% (0,1), liegt also um den Faktor 100(!) höher. Der Durchschnittswert beträgt 4,1% (0,41).

IFR mit Zeitverzögerung

Verzögert man den Sterbezeitpunkt um jene 3 Wochen, die im Mittel zwischen Infektionsdiagnose und Tod des Infizierten angegeben werden und baut daher eine Phasenverschiebung ein, ergibt sich ein ähnliches Bild:

Hier ist ebenfalls eine starke Schwankung der IFR beobachtbar. Minimalwert ist 0,008% (0,00008), Maximalwert 27% (0,27) und das arithmetische Mittel liegt bei 8,6% (0,08). Hier liegt der Faktor zwischen MIN- und MAX-Wert sogar bei 3000.

Diskussion

Es gibt offenbar keinen funktionalen Zusammenhang zwischen der Zahl der Infizierten an Covid-19 und der Sterblichkeit. Die Schwankungsbreiten sind, unabhängig vom Berechnungsmodus, erheblich.

Eine Möglichkeit dies zu erklären, ist darin zu suchen, dass Covid-19 nicht die alleinige, i. e. kausale, Ursache sein könnte sondern die Person an anderen Ursachen verstorben ist und diese Ursachen zufällig verteilt sind.

Weiterhin ist beobachtbar, dass in den letzten Wochen, trotz gesteigerter Zahl der Infizierten, die IFR als Funktion der Zeit erheblich abnimmt. Sie approximiert derzeit gegen NULL. D. h. es gibt kaum noch „Coronatote“ trotz steigender Infiziertenzahlen.

Dies legt den Schluss nahe, dass die Zahl von wirklich Infizierten sehr klein sein muss, denn die Sterblichkeit folgt der Anzahl der Infizierten nicht mehr auch nur in der Näherung. Dies ebenfalls unabhängig davon, ob mit Zeitverzögerung ausgewertet wurde oder nicht.

Es besteht daher Grund zu der Annahme, dass die Zahl der real Infizierten momentan im Grundrauschen der falsch-positiv getesteten Personen untergeht. Dies wäre eine mögliche Erklärung für das starke Abfallen der IFR zum jetzigen Zeitpunkt. Wo es nur noch falsch-positiv gesteste Personen gibt, die man „Infizierte“ nennt, muss das Krankheitsgescheen sehr überschaubar sein. Das Problem dürften also (neben anderen noch zu explorierenden Faktoren) die mangelnde Genauigkeit des PCR-Tests sein. Nach allgemeiner Meinung liegt die Spezifität des verwendeten PCR-Tests zwischen 98 und 99%, so dass mit 1 bis 2% falsch-positiver Ergebnisse gerechnet werden muss.

bookmark_borderStatistik: Interessante Entwicklung bei den Testergebnissen

von Peter Baier

Die Anzahl der wöchentlichen Tests auf eine Infektion mit SARS-CoV-2 in Deutschland nimmt derzeit rasant zu. Man erkennt Ansätze eines exponenziellen Wachstums.

Die Positivenrate (Positive Tests / gesamte Tests) steigt auf ca. 1%:

Vergleicht man nun die Anzahl der test-positiven Personen mit der Anzahl der zu erwartenden falsch-positiven Tests (ca. 1% bei einer Spezifität von 99%) erhält man ein auffälliges und durchaus interessantes Ergebnis:

In den letzten zwei Kalenderwochen sind beide Raten fast identisch, d. h. die Anzahl der positiven Tests liegt nur knapp um den Erwartungswert für falsch-positive Testergebnisse. Das zeigt die Tabelle noch deutlicher als die Grafik:

Würde sich dieses Ergebnis die folgenden Wochen stabilisieren und würde sich Spezifität der PCR-Tests nicht verändern, könnte man ableiten, dass die erhebliche gestiegenen „Infiziertenzahlen“ primär durch falsch-positive Ergebnisse erklären ließen.