Der Inzidenzschwindel – Warum “die 35” nie erreichbar ist

Von | Februar 25, 2021

Bevor wir uns mit ein klein wenig Mathematik beschäftigen, ein kurzer Rückblick. Die Politik hat die Bürger dieses Landes seit Beginn der selbst erfundenen “Coronakrise” beständig an der Nase herumgeführt. Zuerst war das Motto “Flatten the curve” (ist Englisch und klingt daher sehr gut!). Die Kurve wurde dann auch bald flacher, aber man wollte weiter die Grundrechte einschränken und hatte sich gerade “warmregiert”, daher kam nun der “R-Wert”, von dem mir übrigens 2 Algorithmen bekannt sind, nach denen er berechnet wird. Der war aber auch schon viel zu niedrig, seither ist die Inzidenz die Zaubergröße. Also wie viele “Neuinfektionen” pro 100.000 Einwohner in sieben Tagen zu verzeichnen sind.

Mit dieser Inzidenz kann man sehr viel mehr machen, als mit den vorher bestimmten Größen. Denn der Grenzwert lässt sich beliebig weit nach unten schrauben, um damit theoretisch den “Lockdown” bis zum Sankt-Nimmerleins-Tag durchziehen zu können. Wie das geht, wollen wir nun besprechen.

Etwas Testtheorie

Tests haben 2 wichtige Kenngrößen: Die Sensitivität und die Spezifität.

Sensitivität: Mit welcher Rate zeigt der Test korrekt an, wenn, wie beim PCR-Test, ein RNA-Fragment vorliegt? Oder anders gesagt: Wie viele real “Infizierte” bezogen auf alle Untersuchten werden gefunden?

Spezifität: Mit welcher Rate zeigt der Test korrekt an, dass jemand NICHT “infiziert” ist? Anders gesagt. Wie viel “falsch positive” Ergebnisse sind (im Umkehrschluss) zu erwarten?

Beim PCR-Test muss man noch zwischen Labor- und Klinikbedingungen (also den üblichen Testungen der Bevölkerung) unterscheiden.

  • Labor: Sensitivität: 98%, Spezifität: 99%
  • Klinik; Sensitivität: 70%, Spezifität: 95%

Die Klinik schneidet natürlich schlechter ab, da es eine große Rolle spielt unter welchen Bedingungen getestet wird. Mal im Krankenhaus, dann wieder “open air”, also z. B. durch das Autofenster. Wissenschaftlich haarsträubend, ist aber egal. Es müssen Zahlen her!  Exemplarische Werte, wie wir hier verwenden, werden u. a. genannt in: Watson J, Whiting PF, Brush JE. Interpreting a covid-19 test result. BMJ. 2020;369:m1808. Published 2020 May 12. doi:10.1136/bmj.m1808

Man sieht also, dass die Sensitivität und die Spezifität von den Einsatzbedingungen abhängt.

Wir wollen nun zeigen, dass bei diesen Testparametern (Sensitivität 70%, Spezifität 95%) eine Inzidenz unter 50/100.000 in 7 Tagen schlicht nicht erreichbar ist. Das zugrunde liegende Problem sind die falsch positiven Testergebnisse. Gehen wir von der durch die Politik vorher definierte “Zielmarke” von 50/100.000 aus und ermitteln unter klinischen Bedingungen die Gegebenheiten bei 100.000 Testpersonen :

Von 100.000 Personen seien nun 50 infiziert (aufgrund der vorgegebenen Inzidenz). Nicht infiziert ist dann der Rest von 99.950 Personen.

Bei einer Sensitivität von 70% ergeben sich 35 real positive Ergebnisse. 15 fallen mangels Testqualität durch das Raster.

Bei einer Spezifität von 95% sind dann von den verbleibenden 99.950 real nicht infizierten Personen immerhin 4998 falsch positiv. Man erkennt schon die Größenordnung von falsch zu real positiv getesteten Personen.

Zusammen erhalten wir dann 35 (real) und 4998 (falsch) positive Personen. Also 5033 insgesamt. Umgerechnet auf 100.000 ergibt sich eine Inzidenzrate von ca. 5000 auf 100.000 Personen, das Hundertfache des vorgegebenen Wertes! Selbst bei 99% Spezifität sind es immer noch über 1000 Personen, die als “positiv” gelten, was den Normwert immer noch um den Faktor 20 übertrifft.

Und auch wenn gar niemand mehr real infiziert wäre, hätten wir immer noch eine Inzidenz von genau 1.000/100.000 (bei 99% Spezifität)!

Auffällig ist auch, wie dabei die Relation von falsch positiven zu real positiven Testergebnissen verläuft, wenn man, wie die Politik es tut, die Zielinzidenz immer niedriger ansetzt. Oder wenn man praktisch nur asymptomatische Personen testet. Geht man nämlich in Richtung “Inzidenz 0” verläuft der Funktionsgraph exponentiell, d . h. die “real positiven” Personen spielen gar keine Rolle mehr, das Testgeschehen wird nur noch von den “falsch positiven” Ergebnissen getragen.

Eine Frage bleibt: Wenn man uns seit Wochen Inzidenzen um die 100/100.000 oder darunter präsentiert, wie werden die eigentlich errechnet? Es bleiben im Wesentlichen als Möglichkeiten:

a) Die Spezifität des PCR-Tests muss nach dem “Drosten-Axiom” bei 100% liegen (was gemeinhin als ausgeschlossen gilt). Denn erst ab einer Spezifität von 0,99995 (i. e. 99,995%) kommt man in den Bereich, wo die heute uns präsentierten Inzidenzen erreichbar sind. Oder

b) auch die Sensitivität ist deutlich höher und das reale Infektionsgeschehen ist sehr gering, oder

c) es wird mit Zahlen getrickst.

Ich muss mir dazu erstmal eine Meinung bilden. Aber die Grundgegebeneheiten sehen höchst verdächtig aus. Wie so vieles bei dieser “Plandemie”.

Für eigene Rechenexperimente liegt das entsprechende Tabellenblatt auf dem GitHub-Account des Autors (Inzidenzrechnung.ods)

 

 

2 Gedanken zu „Der Inzidenzschwindel – Warum “die 35” nie erreichbar ist

  1. R.K.

    (25.2.2021) … Da es 2020 keine Übersterblichkeit gab, hätte es zu keinem Zeitpunkt eine Veranlassung gegeben, Viren überhaupt zu messen. Wir hätten demnach überhaupt nichts von einer neuartigen Pandmie erfahren und hätten weiter ein normales Leben führen können. Das für diesen Sachverhalt zuständige Sprichwort lautet: “Was ich nicht weiß, macht mich nicht heiß.” … Nach Dr. Wodarg haben wir es mit einer Laborpandemie zu tun, in der Todesursachen massenhaft umbenannt wurden, was den Tatbestand der Falschbeurkundung erfüllte. Wodarg hatte schon früh auf das Bild im Märchen “Des Kaisers Neue Kleider” hingewiesen. Und genau so ist es auch: Nur sind die Betrüger nicht Schneider, die mit einen durchsichtgen ! Stoff für den Kaiser neue Kleider nähen, sondern Virologen, die für die Politiker (Kaiser) eine nicht sichtbare Pandemie zusammenschustern …

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  2. Pingback: Ein Jahr “Pandemie” – Wie mit Halbwahrheiten, Desinformation und apokalyptischen Vorhersagen Politik gemacht wird. – Lehrer für Aufklärung

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