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Covid-19 Während der Covid-19-Pandemie wurden sehr viele Daten erfasst und analysiert. Aus den Ergebnissen könnten die Öffentlichkeit im Allgemeinen und die Politiker im Besonderen etwas lernen. Das allgemeine Verständnis ist aber weit von der Datenlage entfernt.
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Gleich zu Anfang der Covid-19-Pandemie, Mitte März 2020, wurden in vielen Ländern drakonische Einschränkungen der Freiheiten der Bevölkerung erlassen und erhebliche wirtschaftliche Einbußen in Kauf genommen, mit der Begründung, man könne auf dies Art den Tod vieler Menschen verhindern. Am 17. März wies John Ioannidis, einer der meistzitierten Wissenschaftler weltweit und der wohl führende Medizinstatistiker darauf hin, dass für so weitreichende Maßnahmen keine ausreichenden Daten vorlägen und dass die vorhandenen Daten misinterpretiert wurden. Ioannidis wurde dafür stark angegriffen. «Social distancing» schien das Gebot der Stunde zu sein, um die Epidemie einzudämmen, obgleich ein frischer Übersichtsartikel einen sehr geringen, teilweise gar nicht messbaren Effekt derartiger Interventionen bei früheren Epidemiewellen mit anderen Viren gefunden hatte. Dieser Artikel trägt jetzt das Datum der Maiausgabe 2020 von «Emerging Infectious Diseases», war aber bereits vorab im Internet zugänglich. Insbesondere waren die Befunde der Weltgesundheitsorganisation WHO bekannt, die diese Untersuchung in Auftrag gegeben hatte. Bevor ich auf die Effektivität nichtpharmazeutischer Maßnahmen während der Covid-Pandemie zurückkomme, werfe ich einen Blick auf den eigentlichen Anlass, solche Maßnahmen zu ergreifen, die infolge von Covid-19 erwartete Übersterblichkeit. Wer hatte Recht, John Ioannidis, der diese Erwartungen für stark überzogen hielt, oder diejenigen, die im Frühjahr 2020 die Politik machten und die veröffentlichte Meinung bestimmten?
Zunächst schauen wir uns die Übersterblichkeitsdaten für Deutschland In Abbildung 1 an, die EUROMOMO saisonal basislinienkorrigiert und auf die Unsicherheit normiert hat. Da uns nur der zeitliche Verlauf interessiert, können wir von diesen Details absehen. Gezeigt is ein Zeitraum von fünf Jahren (312 Wochen). Wo aber liegt in diesem Zeitraum die Covid-Pandemie? Ich persönlich kann es nicht erkennen.
Schauen wir uns das doch noch einmal für die Bevölkerungsgruppe an, die eine Gesellschaft am Stärksten schützen sollte, die Kinder (0-14 Jahre). Diesmal betrachten wir ganz Europa, das heißt, alle Länder, die EUROMOMO Daten liefern und absolute Zahlen, die ebenfalls basislinienkorrigiert sind (Abbildung 2). Wieder scheitere ich persönlich daran, den Zeitraum der Pandemie zu identifizieren.
Nun die Auflösung. Wir blicken jetzt auf die Übersterblichkeit von Senioren zwischen 75 und 84 Jahren (Abbildung 3). Auch in dieser Abbildung ist die Pandemie schwer zu lokalisieren. Deshalb habe ich sie als roten Balken eingezeichnet. Definiert habe ich die Pandemie ab dem Zeitpunkt, an dem die WHO sie ausgerufen hat (15. März 2020) bis zu dem Zeitpunkt, zu dem die Schweiz weitere Maßnahmen außerhalb des Gesundheitswesens für unnötig hielt (31. März 2022). Die Übersterblichkeit unter den Senioren war in diesem Zeitraum etwas erhöht. Die Erregung der Öffentlichkeit, die behauptete Überlastung der Intensivstationen und die weitreichenden Maßnahmen der Regierungen scheinen jedoch in einem Missverhältnis zur Größe des Effekts zu stehen. Oder waren es etwa diese Maßnahmen, die Schlimmes verhinderten?
Effizienz der Maßnahmen
In keiner Pandemie zuvor wurden Infektionszahlen, Hospitalisierungen, Sterbefälle und Regierungsmaßnahmen so genau erfasst. Es liegen nahezu weltweit tagesgenaue Daten vor. Es bestünde erhebliches wissenschaftliches und politisches Interesse, zu wissen, welche Maßnahmen welchen Effekt hatten. Demzufolge würden Publikationen großes Aufsehen erregen, in denen das sauber anhand der Daten gezeigt werden kann. Die Autoren könnten in den angesehensten Zeitschriften publizieren. Die Daten sind öffentlich zugänglich. Jeder, der statistische Kenntnisse und einen mittelmäßig guten Computer hat, könnte es versuchen.
Ich habe nach solchen Publikationen gesucht. Zu finden ist kaum etwas und so gut wie nichts, das den gesamten Datensatz ausnutzt oder das Daten nach dem ersten Halbjahr 2020 nutzt und noch in einer höchstrangigen Zeitschrift erschienen wäre. In der Kriminalistik nennt man das den «Hund, der nicht gebellt hat». Danit ist gemeint, dass eine Hypothese wohl falsch ist, wenn etwas nicht geschehen ist, was unbedingt geschehen wäre, wenn die Hypothese zutreffend wäre. Einfacher gesagt: Wenn niemand eine überzeugende große Studie zur Wirksamkeit der Maßnahmen veröffentlicht hat, dann war es mit dieser Wirksamkeit wohl nicht sehr weit her.
Gleichwohl schauen wir uns hier am Besten einige Studien an. Eine davon ist im Februar 2021 in «Science» erschienen und betrachtet Daten aus dem Zeitraum zwischen dem 22. Januar und 30. Mai 2020. Bemerkenswert ist sie als Paradebeispiel dafür, wie man Daten nicht analysisieren darf. Die Autoren haben die Einführung verschiedener Maßnahmen in verschiedenen Ländern in diesem Zeitraum mit einer zurückgerechneten Übertragungsrate Rt korreliert (wie viele wietere Personen steckt eine infizierte Person an). Wenn ein Land eine Maßnahme wieder aufgehoben hat, wurden dessen Daten nicht mehr weiter beachtet. Die mathematischen Details der Analyse tun nichts zur Sache. Sie zeigen Abbildungen, in denen suggeriert wird, nichtpharmazeutische Maßnahmen hätten einen bestimmten Rückgang von Rt zur Folge gehabt. Wertlos ist diese Analyse, weil sie den folgenden Effekt vernachlässigt, der in diesem Zeitraum dominant war. Zunächst waren noch keine Maßnahmen in Kraft und die Infektionszahlen stiegen stark an, wie das am Anfang einer Infektionswelle immer der Fall ist. Dann wurden die Maßnahmen in Kraft gesetzt und parallel wurde der Antsieg der Infektionzahlen flacher und schließlich gingen die Infektionszahlen zurück. Der Punkt ist, dass Letzteres zumindest qualitativ auch ohne die Maßnahmen geschehen wäre. So lange man nicht weiß, welcher Anteil des Rückgangs einem normalen Verlauf der Epidemiewelle und dem besseren Wetter zuzuschreiben ist, kann man nicht auf die Wirksamkeit der Maßnahmen schließen.
Eine wesentlich besser entworfene Studie, wenn auch an einem kleineren Datensatz, findet sich in der viel niederrangigeren Zeitschrift «Journal of School Health». Die Autoren haben verschiedene Unterrichtsformen in verschiedenen Bezirken des US-Staats Missouri mit dem Covid-19-Infektionsgeschehen korreliert. Es gab Bezirke mit nur Fernunterricht, solche mit nur Präsenzunterricht und solche mit Mischformen. Eine Korrelation zum Infektionsgeschehen gab es nicht.
Eine neuere Studie an Daten für neun europäische Länder ist am 19. Juli 2023 in «Scientific Reports» erschienen. Die Autoren korrelieren verschiedene Maßzahlen für die Schwere der Epidemie mit dem zeitlichen Verlauf von Indices für verschiedene Regierungsmaßnahmen. So schauen sie sich zum Beispiel Aufnahmen auf die Intensivstation (ICUadmin), Hospitalisierungen (Hadmin), Infektionsfälle (cases) und Todesfälle (deaths) an. Sie merken an, dass es zwischen dem Inkrafttreten einer Maßnahme und ihrer Wirkung einen Zeitverzug geben kann. Deshalb wenden sie eine sogenannte Kreuzkorrelation an, welche den Korrelationkoeffizienten (y-Achse) als Funktion der Zeitverschiebung (x-Achse, in Wochen) liefert. Korrelationskoeffizienten bis 0.29 gelten dabei als vernachlässigbarer Zusammenhang und solche zwischen 0.3 und 0.49 als schwacher Zusammenhang. Ich repoduziere hier als meine Abbildung 4 die Abbildung 3 aus dieser Publikation, welche das Ergebnis am Beispiel Frankreichs zeigt.
Das Erste, was auffällt, sind die positiven Korrelationskoeffizienten für fast alle Kombinationen von Pandemieindikatoren und Maßnahmen für die meisten Zeitverschiebungen. Einfacher gesagt: Je mehr Maßnahmen, desto schlechter die Situation. Die Kausalität dürfte natürlich umgekehrt sein. Betrachten sollte man daher, wie sich die Indikatoren ab dem Zeitpunkt Null hin zu späteren Zeitpunkten ändern. Etwa bei Masken (Mask Policies). Das Infektionsgeschehen ging nicht zurück. Man könnte annehmen, es habe sich wenigstens der Anstieg verringert. Schaut man sich allerdings Gesundheitsüberwachung (Health Monitoring) an, so erkennt man, dass die Indikatoren außer den Infektionen bereits vor der Einführung der Maßnahmen zurückgehen. Mit anderen Worten muss das Virus im Voraus gewusst haben, dass es bald unter Beobachtung stehen werde. Schulrestriktionen (School restrictions) verringern in den Wochen danach Aufnahmen in Krankenhäuser, auf Intensivstationen und Todesfälle – nicht aber die Infektionen. Das alles ergibt keinen Sinn, obwohl die Studie sauber durchgeführt ist. Die vernachlässigbaren oder schwachen Korrelationen, die man hier sieht, müssen durch nicht kontrollierte andere Variablen verursacht sein. Diese aktuelle Studie zeigt, richtig interpretiert, das Folgende: Die Maßnahmen hatten keinen sichtbaren Effekt auf die Pandemie.
Es hat doch aber wenigstens nicht geschadet?
Das alles hat viel Geld gekostet und nichts gebracht. Aber vielleicht war es ja einen Versuch wert, wenn es doch nicht umgekehrt zu gesundheitlichen Schäden geführt hat. Dazu schauen wir uns zunächst eine Studie mit einem sehr witzigen Design an, die für französische und kanadische junge Erwachsene (28-29 Jahre) untersucht hat, ob die Einhaltung von Pandemievorschriften mit der Entwicklung einer Depression korreliert ist. Nicht unerwartet finden die Autoren, dass junge Franzosen widerborstiger sind als junge Kanadier. Sie finden aber auch, dass die Wahrscheinlichkeit der Entwicklung einer Depression um so größer war, je stärker sich die jungen Leute an die Vorschriften hielten. Auch hier ist die Interpretation etwas heikel. Es könnte ja auch sein, dass diejenigen, die sich besonders viele Sorgen machen, sowohl stärker zur Einhaltung von Vorschriften als auch stärker zur Entwicklung von Depressionen neigen. Das würde aber immer noch bedeuten, dass es die psychische Volksgesundheit verschlechtert, wenn man der Bevölkerung Angst macht, wie es die meisten Politiker und Journalisten während der Pandemie getan haben.
Ernster ist ein Befund, der aus Abbildung 1 folgt. Die Pandemie ging etwa bis Woche 244 und war zuletzt schon stark abgeschwächt. Danach ist eine nichtsaisonale erhöhte Übersterblichkeit zu beobachten. Tasächlich betrug die Sterblichkeitsrate in Deutschland 2019 laut «knoema» 1.14% und 2022 betrug sie 1.24%. Das ist ein Zuwachs von fast 9%. Verschiedene Ursachen sind denkbar. Es könnte sich um Langezeitfolgen von Covid-19 handeln. Allerdings gibt es keine Hinweise, dass diese zu einer deutlich erhöhten Sterblichkeit führen. Es könnte sich um versäumte Behandlungen und Diagnosen anderen Krankheiten im Pandemiezeitraum handeln, also eine indirekte Folge der Maßnahmen und der Angstmache. Denkbar ist auch, dass sich infolge des Drucks auf das Gesundheitswesen dasselbe verschlechtert hat. Schließlich könnten die Impfungen die Ursache sein.
Waren die Covid-19-Impfungen frei von schweren Nebenwirkungen?
Während der Pandemie wurde, auch von Medizinern, behauptet, es gäbe praktisch keine schweren Nebenwirkungen der Covid-Impfung und Langzeitnebenwirkungen seien völlig ausgeschlossen. Für diese Behauptungen gab es nie eine wissenschaftliche Basis. Inzwischen ist beispielsweise bekannt, dass die Covid-Impfung in seltenen Fällen Nierenschäden verursacht (bei schweren Covid-Infektionen kommt das auch vor). Bekannt ist auch, dass die Covid-Impfung etwas das Risiko erhöht, an einer Herzkrankheit zu sterben, besonders bei Männern. Dieser Effekt geht allerdings wieder im Rauschen unter, wenn man die Sterblichkeit durch beliebige Ursachen anschaut. Insgesamt ist das Risiko der Impfung nach den vorhandenen Daten eher gering. Es stellt sich allerdings die Frage, wie groß der Nutzen ist.
Dieser scheint bei älteren Menschen (über 60 Jahre) doch erheblich zu sein. Die Risiken einer Infektion, Hospitalisierung und eines Todesfalls sinkt nach drei bis vier Impfdosen auf etwa die Hälfte. In dieser Altersgruppe ist die Impfung also auch nach meiner heutigen Sicht indiziert gewesen, zumindest solange die Covid-19-Virenstämme noch so gefährlich waren, dass sie bei älteren Menschen häufig schwere Erkrankungen nach sich zogen.
Für jüngere Menschen sieht das allerdings völlig anders aus. Die Sterblichkeit durch Covid-19 wuchs exponentiell mit dem Lebensalter und das um 7.4% mit jedem Jahr. Herzkomplikationen (Myokarditis) nach Impfungen waren hingegen besonders bei jungen Männern häufig. Das Verhältnis zwischen dem Risiko der Infektion und demjenigen der Impfung ist für junge Männer nicht genau bekannt, aber sehr wahrscheinlich doch derart, dass zumindest dieser Gruppe von einer Impfung abzuraten ist. Für eine Covid-Impfempfehlung für Kinder (außerhalb spezieller Risikogruppen) gab es nie einen Anlass. Die deutsche Ständige Impfkommission hatte sich auch lange dagegen gewehrt, eine solche Empfehlung auszusprechen, ist dann aber bedauerlicherweise umgekippt. Diese Umkippen hat sehr wahrscheinlich deutlichen Schaden angerichtet.
Für eine Impfzertifikatspflicht bestand nie ein Anlass. Wie inzwischen jedem klar sein dürfte, verhindert die Impfung nicht die Weitergabe der Infektion. Daraufhin wurde sie auch nie getestet und das war nach allem, was über Corona-Viren und den Infektionsverlauf bekannt war, auch zu keinem Zeitpunkt zu erwarten. Die Zertifikatspflicht hat sich vor allem auf junge Leute ausgewirkt, deren Infektionen nicht signifikant zur Belastung des Gesundheitswesens beitrugen. Der zivile Ungehorsam gegen die Zertifikatspflicht war aus meiner Sicht gerechtfertigt oder sogar geboten.
Was bleibt
Das Regierungshandeln, das Handeln der meisten Journalisten und vieler wissenschaftlicher Institutionen und medizinischer Vereinigungen während der Covid-Pandemie war kontraproduktiv. Inwieweit es anderen Interessen diente, als der Erhaltung der Volksgesundheit, wäre gesondert zu untersuchen. Wichtig erscheint mir, aus den vorliegenden Daten Lehren zu ziehen und die Planung für zukünftige Pandemien daran auszurichten.