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COVID-19 ist in der nicht älteren Bevölkerung weit weniger tödlich als bisher angenommen, so das Ergebnis einer umfangreichen neuen Studie über die Prävalenz von Antikörpern.
Die Studie wurde von Dr. John Ioannidis, Professor für Medizin und Epidemiologie an der Stanford University, geleitet, der bereits am 17. März 2020 in einem viel beachteten Artikel in Stat News eine Warnung aussprach: „Wir treffen Entscheidungen ohne verlässliche Daten“ und „mit Sperrfristen von Monaten, wenn nicht Jahren, wird das Leben weitgehend gestoppt, die kurz- und langfristigen Folgen sind völlig unbekannt, und Milliarden, nicht nur Millionen, von Leben stehen möglicherweise auf dem Spiel.“
In der neuen Studie, die derzeit einem Peer-Review-Verfahren unterzogen wird, stellten Prof. Ioannidis und seine Kollegen fest, dass bei 31 nationalen Seroprävalenzstudien in der Zeit vor der Impfung die durchschnittliche (mittlere) Todesrate bei COVID-19-Infektionen auf nur 0,035 % bei Personen im Alter von 0-59 Jahren und 0,095 % bei Personen im Alter von 0-69 Jahren geschätzt wurde.
Eine weitere Aufschlüsselung nach Altersgruppen ergab, dass die durchschnittliche IFR bei 0-19 Jahren 0,0003%, bei 20-29 Jahren 0,003%, bei 30-39 Jahren 0,011%, bei 40-49 Jahren 0,035%, bei 50-59 Jahren 0,129% und bei 60-69 Jahren 0,501% betrug.
In der Studie heißt es, sie zeige, dass die IFR (Estimating mortality from COVID-19 – Schätzung der Sterblichkeit anhand von COVID-19 ) vor der Impfung in der nicht älteren Bevölkerung viel niedriger sei als bisher angenommen.
Eine Aufschlüsselung nach Ländern zeigt die große Bandbreite der IFR-Werte in den verschiedenen Bevölkerungsgruppen.
Die deutlich höheren Werte für die sieben führenden Länder lassen vermuten, dass ein Teil der Unterschiede ein Artefakt sein könnte, z. B. durch die Art und Weise, wie die Covid-Todesfälle gezählt werden, insbesondere wenn die überzähligen Todesfälle ähnlich hoch sind. Zu beachten ist auch, dass die Antikörperstudien zu verschiedenen Zeitpunkten im ersten Jahr der Pandemie durchgeführt wurden, die meisten davon vor der großen Winterwelle von 2020 bis 21, als die Ausbreitungsgrade und die Zahl der Todesfälle stärker variierten als später in der Pandemie, als die nachfolgenden Wellen die Länder dazu brachten, sich anzunähern.
Der Grund dafür, dass die Werte in einigen Ländern viel niedriger und in anderen viel höher waren, ist nicht ganz klar. Die Autoren vermuten, dass „ein großer Teil der Unterschiede in der IFR zwischen den Ländern durch Unterschiede in der Altersstruktur erklärt werden kann“, wie die folgende Grafik zeigt.
Die Aufschlüsselung nach Alter in den einzelnen Ländern legt jedoch nahe, dass die IFR für jede Altersgruppe in jedem Land unterschiedlich ist, was diese Vermutung infrage stellt. (Beachten Sie in der nachstehenden Grafik die logarithmische Skala und ignorieren Sie die Zick-Zack-Linien, die auf kleine Länder mit einer geringen Zahl von Todesfällen zurückzuführen sind).
Warum gibt es in den Ländern selbst für dieselben Altersgruppen unterschiedliche IFRs? Die Autoren schlagen eine Reihe von Erklärungen vor, darunter Datenartefakte (z. B. wenn die Zahl der Todesfälle oder die Seroprävalenz nicht genau gemessen werden), das Vorhandensein und der Schweregrad von Begleiterkrankungen (z. B. sind 42 % der US-Bevölkerung von Fettleibigkeit betroffen, während der Anteil fettleibiger Erwachsener in Vietnam nur 2 %, in Indien 4 % und in den meisten afrikanischen Ländern weniger als 10 % beträgt, obwohl fast 40 % der südafrikanischen Frauen davon betroffen sind), das Vorhandensein gebrechlicher Personen in Pflegeheimen und Unterschiede bei der Behandlung, der Gesundheitsversorgung, der allgemeinen gesellschaftlichen Unterstützung und dem Ausmaß von Drogenproblemen.
Prof. Ioannidis hat bereits eine Reihe von Arbeiten veröffentlicht, in denen er die IFR von COVID-19 anhand von Seroprävalenzerhebungen schätzt. Er und sein Team kommen zu dem Schluss, dass ihre neuen Schätzungen eine Ausgangsbasis für die Bewertung weiterer IFR-Rückgänge infolge der weitverbreiteten Verwendung von Impfungen, früherer Infektionen und der Entwicklung neuer Varianten wie Omikron darstellen.