Die Fehlprognosen

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26-06-20 04:28:00,

Am 8. Juni 2020 titelte die BBC News „Coronavirus: Lockdowns in Europe saved millions of lives“ (1). Basis dieser Behauptung bildet eine Modellierungsarbeit vom COVID-19 Response Team des Imperial College London mit Hauptautor Seth Flaxman (2). Das Modell der Gruppe benutzt die täglichen COVID-19-Sterbezahlen von 11 europäischen Ländern bis zum 4. Mai 2020, um daraus mit Hilfe bestimmter Modellannahmen auf die tägliche Zahl der Neuinfektionen rückzuschließen.

Verschiedene Regierungsmaßnahmen der einzelnen Länder wie die Einführung des Abstandsgebots, Absage öffentlicher Veranstaltungen, Schulschließungen und Lockdown wurden im Modell so berücksichtigt, dass jede Maßnahme die Reproduktionszahl R um einen gewissen Faktor reduziert, der anhand der Daten abgeschätzt wird. Das bedeutet, mehrere Maßnahmen reduzieren R multiplikativ.

Die Reproduktionszahl wiederum bestimmt maßgeblich die Zahl der täglichen Neuansteckungen, welche zusammen mit der sogenannten „Infection fatality ratio“ und einer angenommenen Zeitdauer von einer Infektion bis zum Tod die Zahl der täglichen COVID-19-Tode bestimmt. Letztere sind ja als Daten gegeben und erlauben so im Rahmen einer Bayes-Analyse eine Abschätzung der unbekannten Effekte der Regierungsmaßnahmen. Insbesondere folgt nach dieser Berechnung, dass ohne jegliche Maßnahme bis zum 4. Mai 2020 3.100.000 Tode mehr zu erwarten gewesen wären.

Allein der gesunde Menschenverstand fragt sich, ob dieses Ergebnis realistisch sein kann. In der Tat basiert die Modellierung der täglichen Todeszahlen meines Erachtens auf drei sehr unrealistischen Annahmen:

  1. Die Infection fatality ratios (IFRs), die in Supplementary Table 3 der Studie gegeben sind (2), erscheinen viel zu hoch (0,91 bis 1,26 Prozent). Die Werte basieren auf früheren Modellen der gleichen Gruppe (3), die frühe Daten aus China verwendet hat. Streeck et al. zum Beispiel fanden in Heinsberg, einem SARS-CoV-2-Infektions-Hotspot in Deutschland, eine IFR von 0,36 Prozent (4).
  2. Die tägliche Todesziffer hängt im Modell neben der IFR auch von der kumulativen täglichen Zahl der Neuinfektionen im Zeitraum vor betrachtetem Tag X ab (Seite 4 im Supplementary Material (2)). Die Zahl der Infektionen an einem gegebenen Tag wiederum hängt vom R-Wert ab und der Zeit, die zwischen eigener Infektion und Infektion einer anderen Person vergeht, wofür Flaxman et al. im Mittel 6,5 Tage annehmen. Die grundlegende Annahme hierbei ist, dass jede Infektion auch wieder sekundäre Infektionen auslöst, da die Tatsache, dass manche Menschen von vornherein immun sind, nicht berücksichtigt wird. Zwar haben sie einen „Korrekturterm“ für Herdenimmunität eingebaut,

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