Die Standford Studie
Anfang 2021 publizierte die Gruppe um John Ioannidis [1] an der Stanford Universität (USA) eine Studie [2] die sich mit dem Einfluss harter bzw. weicher nicht-pharmazeutischer Eingriffe in das Pandemiegeschehen beschäftigt. Unumstritten ist Ioannidis einer der populärsten Epidemiologen der Welt und ein starker Kritiker von harten Maßnahmen und schlecht durchgeführter epidemiologischer Studien, ein Umstand der ihm nicht immer Freunde einbrachte. Die Eingriffe die hier diskutiert werden, kennen wir unter dem unmöglichen Anglizismus „Lockdown“. Die Stanfordgruppe verglich dabei etliche Länder (England, Frankreich, Deutschland, Iran, Italien, Niederlande, Spanien, Süd-Korea, Schweden und die Vereinigten Staaten) auf die Auswirkungen in der Verbreitung des Coronavirus durch die entsprechend eingeführten Maßnahmen. Als Vergleichspunkt wurden dabei die Effekte in Schweden und Süd-Korea herangezogen die – im Gegensatz zu den Vergleichsländern – auf weiche Maßnahmen in der Pandemie setzten. Während in einigen Ländern harte Maßnahmen wie Schulschließungen, öffentliche und private Versammlungsverbote, lokale Reiseverbote und Heimarbeit paradoxer Weise zu einer Erhöhung der Infektionsraten führten, konnten wenige effektive Unterschiede zwischen harten Beschränkungen im Vergleich zu den Weichen gefunden werden. Die Empfehlung der Stanford-Gruppe lautet daher auf harte Maßnahmen zu verzichten, da diese nicht benefitär sind, sondern schwere Kollateralschäden an Wirtschaft und Bevölkerung hinterlassen.
Die Imperial-College Studie
Vielleicht schwierig zu vergleichen ist die Studie [3] des Imperial College (UK) der Gruppe um Samir Bhatt [4] die Mitte 2020 publiziert wurde und allgemein als Gegenargumentation zu der Analyse von Ioannidis verwendet wird. Die Arbeitsgruppe hatte ausschließlich 11 Ländern innerhalb Europas analysiert und Datensätze verwendet, die sich auf die erste Infektionswelle bezogen (bis Ende April 2020). Daten aus dem Winter 2020/2021 waren folglich nicht in die Studie inkludiert, was sie in ihrer Aussagekraft stark beschneidet. Die Gruppe um Samir Bhatt begrüßt, im Vergleich zur Stanford-Gruppe, die harten Maßnahmen und sagte in der Studie bis Mitte 2020 3.1 Millionen mehr Tote in Europa ohne entsprechende harte Maßnahmen voraus. Bereits Ende 2020 wurde von einer schwedischen Arbeitsgruppe der Universität Lund das verwendete Modell der Imperial College Gruppe genauer unter die Lupe genommen [5] und festgestellt, dass die Flexibilität des verwendeten Modells zu hoch ist, um klare Aussagen tätigen zu können bzw. die Möglichkeit für alternative Interpretationen der Daten vorhanden ist. Nachträglich gesehen eine korrekte Vermutung, Schweden hielt an den weichen Maßnahmen fest, und verzichtete bei ähnlichen Infektions- und Sterbezahlen wie Österreich auf den Kollateralschaden an Bevölkerung und Wirtschaft.
| Land | Infizierte* | Tote* | Sterblichkeit |
|---|---|---|---|
| Schweden | 107.795 | 1.442 | 1.34 |
| Österreich | 73.755 | 1.214 | 1.65 |
Warum der Vergleich ?
Wir unterstellen keiner der beiden Gruppen ihre Studien mit der Intention durchgeführt zu haben einer vorgefertigten Meinung zu entsprechen, sondern wollen zeigen, dass die Auswahl der statistischen Modelle, die Datengrundlage – also Vollständigkeit und Qualität der Daten – und ein profundes Wissen um die Prozesse, die hinter den Daten stecken einen massiven Einfluss auf das Endergebnis einer solchen Studie haben kann. In der Realität wird die Statistik nie weitreichende prospektive Fragen beantworten können, sondern robust Momentaufnahmen analysieren oder kurzfristige Prognosen liefern können. Wenn Sie uns nicht glauben, vergleichen sie ganz einfach die 5-Tages Wetterprognose der Wettervorhersage Ihres Vertrauens mit den realen Wetterbedingungen am fünften Tag.
Besonders gefährlich wird es, wenn Wissenschaftler – wir sprechen hier auf das Problem Statistiker, Physiker oder Mathematiker an – die ohne Supervision eines erfahrenen Epidemiologen beginnen unvollständig und schlecht erhobene Daten in unbrauchbaren Modellen zu verarbeiten um damit Prognosen zu erstellen, die in Politik und Bevölkerung Panik auslösen. Eine solche Unverantwortlichkeit hat in Österreich Anfang 2020 stattgefunden. Eine Studie ohne Peer-Review wurde von einer Gruppe, mit offensichtlich großem Geltungsbedürfnis, an die Bundesregierung übermittelt. In diesem „Expertenpapier“ wurden über 100.000 Coronatote in Österreich prognostiziert, versehen mit einer Forderung der Umsetzung harten Maßnahmen.[6][7][8]. Wenn das wirklich unsere Experten sind, dann gnade uns das fliegende Spaghettimonster.
Über die offiziell genannten Autoren hinaus waren hier die „Usual Suspects“ im Hintergrund tätig. Hier seien nur Niki Popper von der technischen Universität Wien, der sich in der Pandemie seine Statistikfirma mit Millionen an Steuergeldern finanzieren lässt [9] und Stefan Thurner von der Medizinischen Universität Wien / Complexity Science Hub Vienna – der die Natur schon vor 20 Jahren in kein mathematisches Modell zwängen konnte – erwähnt. Beide sind so weit von Epidemiologie entfernt wie man nur sein kann. Markus Müller, der Rektor der Medizinischen Universität Wien und Mitautor der Studie, trat beim Aufkeimen von öffentlicher Kritik an der „Studie“ sehr schnell den Rückzug an [7] und „wusch sich die Hände in Unschuld“ (Sarkasmus in Bezug auf religiöse Hintergründe sind nicht zufällig, sondern beabsichtigt), lies aber noch ein paar Namen von Personen durchklingen, die im Hintergrund die statistischen Fäden zogen (vielen für Dank für die Information Hr. Müller, Anm.d.Verf.).
Das führt uns zu den Nominierten Niki Popper, Stefan Thurner und Peter Klimek die nicht müde werden in der Öffentlichkeit auf unverantwortliche Art und Weise ihren Statistikmüll über der Bevölkerung auszuschütten und Empfehlungen – ohne einen Funken Kompetenz, rein auf Spekulationen basierend – zur Bekämpfung der Pandemie in den Medien wiederzukäuen. Wie wahrscheinlich ist es, dass das Trio Infernal die Datenlage besser interpretieren kann als eine Gruppe hochkarätiger Wissenschaftler in Standford. Unserer Meinung benötigen wir keine überbezahlten Statistiker, die uns für den Herbst/Winter 2021 die Rückkehr eines endemisch bzw. saisonal gewordenen Virus prognostizieren.
Wir sind einmal ganz frech und lassen es auf einen Versuch ankommen:
wir sagen für Herbst 2021 eine neue Infektionswelle vorher die sich ähnlich verhalten wird wie die im Herbst 2020, trotz heilbringender Impfungen. Die Reaktion der Regierung im Anraten der Statistiker wird voraussichtlich ein erneuter Lockdown sein mit Ausgangssperre, öffentlichem und privatem Versammlungsverbot, etc. …
…diese Prognose stellt Ihnen die FeWÖ kostenlos zur Verfügung!
Die Bevölkerung vergisst in der Regel recht schnell, die FeWÖ vergisst nie !!!
p.s. weiters empfehlen wir unterhaltsame und spannende Lektüre wie:
- Why Most Published Research Findings Are False
- Why most clinical research is not useful
- A fiasco in the making? As the coronavirus pandemic takes hold, we are making decisions without reliable data.
- John P. A. Ioannidis[↩]
- Assessing mandatory stay-at-home and business closure effects on the spread of COVID-19[↩]
- Estimating the effects of non-pharmaceutical interventions on COVID-19 in Europe[↩]
- Samir Bhatt – Imperial College London[↩]
- The effect of interventions on COVID-19[↩]
- Expertenpapier: Prognose: Deutlich strengere Maßnahmen notwendig[↩]
- Sind wir schon über den Berg, Herr Professor?[↩][↩]
- Wie eine „Tischvorlage“ Politik gemacht hat[↩]
- Covid-19 Epidemiesimulation[↩]