Neues aus Stanford: Ionnanides schätzt Sterblichkeit an Covid-19 als sehr niedrig ein

Es gibt Neuigkeiten von der Universität Stanford (USA) , wo der wohl bekannteste Epidemiologe der Welt, John Ionnanides, forscht. Bereits zuvor hatte er die Sterblichkeit für die Infektion mit SARS-CoV-2 mehrfach berechnet. In Erinnerung gebracht sei seine frühe Analyse der Daten für das Infektionsgeschehen auf einem Kreuzfahrtschiff (MS Diamond Princess), wo er eine erste Einschätzung der Infektionssterblichkeit (IFR; infection fatality rate) vornahm. Damals wurde ein Wert von IFR = 0,125% ermittelt.

In einen neuen Papier hat Ionnanides nun nochmals auf der Grundlage einer Metastudie diese Ergebnisse präzisiert. Datenbasis waren sog. „Seroprävalenzstudien“ (10 <= n <= 338), also Untersuchungen, die den Nachweis von Antikörpern im Blut der Probanden zum Gegenstand hatten. Sie erlauben eine sehr genaue Aussage, ob die Person mit SARS-CoV-2 infiziert war.

Die Ergebnisse lassen sich sehr kompakt zusammenfassen:

a) Die Zahl der aufgetretenen Infektionen mit SARS-CoV-2 dürfte weltweit bei 1,5 bis 2 Milliarden liegen (bis Mitte Februar 2021)

b) Die mittlere Infiziertensterblichkeit liegt bei 0,15%.

Diskussion

Bedenkenswert ist zuerst Punkt a) Die Prävalenz von SARS-CoV-2 bzw. Covid-19 ist demnach extrem hoch. Allerdings differiert sie laut Ionnanides erheblich von Land zu Land und Kontinent zu Kontinent. Wenn aber eine so große Zahl von Personen bereits infiziert war, dürfte auch ohne groß angelegte Impfkampagnen ein großer Teil der Menschen bereits immunisiert sein. Daran schließt sich die Frage an, ob wenn bereits eine erhebliche Immunität in der Bevölkerung existiert, die Massentests dann noch zielführend sind (wenn sie es denn jemals waren) und was diese Tests dann eigentlich genau detektieren.

Auch b) ist aufschlussreich: Die Sterblichkeit bei SARS-CoV-2 bzw. Covid-19 liegt bei gerade mal 0,15%. Frühere Studien sprechen von einer altersdifferenzierten Sterblichkeit von 0,05% für die Personen unter 70 Jahren und ohne nennenswerte Vorerkrankungen. Dies scheint präzise zu sein, da sich diese Ergebnisse mit den von Ionnanides nun errechneten Werten für die Gesamtbevölkerung (0,13% zu 0,15% IFR) gut decken.

Schlussfolgerungen

Angesichts dieser Studienlage dürfte klar sein, dass „die Maßnahmen“, welche die Politiker gegen die Grund- und Freiheitsrechte der Bevölkerung richten, vollkommen überzogen sind. Man mag das mit der Unfähigkeit dieser Leute, zu sachlich begründeten Entscheidungen zu kommen oder mit einer bestimmten Absicht in Verbindung bringen. Ich persönlich denke, es dürfte eine Überlagerung aus beiden Gründen sein.

Ein sachlicher, auf dem Gesundheitsschutz beruhender, Grund für den zerstörerischen Polit-Unsinn, den man aus Berlin und anderen Hauptstädten permanent vernimmt (inkl. dem Feldversuch für die Impfstofferprobung, den man gerade an einer in Angst und Panik versetzten Bevölkerung durchführt und der bis jetzt eine signifikante Zahl an Todesopfern fordert) liegt jedenfalls nicht vor.

 

Buchempfehlung: Das PCR-Desaster

Heute wollen wir wie einmal eine Buchempfehlung aussprechen. Illa hat auf über 100 Seiten das Entstehen, die Vermarktung und die Grenzen des „Goldstandards“ für die Detektion von Viren nachgezeichnet.

Solange die PCR so besinnungslos eingesetzt wird, wie es jetzt der Fall ist, findet diese Situation kein Ende, sei es mit diesem oder einem anderen Virus. Das eingespielte Team, von Merkel bis Drosten und darüber hinaus, lebt ausgezeichnet davon und wird weitermachen, so lange man es lässt. Es hat auch immens viel zu verlieren, wenn erkennbar wird, was mit der PCR und uns gemacht wird.

Mit einem Beitrag von Prof. Ulrike Kämmerer

104 Seiten, 140 × 210 mm
ISBN: 978-3-96230-011-1 (PDF)
ISBN: 978-3-96230-012-8 (Softcover)

Erschienen im Februar (PDF) und im März (Softcover) 2021.

Die Softcover-Ausgabe kostet 8,00 €.

Die PDF des Werkes kann hier heruntergeladen werden.

Der Schwindel mit der „Inzidenz“

Die groß angelegte „Corona“-Täuschung der Bevölkerung beruht derzeit auf im Wesentlichen 2 Säulen:

a) Dem PCR-Test, der kein vermehrungsfähiges Virus erkennt sondern nur RNA-Fragmente in der Schleimhaut der getesteten Person finden kann und daher weder über eine Infektion noch eine demnächst ausbrechende Krankheit eine Aussage bzw. Vorhersage machen kann, und

b) Der Berechnung der „Inzidenz“ angeblicher Infektionen.

Über den ersten Punkt hatten wir hier schon ausgiebig referiert, die Suchfunktion dieser Seite liefert unter dem Stichwort „PCR“ die entsprechenden Ergebnisse.

Heute wollen wir also den Punkt „Inzidenz“ diskutieren. Zuerst eine kleine historische Rückschau. Am Anfang der durch Regierung und Medien verkündeten angeblichen „Pandemie“ war die Losung „Flatten the curve“ gewesen, was Englisch ist und damit wissenschaftlich und seriös klingen soll.

Es ging darum, die Zahl der Neuinfektion welche pro Zeiteinheit auftreten zu vermindern und so die entsprechende kumulative Funktion flacher zu gestalten. Das war auch gelungen, und das ganz ohne Zutun der Politiker, einfach natürlichen Gesetzen folgend. Nämlich dem Gesetz, dass eine Infektionswelle irgendwann einmal von alleine abebbt, u. a. weil sie keine neuen zu infizierenden Personen mehr findet (vorausgesetzt, dass die ehemals Erkrankten eine gewisse Immunität erreichen, was bei Covid-19 der Fall ist):

Da diese Kurve für die politische Agenda von Frau Merkel und ihrer Entourage bereits Mai 2020 nichts mehr an Bedrohungsszenario hergab, kam dann der „R-Wert“ auf die Bühne, die Reproduktionszahl. Die war aber auch nicht zu gebrauchen, da die magische „1“ auch bereits im Frühsommer unterschritten war.

Der „letzte Schrei“ ist nun die „Inzidenz“, welche zur Rechtfertigung der grundrechtseinschränkenden „Maßnahmen“ dienen muss. In der Epidemiologie bezeichnet die Inzidenz die Häufigkeit des Neuauftretens einer Krankheit in einem bestimmten Zeitraum ggf. in einem bestimmten geographischen Gebiet. Sie ist definiert als Anzahl der neuen Erkrankungsfälle dividiert durch das gesamte dem Risiko unterliegenden Kollektiv, also meistens der gesamten Bevölkerung oder einer Teilmenge, die theoretisch dem Risiko einer Erkrankung unterliegt:

I = n.x / n.0

I=Inzidenz, n.x: Neufälle, n.0: Population.

Wenn die Inzidenz korrekt und vor allem valide berechnet werden soll, so bedarf es eines ausreichend langen Zeitraumes (normalerweise 1 Jahr, Quelle) und einer repräsentativen Stichprobe, etwa der verfügbaren Gesundheitsdaten öffentlicher Stellen wie der Gesundheitsämter. An beiden fehlt es bei der Berechnung der „Inzidenz“ von Covid-19.

Zuerst ist zu sagen, dass in Deutschland nur jeweils sehr kurze Perioden von 7 Tagen zur Berechnung herangezogen werden und zweitens die Stichprobe nicht repräsentativ ist. Die Berechnung der Covid-19-Inzidenz fußt nämlich nur auf den durchgeführten PCR-Tests, denen nicht die gesamte Bevölkerung unterzogen wird.

Berechnungfehler

Weiterhin wird das Rechenergebnis, das bereits auf ungenügenden Daten basiert, durch einen Fehler im Berechnungsmodus weiter verzerrt. Das Ergebnis ist, das sei vorausgeschickt, dass dieser dann errechnete Inzidenzwert fehlerhaft ist und nur zu einer Sache taugt: Die Bevölkerung weiter mit quasi-wissenschaftlichen Zahlen in Angst und Panik zu halten.

Nach mir vorliegenden Informationen wird die 7-Tage-Inzidenz für das Auftreten von Covid-19 in Deutschland wie folgt berechnet:

I = n.pos * 100.000/ p.ges, (jeweils für eine 7-Tage-Periode)

I: Inzidenz, n.pos: positive Testergebnisse, p.ges: Bevölkerung des zu untersuchenden Landkreises.

Bereits beim ersten Betrachten der Gleichung wird, zumindest für Menschen, die in Mathe in der Schule nicht permanent geschlafen haben, klar, wo hier der Kardinalfehler zu suchen ist. In der Gleichung findet man 2 Variablen, welche das Ergebnis determinieren:

  • Die Anzahl der positiven PCR-Tests,
  • Die Größe der Gebietskörperschaft (Stadt-/Landkreis etc.)  auf den sich die Auswertung bezieht.

Damit ist, mit Verlaub, dem Regierungsschwindel Tür und Tor geöffnet. Die Inzidenz nimmt nämlich aufgrund der fehlerhaften Berechnung bei steigender Anzahl positiver Tests linear zu, bei größeren Landkreisen wird sie in gleichem Verhältnis kleiner.

Eine Beispielrechnung soll das verdeutlichen. Wir gehen aus von einer angenommenen in der Realität vorhandenen Inzidenz von 20/100.000 und forschen nach, was die Berechnung daraus macht.

(Quelle Inzidenzrechnung2)

Man sieht, dass die falsch errechnete Inzidenz um ca. den Faktor 4 zu hoch ist, wenn man sie in das Verhältnis der zugrundeliegenden wahren Inzidenz (in dem Falle 20/100.000) setzt.

Erhöht man nun versuchsweise die Anzahl der Tests, steigt die falsch errechnete Inzidenz ebenfalls an (Proportionalität):

Senkt man hingegen die Anzahl der Einwohner, sieht man wiederum steigende Inzidenzwerte (umgekehrte Proportionalität).

Und, wie zu erwarten, fällt mit steigender Spezifität (geringere Anzahl an falsch-positiven Ergebnissen) die Inzidenz wieder ab:

Dadurch wird erkennbar, dass die fehlerhafte Berechnung der Inzidenz der systematischen Täuschung der Bevölkerung durch die Regierungen Tür und Tor öffnet. Man muss nur die Gleichung beliebig parametrieren, indem man eben „passende“ Werte einsetzt und erhält das gewünschte Ergebnis.

Lösungsansatz

Wissenschaftlich korrekt wäre es, die Gesamtzahl der durchgeführten Tests in die Berechnung einfließen zu lassen und z. B. eine „Positivenquote“ zu definieren.

Diese wäre

r.p = n.pos / (n.pos + n.neg)

r.p: Relation von positiven Tests zur Gesamtzahl, n.pos: Anzahl positiver Tests, n.neg: Anzahl negativer Tests.

Der errechnete Wert hängt zwar auch von der Zahl der Tests ab, da die Spezifität nicht 1 (i. e. 100%) beträgt und damit die Zahl der falsch-positiven Ergebnisse von der Zahl der Tests ebenfalls funktional abhängig ist. Allerdings wäre die Inzidenzrate nicht mehr so volatil, da zumindest die Gesamtzahl der Tests als Parameter in die Berechnung eingehen würde.