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"Die Zahl der Todesfälle im Zusammenhang mit Covid-19 wird in der Regel ebenfalls unterschätzt. Die meisten Staaten zählen nur Personen dazu, die im Spital sterben."
Kann mir jemand erklären, wie man einen solchen pauschalen Satz schreiben kann und einfach weglässt, dass wir keine Ahnung haben wer mit und wer an Corona gestorben ist?
Um auf diese etwas abgedroschene Aussage mit einer abgedroschenen Antwort zu reagieren: wenn ein Krebskranker im letzten Stadium von einem Auto überfahren wird, ist er bei einem Autounfall gestorben.
Oder anders ausgedrückt: welche Erkenntnisse erhoffen Sie sich von einer gesonderten Zählung, und wie würden Sie die beiden Varianten unterscheiden?
Lieber Patrick Seemann, es stellt sich tatsächlich die Frage, was die Debatte «an oder mit Covid-19 gestorben?» gegenwärtig nützen soll.
Diese Frage wurde ja prominent vom emeritierten Mikrobiologieprofessor Sucharit Bhakdi gestellt. In der Folge wird die notorische Frage wieder und wieder aufgeworfen, um entweder:
Zu suggerieren, dass die COVID-19-Todesfallzahlen überschätzt werden.
Zu suggerieren, dass die COVID-19-Pandmie harmloser ist als gemeinhin angenommen.
Zu suggerieren, dass die Massnahmen – v. a. der Lockdown – überflüssig, kontraproduktiv, ja selbst-zerstörerisch seien.
Zu suggerieren, dass die extrem überschätzten COVID-19-Todesfallzahlen dazu da sind, aus COVID-19 medial einen Pandemie-«Hype» anzufachen, damit durch die entstehende «Hysterie» Massnahmen legitimiert werden, die der willkürlichen, ja diktatorischen Bevölkerungskontrolle durch eine irgendwie geartete «Elite» dienen.
Die pointierteste Antwort dazu gab bekanntlich Prof. Dr. med. Dr. h.c. Paul Robert Vogt:
Die Behauptungen, eine «Influenza» sei genau gleich gefährlich und koste jedes Jahr gleich viele Opfer ist falsch. Zudem ist die Behauptung, man wisse nicht, wer «an» und wer «wegen» COVID-19 sterbe, ebenso aus der Luft gegriffen.
Vergleichen wir Influenza und COVID19: hat man das Gefühl, bei Influenza seien immer alle Patienten «wegen» Influenza gestorben und nie einer «mit»? Sind wir Mediziner im Rahmen der COVID-19-Pandemie nun alle plötzlich so verblödet, dass wir nicht mehr unterscheiden können, ob jemand «mit» oder «wegen» COVID-19 stirbt, wenn diese Patienten eine typische Klinik, typische Laborbefunde und ein typisches Lungen-CT aufweisen? Aha, bei der Diagnose «Influenza» waren natürlich alle immer hellwach und haben immer die ganze Diagnostik bemüht und waren immer sicher: nein, bei der Influenza sterben alle «wegen» und nur bei COVID-19 viele «mit».
Und auch der Virologe Christian Drosten sagte in seinem Podcast:
Ich verstehe diese ganze Diskussion nicht so richtig: An oder mit einem Virus gestorben? […] Man kann natürlich testen, ist das Virus in der Lunge oder ist es im Rachen, auch bei Verstorbenen kann man das machen in der Sektion. Aber welche Konsequenz will man daraus denn medizinisch nun ziehen?
Ich finde, da gehen zwei Dinge durcheinander. Da wird einerseits ein Argument gemacht, das so medizinisch klingt, wir differenzieren jetzt den Tod an dem Virus von dem Tod mit dem Virus und daraus entsteht dann aber sofort eine gesellschaftliche Bewertungsdiskussion – eine politische Diskussion, bei der im Hintergrund eine ganz andere Botschaft mitschwingt, nämlich:
Wir verschätzen uns hier total, wir übersehen was, in Wirklichkeit ist das alles gar nicht so schlimm. Wir legen hier die Wirtschaft lahm wegen nichts.
Ich finde es total gefährlich, diese Verbindung zu machen. Ich finde, man muss da mit ganz großer Sorgfalt hinschauen. Man muss dann aber auch mal mit einem anderen Blick darauf schauen, ob dieses Argument überhaupt zu irgendetwas führt und ob so eine Auffassung überhaupt gerechtfertigt ist.
Fragen wir doch mal, was so eine Auffassung geändert hätte – in Italien oder jetzt in New York oder in anderen amerikanischen Großstädten, wo als Nächstes die Fälle jetzt ansteigen werden. Oder auch in England.
Hätte das denn was geholfen? Hätte das irgendwas geändert am Handlungsgrundsatz in dieser akuten Phase, Distanzierungsmaßnahmen aufzuerlegen?
Angesichts der Bilder wie aus New York – etwa die Massengräber auf Hart Island, – kann man sich tatsächlich fragen, was diese an und für sich wichtige aber schwierige Frage nach an oder mit COVID-19 nützt.
Denn selbst für Theorien angeblicher Verschwörungen taugt die Frage nicht.
Weil auch die Logik gebietet, dass der Umkehrschluss nicht gilt:
Das heißt im Umkehrschluss aber nicht, dass die Menschen nicht an Covid-19 gestorben sind, sondern an ihren Vorerkrankungen. Bluthochdruck, Diabetes, verengte Herzkranzgefäße - mit all dem kann man viele Jahre oder Jahrzehnte gut leben.
Ziebuhr bestätigt, es sei bei einem konkreten Todesfall manchmal nicht einfach, den jeweiligen ursächlichen Anteil bestehender Grunderkrankungen und die unmittelbaren Folgen einer Virusinfektion abzugrenzen, vor allem bei schwer vorerkrankten Menschen. «Aber auch dann bleibt in den allermeisten Fällen die Aussage richtig, dass der Tod OHNE diese Infektion eben NICHT exakt zu diesem Zeitpunkt erfolgt wäre, sondern vielleicht ein paar Monate, möglicherweise aber auch erst Jahre später.»
Wieviele ungefähr wurde ebenfalls kürzlich ermittelt.
Und mit Blick auf die weltweiten Übersterblichkeitszahlen:
Wenn die Übersterblichkeit nicht auf COVID-19 zurückzuführen wäre.
Dann wäre es doch viel erstaunlicher, dass so viele mehr an ihren Vorerkrankungen oder eben an einer unbekannten Ursache sterben würden.
Was wäre nun nach den «Kritikern» diese unbekannte Ursache «X»?
Kann mir jemand erklären, wie man einen solchen pauschalen Satz schreiben kann und einfach weglässt, dass wir keine Ahnung haben wer mit und wer an Corona gestorben ist?
Es ist stimmt nicht, dass wir diesbezüglich keine Ahnung haben. Ich hoffe, die «Republik» greift dieses Thema in einem weiteren Artikel auf. (Oder verweist auf einen eigenen Artikel, wo es bereits aufgegriffen wurde.)
Lieber Herr Z., lieber Herr S.,
Den pauschalen Satz kann man tatsächlich schreiben, denn die Zahlen zur Übersterblichkeit (wie viele Menschen sterben im Schnitt in einem Februar, März, April – wie viele sterben 2020 mehr?) zeigen, dass die Covid-19-Todesfälle unterschätzt werden.
Diese eindrücklichen zahlen Zahlen zeigen zum Beispiel die folgenden Artikel – und wir planen ebenfalls, sie bald aufzunehmen.
Liebe Frau Kolly,
Es scheint mir gewagt zu behaupten, dass die Todesfälle den Verlauf der Pandemie besser wiedergeben als die Zahl der Ansteckungen. Ausserdem habe ich das Gefühl, dass Sie uns in Ihren Kommentaren unterschwellig 2 Dinge mitteilen wollen: 1. Die Pandemie ist gefährlich. 2. Es kann jederzeit eine 2. Welle kommen.
Gerade Italien ist als Beispiel völlig untauglich. Da liefen am Anfang sehr viele Dinge schief. Patienten wurden vom Spital in Heime abgeschoben und die dort Verstorbenen wurden nicht als Covid-Fälle registriert, weil nicht genügend Testmaterial vorhanden war (gemäss RAI Tagesschau). Die These, dass der striktere Lockdown mehr bewirkt habe als bei uns, lässt sich auch nicht halten, wenn man den Verlauf der Infiziertenkurven anschaut.
Was Sie uns mit der Aussage, dass die Todesfall-Kurven überall (?) langsamer fallen als sie angestiegen sind, mitteilen wollen, ist mir unklar (ausser als was ich oben angedeutet habe).
Vorschlag: Vergleichen Sie mal den Kanton Genf (Höchste relative Häufigkeit der Ansteckung,
sehr viele Zahlen schon im täglichen Bulletin, https://www.ge.ch/document/20094/telecharger, erste Ergebnisse einer Antikörperstudie schon vorhanden) mit z.B. dem Kanton Zürich, wo die Dinge teilweise sehr anders aussehen.
Für alle: nur schon ein Blick in https://www.corona-data.ch (basierend auf Daten Kanton ZH) ergibt viele interessante Einsichten (z.B sieht hier der Verlauf der Todesfall-Kurve schon etwas anders aus)
Unterschwellig wollte ich das nicht mitteilen – dass die Pandemie gefährlich ist, darüber herrscht ja ein breiter Konsens. Und dass es zu zweiten Wellen kommen kann, schreibe ich ja ganz explizit :-).
Man sollte die Zahlen nicht absolut, sondern relativ zur Bevölkerung sehen.
Bei Südkorea (51 Mio.), Japan (126 Mio.) von zweiter «Welle» zu sprechen, ist weit hergeholt, oszillieren auf tiefem Niveau triffts wohl eher. Bei den relativ niedrigen Zahlen scheint es eher, die hatten keine «Hammer Prozedur» mit Wellen, sondern die «tanzen» seit Anbeginn.
Mich würde als Verleger mal fundiert interessieren, wieso bereits vor dem Lockdown vom 17. März die Kurve in der Schweiz (und auch anderswo) so stark sank. Merci Bien.
Lieber Herr R., auf dieser ETH-Seite oder diesem SRF-Beitrag finden Sie die Antworten. In diesem Wikipedia-Artikel können Sie auch die Massnahmen, die vor dem 17. März beschlossen worden sind, nachlesen:
28. Februar: Ausrufung der «besonderen Lage», Einschränkungen bei Versammlungen erlassen, beispielsweise waren Grossveranstaltungen mit mehr als 1000 Personen verboten.
1. März: Kampagne «So schützen wir uns» mit Hygiene-Empfehlungen zum Schutz vor dem neuen Coronavirus inkl. Abstandhalten bzw. «Social Distancing» (ab 5. März)
11. März: Das Grenzwachtkorps [schloss] im Kanton Tessin neun Grenzpunkte zu Italien.
12. März: Die Eishockey-Meisterschaft aller Ligen und Stufen wurden per sofort abgebrochen.
13. März: Der Bundesrat [verbot] Veranstaltungen mit mehr als 100 Personen bis Ende April und in Restaurants, Bars und Diskotheken durften sich maximal noch 50 Personen aufhalten. Ebenso verbot er den Präsenzunterricht an Schulen bis zum 4. April.
14. März: Die Schweizer Armee [gab] bekannt, vorläufig keine Rekrutierungen mehr durchzuführen. Die zur Aushebung aufgerufenen Wehrpflichtigen haben ihren Marschbefehl nicht zu befolgen. Im Laufe desselben Tages haben die letzten Skigebiete ihren Betrieb eingestellt.
Ich vermute mal, dass die Vermeidung grosser Ansteckungsherde durch das Versammlungs- bzw. Veranstaltungsverbot und v. a. die Kampagne am meisten dazu beitrugen. Wir hatten wohl auch das «Glück», dass uns die schrecklichen Bilder aus Italien, wo die Pandemie schon fortgeschrittener war, noch rechtzeitig erreichten und sozial-psychologisch die Effektivität der Hygiene-Kampagne steigerte.
Doch die ETH-Studie bestätigt, dass dies nicht gereicht hätte, die effektive Reproduktionszahl R_eff auf R< 1 zu drücken. Denn:
Solange R>1 ist, herrscht eine epidemische Situation mit exponentiellem u. U. abgebremsten Wachstum (mitigation).
Mit R=1 ist die Situation endemisch mit linearem Wachstum, was gerade bei hohem Niveau – wie in den USA – problematisch bleibt.
Erst mit R<1 herrscht eine kontrollierte Situation (containment & suppression) mit einer exponentiellen oder linearen Schrumpfung.
Dies zeigten auch andere Studien und Modelle. Und auf negative Beispiele verweist auch der Vergleich von Marie-José Kolly. Etwa UK und USA, die zuerst eine andere Strategie verfolgten oder die Gefährlichkeit verharmlosten/unterschätzten und daher erst spät «harte Massnahmen» einleiteten. Die Folgen waren jedoch viel höhere Todesfallzahlen als wenn sie früher eingeleitet worden wären.
Der Lockdown war sozusagen nötig, um einen Restart zu machen, weil zu spät eine kontrollierbare Situation geschaffen bzw. bewahrt worden ist, um per Test & Contact Tracing die Transmissionketten zu unterbrechen.
Vergleiche dazu die sehr lehrreiche Simulation «What Happens Next?» von Dr. Marcel Salathé und Nicky Case.
Besten Dank für das Summary.
Die Studie der Kollegen der ETH v. 08.04. updated 21.04. ist bekannt, verwendet zur
R Berechnung das «Cori, Ferguson, Fraser, Cauchemez Framework» und zeigt das R(t) nach dem Lockdown unter 1 fiel, die zeitliche Differenz zwischen der Ansteckung, Inkubation und Testergebnis wurde eingerechnet, es wird aber auch explizit auf die Problematik von Kausalität und Korrelation bzgl. Massnahmen hingewiesen.
Die ETH MTEC et al. Studie v. 27.4 erforscht länderübergreifend die Reduktion neuer Cases bzgl. NPI Massnahmen ab 15.4. und kommt zum Schluss:
„dass der Lockdown die am wenigsten effektive Massnahme scheint“
https://www.medrxiv.org/content/10.…3.full.pdf
Wirkung (gemittelt) :
Schließungen von Veranstaltungsorten 36%
Versammlungsverbote 34%
Grenzschließungen 31%
Arbeitsverbote für nicht wesentliche Geschäftsaktivitäten 31%
Veranstaltung Verbote führen zu einer etwas weniger ausgeprägten Reduktion 23%
Schule Schließungen 8%;
Lockdowns 5%
(bitte jetzt nicht fragen wieso das mehr als 100% sind; Biostatistik mit Varianz)
Das verharmlosen/unterschätzten bzw. verschlafen am Anfang und später als Ultima Ratio «harte Massnahmen» ergreifen zu müssen, ist ein zentrale Problem in dieser Krise, die Politik musste auf Grund ungenügender Faktenlage entscheiden.
Wir müssen uns ernsthaft die Frage gefallen lassen, wie kann es sein, dass wir im 2020 trotz Global Big Data, Google & Co, Supercomputern mit 200 PFLOPS, Predictive Data Analytics und AI Machine Deep Learning - nach bald 5 Monaten noch immer so wenig wissen, noch immer so wenig Daten haben und wir schlussendlich auf Methoden aus dem Mittelalter zurückgreifen müssen.
Wieso haben wir es nicht geschafft mit modernsten Tools und Methoden die Pandemie und die Wirtschaft zu managen – global kollektives Behördenversagen? (more to come)
Diese Steinzeit Hammermethode wird am Ende der Nahrungskette zu Armut und Hunger führen - das Welternährungsprogramm (WFP) https://de.wfp.org/ der Vereinten Nationen warnt vor einer Hungersnot „biblischen Ausmaßes“ in zahlreichen Ländern Südasiens und Afrikas.
It’s all about data!
Weitere Studien / Links zur Thematik:
https://mrc-ide.github.io/covid19es…witzerland
https://www.imperial.ac.uk/media/im…3-2020.pdf
https://www.nature.com/articles/d41586-020-01003-6
Heinsberg Study https://www.uni-bonn.de/news/111-20…anguage=en
Und ein weiterer Grund ist auch, dass es in der CH viele Leute gibt die schlauer sind als unserer Bundesrat und Massnahmen bereits zuvor von sich aus ergriffen haben. In der Firma wo ich arbeite wurde schon im Februar das Hände schütteln verbannt und vor dem Lockdown Heimarbeit empfohlen.
Mit diesem Wunsch sprechen Sie mir aus dem Herzen.Ich habe ihn an anderer Stelle auch ausgedrückt, blieb aber noch ungehört.
Darüber haben wir z.B. im Dialog zum Artikel «Das neue Normal» diskutiert: https://www.republik.ch/dialog?t=ar…8ad5a4b048
Ich frage mich halt, was solche "Kurvenvergleiche" überhaupt bringen sollen. Schon nur die Massstäbe auf der Y-Achse sind dermassen unterschiedlich, dass man sich da fragt womit man eigentlich was vergleicht- und um eine rein optischen Vergleich wird es ja wohl nicht gehen.
So steht es im Artikel:
Uns interessieren mögliche Muster der Pandemie, nicht die aktuellsten absoluten Zahlen.
Eben gerade das bezweifle ich, dass man diese "Muster" wirklich sehen/interpretieren kann, wenn man bedenkt, wie fraglich die Zahlen wegen der unterschiedlichen Erfassungen/Erhebungen alleine schon sind. Das mag ja eine schöne Übung sein, aber worin liegen da die Erkenntnisse für den aktuellen Umgang mit dem Problem. Von Wissenschaftlichkeit wird man da ja kaum sprechen können.
Wäre noch hilfreich, genauer zu erläutern, was man unter "gleitenden Mittelwert" versteht. Sind ja nicht alle Leser ausgebildete Statistiker
Das finde ich unbedingt auch :-). Steht deshalb in der Fussnote zur Grafik. Aber wenn Sie es übersehen haben, ging es bestimmt auch vielen anderen Leser*innen so — möglicherweise wäre die Erklärung im Fliesstext besser aufgehoben.
Danke für den aufschlussreichen, differenzierten Artikel. Er müsste Pflichtlektüre für die vielen Verschwörungstheoretiker und FakeNewsVerbreiter sein. Was wohl schwierig zu erfassen, aber spannend wäre: die sehr grosse Dunkelziffer von Infiszierten (die selber nichts von ihrem Verbreitungspotential wissen) und deren Auswirkung auf die Verbreitung des Virus, zu untersuchen; mit einem Seitenblick auf die getroffenen länderspezifischen Massnahmen.
Danke, Herr F., für diese netten Worte. Was Sie erwähnen wäre tatsächlich sehr interessant.
In Österreich wurden heute die Ergebnisse einer PCR-Stichprobe (1 positives Resultat auf 1432 Tests und einer Antikörper-Studie (4.71 % Personen mit Antikörpern in Gebieten mit relativ vielen bekannten Infizierten).
Es würde mich interessieren, wie Sie diese Resultate auch in Bezug auf die Schweiz einordnen. Vielleicht auch in einem zukünftigen Artikel.
Lieber Herr K.,
Wir arbeiten gerade an einem Artikel, in den vermutlich Ergebnisse aus Antikörperstudien einfliessen werden. Vom Schiff aus kann ich Ihnen leider noch keine Einordnung bieten – aber vielleicht interessieren Sie die vorläufigen Schätzungen aus einer Antikörper-Studie des Unispitals Genf.
Leider ist aber auch hier passiert, was ich bei den meisten Corona-Daten und Kurven, die ich der Presse entnehmen kann, der Fall ist: Es werden meistens nur die absoluten Zahlen dargestellt und nicht die Raten pro 100‘000 Einwohner. Nur so könnte man die Länder wirklich vergleichen. Schade, sonst guter Artikel.
Lieber Herr E.,
Auch die Pro-Kopf-Zahlen kommen mit Einschränkungen. Hier wollen wir aber gar keine absoluten Zahlen oder Raten vergleichen, sondern die gröbere Form der Kurve.
Das mag stimmen. Ob allerdings die Kurven von z.B. Japan und Italien auch von der Form her überhaupt verglichen werden sollten, wenn die relativen Zahlen sich um mehr als zwei Grössenordnungen unterscheiden, wäre schon eine Diskussion wert. Japan ist gar nie in die gleichen epidemiologischen Phasen eingetreten wie Italien.
Herr E.
Rate pro 100'000 ist doppelt genäht. Es sollte heissen: Fälle pro Einwohner oder Rate
Covid wächst exponentiel in jedem Land mit etwa derselben Wachtumsrate, egal wieviele Einwohner das Land hat. Es ist also gar nicht so einfach einzusehen warum man die Rate statt die Fälle betrachten sollte.
Einen Grund gibt es allerdings: Mehrfachimporte. Diese sind in einem grossen Land wahrscheinlicher als in einem kleinen Land. Wenn die Grenzen aber mal zu sind, sollte es keine Rolle mehr spielen. Das ist recht erstaunlich.
Vielen Dank für diese sachliche Zusammenfassung. Sehr wohltuend, die Vorsicht Ihrer Beurteilungen!
Bei Schweden hat mich die Formulierung "Und die Kurve der schwedischen Todesfälle steigt nach wie vor" etwas irritiert. Dem aktuellen, eher kurzfristigen Anstieg geht ein starker Rückgang voraus. Ich hätte aufgrund der Kurve, mit vielen ähnlichen zwischen-Spikes, eher gefolgert: Man weiss zur Zeit nicht wirklich, wohin dort der Trend geht?
Freundliche Grüsse
Danke für Ihre Rückmeldung. Uns ging es hier um die grobe Form der Kurve – die Spikes (natürlich auch der letzte Mini-Anstieg) befinden sich ja noch auf einer Mikro-Ebene, die wir nicht (über-)interpretieren sollten.
Könnte die Republik nicht ein bisschen konkreter werden - konkreter, was die Regionen anbetrifft. Es werden nur Zahlen pro Land veröffentlicht, das sagt aber eigentlich nicht sehr viel aus... wenn es heisst "Italien" hat man gleich den Stiefel im Kopf und denkt, das ganze Land ist "verseucht". Das stimmt aber wahrscheinlich nicht.
In Sizilien, Kalabrien und vielleicht auch Südtirol dürften die Zahlen ganz anders aussehen.
Dasselbe in Spanien, Deutschland, Frankreich, USA, Brasilien, Indien - überall!
Und sogar in der Schweiz sind riesige Unterschiede festzustellen. Ich wohne in der Ostschweiz, auf dem Land. Wenn man keine (Corona)-News schaut/hört, merkt man kaum, dass da gerade eine neue Zeitrechnung losgegangen ist...
Also bitte: zeigt doch mal auf, wo die internationalen Hotspots sind! Besten Dank
Lieber Herr S.,
Ja, konkrete Regionen betrachten ist natürlich sehr sinnvoll, weil sich die Epidemie in verschiedenen Teilen von Ländern unterschiedlich verbreitet hat. Nur: da die «grösseren» Massnahmen i.d.R. pro Land, nicht pro Region verhängt wurden (und wir die jeweilige Antwort auf die Krise mitdiskutieren wollten), haben wir für diesen Artikel Länder, nicht Regionen betrachtet.
Für einen Überblick über die internationalen Hotspots verweise ich Sie für den Moment sehr gerne an die sehr gute Übersicht der Financial Times.
Danke für die interessanten Daten.
Was mich darüber hinaus schon länger wundert, ist, wie gut man die Sprachgrenzen sieht: lateinische Länder sind massiv stärker betroffen als germanische und slawische. Man sieht die Sprachgrenze sogar durch Länder gehen, jedenfalls durch die Schweiz. Würde mich noch wunder nehmen, was man in anderen Binnen-Sprchgrenzen feststellt: In Belgien, Südtirol.
Aber über Schweden streiten wir uns ja schon seit langem.
Ich kann jeden verstehen, der sich noch nicht so weit zum Fenster rauslehnen will mit der Aussage, Schweden hat den Peak hinter sich. Und es stimmt, die Sterberaten in den schwedischen Altersheimen und in den Vierteln der somalischen Immigranten waren schlimm, sind es teilweise immer noch.
Aber zu behaupten, dass die Kurve nach wie vor steigt, ist tollkühn. Und lässt befürchten, dass Meinungen im Zweifelsfall doch wichtiger sind als Fakten.
Es würde mich schon sehr verwundern, wenn das SARS-COV-2 sich an Sprachgrenzen hielte oder gar germano- und slawophil wäre. Aber die zugrundeliegende Frage ist tatsächlich spannend. Die New York Times nennt es gar «The Covid-19 Riddle: Why Does the Virus Wallop Some Places and Spare Others?».
The question of why the virus has overwhelmed some places and left others relatively untouched is a puzzle that has spawned numerous theories and speculations but no definitive answers. That knowledge could have profound implications for how countries respond to the virus, for determining who is at risk and for knowing when it’s safe to go out again.
Es gibt in dieser Hinsicht zwar viele Ungewissheiten und Vorbehalte. Dennoch nennt der Artikel vier Faktoren, die eine Rolle spielen könnten:
The Power of Youth
Cultural Distance
Heat and Light
Early and Strict Lockdowns
Und schliesslich Zufall und Glück bzw. Pech:
Roll of the Dice
Finally, most experts agree that there may be no single reason for some countries to be hit and others missed. The answer is likely to be some combination of the above factors, as well as one other mentioned by researchers: sheer luck.
Lieber Herr R.,
Mir liegt fern, über Schweden streiten zu wollen.
Aber wie Sie wissen sind wir – so, wie andere Beobachtende – vorsichtig mit Aussagen, dass ein Land den Peak hinter sich hat. Damit sind wir bei den USA vorsichtig, bei Schweden umso mehr. Die Kurve oszillierte lange mit einem Trend nach oben, auch vergangene Woche noch. Über das Wochenende und den Anfang dieser Woche hat sich die Situation aber offensichtlich weiter entspannt. Auch hier zeichnet sich nun also Hoffnung ab.
Bei unserer Berichterstattung über die Schweden-Kurve ging / geht es nicht um Meinung, sondern um Vorsicht bei der Interpretation von Veränderungen in Kurven als «bedeutungsvoll».
Die Auslegeordnung war: «Uns interessieren mögliche Muster der Pandemie, nicht die aktuellsten absoluten Zahlen». Was man in solchen Fällen eigentlich dennoch tun sollte, ich aus Zeitgründen aber leider unterlassen musste: Einen Threshold definieren, nach welchem man Kurven in die eine oder andere Kategorie steckt. Nächstes Mal dann :-).
In Italien selbst sind die Unterschiede enorm. Südtirol ist besser dran als Lombardei und Veneto, aber in Süditalien sind die Fallzahlen noch tiefer. Ich glaube eher, dass entscheidend ist, wie lange das Virus sich unbemerkt ausbreiten konnte.
http://www.rainews.it/ran24/speciali/2020/covid19/
Das ist sicher wichtig. Und erklärt den Schweizer Sonderfall Tessin. Abere warum waren Genf und die Waadt stärker betroffen als Zürich? Zürich hatte sehr früh seine ersten Fälle. Und warum der französischsprachige Teil des Kantons Bern stärker als der Rest des Kantons?
Im Internet zirkulieren 2 identische Fotos, mit dem Kommentar "Swedish bus stop before and after Corona". Vielleicht ist halt doch etwas dran. Und wir sind / wären halt doch ein bisschen Schweden.
Über die «slawischen» Länder erschien gestern im The Guardian der Artikel «Why has eastern Europe suffered less from coronavirus than the west?»:
Numerous contributing causes have been mooted for the discrepancy in various individual countries: lower life expectancy meaning fewer vulnerable elderly people still alive, lower population density, fewer flights to China, lower testing rates or even just sheer luck. The obligatory wearing of masks outdoors, now common to much of Europe, was implemented very early on by the Czech Republic and Slovakia and may also have helped stop the spread.
The most important reason, however, seems to be the early lockdown implemented by almost all countries in the region. While in Britain and other western European nations, public events and gatherings were still going on in the second and third weeks of March, in central and eastern Europe, governments saw what was happening in Italy and implemented rapid lockdowns.
Liebe Republik,
Es wird häufig „nur“ über die Zahl der Toten berichtet. Spannend wäre auch eine Analyse des Verlaufs der Anzahl Hospitalisierungen und der Anteil der Infizierten mit schweren Symptomen. Zu Beginn war ja eine der grössten Sorgen, dass die Kapazitäten im Gesundheitswesen nicht ausreichen würden. Und soweit ich mitbekommen habe, führt ein schwerer Verlauf zu Langzeitfolgeschäden.
Lieber Herr M.,
Absolut einverstanden. Nur haben wir hier leider – wie bei dem Anteil der positiven Tests – ebenfalls nicht genug vergleichbare Daten, deshalb betrachten wir die Todesfälle.
Einen sehr wichtigen Aspekt ist bei der Interpretation der Daten vermisse ich nach wie vor: Wie viele Tests pro Einwohner werden durchgeführt? Könnte es nicht sein, dass wir von einer Testepidemie (Laborepidemie) sprechen müssten? War die Krankheit nicht vorher schon da? Ich kann diesen Eindruck nicht los werden.
Lieber Herr Brunner,
Diesen Aspekt haben wir in die Datenanalyse mit einbezogen, dann aber nur in eine Fussnote gepackt. Das Problem: Die Daten sind zu lückenhaft, für viele Länder und viele Tage haben wir keine Information zur Anzahl durchgeführter Tests.
Herr Brunner, Sie fragen:
War die Krankheit nicht vorher schon da?
Das kann man ausschliessen. Covid-19 ist eine exponentiell wachsende Infektion und wächst, ohne Gegemassnahmen, etwa 35% pro Tag. Das ist ein massives Wachstum, wie man z.B. am Fall der USA gesehen hat. Das ist wie eine Explosion in Zeitlupe. Also wie eine langsame Bombe.
Wenn eine Bombe losgeht, merkt man das, 100%-ig. Wenn eine Bombe vorher schon da gewesen wäre, hätten wir das mit 100%-iger Sicherheit gemerkt.
Könnte es nicht sein, dass wir von einer Testepidemie (Laborepidemie) sprechen müssten?
Das ist völlig ausgeschlossen. Das ist wie wenn man vermuten würde, eine Bombe sei nur deswegen festgestellt worden, weil die Feuerwehr da war. Das ist absurd. Eine Bombe bemerkt man auch ohne Feuerwehr. Und die Kausalität ist umgekehrt: die Feuerwehr ist da weil eine Bombe losging, und nicht umgekehrt.
Wie viele Tests pro Einwohner werden durchgeführt?
Das ist eine recht nebensächliche Frage. Wichtig ist: wir konnten das exponentielle Wachstum stoppen. Wir konnten die Bombe "entschärfen", ohne das 99% des Sprengstoffs abgebrannt ist. Wir haben weniger als 1% der Sprengkraft abgekriegt. Das ist ein grosser Erfolg. Um das festzustellen ist es nicht wichtig wieviele Tests pro Einwohner gemacht wurden. Ganz im Gegenteil, es ist wichtig die Testbedingungen möglichst gleich zu lassen. Das impliziert aber, dass die Anzahl der Tests sich stark ändern muss.
Die Zukunft:
99% des Sprengstoffs ist also immer noch da. Und das Feuer ist noch nicht erlöscht, es brennt einfach nur langsam, dank den Massnahmen. Die Massnahmen sind social distancing. Wir machen also aus dem Pulverfass viele kleine Pulverhäuffchen mit genügend Abstand, so dass wenn ein Häuffchen abbrennt, die Nachbarhäuffchen möglichst nicht abbrennen. Leider ist dieser Abstand teuer. Darum beginnen wir jetzt die Häufchen wieder zusammenzurücken. Das Risiko, dass ein Nachbarhäuffchen entfacht, wird wieder grösser. Es ist also für Spannung gesorgt.
So nebenbei:
In einer grösseren Stichprobe findet man automatisch mehr Fälle.
Grosses mathematisches Fettnäpfchen. Die Anzahl registrierter Fälle hängt im Moment praktisch ausschliesslich von den Testkriterien ab. Man bekommt jedoch zumindest eine obere Grenze für die Fälle mit schwerem Verlauf, sofern diese systematisch getestet werden. Und Stichproben im eigentlichen Sinne gibt es nur wenige, z.B. Anfang April in Österreich oder aktuell einige kantonale in der Schweiz.
Die Zahlen zu den Todesfällen sind hingegen volatil, weil die Infektionen zu Clusterbildung neigen. Sind z.B. wie in Zürich Alters- und Pflegeheime betroffen, dann gibt es mehr Todesfälle im Vergleich. Das kann Zufall sein oder auch Unvermögen, aber entsprechend präsentieren sich die kantonalen Zahlen in der Schweiz recht unterschiedlich. Ich denke in den meisten Ländern lassen sich anhand der Todeszahlen bloss sehr grobe Abschätzungen zum Verlauf machen - zum Glück.
Was sich aber ganz klar zeigt, ist dass es in Bezug auf den Epidemieverlauf systematische Mängel bei der Datenerhebung gibt. Ich hoffe natürlich dass die Epidemiologen genauere Daten zur Verfügung haben, aber ich vermute es gibt immer noch viel Nachholbedarf:
Akkumulierte Zahlen wie Hospitalisierungen, Beatmungen oder "aktive" Fälle benötigen Zu- und Abgänge um aussagekräftig zu sein.
Nicht alle vermuteten Fälle sind auch getestet worden.
Man weiss nicht, in welchem Krankheitsstadium die Tests durchgeführt wurden.
Deswegen kann man aus den öffentlich verfügbaren Daten gar nicht so viel herauslesen wie man meinen könnte. Am letzten Punkt hat sich das RKI in Deutschland versucht und jeweils eine plausible Ansteckungszeit zurückgerechnet. Gibt es da etwas vergleichbares aus der Schweiz?
Natürlich sind das nicht solche Stichproben, wie wir sie als Mathematikerinnen oder Statistikerinnen gerne hätten: Sie sind alles andere als zufällig.
Dennoch gilt die Korrelation: Länder, die weniger testen, finden auch weniger Fälle.
Die bestätigten Fälle unterschätzen die Zahl der Infizierten.
Und würde man – in der Schweiz oder anderswo – mehr Personen testen, fände man mehr positive Fälle.
Danke für die Antwort. Mir ist schon klar, dass das nicht so zentral ist für den Artikel, aber trotzdem:
Stichproben müssen nicht zwingend zufällig sein.
Stichproben sollten aber eine Abschätzung der Gesamtsituation ermöglichen, was bei der aktuellen Erhebung der Fallzahlen nicht gegeben ist.
Rein mathematisch steigt die Zahl der bestätigten Fälle bloss monoton, wenn die Menge der getesteten Personen strikt erweitert wird, aber nicht wenn die Testkriterien ändern.
Deswegen ist auch die blosse Anzahl der Tests ohne weitere Deklaration nicht aussagekräftig.
Dennoch gilt die Korrelation: Länder, die weniger testen, finden auch weniger Fälle.
Da wüsste ich jetzt gerne, woher Sie das wissen wollen. Es gibt ja nirgendwo gesicherte Vergleichswerte über die gesamte Bevölkerung. Die Effizienz beim Testen kann sehr unterschiedlich sein, bei schweren Symptomen ist das wohl einigermassen stabil, aber was darüber hinaus geht hängt doch sehr stark von den zusätzlich vorhandenen Informationen ab?
Zu ihrem Punkt «Nachholbedarf»:
Akkumulierte Zahlen wie Hospitalisierungen, Beatmungen oder "aktive" Fälle benötigen Zu- und Abgänge um aussagekräftig zu sein.
Wenn Sie die Zahlen auf corona-data.ch anschauen, also «Aktuelle Hospitalisierungen (Entlassungen Abgezogen)» und «Total Bestätigte Spitalentlassungen»: Liessen sich Abgänge nicht aus der Differenz zum Vortag berechnen – wobei unklar ist ob «recovered» oder «deceased» – bzw. mit den Zahlen zu Spitalentlassungen ins Verhältnis setzen? Oder verstehe ich ihre Frage falsch?
Nicht alle vermuteten Fälle sind auch getestet worden.
Bedeutet «Bestätigte Fälle Schweiz» nicht, dass diese (positiv) getestet worden sind? Die «vermuteten Fälle» liesse sich dann ja aus der Differenz der Anzahl Tests berechnen (Anzahl Tests - Bestätigte Fälle = vermutete, negative Fälle). Die Komplikation von «Falsch negativen» und «Falsch positiven» aussen vor lassend, die sich nur durch mehrere und/oder bessere Tests vermeiden liesse.
Man weiss nicht, in welchem Krankheitsstadium die Tests durchgeführt wurden.
Das stimmt. Zumindest nicht mit den Zahlen auf corona-data.ch. Gemeinhin nimmt man ja an, dass dies gleich nach dem Auftreten der Symptome geschieht oder – gerade mit Contact Tracing – aufgrund des Wissens, dass jemand mit dem man Kontakt hatte, Symptome zeigte und/oder positiv getestet worden ist. Doch was würden Sie daraus herauslesen wollen?
Deswegen kann man aus den öffentlich verfügbaren Daten gar nicht so viel herauslesen wie man meinen könnte. Am letzten Punkt hat sich das RKI in Deutschland versucht und jeweils eine plausible Ansteckungszeit zurückgerechnet. Gibt es da etwas vergleichbares aus der Schweiz?
Die Frage ist dann: Was kann man nicht herauslesen und was kann man dennoch herauslesen? Was kann man ihrer Meinung nach nicht herauslesen, das wichtig wäre oder irrigerweise herausgelesen wird?
Für Zahlen – wie Ansteckungszeit – und Modelle siehe etwa:
Christian L. Althaus: «Real-time modeling and projections of the COVID-19 epidemic in Switzerland»
ETH Computational Evolution: «Monitoring COVID-19 spread in Switzerland»
Kenneth McIntosh: «Coronavirus disease 2019 (COVID-19): Epidemiology, virology, clinical features, diagnosis, and prevention»
Nur kurz - spannend wäre im aktuellen Kontext, wann sich die Leute angesteckt haben, um die Wirksamkeit von Massnahmen zu evaluieren. Im Moment ist das für die Schweiz noch einigermassen einfach, und es gibt ja auch die vielzitierte Studie mit der R-Abschätzung von der ETH, aber die war glaub' ich nicht anhand einer Datenbank aller bestätigten Fälle mit Datum und weiteren Infos wie beim RKI?
Das könnte in den kommenden Wochen durchaus ein heikles Thema werden.
Auch einen schönen Abend - F. W.
War die Krankheit nicht vorher schon da?
Vor Ort in den Spitälern sowie statistisch in den Sterbezahlen jedenfalls nicht … 🙄
Allenfalls gewinnen Sie neue Erkenntnisse, wenn Sie sich Statistiken wie jene von https://ourworldindata.org/grapher/…omparisons ansehen.
Noch etwas auf dem Wunschzettel. Social Distancing hat sich ja als sehr wirksam erwiesen und dabei dürfte das Vermeiden von direktem Körperkontakt eine sehr wichtige Rolle spielen. Ich habe bis jetzt aber noch eine Studie zu der Rolle von direktem Körperkontakt gesehen. Weiss jemand etwas darüber?
Herzlichen Dank für diesen übersichtlichen Vergleich zwischen ausgewählten Ländern.
Was mir fehlt (oder was ich vielleicht auch andernorts übersehen habe): Eine grafische Darstellung, welche die Auswirkungen der von den Behörden erlassenen Massnahmen aufzeigt. Also zum Beispiel, wie sich die Zeitpunkte von ersten Todesfällen, das Ergreifen von Lockdown-ähnlichen Massnahmen und der Verlauf der Kurven zueinander verhalten.
Liebe Frau N.,
Solche Modellierungen nehmen Wissenschafterinnen und Wissenschafter vor, hierfür haben wir nicht die notwendige Expertise. Die Zeitpunkte von Lockdown-ähnlichen Massnahmen (die natürlich in jedem Land etwas anders aussehen) markiert aber die Financial Times auf ihren Kuvenverläufen, das könnte Sie interessieren.
Liebe P. N., im Thread von B. R. wird dieses Thema diskutiert mit Verweisen auf Studien, die auch grafische Darstellungen enthalten. Wie etwa die Studie der ETH von Prof. Stadler, zu der es schon früher eine Diskussion gab.
Weitere Studien sind:
Nicolas Banholzer et al.: «Impact of non-pharmaceutical interventions on documented cases of COVID-19»
Jia Gu et al.: «Better Strategies for Containing COVID-19 Epidemics. A Study of 25 Countries via an Extended Varying Coefficient SEIR Model»
Neil M. Ferguson et al.: «Report 9: Impact of non-pharmaceutical interventions (NPIs) to reduce COVID-19 mortality and healthcare demand»
ders. für die Schweiz
Doch ist Vorsicht bei der Lektüre geboten. Denn einerseits schreibt z. B. Banholzer et al.:
dass der Lockdown die am wenigsten effektive Massnahme scheint
und die Effektivität des Lockdowns nur 5% betrage. Doch andererseits wird für die Schweiz gar kein Lockdown verzeichnet, denn nach der Definition der Studie ist ein «Lockdown»:
Prohibition of movement without valid reason (e.g., restricting mobility except to/from work, local supermarkets, and pharmacies)
As our effect estimates describe the additional impact of an NPI on top of the other NPIs, the moderate effect of lockdown may be explainable by event bans, venue closures and gathering bans catching already a substantial part of the impact of a lockdown.
Mit «Lockdown» ist damit wohl eher ein «Hard Lockdown», wie in Italien, Frankreich oder Spanien gemeint – also v. a. die Ausgangssperren. Und nicht ein «Lockdown Light» wie in der Schweiz, Deutschland oder Österreich.
Den grössten Effekt, nämlich 36%, hätten nach dieser Studie «venue closures», d. h.:
Closure of venues for recreational activities and/or closure of shops, bars, and restaurants
Also genau das, was «Lockdown-Kritiker» monieren, wenn sie auf die Wirtschaft oder auf Schweden verweisen.
Meine Schätzung ist: ganz ohne Massnahmen hätten wir heute ca. 1 Mio Tote in der CH. Das ist aber nicht ein realistisches Szenario, weil auch ohne Behördenmassnahmen die Leute schon längst selbstständig Massnahmen ergriffen hätten.
Echte Coronatote gäbe es nur ca 50'000. Der Rest wäre Kollateralschäden durch überfüllte Spitäler, überarbeitetes Personal, verzweifelte Selbstmorde, Rachmorde, etc.
In einer grösseren Stichprobe findet man automatisch mehr Fälle.
In Ländern, die COVID-19 bislang erfolgreich bekämpfen, wird häufig vergleichsweise viel getestet, ohne dass man mehr Fälle findet, zum Beispiel in Neuseeland und Taiwan. Viel Testing ermöglicht die Identifikation von mehr ansteckenden Personen, die (noch) keine Symptome zeigen, und ist auch die Voraussetzung für breites Contact-Tracing.
https://ourworldindata.org/grapher/…-conducted
Insofern ist der erwähnte Automatismus mit Vorsicht zu geniessen. Die Schweiz ist auf der verlinkten Darstellung leider nicht zu finden, vermutlich weil die Zahlen nicht in einer maschinenlesbaren Form zugänglich sind. Gestern schrieb das BAG, es seien insgesamt 280'220 Tests mit einer Positivrate von 13 % durchgeführt worden.
Diese neue Meldung illustriert sehr gut die Diskussion, die ich weiter unten mit Michel Rebosura geführt habe. Die Beantwortung der Frage, wieviele der mit Covid-19 Verstorbenen in Alters- und Pflegeheimen gewohnt haben, könnte die Diskussion in eine ganz andere Richtung lenken. Soweit ich sehe, gibt es nirgendwo umfassende Angaben dazu.
21:31 SRF
Glarner Todesfälle in erster Linie in einem einzigen Heim
Die bisher zwölf Todesfälle im Glarnerland wegen der Corona-Pandemie konzentrieren sich weitgehend auf ein Altersheim in Ennenda. Gegen 30 gesunde Personen des Alterszentrums in Ennenda wurden Mitte April ins Seminarhotel Lihn nach Filzbach gebracht. Zurück in Ennenda blieben 20 Bewohnerinnen und Bewohner, welche sich mit dem Cornavirus infiziert hatten. Am Mittwoch konnten die Seniorinnen und Senioren von Filzbach mit Hilfe der Armee und des Zivilschutzes in ihr Zuhause nach Ennenda zurückkehren.
Wie aus der Mitteilung der Glarner Behörden hervorgeht, waren in der Zwischenzeit im Alterszentrum elf Insassen an der Lungenkrankheit Covid-19 gestorben. Bei insgesamt zwölf gemeldeten Todesfällen starb somit nur eine einzige Person ausserhalb des Bühli an der Lungenkrankheit. Aus dem Heim in Ennenda gab es am Mittwoch aber auch gute Neuigkeiten. Den positiv getesteten Bewohnerinnen und Bewohnern, welche die Krankheit überstanden hätten, gehe es gut, hiess es. Unter den genesenen Insassen befinde sich auch eine 102 Jahre alte Frau.
Michel Rebosura
Ratsmitglied Project R Genossenschaft
·
vor 15 Stunden
· editiert
Lieber E. K., die Situation der Alters- und Pflegeheime ist in der Tat eine, die man viel genauer betrachten sollte. Denn in der Öffentlichkeit – also medial, politisch, ja selbst statistisch – fand sie bisher viel zu wenig Beachtung. Schon vor der Pandemie.
Sie schreiben:
Die Leute in den Heimen dürften in einem hohen Mass nicht mehr selbständig sein, d.h. der Verlauf der Pandemie ausserhalb dürfte für ihre Ansteckung der wenig wichtigere Faktor sein als, ob das Virus ins Heim eingeschleppt wird.
Dies würde ich dahingehend relativieren, als gerade weil sie «in einem hohen Mass nicht mehr selbständig» sind, das Risiko, dass «das Virus ins Heim eingeschleppt» wird, abhängig ist vom «Verlauf der Pandemie ausserhalb». Massnahmen wie ein Besuchsverbot, sei es durch die Institution selbst, die Kantone oder den Bund, etwa im Zuge des «Soft Lockdown», tragen zur relativen Minimierung dieses Risikos bei.
Das Problem ist jedoch, dass man sie, weil sie «in einem hohen Mass nicht mehr selbständig» sind, nicht ohne Care alleine at home lassen kann. Auch funktioniert «Social Distancing» in der Pflege schlecht. Hierbei zeigte sich die allgemeine fehlende Vorsorge in noch akzentuierterer Form. Da es dort erst recht an Masken und Schutzkleidung mangelte. Und bei der dringenden Besorgung und Verteilung im Vergleich zu den im Fokus stehenden Spitäler oft zu kurz kamen.
Die Folge: Die Verletzlichsten hatten am wenigsten Schutz. Doch wie heisst es: die Stärke des Volkes misst sich am Wohl der Schwachen.
Links dazu:
«Scared and sick amid Covid-19: US nursing home workers afraid to blow the whistle» (The Guardian, 5.5.)
«They’re Death Pits: Virus Claims at Least 7,000 Lives in U.S. Nursing Homes» (NYT, 17.4.)
«In Alters- und Pflegeheimen fehlt es an Schutzmaterial» (SRF, 8.4.)
Weniger
E. K.
vor 13 Stunden
Lieber Michel Rebosura, wiederum Dank für Ihr ausführliches Antworten.
Ich stimme Ihnen in allem, was Sie geschrieben haben, voll und ganz zu. Der Verlauf der Pandemie ausserhalb ist natürlich ein wichtiger Faktor, aber gerade im Falle von Ländern mit ähnlichen Verläufen aber differierenden Todesfallzahlen könnten genauere Zahlen über die Altersheime hilfreich sein. Verschiedene Schutzmassnahmen könnten verglichen werden und es würde mehr öffentliche Aufmerksamkeit erzeugt. Was vielleicht nicht im Interesse aller ist. Vermutlich deshalb sieht man international kaum genaue Zahlen zu diesem Problem.
Frau Kolly
Sie schreiben:
Das hat Schweden einen Vorteil verschaffen können. Fernab vom europäischen Brennpunkt der Pandemie kam das Coronavirus vergleichsweise spät an. Schwedische Expertinnen und Einwohner konnten zunächst beobachten, was anderswo geschah, wie die Menschen ihr Verhalten anpassten. Und dann Massnahmen ergreifen, als die Fallzahlen noch niedrig waren.
Das stimmt so nicht wirklich. Schweden hatte den ersten Fall am 1. Feb. Die Schweiz am 26. Februar. Ab dann sind Schweden und Schweiz fast exakt parallel in die Krise gestartet.
Aber ab dem 15 März hat Schweden einen markanten Wechsel von R0 hingekriegt. D.h. die Schweden müssen schon etwa ab dem 5. März markante Massnahmen umgesetzt haben. Die Schweiz schlief damals noch.
Der Sonderfall Schweden war möglich weil dort sehr früh massive Massnahmen ergriffen wurden, auch wenn diese weitegehend freiwillig waren. Im Vergleich dazu hat es die Schweiz vermasselt etwas zu unternehmen. Ein Zeichen von unfähiger Politik.
Ab dem 26. Feb hätte der BR sofort warnen sollen, dass man sich nicht mehr die Hände geben soll, sich nicht mehr Küssen soll, sich häuffig die Hände waschen soll. Dann hätten auch wir uns einen teuren Semi-Lockdown ersparen können.
Es ist die bessere Politik die den Schweden einen Vorteil verschaffen hat, weniger die Abgelegenheit im Norden und nicht die geringere Bevölkerungsdichte, wie oft gesagt wird.
Liebe Frau Kehrli,
Danke für Ihre Erläuterungen.
Nur: Vorsicht, Sie verlinken hier eine Kurve mit Fallzahlen (logarithmisch skaliert). Wir betrachten – aus den im Artikel genannten Gründen – Todesfallzahlen. Und Todesfälle gab es in Schweden erst später als in der Schweiz.
Frau Kolly, das ist ja genau mein Punkt:
Wer erst auf Tote wartet um etwas gegen eine Epidemie zu tun, hat zum vornherein verloren. Massnahmen müssen früher, also spätestens basierend auf Fallzahlen und nicht auf Toten implementiert werden.
Noch schlauer wäre es basierend auf Fallzahlen in Nachbarländern zu reagieren.
Und sogar noch schlauer wäre es gewesen sogar von China zu lernen. Besonders in einer globalisierten Welt. China ist 7 h von ZRH entfernt.
Schweden hat, wie oben erklärt, so um den 5. März markante Massnahmen ergriffen. Den ersten Todesfall gab es aber erst am 12 März. Sie haben also nicht auf Todsfälle geschaut. Das nennt man vorausschauende Politik.
Die CH hatte am 6. März den ersten Todesfall. Dann ging es aber noch mehrere Tage bis z.B. Gruppen grösser als 50 Leute verboten wurden. Das nennt man Pflästerli- oder Chaos-Politik.
Wir müssen es doch einfach zugeben: Schweden hat die besseren Politiker.
Was ich hier noch nicht gelesen habe: wie geht das mit den Todesfällen in Zusammenhang mit Covid-19? Wie werden die erfasst? K-Tipp hat berichtet, dass z.B. Krebskranke mit Covid-19 als Covid-Todesfälle gelten, auch wenn sie im Endstadium waren. Wenn ich also Covid-19 positiv bin und vom Auto überfahren werde, komme ich in die Covid-Statistik?
Die Aluhut-Fraktion liest daraus ab, dass zu viele Todesfälle Covid-19 angerechnet werden und das ganze "nicht schlimmer als eine Grippe" sei (dass es auch Todesfälle gibt, die auf Covid-19 zurückzuführen sind, aber aufgrund fehlender Tests nicht in die Statistik einfliessen, klammert sie aus).
Was sagt also die Anzahl Todesfälle aus? Wie ist sie zu interpretieren?
Lieber Herr M., Sie können entweder diesen Thread lesen oder folgende Quellen konsultieren:
Die Klassifikationsleitlinien der WHO finden Sie hier.
Den informativen wie ausgewogenen Spiegel-Artikel «Die schwierige Frage nach der Todesursache» (7.4.2020)
Dr. Vogts pointierte Antwort finden Sie hier.
Dr. Drostens Antwort hier
Zur «Aluhut-Fraktion», wie Sie sie nennen, hier.
Zu verlorenen Lebensjahren hier
Sie können sich oder andere auch fragen, was die «An oder mit COVID-19»-Fragenden mit Blick auf die jeweiligen Übersterblichkeitszahlen nicht beantworten:
Wenn die Übersterblichkeit nicht auf COVID-19 zurückzuführen wäre.
Dann wäre es doch umso erstaunlicher, dass so viele mehr an ihren Vorerkrankungen oder eben an einer unbekannten Ursache sterben.
Was also wäre nach den «Lockdown-Kritikern» diese unbekannte Ursache «X»?
Wenn nicht COVID-19 die Ursache ist, dann würden 3% (D), 30% (CH) und 300% (NYC) mehr Menschen an ihren Vorerkrankungen sterben. Das wäre doch erst recht erklärungsbedürftig! Ist aber angeblich weniger ein Problem, als wenn es eine identifizierbare Ursache wäre.
Liebe Frau Kolly, ich möchte nochmals auf 2 Punkte zurückkommen, die zeigen, dass man auch bei den Todesfallzahlen vorsichtig sein muss, wenn man sie beizieht, um den Verlauf der Pandemie zu beurteilen.
Der erste Punkt ist einfacher. Ich nehme an, dass das Diagramm für die Schweiz, das sie zeigen, die Zahlen des BAG abbildet. Nun wissen wir, dass ein Teil der Meldungen mit bis zu mehreren Wochen Verspätung eintrifft, wie es auch das BAG selber sichtbar macht. Wenn man die aktuelleren Daten nimmt, wie sie vom Kanton Zürich gesammelt werden, findet man einen deutlichen schnelleren Abfall der Kurve. Im Zeitraum Ende April bewegen sich die Zahlen des BAG im Bereich 35 bis 25, diejenigen des Kt. Zürich im Bereich 20 bis 10. Die Gesamtzahl der gemeldeten Fälle ist beim BAG fast um 300 niedriger. Dies bedeutet, dass das BAG noch Fälle melden wird, wenn es (hoffentlich) gar keine mehr gibt. Ich vermute, dass in anderen Ländern ähnliche Schwierigkeiten bestehen.
Eine zweite Schwierigkeit sehe ich darin, dass es erstaunliche Unterschiede gibt in den Todesfallzahlen verschiedener Länder. Österreich hat niedrigere Zahlen als die Schweiz, die Niederlande (auch unter Berücksichtigung der Bevölkerungszahl) höhere, Belgien hat sogar absolut mehr Fälle als Deutschland. Ich kenne die Details in den einzelnen Ländern nicht, aber alle dürften ähnliche Massnahmen zur Eindämmung der Pandemie getroffen haben. Das führt zur Vermutung, dass es noch einen anderen Faktor, neben den Massnahmen, geben könnte, der die Fallzahlen beeinflusst. Es gibt einige Zahlen, die zeigen, dass sich über 50 % der Todesfälle in Altersheimen, nicht im Spital, ereigneten. Im Kanton Genf etwa starben 159 Personen in Heimen (Etablissements Médico-Sociaux), 89 in Spitälern und 8 zuhause. Das bedeutet, dass man, bevor man die Wirkung von Eindämmungsmassnahmen beurteilen könnte, auch über Zahlen des Anteils der Altersheime verfügen müsste. Ich habe es nicht nachgeprüft, aber ich vermute, dass kaum ein Staat bisher hierüber Zahlen publiziert. Der zusätzliche Faktor, der hier ins Spiel kommt, ist, wie gut die Altersheime abgeschirmt werden oder werden konnten.
Lieber E. K., Sie schreiben:
Das führt zur Vermutung, dass es noch einen anderen Faktor, neben den Massnahmen, geben könnte, der die Fallzahlen beeinflusst.
Ich denke, es ist ziemlich offensichtlich, dass es nicht nur «einen anderen Faktor», sondern ganz viele andere Faktoren gibt, die die Fallzahlen beeinflussen. Wie Sie ja schon aus der Lektüre des Artikels «The Covid-19 Riddle: Why Does the Virus Wallop Some Places and Spare Others?» wissen.
Aber wahrscheinlich meinen Sie den Einfluss auf den Fall der Fallzahlen. Welchen «anderen Faktor» vermuten Sie?
Studien – u. a. der ETH Zürich, Imperial College Oxford und Peking – zu den jeweiligen Effekten der einzelnen Massnahmen in den einzelnen Ländern, sowie die dazugehörige Diskussion, finden Sie im Thread von B. R. oder von P. N..
Sie schreiben auch:
alle dürften ähnliche Massnahmen zur Eindämmung der Pandemie getroffen haben. Das führt zur Vermutung, dass es noch einen anderen Faktor, neben den Massnahmen, geben könnte, der die Fallzahlen beeinflusst.
Ein wesentlicher Faktor ist die Zeit, denn timing is crucial. Lesen Sie dazu auch den gestrigen Guardian-Artikel «Why has eastern Europe suffered less from coronavirus than the west?»:
The most important reason, however, seems to be the early lockdown implemented by almost all countries in the region. While in Britain and other western European nations, public events and gatherings were still going on in the second and third weeks of March, in central and eastern Europe, governments saw what was happening in Italy and implemented rapid lockdowns.
Aber wenn ich Sie richtig verstehe, meinen Sie die Abschirmung der Altersheime. Inwiefern sollte dieser – laut ihnen vernachlässigte – Faktor die adäquate Beurteilung der Massnahmen verfälschen? Welche Konsequenz hätte dies ihrer Meinung nach für die Legitimität des «Soft Lockdown» in der Schweiz?
One more thing, eine Verständnisfrage. Sie schreiben:
Ich nehme an, dass das Diagramm für die Schweiz, das sie zeigen, die Zahlen des BAG abbildet. Nun wissen wir, dass ein Teil der Meldungen mit bis zu mehreren Wochen Verspätung eintrifft, wie es auch das BAG selber sichtbar macht. (…) Dies bedeutet, dass das BAG noch Fälle melden wird, wenn es (hoffentlich) gar keine mehr gibt.
Meinen Sie damit, dass ein Todesfall, der nach Klassifikationsleitlinien der WHO mit dem Datum «X» erfasst wird, in der Statistik erst beim Datum «X+t∆» auftaucht? Und nicht etwa – nachträglich – im Datum «X»?
Richtig ist, dass die zeitlichen Verzögerungen einkalkuliert werden müssen. Dies wird aber in der Forschung auch so gemacht. Althaus et al. z. B. benutzen für ihre Modelle:
Serial interval: 5.2d
Duration from onset of symptoms to hospitalization: 5d
Duration of hospitalization: 16d
Duration in critical care (ICU): 10d
Für den Todesfall gibt diese Studie im The Lancet (30.3.) an:
Mean duration from onset of symptoms to death: 17.8d (95% credible interval 16.9–19.2d)
Betrachten wir nun die Zahlen und Kurven auf www.corona-data.ch, dann sehen wir erfreulicherweise neuerdings nicht nur:
den «gleitenden Mittelwert»
positive/negative Testresultate
Positive Testresultate in Prozent
Sondern schon länger auch den Zeitpunkt des «Soft Lockdown» am 16. März. Grob(!) erkennen Sie mit der zeitlichen Verzögerung den Fall der Zahlen:
Täglich bestätigte Fälle: 16.3. bis 28-29.3. = 12-13d
Tägliche Todesfälle: 16.3. bis 5-8.4. = 20-23d
Doch für eine adäquate Einschätzung der Massnahmen reicht bekanntlich «ein Blick auf die Kurve» nicht. Dafür bedarf es schon der Kalkulation des effektiven Reproduktionszahlen. Siehe dazu die oben zitierten Studien.
Wenn die Todesfälle in Alters- und Pflegeheimen mehr als 50 % der Fälle ausmachen, dann müsste man hierzu über genaue Daten verfügen, bevor man irgendwelche Vergleiche mit klarer Aussage über andere Faktoren anstellen kann. Die Leute in den Heimen dürften in einem hohen Mass nicht mehr selbständig sein, d.h. der Verlauf der Pandemie ausserhalb dürfte für ihre Ansteckung der wenig wichtigere Faktor sein als, ob das Virus ins Heim eingeschleppt wird. Meine Vermutung ist, dass ein Grossteil der Unterschiede zwischen den Ländern mit der Zahl der Angesteckten in Heimen erklärt werden könnte.
Liebe Marie-José Kolly, was mich nun wunder nähme, ist, was nach ihrem Ländervergleich ihre learnings für künftige Pandemien wären?
Was ich aus ihrer Typologie herauslese, ist z. B.:
«Schotten dicht machen» – Wie im Falle eines Lecks bei einem Schiff müsste, so bald in einem Land ein hohes pandemisches Risiko gemeldet wird, überall auf der Welt die Schotten dicht gemacht werden, um in einer noch kontrollierbaren Situation ein massives «Test, Isolate & Tracing»-Dispositiv aufzufahren.
«Wellenbrecher» – Falls die Welle jedoch schon hereingebrochen ist, gilt: Je früher und massiver Lockdown-Massnahmen eingeleitet werden, umso besser die Situation hinsichtlich (Todes-)Fallzahlen und schneller ist der «Reset» für Lockerungen und «Test, Isolate & Tracing» gemacht.
«Wellenreiten» – Nach dem «Restart» ein massives «Test, Isolate & Tracing» mit situativen Lockdowns, wenn R>1, bis eine Impfung oder nach und nach eine Herdenimmunität erreicht worden ist.
Es gäbe sicherlich noch viele learnings mehr, gerade was Vorsorge, Gesundheitssystem usw. anbelangt. Was politisch unbedingt ein learning sein sollte, ist, dass Viren und andere Naturphänomene sich nicht um Ideologie, Wunschvorstellungen oder Wirtschaftsinteressen kümmern. Es bräuchte also eine Art «Neuen Materialismus», i. S. eines evidenz-basierten sozio-ökologischen Denkansatzes.
PS: Wie es der Zufall wollte, las ich heute morgen das (Pre-print-)Paper «Better Strategies for Containing COVID-19 Epidemics. A Study of 25 Countries via an Extended Varying Coefficient SEIR Model» von Jia Gu et al., der zu ähnlichen Schlüssen kommt, aber – aus womöglich naheliegenden Gründen – den chinesischen approach als beispielhaft hervorhebt.
Lieber Herr Rebosura,
Danke für Ihre Überlegungen (und Ihre vielen Beiträge in diesem Dialog!).
Ich lese, wie Sie, heraus, dass es sich lohnt, früh auf eine Epidemie / Pandemie zu reagieren
Und dass man aus Erfahrungen von anderen (oder von jetzt für die Zukunft) lernen kann.
Welche Massnahmen epidemiologisch betrachtet am besten funktionieren, das wird gerade erforscht und dürfte sich, auch aus den im Artikel genannten Gründen, von Region zu Region unterscheiden. Mit «welche Massnahmen» meine ich qualitative wie «quantitative» Aspekte, also «Schulen schliessen versus Restaurants schliessen» sowie «strikte Ausgangssperre versus Appell, daheim zu bleiben». Und dann ist es natürlich, wie Sie erwähnen, auch eine politische und demokratierelevante Frage, was man wann wie implementiert.
Was learnings angeht, darf ich Ihnen einen Artikel von meiner Kollegin Andrea Arežina empfehlen, der heute erschienen ist.
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