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Corona Wissenschaft

Antwort auf einen Kommentar zu den Corona-Artikeln: Ich lasse mich nicht impfen, weil….

Ich habe auf die beiden Corona-Artikeln „Darf man falsche Fakten als Meinung vertreten und wie reagiert man darauf?“ (13.12.2020) und „Der Fall von zwei Personen, die wegen der Corona-Impfung auf die Intensivstation mussten“ (20.12.2020) einen Kommentar bekommen von einem Corona-Impfgegner, der der Impfung in sarkastischem Ton widersprochen hat. Da dies ein ganz typisches Argument für Corona-Impfgegener ist, möchte ich diesen Kommentar beispielhaft behandeln, mit Fakten und den Meinungen einschlägiger Experten begegnen und am Ende selbst eine Schlussfolgerung ziehen. Ob das wohl die gleichen Schlussfolgerungen sind, die unser Impfgegner gezogen hat? Wir werden sehen…

Aussage: (Sarkasmus) „Ja, jetzt werde ich mich auch impfen lassen. Denn ich möchte bei einem Virus mit mind. 99% Überlebenswahrscheinlichkeit keine unnötigen Risiken eingehen. Vor allem da die möglichen Langzeitfolgen (wie z. B. Krebs oder Autoimmunerkrankungen) durch die umfangreichen Tests der letzten Monate durchweg ausgeräumt wurden.“ ((Kommentar eines Users auf Diaspora*))

Wie schlau ist es, Zahlen einfach so in den Raum zu werfen?

Du darfst gerne auch eine andere Meinung haben. Aber hast du Faktenlagen recherchiert bzgl. der Überlebenswahrscheinlichkeiten? Deine 99% sind nur so grob geschätzt und in den Raum geworfen. Frage: Wie verhält sich die Zahl der Toten erwartungsgemäß, wenn geimpft wird und wenn nicht? Man zeigt Intelligenz, in dem man mit Fakten argumentiert und diese auch belegen kann.

Fakten vom Robert Koch Institut, Worldometer sowie Our World in Data und das Covid-19-Dashboard

Für uns von besonderem Interesse ist das COVID-19-Dashboard. Hier gibt es detaillierte Informationen. Folgende Zahlen sind Angegeben.

  • 7-Tage-Inzidenz = Neuinfekt. in den letzten 7 Tagen je 100.000 Einwohner
  • 7-Tage-Fallzahl = Neuinfektionen in den letzten 7 Tagen insgesamt
  • COVID-19-Fälle insgesamt & zum Vortag
  • COVID-19-Todesfälle insgesamt & zum Vortag
  • Aktive COVID-19-Fälle insgesamt & zum Vortag
  • Genesene COVID-19-Fälle insgesamt & zum Vortag
Fallzahlen und Inzidenzen vom COVID-19-Dashbord des RKI vom 26.12.20 um 12:30 Uhr

Nun berechnen wir die Mortalität im Sinne des Fall-Verstorbenen-Anteils, in Englisch case fatality rate (CFR), d.h. der Anteil der Personen mit einer durch einen Test offiziell bestätigten COVID-19 Infektion, die an der Erkrankung sterben.

\begin{aligned}
\textnormal{CFR} &= \frac{\textnormal{Anzahl der Verstorbenen unter den Diagnostizierten}}{\textnormal{Gesamtzahl der diagnostizierten Fälle}}\\
&= \frac{29.422}{1.627.103}\\
&= 1,81 \%
\end{aligned}

Wir haben also 1,81% mit oder an Corona verstorbene gemäß Fall-Verstorbenen-Anteil. Das sind schon mal mehr als uns der Kommentator glauben machen wollte, denn er behauptete wir hätten weit weniger als 1% („99% Überlebenswahrscheinlichkeit“).

Sehr wohl bekannt ist jedoch, dass hier auch Menschen enthalten sind, die bereits im Sterben lagen und auch ohne Corona in den nächsten Tagen und Wochen gestorben wären. Genau wegen dieses Umstands, haben selbst private Medien mit nicht all zu hoher Reputation inzwischen die Phrase „mit Corona“ hinzugefügt, um ihnen nicht in irgendeiner Weise falsche Berichterstattung vorwerfen zu können. Wir müssen aber mit den Zahlen leben, denn meines Wissens hört man das zwar aus der Praxiserfahrung, aber es wurden keine Zahlen wie „der behandelnde Arzt wäre davon ausgegangen, dass diese Person auch ohne Corona mit hoher Wahrscheinlichkeit innerhalb der nächsten vier Wochen verstirbt“. Wir bleiben also bei unseren 1,81% Prozent, behalten aber im Hinterkopf, dass ein unbekannt hoher Anteil davon auch ohne Corona zeitnah verstorben wäre.

Außerdem gilt zu bedenken, dass es eine unüberschaubare Dunkelziffer an Corona-Fällen gibt. Auch dies führt dazu, dass die Letalität zu hoch eingeschätzt wird. Möchte man diese Fälle mit betrachten, müsste man die infection fatality rate (IFR) berechnen, d.h. der Anteil der Todesfälle unter allen Infizierten (bekannt und unbekannt). Diese Zahl lässt sich erst mal nicht berechnen, denn es liegt in der Sache, dass man nicht weiß wie viele Menschen unbekannter Weise erkrankt sind. Es gibt jedoch eine Gruppe von Studenten verschiedenster Fachrichtungen, die versuchen diese Dunkelziffer mit Hilfe von mathematischen Modellen der Epidemiologie zu berechnen. Dies ist zweifelsohne spannend, jedoch müssen wir uns vor Augen führen, dass diese Modelle stets auf Annahmen fußen, die die Realität mehr oder weniger gut abbilden können. Diese Zahlen sind sicherlich besser als eine Pi-Mal-Daumen Schätzung, aber im Zweifelsfall kann sie auch deutlich daneben liegen. Wir rechnen dennoch näherungsweise den IRF gemäß der Schätzungen vom COVID-19 DunkelZiffer Radar zusammen mit den Todesfällen des RKI COVID-19-Dashboard aus:

\begin{aligned}
\textnormal{IRF}_{\approx} & = \frac{\textnormal{Anzahl der Verstorbenen unter den Diagnostizierten}}{\textnormal{Gesamtzahl der infizierten Personen}}\\
&= \frac{29.422}{4.222.199}\\
&= 0,70 \%
\end{aligned}

Wir erhalten also unter Einbezug der Dunkelziffer eine Schätzung von 0,70% für den IRF. Abgesehen von den Problemen der mathematischen Modelle und der damit verbundenen, möglicherweise nicht realistischen Annahmen, unterschätzen wir die Zahl der Todesfälle bei obiger Berechnung, weil wir die Anzahl der Verstorbenen unter den Undiagnostizierten unter den Tisch fallen lassen. Das sind diejenigen, die an oder mit Corona gestorben sind, aber bei denen weder vor noch nach dem Tod Corona diagnostiziert wurde. Zumeist wurde von einem natürlichen Tod ausgegangen. Um diese Zahl zu korrigieren, müsste man alle in Deutschland verstorbenen nach dem Tod auf Corona testen, was meines Wissens nicht der Fall ist. Wir sollten die als IRF berechnete Mortalität von 0,7%, also doppelt kritisch betrachten.

Im Gegenzug dazu gibt es Personen, die noch sterben könnten, weil sie sich in einer kritischen Situation befinden. Das RKI gibt an, dass sich 5.535 Menschen auf der Intensivstation befinden. Laut RKI liegt die aktuelle Mortalitätsrate von Menschen, die sich auf der Intensivstation befinden, bei 25%, d.h. erwartungsgemäß werden 1384 Menschen auf der Intensivstation sterben. Rechnen wir diese zu den Corona-Toten hinzu, erhalten wir eine obere Abschätzung für die CRF:

\begin{aligned}
CRF_{max} &= \frac{\textnormal{Verstorbene} + \textnormal{Intensivstation} \cdot \textnormal{MortalitätIntensiv}}{\textnormal{Gesamtzahl der diagnostizierten Fälle}} \\
&= \frac{29422 + 5535 \cdot 0,25 }{1627103}\\
&= 1,89 \%
\end{aligned}

Da ich ja immer predige mehrere Quellen zu nutzen: Mit Worldometer (Webseite) kommen wir auf eine Mortalitätsrate von 1,84% und eine obere Abschätzung der Mortalitätsrate von 2,17%, wobei diese Quelle 5.535 Menschen als „Critical or Serious“ bezeichnet. Schaut man sich die Zahlen über kritische Fälle an, merkt man schnell, dass diese anscheinend vom RKI übernommen wurden (zumindest für Deutschland).

Fallzahlen, Tote und wieder Gesundete von Worldometer vom 26.12.2020 um 14:30 Uhr

Schauen wir uns zum Schluss noch die Covid Datensammlung von Our World in Data an: Für Deutschland werden 29.580 Corona-Tote ((https://ourworldindata.org/covid-deaths?country=~DEU)) sowie 1.630.000 Corona-Fälle ((https://ourworldindata.org/mortality-risk-covid?country=~DEU)). Das ergibt eine Mortalitätsrate von 1,81%. Es gibt keine Angaben zu Fällen von Patienten auf der Intensivstation, Patienten im kritischen Zustand o.ä. und daher entfallen die weiteren Angaben und Berechnungen für diesen Fall. Dafür haben wir Angaben zur gesamten Welt: Es gibt insgesamt 80,35 Mio. Covid-19 Fälle und 1,76 Mio. tote, was eine Mortalität von 2,2% bedeutet. Weltweit ist die Mortalität also sogar noch geringfügig hoher als in Deutschland.

QuelleSeriös?FälleToteCRFCRFmaxIRF
RKI++162710329.4221,8%1,9%0,70%
Worldometer+/-163520030.0151,9%2,2%0,71%
Our World in Data+163000029.5801,8%0,70%
Datenlage zum 26.11.2020 gemäß verschiedener Quellen

Merke: Die Mortalität gemäß Fall-Verstorbenen-Anteil (CFR) liegt in Deutschland, je nach Quelle und was genau man berechnet, zum Stichtag 26.12.2020 zwischen ca. 1,8% und ca. 2,2%. Der weltweite CFR liegt bei ca. 2,2%.

Dies ist eine vergleichsweise hohe Zahl, beinhaltet aber auch diejenigen, die auch ohne Corona durch Alter oder Vorerkrankungen gestorben wären. Dazu liegen jedoch keine Zahlen vor und man sollte tunlichst von Mutmaßungen Abstand nehmen. Außerdem wird die Dunkelziffer von Corona-Infektionen nicht beachtet, sodass die tatsächliche Mortalität ein bisschen bis deutlich darunter liegen wird.

Merke: Die infection fatality rate (IFR) berücksichtigt die Dunkelziffer und soll einen besseren Eindruck von der tatsächlichen Sachlage liefern. Unsere Abschätzung für die IFR liegt in Deutschland zum Stichtag 26.12.2020 bei 0,7%.

Diese Zahl basiert auf mathematischen Modellen und Annahmen und kann daher erheblich daneben liegen. Man sollte sich der möglichen Ungenauigkeiten bewusst sein und die Zahl daher doppelt kritisch betrachten.

Die Entwicklung der Mortalitätsrate in Deutschland gemäß den Zahlen von QWID ((https://ourworldindata.org/mortality-risk-covid?country=~DEU))

Die Langzeitfolgen der Infektion vs. die Langzeitfolgen der Impfung

Du redest von Langzeitfolgen der Impfung, die es unbestritten geben kann. Wissenschaftler gehen begründet davon aus, dass Langzeitfolgen kein ernst zu nehmendes Problem sind. Aber es gibt das so genannte “Long Covid” und man geht bisher davon aus, dass etwa 10 bis 20 Prozent der Corona-Infizierten Langzeitfolgen davon tragen werden. ((https://www.quarks.de/gesundheit/medizin/langzeitschaeden-von-covid-19-was-wir-wissen-und-was-nicht/)) Dies betrifft etwa Atemwege, Herz-Kreislauf-System, Muskelapparat, Nervensystem und Stoffwechesel. Häufig sind auch langfristig verlorener oder eingeschränkter Geruchs- und Geschmackssinn. Kopfschmerzen treten häufig noch über Monate auf. Kinder bekommen vermehrt Diabetes Mellitus nach einer abgeklungenen Infektion. Bei 70% der Infizierten war nach einer Studie nach der Infektion mindestens ein Organ geschädigt. Es gab bei 62% der Untersuchten Veränderungen im Gehirn (Achtung: Kleine Studie, begrenzte Aussagekraft). ((https://www.quarks.de/gesundheit/medizin/langzeitschaeden-von-covid-19-was-wir-wissen-und-was-nicht/))

Entscheidungen auf der Basis, was wir heute wissen

Wir brauchen eine verbesserte Studienlage, aber unseren jetzigen Entscheidungen müssen wir auf der Basis dessen fällen, was wir heute wissen. Das sind hinsichtlich einer Infektion bereits erste aussagekräftige Studien und davon abgeleitete begründete Meinungen über die Häufigkeit von Langzeitnebenwirkungen. Im Fall der Impfung haben wir quasi kein Wissen aus der praktischen Anwendung im Hinblick auf Langzeitfolgen, gehen auf Grund von theoretischen Überlegungen darüber, wie so ein Impfstoff funktioniert, sowie Erfahrungen mit anderen Impfstoffen, von einer geringen Inzidenz aus.

Die Corona-Infektion hat also eine Reihe von Langzeitnebenwirkungen, die zudem auch noch häufig sind. Die Corona-Impfung wird nach Expertenmeinungen keine gravierenden Langzeitnebenwirkungen haben.

Unbenommen, mir wären Langzeitstudien und klinische Praxiserfahrung auch lieber. Aber wir müssen uns mit Expertenmeinungen begnügen. Tun wir das, müssen wir derzeit unweigerlich zu dem Schluss kommen, dass die Corona-Impfung einen signifikanten Anteil an Toten verhindert. Und de facto ist es auch das Mittel gegen Langzeitfolgen, weil die Impfung aller Wahrscheinlichkeit wenig davon hat, wir von der Infektion aber schon jetzt wissen, dass gar 10 bis 20 Prozent der als gesundet geltenden Folgen davontragen.

Merke: Die Corona-Impfung wird mit hoher Wahrscheinlichkeit die Zahl der Todesfälle im Vergleich zur „wir-impfen-jetzt-nicht“-Strategie deutlich senken.

Merke: Es ist in Summe so einzuschätzen, dass die Corona-Impfung de facto die Gefahr von Langzeitwirkungen mindert. Geimpfte können logischerweise mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht mehr Erkranken und sind daher nicht den Langzeitfolgen der Infektion ausgesetzt.

In diesem Zusammenhang sei erwähnt, dass „nicht mehr Erkranken“ nicht gleich zu setzen ist mit „nicht mehr Infizieren“. Denn sehr wohl kann der Erreger noch in den Körper eindringen und sich in bedingtem Rahmen vermehren, bis das Immunsystem mit Hilfe der durch die Impfung erzeugten Antikörper eingreift. Dies ist jedoch nicht speziell beim Corona-Impfstoff so, sondern generell bei Impfstoffen. Dennoch, hier ging es um Langzeitfolgen der Corona-Erkrankung, wovor der Impfstoff aller Voraussicht nach tatsächlich schützen kann.

Die Frage, ob sich Personen an einer geimpften aber dennoch infizierten Person noch anstecken kann, ist noch nicht abschließend geklärt. Kann man dies ausschließen, spricht man von steriler Immunität. Ansonsten besteht nur eine klinische Immunität. Die sterile Immunität ist wichtig, um langfristig einen Herdenschutz aufzubauen ((https://de.wikipedia.org/wiki/Immunit%C3%A4t_(Medizin)))

Wie man sich Meinungen bildet und argumentieren sollte

Diskutiert gerne mit mir. Aber bitte lest meine Artikel und lernt daran bitte auch Methodik. Meinungen sollten auf der Grundlage von Wissen im Thema und wissenschaftlichen Herangehensweisen und evidenzbasiertem Denken gebildet werden. Wer nicht bereit ist, diese Zeit zu investieren, der mag sich überzeugende Experten mit wissenschaftlicher Expertise, glaubwürdige Medien oder auch einen Freundin/Kollegin suchen, der entsprechende Maßstäbe an sich ablegt, und dessen Meinung übernehmen.

Ich akzeptiere Meinungen, die zu meinen völlig konträr sind, erwarte aber die notwendige Recherche von Faktenlage und Studienlage sowie einen evidenzbasierten wissenschaftlichen und der Logik folgenden Meinungsbildungsprozess. Ansonsten nehme ich mir heraus, diese Meinung nicht anzuerkennen. Die Meinungsfreiheit bleibt bestehen, aber die Meinung ist dann für mich und andere evidenzbasierte denkende Menschen nichts wert.

Merke: Man sollte seine eigene Meinung, nicht nur im Bezug auf Corona, basierend auf dem Recherchieren zahlreicher, qualitativ hochwertiger Quellen mit dem Anspruch wissenschaftlicher Korrektheit und Vollständigkeit bilden. Geht das nicht, sollte man ausgewiesenen Experten vertrauen oder zumindest Leute befragen, von denen du annimmst, dass diese evidenzbasiert denken, die Faktenlage ausreichend kennen und das Thema wissenschaftlich durchdrungen haben.

Weiterführendes zur Impfung

“So häufig sind Langzeitfolgen bei einer Corona-Infektion” von Quarks

„Sich zu Tode fürchten – der mRNA-Impfstoff und seine Gegner“ von Spektrum.de SciLogs

COVID-19 und Impfen vom Robert Koch Institut

COVID-19 und Impfen: Antworten auf häufig gestellte Fragen (FAQ) vom Robert Koch Institut

Die wichtigsten Fragen und Antworten zur Corona-Impfung von der Bundesregierung

Corona-Krisenreaktion – Das Gesundheitswesen von der Europäischen Kommission

SARS-CoV-2-Impfstoff aus der Wikipedia

Update 29.12.2020 um 21:30

  • Definition von Mortalität durch CRF ersetzt. Dies spiegelt wieder, welche Art von Mortalität hier berechnet wird.
  • Definition von IRF eingeführt und Beispielberechnung an Hand vom COVID-19 Dunkelziffer Radar

Quellen

Folgende Quellen sind nicht im Artikel einzeln zitiert, sind aber Grundlage für den gesamten Artikel:

Deutsche Wikipedia, Artikel “SARS-CoV-2”, abgerufen am 19.12.2020
Deutsche Wikipedia, Artikel “SARS-CoV-2-Impfstoff”, abgerufen am 19.12.2020,
Deutsche Wikipedia, Artikel “BNT162b2”, abgerufen am 19.12.2020
Quarks, Artikel “So häufig sind Langzeitfolgen bei einer Corona-Infektion”, publiziert 04.12.2020, abgerufen 25.12.2020

Zitierte Quellen