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Invasion der Mutanten

Zuletzt aktualisiert am 27/06/2021

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Prognosen

Professor Dr. John P. A. Ioannidis von der Stanford University, einer der führenden Epidemiologen weltweit [1], sah stets die wissenschaftliche Forschung mit einer kritischen Distanz [2]. In der Epidemiologie im Allgemeinen, und der aktuellen Pandemie im besonderen, schätzt er die Zuverlässigkeit von Vorhersagen eher als problematisch ein [3]. Als Gründe hierfür führt er unter anderem die mangelnde Qualität der verfügbaren Daten, falsche Annahmen bei der Modellierung sowie die bei den Berechnungen fehlende numerische Stabilität [4] an. Ein Beispiel wird zitiert, wo 4 verschiedene Verfahren schon an der Aufgabe scheitern, die Covid-19-Todesfälle auch nur einen Tag im voraus für die einzelnen amerikanischen Bundesstaaten vorherzusagen.

Rückblickend stellen sich auch die Vorhersagen betreffend dem Einfluss der britischen Mutante B.1.1.7 des SARS-CoV-2-Virus auf das Infektionsgeschehen als eher unzutreffend heraus. Wurden etwa in Deutschland im Januar von Professor Drosten „100.000 Corona-Neuinfektionen pro Tag“ für Frühling und Sommer prognostiziert [5], so ließ sich Research Luxembourg auch nicht lumpen: aufgrund einer 50% höheren Ansteckungsrate der britischen Variante sei mit einem Peak Mitte Mai, vergleichbar mit dem der zweiten Welle, zu rechnen (linke Grafik). Dabei war aber auch schon ein wesentlich dramatischerer Verlauf mit über 1200 Neuinfektionen pro Tag in Erwägung gezogen worden (rechte Grafik)[6].

In den folgenden Wochen und Monaten wurden die Prognosen fleißig in regelmäßigen Abständen aktualisiert, dabei erinnerte das Ganze an das Schicksal eines Schneemannes bei Tauwetter. Nachfolgend dargestellt sind die Vorhersagen am 25. Februar, 4. März, 8. April und 12. Mai 2021.

Das Maximum der „3. Welle“ wurde schließlich schon Ende März mit knapp 250 Neuinfektionen erreicht, also 6 Wochen früher und fast um den Faktor 3 kleiner als vorhergesagt.

Ein Artikel auf science.lu vom März [7] versucht zu erklären, wie solche Modellrechnungen zu interpretieren sind:

Allerdings sind in diesen Modellen die Szenarien so berechnet, dass das Verhalten der Gesellschaft sich nicht verändert. Wenn die Lage sich aber zuspitzt, verändern die Menschen in der Regel ihr Verhalten – oder die Politik beschließt neue Maßnahmen. So dass mittel- oder langfristige Modellrechnungen mit großen Unsicherheiten behaftet sind. Sie geben an, was passieren würde, wenn es so weiterginge, wie die Tendenz der letzten Tage. In anderen Worten: sie sind nicht als Vorhersagewerkzeug gedacht. Sondern sie geben die Tendenz für die nächsten Tage und Wochen an, wenn die Tendenz der letzten Tage so weiterläuft. Sie sind ein nützlicher Richtwert. Aber keine Wahrsagerei. Hier kommt es oftmals zu Missverständnissen in der öffentlichen Debatte.

Wir überlassen dem werten Leser die Einschätzung dieser Ausführungen. Vielleicht ist ihm dabei vergönnt zu erkennen, auf welche öffentliche Debatte im Zitat verwiesen wird.

Umso erstaunlicher sind zudem solche Vorhersagen, da allgemein bekannt ist, dass die saisonale Aktivität von Coronaviren stets im April abklingt [8].

Fakten

Vergleicht man die zweite und dritte Welle, so fallen einige Besonderheiten auf. Wir betrachten dazu die Positivenraten (positive PCR-Tests pro Gesamtzahl an durchgeführten Tests) der in den verschiedenen Kategorien erfolgten Testungen:

  1. Large Scale Test einschließlich Flughafen („LST & airport“)
  2. Diagnostische Tests bei symptomatischen Personen („diagnostic“)
  3. Tests bei Kontaktpersonen von positiv Getesteten am Ende der Quarantäne („tracing“)

Der aus diesen Kategorien ermittelte gewichtete Mittelwert (siehe hierzu [9]) wird mit „global“ bezeichnet.

Diese Größen sowie der Anteil der britischen Mutante sind in der folgenden Grafik dargestellt (Quellen [10,11], für KW 45/2020 bis 4/2021 sind leider keine separaten Daten für „tracing“ und „diagnostic“ verfügbar):

Wir stellen fest:

  • Die dritte Welle hat, was die Positivenraten anbelangt, kein ausgeprägtes Maximum.
  • Beim LST wird der Wert von 0,5% ab Januar nicht mehr überschritten, bei der zweiten Welle lag das Maximum noch bei knapp über 2%.
  • Die Positivenrate der diagnostischen Tests fluktuiert ab Februar um 2%, im November wurden noch 10% erreicht.
  • Bei der globalen Positivenrate ist es ähnlich: Schwankungen um die 2,5%, wohingegen sie im Herbst bis auf 6% stieg.
  • Einzig beim Contact Tracing erkennen wir eine deutlich Erhöhung: hier liegen die Werte zwischen 10 und 20 %, wobei der letzte gemessene Wert im November 10% erreicht hatte.
  • Ein Zusammenhang zwischen dem zeitlichen Verlauf des Anteils der britischen Mutante und den Positivenraten ist nicht zu erkennen.
  • Die Positivenraten von 2021 klingen ebenso ab wie im Frühjahr 2020, jedoch etwas später. Es scheint sich daher nochmals die Saisonalität für den SARS-CoV-2-Virus zu betätigen. Diese Entwicklung durch die Impfungen zu begründen bedarf daher kausal keiner Notwendigkeit.

Auch bei der Betrachtung der Zusammensetzung der Fallzahlen wird deutlich, dass vor allem die Testungen im Kontext des Contact tracing einen wesentlichen Anteil (teilweise bis zu zwei Drittel!) beisteuern. Das Maximum in KW 12 findet zudem zu einem Zeitpunkt statt, wo auch die Gesamtzahl der Tests am höchsten ist. Es bestätigt sich also wieder einmal die Abhängigkeit der Fallzahlen von der Gesamtzahl der Tests [12].

Zusammenfassend kann hier festgehalten werden: eine „richtige“ Welle sieht eigentlich anders aus. Wir würden erwarten, dass sich die Positivenrate der diagnostischen Tests („diagnostic“) wesentlich ändert und ein ausgeprägtes Maximum erreicht, wie das auch bei den beiden vorherigen Wellen der Fall war.

Auch ist wenig überzeugend, dass ausgerechnet die durch das Contact Tracing „gefundenen“ positiv Getesteten die Mehrzahl der Fälle ausmachen. Diese Personen haben ja im Allgemeinen keine bis leichte Symptome, da sie ansonsten in der Statistik unter der Kategorie der diagnostischen Tests geführt worden wären.

Betrachten wir noch die Belegung der Krankenhäuser und die Mortalität:

  • Während die Belegung der Nichtintensivbetten den Fallzahlen folgt, erreicht die Intensivbettenbelegung ihr Maximum erst in der KW 16.
  • Die durchschnittliche Zahl der Intensivbettenbelegung sowie der Todesfälle pro Woche korrelieren zunächst während 6 Monaten in hohem Maße (R2=0,9), driften allerdings ab der KW 12 aus unerklärlichen Gründen auseinander. Es gibt schließlich keinen ersichtlichen Grund, wieso ab einem bestimmten Zeitpunkt wesentlich mehr Patienten die Krankheit überleben sollten, hier besteht also Erklärungsbedarf. Ähnlich verhält es sich für die Verhältnisse der Intensivbettenbelegung beziehungsweise der Todesfälle pro Fallzahl, hier ist die Divergenz ab KW 12 noch um ein Vielfaches ausgeprägter.
  • Mit Start der Impfkampagne Ende Dezember waren zum Zeitpunkt des Maximums der Intensivbettenbelegung in der 16. KW bereits 170.000 Impfdosen verabreicht worden. Die Behauptung, das Versprechen der Verhinderung schwerer Verläufe durch die Impfung sei eingelöst worden, kann durchaus angezweifelt werden. Immerhin ist die Anzahl der Intensivpatienten zu diesem Zeitpunkt durchaus vergleichbar mit jener vom Herbst.

Abschließend sei fast noch am Rande erwähnt, dass laut rezenten Studien [14,15], die Virulenz der britischen Variante sich übrigens kaum von anderen Mutanten unterscheidet. Es wurden jedoch im Hinblick einer potentiellen Gefahr politische Entscheidungen getroffen (beispielsweise die Maskenpflicht in den Schulen), welche auf Grund der neuen Datenlage im Nachhinein sicher in Frage gestellt werden könnten.

Ausblick

Wie geht es weiter? Die nächste Mutante steht ja bereits in den Startlöchern: B.1.617.2 oder auch „Delta“ genannt. Sie wird schon jetzt als Auslöser für die „vierte Welle“ gehandelt [13]. Das LNS hat aktuell (22. KW) bereits einen Anteil dieser Mutante von 30,9% festgestellt [11]. Es wird also möglicherweise ein heißer Herbst werden.

Wie auch immer, wir warten schon jetzt mit Spannung auf die kommenden Prognosen.


Quellen

[1] Einstein Stiftung Berlin: John P. A. Ioannidis https://www.einsteinfoundation.de/medien/fragebogen/john-ioannidis/

[2] John Ioannidis: Why Most Published Research Findings Are False https://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.0020124

[3] John Ioannidis: Forecasting for COVID-19 has failed https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7447267/

[4] Wikipedia: Stabilität (Numerik)
https://de.wikipedia.org/wiki/Stabilit%C3%A4t_(Numerik)

[5] Tagesspiegel (22.01.2021): Drosten warnt vor 100.000 Corona-Neuinfektionen pro Tag https://www.tagesspiegel.de/wissen/befuerchtungen-fuer-fruehjahr-und-sommer-drosten-warnt-vor-100-000- corona-neuinfektionen-pro-tag/26842290.html

[6] Research Luxembourg (14.01.2021): Draft of Covid-19 report: Update on the current epidemic status in Luxembourg
https://storage.fnr.lu/index.php/s/3WNDjbykUDrUDVw/download

[7] science.lu (03.03.2021): Stand der Wissenschaft zu den neuen Coronavirus-Mutationen https://science.lu/de/sars-cov-2-mutanten/stand-der-wissenschaft-zu-den-neuen-coronavirus-mutationen

[8] Medscape: What are the seasonal patterns of rhinoviral, coronaviral, enteroviral, and adenoviral upper respiratory tract infections (URIs)?
https://www.medscape.com/answers/302460-86798/what-are-the-seasonal-patterns-of-rhinoviral-coronaviral- enteroviral-and-adenoviral-upper-respiratory-tract-infections-uris

[9] Expressis Verbis: Statistisches Gaslighting
https://www.expressis-verbis.lu/2021/03/04/statistisches-gaslighting/

[10] data.public.lu: COVID-19: Rapports hebdomadaires
https://data.public.lu/fr/datasets/covid-19-rapports-hebdomadaires/

[11] Respiratory viruses surveillance – REVILUX
https://lns.lu/departement/microbiologie/revilux/

[12] Expressis Verbis: Inzidenz für alle
https://www.expressis-verbis.lu/2021/04/18/inzidenz-fuer-alle/

[13] MDR (17.06.2021): Corona-Mutante Delta auf dem Vormarsch – wann löst sie die vierte Welle aus? https://www.mdr.de/wissen/corona-covid-indische-mutante-delta-vierte-welle-100.html

[14] The Lancet Infectious diseases (12.04.2021): Genomic characteristics and clinical effect of the emergent SARS-CoV-2 B.1.1.7 lineage in London, UK: a whole-genome sequencing and hospital-based cohort study https://www.thelancet.com/journals/laninf/article/PIIS1473-3099(21)00170-5/fulltext

[15] The Lancet Public Health (12.04.2021): Changes in symptomatology, reinfection, and transmissibility associated with the SARS-CoV-2 variant B.1.1.7: an ecological study https://www.thelancet.com/journals/lanpub/article/PIIS2468-2667(21)00055-4/fulltext

Photo: „This Island Earth“ 1955