Treffen wir Entscheidungen ohne verlässliche Daten?

Liebe Leser,

John PA Ioannidis ist Professor für Medizin und Professor für Epidemiologie und Bevölkerungsgesundheit sowie Professor für biomedizinische Datenwissenschaft an der Stanford University School of Medicine, Professor für Statistik an der Stanford University School of Humanities and Sciences und Co-Direktor des Meta-Research Innovation Center in Stanford (METRICS) an der Stanford University.

Wikipedia schreibt: Im Januar 2019 startete das neu gegründete Innovationszentrum für Meta-Forschung in Berlin (Meta‑Research Innovation Center Berlin). Jürgen Zöllner, der Vorstand der Stiftung Charité urteilte:

„Mit John Ioannidis als neuem Einstein BIH Visiting Fellow gewinnt Berlin den wohl wichtigsten Unterstützer, um die Forschungspraxis und Leistungskultur in der Biomedizin tatsächlich auf Dauer grundlegend zu verändern".

 

Die englische Originalfassung stammt hiervon. Eine ausgezeichnete Analyse.
https://www.statnews.com/2020/03/17/a-fiasco-in-the-making-as-the-coronavirus-pandemic-takes-hold-we-are-making-decisions-without-reliable-data/

Deutsche Übersetzung.

Die derzeitige Coronavirus-Krankheit Covid-19 wurde als einmalige Pandemie bezeichnet. Es kann aber auch ein einmaliges Beweis-Fiasko sein.

In einer Zeit, in der jeder bessere Informationen benötigt, von Krankheitsmodellierern und Regierungen bis hin zu unter Quarantäne gestellten Personen oder nur sozialer Distanzierung, fehlen uns verlässliche Beweise dafür, wie viele Menschen mit SARS-CoV-2 infiziert wurden oder weiterhin infiziert sind. Bessere Informationen sind erforderlich, um Entscheidungen und Maßnahmen von monumentaler Bedeutung zu leiten und ihre Auswirkungen zu überwachen.

In vielen Ländern wurden drakonische Gegenmaßnahmen ergriffen. Wenn sich die Pandemie - allein oder aufgrund dieser Maßnahmen - auflöst, können kurzfristige extreme soziale Distanzierungen und Sperren erträglich sein. Wie lange sollten solche Maßnahmen jedoch fortgesetzt werden, wenn die Pandemie weltweit unvermindert weitergeht? Wie können politische Entscheidungsträger feststellen, ob sie mehr Gutes als Schaden anrichten?

Impfstoffe oder erschwingliche Behandlungen brauchen viele Monate (oder sogar Jahre), um sich richtig zu entwickeln und zu testen. Angesichts dieser Fristen sind die Folgen langfristiger Sperren völlig unbekannt.

Die bisher gesammelten Daten darüber, wie viele Menschen infiziert sind und wie sich die Epidemie entwickelt, sind absolut unzuverlässig. Angesichts der bislang begrenzten Tests werden einige Todesfälle und wahrscheinlich die überwiegende Mehrheit der Infektionen aufgrund von SARS-CoV-2 übersehen. Wir wissen nicht, ob wir Infektionen nicht um den Faktor drei oder 300 erfassen können. Drei Monate nach Ausbruch des Ausbruchs sind die meisten Länder, einschließlich der USA, nicht in der Lage, eine große Anzahl von Menschen zu testen, und kein Land verfügt über zuverlässige Daten zur Prävalenz des Virus in einer repräsentativen Zufallsstichprobe der Allgemeinbevölkerung.

Dieses Beweis-Fiasko schafft enorme Unsicherheit über das Risiko, an Covid-19 zu sterben. Gemeldete Todesfälle, wie die offizielle Rate von 3,4% der Weltgesundheitsorganisation, verursachen Horror - und sind bedeutungslos. Patienten, die auf SARS-CoV-2 getestet wurden, sind überproportional diejenigen mit schweren Symptomen und schlechten Ergebnissen. Da die meisten Gesundheitssysteme nur über begrenzte Testkapazitäten verfügen, kann sich die Auswahlverzerrung in naher Zukunft sogar verschlechtern.

Die einzige Situation, in der eine gesamte geschlossene Bevölkerung getestet wurde, war das Kreuzfahrtschiff Diamond Princess und seine Quarantänepassagiere. Die Sterblichkeitsrate dort betrug 1,0%, aber dies war eine weitgehend ältere Bevölkerung, bei der die Sterblichkeitsrate von Covid-19 viel höher ist.

Wenn man die Sterblichkeitsrate von Diamond Princess auf die Altersstruktur der US-Bevölkerung projiziert, würde die Sterblichkeitsrate bei mit Covid-19 infizierten Menschen 0,125% betragen. Da diese Schätzung jedoch auf extrem dünnen Daten basiert - es gab nur sieben Todesfälle unter den 700 infizierten Passagieren und Besatzungsmitgliedern -,könnte sich die tatsächliche Sterblichkeitsrate von fünfmal niedriger (0,025%) bis fünfmal höher (0,625%) erstrecken. Es ist auch möglich, dass einige der infizierten Passagiere später sterben und dass Touristen eine andere Häufigkeit chronischer Krankheiten haben - ein Risikofaktor für schlechtere Ergebnisse bei einer SARS-CoV-2-Infektion - als die allgemeine Bevölkerung. Unter Berücksichtigung dieser zusätzlichen Unsicherheitsquellen variieren die vernünftigen Schätzungen für die Sterblichkeitsrate in der US-Bevölkerung zwischen 0,05% und 1%.

Diese enorme Reichweite wirkt sich deutlich darauf aus, wie schwer die Pandemie ist und was zu tun ist. Eine bevölkerungsweite Sterblichkeitsrate von 0,05% ist niedriger als die saisonale Influenza. Wenn dies die wahre Rate ist, kann es völlig irrational sein, die Welt mit potenziell enormen sozialen und finanziellen Konsequenzen zu sperren. Es ist wie wenn ein Elefant von einer Hauskatze angegriffen wird. Der Elefant ist frustriert und versucht, der Katze auszuweichen. Er springt versehentlich von einer Klippe und stirbt.

Könnte die Sterblichkeitsrate bei Covid-19-Fällen so niedrig sein? Nein, sagen einige, was auf die hohe Rate bei älteren Menschen hinweist. Sogar einige sogenannte milde oder Erkältungs-Coronaviren, die seit Jahrzehnten bekannt sind, können Todesfälle von bis zu 8% aufweisen, wenn sie ältere Menschen in Pflegeheimen infizieren. Tatsächlich infizieren solche „milden“ Coronaviren jedes Jahr zig Millionen Menschen und machen 3 bis 11% der in den USA hospitalisierten Personen mit Infektionen der unteren Atemwege jeden Winter aus.

Diese „milden“ Coronaviren können jedes Jahr weltweit an mehreren Tausend Todesfällen beteiligt sein, obwohl die überwiegende Mehrheit von ihnen nicht mit genauen Tests dokumentiert ist. Stattdessen gehen sie jedes Jahr als Lärm unter 60 Millionen Todesfällen aus verschiedenen Gründen verloren.

Obwohl es seit langem erfolgreiche Überwachungssysteme für Influenza gibt, wird die Krankheit in einer winzigen Minderheit von Fällen von einem Labor bestätigt. In den USA wurden beispielsweise in dieser Saison bisher 1.073.976 Exemplare getestet und 222.552 (20,7%) wurden positiv auf Influenza getestet. Im gleichen Zeitraum liegt die geschätzte Anzahl grippeähnlicher Krankheiten zwischen 36.000.000 und 51.000.000, wobei geschätzte 22.000 bis 55.000 Grippetote zu beklagen sind.

Beachten Sie die Unsicherheit über Influenza-ähnliche Todesfälle: ein 2,5-facher Bereich, der Zehntausenden von Todesfällen entspricht. Jedes Jahr sind einige dieser Todesfälle auf Influenza und andere auf andere Viren wie Erkältungs-Coronaviren zurückzuführen.

In einer Autopsie-Serie, in der Atemwegsviren in Proben von 57 älteren Personen getestet wurden, die während der Influenzasaison 2016 bis 2017 starben, wurden in 18% der Proben Influenzaviren nachgewiesen, während in 47% jede Art von Atemwegsviren gefunden wurde. Bei einigen Menschen, die an viralen Krankheitserregern der Atemwege sterben, wird bei der Autopsie mehr als ein Virus gefunden, und Bakterien werden häufig überlagert. Ein positiver Test auf Coronavirus bedeutet nicht unbedingt, dass dieses Virus immer in erster Linie für den Tod eines Patienten verantwortlich ist.

Wenn wir davon ausgehen, dass die Sterblichkeitsrate bei mit SARS-CoV-2 infizierten Personen in der Allgemeinbevölkerung 0,3% beträgt - eine mittlere Schätzung aus meiner Diamond Princess-Analyse - und dass 1% der US-Bevölkerung infiziert wird (etwa 3,3 Millionen Menschen) ) würde dies zu etwa 10.000 Todesfällen führen. Das klingt nach einer riesigen Zahl, ist aber im Lärm der Schätzung der Todesfälle aufgrund einer „grippeähnlichen Krankheit“ begraben. Wenn wir nicht von einem neuen Virus gewusst hätten und keine Personen mit PCR-Tests untersucht hätten, wäre die Anzahl der Todesfälle aufgrund einer „grippeähnlichen Krankheit“ in diesem Jahr nicht ungewöhnlich. Allenfalls haben wir beiläufig bemerkt, dass die Grippe in dieser Saison etwas schlimmer als der Durchschnitt zu sein scheint. Die Medienberichterstattung wäre geringer gewesen als bei einem NBA-Spiel zwischen den beiden gleichgültigsten Teams.

Einige befürchten, dass die 68 Todesfälle durch Covid-19 in den USA ab dem 16. März exponentiell auf 680, 6.800, 68.000, 680.000 ansteigen werden… zusammen mit ähnlichen katastrophalen Mustern auf der ganzen Welt. Ist das ein realistisches Szenario oder eine schlechte Science-Fiction? Wie können wir erkennen, an welchem ​​Punkt eine solche Kurve aufhören könnte?

Die wertvollste Information zur Beantwortung dieser Fragen wäre, die aktuelle Prävalenz der Infektion in einer Zufallsstichprobe einer Population zu kennen und diese Übung in regelmäßigen Zeitintervallen zu wiederholen, um die Inzidenz neuer Infektionen abzuschätzen. Leider haben wir diese Informationen nicht.

In Ermangelung von Daten führt die Vorbereitung auf das Schlimmste zu extremen Maßnahmen sozialer Distanzierung und Sperrung. Leider wissen wir nicht, ob diese Maßnahmen funktionieren. Beispielsweise können Schulschließungen die Übertragungsraten senken. Sie können aber auch nach hinten losgehen, wenn Kinder sowieso Kontakte knüpfen, wenn die Schulschließung dazu führt, dass Kinder mehr Zeit mit anfälligen älteren Familienmitgliedern verbringen, wenn Kinder zu Hause die Arbeitsfähigkeit ihrer Eltern stören und vieles mehr. Schulschließungen können auch die Wahrscheinlichkeit verringern, eine Herdenimmunität in einer Altersgruppe zu entwickeln, die von schweren Krankheiten verschont bleibt.

Dies war die Perspektive hinter der unterschiedlichen Haltung des Vereinigten Königreichs, die Schulen offen zu halten, zumindest bis ich dies schreibe. Da keine Daten zum tatsächlichen Verlauf der Epidemie vorliegen, wissen wir nicht, ob diese Perspektive brillant oder katastrophal war.

Das Abflachen der Kurve, um eine Überlastung des Gesundheitssystems zu vermeiden, ist theoretisch sinnvoll - theoretisch. Ein in Medien und sozialen Medien viral gewordenes Bild zeigt, wie durch Abflachen der Kurve das Volumen der Epidemie verringert wird, das über der Schwelle liegt, mit der das Gesundheitssystem jederzeit umgehen kann.

Wenn das Gesundheitssystem jedoch überfordert ist, ist der Großteil der zusätzlichen Todesfälle möglicherweise nicht auf das Coronavirus zurückzuführen, sondern auf andere häufige Krankheiten und Zustände wie Herzinfarkt, Schlaganfall, Trauma, Blutung und dergleichen, die nicht angemessen behandelt werden. Wenn das Ausmaß der Epidemie das Gesundheitssystem überfordert und extreme Maßnahmen nur eine bescheidene Wirksamkeit haben, kann eine Abflachung der Kurve die Situation verschlimmern: Anstatt während einer kurzen, akuten Phase überfordert zu sein, bleibt das Gesundheitssystem für einen längeren Zeitraum überfordert. Dies ist ein weiterer Grund, warum wir Daten über das genaue Ausmaß der epidemischen Aktivität benötigen.

Unter dem Strich wissen wir nicht, wie lange soziale Distanzierungsmaßnahmen und Sperren aufrechterhalten werden können, ohne dass dies schwerwiegende Folgen für Wirtschaft, Gesellschaft und psychische Gesundheit hat. Es kann zu unvorhersehbaren Entwicklungen kommen, einschließlich Finanzkrise, Unruhen, Bürgerkrieg, Krieg und einem Zusammenbruch des sozialen Gefüges. Zumindest benötigen wir unvoreingenommene Prävalenz- und Inzidenzdaten für die sich entwickelnde Infektionslast, um die Entscheidungsfindung zu steuern.

In dem pessimistischsten Szenario, für das ich nicht eintrete, wenn das neue Coronavirus 60% der Weltbevölkerung infiziert und 1% der Infizierten sterben, bedeutet dies weltweit mehr als 40 Millionen Todesfälle, was der Influenzapandemie von 1918 entspricht.

Die überwiegende Mehrheit dieser Hekatombe wären Menschen mit begrenzter Lebenserwartung. Das ist im Gegensatz zu 1918, als viele junge Menschen starben.

Man kann nur hoffen, dass das Leben, ähnlich wie 1918, weitergeht. Umgekehrt hört das Leben bei einer Sperrung von Monaten, wenn nicht Jahren weitgehend auf, kurzfristige und langfristige Folgen sind völlig unbekannt, und möglicherweise stehen Milliarden und nicht nur Millionen von Menschenleben auf dem Spiel.

Wenn wir uns entscheiden, von der Klippe zu springen, benötigen wir einige Daten, um uns über die Gründe für eine solche Aktion und die Chancen zu informieren, an einem sicheren Ort zu landen.

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