Forum: Infektion & Prävention - Corona - die zweite Welle
liebe Foristen,
ich empfehle Euch, für die nächsten 3 Monate täglich folgende website des RKI aufzurufen:
https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html
dabei solltet Ihr im Hinterkopf behalten, dass im langjährigen Mittel in Deutschland täglich ca. 2.500 Menschen sterben.
Und es ist sicher kein Zufall, dass bei den Fallzahlen
a) die Anzahl der durchgeführten PCR-Tests nicht aufgeführt werden,
b) ebensowenig die Anzahl der Genesenen
c) ebenso fehlen die Zahlen der mit Corona Erkrankten.
LG, Albrecht
"Und es ist sicher kein Zufall, dass bei den Fallzahlen
a) die Anzahl der durchgeführten PCR-Tests nicht aufgeführt werden,
b) ebensowenig die Anzahl der Genesenen
c) ebenso fehlen die Zahlen der mit Corona Erkrankten."
Korrekt. Ist kein Zufall. Im Supermarkt findet man den Schnitzelpreis auch nicht an der Brstwurstpackung.
a) findet man in einzelnen Situationsberichten zu Corona
b) findet man in einzelnen Situationsberichten zu Corona
c) findet man in einzelnen Situationsberichten zu Corona
Hatten wir übrigens alles schon diskutiert. Allerdings ohne dass die Verschwöris darauf eingegangen wären (Situationsbericht vom 29.07.2020)
Behörden und Medien manipulieren uns. Die Zahlen steigen, weil immer mehr gemessen und nichts Immunsystem-stärkendes gemacht wird und weil die Tests alles Mögliche messen - und weil man Viren nicht in den "Griff" bekommt (schon gar nicht mit Behörden-Massnahmen) und sie auch nicht ausrotten kann (siehe Influenza).
«Tatsächlich ist der Begriff ’zweite Welle’ kein epidemiologischer Begriff, sondern er entstand während der Spanischen Grippe, die nach einem ersten Infektionsschub im Herbst mit voller Wucht wiederkehrte», erklärt Streeck ...
Quelle: https://corona-transition.org/virologe-prof-hendrik-streeck-sieht-keine-zweite-welle-und-kritisiert
Viele Länder setzten auf die Strategie, während oder nach einer Infektionswelle einen Lockdown zu verhängen und dadurch bereits infizierte Risikopersonen ohne Behandlung zuhause einzuschließen, bis sie schwere Atemprobleme entwickelten und direkt eine risikoreiche intensivmedizinische Behandlung benötigten. Noch heute werden testpositive Risikopersonen oftmals ohne Behandlung einfach unter Quarantäne gestellt.
Dies ist kein optimaler Ansatz. Zahlreiche Studien und Ärzteberichte haben inzwischen dargelegt, dass bei Personen mit hohem Risiko oder hoher Exposition eine frühzeitige Behandlung unmittelbar bei Auftreten der ersten typischen Symptome entscheidend ist, um eine Progression der Erkrankung und eine Hospitalisierung zu vermeiden.
Nicht-infektiöse Virenfragmente: Die US-Gesundheitsbehörde CDC macht darauf aufmerksam, dass sich bei den meisten Covid-Erkrankten zehn bis fünfzehn Tage nach den ersten Symptomen keine infektiösen Virenpartikel mehr auffinden lassen. Allerdings lassen sich bis zu drei Monate nach den ersten Symptomen noch nicht-infektiöse Virenfragmente (RNA) auffinden. Dies dürfte mit Blick auf PCR-Tests ein erhebliches Problem darstellen, da viele Menschen, die längst nicht mehr ansteckend sind, immer noch positiv getestet werden und dadurch weitreichende Tracing- und Quarantäne-Fehlalarme ausgelöst werden.
Quelle:https://swprs.org/covid-19-hinweis-ii/
LG
Hmm,
"«Tatsächlich ist der Begriff ’zweite Welle’ kein epidemiologischer Begriff,"
Und weil es kein epidemiologischer Begriff ist, gibt es auch kein wellenförmiges Ab- und Anschwellen der Infektionszahlen, bei dem man die Anzahl der Wellenberge zählen kann?
"Noch heute werden testpositive Risikopersonen oftmals ohne Behandlung einfach unter Quarantäne gestellt."
Warum auch nicht? Warum sollte man Personen, die infiziert aber symptomlos sind gleich ins Krankenhaus oder auf eine Isolierstation verfrachten?
Quarantäne, beobachten, begleiten, ggf. vorbeugend behandeln und schnell eingreifen/(be)handeln können. Was mehr?
"Dies ist kein optimaler Ansatz. Zahlreiche Studien und Ärzteberichte haben inzwischen dargelegt, dass bei Personen mit hohem Risiko oder hoher Exposition eine frühzeitige Behandlung unmittelbar bei Auftreten der ersten typischen Symptome entscheidend ist, um eine Progression der Erkrankung und eine Hospitalisierung zu vermeiden."
Kann ich absolut nachvollziehen bei "ersten typischen Symptomen". Sagt aber nichts über x. Wellen, das Gesamtrisiko oder die Wirksamkeit von Maßnahmen aus.
"Nicht-infektiöse Virenfragmente: Die US-Gesundheitsbehörde CDC macht darauf aufmerksam, dass sich bei den meisten Covid-Erkrankten zehn bis fünfzehn Tage nach den ersten Symptomen keine infektiösen Virenpartikel mehr auffinden lassen. Allerdings lassen sich bis zu drei Monate nach den ersten Symptomen noch nicht-infektiöse Virenfragmente (RNA) auffinden. Dies dürfte mit Blick auf PCR-Tests ein erhebliches Problem darstellen,"
Das Problem liegt in der natur der Testung. Der Abstrich für die Testung wird aus den oberen Luftwegen (Nasen-Rachenraum) entnommen. Hier sind die Vieren nur während eines begrenzten Zeitfensters (~ Tag4 - Tag 20?) in nachweisfähiger Konzentration vorhanden. Außerhalb dieses Zeitfensters schlägt der Test noch nicht, bzw. nicht mehr an. Die Betroffenen sind aber im Anschluß an das Zeitfenster durchaus immer noch infiziert und infektiös. Das Virus hat sich nur tiefer in die Lunge oder andere Organe zurückgezogen und kann im normalen Abstrich nicht mehr nachgewiesen werden (RNA degeneriert/wird abgebaut). Bei einer Lungenlavage ist das Virus durchaus weiterhin in nennenswerter Menge vorhanden und nachweisbar und kann beim Sprechen weiterhin als Aerosol verbreitet werden. Eine Lungenlavage ist halt nur keine massentaugliche Untersuchungs-/Diagnosetechnik.
Der Punkt ist also, dass die PCR Tests daurch einen deutlichen falsch-negativ Testanteil aufweisen. D.h. es werden hier weniger Personen positiv getestet, als positiv sind.
"da viele Menschen, die längst nicht mehr ansteckend sind, immer noch positiv getestet werden und dadurch weitreichende Tracing- und Quarantäne-Fehlalarme ausgelöst werden."
Ein glatter Fehlschluß. Wer positiv getestet wurde hat eine deutlich höhere Wahrscheinlichkeit auch positiv sein, als ein negativ Getester tatsächlich negativ zu sein.
"Quelle:https://swprs.org/covid-19-hinweis-ii"
Oh, wieder dieses transparente Qualitätsmedium ohne Impressum...
LG
Thorsten
Hallo Torsten,
Wenn man keine Argumente hat, geht man halt auf ein vermeintlich fehlendes Impressum los.
Alle Beiträge unter swprs.org sind auch mit Quellen-Angaben versehen. Vielleicht liesst Du mal ein paar der Quellen.
Impressumspflicht in der Schweiz
Impressumspflicht Das Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb (UWG) verlangt von den Betreibern von Websites klare und vollständige Angaben über deren Identität sowie eine Post- und E-Mail-Adresse (Art. 3 Abs. 1 lit. s UWG). Es sind die folgenden Angaben zu machen: Vorname/Name bei natürlichen Personen bzw. vollständige Firma bei Unternehmen Postadresse (Wohnsitz bzw. Sitz und weitere Adressangaben, Postfachnummer genügt nicht) E-Mail-Adresse Optional: Telefonnummer sowie Faxnummer (sofern vorhanden) Das Gesetz schreibt nicht vor, dass die eben genannten Angaben unter dem Titel «Impressum» auf geführt werden müssen. Die Angaben könnten auch unter dem Menü-Punkt «Kontakt» oder anderswo erscheinen. Weil sich die Verwendung des Begriffs «Impressum» jedoch als Standard etabliert hat, ist dies dennoch zu empfehlen.
https://www.weka.ch/themen/marketing-verkauf/online-marketing/e-commerce/article/impressumspflicht-schweiz-so-erstellen-sie-rechtssichere-websites/
siehe https://swprs.org/kontakt/
Gruss, Daniel
Was habe ich da gerade gelesen: "Wer positiv getestet wurde, hat eine deutlich höhere Wahrscheinlichkeit auch positiv zu sein, als ein negativ Getester tatsächlich negativ zu sein."
Das kann und darf ich nicht unwidersprochen stehen lassen. Wer das behauptet, hat in Wahrscheinlichkeitsrechung nicht aufgepasst oder das Fach nie gehabt.
Nehmen wir an, ich werde auf der Straße zufällig für einen Test ausgewählt. Das Testergebnis kommt zurück und sagt "positiv". Wie groß ist jetzt die Wahrscheinlichkeit, dass ich tatsächlich positiv bin?
Oder ich werde zufällig ausgewählt und das Test-Ergebnis ist "negativ". Wie groß ist jetzt die Wahrscheinlichkeit, dass ich tatsächlich negativ bin?
Die erste Wahrscheinlichkeit soll größer als die zweite sein???
In der Terminologie der Wahrscheinlichkeitsrechnung sind das bedingte Wahrscheinlichkeiten. Ausrechnen kann man die häufig nach der Bayesschen Formel, auch "Satz von Bayes" genannt. Für die, die das genauer wissen wollen: Bei wikipedia unter "Satz von Bayes" ist das meines Erachtens gut erklärt. Aber ein kleines bisschen mathematisch ist es schon.
Bayessche Formel
P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)
Im Falle, dass der Test "positiv" meldet, wäre
P(A|B) Die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass jemand infiziert ist, unter der Bedingung, dass der Test positiv war.
Das ist der Wert, der mich eigentlich interessiert. Wie wahrscheinlich ist es, dass ich tatsächlich infiziert bin?
P(B|A) Die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass der Test positiv ist, unter der Bedingung, dass der Getestete infiziert ist.
Das ist die Sensitivität des Tests, z. B. 0,95 (= 95%). Die fehlenden 0,05 (= 5%) sind die Falsch-Negativen.
P(A) ist die Wahrscheinlichkeit, dass jemand infiziert ist, ohne jede Bedingung, also ohne Test.
Also Anzahl aktuell Infizierter in Deutschland geteilt durch Anzahl Einwohner
Das ist die Prävalenz.
P(B) ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Test positiv ist, ohne Bedingung.
Also, wenn alle ~80 Millionen getestet würden, wieviele positive Tests gäbe es. Diese Anzahl geteilt durch ~80 Mio.
Wieviel das ist, ist nicht unmittelbar klar, können wir aber ausrechen, wenn wir zusätzlich zur Prävalenz und der Sensitivität auch noch die Spezifität wissen. (Das ist die Stelle im Wikipedia-Artikel, an der von "Anwendung des Gesetzes der totalen Wahrscheinlichkeit" gesprochen wird.)
P(A) wird auch als A-Priori-Wahrscheinlichkeit bezeichnet (Wahrscheinlichkeit vor dem Test).
P(A|B) wird auch als A-Posteriori-Wahrscheinlichkeit bezeichnet (Wahrscheinlichkeit nach dem Test).
So, und jetzt hatte ich befürchtet, ich müsste auch noch was vorrechen. Aber nein, das Rechenbeispiel 2 aus dem Wikipedia-Artikel passt fast perfekt auf unsere Situation. Ich muss das Ergebnis nur ein bisschen zusammenfassen. In dem Beispiel wird angenommen:
Prävalenz 20 pro 100.000
Sensitivität 95%, d. h. 5% Falsch-Negative
Spezifität 99%, d. h. 1% Falsch-Positive
Und jetzt ratet mal, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass ich nach einem positiven Test tatsächlich infiziert bin. Vielleicht irgendwas im Bereich von 95% oder 99%?
Nein, es sind 1,86% (gerundet).
Nun kann ich natürlich auch analog ausrechnen, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass ich tatsächlich nicht-infiziert bin, wenn der Test "negativ" sagt. Steht nicht in Wikipedia, aber das Ergebnis ist 99,999% (auch gerundet).
Wer möchte mir jetzt erklären, dass 1,86% deutlich mehr seien als 99,999%?
Jetzt kann ich mir nicht verkneifen, noch einen Absatz aus Wikipedia zu zitieren:
"Ohne Training in der Interpretation statistischer Aussagen werden Risiken oft falsch eingeschätzt oder vermittelt. Der Psychologe Gerd Gigerenzer spricht von Zahlenanalphabetismus im Umgang mit Unsicherheit und plädiert für eine breit angelegte didaktische Offensive."
Statt selbst zu rechnen, kann man heutzutage natürlich auch Bayes-Rechner im Internet finden. Leider werden da öfter andere Begriffe verwendet. Einen, mit dem die Rechnung einfach nachzuvollziehen sein sollte, habe ich auf http://psych.fullerton.edu/mbirnbaum/bayes/BayesCalc.htm gefunden. Hier die beiden Rechnungen im Vergleich:
Ganz kurze Erläuterung: Prozentwerte sind in der Wahrscheinlichkeitsrechnung eher unüblich, die sind mehr fürs breite Publikum. Und in der englischen Schreibweise wird anstelle des Kommas ein Punkt verwendet. 1% entspricht daher 0.01, 99% entspricht daher 0.99
Tut mir leid, wenn dieser Beitrag etwas schroff daher kommt, aber ich hatte mir an anderer Stelle schon mal viel Mühe gegeben, das zu erläutern. Wenn das jemand nicht versteht, ist das ja OK, aber ...
Der Grund für diese Phänomen ist die niedrige Prävalenz! Und das Phänomen selbst ist der Grund dafür, dass Massen-Tests keinen Sinn machen! Ich empfehle, wenigstens den Abschnitt "Bedeutung des Ergebnisses" zu Rechenbeispiel 2 aus dem Wikipedia-Artikel durchzulesen.
Liebe Grüße
Uwe
Auf zur zweiten Welle!
Ich hatte an anderer Stelle schon mal ein Bildchen des Statistischen Bundesamtes gepostet. Ich mache das hier noch mal, weil das meines Erachtens auch was zum Thema "Zweite Welle" von Bedeutung sein könnte.
Wie man sieht, hat es sowohl in 2018 als auch in 2019 eine Sterbefall-Spitze so um die KW 31 gegeben. Ich habe das jetzt nicht überprüft, aber ich könnte mir vorstellen, dass das Hitzewellen gewesen sind.
Aktuell haben wir die KW 32 und anscheinend steht uns auch eine Hitzewelle bevor. Wenn die zu vermehrten Sterbefällen führen sollte... Und wenn ein Teil dieser Sterbefälle, ganz versehentlich versteht sich, als Corona-Tote betrachtet werden sollten...
Ich kann mir nicht helfen, ich habe irgendwie die Sorge, dass wir doch gerade am Beginn einer "2. Welle" stehen könnten.
Die 3. Welle könnte dann irgendwann in der nächsten Grippe-Saison platziert werden.
Liebe Grüße
Uwe
Hallo Uwe,
schön ausgeführt und vorgerechnet.
Ich sollte meine Aussage tatsächlich korrigieren:
"Wer positiv getestet wurde, hat eine hohe Wahrscheinlichkeit auch positiv zu sein. Ein negativ Getester jedoch u.U keine höhere Wahrscheinlichkeit, auch tatsächlich negativ zu sein."
Sehr viel dieser Wahrscheinlichkeiten hängt von den angenommenen Randbedingungen an. Du rechnest z.B. mit einer Prävalenz von 0,02% (20 vo 100.000). Die aktuellen Testungen gehen aber in Richtung >3% (243.000 positiv von 8.000.000 Tests), eine Dunkelziffer (Faktor 5-10??) nicht berücksichitgt. Darüber hinaus hatten wir ja bereits Festgestellt, dass die Falsch-Positiv-Rate kleiner 0,6% sein muss. Die Spezifität wäre damit besser als 99,4%. Und schon gleichen sich die betrachteten Wahrscheinlichkeiten an. Aus 1,8% vs 99,99% wird dann schnell 97,4% vs 97,4%.
Hier ganz anschaulich beschrieb:
https://www.tagesschau.de/faktenfinder/corona-test-117.html
LG
Thorsten
Ergänzung zu swprs.org und Impressum
Impressumspflicht Das Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb (UWG) verlangt von den Betreibern von Websites klare und vollständige Angaben über deren Identität sowie eine Post- und E-Mail-Adresse (Art. 3 Abs. 1 lit. s UWG). Es sind die folgenden Angaben zu machen: Vorname/Name bei natürlichen Personen bzw. vollständige Firma bei Unternehmen Postadresse (Wohnsitz bzw. Sitz und weitere Adressangaben, Postfachnummer genügt nicht) E-Mail-Adresse Optional: Telefonnummer sowie Faxnummer (sofern vorhanden) Das Gesetz schreibt nicht vor, dass die eben genannten Angaben unter dem Titel «Impressum» auf geführt werden müssen. Die Angaben könnten auch unter dem Menü-Punkt «Kontakt» oder anderswo erscheinen. Weil sich die Verwendung des Begriffs «Impressum» jedoch als Standard etabliert hat, ist dies dennoch zu empfehlen.
Quelle: https://www.weka.ch/themen/marketing-verkauf/online-marketing/e-commerce/article/impressumspflicht-schweiz-so-erstellen-sie-rechtssichere-websites/
siehe https://swprs.org/kontakt/
Hi Dani,
"Die Angaben könnten auch unter dem Menü-Punkt «Kontakt» oder anderswo erscheinen. "
Ja, könnten sie. Sind sie bei SWPRS aber nicht.
Darüber hinaus besteht die gesetzliche Anforderung, dass die im Impressum geforderten Angaben leicht auffindbar sein müssen.
LG Thorsten