Die Vordenker der Querdenker

Über den Umgang mit Zahlen und Statistiken

Es ist ja nicht so, dass man die Kritiker der Regierungsmaßnahmen, die häufig als Corona-Rebellen oder schlimmer noch Covidioten betitelt werden, einfach nur als dumm, ungebildet und verpeilt abtun könnte. Nein, diese Menschen, ich will mal beim Ausdruck "Querdenker" bleiben, den ich für halbwegs neutral halte, für mich ist er sogar positiv besetzt, berufen sich ja, genau wie die Regierung, auf Zahlen und wissenschaftliche Argumente. Diese Zahlen denken sie sich in den seltensten Fällen selbst aus, für so etwas gibt es in jedem Lager "Vordenker". Im Regierungslager sind das z.B. Drosten & Co, im Lager der "Rebellen" Namen wie Ioannidis, Bakhdi, Wodarg und andere. Die Aufgabe des Laien ist es, anhand von einigen Kriterien, die man meint gerade noch beurteilen zu können, die Glaubwürdigkeit dieser Vordenker bzw. Experten einzuschätzen.

Wir alle nutzen diese Art des Vorgehens täglich, ohne es zu bemerken. Wie man eine vermeintlich objektive Entscheidung fällt, obwohl man selbst gar kein Experte ist, kann man in diesem wunderbar leichtfüßigen, humorvollen Aufsatz nachlesen: Die Überschätzung der Ratio bei der Entscheidungsfindung.

Querdenken – wenn man darunter versteht, die von anderen Menschen vertretenen Postionen kritisch, aber wenn möglich ohne Vorurteil, ohne Bias zu prüfen – ist nicht nur das Recht jedes Einzelnen, ich würde es sogar Pflicht nennen wollen. Solches Querdenken gibt es natürlich auch in der etablierten Wissenschaft, und es waren häufig Querdenker, die dann alte Theoriegebäude zum Einsturz gebracht und Paradigmenwechsel hervorgerufen haben.

Der größte "Querdenker" der Physik war vermutlich Albert Einstein. Vormals in der Szene weitgehend unbekannt, hat er seine Relativitätstheorie, die Physik und Astronomie auf ein ganz neues Level gehoben. In der Medizin sehen wir Querdenker tragisch scheitern, wie Ignaz Semmelweis, aber auch reüssieren, wie den Schweizer Landarzt Otto Bayard, der ab 1918 jodiertes Salz eingeführt und damit den aufgrund chronischen Jodmangels endemischen Kropf (Struma), aber vor allem auch den Kretinismus besiegt hat, die beide in den Bergtälern der Schweiz und Österreichs so besonders schlimm grassierten.

Im Jahr 1748 beschrieb der schottische Philosoph David Hume bei einer Reise durch die Steiermark schockiert seine Eindrücke: "So ansprechend das Land in seiner Rauheit ist, so wild, entstellt und monströs sind die Bewohner in ihrer Erscheinung. Sehr viele von ihnen haben hässliche geschwollene Hälse. Kretins und Taubstumme tummeln sich in jedem Dorf herum. Der allgemeine Anblick der Leute ist der schockierendste, den ich jemals gesehen habe."

Und als modernen Querdenker sehen wir Harald zur Hausen, der sich mit seiner Theorie vom HP-Virus verursachten Gebärmutterhalskrebs auf internationalen Kongressen verlachen lassen musste, aber 20 Jahre später für die von ihm entwickelte Impfung gegen den HPV den Nobelpreis bekam. Nur um mal ein paar wenige Beispiele genannt zu haben.

Aber Querdenker ist auch jeder Laie, der Positionen von Politikern oder Wissenschaftlern, egal welcher Couleur, nicht unwidersprochen hinnimmt, sondern prüft und seine eigene Position zu finden sucht.

Aber wer sind die Vordenker der heutigen "Querdenker" in Sachen Corona, und wie sind ihre Aussagen zu beurteilen?

Seit meinem Engagement zum Thema Covid-19 werde ich von einigen Menschen mit Links zu interessanten Beiträgen und Studien regelrecht beworfen. Die meisten Hinweise kommen mehrfach, aber das ist ja viel besser, als wenn sie gar nicht kämen. Ich bin also erstmal dankbar. Auch für Links auf Rubikon.de, Nachdenkseiten.de und andere Portale, die diese oder jene Meinung vertreten oder auch das Gegenteil davon.

Beispiel: Metastudie zu Masken

Mitte des Jahres wurde ich mehrfach auf die Maskenstudie von Ines Kappstein hingewiesen. Kappstein ist Prof. Dr. med. und "2006-2016 Chefärztin der Abteilung Krankenhaushygiene an den Kliniken Südostbayern AG. Seit 2016 Betreuung mehrerer Akut-, Fach- und Reha-Kliniken in selbstständiger Tätigkeit". Da sollte sie für jeden Laien zunächst mal als ausgewiesene Fachfrau gelten, nicht wahr?

Bei wissenschaftlichen Studien muss man zwischen Erst- und Metastudien unterscheiden. Erststudien beschreiben quasi Grundlagenforschung, sie testen eine Hypothese, indem Versuche gemacht werden, in der Physik beispielsweise durch einen Versuchsaufbau im Labor, in der Medizin unterscheidet man dann noch zwischen "in-vitro", d.h. man testet beispielsweise Zellkulturen im Reagenzglas auf bestimmte Wirkstoffe, und "in-vivo"-Studien, die also die Wirkung solche Wirkstoffe an lebenden Organismen, Mäusen z.B., oder aber an Menschen untersuchen.

Dazu kommt der Unterschied zwischen Interventionsstudien, bei denen z.B. Medikamente und Scheinmedikamente (Placebo) verabreicht werden, und reine Beobachtungsstudien, bei denen nur Daten erhoben und statistisch ausgewertet und korreliert werden, vergleichbar wäre in der Physik der Laborversuch (=Intervention) versus z.B. die kontinuierliche Beobachtung des Weltalls, um aus den gesammelten Daten statistische basierte Aussagen, z.B. zur Sterneentstehung etc. treffen zu können.

Metastudien tragen vielerlei Erststudien zusammen, vergleichen und werten aus, dabei können nur Interventionsstudien zusammengetragen werden oder nur Beobachtungsstudien, oder es wird beides kombiniert, im Sinne von: Ergebnisse der Interventionsstudie wird gestützt durch Beobachtungsstudie.

Die Kappstein-Studie ist eine Metastudie mit einem langen "Apparat", so nennt man die Auflistung der im Text zitierten Studien. Für Laien sieht das alles sehr formgerecht und professionell aus. Aber manchmal muss man dann doch in die Erststudien schauen, die da zitiert werden, was für medizinsche Laien aufgrund des Fachchinesisch sehr mühselig sein kann.

In Erststudien prinzipielle Fehler zu finden, ist häufig schon für Fachleute schwer, für Laien erst recht. Die häufigsten Fehler sind falsches Studiendesign, also falscher Versuchsaufbau, nicht passende Hypothesen etc., vor allem aber verstecken sich Fehler in der Nutzung und Interpretation der Zahlen, also in der Statistik, mit der fast alle Menschen mehr oder weniger Schwierigkeiten haben (s. auch hier), selbst Mathematiker erwischt man bei ganz hanebüchenen Operationen.

So ist z.B. die hochgelobte PISA-2000-Studie eine wahre Fundgrube solcher Fehlinterpretationen, man muss eigentlich sagen, Manipulationen, obwohl einer der beiden Hauptautoren in der Wikipedia als Statistiker bezeichnet wird und einen Master of Science in Mathematik hält. Schon gleich die erste "Statistik" über den vorgeblichen Zusammenhang von (Staats)Ausgaben für Bildung pro Schüler und PISA-Erfolg muss man als als solche absichtsvolle Fehlinterpretation bezeichen, denn in Wirklichkeit schrumpft der mit 17 Prozent Erklärwahrscheinlichkeit ohnehin sehr schwache Zusammenhang auf wenige Prozent zusammen, wenn man zwei Länder ausschließt, die in der Statistik aufgrund völlig anderer Bildungvoraussetzungen absolut nichts zu suchen haben.

So zieht es sich durch die ganze Studie und man muss konstatieren, dass die Forscher offenbar mit dem größtmöglichen Bias an ihre Zahlen herangegangen sind und die eine Variable, die die PISA-Unterschiede zu weit über 70 Prozent "erklärt", völlig ignoriert und die Daten dazu gut versteckt haben (s. hier: PISA - Das Fiasko der Forscher).

Auch in medizinischen Studien muss man mit solchen vorurteilsbehafteten Fehlinterpretationen jederzeit rechnen, die größte Untersuchung zu Statinen, die JUPITER-Studie, ist dafür ein sehr gutes Beispiel, aber das ist Material für einen anderen Artikel.

Bei Metastudien gibt es andere Fussangeln, die häufigste ist wohl die, dass der Originalstudie mitnichten zu entnehmen ist, was der Autor der Metastudie da herausgelesen haben will. Und dafür liefert die Kappstein-Studie "Mund-Nasen-Schutz in der Öffentlichkeit: Keine Hinweise für eine Wirksamkeit" ein schönes Beispiel. Kappstein schreibt:

Obwohl alle Probanden eine floride Virusinfektion der oberen Atemwege hatten[...] wurden jedoch ohne MNS nur [...] bei 3 von 10 (Coronaviren) der genommenen Proben virushaltige Tröpfchen nachgewiesen, während virushaltige Aerosole unter denselben Bedingungen, d. h. ohne MNS, auch nur bei [...] 4 von 10 (Coronaviren) der Proben nachgewiesen wurden.

Diese Angaben stimmen mit der von ihr zitierten Hongkong-Studie "Respiratory virus shedding in exhaled breath and efficacy of face masks" (Verbereitung des Atemwegsvirus beim Ausatmen und Wirksamkeit von Gesichtsmasken) genau überein, Kappstein fährt fort:

Dass trotz akuter Virusinfektion der oberen Atemwege und ohne MNS nur so wenige Proben überhaupt einen Virusnachweis erbrachten, ist ein bemerkenswertes Ergebnis der Studie, weil es zeigt, dass - anders als man gemeinhin annimmt - eine Person mit akuter Virusinfektion der oberen Atemwege offenbar keine "Virenschleuder" ist bzw. sein muss.

Die Ausscheidung virenhaltiger Tröpfchen und Aerosole bei 30 Prozent bzw. 40 Prozent der Probanden als "nur so wenige" zu bewerten, darf bei einer hochinfektiösen Krankheit als unangemessene Verharmlosung gelten. Und dieses Teil-Ergebnis (fett markiert) unterschlägt Kappstein vollständig, obwohl es direkt im Anschluss steht:

We detected coronavirus in respiratory droplets and aerosols in 3 of 10 (30%) and 4 of 10 (40%) of the samples collected without face masks, respectively, but did not detect any virus in respiratory droplets or aerosols collected from participants wearing face masks

Wir haben Coronaviren in Atemtröpfchen und Aerosolen in 3 von 10 (30%) bzw. 4 von 10 (40%) der ohne Gesichtsmaske entnommenen Proben nachgewiesen, jedoch keine Viren in Atemtröpfchen oder Aerosolen von Teilnehmern die Gesichtsmasken trugen

Dieses tatsächlich erstaunliche Ergebnis, das der o.a. Interpretation von Kappstein fast diametral widerspricht, wird von ihr aber wie folgt kommentiert:

Dass bei den Proben mit Maske bei denjenigen Probanden, die überhaupt Virus ausschieden, die Virusfreisetzung durch die Maske reduziert wurde, ist ein zu erwartendes Ergebnis.

Die Reduktion auf NULL hätte das Wort "verhindert" notwendig gemacht. Zu erwarten war das keineswegs, es ist im Gegenteil überraschend. Korrekt, d.h. ohne Bias, hätte man formulieren müssen:

Dass bei den Proben mit Maske bei denjenigen Probanden, die Viren ausschieden, die Virusfreisetzung durch die Maske vollkommen verhindert wurde, ist ein überraschendes Ergebnis.

Denn bei den Influenza und Rhinoviren sieht es gemäß derselben Honkong-Studie deutlich anders aus:

Influenza: Signifikante Reduktion von Viren in Tröpfchen von ~30 Prozent auf 4 Prozent (unten grüne Punkte), nicht aber bei den Aerosolen, weil statistisch nicht signifikant. Aber im Mittel sieht man auf den Plots halt 5.000 vs. 1.000 Virenkopien (braune vs. orange Punkte):

Bei den Rhinoviren zeigt sich gar keine "statistische Signifikanz" der Reduktion, rein optisch sieht man im Plot, dass es ohne Maske neun dots mit Viren sind, mit Maske nur sechs, und bei den Aerosolen 18 gegen elf:

Außerdem täuscht die Abbildung, weil der Masstab nicht linear sondern logarithmisch (Basis 10, Exponenten 0, 1, 2, 3...) ist, der oberste braune Punkt liegt bei über 10^4, also >10.000, der oberste orangefarbene nur bei knapp über 10^3, also >1.000 Virenkopien und das bedeutet, dass ohne Maske halt viel, viel mehr RhinoViren verteilt werden.

Bei Frau Kappstein liest sich das ganze Ergebnis dann so:

Dass bei den Proben mit Maske bei denjenigen Probanden, die überhaupt Virus ausschieden, die Virusfreisetzung durch die Maske reduziert wurde, ist ein zu erwartendes Ergebnis. [...] Jedoch stellt sich bei der Betrachtung der gesamten Studienergebnisse die Frage, welche praktische Relevanz ein MNS eigentlich haben sollen: Wenn nämlich (1) ein Großteil der infizierten Personen auch ohne MNS gar kein Virus freisetzt und wenn dann (2) noch dazu bei denjenigen mit Virusausscheidung die Viruskonzentrationen äußerst gering sind, spricht insgesamt wenig für einen Nutzen von MNS

Das kann man mit gewisser Berechtigung über die Rhinoviren (also Schnupfen) sagen, da wird vielleicht die Übertragung beim Händeschütteln eher massgeblich sein. Bei Grippe stimmt es schon nicht mehr, da sind die Tröpfchen doch erheblich reduziert (s. Grafik oben), aber für Corona-Viren ist die Aussage auf gar keinen Fall von der Hongkong-Studie gedeckt, denn eine Reduktion auf Null ist eben kein erwartbares Ergebnis. Und wie hieß nochmal der Titel der Studie:

"Mund-Nasen-Schutz in der Öffentlichkeit: Keine Hinweise für eine Wirksamkeit"

Man muss fairerweise ergänzen, daß es sich um Corona-Schnupfenviren gehandelt hatte, ein Hinweis, den ich in der Kappstein-Studie vermisst habe. Da diese aber dieselbe Größe wie das Sars-CoV-2 Virus hat, ist ein Analogieschluss nicht von vorneherein abzulehnen.

Eine Reduktion von 30 Prozent bzw. 40 Prozent auf Null würde es z.B. erlauben, alle Orte offenzuhalten, in denen alle Menschen – wie im Supermarkt – Masken trügen und sich innerhalb 30 min nicht näher kommen als 1,5 m. Wenn es also beim Friseur hilft, wo beide eine Maske tragen, warum dann nicht auch im Nagelstudio? Restaurants mit Trennscheiben, so wie bei meinem Lieblingsitaliener? Mit nur Kurzkontakten zum Personal? Sollte man vielleicht doch neu bewerten.

Anhand des o.a. Ergebnisses müsste man aber auf jeden Fall sehr differenzierte Urteil fällen, so viel ist klar. Genau das erwarten die Bürger auch von der Politik und sind verärgert, wenn z.B. zwischen Friseur und Nagelstudio ein unbegründbarer Unterschied gemacht wird. Denn genau diese Hongkong-Studie ist der Politik durchaus bekannt.

Last-not-least:

We also demonstrated the efficacy of surgical masks to reduce coronavirus detection and viral copies in large respiratory droplets and in aerosols (Table 1b). This has important implications for control of COVID-19, suggesting that surgical face masks could be used by ill people to reduce onward transmission.

Wir haben auch die Wirksamkeit von Operationsmasken zur Verringerung des Coronavirus-Nachweises und der Viruskopien in großen Atemtröpfchen und in Aerosolen gezeigt (Tabelle 1b). Dies hat wichtige Auswirkungen auf die Kontrolle von COVID-19, was darauf hindeutet, dass chirurgische Gesichtsmasken von kranken Menschen verwendet werden könnten, um die Weiterübertragung zu verringern.

Frau Kappstein kommentiert das so:

Wohlgemerkt sprechen sie aber nur von kranken, also symptomatischen Personen und keineswegs von jedem Bürger im öffentlichen Raum

Nein, die Autoren meinen "krank", weil sie Corona-Schnupfen-Viren getestet haben. Bei Covid-19 ist das aber, wie wir wissen, anders, da ist man noch fünf bis sieben Tagen symptomlos, also nicht krank, und trotzdem infektiös. Wenn man aber nicht weiß, wer im Sinne der Covid-19-Virenverbreitung "krank", also infektiös ist, weil er noch asymptomatisch herumläuft – was ja bei der Grippe eher weniger der Fall ist –, dann müssen eben alle Masken tragen, das ist bei einer hochinfektiösen Krankheit mit dem zehn bis zwanzigfachen Todesrisiko einer schweren Grippe die klare Schlussfolgerung.

Deshalb trägt auch die Chirurgin bei der OP ein Maske. Nicht weil sie "krank" im Sinne von Frau Kappstein wäre, also "symptomatisch", denn dann würde sie ja gar nicht operieren, aber weil sie vielleicht Viren oder Bakterien, mit denen sie selbst gar kein Problem hat, auf den maladen Patienten per Ausatmen übertragen könnte. Im Falle der Operation ist eine offene Wunde etwa so wie ein offener Mund beim Tröpfchenausatmen durch ein Gegenüber ohne Maske.

Die Studie von Kappstein ist natürlich länger, aber i.d.R. höre ich nach solchen Widersprüchen auf zu lesen; der alte Goethe hat es schön gesagt:

Man merkt die Absicht, und man ist verstimmt.

(stimmt so nicht ganz, wird aber immer so zitiert).

Panikmache versus Realitätsverweigerung?

19.200 Infektionen zu Weihnachten prophezeite Angela Merkel am 29. September. Wie, um alles in der Welt, ist sie auf diese Zahl gekommen, die eine Präzision von plus/minus 0,5 Prozent suggeriert? Jeder normale Mensch hätte gesagt: 20.000, denn das lässt einen Spielraum von 15.000-25.000, im Alltag wenigstens. Aber Frau Merkel ist Physikerin. Hat sie etwa den Taschenrechner rausgeholt und das tagesaktuelle R von 1,16 extrapoliert? Nein, das klappt nicht: 1,16 hoch 21, denn so viele Vier-Tage-Zyklen waren es da noch bis Weihnachten, macht 22,6 - 19.200 / 22,6 wären nur 850 Infektionen am Ende September. Da hatten wir aber schon deutlich mehr: ca. 2.000, wie auch die Kanzlerin sagte. Nein, es war viel einfacher:

Wir hatten Ende Juni, Anfang Juli an manchen Tagen 300 neue Infektionen. Und wir haben jetzt an manchen Tagen 2.000 Infektionen. Und das heißt nichts anderes, als dass sich über Juli, August, September in drei Monaten die Infektionszahlen dreimal verdoppelt haben", sagte die Kanzlerin: "Wenn das in den nächsten drei Monaten Oktober, November, Dezember weiter so wäre, dann würden wir von 2.400 auf 4.800, auf 9.600, auf 19.200 kommen.

ZEIT.de

Für eine Überschlagsrechnung kann man das durchgehen lassen, da hätte das Ergebnis aber eben "ca. 20.000" lauten müssen. Die mit 19.200 vermeintlich vorgetäuschte Präzision, die eine sehr grobe Wenn-Dann-Daumenpeilung in eine wissenschaftlich anmutende Prognose – 19.200, also nicht 19.100 oder 19.300 – verwandelt, das könnte man ihr vorhalten. Aber es geschah im kleinen Kreis, und wurde von dort nach außen getragen und von den Medien verbreitet – erstmal ohne die Überschlagsrechnung durch Verdoppelung, die die vermeintliche Präzision erklärt. Sie selbst hätte öffentlich vielleicht eher von 20.000 gesprochen, wir wissen es nicht.

Aber diese Suggestion von Genauigkeit durch verkürzt wiedergegebene Nachrichten, die können Bürgerinnen durchaus auch als Versuch der Panikmache missverstehen, zumindest wenn sie die Herleitung nicht kennen. Darüberhinaus gilt auch hier der Spruch, der erstmalig im dänischen Parlament 1937/38 gefallen sein soll:

Es ist schwierig, Vorhersagen zu treffen, vor allem wenn es um die Zukunft geht!"
("Det er vanskeligt at spaa, især naar det gælder fremtiden")

Quote Investigator

Und je präziser solche Vorhersagen formuliert sind, desto eher wecken sie Zweifel, Zweifel, wie sie - neben als Corona-Kritiker nicht sehr ernstgenommene Laien wie Attila Hildmann und Michael Wendler - zum Beispiel auch Professor Walach unter dem leicht provokanten Titel "Der Fallzahlen-Fake" auf Rubikon verbreitet. Walach ist "klinischer Psychologe, Wirtschaftstheoretiker und -historiker, ehem. Leiter des Instituts für transkulturelle Gesundheitswissenschaften IntraG an der Europa-Universität Viadrina, Frankfurt a.d. Oder" (Quelle) und er schreibt:

Um weitere Freiheitseinschränkungen zu rechtfertigen, schüren Behörden und "Experten" durch Falschinterpretation der Corona-Testergebnisse die Angst in der Bevölkerung.

[…] Auf allen Kanälen hören wir derzeit das alte Lied von den steigenden Corona-Fallzahlen. "Übersehen" wird dabei meist die Tatsache, dass die Anzahl der Tests im gleichen Zeitraum in vielen Europäischen Ländern massiv angestiegen ist. Der Prozentsatz der positiv Getesteten im Verhältnis zu allen Tests sinkt derzeit sogar.

Lassen Sie uns ein einfaches Beispiel durchrechnen: Tests liegen bei 100, entdeckte Fälle bei zehn: Zehn Prozent! Lassen wir die Tests massiv ansteigen auf 200. Wenn man dann 15 Fälle findet, sind das in Prozent: 7,5 Prozent. Damit gilt: "Der Prozentsatz der positiv Getesteten im Verhältnis zu allen Tests" ist gesunken. Ist das eine gute Botschaft! Nein, denn die absolute Fallzahl ist ja um 50 Prozent gestiegen! Und nur die Dunkelziffer ist gesunken.

Reality Check: Seit Mitte September steigt die Zahl der Patienten auf den Intensivstationen, sie hat sich Anfang Oktober gegenüber Anfang September verdoppelt (von 230 auf 480) und liegt jetzt Ende Oktober auf dem Niveau von Anfang Mai (s. auch Schappert). Gegen diese unerbittliche Wirklichkeit waren schon Anfang Oktober alle Vermutungen von Herrn Walach einfach nur falsch. Denn Walach behauptete u.a.:

Zur Erinnerung: Die Falsch-positiv-Rate des PCR Tests liegt bei circa 2,1 Prozent, eingerechnet die falsch als Sars-CoV-2 identifizierten anderen Coronaviren (1).

In der unter (1) referenzierten Studie waren 521 Probensets mit Sars-CoV2-Viren in unterschiedlicher Konzentration, dazu eine negative (nur Trägerstoff) und zwei anderen Corona-Viren (HcoV-NL63 & HcoV-OC43), zwischen dem 6. April und 20. Mai an Labore in 36 Ländern verschickt worden. Die Ergebnisse sind je nach verwendetem Test höchst unterschiedlich und reichen von schlechten 90,3 Prozent (BD MAX ExK TNA-3) bis zu vollen 100% Korrektheit (PSS MagDEA Dx).

Die Zahl von "2.1 Prozent" (Falsch-Positive) findet sich aber nirgends, auch keine "97.9" (100-2.1) - in der ganzen Studie nicht und in keiner ihrer Tabellen. Aus diesem Textausschnitt kann man aber Falsch-Positive errechnen:

Incorrect results [...] were reported for the true negative sample CVOP20S-05 in 14 (2.7%) datasets (with three false-positive and 11 not determined) ...

Die 2,7 Prozent (14/521) sind korrekt, enthalten aber elf unbestimmte und nur ganze drei, also 0,57 Prozent Falsch-positive.

..., for the SARS-CoV-2 negative educational sample CVOP20S-02 in 16 (3.1%) datasets (five false-positive, 11 not determined), and for the other SARS-CoV-2 negative educational sample CVOP20S-04 in 15 (2.9%) datasets (three false-positive, 12 not determined).

Das gleiche hier: Drei und fünf Falsch-Positive; machen wir einen Durchschnitt (3+5+3)/3 = 3,66/521 = 0,7 Prozent). Das ist schon das Maximum unter Einrechnung von ggfs. schlecht arbeitenden Laboren und – zur Studienzeit April/Mai – teilweise auch zu unspezifischen Tests. Man darf sicher sein, dass schon aus Konkurrenzgründen, und weil natürlich die Ergebnisse auch den Laboren mitgeteilt wurden, die Testhersteller nachgebessert oder die Labore sich umorientiert haben, denn die verwendeten Tests wurden alle beim Namen genannt.

Also auch hier das falsche Zitieren einer Erststudie, die der gemeine Leser normalerweise nicht nachschaut. Und auch hier schlechte Mathematik:

Bei 17 Millionen Tests in Deutschland und 2,1 Prozent Fehlerquote (Walach) hätten wir Ende September 357.000 Falsch-Positive zählen müssen. Das übersteigt die Zahl von tatsächlich bis dahin reportierten 311.000 Fällen, von der Zahl der leicht- bis schwerstsymptomatisch Erkrankten und Toten, die zusammengenommen in die Zehntausende gehen, mal ganz abgesehen.

Diese schlechte Mathematik erinnert stark an den Finanzprofessor Homburg, der im April in der tageszeitung Die Welt behauptet hatte, Schweden habe weniger Corona-Tote als Deutschland. Ja, San Marino hat insgesamt auch weniger Tote als Deutschland, aber pro Million Einwohner eben elf mal mehr. So wie die Schweden schon damals drei mal, mittlerweile 4,6 mal mehr Covid-19-Tote als Deutschland haben, von der Differenz zu den Nachbarländern Finnland (Faktor 9) und Norwegen (Faktor 10) ganz zu schweigen.

Aber wir können noch eine kleine Nagelprobe machen: Wer auf der Covid-19-Intensivstation liegt, dürfte unzweifelhaft auch infiziert sein, umgekehrt sollten Falsch-Positive wohl kaum auf die Intensivstation geraten. Oder gar sterben. Walach schreibt zu Infektionen:

Es gibt keine steigenden Zahlen! Das anscheinende Steigen der Fallzahlen kommt von der vermehrten Testung!

Wenn das so wäre, dürften die ITS-Belegungszahlen, die tatsächlich im Juli und August gesunken und niedrig waren, ja auch nicht steigen. Sie sind aber mittlerweile zehn mal so hoch wie Anfang September und haben das Niveau von Anfang April erreicht. Und es wird auch wieder mehr gestorben, der Anstieg läuft dem der ITS-Zahlen etwas nach, aber mit derzeit >100/Tag liegt er schon wieder zehn mal so hoch wie Mitte August. Wer diese harten Zahlen völlig ignoriert, tut das wohl mit Absicht.

Bernd Paysan hat denn auch in einem Kommentar auf Telepolis das Märchen von den vielen falsch positiven Tests ausgeräumt:

Der größte Fehler an dieser "Single-Target-PCR-Test"-Behauptung ist der, dass die humanen Coronaviren ein ziemlich *anderes* Spike haben als Covid19! Das eine sind Alpha-Coronaviren, das andere Beta-Coronaviren. [...]

Am nächsten dürfte noch HCoV-NL63 sein, dessen Spike auch an ACE2 bindet; die anderen HCoVs binden sogar an andere Rezeptoren, und unterscheiden sich wohl noch mehr.

Und die Proteine kann man ja einfach angucken […] Davon gibt es drei, zwei davon recht nah beieinander, also ja, damit könnten man einen PCR-Test machen, der tatsächlich das leistet, was die VTler behaupten: HCoV-NL63 *und* SARS-CoV-2 single-target gleichzeitig nachweisen[...].

Die Targets für die PCR-Tests sind öffentlich, und natürlich nutzt man diese Sequenzen gerade nicht. Man nutzt eindeutige, stabile Regionen, die es allenfalls noch in SARS-CoV-1 gibt, denn da stört eine Kreuzreaktivität nicht, und es gibt sehr viele Übereinstimmungen damit (d.h. wer SARS-CoV-1 und -2 unterscheiden will, muss sich gezielt die Teile raussuchen, die sich doch unterscheiden).

Und auf diese Frage eines Forenten:

Gibt es nicht Millionen unbekannte Viren und kann es nicht sein, dass doch eins Covid 19 oder bestimmten Sequenzen ähnelt?

antwortet er hier:

Ja. Das wäre dann ein nahe verwandtes Beta-Coronavirus, wie etwa SARS oder MERS. Es gibt hunderte solcher nahe verwandter Beta-Coronaviren [...] Es ist auch da möglich, dass die harmlosen (weil zu schlecht an den Menschen angepassten), unbekannten Beta-Coronaviren hier und da zufällig die gleiche Sequenz haben.

Die Wahrscheinlichkeit, dass in irgendeiner Gen-Sequenz die gleichen 40 Basen zufällig an einer bestimmten Stelle vorkommen, die man als Start- und Stop-Primer nutzt, ist 2^-80; die Wahrscheinlichkeit, dass sie an einer beliebigen Stelle vorkommen (mit der Länge n) ist dann n*2^-80 (oder ~n*1e-24). Ein Coronavirus hat etwa 50k Basen, also 50k*2^-80 pro Virus, ein Säugetier hat etwa 3G Basen, also 3G*2^-80=3e9*1e-24=3e-15. D.h. nicht verwandte RNA oder DNA hat diese gleiche Sequenz nie im Leben.

Es hat also sein Berechtigung, wenn Paysan schreibt:

PCR-Tests sind Genetik, keine Psychologie. Ich habe kein Problem damit, dass ein Psychologe null Ahnung in Genetik hat. Er braucht das nicht. Er sollte sich dann aber auch nicht aus dem Fenster lehnen.

Das galt zwar einem anderen Psychologen, trifft aber ganz sicher auch auf Walach zu. Wer ausreichend Kenntnisse von Quantenphysik hat, insbesondere dem Phänomen der "spukhaften Fernwirkung" (A. Einstein), heute auch als Quantenverschränkung besser bekannt, der kann auf Walachs Homepage nachlesen, wie man dieses Phänomen, das bis heute kein Physiker erklären kann, ganz einfach in die "Komplementär-Medizin" teleportiert und damit ein hübsches Theoriegebäude zu errichten meint, das in etwa genauso naturwissenschaftlich stringent daher kommt wie Hahnemanns "similia similibus curentur".

Falsch verstandene Statistik

Wenden wir uns dem Telepolis-Artikel von Christoph Kuhbander "Corona-Lockdown: Droht tatsächlich eine akute nationale Gesundheitsnotlage?" zu. Kuhbandner verspricht im Untertitel "Eine kritische evidenzbasierte Prüfung". Man wird sehen, mit welchen Evidenzen hier gearbeitet wird.

Kuhbandner argumentiert teilweise durchaus ähnlich wie Walach auf Rubikon, z.B. mit einer vermeintlich hohen Falsch-Positiv-Rate:

Bei einem diagnostischen Test können Personen ein positives Testergebnis erhalten, obwohl sie gar nicht infiziert sind (falsch-positives Testergebnis). Beim SARS-CoV-2-PCR-Test hängt die Häufigkeit des Auftretens falsch-positiver Testergebnisse vom verwendeten Testverfahren ab. Wird eine Probe nur auf das Vorhandensein einer Gensequenz getestet (Single-Target Test), so ist die Falsch-Positiv-Rate höher, als wenn in einem Bestätigungstest auf das Vorhandensein weiterer Gensequenzen getestet wird.

Genau darauf bezog sich die o.a. fundierte Kritik von Bernd Paysan, das muss hier nicht wiederholt werden. Aber wie man sich mit Statistik sehr schnell vertun kann, sieht man in folgendem Absatz aus dem Artikel, in dem es um die gestiegenden DIVI-Intensivregisterzahlen geht, die einer Erklärung bedürfen:

In der Tat ist laut den Tagesreporten des DIVI-Intensivregisters die Anzahl der Intensivpatienten mit Diagnose "COVID-19" in den letzten Wochen stark gestiegen. Eine offizielle Antwort auf eine Anfrage an das DIVI-Intensivregister zur Diagnostik von "COVID-19-Intensivpatienten" offenbart aber ein fundamentales diagnostisches Problem. Dort wird bestätigt, dass (1) jeder Intensivpatient - unabhängig von der Symptomatik - mit einem SARS-CoV-2-PCR-Test getestet wird und (2) jeder Intensivpatient - unabhängig von der Symptomatik - mit einem positiven SARS-CoV-2-PCR-Testergebnis als "COVID-19-Intensivpatient" geführt wird. Letzteres wird auch in einer offiziellen Antwort des RKI auf eine entsprechende Anfrage bestätigt. Selbst wenn demnach beispielsweise eine Person wegen eines Autounfalls auf Intensivstation liegen würde und ein positives SARS-CoV-2-PCR-Testergebnis aufweist ohne jede weitere COVID-19-spezifische Symptomatik, würde diese Person als "COVID-19-Intensivpatient" zählen.
(Hervorhebung d.A.)

Kuhbandner insinuiert also, es könnten ja auch Verkehrsopfer die Covid-19-Todeszahlen aufblasen, weil die ja gemäß Verordnung als Covid-19-Tote gezählt werden müssen, wenn der PCR-Test positiv ist. In Deutschland gibt es pro Tag ca. acht Verkehrstote. Gezählte Covid-19 Tote derzeit >100/Tag, also mehr als zwölf Mal so viele. Schon das macht klar, dass der fulminante Anstieg der Todeszahlen nicht mit Verkehrsopfern, die zufällig auch Covid-19 hatten, erklärt werden kann. Die Wirklichkeit ist weitaus drastischer:

Wie wahrscheinlich ist es, dass ein Covid-19-Positiver Verkehrsopfer wird? Bei 20.000 Neuinfektionen/d und einer Valenz für einen positiven PCR von 20 Tagen (das ist sehr großzügig gerechnet) reden wir von (20x20.000/83 Mio.) x (8x20) = 0,77 Menschen, die rein per Zufall Verkehrsopfer und Covid-19 positiv sein könnten in der ganzen 20-Tagesfrist. Weniger als einer in ca. drei Wochen, in der wir vermutlich 1.000-2.000 Covid-19 Tote zählen werden.

Der Verweis auf Verkehrsopfer ist daher eine absichtsvolle Irreführung aller Leser, die so etwas nicht mal eben schnell nachrechnen wollen oder können. Wie also soll das gemeine Leser-Volk dieses Ablenkungs- und Verwirrmanöver aufdecken?

Es liegt mir gar nichts daran, hier als prinzipieller Gegner der, ich sage mal: "wissenschaftlichen Corona-Rebellen" aufzutreten. Und nur weil Kappstein, Walach, Homburg und Kuhbandner sich in einem Verein zusammengeschlossen haben, in dem auch Wodarg und Bhakdi werken, würde ich nicht pauschal jeden, der dort mittut, der absichtsvollen Irreführung bezichtigen wollen, nur weil ich das einigen Vereinsmitgliedern nachweisen kann. Wenn, dann muss man das im Einzelfall gut begründen.

Bei Dr. Wodarg, der in Sachen Schweinegrippe-Impfstoff-Fiasko unerlässliche und mutige Aufklärungsarbeit betrieben hat, hätte ich gerne noch den Screenshot seiner Website von Anfang März, als er die Gefährlichkeit von Corona mit der Begründung abstritt, im EUROMOMO sei ja gar kein Spike zu sehen. Auch hier enormes statistisches Unvermögen: Bei den damals aktuellen Zahlen war das nämlich völlig unmöglich zu sehen, die Todesrate war damals noch weitaus kleiner als das statistische Rauschen, das die Euromomo-Kurve zu jederzeit umgibt, und überdies die Todeszahlen den Infektionen ja auch noch 14-18 Tage nachlaufen. Als der Spike dann vier Wochen später sehr deutlich sichtbar wurde, hat er flugs eine andere Begründung dafür gefunden. Aber wie gesagt, das alles habe ich damals nicht abgespeichert.

Allerdings ist schon auffällig, dass alle genannten Autoren zwar evidenzbasierte Erkenntnisse behaupten, sich diese Evidenzen aber bei genauer Betrachtung als Falsch-Interpretationen herausschälen. So etwas darf schon mal passieren, wenn das Auto aber immer nur auf eine Seite zieht, dann muss man vermuten, dass der ganze Rahmen verzogen ist. Und der Bias ist in allen drei Publikationen unverkennbar.

Betonen möchte ich, dass das auch in der Wissenschaft insgesamt leider gar nicht ungewöhnlich, sondern auch bei Mainstream-Wissenschaftlern gang und gäbe ist. Erinnert sei (nur Medizin) an die falsche Mär von der bösen Butter und der gesunden Margarine (70er Jahre, finanziert von Unilever), an die Mär, dass Eierkonsum den Cholesterinspiegel erhöhe und für Herzkrankheiten verantwortlich sei, dass höherer Salzkonsum für erhöhten Blutdruck und dann auch für Infarkte jeder Art verantwortlich sei (es ist der zuviele Zucker, der mit dauerhaft erhöhtem Blutzucker die normal gut funktionierende Salzausscheidung behindert) und last-not-least, ich erwähnte es bereits, die höchst zweifelhafte Statin-Theorie, mit der aber viel Geld verdient wird, weil die Menschen sich den Eier-, Zucker- und Salzkonsum nicht verderben lassen, sondern dann halt gutgläubig doch lieber ein Statinchen schlucken wollen. Wenn man hier also Angstmacherei zugunsten einer gewinnbringenden "remedy" konstatiert, dürfte man nicht so falsch liegen – der Spur des Geldes zu folgen war noch nie verkehrt.

Und wenigstens das müssen sich die Corona-Rebellen nicht nachsagen lassen: monetäre Interessen. Das unterscheidet sie schon mal von der Riege der leider fast immer durch die Pharmaindustrie bezahlten Mainstream-Forscher, denn dadurch ist ja ein Bias schon mal unvermeidlich, jedenfalls wenn man dem Volksmund glaubt, der schon immer wusste:

Wes Brot ich ess, des Lied ich sing.

Schade nur, dass es um die Wahrhaftigkeit der Forschung der Corona-Rebellen-Vordenker auch nicht besser steht, denn der Bias ist bei jeder einzelnen genannten Veröffentlichung leider unübersehbar. Da fällt mir ein, die Corona-Grafik der Hongkong-Studie hatte ich ja glatt unterschlagen? Bitte sehr, hier ist sie, und dort wo die roten Fragezeichen stehen, ergänzen Sie bitte: "Ja, wo sind sie denn?"

(Lorenz Borsche)