„CoronaUpdate“-Podcast

Die irren Formeln einer Pandemie

Millionen Todesfälle verhindert durch den Lockdown. Und noch mehr Erkrankungen. Das berichten täglich neue Studien. Doch was ist dran an solchen Modellen? Ein „CoronaUpdate“ über Mathematik und ihre Grenzen.

Von Prof. Dr. med. Martin SchererProf. Dr. med. Martin Scherer und Denis NößlerDenis Nößler Veröffentlicht:
Die irren Formeln einer Pandemie

© Springer Medizin

Die Lockdown-Maßnahmen in vielen Ländern der Welt sollen Millionen Todesfälle durch das Coronavirus SARS-CoV-2 verhindert haben. Und noch sehr viel mehr zusätzliche Erkrankungsfälle und Infektionen. Das zeigen immer neue Studien, die mittlerweile täglich in hochrangigen Journals veröffentlicht werden.

Doch diese Studien sind Modellrechnungen. Welche Aussagekraft können diese Analysen überhaupt haben? Wie stichhaltig sind die Ergebnisse? Und können wir sie einfach für bare Münze nehmen und aus ihnen schließen, welche Maßnahmen richtig, welche falsch waren?

In dieser „CoronaUpdate“-Episode gehen wir kritisch mit diesen Modellierungen ins Gericht. Und wir fragen uns, was eigentlich mit den Nebenwirkungen der Lockdown-Maßnahmen ist. Denn die sind bis dato kaum Teil dieser Analysen und Modellrechnungen.

Quellen:

  • Liu M, Cheng SZ, Xu KW, et al. Use of personal protective equipment against coronavirus disease 2019 by healthcare professionals in Wuhan, China: cross sectional study. BMJ. 2020;369:m2195. Published 2020 Jun 10. doi: https://doi.org/10.1136/bmj.m2195
  • Flaxman S, Mishra S, Gandy A, et al. Estimating the effects of non-pharmaceutical interventions on COVID-19 in Europe [published online ahead of print, 2020 Jun 8]. Nature. 2020;10.1038/s41586-020-2405-7. doi: https://doi.org/10.1038/s41586-020-2405-7
  • Hsiang S, Allen D, Annan-Phan S, et al. The effect of large-scale anti-contagion policies on the COVID-19 pandemic [published online ahead of print, 2020 Jun 8]. Nature. 2020;10.1038/s41586-020-2404-8. doi: https://doi.org/10.1038/s41586-020-2404-8
  • Andrew C, Mark J, Charlotte WG, et al. Global, regional, and national estimates of the population at increased risk of severe COVID-19 due to underlying health conditions in 2020: a modelling study. The Lancet. Published 2020 Jun 15. doi: https://doi.org/10.1016/S2214-109X(20)30264-3
  • Timo M, Reinhold K, Johannes R, Klaus W. Face Masks Considerably Reduce COVID-19 Cases in Germany: A Synthetic Control Method Approach. IZA DISCUSSION PAPER NO. 13319. Published 2020 Jun 9. http://ftp.iza.org/dp13319.pdf
  • Zhang R, Li Y, Zhang AL, Wang Y, Molina MJ. Identifying airborne transmission as the dominant route for the spread of COVID-19 [published online ahead of print, 2020 Jun 11]. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020;202009637. doi: https://doi.org/10.1073/pnas.2009637117
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Kommentare
Veröffentlichte Meinungsäußerungen entsprechen nicht zwangsläufig der Meinung und Haltung der Ärzte Zeitung.
Dr. Eberhard Biermann

Die Podcasts mit Prof Scherer schätze ich sehr, genau so wie seine Hinwendung zu EBM. Und damit zur Wissenschaftlichkeit. Und er kann gut erklären. Und Dennis Nößler gut moderieren. Es gibt allerdings eine Ausnahme:
Seine Abneigung von mathematischen Modellen, die die Pandemiezahlen vorhersagen, ist offenbar nur ein Bauchgefühl. Das Totschlag-Argument, daß es „von den Annahme/Parametern abhängt, was raus kommt“ hat man schon von Virologen und Politikern gehört. Auch die Analogie zu Schuhgröße von Mona Lisa gehört eher in die Märchenkiste.
So wie die theoretische Physik Vorhersagen macht, so kann die Experimentalphysik diese verifizieren oder falsifizieren.
So wie die Epidemiologie mit mathematischen Modellen zeitliche Vorhersagen und Simulationen macht, so kann man nach Wochen oder Monaten anhand von gemessenen Daten sagen, ob sie gestimmt haben oder nicht. Wenn die Modelle gut waren, dann sind auch Vertrauensbereiche genannt, die je nach verfügbaren Parametern und Prädiktionhorizont unterschiedlich ausfallen.
Die guten Modellierungen kommen beispielsweise von den Gruppen um Neil Ferguson vom Imperial College (UK, sieheZitat) oder Michael Meyer-Herrmann vom HZI in Braunschweig.
Oft verändern sich die Eingangsparameter dadurch, daß wir mehr über das Virus und die Übertragung lernen. Dann passen die Modellierer ihre Modelle an. Solche Veränderungen werden Ihnen oft angekreidet, sind sie doch eine Selbstverständlichkeit in der Wissenschaft.
Und wenn Herr Prof Scherer von einer Erde2 redet, die keinem Lockdown unterliegt, und wo eine Kontrollgruppe für eine Studie rekrutiert wird, so ist die ethisch kaum zu rechtfertigen. Aber Simulationen können dies. Eine solche Simulation hat seinerzeit Boris Johnson von seinem Weg abgebracht, eine Herdenimmunität für Großbritannien aufzubauen. Auch maßen sie Modellierer i.d.R. nicht an , Nebenwirkungen vorher zu sagen.
Fazit: Hätte Prof Scherer gesagt, “Die Modellvorhersage der renommierten Gruppe aus XY lag Deutschland um 70% daneben“, so hätte mich das überzeugt.


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