Die Covid-19-Maßnahmen waren kein Fehler und auch nicht das Ergebnis einer überstürzten Krisenbewältigung aufgrund eines unbekannten Erregers. Es waren viele Menschen, meist Fachleute auf diesem Gebiet, die systematisch und kollektiv das taten, von dem sie wussten, dass es falsch war. Es ist hilfreich, dies systematisch aufzuzeigen, da solche Fakten die Grundlage dafür bilden können, eine Wiederholung zu verhindern.
Anfang 2025 verfassten einige Statistiker aus Schottland und der Schweiz ein Diskussionspapier mit einem (für Schotten und Schweizer) charakteristischen, zurückhaltenden, ja sogar langweiligen Titel: „Einige statistische Aspekte der Covid-19-Reaktion.“ Gute wissenschaftliche Erkenntnisse werden klar und ohne großes Aufsehen dargelegt, während „bombenartige“ Ankündigungen oder ähnliche Tiraden auf die Notwendigkeit einer Ausschmückung schließen lassen. Gute Daten sprechen für sich selbst. Sie sprechen jedoch nur dann eine große Rolle, wenn die Menschen sie lesen.
Das Papier von Wood und Co-Autoren wurde für die Präsentation auf einer Tagung der Royal Statistical Society im April 2025 in London verfasst. Es ist nach wie vor eine der besten Übersichten über die ersten Reaktionen auf Covid – in diesem Fall mit Fokus auf Großbritannien, aber von globaler Relevanz. Manche Menschen lesen die Journal der Royal Statistical Society – Reihe A: Statistik in der Gesellschaft, oder an ihren Londoner Treffen teilnehmen. Schade, denn London ist im Sommer drei Tage lang schön und diese Royal Society scheint die Realität zu verstehen fehlt in einigen seiner Geschwister.
Das Papier liefert einfache statistische Wahrheiten, wie es Statistiker tun sollten. Wahrheiten sind besonders wertvoll, wenn sie auf Themen angewendet werden, bei denen Trugschlüsse profitabler sind. Deshalb sind sie im öffentlichen Gesundheitswesen so selten geworden und daher so lesenswert. Die unvoreingenommene Darstellung von Wahrheiten in Bezug auf Covid hilft zu verstehen, wie schlecht die Reaktion des öffentlichen Gesundheitswesens tatsächlich war.
Covid und die Wirtschaft
Die öffentliche Gesundheit war schon immer stark von der wirtschaftlichen Gesundheit abhängig. Die Autoren skizzieren daher die offensichtlichen wirtschaftlichen Folgen der Reaktion westlicher Regierungen, die Anfang 2020 entschieden, dass es einfacher sei, Geld zu drucken, als die Menschen arbeiten zu lassen, um Steuern zu generieren:
Geld zu schaffen und gleichzeitig die reale Wirtschaftstätigkeit zu reduzieren, ist offensichtlich inflationär.
Und folglich:
Der darauffolgende starke Anstieg der Inflation ist ein Grund dafür, dass die Krise zu einer zunehmenden wirtschaftlichen Not beigetragen hat … und zwar in einer Art und Weise, die eindeutig mit einer erheblichen Verringerung der Lebenserwartung und Lebensqualität einhergeht.
Das ist wichtig, denn wir wussten das schon lange vor 2020 (die Römer wussten es) und wir wussten auch, dass die daraus resultierende wirtschaftliche Not die Lebenserwartung verkürzen würde. Das ist Public Health 101, und jeder Arzt im öffentlichen Gesundheitswesen wusste es, als Covid begann.
Im öffentlichen Gesundheitswesen erkennen wir, dass es einen Kompromiss gibt: Geld ausgeben, um einen Menschen zu retten, oder es anderswo einsetzen, um viele weitere zu retten. Wenn wir unbegrenzt ausgeben, verarmen wir alle, und dann können wir die Gesundheitsversorgung überhaupt nicht mehr finanzieren. Das ist nicht kompliziert, die Leute verstehen es. Deshalb haben wir nicht in jedem Dorf MRT-Scanner. Wir schätzen daher, wie viel ein Leben retten kann, ohne die Gesellschaft übermäßig zu verarmen und dann noch mehr zu verlieren. Wood und Kollegen verglichen den britischen Standard hierfür mit den Kosten von Lockdowns:
…jede vernünftige Schätzung der Kosten pro durch nicht-pharmazeutische Interventionen eingespartem Lebensjahr aufgrund von Covid übersteigt den Schwellenwert von 30 £ pro Lebensjahr, der normalerweise vom NICE (dem britischen National Institute for Health and Care Excellence) bei der Genehmigung der Einführung einer pharmazeutischen Intervention angewendet wird, erheblich……
[Unter Verwendung der hohen Sterblichkeitsprognose von 500,000 bei minimaler Intervention von Neil Ferguson et al. am Imperial College, dies] ergibt Kosten pro eingespartem Lebensjahr, die über dem Zehnfachen des NICE-Schwellenwerts liegen.
Auch hier geht es um grundlegende Fragen der öffentlichen Gesundheit. Die Zuteilung von Gesundheitsressourcen ist ein kompliziertes Thema, da sie (zu Recht) mit Ethik und Emotionen verknüpft ist. Auf gesellschaftlicher Ebene geht es jedoch darum, wie wir unsere Gesundheitsbudgets verwalten. In diesem Fall ergaben die prognostizierten Einsparungen durch die enormen Kosten der Lockdowns keinen Sinn.
Doch die britische Regierung ignorierte, wie andere Regierungen auch, die offenbar unter dem Druck der Pharmaindustrie stehen, Kosten-Nutzen-Kalkulationen und machte einfach weiter. Geleitet von ihrer Scientific Pandemic Influenza Group on Behaviour (SPI-B) startete sie eine Kampagne, um die Öffentlichkeit zu Handlungen zu verleiten, von denen sie vernünftigerweise erwarten konnte, dass sie auf individueller und nationaler Ebene massiv schädlich sein würden. Sie wusste, dass diese Kampagne zur Angstmacherei ungerechtfertigt war; eine Desinformationskampagne, die sich an dieselbe Öffentlichkeit richtete, die sie bezahlte. Wood und Kollegen liefern „eines der milderen Beispiele“:
…ein weit verbreitetes Regierungsplakat, das eine gesunde Frau Mitte zwanzig mit einer Maske zeigt, mit dem Slogan „Ich trage das, um Sie zu schützen. Bitte tragen Sie Ihres, um mich zu schützen.“
Das tatsächliche Risikoprofil der britischen Regierung und von SPI-B zu diesem Zeitpunkt ist in der folgenden Abbildung dargestellt, die im Dokument enthalten ist.
Hier sind Statistiker hilfreich – sie liefern Kontext statt Anekdoten und Ängsten. Und sie liefern einen guten:
…Die derzeit beste Schätzung für die Wiederkehrzeit eines Supervulkanausbruchs in einem zivilisationszerstörenden Ausmaß, den Stadtbewohner wahrscheinlich nicht überleben werden, liegt bei 17 Jahren (Rougier et al., 2018). Selbst wenn man nur die zwei Jahre der Pandemie berücksichtigt, ist dies wahrscheinlich größer als das Covid-Risiko für die abgebildete Frau.
Wenn die britische Regierung also logisch mit Covid umgehen würde, müsste sie jetzt ihre Wirtschaft schwächen, um sich auf die Folgen eines Supervulkans vorzubereiten. Aber wir sollten das nicht vorschlagen, denn sie könnte es einfach tun.
Erklärung der Covid-Belastung
Bei den Bemühungen der britischen Regierung, die Öffentlichkeit hinsichtlich des Covid-19-Risikos in die Irre zu führen, ging es nicht um den Umgang mit einem unbekannten Virus, wie viele heute behaupten:
Das Risiko war Anfang 2020 bekannt: Diamond Princess und z. B. Verity et al., 2020; Wood et al., 2020, aus chinesischen Daten.
Unabhängig davon behauptete die britische Regierung, Covid sei bei jungen, gesunden Menschen schwer und schwächend. Möglicherweise (wie Wood und Co-Autoren anmerken) setzte sie dabei Schauspieler und erfundene Geschichten ein und belog die Menschen damit schlicht. Das britische Office of National Statistics (ONS) trug seinen Teil dazu bei, indem es, wie die Autoren anhand verschiedener Studien belegen, ebenfalls die Häufigkeit von Long Covid falsch darstellte.
Auch die Empfehlungen des SPI-B zu Masken waren merkwürdig, da sie im Widerspruch zu den eigenen Zitaten standen und deren Auswirkungen dadurch maßlos übertrieben wurden. Das ist schon merkwürdig – warum sollte eine Regierung die Öffentlichkeit davon überzeugen, ihr Gesicht zu bedecken, obwohl sie weiß, dass ihre Empfehlungen auf Unwahrheiten basieren, früheren Empfehlungen widersprechen und niemandem wirklich helfen werden? Hier scheinen immer mehr böse Absichten Teil des Vorgehens zu sein.
Die Autoren stellen dann fest:
Diese Art der irreführenden und selektiven Verwendung statistischer Beweise war nicht auf die Medien beschränkt. So hieß es beispielsweise im offiziellen Online-Rat der schottischen Regierung zu Gesichtsbedeckungen im Jahr 2021:
Wissenschaftliche Erkenntnisse sowie klinische und öffentliche Gesundheitsempfehlungen zeigen deutlich, dass Gesichtsbedeckungen einen wichtigen Beitrag zur Eindämmung der Ausbreitung des Coronavirus leisten.
und lieferte einen Link zu den wissenschaftlichen Beweisen. Es handelte sich um eine SPI-B/SAGE-Zusammenfassung18, die zwei wissenschaftliche Beweise zitierte, die offenbar auf eine Übertragungsreduktion durch das Tragen von Masken um 6-15 % bzw. bis zu 45 % hindeuteten. Das als Beleg für die erste Zahl zitierte Papier war in Wirklichkeit ein Leitartikel (Cowling und Leung, 2020), der auch darauf hinwies, dass das für die 45 %-Zahl zitierte Papier (Mitze et al., 2020) fehlerhaft war (das Design scheint beispielsweise nicht in der Lage zu sein, den Fall zu erfassen, in dem das Tragen von Masken tatsächlich schädlich ist). Die Abbildung des Leitartikels zitiert eine ordnungsgemäß durchgeführte Metaanalyse (Brainard et al., 2020), die tatsächlich zu dem Schluss kam
… das Tragen einer Maske kann die Wahrscheinlichkeit einer Erstinfektion mit [grippeähnlicher Erkrankung] um etwa 6 bis 15 % senken [. . . ] Dies waren Beweise von geringer Qualität.
Und wieder einmal hat diese Regierung ihr eigenes Volk eindeutig in die Irre geführt und zu einer grundlegenden Verhaltensänderung veranlasst, obwohl es Beweise dafür gab, dass dies nichts nützen würde – entweder durch Fahrlässigkeit oder schlicht durch Lügen.
Sterblichkeit
Die Diskussion von Wood und Kollegen über die Quantifizierung der Sterblichkeit ist wirklich interessant und zeigt, wie schwierig dies tatsächlich ist. Erstens: Als Covid 2020 ausbrach, wurden die unmittelbar nach dem Zweiten Weltkrieg geborenen Babys gerade 75 Jahre alt. Im Jahr nach Kriegsende wurden in Großbritannien 31 % mehr Babys geboren als im Vorjahr, und die hohen Geburtenraten hielten auch in den Folgejahren an. 75 Jahre sind keine Zauberei, aber der Punkt ist, dass ein Großteil der britischen Bevölkerung, die in den ersten Jahren nach dem Krieg geboren wurde, in ein Alter mit rapide steigender Sterblichkeit eintrat.
Dies ist ein Treiber der „Übersterblichkeit“, der wenig diskutiert wird. Es bedeutet, dass es im Jahr 2020 und in den Folgejahren eine steigende Sterblichkeit hätte geben müssen (d. h. über dem Normalwert im Vergleich zu vor 2020, aber nicht wirklich eine Übersterblichkeit, wenn man sie nach Alter standardisiert). Dies ist wichtig für das Verständnis der Gesamtübersterblichkeit, unabhängig davon, ob man behauptet, sie sei auf „Covid“, Impfungen oder etwas anderes zurückzuführen. Es berücksichtigt jedoch nicht die steigende Sterblichkeit in jüngeren Altersgruppen oder die Rate des Todes in jedem Alter.
Das andere offensichtliche Problem mit den Covid-Zahlen ist, dass Menschen, wie die Autoren anmerken, im Allgemeinen nur einmal sterben. Daher
Kumulative Übersterblichkeit [war] viel niedriger als die 212,247 offiziell als „Covid“ eingestuften Fälle. Viele Covid-Fälle wären ohnehin gestorben [schon alt und sehr krank], oder waren keine Covid-Todesfälle. Der kumulative Überschuss … ist viel niedriger als die Gesamtzahl der Todesfälle im Zusammenhang mit Covid (laut dem Daten-Dashboard der britischen Regierung waren es bis Ende 2022 212,247 mit Covid-Vermerk auf der Sterbeurkunde). Dafür gibt es eine Reihe von Mechanismen, die wahrscheinlich verantwortlich sind. Ein offensichtlicher Grund ist die Tatsache, dass auf der Sterbeurkunde von nur etwa 17 Menschen nur Covid und nichts anderes vermerkt war.
Das waren 212,247 Menschen mit Covid-Todesfall – nur 17,000 hatten nur Covid. Offizielle Zahlen suggerieren jedoch häufig, dass alle 212,247 an Covid gestorben sind. Covid-bedingte Todesfälle addieren sich nicht einfach zu den durch andere Komorbiditäten verursachten Todesfällen. Die Virusinfektion beschleunigt, wie andere Virusinfektionen auch, oft einfach den Tod schwerstkranker und sterbender Menschen.
Die entsprechenden Zahlen für Großbritannien im Jahr 2020 zeigten einen Rückgang der Lebenserwartung um etwa ein Jahr und einen Lebensverlust von etwa sechs Tagen pro Kopf.
Das ist wirklich wichtig zu verstehen. Menschen, die an/mit Covid starben, verloren im Durchschnitt ein Lebensjahr. Die große Mehrheit der Bevölkerung starb jedoch nicht. Im Durchschnitt der gesamten britischen Bevölkerung gingen also nur sechs Tage verloren.
Dies wirft ein Problem auf, das Regierungen und Gesundheitsbehörden schon lange vor der Verhängung von Lockdowns kannten – die bekannte Auswirkungen von Armut und Ungleichheit auf die Lebenserwartung. Zur Quantifizierung: Allgemein anerkannte britische Daten von Marmott et al. (2020) zeigen eine 5-jährige Lücke zwischen der Lebenserwartung des oberen Dezils (reich) und des unteren Dezils (ärmste Bevölkerung) im Land. Covid verursachte im Vergleich dazu eine 6-tägige Verkürzung der Lebenserwartung (im Durchschnitt der Gesamtbevölkerung). Es ist daher nahezu unvorstellbar, dass eine Intervention, die die Armut stark erhöht, aus Sicht der öffentlichen Gesundheit weniger schädlich sein könnte als Covid.
modellierung
Das Papier weist auf die grundlegenden Mängel der Modellierung des Imperial College London und anderer Institute hin, die angeblich die Auswirkungen von Covid-19 vorhersagt. Diese Modelle waren die Grundlage für die Reaktionen vieler Regierungen, obwohl damals klar war – und die Modellierer wussten es –, dass die Modelle darauf ausgelegt waren, die Schäden zu übertreiben. Insbesondere berücksichtigten sie nicht die Heterogenität der Bevölkerung, die die Ausbreitung verlangsamt und die Schäden reduziert (die Schwächsten verlassen die Bevölkerung, wodurch eine widerstandsfähigere Bevölkerung entsteht). Wird die Heterogenität nicht berücksichtigt, wird die zukünftige Übertragung absichtlich überschätzt.
Das vielleicht überraschendste Merkmal der Epidemiemodelle, die zur Rechtfertigung der Covid-Politik verwendet wurden, war das Weglassen der grundlegenden Rolle der Heterogenität der Übertragungsrate von Mensch zu Mensch, die von Novozhilov (2008) untersucht wurde.
Sie ignorierten außerdem die Tatsache, dass fast die Hälfte der frühen Infektionen im Krankenhaus (China, Norditalien) und nicht in der Bevölkerung übertragen wurden, was dazu führte, dass fälschlicherweise hohe Übertragungsraten in der Bevölkerung in die Modelle eingespeist wurden.
Man sollte nicht vergessen, dass die Imperial Modeling Group die gleiche Gruppe die veröffentlicht in der Lanzette im März 2020, wobei bei jungen und mittelalten Menschen fast keine Sterblichkeitsrate zu verzeichnen war (zweite Grafik oben). Als sie vorgaben, eine sehr hohe Sterblichkeitsrate zu erwarten, wussten sie, dass das wahre Bild ganz anders aussah.
Die Prognosen für Großbritannien lagen folglich weit über der Realität – ebenso wie die Vorhersagen über die Auswirkungen des Lockdowns. Lockdown-Modelle gingen von einer Reproduktionsrate (R0) wäre ohne Intervention vor oder nach Lockdowns konstant, während sie in Wirklichkeit immer mit der Zeit schwankt und von einem anfänglichen Höchststand aus stetig abnimmt, da weniger Menschen pro Fall anfällig für eine Infektion bleiben, da ein größerer Teil der Bevölkerung immun ist. Auch hier handelt es sich um eine wirklich grundlegende Ausbruchsmodellierung. Kontinuierliche Fehler (z. B. gab es in Schweden ohne Lockdown etwa 6,000 statt 35,000 Todesfälle) führten nicht dazu, dass diese grundlegenden Fehler modifiziert oder korrigiert wurden.
Während die tatsächlichen Auswirkungen der Lockdowns auf Armut und wirtschaftliche Gesundheit klar sind, bleibt ihr Einfluss auf die Covid-Übertragung und die Sterblichkeit umstritten. Wood und Co-Autoren gehen darauf ein, indem sie feststellen, dass fast alle Lockdowns erst begannen, als die Übertragung bereits zurückgegangen war (siehe Abbildung). Es scheint fast so, als wären die Lockdowns zu einem Zeitpunkt verhängt worden, der sie als wirksam erscheinen ließ, und nicht in der Erwartung, weitere Infektionen zu verhindern.
Es ist Zeit, mit dem Vortäuschen aufzuhören.
Obwohl Covid vor über fünf Jahren begann, wollen die Menschen weitermachen, und es gibt unzählige Artikel, die die eine oder andere Seite vertreten. Der Artikel von Wood und Co-Autoren sticht jedoch hervor. Er verbreitet weder Befürworter-Argumente noch spekuliert er über politische Motive, sondern legt einfach Zahlen und Fakten dar. Aus Sicht der Pandemie-Industrie liefert er ein wirklich starkes Argument für die Zensur von Fakten und die Beharrlichkeit von Dogmen. Wenn die Covid-Reaktion durch Mathematik und Statistik statt durch gesponserte Modellierungen offengelegt wird, sieht sie erschreckend nach Inkompetenz aus, die nicht ganz unbeabsichtigt war.
Vielleicht haben die Modellierer, deren Zahlen die Covid-Hysterie rechtfertigten, einfach nur das getan, wofür sie bezahlt wurden, und nicht erwartet, dass Politiker und Medien sie ernst nehmen würden. Vielleicht versuchten die Ärzte des öffentlichen Gesundheitswesens, die langfristige Armut und Ungleichheit propagierten, einfach nur, ihre Karriere auf Kurs zu halten und ihre Hypotheken zu finanzieren.
Vielleicht haben sich Politiker einfach damit abgefunden, dass sie Unternehmenssponsoren vor ihren Wählern vertreten müssen, um zu überleben. Vielleicht sind wir einfach nicht so klug, tugendhaft und moralisch, wie wir gerne vorgeben. Was auch immer die zugrunde liegenden Probleme sind, es ist an der Zeit, dass alle aufhören, so zu tun, als wäre die Covid-Reaktion alles andere als ein Chaos gewesen oder als hätten wir nicht gewusst, dass es so sein würde. Es gibt noch Platz für die Wahrheit.
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