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Die frühen Schätzungen der Sterblichkeitsrate waren sehr falsch

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[Jason Onke ist Gast-Co-Autor dieses Stücks]

Die Infection Fatality Ratio (IFR) schätzt den Prozentsatz der Todesfälle bei allen Personen mit einer Infektion: die entdeckten (Fälle) und diejenigen mit unentdeckter Krankheit (asymptomatische und die nicht getestete Gruppe).

Die IFR wird verwendet, um die geschätzte Zahl der Todesfälle in der Gesamtbevölkerung zu modellieren. Wenn es sich um eine große Zahl handelt, die sich einem Prozent nähert, können die modellierten Ergebnisse eine alarmierende Zahl von Todesfällen melden – was den Anstoß für Abriegelungen gibt.

Zu Beginn der Pandemie das Imperial College London Bericht 9 modellierte die Auswirkungen von Covid basierend auf einer Veröffentlichung von Verityet al. am 13. März 2020, die den IFR auf 0.9 Prozent schätzte.

Dieser IFR führte zu den modellierten Schätzungen "Bei einer ungemilderten Epidemie würden wir ungefähr 510,000 Todesfälle in GB und 2.2 Millionen in den USA vorhersagen." 

Die Autoren schrieben dazu: „Die daraus resultierende abgemilderte Epidemie würde jedoch wahrscheinlich immer noch zu Hunderttausenden von Todesfällen führen und die Gesundheitssysteme (insbesondere Intensivstationen) um ein Vielfaches überlasten. Für Länder, die dazu in der Lage sind, bleibt die Unterdrückung die bevorzugte politische Option."

Eine kürzlich Veröffentlichung von Stanford-Forschern auf der Grundlage von Seroprävalenzstudien in der Covid-Ära vor der Impfung liefert eine robustere Schätzung der IFR. 

In 32 Studien wurde die mediane IFR von COVID-19 auf 0.035 % für Personen im Alter von 0 bis 59 Jahren und auf 0.095 % für Personen im Alter von 0 bis 69 Jahren geschätzt.

Wir haben die beiden IFR-Schätzungen verglichen, was zeigt, dass die Schätzungen des Imperial College in allen Altersgruppen viel höher sind als die von Stanford.   

Die Schätzung der IFR in der Frühphase von Ausbrüchen ist so fehleranfällig, dass sie mit einer Warnung einhergehen sollte. Antikörperstudien liefern ein genaueres Verständnis darüber, wie viele Menschen sich infiziert haben, und ermöglichen eine genauere Schätzung der IFR. Zu Beginn der Pandemie sind solche Studien jedoch nicht verfügbar – Verity et al. stützten ihre IFR auf chinesische Daten und nur 1,334 Fälle außerhalb des chinesischen Festlandes. Die Fallsterblichkeitsrate wurde anhand von nur einem schweren Fall bei den unter 19-Jährigen geschätzt.

Anstelle von frühen Modellen und Vorhersagen besteht eine alternative Strategie darin, die Daten zu analysieren, sobald sie auftauchen: herauszufinden, was vor sich geht. Wir haben dies getan, und bis April 2020 haben wir geschrieben, dass es immer klarer wurde, dass die 'Altersbedingte Struktur passt nicht zur Pandemietheorie. "  

Die frühen IFR-Schätzungen des Imperial College wurden im Vergleich zu Stanfords Seroprävalenzstudien über alle Altersgruppen hinweg erheblich überschätzt – mehr als das Zehnfache bei den unter 19-Jährigen. Aber wie sieht es im Vergleich zu den tatsächlichen Daten aus?  

Das Imperial College prognostizierte, dass 81 % der britischen Bevölkerung während der Epidemie infiziert werden würden. Bis zum 31. Dezember 2021 schätzte die ONS-Infektionsumfrage, dass 81 % der englischen Bevölkerung COVID-19 hatten. ONS meldet bis zu diesem Datum 87 registrierte Todesfälle bei 0- bis 19-Jährigen in England und Wales. 

Wir haben diese Daten verwendet, um die IFR bei den 0- bis 19-Jährigen auf der Grundlage von 11.36 Millionen (81 % der Bevölkerung) in dieser Altersgruppe, die bis Ende 2021 infiziert waren, zurückzurechnen. Dies ergab eine IFR-Schätzung von 0.0008 % ( Siehe Abbildung).

Die Folgen einer Überschätzung der IFR sind tiefgreifend. Es überschätzt die Zahl der Todesfälle und beeinflusst die politische Entscheidungsfindung, ohne die langfristigen Schäden und Auswirkungen auf das Wohlbefinden zu berücksichtigen.  

Eine Überschätzung der IFR ist nicht ungewöhnlich. Beispielsweise wurde bei der Schweinegrippe-Pandemie die IFR nach der Pandemie mit 0.02 % gemeldet, fünfmal weniger als die niedrigste Schätzung während des Ausbruchs. 

Es sind weitere Probleme mit der IFR zu berücksichtigen. Erstens geht es davon aus, dass alle Todesfälle mit einem PCR-positiven Test oder Covid auf der Sterbeurkunde durch SARS-CoV-2 verursacht wurden. Dies ist nicht der Fall, wie wir es getan haben gezeigt. Der IFR berücksichtigt auch keine Krankenhaustodesfälle oder das komplexe Zusammenspiel von Multimorbidität und der Zuordnung von Ursachen.  

An Analyse Die Unterscheidung der Ursachen bei unter 18-Jährigen im Gegensatz zu denen, die an einer anderen Ursache starben, aber zufällig infiziert waren, berichtete eine Sterblichkeitsrate bei < 18-Jährigen von zwei pro Million – was auf eine IFR von 0.0002 % hindeutet, und Covid ist möglicherweise die zugrunde liegende Ursache Todesfall nur bei etwa einem Viertel der Jugendlichen, wenn er in der Sterbeurkunde eingetragen ist.  

Die Berufung auf das Vorsorgeprinzip für die weit verbreitete Anwendung von Beschränkungen auf der Grundlage von Katastrophenprognosen unterstreicht auch das Missverständnis der Grundlage des Prinzips: Handeln Sie nur, wenn Sie sicher sind, dass der Nutzen Ihres Handelns die negativen Folgen überwiegt. Damals gab es keine solchen Beweise, da Lockdowns in den bestehenden Pandemieplänen nicht einmal in Betracht gezogen wurden. 

Reposted von der Autorin Substack



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Autoren

  • Karl Heneghan

    Carl Heneghan ist Direktor des Zentrums für evidenzbasierte Medizin und praktizierender Allgemeinmediziner. Als klinischer Epidemiologe untersucht er Patienten, die von Klinikern betreut werden, insbesondere solche mit gemeinsamen Problemen, mit dem Ziel, die in der klinischen Praxis verwendete Evidenzbasis zu verbessern.

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  • Tom Jefferson

    Tom Jefferson ist Senior Associate Tutor an der University of Oxford, ehemaliger Forscher am Nordic Cochrane Center und ehemaliger wissenschaftlicher Koordinator für die Erstellung von HTA-Berichten über Nicht-Pharmazeutika für Agenas, die italienische nationale Agentur für regionale Gesundheitsversorgung. Hier ist seins Website .

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