Melanie weint wieder

Eins muß man Melanie Weiner von t‑online.de las­sen. Seit Monaten zeigt sie, wie man olym­pia­reif mit dem Florett der Ignoranz jedem noch so groß­kot­zig auf­tre­ten­den Fakt den Garaus machen kann. Wagemutig stürzt sie sich vom Sprungbrett des elfen­bei­ner­nen 10-Meter-Turms in das Bassin der Realität, um unbe­rührt von des­sen Wassern stolz auf­zu­tau­chen und mit­zu­tei­len, beim nächs­ten Mal wer­de sie ganz bestimmt min­des­tens Bronze holen. So auch am 30.7.:

»Vierte Corona-Welle 
Hier ist das Ansteckungsrisiko beson­ders hoch
Viele Experten sind sich einig: Die vier­te Corona-Welle in Deutschland hat bereits begon­nen. Auch der Präsident des Robert Koch-Instituts (RKI), Lothar Wieler, ist davon überzeugt.«

Man sieht den Trainer inner­lich vor sich am Beckenrand ste­hen und lie­be­voll sein "Mädchen" betrachten.

»Demnach stei­gen seit rund drei Wochen sowohl die Inzidenzen als auch der Anteil der Hospitalisierungen wieder.«

Melanies Job ist es, "mit Virologen, Epidemiologen und Medizinern [zu spre­chen], um über die neu­es­ten Erkenntnisse der Forschung zu berich­ten". Ob ihr dabei Herr Wieler von die­ser sei­ner Grafik erzählt hat?

rki​.de (29.7.)

Oder von der zur vier­ten Welle?

rki​.de (29.7.)

»Dem RKI zufol­ge bleibt oft unklar, wo sich die Menschen mit dem Coronavirus ange­steckt haben. Nur die wenigs­ten Infizierten kön­nen aus dem Gedächtnis Informationen über den Ort ihrer Ansteckung liefern.

Studie ermittelt Corona-Ansteckungsorte im Herbst 2020

Wissenschaftler vom Institut Pasteur und der Université Sorbonne in Paris haben genau die­ses Problem zum Anlass einer Studie genom­men. Sie unter­such­ten, in wel­chen Situationen sich die Menschen im Herbst 2020 ansteck­ten, indem sie deren Verhalten mit dem von Nichtbetroffenen ver­gli­chen. 41.871 Personen mit Corona-Diagnose nah­men an die­ser Fall-Kontroll-Studie teil. Ihnen wur­de eine sta­tis­tisch pas­send gewähl­te Kontrollgruppe gegenübergestellt.«

Seit mehr als einem Jahr wei­gert sich das RKI, der­ar­ti­ge Studien durch­zu­füh­ren. Zum Glück gibt es aber die aus Frankreich. Was hat Melanie davon ver­stan­den? Zunächst, daß die Kontrollgruppe bei ihr kei­ner­lei Rolle spie­len soll­te. Dann die­se bahn­bre­chen­den Erkenntnisse:

»Die Studie, die kürz­lich im eng­lisch­spra­chi­gen Fachblatt "The Lancet" erschien, kam zu fol­gen­den Ergebnissen:

      • Je grö­ßer die Personenanzahl in einem Haushalt, des­to grö­ßer ist auch das Infektionsrisiko.…
      • Auch pri­va­te Treffen, der Besuch von Bars und Restaurants, Auslandsreisen sowie sport­li­che Aktivitäten in Innenräumen gin­gen mit einer höhe­ren Ansteckungswahrscheinlichkeit einher.
      • Sicherer erschie­nen hin­ge­gen Einkäufe in Geschäften, reli­giö­se Zusammenkünfte, Kulturveranstaltungen und Transportmittel – mit Ausnahme von Fahrgemeinschaften.
      • Arbeitslose infi­zier­ten sich nur rund halb so oft wie Menschen, die im Büro (vor Ort) arbei­te­ten. Vollzeit im Homeoffice zu sein, bot deut­li­chen Schutz und redu­zier­te die Wahrscheinlichkeit fast auf die von Arbeitslosen.

Warum die Studienergebnisse mit Vorsicht zu betrachten sind

Allerdings war das öffent­li­che Leben in Frankreich zum Zeitpunkt der Befragung bereits stark ein­ge­schränkt, geben die Autoren der Studie zu beden­ken. Es gebe daher kei­ne Entwarnung für den unein­ge­schränk­ten Besuch von Kirchen und Kulturveranstaltungen.

Dies gel­te auch für öffent­li­che Verkehrsmittel: Hier war das Infektionsrisiko klei­ner als etwa bei Fahrgemeinschaften, doch das las­se sich leicht dadurch erklä­ren, dass die meis­ten Menschen im pri­va­ten Auto kei­ne Maske tra­gen würden.«

Sie hat sich auch eine schö­ne Grafik machen lassen:

t‑online.de (30.7.)

Was steht in der Studie?

»Aufgrund von Kostenerwägungen bei der Rekrutierung von Kontrollen und den Anforderungen, sie mit den Fällen in Bezug auf Alter, Geschlecht, Region, Bevölkerungsdichte und Zeitraum abzu­glei­chen, waren für 41.871 Fälle nur 1.713 Kontrollen ver­füg­bar. Um die Aussagekraft der Ergebnisse zu erhö­hen und die Qualität des Abgleichs zu ver­bes­sern, der sich ange­sichts des gro­ßen Ungleichgewichts zwi­schen der Zahl der Fälle und der Kontrollen als schwie­rig erwies, führ­ten wir einen exak­ten Abgleich von zwei Fällen pro Kontrolle inner­halb jedes Satzes von Abgleichsfaktoren (Alter, Geschlecht, Region, Bevölkerungsdichte und Zeitraum der Infektion) durch. Um die Auswirkungen zufäl­li­ger Schwankungen bei der Auswahl der Fälle für die ver­füg­ba­ren Kontrollen zu mini­mie­ren, wur­den 1.000 Zufallsstichproben von zwei Fällen pro Kontrolle mit Ersatz (Bootstrapping) durch­ge­führt. Anschließend berech­ne­ten wir die mitt­le­re Anzahl der Fälle und Kontrollen für jede Expositionskategorie über die 1.000 Datenbanken. Außerdem führ­ten wir 1.000 uni- und mul­ti­va­ria­ble logis­ti­sche Regressionsanalysen durch, bei denen die Matching-Faktoren und poten­zi­el­le Störfaktoren berück­sich­tigt wur­den. Anschließend berech­ne­ten wir das mitt­le­re loga­rith­mi­sche Odds-Ratio (OR) sowie die 2–5%- und 97–5%-Quantile des loga­rith­mi­schen OR für jede Exposition, bevor wir die­se poten­zier­ten, um ORs und deren 95%-Konfidenzintervalle (CI) zu erhal­ten. Für die Altersanpassung ver­wen­de­ten wir eine fei­ne­re Alterskategorisierung (10-Jahres-Kategorien) als die, die für den Prozess der Häufigkeitsanpassung ver­wen­det wur­de (18–28, 29–58, 59+ Jahre). Interaktionsterme wur­den ver­wen­det, um zu unter­su­chen, ob das Ausmaß der Assoziationen mit der SARS-CoV-2-Infektion für ver­schie­de­ne Expositionen je nach Alterskategorie, Geschlecht, Bevölkerungsdichte, Zeitraum oder Beruf variierte.«

Mag sein, daß man in der Statistik so arbei­tet. Als Laien will mir merk­wür­dig erschei­nen, wie man 41.871 "Fälle" mit aus 1.713 "Kontrollen" berech­ne­ten Fällen von nicht posi­tiv Getesteten ver­glei­chen kann.

Es auf die­sem Blog vie­le schö­ne Beiträge über Melanie Weiner, zuletzt Autos, Eier, Drogen.

Eine Antwort auf „Melanie weint wieder“

  1. Fall-Kontroll-Studien sind gene­rell sehr anfäl­lig für Verzerrungen und ent­spre­chend wenig ver­läss­lich hin­sicht­lich ihrer Befunde. Ein Hauptproblem ist, dass dabei meis­tens Äpfel und Birnen ver­gli­chen wer­den, weil Fallgruppe und Kontrollgruppe sich in ihren Merkmalen unter­schei­den. Das kennt man zum Beispiel aus Studien über die Wirksamkeit von Medikamenten oder Impfungen. Die meis­ten Studien, die etwa eine Wirksamkeit von Grippeimpfungen "bele­gen", kom­men auf ihre Ergebnisse pri­mär durch sys­te­ma­ti­sche Verzerrungen auf­grund der Zusammensetzung von Fallgruppe und Kontrollgruppe. Beispielsweise ist bekannt, dass Personen, die sich gegen Grippe imp­fen las­sen, mehr auf ihre "Gesundheit", auf Hygiene usw. ach­ten, als sol­che, die das nicht tun. Auch gibt es mit­un­ter sozio­öko­no­mi­sche Differenzen zwi­schen bei­den Gruppen. Das sind alles Faktoren, die die Anfälligkeit für Grippeerkrankungen beein­flus­sen kön­nen, wäh­rend in sol­chen Studien die Differenzen aber fälsch­li­cher­wei­se als Wirkung der Impfung erschei­nen. Würde man die­se Faktoren sta­tis­tisch kon­trol­lie­ren, ver­schwän­de in den meis­ten Fällen auch der pro­tek­ti­ve Effekt der Impfung. Folgerichtig gibt es mei­nes Wissens kei­ne ran­do­mi­sier­te, von sol­chen Verzerrungen freie Studie, die jemals einen evi­den­ten Nutzen der Grippeimpfung belegt hätte.

    Dass eine Studie mit einer mehr als 20 Mal klei­ne­ren Kontrollgruppe im Vergleich zu Fallgruppe wenig Aussagekraft hat, liegt jeden­falls auf der Hand.

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