Nahezu alle Maßnahmen, die von denjenigen, die das ewige und risikofreie Leben durch Hausarrest unter Lockdown oder Vereinsamung durch soziale Distanzmaßnahmen versprechen, basieren auf der Behauptung, dass SARS-CoV-2 schon übertragen werden könne, bevor es symptomatisch werde, man daher, wenn man SARS-CoV-2 unter Kontrolle halten wolle (eine weitere dieser absurden Annahmen sich selbst überschätzender Leute), Maßnahmen ergreifen müssen, die Kontakt reduzieren, Gelegenheit, sich mit SARS-CoV-2 zu infizieren minimieren, also Maßnahmen, die gemeinhin als Non-Pharmaceutical Interventions bezeichnet werden.

Um ein Gefühl für die Menge der potentiellen Ansteckungen, die in einem Kontaktsetting anfallen kann, zu bekommen, haben wir hier die letzte von der UK Health and Security Agency veröffentlichte Berechnung der sogenannten “secondary attack rates” aus dem Technical Briefing 38 entnommen. Sie stellt VOC-21NOV-01, das ist Omikron in seiner Variante BA.1 und VUI-22JAN-01, das ist Omikron einer seiner Variante BA.2 gegenüber.

Wie man sieht, ist BA.2 (VUI-22JAN-01) etwas ansteckender als die Vorgänger-Omikron-Variante BA.1 (VOC-21NOV-01) [VUI = Variant of Interest, VOC = Variant of Concern], indes zeigen die Werte, die für die “secondary attack rate” berechnet wurden, also letztlich die Wahrscheinlichkeit dafür, dass ein mit BA.1 oder BA.2 Infizierter einen Uninfizierten ansteckt, dass es nicht einmal in einem geteilten Haushalt notwendig zu einer Verbreitung kommt. Tatsächlich sind rund 11 von 100 Kontaken im eigenen Haushalt, für BA.1, 13 von 100 Kontakten für BA.2 mit einer Weitergabe von SARS-CoV-2 verbunden. Außerhalb des eigenen Haushalts ist die Virulenz noch geringer, 4 (BA.1) bzw. 5 (BA.2) Kontakte unter 100 sind mit einer Weitergabe von SARS-CoV-2 verbunden. Es ist also nicht so, dass jeder Kontakt mit einem Infizierten, mit einem symptomatischen Infizierten zu einer Ansteckung mit SARS-CoV-2 führt.

Die Forschung, von der wir heute berichten, muss vor diesem Hintergrund einer ohnehin relativ geringen Wahrscheinlichkeit, sich mit SARS-CoV-2 anzustecken, gesehen werden.

Diana Buitrago-Garcia, Aziz Mert Ipekci, Leonie Heron, Hira Imeri,Lucia Araujo-Chaveron, Ingrid Arevalo-Rodriguez, Agustín Ciapponi, Muge Cevik, Anthony Hauser, Muhammad Irfanul Alam, Kaspar Meili, Eric A. Meyerowitz, Nirmala Prajapati et al. (2022). Occurrence and transmission potential of asymptomatic and presymptomatic SARS-CoV-2 infections: A living systematic review and meta-analysis.” PLoS medicine.

Die Arbeit ist eine Ko-Produktion von Wissenschaftlern quer über den Planeten, von Argentinien über Paris, Bern, Manchester und Sheffield nach Boston und New York. Es ist eine Meta-Studie, die zum besten gehört, was wir im Bereich der Meta-Studien bislang gesehen haben, und es ist eine Studie, die vom Design her in der Lage ist, Antworten auf die Fragen, wie hoch der Anteil Asymptomatischer unter positiv Getesteten ist und welchen Anteil am Infektionsgeschehen sie haben, zu liefern. Es ist zudem eine Studie, die zeigt, dass Design nicht immer gleich Ergebnis ist.

Aber im Einzelnen: Da asymptomatische Infektion [nicht etwa Erkrankung, denn bei asymptomatisch bleibenden, positiv auf SARS-CoV-2 Getesteten, bleibt die Erkrankung vollständig aus] die Grundlage der von Polit-Darstellern eingesetzten Maßnahmen ist, vom Lockdown bis zu den Hygienemaßnahmen und zur sozialen Distanz, sollte man denken, dass die Datenlage, auf der von Polit-Darstellern Entscheidungen getroffen werden, die einen erheblichen wirtschaftlichen und gesundheitlichen Schaden (physisch durch nicht erfolgte Behandlung und psychisch) hinterlässt, sehr gut ist.

Nun, das Gegenteil ist der Fall.
In der Vergangenheit war die Datenlage unterirdisch schlecht, in der Zwischenzeit hat sie sich leicht verbessert. Immerhin können Buitrago-Garcia et al. (2022) auf mittlerweile 130 Studien zurückgreifen, die wiederum auf Daten von 28.426 positiv auf SARS-CoV-2 Getesteten basieren. Das, so sollte man denken, ist eine gute Basis. Doch die Probleme, die sich gerade mit der Erforschung der Effekte asymptomatischer Infektion verbinden, sie sind erheblich. Sie beginnen bei der Unterscheidung zwischen Asymptomatischen, also positiv Getesteten, die keinerlei Symptome von COVID-19 entwickeln, von “Pre-Symptomatischen, die zum Zeitpunkt ihrer Erforschung positiv getestet und ohne Symptome sind, die Symptome aber nach kurzer Zeit entwickeln und Symptomatischen, wobei man denken sollte, dass die Gruppe der positiv Getesteten und Symptomatischen am leichtesten zu bestimmen ist.

Wer das denkt, der hat die Rechnung gemacht, ohne die idiographischen Alleinstellungsmerkmale zu berücksichtigen, die viele Forscher gerade in diesem Bereich zur Schau stellen. Das führt dazu, dass dem einen Husten und positiver Test zur Bestimmung systematischer Erkrankung genügt, während der andere auf mindestens zwei Symptome, also Husten und Fieber oder Husten und Müdigkeit usw. besteht, um unter Hinzuziehung eines positiven Tests von einem symptomatisch Erkrankten ausgehen zu können. Diese Probleme führen bei Buitrage-Garcia dazu, dass sie mit all den Studien, die es sich direkt oder indirekt zur Aufgabe gemacht haben, den Anteil der Asymptomatischen unter den positiv Getesteten zu bestimmen, wenig anfangen können. Am besten beschrieben ist dieser Umstand in der Diskussion der Ergebnisse:

“We expected this update to our living systematic review to provide a more precise and less heterogeneous estimate of the proportion of people with asymptomatic SARS-CoV-2 than in the previous version [12]. In particular, we expected that studies that detect SARS-CoV-2 through screening of defined populations and follow up of those infected would be less affected by biases in study methodology [30] and would provide a more accurate estimate of persistently asymptomatic SARS-CoV-2, which should be influenced mainly by properties of the virus and the host response to infection [182]. Study design was the factor that explained the largest proportion of variability in this review (S2 Appendix)”

Die berühme Erkenntnis, dass zu viele Köche den Brei verderben, sie ist hier in Worte gefasst. Zwar gibt es zwischenzeitlich eine erkleckliche Zahl von Studien, aus denen man den Anteil von Asymptomatischen unter positiv auf SARS-CoV-2 Getesteten bestimmen kann, aber diese Studien zeichnen sich durch eine Heterogenität aus, die es unmöglich macht, sie miteinander zu vergleichen. Sie sind “stand-alone” Studien, deren Ergebnis in den meisten Fällen durch ihr Design bereits vorweggenommen ist, die einen erheblichen Bias aufweisen. Dies nun ist ein Ergebnis, das man auf zwei Arten erklären kann. Entweder die methodische Ausbildung unter denjenigen, die sich zur empirischen Forschung berufen fühlen, ist so unterirdisch, dass sie nicht einmal mehr die einfachsten Regeln dazu, wie man einen Selektionsbias oder einen Informationbias vermeidet, beherrschen oder das Design wurde mit Absicht gewählt, um bestimmte, gewünschte Ergebnisse zu erzielen. Die Wahl zwischen der Scylla der Unfähigkeit und der Charybdis der Korruption. Was darf es sein?

Wir tendieren zur Charybdis: Die Korrumpierung der Wissenschaften, ihre Instrumentalisierung durch Polit-Gangster und ihre ideologischen Schergen, ist eines der Hauptmerkmale der vermeintlichen Corona-Pandemie. Die Aggressivität, mit der Regierungen und ihre vermeintlich “faktencheckenden Handlanger” Informationen unterdrücken, die für einen wissenschaftlichen Diskurs ganz unabhängig davon, ob sie sich als richtig oder falsch erweisen, unabdingbar sind, sie hat dazu geführt, dass Wissenschaft in weiten Teilen tot, beziehungsweise zum Legitimationswerk für das geworden ist, was Polit-Darsteller gerade als Mythos verkaufen oder als Maßnahme durchsetzen wollen.

Für diejenigen, die sich für das Ausmaß der Katatstrophe interessieren, das Buitrago-Garcia et al. in ihrer Meta-Analyse offengelegt haben: Das Vorhersageintervall der Studien, die den Anteil von Asymptomatischen unter den positiv Getesteten messen wollen, reicht von 2% bis 90%, IQR [Interquartile Range] von 14% bis 50%. Diese immense Heterogenität und die Tatsache, dass das Studiendesign den größten Effekt auf das Ergebnis der Studie hat [Ergebnis einer Meta-Regressionsanalyse zu finden in Tabelle 2] reicht, um die Forschung zu Asymptomatischen unter den positiv Getesteten zu einem Feld zu erklären, auf dem sich entweder eine große Anzahl von Dilettanten oder eine große Anzahl von käuflichen Opportunisten tummeln. Das bedeutet nicht, dass sich unter den 130 Studien, die Buitrago-Garcia et al. analysiert haben, nicht die ein oder andere gute Studie befindet, aber es bedeutet, dass man sie suchen muss, wie die Nadel im Heuhaufen.

Wir haben schon vor einiger Zeit auf ScienceFiles geschrieben, dass wir den Eindruck haben, es gebe eine konzertierte Aktion, deren Ziel darin besteht, die Studien, die einen Erkenntnisfortschrit in der Forschung zu COVID-19/SARS-CoV-2 erbringen, unter einem Berg von Junk Studien zu begraben, um ihre Verbreitung zu begrenzen. Das Ergebnis von Buitrago-Garcia et al. ist die Bestätigung dieses Eindrucks.

Aber es gibt dennoch etwas zu berichten, denn unter den 130 Studien finden sich 8 Studien, mit denen man tatsächlich etwas anfangen kann, und zwar im Hinblick auf die Bestimmung der Secondary Attack Rate, also der Frage, ob Asymptomatische unter den positiv Getesteten in der Lage sind, SARS-CoV-2 zu verbreiten und wenn ja, in welchem Ausmaß. Hier werden die Daten aus dem Vereinigten Königreich über die “Secondary Attack Rate” von SARS-CoV-2/Omikron wieder relevant, und zwar als Rahmen für das Ergebnis, dass die Wahrscheinlichkeit, sich von einem Asymptomatischen, der positiv getestet wurde, SARS-CoV-2 einzufangen, um rund 68% geringer ist als die Wahrscheinlichkeit, sich bei einem symptomatischen positiv Getesteten anzustecken. Die Wahrscheinlichkeit, sich bei einem Symptomatischen positiv Getesteten anzustecken, das wissen wir aus der Tabelle oben, beträgt im Maximum 13% für Haushaltskontakte und 5% für Nicht-Haushalt-Kontakte. Die Wahrscheinlichkeit, sich von einem Asymptomatischen, der positiv getestet wurde, SARS-CoV-2 abzuholen, beträgt somit im Maximum 1,6% für nicht-Haushalts-Kontakte bzw. 4% für Haushaltskontakte. Dabei handelt es sich um Maximal-Wahrscheinlichkeiten, der tatsächliche Wert dürfte darunter liegen, vermutlich weit darunter.

Quelle: Buitrago-Garcia et al. (2022).

In jedem Fall zeigen die Ergebnisse von Buitrago-Garcia et al. nach unserer Ansicht, dass es derzeit keinerlei wissenschaftliche Grundlage für Non-Pharmaceutical-Interventions gibt, also für Lockdown, Maßnahmen sozialer Distanz, Masken … Wohlgemerkt diese Grundlage gibt es schon nicht, wenn man nur nach dem Nutzen dieser Maßnahmen fragt. Ergänzt man die Bewertung um die Schäden, die von Non-Pharmaceutical-Interventions angerichtet werden, dann verbieten sich diese Maßnahmen von ganz alleine. Wer sie dennoch ins Spiel bringt, von dem muss man annehmen, dass er andere schädigen will, die Wirtschaft zerstören will, psychische Schäden und gesundheitliche Schäden in großer Zahl produzieren will, ein Verbrecher ist.


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