Der zweite Lockdown funktionierte überall. Nur nicht bei Schulkindern

Datenstand RKI 4.12.2020 Vergleich der 7 Tages Inzidenz in allen deutschen Land- und Stadtkreisen jeweils zu Beginn des “Lockdown Light” am 2.11. mit dem heutigen Tag. Loess Smoother nach Altersgruppe. Adjustierung jeweils auf gesamte Einwohnerzahl, nicht auf die jeweilige Altersgruppe, da diese Angaben nicht verfügbar waren. Wegen der geringen Belegung wurde die Kinder unter 5 Jahren weg gelassen. Der stärkste Effekt ist in der Altersgruppe 35-59 zu sehen (oberste Linie); der  Effekt ist mit geringeren Ausgangszahlen auch geringer. Praktisch kein Effekt ist in der Altersgruppe 5-14 Jahre zu sehen. Die Infektionsrate war hier hier niedrig, nimmt aber auch nicht ab.

Die frühe Phase der COVID-19-Pandemie in Bayern

Der Effekt von NPIs („nicht pharmakologische Interventionen“) beim Ausbruch von Epidemien ist unbestritten, sowohl bei historischen Ausbrüchen wie auch bei der aktuellen COVID-19-Pandemie. Die Auswirkung von NPIs wurde allerdings bisher kaum quantitativ untersucht,  daher habe ich es im April mal angeschaut. Leider ist das Manuskript erst jetzt erschienen, aber hier ist es: Wjst et al, DMW 2020; epub ahead

 

Streeck reloaded

The Heinsberg study made headlines again this week, as according to a not further specified source the authors allegedly missed more deaths after the study period (which I suspected aready 6 months ago from an analysis of local obituarities).

Interestingly, the Streeck study had not been pre-registered although this is being a standard procedure recommended by the ethics committee (the LEK certified the Gangelt study on March 24).

Manuscript/Paper comparison. May 5-June 4

Funny to see that there is now a third version of the acknowledgments . Comparing now the second (May 5 uploaded version) and third version (June 4 Nat comm) it looks like a lot of name-dropping although Streeck still omitted Kai Diekmann.

I did not spend so much time on the most recent version but found large differences between the qualified anonymous reviewer #1 (who even discovered the DRKS issue) and the bored reviewer #2.

As there was a discussion in Germany if results have been “ordered in advance”, the answer to the question “Was there a statistical analysis plan (SAP)?” is being the most interesting part.

Streeck et al write in the review document:

In my translation: “We had no plan but were very clear about the result”.

Corona Mortalität in Hamburg und München im Vergleich

Sehen wir uns den Verlauf der gemeldeten Fälle (grau), Todesfälle (rot) sowie in blau die Case Fatality Ratio oder Fall-Verstorbenen-Anteil und zwar als “verzögerungsbereinigter Fall-Verstorbenen-Anteil”, in dem in einem Verschiebefenster die Fälle plus / minus 3 Tage um den Indextag mit den Todesfällen an Tag  14 plus / minus 3 Tage korreliert werden. Im ersten Märzdrittel ist die CFR stabil in München; über den gesamten Zeitraum beträgt sie 219/6526=3.4%.

CFR in München bis 3.6.2020. Datenstand RKI 18.11.2020. Eigene Auswertung, Skript auf Anfrage.

Im Vergleich dazu nun Hamburg. Hier ist die CFR im selben Zeitraum mit 264/5090=5.2% deutlich höher und hat zusätzlich einen Peak im letzten Märzdrittel.

CFR in Hamburg bis 3.6.2020. Datenstand RKI 18.11.2020. Eigene Auswertung, Skript auf Anfrage.

Das Sterberisiko ist damit signifikant höher in Hamburg mit einem ORcr von 1.6 (1.3-1.9). Schauen wir uns daher auch noch die Alters- und Geschlechtsverteilung der Verstorbenen an.

Sterbefälle Rohzahlen in Hamburg und München bis 3.6.2020. Datenstand RKI 18.11.2020. Eigene Auswertung, Skript auf Anfrage.

 

In Hamburg versterben also in allen Altersklassen mehr Menschen. Das lässt sich auch in einem Regressionsmodell mit Adjustierung für Alter und Geschlecht zeigen. Hier geht das ORadj für Hamburg etwas herunter auf 1.34 (1.10-1.54), ist mit P=0.004 weiterhin signifikant erhöht.

 

 

Hallo Hamburg, warum sterben bei Euch so viel mehr Menschen als bei uns in München?

Testen, testen, testen

Youtube liefert viele Corona Videos zum Fremdschämen, zum Beispiel dieses Video “Mansmann vd. Bhakdi”


9:53 Zitat “ich gebe Herrn Bhakdi eigentlich recht, dass diese Massentesterei sinnlos und gefährlich ist” (Prof. Dr. Ulrich Mansmann / Volkswirt, LMU, Pseudoexperte).

 

Mal abgesehen, dass das Verfahren “Nowcast” und nicht “Nocast” heisst, war auch die Formel des PPV in der neuen LMU Corona Vorlesung nicht richtig. Für ein Case-Control Szenario nimmt man eigentlich

auch wenn dabei dieselbe Zahl herauskommt wie bei Mansmann.

Das Ergebnis ist trotzdem falsch, weil die PCR keine 98% Spezifität hat. Zitat aus einem früheren NDR Podcasts:

In China gab es dazu den grössten PCR Massenversuch aller Zeiten: 10 Millionen Tests in Wuhan (Nature 20.11.2020). Dabei wurden 300 asymptomatische Fälle identifiziert. Selbst wenn alle 300 Fälle falsch positiv gewesen wären (was sie nicht waren) wären das gerade mal 0,0003 % und nicht 2%.

Damit zur echten Wissenschaft.

49:54 Zitat “wir … testen um Übertragungen zu verhindern und um die Pandemie zu kontrollieren” (Prof. Dr. Christian Drosten / Virologe, echter Experte)

 

Weitere Links zum Nachlesen etwa

Wieso ist die Corona Mortalität In Deutschland so unterschiedlich?

Wenig diskutiert wurde bislang die sehr unterschiedliche IFR/CFR (Infection Fatality Ratio bzw Case Fatality Ratio) innerhalb der Bundesrepublik Deutschland. Warum ist die CFR in Bayern doppelt so hoch als in Sachsen?

CFR nach Altersgruppen in den einzelnen Bundesländern. Datenstand RKI 18.11.2020. Eigene Auswertung. Skript auf Anfrage. Definition der CFR als Fall-Verstorbenen-Anteil https://de.wikipedia.org/wiki/Fall-Verstorbenen-Anteil#Roher_Fall-Verstorbenen-Anteil

Zum einen könnte die Unterschiede ganz einfach methodische Gründe habe, dass etwa in einem Bundesland häufiger getestet wird. Damit steigt der Nenner des Quotienten aus Verstorbenen zu infizierten Fällen und die Ratio sinkt. Oder die Verstorbenen werden nicht vollständig erfasst, dann sinkt der Quotient ebenfalls. Für beide Annahmen gibt es aktuell wenig Belege, es ist eher umgekehrt so, dass in Bayern mehr getestet und besser erfasst wird.

Gemittelte CFR in den einzelnen Landkreisen. Datenstand RKI 18.11.2020. Eigene Auswertung, Skript auf Anfrage.

Möglicherweise gibt es in den einzelnen Bundesländern unterschiedlich viele Patientenverfügung (“DNR” do not resuscitate, “DNI” do not intubate), wofür es aber auch keine empirischen Beweise gibt. Die CFR wird vor allem von Clustern in den Altersheimen in die Höhe getrieben. Heime sind in der Tat in Bayern mehr betroffen als in anderen Bundesländern, Ursache unbekannt, Pflegemangel könnte eine mögliche Ursache sein.

Es könnte aber auch sein, dass eine hohe CFR damit  eine Unterversorgung anzeigt. So wurde in Tirschenreuth die höchste  CFR aller Landkreisen im Lauf der Pandemie beobachtet, als alte Menschen überhaupt nicht mehr das Krankenhaus erreichten, sondern zuhause oder in Altenheimen starben. Allerdings kreuzen sich die Linien in dem Plot praktisch nicht, da die CFR auch bei jüngeren Patienten sehr unterschiedlich ist. Sachsen liegt auch hier am unteren Rand des Spektrums mit 2,0% und Bayern am oberen Rand mit 4,3%. Es muss damit also weitere Gründe für die Unterschiede geben.

Paradoxerweise könnte auch eine Überversorgung durch zu frühe Intubation die Prognose verschlechtern, so die Annahme von Lungenärzten  schon im Frühjahr. Es ist ja schon ein Unterschied, ob  sich die Lunge physiologisch mit Unterdruck oder künstlich mit Überdruck bewegt. Eine Studie im Lancet zeigte dann auch eine deutlich bessere Prognose wenn nicht maschinell beatmet wurde. Allerdings kommt hier “confounding by severity” ins Spiel, die Verzerrung durch die schlechtere Ausgangssituation. Das stimmt, aber ist es die ganze Wahrheit?

Karagiannidis et al 2020 https://doi.org/10.1016/S2213-2600(20)30316-7 zeigten schon im Juni eine mehr als dreifach höhere Sterberate in beatmeten Patienten

Die aktuellen Empfehlungen zur Intubation basieren auf Horovitz Quotient ( arterieller Sauerstoffpartialdruck zur Konzentration von Sauerstoff in der eingeatmeten Luft), Atemfrequenz, Lungeninfiltrat und allgemeiner klinischer Situation. Es ist dann aber doch sehr unterschiedlich, was die “DIVI” () oder die “Lungenärzte” (Respiration) zu dem Thema veröffentlichen.

Warum gibt es trotz der Kontroverse keine prospektive Studie? Warum ist die Mortalität auf Hamburger Intensivstationen 4x höher als in Moers?

Hier ein Vergleich der Leitlinie

Kluge et al. 2020 https://doi.org/10.1007/s00101-020-00833-3 mit der 3. Version der Leitlinie und der Empfehlung “Kommt es unter den durchgeführten Maßnahmen zur weiteren Progression der akuten respiratorischen Insuffizienz, sollten ohne zeitliche Verzögerung die Intubation und eine nachfolgende invasive Beatmung erfolgen. Maßgeblich bei dieser Maßnahme ist ausdrücklich der Patientenwunsch.”

mit der Situation auf der Intensivstation


Roedl et  al 2020 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7590821 zeigen nur geringe Unterschiede in den Blutgaswerten bei Aufnahme zwischen beatmeten und nicht beatmeten Patienten, allerdings führt die Beatmung zu einem 10fach höherem Sterberisiko  (OR 10.3, 3.5-40.9, p=6.3 *10^-8).  Schlusssatz “Different management and therapy strategies of patients with COVID-19 requiring MV … cannot be entirely excluded.”

Warum wird Überleben nicht einfach mal nach klinischem Status bei Aufnahme in der Klinik, auf der Intensivstation und Intubationszeitpunkt ausgewertet? Die Daten sind vorhanden, man müsste dazu nur wissen welche Klinik nach welcher Indikationsstellung arbeitet. Mit einer Auswertung der Kliniken wüssten wir sofort, warum die Corona Mortalität in Deutschland so unterschiedlich ist.

Kleine Anekdote zum Schluss aus dem Pandemia Podcast (43:30): Der erste SARS Patient 2003 in Europa – der Arzt Hoe Nam Leong – wollte damals in Frankfurt auch nicht beatmet werden, er wusste wohl wieso…

let’s be honest

Flow Cytometry Basics by Christine Goetz Christopher Hammerbeck Jody Bonnevier, preface

let’s be honest, if you’re just learning something, you don’t know what you don’t know, and it’s hard to ask questions about the things you don’t know

About scientific myths

Natural / The Seductive Myth by Alan Levinovitz, p 18

People
 don’t
 just
 live
 by
 archetypal
 myths—they
 are
 constituted
 by them.
 As 
the 
scholar 
of
 myth 
Bruce 
Lincoln 
has 
argued,
 myth 
is 
ideology 
in narrative
 form.
Want 
to 
know 
what 
someone 
stands 
for? 
Look 
to 
the
 myths that
 shape
 them.
 Group
 identity,
 from
 religion
 to
 politics,
 depends
 on
 an investment
 in
 a
 few
 foundational
 stories,
 which
 serve
 as
 justifications
 of one’s
 preferred
 moral
 and
 social
 order.
 This
 is
 why
 mythically
 justified beliefs
 are
 so
 resistant
 to
 evidence:
 changing
 them
 means
 changing yourself.

This is what I think, when colleagues say, that a paper needs a story.

Sorry for the poor English

From a recent Nature email newletter: There’s more to science than English

The evidence shows that the pressure to write in English is a source of frustration and anxiety for some non-native English speakers, and hinders diversity in science. …. “English-speakers have become the gatekeepers of science, excluding a wide variety of opinions [and] perspectives,” says conservation scientist Tatsuya Amano.

https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0238372

Better than a streamdeck: the Mac touchbar

I have been thinking to buy an Elgato Streamdeck as we have to lecture now also online during winter 2020.

While the Streamdeck mini would be a nice addition to the Elgato 4 K Camlink (that connects the Nikon) as well as the Epoc Cam software (that connects the Iphone) for easy switching input channels, I ultimately decided against this solution and just reconfigured the Touchbar for OBS using Better Touch Tool.

 

 

Everybody knows about confounder but what is a collider?

Here is the best explanation of a collider written Julia Rohrer at www.the100.ci

Whenever X1 (conscientiousness) and X2 (intelligence) both cause Y (college attendance) in some manner, conditioning on Y will bias the relationship between X1 and X2 and potentially introduce a spurious association (or hide an existing link between X1 and X2, or exaggerate an existing link, or reverse the direction of the association…)

The cartoon makes it even clearer – confounder act on exposure and outcome, while collider condition on exposure and outcome.

https://catalogofbias.org/biases/confounding/