Frei nach dem Wahlspruch von Corona Leugner I. Grades Stefan Homburg (“sind ja nur Zahlen”) sagt nun auch Göran Kauermann “wir wussten von Anfang an: Dies ist eine Pandemie der Zahlen. Daher haben wir uns als Statistiker*innen quasi ‘dienstverpflichtet’ gefühlt”.

Schauen wir uns also den Sachverhalt an nachdem die Aussagen zu den Schulöffnungen nun überall gedruckt wurden (Merkur, Welt, Spiegel, Ruhr, MÄA).

Aus statistisch-epidemiologischer Sicht ist es nicht richtig, die Schulen wie in Bayern ab einem Inzidenzwert von 100 zu schließen. Unsere Analysen zeigen klar, dass offene Schulen sogar zur Pandemiebekämpfung beitragen, solange dort verpflichtend und dicht getestet wird.

Während des Höhepunkt einer weiteren Welle einer weltweiten Pandemie soll es nun nicht sinnvoll gewesen sein, Schulen zu schliessen? Mit der aberwitzigen Begründung, Schulen seien Testzentren??

Es galt  in Bayern während des Analysezeitraums die Freitagsregel, dass nach LGL Angaben freitags zum Beispiel vom 9.4.21 die Schulen am Montag nur mit Tests öffnen durften, wenn die 7 Tages Inzidenz unter 100/100,000 lag. Damit haben wir aber jede Woche andere Schulen, die aufmachen oder geschlossen werden. Neben Wechselunterricht gab es Ausnahmen bei Prüfungsklassen oder Betreuungsangeboten was eine nachträgliche Bewertung sehr erschwert. Offensichtlich ging auch bei positivem Test EINES Schülers nicht immer die GANZE Klasse in Quarantäne.

Die Datenqualität ist also extrem niedrig, schauen wir sie uns aus gegebenem Anlass trotzdem an.

Damit nun noch einmal dieselbe Auswertung für die Altersgruppe 5-14 Jahre (die einzig passende Altersgruppen in den RKI Daten).

Die willkürliche Grenze von 100/100,000 ist zu hoch gewählt (der Abfall der Inzidenz kommt schliesslich mit oder ohne Schulschliessung) da wir längst in einem “supramaximalen Bereich” sind. Und ohne Zweifel tragen die offenen Schulen auch zur Weiterverbreitung bei und zwar mehr als die geschlossenen Schulen. Wo liegt nun die Fehlinterpretation von Kauermann et al. ?

Der Bericht CODAG 10 sagt schon (und CODAG 14 bezieht sich ja ebenfalls auf die Vorwoche)

Als Analysemodell benutzen wir ein sogenanntes autoregressives Poissonmodell. Dabei betrachten wir für jede Altersgruppe getrennt die Inzidenzen in der aktuellen Woche und versuchen diese aus den Inzidenzen der eigenen und aller anderen Altersgruppe aus der Vorwoche vorherzusagen. Hierzu ziehen wir Daten auf Kreisebene heran, sprich wir analysieren in den jeweiligen Kreisen, inwieweit die Inzidenzen der Vorwoche das aktuelle Infektionsgeschehen beeinflussen. Grundsätzlich muss bei dieser autoregressiven Analyse angemerkt werden, dass sie Zusammenhänge des Infektionsgeschehens untersucht aber keine kausalen Schlüsse zur Infektionskette zulässt.

Kausale Schlüsse sind in der Tat unmöglich. Damit wäre das Review hier zu Ende, wären in dem SPIEGEL Interview nicht Sätze gefallen wie “Schulen sind aber, so wie es schon oft gesagt wurde, nicht die Treiber der Pandemie”.

Ein autoregressives Modell ist jedenfalls wenig sinnvoll, wenn ein Großteil der Infektionen – sprich die Inzidenz der Vorwoche – nicht bekannt ist. Dunkelziffer, Tagesgang, Verlagerung in andere Altersgruppen, B117 Ausbreitungsmodus, Dispersion oder politischen Massnahmen: es gibt zuviel unbekannte Einflüsse. Leider fehlt auch jede Form der Cross Validierung (an zurückgehaltenen Daten) – die Modelle werden einfach apodiktisch in Raum gestellt. Die Dunkelziffern hat es nun mal an sich dass sie nicht bekannt ist und wirklich hilfreich ist es auch nicht, Datenpunkte einzukringeln – was schon Manipulation grenzt.

Wirklich verzerrend wird es aber dann in  CODAG 14

• da der jeweilige Bezug immer nur auf die Vorwoche nicht sinnvoll ist, weil er die Änderungen über die Zeit verschleiert
• Wo ist denn hier eine 4fache Anzahl in der ersten Schulwoche?
• Das ist im übrigen auch keine Alterskohorte, sondern eine Altersgruppe die sich zudem jede Woche ändert.
• Daten werden nur wochenweise gezeigt, obwohl wir doch eine tageweise Auflösung haben, also eine unzulässige Reduktion
• Wie kann der Effekt einer Schulöffnung mit der Nachbeobachtung von nur 1 Woche überhaupt analysiert werden? Die Inzidenz am Freitag reicht nicht aus, um alle Bestätigung PCRs zu erfassen.
• Dazu wurden Kreisen mit Inzidenz über 200  ausgeschlossen. Warum? Weil es so besser zur Story passte?
• Warum reden wir überhaupt über PDFs auf irgendeiner Webseite und nicht über eine wissenschaftliche Veröffentlichung?

Und was ist das überhaupt für eine unethische Betrachtungsweise, die Ansteckungen bei Kindern (Long covid, PIMS) so zynisch zu kalkulieren?

Über die statistische Auswertungsstrategie kann man sicher streiten.  Es ist aber eine Grenzüberschreitung, als Statistiker ohne  Background in der Epidemiologie viraler Erkrankungen politische Massnahmen zur Infektionseindämmung zu bewerten. Es ist eben mehr Überlegung dahinter als nur ein paar Routinedaten und ein statistisches Standardmodell.

Bei einem positiven Schnelltest eines Schülers wird aktuell in den meisten Regionen weder die restliche Klasse in vorübergehende Quarantäne geschickt (bis das PCR Ergebnis vorliegt) noch werden die Eltern der andern Schüler informiert. Selbst bei einem bestätigten Fall hat dies keine einheitliche Konsequenz, sondern es findet weiterhin Präsenzunterricht statt. Ein Aufdecken von sonst unerkannten Fällen hat aber nur Sinn wenn danach eine vollständige Nachverfolgung mit Quarantäne auch in Schulen stattfindet. Und damit trägt der Schulbesuch mit Tests nur in geringem Ausmass zur Infektvermeidung bei sondern führt eher zur weiteren Verbreitung. Das könnte man im übrigen auch in Studien testen wenn es jemand wirklich interessieren würde.

Das Problem der Coronaepidemie ist nicht nur die staatliche Unfähigkeit wissenschaftliche Studien zu koordinieren, es ist auch die Pseudowissenschaft  und die vielen Nonsense Studien. Noch nie zuvor gab es in der Geschichte der Wissenschaft so viele Retractions wie während der Corona Pandemie.