Inzidenzzahlen - Berechnung sorgt stets für überhöhte Zahlen

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Inzidenzzahlen - Berechnung sorgt stets für überhöhte Zahlen

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Nach diversen Quellen wird die Inzidenzzahl (Zahl der Infektionen je 100000 Einwohner) ganz einfach so berechnet:

Man brauche nur die Einwohnerzahl und die Anzahl der positiv Getesteten. Daraus wird berechnet:

p=positive Testergebnisse
Ew= Gesamtbevölkerung
I= Inzidenz


p . 100000
I= _______________
Ew


---> Steigt p steigt die Inzidenz.


Der "Faktenchecker" "Correctiv" und viele andere Quellen erklären, dass man diese Rechnung macht, damit die Fallzahlen der verschiedenen Gebiete vergleichbar werden.
Das ist grundsätzlich richtig, aber es geben sich Fragen an die Brauchbarkeit der so ermittelten Inzidenzzahl:
  1. Wer wird getestet? Laut RKI werden bevorzugt symptomatische Personen und solche, die wahrscheinlich Kontakt zu Infzizierten hatten, getestet.
  2. Wieviele Testungen wurden gemacht(prozentual oder absolut)?
  3. Wie hoch ist der tatsächliche Anteil der positiven Ergebnisse an der Gesamtbevölkerung (nur der wäre aussagekräftig)?
  4. Unterscheiden sich die Auswahlmethoden, nach denen man die Probanden bestimmt von Gebiet zu Gebiet (dann wären die ermittelten Inzidenzen nicht mathematisch vergleichbar und somit unbrauchbar)?
  5. Bleiben zunächst positive Messungen, die in späteren Tests revidiert werden, in der Inzidenzberechnung und der Einzelfallstatistik oder werden sie nachträglich entfernt (ansonsten ergeben sich wiederum fälschlich erhöhte Inzidenzen und Fallzahlen)?
  6. Wieviele der positiv Getesteten haben Symptome, beziehungsweise tatsächlich das Virus? Auch positiv Getestete können uninfektiös sein.
Zum Nachdenken: Je höher p ist, desto höher ist die berechnete Inzidenz. Demnach kommt man auf umso höhere (und sowieso IMMER deutlich höhere) Inzidenzwerte, je höher der Anteil der positiven Testungen innerhalb der Testgruppen ist. Der Anteil der positiven Testungen wird auf die Gesamtbevölkerung hochgerechnet, obwohl es keinerlei Informationen darüber gibt, welchen Faktor man berücksichtigen müsste, um den überhöhten Anteil in der Testgruppe korrekt zu normieren.
Man geht stillschweigend davon aus, dass der Anteil der Testgruppe mit dem Anteil in der Gesamtbevölkerung identisch ist. Das aber ist offensichtlich falsch, weil eben nur in einer ohnehin schon hochverdächtigen Gruppe getestet wird. Offensichtlich Gesunde werden laut RKI weitaus seltener getestet, um die Testkapazitäten besser auszunutzen. Das ist verständlich, führt aber unweigerlich zu völlig unbrauchbaren und nicht vergleichbaren Inzidenzwerten, die zwangsläufig immer deutlich höher sind als die unbekannten realen Infektionswerte.

Würde man dagegen NUR die tatsächlichen Positivmessungen in Relation zur Gesamtbevölkerung setzen, käme logischerweise immer eine deutlich zu niedrige Inzidenz, da man ja nicht die ganze Bevölkerung getestet hat.

Noch unbrauchbarer wird die Inzidenzzahl dadurch, dass die Gesamtzahl der tatsächlichen Tests überhaupt nicht in die Rechnung einfließt. Praktisch bedeutet das, dass man logischerweise auf umso höhere Inzidenzen kommt, je mehr Tests vollzogen werden.
Will man die reale Bevölkerungszahl sinnvollerweise als Normierungsgrundlage nehmen, müsste man aber auch die absolute Gesamtzahl der getesteten Personen berücksichtigen und in Relation zur Bevölkerungszahl setzen, um wenigstens halbwegs sinnvolle Zahlen zu erhalten.

Es ist also für jeden mathematisch halbwegs begabten Menschen möglich, zu erkennen, dass die Inzidenzzahlen niemals zuverlässig oder vergleichbar sein können. Sobald nur eine der Randbedingungen verändert wird (Teststrategie, Auswahl, Gesamtzahl der Testungen, Wertung der Ergebnisse, Testmethode (Anzahl der Durchgänge) und so weiter), verändern sich die berechneten Inzidenzen erheblich.

Mein Fazit: Die Inzidenzen sind, so wie sie derzeit erhoben werden, völlig sinnlos und haben keine Vergleichbarkeit. Sie sind extrem beliebig.

Vielleicht kann ja jemand noch bessere Daten zu diesen Überlegungen liefern. Bitte nur her damit! :)

Quellen: https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Teststrategie/Testkriterien_Herbst_Winter.htmlZitat:
"Ein Test ist durchzuführen wenn mindestens eines der folgenden Kriterien erfüllt:

Schwere respiratorische Symptome (bspw. durch akute Bronchitis oder Pneumonie, Atemnot oder Fieber)
Akute Hypo- oder Anosmie bzw. Hypo- oder Ageusie (Störung des Geruchs- bzw. Geschmackssinns)
Ungeklärte Erkrankungssymptome und Kontakt (KP1) mit einem bestätigten COVID-19-Fall
Akute respiratorische Symptome jeder Schwere UND

Zugehörigkeit zu einer Risikogruppe
ODER
Tätigkeit in Pflege, Arztpraxis, Krankenhaus
ODER
Erhöhter Expositionswahrscheinlichkeit, bspw. im Rahmen eines möglichen Ausbruchs, bei Veranstaltungen mit > 10 Personen in geschlossenen und unzureichend durchlüfteten Räumen und unzureichender Anwendung der AHA+L-Regeln
ODER
Kontakt im Haushalt oder zu einem Cluster von Personen mit akuter ARE ungeklärter Ursache UND eine erhöhte COVID-19 7-Tages-Inzidenz (> 35/100.000 Einwohner) im Land-/Stadtkreis
ODER
während des Zeitraums der Symptomatik bestand die Möglichkeit (Expositionssetting) einer Weiterverbreitung an viele Personen
ODER
weiterhin enger Kontakt zu vielen Menschen (als LehrerInnen, ChorleiterInnen, TrainerInnen, SexarbeiterInnen, etc.) oder zu RisikopatientInnen (in Familie, Haushalt, Tätigkeit)
Klinische Verschlechterung bei bestehender Symptomatik"
https://www.nrz.de/region/niederrhein/corona-so-laesst-sich-die-7-tage-inzidenz-berechnen-id230763844.html
"Wie lässt sich die 7-Tage-Inzidenz berechnen?
Um die 7-Tage-Inzidenz zu berechnen, braucht es insgesamt zwei Angaben: Die Zahl der Neuinfektionen innerhalb der vergangenen sieben Tage sowie die Einwohnerzahl der Stadt oder des Kreises. Die Zahl der Neuinfektionen wird addiert, den Wert teilt man durch die Einwohnerzahl einer Stadt oder eines Kreises und multipliziert das Ergebnis mit 100.000."
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