Mangelhafte Datenkompetenz

Covid-19 und der Blindflug


Frank Romeike | Katharina Schüller
Mangelhafte Datenkompetenz: Covid-19 und der BlindflugKolumne

Zu einem seriösen Umgang mit Unsicherheit gehören auch die Themen Datenethik und Datenkompetenz (Data Literacy). Hierzu zählt die Fähigkeit, Daten auf kritische Art und Weise zu sammeln, zu managen, zu bewerten und anzuwenden. Dieses Thema scheint aktuell bei der Risikobewertung der Covid-19-Krise bestenfalls eine untergeordnete Rolle zu spielen. So hat in der Zwischenzeit der Präsident des Robert-Koch-Instituts (RKI) bestätigt, dass testpositive Verstorbene unabhängig von der wirklichen (und kausalen) Todesursache als "Corona-Todesfälle" gezählt werden ("Bei uns gilt als Corona-Todesfall jemand, bei dem eine Coronavirus-Infektion nachgewiesen wurde"). D.h. auch Menschen, die mit Corona (und nicht an Corona) verstorben sind, werden in der Statistik aufgeführt. Hiermit wird nicht nur gegen ein Grundgebot der Infektiologie verstoßen, sondern auch gegen datenethische Grundsätze. Die Daten aus Italien zeigen, dass über 99% der Verstorbenen eine oder mehrere chronische Vorerkrankungen aufwiesen. Daher sollten auch die italienischen Daten kritisch hinterfragt werden und die verfälschten Statistiken nicht als Blaupause für Maßnahmen Anwendung finden.

Die seitens der Politik definierten Maßnahmen basieren auf einem Blindflug ohne ausreichende Datengrundlage. Datenkompetenz und Datenethik kommen zu kurz. Diese Unsicherheit bei der Datengrundlage könnte recht einfach mit Hilfe repräsentativer Stichproben beseitigt werden – ein Ansatz, den jeder Risikomanager und Qualitätsmanager in der Praxis anwendet. Wenn ein seriös arbeitender Risiko- oder Qualitätsmanager keine Daten zur Verfügung hat, so generiert er die Daten mit Hilfe einer repräsentativen Stichprobe. Keinesfalls definiert er Maßnahmen basierend auf dem Leitprinzip "… wird schon irgendwie passen!". So fordern beispielsweise auch der Präsident des Weltärzteverbandes, Frank Montgomery sowie David L. Katz (Yale-Griffin Prevention Research Center) und viele weitere renommierte Wissenschaftler eine möglichst schnelle Aufhebung der radikalen Maßnahmen, da man hierüber im Ergebnis neue und möglicherweise noch viel größere Risiken produziere. Diese würden am Ende mehr Menschen töten als das Virus selbst. Ziel muss es sein, die Risikogruppen zu schützen. Ähnlich argumentiert auch Julian Nida-Rümelin, Professor an der Ludwig-Maximilians-Universität München, aus der Perspektive der Risikoethik.

Daten als eine Schlüsselressource für staatliches Handeln

Im November 2019 hat die Bundesregierung ein Eckpunktepapier zur geplanten Datenstrategie vorgelegt. Es beginnt mit den Worten: "Im digitalen Zeitalter sind Daten eine Schlüsselressource für gesellschaftlichen Wohlstand und Teilhabe, für eine prosperierende Wirtschaft und den Schutz von Umwelt und Klima, für den wissenschaftlichen Fortschritt und für staatliches Handeln. Die Fähigkeit, Daten verantwortungsvoll und selbstbestimmt zu nutzen, zu verknüpfen und auszuwerten, ist gleichermaßen Grundlage für technologische Innovation, für das Generieren von Wissen und für den gesellschaftlichen Zusammenhalt.". Als zentrale Handlungsfelder werden die verantwortungsvolle Datennutzung und die Erhöhung der Datenkompetenz gefordert.

Das Hochschulforum Digitalisierung, ein vom BMBF geförderter Thinktank des Stifterverbands der Wissenschaften, hat bereits im August 2019 mit dem "Data Literacy Framework" einen umfassenden Kompetenzrahmen für Data Literacy vorgelegt, der in singulärer Weise die Ebene der Datenkultur und die Dimension der Datenethik nicht nur thematisiert, sondern konkrete Beispiele für deren Anwendung liefert. Insbesondere ist die Notwendigkeit der Einbeziehung verschiedenster Perspektiven (Fachexperte, Datenexperte, Datenschützer, Datenethiker) herausgearbeitet.

Dass die Debatte und Entscheidungsfindung in der Corona-Krise weitgehend ohne die Beteiligung von Statistikern, Epidemiologen, Datenschützern und Datenethikern abläuft, ist vor diesem Hintergrund schwer nachzuvollziehen. Verzerrte Daten, deren Qualität kaum zur Entscheidungsfindung taugen, werden in hoch komplexen Modellen analysiert, als enthielten sie die dringend benötigten Informationen zur Gewinnung von Handlungswissen. Die negativen Konsequenzen für den gesellschaftlichen Zusammenhalt und Wohlstand sind nicht ausreichend durchdacht. Der politische Umgang mit der Corona-Krise in Deutschland ist bislang kein Lehrstück für verantwortungsvolle Datennutzung und Datenkompetenz.

Politische Maßnahmen sind wenig bis gar nicht evidenzbasiert

Viele der beschlossenen politischen Maßnahmen zur Eindämmung der Covid-19-Pandemie sind wenig bis gar nicht evidenzbasiert und durch Fakten begründet. Sinnhaftigkeit und Ratio werden nur unzureichend und vor allem nicht kritisch hinterfragt. Nicht alle Wissenschaftler weisen darauf hin, dass die Transparenz und Qualität der Daten aktuell sehr eingeschränkt ist. Fakt ist jedoch, dass die wissenschaftliche Evidenz mit gering eingestuft werden muss, da beispielsweise keine repräsentativen Stichproben durchgeführt wurden. Dies führt dazu, dass politisch beschlossene Maßnahmen auf keinem soliden Datenfundament basieren, sondern eher einem Blindflug gleichen.

Was wir wissen und was wir nicht wissen!

  • Basierend auf Studien der Weltgesundheitsorganisation WHO infizieren sich jährlich rund 15 Prozent der Weltbevölkerung mit einem der umlaufenden Influenzastämme. D.h. jedes Jahr infizieren sich ungefähr eine Milliarde Menschen an einem der saisonalen Influenzaviren.
  • Von diesen infizierten Menschen sterben jedes Jahr zwischen 290 000 bis 650 000 Personen kausal verursacht durch Influenza.
  • Influenzaviren mutieren häufig. Das ist der Grund dafür, dass sie mal mehr, mal weniger aggressiv sind.
  • Daher schwankt auch die Zahl der Todesfälle sehr stark. Während der sehr heftigen Influenza-Saison im Winter 2017/2018 starben in Deutschland nach Schätzungen des Robert-Koch-Instituts (RKI) 25 000 Menschen an der Grippe. Die von Virologen geschätzte (finale) Letalität liegt mit 0,3-0,7 Prozent (case fatality rate, CFR) nur gering über der Influenza und weit unter der Pandemie von SARS-1 aus dem Jahr 2002/2003, die damals weltweit bei 9,6 Prozent lag. Siehe hierzu ergänzend die aktuelle Studie von Roussel et al. (2020): SARS-CoV-2: Fear Versus Data. Verwiesen sei auch auf die Studie "Covid-19 — Navigating the Uncharted" von Anthony S. Fauci, M.D., H. Clifford Lane, M.D., and Robert R. Redfield, M.D. [veröffentlicht im "The New England Journal of Medicine"]. Der italienische Virologe Giulio Tarro bestätigt, dass die Mortalität von Covid-19 auch in Italien bei unter 1 Prozent liege und damit vergleichbar mit der Grippe sei. Die höheren Werte ergeben sich nur, weil nicht zwischen Todesfällen mit und durch Covid19 unterschieden werde, und weil die Anzahl der (symptomfreien) Infizierten stark unterschätzt werde.
  • Auch Carsten Scheller, Professor für Virologie an der Universität Würzburg, beklagt die schlechte Datenlage und setzt sich mit Schätzungen auseinander, die im ZDF Harald Lesch aufgestellt hatte, und die einen Kollaps der Kliniken vorausgesagt hatten. Die in Veröffentlichungen häufig dargestellten Exponential­funktion hat aus seiner Sicht eher mit der zunehmenden Anzahl an Tests zu tun, als mit einer ungewöhnlichen Ausbreitung des Virus selbst.
  • Bei der Diskussion um Covid-19 gibt es zahlreiche Unbekannte, etwa wie lange es dauert, bis eine infizierte Person für andere ansteckend wird, wie lange die Ansteckung dauert, wie hoch die Sterblichkeitsrate ist und ob und wie lange Menschen infiziert sind, bevor Symptome auftreten. Von vielen "Experten" werden diese unbekannten Parameter in der Risikokommunikation als sicherer Wissen verwendet.
  • Basierend auf Daten der italienischen Nationalen Gesundheitsinstituts ISS liege das Durchschnittsalter der positiv auf Covid-19 getesteten Verstorbenen in Italien derzeit bei rund 81 Jahren. Die Zahlen aus anderen Ländern, beispielsweise Deutschland und der Schweiz, bestätigen diese Fakten.
  • 80 Prozent der Verstorbenen hatten zwei oder mehr chronische Vorerkrankungen (beispielsweise koronare Herzerkrankung, Vorerkrankung der Lunge, chronische Lebererkrankung, Diabetes mellitus, Krebserkrankung, unterdrücktes oder schwaches Immunsystem).
  • Die Sterblichkeit ist unbekannt, da aufgrund des schlechten Datenlage eine präzise Schätzung nahezu unmöglich ist. Insbesondere wurde ein großer Teil der infizierten Personen bisher nicht ermittelt.
  • Die Zahlen aus Italien unterscheiden nicht trennscharf, ob die Personen an Covid-19 starben oder an ihren chronischen Vorerkrankungen oder an einer Kombination davon (oder auch einem Krankenhauskeim o.ä. Ursachen). Dies führt zu einer Überschätzung der Todesrate. Hiermit wird nicht nur gegen ein Grundgebot der Infektiologie verstoßen, sondern auch gegen datenethische Grundsätze!
  • So ruft beispielsweise die Mailänder Mikrobiologin Maria Rita Gismondo die italienische Regierung auf, die tägliche Anzahl der "Corona-Positiven" nicht mehr zu kommunizieren, da diese Zahlen "gefälscht" seien und die Bevölkerung in eine unnötige Panik versetzen würde.
  • Auch außerhalb Italiens wird in vielen Covid-19-Statistiken die kausale Ursache nicht korrekt erfasst. Auch Patienten, die mit Covid-19 an einer schwerer Krankheit verstorben sind, fließen in die Statistik mit den Covid-19-Todesfällen ein.
  • Bei weniger als 1 Prozent der Verstorbenen handelt es sich um Personen ohne chronische Vorerkrankungen.
  • Die Aussagen in den Medien, dass auch jüngere Personen an Covid-19 verstorben sind, basieren häufig auf unsauberen Recherchen. In fast allen Fällen lagen schwere Vorerkrankungen (bspw. Krebs) vor, die teilweise erst bei der Analyse festgestellt wurden.
  • Die weltweit verwendeten Viren-Tests, die auf der sogenannten Polymerasekettenreaktion (Polymerase Chain Reaction, PCR) basieren, gelten insgesamt als sehr zuverlässig.Trotzdem schließt ein negativer Test eine Infektion mit dem Coronavirus nicht vollständig aus, da bspw. Proben falsch oder zu einem falschen Zeitpunkt entnommen oder wenn die Proben falsch transportiert wurden. Das ist ein Grund, warum mutmaßlich infizierte Patienten mehrfach getestet werden.
  • In einigen Fällen wird ein falsches positives Resultat geliefert, d.h. die getesteten Personen wären in diesen Fällen nicht am neuen Coronavirus erkrankt, sondern womöglich an einem der bisherigen Coronaviren, die Teil der jährlichen Erkältungs- und Grippewelle sind. Der Test basiert darauf, dass jedes Virus Erbgut in Form von RNA bzw. DNA hat, wie der Mensch. Daher sollten auch diese Zahlen seriös interpretiert werden.
  • Für die Beurteilung der angemessenen Maßnahmen sind die Parameter Reproduktionsfaktor, Ansteckungsdauer und Immunität wichtig. Im Falle von Covid-19 liegen hierüber keine gesicherten Informationen vor. Alle Experten arbeiten mit einer unsicheren Datenlage (und sollten dies auch kommunizieren).
  • Für die gesunde Allgemeinbevölkerung ist nach allen bisherigen Erkenntnissen bei Covid-19 mit einem milden bis moderaten Szenarioverlauf zu rechnen.
  • Aktuelle Studien an Makaken und auch menschlichen Patienten zeigen, dass vom Körper produzierte Antikörper eine Immunität gegenüber Covid-19 aufbauen. Die Mehrzahl der Wissenschaftler sprechen von einigen Monaten bis wenigen Jahren.
  • Die Übersterblichkeit, d.h. die Anzahl der unerwartet (!) an einer Lungenentzündung Erkrankten oder Verstorbenen ist in fast allen Ländern aktuell sehr niedrig. Die Übersterblichkeiten in einzelnen europäischen Ländern können hier eingesehen und verglichen werden.
  • Eine wissenschaftliche, datenbasierte und epidemiologische Studie zeigt auf: "We also found that most recent crude infection fatality ratio (IFR) and time-delay adjusted IFR is estimated to be 0.04% (95% CrI: 0.03-0.06%)
    and 0.12% (95%CrI: 0.08-0.17%), which is several orders of magnitude smaller than the crude CFR estimated at 4.19%."
  • Chinesische Wissenschaftler zeigen auf, dass extremer Wintersmog in der Stadt Wuhan eine wesentliche Ursache beim Ausbruch der Lungenentzündungen darstellt. Auch in Norditalien war die Luftverschmutzung in den vergangenen Monaten sehr hoch

 

Quellenverzeichnis sowie Literatur zur Vertiefung:

Amanat, F. et al. (2020): A serological assay to detect SARS-CoV-2 seroconversion in humans. 2020, medRxiv Preprint BMJ

Bundesregierung (2019): Eckpunkte einer Datenstrategie der Bundesregierung

Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (2020): Stellungnahme der Deutschen Gesellschaft für Epidemiologie (DGEpi) zur Verbreitung des neuen Coronavirus (SARS-CoV-2). 2020 [Fassung vom 21.03.2020]

Ferguson, N. M. et al. (2020): Impact of non-pharmaceutical interventions (NPIs) to reduce COVID-19 mortality and healthcare demand. 2020, REPORT Imperial College COVID-19 Response Team

Roussel et al. (2020): SARS-CoV-2: Fear Versus Data. Int. J. Antimicrob. Agents 2020, 105947

Schüller, K./Busch, P./Hindinger, C. (2019): Future Skills:  Ein Framework für  Data Literacy, NR. 47, August 2019.

Shen, C. et al. (2020): Review of Ferguson et al "Impact of non-pharmaceutical interventions…". 2020, New England Complex Systems Institute

Autoren

Frank Romeike
, Studium der Versicherungsmathematik, Ökonomie, Psychologie sowie exekutives Masterstudium in Risk Management. Gründer und geschäftsführender Gesellschafter der RiskNET GmbH, vormals Chief Risk Officer der IBM. Dozent an verschiedenen Hochschulen zum Thema Stochastik und Risk Management. Weitere Infos

Katharina Schüller, Studium der Psychologie an der TU Dresden, Studium der Statistik an der LMU München, Promotionsstudium an der TU Dortmund, Stipendiatin der Bayerischen EliteAkademie und des Nobelpreisträgerkomitees Lindau. Gründerin des STAT-UP Statistical Consulting & Data Science in München. Weitere Infos

 

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Kommentare zu diesem Beitrag

RiskNET Redaktion /29.03.2020 16:59
Der Hinweis von Lothar Wieler, dem Chefs des Robert-Koch-Instituts (RKI), dass auch in Deutschland Zustände wie in Italien möglich seien (Interview mit der "Frankfurter Allgemeinen Sonntagszeitung") und der gleichzeitigen Einschränkung, dass dies "nur Spekulation" sei, ist ein weiteres Beispiel für eine nicht faktenbasierte Risiko- und Krisenkommunikation. Das Ergebnis: Weitere Angst in der Bevölkerung mit neuen Risiken. Diese Folgeeffekte (psychologische Störungen, häusliche Gewalt, ökonomische Effekte, systemische Risiken, Suizide etc.) werden leider von vielen Experten ausgeblendet.

Parallel fordert der Klinikdirektor vom Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE), Ansgar Lohse, in einem Interview mit der Bild-Zeitung mehr Ansteckungen. "Ohne eine Impfung, die vor 2021 nicht kommen wird, kann die unkontrollierte Ausbreitung des Virus nur gestoppt werden, wenn eine ausreichende Zahl von Menschen eine Immunität entwickelt. Die Epidemie wird sonst jedes Mal neu aufflammen, wenn wir die Maßnahmen lockern. Wir müssen zulassen, dass sich diejenigen, für die das Virus am ungefährlichsten ist, zuerst durch eine Ansteckung immunisieren." Das sind hingegen Fakten - und keine Vermutungen oder Spekulationen!

Diese Sichtweise wird von vielen renommierten Wissenschaftler geteilt: "Ich bin mit vielen Kollegen aus ganz verschiedenen Fachrichtungen im Diskurs, die ähnlich denken. Wir sind uns einig, dass wir nicht nur auf Corona schauen dürfen. Auf Dauer richten wir sonst zu große Schäden an. Viele Menschen werden leiden und sterben, weil andere Krankenhausbetten reduziert werden, weil soziale und ärztliche Dienste nicht mehr funktionieren, weil Menschen vereinsamt und andere zusammengepfercht leben müssen, weil Karrieren und Existenzen gefährdet werden", so Ansgar Lohse.
RiskNET Redaktion /30.03.2020 18:08
+++ Auszug aus dem Fachartikel "Covid-19 — Navigating the Uncharted" von Anthony S. Fauci, M.D., H. Clifford Lane, M.D., and Robert R. Redfield, M.D. [veröffentlicht im "The New England Journal of Medicine" +++

This suggests that the overall clinical consequences of Covid-19 may ultimately be more akin to those of a severe seasonal influenza (which has a case fatality rate of approximately 0.1%) or a pandemic influenza (similar to those in 1957 and 1968) rather than a disease similar to SARS or MERS, which have had case fatality rates of 9 to 10% and 36%, respectively.

[Übersetzt: "Dies deutet darauf hin, dass die klinischen Gesamtfolgen von Covid-19 letztlich eher denen einer schweren saisonalen Grippe (mit einer Falltodesrate von etwa 0,1%) oder einer pandemischen Grippe (ähnlich denen von 1957 und 1968) ähneln als denen einer Krankheit wie SARS oder MERS, die Falltodesraten von 9 bis 10% bzw. 36% hatten."]

Siehe: https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMe2002387
RiskNET Redaktion /31.03.2020 05:05
+++ Ergänzung zu den PCR-Tests +++

"Neben der bekannten Stichproben-Problematik und der Verwechslung von Kausalität/Korrelation bei Covid-2-Tests, sind die biochemischen Aussagen dieser PCR-Tests nur grobe Proxies für die Erkennung von massiven Lungenkrankheiten. Es gibt unterschiedliche Testkits, deren Hersteller die Ergebnisse gegenseitig kompromittieren.

Abgesichert wird, dass die Covid-2-Testkits nicht auf einige bekannte Viren reagieren. Nicht geklärt ist, ob die Testkits auf irgendetwas anderes bzw. andere Coronaviren anschlagen. Auch Mutationen von (Corona)Viren sind kaum zu berücksichtigen. [Vgl. S.38/Tabelle 7, https://www.fda.gov/media/134922/download]. Die Testkits liefern auch keine Aussage über die Menge an Viren einer Probe, so dass kleinste Mengen oder Verunreinigungen positive Test-Ergebnisse erzeugen.

Das dürfte der Grund dafür sein, dass empirisch 47% der Test-Kit-Ergebnisse als false-positive bewertet wurden [Vgl. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32133832]. Leider liefern die Testkits auch massiv false-negative Ergebnisse [Vgl.https://pubs.rsna.org/doi/full/10.1148/radiol.2020200702], denn es gib keine objektive Parametrisierung der Lungenkrankheiten als Zielvariable.

Die Covid-2-Testkits werden in der Öffentlichkeit indirekt methodisch wie Tests auf Drogen (z.B. Massenspektrometrie) präsentiert bzw. "verkauft". Christian Drosten (Charité, Berlin) als (Mit-)Erfinder des ersten Kits hat schon bestmöglich geprüft, nur verklärt er die immanenten Limitationen von PCR-Tests.
RiskNET Redaktion /31.03.2020 05:25
Das Deutsche Netzwerk Evidenzbasierte Medizin (EbM) kritisiert die Medienarbeit zu Covid19: "Die mediale Berichterstattung berücksichtigt in keiner Weise die von uns geforderten Kriterien einer evidenzbasierten Risikokommunikation. [...] Die Darstellung von Rohdaten ohne Bezug zu anderen Todesursachen führt zur Überschätzung des Risikos."

"Es gibt keine zuverlässigen Zahlen über die Letalität von COVID-19. Sicher ist, dass die simple Division der Anzahl der Todesfälle durch die Anzahl der nachgewiesenen Erkrankungen zu einer substantiellen Überschätzung der sogenannten "Case Fatality Rate" (CFR) führt."

Als Fehler werden u.a. aufgeführt:

> Da COVID-19 in der Mehrzahl der Fälle mit milden Erkältungssymptomen oder gar symptomfrei verläuft, werden mit großer Wahrscheinlichkeit nicht alle tatsächlich aufgetretenen Infektions­fälle erfasst, Todesfälle jedoch nahezu vollständig. Dies führt zu einer Überschätzung der CFR. Nach einer Studie mit 565 Japanern, die aus Wuhan evakuiert worden waren und alle getestet wurden (unabhängig vom Vorliegen von Symptomen) werden durch die derzeit praktizierte symptomorientierte COVID-19-Überwachung nur 9,2% der Infizierten entdeckt. Das würde bedeuten, dass die Zahl der Infizierten voraussichtlich etwa 10-mal größer ist als die Zahl der erfassten Erkrankungen. Die CFR wäre dann nur etwa ein 10tel der aktuell gemessenen. Andere gehen von einer noch höheren Dunkelziffer aus, wodurch sich die CFR weiter senken würde.

[...]

> Mit zunehmender Verbreitung der Erkrankung wird es immer schwieriger, eine vermutete Infektionsquelle auszumachen. Dies führt dazu, dass banale Erkältungen nicht unbedingt mit COVID-19 in Verbindung gebracht werden und Betroffene deshalb gar nicht zum Arzt gehen.

> Zu einer Überschätzung der CFR kommt es auch, wenn bei Verstorbenen eine Infektion mit SARS-CoV-2 zwar nachgewiesen wird, diese jedoch nicht den Tod herbeigeführt hat.

[...]"

"Unter anderem ist es sinnvoll, Zufallsstichproben der Gesamtbevölkerung auf SARS-CoV-2 zu untersuchen, um die wahre Durchseuchungsrate zu erfassen. Zudem wäre es wichtig, die gesamte Infektions- und Krankheitslast durch "Influenza-like-Illness" sowie deren Folgen in einer repräsentativen Bevölkerungsstichprobe zu erfassen, ähnlich wie dies beispielsweise in der britischen Flu Watch Cohort Study gemacht wurde und von John Ioannidis nachdrücklich gefordert wird."

Siehe: https://www.ebm-netzwerk.de/de/veroeffentlichungen/covid-19
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