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Der Tot in Zeiten der Pandemie

Der Tot in Zeiten der Pandemie

Nun (Dez. 2021) leben wir in Deutschland mit der SARS CoV2 Pandemie, Covid19 oder kurz gesagt mit Corona schon mehr als 1,5 Jahre. Es ist trotz Impfung noch kein Ende in Sicht, neue Virusvarianten – derzeit Omikron – scheinen den Impfschutz zu umlaufen. Medikamente: bisher Fehlanzeige! Abstand-und Hygieneregeln, Maske, Impfausweis, 2G, 3G Regeln: das alles ist zum selbstverständlichen Bestandteil unseres Leben geworden. Der Hallensport führt mittlerweile ein Nischen Dasein. Das Laufen an der frischen Luft war bis wenige Ausnahmen aber fast immer möglich.

Hier soll es aber nun um den Tod gehen. Das RKI und das statistische Bundesamt haben in letzten Jahren Zahlen dazu gesammelt. Leider ist damit nur eine sehr rudimentäre Beschreibung der Lage bzw.  ein rudimentärer Rückblick möglich. Andere EU Staaten wie Großbritannien können eine bessere Datenlage vorweisen.

Wenn’s um den Tod geht schaudern wir zunächst. Dabei steht er von Anfang an fest, nicht nur in Zeiten der Pandemie. Wichtige Fragen sind zweifellos, wann und weshalb er Eintritt. Das Erste scheint in der medialen Darstellung eine untergeordnete Bedeutung zu haben. Die Medien schockieren mit der Anzahl der Toten. Das zweite – das Weshalb – wurde zum Beginn der Pandemie noch heftig diskutiert und mündete in die Formulierung „An oder Mit Corona verstorben“, weil die monokausale Erklärung augenfällig zu kurz gegriffen war. Dennoch hat sich die Zählung in „Corona-Tote“ in der Statistik durchgesetzt. Wir sollten beachten dass diese {0,1} Unterscheidung fragwürdig ist.

Zu den Toten haben wir Zeitpunkt/Ursache/Geschlecht/Alter in einem Datensatz verfügbar. Da die Datensätze mit Attribut Geschlecht in zu grobe Altersklassen aufgeteilt (20 Jahre) sind, begrenze ich mich hier auf die Ursache mit Ausprägungen {Covid19, Alle} und den Altersklassen in 5er bzw. 10er Altersbändern. Die Ausgangswerte habe ich dann noch nach Altersklasse kumuliert.

Die Tabellen vom RKI sehen dann z.B. so aus:

Jahr KW x0_10 x10_20 x20_30 x30_40 x40_50 x50_60 x60_70 x70_80 x80_90 ‚x90+
Tote je Altersband 2020 16 0 0 0 2 13 38 144 364 707 328
Kumuliert 2020 16 0 0 0 2 15 53 197 561 1268 1596

In der KW 16 /2020 sind demnach 1596 an oder mit Covid19 gestorben. Die Hälfte davon sind 798 Verstorbene und wir möchten nun wissen, wie alt diese Verstorbenen waren. Sie müssen älter als 80 und jünger als 90 gewesen sein weil 561<798<1268 gilt. Wenn wir das linear zwischen den Altersgruppen interpolieren kommen wir auf 83,35 Jahre (798-561=237, 1268-561=707, 80+10* 237/707=83,35). Das ist das geschätzte Medianalter der in der KW 16 /2020  an oder mit Covid19 Verstorbenen. Das können wir nun für jede KW und auch für die Totenstatistik zu allen Toten (destatis) machen. Für KW 16 /2020 ermittelt man so ein Medianalter von 82,20 Jahren für alle Toten. Das ist jetzt zunächst erstaunlich, dass die Covid19 Toten häufiger älter sind als die „Normalsterblichen“.  Deshalb habe ich das für alle Zeitpunkte berechnet und in folgender Grafik dargestellt.

Datenquellen:

RKI 09.12.2021, URL:

https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Projekte_RKI/COVID-19_Todesfaelle.html

Statistisches Bundesamt 14.12.21, URL:

https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Sterbefaelle-Lebenserwartung/Tabellen/sonderauswertung-sterbefaelle.html

Die roten Zeitreihen in dieser Grafik sind die Medianalter der Covid19 Toten. Das ist erfreulich hoch, aber auch mit erheblicher Varianz verbunden. Die Streuung scheint aber eher ein statistisches / interpolations Artefakt zu sein, weil sie besonders hoch ist wenn man wenig Covid19 Tote hat (grüne gepunktete Linie). Die durchgezogene rot Linie ist das Medianalter = 83,08 Jahre der covid19 Toten über den Untersuchungszeitraum. Die blauen Zeitreihen stellen das Alter aller Toten da. Das Medianalter ist hier 82,19 Jahre, also etwas geringer als das der Covid19 Toten.

Wenn man nun die Differenz interpretiert, sollte man natürlich eingangs festhalten, dass jeder Tote natürlich immer ein Verlust ist, insbesondere für die Angehörigen. Die damit verbundene Trauer muss sich aber auch in den konkreten Alltag der Hinterbliebenen einbetten. Aus eigener Erfahrung kenne ich hier Fälle, wo man z.B. den Urlaub infolge des Tot’s eines nahen Angehörigen abgebrochen hat, während andere wiederum trotz Trauerfall in Urlaub fahren. Lässt dies Rückschlüsse auf die zugrundeliegende Nutzenfunktion der Trauernden zu? In der mikroökonomischen Analyse geht man so vor.

In den Medien wird Covid19 als Krankheit dargestellt, unter der besonders die Älteren zu leiden haben. Das wird auch durch diese Zahlen bestätigt. Nicht dargestellt wird hingegen, dass die Summe aller Todesursachen im Median zu einem früheren Tod führen als Covid19. In dieser unausgewogenen Darstellung wird so der Eindruck erweckt, dass der Lebensverlust  – durch geeignete Gegenmaßnahmen – gar nicht eintreten würde. Man hat bei manchen Formulierungen sogar den Eindruck, dass man das zurückgehen anderer Todesursachen bedauert d.h. es werden die Grippe-Toten vermisst.

Nun kann man sich fragen ob die beiden Medianalter statistisch unterschiedlich sind. Wenn wir alleine die Streuung der Covid19-Medianalter betrachten, kann man schon vermuten, dass hier kein signifikanter Unterschied vorliegt und der beidseitige Test mit unterschiedlichen Varianzen führt auf p=19,05% also nicht signifikant, was auch optisch zu erwarten ist.

Die Politik-Maßnahmen der Vergangenheit als auch die geplanten Maßnahmen haben empfindlich die Grundrechte aller Bürger berührt (Lockdown, Bundesnotbremse) und es gibt Widerstand nicht nur auf der Straße sondern auch im Parlament.  Im Kern war die Argumentation, dass man auf bürgerliche Freiheiten verzichten muss, weil großes Unheil für alle droht. Verschärft wurde dies durch die Diskussion zur Impfung (Montgomery: „Tyrannei der Ungeimpften„) und der Forderung nach einer Impfpflicht (Verlust der körperlichen Unversehrtheit). Die hier dargelegte Schätzung zu dem Medianalter der Verstorbenen lässt diese „Große Gefahr“  hinsichtlich der Toten bisher nicht erkennen. Covid19 Tote oder Normalsterbliche unterscheiden sich nicht wesentlich im Medianalter.

Die Handlungsalternativen der Politiker hinsichtlich der Sterblichkeit als ein Maß für den Wohlstand sind aber vielfältiger als derzeit die Schlagzeilen der Medien vermuten lassen. Dazu habe ich ebenfalls vom Statistischen Bundesamt die Daten zu den Verkehrstoten nach gleichem Prozedere ausgewertet, vgl. Grafik.

Quelle: https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Verkehrsunfaelle/Tabellen/getoetete-alter.html

Zunächst möchte ich ausdrücklich darauf Hinweisen, dass auf der linken Ordinate (blau) die Toten/Jahr dargestellt sind, auf der rechten Ordinate (rot) hingegen die Toten/Woche, somit also deutlich mehr (ca. das 52-fache) an Covid19 sterben als im Verkehr. Die Grafik zeigt, dass das Mediansterbealter im Verkehr mit 51,58 Jahren deutlich unter dem Covid19-Alter=84,54 Jahre liegt. Das mit der Häufigkeit gewichtete Mittel beider liegt bei 83,92 Jahre.

Wir nehmen in einem Gedankenexperiment nun mal an, dass ein Verkehrsgesetzentwurf „Tempo 100 auf der Autobahn“ zur gleichen Steigerung des mittleren Sterbealters führen würde wie eine „Covid19-Impfpflicht“. Juristisch sind diese Maßnahmen natürlich nicht vergleichbar. Das Tempolimit ist  offensichtlich ein geringfügiger Eingriff in die Freiheit der Bürger (aber Achtung: „freie Fahrt für freie Bürger“) die Impfpflicht hingegen ein schwerwiegender Eingriff in die Grundrechte. Wie entscheidet sich nun ein Politik-Akteur unter diesen Prämissen ? Schaut er auf seine Wähler und vermutet, dass „des deutschen liebstes Kind nicht die körperliche Unversehrtheit sondern das Auto“ ist? Hat er noch andere „Pressure Groups“ im Nacken? So hat z.B. beim Thema 2G in Niedersachsen der Einzelhandel erfolgreich vor Gericht gesiegt.

Aus der Praxis der ökonomischen Analyse wissen wir, dass zwischen verbal geäußerter Präferenz und realer Entscheidung große Unterschiede bestehen können.  „Abgestimmt wird an der Fleischtheke des Supermarkts“, im Gegensatz zur verbal artikulierten Präferenz für das Tierwohl. Ein bekannter politischer Akteur, Helmut Schmidt, bemerkte “ Wer Visionen hat, muss zum Arzt“.  Politischen Entscheidungen liegt vermutlich ein Kalkül zugrunde, das nicht offensichtlich ist. Hier brauchen wir Bürger mehr Transparenz zum Kalkül.

Neben dem politischen Aspekt gibt es das persönliche Entscheidungsproblem, ob man sich impfen soll oder nicht. Man kann diese Entscheidungssituation mit Modellen der Spieltheorie  nachbilden.  J. Nash (MIT, Princeton) und R. Selten (Bonn) haben dafür 1994 den Nobelpreis für Ökonomie erhalten , vgl. auch Prof. C. Rieck (Frankfurt) auf seinem youtube Kanal .

Zu dem „game theory setting“ habe ich folgende Auszahlungsmatrix zusammengestellt:

Covid19-Tod Normal Tod Medianalter
Medianalter 83,08 82,19
Mischung 0,1% 0,10 % 99,90 % 82,19
Mischung 5% 5,00 % 95,00 % 82,24

SARS-CoV-2

Handlungsalternativen

Infektion

Keine Infektion

Mittelwert

Gegen SARS-CoV-2 Impfen

Mit 0,1% Covid19 Tod normal sterblich
Medianalter 82,19 82,19
3 Tage Verlust durch Impfung -0,0082 -0,0082
Summe 82,19 82,19 82,1860

Nicht gegen SARS-CoV-2 Impfen

Mit 5% Covid19 Tod normal sterblich
Medianalter 82,24 82,19
5 Tage Verlust durch Krankheit -0,0137
Summe 82,22 82,19 82,2092
delta der Handlungen in Tagen 13,90 3,00 8,45

Ein wichtiges Element dieser Auszahlungsmatrix ist, dass der Verlust des Lebens nicht nur im Fall der Infektion droht sondern auch bei den Gesunden: auch in diesem Fall muss man sterben, jedoch zu einem anderen Zeitpunkt. Die Zeitpunkte habe ich aus den zuvor berechneten Medianalter abgeleitet. Man kann natürlich diese Matrix um beliebige Elemente ergänzen. Impfbefürworter werden hier die Gefahr von LongCovid19 ergänzen wollen, Impfgegner die Risiken der Impfung nennen. Aktuell wäre für Nichtgeimpfte sicherlich ein Nutzen-Abzug – unabhängig von Infektion – durch die 2G Regeln sinnvoll und würde diese Handlungsalternative schlechter erscheinen lassen. Dieser „Strafterm“ wird derzeit auch von den meisten politischen Akteuren gewollt, auch wenn das so nicht alle Teilen, vgl. Kubicki.

Abschließend ein Hinweis zum Titelfoto, einem schwarzen Schwan der eine Metapher für nicht prognostizierbare Prozesse ist. Das mag am ehesten noch am Anfang der Pandemie gegolten haben,  aber mit zunehmender Zeit und Daten  (Omikron in Südafrika) wird aus diesem schwarzen Schwan ein „grauer Schwan“ den wir mit theoretischen Modellen erahnen können. Wenn die Prozesse wie nun im Dez. 2021 zu empirisch nachvollziehbarem Alltag werden ist daraus der uns bekannte „weiße Schwan“ geworden.

Wie an anderer Stelle schon bemerkt, ist die Datenlage in der BRD bisher (Dez. 2021) im Vergleich zum europäischen Ausland schlecht.  An Geld und Personal kann es nicht liegen und das undurchsichtige Kalkül der Politik lässt vermuten,  das man Gefallen am schwarzen Schwan gefunden hat, weil er der Politik Entscheidungsräume öffnet und sie die Erfolgskontrolle nicht fürchten muss.

Covid-19: Wer soll das bezahlen, wer hat soviel Geld…

Covid-19: Wer soll das bezahlen, wer hat soviel Geld…

Der Titelgrafik zu den kumulierten Toten seit Jahresbeginn in der BRD entnimmt man, dass wir selbst im covid-19 Jahr eine unterdurchschnittliche Sterblichkeit im ersten Jahresdrittel hatten. Der Trend zu höheren Lebenserwartungen bleibt also in der BRD trotz covid-19 bestehen. Ist das selbstverständlich? Nein, andere Länder wie die USA oder GB verzeichnen schon seit 2016 fallende bzw. stagnierende Lebenserwartungen. Die Vermutungen gehen dahin, dass dies mit dem Zugang der Gesamtbevölkerung zur medizinischen Versorgung und Adipositas zusammen hängt.

Wir können also hier schon festhalten, dass die covid-19-Pandemie in der BRD die Lebenserwartung nicht verringert hat.

Im Querschnittvergleich für die Toten in der EU fällt auf, dass Länder mit einer

  • hohen Lebenserwartung (z.B. Italien, Spanien) oder
  • einem hohen BMI (z.B.  GB)

mehr covid-19 Tote zu beklagen haben, als andere Staaten. Dieser rein statistische Befund wird auch durch eine amerikanische Studie untermauert, zitiert nach Ärtzeblatt:

„In einer Regressionsanalyse von Forschern der Grossman School of Medicine der NYU gehörte die Adipositas nach dem Alter zu den größten Risikofaktoren für eine Hospi­talisierung. Das Team um Leora Horwitz ermittelt für ein Alter von über 75 Jahren eine Odds Ratio von 66,8. Auch die 65- bis 74-Jährigen hatten mit einer Odds Ratio von 10,9 ein deutlich erhöhtes Risiko auf eine Hospitalisierung. Es folgten in der Reihenfolge ein BMI von über 40 kg/m2 (Odds Ratio 6,2) und ein BMI von 30 bis 40 kg/m2 (Odds Ratio 4,3).

Die Adipositas gefährdete die Patienten damit in etwa so stark wie eine Herzinsuffizienz (Odds Ratio 4,3), aber deutlich mehr als Lungenerkrankungen (Odds Ratio 1,3) oder Krebserkrankungen (Odds Ratio 1,2). Auffallend war, dass neben einem Diabetes mellitus (Odds Ratio 2,8) auch eine chronische Nierenerkrankung (Odds Ratio 3,1) einen schweren Verlauf begünstigte.“

 

Der Entscheidungsbaum zeigt deutlich, dass nach dem „Alter > 65“ die Fettleibigkeit (BMI >30) der entscheidende Faktor in dieser Studie ist. Daneben treten noch Diabetes und Geschlecht (männlich) im Baum auf. Alternativ zum Entscheidungsbaumverfahren hätte man die Daten auch mit einer Hauptkomponenten- oder Faktoranalyse bearbeiten können. Der extrahierte Faktor – der auf die Variablen des Entscheidungsbaums hohe Ladungen hat – hätte man dann als Wohlstand/-krankheit bezeichnet. Ist covid-19 der Vorbote für Krankheiten, die auf dem weltweiten Wohlstand basieren?

Der „Standardprügelknabe“ der deutschen Mediziner – die Raucher – scheinen nach einer französischen Studie eher unterrepräsentiert zu sein. Man vermutet hier einen Zusammenhang mit nAChR Rezptoren die einerseits durch Nikotin blockiert werden, andererseits eine Eintrittspforte für den Virus darstellen könnten.

Nur in der Rheinischen Post vom 28.4.2020 werden für den Kreis Mettmann zuerst die Raucher und dann die Übergewichtigen genannt:

Gesundheitsverhalten: Mit einem Anteil an Rauchern von 22,72 Prozent bei den über 15-Jährigen steht der Kreis Mettmann etwas ungünstiger da als etwa die Stadt Düsseldorf (21,66 Prozent). Kein anderes Verhalten hat einen vergleichbar starken Einfluss auf die Gesamtsterblichkeit.

Auch ist der Anteil der Übergewichtigen mit 54,15 Prozent der über 15-Jährigen recht hoch (Düsseldorf: 45,59 Prozent).  Auch Adipositas beeinflusst die Gesundheit und die Lebensdauer negativ. Typische Erkrankungen sind Bluthochdruck und Diabetes.“

Nach derzeitigem Kenntnisstand (Mai 2020) geht der Unterschied in der covid-19 Sterblichkeit zwischen Düsseldorf und Kreis Mettmann eher auf das höhere Alter und das höhere Gewicht der Mettmanner zurück als auf das Rauchen.

Damit sind wir auch schon auf der regionalen Ebene angekommen,für die das Kreisgesundheitsamt Mettman seit dem März 2020 zahlen vorlegt, die auszugsweise in der folgenden Grafik dargestellt sind.

Hinsichtlich des NRW- lockdown vom 15.3.20 kann man hier keinen Effekt in den gemeldeten Covid-19 Fallzahlen erkennen. Zu einem ähnlich Schluss kommen auch andere Statistiker, die nicht in in Endscheidungsprozesse eingebunden sind. Selbst im Bundesinnenministerium gibt es Stimmen, die von Fehlalarm sprechen.

Mir ist auch keine Studie bekannt, die einen signifikanten Nachweis zur Wirksamkeit der lockdown Maßnahmen geführt hat. Insofern können wir die „Null-Hypothese=kein Einfluss“ nicht verwerfen. Dies wird ja auch durch die Summenbetrachtung aller Toten – Beitragsbild am Anfang – getragen. Auf regionaler Ebene signifikant ist hingegen die Anordnung zur Zählweise. Man wird hier aber den Verdacht nicht los, dass es hier um eine „Schönung der Zahlen“ ging.

Ein weiterer Effekt des lockdowns könnte die Corona-Plauze sein. Sportmediziner hatten zwar vor den Wirkungen des home office, lockdown etc. gewarnt, aber das übergewichtige Deutschland hat sich – auch nach meinen Beobachtungen auf der Laufstrecke – immer weniger bewegt.

„Zwei Drittel der Männer (67 %) und die Hälfte der Frauen (53 %) in Deutschland sind übergewichtig. Ein Viertel der Erwachsenen (23 % der Männer und 24 % der Frauen) ist stark übergewichtig (adipös).“

Haben die covid-19 Maßnahmen indirekt – über solche Effekte –  eher die Infektionsbasis erhöht als erniedrigt?

Die ökonomischen Konsequenzen von covid-19 und lockdown sind hingegen in der BRD signifikant und gewaltig:

Es darf gefragt werden,

  • Ist der lockdown ein probates und finanzierbares Instrument des Bunds, mit dem wir auch in Zukunft Pandemien, für die es kein Medikament/Impfung gibt, entgegen treten können?
  • Wer hat am meisten von diesen Maßnahmen profitiert, wer hat am meisten darunter gelitten?
  • Wer soll das bezahlen, wer hat soviel Geld …?

Aus einer ökonomischen Betrachtung würde man das zusammenfallen von Kosten und Nutzen begrüßen. Falls die covid-19 Maßnahmen überhaupt etwas gebracht haben, so dürften – wie dargestellt – Alte, Übergewichtige, Zuckerkranke, Männer die Hauptnutznießer sein. Die Variablen Alter, Geschlecht (männlich) und BMI der Personen sind in der BRD positiv korreliert. Vermutlich gilt das auch für Zucker. Diese Bevölkerungsgruppen kommen zudem in den Genuss von staatlichen Zuwendungen oder Erleichterungen. Die Rente wird aus Steuermittel quer finanziert , Zucker und andere Nahrungsmittel werden trotz einer im Mittel übergewichtigen Bevölkerung noch immer mit reduziertem Mehrwehrsteuersatz besteuert. Wenn wir den Genießern ähnlich in die Tasche greifen wie den Rauchern, könnten über 20 Mrd. EUR/Jahr mobilisiert werden. Vermutlich hätte diese Steuerung nicht nur für covid-19 einen positiven Effekt, sondern würde auch unser ganzes Gesundheitssystem um mehrere Mrd. EUR entlasten. Gleichzeitig könnten damit Umweltprobleme (C02, NOx) reduziert werden.

Angesichts der ökonomisch katastrophalen Entwicklung, ist jetzt ein guter Zeitpunkt gekommen, über die Wohlstandbesteuerung des Hüftgolds ernsthaft nachzudenken. Politisch leichter durchsetzbar und mit weniger Geräusch verbunden ist aber – wie so häufig – die Neuverschuldung. Diese fällt dann den kommenden Generationen auf die Füße. Ist die Bezahlung der covid-19 Rechnung am Ende auch eine Frage der Generationengerechtigkeit?

Und was hat das mit dem Laufen zu tun?

Wie häufig trifft man laufende „gesetzte Herren“ mit Zucker im Rentenalter? FAST NIE!

Wohlgemerkt, unter Laufen verstehen wir die Bewegung mit der Flugphase – nicht zu verwechseln mit Schlendern und Plauschen – bei der die Atmung deutlich anspringt. Läufer zählen demnach statistisch nicht zu den Nutznießern der covid-19 Maßnahmen. Anders formuliert: Wer sich mit Laufen fit hält, hat ein geringeres covid-19 Risiko, das zeigt zumindest der zuvor dargestellte Entscheidungsbaum.

Schonzeit für Winterlinge verlängert

by Stefan
Schonzeit für Winterlinge verlängert

Langenfeld, den 1.4.2020

Aufgrund der Corona Pandemie wird die Schonzeit für Winterlinge verlängert, um die derzeit günstigen Mastbedingungen, wie Prof. Reer in der FAZ erläutert, zu nutzen. Ansonsten ist die übliche Jagdpraxis zu beachten. Wie beim Hasen gilt es, den Winterling „im freien Lauf“ zu erwischen. Besonders schweratmige sind bevorzugt zu erlegen, das sie der Epidemie Vorschub leisten: es geht also wie immer um die Bestandshege und -pflege.