Gesundheit

Ex-Pfizer-Funktionär hat unrecht mit Behauptung, zweite Welle sei Betrug durch massenhaft falsch-positive Testergebnisse

Man kann inzwischen leider fast die Uhr danach stellen: Die Kritiker der COVID-Maßnahmen und die kompletten Leugner der Gefährlichkeit der Pandemie verbreiten eine Sensationsmeldung in den Sozialen Medien und diese stellt sich hinterher als falsch oder grobe Verzerrung heraus. Fast zeitgleich mit den Falschbehauptungen, die WHO hätte eine “Kehrtwende” gemacht zu Lockdowns, sah man überall Postings, laut denen ein ehemaliger Pfizer-Funktionär namens Dr. Michael Yeadon davon gesprochen hat, die zweite Welle sei fake durch massenhaft falsch-positive Testergebnisse. Zwischen 50% und 90% der Ergebnisse seien nicht echt. Nichts davon stimmt. Der Pfizer-Mann hat einfach einen irreführenden Artikel im Netz aufgeschnappt und die Inhalte verbreitet.

Die Sache geht zurück auf den Juli, als der Professor Carl Heneghan, Direktor des Zentrums für evidenzbasierte Medizin an der Universität Oxford, einen Artikel veröffentlichte mit dem Titel: “Wie viele Covid-Diagnosen sind falsch positiv?”

Wenn man zu kleine und vor allem nicht repräsentative Testgruppen verwendet in einer Beispielrechnung, erhält man absurd hohe Werte für falsch-positive Testergebnisse.

Die Falsch-Positiv-Rate (FPR) für Coronavirus-Tests beträgt weniger als 1%. Es gibt aber auch falsch-negative Testergebnisse: Die Tests haben nur eine Sensitivität von mindestens 80%, was bedeutet, dass einer von fünf Personen mit Coronavirus, die sich testen lassen, gesagt wird, dass sie gesund seien.

Ein weiterer Faktor bei den Berechnungen ist die sogenannte “Prävalenz”, also wie weit die Infektion in der Allgemeinbevölkerung verbreitet ist. Die jüngste Schätzung des Amtes für Nationale Statistik in Britannien geht beispielsweise davon aus, dass trotz steigender Prävalenz nur 0,11% der Bevölkerung aufgrund positiver Testergebnisse derzeit mit dem Coronavirus infiziert sind. Nimmt man diesen geringen Wert her, die nicht wirklich die Realität abbildet, und verrechnet ihn mit der Fehlerquote, erhält man einen hohe Anteil falsch-positiver Ergebnisse.

Sam Watson, Dozent an der Universität Birmingham, erklärte gegenüber HuffPost UK eine Beispielrechnung, die mit der Realität nicht viel zu tun hat:

“Stellen Sie sich vor, 1.000 Menschen kommen zum Testzentrum, und nur eine Person hat Covid. Diese eine Person hat einen positiven Test. Wenn der FPR bei 1% der verbleibenden 999 Personen liegt, dann erhalten Sie von diesen 999 Personen weitere neun positive Tests. Jetzt haben Sie also 10 positive Tests, aber nur einer von ihnen hat Covid, so dass 90% der positiven Tests eigentlich kein Covid haben.”

Deshalb posaunten eben manche Personen, es gäbe 90% falsch-positive Ergebnisse und die zweite Welle sei fake.

Sowohl Yeadon als auch Heneghan und die Nachplapperer machen den Fehler, dass sie für die Prävalenz des Coronavirus in der getesteten Bevölkerung denn Wert von 0,11% hernehmen, wie die ONS gesagt hat. Dieser Wert bildet aber nicht die Realität ab.

Nimmt man für die Berechnung Leute her, die Symptome aufweisen, also wahrscheinlicher COVD haben, stellt die Zahl der echten Positiven die der falschen Positiven um 16 zu 1 in den Schatten.
Wenn nur die Hälfte von ihnen Symptome hat, ist bei einer Stichprobe von 100 Personen die Zahl der falsch positiven Ergebnisse so gering, dass sie gar nicht erst auftauchen.
Man weiß auch aus anderen Gründen, dass steigende Fallzahlen nicht auf falsch positive Ergebnisse zurückzuführen sind.

Die Rate der falsch-positiven Ergebnisse bleibt konstant, es sei denn, die tatsächliche Testmethode ändert sich, was nicht der Fall ist. Außerdem wäre die Anzahl der falsch-positiven Testergebnisse in ganz Großbritannien einheitlich, wenn sie durch falsch-positive Testergebnisse erhöht würde, was nicht der Fall ist. Die Krankenhauseinweisungen aufgrund des Coronavirus sind auf dem höchsten Stand seit Juni. Sie gehen nicht mit einem falsch-positiven Ergebnis ins Krankenhaus.

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