Exponentiell unsinnig

Published On: 16. August 2021 14:05

Seit Angang 2020 hat sich eine eigene Art von Sprache entwickelt. Ihr Zweck war und ist die Corona Maßnahmen sowie seit Anfang 2021 die Gentechnik-Impfstoffe durch de Verbreitung Angst und Panik zu rechtfertigen und den Abbau von Demokratie, Rechtsstaat und Grundrechten zu fördern. Selbst in der wissenschaftlichen Kommunikation werden immer mehr falsche, unwissenschaftliche Begriffe verwendet.

Tradition hat die Verwendung des Wortes exponentiell. Immer steiler nach oben zeugende Kurven wurden verwendet um die harten Maßnahmen zu begründen. Dabei wurde eine klitzekleine Tatsache verschwiegen, nämlich dass in der Natur fast nichts exponentiell abläuft, sondern fast immer nach logistischen oder S-förmigen Kurven bzw Verläufen, wie zum Beispiel nach der Gompertz Funktion.

Anschauliches Beispiel sind die Mäuse und die Füchse. Je mehr sich die Mäuse vermehren, desto mehr Füchse finden Nahrung, was aber die Vermehrung der Mäuse schnell einschränkt. Je mehr sich das Virus verbreitet umso mehr Immune entstehen und desto weniger kann sich das Virus verbreiten um sich zu vermehren. Bei zwei Populationen, deren Wachstum von der anderen abhängt, kann sich keine exponentiell vermehren.

Diesen simplen Zusammenhang, den jeder Landwirt schon im Kindesalter verstanden hat, verstehen offenbar mittlerweile nicht nur Virologen, Infektiologen, Ärzte und natürlich Politiker nicht, sondern sogar Epidemiologen und Mathematiker. So überraschte ein Mathematik Professor beim Talk in Hangar 7 mit der Verdoppelung der Reiskörner auf jedem Feld eines Schachbretts als Erklärung für das Wachstum von Infektionen.

Funktioniert gut als Gedankenexperiment im Elfenbeinturm, drückt man dem Herrn Professor einen Sack Reis in die Hand, damit er auf dem Schachbrett jeweils am nächsten Feld doppelt so viele Reiskörner auflegt, wird er wohl je nach Größe des Schachbretts spätestens in der zweiten Reihe nicht mehr doppelt so viele Körner als am vorigen Feld auflegen können. Ein typischer Verlauf, der einer logistischen Funktion entspricht. Manche Mathematiker scheitern an der Realität. Für Naturwissenschaftler ist Mathematik ohnehin nur eine Hilfswissenschaft zur Formulierung von bereits gewonnenen Erkenntnissen.

Sehen wir nach, wie eine exponentielle Funktion definiert ist:

„Exponentielles Wachstum (auch unbegrenztes oder freies Wachstum genannt) beschreibt ein mathematisches Modell für einen Wachstumsprozess, bei dem sich die Bestandsgröße in jeweils gleichen Zeitschritten immer um denselben Faktor vervielfacht. Der Wert der Bestandsgröße kann im zeitlichen Verlauf entweder steigen (exponentielle Zunahme) oder abnehmen (exponentieller Zerfall oder exponentielle Abnahme).

Wieder das Imperial College

Das Imperial College ist seit zwei Jahrzehnten berüchtigt für ganz grob falsche Modelle und Vorhersagen von Infektionsverläufen. Egal ob BSE, Vogelgrippe oder Schweinegrippe – die Vorhersagen lagen um Größenordnungen daneben. Für H7N9 (Vogelgrippe) wurden 2005 bis zu 200 Millionen Todesfälle vorhergesagt, tatsächlich waren es dann 616. Für Großbritannien sagte das Imperial College bis Sommer 2020 500.00 Tote voraus und brachte damit Premier Boris Johnson davon ab dem schwedischen Modell zu folgen. Tatsächlich waren es dann 40.000 Todesfälle.

In einer aktuellen Studie ist bereits der Titel wissenschaftlich falsch:

REACT-1 round 13 final report: exponential growth, high prevalence of SARS-CoV-2 and vaccine effectiveness associated with Delta variant in England during May to July 2021

(REACT-1 Runde 13 Abschlussbericht: exponentielles Wachstum, hohe Prävalenz von SARS-CoV-2 und Wirksamkeit des Impfstoffs in Verbindung mit der Delta-Variante in England im Zeitraum Mai bis Juli 2021)

Im Kapitel Ergebnisse kommt es noch dicker nach:

„Wir beobachteten ein anhaltendes exponentielles Wachstum mit einer durchschnittlichen Verdopplungszeit in Runde 13 von 25 Tagen (unteres glaubwürdiges Intervall von 15 Tagen) und einen Anstieg der durchschnittlichen Prävalenz von 0,15 % in Runde 12 auf 0,63 % in Runde 13.“

Obwohl der Begriff „durchschnittliche Verdopplungszeit“ bereits nahelegt, dass es dabei erhebliche Schwankungen gab, wird ungeniert von ein exponentielles Wachstum behauptet, obwohl dessen Vorhandensein damit explizit ausgeschlossen ist. Definitionsgemäß muss sich die Bestandsgröße in jeweils gleichen Zeitschritten immer um denselben Faktor vervielfachen. Wieweit man die folgenden Aussagen noch ernst nimmt, sei jedem Einzelnen überlassen.

Die tatsächliche Kurve sieht dann so aus:

Erwähnenswert ist noch ein weiterer Satz aus der Studie:

„In der 13. Runde traten jedoch 44 % der Infektionen bei vollständig geimpften Personen auf, …..“

Aber es geht gleich wieder falsch oder zumindest fragwürdig weiter. Das bringt uns zum Thema der Wirksamkeit der Impfstoffe und der Bezeichnung „Durchbruchs-Infektion“

„…. was auf eine unzureichende Wirksamkeit des Impfstoffs gegen Infektionen trotz einer insgesamt hohen Durchimpfungsrate hinweist. Anhand des selbst gemeldeten Impfstatus schätzten wir die bereinigte Wirksamkeit des Impfstoffs gegen Infektionen in Runde 13 auf 49 % bei Teilnehmern im Alter von 18 bis 64 Jahren, die auf 58 % (33 %, 73 %) anstieg, wenn nur stark positive Befunde (Zyklusschwellenwert [Ct] < 27) berücksichtigt wurde.“

Infektionen von geimpften Personen werden gerne als Durchbruch bezeichnet, so als hätte die Infektion den „Impfschutz“ durchbrochen. Nein hat sie nicht, denn es gab nie einen Schutz gegen Infektion, das war nie das Ziel und in den Zulassungsstudien wurden die Probanden nie auf Infektionen getestet, es sei denn, es traten Symptome auf. Berichtet wurde dann die relative Wirkung gegen leichte Erkrankungen und der zweite sogenannter Endpunkt waren schwere Erkrankungen. Todesfälle wurden aus den Studien ausgeschieden – in der Studie von BioNTech und Pfizer über ihr Präparat nach 6 Monaten Laufzeit wurden 15 Todesfälle in der Impfgruppe und 14 in der Placebo Gruppe ausgeschieden.

Eine Impfung mit Spritze in den Oberarm kann gegen Atemwegsinfektionen, egal durch welches Virus oder welches Bakterium verursacht, keine Immunität erzeugen, da in den Schleimhäuten keine Immunabwehr produziert wird. Sie kann aber mehr oder weniger gut gegen Erkrankungen schützen.

Interessant ist auch, dass zur Erhöhung der Wirksamkeit einfach der Ct-Wert auf unter 27 abgesenkt wird. Für die Behauptungen über tägliche Infektionen und zur Berechnung von „Inzidenzen“, werden aber CT-Werte von 40 und mehr verwendet. Damit reduzieren sich im vorliegenden Fall die positiven Ergebnisse gleich um 9 Prozentpunkte.

Und noch eine Anmerkung zur BioNTech/Pfiizer Studie: Tabelle S4, nicht einfach zu finden im „Supplementary material“, zeigt vier Todesfälle in der Impfstoffgruppe und einen Todesfall in der Placebogruppe aufgrund von Herzstillstand. Die Wahrscheinlichkeit, dass dieses Ergebnis in Gruppen dieser Größe ein zufälliges Ereignis ist, beträgt 1,5 %. Es besteht also eine Wahrscheinlichkeit von 98,5 %, dass der Impfstoff die überzähligen Todesfälle durch Herzstillstand verursacht hat. Tabelle S4 zeigt auch einen zusätzlichen COVID-19-bedingten Todesfall mher in der Placebo-Gruppe als in der Impfgruppe. Um also einen COVID-19-bedingten Todesfall zu verhindern, muss der Impfstoff mindestens 3 Todesfälle aufgrund von Herzstillstand verursachen.

Der guten Ordnung halber möchte ich aber festhalten, dass im Texteil zu den Todesfällen erklärt wird:

„Während des verblindeten, kontrollierten Zeitraums starben 15 BNT162b2- und 14 Placebo-Empfänger; während des offenen Zeitraums starben 3 BNT162b2- und 2 ursprüngliche Placebo-Empfänger, die BNT162b2 nach Entblindung erhielten. Keiner dieser Todesfälle wurde von den Prüfärzten als mit BNT162b2 in Verbindung stehend betrachtet. Die Todesursachen waren zwischen den BNT162b2- und Placebo-Gruppen ausgeglichen (Tabelle S4).“

Geht klar.