Angeblich geringe Wirkung der Lockdowns

#SHomburg schwurbelt wieder mit einer Studie. Diesmal hat jemand eine Studie der @JohnsHopkins gelesen. Genauer einer Metastudie. Bevor wir schauen, was in der Studie wirklich steht, schauen wir uns die Schlagzeile an.

Danach sollen Lockdowns die #COVID19 Sterblichkeit um nur 0,2 % senken. Das wären auf die ~ 120.000 Todesfälle in DEU 240 weniger. Das entspricht der Zahl, die derzeit pro Tag etwa sterben.
D.h. die Studie muss nicht nur die tatsächlichen Todesfälle extrem genau gezählt haben, sondern auch die zu erwartenden Todesfälle extrem genau geschätzt haben.

Das @destatis schätzt die zu erwartenden Todesfälle des nächsten Jahres auf ± 1 % genau.

Wieso kann die JHU das so viel genauer als @destatis, um auf so ein Ergebnis zu kommen?

Die Aussage ist von der Genauigkeit nicht plausibel.

Wäre da nicht eine Studie der @JohnsHopkins, würde ich die Meldung jetzt als Bullshit abtun.

Kurzer Blick in die Nachdenkenseite.

Die paradoxe Logik dort entbehrt nicht der Komik. Es hätten mehr Menschen sterben müssen, damit die Lockdowns gerechtfertigt wären.

Mit solchem Unfug befasse ich nicht weiter.

Also ein Blick in die Studie:
Über die Autoren Jonas Herby, Lars Jonung und Steve H. Hanke mag sich jeder selbst ein Bild machen.
Im Abstrakt sehen wir das entsprechende Ergebnis.

Insgesamt beruht die Analyse auf nur 24 Studien und einem sehr fragwürdigen stringency index.
Schauen wir uns den Zeitraum an, den die Studie abdeckt, ist dies das 1. Halbjahr 2020.
Da wird es mit der Genauigkeit schwierig, denn in dem Halbjahr hatten wir 9.259 Todesfälle.

Es wäre also nur 18 Todesfälle vermieden worden. Bei 194.840 Fällen wäre die CFR 4,7521 %, mit einem CI 95 ± 0,1 %-Punkte.

Damit eine Reduktion der Sterberate von 0,2 % zu messen, ist schlicht Unfug.

Aber wie kommen die Autoren zu der Aussage?

Die erste Lösung ist die Tabelle 4.

Wer sieht jemand den Haken in dieser Tabelle?

Es ist der gewichtete Mittelwert aus mehren Studien. Der gewichtete Mittelwert liegt auch ziemlich weit ab vom Median und arithmetischen Mittel. 

Hier der Haken:
Chisadza et al. (2021) werden mit 7.390 Punkten von 7.931 Punkten gewichtet.
Diese Studie dominiert das Ergebnis.
Im Prinzip sind alle anderen Studien statistischer Schmuck am Nachthemd.
Ohne diese Studie wäre da gewichtete Mittel -4,17 %

Fuller et al. (2021) spielt in dieser Berechnung mit einem Gewicht von 11 überhaupt keine Rolle.
Wäre Chisadza et al. (2021) aus der Auswahl rausgefallen, wäre das Ergebnis ganz anders. Ursache des hohen Gewichtes ist der niedrige SE.

Das wird im Text zwar angesprochen, der Wert ist aber nur eine Fußnote wert.

Ich mach hier jetzt Schluss. Die Meta-Studie ist es nicht wert, weiter gelesen zu werden.

Hier noch der Link zum Original der Meta-Studie der JHU.

Besser wäre es vielleicht zu sagen, die unter dem Label JHU veröffentlicht wurde.

sites.krieger.jhu.edu/iae/files/2022…

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