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Sommer in den Zeiten des Klimawandels

Der Klimawandel wird zum Politikum

Wenn man der öffentlichen Diskussion folgt, so scheint der Klimawandel als virulentes Thema mittlerweile nahezu überall angekommen zu sein. Auch sonst politisch total Desinteressierte sind aufgeschreckt und glauben, im Wettergeschehen, sei es Trockenheit oder Starkregen, den sicheren Beweis für das heraufziehende klimatische Unheil zu erkennen.

Keine Partei, die den „Klimaschutz“ nicht als die Herausforderung schlechthin begreift (von der AfD einmal abgesehen). Ganz zu schweigen von den Grünen, die quasi jegliche politische Entscheidung unter das Klimakuratel stellen wollen. Aber auch für die meisten anderen Parteien ist Klimaschutz mittlerweile das Nummer 1 Thema.

Wie überzeugt man Klimawandel-Zweifler?

Tagein, tagaus, wiederholen die Medien in enervierender Regelmäßigkeit das Lamento vom menschengemachten Klimawandel, dem nötigen Klimaschutz, dem 1,5-Grad-Ziel und der bei zögerlichem Handeln drohenden Apokalypse. Gerne werden dabei passende Wetterstatistiken angeführt, die auch dem ungläubigsten Thomas klarmachen sollen, dass es hier keineswegs um mögliche Entwicklungen, sondern um knallharte Fakten geht.

Kein Zufall, dass die präsentierten Statistiken immer genau ins Bild passen: Wärmstes Jahr seit 1881, regenreichster Sommer, trockenster Sommer, schmelzendes Grönlandeis.

Der erfahrene Statistiker weiß natürlich, man kann die Zahlenbeispiele immer so auswählen, dass die intendierte Botschaft damit gestützt wird. Was nicht passt, das muss man ja auch nicht präsentieren. Deswegen bekommt das geneigte Publikum nur Statistiken zu sehen, die das Narrativ vom nahenden Klimaunheil vorbehaltlos stützen.

Auch Zweifler brauchen Bestätigung

Hier machen wir es umgekehrt. Im Juristenjargon: Wir suchen nicht einseitig nach der Schuld des Angeklagten, sondern befassen uns auch mit entlastenden Indizien.

Beigefügt sind 3 kleine Statistiken über das Wettergeschehen der letzten 66 Jahre in München. Es wird der Zeitraum von 1955 bis 2021 abgedeckt, damit sind wir schon in einer klimarelevanten Zeitspanne. Tatsächlich geht es nicht um singuläre Wetterereignisse, sondern um die Einordnung des Wetters im langfristigen Klimakontext. Ausgewählt wurden dazu die kältesten Temperaturen und die größten Regenmengen an einem Sommertag sowie die höchste Anzahl von Sommertagen mit einer Regenmenge über 1 l / m2 (entspricht 1 mm). Sommertage deshalb, weil der aktuelle Sommer 2021 tatsächlich schon ziemlich feucht war, was ja grundsätzlich in die Klimaprognose von den steigenden Regenmengen aufgrund der wärmeren und damit feuchteren Atmosphäre passt. Aber ist das wirklich so eindeutig?

Die Top 10 Jahre mit der höchsten Anzahl von Regentagen im Sommer

Werfen wir einen Blick auf Abb. 1.

Anzahl Sommerregentage

Abbildung 1: Die zehn Jahre mit der höchsten Anzahl von Sommertagen, an denen über 1 Liter/m2 Regen gefallen ist (seit 1955)

Man entnimmt der Darstellung, dass auch 2021 unter den Jahren mit einer hohen Anzahl von Sommerregentagen ist. Immerhin liegt der Sommer 2021 auf Platz 4. Die Plätze 1 und 2 sind aber von 1956 und 1957 belegt. Zunächst ist das also eine Bestätigung des Klima-Narratives. Andererseits fällt auf, dass 8 der 10 Jahre mit der höchsten Anzahl von Sommertagen, an denen über 1 Liter/m2 Regen gefallen war, in der linken Hälfte des Betrachtungszeitraums liegen. Das heißt nichts anderes als: Früher hat es im Sommer nicht weniger geregnet. Ganz im Gegenteil. In die 21 Jahre von 1955 bis 1975 fallen 7 der Top 10 Jahre mit vielen Sommerregentagen. Damals hatte also jedes dritte Jahr besonders viele Sommerregentage. Völlig anders im Zeitraum zwischen 1994 und 2020: Kein einziges Jahr mit besonders vielen Sommerregentagen, erst 2021 wieder. Mit anderen Worten: Die Sommer mit vielen Regentagen gab es auch früher, und nicht einmal selten.

Die Top 10 Jahre mit den größten Regenmengen im Sommer

Und wie sieht es mit den Regenmengen aus? In Abb. 2 sind die Top 10 Jahre mit den größten Regenmengen im Sommer dargestellt.

Regenmengen im Sommer

Abbildung 2: Die zehn Jahre mit den größten Regenmengen im Sommer (seit 1955)

Wir haben ein ähnliches Bild, aber die Verteilung ist nicht ganz so extrem einseitig wie in Abb. 1. Sechs der Top 10 Jahre mit den größten Regenmengen im Sommer liegen zwischen 1955 und 1973. Nur zweimal zwischen 1996 und 2021 waren Regenmengen unter den Top 10 der Jahre mit den größten Regenmengen im Sommer zu verzeichnen. Das passt zur Aussage von Abb. 1: Auch früher gab es im Sommer viele Niederschläge. Der verregnete Sommer 2021 ist also keine Ausnahme, sondern entspricht eher dem, was man im mitteleuropäischen Sommerklima nun einmal erwarten muss.

Die Top 10 Jahre mit den kältesten Temperaturen an einem Sommertag

Neben den im Zuge des Klimawandels prognostizierten größeren Niederschlagsmengen geht es natürlich vor allem um die steigenden Temperaturen. Wie steht es damit?

In Abb. 3 sind die zehn Jahre mit den kältesten Temperaturen an einem Sommertag (seit 1955) grafisch dargestellt. Erstaunlicher Weise liegen diese Top-Kaltsommertage nicht etwa weit in der Vergangenheit, sie gruppieren sich vielmehr um die Jahre 1997 bis 2009. Tatsächlich fallen 9 der Jahre mit den kältesten Sommertagen in die Zeit nach 1995. Von den Jahren davor war nur das Jahr 1986 unter den Top 10. Und keines der 30 Jahre von 1955 bis 1985 ist unter den Top 10 vertreten. Daher kann man nur resümieren: Kalte Sommertage waren früher nicht etwa kälter als heute. Und tatsächlich ist auch das Jahr 2021 unter den Top 10 Jahren mit den kältesten Temperaturen an einem Sommertag. Ganz so eindimensional ist das mit den steigenden Temperaturen offensichtlich nicht.

Kälteste Sommertage

Abbildung 3: Die zehn Jahre mit den kältesten Temperaturen an einem Sommertag (seit 1955)

Wird damit der Klimawandel widerlegt? 

Aber nein! Selbstredend wird damit keineswegs bewiesen, dass der Klimawandel nicht stattfindet, zumal wir nur das Beispiel München betrachtet haben. Das war auch nicht das Ziel. Zweifellos ist der Klimawandel Fakt. Schon einfach deswegen, weil das Klima noch nie in der Erdgeschichte über längere Zeiträume konstant war. Es sollte lediglich gezeigt werden, dass die simple und beziehungslose Wetterbeobachtung eben keine stichhaltigen Belege für den (menschengemachten) Klimawandel liefern kann. Ebenso wenig taugen platte Statistiken dafür. Wir haben aber ansatzweise gesehen: Wenn man dies wollte, könnte man die Öffentlichkeit mit Statistiken sicher auch in Richtung einer vermeintlich bestehenden Klimastabilität manipulieren.

Einseitige Kommunikation ist Manipulation

Man muss sich vergegenwärtigen, dass die in den Medien angeführten „Beweise“ wenig bis nichts dazu beitragen, den (menschengemachten) Klimawandel zu bestätigen. Was dabei präsentiert wird, sind vielmehr gefilterte Realitätsausschnitte, ausgewählt mit dem Ziel, die intendierte Botschaft möglichst prägnant zu vermitteln. Am besten gelingt das mit geeignet aufbereiteten Schaubildern und Statistiken oder dem Hinweis auf dieses oder jenes dienliche Wetterphänomen. Wie wir einleitend gesehen haben, ist der Ansatz überaus erfolgreich. Man erkennt aber ebenso, dass die Kommunikation durchaus manipulative Züge trägt.

Auch wenn immer wieder auf die bestehende wissenschaftliche Mehrheitsmeinung zum Klimawandel verwiesen wird: Es geht letztlich um eine politische Agenda. Diese hat zwar ihren Ursprung in den Erkenntnissen von Wissenschaftlern, sie ist aber überfrachtet mit politischen Botschaften. Die klimatische Veränderung wird gleichermaßen einseitig und eindimensional dargestellt und es wird so getan, als könne man gleichsam durch Verzicht aufs Autofahren oder Fleischessen aus Deutschland heraus das Weltklima schützen und so den Klimawandel bremsen oder gar aufhalten.

Ein letztes Wort noch: Der katastrophale Starkregen in Rheinland-Pfalz und Nordrhein-Westfalen im Juni ist kein Beleg für den Klimawandel, auch wenn er von interessierten Kreisen gerne dafür herangezogen wird. Die Tragödie ist eher ein Zeugnis für eine unzulässig hohe Siedlungsdichte in hochwassergefährdeten Gebieten im Verein mit einem ungenügenden Katastrophenschutz.


[1] Gutes Klima – Globale Erwärmung, CO2 und der ganze Rest (1)

Deutschland ist Spitze – jedenfalls in der Steuerlast

Im OECD-Vergleich liegt Deutschland in der gesamten Steuer- und Abgabenlast seit Jahren auf einem der Spitzenplätze. Das Handelsblatt titelte jüngst gar: Die höchsten Steuern und Abgaben: Deutschland ist Weltmeister. In keinem anderen Land müssen Arbeitnehmer so hohe Steuern und Abgaben zahlen wie in der Bundesrepublik. Und anders als oft behauptet werden auch Familien kräftig zur Kasse gebeten. In der Welt schon 2020 der gleiche Tenor: Bei Steuern und Abgaben ist Deutschland jetzt sogar globaler Spitzenreiter.

Die Steuerquote

Unstrittig ist also, dass Deutschland bei der Belastung von Arbeitseinkommen durch Steuern und Sozialabgaben schon seit Jahren zu den Spitzenreitern gehört. Die Steuer- und Abgabenquote auf Arbeitseinkommen beläuft sich auf etwa 37,5%. Damit gibt sich der Fiskus aber nicht zufrieden. Über die Umsatz- und Verbrauchssteuern belastet der Staat darüber hinaus auch noch das verbliebene Nettoeinkommen. Deswegen liegt die volkswirtschaftliche Einkommensbelastungsquote sogar bei 52,1 Prozent (2020) – nach Angaben des Bundes der Steuerzahler ein Rekordwert. Von einem verdienten Euro gehen also 52,1 ct direkt oder indirekt an den Fiskus bzw. an den Staat. Nur 47,9 ct bleiben übrig. 

Abbildung 1: Steuerquote in Deutschland 2020. Mehr als die Hälfte des Arbeitslohns gehen letztlich an den Fiskus. Von 1000 € nimmt er sich 521 €.

Sind die Steuern etwa nicht hoch genug?

Was die Grünen, die SPD und die Linken dazu treibt, angesichts dessen sogar noch weitere Steuererhöhungen zu fordern ist rational kaum nachvollziehbar. Kaum besser bei CDU und CSU: auch die Unionsparteien schließen Steuererhöhungen nicht aus. Einzig die FDP fordert folgerichtig, auf weitere Steuererhöhungen zu verzichten und ggf. sogar Entlastungen anzustreben (FDP will Wirtschaft um 60 Milliarden Euro bei der Steuer entlasten).

Nicht nur bei den Steuern auf Arbeitseinkommen, auch betreffend der Unternehmenssteuern langt der Fiskus kräftig zu. Ein völlig anders Bild zeichnet das extra3-Video. Darin wird in den Raum gestellt, Deutschland sei ein Steuerparadies mit ineffizienten Steuergesetzen und einer nachlässigen Finanzverwaltung.

Videolink: Bund der Steuersparer: Ein Arsch voll Tochterunternehmen | extra 3 | NDR

Bei Anhängern der SPD, der Grünen und der Linken findet der Sketch sicher viel Zuspruch. Dabei ist genau das Gegenteil richtig. Kaum etwas funktioniert in Deutschland so gut, wie das fortwährende Perfektionieren von Steuererlassen und das Eintreiben der Steuern.

Das Steuerrecht ist komplex, die Bürokratie überbordend

Über die Jahre ist ein hochkomplexes und sich ständig änderndes Steuerrecht entstanden, das es Unternehmen fast unmöglich macht, jederzeit eine 100 % regelkonforme Steuererklärung abzugeben. Die sinnvolle Steuergestaltung wird mit jedem neuen Erlass weiter erschwert. Ohne die Konsultation von hochspezialisierten Steuerexperten ist das längst nicht mehr darstellbar. Noch nicht einmal für kleinere Firmen. Man kann sich vor der Erkenntnis nicht länger verschließen: Nicht nur die Steuerquote, auch die deutsche Bürokratie ist „Weltspitze“.

Es mangelt nicht an Geld, sondern an Effizienz

Die gesamten Staatseinnahmen (Steuereinnahmen inkl. Gebühren, Verwaltungseinnahmen, Gewinne, Veräußerungen, …) haben sich von 2005 bis 2019 um mehr als 600 Mrd. € (2005: 995 Mrd. €, 2019: 1.600 Mrd. €, ein Plus von 60 %) erhöht. Straßen mit Schlaglöchern, sanierungsbedürftige Schulen, Funklöcher und langsames Internet gibt es nicht, weil es dem Staat an Geld mangelt, sondern weil die Bürokratie fett und träge ist und es nicht auf die Reihe kriegt, das Geld dahin zu leiten, wo der Bedarf besteht. Eher werden unsinnige Lieblingsprojekte von Politikern finanziert.

Der Staat funktioniert perfekt, wenn es darum geht, den Unternehmen und leistungswilligen Bürgern neue Lasten aufzubürden (erweiterte Berichtspflichten, neuartige Abgaben, Öko-Steuer, CO2-Steuer, EEG-Umlage, Kohlepfennig, …) oder längst abzuschaffende Steuern (z.B. Solidaritätszuschlag) einfach beizubehalten, weil er sich daran gewöhnt hat. Er macht allzu oft keinen guten Job, wenn er selbst den Ansprüchen gerecht werden muss, die er den Staatsbürgern ohne viel Federlesens aufbürdet. In der Corona-Pandemie wurde es einmal mehr offenkundig.

Prosperität durch Eigenverantwortung statt ineffektiver staatlicher Einflussnahme

Ganz anders, als es das Video suggerieren will, ist es angesichts der hier nur ganz kurz skizzierten Zustandsbeschreibung absolut legitim und unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten gar dringend geboten, wenn Wirtschaftsunternehmen den verbleibenden Gestaltungsspielraum im Steuerrecht so weit wie möglich ausschöpfen.

Das kommt im Übrigen auch der Gesellschaft zugute, weil das Geld in den Händen der Bürger respektive Unternehmen bleibt und sie damit wirtschaften und es in Umlauf bringen. Jedenfalls ist das immer noch besser, als wenn der Staat das Geld vereinnahmt und es dann im aufgeblähten Behördenapparat versickert, für fragwürdige parteipolitische Umverteilungspläne draufgeht oder für unsinnige Projekte verschleudert wird. Nach dem Bericht des Rechnungshofes kommen so allein mehrere 10 Milliarden Euro pro Jahr zusammen.

Wie verquer in der Politik teilweise agiert wird, sieht man am aktuellen Beispiel der CO2-Steuer. Die wird selbstredend auch von der SPD und anderen Parteien mitgetragen. Man will damit die Menschen dazu bewegen, weniger fossile Energie zu verbrauchen. Das ist ein richtiges Ziel, wenn auch die Besteuerung selbst sicher nicht die beste Maßnahme ist. Was macht die SPD daraus? Sie hat vorgeschlagen und es mittlerweile auch durchgesetzt, dass Mieter für Heizenergie nur die Hälfte der CO2-Steuer tragen sollen und die andere Hälfte von den Vermietern übernommen wird. Damit wird die Grundidee hinter der CO2-Besteuerung schon wieder ad absurdum geführt, kaum dass die Steuer eingeführt ist.

Die Besteuerung mittlerer Einkommen ist zu hoch

In den Wahlprogrammen der Grünen, der SPD und der Linken wird ein ganz anders Bild gezeichnet. Auch wenn sich fast alle vor konkreten Zahlen drücken, geht die Zielrichtung ganz klar zu höheren Steuern. Opportun ist dabei immer der Hinweis auf die Reichen und Superreichen. Dem kann im Zweifel jeder beipflichten. Man verschweigt dabei gerne, dass die Steuerprogression schon bei Einkommen knapp über dem Durchschnitt auf den Spitzensteuersatz von 42 % ansteigt. Ledige zahlen diesen Satz schon ab etwa 57.000 € zu versteuerndem Jahreseinkommen für jeden weiteren verdienten Euro. Dabei beträgt das Durchschnittseinkommen gerade knapp 48.000 €. Wer also nur ein wenig mehr verdient als der Durchschnitt (etwa 20 %), der wird bereits mit dem Höchststeuersatz belastet.

Im Jahre 1990 wurde der Spitzensteuersatz erst bei dem 5-fachen des Vollzeit-Durchschnittseinkommens fällig. In den wirtschaftlich erfolgreichen Aufbaujahren der Bundesrepublik lag das Verhältnis anfangs gar bei dem 18-fachen (1960). Das kann man zwar nicht 1:1 mit der Situation heute vergleichen (z.B., weil sich auch die Höhe des Spitzensteuersatzes geändert hat), aber dennoch wird klar, dass wir bezüglich der Besteuerung von mittleren Einkommen in einer deutlichen Schieflage sind. Ursache dafür ist vor allem die kalte Progression. Sie entsteht dadurch, dass zwar das allgemeine Gehaltsniveau aufgrund der Lohn- und Preisentwicklung von Jahr zu Jahr mehr oder weniger stark steigt, der Steuertarif i. d. R. aber unverändert bleibt.

Heimliche Steuererhöhungen durch die kalte Progression

Betrachten wir einen Arbeitnehmer, dessen Bruttoverdienst sich im gleichen Maße wie die Inflationsrate erhöht, sagen wir 2 %. Sein Gehalt wächst dann also von 48.000 € auf 48.960 €. Aufgrund der Steuerprogression steigt das Gehalt netto aber um weniger als 2 % (weil er für den Mehrverdienst einen höheren Steueranteil entrichten muss). Genau bleiben hier von den 960 € nur 594 € übrig, das entspricht einer Erhöhung des Nettogehalts um 1,6 %. Tatsächlich hat der Arbeitnehmer damit preisbereinigt (also bezogen auf die Kaufkraft) sogar weniger Geld in der Tasche hat als zuvor. Er ist daher faktisch ärmer geworden, muss dafür aber höhere Steuern entrichten. Das ist die Konsequenz aus der kalten Progression.

Wenn man nur ein einzelnes Jahr nimmt, ist der Effekt im Allgemeinen nicht sehr groß, kann sich aber immerhin auf einige 100 € pro Jahr summieren. Weil der Missstand aber nun schon seit Jahrzehnten besteht, hat sich hier eine massive Fehlbesteuerung vor allem von mittleren Einkommen aufgebaut. Die kalte Progression ist im Ergebnis eine heimliche Steuererhöhung. Eine jedes Jahr aufs Neue greifende Steuererhöhung ohne Ansage. Der alleinige Nutznießer ist der Fiskus, denn was dem Bürger fehlt, mehrt im gleichen Umfang das Steueraufkommen des Staates. Jahr für Jahr entstehen so Steuermehreinnahmen in Milliardenhöhe. So sind die Steuereinnahmen aus Löhnen- und Gehältern von 2005 bis 2018 um 74 % gestiegen, während die Löhne im gleichen Zeitraum nur um 54 % gewachsen sind.

Viele andere Länder machen das besser und vor allem stärker am Wohle der steuerzahlenden Bürger orientiert: u.a. in den USA, Frankreich und der Schweiz wird die Steuerprogression jährlich an die Inflationsrate angepasst. So wird sichergestellt, dass ein Arbeitnehmer, der 2 % mehr brutto bekommt auch netto 2 % mehr verfügbar hat und somit bei einer Inflationsrate von maximal 2 % keinen Kaufkraftverlust erleidet.

Hohe Steuern zum Wohle der Bürger – aber in welchem Land?

Die Grünen, die SPD und die Linken reden derweil unverdrossen davon, der Staat müsse die Steuereinnahmen erhöhen, um die von ihm erwarteten Leistungen finanzieren zu können. Für manche können z.B. die direkten und indirekten Transferzahlungen in Richtung EU gar nicht hoch genug sein (s. DEUTSCHLAND IST REICH. UND WIE GEHT’S DEN DEUTSCHEN?). Gerne werden auch die Mängel bezüglich Schulen, Bildung, Digitalisierung, Infrastruktur, Gesundheit, Rente, … zur Begründung herangezogen. Man will dem Bürger so weismachen, dem Staat fehle es an Geld für die Bewältigung elementarer Aufgaben. Wir haben oben schon gesehen, dass das nicht zutrifft. Das Gegenteil ist richtig.

Das hohe deutsche Steueraufkommen führt dazu, dass in Europa Begehrlichkeiten geweckt werden und in der Folge Deutschland immer wieder neue Lasten übernimmt. Wie verschiedene Statistiken zeigen, sind die Menschen hierzulande keineswegs die vermögendsten Europäer. Aber dennoch sind deutsche Politiker, insbesondere von den bereits oben genannten Grünen und der SPD allzu gerne bereit, hier erwirtschaftete Steuermittel in Länder zu transferieren, deren Steuersäckel nicht so prall gefüllt ist, weil sie ihre Bürger weniger stark mit Steuern und Abgaben belasten. Offenbar denken andere Politiker in Europa zuallererst an das Wohl ihrer eigenen Bürger. Den Grünen, der SPD und den Linken geht es mehr darum, die Welt zu beglücken.

Eine weitere Idee hinter den Forderungen nach höheren Steuern ist die, dem Bürger zunächst neue Lasten aufzuerlegen und einen Teil dieser Mehreinnahmen wieder als „staatliche Wohltaten“ zurückzugeben. Explizit wird das z.B. von den Grünen bezüglich der CO2-Besteuerung geplant. Das offenbart ein Staatsverständnis, wie man es aus sozialistischen Planwirtschaften kennt. Damit schafft man vorzugsweise neue Planstellen in der Verwaltung, also vor allem mehr Bürokratie. – Daran mangelt es uns gewiss nicht.

Resümee

Der Staat ist überfinanziert und kann mit Geld nicht umgehen. Je reichlicher die Steuerquellen sprudeln, desto mehr davon wird er sinnlos verpulvern. Die Beispiele Berliner Flughafen, Elbphilharmonie, Mautdebakel und die europäische Schuldenunion sind nur die Spitze des Eisbergs. Die Liste ist sehr viel länger und geht gar noch weit über Europa hinaus. Zum Beispiel zahlt Deutschland noch immer Entwicklungshilfe in Höhe von mehreren 100 Millionen Euro pro Jahr an die Welt- und Technologiemacht China.

Die zahlreichen extra3-Bürokratie-Videos (Der reale Irrsinn im Überblick) belegen eher die „kleineren“ Fehler von Lokal- und Regionalpolitikern im Land. Dabei geht es um in den Sand gesetzte Projekte und unsinnige Maßnahmen, die „nur“ Hundertausende oder wenige Millionen Euro kosten: Straßen ins Nirgendwo, Brückenruinen, Stromtankstellen auf Radwegen, Parkplätze, auf denen man nicht parken darf, Autobahnen ohne Ausfahrt, unterirdische Gehwege. Darüber darf man aber auch die Leitlinien für Gendersprache oder die Zuschüsse für staatsfeindliche linke Aktionsbündnisse … nicht vergessen.


Quellen:

https://www.handelsblatt.com/politik/deutschland/bundestagswahl-fdp-will-wirtschaft-um-60-milliarden-euro-bei-der-steuer-entlasten/27175650.html?

https://www.handelsblatt.com/politik/deutschland/oecd-studie-die-hoechsten-steuern-und-abgaben-deutschland-ist-weltmeister/27143260.html

https://www.welt.de/wirtschaft/article207627587/OECD-Bei-Steuern-und-Abgaben-ist-Deutschland-Spitzenreiter.html

https://www.handelsblatt.com/politik/deutschland/lohn-immer-mehr-arbeitnehmer-zahlen-spitzensteuersatz/25451980.html

https://www.handelsblatt.com/unternehmen/industrie/durchschnittseinkommen-so-hoch-ist-das-durchschnittsgehalt-in-deutschland/26628226.htm

https://www.vlh.de/arbeiten-pendeln/beruf/kalte-progression-einfach-erklaert-mit-beispiel.html

https://www.wirtschaftsdienst.eu/inhalt/jahr/2018/heft/8/beitrag/60-jahre-einkommensteuertarif-in-deutschland-bestandsaufnahme-und-handlungsempfehlungen.html

https://steuertabelle.com.de/Steuerprogression-Tabelle.php

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/164032/umfrage/einnahmen-und-ausgaben-des-deutschen-staats/

https://de.wikipedia.org/wiki/Staatseinnahmen

https://de.wikipedia.org/wiki/Steueraufkommen_(Deutschland)

https://www.focus.de/politik/ausland/630-millionen-euro-allein-im-jahr-2017-fast-10-milliarden-euro-seit-1979-darum-zahlt-deutschland-entwicklungshilfe-an-china_id_10817274.html

Ist ein Elektroauto „umweltfreundlich“ oder nur weniger „umweltschädlich“?

Es soll in diesem Beitrag nicht um die Frage des besten Antriebskonzepts gehen. Nicht darum, ob Elektroautos weniger umweltschädlich und Verbrenner weniger umweltfreundlich sind. Ebenso wenig soll erörtert werden, ob das Attribut umweltfreundlich eher zum Elektroauto passt, beim Verbrenner indes die Assoziation umweltschädlich näher liegt. Das Thema ist vielmehr der Sinnzusammenhang der beiden Adjektive. Kann man überhaupt, von trivialen Fällen abgesehen, sicher sagen, etwas sei umweltfreundlich oder umweltschädlich? Und was genau, sollte das jeweils bedeuten?

Semantik

Die Fragestellung hat zwei Hauptaspekte, eine philosophische und eine logisch-semantische. Wir beginnen mit dem Letzteren. „Wahre“ und „falsche“ Aussagen kann man im strengen Sinne nur innerhalb eines axiomatischen Systems treffen. Im realen Leben bewegt sich alles irgendwo dazwischen, vor allem auch deshalb, weil die Wortbedeutungen unscharf sind.

Konkret ist hier „umweltfreundlich“ ein genauso unscharfes Adjektiv wie „umweltschädlich“.  In beiden Attributen klingt ein gewisser Absolutheitsanspruch durch, den zu verifizieren kaum gelingen kann. Mit Sicherheit wird man auch keinen allgemeinen Konsens darüber erzielen können, wo genau die Grenze liegt. Treffender ist es, stattdessen von „umweltschonend“ zu sprechen. Darin steckt viel weniger Wertung, obwohl immer noch offenbleibt, was genau damit gemeint sein mag. Sinnvoll erscheint zunächst einmal eine relative Definition. Die eine technische Lösung oder Handlungsweise ist umweltschonender als die andere, wenn sie in der Umwelt räumlich und zeitlich eine weniger starke Wirkung hinterlässt.

Logik

Darüber hinaus gibt es ein im eigentlichen Sinne logisches Problem. Es ist eine banale Erkenntnis, dass technische Systeme (und ihre Nutzung durch uns) die Umwelt immer in mehrerlei Hinsicht tangieren. Sie sind von ihr abhängig sind und beeinflussen sie. In der Regel reden wir hier von einer komplexen multifaktoriellen Beeinflussung bzw. Wechselbeziehung. Die Begründung für das Logikproblem ist einfach. Systeme, die durch mehr als nur einen Parameter charakterisiert werden (nur solche gibt es in der Realität), lassen sich nicht eindeutig in eine Ordnung bringen. Man kann nicht zwingend darlegen, dass das System mit der Charakteristik (2 5) besser oder schlechter ist als das System mit der Charakteristik (3 4). Das ist logisch unmöglich.

Ist ein Elektrofahrzeug mit einem Energieverbrauch von 20 kWh pro 100 km bei einer Zuladung von 500 kg und einer Akkukapazität von 80 kWh dem Konkurrenzprodukt mit 16 kWh pro 100 km, 400 kg Zuladung und 60 kWh Akkukapazität überlegen? Es kommt darauf an, wie man das Zusammenspiel der Eigenschaften im Hinblick auf den im Grundsatz willkürlich gesetzten Nutzwert beurteilt.

„Besser“ oder „umweltfreundlicher“ wird ein System erst durch die nicht im absoluten Sinne objektivierbare Bewertung, die wir ihm beimessen. Völlig gleich, wie viele vermeintlich gute Gründe wir dafür finden: Das Resultat wird durch die mehr oder weniger bewusste Entscheidung zur Zielsetzung determiniert und spiegelt daher zwangsläufig unser – unvollständiges – Bild von den Zusammenhängen.

Philosophische Sicht

Umwelt, das ist – im engeren Sinne – die Menge aller natürlichen (und im weiteren Sinne auch der künstlichen) Entitäten und ihrer Wechselbeziehungen. Wir sind Teil der Umwelt und alles was wir tun und lassen, hat Folgen auf das System Umwelt. Schon durch unsere bloße Existenz beeinflussen wir die Umwelt. Mindestens nehmen wir Raum ein, und selbst bei größter Bescheidenheit benötigen wir Ressourcen für unser Überleben.

In unserer zwangsläufig anthropozentrischen und zuweilen auch romantisierenden Perspektive neigen wir dazu, unseren Einfluss auf die Umwelt, sofern er in Richtung einer Veränderung zurück zur Situation vor Auftreten des Menschen geht, als positiv und „umweltfreundlich“ zu begreifen. Den Einfluss in Richtung einer erzwungenen Anpassung der Umwelt auf die Existenz des Menschen und seiner Bedürfnisse verstehen wir oft pauschal als negativ. Aber auch hier gibt es kein simples Richtig oder Falsch. Gut oder schlecht, positiv oder negativ wird unser Wirken erst durch unser eigenes und letztlich willkürlich gesetztes Maß. Die Natur selbst kennt weder Gut noch Böse.

War der Einschlag des Meteoriten, dem vor 65 Mio. Jahren die Dinosaurier zum Opfer gefallen sind, eine Katastrophe? Oder war es doch ein segensreiches Ereignis, weil im Ökosystem mutmaßlich erst dadurch der Freiraum für die Entwicklung der Säugetiere und damit letztlich des Menschen entstanden ist?

Massive Eingriffe auf die Umwelt tragen das Risiko von Instabilität und disruptiver Veränderung in sich. Was danach folgt, muss nicht zwangsläufig „negativ“ sein, es ist aber jedenfalls ungewiss.

Ziel: Eingriffe klein halten

Wir kommen jetzt noch einmal auf den obigen Begriff zurück. Mit dem Attribut „umweltschonend“ messen wir uns am Ziel, den Einfluss auf die Umwelt möglichst klein zu halten. Das ist nicht unvernünftig, weil wir die Folgen unseres Handelns aufgrund der Komplexität des Gesamtsystems Umwelt zumindest in der Langfristperspektive nicht sicher vorhersagen können.  Mehr noch, es fällt sogar schwer, die Auswirkung unseres Tuns auf die Umwelt überhaupt objektiv zu bestimmen. Was wir wahrnehmen, ist immer nur ein Ausschnitt der Wirklichkeit. Die Vielgestaltigkeit der tatsächlichen, offenen und versteckten, direkten und indirekten Wechselbeziehungen erlaubt uns allenfalls eine Annäherung an die komplexe Realität mit begrenzter Aussagekraft.

Ausgehend vom vorgefundenen stabilen Umweltsystem, liegt es in unserem unmittelbaren Interesse, die Stabilität des Systems zu erhalten. Denn eingedenk der immensen Komplexität wissen wir nicht, wohin es sich entwickeln wird, wenn es den Status quo verlässt und in der Konsequenz möglicherweise in einen Zustand der Instabilität gerät. Besser als das stark wertende Begriffspaar „umweltfreundlich“ vs. „umweltschädlich“ trifft daher die Fragestellung, inwiefern und in welchem Grade technische Lösungen und Handlungen als „umweltschonend“ bezeichnet werden können, den Kern der Diskussion.

Wie muss die Frage formuliert werden?

Die sinnvollere Fragestellung lautet daher: Ist ein Elektroauto „umweltschonender“ als ein Fahrzeug mit konventioneller Motorisierung? Entfaltet also ein Elektroauto im Hinblick auf seine Produktion und den Betrieb sowie der Energiebereitstellung im gesamten Lebenszyklus räumlich und zeitlich eine weniger starke Wirkung auf die Umwelt als ein sonst vergleichbares fossil betriebenes Fahrzeug? – Diese Frage zu beantworten soll indes einem anderen Beitrag vorbehalten bleiben.

Corona-Kritiker aus dem Ethikrat entlassen

Kritik an Corona-Maßnahmen führt zur Entlassung

Das bayerische Kabinett unter Ministerpräsident Söder hat den Münchener Wirtschaftsethik-Professor Lütge nach dessen Kritik an den Corona-Maßnahmen aus dem Bayerischen Ethikrat entlassen. Als Grund nennt die Staatskanzlei „wiederholte öffentliche Äußerungen von Herrn Professor Lütge, die mit der verantwortungsvollen Arbeit im Ethikrat nicht in Einklang zu bringen sind und auf Dauer dem Ansehen des Gremiums Schaden zufügen könnten.“ Der Kabinettsbeschluss ist bereits am 2. Februar 2021 ergangen und war einstimmig, wie ein Sprecher der Staatskanzlei dem Bayerischen Rundfunk bestätigt.

Der Ökonom und Philosoph Christoph Lütge ist Lehrstuhlinhaber des Peter-Löscher-Stiftungslehrstuhls für Wirtschaftsethik an der TU München. Dort leitet er auch das TU Ethik-Institut für Künstliche Intelligenz, das vom Facebook-Konzern finanziell unterstützt wird.

Die Position von Prof. Lütge in aller Kürze

Prof. Lütge: „Ich halte Corona nicht für ungefährlich, halte aber die meisten Corona-Maßnahmen (Lockdown, Schließung von Schulen, Geschäften, Gastro etc., Maskenpflicht) für unnötig und völlig unverhältnismäßig. Sie erzeugen massive Kollateralschäden“.

Im BR-Interview mit Kontrovers sagte er etwa am 20. Januar (s. Video), dass das Durchschnittsalter der Corona-Toten bei etwa 84 Jahren liege. „Da stirbt man an Corona oder an etwas anderem, so ist es nun mal. Menschen sterben.“

Ist der Ethikrat nur ein Akklamationsgremium?

Was sagt der Vorgang über die gegenwärtige Verfassung der Politik im Hinblick auf das Management der Corona-Pandemie?

Da gibt es jetzt nichts mehr zu beschönigen: Der Fall des aus dem bayerischen Ethikrat abberufenen Wirtschaftsprofessors Lütge ist ein demokratischer Offenbarungseid. Allem Anschein nach soll der Ethikrat lediglich als willfähriges Gremium zur Unterstützung der politischen Kommunikation der Staatsregierung dienen. Versteht sich der Ministerpräsident etwa als „Staatratsvorsitzender“? Die Glaubwürdigkeit des Ethikrats ist schon beschädigt, noch ehe er überhaupt seine Tätigkeit richtig aufgenommen hat.

Kritik unerwünscht

Natürlich steht es der bayrischen Staatsregierung zunächst einmal frei, welche Personen sie in den Ethikrat beruft und zu anderer Zeit wieder entlässt. Im konkreten Falle wurde nun aber Prof. Lütge offenbar deswegen entlassen, weil er eine kritische Position zu den undifferenzierten Corona-Maßnahmen der Regierung vertrat. Dabei half es ihm nicht, dass er seine Kritik mittels rationaler Argumente untermauert hat.

Es ist eine schlichte Tatsachenfeststellung, wenn Prof. Lütge sagt, das Durchschnittsalter der an Covid-19 Verstorbenen liege bei etwa 84 Jahren. Damit spricht er keinem Älteren das Grundrecht auf Leben ab. Er hat auch keineswegs gefordert, diesem Personenkreis die intensivmedizinische Behandlung zu versagen und Hochbetagte quasi einfach zu sterben zu lassen, wie das in einem Kommentar der Ethikrat-Vorsitzenden, Susanne Breit-Keßler, völlig überzeichnet in den Raum gestellt wird. Vielmehr hat er mit seiner berechtigten Kritik die Verhältnismäßigkeit der Lockdown-Maßnahmen hinterfragt.

Einseitige Schutzmaßnahmen sind verantwortungslos

Der Schutz des Lebens aller und die Aufrechterhaltung der Funktionsfähigkeit des Gesundheitssystems sind wichtige Ziele. Sie dürfen aber nicht getrennt von den gravierenden Nebenwirkungen für die gesamte Gesellschaft verfolgt werden. Die bestehenden Corona-Maßnahmen sind unverkennbar einseitig ausgerichtet.

Nicht wenige Experten aus der Wissenschaft vertreten diese Auffassung und fordern schon seit geraumer Zeit abgewogene Maßnahmen, die alle gesellschaftlichen Schichten in den Blick nehmen. Mit seiner Kritik ist Prof. Lütge also nicht allein. Indessen finden diese kritischen Stimmen kaum Gehör. Merkel, aber auch Söder und viele andere Ministerpräsidenten haben ein kleines, elitäres Beratergremium um sich geschart, dem alleine sie vertrauen. Abweichende Meinungen werden da als störend wahrgenommen.

Von eigenen Versäumnissen ablenken

Im konkreten Falle von Prof. Lütge scheint es nun so, dass die bayerische Staatsregierung solche Kritik nicht erträgt. Vielleicht will man auch davon ablenken, dass man gerade beim Schutz der Ältesten in den Heimen kläglich versagt hat: Nur 1 % der Bevölkerung lebt in Heimen, dennoch entfallen auf diese Gruppe ein Drittel aller Corona-Todesfälle.

Die Hälfte der Coronatoten entfällt auf die 4 % Ältesten der Bevölkerung (d.h., Alter >= 84 Jahre). Insgesamt sind in der Altersgruppe 80+ etwa 70 % aller Covid-19-Sterbefälle zu verzeichnen. Umgekehrt entfallen auf die jüngere Hälfte der Menschen (<= 46 Jahre) gerade 1 % der Coronatoten. Trotz dieser Fakten weiß die Politik nichts besseres, als den pauschalen Lockdown inklusive Kita- und Schulschließungen.

Man kommt an der Erkenntnis nicht vorbei, dass die politischen Entscheider im Laufe der Corona-Pandemie nahezu nichts dazugelernt haben. Sie werden ihrer Verantwortung für die Gesellschaft als Ganzes nicht gerecht. Und nun kommt auch noch hinzu, dass Kritiker mundot gemacht werden sollen.

Demokratie am Scheideweg

Dem mündigen Staatsbürger sollte dieser ganze Vorgang eine Warnung sein: Die verbrieften Grundrechte sind keine Selbstverständlichkeit mehr. Unter dem Dogma einer einseitigen Gesundheitsfürsorge drohen sie im Zuge der Corona-Pandemie ausgehebelt zu werden.

Wenn wir nicht aufpassen, dann schlittern wir sehenden Auges in den fürsorglichen Überwachungsstaat, der vorgeblich immer ganz genau weiß, was gut für uns ist. Das ist dann nicht mehr die liberale Demokratie des Grundgesetzes.

Wir haben noch in diesem Jahr die Chance, mit unserer Stimme jedwedem staatlichen Dirigismus eine Absage zu erteilen.

Quellen:

[1] Bayern: Ein Professor nervt mit umstrittenen Thesen zu Corona den Ethikrat | Bayern (merkur.de)

[2] Bayern: Nach Kritik an Corona-Politik: Söder reagiert und wirft unliebsamen Professor raus | Bayern (merkur.de)

[3] Ethikrat: Staatsregierung entlässt Lockdown-Kritiker Lütge

[4] Prof Christoph Lütge im Interview: „Menschen sterben ja nicht nur am Virus“

[5] Corona-Gipfel: Gegenwind für Merkel und die Länder wegen Experten – „Andere Sichtweisen offenbar unerwünscht“ | Politik (merkur.de)

[6] Angela Merkel: Unerwarteter Corona-Angriff! Leopoldina attestiert „politischen Missbrauch von Wissenschaft“ | Politik (merkur.de)

[7] Die Corona-Pandemie: Alter ist der dominierende Risikofaktor | sumymus blog

Corona-Pandemie verkürzt die Lebenserwartung

Das objektive Maß für die Schwere der Pandemie ist der Einfluss auf die Lebenserwartung

Nach den sich täglich überschlagenden Horrormeldungen zu Infektionszahlen, Todesfällen und Corona-Mutanten, Impfstau, Schulschließungen, Homeoffice, Ausgangs- und Reisebeschränklungen … hat mich zunehmend die Frage interessiert, inwieweit die Corona-Pandemie die Lebenserwartung der Menschen beeinflusst. Genauer, wie stark reduzieren die beobachteten Covid-19-Todesfallzahlen die Lebenserwartung in den unterschiedlichen Altersgruppen.

Annahmen für die Berechnung der Lebenserwartung

Als Randbedingung wurde angenommen, dass die Corona-Pandemie noch ein weiteres Jahr mit der gleichen Intensität anhält und weitere etwa 50.000 Todesopfer fordert bevor 2022 die Impfungen in der Breite Wirkung zeigen werden. Sofern die Impfungen wider aller Erwartung sehr schnell erfolgen, könnte sich der Effekt auf die Reduzierung der Lebenserwartung halbieren.

Die Berechnung fußt auf den Daten des RKI (Todesfallzahlen „an oder mit“ Corona), den Sterbetafeln des Bundesamtes für Statistik (DeStatis) sowie zum Abgleich den Sterbezahlen für 2018 (Statista). Als Vergleichswerte für die Lebenserwartung wurden die Zahlen des Instituts der deutschen Wirtschaft (DeutschlandInZahlen, s. [10] und [11]) herangezogen.

Darstellung der Ergebnisse

Das folgende Diagramm (s. Abb. 1) zeigt für Deutschland die Reduzierung der Lebenserwartung in der Corona-Pandemie (blaue , grüne und rote Säulen von oben nach unten). Zugrunde gelegt sind die Todesfallzahlen per 26.01.2021 in Höhe von 53.000 („an oder mit“) Covid-19-Toten in der beobachteten Altersverteilung.

Reduzierung der Lebenserwartung in der Corona-Pandemie (blaue , grüne und rote Säulen von oben nach unten).

Abbildung 1: Reduzierung der Lebenserwartung in der Corona-Pandemie (blaue , grüne und rote Säulen von oben nach unten). Zugrunde gelegt sind die Todesfallzahlen per 26.01.2021 in der beobachteten Altersverteilung. Zum Vergleich: Die grau-punktierte Kurve zeigt die relative Lebenserwartung ohne Beeinträchtigung durch Corona im Jahre 2010 an.

Man entnimmt der Grafik, dass für die Altersgruppen bis 50 keine messbare Reduzierung der Lebenserwartung eintritt. Für die Altersgruppen bis 70 bleibt die Reduzierung der Lebenserwartung noch unter 0,1 Lebensjahren. Für Menschen im Alter von 80 reduziert sich die Lebenserwartung um etwa 0,2 Jahre, im Alter von 90 um etwa 0,25 Jahre.

Analyse und Diskussion

Auf den ersten Blick erscheint der Einfluss überraschend gering und man fragt sich, ob dies die massiven gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Maßnahmen und Einschränkungen der Grundrechte rechtfertigt.

Ist das vielleicht eine nicht angemessene Sicht? Sind durchschnittlich 0,2 Lebensjahre weniger doch ein größerer Einschnitt, als dies die kleine Zahl ausdrückt. Wird durch diese Betrachtung die grundsätzlich insbesondere für die Älteren bestehende Gefahr verharmlost?

Schauen wir uns zum Vergleich die allgemeine Lebenserwartung ohne Beeinträchtigung durch Corona im Jahre 2010 an (s. grau-punktierte Kurve in Abb. 1).

Die grauen Dreiecke markieren die relative Lebenserwartung im Jahre 2010 für die Lebensalter 1, 30, 60 und 80. Wie man erstaunt zur Kenntnis nimmt, war die allgemeine Lebenserwartung vor einem Jahrzehnt signifikant geringer als im Jahr 2020 unter den herrschenden Corona-Bedingungen. Konkret: Ein 80-Jähriger im Jahr 2020 hatte trotz der Corona-Gefahr immer noch eine höhere Lebenserwartung als ein 80-Jähriger im pandemiefreien Jahr 2010. Bei den Jüngeren beläuft sich der Unterschied mit 0,3 bis fast 0,7 Jahre gar auf ein Vielfaches des spezifischen Einflusses aufgrund von Corona.

Entwicklung der Lebenserwartung in den letzten 30 Jahren

Wenn wir weiter zurückgehen, etwa auf das Jahr 1990 oder 2000, dann werden die Unterschiede noch eklatanter. In Abb. 2 ist exemplarisch die Entwicklung der Lebenserwartung seit 1990 für 30- 60- und 80-Jährige aufgetragen. Wie man den Kurvenverläufen entnimmt, war vor nur zwei Dekaden die Lebenserwartung für 80-Jährige um 0,9, für 60-Jährige gar um 1,9 Lebensjahre geringer als heute. Bei den unter 60-Jährigen (grüne und blaue Kurven) ist der Einfluss der Corona-Pandemie auf die Lebenserwartung in dieser Skalierung nicht wahrnehmbar. Aber auch der Verlauf bei den 80-Jährigen (rote Kurve) lässt nur eine kleine Delle erkennen. In Summe darf man daher festhalten: Im Vergleich zu dem in den letzten 30 Jahren registrierten Anstieg fällt der partielle Rückgang der Lebenserwartung aufgrund von Corona nur äußerst bescheiden aus.

Entwicklung der Lebenserwartung seit 1990 für 30- 60- und 80-Jährige. Die Werte für die Lebenserwartung unter Corona-Bedingungen sind beim Übergang von 2020 auf 2021 jeweils durch die farbigen Punkte markiert.

Abbildung 2: Entwicklung der Lebenserwartung seit 1990 für 30- 60- und 80-Jährige. Die Werte für die Lebenserwartung unter Corona-Bedingungen sind beim Übergang von 2020 auf 2021 jeweils durch die farbigen Punkte markiert. Mittels der grauen Säule hervorgehoben ist die Zeitspanne der Corona-Pandemie (ab Anfang 2020, im Modell verlängert bis Anfang 2022). Datenstand per 26.01.2021.

Nun sind bekanntlich insbesondere die Älteren von der Pandemie betroffen. Deswegen wollen wir den Einfluss der Corona-Pandemie für diese Gruppe schärfer herauszuarbeiten. Dazu betrachten wir den Kurvenverlauf bei den 80-Jährigen noch etwas genauer (s. hierzu Abb. 3). Wir sehen hier die gleiche Kurve wie in Abb. 2, nun aber in einem größeren Maßstab, so dass der „Einbruch“ stärker zur Geltung kommt. Der Rückgang im Vergleich zur vorherigen positiven Entwicklung der Lebenserwartung im Verlauf der letzten 30 Jahre ist unverkennbar. Man sieht aber auch deutlich, dass der Verlust an Lebenserwartung nur einen kleinen Bruchteil des Zuwachses der letzten 20 oder 30 Jahre ausmacht. In etwa beschränkt sich die Einbuße auf den in den letzten 3 – 5 Jahren verzeichneten Gewinn.

Entwicklung der Lebenserwartung für 80-Jährige von 1990 bis 2020. Der Wert für die Lebenserwartung unter Corona-Bedingungen ist beim Übergang von 2020 auf 2021 durch den roten Punkt markiert.

Abbildung 3: Entwicklung der Lebenserwartung für 80-Jährige von 1990 bis 2020. Der Wert für die Lebenserwartung unter Corona-Bedingungen ist beim Übergang von 2020 auf 2021 durch den roten Punkt markiert. Die graue Säule überdeckt die Zeitspanne der Corona-Pandemie (ab Anfang 2020, im Modell verlängert bis Anfang 2022). Datenstand per 26.01.2021.

Corona ein Schnippchen schlagen durch Zeitreise in die Vergangenheit?

Der zunächst verlockend klingende Gedanke, der Corona-Gefahr dadurch zu entgehen, dass man mit der Zeitmaschine zurück ins Jahr 2000 reist, würde sich nach der vorstehenden Analyse als fataler Fehler erweisen. Gegenüber der „hochriskanten“ Situation in der 2020-Corona-Pandemie würden 80-Jährige 0,7 Lebensjahre einbüßen; 60-Jährige würden gar ein noch schlechteres Geschäft machen, ihnen gingen 1,8 Lebensjahre verloren. Wohlgemerkt, wir sprechen hier vom Jahr 2000, also von der jüngsten bereits hochtechnisierten Vergangenheit, nicht von der ferneren Vorkriegszeit.

Bewertung des beobachteten Rückgangs

Auf den zweiten Blick ist daher der Einfluss der Corona-Pandemie auf die Lebenserwartung nicht nur in der absoluten Höhe, sondern auch im Vergleich mit den Vorjahren überraschend gering und man fragt sich nun erst recht, ob das die massiven Beschränkungen in allen Lebensbereichen wirklich rechtfertigt.

Damit sollen die Einzelschicksale nicht verharmlost werden. Natürlich ist jeder Tote ein Toter zu viel. Das gilt indes unabhängig von der Sterbeursache grundsätzlich auch für die 95% anderen Verstorbenen.

Indessen wird man mit dieser Individualbetrachtung dem Charakter einer Pandemie nicht gerecht. So hart das im Einzelfall auch klingen mag: Entscheidend für die Beurteilung der Schwere einer Pandemie sind die Auswirkungen auf die Gesamtbevölkerung. Die Individualschicksale sind nicht anders zu beurteilen als bei anderen Krankheiten auch. Täglich sterben in Deutschland etwa 2.600 Menschen, die meisten davon an Krebs und Herz-Kreislauferkrankungen. Und diesbezüglich sind die Jüngeren in Relation sehr viel stärker betroffen als von Corona.

Der oft gehörte Hinweis, das könne man nicht vergleichen, weil es sich bei Corona um ein hochansteckendes Infektionsgeschehen handelt, ist nicht stichhaltig. Natürlich kann man sich gegen diese Infektion mittels Eigenverantwortung wirksam schützen. Jedenfalls trifft dies für die sehr große Mehrheit (s. [13]) uneingeschränkt zu. Für die wenigen, die sich nicht oder nicht ausreichend schützen können, z.B. die Bewohner von Pflege- und Altenheimen, müssen aktive Schutzmaßnahmen ergriffen werden. Dazu gibt es Konzepte, die besser wirken als ein undifferenzierter Lockdown. Und insbesondere hier ist der Staat gefordert, Verantwortung zu übernehmen.

Wie schlimm würde es sein, wenn Deutschland von Trump regiert worden wäre?

Nun muss man aber auch festhalten, dass die geringe Auswirkung auf die Lebenserwartung natürlich auch eine Folge der getroffenen Schutzmaßnahmen ist. Völlig ohne Vorkehrungen wie Abstand halten, Hygiene und ggf. Maske tragen würden die Todesfallzahlen mit Sicherheit deutlich höher liegen und damit einhergehend auch der Einfluss auf die Verkürzung der Lebenserwartung markanter ausfallen.

Nehmen wir als probates Negativ-Szenario die USA, bis vor kurzem mit dem bekennenden Corona-Leugner Donald Trump an der Spitze. In den USA verzeichneten wir per Ende Januar etwa 430.000 Todesfälle. Entsprechend dem Verhältnis der Einwohnerzahl umgerechnet, wären das ca. 107.000 Todesfälle in Deutschland. Auf dieser Basis würde sich somit die Lebenserwartung für 80-Jährige um ca. 0,4 Jahre reduzieren. Für 60-Jährige und noch jüngere läge der Wert deutlich unter 0,1 Jahren und damit unter der Messbarkeitsgrenze (60-Jährige 0,06, 30-Jährige 0,023). Auch in diesem Falle haben wir eine theoretische Pandemiedauer von zwei Jahren und damit in der Projektion insgesamt 210.000 Coronatote zugrunde gelegt. Klar, die Todesfallzahlen wären etwa doppelt so hoch. Dennoch fällt es schwer, dieses Alternativszenario als unheilvolles Totalversagen zu verstehen.

Pandemie für immer

Die vorstehenden Betrachtungen wurden sämtlich unter einer markanten Randbedingung vorgenommen: Dauer der Pandemie 2 Jahre. Wie wäre es denn im Kontrast, wenn uns die Pandemie in der gegenwärtigen Schärfe mit ca. 50.000 Toten p.a. dauerhaft heimsuchen würde? Sei es, weil die Impfstoffe nicht wie erhofft wirken? Oder, weil z.B. viele neue mutierte Viren auftauchen, für die es keine effektive Behandlung gibt? Die Frage ist also, wie stark sich eine dauerhafte Corona-Pandemie auf die Lebenserwartung auswirken würde. Mit Sicherheit bliebe es nicht bei den geringfügigen Reduzierungen, wie wir sie oben gesehen haben.

Tatsächlich fällt die Verringerung der Lebenserwartung mit einer Einbuße von 0,8 Lebensjahren für 80-Jährige und etwa ein Jahr weniger Lebensspanne für 60-Jährige und Jüngere deutlich aus. Aber auch hier muss man konstatieren, dass das im schlimmsten Falle nur einen Rückschritt auf das Niveau der allgemeinen Lebenserwartung des Vergleichsjahres 2000 bedeuten würde. Keine Frage, das wäre ein drastischer Einschnitt. Mit größeren Recht als man das in der gegenwärtigen Situation ohnehin tut, würde man das als Tragödie bezeichnen. Trotz alledem wird man kaum sagen können, die Menschen zur Jahrtausendwende würden unter katastrophalen Bedingungen gelebt haben.

Die Dauer-Pandemie müssen wir nicht befürchten, umso weniger gibt es Anlass, die gegenwärtige Situation mit ihren nach obiger Analyse insgesamt noch sehr moderaten Belastungen als Katastrophe zu überhöhen.

Resümee

Das durchschnittliche Covid-19-Sterbealter liegt bei etwa 83 Jahren (s. [13]) und ist damit sogar höher als die allgemeine Lebenserwartung. Wir haben gesehen, dass die Verringerung der Lebenserwartung durch Corona für die Altersgruppen bis 70 unter 0,1 Lebensjahren bleibt. Auch für die Älteren reduziert sich die Lebenserwartung nur geringfügig: Bei einer Pandemiedauer von 2 Jahren mit 50.000 Toten p.a. büßen 80-Jährige im Durchschnitt etwa 0,2 Jahre Lebenserwartung ein, 90-Jährige etwa 0,25 Jahre.

Insgesamt ist der Einfluss der Corona-Pandemie auf die Lebenserwartung nicht nur in der absoluten Höhe, sondern auch im Vergleich mit der allgemeinen Entwicklung der Lebenserwartung in den letzten 2 bis 3 Dekaden überraschend gering. Der Verlust an Lebenserwartung macht bei den Jüngeren einen kaum messbaren, einen winzigen Bruchteil des in diesem Zeitraum verzeichneten Zuwachses aus. Sogar für die Älteren um 80 bleibt die Minderung noch unterhalb des allgemeinen Anstiegs der Lebenserwartung der letzten 10 Jahre.

Die vom Coronavirus ausgehende Gefahr für bestimmte Gruppen soll nicht verharmlost werden. Nach der vorstehenden Analyse gibt es aber auch ebenso wenig einen Grund, die Gesellschaft von einem Lockdown in den nächsten zu treiben. Stattdessen muss man diejenigen durch gezielte Maßnahmen schützen, die des Schutzes bedürfen, also insbesondere die Bewohner von Alten – und Pflegeheimen sowie die Älteren mit Vorerkrankungen. Alles andere ist völlig unverhältnismäßiger Aktionismus. Unbegründete Panikmache befeuert die allgemeine Hysterie, daraus erwächst indes kein nachhaltig wirksamer Lösungsansatz.


Quellen:

[1] Täglicher Lagebericht des RKI zur Coronavirus-Krankheit-2019 (COVID-19) – 26.01.2021 – AKTUALISIERTER STAND FÜR DEUTSCHLAND. RKI

https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Jan_2021/2021-01-26-de.pdf?__blob=publicationFile

[2] Täglicher Lagebericht des RKI zur Coronavirus-Krankheit-2019 (COVID-19) – 01.12.2020 – AKTUALISIERTER STAND FÜR DEUTSCHLAND. RKI

https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Dez_2020/2020-12-01-de.pdf?__blob=publicationFile

[3] Corona-Infektionen (COVID-19) in Deutschland nach Altersgruppe und Geschlecht (Stand: 26. Januar 2021). Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1103904/umfrage/corona-infektionen-covid-19-in-deutschland-nach-altersgruppe/#professional

[4] Todesfälle mit Coronavirus (COVID-19) in Deutschland nach Alter und Geschlecht (Stand: 26. Januar 2021). Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1104173/umfrage/todesfaelle-aufgrund-des-coronavirus-in-deutschland-nach-geschlecht/

[5] Bevölkerung – Zahl der Einwohner in Deutschland nach Altersgruppen am 31. Dezember 2019. Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1112579/umfrage/bevoelkerung-in-deutschland-nach-altersgruppen/

[6] Altersspezifische Sterbewahrscheinlichkeiten der Männer in Deutschland. Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (BIB)

https://www.bib.bund.de/DE/Fakten/Fakt/S05-Altersspezifische-Sterbewahrscheinlichkeiten-Maenner-ab-1871.html?nn=9992070

[7] Altersspezifische Sterbewahrscheinlichkeiten der Frauen in Deutschland. Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (BIB)

https://www.bib.bund.de/DE/Fakten/Fakt/S06-Altersspezifische-Sterbewahrscheinlichkeiten-Frauen-ab-1871.html?nn=9992070

[8] Sterbetafel 2017/2019 – Ergebnisse aus der laufenden Berechnung von Periodensterbetafeln für Deutschland und die Bundesländer 2020. DESTATIS – Statistisches Bundesamt

https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Sterbefaelle-Lebenserwartung/Publikationen/Downloads-Sterbefaelle/periodensterbetafel-erlaeuterung-5126203197004.pdf?__blob=publicationFile

[9] Anzahl der Sterbefälle in Deutschland nach Altersgruppe im Jahr 2018. Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1013307/umfrage/sterbefaelle-in-deutschland-nach-alter/

[10] Tabelle: Lebenserwartung (Männer) – in Jahren

https://www.deutschlandinzahlen.de/tab/deutschland/demografie/natuerliche-bevoelkerungsbewegungen/lebenserwartung-maenner

[11] Tabelle: Lebenserwartung (Frauen) – in Jahren

https://www.deutschlandinzahlen.de/tab/deutschland/demografie/natuerliche-bevoelkerungsbewegungen/lebenserwartung-frauen

[12] Das „Vorsorgeprinzip“ der Kanzlerin in der Pandemie ist einseitig

https://www.handelsblatt.com/meinung/kommentare/kommentar-das-vorsorgeprinzip-der-kanzlerin-in-der-pandemie-ist-einseitig-/26833548.html

[13] Die Corona-Pandemie: Alter ist der dominierende Risikofaktor

https://www.linkedin.com/pulse/die-corona-pandemie-alter-ist-der-hauptrisikofaktor-fischer/

[14] Das Coronavirus: Harmlos? Bedrohlich? Tödlich?

https://www.linkedin.com/pulse/das-coronavirus-harmlos-bedrohlich-t%C3%B6dlich-hieronymus-fischer

[15] Aktuelles zu Corona

Die Corona-Pandemie: Alter ist der dominierende Risikofaktor

Strategie des planlosen Managements

Wenn man die Infektions- und Todesfallzahlen sowie die abgeleiteten Sterbewahrscheinlichkeiten ohne und mit Corona analysiert, wird vor allem eines klar: Das Management der Corona-Krise ist ein Fiasko. Dieses Urteil steht in einem denkbar krassen Kontrast zur Selbsteinschätzung der verantwortlichen Politiker. Trotz der Lage ist auch der Zuspruch der Mehrheit der Menschen nach wie vor hoch. Das hängt damit zusammen, dass wir in der politischen Kommunikation und der Medienberichterstattung zu Corona vor allem mit einem vordergründigen Alarmismus konfrontiert werden.

Mit Hysterie und Angstmache werden wir die Krise aber nicht bewältigen. Zuallererst brauchen wir eine auf nüchterner Faktenanalyse beruhende klare Kommunikation und die Abkehr von einer Politik der Panikmache.

Es gibt keine Strategie für eine nachhaltige Senkung der Todesfallzahlen im Einklang mit der Aufrechterhaltung des gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Lebens. Politik und Medien gleiten planlos von einem Lockdown zum nächsten und lassen sich leiten vom Prinzip Hoffnung. Hoffnung auf Impfstoffe, die, wie sich nun zeigt, für die Bürger der EU und speziell auch Deutschlands auf absehbare Zeit nicht in ausreichenden Mengen zur Verfügung stehen werden. Das ist das Ergebnis europäischen Missmanagements unter der deutschen EU-Präsidentschaft. Und es ist das Resultat von nicht wahrgenommener Verantwortung: Weil man aus der Impfstoffbeschaffung eine EU-Erfolgsstory machen wollte, wurden mögliche nationale Vorsorgemaßnahmen nicht getroffen. Tausende vermeidbare Todesfälle sind die Folge.

Wie steht es um den Schutz der Älteren?

Das Ergreifen vernünftiger Maßnahmen setzt voraus, dass man die Realität vorurteilsfrei zur Kenntnis nimmt. Zwar ist allgemein bekannt, dass überwiegend Ältere von schweren Covid-19-Krankheitsverläufen betroffen sind, dennoch findet dies in den Maßnahmen kaum Berücksichtigung. Im Folgenden soll der Alterseinfluss deswegen in aller Schärfe herausgearbeitet werden.

Ältere über 80 sind im Vergleich zum Anteil an der Bevölkerung weit überproportional häufig infiziert und stellen fast 70% der Toten (s. Abb. 1) mit weiter steigender Tendenz (im Zuwachs sind es sogar über 70%). Weniger als 3,5% der Covid-19-Toten waren unter 60.

Das Infektionsrisiko liegt für die Altersgruppe 80+ mit 10,13% der Infizierten bei nur 6,83% Bevölkerungsanteil fast 50% über dem Durchschnitt. Das zeigt insbesondere, dass die Hochbetagten, trotz der typischerweise geringen Kontakthäufigkeit, nur höchst unzureichend vor Infektionen geschützt werden. Die zahlreichen Ausbrüche in Heimen untermauern dies.

Wenn man die Zahlen mit den Vorwochen und Vormonaten vergleicht, erkennt man, dass das Risiko für die Älteren sogar im Lockdown unvermindert weiter steigt.

Covid-19 Infizierte und Todesfälle pro Altersgruppe.

Abbildung 1: Covid-19 Infizierte und Todesfälle pro Altersgruppe. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

Sterberisiko nach Altersgruppen

Schauen wir uns das Sterberisiko in den Altersgruppen an (s. Abb. 2): Die Covid-19-Mortalität ist in der Altersgruppe 80+ mit 650 Toten pro 100.000 Personen etwa 8-mal größer als für die 60-79-Jährigen (78 Tote pro 100.000 Personen) und sogar 200-mal größer als für die 0-59-Jährigen (mit knapp 3 Toten pro 100.000 Personen der Altersgruppe).

Wenn die Infektionsrate der Altersgruppe 80+ auf dem Niveau des Durchschnitts der Bevölkerung liegen würde, dann hätten wir etwa 18.000 Covid-19-Tote weniger zu verzeichnen. Der Befund macht klar, dass pauschale Maßnahmen nach dem Gießkannenprinzip zum Scheitern verurteilt sind. Ohne effektiven Schutz der Meistgefährdeten geht es nicht. Maßnahmen sind effektiv und verhältnismäßig nur dann, wenn sie die vulnerablen Gruppen in den Fokus nehmen. Und die „vulnerablen“ Gruppen, das sind nicht 27 oder 30 Millionen, also die Gruppe der Menschen über 60, wie uns Politiker gerne erklären, es sind insbesondere die Menschen über 80, also etwa 5,7 Mio. Personen. Eine Sonderstellung nehmen darunter die Bewohner von Alten- Pflegeheimen ein. Sie sind besonders gefährdet (s. Abb. 3) und werden dennoch nicht konsequent geschützt. 

Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen der Altersgruppe.

Abbildung 2: Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen der Altersgruppe. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

Tatsächlich kommt eine erhebliche Anzahl der etwa 53.000 Coronatoten (per 26.01.2021) aus Heimen, obwohl dort nur etwa 850.000 Menschen leben. In der Altersgruppe 80+ mit 37.000 Covid-19-Toten macht dieser Personenkreis etwa die Hälfte der Sterbefälle aus. In einzelnen Bundesländern waren zweitweise gar bis zu 90% der Corona-Todesfälle in Heimen zu verzeichnen. Es liegt auf der Hand, dass ein allgemeiner Lockdown in dieser Hinsicht kaum etwas bewirken kann. Das weisen die Daten klar aus.

Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen der Altersgruppe.

Abbildung 3: Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen der Altersgruppe. Die Differenzierung nach Heimbewohnern beruht auf der begründeten Abschätzung, dass etwa 50% der Todesfälle in der Altersgruppe 80+ auf die Hochbetagten in Heimen zurückgehen. Unter allen Todesfällen sind es mindestens ein Drittel. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

Die Hochbetagten in den Heimen werden vor Infektionen nicht geschützt. Sie sind überproportional häufig infiziert. So ist das seit fast einem Jahr. Mehr als 10.000 Todesfälle gehen allein auf dieses Konto.

Alter ist der Hauptrisikofaktor

Aus dem Vorstehenden geht klar hervor, dass die Alten mit großem Abstand das höchste Risiko tragen, dabei aber durch die ergriffenen Maßnahmen nur unzureichend geschützt werden. In den folgenden beiden Grafiken wird das noch schärfer herausgearbeitet. Der Kurvenverlauf zeigt die spezifische Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen im entsprechenden Lebensalter.

Man entnimmt der ersten Grafik (s. Abb. 4), wie enorm stark das Alter direkt das Covid-19-Sterberisiko beeinflusst. Beispiel: Für 80-Jährige haben wir einen Wert zwischen 200 und 300 pro 100.000, für 90-Jährige schon von über 800.

In exponentieller Interpolation aus summarischen Grunddaten auf Einzeljahre heruntergerechnete Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen der Altersgruppe.

Abbildung 4: In exponentieller Interpolation aus summarischen Grunddaten auf Einzeljahre heruntergerechnete Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen der Altersgruppe. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

Ganz anders bei den Jüngeren. Hier sind die Werte in der Altersgruppe unter 60 so niedrig, dass sie kaum mehr abgelesen werden können. In der zweiten Grafik (s. Abb. 5) daher dieselbe Information in logarithmischer Darstellung aufgetragen. Wie man der Abbildung entnimmt, bleibt die Mortalität bis zum Alter von knapp 40 noch unter 1:100.000.

In exponentieller Interpolation aus summarischen Grunddaten auf Einzeljahre heruntergerechnete Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen der Altersgruppe. Hier in logarithmischer Darstellung.

Abbildung 5: In exponentieller Interpolation aus summarischen Grunddaten auf Einzeljahre heruntergerechnete Corona-Mortalität in Todesfällen pro 100.000 Personen der Altersgruppe. Hier in logarithmischer Darstellung. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

In guter Annäherung steigt das Sterberisiko ab 40 exponentiell etwa mit dem Faktor 10 pro 20 Lebensjahren. Der formelmäßige Zusammenhang kann so beschrieben werden:

\begin{equation} \textit{Mortalität} \approx 10^{ \frac { Alter\, – \, 36 }{ 18 } } \end{equation}

Eine noch bessere Approximation zeigt die grau-punktierte Linie (s. Abb. 5). Sie gehorcht der Formel:

\begin{equation} \textit{Mortalität} = 0.0111 \cdot e^{ 0.125 \, \cdot Alter } \end{equation}

Es wird damit nochmals unterstrichen: Das Risiko, sich zu infizieren und an Covid-19 zu versterben ist in hohem Maße vom Alter abhängig.

Die Gefährdung wächst exponentiell mit steigendem Alter

Bei dieser Sachlage kann es kaum mehr verwundern, dass die von der Politik ergriffenen pauschalen Maßnahmen nicht den gewünschten Effekt zeitigen. Mittlerweile fordern daher auch schon viele unabhängige Experten, den Fokus viel stärker auf den Schutz der Hauptrisikogruppen zu legen. Überdies muss man hier differenzieren: Die vulnerablen Gruppen sind, wie wir oben gesehen haben, zunächst die Bewohner von Heimen (etwa 850.000 Personen und die über 80-Jährigen (in Summe etwa 5,7 Mio.), es sind nicht pauschal alle über 60-Jährigen. Die meisten Angehörigen der Altersgruppe 60-79 können für sich selbst sorgen: In dieser Gruppe liegt das Infektionsrisiko signifikant unter dem Durchschnitt der Bevölkerung (etwa -30%, s. Abb. 1). Eigenverantwortung ist ein extrem stark wirksamer Schutzfaktor.

Altersverteilung im Vergleich zu allen Sterbefällen

Wie wir gesehen haben, sind Ältere besonders von Corona betroffen. Dies zeigt sich auch bei Betrachtung der Altersverteilung der Covid-19-Sterbefälle im Vergleich zur Verteilung der Sterbefälle aufgrund anderer Ursachen. Grundsätzlich ist klar, dass das allgemeine Sterberisiko mit dem Alter ansteigt. Das Coronavirus differenziert sogar noch stärker nach Alter. Man kann dies leicht den beiden Kurven in Abb. 6 entnehmen: Die blaue Kurve zeigt die Verteilung der allgemeinen Sterbefälle nach Lebensalter. Die rote Kurve stellt die Altersverteilung der Covid-19-Sterbefälle dar.

Verteilung der Coronatoten nach Lebensalter im Vergleich mit allen Sterbefällen.

Abbildung 6: Verteilung der Coronatoten nach Lebensalter im Vergleich mit allen Sterbefällen. Für ein vorgegebenes Alter x gibt der y-Wert den relativen Anteil der Todesfälle in der Dekade x-5 bis x+5 Jahre an. Beispiel x = 85: y = 47%, also waren etwa 47% der Covid-19-Sterbefälle im Alter zwischen 80 und 90. Bei den allgemeinen Sterbefällen waren es nur ca. 37%. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

Das Coronavirus ist eine stärkere „Altersdiskriminante“ als alle anderen Lebensrisiken zusammen

In Abb. 7 sind die kumulierten Inzidenzen aufgetragen. Greifen wir uns exemplarisch das Alter 80 heraus: 30% der Covid-19-Toten (s. rote Kurve) verstarben im Alter jünger als 80. Bei den allgemeinen Sterbefällen beläuft sich der Anteil indes auf fast 45%. Etwa 10% der Coronatoten waren jünger als 70, bei den sonstigen Todesfällen waren es mehr als doppelt so viel, nämlich fast 22%.

Verteilung der Coronatoten nach Lebensalter im Vergleich mit allen Sterbefällen.

Abbildung 7: Verteilung der Coronatoten nach Lebensalter im Vergleich mit allen Sterbefällen. Für ein vorgegebenes Alter x gibt der y-Wert den relativen Anteil der Todesfälle an, die in einem Alter jünger als x verstorben sind. Beispiel x = 80: y = 30%, also waren etwa 30% der Covid-19-Sterbefälle im Alter jünger als 80. Bei den allgemeinen Sterbefällen waren es ca. 45%. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

Das unterstreicht noch einmal eindrücklich, wie stark das Lebensalter die Gefährdung bestimmt und als beherrschender Risikofaktor wirkt. Angesichts der Altersverteilung zeigt es auch, dass die Todesfallzahlen nur mittels differenzierter Maßnahmen gesenkt werden können. Ein pauschaler Lockdown wirkt auf die exponierten Gruppen nur höchst indirekt, belastet aber alle gesellschaftlichen Gruppen, insbesondere auch die große Mehrheit der kaum durch das Virus Gefährdeten. Jene sind vor allem Betroffene der unmittelbaren Lockdownfolgen. Gezielt auf den Schutz der Hauptrisikogruppen (Heimbewohner, über 80-Jährige mit Vorerkrankungen) abgestimmte Maßnahmen machen daher sehr viel mehr Sinn, weil sie dort ansetzen und wirken können, wo die Gefährdung tatsächlich vorliegt.

Das durchschnittliche Covid-19-Sterbealter liegt per Datenstand 26.01.2021 bei etwa 83 Jahren. Bezüglich der allgemeinen Sterbefälle haben wir hier einen Wert von etwas mehr als 80 Jahren zu verzeichnen.

Altersverteilung in Bezug auf die Bevölkerungsstruktur

Aus den vorstehenden Grafiken geht schon klar hervor, dass sich die Masse der Covid-19-Todesfälle auf eine ziemlich kleine Bevölkerungsgruppe verteilt. Im Folgenden wird das noch etwas präziser herausgearbeitet. Abb. 8 stellt die Verteilung der Covid-19-Sterbefälle in Abhängigkeit vom Alter im Vergleich zur Altersverteilung in der Bevölkerung dar:

Blaue Kurve (linke Achse): Anteil der Menschen in der Bevölkerung mit einem Alter >= x. Beispiel: x = 80, Bevölkerungsanteil knapp 7%.

Rote Kurve (rechte Achse): Anteil der Covid-19-Toten, die in einem Alter >= x verstorben sind. Beispiel: x = 80, Anteil an allen Corona-Sterbefällen knapp 70%.

Der Schnittpunkt der beiden Kurven liegt etwa bei einem Alter von x = 72. Hierfür gilt Folgendes: Ca. 14% der Menschen sind älter als 72, zugleich entfallen auf diesen Bevölkerungsanteil 86% der Covid-19-Toten.

Altersverteilung der Coronatoten und der Bevölkerung insgesamt im Vergleich.

Abbildung 8: Altersverteilung der Coronatoten und der Bevölkerung insgesamt im Vergleich. Blaue Kurve (linke Achse): Anteil der Menschen in der Bevölkerung mit einem Alter >= x. Rote Kurve (rechte Achse): Anteil der Covid-19-Toten, die in einem Alter >= x verstorben sind. Man beachte, dass die Skalierung der rechten Achse von oben nach unten verläuft. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

Einige Eckdaten aus der Grafik:

  • Auf die ältesten 1% der Menschen (d.h., Alter >= 90) entfallen 22% der Coronatoten.
  • Die ältesten 5% der Menschen (etwa >= 83 Jahre) verzeichnen 58% der Coronatoten.
  • Unter den ältesten 10% der Menschen (etwa >= 76 Jahre) finden sich 80% der Coronatoten.
  • Auf die jüngere Hälfte der Menschen (<= 46 Jahre) entfallen 1% der Coronatoten.
  • Die Hälfte der Coronatoten entfällt auf die 4% Ältesten der Bevölkerung (d.h., Alter >= 84 Jahre).
  • Etwa 90% der Coronatoten entfallen auf die 17% Ältesten der Bevölkerung.

Nach dem Vorstehenden liegt der Medianwert der „an oder mit“ Covid-19-Verstorbenen bei 84 Jahren.

Finale Darstellung der Asymmetrie

Wie stark asymmetrisch die Verteilung der Todesfallzahlen ist, kann man am besten der sogenannten Lorenzkurve entnehmen (s. Abb. 9).

Auf der y-Achse ist der prozentuale Anteil der Covid-19-Toten aufgetragen (von oben nach unten). Die x-Achse läuft über den Prozentanteil der Ältesten in der Bevölkerung (von rechts nach links).

Altersverteilung der Coronatoten und der Bevölkerung insgesamt im Vergleich als Lorenzkurve.

Abbildung 9: Altersverteilung der Coronatoten und der Bevölkerung insgesamt im Vergleich als Lorenzkurve. Auf der y-Achse ist der prozentuale Anteil der Covid-19-Toten aufgetragen (von oben nach unten). Die x-Achse läuft über den Prozentanteil der Ältesten in der Bevölkerung (von rechts nach links). Die Kurve zeigt eindrucksvoll, wie ungleich die Todesfallzahlen über die Altersstruktur der Bevölkerung verteilt sind. – Rohdaten vom RKI und von Statista nach Datenstand 26.01.2021.

Die obigen Beispiele kann man dieser Grafik unmittelbar entnehmen:

  • Auf die ältesten 1% der Menschen entfallen 22% der Coronatoten.
  • Unter den ältesten 10% der Menschen (etwa >= 76 Jahre) finden sich 80% der Coronatoten.
  • Auf die ältere Hälfte der Bevölkerung entfallen 99% der Coronatoten.

Als Maß für die Ungleichverteilung der Todesfallzahlen über die Altersstruktur der Bevölkerung kann man den Gini-Koeffizienten heranziehen. Bezogen auf Abb. 9 misst er die relative Größe der Fläche zwischen der gestrichelten Linie und der roten Kurve. Im vorliegenden Falle beträgt der Gini-Koeffizient etwa 85. Dieser Wert steht für eine stark ungleiche Verteilung. Bei einer Gleichverteilung würde der Wert bei 0 liegen (gestrichelte Linie und rote Kurve wären dann deckungsgleich). In diesem Falle würden auf die p Prozent Jüngsten bzw. Ältesten auch p Prozent der Toten entfallen. Wenn ausschließlich die Allerältesten sterben würden, wäre der Gini-Wert knapp unter 100. Allzu weit entfernt davon sind wir im konkreten Falle indes nicht.

Nehmen wir als Vergleich die Verteilung der Einkommen über die Bevölkerung. Bezüglich der Einkommen in Deutschland beläuft sich der Gini-Koeffizient auf etwa 30. Die Einkommen sind also sehr viel gleichmäßiger verteilt als die Corona-Todesfallzahlen. Trotzdem wird das als hochproblematisch angesehen und es werden vielfach Vorschläge gemacht, den Reichen zu nehmen und den Armen zu geben. Allerdings ist bisher ist noch niemand mit der Idee gekommen, die Not der 10% Ärmsten dadurch lindern zu wollen, dass man das Einkommen ALLER kürzt.

Es liegt auf der Hand: Wenn man die Armen reicher machen will, dann braucht man dafür zielgenau passende Maßnahmen. Es ändert sich absolut nichts an ihrer Situation, wenn man allen gleichermaßen gibt oder nimmt. Genauso verhält es sich in der Pandemie im Hinblick auf die unterschiedlichen Gefährdungslagen der Älteren im Vergleich zum großen Rest der Bevölkerung.

Die Corona-Pandemie ist eine „Paläodemie“

Insbesondere die Kurve in Abb. 9 und die beiden Kurven in Abb. 8 zeigen eindrucksvoll, in wie extremer Weise ungleich die Todesfallzahlen über die Altersstruktur der Bevölkerung verteilt sind.

Die Corona-Epidemie heißt deswegen Pandemie, weil sie nicht regional begrenzt und global verbreitet ist, also „überall“ (pan = griechisch für umfassend, total, ganz) wirkt. Nach der vorstehenden Analyse muss man fast schon zum Schluss kommen, dass wir es hier weniger mit einer Pandemie als vielmehr mit einer „Paläodemie“ zu tun haben, also einer Epidemie, die vor allem alte Menschen „mit voller Wucht“ trifft (paläo = griechisch für alt).

Man muss den Eindruck gewinnen, dass dies von den Entscheidern allenfalls lethargisch zur Kenntnis genommen wird, nur um dann ungerührt völlig undifferenzierte Vorsorgemaßnahmen zu ergreifen, die dieses Wissen gänzlich ignorieren. Wie sich nun schon seit Monaten zeigt, erreicht man damit nur wenig.

Die Lockdown-Medizin macht nicht gesund, hat aber fatale Nebenwirkungen.

Resümee

Wir haben gesehen: Insbesondere die Älteren in der Bevölkerung werden Opfer des Virus, die Jüngeren dagegen sind kaum berührt. Deswegen sind die undifferenzierten Maßnahmen á la Lockdown, die die gesamte Bevölkerung in Haft nehmen und das gesellschaftliche Leben größtenteils lahmlegen weder verhältnismäßig noch können sie – jenseits der Sandkastenspiele von praxisfremden Virologen – überhaupt eine durchgreifende Wirkung entfalten. Diese Maßnahmen gehen ins Leere, was man auch daran erkennen kann, dass das Durchschnittsalter der „an oder mit“ Covid-19-Verstorbenen noch zu Beginn des aktuellen Lockdown mit etwa 81 Jahren (per 01.12.2020) fast 2 Jahre niedriger lag als aktuell per Ende Januar 2021.

Die Strategie des irrationalen politischen Aktionismus unter dem starrsinnigen Dogma einer vermeintlichen „Generalvorsorge“ ist gescheitert! Vor allem muss man festhalten: Das ist nicht wissenschaftlich. Es ist eine kleingeistige Mischung aus Mutlosigkeit und mangelnder Fantasie.

Der Lockdown trifft gleichermaßen alle. Faktisch sind indessen die Jüngeren – Kinder, Schüler, Familien, Selbständige, Künstler – sogar sehr viel stärker betroffen als die Älteren. Die Folgewirkungen für die jüngere Generation sind absehbar dramatisch. Dies wird von den Entscheidern in der Politik aber offenbar billigend in Kauf genommen.

In dieser „Paläodemie“ ist das Risiko der Älteren um Größenordnungen höher, dennoch bleiben die Maßnahmen auch nach fast einem Jahr Pandemiedauer völlig ungezielt. Das darf so keinen Bestand haben. Es ist unabdingbar, einen stärkeren Fokus auf den Schutz der am meisten Gefährdeten zu nehmen, statt die Gesellschaft insgesamt dauerhaft lahmzulegen und damit massive und möglicherweise langfristig wirkende Kollateralschäden in ungekanntem Ausmaß heraufzubeschwören.

Und am Ende gehört dazu auch die Erkenntnis, dass Leben nicht um jeden Preis geschützt werden kann. Es ist nicht nur unmöglich, es ist geradezu vermessen und Ausdruck technokratischen Machbarkeitswahns.


Quellen:

[1] Täglicher Lagebericht des RKI zur Coronavirus-Krankheit-2019 (COVID-19) – 26.01.2021 – AKTUALISIERTER STAND FÜR DEUTSCHLAND. RKI

https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Jan_2021/2021-01-26-de.pdf?__blob=publicationFile

[2] Täglicher Lagebericht des RKI zur Coronavirus-Krankheit-2019 (COVID-19) – 01.12.2020 – AKTUALISIERTER STAND FÜR DEUTSCHLAND. RKI

https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Dez_2020/2020-12-01-de.pdf?__blob=publicationFile

[3] Corona-Infektionen (COVID-19) in Deutschland nach Altersgruppe und Geschlecht (Stand: 26. Januar 2021). Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1103904/umfrage/corona-infektionen-covid-19-in-deutschland-nach-altersgruppe/#professional

[4] Todesfälle mit Coronavirus (COVID-19) in Deutschland nach Alter und Geschlecht (Stand: 26. Januar 2021). Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1104173/umfrage/todesfaelle-aufgrund-des-coronavirus-in-deutschland-nach-geschlecht/

[5] Bevölkerung – Zahl der Einwohner in Deutschland nach Altersgruppen am 31. Dezember 2019. Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1112579/umfrage/bevoelkerung-in-deutschland-nach-altersgruppen/

[6] Altersspezifische Sterbewahrscheinlichkeiten der Männer in Deutschland. Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (BIB)

https://www.bib.bund.de/DE/Fakten/Fakt/S05-Altersspezifische-Sterbewahrscheinlichkeiten-Maenner-ab-1871.html?nn=9992070

[7] Altersspezifische Sterbewahrscheinlichkeiten der Frauen in Deutschland. Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (BIB)

https://www.bib.bund.de/DE/Fakten/Fakt/S06-Altersspezifische-Sterbewahrscheinlichkeiten-Frauen-ab-1871.html?nn=9992070

[8] Sterbetafel 2017/2019 – Ergebnisse aus der laufenden Berechnung von Periodensterbetafeln für Deutschland und die Bundesländer 2020. DESTATIS – Statistisches Bundesamt

https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Sterbefaelle-Lebenserwartung/Publikationen/Downloads-Sterbefaelle/periodensterbetafel-erlaeuterung-5126203197004.pdf?__blob=publicationFile

[9] Anzahl der Sterbefälle in Deutschland nach Altersgruppe im Jahr 2018. Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1013307/umfrage/sterbefaelle-in-deutschland-nach-alter/

[10] Zwei Drittel der Corona-Toten betreffen Altenheime. hessenschau

https://www.hessenschau.de/gesellschaft/zwei-drittel-der-corona-toten-im-november-betreffen-altenheime,corona-altenheim-tote-100.html

[11] Mehr als die Hälfte aller Corona-Toten aus Heimen

https://www.sr.de/sr/home/nachrichten/politik_wirtschaft/coronatote_alten-_und_pflegeheime_100.html

[12] Bis zu 86 Prozent der Corona-Toten in Deutschland kommen aus Pflegeheimen

https://www.bz-berlin.de/deutschland/bis-zu-86-prozent-der-corona-toten-in-deutschland-kommen-aus-pflegeheimen

[13] Fast 90 Prozent der Corona-Toten aus Heimen

https://www.n-tv.de/panorama/Fast-90-Prozent-der-Corona-Toten-aus-Heimen-article22245741.htmlr

[14] Fast zwei Drittel sterben im Heim

https://taz.de/Coronatote-in-Berlin/!5747843/

[15] Nach Krisengipfel: Virologe mit scharfer Corona-Kritik an Merkel und Söder – „Weit weg von Realität“

https://www.merkur.de/lokales/muenchen/lockdown-corona-bayern-virologe-corona-strategie-merkel-soeder-krise-gipfel-zr-90175293.html

[16] Corona-Lockdown bis Sommer? Just der Wirtschaftsminister schließt nichts aus

https://www.merkur.de/politik/coronavirus-lockdown-verlaengerung-peter-altmaier-deutschland-mutation-cdu-variante-sommer-90186104.html

[17] Scharfe Kritik an Corona-Politik und Experten – „Andere Sichtweisen offenbar unerwünscht“

https://www.merkur.de/politik/corona-deutschland-gipfel-merkel-laender-massnahmen-pandemie-kritik-experten-wissenschaftler-auswahl-90174423.html

[18] Das „Vorsorgeprinzip“ der Kanzlerin in der Pandemie ist einseitig

https://www.handelsblatt.com/meinung/kommentare/kommentar-das-vorsorgeprinzip-der-kanzlerin-in-der-pandemie-ist-einseitig-/26833548.html

[19] Das Coronavirus: Harmlos? Bedrohlich? Tödlich?

https://www.linkedin.com/pulse/das-coronavirus-harmlos-bedrohlich-t%C3%B6dlich-hieronymus-fischer

[20] Aktuelles zu Corona

https://www.linkedin.com/pulse/aktuelles-zu-corona-hieronymus-fischer/

Wie verlässlich sind Corona-Tests?

Der Fall des vor einigen Monaten fälschlicherweise positiv auf Corona getesteten Serge Gnabry vom FC Bayern hat auch einer breiteren Öffentlichkeit deutlich gemacht, dass die (PCR-) Corona-Tests mitnichten so zuverlässig sind, wie das vielfach angenommen und auch von Politikern und Medizinern gerne verbreitet wird. Selbst bei einer formal zunächst hochverlässlich klingenden Testsensitivität und -spezifität von 98% oder 99% sind die resultierenden Testergebnisse alles andere als sicher. Das hat vor allem mathematische Gründe.

Die resultierende Ungenauigkeit ist keine spezifische Schwäche des PCR-Tests an sich, wobei hier in der Anwendung durchaus noch einige zusätzliche Fallstricke warten, die die Testungenauigkeit noch weiter steigern können. Durch die Aussagen von Medizinern und Sprechern von Laboren, die Tests hätten nur eine Fehlerrate von 1%, wird ein falscher Eindruck erweckt. Wie gesagt, das hat wenig mit Medizin oder gar Virologie zu tun. Die Problematik besteht grundsätzlich bei jedem Test gegebener Sensitivität und Spezifität, z.B. auch dann, wenn Schrauben auf Passgenauigkeit überprüft werden.

Nehmen wir ein Beispiel: Testsensitivität 99%, Testspezifität 99%. Das klingt nach fast absoluter Sicherheit. Der Laie meint, damit seien 99% aller positiven Testergebnisse verlässlich und nur 1% falsch. Dem ist leider nicht so. Tatsächlich könnten hier bis zu 50% aller Positiv-Fälle in Wahrheit negativ sein.

Bevor wir dies aufklären, sollen noch die beiden Fachbegriffe kurz erläutert werden.

Sensitivität und Spezifität

Testsensitivität 100% bedeutet Folgendes: Wenn eine Person Virusträger ist, dann zeigt dies der Test mit Sicherheit an. Jeder Infizierte wird demnach als solcher erkannt. Bei einer Testsensitivität von p wird das Virus durch den Test entsprechend mit der Wahrscheinlichkeit p gefunden.

Testspezifität 100% bedeutet Folgendes: Wenn eine Person kein Virusträger ist, dann wird dies vom Test mit Sicherheit erkannt. Jeder Nicht-Infizierte wird demnach eindeutig als gesund identifiziert. Bei einer Testspezifität von q wird die Abwesenheit des Virus vom Test entsprechend mit der Wahrscheinlichkeit q erkannt.

Ein simples Beispiel

Um zu verstehen, wie es trotz der hohen Verlässlichkeit des Testverfahrens zu dieser relativ großen Ungenauigkeit bezüglich der positiven Testergebnisse kommt, betrachten wir ein konkret nachvollziehbares Beispielszenario, in dem die betreffenden Wahrscheinlichkeiten unmittelbar auf der Hand liegen.

Nehmen wir einige Blätter kariertes Papier und schneiden davon 101 quadratische Zettel mit je 5 cm Seitenlänge heraus. Auf jedem der kleinen Papierbögen haben wir nun 10×10 = 100 kleine Quadrate á 5 mm Seitenlänge. Nun nehmen wir die Zettel und färben jeweils genau eines der kleinen Quadrate schwarz ein. Auf dem ersten Zettel das erste Quadrat oben links, auf dem zweiten Zettel das zweite Quadrat in der Reihe, usw., so dass am Ende auf jedem Zettel ein anderes Quadrat eingefärbt ist. Nachdem wir 100 Zettel derart bearbeitet haben, färben wir den letzten (101-ten) Zettel komplett schwarz. Nun überkleben wir die Zettel mit einer abziehbaren intransparenten Folie, die gleichfalls mit einem 5×5 mm Karomuster bedruckt ist.

Abbildung 1: Das Beispielszenario (s. Text)

Wenn wir nun einen der Zettel 1 – 100 zur Hand nehmen, zufällig eines der 100 darauf bedruckten kleinen Quadrate auswählen und es abziehen, befindet sich darunter entweder ein weißes oder ein schwarzes Quadrat. Nachdem jeder der Zettel genau ein schwarzes Quadrat trägt, ist die Wahrscheinlichkeit, auf ein solches Quadrat zu stoßen 1:100. In 99 von 100 Fällen ist das freigelegte Quadrat weiß. Beim 101-ten Zettel sind alle Quadrate schwarz, demzufolge finden wir dort mit 100%-iger Wahrscheinlichkeit ein schwarzes Quadrat.

Die Analogie zum Corona-Testszenario

Worin besteht nun der Querbezug zum Testszenario bei einem Corona-Test? Ganz einfach: Der eine durchgehend schwarz eingefärbte Zettel entspricht einem mit Corona infizierten Probanden. Ihn zu finden ist die Aufgabe des Tests. Der Test ist so konstruiert, dass wir diesen Zettel mit 100%-iger Sicherheit finden. Demzufolge haben wir hier eine Testsensitivität von 100%.

Die übrigen 100 weißen Zettel mit nur einem schwarz eingefärbten Quadrat stehen für die große Mehrheit der nicht infizierten Probanden. Wenn wir einen solchen Zettel nehmen und ein beliebiges Quadrat freilegen, sehen wir dort mit 99%-iger Wahrscheinlichkeit ein weißes Quadrat. In diesem Wert spiegelt sich die Testspezifität wider: Das ist die Wahrscheinlichkeit dafür, dass der entsprechende Zettel nicht gänzlich schwarz ist bzw., dass ein Proband nicht infiziert ist.

Nun stellen wir uns der Aufgabe, unter den 101 Zetteln den komplett schwarz eingefärbten zu finden. Dazu dürfen wir ein beliebiges quadratisches Feld aussuchen, die Zettel nacheinander zur Hand nehmen und das betreffende Feld freilegen. Was passiert?

Die Ungenauigkeit solcher Tests ist kein spezifisches Corona-Problem

Genau einer der 100 weißen Zettel hat an der freigelegten Stelle ein schwarzes Quadrat, die 99 anderen zeigen ein weißes Quadrat. Der eine schwarze Zettel (den wir aber nicht als solchen erkennen) zeigt natürlich ebenfalls ein schwarzes Quadrat. Wir haben also 2 Zettel mit schwarzen Quadraten und können nicht entscheiden, welches davon der gänzlich schwarze Zettel ist. Die Falsch-Positiv-Rate beträgt somit 50%. Genau die gleiche Situation haben wir bei einem Corona-Test mit einer 100%-igen Testsensitivität und einer 99%-igen Testspezifität unter der Annahme von 1% tatsächlich positiven Probanden.

Nun skalieren wir das beschriebene Szenario auf die Situation mit einer Million weißen und schwarzen Zetteln. Dazu multiplizieren wir einfach mit dem Faktor 10.000. Wir finden sodann 20.000 Zettel mit einem schwarzen Quadrat. Da tatsächlich nur 10.000 Zettel wirklich schwarz sind, haben wir somit weitere 10.000 die fälschlicherweise als schwarz angesehen werden.

Übertragen auf das Testszenario beim Corona-Test mit 100%-iger Testsensitivität und 99%-iger Testspezifität entspricht dies 20.000 positiv Getesteten bei nur 10.000 tatsächlichen Virenträgern und damit einer Falsch-Positiv-Rate von 50%. Die realen Verhältnisse dürften nicht allzu weit davon entfernt liegen.

Konkrete Zahlenwerte

Wenn wir davon ausgehen, dass 2% der Bevölkerung Träger des Coronavirus sind, dann liegt ein solcher Test (mit Testsensitivität = 99% und Testspezifität = 99%) im Hinblick auf die Gesamtbevölkerung in 33% aller Positivfälle falsch. D.h., jeder dritte positiv Getestete ist in Wahrheit nicht infiziert. Und wenn die Testspezifität „nur“ 98% beträgt, was ja immer noch sehr vertrauenswürdig klingt, dann ist sogar nur jeder zweite Positivfall tatsächlich ein Virusträger.

Der Fall Gnabry ist also keineswegs die große Ausnahme. Er zeigt auch, ein singulärer Positivtest ist allenfalls ein Indikator für eine mögliche Infektion und ruft förmlich nach einem Zweittest.

Was bringen Antigen (Schnell-) Tests?

Für sehr gute Antigentests werden eine Testsensitivität von 95% und eine Testspezifität von 97% angegeben. Unter den gleichen Bedingungen wie oben (also die Annahme, tatsächlich seien 2% der Getesteten Virenträger) resultiert ein solcher Antigentest in einer Falsch-Positivrate von 60% (s. Abb. 2). Weniger gute Antigentests mit einer Testsensitivität von 90% und einer Testspezifität von 90% führen gar zu einer Falsch-Positivrate von 85% und sind damit bezüglich der Positivaussage fast wertlos.

In Abb. 2 sind die Zusammenhänge bei Variation der Testspezifität von 90% bis 100% und Prävalenzen von 1% bis 10% grafisch dargestellt.

Abbildung 2: Resultierende Falsch-Positiv-Rate in Abhängigkeit von der Testspezifität für Prävalenzen von 1%, 2%, 5% und 10%. Die Testsensitivität wurde hier zu 100% angenommen. Bei einer niedrigeren Sensitivität verschieben sich die Kurven für die Falsch-Positiv-Rate noch etwas nach oben, allerdings ist dieser Effekt bei Sensitivitäten über 90% noch relativ klein.

Was die Beispiele ebenfalls enthüllen: Wahllose Tests sind wenig sinnvoll und richten wahrscheinlich mehr Schaden an, als sie Nutzen stiften. Tests mit einer Spezifität von 97% und darunter sind allenfalls in Bezug auf Risikogruppen mit einer hohen Prävalenz (höhere Wahrscheinlichkeit, tatsächlich infiziert zu sein, z.B. > 10% bis 30%) von Nutzen, denn nur in diesem Fall sinkt die Wahrscheinlichkeit für ein Falsch-Positives Testergebnis unter 20%.

Immerhin ist die Negativaussage (Proband ist nicht infiziert) in all diesen Beispielen mit hoher Wahrscheinlichkeit (95% bis über 99%) zutreffend. Wer also ein negatives Testergebnis bekommt, der darf darauf vertrauen. Natürlich vorausgesetzt, der Test wurde medizinisch und labortechnisch adäquat durchgeführt.

Faustregel

Man kann sich den prinzipiellen Zusammenhang leicht merken.

  • Wenn die relative Häufigkeit für das Auftreten eines bestimmten gesuchten Merkmals (also die Prävalenz) in einer vorgegebenen Gesamtheit p Prozent beträgt, dann hat ein Testverfahren, für das gilt Sensitivität = Spezifität = 100 – p Prozent eine Falsch-Positiv-Rate von exakt 50%.

Beispiel 1: Prävalenz 1%, Sensitivität = Spezifität = 99%, Falsch-Positiv-Rate = 50%.

Beispiel 2: Prävalenz 5%, Sensitivität = Spezifität = 95%, Falsch-Positiv-Rate = 50%.

Oft ist die Sensitivität nahe 100%. In diesem Falle kann man die Falsch-Positiv-Rate leicht anhand der folgenden Faustregel abschätzen.

  • Wenn die relative Häufigkeit für das Auftreten eines bestimmten gesuchten Merkmals (also die Prävalenz) in einer vorgegebenen Gesamtheit p Prozent beträgt, dann hat ein Testverfahren der Genauigkeit 100 – p Prozent (das ist die Testspezifität) eine Falsch-Positiv-Rate von ca. 50%. Für Prävalenzen bis zu 10% ist das eine sehr gute Näherung. Die Sensitivität hat nur einen geringen Einfluss.

Beispiel 3: Prävalenz 2%, Spezifität = 98%, Falsch-Positiv-Rate = 49,5%, Näherungsfehler 0,5%.

Beispiel 4: Prävalenz 10%, Sensitivität = 100%, Spezifität = 90%, Falsch-Positiv-Rate = 47,4%, Näherungsfehler 2,6%.

Das Coronavirus: Harmlos? Bedrohlich? Tödlich?

Für die Politik und die Medien ist die Corona-Pandemie spätestens seit März d. J. das nahezu alles dominierende Thema. Die Gefährlichkeit des Coronavirus stand von Anfang an außer Frage. Deshalb haben die Länder und der Bund im März und April unter fachkundiger Beratung von Virologen und Medizinern schnell drastische Maßnahmen zur Abwendung eines Kollaps des Gesundheitssystems verfügt und einen „Lockdown“ der Wirtschaft und des öffentlichen Lebens beschlossen. Das schien damals die einzige Möglichkeit zu sein, die exponentielle Verbreitung des Virus einzudämmen. Ein richtig harter Lockdown war es nicht, eher ein halbherziger. Obwohl das Virus bereits im November 2019 in China erstmals aufgetaucht war, wusste auch die Wissenschaft zu Beginn des Jahres 2020 noch sehr wenig über das Virus und seine Verbreitungswege. Deswegen war es richtig, vorsorgliche Maßnahmen zu treffen. Besser noch wäre es gewesen, den Lockdown mit größerer Konsequenz durchzuführen.

Nach nahezu täglichen, dramatische Szenarien heraufbeschwörenden Corona-Sondersendungen in ARD und ZDF, war die Mehrheit der Bevölkerung sehr schnell von der Bedrohung durch das Coronavirus überzeugt und stützte den Kurs der Regierung. Mit leichten Einschränkungen gilt das noch heute.

Kritik am Corona-Kurs

Von Anfang an meldeten sich indessen auch Kritiker zu Wort. Den einen waren die Maßnahmen nicht hart und konsequent genug, den anderen gingen sie zu weit, weil sie in vielen Lebensbereichen wirtschaftliche Existenzen zu vernichten drohen. Eine Minderheit von vielleicht 10 – 20 % lehnt die politischen Maßnahmen aus unterschiedlichen Beweggründen heraus vollends ab. Darunter sind Menschen, die ernstliche Sorge um Ihre demokratischen Freiheitsrechte haben. Wieder andere, die gute Gründe zur Relativierung der Corona-Pandemie ins Feld führen und von der Politik zielgenaue und verhältnismäßige Maßnahmen einfordern. Es gibt aber auch eine durchaus nennenswerte Zahl von Wirrköpfen, die sich selbst als „Querdenker“ bezeichnen, dabei aber noch nicht einmal das „Geradeausdenken“ in hinreichendem Maße beherrschen. Wohlgemerkt, das trifft nicht pauschal auf alle „Querdenker“ zu. Dennoch: Die sogenannten Querdenker lehnen die verfügten politischen Maßnahmen rundweg ab. Sie halten das Coronavirus i. W. für harmlos und die Maßnahmen daher schlichtweg für unnötig und schädlich.

Wie fast immer, liegt die Wahrheit in der Mitte. Weder gibt es einen Grund, Katastrophenszenarien heraufzubeschwören, noch darf man die vom Coronavirus ausgehende Gefahr kleinreden.

Wie hoch ist das Risiko?

Unabhängig davon gab und gibt es auch unterschiedliche Einschätzungen zur tatsächlichen Gefährlichkeit des Coronavirus. Einwände kommen dabei nicht nur von „Verschwörungstheoretikern“. Auch eine Minderheit von Medizinern und Virologen gehört dazu, darunter der weltweit renommierteste Epidemiologe, John Ioannidis von der Stanford University. Nach Ioannidis, der dazu eine Reihe von Metastudien ausgewertet hat, liegt die globale Sterblichkeit (Letalität) quer über alle Altersgruppen bei 0,23%. Demnach würde also einer von 450 Infizierten versterben. Das klingt tatsächlich nicht allzu bedrohlich und liegt in der Größenordnung der Letalität einer starken Grippewelle. Indessen ist die Sterblichkeit sehr stark vom Alter der Infizierten und von eventuellen Vorerkrankungen abhängig. Menschen mit Herzerkrankungen, Diabetiker, Raucher, Übergewichtige und alle mit vorgeschädigten Lungen (z.B. aufgrund von Smog) tragen generell ein höheres Risiko.

Betrachten wir im Folgenden die Fakten zu den Infektionszahlen und der resultierenden Sterblichkeit in Deutschland. Per 1. Dezember 2020 gibt es nach Angaben des RKI kumuliert knapp 1,06 Mio. Infizierte (genau 1.057.192), davon sind 16.701 Personen „an oder mit“ Corona verstorben. Daraus können wir leicht eine pauschale Letalität von 1,58% bestimmen. Demnach verstirbt einer von 63 Infizierten. Das ist gewiss nicht wenig und liegt signifikant über der Sterblichkeit der gewöhnlichen Influenza.

Suche nach den richtigen Maßnahmen

Sind also die Maßnahmen der Politik berechtigt? Ist die Corona-Pandemie gar „die größte Herausforderung seit dem zweiten Weltkrieg“, wie Bundeskanzlerin Merkel das formuliert hat? – Letzteres ist definitiv einige Hausnummern zu hoch gegriffen und darf als Beispiel für einen Kakophemismus gelten, also das Gegenteil einer beschönigenden Darstellung. Nur wer diese oberflächliche Faktenanalyse bereits für eine hinreichende Daten- und Entscheidungsgrundlage hält, kann die getroffenen Lockdown-Maßnahmen für sinnvoll und zielführend erachten.

Ebenso wenig wie die absoluten Infektionszahlen erweist sich also auch die o.g. pauschale Letalitätsrate als ungeeignete Messlatte. Wir brauchen mindestens eine differenzierte Betrachtung nach Altersgruppen.

Mortalität

Die Mortalität ist der relative Anteil der an einer bestimmten Krankheit Verstorbenen bezogen auf die Gesamtheit der Bevölkerung oder bezogen auf eine bestimmte Personengruppe (z.B. Menschen eines gegebenen Alters oder die Bevölkerung in einer Region). Beispiel 1: 150 von 1 Million Einwohnern eines Landes sterben infolge einer COVID-19-Erkrankung. Dies entspricht einer (Corona- bzw. COVID-19) Mortalität von 150/1.000.000 = 0,015%. Beispiel 2: 100 von 200.000 Menschen in der Altersgruppe 80+ sterben infolge einer COVID-19-Erkrankung. Dies entspricht einer spezifisch gruppenbezogenen (Corona- bzw. COVID-19) Mortalität von 100/200.000 = 0,5%.

Letalität

Die Letalität ist der relative Anteil der Verstorbenen bezogen auf die Gesamtheit der Infizierten oder die Gesamtheit der Infizierten einer bestimmten Personengruppe. Beispiel 1: 10.000 Personen sind infiziert, davon versterben 150. Dies entspricht einer Letalität von 150/10.000 = 1,5%. Beispiel 2: 2.000 Personen in der Altersgruppe 80+sind infiziert, davon versterben 100. Dies entspricht einer gruppenbezogenen Letalität von 100/2.000 = 5%.

Mortalität und Letalität im Vergleich

Der Unterschied zwischen Mortalität und Letalität besteht darin, dass sich die erste Zahl auf die Gesamtheit der definierten Personengruppe bezieht (Anzahl der Verstorbenen geteilt durch Anzahl der Infizierten bzw. Kranken inklusive Anzahl der Gesunden), während der zweite Wert ausschließlich auf die Untermenge der infizierten Personen abstellt (Anzahl der Verstorbenen geteilt durch Anzahl der Infizierten exklusive Anzahl der Gesunden).

Die Letalität ist somit ein Maß für die Gefährlichkeit einer Infektion bei gegebener Leistungsfähigkeit des Gesundheitssystems und gegebenem Gesundheitszustand des betreffenden Personenkreises. Maßnahmen zum Infektionsschutz haben in erster Näherung keine Auswirkungen auf die Letalität (indirekt aber schon, wenn z.B. besonders gefährdete Gruppen infiziert werden und dadurch die Letalität steigt).

Dagegen misst die Mortalität darüber hinaus das Infektions- bzw. Erkrankungsrisiko. In Bezug auf Corona steckt in der Maßzahl der Mortalität somit auch die Wirksamkeit von Schutzmaßnahmen. Je wirksamer der Infektionsschutz, desto kleiner die Anzahl der Infizierten und demzufolge auch desto geringer die Mortalität. Verkürzt kann man das in folgender Formel zusammenfassen:

Mortalität = Infektionsrisiko * Letalität

Bei 100%-iger Wirksamkeit der Schutzmaßnahmen ist das Infektionsrisiko = 0 und somit die spezifische Mortalität ebenfalls 0. Ohne Schutzmaßnahmen oder mit wenig effektiven Schutzmaßnahmen liegt das Infektionsrisiko in Abhängigkeit von individuellen Faktoren (z.B. Kontakthäufigkeit, Kontaktdauer, Kontaktintensität) irgendwo zwischen 0 und 100%. Im Extremfall, wenn alle Personen der relevanten Bezugsgruppe infiziert sind, ist die Mortalität gleich der Letalität.

Was sind die richtigen Maßnahmen?

Nach dem Vorstehenden kann man die Todesfallzahlen auf zweierlei Weise niedrig halten: 1. Durch die Vermeidung von Infektionen. 2. Durch effektive medizinische Behandlung. Keine Frage, besser ist es allemal, Infektionen ganz zu vermeiden. Dabei kommt es aber darauf an, die Infektionsschutzmaßnahmen dort anzusetzen, wo sie z.B. im Hinblick auf die Reduzierung der Sterbefälle die größtmögliche Wirkung entfalten. Pauschal auf die Gesamtbevölkerung abzielende halbherzige Maßnahmen wie im „Lockdown light“ sind eher ineffektiv, weil sie die große Anzahl der eher wenig gefährdeten Jüngeren unter 60 genauso behandeln, wie die sehr viel stärker bedrohte Personengruppe der über 80-Jährigen.

Wenn man die Infektionszahlen durchgreifend reduzieren will, so dass auch die besonders gefährdeten Altersgruppen 80+ und 60-79 schnell davon profitieren, dann geht das nur mit einem harten Lockdown. Dieser muss so lange dauern, bis die Reproduktionszahl (R-Wert) stabil auf einem Wert deutlich unter 1 verharrt, am besten bei 0,5 bis 0,7. Das ist voraussichtlich nach etwa 3 Wochen der Fall. In der Folge muss der R-Wert dauerhaft unter 1, besser unter 0,9 bleiben. Dafür könnte eine Variante des „Lockdown light“ ausreichen. Für die generelle Diskussion zur Modellbildung s. [27].

Analyse des Datenstandes: Infizierte und Todesfälle

Im Folgenden analysieren wir den Datenstand im gegenwärtigen „Lockdwon light“ per 01.12.2020.

Bevölkerungsanteile pro Altersgruppe (2019). Beispiel: 5,68 Mio. bzw. 6,8% der Menschen sind in der Altersgruppe 80 und darüber.

Abbildung 1: Bevölkerungsanteile pro Altersgruppe (2019). Beispiel: 5,68 Mio. bzw. 6,8% der Menschen sind in der Altersgruppe 80 und darüber.

COVID-19-Infizierte pro Altersgruppe. Per 01.12.2020 waren insgesamt 1.057.192 Menschen infiziert.

Abbildung 2: COVID-19-Infizierte pro Altersgruppe. Per 01.12.2020 waren insgesamt 1.057.192 Menschen infiziert.

Der Anteil der Infizierten in der Altersgruppe 80+ liegt bei 7,2%. Für die Altersgruppe 0-59 haben wir 1.401 Infizierte pro 100.000 Personen. Bei den 60-79-Jährigen ist dies mit 820 Infizierten pro 100.000 Personen signifikant geringer ausgeprägt. Auffallend ist, dass die Altersgruppe 80+ der besonders gefährdeten Menschen wiederum einen deutlich erhöhten Infektionsanteil aufweist (1.341 Infizierte pro 100.000 Personen). Dieser Wert ist fast so hoch wie in der Gruppe der 0-59-Jährigen. Die Zahl liegt sogar über dem Durchschnittswert für die Gesamtbevölkerung (1.271 Infizierte pro 100.000 Einwohner).

Im Folgenden werden die Bevölkerungsanteile und die Infektionszahlen einander gegenübergestellt (s. Abb. 3).

Bevölkerungsanteile vs. COVID-19 Infizierte pro Altersgruppe.

Abbildung 3: Bevölkerungsanteile vs. COVID-19 Infizierte pro Altersgruppe. Der Gegenüberstellung entnimmt man, dass die 0-59-Jährigen und die Menschen in der die Altersgruppe 80+ überproportional häufig infiziert sind (10% bzw. 5% über dem Durchschnitt). Bei den 60-79-Jährigen ist der Anteil der Infizierten signifikant geringer (14,02/21,71 65%, d.h., 35% unter dem Durchschnitt).

Die Darstellung in Abb. 3 macht klar, dass die besonders gefährdete Personengruppe der Über-80-Jährigen durch die verfügten Schutzmaßnahmen nicht in dem Maße vor Infektionen geschützt wird, wie dies angesichts des erhöhten Sterberisikos nötig wäre. Wir werden gleich sehen, welche fatale Auswirkung dies auf die Todesfallzahlen hat. Eine der möglichen Ursachen werden wir weiter unten näher beleuchten. Auf der anderen Seite hat zumindest die Altersgruppe der 60-79-Jährigen ein nennenswert geringeres Infektionsrisiko mit positiver Auswirkung auf die Todesfallzahlen. Der Grund dafür könnte darin bestehen, dass sich die Menschen dieser Gruppe des grundsätzlichen Ansteckungsrisikos äußerst bewusst sind und sich proaktiv selbst schützen. Die Altersgruppe 0-59 hat mehr Kontakte und daher auch ein höheres Infektionsrisiko.

Eher geringer sind die Kontaktzahlen wohl in der Altersgruppe 80+, indessen haben viele Menschen in diesem Alter aufgrund von Pflegebedürftigkeit (häuslich oder stationär im Heim) nicht mehr die volle Kontrolle über ihr eigenes Leben und können sich nicht effektiv schützen, daher die überdurchschnittliche Infektionszahl im Vergleich zum Bevölkerungsanteil. Dieser Missstand schlägt sich unmittelbar auf die Todesfallzahlen nieder. In Abb. 4 sind die entsprechenden Werte bezogen auf 100.000 Einwohner dargestellt.

COVID-19 Todesfälle pro Altersgruppe. Per 01.12.2020 waren kumulativ 16.701 Menschen „an oder mit“ COVID-19 verstorben.

Abbildung 4: COVID-19 Todesfälle pro Altersgruppe. Per 01.12.2020 waren kumulativ 16.701 Menschen „an oder mit“ COVID-19 verstorben.

Der Anteil der Sterbefälle in der Altersgruppe 80+ liegt bei 65,6%. Nur 758 bzw. 4,5% der Toten sind der Altersgruppe 0-59 zugeordnet. Dies entspricht einer Inzidenz von 0,9 Fällen pro 100.000 Einwohner verglichen mit 13,2 Fällen in der Altersgruppe 80+ und weniger halb so viel (6,0) in der Altersgruppe 60-79, die indessen mehr als 3-mal mehr Menschen zählt als die Altersgruppe 80+. Es zeigt sich hier schon, dass die Altersgruppe 80+ ungenügend geschützt wird.

COVID-19 Infizierte vs. Todesfälle pro Altersgruppe.

Abbildung 5: COVID-19 Infizierte vs. Todesfälle pro Altersgruppe. In dieser Gegenüberstellung fällt sofort die extreme Asymmetrie zwischen den Infektionszahlen und den Todesfallzahlen pro Altersgruppe ins Auge.

Auf ca. 79% der Infizierten in der Altersgruppe 0-59 fallen nur etwa 4,5% der an COVID-19 Verstorbenen (1,28 Tote pro 100.000 Personen in der Altersgruppe). Weitere 30% der Todesfälle kommen aus der Gruppe der 60-79-Jährigen, die 14% der Infizierten stellen (27,5 Tote pro 100.000 Personen in der Altersgruppe). Fast Zweidrittel (65,64%) der Toten treten auf in der Altersgruppe 80+, die indessen weniger als 7% der Infizierten stellen (193 Tote pro 100.000 Personen in der Altersgruppe).

Analyse des Datenstandes: COVID-19-Mortalität

Die beiden Säulen in Abb. 5 machen transparent, dass die im Vergleich relativ geringe Anzahl an Infizierten aus der Altersgruppe 80+ dennoch die Sterbefälle dominieren. Man kann dies noch klarer aufzeigen durch die Bezugnahme auf die entsprechenden Bevölkerungsanteile. Dies wird in der nachfolgenden Grafik als spezifische Mortalität pro 100.000 Personen der Altersgruppe demonstriert.

Spezifische COVID-19 Mortalität nach Altersgruppen per 01.12.2020.

Abbildung 6: Spezifische COVID-19 Mortalität nach Altersgruppen per 01.12.2020. Man beachte, dass hier die spezifische Mortalität bezogen auf die Personenzahl der betreffenden Altersgruppe aufgetragen ist. Die gestrichelte Linie markiert die durchschnittliche Mortalität über alle Altersgruppen (Rubrik ganz links).

Der vorstehenden Abb. 6 entnimmt man direkt, wie stark die betrachteten Altersgruppen in unterschiedlicher Weise vom Virus betroffen sind und in der Folge die Fallzahlen treiben. Die Altersgruppe 80+ sticht mit einer Mortalität von 193 Todesfällen pro 100.000 Personen derselben Altersgruppe heraus. Vergleicht man die Inzidenzen, so sieht man z.B., dass Individuen in der Altersgruppe 80+ fast 200-mal stärker gefährdet sind als solche der Altersgruppe 0-59. In der Konsequenz registrieren wir damit für die Altersgruppe 80+ eine fast 200-mal höhere individuelle COVID-19-Sterbewahrscheinlichkeit als für die Altersgruppe 0-59. Die Darstellung macht klar, dass die Reduzierung der Todesfallzahlen genau an dieser Stelle ansetzen muss, weil die Falldichte in dieser Gruppe mit Abstand am größten ist.

Es ist wichtig, den Unterschied zwischen dem Kreisdiagramm nach Abb.4 und der Darstellung nach Abb. 6 zu erkennen. Im ersteren Fall sind die Todesfälle der Altersgruppe bezogen auf die Gesamtbevölkerung dargestellt. Es wird also aufgezeigt, welche Altersgruppe wie stark zur gesamten Todesfallzahl beiträgt. Da die Gruppen unterschiedlich groß sind ist damit noch nichts über den Pro-Kopf-Beitrag gesagt. Diese Info, also das individuelle Sterberisiko in den Altersgruppen findet sich in Abb. 6.

Die größte Sensitivität zur Reduzierung der Todesfallzahlen besteht offensichtlich dort, wo der Pro-Kopf-Beitrag zu den Inzidenzen am höchsten ist. Das ist die Altersgruppe 80+ und deshalb muss auch dort der Stellhebel ansetzen. Wenn man es schafft, 100.000 Menschen aus der Altersgruppe 0-59 infektionsfrei zu halten, senkt man damit die Todesfallzahl summarisch um 1. Die gleiche Anzahl infektionsfreier Menschen in der Altersgruppe 80+ reduziert die Fallzahl statistisch bereits um 193 Tote.

Nach Abb. 6 ist es unabweisbar, dass die Fokussierung auf die summarischen Infektionszahlen im Hinblick auf die Eindämmung der Todesfälle wenig bis nichts bringt, weil dadurch vorrangig die (Infektions-) Fallzahlen bei der großen Gruppe der 0-59-Jährigen (59 Mio., s. Abb. 1) reduziert werden. Der Hebel zur Verringerung der Infektionszahlen bei der relativ kleinen Gruppe der Über-80-Jährigen (5,7 Mio., s. Abb. 1)) ist sozusagen zu kurz. Es kommt also darauf an, die gefährdete Altersgruppe 80+ durch direkt wirksame Maßnahmen vor Ansteckung zu schützen. Die getroffenen Maßnahmen können das evident nicht leisten.

Nur zwei Zahlenbeispiele: Wenn in der Altersgruppe 0-59 die Hälfte aller Infektionen vermieden wird, dann resultiert das zunächst einmal nur in einer Reduzierung der Todesfallzahlen um etwa 380 (50% von 758, s. Abb. 4). Dieselbe relative Vermeidung von Infektionen in der Altersgruppe 80+ führt zu einer Verringerung der Sterbefälle um ca. 5.500 (50% von 10.952, s. Abb. 4). Natürlich sind die Infektionszahlen in den diversen Altersgruppen im Allgemeinen nicht völlig unabhängig voneinander, dennoch wird klar, dass die gegenwärtigen Maßnahmen einen effektiven Schutz nicht gewährleisten können, weil sie nach dem Gießkannenprinzip arbeiten und gerade nicht dort ansetzen, wo die größtmögliche Wirkung zu erwarten ist.

Ein Vergleich: Wenn Hochwasser droht, kann man den Damm überall gleichmäßig um einen Meter erhöhen. Das verursacht einen großen Aufwand, ändert aber nichts daran, dass die alte Schwachstelle auch die neue Schwachstelle bleibt. Ist es da nicht viel sinnvoller, den Damm vor allem dort zu stärken, wo er dem Wasser den geringsten Widerstand entgegensetzt? Die schwächste Stelle zu schützen erfordert weniger Aufwand, ist schneller erledigt und hat erwartbar den größten Effekt.

Alter als Risikofaktor

Diesen Aspekt wollen wir im Folgenden vertiefen. Dazu betrachten wir die Letalität in den drei Altersgruppen.

COVID-19-Letalität nach Altersgruppen. Datenstand per 01.12.2020.

Abbildung 7: COVID-19-Letalität nach Altersgruppen. Datenstand per 01.12.2020.

In der Altersgruppe 80+ versterben mehr als 14% der Infizierten. Gut 3% sind es in der Altersgruppe 60-79 und nur 0,09% in der Altersgruppe 0-59. Diese Maßzahlen beschreiben direkt das pauschale Sterberisiko für Individuen in den entsprechenden Gruppen bei einer bereits manifesten Infektion.

Wie Abb. 7 zu entnehmen ist, sind die Über-80-Jährigen mit großem Abstand die am stärksten gefährdete Gruppe. Umso wichtiger ist es, Infektionen in dieser Altersgruppe zu vermeiden. Unterstellt, wir hätten für alle Gruppen dasselbe Infektionsrisiko, müssen, ganz plakativ formuliert, Personen aus der Altersgruppe 80+ um den Faktor 4 ( 14,39/3,36) besser vor Infektionen geschützt werden, als die Menschen aus der Altersgruppe 60-79, und 160-mal besser als die Altersgruppe 0-59 (160 14,39/0,09). Offenbar gelingt dies nicht, wie wir bereits in Abb. 3 gesehen haben.

Wie oben erläutert, steckt im Zahlenwert für die Mortalität u.a. die Wirksamkeit der Schutzmaßnahmen gegen Infektionen, während die Letalität das Sterberisiko bei vorliegender Infektion misst. Abb. 7 können wir entnehmen, dass die Gesamtanzahl der Todesfälle nur auf dem Wege der Senkung der Infektionszahlen in der Altersgruppe der 80+ (Priorität 1) und 60-79 (Priorität 2) gelingen kann. Undifferenzierte Maßnahmen zur allgemeinen Reduzierung der Infektionszahlen wie wir sie gegenwärtig im „Lockdown light“ erleben, sind diesbezüglich nahezu wirkungslos und haben allenfalls einen mittelbaren Effekt.

Heimunterbringung als größter Risikofaktor

Eine besondere Problematik besteht bezüglich der Unterbringung von Betagten in Pflege- und Altenheimen. Dazu folgendes Zitat aus der hessenschau vom 20.11.2020 (s. [19]):

„Wohnen im Altenheim ist derzeit der größte Risikofaktor für einen Tod durch oder mit Covid-19. Das zeigen die November-Zahlen des Landes.“

In Abb. 8 ist die Situation in Hessen plakativ dargestellt.

COVID-19 Sterbefälle in Hessen (Periode 02. – 18. November 2020).

Abbildung 8: COVID-19 Sterbefälle in Hessen (Periode 02. – 18. November 2020)

Es ist auffallend, dass in Hessen fast 2/3 aller COVID-19 Todesfälle im betrachteten Zeitraum unter den Bewohnern von Pflege- und Altenheimen auftraten. Nun kann man diese exemplarischen Zahlen aus Hessen sicher nicht ohne weiteres verallgemeinern. Aktuelle bundesweite Zahlen liegen dem Verfasser nicht vor. Es gibt aber eine Zahl zu den kumulierten Coronatoten bis zum 15. November 2020 für das gesamt Bundesgebiet. Danach wurden 4.170 der bis dahin erfassten insgesamt 12.400 Todesfälle in Pflege- und Altenheimen gezählt. Das ist in der Relation deutlich weniger (33,6%). Also doch kein Corona-Problem in Pflege- und Altenheimen? Leider doch!

Wenn wir die vorstehenden für den 15.11. genannten Zahlen weiter fortschreiben, dann müssen wir damit rechnen, dass per 01.12.2020 anteilig ebenfalls 33,6% der o.g. 16.700 Coronatoten, also 5.600, in Pflege- und Altenheimen verstorben sind. In der Jahreskumulation wurden bislang (per 01.12.2020) 10.962 Coronatote in der Altersgruppe 80+ gezählt, das sind 65% aller COVID-19 Todesfälle. Der Anteil der „an oder mit“ COVID-19 Verstorbenen in Pflege- und Altenheimen unter allen COVID-19-Sterbefällen in der Altersgruppe 80+ liegt also bei 5.600/10.962, das sind ca. 51%. Dabei haben wir unterstellt, dass nahezu alle Bewohner von Pflege- und Altenheimen der Altersgruppe 80+ zuzurechnen sind.

COVID-19 Mortalität nach Altersgruppen per 01.12.2020. Die gestrichelte Linie markiert die Mortalität über alle Altersgruppen (Rubrik ganz links).

Abbildung 9: COVID-19 Mortalität nach Altersgruppen per 01.12.2020. Die gestrichelte Linie markiert die Mortalität über alle Altersgruppen (Rubrik ganz links). Für die Altersgruppe 80+ ergibt sich eine spezifische Mortalität von 0,193% = 193/100.000 (gewichteter Mittelwert aus den beiden Rubriken ganz rechts, s. a. Abb. 6). Im Diagramm ist diese Gruppe gesplittet in zwei Untergruppen in und außerhalb von Pflegeeinrichtungen. Die Zahlenwerte für die betreffenden Mortalitäten in diesen beiden Untergruppen wurden auf Basis obiger Überlegungen abgeschätzt und sind daher mit Unsicherheit behaftet (relativer Fehler etwa ±20%). Die grundlegende Aussage des Diagramms wird dadurch nicht tangiert.

Insgesamt leben etwa 850.000 Menschen in Pflege- und Altenheimen (2015 waren es 783 Tsd., 2017 818 Tsd.). Demzufolge sind in 2020 bislang etwa 5.600 von 850.000 oder 0,66% der Menschen in solchen Einrichtungen „an oder mit“ COVID-19 verstorben. Außerhalb von Heimen waren es ca. 5.400 von knapp 5 Mio. Menschen, also 0,11% die „an oder mit“ COVID-19 gestorben sind. Das pauschale Corona-Sterberisiko ist demzufolge für die Altersgruppe 80+ in Pflege- und Altenheimen 6-mal höher als außerhalb. In Abb. 9 ist das im Vergleich mit den anderen Altersgruppen zusammenfassend dargestellt.

Im Hinblick auf das Vorstehende kann man die Botschaft nach Abb. 9 auch so formulieren: Die COVID-19-Sterbefälle werden zu einem erheblichen Anteil von den Bewohnern von Pflege- und Altenheimen getrieben. Die Hälfte aller Todesfälle der Altersgruppe 80+ tritt auf in dieser gut abgrenzbaren Gruppe von etwa 850.000 Menschen. Wenn man die Gefahr durch Corona wirklich ernst nimmt, dann muss man zuallererst bei den Pflege- und Altenheimen ansetzen. Dort haben zielgenau adaptierte Corona-Maßnahmen den größtmöglichen Effekt. Die gegenwärtigen Maßnahmen sind zu pauschal und undifferenziert für einen nachhaltigen Erfolg. Schlimmer noch, sie verursachen höchst schädliche gesellschaftliche und wirtschaftliche Nebenwirkungen. Man ist gebannt von den pauschalen Infektionszahlen und 7-Tage-Inzidenzen, anstatt gezielt die leicht identifizierbare Gruppe zu schützen, die am meisten gefährdet ist und die die Fallzahlen in die Höhe treibt.

Was man gegenwärtig tut, ist etwa so, als würde man im heißen Sommer alle Freibäder, Hallenbäder und sonstigen Gewässer schließen, um damit sicherzustellen, dass KEIN Nichtschwimmer ertrinkt.

Problemfall Pflege- und Altenheime

Wollen die Verantwortlichen die offensichtlich bestehende Problematik bei den Pflege- und Altenheimen ganz bewusst nicht angehen, weil es da unterm Strich letzten Endes nichts zu gewinnen gibt? Warum ist da nichts zu gewinnen? Wir haben doch gerade eben dargelegt, dass die genannte Gruppe von 850.000 Menschen eine 33-fach höhere Corona-Mortalität im Vergleich zur Gesamtbevölkerung aufweist (33 659/20).

Man darf davon ausgehen, dass der allgemeine Gesundheitszustand der Bewohner von Pflege- und Altenheimen i. d. R. schlechter ist als der Gesundheitszustand von Menschen der gleichen Altersgruppe in häuslicher Pflege oder außerhalb der Pflege. Die Aufnahme in die stationäre Pflege ist ja mit Sicherheit nicht grundlos erfolgt. Mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit sind diese Personen teilweise schon gebrechlich, haben Vorerkrankungen und werden medikamentös behandelt. Nicht selten geht dies mit einem geschwächten Immunsystem einher. Dieser Personenkreis trägt also ein besonderes Risiko.

Vermutlich ist es also doch nicht so einfach, das Leben dieser Menschen zu retten. Auch in der Vor-Corona-Zeit sind z.B. 25% aller Bewohner von Pflegeheimen der Stadt Mannheim bereits nach weniger als 3 Monaten stationärer Pflege verstorben. Gar 45% haben die ersten 12 Monate nach Aufnahme nicht überlebt [22]. Wir reden hier also aller Wahrscheinlichkeit nach von einer sehr fragilen Gruppe. Diesen Personenkreis konsequent in allen 11.000 Pflege- und Altenheimen wirksam zu schützen, erfordert einen hohen Aufwand und verspricht trotzdem nur einen geringen Erfolg im Hinblick auf eine dauerhafte Stabilisierung des individuellen Gesundheitszustandes und damit einer effektiven Lebensverlängerung. Es war vor Corona nicht möglich und ist mit Corona nicht einfacher geworden. Ein im Einzelfall wirksamer Infektionsschutz entlastet daher wohl die Corona-Statistik der Todesfallzahlen, nicht aber die Sterbefallzahlen insgesamt. Wir müssen erkennen: Die Grenzen medizinischer Machbarkeit können mit vernünftigem Aufwand nicht beliebig verschoben werden.

Verstorben „an oder mit“ Corona

Fatal ist dabei, dass im Falle des Ablebens in vielen Fällen nach wie vor die tatsächliche Todesursache nicht festgestellt wird und daher, so ist zu vermuten, die mögliche Kausalität des Coronavirus fälschlicherweise als tatsächliche verstanden wird. Durch die Wendung „an oder mit COVID-19 verstorben“ wird das nur scheinbar transparent gemacht. „An oder mit Corona“ heißt nichts anderes als „an Corona oder auch nicht“, noch deutlicher, „an Corona oder an irgendeiner anderen Ursache verstorben“. In den Medien zählen alle diese Fälle als Coronatote und sie werden auch von der Politik in diesem Sinne verwendet sowie ganz selbstverständlich als Argumentationshilfe für die Begründung von Maßnahmen herangezogen. Das ist etwa so, als würde man bei einem Mordfall ohne großes Aufhebens den Mit-Bewohner des Opfers verhaften und der Einfachheit halber kurzerhand schuldig sprechen.

Wie bitte ist eine vernünftige Analyse, Einschätzung und Steuerung in der Corona-Pandemie überhaupt nur denkbar, wenn die notwendige Datengrundlage dazu nicht existiert und offensichtlich auch nicht wirklich vermisst wird? Das ist einer aufgeklärten Wissensgesellschaft unwürdig. Insbesondere bezüglich der Altersgruppe 80+ ist die Todeskausalität eine entscheidende Information, aus dem ganz einfachen Grunde, weil die individuelle Sterbewahrscheinlichkeit auch unabhängig von Corona schon relativ hoch ist und teilweise sogar die Höhe der COVID-19-Letalität übersteigt. Z. B. liegt das durchschnittliche allgemeine Sterberisiko (unabhängig von Corona) in der Altersgruppe 80+ bei 11,5% p.a. (d.h., 11,5% der Über-80-Jährigen versterben innerhalb der nächsten 12 Monate), ist also nur unwesentlich geringer als das Sterberisiko (Letalität) von 14,4% bei einer bereits vorliegenden Corona-Infektion. Neunzigjährige haben mit einem durchschnittlichen allgemeinen Sterberisiko von 18,2% p.a. (unabhängig von Corona) bereits eine höhere Ablebenswahrscheinlichkeit als der durchschnittliche Über-80-Jährige mit Corona-Infektion (14,4%).

Sterberisiko ohne und mit Corona

Im Folgenden vergleichen wir die Sterberisiken ohne und mit Corona.

Allgemeine Mortalität vs. COVID-19 Letalität nach Altersgruppen per 01.12.2020.

Abbildung 10: Allgemeine Mortalität vs. COVID-19 Letalität nach Altersgruppen per 01.12.2020. Zur Interpretation: Gänzlich unabhängig von Corona versterben 11,47% der Individuen aus der Altersgruppe 80+ innerhalb der nächsten 12 Monate. 14,39% der Infizierten versterben infolge ihrer COVID-19-Erkrankung.

Natürlich sind die vorstehend genannten Zahlen statistische Durchschnittswerte. Im Einzelfall gibt es die Spreizung in beide Richtungen. Personen in der Altersgruppe 80+ mit Vorerkrankungen oder gesundheitlichen Einschränkungen (und davon gibt es nicht wenige, immerhin sind 3,4 Mio. in stationärer oder häuslicher Pflege) weisen eher ein höheres durchschnittliches Sterberisiko als die genannten 11,5% auf. Wir haben oben (s. Abb. 8 ff) gesehen, dass ein erheblicher Anteil der Corona-Todesfälle genau dieser problematischen Gruppe zuzurechnen ist (Altersgruppe 80+ in Pflege- und Altenheimen). Teilweise kann das individuelle von Corona unabhängige Sterberisiko für das laufende Jahr oder gar die nächsten Monate leicht in Richtung 100% gehen. Beim Exitus eines solchen Infizierten vermerkt man sodann routinemäßig „an oder mit COVID-19 verstorben“, obwohl doch die Vermutung einer anderen Kausalität nicht von der Hand zu weisen ist.

Zugegeben, hier geht es zunächst nur um die statistische Klarheit. In einem Exempel wurde oben für 24% der Bewohner von Pflegeheimen eine mittlere Verweildauer bis zum Ableben von weniger als 3 Monaten genannt. Für diese Personengruppe ist das Sterberisiko damit also bereits so hoch, dass spezifische Corona-Schutzmaßnahmen zwar in der Statistik die Fallzahlen senken, das Leben der Menschen aber nicht retten können: bei einem wirksamen Schutz sterben sie nicht an COVID-19, sind aber dennoch binnen weniger Wochen oder Monate tot.

Krisenmanagement: ohne Strategie

Nach der vorstehenden Analyse zu den Infektions- und Todesfallzahlen sowie den abgeleiteten Sterbewahrscheinlichkeiten ohne und mit Corona ist vor allem eines klar: Das Management der Corona-Krise ist ein Fiasko. Was wir in der politischen Kommunikation und der Medienberichterstattung zu Corona sehen und hören sind vor allem vordergründige Effekte. Es gibt keine Strategie für eine nachhaltige Senkung der Todesfallzahlen im Einklang mit der Aufrechterhaltung des gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Lebens. Politik und Medien lassen sich leiten vom Prinzip Hoffnung, Hoffnung auf einen Impfstoff. Der mag im Laufe der nächsten Monate kommen, dennoch braucht man einen Plan für ein vernünftiges Krisenmanagement. Zu allererst gehört dazu eine klare Kommunikation und die Abkehr von der Politik der Angst- und Panikmache.

Das Coronavirus ist nicht ungefährlich und muss ernst genommen werden, es ist aber auch nicht Pest und Cholera zugleich. Als Pandemie gehört die Coronakrise alles in allem eher noch zu den weniger bedrohlichen Vertretern ihrer Art. Pandemie heißt ja auch nicht, dass es jetzt besonders gefährlich wird (in diesem Sinne wird das Wort gerne von Politikern verwendet), sondern dass die Epidemie nicht regional begrenzt und global verbreitet ist, also „überall“ (pan = griechisch für umfassend, total, ganz). Sie ist gefährlicher als die üblichen jährlichen Grippewellen, die ja ebenfalls nicht regional begrenzt sind. Bislang ist sie aber noch mit sehr großem Abstand harmloser als die spanische Grippe von 1918/19, die nach unterschiedlichen Schätzungen 20 bis 50 Millionen Leben oft junger Menschen forderte und damit insgesamt bis zu 3% der damaligen Weltbevölkerung dahinraffte.

Kommunikation in der Pandemie

Das bereits oben zitierte Gerede von der Corona-Pandemie „als der größten Herausforderung seit dem zweiten Weltkrieg“ (Merkel) wird durch die Fakten nicht ansatzweise gedeckt. Dasselbe gilt für das Heraufbeschwören von „Unheil“. Solche Statements passen natürlich in das Programm der Angst- und Panikmache, das den Bürger ziemlich unverblümt nicht als Gesprächspartner auf Augenhöhe sieht und ihn nachgerade wie ein Kleinkind behandelt.

Wieso trotz allem die Entscheidungen der Politik noch von einer überwältigenden Mehrheit gestützt werden, lässt sich nur durch die eilfertige und unkritische Assistenz der großen Mehrheit der Medien und insbesondere des öffentlich-rechtlichen Rundfunks erklären. Es ist auch nicht weiter verwunderlich: Wenn man täglich mit Schreckensmeldungen über Corona-Infektionszahlen, 7-Tage Inzidenzen, Corona-Hotspots, Todesfällen „an und mit Corona“ und COVID-19-Krankengeschichten bombardiert wird, dann geht das am braven Bürger nicht spurlos vorüber. Er nimmt die Meldungen als das, was sie sind und hat kaum die Zeit und die Möglichkeit, sie kritisch zu überprüfen und in Relation zu setzen. Er ist allenfalls gelegentlich irritiert, weil man ihm heute etwas anders erzählt als gestern und die Botschaft morgen absehbar wieder geändert wird. Dabei tut man so, als wisse man sicher, was richtig ist, und was falsch und nennt gerne die Wissenschaft als Zeugen, die indes vielstimmig sich widersprechende Wissensstände zum Besten gibt. Natürlich betreiben die Medien letztlich nur ihr Geschäft nach dem bewährten Motto „nur eine schlechte Nachricht ist eine gute Nachricht“ (… und verkauft sich daher gut).

Diese Kommunikationsstrategie ist ein Problem, nicht Teil der Lösung. Die Mehrheit der blind Folgenden, tut nur für eine gewisse Zeitspanne, was man ihnen sagt. Wenn sich dann aber keine Besserung der Lage einstellt, und genau das beobachten wir derzeit, verliert man nach und nach die Gefolgschaft der Menschen. Die einen gehen in das Lager der rationalen Kritiker, das erschwert zumindest das Regieren, weil dieser Personenkreis, zu Recht, rational überzeugt werden will. Die anderen, und das sind nicht wenige, wenden sich stattdessen Verschwörungstheorien zu. Das macht das Regieren doppelt schwer, weil man mit Verschwörungstheoretikern nicht vernünftig reden kann. Alles in allem bleibt nur, dem Staatsbürger auf Augenhöhe zu begegnen, ihn ernst zu nehmen und für wirksame Maßnahmen basierend auf einer echten Strategie zu werben.

Man kann es den sogenannten Querdenkern kaum vorhalten, dass sie übers Ziel hinausschießen und dem Coronavirus Harmlosigkeit attestieren. Das ist nur die verständliche Reaktion auf die ebenfalls überzeichnete Darstellung zur Gefährlichkeit des Virus seitens der Politik und der Medien.

Zu einer offenen Kommunikation gehört vor allem, die Fakten nicht bedrohlicher darzustellen als sie sind. Die Berichterstattung krankt an einem selektiven Aufmerksamkeitsfokus. Das schürt den Hype, ist aber nicht zielführend.

Wie bedrohlich ist das Virus wirklich?

Nehmen wir einen nüchternen Blick auf die Gefährlichkeit des Virus im Vergleich zu anderen Lebensrisiken. Dazu betrachten wir zunächst die Sterbefälle insgesamt (unabhängig von Corona).

Sterbefälle (unabhängig von Corona) pro Jahr aufgesplittet nach Altersgruppen. Die Zahlen stammen aus 2018,

Abbildung 11: Sterbefälle (unabhängig von Corona) pro Jahr aufgesplittet nach Altersgruppen. Die Zahlen stammen aus 2018, weil es noch keine Statistiken zu 2020 gibt. In 2020 dürften die Gesamtzahlen nicht wesentlich davon abweichen.

Coronatote im Vergleich zu allen Sterbefälle eines Jahres. Die Zahlen zu den gesamten Sterbefällen stammen aus 2018. Die Angaben zu den Coronatoten („an oder mit Corona“) spiegeln den Datenstand 01.12.2020 wider.

Abbildung 12: Coronatote im Vergleich zu allen Sterbefälle eines Jahres. Die Zahlen zu den gesamten Sterbefällen stammen aus 2018. Die Angaben zu den Coronatoten („an oder mit Corona“) spiegeln den Datenstand 01.12.2020 wider. Da das Jahr noch nicht zu Ende ist, wird sich die Anzahl der Coronatoten noch erhöhen. Bei der gegenwärtigen Dynamik der Fallzahlen ist indes eine durchgreifende Änderung nicht mehr zu erwarten. Die Verhältnisse bleiben nach aller Erwartung im Rahmen dessen, was durch das Diagramm plakativ zum Ausdruck gebracht wird.

In der nachfolgenden Abbildung sind die relativen Anteile der Coronatoten im Vergleich zu allen Sterbefällen direkt dargestellt.

Coronatote im Vergleich zu allen Sterbefälle eines Jahres. Bezugsgröße zu den Sterbefällen ist das Jahr 2018, bei den Coronatoten („an oder mit Corona“) der Datenstand per 01.12.2020.

Abbildung 13: Coronatote im Vergleich zu allen Sterbefälle eines Jahres. Bezugsgröße zu den Sterbefällen ist das Jahr 2018, bei den Coronatoten („an oder mit Corona“) der Datenstand per 01.12.2020. Der relative Anteil der „an oder mit“ COVID-19-Vestorbenen liegt im Durchschnitt über alle Altersgruppen bei 1,75% (s. gestrichelte Linie). Ansonsten gilt die Bemerkung zu Abb. 11.

Man entnimmt Abb. 13 unschwer, dass der Anteil der „an oder mit Corona“-Verstorbenen quer über alle Altersgruppen niedrig bleibt. Sogar bei den als „Risikogruppen“ apostrophierten 60-79-Jährigen und den Über-80-Jährigen erreicht der relative Anteil nur 1,5% – 2%. Wobei man natürlich sehen muss, dass in diesen niedrigen Werten, teilweise und bei aller berechtigten Kritik daran, auch die relative Wirksamkeit der Schutzmaßnahmen zum Ausdruck kommt (s. dazu w. u.). Völlig ohne Masken und Kontaktreduzierungen wären die Zahlen mit Sicherheit höher, zumindest in den Altersgruppen 60-79 und 80+.

Dasselbe gilt für die nachfolgende Grafik, in der das allgemeine Sterberisiko p. a. in Bezug gesetzt wird zu dem Risiko, infolge der Corona-Pandemie zu versterben (s. Abb. 14).

Allgemeines Sterberisiko pro Jahr (ohne Corona) und altersgruppenspezifische Corona-Mortalität im Vergleich. Das allgemeine Sterberisiko wurde auf Basis der Sterbetafel 2017/2019 des Statistischen Bundesamtes (s. [9]) altersgruppengerecht berechnet. Die Angaben zur spezifischen Corona-Mortalität spiegeln den Datenstand per 01.12.2020 wider.

Abbildung 14: Allgemeines Sterberisiko pro Jahr (ohne Corona) und altersgruppenspezifische Corona-Mortalität im Vergleich. Das allgemeine Sterberisiko wurde auf Basis der Sterbetafel 2017/2019 des Statistischen Bundesamtes (s. [9]) altersgruppengerecht berechnet. Die Angaben zur spezifischen Corona-Mortalität spiegeln den Datenstand per 01.12.2020 wider. Wie im Text definiert, beschreibt die Mortalität die Höhe des Sterberisikos für die Individuen aus der betreffenden Altersgruppe. Die Bezugsgröße ist dabei der Umfang der jeweiligen Altersgruppe. Die mittlere Corona-Mortalität liegt im Durchschnitt über alle Altersgruppen bei 0,02% (entsprechend 20 Toten pro 100.000 Ew., s. gestrichelte Linie).

Wie ist Abb. 14 zu interpretieren? Betrachten wir zwei Beispiele. Das allgemeine mittlere Sterberisiko für Individuen aus der Altersgruppe 60-79 beträgt 2,32% (s. mittlere Rubrik in Abb. 14). D. h., 2,32% aller 60-79-Jährigen werden im Laufe der nächsten 12 Monate versterben – völlig unabhängig von Corona und nur aufgrund von Alter, Gesundheitszustand und Lebensumständen. Nun kommt die Corona-Pandemie ins Spiel, sie sorgt dafür, dass 0,028% der Menschen aus dieser Altersgruppe infolge einer COVID-19-Infektion sterben werden. Inwiefern diese 0,028% bereits in den 2,32% enthalten sind oder ggf. ein Anteil davon zu addieren ist, darüber kann man derzeit keine verlässliche Auskunft erteilen, weil die Coronatoten ja immer noch mit dem indifferenten Zusatz „an oder mit Corona“ verstorben gezählt werden. Wie dem auch sei, auch dann, wenn die Corona-Mortalität additiv wirkt, wenn also alle diese Toten echte COVID-19-Todesfälle wären, bliebe das Corona-Zusatzrisiko sehr gering.

Gezielte Maßnahmen reduzieren die Todesfallzahlen

Um es noch einmal zu betonen: Teilweise kommt die Infektionsschutzwirkung durch Masken und Kontaktreduzierung in diesen niedrigen Risikozuwächsen zum Ausdruck. Welchen Anteil die Maßnahmen tatsächlich haben, kann man indessen nur abschätzen. Wir haben oben für die Altersgruppe 80+ mit 1341 Infizierten pro 100.000 Ew. ein überdurchschnittliches Infektionsrisiko festgestellt (s. Abb. 2 und 3). Wenn wir nun im Gedankenexperiment die Infektionszahlen in dieser Gruppe durch einen effektiveren Schutz auf den Durchschnittswert über alle Gruppen verringern, also auf 1271 Infizierte pro 100.000 Ew., dann darf man davon ausgehen, dass auch die Todesfallzahlen im gleichen Maße kleiner werden. Demzufolge sinkt auch die Mortalität entsprechend von 0,193% auf 0,183%. Individuell ist das natürlich nur eine marginale Risikominderung, in der Gesamtpopulation der Altersgruppe wären es dann aber immerhin 0,01%*5,68 Mio. = 568 Tote weniger. Und wenn die Altersgruppe 80+ genauso gut vor Infektionen geschützt sein würde wie die Altersgruppe 60-79 (820 Infizierte pro 100.000 Ew.), dann würde die Mortalität gar nur bei 820/1341*0,193% = 0,118% liegen und wir hätten (0,193% – 0,118%)*5,68 Mio. = 4.260 Coronatote weniger. Nach dem Obigen könnten gezielte Maßnahmen zum besonderen Schutz von Heimbewohnern einen großen – statistisch sichtbaren – Beitrag in dieser Richtung leisten.

Vergleichen heißt nicht verharmlosen

Sind nun die in Abb. 13 eingetragenen Corona-Mortalitäten hoch oder niedrig? Im Kontrast zur allgemeinen und i. W. altersbedingten Mortalität sind die Werte sämtlich relativ klein. Dieser Vergleich ist indessen nicht ganz fair, weil das singulär von Corona ausgehende Risiko mit der Summe aller sonstigen Risiken in Bezug gesetzt wird. Deswegen macht die Gegenüberstellung mit anderen Krankheitsrisiken mehr Sinn (s. dazu das nachfolgende Kreisdiagramm in Abb. 14).

Mortalität und anteilige Sterbefälle verschiedener Krankheiten im Vergleich mit COVID-19. Die Zahl zu Corona reflektiert den Datenstand 01.12.2020, die anderen Werte stammen aus 2018. Für 2020 dürften die Mortalitäten und relativen Anteile nur unwesentlich davon abweichen.

Abbildung 15: Mortalität und anteilige Sterbefälle verschiedener Krankheiten im Vergleich mit COVID-19. Die Zahl zu Corona reflektiert den Datenstand 01.12.2020, die anderen Werte stammen aus 2018. Für 2020 dürften die Mortalitäten und relativen Anteile nur unwesentlich davon abweichen.

Im Vergleich mit den dominierenden Todessursachen Herz-/Kreislauferkrankungen und Krebs mit Mortalitäten von 0,41% bzw. 0,29% nimmt sich die durchschnittliche Corona-Mortalität von 0,02% eher bescheiden aus. Man sieht das auch an den relativen Anteilen unter der Gesamtanzahl der Todesfälle. Natürlich hinkt dieser Vergleich, weil die beiden genannten anderen Ursachen eben keine Infektionskrankheiten sind. Das ist hier aber auch nicht der Punkt. Es geht darum, die tatsächlich bestehende Gefahr und das Risiko für jeden Einzelnen vom Sockel einer sich überschlagenden Berichterstattung und politischen Panikmache zu holen und mit den bestehenden Lebensrisiken in Bezug zu setzen. Nicht um einer unzulässigen Verharmlosung das Wort zu reden, sondern zur Versachlichung der Diskussion. In diese Richtung soll auch die letzte Grafik wirken, in der die Sterbefälle pro Tag nach Todesursachen aufgezeigt sind.

Sterbefälle pro Tag nach Todesursachen. Es handelt sich um gerundete Zahlen aus 2018, sie dürften indessen für 2020 nicht wesentlich abweichen.

Abbildung 16: Sterbefälle pro Tag nach Todesursachen. Es handelt sich um gerundete Zahlen aus 2018, sie dürften indessen für 2020 nicht wesentlich abweichen.

In diesen Tagen werden zum Teil mehr als 500 Coronatote pro Tag gezählt, also Tote, die „an oder mit COVID-19“ verstorben sind. Wenn wir Abb. 16 betrachten, dann erkennen wir, dass andere Todesursachen durchaus noch höheren Tribut fordern. Insgesamt sterben täglich mehr als 2.600 Menschen. Nicht nur jetzt, sondern das ganze Jahr über, Tag für Tag, jahraus, jahrein. Und zwar ohne, dass dies im Fernsehen mit Sondersendungen problematisiert wird.

Keine Frage, dauerhaft 500 Tote täglich aufgrund von Corona, das wäre verheerend. In der aktuellen Entwicklung belegt dies, dass das Virus keineswegs harmlos ist. Dennoch muss man erkennen: Zweidrittel dieser Todesfälle entfallen nach wie vor auf die Altersgruppe 80+ mit einem Bevölkerungsanteil von weniger als 7%. Das Alter der Betroffenen ist der größte Risikofaktor. Auch wenn die Kausalität des Coronavirus im konkreten Falle nachgewiesen werden kann, ist das Alter in vielen Fällen der ausschlaggebende Grund für die fatale Krankheitsentwicklung mit Todesfolge. Diesen Einfluss kann man sogar konkret beziffern: Es ist das Verhältnis der Corona-Letalität der Altersgruppe 80+ zur Letalität der Altersgruppe 0-59. Demnach trägt das Alter bei den Über-80-Jährigen einen 14,39%/0,09% 160-fach höheren Anteil am Tod verglichen mit der Situation bei den 0-59-Jährigen. Diese Sterbefälle sind daher zu einem großen Teil auch altersbedingt, auch wenn als konkreter Auslöser zweifelsfrei das Virus verantwortlich gemacht werden kann. – Nein, das ist weder Zynismus noch Polemik, sondern entspringt der nüchternen Erkenntnis, dass das Leben endlich ist, unabhängig davon, welche Kräfte wir zur Vermeidung des Todes auch immer aufbieten mögen.

Update vom 08.12.2020

Der Anteil der Infizierten und der Todesfälle über 80 steigt weiter. In der Altersgruppe 80+ registrieren wir nun 7,7% der Infizierten und 66,3% der Toten. Dies belegt einmal mehr, dass durch die undifferenzierten Maßnahmen im „Lockdown light“ gerade die am meisten gefährdeten Menschen (z.B. in Pflege- und Altenheimen) eben nicht geschützt werden. Sinnvoller wäre es, sich endlich darum zu kümmern, statt wie gebannt auf Infektions- und Todesfallzahlen zu starren.

Update vom 17.12.2020

Der Anteil der Infizierten und der Todesfälle über 80 steigt weiter. In der Altersgruppe 80+ registrieren wir nun 8,2% der Infizierten und 66,9% der Toten. Der aktuelle Bericht im Münchner Merkur (17.12.2020) über eine Corona-Studie der Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) bestätigt die oben getroffenen Aussagen.

Zitate aus dem entsprechenden Bericht:

„3200 der 5156 Coronatoten in Bayern sind über 80 Jahre alt.“

„Die bisherigen Corona-Maßnahmen verfehlen den Schutz der Ältesten“

„Corona-Lockdown: Haben Politiker den Schutz der Alten- und Pflegeheime verschlafen?“

„Es zeigt sich deutlich, dass die ergriffenen Maßnahmen zur Infektionseindämmung für die hoch vulnerable Bevölkerungsgruppe nicht hinreichend zielführend sind.“


Quellen

[1] Täglicher Lagebericht des RKI zur Coronavirus-Krankheit-2019 (COVID-19) – 24.11.2020 – AKTUALISIERTER STAND FÜR DEUTSCHLAND. RKI

https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Nov_2020/2020-11-24-de.pdf?__blob=publicationFile

[2] Täglicher Lagebericht des RKI zur Coronavirus-Krankheit-2019 (COVID-19) – 01.12.2020 – AKTUALISIERTER STAND FÜR DEUTSCHLAND. RKI

https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Dez_2020/2020-12-01-de.pdf?__blob=publicationFile

[3] Täglicher Lagebericht des RKI zur Coronavirus-Krankheit-2019 (COVID-19) 08.12.2020 – AKTUALISIERTER STAND FÜR DEUTSCHLAND. RKI

https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Situationsberichte/Dez_2020/2020-12-08-de.pdf?__blob=publicationFile

[4] Corona-Infektionen (COVID-19) in Deutschland nach Altersgruppe und Geschlecht (Stand: 01. Dezember 2020). Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1103904/umfrage/corona-infektionen-covid-19-in-deutschland-nach-altersgruppe/#professional

[5] Todesfälle mit Coronavirus (COVID-19) in Deutschland nach Alter und Geschlecht (Stand: 01. Dezember 2020). Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1104173/umfrage/todesfaelle-aufgrund-des-coronavirus-in-deutschland-nach-geschlecht/

[6] Bevölkerung – Zahl der Einwohner in Deutschland nach Altersgruppen am 31. Dezember 2019. Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1112579/umfrage/bevoelkerung-in-deutschland-nach-altersgruppen/

[7] Altersspezifische Sterbewahrscheinlichkeiten der Männer in Deutschland. Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (BIB)

https://www.bib.bund.de/DE/Fakten/Fakt/S05-Altersspezifische-Sterbewahrscheinlichkeiten-Maenner-ab-1871.html?nn=9992070

[8] Altersspezifische Sterbewahrscheinlichkeiten der Frauen in Deutschland. Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (BIB)

https://www.bib.bund.de/DE/Fakten/Fakt/S06-Altersspezifische-Sterbewahrscheinlichkeiten-Frauen-ab-1871.html?nn=9992070

[9] Sterbetafel 2017/2019 – Ergebnisse aus der laufenden Berechnung von Periodensterbetafeln für Deutschland und die Bundesländer 2020. DESTATIS – Statistisches Bundesamt

https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Sterbefaelle-Lebenserwartung/Publikationen/Downloads-Sterbefaelle/periodensterbetafel-erlaeuterung-5126203197004.pdf?__blob=publicationFile

[10] Sonderauswertung zu Sterbefallzahlen des Jahres 2020. DESTATIS – Statistisches Bundesamt

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

[11] Sterbeziffern nach Alter und Geschlecht in Deutschland im Jahr 2017. Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/3057/umfrage/sterbeziffern-nach-alter-und-geschlecht/

[12] Anzahl der Sterbefälle in Deutschland nach Altersgruppe im Jahr 2018. Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1013307/umfrage/sterbefaelle-in-deutschland-nach-alter/

[13] Coronavirus: Sterberate in Deutschland niedriger als befürchtet – Übersterblichkeit ist ausgeblieben. RND – Redaktionsnetzwerk Deutschland

https://www.rnd.de/gesundheit/coronavirus-sterberate-in-deutschland-niedriger-als-befurchtet-ubersterblichkeit-ist-ausgeblieben-L4F3KMQP5BGLNJNNMMVDRURP6M.html

[14] Jährliche Todesfälle aufgrund von Krebs und anderen Neubildungen in Deutschland in den Jahren 2000 bis 2018. Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/172573/umfrage/krebstote-in-deutschland/

[15] Prävalenz von Krebspatienten auf deutschen Intensivstationen. Springer Medizin

https://www.springermedizin.de/praevalenz-von-krebspatienten-auf-deutschen-intensivstationen/17022898

[16] Todesfälle aufgrund von Herz-Kreislauf-Erkrankungen in Deutschland im Zeitraum der Jahre 1980 bis 2018. Statista

Kreislauf-Erkrankungen – Todesfälle in Deutschland bis 2018 | Statista

[17] Influenza assoziierte Übersterblichkeit (Exzess-Mortalität) in Deutschland für die Saisons von 1984 bis 2019. Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/405363/umfrage/influenza-assoziierte-uebersterblichkeit-exzess-mortalitaet-in-deutschland/

[18] Die Grippesaison 2019/20 im Vergleich. Statista

https://de.statista.com/infografik/13040/woechentliche-influenzafaelle-in-deutschland/

[19] Zwei Drittel der Corona-Toten betreffen Altenheime. hessenschau

https://www.hessenschau.de/gesellschaft/zwei-drittel-der-corona-toten-im-november-betreffen-altenheime,corona-altenheim-tote-100.html

[20] Anzahl der zu Hause sowie in Heimen versorgten Pflegebedürftigen in Deutschland in den Jahren 1999 bis 2017. Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/36438/umfrage/anzahl-der-zu-hause-sowie-in-heimen-versorgten-pflegebeduerftigen-seit-1999/

[21] Was das Corona-Virus für Pflegekräfte bedeutet (pflegen-online.de).

https://www.pflegen-online.de/corona-fast-4000-intensivpatienten

[22] Demenzkranke in Alten- und Pflegeheimen: Gegenwärtige Situation und Entwicklungstendenzen. Friedrich-Ebert-Stiftung

https://www.fes.de/fulltext/asfo/00234004.htm

[23] Todesursachen – Zahl der Todesfälle. Statistisches Bundesamt

https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Gesundheit/Todesursachen/todesfaelle.html

[24] Verteilung der häufigsten Todesursachen in Deutschland im Jahr 2018. Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/240/umfrage/verteilung-der-sterbefaelle-nach-todesursachen/

[25] Corona-Infektionen (COVID-19) in Deutschland nach Altersgruppe und Geschlecht (Stand: 08. Dezember 2020). Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1103904/umfrage/corona-infektionen-covid-19-in-deutschland-nach-altersgruppe/#professional

[26] Todesfälle mit Coronavirus (COVID-19) in Deutschland nach Alter und Geschlecht (Stand: 08. Dezember 2020). Statista

https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1104173/umfrage/todesfaelle-aufgrund-des-coronavirus-in-deutschland-nach-geschlecht/

[27] Das Coronavirus – So schnell breitet es sich aus. Aber wir können etwas tun!

https://www.linkedin.com/pulse/das-coronavirus-so-schnell-breitet-es-sich-aus-aber-fischer/

https://blog.sumymus.de/das-coronavirus-so-schnell-breitet-es-sich-aus-aber-wir-koennen-etwas-tun

[28] Gefahr Corona Virus – Wie groß ist das Risiko wirklich?

https://www.linkedin.com/pulse/gefahr-corona-virus-wie-gro%C3%9F-ist-die-risiko-wirklich-fischer/

https://blog.sumymus.de/gefahr-corona-virus-wie-gross-ist-das-risiko-wirklich

[29] Das objektiv bewertete Corona Risiko

https://www.linkedin.com/pulse/das-objektiv-bewertete-corona-risiko-hieronymus-fischer/

https://blog.sumymus.de/das-objektiv-bewertete-corona-risiko

[30] Aktuelles zu Corona

https://www.linkedin.com/pulse/aktuelles-zu-corona-hieronymus-fischer/

https://blog.sumymus.de/aktuelles-zu-corona

Aktuelles zu Corona

Was Sie in der Corona-Pandemie unbedingt wissen müssen

Im Folgenden sind die aktuellen wissenschaftlichen Erkenntnisse zu Corona und die gültigen Regeln zum Verhalten in der Pandemie in allgemeinverständlicher Sprache zusammengefasst.

1. Gefährlichkeit von Corona

Das Corona-Virus ist tödlich, seien Sie also extrem vorsichtig. Es ist so gefährlich, dass Sie sogar dann sterben können, wenn Sie gar nicht mit dem Corona-Virus infiziert sind. Dennoch brauchen Sie keine Angst zu haben, denn die weltweite Sterblichkeit liegt nur bei etwa 0,23% (Ioannidis et. al.).

Es kann natürlich zu einer globalen Katastrophe kommen, aber nur dann, wenn das Virus noch viel aggressiver und tödlicher wird. Dann droht globales Unheil. Vielleicht auch nur nationales Unheil, weil wir hier in Deutschland für kollektive Angstpsychosen besonders anfällig sind.

Sehr viele müssen dann sterben, vor allem Kranke, Alte und sehr alte Alte. Ganz besonders dann, wenn jene darüber hinaus auch noch schwerkrank sind. Und fast sicher, wenn Sie im Krankenhaus behandelt werden, denn völlig unabhängig vom Corona-Virus sterben mehr als die Hälfte aller Menschen im Krankenhaus. Allein an Krankenhauskeimen versterben jährlich mehr als 20.000 Menschen, wie das RKI schätzt.

Das ist aber trotzdem nicht die größte Gefahr, denn die häufigsten Todesursachen mit zusammen mehr als 50% sind Herz-Kreislauferkrankungen und Krebs. Rauchen, Alkohol, Zuckerkonsum, generell schlechte Ernährung und Bewegungsarmut sind sogar einzeln betrachtet viel größere Risiken als das Corona-Virus. Aber sorgen Sie sich nicht, jetzt wird erst einmal das Corona-Virus bekämpft, schließlich sind wir mitten in der Pandemie.

2. Erkrankung an COVID-19

Sie können ganz einfach feststellen, ob Sie an Covid-19 erkrankt sind: Wenn Sie Symptome wie trockenen Husten oder Geschmacksverlust haben, dann sind Sie betroffen. Vielleicht aber auch nicht. Es kommt darauf an, ob Sie infiziert sind. Die Ursache einer Erkrankung an Covid-19 ist das Corona-Virus, es sei denn, Sie leben in der Stadt, dann könnte es auch das Feinstaub-Virus*) sein. Das kann man aber nicht testen.

Wenn Sie gar keine Symptome zeigen, dann sind Sie wahrscheinlich infiziert. Das trifft aber nicht immer zu. Wenn Sie dann aber doch krank werden, können Sie viele unterschiedliche Symptome entwickeln. Sie können aber auch ohne Symptome krank sein oder Symptome haben, ohne krank zu sein. In beiden Fällen können Sie ansteckend sein, besonders dann, wenn Sie Symptome zeigen oder ohne Symptome krank sind. Im schlimmsten Falle können Sie sogar versterben ohne je positiv auf das Virus getestet worden zu sein.

Aber machen Sie sich keine unnötigen Gedanken, das sind sehr seltene Ausnahmen, die – wie verschiedene Studien belegen – allerdings bei Jüngeren, Mittleren und Älteren sehr häufig auftreten. Man schätzt, dass momentan, also in der Pandemie, 99.77% aller Menschen nicht an Covid-19 sterben. Rein statistisch betrachtet ist es also eine viele größere Gefahr, das Corona-Virus nicht zu haben.

3. Corona-Immunität

Sollten Sie an Covid-19 erkrankt gewesen sein, werden Sie möglicherweise später wieder erkranken, dazwischen sind Sie aber immun. Dies gilt jedenfalls in den Fällen, wo dies zutrifft. In allen anderen Fällen sind Sie immer immun oder nie oder nur manchmal.

Man kann sicher sagen, dass die Immunität eine temporäre Erscheinung ist, die mindestens solange Bestand hat, bis man sich erneut infiziert. Dauerhafte Immunität gibt es wahrscheinlich nur zeitweise, also nur dann, wenn man sich nicht infiziert oder sich infiziert, dann aber nicht positiv getestet wird.

4. Schmierinfektionen

Das Virus bleibt auf verschiedenen Oberflächen zwei Stunden lang aktiv, manchmal auch vier oder sechs. Statt von Stunden kann man hier aber auch von Tagen ausgehen. Je nachdem. Dabei braucht das Virus eine feuchte Umgebung und grell-dunkles Licht. Aber nicht unbedingt. Manchmal kann es auch bei strahlender Helligkeit in einem völlig abgedunkelten Raum auf feucht-trockenen, glatten, aber nicht allzu rauen Oberflächen überleben. Wie lange, das weiß man nicht.

Das Virus bleibt eigentlich nicht in der Luft, aber öfters kommt auch das vor. Übrigens handelt es sich hier grundsätzlich nicht um Schmierviren, aber eine Schmierinfektion ist natürlich trotzdem möglich.

5. Corona-Herdenimmunität

Wir sollten die Kontakte mit anderen Menschen so lange vermeiden, bis das Virus verschwunden ist. Aber es wird nur dann verschwinden, wenn wir eine kollektive Immunität erreicht haben, wenn es also zirkuliert. Dafür dürfen wir nicht zu lange und allzu konsequent auf soziale Kontakte verzichten.

Bleiben Sie deswegen besser die meiste Zeit über zuhause und gehen Sie nur dann raus, wenn Sie Kontakte zu anderen Menschen haben wollen. Halten Sie dabei aber die Abstandsregeln ein und tragen Sie eine Maske, jedenfalls dort, wo Sie niemand wirklich nahe kommen und wenn, dann nur kurz, also z.B. auf Bahnhöfen, in Restaurants, in Hotels oder in Ferienwohnungen.

6. Kontakte außer Haus

Jeder muss zuhause bleiben, aber es ist wichtig, auch rauszugehen, besonders bei Sonnenschein, denn Bewegung an der frischen Luft tut gut und stärkt das Immunsystem. Aber es ist besser, nicht rauszugehen, außer natürlich, Sie wollen Sport treiben. Aber eigentlich nein, denn mit Corona-Viren belastete Aerosole halten sich lange in der Luft. Vielleicht aber auch nicht, es hängt eben davon ab, wie lange sie schweben und ob es regnet.

Jedenfalls sollten Sie nie hinter jemand hergehen, und wenn doch, dann die Luft anhalten, also nicht einatmen. Und wenn Sie vor einer anderen Personen gehen, dürfen Sie nicht ausatmen. Sie wollen doch niemand infizieren, oder? Denken Sie immer daran, Sie könnten infektiös sein, ohne es zu wissen. Das gilt sogar dann, wenn Sie negativ getestet sind. Umgekehrt können Sie auch positiv getestet sein, ohne dass Sie infiziert sind oder es je waren.

7. Reiseverbote innerhalb Deutschlands

Im Prinzip dürfen Sie Ihre Stadt nicht verlassen, vor allem dann nicht, wenn Sie sich dafür außerhalb Ihrer Wohngemeinde begeben wollen. Aber wenn Sie es müssen oder möchten, dann dürfen Sie es schon. Das gleiche gilt für Reisen. Bleiben Sie an Ihrem Wohnort und reisen Sie nur dann, wenn Sie müssen oder unbedingt wollen. Beachten Sie aber bitte, dass Sie nirgendwo übernachten dürfen, es sei denn, es ist erlaubt.

Erlaubt ist es nur bei Verwandten oder dann, wenn Sie ein höchstens 48 Stunden altes negatives Testergebnis vorlegen können. Genaugenommen beziehen sich die 48 Stunden auf die Abnahme des Testabstrichs. Das Ergebnis des Tests bekommen Sie wahrscheinlich nach etwa 48 Stunden oder auch später, ja nachdem, wie lange es dauert.

Wenn Sie also am Samstag von Bayern nach Mecklenburg-Vorpommern reisen wollen, können Sie frühestens am Donnerstagabend einen Abstrich nehmen lassen. Wenn das Testzentrum geschlossen hat, dann eben erst am Freitag. Sie erhalten dann bereits im Laufe des Samstags – also wenn Sie bereits auf der Autobahn sein wollten   – das Testergebnis per Briefpost oder digital, falls das funktioniert. Aber nur dann, wenn alles gut läuft und es ganz schnell geht. Wahrscheinlich bekommen Sie die Info erst am Montag.

Das wäre dann ganz blöd, denn am Montag ist der Test schon mehr als 48 Stunden alt, Sie dürfen dann also nicht mehr in einem Hotel in Mecklenburg-Vorpommern übernachten. Wenn das passiert, und das ist ziemlich wahrscheinlich, müssen Sie zurück nach Bayern und sich einem neuen Test unterziehen. Oder Sie fahren gleich nach Berlin-Neukölln, dort finden Sie in jedem Fall ein Hotel. Und danach dürfen  Sie bei der Rückreise nach Bayern als Einreisender aus einem Risikogebiet für 5 – 10 Tage in Quarantäne, oder auch nicht.

Lassen Sie sich testen

Unabhängig davon können Sie den erforderlichen Test in den entsprechenden Corona-Testzentren durchführen lassen. Dabei gilt Folgendes: Die Testzentren müssen ihre knappen Testkapazitäten für Risikofälle reservieren. Wenn Sie also nicht zur Risikogruppe gehören, dann werden Sie nicht getestet und dürfen folglich auch nicht reisen.

Es ist absolut entscheidend, dass man aus einem Risikogebiet heraus nicht so ohne weiteres in ein anderes Bundesland reisen darf. Bedenken Sie nur, Risikogebiet heißt, dass es da 50 oder mehr Inzidenzen (Neuinfektionen pro 100.000 Einwohner in den letzten 7 Tagen) gibt. Bei diesem Grenzwert sind demnach 0,05% aller Menschen im Risikogebiet aktuell infektiös. Mit anderen Worten: Es ist eigentlich fast egal, ob Sie aus einem solchen Landkreis oder Stadtbezirk kommen, denn Sie sind im statistischen Mittel mit 99,95%-iger Wahrscheinlichkeit nicht ansteckend.

Übrigens, wenn Sie 1.000 km mit dem Auto zurücklegen, dann werden Sie – wieder im statistischen Mittel – mit etwa 0,05%-iger Wahrscheinlichkeit dabei einen Unfall mit Personenschaden haben. Sie kommen also nur mit 99,95%-iger Sicherheit unfallfrei am Zielort an, wenn überhaupt. Den meisten reicht diese Sicherheit, sonst würden sie den Zug nehmen.

8. Masken

Natürlich sind Masken nutzlos, aber Sie sollten unbedingt eine Maske tragen, denn sie kann Leben retten. Die Masken sind besonders dort wichtig, wo man anderen Menschen in der Regel nicht so nahe kommt, und wenn, dann nur ganz kurz, quasi im Vorbeigehen. Also im Supermarkt, in Fußgängerzonen, auf Plätzen, an Bushaltestellen und im Restaurant.

Bei privaten Feiern brauchen Sie natürlich keine Maske zu tragen, eine Umarmung mit Küsschen genügt. Der Grund dafür ist, dass das Virus kein Alkohol verträgt. Deswegen ist der Alkoholausschank nach 23 Uhr verboten.

9. Aktuelle Corona Informationen – jederzeit und überall

Alle Läden, Restaurants und öffentlichen Einrichtungen sind geschlossen, außer denen, die geöffnet sind. Meistens sind alle geöffnet, nur die wegen Corona geschlossenen nicht. Welche das sind, erfahren Sie auf dem Landratsamt oder von Ihrer Gemeinde- oder Stadtverwaltung. – Die sind allerdings wegen Corona geschlossen oder im reduzierten Corona-Schonbetrieb. Die Telefone werden ebenfalls nicht abgenommen, weil die nach jeder Benutzung desinfiziert werden müssen.

An der Corona-Internetseite wird noch gearbeitet, sie ist zurzeit überlastet. Voraussichtlich können Sie dort schon in der nächsten Woche nachlesen, welche speziellen Einschränkungen in dieser Woche zu beachten sind bzw. zu beachten gewesen wären.

Um alle Bürger möglichst direkt und umfänglich zu informieren, hat jedes Bundesland 7 – 13 unterschiedliche Informationsbroschüren herausgegeben, die man sich auch im Internet herunterladen kann. Und weil das nicht genug ist, gibt es auch einen entsprechenden Satz von Handreichungen seitens der Bundesregierung.

Bei Widersprüchen ist nur das richtig, was von Gerichten danach als Recht erkannt wird. Also informieren Sie sich bitte nachher, was vorher richtig gewesen wäre, damit Sie beim nächsten Mal darauf bauen können. Es sei denn, andere Gerichte kommen, je nach Bundesland, zu gegensätzlichen Urteilen.

10. Der Supermarkt in Corona-Zeiten

Es gibt keinen Mangel an Lebensmitteln im Supermarkt, aber es gibt viele Dinge, die fehlen und andere, die gerade nicht vorrätig sind. Legen Sie sich einen eigenen Vorrat an, damit Sie nicht so oft zum Einkaufen müssen. Aber lassen Sie das Horten bleiben und kaufen sie nichts, was Sie nicht ohnehin kaufen wollten und wirklich dringend brauchen. Und wenn Sie sich doch einen Notvorrat anlegen wollen, dann kaufen Sie Toilettenpapier, Hefe und Nudeln.

Im Übrigen garantiert die Bundesregierung in der Corona-Pandemie für die Verfügbarkeit von Toilettenpapier, Hefewürfeln und Nudeln bis zu einer Rolle bzw. 1 Würfel bzw. 378 g pro Person und Tag, und wird dabei von der EU unterstützt: „What ever it takes“, „Quoi qu’il en soit“, „Was immer dafür nötig ist“. Das sagt jedenfalls die polyglotte Präsidentin der EU-Kommission aus ihrer selbstverordneten Corona-Quarantäne heraus. Und sie hat bisher aus jeder Krise eine noch größere gemacht.

11. Kinder und Schule in Zeiten der Pandemie

Das Corona-Virus hat keine Auswirkungen auf Kinder, außer auf diejenigen, auf die es sich auswirkt. Kinder die husten, sind wahrscheinlich Träger des Corona-Virus. Das war schon immer so, auch früher, nur hat man da das Virus noch nicht gekannt und deswegen den Husten für eine harmlose Erkältung gehalten. Deswegen müssen solche Kinder nun zuhause bleiben und dürfen erst dann wieder in die Kita, wenn sie gegen die Masern geimpft sind.

Ähnliches gilt für Schüler, die müssen im Unterricht eine Maske tragen, weil sie damit besser denken können. Und wenn sie sprechen, artikulieren sie deutlicher, auch die Lehrer und sind daher viel besser zu verstehen. Wie man erst seit kurzen weiß, ist eine Sauerstoffunterversorgung des Gehirns absolut unbedenklich. Denken wird ohnehin total überschätzt. Anordnungen befolgen ist viel wichtiger. Jedenfalls in der Schule – und später auch in der Demokratie.

Ersatzweise kann der Unterricht auch vollständig online erfolgen, aber nur dann, wenn die Schule über die entsprechende digitale technische Ausstattung verfügt, also etwa ab 2032.

12. Altersheime und Großeltern

Man darf nicht in Altersheime gehen oder seine Großeltern besuchen, aber man muss sich um die Alten kümmern und wenn man sie trifft, am besten Lebensmittel und Medikamente mitbringen. So häufig wie nur möglich. Dabei aber immer Abstand halten und nicht lange bleiben, denn das würde das Risiko erhöhen.

Ganz sicher und risikolos ist es, auf die Besuche zu verzichten und stattdessen nur zu telefonieren. Natürlich sind häufige Besuche auch gut, wegen der sozialen Kontakte zur Familie, aber nicht so sicher.

13. Haustiere und Corona

Tiere sind nicht betroffen, sie infizieren sich nur manchmal. Dann aber sehr harmlos bis ziemlich gravierend. Das gilt insbesondere für Katzen mit getigertem Fell. Manchmal bis sehr häufig aber auch für Hunde, aber nur selten.

Jegliche Oberflächen, außer den Fellen von Haustieren, können die Krankheit übertragen. Das gilt jedenfalls für eine gewisse kurze Zeit nach der Infektion, die aber auch sehr lang sein kann. Es kommt dabei ganz auf die Farbe des Fells an. Welche Farbe, ist allerdings noch unbekannt, es ist aber schwarz, braun, oder weiß. Vielleicht auch eine Mischung davon. Und vor allem langhaarig, öfters aber auch glatt.


Resümee

Jetzt kommt es darauf an, dass sich alle, dass sich wirklich alle im Sinne der oben formulierten Erkenntnisse und  Regeln verhalten. Das ist zwar unmöglich, denn die Regeln widersprechen einander und der Stand des Unwissens ändert sich täglich, aber „wir schaffen das“.

Der Staat will den mündigen Bürger – das ist doch der Kern der Demokratie – und damit der es einfacher hat, sagt er ihm bis ins kleinste Detail ganz genau, wie er sich in den unterschiedlichen Situationen zu verhalten hat. Das sind natürlich keine Vorschriften, es ist nur gut gemeint. Und deswegen müssen sich alle bei Androhung von Ordnungsgeldern konsequent daran halten.

Was der Staat, also „wir“, d.h., die Politiker und Parteien, die wir ja selbst gewählt haben, was „wir“ jetzt gar nicht brauchen können, sind Menschen, die selber denken und möglicherweise die erlassenen Regeln nach reiflicher Überlegung und vernünftigem Ermessen in eigenständiger Weise auslegen. Wie sagte schon Lenin: „Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser“. Ja eigentlich sogar „viel besser“.

Wenn der Staat seinen Bürgern vertraut und eigenständiges Denken erlaubt, dann droht Unheil, schlimmes Unheil. Vielleicht sterben sogar mehr Menschen als 2018, als die Grippewelle schätzungsweise 25.000 Menschen dahingerafft hat. Damals war es allerdings nicht so schlimm wie heute, denn es war keine Pandemie ausgerufen. Deswegen waren es letztlich ganz normale Todesfälle.

Goldene Regel

Benutzen Sie Ihren Verstand und halten Sie sich an die o.g. Erkenntisse und Regeln. – Ha, ha, reingefallen, das ist ein Paradoxon. Richtig muss es heißen: Benutzen Sie Ihren Verstand ODER halten Sie sich an die o.g. Erkenntisse und Regeln. Im letzteren Falle: Viel Glück!


*) Das Feinstaub-Virus wurde übrigens von einem LinkedIn-Influencer entdeckt. Influencer sind Leute, die jeden Tag einen weitgehend inhaltsleeren Post absenden, vielleicht auch zwei oder mehr. Die Follower begrüßen diese Sprechblasen nichtsdestotrotz enthusiastisch und finden sie meist sogar inspirierend, völlig egal, wie flach und hohl sie auch immer sein mögen. Aber das ist eigentlich ein ganz anderes Thema.


Quellen

[1] https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Fallzahlen.html

[2] https://tourismus-wegweiser.de/

[3] Das objektiv bewertete Corona Risiko

[4] https://www.merkur.de/welt/corona-studie-who-sterblichkeit-toedlich-tote-pandemie-todesfaelle-ioannidis-zr-90073439.html

[5] Gefahr Corona Virus – Wie groß ist das Risiko wirklich?

[6] Das Coronavirus – So schnell breitet es sich aus.

[7] Nach der Ausnahme kommt die Normalität

[8]  Todesursachen – Zahl der Todesfälle. Statistisches Bundesamt

[9]  Verteilung der häufigsten Todesursachen in Deutschland im Jahr 2018. Statista

[10] Feinstaub PM 10 – ZUR AKTUELLEN DISKUSSION UM DEN DIESEL (2)

[11] Feinstaub PM 2.5 – ZUR AKTUELLEN DISKUSSION UM DEN DIESEL (3)

Klimarettung durch Symbolpolitik?

Wenn man der veröffentlichten Meinung folgt, könnte man leicht den Eindruck gewinnen, das CO2-Aufkommen in Europa (insbesondere natürlich in Deutschland) sei zu fast 100 % auf den Verkehrssektor zurückzuführen. Was wäre da verdienstvoller, als Verbrenner baldmöglichst zu verbieten. Wie sonst könnte die Klimarettung möglich sein?

Die Masse des CO2 in Deutschland wird fürs Wohnen emittiert (insbes. Heizen). Tatsächlich entfallen auf PKWs (und damit i. W. auf die „bösen“ Verbrenner) nur ca. 13 % des gesamten CO2-Aufkommens in Deutschland. Wenn wir also den diesbezüglichen CO2-Ausstoß um 10 % reduzieren, dann können wir in Deutschland etwa 1 % – 1,3 % der CO2-Emission einsparen.

Ist das viel oder wenig?

  • Der Verzicht auf 12 g Fleisch pro Tag hat ungefähr den gleichen Effekt.
  • Der gesamte deutsche Tourismus (vor Corona) verursacht mehr als doppelt so viel CO2 wie der Verkehrssektor. Wenn wir also die Anzahl der Urlaubsreisen um 5 % reduzieren, erzielen wir ebenfalls diesen Effekt.
  • Jedes fünfte Braunkohlekraftwerke abschalten und dafür zwei Kernkraftwerke länger betreiben hat wieder ungefähr diesen effektiven Reduktionseffekt von etwa 1 %. Zum Vergleich: Frankreich (Motto: Atomstrom statt Braunkohle) emittiert gar 55 % weniger CO2 als Deutschland.
  • Vier Millionen Elektroautos bringen in etwa auch eine Einsparung von 1 % des deutschen CO2-Aufkommens. Und wenn wir alle mit Elektroautos fahren? Dann können wir in Deutschland die CO2-Emission um etwa 10 % – 12 % verringern. – Jammerschade, es sind leider eben nicht 100 % weniger CO2, wie manche glauben. Das gilt jedenfalls im derzeitigen Energiemix. Es wird immerhin tendenziell besser und kann auf 15 % bis 20 % steigen, wenn mehr Strom erneuerbar erzeugt wird.

Und nun noch die globale Perspektive.

Weltweit 10 % weniger Menschen durch eine effektive Senkung der Geburtenrate hat auf den globalen CO2-Ausstoß langfristig den gleichen Effekt wie die weltweit 10%-ige Verkehrsreduktion (denn das bloße Atmen der knapp 8 Mrd. Menschen verursacht ebenfalls ca. 3 000 000 000 t = 3 Gt CO2 p. a.).

Übrigens, die einmalige Aufforstung von ca. 2 Mio. Quadratkilometer Wald (das sind ca. 1,5 % der Landfläche) würde die gesamte CO2 Emission des globalen Verkehrs dauerhaft vollständig kompensieren. Wohlgemerkt, dauerhaft und vollständig, nicht nur für eine gewisse Zeit und nur 10 % davon.


[1] https://www.linkedin.com/pulse/klimas%C3%BCnder-verkehr-klimakiller-suv-hieronymus-fischer/

[2] https://blog.sumymus.de/individuelle-mobilitaet-und-globale-erwaermung

[3] https://www.sueddeutsche.de/politik/klimawandel-eu-kommission-1.5034855

[4] https://www.faz.net/aktuell/wirtschaft/klima-energie-und-umwelt/eu-kommission-will-klimaziel-fuer-2030-verschaerfen-16942200.html