Ohne Impfung 18 Millionen mehr Tote weltweit? – Wirklich?

Leuten wie mir wird ja gerne vorgeworfen, wir würden die hochrangig publizierten Daten zur Gefährlichkeit von SARS-CoV2 und der Wirksamkeit der Impfungen nicht zur Kenntnis nehmen. Ich tue das sehr wohl und will hier die Gelegenheit ergreifen, ein paar Sätze dazu zu sagen.

Die neueste Publikation in Lancet Infectious Diseases [1] schätzt, dass die Covid-19-Impfungen 18 Millionen Covid-19 Tote verhindert haben. Das ist eine steile Behauptung angesichts der Tatsache, dass weltweit bis heute 6,4 Millionen Tote, die mit oder an Covid-19 gestorben sind, gemeldet sind (https://ourworldindata.org/covid-deaths, Zugriff 2.8.22; siehe Abb. 1)

Abbildung 1 – Kumulative Anzahl der Covid-19 Todesfälle, https://ourworldindata.org/covid-deaths, Zugriff 2.8.22  
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Modellierung und Modellbildung

…am Beispiel unserer Modellierstudie: „Identifizierung von verschiedenen Faktoren, die mit Covid-19 Todesfällen in Europa während der ersten Pandemie-Welle assoziiert sind“

Eine große Gruppe statistischer Verfahren, die der Erklärung vergangener und auch der Vorhersage künftiger Daten dienen soll, ist die Modellbildung oder statistische Modellierung. Damit meint man, dass man für einen gegebenen Datensatz mit sehr unterschiedlichen Variablen eine mathematische Struktur findet, die diesen Datensatz möglichst gut abbildet, zunächst einmal rein formal. Dieses Verfahren kann man nützen, um den Einfluss verschiedener Variablen auf eine Ergebnisvariable zu untersuchen. In der Sprachregelung der Modellbildung ist die Variable, die man erklären will, die abhängige Variable oder das Kriterium oder die Ergebnisvariable (Outcome), und die verschiedenen Variablen, die zur Aufklärung dieser einen Variable beitragen sollen, sind mehrere unabhängige Variablen oder auch Prädiktoren.

Ich verwende unsere eben publizierte Modellierstudie [1] als konkretes Beispiel. Sie wurde von mir konzipiert, ich habe erste Analysen gerechnet, dann stieg mein Kollege Rainer J. Klement ein, der als Physiker wesentlich flinker im Umgang mit solchen Modellen ist als ich.

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Meta-Review: Das Rückgrat der Evidence Based Medicine ist schwach

Nur etwa 6 Prozent aller in der Medizin angewandten Interventionen haben eine ausreichend gute Datenlage und sind wirksam

Unser neuer Meta-Review zeigt: Das Rückgrat der Evidence Based Medicine ist schwach

Regelmäßige Leser meiner Texte wissen, dass ich sehr skeptisch gegenüber dem postmodernen Erlösungsnarrativ der modernen Medizin bin, das da verkündet: Wir leben so lange und es geht uns so gut, weil die moderne Medizin so gewaltige Fortschritte gemacht hat. Daher ist alles, was uns die moderne Pharmakologie beschert, gut, begrüßens- und unterstützenswert (und sollte durch die Öffentlichkeit finanziert werden)

Schon der legendäre Sozialmediziner Thomas McKeown aus Birmingham hat in den 70er Jahren darauf hingewiesen, dass diese verbreitete landläufige Meinung höchstwahrscheinlich falsch ist und meinte in der Einleitung zu seinem immer noch sehr lesenswerten Werk „The Role of Medicine: Dream, Mirage, or Nemesis? – Die Bedeutung der Medizin:  Traum, Trugbild, oder Nemesis?“ [1,2]: Wenn er Petrus wäre, er würde nur zwei Typen von Ärzten in den Himmel lassen, nämlich Unfallchirurgen und Zahnärzte. Denn das wären die einzigen, die wirklich zu einer Verringerung von Leiden beigetragen hätten. Die eigentlichen Fortschritte und damit die Verlängerung der Lebensspanne und die Verbesserung der Lebensqualität würden wir nicht der Medizin verdanken, sondern sozial-politischen Fortschritten, besserer Ernährung, der Hygiene und Lebensbedingungen ohne dauernde Angst vor Not und Tod.

Nun, das war in den 70ern. Vielleicht ist es heute anders? Wir haben eine sehr groß angelegte Meta-Studie durchgeführt, um die Frage zu beantworten, wie gut die Datenlage für medizinische Interventionen im Allgemeinen ist. Sie ist jetzt im Journal of Clinical Epidemiology publiziert worden [3]. Ich diskutiere in diesem Blog die Studie und ihre Befunde etwas genauer. Für Eilige: Die Datenlage hat sich nicht groß geändert. Maximal 6 Prozent aller in der Medizin angewandten Intervention, egal wo, sind durch gute Datenlage gedeckt.

Nur kurze Zeit (bis 22.08.2022) ist der Meta-Review frei zugänglich unter: https://authors.elsevier.com/c/1fIHz3BcJQAobl

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Homöopathie wirkt bei Aufmerksamkeits-Defizit und Hyperaktivitätssyndrom (ADHS)

und ist in Grenzen hilfreich bei der Heilung von Wunden

Homöopathie und die Ergebnisse zweier Meta-Analysen

Der Grünen-Vorsitzende Habeck hat vor einigen Jahren im Brustton der Überzeugung verkündet, Homöopathie sei Placebo. Viele Politiker und Medizinadministratoren haben pflichteifrigst zugestimmt. Unser Gesundheitsklabautermann will das gleich in ein Regelwerk gießen und die Homöopathie komplett aus allen medizinischen Büchern streichen. Seither ist es politisch unkorrekt, Homöopathie gut zu finden.

Ich finde Homöopathie immer noch und schon lange gut und bin daher auch schon lange politisch unkorrekt. Denn mich interessieren dabei weniger die Meinungen von Leuten, die nur sehr begrenzte Ahnung von der Sache haben und schon gar nicht die Argumente, die von unreflektierten theoretischen Vorannahmen ausgehen, sondern die Daten. Und weil ich politisch unkorrekt bin, hat mich vor einer Weile auch mal eine Stiftung, die die Homöopathie unterstützt, aus meiner Rolle als Blogger entfernt, in der ich immer mal wieder neue Daten und Studien auf dem Blog Homöopathie.info kommentiert habe. 

Nichtsdestotrotz mag ich Homöopathie und engagiere mich für sie, wenn sich die Gelegenheit ergibt oder ich gefragt werde. Die Publikation unserer neuen Meta-Analyse zur Wirksamkeit von Homöopathie bei Aufmerksamkeits-Defizit- und Hyperaktivitätssyndrom bei Kindern [1] und unsere schon etwas ältere Meta-Analyse zu Arnica bei Wundheilung [2], die letztes Jahr in Frontiers in Surgery publiziert wurde, nehme ich zum Anlass, auf Homöopathie hinzuweisen.

Bei der Gelegenheit möchte ich parallel dazu im Methodenblog auch ein bisschen Methodenwissen zum Thema Meta-Analysen weitergeben.

Zunächst folgt eine kleine politische Vorbemerkung zum Verständnis der allgemeinen Situation, danach für die, die es noch nicht so genau wissen, ein paar Worte zur Homöopathie im Allgemeinen.

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Affenpocken – Verschwörung(stheorie) für Fortgeschrittene…

und einige Gedanken zu prospektiven Tests einer solchen Theorie

Wenn man „Affenpocken“ in Internetsuchmaschinen eingibt, kommen als Erstes Agenturmeldungen von Reuter und Co, die „Verschwörungstheorien“ zu Affenpocken entlarven. Da fragt sich die geneigte Leserin: Warum muss das so prominent erwähnt sein? Wir prüfen, was genau Anlass zu einer Verschwörungstheorie gegeben haben könnte und wie man allenfalls diese Verschwörung prospektiv, also in die Zukunft hinein, überprüfen könnte.

Affenpocken

Affenpocken, so lernt man aus einer jüngst im Journal of the American Medical Association (JAMA) publizierten Informationskolumne [1], sind ein an sich für Menschen relativ harmloses Virus aus der Pockenfamilie, dessen Endwirt nicht der Mensch, sondern kleine Nager wie Ziesel, Präriehunde etc. sind. Als DNA-Virus ist das Affenpockenvirus wesentlich stabiler und mutiert daher auch nur langsam und wenig. Der Arzt und Biochemiker, der unter dem Pseudonym Jochen Ziegler auf Achgut schreibt hat einen sehr lesenswerten Beitrag dazu geschrieben. Daher brauche ich das nicht zu wiederholen.

Normalerweise erkranken in unseren Breiten pro Jahr 2-4 Leute daran; die Infektiosität ist gering und liegt unter R0 =1. Das heißt, ein Erkrankter steckt im Normalfall weniger als einen anderen an. Daher ist die Gefahr einer Epidemie vernachlässigbar, wenn man die Ausschläge der Kranken nicht berührt bzw. ihnen nicht zu nahekommt. Zum Vergleich: R0 lag zu Beginn der SARS-CoV2 Ausbreitung bei ca. 2,5 bis 3 und ist offenbar mit der Omikron-Variante höher. Die Zahl liegt für typische Virenerkrankungen wie Masern bei etwa 6-8.

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