Offizielle Daten und Fakten
zur Corona-Pandemie
in Deutschland.

Keine Verharmlosung, keine Dramatisierung. Mache dir selbst ein Bild!
Den folgenden Darstellungen liegen ausschließlich Daten aus offiziellen Quellen zugrunde.

Die aktuelle Kalenderwoche ist KW9.
Letzte Aktualisierung am 07.03.2021

Sentinelproben des Robert-Koch-Instituts (RKI)

Das RKI erhält während eines Jahres fortlaufend Patientenproben von Ärzten und Kliniken aus ganz Deutschland. Diese werden auf verschiedene Erreger von Atemwegserkrankungen hin untersucht (seit 24. Februar 2020 auch auf SARS-CoV-2). Aufgrund der daraus gewonnenen Daten lässt sich zum Beispiel auf den Beginn und das Ende einer Grippe-Saison schließen.

Leider stellt das RKI keine der Sentineldaten in einem maschinenlesbaren Format bereit. Durch die manuelle Quantifizierung der zur Verfügung stehenden Diagramme (ARE/SARI) kommt es daher zu Ungenauigkeiten. Die entsprechend möglichen Fehlerbereiche sind nachfolgend immer mit angegeben.

Akute Atemwegserkrankungen (ARE)

Hierbei handelt es sich um akute Atemwegserkrankungen, mit oder ohne Fieber. Auf Basis der GrippeWeb-Daten schätzt das RKI die Erkrankungsrate in der Bevölkerung. Aufgrund von Nachmeldungen können sich die Werte der letzten Wochen noch ändern. Während einer Pandemie, bei der ein Großteil der Infizierten nur leichte bis mäßige Symptome hat, sollten die Werte signifikant über den Vorjahreswerten liegen. Der schwarze, senkrechte Strich markiert den Jahreswechsel in den jeweiligen Saisons. Fehlerbereich: +/-0,1%P

_{Quelle: RKI Arbeitsgemeinschaft Influenza}

Schwere akute respiratorische Infektionen (SARI)

Hierbei handelt es sich um Patienten mit schweren Atemwegsinfektionen, die stationär in einem Krankenhaus behandelt werden. Auch hier können sich die Werte der letzten Wochen aufgrund von Nachmeldungen noch ändern. Während einer Pandemie mit schweren Krankheitsverläufen sollten die Zahlen signifikant über den Vorjahreswerten liegen. Der schwarze, senkrechte Strich markiert den Jahreswechsel in den jeweiligen Saisons. Fehlerbereich: +/-3 Fälle; in der Ansicht "Alle Altersgruppen": +/-15 Fälle

Alle Altersgruppen 0-4 Jahre 5-14 Jahre 15-34 Jahre 35-59 Jahre 60+ Jahre

_{Quelle: RKI Arbeitsgemeinschaft Influenza}

1. In KW42 wurde am 12.10.2020 rückwirkend zum 1. Oktober gemäß § 5 Absatz 3i KHEntgG eine zusätzliche pauschale Vergütung in Höhe von 100,- EUR je COVID-19-Patient und Tag für Krankenhäuser beschlossen.
   Quelle: Corona-Mehrkostenzuschlagsvereinbarung 2020
2. Für das 1. Quartal 2021 wurde der Zuschlag auf 80,- EUR je COVID-19-Patient und Tag reduziert.
   Quelle: 2. Corona-Mehrkostenzuschlagsvereinbarung

Virusnachweise

Das folgende Diagramm zeigt die Virusnachweise der Sentinelproben nach Erreger und Woche. Dies gibt einen guten Einblick, welche Erreger aktuell aktiv sind. Die schwarzen, senkrechten Striche markieren die Jahreswechsel.

_{Quelle: RKI Arbeitsgemeinschaft Influenza}

Interessant: Wo ist nur die Grippe (Influenza) hin? Auch weltweit sind scheinbar alle Influenza-Fälle mit Beginn der Corona-Pandemie nahezu vollständig verschwunden! Siehe hierzu folgendes Diagramm, basierend auf den FluNet-Daten der WHO:

_{Quelle: WHO FluNet}

Initiative Qualitätsmedizin (IQM)

Auch von der Initiative Qualitätsmedizin e.V. gibt es interessante Daten und Grafiken. Diese basieren auf der Auswertung von Abrechnungsdaten beteiligter Kliniken. Details zur Methodik und weitere Informationen sind auf der IQM COVID-19-Seite zu finden.

Wöchentlicher Verlauf der SARI-Fälle

Wöchentlicher Verlauf der Intensiv- und Beatmungsfälle (davon U07.1 => COVID-19)

Krankenhausfälle in Zahlen

Die absoluten Fallzahlen sind im Jahr 2020 im Vergleich zu den Vorjahreswerten in allen Bereichen bis auf die SARI-Sterbefälle signifikant gesunken. Nur die Sterberate der SARI-Fälle ist von 12,2 % im Jahr 2019 auf 15,3 % im Jahr 2020 merklich gestiegen. Dies kann natürlich verschiedene Ursachen haben: tödlichere Viren, falsche Behandlungsmethoden oder aber auch Folgendes:

Zur Analyse der schweren Atemwegsinfektionen (Severe Acute Respiratory Infections, SARI) nutzten wir die Fälle, in denen die ICD Kodes J9 - J22 (ICD 10 GM) für die Haupt- oder Nebendiagnose verwendet wurden.
Quelle: IQM COVID-19 Pandemie (Abschnitt "Methode")

Hier stellt sich natürlich die Frage, um welche Krankheiten es sich bei den jeweiligen Hauptdiagnosen in den mit Nebendiagnose SARI erfassten Fällen handelte? In welchem Verhältnis waren diese Krankheiten gegebenenfalls selbst bereits als potentiell tödlich einzustufen? Woran sind die Patienten in diesen Fällen tatsächlich gestorben? Ohne diese Informationen ist der Anstieg der Sterberate bei SARI-Fällen leider nicht sehr aussagekräftig.

Stellungnahme der Initiative Qualitätsmedizin:

"[...] IQM distanziert sich ausdrücklich davon, dass die Analyse genutzt wird, falsche Behauptungen zur COVID-19-Pandemie zu untermauern und die Relevanz sowie die Auswirkungen von COVID-19 zu verharmlosen. Die Analysen dienen ausschließlich der transparenten Aufbereitung und Unterstützung unserer Mitgliedskrankenhäuser während der Pandemie. Sie dienen ausdrücklich nicht der Verleugnung des zunehmenden Infektionsgeschehens von Covid-19."
Dr. Francesco De Meo, Präsident des Vorstandes IQM, 25.11.2020
Quelle: https://www.initiative-qualitaetsmedizin.de

Frage: Lassen sich denn diese ggf. "falschen Behauptungen zur COVID-19-Pandemie" durch die Analyse der IQM untermauern? Falls nicht, weshalb bedarf es dann einer Distanzierung? Wäre eine Gegendarstellung nicht zielführender? Inwieweit untermauert die IQM-Analyse eine tödliche Pandemie?

Patienten auf Intensivstationen

Ein wesentliches Merkmal einer Pandemie mit schweren Krankheitsverläufen ist natürlich ein erhöhtes Aufkommen an Patienten, die intensivmedizinisch behandelt werden müssen. Hier wurde durch die Deutsche Interdisziplinäre Vereinigung für Intensiv- und Notfallmedizin (DIVI) Ende März 2020 damit begonnen, diese Daten zu erfassen. Zum 16.04.2020 wurde die Meldung von Kliniken an die DIVI verpflichtend. Daher können die Daten ab Mai 2020 als einigermaßen valide angesehen werden.

_{Quelle: DIVI Intensivregister}

Interessant: Der seit Oktober 2020 steigende Anteil an COVID-19-Fällen auf den Intensivstationen (1) führt offensichtlich aktuell zu keiner höheren Bettenbelegung (2). Zeitgleich wurden sogar Bettenkapazitäten abgebaut (3). Letzteres soll darin begründet liegen, dass freie Intensivbetten nur noch dann in der Statistik geführt werden, wenn hierfür auch entsprechendes Pflegepersonal zur Verfügung steht. Plausibel, da sich positiv getestetes Personal in Quarantäne begeben muss und dies den Personalmangel verschärft. Der prozentuale Rückgang der Bettenkapazität entspricht auch in etwa der Positivenquote in der Bevölkerung. Wenn Pflegepersonal ohne Symptome weiterhin in Quarantäne geschickt wird, dann sieht es für die Monate Januar und Februar 2021 tatsächlich nicht gut aus. Das liegt dann aber voraussichtlich nicht an einer steigenden Bettenbelegung, sondern in erster Linie an den Quarantäne-Maßnahmen.

Für eine Pflegekraft macht es subjektiv gesehen keinen Unterschied, ob die Zahl der Patienten auf der Station steigt oder ob die Anzahl der Pflegekräfte sinkt. In beiden Fällen hat sie mehr Patienten zu betreuen und die Arbeitsbelastung steigt.

Auch interessant: Obwohl der Anteil Testpositiver auf den Intensivstationen wie auch in der Gesamtbevölkerung seit Anfang des Jahres 2021 stetig sinkt (4), trifft dies scheinbar nicht auf das Pflegepersonal zu. Die Bettenkapazitäten verharren auf einem konstant niedrigen Niveau (5). Wie kann das sein? Führen die Voraussetzungen zur Zahlung von Freihaltepauschalen an Krankenhäuser zu einer künstlich erzeugten hohen Auslastung der Instensivstationen (6)?

"Konkret können die Krankenhäuser der Notfallstufen 2 und 3 Pauschalen erhalten, wenn sie in Landkrei­sen oder kreisfreien Städten mit einer 7-Tage-Inzidenz von über 70 liegen, in denen weniger als 25 Pro­zent freie betreibbare Intensivkapazitäten vorhanden sind. Nachgelagert können auch Krankenhäuser der Basisnotfallversorgung Pauschalen bekommen, wenn die 7-Tage-Inzidenz über 70 liegt und weniger als 15 Prozent freie betreibbare Intensivkapazitäten in ihrer Region vorhanden sind."
Quelle: Deutsches Ärzteblatt vom 18.12.2020

Sterbefallzahlen

Während einer tödlichen Pandemie sollte sich nach einiger Zeit eine Übersterblichkeit in der Bevölkerung feststellen lassen. Nachfolgend die Daten des Statistischen Bundesamtes. Die Werte der letzten Wochen können sich aufgrund von Nachmeldungen noch ändern. Eine eventuell vorhandene Übersterblichkeit lässt sich aus dem folgenden Diagramm nur bedingt ableiten, da demografische Änderungen nicht berücksichtigt werden.

_{Quellen: Sterbefallzahlen insgesamt: Statistisches Bundesamt, COVID-19-Fälle: Robert-Koch-Institut}

1. Erhöhte Sterbefallzahlen aufgrund der Hitzewelle im August 2020.

Jährlich kumulierte Sterbefälle in Relation zur Bevölkerungsanzahl verschiedener Altersgruppen können dem nachfolgenden Diagramm entnommen werden. Dies gibt einen besseren Einblick in die Gesamtsterblichkeit eines Jahres, da die Anzahl der Sterbefälle im Jahresverlauf immer unterschiedlich stark schwankt. Beispielsweise ist die Sterblichkeit am Ende eines Jahres meist höher, wenn die Sterblichkeit zu Beginn des Jahres eher schwach ausgeprägt war (und umgekehrt).

Alle Altersgruppen 0-29 Jahre 30-39 Jahre 40-49 Jahre 50-59 Jahre 60-69 Jahre 70-79 Jahre 80-89 Jahre 90+ Jahre

_{Quelle: Statistisches Bundesamt, Darstellung in Relation: eigene Berechnung}

*) Sofern das letzte Jahr mit einem Sternchen markiert ist, liegen hierfür noch keine demografischen Daten zur Altersverteilung in der Bevölkerung vor. In diesem Fall wurde vorerst auf die Daten des vorangegangenen Jahres zurückgegriffen.

Anmerkung: Die Sterberate wird erheblich von der Altersverteilung in der Bevölkerung beeinflusst. Der demografische Wandel hat damit Einfluss auf die Kurvenverläufe der einzelnen Jahre. Je größer die Altersspanne der zu betrachtenden Gruppe ist, desto stärker wirkt er sich darauf aus. In einer alternden Gesellschaft wie der unseren liegt die zu erwartende Jahressterblichkeit der Gesamtbevölkerung (Ansicht "Alle Altersgruppen") statistisch immer über dem Wert des Vorjahres, obwohl die Sterblichkeit in den meisten Altersgruppen selbst weiter sinkt bzw. sinken sollte (bessere medizinische Versorgung, wachsender Wohlstand, etc.). Bis zu einer gewissen Grenze handelt es sich hierbei also um eine normale Entwicklung. Der folgenden Tabelle kann die erwartete und reale Jahressterblichkeit je 1 Mio. Einwohner entnommen werden:

_{Quellen: Statistisches Bundesamt, CIA World Factbook (historische Daten: indexmundi)}

Übersterblichkeit

Von EuroMOMO wird die Übersterblichkeit in Deutschland für die Bundesländer Berlin und Hessen erfasst und als z-Score wiedergegeben. Hierbei handelt es sich um einen normalisierten Wert, mittels dessen sich die Standardabweichung der Sterblichkeit über verschiedene Populationen und Zeitspannen hinweg darstellen lässt.

Bewegt sich die Kurve innerhalb des grau hinterlegten Bereichs um die Nulllinie, befindet sich die Sterblichkeitsrate auf einem normalen Niveau. Darunter ist eine Untersterblichkeit und darüber eine Übersterblichkeit zu verzeichnen. Steigt der Wert über die rote Linie, signalisiert dies eine erhebliche Übersterblichkeit. Die Daten der letzten drei Wochen im gelb hinterlegten Bereich können sich aufgrund von Nachmeldungen noch ändern. Die schwarzen, senkrechten Striche markieren die Jahreswechsel.

Alle Altersgruppen 0-14 Jahre 15-44 Jahre 45-64 Jahre 65+ Jahre 65-74 Jahre 75-84 Jahre 85+ Jahre

_{Quelle: EuroMOMO}

_{Quelle: EuroMOMO}

Diagramme zur Übersterblichkeit in anderen europäischen Ländern sind auf euromomo.eu zu finden.

PCR-Tests

Der PCR-Test erkennt in einer entnommenen Probe Virenfragmente von SARS-CoV-2 (und eventuell auch von verwandten Coronaviren). Der Test ist sehr empflindlich, wobei die Empflindlichkeit von der Anzahl der durchlaufenen Vervielfältigungszyklen (Ct-Wert) abhängig ist. Wie viele Zyklen in deutschen Laboren zur Anwendung kommen ist unterschiedlich und meistens nicht bekannt. Darüber hinaus gibt es immer eine bestimmte Quote von falsch-positiven (und natürlich auch falsch-negativen) Ergebnissen, denn kein Test ist zu 100% genau. Auch können Fehler bei der Probenentnahme und während der weiteren Verarbeitung (z.B. durch Verunreinigungen) entstehen. Egal wie zuverlässig der PCR-Test auch ist, eines ist jedoch gewiss:

Ein PCR-Test erkennt keine Infektionen!

Eine Infektion liegt dann vor, wenn der Körper in Kontakt mit einem Erreger gekommen ist (das erkennt der PCR-Test) und sich dieser Erreger dann im menschlichen Organismus vermehrt (das erkennt der PCR-Test nicht). Je nach Anzahl der benötigten Vervielfältigungszyklen lässt sich ggf. auf die zugrunde liegende Viruslast und damit auch auf die Höhe der Infektionswahrscheinlichkeit schließen. Ein Nachweis für eine Infektion ist dies aber nicht. Das millionenfache Testen von Personen ungeachtet der Symptome ist damit mehr oder weniger sinnlos. Das erkannte bereits Gesundheitsminister Spahn, als er um paar Ecken dachte. Auch die WHO hat mittlerweile den Blick um die letzte Ecke gewagt und veröffentlichte schließlich nach einem Jahr am 20.01.2021 einen entsprechenden Informationshinweis für die Anwendung von PCR-Tests.

Zitate aus einem Interview mit Prof. Dr. Christian Drosten aus dem Jahr 2014:

"Als in Dschidda Ende März diesen Jahres aber plötzlich eine ganze Reihe von Mers-Fällen auftauchten, entschieden die dortigen Ärzte, alle Patienten und das komplette Krankenhauspersonal auf den Erreger zu testen. Und dazu wählten sie eine hochempfindliche Methode aus, die Polymerase-Kettenreaktion (PCR)."
"[...] die Methode ist so empfindlich, dass sie ein einzelnes Erbmolekül dieses Virus nachweisen kann. Wenn ein solcher Erreger zum Beispiel bei einer Krankenschwester mal eben einen Tag lang über die Nasenschleimhaut huscht, ohne dass sie erkrankt oder sonst irgend etwas davon bemerkt, dann ist sie plötzlich ein Mers-Fall. Wo zuvor Todkranke gemeldet wurden, sind nun plötzlich milde Fälle und Menschen, die eigentlich kerngesund sind, in der Meldestatistik enthalten. Auch so ließe sich die Explosion der Fallzahlen in Saudi-Arabien erklären. Dazu kommt, dass die Medien vor Ort die Sache unglaublich hoch gekocht haben."
"In der Region gibt es kaum noch ein anders Thema in den TV-Nachrichten oder Tageszeitungen."
"Berichten „Bild“ oder die Abendnachrichten über einen Ausbruch eines bestimmten Virus, steigt die Zahl der Laboruntersuchungen deutlich an. Einfach, weil auch Ärzte dann sensibilisiert sind und gezielt Ausschau halten nach den Erregern, über die berichtet wird."
"[...] was zunächst interessiert, sind die echten Fälle. Ob symptomlose oder mild infizierte Krankenhausmitarbeiter wirklich Virusträger sind, halte ich für fraglich. Noch fraglicher ist, ob sie das Virus an andere weitergeben können. Das Beraterteam des neuen Gesundheitsministers sollte stärker zwischen medizinisch notwendiger Diagnostik und wissenschaftlichem Interesse unterscheiden."
Quelle: WirtschaftsWoche, Virologe Drosten im Gespräch 2014

Nun aber zu den Daten:

_{Quelle: Robert-Koch-Institut}

1. Lockdown in KW13
2. Einführung der Maskenpflicht in KW18
3. Fall Tönnies in KW25
4. Teil-Lockdown in KW45
5. Änderung der Teststrategie in KW46 (mehr symptombasiert)
6. Lockdown in KW51
7. In KW52 wird der Unsinn der Sieben-Tage-Inzidenz deutlich (siehe unten Rechenbeispiel 2)
8. Impfbeginn in KW53

Sieben-Tage-Inzidenz

Die Sieben-Tage-Inzidenz einer Region berechnet sich wie folgt:

(Anzahl Testpositiver der letzten sieben Tage) / Einwohnerzahl * 100.000

Damit erhält man die Zahl der Testpositiven der letzten sieben Tage je 100.000 Einwohner in Abhängigkeit von der Anzahl durchgeführter Tests. Da mag sich die/der mitdenkende Leser/in wundern. Aber genau so ist das: Die Anzahl an durchgeführten Tests hat Einfluss auf die Sieben-Tage-Inzidenz! Je mehr getestet wird, desto höher steigt der Wert.

Rechenbeispiel 1

Veranschaulichen wir dies an einem kurzen Beispiel: Angenommen 5% der ca. 1,5 Mio. Einwohner Münchens hatten in letzter Zeit Kontakt mit SARS-CoV-2. Testet man nun in sieben Tagen 20.000 Personen, ergibt dies im Ergebnis 1.000 Testpositive. Damit lässt sich der folgende Inzidenzwert berechnen:

1.000 / 1,5 Mio * 100.000 = 66,7

Und wären in der selben Zeit 40.000 Personen getestet worden, kommen wir mit den hieraus resultierenden 2.000 Testpositiven zu folgendem Ergebnis:

2.000 / 1,5 Mio * 100.000 = 133,3

Hier darf sich jeder selbst die Frage nach der Sinnhaftigkeit einer solchen Berechnung stellen.

Rechenbeispiel 2

Widmen wir uns nun der Realität. In KW52 2020 ist die Positivenquote im Vergleich zur Vorwoche von 11,6 % auf 13,0 % gestiegen (siehe obiges Diagramm zu PCR-Tests). Das heißt, mehr Menschen hatten Kontakt mit dem Virus. Berechnen wir also zunächst den Inzidenzwert der Vorwoche (KW51) für ganz Deutschland:

184.900 / 83,17 Mio * 100.000 = 222,3

Und nun der Inzidenzwert für KW52, in der sich SARS-CoV-2 weiter verbreitet hatte:

137.000 / 83,17 Mio * 100.000 = 164,7

Und nun? Mit Verlaub: Die Sieben-Tage-Inzidenz ist Bullshit!
Aus diesen Gründen hat sich die Sieben-Tage-Inzidenz auch bereits einen Platz in der Unstatistik des Monats des RWI-Leibniz-Instituts für Wirtschaftsforschung gesichert. Gratulation!

Dabei hätten wir bereits einen aussagekräftigen Indikator: die Positivenquote selbst. Verbunden mit einem standardisierten, symptombasierten und repräsentativen PCR-Test, der immer auf drei Primer und mit einem maximalen Ct-Wert von 25-30 Zyklen testet, wäre dies eine vernünftige und einigermaßen zuverlässige Lösung.

Fazit

Tödliche Pandemie? Alles wie immer? Oder irgendwo dazwischen?
Ein Resümee wird es hier nicht geben. Möge jeder seine eigenen Schlüsse ziehen. Diese Seite dient ausschließlich der gesammelten Darstellung von offiziellen Daten. Na gut, ein bisschen Meinung schimmerte vielleicht durch...

Zum Schluss noch zwei Empfehlungen:

• Die ARTE-Dokumentation "Corona: Sicherheit kontra Freiheit" ist wirklich sehenswert!
• Und damit du weißt, was dich bei COVID-19 mit einem schweren Verlauf [sic!] erwartet: Das Corona-Tagebuch der Karoline Preisler (ARD Kontraste vom 07.04.2020)

Und täglich grüßt das Murmeltier: Das Corona-Tagebuch der Karoline Preisler (ARD Kontraste)

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