Studie weist auf Anstieg der Übersterblichkeit und dem Beginn der Impfkampagne hin – die FAZ berichtet

Die Studie war auf diesem Blog bereits Thema, allerdings interessiert sich auch der Mainstream in ausgesprochen sachlicher Weise für diese Studie. Bei der FAZ heißt es: „Was passierte im Juni 2021?“ Der Artikel verschwand am 10. August allerdings hinter einer Bezahlschranke. Dank einer Leserin ist er hier im Nachfolgenden zu lesen.

Weshalb die Sachliche Herangehensweise so verblüfft, weil sich bereits an Faktenchecker der Tagesschau an diese herangewagt hatte und sich trotz absoluter Unkenntnis in dieser Thematik um Kopf und Kragen schrieb – wir bericheten. Am Ende darf aber natürlich de Satz nicht fehlen: „Schöley verweist, wie alle anderen Experten, die für diesen Artikel interviewt wurden, auf die Studienlage, die zeige, dass Deutschland mit den Impfungen wesentlich besser durch die Pandemie gekommen ist, als es ohne diese der Fall gewesen wäre.“ Puh da hat die FAZ dann doch nochmal die Kurve gekriegt. Besonders kritisch darf dann aber nochmal zum Ende hin der Mannheimer Statistiker Rothe zu Wort kommen, denn der hadert mit der Studie: „Da hat man den Eindruck, dass jemand schon vorher wusste, was er rausbekommen will, und alles das, was er schreibt, im Licht von dem interpretiert, was er vorher schon geglaubt hat.“

10. August 2023 · Starben in Deutschland während der Pandemie plötzlich mehr junge Menschen als erwartet? Welche Rolle spielt die Corona-Impfung? Eine Studie wirft Fragen zur Bedeutung statistischer Größen wie der Übersterblichkeit auf.

Wer in den vergangenen Monaten die sozialen Medien verfolgt hat, dem ist ein Stichwort aufgefallen: Übersterblichkeit. Bei Twitter tauchte es immer wieder unter den Trend-Begriffen auf. Die Diskussionen dort drehten sich häufig um eine konkrete Studie, die im Mai im Fachblatt Cureus erschienen war. Ihr Titel lautet übersetzt: „Schätzung der Übersterblichkeit in Deutschland im Zeitraum 2020–2022“. Laut dem Dienst „Altmetric“ hat die Arbeit im Internet mehr Aufmerksamkeit erhalten als 99 Prozent aller Studien ähnlichen Alters. Warum interessieren sich die Menschen so sehr für diese Veröffentlichung? Am Thema allein kann es nicht liegen. Derzeit erscheinen pro Jahr Hunderte Studien zum Thema Übersterblichkeit. Mit Beginn der Corona-Pandemie hat sich die Zahl der Veröffentlichungen verdoppelt. Das liegt daran, dass die Übersterblichkeit als Maß für die wahren Auswirkungen von Krisen gilt. 

Mathematisch gesehen, ist sie eigentlich simpel, es handelt sich um die Differenz aus zwei Zahlen: der tatsächlichen Sterblichkeit in einem Zeitraum und der Sterblichkeit, die man statistisch erwarten würde. Sie gibt also an, wie viele Menschen durch eine Pandemie – oder ein anderes Unglück – mehr verstorben sind, als das ohne die Pandemie der Fall gewesen wäre. Anders als etwa die Zahl der gemeldeten Todesfälle ist sie unabhängig von Teststrategien oder der kniffligen Frage, ob jemand nun an oder lediglich mit der Krankheit gestorben ist. Zudem bezieht sie auch Kollateralschäden wie Todesfälle aufgrund überlasteter Kliniken oder Folgen psychischer Belastung ein. 

Das Interesse an der Studie dürfte sich aus zwei Aspekten ergeben. Erstens lesen die Studienautoren, der Psychologe Christof Kuhbandner von der Universität Regensburg und der Mathematiker Matthias Reitzner von der Universität Osnabrück, aus den Daten einen plötzlichen Anstieg der Übersterblichkeit bei jungen Erwachsenen heraus. Im Gespräch mit dieser Zeitung spricht Kuhbandner von einer Art „Stichtag“ im Juni 2021, ab dem in dieser Altersgruppe eine nachhaltige Übersterblichkeit auftauche. „Das ist absolut bemerkenswert“, erklärt er. Zweitens belassen es die Autoren nicht bei dieser Beobachtung, sondern stellen fest, dass der Anstieg der Übersterblichkeit zeitgleich mit der Corona-Impfkampagne beginnt. Daraus leiten sie ein Sicherheitssignal ab, was im Fachjargon der Arzneimittellehre für eine Information steht, die auf unerwünschte Wirkungen eines Medikaments hindeutet und eine genauere Untersuchung rechtfertigt. In diesem Fall eine genauere Untersuchung der Corona-Impfungen.

Auch Jonas Schöley vom Max-Planck-Institut kommt wieder zu Wort:

Diese Schlussfolgerungen werfen Fragen auf, die nicht nur die Corona-Impfung betreffen, sondern auch die Übersterblichkeit als statistisches Maß. Es geht darum, was man aus dieser Kennzahl überhaupt ableiten kann und wie man sie berechnen sollte. Denn anders, als die einfache Definition vermuten lässt, steckt hinter der Übersterblichkeit ein komplexes Gedankenkonstrukt. Die Herausforderung ist die Ermittlung der erwarteten Sterblichkeit, der sogenannten „Baseline“ – also des zweiten Teils der Differenz. Hierzu nimmt man die Sterblichkeit in einem Zeitraum vor dem Ereignis und berechnet mit einem statistischen Modell, wie sich diese Sterblichkeit weiter entwickeln dürfte.

Bei der Wahl dieses Vergleichszeitraums muss man sich aber klarmachen, für welchen Zweck man die Übersterblichkeit berechnet, das heißt, den Einfluss welcher Ereignisse man beobachten will. Jonas Schöley vom Max-Planck-Institut für Demographische Forschung erklärt es am Beispiel der Grippewellen: „Wenn ich wissen will, wie weit wir von einer idealisierten Situation weg sind, wo es keine Infektionssterblichkeit im Winter gibt, muss ich sehr milde Winter in meiner Baseline annehmen“, sagt er. Nur so wird man den wahren Effekt der Grippe und anderer Infektionskrankheiten sehen.

Um den Einfluss der Pandemie zu beurteilen, sollte man typische Jahre vor der Pandemie als Referenz nehmen. Doch was ist schon typisch? Hitzewellen, Kälteperioden, neue Grippeviren – all das kann die Sterblichkeit erhöhen. Hier muss man abwägen. Sogar die Länge der Referenzperiode hat Einfluss auf die Übersterblichkeit. Letztes Jahr rechneten Max-Planck-Experten im Fachblatt Population and Development Review vor, dass die Übersterblichkeit in Belgien für das Jahr 2020 mit dem Referenzzeitraum 2010 bis 2019 satte 20 Prozent kleiner ausfällt, als wenn man die Jahre 2017 bis 2019 als Referenz nimmt. In Polen wiederum fiel der Effekt umgekehrt aus.

Neben dem Referenzzeitraum ist die Wahl des statistischen Modells entscheidend. Hier gibt es verschiedene Ansätze. Man kann die Sterblichkeitszahlen der Referenzjahre einfach mit einer Gerade in die Zukunft übertragen. „Das ist nicht immer präzise, aber robust“, sagt Schöley. Potentiell präziser ist es, eine Kurve auszurechnen, die die bisherige Sterblichkeit beschreibt und sie in die Zukunft fortführt. „Doch das kann furchtbar schiefgehen, denn die Kurve kann an einer zufälligen Schwankung ausbrechen“, sagt der Experte.

WHO überschätzte die Übersterblichkeit im Jahr 2020/2021:

Das ist der Weltgesundheitsorganisation (WHO) passiert, als sie im Mai letzten Jahres die weltweite Übersterblichkeit für die ersten beiden Jahre der Pandemie veröffentlichte. In Deutschland, so die damalige Schätzung, seien demnach 200.000 Menschen mehr gestorben als erwartet. Ein extrem hoher Wert. Er kam dadurch zustande, dass die Sterblichkeit im Jahr 2019 hierzulande ungewöhnlich gering war. Dadurch sei die Kurve der erwarteten Sterblichkeit für 2020 und 2021 nach unten ausgerissen, sagt Schöley. Die WHO erwartete also zu wenige Sterbefälle, was letztendlich dazu führte, dass sie die Übersterblichkeit deutlich überschätzte. Diesen Fehler habe sie schnell erkannt, zugegeben und korrigiert, sagt Schöley. Der neue Wert lag demnach bei 122.000 Sterbefällen über der Erwartung. All das führt dazu, dass Schätzungen der Übersterblichkeit je nach statistischer Methode unterschiedlich ausfallen. Das haben Forscher der LMU München jüngst in einer noch nicht veröffentlichten Studie gezeigt. Sie verglichen sechs Methoden zur Berechnung der Übersterblichkeit für die ersten beiden Pandemiejahre in 24 Ländern (siehe Grafik). Die Unterschiede waren immens. So attestierten manche Modelle Ländern wie Dänemark oder Norwegen eine Übersterblichkeit, andere wiederum eine Untersterblichkeit. Im Klartext: Sie waren sich nicht mal einig, ob mehr oder ob weniger Menschen gestorben sind, als man es ohne die Pandemie erwartet hätte. Vor allem Methoden, die das Alter der Bevölkerung nicht berücksichtigten, überschätzen die Übersterblichkeit erheblich, jedenfalls in Ländern mit alternden Bevölkerungen. Das sehe man zum Beispiel in Deutschland oder Frankreich. „Selbst wenn man das gleiche Modell benutzt, ist der internationale Vergleich schwer, weil die gewöhnlichen Schwankungen der Übersterblichkeit je nach Land unterschiedlich sind. Hier helfen Standardisierungen wie der Z-Score (siehe Europa-Karten). Er zeigt, ob eine beobachtete Übersterblichkeit für ein Land außergewöhnlich ist – also ob man daraus ein Alarmsignal ablesen kann oder nicht.“

Aktuelle Studie nutzt Modell aus der Versicherungsmathematik, was Pavel Grigoriev vom Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung bemängelt dies und wünscht sich einen Vergleich.

Kuhbandner und Reitzner haben ein Modell aus der Versicherungsmathematik gewählt. Das Besondere daran ist, dass es langfristige Trends in der Sterblichkeit beachtet, etwa weil medizinische Versorgung und die Ernährung sich verbessern. In ihrer Arbeit gehen sie auf die Unsicherheiten der Methode ein und begründen die Wahl des Modells und des Referenzzeitraums. Dennoch kritisieren andere Forscher die Studie. Die Kritik bezieht sich zum Teil auf die Analyse. Pavel Grigoriev vom Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung gibt zu bedenken, dass ein Vergleich fehle: „Das beste Vorgehen wäre, die Übersterblichkeit mit der eigenen Methode und mit anderen üblichen Methoden auszurechnen und die Ergebnisse zu vergleichen.“ Die Autoren antworten darauf, dass andere Verfahren lediglich grobe Näherungen lieferten oder mathematisch gesehen „grober Unfug“ seien.

Die Darstellung zieht Kritik von Dmitri Jdanov vom Max-Planck-Institut nach sich, Jonas Schöley ebenfalls von dem Institut, kann die Beobachtungen von Kuhbandner und Reitzner bestätigen.

Auch die Präsentation der Ergebnisse zieht Kritik auf sich. Die Autoren stellen die Übersterblichkeit für verschiedene Altersgruppen im Zeitverlauf dar (siehe Grafik) und betonen zwei Beobachtungen: den plötzlichen Ausschlag der Übersterblichkeit bei den 15- bis 29-Jährigen im Juni 2021 und die darauffolgende nachhaltige Übersterblichkeit, die am Ende des Jahres 2022 Werte von knapp 30 Prozent erreichte. Das sei, sagt Kuhbandner, „Kriege ausgenommen, historisch vergleichsweise einzigartig in dieser Altersgruppe“. Dmitri Jdanov vom Max-Planck-Institut für Demographische Forschung fehlen in der Darstellung die statistischen Unsicherheiten, und er gibt zu bedenken: „Wir reden hier von einer kleinen absoluten Zahl an Todesfällen.“ Tatsächlich entspricht die Zunahme um 20 Prozent im Juni 2021 lediglich 65 Todesfällen über der Erwartung in dieser Altersgruppe. Der Statistiker Christoph Rothe von der Universität Mannheim sagt zum statistischen Modell der Autoren: „Je weiter man das in die Zukunft macht, desto größer wird die Unsicherheit.“ Sie könnte im Jahr 2022 also groß ausfallen. Die Autoren erklären, im Text auf die Unsicherheiten hinzuweisen und die Grafiken nicht überladen zu wollen. Jonas Schöley wiederum hat sich die Zahlen selbst vorgenommen und kann die Beobachtungen der Autoren weitgehend bestätigen. Zum Ausschlag im Juni 2021 sagt er: „Nach dem, was ich sehe, ist das auch in meinen Analysen ein signifikanter Peak, selbst dann, wenn ich die Unsicherheiten beachte.“ Auch dass die Übersterblichkeit 2022 höher werde, könne er nachvollziehen.

Hauptkritik an der Studie, dass sie den Zusammenhang des Anstiegs bei der Übersterblichkeit und die Impfkampagne anspricht.

Jedoch wird die Interpretation der Ergebnisse gerade 2022 kompliziert. Schöley erklärt: „Durch Covid sind viele Menschen früher gestorben, die eigentlich nach der Pandemie verstorben wären; gleichzeitig wurden aber durch die Maßnahmen auch Todesfälle nach hinten verschoben.“ Das führe zu einer Verschiebung der Sterblichkeit, die die Modelle nicht berücksichtigten. „Wir können das noch nicht quantifizieren“, sagt er. Das sei Gegenstand aktueller Forschung. Sein Kollege Dmitri Jdanov bringt es mit der Frage auf den Punkt: „Warum sollten wir nach der Pandemie wieder die gleichen Trends sehen, die wir vor der Pandemie gesehen haben?“

Die Hauptkritik an der Studie betrifft jedoch die Schlussfolgerung der Autoren. Sie weisen explizit auf einen zeitlichen Zusammenhang zwischen dem Anstieg der Übersterblichkeit und dem Beginn der Impfkampagne hin. Nach Reitzners Analyse habe es im Jahr 2020 noch eine Punktlandung bei der Sterblichkeit gegeben. Heißt: Es waren genau so viele Menschen gestorben, wie man es – ohne Corona – laut den Modellen erwartet hätte. Das könnte für die Wirksamkeit der Corona-Schutzmaßnahmen im ersten Jahr sprechen, ist aber nicht belegt. Im Jahr 2022 dann sei die Übersterblichkeit „explodiert“, so Reitzner, als viele bereits geimpft waren. Hier hätte er einen Aufschrei seitens der Politik und der Wissenschaft erwartet. In ihrer Studie greifen er und sein Ko-Autor das für die Sicherheitsüberwachung von Arzneimitteln in Deutschland zuständige Paul-Ehrlich-Institut (PEI) an. Es sei überraschend, dass dort mit Blick auf die Impfstoffe kein Sicherheitssignal festgestellt wurde. Die Sicherheitsanalysen des PEI seien „fehlgeleitet“. Das Paul-Ehrlich-Institut weist die Kritik auf Anfrage „in Gänze zurück“. Man folge bei der Detektion von Sicherheitssignalen europäischen Richtlinien. Die Methode sei international verbreitet. „Die ausschließlich auf aggregierten Daten basierenden Analysen zur Übersterblichkeit von Kuhbandner und Reitzner lassen eine Aussage zu Covid-19-Impfungen als Ursache einer Übersterblichkeit nicht zu“, so das PEI.

Statistik der Todesursachen fehlen noch:

An dieser Stelle zeigt sich die Schwäche der Übersterblichkeit als Kennzahl: Sie verrät nicht, woran die Menschen gestorben sind. Derzeit fehlt für 2022 noch die Statistik der Todesursachen. Aber selbst wenn sie Ende dieses Jahres erscheinen wird, dürften Fragen offenbleiben. Denn zum einen lassen sich aus der Statistik aufgrund der bisherigen Erfassungsweise nur schwer Trends ableiten. Zum anderen lassen Todesursachen wie Herz-Kreislauf-Versagen im Einzelfall offen, ob hier eine Covid-19-Infektion oder ein potentieller Impfschaden der Grund waren.

Und so haben andere Experten andere Erklärungen für den Anstieg der Übersterblichkeit. Pavel Grigoriev bezeichnet die in der Zeit gestiegenen Infektionszahlen als viel wichtigeren Faktor. Epidemiologe Klaus Stöhr wiederum zählt mit Blick auf den Hinweis der Studienautoren, dass sich die Zahl der bestätigten Covid-Todesfälle von der Übersterblichkeit abkoppelt, weitere Hypothesen auf: „Es könnte sein, dass die Kollateralschäden durch die Lockdowns sich ab dem Sommer 2021 manifestiert hatten.“ Auch könnten Menschen besonders in jüngeren Altersgruppen im Nachgang einer Corona-Infektion gestorben sein, zu einem Zeitpunkt, als sie nicht mehr coronapositiv waren. Die Autoren selbst betonen, dass sie nicht behaupten, die Impfung sei der Grund für die Übersterblichkeit. Sie stellen lediglich einen zeitlichen Zusammenhang fest. Aber Kuhbandner sagt auch: „Jede Hypothese muss zu dem Muster passen, dass ab April 2021 ein neues Übersterblichkeitsmuster auftaucht.“

Ein Plausibilitätscheck für die Hypothese, dass die Impfung etwas mit der Übersterblichkeit zu tun habe, wäre ein internationaler Vergleich mit Ländern, die eine ähnliche Impfkampagne wie Deutschland hatten. Die Studienautoren haben das nicht getan. „Für andere Länder haben wir keinen Zugriff auf deren spezifische Modelle“, sagt Reitzner. Jonas Schöley hat es dennoch versucht, und zwar am Beispiel Norwegens. Das Land hatte 2020 und 2021 relativ wenige Covid-19-Fälle. So könne man Herz-Kreislauf-Belastungen durch Covid-19 als Ursache für eine mögliche Übersterblichkeit weitgehend ausschließen. Ergebnis: „Ich habe in Norwegen keinen Zusammenhang zwischen den verimpften Dosen und der Übersterblichkeit erkennen können“, sagt Schöley. Er gibt aber auch zu bedenken, dass man den Vergleich zu Deutschland aufgrund der kleineren Bevölkerung nur eingeschränkt ziehen könne.

Der Mannheimer Statistiker Rothe hadert mit der Studie: „Da hat man den Eindruck, dass jemand schon vorher wusste, was er rausbekommen will, und alles das, was er schreibt, im Licht von dem interpretiert, was er vorher schon geglaubt hat.“ Angesichts dieser Kritik stellt sich die Frage nach der Motivation der Autoren – gerade der von Christof Kuhbandner. Schließlich hat er sich als Psychologe von seinem eigentlichen Betätigungsfeld weit entfernt. Zur Entstehungsgeschichte der Studie erzählt er, dass er sich mit der Krisenkommunikation in der Pandemie beschäftigt hätte. Aus Interesse habe er sich die Verbindung zwischen Sterbefällen und Anzahl der Impfungen angeschaut. „Wir hantieren in meiner Disziplin oft mit Korrelationen – und ich habe niemals so hohe Korrelationen gesehen“, sagt er. Er sei auf die zuständigen Institutionen zugegangen, doch die hätten nichts unternommen. Also startete er mit dem Mathematiker Reitzner das Projekt.

Natürlich kann man den beiden unterstellen, die Studie so entworfen zu haben, dass sie den ersten Eindruck Kuhbandners bestätigt. Allerdings sind die Resultate – trotz aller Kritik – schwer einfach beiseitezuwischen. Wie also reagieren? Ein Aufschrei seitens der Wissenschaft bleibt aus. Schöley verweist, wie alle anderen Experten, die für diesen Artikel interviewt wurden, auf die Studienlage, die zeige, dass Deutschland mit den Impfungen wesentlich besser durch die Pandemie gekommen ist, als es ohne diese der Fall gewesen wäre.

Lediglich der Aussage, dass man sich Auffälligkeiten in der Übersterblichkeit genauer anschauen sollte, stimme er zu. Der Epidemiologe Stöhr findet die Ergebnisse trotz „diskussionswürdiger Methodik“ im Zusammenhang mit anderen Beobachtungen zu Impfstoffnebenwirkungen bei jungen Erwachsenen „interessant“. Sie sollten nachverfolgt werden – allerdings wissenschaftlich. Mit Blick auf die Interpretation der Übersterblichkeit als Sicherheitssignal und die Kritik am PEI bleibt er gelassen: „Drastische Reaktionen seitens der öffentlichen Gesundheit leite ich aus der Studie nicht ab.“ 

Die Mischung machts und deshalb kommt man am Ende des FAZ Artikels auch zu diesem (bewussten) Schluss – gehen sie weiter, es gibt nichts zu sehen.

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