Die Risikomatrix beschreibt 256 verschiedene Szenarien. Sie ermöglicht eine Abschätzung des Risiko-Nutzen Verhältnisses auf Basis von 4 verschiedenen Einflussfaktoren.
Erläuterung Einflussfaktoren für Risiko-Nutzen
| Erläuterung Einflussfaktoren | |
| f_(Coronatote, tat) | Der tatsächliche Wert wird nahe an den RKI Daten liegen. Allerdings gibt es erste Hinweise, dass die Anzahl der gezählten Coronatoten bis zu 30% [1] zu hoch ist. Bei einem Teil der in der Statistik aufgeführten Coronatoten, war Corona nicht die Todesursache. Hierfür Faktor=0,7 gewählt, der Rest ist nahe um 1 verteilt. |
| f_(Impftote, tat) | Sehr schwierig zu bestimmen, daher breite Streuung von 4% [2] bis 1000% [3]. Laut PEI [3] sogar 1600% möglich. Basis (100%) sind die Verdachtsfälle des PEI Sicherheitsberichts. |
| f_(Dunkelziffer Infektionen) | Laut mehreren Quellen [4], [5] Dunkelziffer ca. Faktor 2. Daher Intervall von 1 bis 3 ( bei Omikron realistisch da milderer Verlauf, aber infektiöser) gewählt. |
| f_(Omikron, tat) | Noch keine seriöse Aussage möglich (ca. 70-95% Reduzierung der Todesfälle laut diversen Medien, RKI Bericht bestätigt ähnliches), daher breit gestreut. f_(Omikron, tat)=0,1 entspricht einem Rückgang der Todesfälle um 90% . Dieser Faktor kann auch genutzt werden, um Vorerkrankungen zu berücksichtigen. Ohne Vorerkrankungen sinkt das Risiko an Corona zu versterben nochmals deutlich. Bestehen keine Vorerkrankungen könnte der Faktor z.B. nochmal halbiert werden. |
Formel:
Beispiel:
f_(Coronatote, tat)=0,7: Die tatsächlich an Corona verstorbenen Personen sind 30% geringer als offiziell vom Robret-Koch Institut (RKI) ausgewiesen. In die Statistik beim RKI fallen zum Teil auch Menschen bei welchen Corona als Nebendiagnose (Zufallsbefund) festgestellt wurde. Man kann davon ausgehen, dass die Daten zu den Corona Todesfällen sehr gut sind, da wohl bei jeder Krankenhauseinweisung ein Coronatest durchgeführt wird.
f_(Impftote, tat)=1: Hier sollte man aus Sicht der Risikobewertung mindestens mit den Verdachtsfällen rechnen. Es gibt Quellen die die tatsächliche Anzahl bestätigter Todesfälle deutlich geringer angeben. Allerdings gibt es auch Quellen (Paul-Ehrlich Institut) die von einer deutlich höheren Dunkelziffer ausgehen. Bei einer Risikobewertung sollte man ohnehin nicht vom Best Case, sondern vom Worst Case ausgehen. Außerdem ist es schwierig einen direkten Zusammenhang mit der Impfung herzustellen. Eine Vielzahl von Verdachtsfällen wird daher eventuell nicht gemeldet. Bereits mehrere Pathologen habe eine deutliche Steigerung der Obduktionen gefordert. Prinzipiell sollte man bei der Risikobewertung auch noch einen Sicherheitsfaktor berücksichtigen. Bei Jungen kommt zusätzlich der überproportionale Anteil an Nebenwirkungen (Myokarditis) hinzu. Dies könnte auf eine änhliche Tendenz bei Todesfällen hindeuten. Um das zu berücksichtigen könnte man f_(Impftote, tat)=2 bis 5 wählen.
f_(Dunkelziffer Infektionen)=2: Dieser Faktor berücksichtigt die Dunkelziffer an Infektionen, die nicht durch Tests festgestellt werden. Die Symptome sind so mild, dass die infizierten Personen keinen Tests durchführen lassen. Hier gehen sowohl Medien als auch Gesundheitsminister Karl Lauterbach von einem Faktor von ca. 2 aus.
f_(Omikron, tat)=0,5: Bereits in der Berechnung wurde erläutert, dass die Mortalität des Virus, aufgrund der Varianten, deutlich abgenommen hat. Außerdem wurden in der Berechnung alle Coronatote den Ungeimpften zugeordnet, obwohl auch Menschen mit Impfung an Corona gestorben sind. Das hat zu einer Reduzierung der Werte in der Matrix geführt. Durch entsprechende Wahl dieses Faktors kann das ausgeglichen werden.
Mit den gewählten Einflussfaktoren ergibt sich ein Risiko-Nutzen Verhältnis von 14,8. Ein Tod durch Impfung wäre somit um den Faktor 14,8 (1380%) wahrscheinlicher als durch Corona.
Quellen
[2] https://www.swr.de/wissen/corona-impftote-warum-der-umgang-mit-den-zahlen-schwierig-ist-100.html
[4] Coronavirus | Apotheken Umschau (apotheken-umschau.de)
[5] https://www.dw.com/de/corona-infektionen-hohe-dunkelziffer-in-deutschland/a-59837281