Covid19 Schätzung Dunkelziffer
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Wichtig sind auch das Verhältnis von Positivitätsrate und Dunkelziffer, um einen allfälligen Zusammenhang aufzeigen zu können.
Die Schreibende schätzt, dass bei 10% Positivitätsrate das Verhältnis der offiziellen Zahlen zur Dunkelziffer bei 1:1 liegt. Pro Prozent Posivitätsrate rechnen wir mit 10% höherer Dunkelziffer gegenüber den positiven Tests.
Bei 1% Positivitätsrate gehen wir davon aus, dass auf 100 positiv geteste Fälle 10 Unerkannte dazu kommen. Bei 5% wären es auf 100 erfasste Fälle weitere 50 Unentdeckte. Bei 10% Positivitätsrate schlagen wir vor, auf 100 erkannte Fälle mit 100 unerkannten Fällen zu rechnen. Bei 20% sind es 100 zu 200, bei 30% wären es 100 zu 300, dh es gibt dann real 4 mal so viele Fälle, wie offiziell erfasst sind.
Auf der Seite Covid-o-Mat[1] werden Dunkelziffern um Faktor 5 bis 20 genannt. Das Robert Koch-Institut ging im Frühjahr im Corona-Steckbrief[2] von einer Untererfassung um den Faktor 20 (chinesische Studie[3] aus Januar 2020), bzw. um den Faktor 11 (neuere japanische Studie[4]) aus. Welcher Wert aktuell zutrifft, hängt von verschiedenen sich verändernden Faktoren wie der Testverfügbarkeit ab und ist mangels Antikörperstudien nur grob abschätzbar. In einer in Gangelt im Kreis Heinsberg durchgeführten Studie[5] wurde zuletzt eine Dunkelziffer um den Faktor 5 gezeigt.
Der schweizerische Bundesrat schätzte die Dunkelziffer im März 2021 bei Erwachsenen auf 2-3 und bei Kindern auf 8,wie er auf eine Anfrage aus dem Nationalrat antwortete.[6]
Im Juni 2022 schätzte Tanja Stadler die Dunkelziffer auf 6 bis 8.[7]
Die frühere Covid-Taskforce-Chefin Tanja Stadler geht davon aus, dass die Dunkelziffer sehr hoch ist. Es sei plausibel, dass diese bei 4 bis 6 liege, sagte die ETH-Wissenschafterin am 17.Oktober 2022 in der Sendung «Heute Morgen» von Radio SRF. Die Positivitätsrate lag damals bei etwa 40%.[8]
Quellen
- ↑ Covid-O-Mat.de
- ↑ Steckbrief Corona-Virus auf Seite des Robert-Koch-Instituts
- ↑ JM, Bridgen JRE, Cummings DAT, Ho A, Jewell CP. Novel coronavirus 2019-nCoV: early estimation of epidemiological parameters and epidemic predictions. MedRxiv. 2020
- ↑ Nishiura H, Kobayashi T, Yang Y, Hayashi K, Miyama T, Kinoshita R, et al. The Rate of Underascertainment of Novel Coronavirus (2019-nCoV) Infection: Estimation Using Japanese Passengers Data on Evacuation Flights. Journal of clinical medicine. 2020;9(2).
- ↑ Streeck H, Schulte B, Kuemmerer B, Richter E, Hoeller T, Fuhrmann C, et al. Infection fatality rate of SARS-CoV-2 infection in a German community with a super-spreading even. MedRxiv. 2020
- ↑ Frage in der Fragestunde des Nationalrates vom 15.März 2021
- ↑ Watson-Artikel vom 30.Juni 2022
- ↑ Watson-Artikel vom 17.Oktober 2022