Wofür stehen diese Zahlen? Fallzahlen, Testzahlen, Positivrate, Inzidenz und Sterbefälle

Täglich veröffentlicht das Robert Koch-Institut (RKI) in seinem COVID-19-Dashboard und den täglichen Situationsberichten die neuesten Zahlen der Corona-Pandemie. Dabei dienen Fallzahlen, Testzahlen, Sterbezahlen, Positivrate und Inzidenz als Grundlage politischer Entscheidungen, die als Corona-Maßnahmen Leben und Alltag mitunter weitreichend einschränken.

Darüber hinaus veröffentlicht das RKI einmal pro Woche besondere Auswertungen beispielsweise bezüglich der Testzahlen (mittwochs), Belegung von Intensivbetten (donnerstags) und Sterblichkeit (freitags). Zudem erfassen und publizieren einzelne Krankenhäuser und Krankenhausketten sowie das Statistische Bundesamt verschiedene Daten rund um COVID-19 und das neuartige Coronavirus SARS-CoV-2. Dabei können bereits kleine Abweichungen in der Begriffsdefinition oder der Berechnung zu unterschiedlichen Ergebnissen führen.

Anlässlich mehrerer Leserbriefe soll das kleine Corona-Einmaleins erklären, was hinter den wichtigsten Kennzahlen steckt, wie sie ermittelt werden und welche Zusammenhänge es gibt – und welche nicht.

Inhaltsverzeichnis

1. Fallzahlen: Jeder positiv Getestete zählt als COVID-19 Fall
   – Erkrankt, infiziert oder positiv getestet?
   – Wer keine Symptome hat, lässt sich nicht testen
2. Testzahlen: PCR-Tests nur für Patienten mit COVID-Symptomen
   – Dr. Friedrich Pürner: „Wir stochern also im Nebel.“
   – Wer mehr testet, findet mehr; wer nicht testet, findet … nichts
3. Positivrate: positive Tests oder positiv Getestete
   – Mehr Tests lassen Anteil Positiver sinken
   – Positivrate ist nicht gleich Inzidenz
4. Inzidenz: 16 Fälle sind mehr als 5.550
   – Je weniger Infizierte, desto unzuverlässiger die Inzidenz
   – Bundesweit einheitlich, anders als das RKI sagt
   – Verschärfte Quarantäne-Maßnahmen für Städte ohne Infizierte
5. Sterbefälle: „RKI-Zahlen sagen nichts über die Gegenwart aus.“
   – Positiv getestet + verstorben = „Corona-Toter“
   – „Fallschirmspringer ohne Fallschirm – stirbt am Coronavirus“
   – Mehr Selbstmorde im Oktober als „Corona-Tote“ im ganzen Jahr
   – Corona-Impfung mit tödlichen Nebenwirkungen

Fallzahlen: Jeder positiv Getestete zählt als COVID-19 Fall

Die täglich veröffentlichten Corona-Fallzahlen des RKI umfassen die absolute Anzahl aller als COVID-19-Fälle registrierten Personen in einem bestimmten Zeitraum oder einer Region. Sie beruhen dabei auf der Anzahl positiver PCR- oder Antikörpertests. Doppelte Testungen werden in der Regel aus den Zahlen herausgerechnet.

Antigen- oder sogenannte Schnelltests fließen nicht in die Zählung ein. Sie dienen stattdessen oft als Anlass, einen PCR- oder Antikörpertest durchzuführen.

In den wichtigen Informationen zum COVID-19-Dashboard von RKI heißt es: „In Einklang mit den internationalen Standards der WHO und des ECDC wertet das RKI alle labordiagnostischen Nachweise von SARS-CoV-2 unabhängig vom Vorhandensein oder der Ausprägung der klinischen Symptomatik als COVID-19-Fälle.“ Anders gesagt: Jeder positiv Getestete zählt als COVID-19 Fall.

Erkrankt, infiziert oder positiv getestet?

In den täglichen Situationsberichten weist das RKI zusätzlich zur Angabe der Fallzahlen daraufhin, dass „bei [über der Hälfte der] Fälle der Erkrankungsbeginn nicht bekannt [ist] beziehungsweise [, dass] diese Fälle nicht symptomatisch erkrankt“ sind.

Eine weitere Unterscheidung hinsichtlich symptomatischer und asymptomatischer Fälle findet nicht statt.

Die Fallzahlen dürfen daher nicht mit der Zahl der Erkrankten gleichgesetzt werden. Eine Studie legt nahe, dass positiv getestete Menschen ohne Symptome tatsächlich SARS-CoV-2-Erreger in sich tragen. Von ihnen gehe aber keinerlei Gefahr für andere aus.

Darüber hinaus erklärt die Unfallkasse NRW eine Infektion als „Eindringen, Haftenbleiben und Übertragen von Krankheitserregern (Bakterien, Viren, Pilze u. a.) in einen Körper, mit anschließenden Krankheitssymptomen“. Das heißt, nur wer Symptome hat, kann auch infiziert sein. Die Fallzahlen dürfen daher auch nicht mit der Zahl der Infizierten verwechselt werden.

Wer keine Symptome hat, lässt sich nicht testen

Fallzahlen können als Tages-, Wochen- oder Monatswert sowie als Gesamtzahl seit Beginn der Pandemie oder für einzelne Regionen angegeben werden. Eine einzelne Zahl ohne weitere Angaben ist daher nicht aussagekräftig. Auf 150 Coronafälle in einem Dorf mit 500 Einwohnern muss anders reagiert werden als auf 150 Coronafälle in einer Millionenmetropole. Ebenso sind 150 Fälle über einen Zeitraum von sechs Monaten anders zu bewerten, als 150 Neuinfektionen binnen einer Woche.

Die Fallzahlen können einerseits falsch-positive Testergebnisse beinhalten und andererseits falsch-negative Ergebnisse übersehen. Zudem gibt es eine Dunkelziffer unerkannter COVID-19-Fälle. Denn wer keine Symptome hat, sich nicht schlecht fühlt und keine positiv getestete Kontaktperson kennt, wird sich nicht unbedingt testen lassen.

Fallzahlen sind eng mit der Anzahl der durchgeführten Tests verbunden, wobei doppelt so viele Tests nicht doppelt so viele Fälle bedeuten müssen. Bei einer gegebenen Fehlerquote steigt jedoch der Erwartungswert falscher Ergebnisse proportional zur Testanzahl.

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Testzahlen: PCR-Tests nur für Patienten mit COVID-Symptomen

Die immer wöchentlich mittwochs veröffentlichten Testzahlen vom RKI umfassen alle durchgeführten Tests zur Erkennung eines COVID-19-Falls, egal ob diese positiv oder negativ ausfallen. In der ausführlichen Teststatistik schreibt das RKI erklärend: „Die Erfassung basiert auf einer freiwilligen Mitteilung der Labore“. Weiter heißt es:

„Es ist zu beachten, dass die Zahl der Tests nicht mit der Zahl der getesteten Personen gleichzusetzen ist, da in den Angaben Mehrfachtestungen von Patienten enthalten sein können“. Eine weitere Unterscheidung zwischen PCR- und Antikörper-(Blut-)Test findet weder in der deutschen Statistik, im COVID-Dashboard noch in den täglichen Situationsberichten des RKIs statt.

Für alle Tests gilt, dass ihre unsachgemäße Anwendung zu Fehlern führen kann. Das hat auch die WHO erkannt und warnt ausdrücklich: PCR-Anwender „sollten [die] Gebrauchsanweisungen sorgfältig lesen“. Je nach Hersteller steht dort, dass der Test für Patienten bestimmt ist, „die Symptome der COVID-­19 aufweisen“. Im Umkehrschluss bedeutet das, PCR-Tests sind nicht für die Untersuchung asymptomatischer Personen vorgesehen. Bei der derzeitigen Testinvasive der Regierung werden jedoch entgegen der Empfehlung Symptomlose getestet.

Das RKI schreibt seinerseits in den Hinweisen zur Testung von Patienten auf Infektion mit dem neuartigen Coronavirus SARS-CoV-2:

Von einer ungezielten Testung von asymptomatischen Personen wird aufgrund der unklaren Aussagekraft eines negativen Ergebnisses (lediglich Momentaufnahme) in der Regel abgeraten.“

Dr. Friedrich Pürner: „Wir stochern also im Nebel“

Obwohl zur Beurteilung der (regionalen) Situation sowohl die Zahl positiver als auch negativer Tests hilfreich ist, gibt es keine Meldepflicht für negative Testergebnisse. Positive Testergebnisse sowie Verdachtsfälle müssen umgehend an die zuständigen Gesundheitsämter gemeldet werden.

Anhand der Zahl positiver Testergebnisse sowie der wöchentlichen Schätzung der Testzahlen und -kapazitäten lässt sich auf die Auslastung der Labore sowie die Gesamtzahl negativer Tests schließen. Ungefähr. Das heißt, alle daraus ermittelten Kennzahlen sind Schätzgrößen. Der inzwischen versetzte Gesundheitsamtsleiter Dr. Friedrich Pürner sagte dazu:

Nur mit der exakten Anzahl aller durchgeführten Tests kann eine genaue Positivquote angegeben werden. Die Anzahl der positiven Testergebnisse kennt man ja durch die Meldepflicht relativ genau. Wenn aber die Anzahl der gesamten Tests ungenau ist, eben weil die Labore nur freiwillig melden, dann fehlt die Bezugsgröße und die positiven Ergebnisse können dann nicht in ein exaktes Verhältnis gesetzt werden. Das heißt, wir haben keinen Überblick, wie viele Tests bisher tatsächlich gemacht wurden und damit sagt uns die Zahl der positiven Ergebnisse wieder wenig aus. Wir stochern also im Nebel.“

Wer mehr testet, findet mehr; wer nicht testet, findet … nichts

Steigt die Anzahl der Tests, steigen meist auch die Fallzahlen. Aber – weil zunehmend mehr symptomlose (gesunde) Menschen getestet werden – führen doppelt so viele Tests nicht zwangsweise zu doppelt so vielen positiven Testergebnissen. Weil die Fehlerquote, der Anteil zu erwartender falscher Testergebnisse, konstant ist, verdoppelt sich jedoch die Zahl falscher Ergebnisse.

Andererseits, wer weniger testet, findet weniger positive Ergebnisse, einschließlich weniger falsch-positive, und wer nicht testet, kann auch nichts finden. Wer hingegen alle testet, findet die meisten COVID-19-Fälle – alle abzüglich der falsch-negativen – aber zusätzlich auch viele falsch-positive.

Eine systematische Überprüfung der Ergebnisse wie beispielsweise in der Schweiz ist nicht vorgesehen.

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Positivrate: positive Tests oder positiv Getestete

Die Positivrate oder -quote ist eine relative Größe, sie gibt an, wie viele Tests ein positives Testergebnis zeigten. Der Anteil positiver Test ergibt sich aus dem Verhältnis von gemeldeten Fall- und Testzahlen. Das RKI bezieht sich dabei auf die Zahl der deutschlandweit durchgeführten (PCR-) Tests pro Woche.

Es ist möglich, Angaben für bestimmte Zeitabschnitte oder Regionen zu machen. Weiterhin gibt es Angaben für den Gesamtwert seit Beginn der Pandemie und/oder für ganz Deutschland sowie in Bezug auf eine bestimmte Testart. Im täglichen Situationsbericht von RKI sind die jeweils neuesten Angaben zu finden. Eine explizite Definition oder Berechnungsvorschrift gibt es an dieser Stelle jedoch nicht.

Neben der örtlichen und zeitlichen Abgrenzung kann sich der Positivanteil in anderen Veröffentlichungen damit sowohl auf die Zahl der Tests als auch auf die Zahl der Getesteten beziehen. Eine entsprechende Erklärung wäre wünschenswert, aber nicht immer gegeben.

Mehr Tests lassen den Anteil Positiver sinken

Unabhängig von Ort, Zeit und Rechenweg, kann der Anteil Positiver Testergebnisse sinken, je mehr Tests durchgeführt werden. Übersteigt die Zahl der Tests die Zahl der tatsächlich Infizierten (in einer Region), muss der Anteil (richtig-) positiver Ergebnisse sinken. Mit anderen Worten: Testet man entgegen der RKI-Empfehlung zunehmend symptomlose (gesunde) Menschen, sinkt die Positivrate.

In einer Beispielstadt mit 100.000 Einwohnern zeigt sich dies wie folgt: In einem Pflegeheim werden 500 Personen getestet. 250 von ihnen sind tatsächlich infiziert. Die entsprechende Positivrate beträgt 50 Prozent [250 von 500]. Fallen weitere 500 Tests in der benachbarten Schule negativ aus, sinkt die Positivrate auf 25 Prozent [250 Positive (aus dem Heim) von 1.000 Tests (Heim + Schule) = 25 Prozent]. Selbst wenn an der Schule 50 Tests positiv ausfallen, sinkt die Positivquote auf 30 Prozent [300 von 1.000], obwohl die Fallzahlen um 20 Prozent steigen [von 250 auf 300].

Da derzeit vor allem dort getestet wird, wo ein mehr oder weniger begründeter Verdacht besteht (Altersheime, Reiserückkehrer), bringt jede Ausweitung auf weniger infektionsverdächtige Personen (im Homeoffice arbeitende, diejenigen, die ihre Kontakte reduzierten …) nur wenige neue Treffer und ergibt damit ein deutlich kleinere Trefferrate.

Positivrate ist nicht gleich Inzidenz

Während sich die Positivrate auf die Zahl der Tests beziehungsweise auf die Zahl der Getesteten bezieht, dient der Inzidenz die Einwohnerzahl als Bezugsgröße. Solange nicht beide Zahlen gleich groß sind – wenn alle Einwohner getestet werden, ist die Zahl der Getesteten gleich der Einwohnerzahl – dürfen Positivrate und Inzidenz nicht verwechselt werden.

Werden in einer Beispielstadt mit 100.000 Einwohnern wie zuvor 1.000 (gezielte) Tests durchgeführt, von denen 300 positiv sind, beträgt die Positivrate 30 Prozent. Die Inzidenz – die Anzahl positiv Getesteter pro 100.000 Einwohner – läge bei 300.

Würde stattdessen „blind auf Teufel-komm-raus“ alle Einwohner getestet, dann kommen 100.000 Getestete zusammen. Beträgt der Anteil positiver Tests hierbei 30 Prozent, ergibt sich auf die Bevölkerung hochgerechnet eine Inzidenz von 30.000 pro 100.000 Einwohner. Würden hierbei wiederum nur 300 positive Tests festgestellt, bleibe die Inzidenz bei 300. Die entsprechende Positivrate läge bei 0,3 Prozent [300 von 100.000].

Da die Fehlerquote der Tests – bei PCR-Tests sind etwa 0,1 bis 0,7 Prozent falsche Ergebnisse zu erwarten – konstant ist, steigt proportional zur Erhöhung der Testzahlen auch die Zahl falscher Ergebnisse.

Der Anteil falsch-positiver Tests ist in diesem Beispiel jedoch unwesentlich. Bei 1.000 Tests und 0,1 Prozent Fehlerrate gibt es etwa einen falsch-positiven (also noch 299 richtig-positive). Bei 100.000 Tests sind es 100 falsch-Positive (von 30.000). Das bringt keine entscheidende Änderung – solange es verhältnismäßig viele richtig-positiv-Ergebnisse gibt.

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Inzidenz: 16 Fälle sind mehr als 5.550

Auch die Inzidenz ist relativ, anders als die Positivrate bezieht sie sich jedoch auf die Gesamtbevölkerung. Bezüglich COVID-19 umfasst die sogenannte 7-Tage-Inzidenz, oder „7-TI“, neue Fälle pro 100.000 Einwohner in den letzten sieben Tagen.

Die Inzidenz dient zum Vergleich von Regionen – beispielsweise von bevölkerungsreichen Städten und (Niemands-)Land. Dabei entspricht die Inzidenz dem „Anteil der positiv Getesteten an der Bevölkerung“. Der Umrechnungsfaktor liegt bei 1.000. Das heißt, in einer Stadt mit einer Inzidenz von 150 sind 150 pro 100.000 Menschen infiziert. Dies entspricht 0,15 Prozent [150 : 1.000 · 100 %] der Einwohner. Egal ob die Stadt drei- oder dreihunderttausend Einwohner hat.

Eine Inzidenz von 150 heißt daher keineswegs, dass in einer Stadt oder Region 150 positiv Getestete leben. Diese Aussage trifft nur dann zu, wenn diese Region 100.000 Einwohner hat.

In kleineren Städten, beispielsweise mit 10.000 Einwohnern reichen bereits 15 positiv Getestete für die Corona-Inzidenz von 150. Andererseits müssten im Großraum Berlin mit 3,7 Millionen Einwohnern 5.550 Menschen binnen einer Woche erstmalig positiv getestet werden, um eine Inzidenz von 150 zu erreichen.

Je weniger Infizierte, desto unzuverlässiger die Inzidenz

Die Inzidenz unterscheidet dabei nicht zwischen falsch- und richtig-positiven Testergebnissen. Aufgrund methodischer Ungenauigkeiten liefert jedoch auch ein nahezu perfekter Test einen kleinen Anteil falsche Ergebnisse. So schreibt das RKI:

Wie bei allen Testverfahren mit einer Spezifität < 100 % ist – insbesondere bei einer geringen [Verbreitung] in der Bevölkerung – ein gewisser Anteil falsch positiver Testergebnisse unvermeidbar.“

Sind unter 100.000 Getesteten tatsächlich nur 20 infiziert, findet ein zu 99,9 Prozent zuverlässiger Test trotzdem durchschnittlich 120 Positive – 20 richtig- und 100 falsch-Positive. Damit steigt die Inzidenz von 20 (unter Berücksichtigung aller tatsächlich Infizierten) auf 120 (einschließlich falsch-Positive) auf das Sechsfache. Je kleiner die Zahl der tatsächlich Infizierten, umso stärker fällt der Anteil falsch-positiver Testergebnisse ins Gewicht.

Dadurch können in einer nachweislich gesunden, vollständig durchgetesteten Bevölkerung Positivrate und Inzidenz statistisch nicht unter die Fehlerquote des Tests, sinken. Bei 99,9 Prozent richtigen Ergebnissen liegt die Fehlerquote bei 0,1 Prozent oder 100 Fällen pro 100.000 Einwohner. Eine Inzidenz von 100 wurde wiederum als Grenzwert für bestimmte Corona-Maßnahmen diskutiert.

Bundesweit einheitlich, anders als das RKI sagt

Ein weiteres Problem der Inzidenz ist die Bezugsgröße „Einwohnerzahl“. So bezieht sich das RKI auf den „derzeitigen oder letzten“ Aufenthaltsort. Wörtlich schreibt das RKI in den „Empfehlungen zur Meldung von Verdachtsfällen von COVID-19“:

Die Meldung hat an das Gesundheitsamt zu erfolgen, in dessen Bezirk sich die betroffene Person derzeitig aufhält oder zuletzt aufhielt. Sofern die betroffene Person in einer Einrichtung (z.B. Krankenhaus, Vorsorge- oder Rehabilitationseinrichtungen) betreut oder untergebracht ist, hat die Meldung an das Gesundheitsamt zu erfolgen, in dessen Bezirk sich die Einrichtung befindet.“

Dem widersprechen das Thüringer Ministerium für Arbeit, Soziales, Gesundheit, Frauen und Familie (TMASGFF) und der Landkreis Mecklenburgische Seenplatte. Auf Rückfrage der Epoch Times teilte das TMASGFF mit:

Wird ein Mann in [Stadt A] positiv getestet, erfolgt die Meldung an das Gesundheitsamt in [Stadt B], wo er seinen Erstwohnsitz hat. [Das heißt,] wird ein Student am Wohnort seiner Eltern [sein Zweitwohnsitz] positiv auf SARS-CoV-2 getestet, erfolgt die Meldung an das Gesundheitsamt [der Universitätsstadt], wo der Student seinen Erstwohnsitz hat.“

Unabhängig davon bestätigte ein Sprecher des Landratsamts Mecklenburgische Seenplatte diese Vorgehensweise und ergänzte:

Die Testergebnisse werden dort registriert, wo die Person ihren Erstwohnsitz hat. Dies ist eine einheitliche Arbeitsweise in ganz Deutschland. Sollte die Person hier im Landkreis […] getestet werden, dann übermittelt unser Gesundheitsamt dieses Ergebnis an das Gesundheitsamt des Wohnortes (und anders herum).“

Verschärfte Quarantäne-Maßnahmen für Städte ohne Infizierte

Wird also eine auswärtig gemeldete Person in Stadt A positiv getestet, steigt in Stadt B die Inzidenz. – Ohne, dass es vor Ort einen einzigen Infizierten beziehungsweise positiv Getesteten geben muss. Eine gleichzeitige Meldung an das Gesundheitsamt in Stadt A scheint dabei nicht vorgesehen. Weder das Ministerium noch das Landratsamt gingen in ihrer Antwort weiter darauf ein.

Das bedeutet jedoch auch: In einer Stadt mit Universität, in der viele Studenten infolge des Lockdowns abwesend sind, sinkt die Zahl der tatsächlichen Einwohner. Bei gleich bleibender Fallzahl vor Ort liegt die Inzidenz dadurch in Wirklichkeit höher als angegeben. Andererseits müsste durch die Abwesenheit positiv Getesteter die Fallzahl vor Ort sinken. Daraus folgt wiederum, dass die Inzidenz ebenfalls nach unten korrigiert werden müsste. Wie stark diese Effekte sind und ob sie sich gegenseitig aufheben, ist bislang nicht untersucht worden.

In den Heimatgebieten, den Zweitwohnsitzen der Studenten, hingegen leben während des Lockdowns vermutlich mehr Menschen als mit Erstwohnsitz gemeldet. Dadurch steigt die Anzahl der Einwohner und die Inzidenz müsste – wiederum bei gleich bleibender Fallzahl vor Ort – nach unten korrigiert werden. Werden Personen jedoch an an ihren Zweitwohnsitzen positiv getestet, steigt die tatsächliche Fallzahl vor Ort und damit die Inzidenz.

Da Studenten einer Einrichtung oft aus allen Teilen Deutschlands (oder Europas) stammen, dürfte sich diese Korrektur auf Universitätsstandorte deutlich stärker auswirken als auf die Heimatgebiete. Durch sinkende Zahlen junger Einwohner steigt in Universitätsstädten das Durchschnittsalter (und damit die Anfälligkeit für COVID-19). Folglich dürften auch Inzidenz und Einschränkungen steigen. Die Heimatregionen hingegen könnten sich über zunehmend junge, gesunde Bevölkerung, sinkende Inzidenzwerte und Lockerungen der Maßnahmen freuen.

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Sterbefälle: „RKI-Zahlen sagen nichts über die Gegenwart aus“

Neben Fall- und Testzahlen, Positivrate und Inzidenz beziehen sich Politiker auch auf die Sterbefälle im Zusammenhang mit COVID-19. Das RKI veröffentlicht die jeweils neu gemeldeten Sterbefälle täglich in den Situationsberichten und dem COVID-Dashboard. Diese Zahlen dienen wiederum als Grundlage weiterer Statistiken bezüglich der Sterbefälle und der Ermittlung einer möglichen Übersterblichkeit in Deutschland.

Prof. Dr. Bertram Häussler, Leiter des unabhängigen Gesundheitsforschungsinstituts IGES in Berlin hält die Sterbezahlen des RKI für „kaum aussagekräftig“. Er erklärte gegenüber der „Welt“:

Die Zahlen, die das RKI jeden Morgen veröffentlicht, sind im Durchschnitt über drei Wochen alt. Die reflektieren nicht den gestrigen Tag, wie es oft über die Medien kommuniziert wird, sondern die vergangenen Wochen. Das RKI selbst erweckt zwar nicht diesen Eindruck – die Behörde müsste aber angesichts der massenweisen falschen Rezeption schon längst gesagt haben: Stopp, diese Zahlen können so nicht interpretiert werden.

Die vom RKI veröffentlichten Sterbezahlen sagen nichts über die Gegenwart aus“, so Prof. Häussler weiter.

Positiv getestet + verstorben = „Corona-Toter“

In die Statistik des RKI gehen die COVID-19-Todesfälle ein, bei denen ein laborbestätigter Nachweis von SARS-CoV-2 (direkter Erregernachweis) vorliegt und die in Bezug auf diese Infektion verstorben sind“, erklärt das RKI seinen Antworten auf häufig gestellte Fragen (FAQs). Weiter heißt es an dieser Stelle:

Sowohl Menschen, die unmittelbar an der Erkrankung verstorben sind („gestorben an“), als auch Personen mit Vorerkrankungen, die mit SARS-CoV-2 infiziert waren und bei denen sich nicht abschließend nachweisen lässt, was die Todesursache war („gestorben mit“) werden derzeit erfasst.“

Außerdem können „Verstorbene, die zu Lebzeiten nicht [positiv] auf COVID-19 getestet wurden, aber in Verdacht stehen, an COVID-19 verstorben zu sein, […] post mortem auf das Virus untersucht werden.“ Fällt dieser Test positiv aus, wird dies als hinreichender Beweis gewertet und der Verstorbene nachträglich in die Sterbestatistik aufgenommen.

„Fallschirmspringer ohne Fallschirm“ stirbt mit Coronavirus

Auf Nachfrage von „Correctiv“ bestätigte das RKI diese Vorgehensweise. In dem „sehr seltenen Fall“, dass jemand gewaltsam durch Eigen- oder Fremdeinwirkung sterbe, sei dieser „verstorben mit“ Covid-19 und werde in die Statistik der Todesfälle aufgenommen. Dies geschehe um die Sterbefälle nicht unterzuerfassen.

Eine Unterscheidung zwischen an und mit dem Coronavirus Verstorbenen findet in den offiziellen Zahlen nicht statt. Das heißt, auch ein Verkehrstoter, ein Fallschirmspringer ohne Fallschirm und ein Selbstmörder zählen als Corona-Tote.

Entgegen der offiziellen Empfehlung obduzierte Prof. Dr. Klaus Püschel, Facharzt für Rechtsmedizin und Institutsdirektor am Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, COVID-19-Tote. Sein Fazit im Frühjahr:

Alle, die wir bisher untersucht haben, hatten Krebs, eine chronische Lungenerkrankung, waren starke Raucher oder schwer fettleibig, litten an Diabetes oder hatten eine Herz-Kreislauf-Erkrankung.“ In gewisser Weise sei SARS-CoV-2 der letzte Tropfen gewesen, der das Fass zum Überlaufen brachte.“

Mehr Selbstmorde im Oktober als „Corona-Tote“ im ganzen Jahr

Ebenfalls nicht unterschieden, weil statistisch nicht erfasst, werden Verstorbene, die an den Corona-Maßnahmen sterben oder sich deshalb das Leben neben. Psychische Folgen aufgrund der Isolation können dabei ebenso zum Tod führen wie der gestiegene gesellschaftliche Druck. Letzteres führte nachweislich in Japan und vermutlich auch in Teilen Deutschlands zu einer starken Zunahme von versuchten und erfolgreichen Selbstmorden.

So verzeichnete die Berliner Feuerwehr im Jahr 2020 vermehrt Einsätze mit den internen Einsatzcode 25D03. Er steht für das Einsatzgeschehen „Beinahe Strangulierung/ Erhängen, jetzt wach mit Atembeschwerden“ und bezeichnet im Grunde genommen einen Selbstmordversuch. Waren es 2018 sieben derartige Einsätze und 2019 drei, gab es im Jahr 2020 bis Oktober 294 Einsätze. Die Fälle begannen eine Woche nach dem Lockdown im Frühjahr.

Noch deutlicher stiegen die Selbstmordzahlen in Japan. Die Zahlen hatten zuletzt deutlich abgenommen, schnellten aber mit der Corona-Krise wieder nach oben. Allein im Oktober 2020 registrierte die Nationale Polizei Agentur 2.153 Selbstmorde. Bis einschließlich Ende November lag die Gesamtzahl der COVID-19-Toten in Japan bei 2.087.

Todesfälle nach Corona-Impfung

Ebenfalls (noch) nicht in den Corona-Statistiken ausgewiesen sind Sterbefälle, bei denen die Personen nach Corona-Impfungen gestorben waren. In Norwegen stellte das Nationale Institut für öffentliche Gesundheit einen Zusammenhang zwischen dem Tod und der Impfung her. Norwegen hatte bis zum 14. Januar 25.000 Impfungen durchgeführt und 23 Todesfälle registriert. Nach der Prüfung der Todesfälle gab das Institut zu, dass „die Nebenwirkungen der mRNA-Impfstoffe … zum Tod geführt haben könnten“.

In den USA können Patienten Nebenwirkungen und unerwünschte Effekte über das VAERS-System melden. Insgesamt liegen den Behörden 55 Berichte über Todesfälle nach Erhalt von Covid-19-Impfstoffen vor. Die Todesfälle traten sowohl bei Menschen auf, denen der Moderna-Impfstoff verabreicht wurde, als auch bei denen, die den Pfizer-BioNTech-Impfstoff erhielten.

Zusätzlich zu den Todesfällen meldeten die US-Amerikaner bis Mitte Januar 96 lebensbedrohliche Ereignisse nach COVID-19-Impfungen, 24 dauerhafte Behinderungen, 225 Krankenhausaufenthalte und 1.388 Besuche in der Notaufnahme.

In Deutschland untersucht das Paul-Ehrlich-Institut (PEI) mindestens zehn Todesfälle, hält einen Zusammenhang aber für eher unwahrscheinlich. Über Einzelfälle könne Brigitte Keller-Stanislawski, zuständige Abteilungsleiterin für die Sicherheit von Arzneimitteln und Medizinprodukten, aus Gründen des Personenschutzes nichts sagen, „aber es handelt sich um sehr schwer kranke Patienten mit vielen Grunderkrankungen“.

Bekannt wurde allerdings ein Fall im niedersächsischen Weyhe. Dort verstarb eine Seniorin, die „als allgemein fit“ galt, aus bislang ungeklärten Gründen eine Stunde nach der Impfung. Auch ihr Leichnam soll vom PEI obduziert werden.

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