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Thema: Corona Virus
Einzelnen Beitrag anzeigen
Alt 13.05.2022, 21:05   #31369
LidlRacer
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Benutzerbild von LidlRacer
 
Registriert seit: 01.02.2008
Beiträge: 18.653
Zitat:
Zitat von Schwarzfahrer Beitrag anzeigen
Das sind allerdings nicht nur Covid-Tote, sondern die Gesamt(über)sterblichkeit, einschließlich verringerter Risiken wie weniger Verkehrstote, und erhöhter Risiken für andere Todesarten durch die Maßnahmen.

Dieses Maß halte ich für sehr sinnvoll, weil es sich nicht allein auf Covid beschränkt, sondern auf die Gesamtwirkung. Interessant dabei, daß die Übersterblichkeit z.B. in Schweden deutlich niedriger ausfällt, als in Deutschland (schaut mal unter Download data files, dort die Excel-Tabellen), das in Westeuropa eines der höchsten Übersterblichkeiten hatte (Osteuropa ist um längen schlimmer dran). Bin gespannt, ob jemand mal eine Gesamtauswertung macht, ob die Gesamtbilanz der Übersterblichkeit irgendwie mit den Maßnahmen überhaupt zusammenhängt, oder ob ganz andere Faktoren entscheidend waren...
Da einem das schon intuitiv sehr fragwürdig vorkommen muss, überrascht es wenig, dass es sehr ernsthafte Kritik an der WHO-Methode zur Ermittlung der Übersterblichkeit gibt:

"The choice of measure for expected deaths makes a huge difference.

Under the WHO approach, excess mortality in Germany (11%) was close to twice that in Sweden (6%).

But under the linear trend, excess mortality in Sweden (9%) is three times that in Germany (3%)."
https://twitter.com/COVID19actuary/s...16933946077186

In dem Thread und auf folgender Website wird das ausführlicher erklärt:
COVID-19 Actuaries Response Group:
WHO Excess Deaths


Ich hatte keine Ahnung, wer oder was "actuaries" sind:
Versicherungsmathematiker - die sollten sich mit sowas auskennen.
https://de.wikipedia.org/wiki/Aktuar...ungswirtschaft)

Musst mir nicht danken - ich helfe gerne!

PS:
Noch'n Zitat:
"The WHO method uses splines to project deaths. Our experience with similar methods suggests that the approach is overly sensitive to random fluctuations and short term noise in the data."
__________________
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