Lauterbachs zweifelhaftes Lob

In der Debatte um Ausgangssperren wird immer wieder der Preprint der Studie Understanding the effectiveness of government interventions in Europe’s second wave of COVID-19 zitiert. Inwiefern zeigt diese Untersuchung mehr als eine Korrelation? Gibt es diesen Zusammenhang zwischen Ausgangssperren und sinkendem R-Wert, also ist dieser auch kausal, oder gibt es möglicherweise Randbedingungen, die viel entscheidender sind?

Um diese Fragen zu beantworten, hilft ein genauer Blick in den Begleittext der Studie. Hier läßt sich besser abschätzen, welche Interpretationen sie zulässt. Ebenso wichtig ist der Blick darauf, wie mit ihr umgegangen wird, und was die mögliche Robustheit derselben angeht. In der Studie wird, wie bei allen ernstzunehmenden wissenschaftlichen Studien, auch auf Störfaktoren und Begrenzungen der Untersuchung hingewiesen. Manchmal sind diese so einflussreich, dass ein Preprint auch wieder zurückgezogen bzw. massiv verändert werden muss. In der Studie selbst heißt es beispielsweise zu den Ausgangssperren: „Schließlich stellen wir fest, dass eine strengere Richtlinie zum Tragen von Masken (obligatorisch in den meisten oder allen gemeinsam genutzten / öffentlichen Räumen) und eine Ausgangssperre bei Nacht moderate, aber statistisch signifikante Auswirkungen hatten [12%, 95% CI: 7-17%] und [13%, 6-20%]. Aufgrund der vielgestaltigen Beschaffenheit dieser Interventionen ist es jedoch auch wahrscheinlich, dass sie mit anderen aktiven NPI (nicht-pharmazeutische Maßnahmen, Anm. d. Red.) interagieren. Im Gegensatz dazu betreffen die anderen NPI weitgehend unterschiedliche Bereiche sozialer Aktivität und es wird daher nicht erwartet, dass sie in hohem Maße miteinander interagieren“

Regierungsrechtfertigung

Hier wird also deutlich eingeschränkt. Im Klartext: Das Modell der Studie kann keine direkte Kausalität zwischen dem Rückgang der Fallzahlen und dem Erlass von Ausgangssperren herstellen, weil sich diese Maßnahmen mit anderen nicht-pharmazeutische Maßnahmen (NPI) überlappen. Aber wer ließt schon den Begleittext einer Studie, wenn die Ergebnisse ganz deutlich in einer Grafik dargestellt sind und nicht einmal in einer Fußnote der Grafik auf deren Begrenzung hingewiesen wird? Diese von den Macher:innen genannten Einschränkung spielen in der öffentlichen Debatte überhaupt keine Rolle mehr. Schauen wir uns an, wie Karl Lauterbach diese Studie benutzt. Er schreibt auf Twitter: „Diese Studie der Oxford Universität ist sehr bedeutsam und kommt zur richtigen Zeit. (…) Methodisch kann man das nicht besser machen. Ergebnisse: (…) Schliessung der Geschäfte und Gastro wirkt am stärksten. (…) Aber: Auch nächtliche Ausgangsbeschränkungen wirken stark, stärker als Schulschliessungen. Sie senken R Wert um ca 15%. Das würde im Moment für uns als zusätzliche Massnahme genau reichen, Wachstum zu brechen. Zusammen mit Betriebstests kämen wir klar durch.“

Ende der Durchsage. Er benutzt die Studie als eine Rechtfertigung für die „Flatten-The-Curve“-Strategie der Bundesregierung. Nach dem Motto: Alles richtig gemacht, jetzt fehlen uns nur noch diese oder jene Maßnahme (in Deutschland: Ausgangssperre), dann haben wir es geschafft. Dass die Untersuchung so mechanisch interpretiert wird, liegt nicht nur an der sozialdemokratischen Art Lauterbachs, der Angst hat sich mit den Wirtschaftsbossen anzulegen und gegen einen Strategiewechsel Richtung Zero Covid ist. Es liegt auch an der Studie selbst. Indem die Macher:innen Prozentzahlen angeben, wieviel eine Maßnahme in Bezug auf den R-Wert bringt, legen sie eine solche Ableitung ja geradezu nahe.

Masken, Schulen, Ausgangssperre

Quantitative Erhebungen und Analyse von Datenmaterial sind generell sehr hilfreich. Aber die Ableitung von Maßnahmen in Prozentzahlen Richtung R-Wert, wie es diese Studie betreiben will, ist eher problematisch. Wer so an die Bekämpfung einer Pandemie herangeht, wird nicht gegen das Virus gewinnen. Die Pandemie ist dynamisch, diese Studie ist das Gegenteil. Wie sich das Virus ausbreiten kann, hängt von vielen Faktoren ab. Die qualitativen Unterschiede der verschiedenen Maßnahmen kommen in der Studie wenig zum Tragen. Beispiel: Nach der Studie bringen Masken maximal 18 Prozent, Schulschließungen aber nur maximal zehn Prozent, Ausgangssperren wiederum maximal 20 Prozent. Nach dieser Logik geht dann folgendes: Wir lassen die Schulen auf, tragen alle eine Maske, machen eine richtig „harte“ Ausgangssperre und haben denselben prozentualen Effekt auf den R-Wert. Hier humpelt die Studie gewaltig. Zum einen, weil jene Länder, die sehr hart von der zweiten Welle getroffen wurden, alle mit Schulschließungen agierten und so gemeinsam mit anderen Maßnahmen das exponentielle Wachstum gebrochen haben, beispielsweise Tschechien (Höhepunkt zweite Welle: 16.000 Neuinfektionen / sieben Tage). Zum anderen ist die mechanische Übertragung der Maßnahmen aus der zweiten auf die dritte Welle ziemlich fahrlässig. Beispiel Irland: Der Höhepunkt an Neuinfektionen lag in der zweiten Welle bei 1.200 in sieben Tagen. Die Regierung entschied sich, die Schulen aufzulassen und das Virus mutierte weiter. Nur zwei Monate später startete die dritte Welle, der Höhepunkt an Neuinfektionen betrug 7.000 in sieben Tagen und die Schulen wurden dicht gemacht. Diese Zeit fällt aber nicht mehr in die Erhebungszeit der hier thematisierten Studie. In die Erhebungszeit der Studie fällt hingegen, dass in fast allen Ländern in Europa die Herbstferien stattgefunden haben, in denen die Schulen für teilweise bis zu zwei Wochen geschlossen waren. Das wissen wohl auch die Macher:innen, denn sie schreiben einschränkend: „Beobachtungsstudien der ersten Welle fanden durchweg, dass die Schließung von Bildungseinrichtungen zu den effektivsten NPIs gehörte (2, 11-13, 37). In starkem Kontrast dazu stellen wir fest, dass ihr Effekt in der zweiten Welle gering war [7%, 95% CI: 4-10%]. (…) Die Maßnahmen können jedoch von Land zu Land variieren (16), und es sind weitere detaillierte Bewertungen erforderlich.Ohne ausreichende Maßnahmen könnte die Öffnung von Schulen zu einem Wiederaufflammen führen (44).“

Trotz dieser sehr starken Einschränkungen vergeben die Macher:innen der Studie den Schließung von Schulen trotzdem maximal zehn Prozent Effektivität auf die Senkung des R-Wertes.

Die Mechanik verbirgt sich wahrscheinlich hinter komplizierten mathematischen Formeln, aber vielleicht auch hinter schwachen Daten. Um es kurz zu machen: Schüler:innen und Lehrende sind ein wesentlicher Teil des Infektionsgeschehens – das zeigen die Zahlen –, sowohl in Europa als auch weltweit. Kein Land konnte das exponentielle Wachstum des Virus brechen während die Schulen durchgängig geöffnet waren. Während die Wirkung von Schulschließungen unterbelichtet ist, ist die Wirkung von Ausgangssperren mit maximal 20 Prozent ziemlich überdehnt. Andere Maßnahmen (beispielsweise verpflichtende Homeoffice-Regelungen), die von der Mehrheit der europäischen Länder nicht im Rahmen der „Flatten-The-Curve“-Strategie angewandt wurden, werden erst gar nicht genauer in Betracht gezogen. In diesem Kontext verwundert es sehr, dass die Macher:innen anscheinend völlig darauf verzichtet haben die Daten aus den „Mobility Reports“ in ihre Modelle zu integrieren. Ich habe zumindest nichts in die Richtung gefunden.

Fazit: Die Studie hat sich mit umfangreichen Datenmaterial viel Mühe gegeben, ist aber methodisch eher zweifelhaft. Sie ist eine Momentaufnahme aus der zweiten Welle, aber das Bild, welches sie liefert, ist unscharf. Sie presst die verschiedenen Maßnahmen der Pandemiebekämpfung aus der zweiten Welle in ein starres Korsett (Prozente/R-Wert) und legt damit nahe, dass eine Allgemeingültigkeit bestehen würde. Das ist irreführend und wird der Dynamik der Pandemie nicht gerecht. Die Macher:innen schreiben selbst: „Obwohl unsere Ergebnisse robust gegenüber unterschiedlichen Stärken und Arten von unbeobachteten Faktoren sind, ist die wahre Stärke der unbeobachteten Störfaktoren nicht bekannt und unsere Studie unterliegt daher den Beschränkungen von Beobachtungsansätzen.“

Eine Klassenfrage

Weiter heißt es ganz zum Schluss: „Die Entscheidungsträger, die diese Ergebnisse nutzen, sollten jedoch mehrere Faktoren berücksichtigen. Ein Verzicht auf Sicherheitsmaßnahmen und freiwilliges Schutzverhalten bei der noch anfälligen Bevölkerung würde die Wirksamkeit der Intervention verändern, vielleicht sogar auf das Niveau der ersten Welle erhöhen. Die Massenimpfung könnte die relative Bedeutung von Interventionen wie Schulschließungen erhöhen, die hauptsächlich die ungeimpfte Bevölkerung betreffen. Außerdem ist noch nicht bekannt, ob besorgniserregende Virusvarianten bestimmte Bevölkerungsgruppen bevorzugt betreffen. Schließlich berücksichtigt unser Modell zwar raum-zeitliche Variationen im Verhalten und in der Adhärenz, aber keine einzelne Wirksamkeitsschätzung kann für alle Regionen gelten. Daher sollten unsere Schätzungen mit dem Urteil von Experten kombiniert werden, um sie an lokale und aktuelle Gegebenheiten anzupassen.“

Für einen Preprint sind das insgesamt ziemlich viele und bedeutsame Einschränkungen. Warum die Macher:innen sich angesichts dessen dennoch entschieden haben, die Studie und vor allem die damit verbundene Grafik zu veröffentlichen, ist ein anderes Thema.

Aber selbst wenn Ausgangssperren einen Effekt hätten, sollten Linke sie trotzdem ablehnen. Sie sind eine Waffe der Reichen und sie treffen die Armen. Eine Seuche im exponentiellen Wachstum kann nicht ohne Lockdown bekämpft werden. Aber auf Ausgangssperren können wir definitiv verzichten. Die Apologet:innen dieser Maßnahme wohnen meistens nicht in kleinen Wohnungen, sondern in Häusern mit viel Platz und einem Garten. Millionen von Menschen (17 Prozent in der EU) wohnen in überlegten Wohnungen. Ausgangssperren sind eine Klassenfrage. Und die Corona-Krise ist wie wir wissen, auch ein Innenraumproblem. Und davon abgesehen, sind Ausgangssperren hier bei uns die Kehrseite der FTC-Strategie, die uns zuruft #staythefuckathome, aber #gothefucktowork. So wird die dritte Welle nicht gestoppt.