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Mun­teres Hit­zetote Erfinden mit dem RKI – Lau­ter­bachs apo­ka­lyp­tische Reiter

Weil man mit COVID-19 und SARS-CoV‑2 nie­mandem mehr Angst machen, kaum mehr welche mit dem Hinweis auf schwere Erkran­kungen an die Nadel bringen kann, deshalb ist Karl Lau­terbach schon seit län­gerem auf der Suche nach einem neuen Betä­ti­gungsfeld und hat es vor nicht all­zu­langer Zeit mit den Hit­ze­toten gefunden.

Zwar sterben jedes Jahr deutlich mehr Men­schen an Kälte als an Hitze [kurze Zusam­men­fassung der Daten am Ende dieses Posts], aber das inter­es­siert einen voll-eif­rigen Lau­terbach nicht. Er reitet das ideo­lo­gische Pferd des men­schen­ge­machten Kli­ma­wandels, will den Titel “COVID-Des­in­for­mierer par excel­lence”, den er sich mit COVID-19 Fehl­in­for­ma­tionen redlich ver­dient hat [wer einen Über­blick möchte, der kann hier klicken], dadurch ver­tei­digen, dass er sich dem Kli­ma­wandel-Kult als eben­solcher andient.

Und als Kon­se­quenz erstellt das RKI nun einen “Wochen­be­richt zur hit­ze­be­dingten Mor­ta­lität” und stellt auf diese Weise abermals klar, dass das RKI mit Wis­sen­schaft und Fakten nichts mehr am Hut hat, vielmehr zu einem ideo­lo­gi­schen Werkzeug ver­kommen ist.

Dieses Urteil ist leicht zu begründen.
Man muss nur das RKI zitieren.

“Hit­ze­pe­rioden führen in Deutschland regel­mäßig zu einem Anstieg der Mor­ta­lität”, schon die erste Aussage des “Wochen­be­richts” ist unsauber, denn Hit­ze­pe­rioden FÜHREN nicht zu einem Anstieg der Mor­ta­lität, das wäre zu zeigen, zu sehen ist lediglich, dass die Gesamt­mor­ta­lität in bestimmten Monaten ansteigt in denen auch die Tem­pe­ra­turen in der Regel höher sind als in anderen Monaten. Aber, wir leben in ideo­lo­gi­schen Zeiten, in denen sich eine große Zahl von Nitwits ein­bildet, dekla­rieren zu können, was ist und so ver­sinkt das seit Jahr­hun­derten vor­handene Wissen, dass Kor­re­lation nicht Kau­sa­lität ist, im ideo­lo­gi­schen Morast und aus dem­selben taucht beim RKI eine Tabelle wie die fol­gende auf:

Wir haben die Legende zur Tabelle gegen unsere sonstige Gewohnheit dieses Mal mit­ge­nommen, weil sie eine dicke Lüge enthält:

“Negative Werte der unteren Prä­dik­ti­ons­grenze bedeuten, dass die Anzahl hit­ze­be­dingter Todes­fälle nicht signi­fikant erhöht ist, dass also die beob­achtete Zahl von Todes­fällen mit einer Wahr­schein­lichkeit über 5% mit der nor­ma­ler­weise zu erwar­tenden Anzahl von Todes­fällen ver­einbar ist.”

Das ist eine sehr inno­vative Art, mit dem sta­ti­schen Fehler umzu­gehen, man kann auch sagen, es ist eine unglaub­liche freche Art, mit dem sta­tis­ti­schen Fehler umzu­gehen, eine voller Respekt­lo­sigkeit und Täuschungsabsicht.

Die Ergeb­nisse in der Tabelle ent­stammen [wir greifen etwas vor] GAMs, Gene­ra­lized Additive Models, eine Spielart linearer Regres­sionen, die sich dadurch aus­zeichnet, dass das, was man nicht weiß, als irgend eine Ver­tei­lungs­funktion geschätzt wird, zumeist als Poisson Ver­teilung. GAMs sind das Model der Wahl für die­je­nigen, die sich gerne an Zahlen berau­schen und sich vor­machen wollen, dass man nachdem man das, was man nicht weiß, in eine Funktion gegossen hat, doch etwas weiß… Wie auch immer, weil GAMs gerechnet wurde, stellen die linken Werte in den eckigen Klammern die Abwei­chung der Schätzung nach unten [vom Mit­telwert vor der Klammer aus gesehen], die rechten Werte die Abwei­chung nach oben dar. Wenn die Abwei­chungen nach unten die Parität brechen und ins Negative gehen, dann ist dies ent­spre­chend der beste Anzeiger dafür, dass die zu grun­de­lie­gende Schätzung NICHTS TAUGT. Es ist mit­nichten ein Hinweis darauf, dass “die Anzahl hit­ze­be­dingter Todes­fälle nicht signi­fikant erhöht ist”, es ist ein Hinweis darauf, dass die “Anzahl hit­ze­be­dingter Todes­fälle”, redu­ziert ist”, Ster­be­fälle bei 75–84 jäh­rigen können um ‑2,3 pro 100.000 Ein­wohner redu­ziert oder um 16,6 pro 100.000 Ein­wohner erhöht sein. Man nennt das auch Unfug, denn natürlich kann etwas nicht es selbst und sein Gegenteil sein, außerhalb des RKI jeden­falls nicht.

Mit anderen Worten: Die meisten der Werte in der Tabelle oben, alle, bei denen in den eckigen Klammern ein Wer­te­be­reich aus­ge­wiesen ist, der im Nega­tiven beginnt, sind nutzlos, ein sta­tis­ti­sches Freak Event, das nur der­jenige inter­pre­tiert, der sich ideo­lo­gi­schem Druck beugt oder seine Leser in die Irre führen will.

11 der 13 in der Tabelle oben aus­ge­wie­senen Werte sind damit vom Tisch. Sie sind sta­tis­tisch gesehen MÜLL.

Um die rest­lichen beiden Werte, die der neuen Angst­me­thode, mit der Lau­terbach den Titel “Des­in­for­mator par Excel­lence” ver­tei­digen will, richtig bewerten (oder besei­tigen) zu können, ist es not­wendig, die METHODE zu unter­suchen, mit der die Werte über­haupt errechnet werden.

Wie so oft, wenn es ans Ein­ge­machte geht, folgt ein Verweis:

“Für eine detail­lierte Beschreibung der Methodik zur Schätzung hit­ze­be­dingter Ster­be­fälle siehe:

Und das haben wir dann getan. Gesehen.
Und, um es gleich vorweg zu nehmen: Der Murks wird nicht besser.

Winklmayr et al. (2022) berechnen “Hit­zetote” auf Basis der Gesamt­mor­ta­lität PER Kalen­der­woche, für die Alters­gruppen der unter 65jährigen, der 65- bis 74jährigen, der 75- bis 84jährigen und der 85+jährigen. Nicht unbe­dingt eine fein­zi­se­lierte Ein­teilung, und natürlich eine Ein­teilung, mit der eine Stei­gerung der Wahr­schein­lichkeit, zu sterben, ein­hergeht. Es stirbt sich einfach wahr­schein­licher in einem Jahr, wenn man es mit 85 Jahren beginnt als wenn man es mit 65 Jahren beginnt. Wie die Autoren mit diesem Problem umgehen, ob sie über­haupt damit umgehen, dass ihre Daten rechts­zen­siert sind, das wissen wir nicht. Denn sie geben kei­nerlei Anlass zu denken, das Problem sei ihnen über­haupt bekannt.

Den Daten der Gesamt­mor­ta­lität, also der in einer Kalen­der­woche woran auch immer Ver­stor­benen gesellen die Helden des RKI Tem­pe­ra­tur­daten bei, die sie an 52 Wet­ter­sta­tionen gesammelt haben. Ange­sichts von gut 1.800 Wet­ter­sta­tionen, an denen der Deutsche Wet­ter­dienst die Tem­pe­ratur nehmen lässt, wäre es inter­essant gewesen, die Gründe für die Auswahl von genau 52, also 2,9% der Wet­ter­sta­tionen zu erfahren. Indes: Abermals erfährt man nichts.

Die Tem­pe­ra­tur­daten werden stündlich erhoben, so berichten die Autoren, die aus den stünd­lichen Tem­pe­ra­tur­daten Durch­schnitts­werte für den Tag berechnen, um die­selben dann in durch­schnitt­liche Tem­pe­ra­turen PRO KALEN­DER­WOCHE zu agg­re­gieren, so dass man sich fragt, warum sie über­haupt stünd­liche Tem­pe­ra­tur­mes­sungen zum Aus­gangs­punkt nehmen. Sicher ist ihnen bewusst, dass mit jeder Durch­schnitts­bildung viel Infor­mation ver­loren geht und wenn man am Ende mit EINEM TEM­PE­RA­TURWERT für EINE Kalen­der­woche, also sieben Tage endet, dann grenzt die Vor­ge­hens­weise der Autoren an eine Art mathe­ma­tische Selbst­be­strafung, ein Maso­chismus, der sich nur dann erklärt, wenn man den Autoren unter­stellt, sie wollten mit dem Verweis auf stünd­liche Tem­pe­ra­tur­mes­sungen eine Prä­zision gaukeln, die ihre Daten nicht einmal ent­fernt erreichen.

Auf Basis von Geamt­mor­ta­lität pro Kalen­der­woche und Durch­schnitts­tem­pe­ratur pro Kalen­der­woche [aber­witzig], wird dann unter Zuhil­fe­nahme eines Lang­zeit­trend [das sind Tem­pe­ra­tur­daten pro Kalen­der­woche für 10 Jahre am Stück], sai­so­naler Muster [eine weitere Absur­dität, da die Autoren Herbst und Winter nicht berück­sich­tigen, ihre Berech­nungen auf das Som­mer­halbjahr begrenzen] und einer nicht näher bezeich­neten “Expo­si­tions-Wir­kungs­kurve” errechnen die Autoren dann einen “Tem­pe­ra­tur­durch­schnittswert”, dessen Über­schreiten den sta­tis­ti­schen Hit­zetod bedeutet. Und wie es der Zufall so will, enden all diese umfang­reichen Berech­nungen mit einem glatten Wert: 20 Grad Celsius. Ist es in einer Kalen­der­woche im Durch­schnitt wärmer als 20 Grad Celsius, sagen wir, 20,1 Grad Celsius, dann sind alle Toten, die sich oberhalb einer erwar­teten Sterb­lichkeit ansammeln, Hitzetote”.
Kein anderer Grund ist denkbar.
Nur Hitze.
Und das ganze sieht dann so aus:

Was Sie in der Abbildung sehen, hat mit der Rea­lität nichts zu tun.

Es ist das Ergebnis einer mathe­ma­ti­schen Spie­lerei, von der sich die Autoren, weil sie das wollten oder weil sie keine Ahnung haben, über­zeugt haben, dass sie etwas über die Anzahl der Hit­ze­toten aussagt. Tat­sächlich sagt sie über­haupt nichts über die Anzahl der Hit­ze­toten aus. Da die “model­lierte Mor­ta­lität” auf der Annahme basiert, dass dann, wenn die Durch­schnitts­tem­pe­ratur in einer Kalen­der­woche über 20 Grad Celsius liegt, die Hit­ze­toten nur so anfallen, ist es kein Wunder, dass die Daten, die auf Basis dieser Annahme struk­tu­riert wurden, genau das zeigen. Würde man sich darüber wundern, es käme der Ver­wun­derung gleich, dass der Kalt­was­serhahn in der Dusche die Tem­pe­ratur des Wassers auf Gän­se­haut­niveau reduziert.

Um zu zeigen, was für einen BS die Leute um Win­kelmayr hier als Ergebnis ver­kaufen wollen, eine kleine Ana­logie, die wir bei Peter Morfeld und Thomas C. Erren gefunden haben, die unsere Ansicht, es bei der Berechnung von Hit­ze­toten mit Bullshit, mit einem Scam, der ver­an­staltet wird, um leicht­gläubige Men­schen in die Irre zu führen, zu tun zu haben, teilen:

Morfeld, Peter, and Thomas C. Erren (2019). Warum ist die „Anzahl vor­zei­tiger Todes­fälle durch Umwelt­ex­po­si­tionen “nicht ange­messen quan­ti­fi­zierbar? Das Gesund­heits­wesen 81, no. 02 (2019): 144–149.

30 Schüler erhalten die Ergeb­nisse eines Tests.
Der Noten­durch­schnitt liegt bei 3,0.
Wie viele Schüler haben eine 5 erhalten?

Diese Aufgabe ist iden­tisch mit der Aufgabe, die sich Win­kelmayr gestellt haben, auf Basis zweier Durch­schnitts­werte (Tote = Schüler und Tem­pe­ratur = Benotung) aus­zu­rechnen, wie viele Tote an Tem­pe­ratur gestorben sind. Irgendwie kommen Win­kelmayr et al. bei einer Formel zur Berechnung der Tem­pe­ratur-Toten an, und wir kommen eben­falls bei einer will­kür­lichen Formal en, etwa der Formel, die besagt, dass der Anteil der Schüler die eine Fünf erhalten haben, aus der Formel Noten­durch­schnitt * Schüler / 10 errechnet werden kann. Warum das so ist, spielt keine Rolle, wichtig ist, das Ergebnis liegt in diesem Fall bei 9, neun Schüler haben eine fünf, wenn wir in Ana­logie zur will­kür­lichen Formel von Win­kel­mayer et al. unsere will­kür­liche Formel ein­setzen. Fehlen noch die Ver­trau­ens­be­reiche: Einen Noten­durch­schnitt von 3,0 kann man erreichen, wenn 15 Schüler eine 2, 15 Schüler eine 4 erhalten haben. Man kann ihn erhalten, wenn 15 Schüler eine 1 und 15 Schüler eine 5 erreicht haben. Wir wissen somit, das Ergebnis liegt irgendwo zwi­schen 0 Fünfen und 15 Fünfen. Das ent­spricht dem Vor­gehen, das Win­kel­mayer et al. benutzen, um die ver­meintlich präzise Zahl der Hit­ze­toten zu errechnen, dem Ver­fahren, das beim RKI nun Anwendung findet, um Des­in­for­mator par Excel­lence Lau­terbach den Titel zu sichern.

Mit der Rea­lität hat das alles nichts zu tun.
Man fragt sich, was dieser Unfug soll und warum sich das RKI dafür hergibt.
Die Antwort kann aus einer Kor­re­lation der Begriffe “Gas­lighting” und “virtue signalling” gewonnen werden.

Abschließend noch der Stand der For­schung zu Hitze- und Kältetoten.

Ordnen wir die Todes­tahlen zunächst ein, denn zwar gibt es in der Tat einen Zusam­menhang zwi­schen hohen Tem­pe­ra­turen und Erkrankung bzw. Tod, aber der Zusam­menhang ist ein Witz, wenn man ihn mit dem Zusam­menhang ver­gleicht, der zwi­schen Kälte und Erkrankung und Tod besteht.

Da man beim Sta­tis­ti­schen Bun­desamt ent­spre­chende Daten ver­geblich sucht (schon deshalb glauben wir, dass Lau­terbach seine Zahlen frei erfunden hat), sind wir zunächst zum Office for National Sta­tistics (ONS) im Ver­ei­nigten König­reich aus­ge­wichen und dort fündig geworden, unter anderem mit dieser Abbildung:

Quelle: Office for National Statistics

In der für das ONS typi­schen Weise, muss man hier mit der Hand um den Kopf greifen, um die Logik der Dar­stellung zu ver­stehen, die sich aus der gewählten Methode ergibt:

“We cal­cu­lated the average number of deaths over the 20-year period on warm days (over 13.8 degrees Celsius) and cold days (under 6.4 degrees Celsius) (thres­holds cal­cu­lated from the central England average daily maximum and minimum tem­pe­rature 1990 to 2000). These tem­pe­rature thres­holds were then applied to the average daily maximum and minimum tem­pe­ra­tures in the period 2001 to 2020. We derived the mean dif­fe­rence over the 20-year period in the number of events per health con­dition per day asso­ciated with higher or lower than average tem­pe­rature, and the change from the period 1990 to 2000.

Berechnet wird also die Zahl der kalten (weniger als 6,4 Grad Celsius) und warmen Tage (mehr als 13,8 Grad Celsius) für den Zeitraum von 1990 bis 2000. Auf dieser Basis wird die zu erwar­tende Anzahl der Erkran­kungen bestimmt, die sich an kalten oder warmen Tagen ein­ge­stellt haben und als Grundlage genutzt, um für den Zeitraum von 2001 bis 2020 even­tuelle Abwei­chungen zu berechnen. Wie man sieht, ist egal, welche Erkrankung zur Grundlage genommen wird, der Ein­fluss kalter Tage auf die Anzahl der ent­spre­chend Erkrankten viel höher als der Ein­fluss warmer Tage. Mit anderen Worten, kaltes Wetter ist für die Gesundheit gefähr­licher als warmes Wetter. Nun mag es den ein oder anderen Schlau­meier geben, der denkt, der Rückgang in den ent­spre­chenden Erkran­kungen im Zeitraum 2001 bis 2020, die sich als Folge von kaltem Wetter ein­stellen, sei der Tat­sache geschuldet, dass es wärmer ist, eine Meinung, der wir hier in aller Ent­schie­denheit mit den Aus­füh­rungen des ONS wider­sprechen:

“Cold-related health impacts have declined over the last century. There is evi­dence that factors other than climate change may have driven reduc­tions in cold-related mor­tality. Some evi­dence sug­gests that impro­ve­ments in socioe­co­nomic cir­cum­s­tances, health infra­structure and beha­vioural adaption have reduced vul­nerability to cold, however, the attri­bution of cau­sality remains complex.”

Ver­bes­se­rungen in der Gesund­heits­ver­sorgung, sozio­öko­no­mische Ver­bes­se­rungen, z.B. die Unter­bringung von Wohn­sitz­losen im Winter in beheizten Räumen haben den in der Abbildung oben gezeigten Rückgang zu verantworten.

Kälte ist, das kann man bis hier fest­stellen, um Längen pro­ble­ma­ti­scher für die mensch­liche Gesundheit als Hitze, eine Aussage, mit der man sich bei Kli­ma­wan­del­fa­na­tikern nicht beliebt macht, schon weil man, selbst wenn man ihnen Erwärmung in rele­vantem Ausmaß zuge­stehen könnte, ihnen vor­halten müsste, dass sie hun­ter­tau­sende Tote, die durch Erwärmung des Planten ver­mieden werden könnten, in Kauf nehmen, vom Tisch wischen, um ihrer seltsam mor­biden Ideo­logie eines in Flammen auf­ge­henden Planten zu frönen.

Und obschon das Thema nicht populär ist und den­je­nigen, der es anpackt, unter den Kli­ma­wandel-Jüngern nicht populär macht, haben wir einen wis­sen­schaft­lichen Beitrag zu diesem Thema gefunden, diesen hier:

Gasparrini, Antonio, Yuming Guo, Masahiro Hash­izume, Eric Lavigne, Anto­nella Zano­betti, Joel Schwartz, Aurelio Tobias et al. (2015). Mor­tality risk attri­bu­table to high and low ambient tem­pe­rature: a mul­ti­country obser­va­tional study.” The lancet 386(9991): 369–375.

Die Autoren haben für 384 Orte von Aus­tralien über Süd­korea, Spanien bis ins Ver­ei­nigte König­reich und die USA Tem­pe­ra­tur­daten und Ster­be­daten gesammelt und auf Basis von Poison-Modellen für Zeit­reihen, also per Regres­si­ons­analyse berechnet, welchen Effekt kalte Tage und warme Tage auf die Sterb­lichkeit an den ent­spre­chenden Orten haben. Das Ergebnis ist eindeutig:

Quelle: Gasparrini et al. (2015).

7,7% der Gesamt­sterb­lichkeit in den berück­sich­tigten Ländern ist auf die Tem­pe­ra­turen zurück­zu­führen, 7,29% auf Kälte, 0,42% auf Hitze. Die Mor­ta­lität, die durch Kälte ver­ur­sacht wird, ist somit um das 17fache höher als die Mor­ta­lität, die auf Hitze zurück­zu­führen ist. Selbst in warmen Ländern wie Aus­tralien, Bra­silien, Spanien oder Italien ist das Ver­hältnis ein­deutig: Kälte ist ein grö­ßerer Killer als Hitze. Indes, die Kam­pagnen, die im Winter vor den Gefahren kalten Wetters warnen, in denen Men­schen Rat­schläge darüber erteilt werden, wie sie sich im Winter warm­halten und ver­meiden, dass sie an Atem­wegs­er­kran­kungen oder Herz­kreis­lauf­erkran­kungen ver­sterben, sie sind nicht ansatz­weise in dem Ausmaß und getragen von der Hys­terie zu finden, wie das bei der Hit­ze­be­richt­erstattung der Fall ist.

Warum dem so ist, das ist leicht erklärt: Käl­tetote passen nicht in die Erzählung einer glo­balen Erwärmung, eines von Men­schen gemachten Kli­ma­wandels, der uns alle dem Hit­zetod nahe­bringt. Deshalb gibt es keine ent­spre­chenden Berichte, deshalb werden die Käl­te­er­krankten und ‑toten ver­schwiegen und niemand kommt auf die Idee, dass globale Erwärmung letztlich für Men­schen ein Segen wäre, wenn es sie denn geben würde, denn mit weniger kalten Tagen redu­ziert sich die Anzahl der Käl­terrkrankten und Käl­te­toten, ganz zu schweigen von bes­seren Ernten. Aber soviel Empathie hat man als Kli­ma­hys­te­riker natürlich nicht. Was ein rich­tiger Kli­ma­hys­te­riker ist, der sorgt dafür, dass fossile Energie teuer wird, damit die Käl­tetage für viele zahl­reicher werden und damit die Gefahr einer Käl­te­er­krankung und eines Käl­te­todes steigt.

Kli­ma­hys­te­riker bringen fak­tisch Men­schen um, in der­selben Weise, in der COVID-19 Shot-Fana­tiker Men­schen umge­bracht haben. Das mag das Lau­ter­bachsche Enga­gement erklären.

Ein typi­scher Ster­be­verlauf in einem Jahr, sieht übrigens wie folgt aus:

Der Artikel erschien zuerst bei ScienceFiles.org.