Eine interessante Metrik bei Krankheiten / Unfällen / Verbrechen ist die Anzahl verlorener Lebensjahre pro Ereignis. Hierbei wird nicht nur berücksichtigt, wie sich die Mortalität mit dem Alter verändert, sondern auch wie weit Betroffene jeweils von der Lebenserwartung entfernt sind. Die Differenz zur Lebenserwartung wird dabei als die Anzahl verlorener Lebensjahre im Falle eines Todes gewertet. Rechnet man das für Covid-19 durch mit a) dieser Verteilung der Mortalität und b) dieser Verteilung der Infektionen (nicht gut aufgebrochen, aber für eine Schätzung ausreichend), dann bekommt man folgendes:

• Pro Infektion gehen 0,25 Lebensjahre verloren
• Der Gruppe der 60-69 Jährigen gehen pro Infektion am meisten Lebensjahre verloren (circa 0,1 Lebensjahre)
• Obiges Resultat kann man sich so denken: 60-69 Jährige haben zwar eine geringere Mortalität als 70-79 Jährige, aber ihnen geht pro Todesfall mehr Lebenszeit verloren als den 70-79 Jährigen.

Interessant ist auch die Frage, ob öffentliche Maßnahmen und die Zuwendung von Ressourcen sich an der reinen Verteilung der Mortalität orientieren sollten oder stattdessen an der Verteilung der verlorenen Lebenszeit. Während bei ersterem der Fokus auf dem Schutz der 80+ Jährigen liegen würde, ginge es bei letzterem vor allem um den Schutz von Menschen im “frischen Rentenalter”. Wie man es wohl macht bleibt es unfair.

Hinweis: Unerkannte Fälle würden diesen Wert stark beeinflussen. Kommen auf jeden erkannten Fall fünf unerkannte Fälle, eine konservative Schätzung, so wären es 0,05 verlorene Lebensjahre pro Infektion. Die Verhältnisse der Altersgruppen könnten sich dabei auch verschieben wenn das Verhältnis erkannter zu nicht-erkannter Fälle selbst altersabhängig ist.

Da ältere Menschen eine deutlich höhere Lethalität bei Covid-19 zeigen als jüngere Menschen, scheint die obige Frage sich selbst zu beantworten. Die Lethalität ist für 80-Jährige etwa hundertmal höher als für 30-Jährige. Das alleine beantwortet die Frage jedoch nicht, da der typische 80-Jährige auch deutlich häufiger Diabetes, Bluthochdruck, eine Herzkrankheit und COPD hat als ein typischer 30-Jähriger. Um festzustellen, ob das Alter an sich ein Risikofaktor ist oder nicht, muss man einen “fairen Vergleich” machen.

Also nicht den typischen 80-Jährigen mit dem typischen 30-Jährigen vergleichen, sondern einen gesunden 80-Jährigen (kein Diabetes, kein Bluthochdruck, keine Herzkrankheit, kein COPD) mit einem gesunden 30-Jährigen. Denn trotz der offensichtlichen Ungleichheit in der Lethalität wäre es ohne eine solche Analyse denkbar, dass der Virus für einen 30-Jährigen mit all den genannten Risikofaktoren eine größe Gefahr darstellen kann als für einen gesunden 80-Jährigen.

Die Datenlage sagt im Moment leider Ja und Nein. Hier die Resultate einer Studie der Risikofaktoren, die im Lancet veröffentlicht wurde:

Der Blick sollte auf die Spalte Multivariable OR (Odds Ratio) fallen. Das zeigt die Erhöhung des Risikos wenn man alle relevanten Variablen gleichzeitig in ein Regressionsmodell nimmt. Kleine Anmerkung: Alle heißt hier Fünf. Die Anzahl an Variablen, die man in die Regression aufnehmen kann, ist praktisch durch die Anzahl Studienteilnehmer begrenzt. Als Faustformel gilt ein Prediktor pro zehn Teilnehmer. In der Studie wurden 54 Todesfälle betrachtet und entsprechend nur fünf Prediktoren gewählt.

An der Zeile Diabetes sieht man, dass nicht alles, was man erhöht bei Teilnehmern feststellt, wirklich ein Risiko darstellt. Manche Dinge sind einfach nur über eine Assoziation verknüpft. Ein blödes Beispiel, dass diese Idee veranschaulichen soll: Hätte man alle Patentien vorher gefragt, welche politische Einstellung sie haben, hätte man später feststellen können, dass es unter den Todesfällen mehr konservative Menschen gibt als in einer repräsentativen Vergleichsgruppe bzw. der Gruppe der Überlebenden. Das heißt natürlich nicht, dass konservative Einstellungen die Krankheit verstärken. Es ist nur eine assoziative Verbindung. Ältere Menschen sind eher konservativ. Ältere Menschen sterben eher an Covid-19. Entsprechend sterben konservative Menschen eher an Covid-19.

Wirklich interessant ist die Frage, was von einem Effekt übrig bleibt wenn man nach allen anderen Variablen bereinigt. Bereinigt man nach dem Alter, würde man sehen dass konservative Einstellungen kein Risikofaktor oder Schutzfaktor darstellen (OR = 1). Die Tabelle sagt also: Bereinigt man nach Diabetes, Bluthochdruck, eine Herzkrankheit und COPD, dann bleibt der Effekt des Alters bestehen. Das Alter ist also auch für sich genommen ein Risikofaktor. Ein gesunder 80-Jähriger ist durch den Virus gefährdeter als ein gesunder 30-Jähriger. Und wohl auch gefährdeter als ein 30-Jähriger mit einer handvoll Risikofaktoren.

Aber so richtig klar scheint das nicht zu sein. Ob ein Effekt übrig bleibt, kann davon abhängen welche Prediktoren verwendet werden. In dieser Studie wurden einige der obigen Risikofaktoren nicht aufgenommen, dafür aber der BMI hinzugenommen. Hier ist das Ergebnis:

Gemäß dieser Studie ist das Alter kein Risikofaktor. Auch Diabetes nicht. Hier zeigt sich nur das Geschlecht und der BMI als Risikofaktor. Mit etwas Fantasie auch der Bluthochdruck. Der P-Wert ist 0.08, also etwas höher als der normale Cut-Off, aber noch akzeptabel. Zumindest ist dieser p-Wert ein guter Hinweis darauf, dass kein p-Hacking betrieben wurde. Ehrliche Studien scheitern auch mal knapp.

Der Grund, wieso mehr alte Menschen an Covid-19 sterben, ist laut dieser Tabelle der bei alten Menschen erhöhte BMI und Blutdruck. Ein normalgewichtiger 80-Jähriger hätte die gleichen Chancen wie ein normalgewichtiger 30-Jähriger. Und sogar ein geringeres Risiko als ein übergewichtiger 30-Jähriger. Dieses Resultat darf man natürlich anzweifeln. Man sollte prinzipiell jedes Resultat jeder Studie anzweifeln solange es keine Replikationen gibt. Aber das Obige wäre der logische Schluss.

Diese Abweichungen in den Studien sollten kein Grund zur Sorge sein. Beide Studien sind sehr klein und es werden noch viele kleine Studien mit widersprüchlichen Ergebnissen erscheinen. Die Wahrheit wird sich in den Meta-Analysen zeigen.

PS: Bei der Interpretation der zweiten Studie habe ich etwas getrickst indem ich angenonmmen habe, dass ein höheres Risiko zur Notwendigkeit mechanischer Ventilation mit einem höheren Sterberisiko einhergeht. Die Schlussfolgerungen stehen und fallen mit der Richtigkeit dieser Annahme.