Die Boulevardzeitung Blick veröffentlichte am 18. Mai einen Beitrag mit dem Titel «Maskenpflicht an Schulen war wirksam gegen Corona». Zitiert wird eine Berner Studie von Banholzer et al.
Studienaufbau von Banholzer et al.
Diese kommt unter anderem zum Schluss, dass die Maskenpflicht in Schulen im Schnitt 70 Prozent der Aerosol- und Partikel-Konzentration gesenkt hätte. Die Studie begründet sich hauptsächlich auf Schätzungen und bezieht reale Messwerte nur teilweise ein. Aus Schätzungen entstand auch die folgende Aussage:
«Das Krankheits-Übertragungsmodell schätzt, dass zwischen 2 und 19 Infektionen während der Studien-Periode mit Maskenpflicht verhindert werden konnten.»
Diese Schätzung basiert auf einem komplizierten Modell mit sehr vielen Annahmen. Für den Mainstream Grund genug, um das Resultat auf die insgesamt 90 Studienteilnehmer zurückzurechnen, mit der generalisierten Aussage, die Maskenpflicht habe zu 2 bis 21 Prozent weniger SARS-CoV-2-Ansteckungen geführt. Abgesehen von der enthusiastischen Allgemeinaussage wird völlig ignoriert, dass eine Bandbreite von 2 bis 21 Prozent für sich allein schon von einer großen Unsicherheit der Modellrechnung zeugt.
Wissenschaftliche Fortschritte haben uns viele nützliche Werkzeuge an die Hand gegeben, um komplexe Phänomene verstehen und Vorhersagen treffen zu können. Die Verwendung von Modellen und Schätzungen, ermöglicht es Daten zu analysieren und daraus Aussagen abzuleiten, die sonst schwer zu erfassen wären. Diese Techniken haben zweifellos zur Erweiterung unseres Wissens und zu vielerlei Lösungsansätze beigetragen.
Jedoch dürfen wir nicht vergessen, dass Modelle und Schätzungen die Realität immer vereinfacht darstellen. Sie basieren auf Annahmen und versuchen, komplexe Zusammenhänge zu beschreiben. Obwohl sie wertvolle Informationen liefern können, bergen sie auch inhärente Risiken.
Ein Hauptproblem bei der Verwendung von Modellen und Schätzungen liegt in der Unsicherheit. Die Realität ist oft viel komplexer als das, was Modelle abbilden können. Es können Faktoren übersehen oder vernachlässigt werden, die zu ungenauen Ergebnissen führen. So bildet die Studie von Banholzer lediglich 6 Stunden am Tag in der Schule ab und dies in verschiedenen Räumlichkeiten, der Rest des Tages bleibt eine Black Box.
Räumlichkeiten der Schule, Banholzer et al.
Die Genauigkeit von Modellen hängt mitunter stark von der Qualität und Vollständigkeit der verfügbaren Daten sowie von den verwendeten Annahmen ab. Als Messdaten liegen der Studie die Absenzen von Schülerinnen und Schülern vor, wobei die epidemiologischen Resultate auf der Annahme von eine SARS-CoV-2-Ansteckung anhand eines positiven Testergebnisses oder einer angeordneten Isolation ohne Testergebnis beruhen. Im Appendix der Studie liest man dazu:
«Unsere epidemiologischen Daten sind unvollständig und unterliegen Unsicherheiten. Der Grund ist, dass wir a) eine beträchtliche Anzahl vermuteter, aber unbestätigter Fälle haben und b) wir das Datum des Beginns der Symptome in vielen Fällen nicht kennen. (…) Daher verwenden wir einen probabilistischen Simulationsansatz, bei dem wir D = 100 Datensätze für die Anzahl neuer Fälle nach Symptombeginn generieren.»
Ein weiteres Risiko besteht darin, dass Modellberechnungen und Schätzungen anfällig für Voreingenommenheit sein können. Die Auswahl bestimmter Annahmen oder Daten, bewusst oder unbewusst, kann zu verzerrten Ergebnissen führen. Auch die Art und Weise, wie ein Modell erstellt oder ein Schätzwert ermittelt wird, kann zu subjektiven Einschätzungen führen, die das Ergebnis beeinflussen.
Zudem kann es zu einem gewissen Missverständnis oder einer Fehlinterpretation der Aussagen kommen, die auf Modellberechnungen und Schätzungen basieren. Oft werden solche Ergebnisse als absolute Wahrheit präsentiert, obwohl sie in Wirklichkeit nur eine Annäherung darstellen.
Diese Studie kommt für Mainstream-Medien und Regierungen in einem passenden Moment. So könnte eine künftige Maskenpflicht maßgeblich durch solche Schätzungs-Studien beeinflusst und gerechtfertigt werden.
Es ist klar, dass eine so angelegte Studie keine Aussagen über das tatsächliche Nutzen-Risiko-Profil machen kann. Nur mit einem Bio-Schutzanzug und einem persönlichen Atemgerät wären wir am besten geschützt – aber zu welchem Preis?
