Von Peter Metzinger

Der Schreibende hatte kürzlich auf Twitter eine Diskussion über einen Artikel einer Dr. Sherri Tenpenny. Sie schlussfolgert im Artikel, dass COVID-19-Tests nicht aussagen würden, weil sie nicht 100% zuverlässig sind. Ihre Begründung lautet, die Test würdensowohl falschpositive als auch falschnegative Ergebnisse liefern.. Zudem behauptet sie im Artikel folgendes: “The detection of viral RNA by RT-PCR does not necessarily equate with an infectious virus“. Anschliessend ruft sie zum Widerstand gegen COVID-19-Tests, Schutzmasken und die Impfung auf. Das Ganze gipfelt dann in der Aussage: „Ich verstehe, dass ein asymptomatischer Träger ein normaler (jemand ohne erkennbare Symptome), gesunder Mensch ist, und ich werde mir die Angst, dass ich mir von einem normalen, gesunden Menschen «etwas einfangen» könnte, nicht zu Eigen machen.“ Das heisst, die Autorin zweifelt an, dass ein Virusträger ohne Symptome andere anstecken kann.

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Während letzte Aussage ganz klar gefährlicher Unfug ist, ebenso wie die Behauptung im Artikel, dass Sars-CoV-2 zu schnell mutiere, so dass weder Tests noch Impfung mithalten könnten, beinhaltet der Text jedoch auch korrekte Informationen, insbesondere zur Zuverlässigkeit der Tests (zumindest, soweit wir dies beurteilen können). Nachfolgend gehen wir darauf ein, wieso falsche Schlüsse so gefährlich sind. Es ist dann Halbwissen mit einem seriösen Absender, das als korrekt wahrgenommen wird.

Letzten Endes drehte sich die Diskussion zum Artikel um die Frage, ob man von den korrekten Informationen ausgehend annehmen kann, dass auch die Schlussfolgerungen korrekt sind. Die Antwort hierauf lautet klar Nein. 
Denn Informationen korrekt schildern und Schlussfolgerungen daraus ziehen, sind nicht nur zwei unterschiedliche Tätigkeiten, sie setzen auch unterschiedliches Wissen voraus.

Informationen korrekt wiedergeben erfordert ein Minimum an Fachwissen. Schlussfolgerungen daraus ziehen, erfordert Methodenwissen: also das Wissen darüber, wie man Informationen im wissenschaftlichen Sinne richtig interpretiert.

Für einen Laien mag es einleuchtend sein, wenn jemand schreibt, weil ein COVID-19-Test nicht 100% zuverlässig sein, könne man sich auf die Tests nicht verlassen und sollte gleich ganz aufhören zu testen. Aber ein solcher Test ist nichts anderes als eine Messung und jeder Wissenschaftler wird bestätigen, dass noch nie eine Messung 100% zuverlässig war. Es gibt immer Messungenauigkeiten. Wenn man Messungen wiederholt, liefern sie nie das exakt gleiche Ergebnis. Wissenschaftler lernen deshalb in ihrer Ausbildung mit solchen Messfehlern umzugehen und sie bei der Interpretation der Daten zu berücksichtigen, um keine falschen Schlussfolgerungen zu ziehen. Sie lernen, welche Aussagen man unter der gegebenen Genauigkeit noch machen kann und welche nicht. 

Korrekt ist: ja, die Tests sind nicht 100% zuverlässig. Wäre es das Ziel, ganz genau zu wissen, wer mit SARS-CoV-2 infiziert ist, würden die Tests versagen. Aber darum geht es gar nicht. Es geht darum, die Wahrscheinlichkeit von Infektionen zu verringern, nicht darum, sie komplett und 100% zuverlässig auszuschliessen. Denn jede Verringerung dieser Wahrscheinlichkeit hilft bei der Pandemiebekämpfung und führt aufgrund der grossen Menge an Tests auch tatsächlich zu weniger Infektionen. Gar nicht zu messen würde bedeuten, dem Virus freien Lauf zu lassen.

Das Ziel einer Messung darf also bei der Interpretation der Messergebnisse nicht ausser acht gelassen werden, sondern ist ganz entscheidend. Dr. Tenpenny begeht hier einen Kardinalfehler: Sie legt den Messungen ein anderes Ziel zugrunde, dass mit dem eigentlichen Ziel gar nichts zu tun hat und bewertet ihr neues Ziel. Im Volksmund sagt man: Äpfel mit Birnen vergleichen.

Man erkennt das auch an der Kritik “The detection of viral RNA by RT-PCR does not necessarily equate with an infectious virus“. – Denn auch hier legt sie ein Ziel – oder einen Zweck – zugrunde, den es gar nicht gibt. Man muss nicht wissen, ob ein positiv Getesteter wirklich infektiös ist oder nicht. Um auf Nummer sicher zu gehen, nimmt man es einfach an, was sicher sicherer ist, als anzunehmen, jemand ohne Symptome sei sicher nicht infektiös.

Man muss auch gar nicht wissen, ob ein positiv Getesteter infektiös ist oder nicht, um eine mögliche Infektionskette zu unterbrechen. Schickt man ihn in die Quarantäne, geht man auf Nummer sicher. Das mag ungerecht erscheinen für jemanden, der nur positiv aber nicht infektiös ist, aber um wieviel ungerechter wäre es, ihn frei umherlaufen zu lassen, für diejenigen, die durch solche asymptomatischen Viren-Träger infiziert werden und sterben oder für den Rest ihres Lebens mit den Folgen zu kämpfen haben?

Würde man der Logik von Dr. Sherri Tenpenny folgen, müsste man also den ganzen Wissenschaftsbetrieb einstellen und könnte gegen die Pandemie gar nichts unternehmen.

Man sieht: Viele Menschen, selbst solche mit Doktor-Titel, machen den Fehler, aus einer Messungenauigkeit die völlige Unbrauchbarkeit der Messung abzuleiten und bei der Beurteilung der Aussagekraft einer Messung das eigentliche Ziel entweder zu ignorieren oder ein falsches Ziel zugrunde zu legen. Für Wissenschaftler gehört es zum Alltag, solche Fehler zu vermeiden und deren Möglichkeit offen und kritisch zu diskutieren – mit dem Resultat, dass wir praktisch alle Errungenschaften der Zivilisation der letzten paar hundert Jahre der wissenschaftlichen Methodik zu verdanken haben. So schlecht kann sie also gar nicht sein.


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