It is often argued that C19-vaccinated people cause less costs than unvaccinated people. Intuitively, this seems to be true.
However, the facts show a surprising result.
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The calculation:
On the left side of the equation are the costs of the unvaccinated (hospitalization C19/ICU).
On the right side are the costs of the vaccinated (vaccination+hospitalization C19/ICU+hospitalization due to vaccines), with corresponding probabilities.
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For the sake of simplicity, we calculate how many vaccinations are necessary to prevent one hospitalization / ICU admission.
Concrete data such as NNTV is missing, we use qcovid.org from the Univ. of Oxford.
We will ignore hospitalizations due to vaccines.
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At qcovid.org one can calculate the risk of death / hospitalization.
The probability of infection is taken into account for 90 days, data is from earlier waves.
We extrapolate to 180 days, which roughly corresponds to the duration of a full vaccination.
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Unfortunately, ICU data is missing.
We help ourselves by estimating the ICU probability at about 1/5 of the hosp. probability (65-) , for older people about 1/3.
In view of the RKI data, this is a plausible but generous estimate.
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Let's get to the costs (according to 🇩🇪):
An ICU patient costs c. EUR 33,000, and a normally hospitalized patient c. EUR 8,000. These are only average values, there may be deviations in individual cases.
A 65 y o male with a bit overweight (181 cm, 88 kg) but no preconditions.
According to qcovid.org, Harold has a probability of c. 1: 340 being hospitalised by covid (180 days; 1 : 681 / 90 d), ICU c. 1 : 1,700 (180 days; 1: 3,400 / 90 d).
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To prevent one hospitalisation, we need 340 Harolds to be fully vaccinated.
This would cost EUR 34,000 for vaccination and another EUR 800.00 for vaccinated C19-hospitalisation.
Of course, those “340 Harolds” would also prevent 340 / 1700 ICU-Hosp.
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In sum, we spent c. EUR 35,000 in order to save EUR 14,600.
Vaccinated Harolds, surprisingly, are more expensive than unvaccinated ones (2.4-fold).
Interesting result, isn't it?
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However, it depends on the prevalence. The higher the prevalence the higher the benefit of the vacc.
Qcovid.org calculates with a 7-d-incidence of 271 per 100k.
Thus, the break-even would be 650 per 100k for 26 weeks,
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or at a natural immunisation of c. 17 per cent in six months.
How realistic is this?
After 21 month of pandemic, the German RKI registrated 7.1 M positive pcr-tests (max 8 per cent of the population).
Das Preprint von Doshi et al. stellt anhand der RCT-Daten die bisherigen Risiko-Nutzen-Annahmen zum #Pfizer -Impfstoff des Mainstreams völlig auf den Kopf.
Führen wir uns nochmals Ergebnisse und Umstände des RCTs vor Augen.
Viele, darunter der Gesundheitsminister oder die Gruppe um #StopFalseBalance, argumentieren einen eindeutigen Nettonutzen der C19-Impfung für alle Altersklassen.
Die erhältlichen Daten widersprechen dieser Pauschalaussage.
Zu diesem Zweck vergleichen wir den Nutzen der C19-Impfung (= Wahrsch. e. vermiedenen Hospitalisierung) mit den Kosten (= Wahrsch. e. schweren Impf-NW).
Die Differenz müsste in allen Altersklassen deutlich über 0 liegen, wenn es einen klaren Nettonutzen der Impfung gibt.
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Maßgeblich ist ein 45-jähriger, ohne Vorerkrankungen (m, 181 cm, 83 kg).
Laut qcovid.de liegt die Wahrsch. einer C19-Hospitalisierung bei ca. 0,108 % innerhalb von sechs Monaten.
Dies entspricht ca. der Schutzdauer v. 2x #BioNTech vor "schweren Verläufen".
Die Corona- und Ukrainekrise zeigt, wie desolat es um die #Medienkompetenz bei vielen, auch Journalisten (!), bestellt ist.
Wie lässt sich also der Informationsgehalt verschiedener Quellen einschätzen?
Eine kleine Anleitung zur Selbsthilfe
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Hier lässt sich von der Geschichtswissenschaft lernen, zu deren „Kerngeschäft“ die kritische Analyse jedweder Quellen gehört.
Ob Presseinformationen, interne Papiere oder Zeitungsartikel: Historiker müssen die Informationsreichweite richtig erfassen und einordnen können.
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Dazu haben sie Quellenkritik und -analyse systematisiert und zu einem Instrumentarium entwickelt, die die Rekonstruktion historischer Realitäten und die Interpretation dieser Realitäten erlauben.
Und diese Instrumentarien helfen auch im digitalen Alltag des 21. Jh.
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warum schweigen die meisten von Euch über das, was seit zwei Jahren in diesem Land geschieht? Wider besseren Wissens?
Warum duckt Ihr Euch weg, obwohl Ihr Euch in privilegiertester Position befindet?
Eine Anklage
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Medizinwissenschaftler, warum fordert Ihr nur leise evidenzbasierten Kriterien für Maßnahmen u. Behandlungsmethoden?
Wirtschaftswissenschaftler, warum setzt Ihr Euch nicht kritisch mit Kosten und Nutzen von Maßnahmen auseinander?
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Datenwissenschaftler, warum akzeptiert Ihr seit zwei Jahren Schwachsinnskennziffern wie die Sieben-Tage-Inzidenzen?
Psychologen u. Pädagogen, warum hinterfragt Ihr nicht stärker die entwicklungspsychologischen Folgen der angstgetriebenen Praktiken für KuJ (Masken, Tests..)?
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Ungeimpfte sollen zahlen. So der Chef des Bundessozialgerichts. Schließlich würden Geimpfte nur eine billige Impfung beanspruchen statt teurer Krankenhausaufenthalte.
Dass dies nichts anderes als evidenzloser Populismus ist, zeigt dieser
Auf der linken Seite der Gleichung stehen die Kosten für Ungeimpfte (C19-Hospitalisierung/ICU) und auf der rechten Seite die Kosten der Geimpften (Impfung + C19-Hospitalisierung/ICU), mit entsprechenden Wahrscheinlichkeiten.
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Der Einfachheit halber rechnen wir aus, wie viele Impfungen notwendig sind, um eine Hospitalisierung / ICU-Aufnahme zu verhindern.
Es fehlen konkrete Daten wie NNTV (s. u.), wir greifen auf qcovid.org der Uni Oxford zurück.