Zwei hochkompetente akademische Forscher von der Universität Nottingham im Vereinigten Königreich (UK) setzten Methoden des maschinellen Lernens ein, um eine Alternative zu traditionellen Schätzern mit festen Effekten bei der Kausalinferenz zu bieten. Mit Hilfe von Double-Debased Machine Learning (DDML) können Störfaktoren kontrolliert werden, ohne dass subjektive Einschätzungen über geeignete Funktionsformen erforderlich sind. In dieser jüngsten Studie verwenden zwei angesehene Professoren der University of Nottingham ein DDML-basiertes Modell, um die Auswirkungen unterschiedlicher Covid-19-Impfraten auf die Sterblichkeit in Pflegeheimen und andere Ergebnisse zu bewerten. Das Modell berücksichtigt feste Effekte, um unbeobachtete Heterogenität zu berücksichtigen, und steht damit im Gegensatz zu Standardschätzungen mit festen Effekten. Folglich bieten die DDML-Ergebnisse einerseits einige Hinweise darauf, dass die Bewohner von Pflegeheimen, nicht aber das Personal, anfänglich von den Wellen der COVID-19-Impfung profitierten. Es gibt jedoch eine bahnbrechende Erkenntnis, die angesprochen werden muss. Dieser Effekt war relativ gering und auf die erste Einführung des Impfstoffs beschränkt. Spätere Auffrischungsimpfungen sind nach diesem ausgefeilten Modell nicht mit einer geringeren Sterblichkeit verbunden.

Zusammenfassung

Während der COVID-19-Studie allgemein davon gesprochen wurde, dass hohe Impfraten eine wichtige Rolle bei der Senkung der Covid-assoziierten Sterblichkeitsrate spielten, besteht tatsächlich ein negativer zeitlicher Zusammenhang zwischen der Einführung der Impfung und der Sterblichkeitsrate. In einer kürzlich erschienenen Arbeit wird auf die Schwierigkeit hingewiesen, eine kausale Auswirkung der Impfung getrennt von anderen Erklärungen für niedrigere Sterblichkeitsraten zu ermitteln, wie z. B. Immunität durch frühere Infektionen und/oder spätere Varianten des Virus, die weniger tödlich sind.

Die Forscher dieser Studie verwenden einen sogenannten DDML-Ansatz (doubly debiased machine learning), um kausale Zusammenhänge zwischen den Impfraten und der Sterblichkeit in Altenheimen und anderen Ergebnissen zu ermitteln, und weisen darauf hin, dass der Altenpflegesektor in vielen Ländern zu einem großen Teil der Covid-Todesfälle beiträgt.

In dieser speziellen Studie verfügen die Forscher über detaillierte Daten zur Entwicklung der Durchimpfungsrate bei Personal und Bewohnern von Pflegeheimen in England.

Der DDML-Ansatz kann die Vorhersagekraft von Methoden des maschinellen Lernens nivellieren und gleichzeitig traditionelle ökonometrische Ansätze nutzen. Die Autoren erklären, dass diese Methodik zu robusteren Ergebnissen führt, zumindest im Vergleich zu robusteren als traditionellen Ansätzen für Fehlspezifizierungen und Überanpassungen der Funktionsform.

Die Durchführung von Standard-Panel-Daten-Regressionsschätzungen zeigt nicht, dass eine höhere Impfquote die Zahl der Todesfälle in Altenpflegeheimen senkt. Auf der Grundlage des DDML-Ansatzes fanden die Autoren sogar einige Hinweise darauf, dass die Impfung die Covid-bedingte Sterblichkeit gesenkt haben könnte.

Beunruhigend ist jedoch, dass die Autoren in Bezug auf die oben genannten Punkte zwiespältig sind und den Zusammenhang zwischen Impfung und niedrigeren Sterberaten für unklar halten.

Dieser Befund ist nach Ansicht der Autoren jedoch etwas zweideutig. Warum?

„Sie gilt nur für zwei unserer drei Sterblichkeitsmaße, und selbst für diese beiden Maße wird der Effekt nur für den Zeitraum der ersten COVID-19-Impfung (d. h. bis September 2021) gefunden.“

Professor Paton und Sourafel Girma teilten mit, dass die Autoren, auch wenn sie DDML einsetzten, nicht in der Lage waren, „starke Beweise dafür zu finden, dass die Impfraten beim Pflegeheimpersonal die Sterblichkeit reduzierten oder die Impfung der Bewohner die Sterblichkeit während des Zeitraums der Einführung der Auffrischungsimpfung (ab September 2021) reduzierte.“

Paten und Girma schreiben in ihrer Studie, was man als eine bahnbrechende Enthüllung bezeichnen könnte:

„In der Tat finden wir im späteren Zeitraum einige Hinweise darauf, dass höhere Impfraten mit einer höheren COVID-Mortalität verbunden sind.“

Dieser letzte Punkt sollte nicht ignoriert werden, da zahlreiche andere Studien, die TrialSite verfolgt hat, zeigen, dass die Zahl der COVID-19-Todesfälle während der Wellen der COVID-19-Massenimpfung zunahm.

Die beiden Autoren verfügen über einen beachtlichen akademischen und beruflichen Hintergrund. Professor Paton, Professor für Industrieökonomie und stellvertretender Dekan für Fakultät und Ressourcen an der Hochschule, und Professor Girma, Professor für Industrieökonomie an der Fakultät für Sozialwissenschaften der Universität Nottingham, sind sich einig, dass „das Fehlen von Beweisen dafür, dass die Impfung des Pflegeheimpersonals einen kausalen Effekt auf die Verringerung der Sterblichkeit unter den Bewohnern hat, angesichts der oben erwähnten Forschungsergebnisse, die darauf hindeuten, dass die Impfung eine bescheidene Auswirkung auf die Ansteckungsfähigkeit und damit auf die Übertragung hat, nicht überraschend ist.“

Einige Schlüsselfragen

Wie lässt sich diese begrenzte Wirkung der Impfung von Einwohnern auf die Sterblichkeit erklären? Angesichts der Erkenntnisse aus einigen randomisierten kontrollierten Studien sind weitere Forschungen erforderlich.

Die vorliegenden Autoren schlagen jedoch vor, dass es rationale Erklärungen dafür geben könnte, warum solche Studienergebnisse in realen Daten nicht reproduziert werden können:

Die bekannte Schwierigkeit, selbst in RCTs gesunde Impfstoffeffekte zu kontrollieren, kann dazu führen, dass die Wirksamkeit überbewertet wird.

In RCTs werden in der Regel die Sterblichkeitsraten von Geimpften mit denen von Ungeimpften verglichen, die zuvor keine Covid-Infektion durchgemacht haben. Selbst zu Beginn der Einführung des Impfstoffs im Vereinigten Königreich hatten sich viele Bewohner und Mitarbeiter in Pflegeheimen bereits von einer Covid-Infektion erholt. Es ist bekannt, dass eine frühere Infektion die Wahrscheinlichkeit einer erneuten Infektion und die Sterblichkeit bei einer erneuten Infektion erheblich verringert. Folglich sinkt das Potenzial für einen positiven Einfluss der Impfung auf die Sterblichkeit in dieser Gruppe. Außerdem ist die Wahrscheinlichkeit, dass die zuvor infizierte Gruppe geimpft wird, geringer als bei anderen, was einen weiteren Mechanismus darstellt, der die Sterblichkeitsrate der Geimpften im Vergleich zu den ungeimpften Kohorten auf Bevölkerungsebene unter Druck setzt.

Die Autoren verweisen auf andere Literatur, die nahelegt: „Die begrenzte Wirksamkeit der Impfung auf die Covid-Mortalität steht im Einklang mit Forschungsarbeiten (zum Beispiel Fabiani et al. (2020), Simonsen et al, 2007 und Verhees et al., 2019) über die Auswirkungen der Grippeimpfung und hat ebenfalls festgestellt, dass es schwierig ist, einen eindeutigen kausalen Einfluss auf die Sterblichkeitsraten nachzuweisen.“

Zusammenfassung

Unter Verwendung von Standard-Panel-Daten-Regressionsanalysen und Techniken des doppelt gestützten maschinellen Lernens (DDML) kommt diese Analyse zu dem Ergebnis, dass „die Impfung nur eine begrenzte Auswirkung auf die Sterblichkeit in Pflegeheimen hatte und jegliche Auswirkung auf die anfängliche Einführungsphase des Impfstoffs beschränkt war.“

Diese bahnbrechende Erkenntnis lässt „Zweifel an der Hypothese aufkommen, dass hohe Impfraten ein besonders wichtiger Faktor für die Verringerung der Covid-Mortalität nach den ersten Wellen waren.“

Welche Auswirkungen hat die COVID-19-Impfung auf die öffentliche Politik?

Sollten wir weiterhin Ressourcen für regelmäßige Auffrischungsimpfungen für gefährdete Bevölkerungsgruppen wie Bewohner von Pflegeheimen aufwenden? Dies muss anhand der Ergebnisse überprüft werden.