Studie beweist Gegenteil der eigenen Aussage: Antigentests in Schulen waren sinnlos

Eine Grazer Studie soll beweisen, dass die Corona-Massentests an Österreichs Schulen funktioniert haben. Rechnet man nach dem Satz von Bayes die Testfehler ein, wird mathematisch gezeigt, dass die Studienergebnisse falsch sind. Dazu hat TKP mit der stellvertretenden MFG-Parteichefin Dagmar Häusler und mit dem Arzt DDr. Christian Fiala gesprochen – Video.

Im September 2026 erschien in Frontiers in Public Health die Studie von Christoph Zurl und Kollegen — überwiegend aus Graz — mit dem Titel Impact of in-school antigen testing on the prevalence of asymptomatic SARS-CoV-2 carriers. Der ORF machte daraus die Schlagzeile „Studie: Covid-19-Schultests waren effizient“. heute.at folgte mit „Eine Million Coronatests zeigen überraschendes Ergebnis“.

Das Timing ist kein Zufall. Die österreichischen Testungen wurden bis zum Exzess betrieben, vom Rechnungshof geprüft und mit über fünf Milliarden Euro bezahlt. Jetzt kommt die wissenschaftliche Nachrechtfertigung — und sie hält der Prüfung nicht stand. Die folgende Analyse stützt sich auf den TKP-Beitrag von Sonja Padsch, die Originalstudie selbst und die frühere Arbeit zur Testgüte.

Was die Studie behauptet

Der Kern ist ein einziger Vergleich. Die Autoren verglichen die PCR-Positivrate von Schülern in drei Zeiträumen:

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Daraus errechneten sie ein adjustiertes Chancenverhältnis — eine Odds Ratio (Quotenverhältnis) vonn 0,31. Die Chancen, im März 2021 eine per PCR nachgewiesene Infektion zu haben, lagen also nur bei 31 Prozent der Chancen aus den früheren Zeiträumen. Das klingt nach einem Rückgang um mehr als zwei Drittel.

Dazu kommen zwei Beobachtungen, die die Autoren als Stütze anführen: Die Antigen-Positivrate blieb nach Woche drei stabil oder sank, während die allgemeine Inzidenz im Land stieg. Und 84,1 Prozent der positiven Antigentests waren Einzelfälle in ihrer Klasse.

Der Zehnerfehler

Bevor man über Statistik streitet, lohnt ein Blick auf das Handwerk. Die mediane wöchentliche Positivrate bei Schülerinnen und Schülern betrug laut Studie 0,08 Prozent — acht positive Ergebnisse je 10.000 Getestete. Bei Lehrkräften 0,22 Prozent.

ORF und heute.at berichteten von 0,8 Prozent. Faktor zehn daneben.

Und der Fehler pflanzt sich fort: Beide Medien schrieben, Lehrkräfte hätten ein signifikant höheres Risiko als Schüler. Dass 0,22 Prozent nicht größer als 0,8 Prozent ist — darauf kam in den Wissenschaftsredaktionen niemand. Wer bei der Wiedergabe einer Studie um eine Zehnerpotenz danebenliegt und dabei den eigenen Widerspruch nicht bemerkt, hat die Grundlage für die Schlagzeile „waren effizient“ nicht erarbeitet.

Das stille Eingeständnis

Der entscheidende Punkt steht nicht in der Überschrift, sondern im Methodenteil der Originalarbeit. Die Datenschutz-Grundverordnung erlaubte nur aggregierte Daten. Konkret bedeutet das: Die Autoren hatten

• keine Bestätigung der positiven Antigentests durch PCR,
• keine Ct-Werte — also keinen Hinweis darauf, ob eine PCR-Positivität eine echte, vermehrungsfähige Infektion anzeigte oder ein Virusfragment,
• keine Daten zu Symptomen, Kontaktverfolgung oder individuellem Verlauf.

Das ist der Unterschied zwischen einer seriösen Messung und einem Zahlenfriedhof. Eine PCR-Positivität ohne Ct-Wert und ohne Bestätigungstest ist ein Signal, kein Befund. Kary Mullis, der Erfinder der PCR, hat den Grund dafür selbst auf den Punkt gebracht: Mit dieser Methode lässt sich nahezu alles finden, wenn man nur oft genug vervielfältigt. Wie die Welt über eine neuere PCR-Arbeit berichtete, zeigte eine Doppelverteilung der Ct-Werte, dass positive Ergebnisse mit sehr hohem Ct-Wert eher falsch waren — und die naheliegende Lösung lautet, den Schwellenwert für positive PCR-Tests zu senken.

Die Autoren schreiben selbst, der Zusammenhang sei „consistent with a potential contribution“, ein kausaler Effekt lasse sich „nicht etablieren“. Die Medien machten daraus eine Gewissheit.

Der Satz von Bayes — warum ein positiver Test nicht krank bedeutet

Hier liegt der mathematische Kern des ganzen Problems, und er ist so einfach, dass er mit den Grundrechenarten und Bruchrechnung ermittelt werden kann. Der Satz von Bayes beschreibt, wie man von der Testgüte auf die tatsächliche Wahrscheinlichkeit einer Infektion schließt. Die entscheidende Einsicht: Die Wahrscheinlichkeit, dass jemand infiziert ist, wenn der Test positiv ausfällt, ist nicht dasselbe wie die Wahrscheinlichkeit, dass der Test positiv ausfällt, wenn jemand infiziert ist. Die zweite Zahl nennen die Hersteller stolz — die erste hängt davon ab, wie viele Infizierte es überhaupt gibt. Diese Vorab-Häufigkeit heißt Grundrate, und sie ist der Faktor, den die Studienberichterstattung systematisch ignoriert.

Ein Zahlenbeispiel, damit es greifbar wird. Stellen wir uns 10.000 Getestete vor, bei einer wahren Prävalenz von 0,2 Prozent — also 20 Infizierte. Der Test hat eine Sensitivität von 95 Prozent: Er findet 19 davon. Nun die Spezifität: Bei 99,5 Prozent erzeugt er unter den 9.980 Gesunden etwa 50 falsch-positive Ergebnisse. Damit stehen 19 echten Positiven rund 50 falsche gegenüber — fast drei Viertel aller positiven Meldungen wären falsch. Bei einer Spezifität von 99,9 Prozent sinkt die Zahl der Falschpositiven auf etwa 10, und noch immer wäre rund ein Drittel der Positiven falsch.

Das ist der ganze Grund, warum die 0,31 nicht trägt. Je seltener die Erkrankung, desto stärker wird jedes positive Ergebnis von Testfehlern dominiert – das sind mathematische Basics.

In der März-2021-Kohorte lag die gemessene Prävalenz bei 0,21 Prozent. Bei einer PCR-Spezifität von 99,5 Prozent liegt dieser Wert bereits unter der erwarteten Rate falsch-positiver Ergebnisse — rechnerisch bleibt dann keine einzige nachweisbare echte Infektion übrig. Bei optimistischen 99,9 Prozent ist etwa die Hälfte der Positiven falsch. Wer das nicht einrechnet, zählt Testartefakte und nennt das Epidemiologie.

Drei Zeiträume, drei verschiedene Welten

Der Vergleich der drei Zeiträume ist der methodische Kern — und der methodische Abgrund. Zwischen Herbst 2020 und März 2021 lag alles gleichzeitig:

• der Übergang zur Alpha-Variante,
• ein Jahreszeitenwechsel mit anderem Verhalten,
• die Einführung von Maskenpflicht in allen Schulen,
• Cohorting mit halbierten Gruppengrößen und Wechselunterricht,
• geänderte Isolationsregeln.

Die Autoren zählen diese Störfaktoren brav auf und räumen ein, dass sich die Wirkung der begleitenden Maßnahmen „nicht quantifizieren und nicht klar von der Wirkung des Screenings trennen“ lässt. Sie adjustierten nur für die regionale Inzidenz — und meinen, das genüge.

Es genügt nicht. Man kann aus einem Vorher-Nachher-Vergleich mit sechs gleichzeitig veränderten Variablen keinen einzelnen Faktor isolieren.

Was eigentlich gemessen wurde

Ein Detail, das in der Berichterstattung unterging: Die Autoren betonen ausdrücklich, dass es um das Risiko eines positiven Testergebnisses ging — nicht um Krankheit, nicht um Tod.

Verglichen wurde die Wahrscheinlichkeit, in einem bestimmten Zeitraum ein Testergebnis zu produzieren. Bei einer Krankheit, die für Kinder praktisch nie gefährlich war….. Und bei Tests, deren Fehlerrate in genau diesem Niedrigprävalenzbereich den Großteil der Positiven erklären kann.

Der Widerspruch im eigenen Haus

Jetzt kommt der Teil, der die Studie erledigt — und er stammt von denselben Autoren. Die frühere Arbeit modelliert die tatsächliche Sensitivität und Spezifität des österreichischen Screening-Programms mit den Antigen-Tests. Das Ergebnis für Schülerinnen und Schüler:

Zum Vergleich: Die Hersteller nennen 91,3 und 97,4 Prozent. Die Realität im Feld: im ungünstigen Fall drei Prozent. Selbst im besten Szenario erkennt der Test bei Grundschülern weniger als die Hälfte der Infizierten.

Die Spezifität dagegen ist hoch — 99,6 bis 100 Prozent. Das ist der entscheidende Punkt: Der Test produziert kaum Falschpositive, aber er übersieht viele echte Infektionen.

Die Korrektur — was übrig bleibt

Damit lässt sich die Rechnung nach dem Satz von Bayes anstellen. Die März-2021-Kohorte war durch negatives Antigentest-Screening vorgefiltert: Wer positiv war, wurde nach Hause geschickt und kam nicht in die PCR-Überwachung. Die gemessene Prävalenz von 0,21 Prozent beschreibt also nur den Rest, den der Test durchgelassen hat.

Rechnet man die übersehenen Infektionen zurück — bei einer Sensitivität von 20 Prozent liegt die wahre Prävalenz etwa ein Viertel höher, bei 40 Prozent etwa zwei Drittel höher. Der beobachtete Wert von 0,21 Prozent steht dann für realistisch 0,27 bis 0,36 Prozent in der Schülerschaft. Die Gegenprobe mit dem Herbst 2020, bereinigt um falsch-positive PCR-Ergebnisse, ergibt rund 0,31 Prozent.

Daraus folgt:

Der Effekt verschwindet — oder er kehrt sich um. Das ist der ganze Befund.

Zweiundsechzig Tests, alle falsch

Ein Detail aus der Studie verdient eigene Erwähnung, weil es die Verletzlichkeit des ganzen Verfahrens zeigt. In einer Grundschule wurden 62 positive Tests gemeldet. Alle 62 erwiesen sich per PCR als falsch-positiv. Die Ursache: drei Packungen aus einem Los waren defekt. Die Autoren schlossen diese Fälle aus der Analyse aus — korrekt, aber es zeigt, wie dünn die Datenlage ist. Von 6.979 positiven Tests hing das Gesamtergebnis an Aggregatdaten, die niemand individuellem Nachweis zuordnen konnte.

Vierundachtzig Prozent Einzelfälle — das Argument gegen die Tests

Die Autoren interpretieren die 84,1 Prozent isolierter Fälle als Beleg dafür, dass die Übertragung in den Schulen unter den Maßnahmen gering war. Das ist vermutlich richtig — nur schlägt es gegen sie aus.

Wenn in Schulen ohnehin kaum übertragen wurde, wozu dann 97,52 Millionen an die Schulen gelieferte Tests? Wozu Masken für Sechsjährige? Wozu Schulschließungen? Die Studie liefert selbst das Argument, dass die schwersten Eingriffe in das Leben von Kindern nicht nötig waren — und verkauft es als Erfolg der Maßnahmen.

Verschwundene Tests

• Rund 60 bis 70 Milliarden Euro kosteten die Maßnahmen die Republik insgesamt.
• Über 5 Milliarden Euro entfielen auf Tests — wie TKP in einem eigenen Beitrag zu den verschwundenen 262 Millionen dokumentiert.
• 97,52 Millionen Tests wurden an Schulen geliefert — nach langer Nachrecherche des Rechnungshofs.
• Nur bei 62,29 Millionen war der Verbleib erklärbar.
• 35,23 Millionen Antigentests sind nicht zuordenbar.

Ein Drittel der Tests verschwunden, und die wissenschaftliche Rechtfertigung hängt an sechzehn PCR-Positiven, deren Echtheit niemand überprüft hat.

Fazit

Die Studie ist kein Betrug. Sie ist schlimmer: ein Dokument der Selbsttäuschung. Die Autoren sind vorsichtig in ihren Formulierungen — „consistent with“, „cannot be established“ — und genau deshalb ist die Schlagzeile, die daraus wurde, eine Fälschung am Leser.

Was bleibt, wenn man alles zusammenzieht:

1. Die 0,31 ist ein Artefakt aus niedriger Prävalenz, übersehenen Infektionen durch schwache Antigentests und unbestätigten PCR-Positiven. Der Satz von Bayes sagt genau das voraus: Bei 0,2 Prozent Grundrate dominieren die Testfehler. Korrigiert liegt die Odds Ratio zwischen 0,87 und 1,16 — also bei keinem Effekt oder sogar einem gegenteiligen.
2. Die Autoren haben die entscheidenden Parameter selbst geliefert und damit ihre eigene Schlussfolgerung untergraben.
3. Die begleitenden Maßnahmen sind nicht isolierbar — Masken, Cohorting, Saison und Variantenwechsel liefen gleichzeitig.
4. Die Berichterstattung scheiterte an der Zehnerpotenz und am Widerspruch in der eigenen Überschrift.
5. Die Kinder trugen die Last einer Krankheit, die sie praktisch nie gefährdete — mit Masken, Schulschließungen und 97 Millionen Wattestäbchen.

Der Rechnungshof hat die Tests geprüft. Die Wissenschaft hat sie jetzt ebenfalls geprüft. Das Ergebnis ist dasselbe: viel Geld, viel Aufwand, kein messbarer Nutzen, aber klar dokumentierte Schäden bei den Kindern.

MFG fordert eine ehrliche Corona-Aufarbeitung!

Peter F. Mayer spricht mit MFG-Landtagsabgeordneter Dagmar Häusler und Dr. Dr. Christian Fiala über die Studie, die die Testerei an unseren Kindern nachträglich rechtfertigen soll:

Links zu früheren TKP-Beiträgen zum Thema finden Sie unterhalb 👇

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