Experten bewerten und kritisieren die deutschen Lockerungspläne: „Wir müssen eine europäische Lösung finden“

Michael van den Heuvel

Interessenkonflikte

8. Mai 2020

Wie berichtet haben sich Bund und Länder auf weitere Lockerungen in COVID-19-Zeiten verständigt. Demnach entscheiden die Länder selbst, wann sie Kitas, Schulen oder Restaurants wieder öffnen. Außerdem wurde eine Grenze von 50 Neuinfektionen pro 100.000 Einwohner innerhalb der letzten 7 Tage festgelegt. Wird dieser Wert überschritten, sind neuerliche Einschränkungen zu treffen.

„Wir haben uns durch die Öffnungen massiv davon entfernt, dass wir in einer kurzen Zeit und damit auch ökonomisch sinnvoll zu einem Zustand kommen, den wir gut kontrollieren können und mit dem wir wirtschaften können“, kritisiert Prof. Dr. Michael Meyer-Hermann, Leiter der Abteilung System-Immunologie am Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung (HZI), Braunschweig, bei einem Pressebriefing.

 
Wir haben wahrscheinlich eine Chance vertan (…), bis Mitte Mai, vielleicht Ende Mai, zu so niedrigen Zahlen zu kommen, dass wir wirklich gut hätten aufmachen können.  Prof. Dr. Michael Meyer-Hermann
 

Das sei eine deutliche Verlängerung. „Wir haben wahrscheinlich eine Chance vertan (…), bis Mitte Mai, vielleicht Ende Mai, zu so niedrigen Zahlen zu kommen, dass wir wirklich gut hätten aufmachen können.“

Zwischen dem 5. und 7. Mai sei die Zahl an Neuinfektionen von 600 über 900 auf 1.300 angestiegen. „Das ist hoffentlich nur eine Fluktuation und kein Abbild der Ladenöffnungen“, so der Experte.

50 Neuinfektionen pro 100.000 Einwohner: Kein sinnvoller Wert

Auch die aktuelle Obergrenze stößt bei Modellierungsexperten auf wenig Verständnis. „Wir sind zu dem Schluss gekommen, dass eigentlich der allersinnvollste Wert nicht 50 oder 30 oder 100 Neuinfektionen pro 100.000 sind, sondern wirklich 0“, sagt Dr. Viola Priesemann. Sie ist Leiterin der Forschungsgruppe Theorie neuronaler Systeme, Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation, Göttingen, und hat zusammen mit Kollegen ein Simulationsmodell entwickelt.

 
Wir sind zu dem Schluss gekommen, dass eigentlich der allersinnvollste Wert nicht 50 oder 30 oder 100 Neuinfektionen pro 100.000 sind, sondern wirklich 0. Dr. Viola Priesemann
 

Priesemann: „Diese Obergrenze, die jetzt definiert worden ist, die ist sicherlich hilfreich auf diesem Weg dahin. Aber ich denke, dass jeder sich ganz genau klar werden sollte darüber, ob das Ziel ist, chronisch mit einer mittleren Zahl von Neuinfektionen weiterzumachen.“ Oder ob das Ziel sei, wirklich COVID-19-frei zu werden. „Denn nur wenn wir COVID-19-frei sind, dann kann man wirklich ohne Sorge und ohne Probleme wieder rausgehen und das gesellschaftliche Leben wirklich hochfahren“, ergänzt die Expertin.

Sie sieht aber noch eine weitere Schwachstelle bei den politischen Vorgaben: „Regionen können nur dann erfolgreich handeln, wenn wir sehr, sehr geringe Mobilität zwischen den Gebieten haben. Es ist wirklich ein Problem, wenn eine Region die Fälle reduziert und aus den benachbarten Landkreisen neue Fälle eingeschleppt werden.“ Grenzen gebe es bekanntlich nicht.

Niedrige Fallzahlen, schwierige Statistik

Die politisch festgelegte Grenze hat auf Ebene kommunaler Strukturen einen weiteren Schönheitsfehler. Bei kleinen Landkreisen führen bereits wenige Fälle dazu, an die Grenze zu stoßen. Das ist etwa im Kreis Greiz, Thüringen, passiert. Große Städte wie Berlin werden kaum in den kritischen Bereich kommen.

 
Es ist wirklich ein Problem, wenn eine Region die Fälle reduziert und aus den benachbarten Landkreisen neue Fälle eingeschleppt werden. Dr. Viola Priesemann
 

„Wenn wir von klassischen epidemiologischen Modellen ausgehen, die sogenannten SIR-Modelle, dann sind die Parameter, relativ grob“, so Prof. Dr. Michael Meyer-Hermann, Leiter der Abteilung System-Immunologie am Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung (HZI), Braunschweig. Auch Meyer-Hermann und Kollegen stellen ein statistisches Modell der Simulation vor. SIR-Modelle seien bei sehr kleinen Fallzahlen nicht mehr gültig.

Diese könnten Verteilungen in einem Kreis nicht gut abbilden. „Deswegen haben wir in den vergangenen Monaten ein Agenten-basiertes Modell entwickelt, indem man genau diese Unterschiede besser darstellen kann.“ Es sei geeignet, um auf Kreisebene mit ein paar hunderttausend Agenten rechnen müssen. Hier müssten Parameter für jede Region validiert werden.

Verschiedene Modelle zur Bewertung des Infektionsverlaufs

Ein Blick auf die Unterschiede der Modelle. Priesemann arbeitet mit der sogenannten Bayes'schen Inferenz. „Das bedeutet, wir haben eine gewisse Unsicherheit bei allen Parametern, nehmen diese Unsicherheit mit, sodass wir dann auch im geschätzten Ergebnis, was zum Beispiel das R angeht, entsprechende Unsicherheit abbilden können, die wir vorher hatten“, erklärt die Expertin. „Gerade bei Unsicherheit in Parametern und bei Unsicherheiten in den Daten ist dieser Bayes'sche Ansatz eigentlich der Ansatz der Wahl. 

Das agentenbasierte Modell, welches Meyer-Hermann beschrieben hat, taucht erst in einem gemeinsamem Positionspapier aller deutschen Forschungsorganisationen auf. Meyer-Hermann selbst arbeitete mit einem klassisch-epidemiologischen Modell: „Auch dort versuchen wir natürlich, die Unsicherheit in der Kenntnis der Parameter abzubilden (…) das machen wir, indem wir vernünftige Bereiche für die Parameter identifizieren und dann zufällige Werte aus diesen Parameterbereichen wählen, um auf diese Weise zu sehen, wie das Ergebnis dann von dieser zufälligen Wahl abhängt.“ Auf die Weise bekomme man „so etwas wie ein Konfidenzintervall“.

„Ein Parameter, mit dem wir zum Beispiel kämpfen, ist die Dauer, mit der Patienten beatmet werden müssen“, berichtet Meyer-Hermann. „Da gibt es Daten, die wir zum Beispiel aus China hatten und die weichen um glatt zwei bis drei Wochen von den Daten, die wir jetzt aus Deutschland haben, ab.“

Prof. Dr. Mirjam Kretzschmar vom Julius Center for Health Sciences and Primary Care, Universitätsmedizin Utrecht, ergänzt: „Man muss ja unterscheiden zwischen Parametern, welche den Krankheitsverlauf beschreiben, also Infektiösität und Dauer, und Parametern, die soziale Interaktionen beschreiben.“ Über medizinische Parameter wisse man mehr; zu sozialen Interaktionen gebe es bisher noch keine Daten.

Eine Unsicherheit stellt auch das Delay (die Verzögerung) dar. Arbeitet man – soweit bekannt – mit Erkrankungsdaten wie dem Beginn der Symptome, verschieben sich alle Ergebnisse im Vergleich zu Statistiken mit Meldedaten.

Gefragt ist eine europäische Lösung

Doch was könnte Deutschland besser machen? Meyer-Hermann wagt einen Blick nach Australien. Dort habe man es geschafft, die Zahl an Neuinfektionen auf 25 pro Tag zu drücken. Man könne wieder einzelne Patienten und Kontaktpersonen nachverfolgen. Durch die „Insellage“ habe Australien bessere Chancen, zu kontrollieren, wer ins Land komme.

„Wir müssen eine europäische Lösung finden“, sagt Meyer-Hermann. „Wir können in Deutschland versuchen, das unter Kontrolle zu bringen. Aber es wird Deutschland nichts nützen, wenn wir hier unter Kontrolle sind, wenn wir dann die Grenzen aufmachen, und es fließt uns wieder rein.“

 

Kommentar

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