Monat: Oktober 2020

Fragen an die Bundesregierung und die Ministerpräsidenten

Fragen an Politik

Wieder einmal gibt es ein Krisentreffen von Bundesregierung und Ministerpräsidenten zum Coronageschehen. Im Mittelpunkt wie stets: Neue Anordnungen, neue Reglungen für die Bevölkerung! Aus unserer Sicht bleiben die politisch Verantwortlichen seit vielen Wochen ihren Bürgerinnen und Bürgern Antworten zu vielen Fragen der Pandemiebekämpfung schuldig.

Antworten, die so konkret, spezifisch und datenbasiert sind, dass die Verhältnismäßigkeit der Maßnahmen und ihre Wichtigkeit bzw. Sinnhaftigkeit für die Pandemiebekämpfung erkennbar werden.

Im Folgenden einige Fragen, die sich aus den Erfahrungen der letzten Monate aufdrängen und für die wir Antworten erwarten:

  1. Warum gibt es eine Rückkehr zu bzw. Androhung von härteren Maßnahmen für Hotels und Restaurants, die Hygienemaßnahmen in großem Umfang vorgenommen haben, wenn laut Epidemiologischem Bulletin 38/2020 (Robert-Koch-Institut, RKI) in diesen Betrieben kaum Infektionsausbrüche vorgekommen sind?
  2. Welche belastbaren Belege für die Rolle von Schulen und Kitas für das Ausbruchsgeschehen gibt es, die drastische Maßnahmen in den Einrichtungen rechtfertigen würden (siehe z.B. Befunde im „Monatsbericht der Corona-KiTa-Studie“, September 2020 des RKI und des Deutschen Jugendinstituts, die eine geringe Beteiligung von Kindern am Infektionsgeschehen nahelegen)?
  3. Welche konkreten Maßnahmen zur Aufstockung der Pflegekräfte in Krankenhäusern werden verfolgt, damit diese nicht der begrenzende Faktor in der Versorgung von Covid- und anderen Patienten werden (der Mangel an Pflegekräften in Krankenhäusern ist seit Jahren ein Thema, über das viel geredet, bei dem aber wenig getan worden ist)?
  4. Warum wird eine Maskenpflicht im Freien angeordnet, wenn laut Aussage des RKI kaum Infektionsgeschehen im Freien registriert wurden (z.B. Epidemiologisches Bulletin 38/2020)?
  5. Werden zukünftig auch positive Entwicklungen der Pandemie angemessen kommuniziert werden, um die permanente psychologische Belastung der Bevölkerung durch worst-case Szenarien zu begrenzen (Beispiele: Reduktion der Todesfälle durch medikamentöse Maßnahmen wie Blutverdünner (Marcumar, ASS), Entzündungshemmer (Dexamethason), angemessenere Beatmungsmaßnahmen etc.)?
  6. Wie wird zukünftig verhindert, dass Maßnahmen angeordnet werden, die durch ihre Allgemeinheit kritische und unkritische Bereiche (z.B. größere private Feiern und Restaurants) gleichermaßen treffen (z.B.: genauer beschriebene Fallunterscheidungen mit dem Nachteil eines ausufernden Maßnahmenkatalogs; mehr Verantwortung auf Seiten der Bevölkerung durch datenbasierte (evidente) Kommunikation der Infektionsursachen)?
  7. Wann wird es eine abgestimmte Vorgehensweise zum Schutz von Alten- und Pflegeheimen geben, die Menschen nicht in der Isolation läßt?
  8. Welche Ideen und Ansätze gibt es, die jetzt schon entstandenen Kollateralschäden zu beziffern? Wie verhindert man die fortschreitende soziale Spaltung?
  9. Werden zukünftig die Erkenntnisse medizinischer Fachdisziplinen und Praktiker eine größere Rolle bei der Pandemiebekämpfung spielen, die zurzeit wenig Beachtung bei politischen Entscheidungen finden (Public Health, Lungenfachärzte, Immunologen, Intensivmediziner o.ä.)?
  10. Wann wird es eine gezielte Strategie zur Erhebung relevanter Daten zur Einschätzung des Infektionsgeschehens geben? Wo bleiben Studien, die der Regierung evidenzbasierte Entscheidungen ermöglichen anstelle mathematischer Modellierungen und Szenarientechniken?

Und die zentrale Frage am Ende:

  • Wie soll die Strategie zur Pandemiebekämpfung in den nächsten Monaten und Jahren aussehen, wenn es – entgegen den Hoffnungen der Politik – keinen oder einen nur begrenzt wirksamen Impfstoff in absehbarer Zeit geben sollte (Zahlreiche Experten haben sich seit Monaten skeptisch gezeigt, dass ein wirksamer, nebenwirkungsarmer Impfstoff in kurzer Zeit entwickelt und massenhaft bei Gesunden angewandt werden kann)?

Unsere Fragen sind Ausdruck eines großen Unbehagens über das Agieren der politischen Entscheidungsträger, das aus unserer Sicht in vielen Fällen Symbolcharakter hat und wenig sachorientiert ist. Sachorientiert in dem Sinne, dass mit Augenmaß der konkrete Nutzen der verordneten Maßnahmen gegenüber ihren negativen Auswirkungen abgewogen wird. Und dabei die organisatorischen Möglichkeiten und Erfahrungen der öffentlichen Verwaltung in die Waagschale wirft, sie erweitert und ausbaut anstatt sich auf ordnungspolitische Anordnungen zu konzentrieren.

 

 

Posted by Dorothea und Günther Redeker in Gesundheitspolitik

Public Health – Die unbekannte Disziplin

Virologen, Epidemiologen, Infektiologen, Modellierer – Experten aus Fachdisziplinen, die die meisten bis vor wenigen Monate kaum kannten, bestimmen die Berichterstattung im Coronageschehen. In erstaunlichem Tempo rücken Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus hoch spezialisierten Fachgebieten in den medialen Fokus der Pandemiebekämpfung. Man klebt förmlich an ihren Lippen, lauscht ihren Podcasts, ihren Äußerungen in Interviews und Talkshows. Allmählich weicht die Neugier, das kollektive Aufsaugen bisher unbekannter medizinscher und naturwissenschaftlicher Sachverhalte, einer skeptischeren Sicht.

In diesen Tagen steigen die Infektionszahlen in unerwarteter Weise. Die bisher im Rampenlicht stehenden Experten werden stiller. Denn der Umgang mit epidemischen Geschehen ist weitaus komplexer als viele bisher wahrnehmen wollten. Der virologischen Sicht – das Virus durch Vermeidung von Begegnungen „auszuhungern“ – kann ein Epidemiologe nur begrenzt zustimmen. Viren verschwinden nicht einfach; manchmal wie im Fall der Russischen Grippen taucht ein vermeintlich inaktives, nicht mehr existierendes Virus nach Jahrzehnten wieder auf. Und aus Sicht der Infektiologie, der Modellierer gibt es keine eindeutige Erklärung, warum die Infektionszahlen in Gesamteuropa so deutlich steigen. Clusterereignisse spielen eine Rolle, doch erklären sie allein das Verbreitungsgeschehen?

So richtet sich der Blick zum ersten Mal auf eine Fachdisziplin namens  „Public Health“ – in unserem Land überwiegend unbekannt, obwohl Deutschlands oberste Gesundheitsbehörde, das Robert Koch Institut, sich als als Public Health Institut bezeichnet. Die Definition der WHO zu „Public Health“ ist einfach wie anspruchsvoll. Public Health dient drei Zielen: a) Krankheiten zu verhindern b) das Leben zu verlängern und c) Gesundheit zu fördern. Public Health gelingt nur in einer Verbindung von Wissenschaft und Praxis und durch gemeinsame organisatorische Anstrengungen.  Public Health ist ein interdisziplinärer Auftrag, in den Praktiker und Wissenschaftler aus unterschiedlichen Disziplinen – keinesfalls nur naturwissenschaftlicher und medizinischer Disziplinen – ihr Wissen einbringen.Die Bekämpfung von Epidemien, ihre Prävention und die Erzeugung von relevantem Datenmaterial bilden den Kern eines der vielen Aufgabenbereiche von Public Health.

Mit den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern des öffentlichen Gesundheitsdienstes gibt es in Deutschland eine Berufsgruppe, die seit vielen Jahrzehnten Public Health betreibt. Eher bescheiden und im Hintergrund, von der Politik weitgehend vergessen. Ihr Wissen ist nun gefragt, ihre Einschätzung – nicht als „Befehlsempfänger“ von Verordnungen, sondern als ordnende und abwägende Hand in einem – für weite Teile der Bevölkerung und der Politiker-  unübersichtlichen Geschehen. Die entscheidende Frage aus meiner Sicht ist dabei, welche Institution diese Erfahrungen bündelt, eine Strategie formuliert, regional angemessen und umsetzbar, wie in einer übergreifenden Sicht einheitlich. Es sollte die Rolle des RKI sein, doch die letzten Monate lassen mich daran zweifeln, ob die Bundesbehörde den notwenigen Mut und die erforderliche Nüchternheit aufbringt. Dem RKI wurden seit der Auflösung des Bundesgesundheitsamtes 1994 durch den damaligen Bundesgesundheitsminister Horst Seehofer immer mehr Aufgaben zugeteilt – auch die Entwicklung zu einem Public Health Institut anstelle eines „Instituts zur Bekämpfung von Infektionskrankheiten“. Hat es damit umgehen können?

Deutschland hat eine lange Tradition im öffentlichen Gesundheitswesen – wie es sich entwickelte, wie es sich unterscheidet vom angelsächsischen Public Health und wie es sich in der WHO-Definition wieder findet – darüber möchte ich nach und nach berichten.

 

 

Posted by Dorothea Redeker in Gesundheitspolitik

Betrachtung neuerer Corona-Daten aus den letzten 2 Monaten

Angesichts der zurzeit (20.10.2020) steil ansteigenden Corona Neuinfektionen (positive PRC-Tests pro Tag) stellen sich 3 Fragen:

  1. Steigen Neuinfektionen bzw. Todesfälle pro Tag und (durch Covid-19 Patienten belegte) Intensivbettenzahl gleichzeitig oder zeitversetzt an?
  2. Korrelieren die drei Parameter (Neuinfektionen pro Tag, Todesfälle pro Tag, Belegung der Intensivbetten) miteinander und wenn ja: welche Abhängigkeiten gibt es?
  3. Wie sind diese Befunde zu interpretieren bzw. welche Fragen werfen sie auf?

Zeitverlauf der Neuinfektionen

In der ersten Abbildung ist der zeitliche Verlauf der täglichen Neuinfektionen vom 01.04. bis zum 19.10.2020 dargestellt (Quelle: Berliner Morgenpost bzw. Johns-Hopkins Universität). Es ist deutlich zu sehen, dass an den Wochenenden weniger Infektionen gemeldet werden als in der Woche, was vermutlich auf geringere Besetzungen der Labore und Gesundheitsämter zurückzuführen ist. Die Neuinfektionszahlen sind mit einem deutlichen Rauschen (Schwankung von Tag zu Tag) versehen. Gleiches gilt verstärkt für die Zahl der Todesfälle pro Tag (hier nicht dargestellt).

Verlauf Corona Neuinfektionen proTag

Verlauf der Corona Neuinfektionen pro Tag; blau: Werktage, orange: Wochenenden (Rohdaten)

Vergleich Neuinfektionen, Todesfälle pro Tag und Intensivbettenbelegung

Um einen möglichen Zeitversatz zwischen Neuinfektionen, Todesfällen pro Tag und Intensivbettenbelegung (Quelle: Klinik-Monitor) zu untersuchen, müssen die verrauschten Daten geglättet werden. Dazu wurden nur die Daten der Werktage berücksichtigt, um den systematischen Effekt der Wochenendabnahme zu eliminieren. In einem zweiten Schritt wurden für jeden Tag die Mittelwerte der letzten 7 Tage ermittelt, um das „Rauschen“ der Daten weiter zu vermindern. Mit der Mittelwertbildung ist ein mathematischer Zeitversatz verbunden, der aber für alle Datenreihen gleich ist. Im letzten Schritt wurden die Mittelwerte der drei Datenreihen auf den jeweils ersten Wert (am 11.08.2020) normiert, so dass alle Verläufe bei 100% beginnen und auf einen Blick wahrnehmbar sind.

Der Plot ist in der nächsten Abbildung gezeigt. Bis auf kleinere Unterschiede sind die Verläufe sehr ähnlich. Ein Zeitversatz zwischen den drei Parametern ist bisher nicht zu erkennen. Der Verlauf der Todesfälle und der von Covid-Patienten belegten Intensivbetten scheint etwas flacher zu sein als der der Neuinfektonen. Falls es einen Zeitversatz von Intensivbettenbelegung und Todesfällen gegenüber Neuinfektionen geben sollte, müssten sich die Kurven annähern. Hier muss man aufgrund der verrauschten Datenlage abwarten, wie sich die Kurven weiterentwickeln werden.

Zeitverlauf Corona

Zeitverlauf Corona Neuinfektionen pro Tag, Todesfälle pro Tag und durch Covid-Patienten belegte Intensivbetten

Korrelationsplots

Die um die Wochenenden bereinigten Daten wurden auch für die Auftragung der Korrelationsplots benutzt, allerdings ohne Mittelwertbildung, die hierfür nicht notwendig erscheint. Korrelationsplots werden benutzt, um Zusammenhänge zwischen zwei Parametern zu untersuchen (Beispiele: Steigen beide Parameter an? Ist der Zusammenhang linear oder gehorcht er einer anderen mathematischen Funktion? etc.).

Das Ergebnis ist in den nächsten drei Abbildungen zu sehen.

Korrelation Todesfälle / Neuinfektionen

Abhängigkeit der Todesfälle pro Tag von der Anzahl der Neuinfektionen pro Tag

Korrelation Intensivbetten gegen Neuinfektionen

Abhängigkeit der von Covid-Patienten belegten Intensivbetten von der Anzahl der Neuinfektionen pro Tag

Korrelation Todesfälle gegen Intensivbetten

Abhängigkeit der Anzahl der Todesfälle pro Tag von der Anzahl der belegten Corona-Intensivbetten

Alle Plots legen einen linearen Zusammenhang der Parameter nahe. In den Plots sind die Geradengleichungen angegeben, die die Daten am besten widerspiegeln (Regressionsgeraden; f(x) steht jeweils für die y-Achse). Aus den Plots geht hervor, dass

– innerhalb des untersuchten Zeitraums pro 1000 Neuinfektionen 5 Todesfälle (0,5 %) zu beklagen sind,
– pro 100 Neuinfektionen 9 zusätzliche Intensivbetten mit Corona-Patienten belegt werden,
– pro 100 zusätzlich belegten Intensivbetten 6 Patienten mehr versterben (vorausgesetzt alle Toten versterben auf der Intensivstation)

Die Todesrate von 0,5 % der Neuinfektionen entspricht im Wesentlichen den zuletzt mehrfach publizierten 0,4 %. Sie liegt somit wesentlich niedriger als dies im Frühjahr der Fall war (mögliche Begründungen: junge Infizierte, bessere Behandlungsmöglichkeiten etc.). Wenn die zusätzliche Belegung der Intensivbetten weiterhin mit 9 Betten pro 100 Neuinfektionen ansteigt, würde die Hälfte der zurzeit freien Intensivbetten (ca. 9000 laut Klinik-Monitor) bei ca. 45.000 Neuinfektionen pro Tag erreicht. Natürlich ist dies eine sehr grobe Abschätzung, die viele Unsicherheiten enthält (u.a. die Frage, wie schnell Intensivbetten wieder frei werden und ob sich die Altersstruktur der Patienten ändert). Sie soll nur eine grobe Abschätzung der Auslastungssituation der Intensivstationen andeuten (nach dem Motto: bei 40.000 Neuinfektionen pro Tag werden ca. 4500 Corona-Intensivbetten benötigt).

Für eine realistischere Einschätzung der Lage auf den Intensivstationen wäre es wichtig, Daten der letzten Jahre über die Belegung der Intensivstationen mit anderen wiederkehrenden Krankheitsbildern (z.B. Influenza) anzuschauen. Zusammen mit einer Einschätzung, inwieweit der Bedarf an Intensivbetten durch andere Infektionskrankheiten infolge der Corona-Maßnahmen reduziert wird, könnte man ein deutlich besseres Bild der Situation erhalten.

Fragezeichen sind auch beim Befund zu setzen, dass pro 100 belegter Intensivbetten nur 6 Patienten versterben. Dies würde bedeuten, dass erheblich weniger Patienten auf Intensivstationen zu Tode kommen als im Frühjahr berichtet. Einerseits könnte sich hier ein Zeitversatz zwischen Belegung und Todesfall verbergen, andererseits könnte es ein Beleg für eine deutlich erfolgreichere Behandlung der Patienten oder ein andere (jüngere) Altersstruktur der Intensiv-Patienten sein. Hier könnten direkte Datenquellen aus den Krankenhäusern für Klärung sorgen.

Fazit

Dieser Beitrag will keine fertigen Antworten auf Fragen in der Corona-Krise geben (alle Interpretationen der Daten sind vereinfacht und mit Fehlern belastet). Er soll aber zeigen, dass es mit (mathematischen) Auswertungen möglich ist, deutlich mehr Informationen generieren zu können, als im Allgemeinen in der Öffentlichkeit diskutiert. Wichtig für die Sinnhaftigkeit der Auswertungen ist, sich über die realen Einflussfaktoren im Klaren zu sein (was durchaus schwierig sein kann) und zu berücksichtigen, dass schon die Darstellung der gleichen Daten beim Betrachter völlig unterschiedliche Wirkungen hervorrufen kann – wie schon häufig am Beispiel statistischer Aussagen kolportiert.

Posted by Günther Schmelzeisen-Redeker in Beobachtungen

Mathematik in Naturwissenschaften und Medizin

Illustration Mathematisches Modell

Illustration der Funktion eines mathematischen Modells: Parameterwerte werden in die mathematischen Gleichungen des Modells eingetragen; das Modell errechnet daraus eine Vorhersage

Viele Diskussionen in der Corona-Krise drehen sich um die Anwendung mathematischer Methoden. Statistische Auswertungen, mathematische Modelle der Krankheitsausbreitung und ihrer Auswirkungen auf die Auslastung des Gesundheitssystems sind zentrale Elemente des Krisenmanagements und der Information der Öffentlichkeit.

Mathematik ist von zentraler Bedeutung für praktisch alle Wissenschaften, die quantitative Aussagen machen – also die empirischen Wissenschaften wie Naturwissenschaften, Medizin, Wirtschaftswissenschaften etc. Der große Vorteil der Mathematik ist, dass die Richtigkeit ihrer Gesetze von irgendwelchen Beobachtungen unabhängig ist. Innerhalb der Mathematik kann man die Richtigkeit mathematischer Zusammenhänge logisch streng und allgemein beweisen.

In den empirischen Wissenschaften jedoch stehen Beobachtungen und Messungen an erster Stelle. Mathematik wird benutzt, um die Beobachtungen genauer erfassen und quantitativ beschreiben zu können. Man misst zum Beispiel die Zeit, die ein Stein braucht, um aus unterschiedlichen Höhen auf den Boden zu fallen. Und dann sucht man aus der großen Menge mathematischer Funktionen diejenige heraus, die die Beobachtung am besten beschreibt – in diesem Beispiel eine Parabel. Mit der mathematischen Funktion kann man dann Fallzeiten aus Höhen vorhersagen, für die gar keine Messungen vorliegen.

Die Richtigkeit dieser Berechnungen hängt davon ab, ob die mathematische Funktion die Wirklichkeit richtig beschreibt. Wenn man den Stein aus immer größerer Höhe fallen lässt, zeigen sich deutliche Abweichungen von der Parabelgleichung (in diesem Fall aufgrund der Luftreibung, die bei größeren Fallhöhen eine immer wichtigere Rolle spielt). Oder etwas anders ausgedrückt: das mathematische Modell des Steinfalls aus niedrigen Höhen ergibt falsche Vorhersagen für große Fallhöhen. Um die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen, müssen Reibungskräfte in der Formel berücksichtigt werden.

Diese grundsätzliche Beschränkung der Richtigkeit mathematischer Modelle gilt auch für die Corona-Krise. Vorhersagen können nur so gut sein, wie die mathematischen Formeln die wirklichen Zusammenhänge beschreiben. Zudem müssen alle Einflussfaktoren im Modell berücksichtigt werden, die Einfluss auf die Vorhersagen des Modells haben (ohne Berücksichtigung der Reibung macht dass Fallgesetz für Steine falsche Vorhersagen). Und bei Corona gibt es viele Einflussfaktoren (zum Glück nicht ganz so viele wie beim mathematischen Modell der Wettervorhersage oder der Algorithmen zur Vorhersage von Aktienkursen…).

Eine weitere Voraussetzung, dass Modelle richtige Vorhersagen machen können, sind korrekte Parameterwerte. Jedes Modell hat solche Parameter. Beim freien Fall ist dies die Beschleunigung des Steins durch die Erdanziehungskraft, bei der Reibung der Reibungskoeffizient: Eine Feder fällt langsamer als ein Stein, weil ihr Reibungskoeffizient viel größer ist. Bei Corona-Vorhersagen müssen die Werte von Parametern wie Ansteckungswahrscheinlichkeit, Altersstruktur, Mortalitäts- und Letalitätsrate etc. bekannt sein, um verlässliche Vorhersagen machen zu können. Je komplexer ein Modell ist, desto mehr Parameter beeinflussen die Vorhersage des Modells. Und desto wichtiger ist die Richtigkeit der Parameterwerte. Wenn dies nicht gewährleistet ist, gilt analog auch hier der Spruch über Statistik: Trau keinem Modell, das Du nicht selbst gefälscht hast…

Fazit:

Mathematische Modelle können helfen, die grundsätzlichen Mechanismen einer Pandemie zu verstehen, wenn alle Einflussgrößen und ihre Parameterwerte bekannt sind. Leider ist dies in der Realität fast nie der Fall, so dass Modellvorhersagen die Wirklichkeit nur eingeschränkt widerspiegeln. Vorhersagen zum Pandemieverlauf sind immer mit erheblicher Vorsicht zu betrachten.

Noch eine Bemerkung zum Schluss: Es ist bedeutend einfacher, korrekte Modelle im Nachhinein aufzustellen, wenn die Pandemie vorbei ist. Wie sagte schon Einstein sinngemäß: Voraussagen sind schwierig, insbesondere wenn sie die Zukunft betreffen…

Posted by Günther Schmelzeisen-Redeker in Grundsätzliches

Zahlen und Wahrheitsfindung?!

Zahlen bestimmen in Corona-Zeiten die Schlagzeilen. Munter werden absolute Zahlen (Neuinfektionen, Belegungsbetten), Relationen (Positivrate, Sterbeziffern), Verläufe (absolute Zahlen und Relationen im zeitlichen Vergleich) und Hochrechnungen (Modellierungen) durcheinander geworfen und je nach Seuchen-Überzeugungs-Standpunkt in die Diskussion eingebracht.

Die Stimme der Mathematiker zur Einordnung dieser Problematik hat lange auf sich warten lassen – nun mehren sich Berichte und Stellungnahmen von Wissenschaftlern, Praktikern und Bildungsforschern zur aktuellen Problematik.

https://www.zeit.de/2020/43/mathematik-olaf-koeller-mathe-schulunterricht-qualitaet

https://www.spiegel.de/wissenschaft/mensch/corona-statistiken-zahlenblindheit-ist-gefaehrlich-auch-fuer-die-demokratie-a-00000000-0002-0001-0000-000173444549

Mathematik ist die Basiswissenschaft, um in allen Wissenschaftsdisziplinen Phänomene und Ereignisse zu beschreiben, zu erklären und Ansätze zur Interpretation und Formulierung vorliegender wie neuer Thesen zu liefern.  Mathematik allein taugt allerdings nicht zur „Wahrheitsfindung“. Weder in der Medizin noch in den Naturwissenschaften oder der Technik. Und noch weniger, wenn es darum geht soziales Miteinander abzubilden.

Das Zahlenwerk zur Pandemie bringt dazu zahllose Beispiele zu Tage: Welche Aussage haben Neuinfektionszahlen ohne Bezugsrahmen (z.B. Testanzahlen, Altersstruktur, Verbreitungsgeschehen), welche Aussage haben Kennziffern wie Sterbeziffern ohne die Definition und daraus resultierende Einschränkungen zu erwähnen, ohne vergleichbares Datenmaterial, welche Relevanz haben Modellierungen und Vorhersagen zum laufenden Geschehen, wenn die Einflussgrößen sich gegenseitig beeinflussen und in ihrem Wert unbekannt sind (Vorhersage der Entwicklung von Neuinfektionszahlen, deren Entwicklung vom Verhalten der Menschen abhängen; Vorhersage zur Entwicklung der Belegung von Intensivbetten ohne Einordnung in das jahreszeitliche Geschehen im Klinikumfeld)?

Olaf Köller, Partner eines sehr lesenswerten Interviews zur Bedeutung des Mathematikunterrichts, weist auf viele wichtige Dinge hin, mit seiner – sicher provokativ gewählten –  Schlussaussage: „Naturwissenschaftler, Mathematiker und Techniker werden die Welt retten“ liegt er allerdings nicht richtig. Interpretationen benötigen das Zusammenspiel aller Disziplinen und einen Diskurs untereinander. Voraussetzung: Die Disziplinen gehen davon aus, dass sie grundsätzlich gleichwertig sind. In einzelnen Phasen eines Geschehens wird Spezialwissen den Vorrang haben, in anderen eher interdisziplinär aufgestellte Bereiche. Auf die Coronakrise angewandt: Es gab die Zeit der Virologie, der Modellierer – im aktuellen pandemischen Geschehen schlägt die Stunde der Public Health-Spezialisten.

Posted by Dorothea Redeker in Einwürfe

Länderübergreifende Gemeinsamkeiten im Corona-Verlauf

Zurzeit (17.10.2020) steigt die Zahl der täglich neuen Positiv-Testungen (Neuinfektionen pro Tag) auf Corona in Deutschland steil an. Es werden ähnliche Infektionsraten wie zu Beginn der Epidemie gemessen. Gleichzeitig gibt es – glücklicherweise – erheblich weniger Todesfälle pro Tag als im Frühjahr.

Schaut man sich die Verläufe der Neuinfektionen und Todesfälle pro Tag in anderen Ländern Westeuropas an, verblüfft die große Ähnlichkeit der Kurven. In der folgenden Abbildung sind die Verläufe von Spanien, Frankreich, Italien, Deutschland, Niederlande und Großbritannien gezeigt (Quelle: Dashboard der Johns-Hopkins-Universität; Stand vom 17.10.2020).

Es ist zu beachten, dass die Skalierung der Grafiken unterschiedlich ist! Wichtig ist hier die Form der Kurven.

Verlauf der Neuinfektionen und Todesfälle pro Tag in verschiedenen Ländern Eurpoas

Verlauf der Neuinfektionen und Todesfälle pro Tag in verschiedenen Ländern Eurpoas

Bei Unterschieden im Detail (z.B. Zeitpunkt und Stärke des neuerlichen Anstiegs der beiden Verläufe) ist allen gemeinsam, dass es momentan – zum Teil deutlich – mehr Neuinfektionen pro Tag als im Frühjahr gibt, aber trotzdem in allen Ländern pro Tag erheblich weniger Menschen an oder mit Corona versterben.

Dieser Befund ist umso merkwürdiger als die Rahmenbedingungen in den Ländern zum Teil sehr unterschiedlich sind:

– Umfang, Härte und Zeitpunkt bzw. Zeitdauer der Anti-Corona Maßnahmen
– Alters- und Familienstruktur der Bevölkerung
– kulturelle und gesellschaftliche Unterschiede
– Organisation und Leistungsfähigkeit der Gesundheitssysteme etc.

Auch wenn der erfreuliche Rückgang der Todeszahlen mit der Altersstruktur der Erkrankten (mehr junge Menschen) oder mit verbesserten Behandlungsmethoden in den Krankenhäusern zusammen hängen mag, bleibt die Frage, warum die Länder so große Gemeinsamkeiten in den beiden Verläufen zeigen.

In diesem Zusammenhang ist eine Untersuchung des National Bureau of Economic Research (Cambridge, MA, USA) vom August 2020 interessant, in der die Verläufe der täglichen Neuinfektionen und Todesfälle von 24 Ländern weltweit und 25 Staaten der USA verglichen wurden (zu diesem Zeitpunkt gab es in den untersuchten Ländern noch keinen deutlichen Anstieg der Neuinfektionen). Die Autoren fanden auch in diesem größeren Ländervergleich verblüffende Gemeinsamkeiten. In der Publikation wird auch über mögliche Ursachen für den erstaunlichen „Gleichlauf“ spekuliert (erhöhte Vorsicht der Bevölkerung innerhalb einer Epidemie; Zusammenrücken vertrauter Gruppen bei gleichzeitiger Distanz zu Fremden; bisher unbekannte biologische Faktoren).

In Europa findet man allerdings auch Länder mit einem gänzlich anderen Verlauf, bei dem Todeszahlen und Neuinfektionen einen parallelen Verlauf zeigen (z.B. Rumänien).

Es wäre wünschenswert, dass man von wissenschaftlicher Seite die Ursachen des beobachteten Ländergleichlaufs untersucht, da dies Einfluss auf die politischen Entscheidungen im Zusammenhang mit der Bekämpfung der Corona-Pandemie haben kann.

Quellen:
Dashboard Johns-Hopkins-Universität: https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6
PDF-Dokument „FOUR STYLIZED FACTS ABOUT COVID-19“ des NATIONAL BUREAU OF ECONOMIC RESEARCH: https://www.nber.org/papers/w27719

Posted by Günther Schmelzeisen-Redeker in Beobachtungen

Best-Case/Worst-Case: das blinde Auge der Politik in der Corona-Epidemie

Politische Entscheidungen sollten idealerweise ausgewogen und in sich konsistent sein – zugegeben eine Forderung, die in der Realität nur selten erfüllt werden kann. Im Umgang mit der Corona-Pandemie fallen eine Menge Inkonsistenzen auf. Eine davon ist der widersprüchliche Umgang mit Risikoerwartungen.

Die politischen Entscheider betrachten bei der Einschätzung der Corona-Risiken fast ausschließlich Worst-Case Szenarien – bevorzugt anhand von Modellrechnungen, die Vorhersagen über die Entwicklung der Epidemie machen wollen, obwohl viele Modellparameter auf unsicheren Füßen stehen. Aufgrund dieser Szenarien werden Handlungsempfehlungen gegeben bzw. -anweisungen getroffen. Im Sinne eines „besser zu viel als zu wenig getan“ mag das nachvollziehbar sein – allerdings müssen dann die Folgen für alle Lebensbereiche berücksichtigt werden.

Merkwürdigerweise gilt für die Erwartungen an einen Impfstoff und seine Verwendung als „Game Changer“ in der Corona-Krise genau das Gegenteil. Seit Beginn der Epidemie werden wir damit vertröstet, dass eine Impfung alle Probleme hinweg fegen wird. Alle Bedenken aus der Wissenschaft, ob es einen Impfstoff geben wird, der geringe Nebenwirkungen, hohe Wirksamkeit und Massenverfügbarkeit in sich vereinigt, werden offenbar nicht wahrgenommen. Es wird also ein Best-Case Szenario verfolgt.

Würde man das Risiko der Impfstoffentwicklung ebenso mit einem Worst-Case Szenario betrachten, könnte man der Frage, wie man die Corona-Krise ohne wirksamen Impfstoff managen will, nicht mehr ausweichen. Es wäre an der Zeit, sich auch mit diesem Szenario ernsthaft auseinander zu setzen und Lösungsstrategien zu entwerfen, ohne dass das öffentliche Leben auf Jahre hinaus zum Erliegen kommt. Konsequenzen der Corona-Bekämpfung für alle Lebensbereiche müssten dann so gegeneinander abgewogen werden, dass das Leben für alle Bevölkerungsgruppen auf Dauer lebenswert bleibt. Und wenn es doch eine – vermutlich nicht ideale – Impfung geben sollte: umso besser…

Posted by Günther Schmelzeisen-Redeker in Beobachtungen

2020 – Die Infektion wird neu entdeckt

Wer sich schon einmal aus historischer Sicht mit Infektionskrankheiten beschäftigt hat, kommt in diesen Zeiten aus dem Staunen nicht heraus. Sars-CoV-2 stellt die Welt auf den Kopf. Medizinisch, gesellschaftlich, politisch. Traumatisierende Bilder aus Norditalien, eine WHO im Alarmmodus veranlassten die Regierungen weltweit zu Maßnahmen, die in ihrer ordnungspolitischen Schärfe sich niemand hätte vorstellen können. Infektionskrankheiten, Epidemien, gar Pandemien kamen bis vor wenigen Monaten im allgemeinen Bewusststein wohlhabender Länder nicht vor – sie gab es, ja, weit weg in Afrika, in Asien aber nicht bei uns. Tuberkulose, Kinderlähmung, Russische Grippe waren Begriffe aus der Vergangenheit der 1950er- und 60er-Jahre, HIV mittlerweile aus dem Fokus verschwunden. Entsprechend schlecht waren viele Länder auf das Thema vorbereitet, materiell, personell, organisatorisch und politisch. In Deutschland trotz einer Bundesbehörde wie dem Robert-Koch-Institut mit dem ausdrücklichen Auftrag epidemiologischen Sachverstand und Erkenntnisse im Falle einer gesundheitlichen Notsituation einzubringen.

Ich möchte dazu beitragen, die Vorgänge der letzten und der kommenden Monate aus einer gesundheitspolitischen Sicht aufzuarbeiten. Denn Vieles ist nicht neu: Im Gegenteil, manche Diskussionen und Aufregungen erinnern an das Ende des 19. Jahrhunderts, an die Auseinandersetzungen in der Weimarer Republik und an die frühen Jahre der Bundesrepublik. Was mich aktuell verblüfft, ist die aufgeregte, kollektive (Neu)entdeckung gefährlicher Infektionskrankheiten, die unreflektierte Wissenschaftsgläubigkeit – und ich bin eine durch und durch überzeugte Wissenschaftlerin –  und der (politische) Glaube an Allheilmittel, wo die heutige, großartige Leistung von Ärzten, Kliniken und medizinischer Forschung darin besteht, die vielfältigen Krankheitsbilder differenziert zu betrachten und zu behandeln.

 

 

Posted by Dorothea Redeker in Gesundheitspolitik