Modellierung
"Inzidenzen bis 500": Darum liegen Corona-Prognosen oft daneben
9.4.2021, 17:02 Uhr
Herr Brinks, Mitte März hat RKI-Präsident Wieler erklärt, er halte eine bundesweite Inzidenz um die 500 für die Zeit nach Ostern für möglich. Nach den Feiertagen lagen wir bei etwa 120. Wie kann es sein, dass Prognosen von Fachleuten derart eklatant danebenliegen?
Ralph Brinks: Epidemiologische Modellierung ist ein komplexes Verfahren. Ich sehe häufig auf Twitter, wie Statistiker und Physiker sich in darin versuchen, und beispielsweise Teile eines exponentiellen Wachstums herausnehmen und weiterführen. Ich finde es grundsätzlich gut, dass so etwas öffentlich gemacht wird. Das Problem dabei ist aber, dass dauerhaftes exponentielles Wachstum in der Realität praktisch nicht vorkommt und man immer noch andere Variablen berücksichtigen muss, die teilweise noch gar nicht bekannt sind.
Aber die Bundesregierung ist nicht Twitter, dort sind Fachleute am Werk.
Brinks: Die Modellierungen für die Bundesregierung werden von einem Physiker-Team erstellt. Auch im Expertengremium der Bundesregierung sitzen keine Epidemiologen.
Aber Virologen.
Brinks: Virologen sind Fachleute für Viren. Sie setzen sich mit deren Eigenschaften auseinander. Alles, was mit deren Einfluss auf Populationen zu tun hat, ist hingegen Kern der Epidemiologie.
Warum lässt sich die Bundesregierung dann nicht von Epidemiologen beraten? Herr Lauterbach wäre doch zum Beispiel einer.
Brinks: Die Epidemiologie ist als Studienfach in Deutschland nicht sehr stark vertreten, da Infektionskrankheiten bei uns in den letzten Jahrzehnten kaum eine Rolle gespielt haben. Anders verhält es sich beispielsweise im Vereinigten Königreich, das durch seine Kolonialgeschichte viel häufiger damit konfrontiert war. Deshalb gibt es bei uns nur sehr wenige wissenschaftlich tätige Infektionsepidemiologen. Was Herrn Lauterbach angeht: Ich habe große Sympathien für ihn und schätze ihn sehr als Politiker. Aber auch er ist kein in der Wissenschaft tätiger Epidemiologe.
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Wie genau geht man bei Prognosen vor und warum kommt es häufig zu so starken Abweichungen?
Brinks: Zunächst werden Modelle erstellt, mit denen dann gearbeitet wird. In Deutschland hat sich die Maßnahmen-Politik zeitweise an Berechnungen nach dem Leopoldina-Modell gehalten. Das ist ein relativ einfaches Modell, in dem man einige Variablen berücksichtigt hat, beispielsweise, wie viele Menschen bereits eine Infektion durchgemacht haben und wie viele noch nicht.
%20-%20__Remote.jpg?f=16%3A9&h=320&m=FIT&w=600&$p$f$h$m$w=c82caae "Ralph Brinks hat seit Beginn des Jahres den Lehrstuhl für Medizinische Biometrie und Epidemiologie an der Fakultät für Gesundheit in Witten/Herdecke inne.")
Aus meiner Sicht gibt es bei diesem Modell aber einige Kritikpunkte, ich würde sogar sagen Fehler: Wir wissen inzwischen, dass Covid19 in höchstem Maße abhängig vom Alter der betroffenen Person ist. Das wurde aber in keiner Weise berücksichtigt, man hat die ganze Population in einen Topf geschmissen. Auch die Frage, zwischen welchen Gruppen überhaupt soziale Kontakte im größeren Maße stattfinden, wurde nicht einbezogen, obwohl es gute soziologische Studien dazu gibt. In England wird meiner Ansicht nach mit besseren Modellen gearbeitet, denn dort werden solche Faktoren berücksichtigt. Und über allem steht natürlich die Tatsache, dass der Erreger neu ist und wir in vielen Punkten noch nicht sagen können, wie genau er sich verhält.
Was sind bislang noch unbekannte Faktoren?
Brinks: Beispielsweise, wie genau Sars-Cov-2 auf Licht, also auf UV-Strahlung reagiert. Wie es um die Saisonalität steht und ob in Teilen der Bevölkerung bereits eine vorhandene Kreuzimmunität wegen Infektionen mit anderen Coronaviren besteht. Auch, wie die Varianten, also aktuell B.1.1.7, sich in unserer Bevölkerung entwickeln, ist schwer vorhersagbar. Es gibt zwar eine Studie aus England dazu, aber auch da muss man sich ansehen, wie das dann in der Praxis bei uns aussieht. Vor allem aber ist es gut möglich, dass es einen entscheidenden Faktor gibt, den wir noch gar nicht kennen, und der sämtliche Modellierungen in die Irre laufen lässt.
Ist es im Zweifel dann nicht besser, vorsichtiger zu agieren, also sich an den Worst-Case-Szenarien zu orientieren?
Brinks: Als Wissenschaftler sollte man mit kühlem Kopf vorgehen, also immer genau gegenrechnen, welchen Schaden und welchen Nutzen ein bestimmtes Vorgehen hat. Über allen Maßnahmen steht die Verhältnismäßigkeit.
Ist diese in ihren Augen nicht gewahrt?
Brinks: Ich gebe Ihnen mal ein Beispiel: Ich bin in der Diabetesforschung tätig. Im vergangenen Jahr sind 160.000 Menschen an Diabetes oder den Folgen verstorben. Ein großer Teil der Tode wäre vermeidbar gewesen. Bis die Politik sich aber endlich dazu durchgerungen hat, beispielweise den Nutri-Score einzuführen, ist viel Zeit vergangen. Man hat sich auf Arbeitsplätze in der Zuckerindustrie und andere Wirtschaftszweige berufen, auf die man Rücksicht nehmen müsse. Nun haben wir viele unspezifische Maßnahmen, deren Nutzen wir nicht sicher kennen, die aber evident Schaden anrichten.
Aber die Lockdown-Maßnahmen haben definitiv dazu geführt, dass es 2020 keine große Übersterblichkeit in Deutschland gab.
Brinks: Ob das an den Maßnahmen lag, wissen wir nicht. Wir wissen bei keiner einzigen Verordnung, welchen Nutzen sie hatte, und es ist nicht evident, dass sie auch wirklich zu einer Reduktion der Todeszahlen geführt hat. Das ist ein weiterer Kritikpunkt an sämtlichen Modellen: Sie berechnen das Ausweichverhalten nicht mit ein. Wenn Leute sich nicht öffentlich treffen dürfen, tun viele das eben heimlich. Das gilt für andere Bereiche ebenso. Friseure arbeiten schwarz, Jugendliche feiern ihre Partys trotzdem, und so weiter. Dieser Teil der Realität wird aber nicht abgebildet und wir wissen nicht, in welchem Maße er die Entwicklung der Infektionszahlen beeinflusst hat.
"Der R-Wert hat die größte Aussagekraft"
Man könnte Vergleiche zu anderen Ländern anstellen, die keine oder nur wenige Maßnahmen hatten.
Brinks: Solche Vergleiche sind nicht wirklich aussagekräftig. Die meisten Länder sind aufgrund sehr unterschiedlicher Altersstrukturen, anderer ländlicher Verteilung und weiterer Faktoren nur sehr bedingt miteinander vergleichbar.
Nach Ostern sind die Inzidenzen deutschlandweit gesunken, laut RKI vor allem deshalb, weil weniger getestet wurde. Ich habe mir die Positivrate angesehen, und die steigt tatsächlich weiter an. Ohne Sie später darauf festnageln zu wollen: Wie lautet ihre Prognose für die kommenden Wochen?
Brinks: Die aus meiner Sicht aussagekräftigste Kennzahl ist weder die Inzidenz noch die Positivrate sondern der R-Wert. Er gibt an, wie viele Menschen ein Infizierter durchschnittlich ansteckt. An ihm können wir gut den Trend erkennen, also in welche Richtung sich die Pandemie entwickelt. Und dieser Wert liegt seit Wochen unter eins, aktuell bei etwa 0,8. Ich sehe das als positives Zeichen.
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