Neue Corona-Studie : Wann kann ein Shutdown enden?
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Das Team der Zentralen Notaufnahme der Uniklinik in Essen am 18. März 2020 Bild: dpa
Wer nicht extrem viele Todesopfer in Kauf nimmt, kommt um drastische Einschränkungen nicht herum, sagt ein Londoner Forscherteam. Und zwar auf lange Zeit. Sonst schnellen die Infektionen wieder hoch.
Es sind vor allem zwei Fragen, die derzeit die Diskussionen um die Corona-Krise dominieren: Sind die drastischen Einschränkungen des öffentlichen Lebens, die derzeit von zahlreichen Regierungen vorgeschrieben werden, wirklich notwendig? Und, wenn ja, wann und auf welche Weise wird der Ausnahmezustand wieder enden können?
Anfang der Woche geriet nun eine wissenschaftliche Modellstudie in den Blick der Öffentlichkeit, deren Vorhersagen den neuen und massiv verstärkten Maßnahmen der amerikanischen und der britischen Regierung im Kampf gegen das neuartige Corona-Virus offenbar zugrundeliegen. Diese Studie beantwortet die Frage nach der Notwendigkeit der Einschränkungen unter Verweis auf die erschreckend hohe Zahl andernfalls zu erwartender Todesfälle mit einem klaren Ja. Darüber hinaus macht sie aber auch Voraussagen, wie es in den kommenden Monaten weitergehen könnte.
Die Studie wurde von einer Modellierungsgruppe am Imperial College in London unter Leitung des Epidemiologen Neil Ferguson erstellt und untersucht die Wirksamkeit verschiedener Interventionen im Kampf gegen Covid-19 in den Vereinigten Staaten und in Großbritannien. Dabei werden zwei grundsätzlich zu unterscheidende Strategien genannt: die Abbremsung der Ausbreitung bei gleichzeitigem Aufbau einer steigenden Immunität in der Bevölkerung einerseits und die konsequente Unterdrückung der Pandemie andererseits.
Die ernüchternde Botschaft der Studie: Abbremsung allein könne den Kollaps der Gesundheitssysteme nicht verhindern, selbst wenn der Bedarf an Intensivpflege um zwei Drittel reduziert werde. Diese maximale Reduktion wird im Studienmodell durch eine Kombination der Isolierung symptomatisch Erkrankter erreicht, einer freiwilligen Quarantäne der entsprechenden Haushaltsmitglieder und sozialer Abstandswahrung von Personen, die älter als siebzig Jahre sind.
Dauerhafte Einschränkungen?
Eine hohe Zahl von Todesopfern wird aber laut Studie nur verhindert werden können, wenn gleichzeitig eine weitere Ausbreitung entschieden gestoppt, nicht nur verlangsamt wird. Dazu wären allerdings dauerhaft weitreichende Maßnahmen zur Eindämmung der Epidemie notwendig. Wenn sie gelockert werden, schnellt die Zahl der Infektionen angesichts nicht ausreichender Immunität in der Bevölkerung nämlich abermals in die Höhe. Statt dieser dauerhaften drastischen Einschränkungen schlagen die Autoren eine Strategie vor, die Maßnahmen auf Grundlage der wöchentlich bestätigten Intensiverkrankungen dynamisch verschärft oder aufhebt – so lange bis eine Impfung die fehlende Immunisierung der Bevölkerung liefern kann.
Zur Einordnung dieser Aussagen muss man einen genaueren Blick auf das Modell selbst werfen. Vorgestellt wurde es 2005 in der Zeitschrift „Nature“. Zunächst wurde es dafür genutzt, Strategien der Eindämmung einer möglichen Influenza-Pademie in Südostasien zu prüfen. Dafür berücksichtigten die Forscher nationale Informationen wie Bevölkerungsdichte, mittlere Haushaltsgröße und Altersverteilung. Dann ermittelten sie, wie groß die individuelle Wahrscheinlichkeit jedes einzelnen Bürgers ist, sich zu Hause, bei der Arbeit, in der Schule oder im Kontakt mit Mitbürgern anzustecken. Auch Spezifika des jeweiligen Virus werden detailliert berücksichtigt.
Gelten die Erkenntnisse auch für Deutschland?
2006 wurde das Modell dann auf die Vereinigten Staaten und Großbritannien angewendet, um Strategien zur Abschwächung einer lokal nicht mehr kontrollierbaren Pandemie zu testen. Neben verschiedenen Maßnahmen sozialer Distanzierung und Isolation wurden nun auch der Einfluss von Reisebeschränkungen und Grenzschließungen berücksichtigt. Dass das Modell ähnliche Resultate liefert wie andere ähnliche stochastische Simulationen, konnten die Wissenschaftler 2008 zeigen. Eine solche Demonstration der Robustheit von Modellaussagen ist ein entscheidender Test für das Vertrauen in eine Simulation.
